Karsten Röpke

DoE in engine development

Stricter legal emission limits and increasing customer expectations lead to a growing number of controllable engine components and thus to a higher engine control complexity. For engine development, however, this means much greater time and effort is required to find the optimal combination of all selectable parameters. This trend can be observed in the field of Gasoline as well as for Diesel engines. At the same time, the development time from the first idea up to the introduction of a new production engine has become even shorter, and the costs have to be reduced. Since the number of measuring points required for complete operational-test measurements rises exponentially with the number of input variables, it is quite obvious that full factorial measurements are no longer possible. Therefore the method ‘Design of Experiments’ (DoE) is widely accepted as a suitable tool in the automotive sector and among its suppliers. In the meantime the term ‘DoE’/‘DoE-Process’ covers often also the measurement procedure and the modeling. Likewise, this method is broadly applied in the IAV (authors note: IAV is a German provider of engineering services to the automotive industry) during the advanced development stage up to the production engine applications. Whereas DoE is used mainly in the area of steady-state applications recent research work shows a great potential also to optimize transient engine behavior. This paper will give an overview about the usage of statistical methods (mainly Design of Experiments) in the production engine calibration. ‘Engine calibration’ is the term for finding the optimal settings of the engine controller unit; optimal in terms of minimal emissions, minimal fuel consumption, good drivability and other brand specific goals. Copyright

Effiziente Applikation von Motorsteuerungsfunktionen für Ottomotoren

Die statistische Versuchsplanung (SVP) hat sich als effiziente Versuchsmethode in der Ottomotorenentwicklung der IAV GmbH etabliert. In den letzten Jahren sind viele Projekte mit Hilfe dieser Methode erfolgreich bearbeitet worden. Dabei konnten die fur die Applikation von Antriebsmanagementsystemen notwendigen Versuche um 90 % und mehr reduziert werden. Der wesentliche Umfang stationarer Bedatungsaufgaben mit stetig voneinander abhangigen Einflussgrosen wird zukunftig mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung schneller und gunstiger erledigt werden als mit konventionellen Methoden. Derzeit erfolgt in der IAV eine breite und umfassende Umsetzung fur alle Kundenprojekte. Zukunftig kann das Motorverhalten weniger durch viele diskrete Stutzstellenparameter, als vielmehr durch uberschaubare mathematische Modelle beschrieben werden. Hierdurch wird der Applikationsaufwand weiter sinken.

Klopferkennung im Ottomotor

Klopfende Verbrennung hat die Entwicklung des Ottomotors von Anfang an begleitet. Verbunden mit unerwunschten Gerauschen, kann es durch diese unkontrollierte Verbrennungsform zu kapitalen Motorschaden kommen. uber Eigenschaften des Klopfens, uber moderne Klopfregelsysteme und die Methodik ihrer Anpassung an Serienmotoren berichtet dieser Beitrag der IAV GmbH.

Diagnose von Universalmotoren mit Hilfe des Strom- und Vibrationssignals (Teil 2)

Die Auswirkungen von Fehlem auf das Stromund Vibrationssignal von Kommutatormotoren werden im allgemeinen empirisch bestimmt. Dazu ist eine große Anzahl von fehlerhaften Exemplaren nötig. In diesem Beitrag wird eine physikalische Erklärung der Signalveränderung im Fehlerfall anhand von drei häufigen Fehlern gegeben. Sie basiert auf einer einfachen Modellbildung, die dazu dient, deterministische Anteile der Signale zu erklären.

Messtechnische Untersuchung von Störgeräuschen in Klopfregelsystemen

In diesem Beitrag werden die Einflusse und Wechselwirkungen verschiedener Motorkomponenten auf das Klopfsensorsignal dargestellt. Diese Einflusse erschweren zunehmend die Applikation einer Klopferkennung. Durch Bauteilvariationen gelang es, gezielt Storungen in das Klopfsensorsignal einzubringen und anschliesend mittels DoE-Modellen (DoE: Design of Experiments) sowie mit Zeit-Frequenzanalysen die qualitativen und quantitativen Zusammenhange zu ermitteln. Der vorliegende Bericht stellt eine Zusammenfassung des FVV-Forschungsvorhabens „Storgerausche in Klopfregelsystemen“ dar.

Klassifikation von Zeitreihen mittels fehlersensitiver Filter

Classification of time series by fault sensitive filters This paper describes a diagnosis system, which can be used for the classification of time series. After the theoretical description of the fault sensitive filter bank used, the applicability of the system is shown with an example of quality control. The current signal of faulty and faultless universal motors is analyzed by the diagnosis system.

Metrological analysis of disturbing noises in knock control systems

This paper examines the influences and reciprocal effects of many different engine components (e.g. pistons, valve train) on the knock sensor signal. These influences are making it increasingly difficult to calibrate a knock detection system. By varying components it was possible to introduce specific disturbances into the knock sensor signal and then determine the qualitative and quantitative relationships using DoE models (DoE: Design of Experiments) as well as time-frequency analyses. The following report summarizes the research project carried out by FVV (Forschungsvereinigung Verbrennungskraftmaschinen) in relation to disturbing noises in knock control systems.

Knock detection in spark-ignition engines

Knocking combustion in spark-ignition (SI) engines is a phenomenon that has always accompanied the development of internal combustion engines. In addition to unwanted noises, this uncontrolled form of combustion can damage the engine severely. The present article reports on knock characteristics, modern knock control systems and IAV GmbH’s methodology for the adaptation of these systems to production-vehicle engines.

Statistische und neuronale Verfahren zum nicht überwachten Klassifikatorenentwurf in der Motorendiagnose

In the area of technical diagnosis supervised learning has become the prevailing technique of classificator design. This paper deals with statistical cluster analysis and Kohonens Feature Map as alternative concepts of unsupervised learning. After a description of the theoretical fundamentals of both methods, their abilities and limits will be shown by an example from quality assurance of universal motors