Zur Identifikation mechatronischer Stellglieder mit Reibung bei ...

5 EMPIRISCHE MODELLIERUNG MIT EINEM PWA-MODELLANSATZ
Auswertung liefert das Modell die in Abbildung 5.18 auch dargestellten exzellenten Prädiktio-
nen und die absoluten Fehler haben die 1 ◦ -Schranke nicht überschritten. Bei der parallelen
Abbildung 5.19: Vergleich zwischen Messung und Simulation für das AGR-Ventil mit der parallelen
Auswertung (Validierungsdaten)
Auswertung erreicht das stückweise affine Modell in Abbildung 5.19 auch ein gutes Ergeb-
nis. Der max. absolute Prädiktionsfehler mit den Validierungsdaten beträgt c.a. 4 ◦ (siehe
Tabelle 5.4). Leider sind die Residuen mit dem PWA-Modell wegen systematischen Fehlern
asymmetrisch um den Messwert verteilt. Deshalb sollte eine Verbesserung wie z.B. Testsi-
gnalentwurf oder Verbesserung der Modellstrukturauswahl bzw. Regressorauswahl geprüft
werden, um die systematischen Fehler zu unterdrücken.
Tabelle 5.4: Modellierungsergebnisse mit zwei Bewertungskriterien für das AGR-Ventil
Multisinus-Ansteuersignal
(Identifikationsdaten)
APRTS
(Validierungsdaten)
5.6 Diskussion
Seriell-parallele Auswertung Parallele Auswertung
eNRMSE 0, 01 0, 04
e ∞ 1, 27 ◦ 3, 73 ◦
eNRMSE 0, 01 0, 06
e ∞ 1, 88 ◦ 4, 10 ◦
In diesem Abschnitt wurde eine Methode zur empirischen Modellbildung für die betrachte-
ten Systeme mit Reibung beschrieben. Aufbauend auf der Problemanalyse wurde eine neue
vierstufige clusterungsbasierte Modellierungsmethode für Systeme mit Reibung entwickelt.
Bei dieser Methode werden die Merkmale im Hinblick auf Reibeffekte ausgewählt. Und zwar
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