Erweiterung eines Verfahrens zur automatisierten Parameteridentifikation eines Fahrzeugmodells
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- Samuel Althaus
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1 Erweiterung eines Verfahrens zur automatisierten Parameteridentifikation eines Fahrzeugmodells Sebastian Wildfeuer Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 1
2 Themenübersicht Ausgangssituation, Motivation und Lösungsidee Programme und Werkzeuge Methoden Sensibilitätsanalyse Systemidentifikation Ergebnisse Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 2
3 Ausgangssituation, Motivation und Lösungsidee
4 Ausgangssituation und Motivation Die Hilfsmittel des Instituts für Verkehrssystemtechnik Dynamischer Fahrsimulator zum Testen von Fahrassistenzsystemen Hexapod-System 1,3 Tonnen Nutzlast Komplett integriertes Fahrzeug 270 x 40 Bildgebungssystem Fahrdynamiksimulation durch CarSim Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 4
5 Ausgangssituation und Motivation Die Hilfsmittel des Instituts für Verkehrssystemtechnik Das ViewCar (Messfahrzeug) zur Aufnahme von der Blickrichtung des Fahrers physiologischen Daten fahrzeugspezifischen Daten dem Lenkradwinkel der Verkehrssituation der Fahrzeugposition Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 5
6 Ausgangssituation und Motivation Die Grundidee Abbildung des ViewCar s in der Fahrsimulation? Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 6
7 Ausgangssituation und Motivation Die Problemstellung Welche Parametrierung bringt die Simulationssoftware dazu sich so zu Verhalten wie das reale Fahrzeug? CarSim verfügt über Parameter! Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 7
8 Lösungsidee Parameteridentifikation über einen Optimierungsprozess Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 8
9 Die Programme und Werkzeuge
10 Die Programme und Werkzeuge CarSim Kommerzielle Fahrdynamik- Simulationssoftware von Mechanical Simulation Parametrierung von Fahrzeugmodellen durch Parameter Berechnung von mehreren hundert Ausgangsgrößen Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 10
11 Die Programme und Werkzeuge FitLab Eine Matlab-Toolbox des Instituts für Flugsystemtechnik des DLR in Braunschweig zur Identifikation von Parametern über ein Optimierungsprozess In der Toolbox sind die nachfolgend vorgestellten mathematischen Verfahren implementiert Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 11
12 Die Programme und Werkzeuge Das Gesamtsystem Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 12
13 Die Methoden
14 Methoden Kostenfunktion Die Kostenfunktion bewertet die Ähnlichkeit zwischen Mess- und Simulationsdaten Stochastisch verteilte Messgröße zi (t) Erwartungswert der Messgröße zu jedem Zeitpunkt t ist eine Funktion der Systemparameter Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 14
15 Methoden Kostenfunktion Modellierung des Messfehlers durch eine GAUSSsche Normalverteilung Die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Messfehlers gibt die Wahrscheinlichkeit an, die Messung z in Abhängigkeit der Parameter Γ zu machen Hier: Die Messung ist bekannt und es ist der Parametersatz Γ gesucht! Es liegt ein inverses Problem vor: Welche Parameter lassen die Wahrscheinlichkeit z zu messen, maximal werden? Maximum Likelihood-Funktion: Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 15
16 Methoden Kostenfunktion Parameterschätzung durch Maximieren der Likelihood-Funktion Mathematisch leichter zu handhaben ist die log-likelihood-funktion. Aufgrund der Monotonie der Log-Funktion ändern sich die Stellen von Maxima und Minima nicht. Der negative Logarithmus kann als Fehlerfunktion interpretiert werden, die es zu minimieren gilt. Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 16
17 Methoden Kostenfunktion Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 17
18 Methoden Optimierungsverfahren Gegebene Kostenfunktion ist zu minimieren! Aber wie? Newton-Raphson-Algorithmus zum Auffinden von Nullstellen einer Funktion Grundidee: Linearisierung der Zielfunktion um einen Ausgangspunkt, Verwendung der Nullstelle der linearisierten Funktion als neuen Ausgangspunkt. Führt zu einem iterativen Algorithmus! Aufsuchen der Nullstellen der ersten Ableitung der Zielfunktion liefert Extrempunkt. Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 18
