@phdthesis{,
    author = {Beyer, Simon},
    title = {Robuste Parameterschätzung für Elektrofahrzeuge},
    editor = {},
    booktitle = {},
    series = {},
    journal = {},
    address = {},
    publisher = {},
    edition = {},
    year = {2019},
    isbn = {},
    volume = {},
    number =  {},
    pages = {},
    url = {},
    doi = {},
    keywords = {Parameterschätzung, Identifikation, Elektrofahrzeug, Fahrzeuglängsdynamik, Asynchronmaschine, Lithium-Ionen-Batterie},
    abstract = {Die Adaption von Parametern des Fahrzeugs und seines Antriebsstrangs während der Fahrt können das Verhalten von Elektrofahrzeugen verbessern. Diese Arbeit stellt robuste Algorithmen für die Schätzung der Kennwerte von Fahrzeuglängsdynamik, von Asynchronmaschinen und von Lithium-Ionen-Zellen vor. Auf Basis von Fahrzeug- und Prüfstandsmessungen erfolgt die Problemanalyse, Herleitung und Validierung der robusten Algorithmen. Bei der Schätzung der Fahrzeuglängsdynamikparameter, zu denen die Masse und die Fahrwiderstände gehören, kommt es durch Messausreißer zu Abweichungen in den Schätzgrößen. Weiterhin ist in Phasen mit mangelnder Anregung, z. B. bei Konstantfahrt, die Systemanregung zu gering für eine geeignete Parameteradaption. Durch diese beiden Probleme kann es zu Schätzungen kommen, die physikalisch nicht sinnvoll sind, wie etwa negative Fahrwiderstände. Der vorgestellte Algorithmus minimiert den Einfluss von Messausreißern und mangelnder Systemanregung und hält vorgegebene Wertebereiche für die Parameter ein. Zudem stellt diese Arbeit eine Möglichkeit vor, den Bremsenparameter, der den Zusammenhang zwischen Bremsdruck und Bremsmoment darstellt, zu adaptieren. Bei der Schätzung der elektrischen Parameter einer Asynchronmaschine ergeben sich andere Herausforderungen. Zum einen ist das Problem überbestimmt, da die Schätzgleichung weniger unabhängige Größen besitzt als das physikalische Modell. Zum anderen benötigt die Asynchronmaschine ein zusätzliches Anregungssignal, damit eine ausreichende Systemanregung für die Parameterschätzung vorhanden ist. Zudem ist eine zusätzliche robuste Ableitungsberechnung für die Schätzung notwendig. Bei der Parameterschätzung für Lithium-Ionen-Zellen kommt das gleiche robuste Schätzverfahren wie bei der Masse- und Fahrwiderstandsschätzung zum Einsatz, da die beiden Anwendungen ähnliche Probleme besitzen.},
    note = {},
    
    school = {Universität der Bundeswehr München},
    
}