HIL 시뮬레이션을 위한 데이터 기반 엔진 모델링
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학술지명
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발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
111-115(5쪽)
제공처
High model fidelity to transient responses of internal combustion engines is a critical factor in applying model-based calibration methodologies, which allows useful environments and capabilities for engine controller development process in the automotive industry. White-box identification from establishing governing equations of physical laws is commonly used for hardware-in-the-loop simulations. Finding coefficients of governing equations, however, accompanies additional experiments, and hidden dynamics deteriorate the accuracy of transient responses. This paper present the application of nonlinear identification techniques to develop engine models from vehicle driving data. A nonlinear autoregressive model, a linear parameter varying model, and a local network model are used and compared to discuss the validity of data-driven engine modeling with respect to engine controller development process.
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