Moderne Dieselmotoren erfordern eine modellbasierte Optimierung der Motorsteuerungen um die zusätzlichen Freiheitsgrade komplexer Motoren bestmöglich auszunutzen. Zur Modellierung eines Verbrennungsmotors werden verschiedene experimentelle Modellstrukturen vorgestellt und miteinander verglichen. Der lokal adaptive Modellierungsansatz LOPOMOT wird aus dem lokal linearen Modellansatz LOLIMOT und einem adaptiven Polynomansatz hergeleitet. Des weiteren werden die in der Automobilindustrie weit verbreiteten Kennfelder und die für ihre universelle Approximation bekannten Kernschätzer betrachtet. Die Modellstrukturen werden allgemein vorgestellt und anhand von Beispielen bezüglich ihrer Einsatzfähigkeit im Motorsteuergerät bewertet.

Bei der Modellierung des Verbrennungsmotors werden die Verbrennungsausgänge NOx, Ruß und das Motordrehmoment betrachtet. Es werden experimentelle Modelle anhand von Messungen vom Motorenprüfstand präsentiert. Um den Einfluss von Dynamiken bei der Emissionsmessung zu eliminieren, werden stationäre und dynamische Vorgänge separat modelliert. Dadurch können stationäre Messungen zur Identifikation der Verbrennungsmodelle verwendet werden. Die Verbindung dieser stationären Verbrennungsmodelle zu einem dynamischen Luftpfadmodell ermöglicht die dynamische Simulation des Dieselmotors. Die stationäre und dynamische Modellgüte wird anhand von Messungen vom Motorenprüfstand gezeigt.

Die Modelle werden dann für eine stationäre und eine dynamische Optimierung von Steuerungs- und Regelungsfunktionen für die Motorsteuerung verwendet. Bei der stationären Optimierung wird zunächst eine lokale Optimierung vorgestellt, welche die Paretofront der Emissionen NOx und Ruß zeigt. Bei der anschließenden globalen Optimierung wird der Verbrauch über einen Testzyklus optimiert und die Emissionsgrenzen als Nebenbedingungen formuliert. Die Startwerte für die globale Optimierung stammen dabei von der lokalen Optimierung. Schließlich wird eine robuste globale Optimierung präsentiert, welche Modellunsicherheiten und Streuungen aufgrund von Serientoleranzen berücksichtigt.

Bei der dynamischen Optimierung werden die Trajektorien der Luftpfadaktoren für einen typischen Beschleunigungsvorgang optimiert. Eine solche Optimierung kann aufgrund des erheblichen Rechenaufwandes nicht während des dynamischen Motorbetriebs durchgeführt werden, ermöglicht jedoch Rückschlüsse über möglich Steuerungs- und Regelungsstrukturen. Anschließend wird eine auf dem Rußmodell basierte Rauchbegrenzung vorgestellt. Die präsentierte modellbasierte Rauchbegrenzung erfordert keinen zusätzlichen Applikationsaufwand, die verwendeten Modellparameter sind jedoch schwierig zu interpretieren. Daher wird eine Vereinfachung zu einer Steuerungsstruktur mit Kennfelder präsentiert, welche für eine manuelle Feinjustierung verwendet werden kann.

Diese Dissertation leistet einen Beitrag zur modellbasierten Optimierung von Steuerungs- und Regelungsfunktionen und stellt neue Modellierungs- und Optimierungsansätze vor. Darüber hinaus werden neue Modellstrukturen mit der in Automobilindustrie verbreiteten Kennfeldstrukturen verglichen und Vor- und Nachteile diskutiert.