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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Adaptive Optimal Estimation and Control for Automotive Engine Systems with Approximate Dynamic Programming

Obiettivo

According to the latest global energy policy, more than 630 million vehicles are expected to be added to the Indian, Chinese, US, and EU fleets between 2000 and 2030. This growth increases requirements for fuel economy and necessitates the development of automotive engine management systems using advanced estimation and control approaches. This project is dedicated to study a novel online optimal adaptive estimation and control framework and to address their applications to engine estimation and control (e.g. torque estimation and air-fuel-ratio (AFR) control) in particular for turbocharged engines. A recently developed bio-inspired approach, approximate dynamic programming (ADP), will be exploited so that the estimation or control for an optimal performance index can be online solved without precise models. A laboratory engine test-rig will be used for experiments. Specific objectives to support the overall project are: 1) Revisit and improve engine models to account for the delays between the intake fuel injection event and torque output induction event; 2) Develop an adaptive parameter estimation approach to determine engine model parameters within finite time and with guaranteed transient performance; 3) Investigate an ADP-based adaptive observer for engine state estimation (e.g. torques, intake pressure); 4) Study ADP-based optimal adaptive control for complex nonlinear systems and exploit its application in terms of engine control to minimize the effect of cyclic dispersion and to allow for improved AFR performance.
The project will be conducted in close collaboration with other academic institutions (University of Bath) and industry (Jaguar Land Rover). The research outcomes could lead to significant advances in both academic research and engineering applications. Thus, it is paving a way for further theoretical developments in optimal theory and also for bridging the gap between optimal adaptive control techniques and their application to automotive systems.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-2013-IEF
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinatore

UNIVERSITY OF BRISTOL
Contributo UE
€ 231 283,20
Indirizzo
BEACON HOUSE QUEENS ROAD
BS8 1QU Bristol
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
South West (England) Gloucestershire, Wiltshire and Bristol/Bath area Bristol, City of
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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