TARGET VALUE PREDICTION FOR ONLINE OPTIMIZATION AT ENGINE TEST BEDS

Alexander Sung, Andreas Zell, Florian Klöpper, Alexander Vogel

Abstract

The settling times of target functions play an important role in the domain of online optimization at the engine test bed. Inert target functions generally induce long measuring times which lead to increased costs. In this article, we analyze how previous knowledge about the physical behavior of target functions can be used to early predict the final steady state value to reduce measuring times.

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Sung A., Zell A., Klöpper F. and Vogel A. (2007). TARGET VALUE PREDICTION FOR ONLINE OPTIMIZATION AT ENGINE TEST BEDS . In Proceedings of the Fourth International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - Volume 1: ICINCO, ISBN 978-972-8865-82-5, pages 108-115. DOI: 10.5220/0001639301080115


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