Modellgestützte Steuerung, Regelung und Diagnose von Verbrennungsmotoren

1. Einführung.- A. Grundlagen zu Motorsteuerungen.- 2. Drehmomentorientierte Struktur der Motorsteuerungen.- 3. Parametrierung von Motorsteuerungen.- B. Modellbildung von Verbrennungsmotoren.- 4. Grundlagen der theoretischen Modellbildung technischer Prozesse.- 5. Grundlagen der experimentellen Modellbildung (Identifikation).- 6. Physikalische Brennraumdruck- und Drehmomentmodelle für die Simulation.- 7. Polynommodelle, Kennfelder und neuronale Netze.- 8. Statistische Versuchsplanung.- 9. Stationäre Motorvermessung mit neuronalen Netzen.- 10. Dynamische Motorvermessung.- 11. Experimentelle stationäre und dynamische Motormodelle für DI-Dieselmotoren mit Turbolader und Abgasrückführung.- C. Modellgestützter Entwurf von Steuerungen und Regelungen für Verbrennungsmotoren und den Antriebsstrang.- 12. Multikriterienoptimierung von Verbrauch und Emissionen für die nichtlineare Motorsteuerung von Dieselmotoren.- 13. Modellgestützte Ladedruck-Regelung von Nfz-Dieselmotoren mit einem Control Prototyping System.- 14. Adaptive Motorregelung beim Benzinmotor mit Brennraumdruck-Sensoren.- 15. Lernfähige Fuzzy-basierte Fahrstrategie für automatische Getriebe.- D. Moderne Entwicklungstools.- 16. Optimierung von Motorsteuerungen am Motorenprüfstand.- 17. Echtzeitsysteme für die Motorenentwicklung.- 18. HIL Simulation von Dieselmotoren mit Antriebstrang.- E. Diagnosemethoden für Verbrennungsmotoren.- 19. Modellgestützte überwachung und Fehlerdiagnose Technischer Systeme.- 20. Verbrennungsdiagnose von Ottomotoren mit Abgasdruck- und lonenstrommessung.- 21. Modellgestützte Fehlerdiagnose des Ansaugsystems eines Dieselmotors.- 22. Modellgestützte Fehlerdiagnose der Verbrennung eines Dieselmotors.

Prof. Dr.-Ing. Rolf Isermann leitet das Fachgebiet Regelungstechnik und Prozessautomatisierung im Institut für Automatisierungstechnik der TU Darmstadt. Seine Arbeit für die Mechatronik wurde mit dem Top Ten Award des renommierten MIT (Massachusetts Institute of Technology ) ausgezeichnet.