19 Methoden Optimierungsverfahren Problematisch ist eine Zielfunktion mit mehreren Maxima oder Minima Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 19
20 Die Sensibilitätsanalyse
21 Sensibilitätsanalyse Motivation und Lösungsidee CarSim ist eine Blackbox! Genauer Einfluss der Parameter auf Ausgänge ist unbekannt Ansatz zur Informationsgewinnung: Systematische Variation der Parameter und Analyse des Verhaltens der Ausgänge. Information kann genutzt werden um die Reihenfolge der Parameteridentifikation fest zu legen Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 21
22 Sensibilitätsanalyse Auswahl der Parameter CarSim verfügt über ca Parameter! Der Rechenaufwand für eine Optimierung über alle Parameter wäre zu groß Auswahl einiger Parameter mit besonders großen Einfluss Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 22
23 Sensibilitätsanalyse Auswahl der Parameter Variation von Kennlinien über die Skalierung von normierten Kennlinien Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 23
24 Systemidentifikation
25 Systemidentifikation Auswahl der Ausgänge Wahl der Ausgänge nach Ansprüchen des Fahrsimulators Fahrzeug-Geschwindigkeit Motordrehzahl Längsbeschleunigung Querbeschleunigung Gierwinkelrate Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 25
26 Systemidentifikation Fahrmanöver Aufgrund begrenzter Rechenzeit ist eine Auswahl an Fahrmanövern zu treffen für die optimiert wird! Verwendung aller verfügbaren Längsdynamikdaten aufgrund besonderer Problematik mit Motorkennlinienfeld Messdaten der stationäre Kreisfahrten mit R=30m für Identifikation der Querdynamik Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 26
27 Systemidentifikation Das Motorkennlinienfeld Abdeckung des Motorkennlinienfeldes durch Eingangsdaten Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 27
28 Systemidentifikation Generierung der Eingangsdaten Generierung der Gangwahl Generierung des Kupplungssignals über Beschleunigungswert Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 28
29 Systemidentifikation Die Identifizierten Parameter Physikalischer und technischer Sinn der Parameter? Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 29
30 Systemidentifikation Ergebnisse: Längsbeschleunigung Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 30
31 Systemidentifikation Ergebnisse: Längsbeschleunigung Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 31
32 Systemidentifikation Ergebnisse: Querbeschleunigung Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 32
33 Systemidentifikation Ergebnisse: Gierwinkelrate Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 33
34 Systemidentifikation Ergebnisse: Motordrehzahl Problematisch durch die Komplexität des Motorkennlinienfeldes und der starken Vereinfachung bei der Optimierung! Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 34
35 Anmerkung zu den Ergebnissen Das Modell hat mindestens 100 Parameter, davon wurden 11 im Rahmen der Systemidentifikation identifiziert davon waren 11 Parameter a priori gegeben Optimierung des Systems nach 11 Parametern dauert bei ca. 15 Minuten Versuchsdaten etwa 20 Stunden Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 35
36 Zusammenfassung Methoden Werkzeuge Sensibilitätsanalyse Systemidentifikation Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 36
37 Abschluss & Ausblick Aufnahme zusätzlicher Längsdynamik-Versuchsdaten: Durchfahren aller Geschwindigkeitsbereiche und aller Gänge Entwicklung von Verfahren zur einfacheren Beschreibung des Kennlinienfeldes mit größerem Einfluss auf dessen prinzipielles Aussehen Gezielte Streuung der Startparameter Testen von weiteren Methoden Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 37
38 Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit! Parameteridentifikation > 23. September 2008 > Folie 38
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