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The engine company. DEUTZ®

Effizientere Antriebe dank künstlicher Intelligenz

EMISSIONSGRENZEN WERDEN ZUNEHMEND ANSPRUCHSVOLLER, ANTRIEBSSYSTEME MÜSSEN IMMER EFFIZIENTER WERDEN. UM MIT SEINEN ANTRIEBEN BEIDE ANFORDERUNGEN ZU ERFÜLLEN, SETZT DEUTZ AUF KÜNSTLICHE INTELLIGENZ. 

Ölverschmierte Werkbank? Von Abgasen vernebelte Umgebung? Von wegen: Wenn Volker Smits das Verhalten eines Motors untersucht, stellt das für ihn in der Regel eine saubere Angelegenheit dar. Smits ist Softwareentwickler und arbeitet mit mathematischen Modellen, die er an seinem Rechner Schritt für Schritt optimiert. Mit solchen Modellen wird zum Beispiel der Ausstoß von Ruß oder Stickoxid abgebildet, um die Abgasnachbehandlung von Antrieben später auf die jeweiligen, immer wieder verschärften Grenzwerte abzustimmen.

Lernfähiges Emissionsmodell

Dass diese mathematischen Modelle der Realität entsprechen, dafür sorgt künstliche Intelligenz – in Form von sogenannten künstlichen neuronalen Netzen und evolutionären Algorithmen. Dabei durchlaufen die Modelle immer wieder bestimmte Lernprozesse und werden sukzessive verbessert. Smits hat bereits im Studium solche Modelle programmiert, bevor er vor drei Jahren bei DEUTZ startete, um diese Methode auf die Berechnung von Emissionen anzuwenden. „Es gab bereits ein Emissionsmodell, aber wir waren mit der Qualität nicht zufrieden“, sagt Smits. „Deshalb wollten wir das verbessern.“ Die Entwickler generierten also einen Datensatz, der unter anderem die Konstruktionsdaten des Motors und die thermodynamischen Eigenschaften der Brennstoffe berücksichtigt. Daten also, die Einfluss auf das Emissionsverhalten des Motors haben. Daten, mit denen die Entwickler im nächsten Schritt einen KI-Algorithmus fütterten, der daraus ein mathematisches Modell der Wirklichkeit konstruierte. Über viele Hundert Durchläufe berechnete die Software ein authentisches Abbild davon, wie viele Emissionen die entsprechenden Antriebe ausstoßen.

Nachbehandlung in Echtzeit

Für die Abgasnachbehandlung ist das von unschätzbarem Wert. Warum? Wird das Steuergerät eines Antriebs mit einem solchen authentischen Datenmodell bespielt, kann der Motor auch ohne physikalische Sensoren jederzeit sein Emissionsverhalten abrufen und die Nachbehandlung in Echtzeit darauf abstimmen. Die schnelle und hohe Lernfähigkeit einer KI ist bei der Erstellung solcher datenbasierter Modelle ein großer Vorteil. Diese durch Algorithmen vielfach verfeinerten Modelle können Gesetzmäßigkeiten abbilden, die für ein konventionelles oder physikalisches Modell zu komplex wären – die realistische Entwicklung von Ruß zum Beispiel und wie stark Rußpartikel die eingebauten Filter in einer bestimmten Situation beanspruchen. Das wiederum erlaubt es den DEUTZ-Ingenieuren, diese Filter zu optimieren und letztendlich effizientere Antriebe zu konstruieren. 

„Das neu entwickelte Modell ist sehr leistungsfähig und auch für anspruchsvolle Emissionsziele geeignet“, sagt Smits. „Die Grenzwerte werden eingehalten und durch die zahlreichen Optimierungen der Ingenieure produzieren die Motoren deutlich weniger Emissionen.“ Auch das belegt die fortschreitende Digitalisierung von DEUTZ und die steigende Komplexität moderner Antriebssysteme. „Die Entwicklung auf diesem Gebiet wird immer anspruchsvoller, der Elektronikbereich gewinnt weiter an Bedeutung. Das gilt natürlich auch für künstliche Intelligenz in den unterschiedlichsten Bereichen.“

Störungen und Problemen zuvorkommen

Das Emissionsmodell ist eines von mehreren KI-Projekten von DEUTZ, bei denen evolutionäre Algorithmen zum Einsatz kommen. So helfen sie etwa dabei, Parameter rein physikalischer Modelle zu identifizieren – zur Abbildung von Luftpfaden beispielsweise oder zur Simulation von Katalysatoren bei der Abgasnachbehandlung. Künstliche neuronale Netze wiederum finden Anwendung bei der sogenannten Predictive Maintenance, also der vorausschauenden Wartung. „Hierbei lassen sich anhand von Mess- und Produktionsdaten des Antriebs betriebsbedingte Störungen vorhersagen“, sagt Smits. „Auch in diesem Bereich sorgt KI also dafür, dass Antriebe effizienter laufen.“