A kutatási beszámoló féléves bontásban összefoglalja az elmúlt egy év kutatási eredményeit. Az első félévben a szabályozástervezéshez kapcsolódó feladatokat végeztem el, ezek eredményeként egykészült egy Policy Gradient (PG) alapú ágensa, ami egy adott fokozatkapcsolásra lett betanítva, valamint quasi-Linear Parameter Varying (qLPV) szabályozó, amely mind a négy fokozatkapcsolásra képes. Mindkét módszer esetén kritikus az ECU számítási kapacitása, valamint a rendelkezésre álló memória, a PG esetén egy olyan részlegesen megfigyelhető Markov döntési folyamat alapú felírás volt a cél, amivel a neurális háló mérete már kellőképpen kicsi, de még elég információt tartalmaz az ágens számára. A qLPV szabályozó tervezéséhez a rendszer tulajdonságait figyelembe véve egy egyszerűsített állapottér felírást készítettem, az egyszerűsítéseket pedig a kiterjesztett modellben átviteli függvényekkel vettem figyelembe. Mindkét szabályozót teszteltem a valós rendszeren, a PG kialakított egy tápnyomás függő stratégiát, a vizsgált intervallumon (5bar – 10bar) minden esetben képes volt végrehajtani a fokozatkapcsolást. A várakozásoknak megfelelően, a qLPV szabályozó performanciában felülmúlta az összehasonlításhoz használt klasszikus, LTI szabályozókat (PID és LQR).
A második félévben elkészítettem a teljes rendszer LPV alapú felírást, melyet aztán összehasonlítottam a korábban felírt nemlineáris modellel. Összességében elmondható, hogy az LPV modell pontosságban kissé elmarad a nemlineáris modelltől, ugyanakkor futási időben kb. 50%-kal jobban teljesített. Ezt követőn, a kutatás összefoglalásán, a disszertáció megírásán dolgoztam.
Szabó Ádám
2021/ 2/ 28.
Támogató: Knorr-Bremse Fékrendszerek Kft.
Be the first to comment