Optimization of adaptive test design methods for the determination of steady-state data-driven models in terms of combustion engine calibration

dc.contributor.authorSandmeier, Nino
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlinen
dc.contributor.refereeGühmann, Clemens
dc.contributor.refereeRottengruber, Hermann
dc.contributor.refereeIhme-Schramm, Hanno
dc.date.accepted2021-12-14
dc.date.accessioned2022-12-01T12:27:58Z
dc.date.available2022-12-01T12:27:58Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionPublished in print by Universitätsverlag der TU Berlin, ISBN 978-3-7983-3247-8 (ISSN 2509-8950)en
dc.description.abstractThis thesis deals with the development of a model-based adaptive test design strategy with a focus on steady-state combustion engine calibration. The first research topic investigates the question how to handle limits in the input domain during an adaptive test design procedure. The second area of scope aims at identifying the test design method providing the best model quality improvement in terms of overall model prediction error. To consider restricted areas in the input domain, a convex hull-based solution involving a convex cone algorithm is developed, the outcome of which serves as a boundary model for a test point search. A solution is derived to enable the application of the boundary model to high-dimensional problems without calculating the exact convex hull and cones. Furthermore, different data-driven engine modeling methods are compared, resulting in the Gaussian process model as the most suitable one for a model-based calibration. To determine an appropriate test design method for a Gaussian process model application, two new strategies are developed and compared to state-of-the-art methods. A simulation-based study shows the most benefit applying a modified mutual information test design, followed by a newly developed relevance-based test design with less computational effort. The boundary model and the relevance-based test design are integrated into a multicriterial test design strategy that is tailored to match the requirements of combustion engine test bench measurements. A simulation-based study with seven and nine input parameters and four outputs each offered an average model quality improvement of 36 % and an average measured input area volume increase of 65 % compared to a non-adaptive space-filling test design. The multicriterial test design was applied to a test bench measurement with seven inputs for verification. Compared to a space-filling test design measurement, the improvement could be confirmed with an average model quality increase of 17 % over eight outputs and a 34 % larger measured input area.en
dc.description.abstractDiese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer modellbasierten adaptiven Versuchsplanungsstrategie für die Anwendung in der Applikation des Stationärverhaltens von Verbrennungsmotoren. Der erste Forschungsteil untersucht, wie sich Grenzen im Eingangsraum in die Versuchsplanung eines adaptiven Prozesses einbinden lassen. Ein weiterer Fokus liegt auf der Identifikation einer modellbasierten Versuchsplanung, die eine bestmögliche Verbesserung der globalen Modellqualität hinsichtlich des Prädiktionsfehlers ermöglicht. Es wird ein Grenzraummodell auf Basis der konvexen Hülle unter Zuhilfenahme eines Algorithmus zur Bestimmung eines konvexen Konus entwickelt, das als Grundlage für eine Versuchsplanung in beschränkten Eingangsräumen verwendet wird. Um die Anwendbarkeit bei hochdimensionalen Problemstellungen zu gewährleisten, wird ein Verfahren vorgestellt, das eine Berechnung auch ohne die Bestimmung der exakten konvexen Hülle und konvexen Konen ermöglicht. Des Weiteren werden verschiedene Methoden zur datengetriebenen Modellbildung des Verbrennungsmotors verglichen, wobei das Gauß-Prozess Modell als die geeignetste Modellierungsmethode hervorgeht. Um die bestmögliche Versuchsplanungsmethode bei der Anwendung des Gauß-Prozess Modells zu ermitteln, werden zwei neue Strategien entwickelt und mit verfügbaren Methoden aus der Literatur verglichen. Eine simulationsbasierte Studie zeigt, dass eine angepasste Mutual Information Methode die besten Ergebnisse liefert. Ein neu entwickeltes relevanzbasiertes Verfahren erreicht die zweitbesten Ergebnisse, bietet aber einen geringeren Berechnungsaufwand als das Mutual Information Verfahren. Das Grenzmodell und das relevanzbasierte Verfahren werden in einem multikriteriellen Versuchsplanungsverfahren zusammengeführt, das an die Anforderungen von Messungen an einem Verbrennungsmotorenprüfstand angepasst ist. In einer simulationsbasierten Studie mit sieben bzw. neun Eingangsparametern und jeweils vier Ausgängen konnte eine durchschnittliche Modellqualitätsverbesserung von 36 % und eine mittlere Vergrößerung des vermessenen Eingangsraumvolumens von 65 % im Vergleich zu einer nichtadaptiven raumfüllenden Versuchsplanung gezeigt werden. Das multikriterielle Versuchsplanungsverfahren wurde anhand von Prüfstandsmessungen mit sieben Eingangsparametern verifiziert. Im Vergleich zu einer raumfüllenden Versuchsplanung konnte eine mittlere Modellqualitätsverbesserung über alle acht Ausgänge von 17 % und ein um 34 % vergrößertes vermessenes Eingangsraumvolumen erreicht werden, wodurch die Ergebnisse der Simulationen bestätigt werden konnten.de
dc.identifier.eissn2509-8969
dc.identifier.isbn978-3-7983-3248-5
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/16587
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.14279/depositonce-15364
dc.language.isoenen
dc.publisher.nameUniversitätsverlag der TU Berlinen
dc.publisher.placeBerlinen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeitende
dc.subject.otherdesign of experimentsen
dc.subject.otheradaptive test designen
dc.subject.otherboundary searchen
dc.subject.otherstatistische Versuchsplanungde
dc.subject.otheradaptive Versuchsplanungde
dc.subject.otherGrenzendetektionde
dc.titleOptimization of adaptive test design methods for the determination of steady-state data-driven models in terms of combustion engine calibrationen
dc.title.translatedOptimierung adaptiver Versuchsplanungsmethoden zur Identifikation von datengetriebenen Stationärmodellen im Bereich der Verbrennungsmotorenapplikationde
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfreeen
tub.affiliationFak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Energie- und Automatisierungstechnik::FG Elektronische Mess- und Diagnosetechnikde
tub.affiliation.facultyFak. 4 Elektrotechnik und Informatikde
tub.affiliation.groupFG Elektronische Mess- und Diagnosetechnikde
tub.affiliation.instituteInst. Energie- und Automatisierungstechnikde
tub.publisher.universityorinstitutionUniversitätsverlag der TU Berlinen
tub.series.issuenumber10en
tub.series.nameAdvances in Automation Engineeringen

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