Powertrain-Systeme-Optimierung in modernen Automobilen basiert auf model-based systems engineering zur Bewältigung der komplexen automotive-Systeme und anspruchsvolle Kontroll-design-Anforderungen. Zwei Voraussetzungen für eine modellbasierte Antriebsstrangoptimierung sind der Antriebsstrangsimulator und das Steuerungsdesign, das einen wünschenswerten Antriebsstrangbetrieb während der Fahrzyklen gewährleistet., Diese These dreht sich um diese Voraussetzungen und gehört zur Model-in-the-Loop-Phase des Steuerungsentwicklungslebenszyklus. Es zielt zunächst darauf ab, steuerorientierte Antriebsstrangsystemmodelle zu identifizieren, insbesondere lineare Blackbox-Modelle, da sie in Bezug auf den Zugang zum linearen Steuerungsdesign und die Möglichkeit der Integration von Änderungen in die technische Definition des Antriebsstrangsystems Vorzüge aufweisen., Es zielt auch darauf ab, Antriebsstrangsysteme mit Transportzeitverzögerung zu identifizieren und zu steuern, da die Integration der Verzögerung in das Modell-und Steuerungsdesign von entscheidender Bedeutung für die Systemdarstellbarkeit des ersteren und für dessen Optimalität ist. Basierend auf diesen Prämissen befassen wir uns mit dem Antriebsstrang aus der Sicht des Motorluftweges. Wir identifizieren zuerst ein lineares Black-Box-State-Space (SS)-Modell eines Benzinmotorluftpfades unter Verwendung eines Identifikationsalgorithmus, der auf Subraummethoden basiert., Es werden verschiedene Modellordnungen und Algorithmusparameter getestet und diejenigen, die die besten Identifizierungs-und Validierungsergebnisse liefern, deutlich gemacht, was zu einem Zeitgewinn von 85% bei zukünftigen ähnlichen Identifikationen führt. Während dieser Teil den Luftweg als Ganzes betrachtet, konzentriert sich der Rest der Arbeit auf bestimmte Luftwegkomponenten, insbesondere die elektrische Drossel (ET), den Wärmetauscher und die Abgasrückführung (AGR)., In Bezug auf die ET inspirieren wir aus den physikalischen Gesetzen, die die Drosselklappenfunktion regeln, ein linear-parametervariierendes (LPV) mathematisches SS-Modell zu konstruieren, das dazu dient, die Regressionsvektorstruktur des LPV-Black-Box-ARX-Modells festzulegen, das repräsentativ für einen ET-Prüfstand ist und seine nichtlinearen und Diskontinuitäten widerspiegelt, da er von einer Funktionszone zur anderen variiert. Um die Fragen der Wärme – und Massentransportzeitverzögerungen im Motorluftweg anzugehen, beziehen wir uns auf den Wärmetauscher bzw. den AGR., Die Neufassung der unendlichdimensionalen hyperbolischen partiellen Differentialgleichungen (PDEs), die diese Transportphänomene als Zeitverzögerungssystem beschreiben, erleichtert die Identifizierung und Steuerung des angrenzenden Systems. Zu diesem Zweck werden eine Raummittelwerttechnik und die Methode der Eigenschaften verwendet, um die hyperbolischen PDEs, die die advektiven Ströme in einem Wärmetauscher beschreiben, zu entkoppeln und sie als Zeitverzögerungssystem neu zu formulieren., Die Verringerung des Fehlers zwischen der Ausgangstemperatur des Modells und der eines Wärmetauscherprüfstandes ist das, was die Gradienten-Abstieg-Methode verwendet, um die Parameter des Zeitverzögerungssystems zu identifizieren sucht, die die PDEs in Bezug auf Identifikationsgenauigkeit und Recheneffizienz übertrifft. Andererseits wird die AGR aus einer steuerungsorientierten Perspektive angesprochen, und die PDEs, die das Massentransportphänomen in ihrer röhrenförmigen Struktur beschreiben, werden als SS-System, das einer Ausgabeverzögerung unterliegt, neu gefasst., Um das verbrannte Gasverhältnis im Ansauggas zu regulieren, wird die Menge des Umluftgases unter Verwendung von zwei indirekten optimalen Steueransätzen unter Berücksichtigung der Dreidimensionalität des Modells gesteuert und mit der Augmented Lagrangian Uzawa-Methode begleitet, um die Einhaltung der Eingangs-und Zustandsbeschränkungen zu gewährleisten, was zu einer Steuerung mit überlegener Leistung als die ursprünglich vorhandene PID führt. Im Allgemeinen liegt diese These auf halbem Weg zwischen dem akademischen und dem industriellen Sektor., Durch die Bewertung der Möglichkeiten der Integration bestehender Systemidentifizierungs-und Steuerungstheorien in reale Automobilanwendungen werden die Vor-und Nachteile dieser Theorien hervorgehoben und neue Perspektiven im Bereich der modellbasierten Optimierung von Antriebsstrangsystemen eröffnet.