Entwicklung eines datengetriebenen Injektormodells für Zustandsüberwachungs- und Regelungsanwendungen

Diesel-Einspritzventile (Injektoren) spielen eine zentrale Rolle im Hinblick auf die Leistungsfähigkeit und Robustheit von Großdieselmotoren. Durch die Instrumentierung dieser Einspritzventile und den Einsatz eines geeigneten Zustandsüberwachungssystems ist es möglich, Anzeichen von Verschleiß und Schäden an den Einspritzdüsen zu erkennen und diesen durch Anpassungen der Motorbetriebsstrategie entgegenzuwirken, um so die Leistungsfähigkeit des Motors auf höchstem Niveau zu halten.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines datengetriebenen und echtzeitfähigen Injektormodells, das die wichtigsten Einspritzparameter in Abhängigkeit von anderen Motorparametern für eine unverschlissene und voll funktionsfähige Einspritzdüse vorhersagt. Die Zustandsüberwachung wird in Folge durch den Vergleich von vorhergesagten und gemessenen Parameterwerten realisiert. Um eine Messdatenbank für die Modellierung zu erstellen, wurden an einem Einzylinder-Forschungsmotor des Large Engines Competence Center (LEC) Prüfstandsläufe mit einem speziell instrumentierten Prototyp-Kraftstoffinjektor durchgeführt.

Aufgaben:

Einarbeitung in den experimentellen Versuchsaufbau (Forschungsmotor, Einspritztechnik, Messtechnik und Messparameter)
Vorverarbeitung relevanter Messdaten von Motor und Einspritzsystem
Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Motorleistung und Einspritzsystemverhalten durch eine explorative Datenanalyse
Entwicklung eines datengetriebenen Injektormodells zur Zustandsüberwachung
Verfassen der Masterarbeit

Voraussetzungen:

Programmierkenntnisse in Python bzw. R
Erfahrung in der Datenanalyse

Möglicher Beginn: Ab sofort

Dauer: Ca. 6 Monate

Kontakt:

Ao. Univ.-Prof. Dr. Andreas Wimmer, +43 (316) 873-30101, andreas.wimmer@lec.tugraz.at
Dipl.-Ing. Christian Laubichler, +43 (316) 873-30089, christian.laubichler@lec.tugraz.at