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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern und/oder Regeln von Schaltvorgängen sowie zum Durchführen von Adaptionen in einem Getriebe für einen Antriebsstrang eines Kraftfahrzeugs gemäß dem Oberbegriff von Patentanspruch 1.
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Ein solches Verfahren zum Steuern und/oder Regeln von Schaltvorgängen sowie zum Durchführen von Adaptionen in einem Getriebe für einen Antriebsstrang eines Kraftfahrzeugs ist beispielsweise bereits der
DE 102 08 205 A1 als bekannt zu entnehmen. Bei dem Verfahren weist das Getriebe eine beispielsweise auch als Steuereinrichtung bezeichnete, elektronische Recheneinrichtung mit wenigstens einer maschinellen Lernfunktion auf, durch welche zum Steuern und/oder Regeln der Schaltvorgänge sowie zum Durchführen der Adaptionen eine Steuerung und/oder Regelung von Ventilen des Getriebes in Abhängigkeit von zumindest einer Eingangsdrehzahl des Getriebes und/oder einer Ausgangsdrehzahl des Getriebes und/oder Drehzahlen von internen Getriebeelementen des Getriebes erfolgt, das heißt durchgeführt wird.
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Des Weiteren offenbart die
DE 102 08 205 B4 ein Verfahren zur Steuerung oder Regelung von Einkuppelverläufen beim Anfahren und wieder Einkuppeln nach Gangwechseln für Fahrzeuge mit elektronischer Getriebesteuerung oder einem automatisierten Handschaltgetriebe.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren der eingangs genannten Art derart weiterzuentwickeln, dass die Schaltvorgänge des Getriebes auf besonders vorteilhafte Weise durchgeführt werden können.
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Diese Aufgabe wird durch Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen mit zweckmäßigen Weiterbildungen der Erfindung sind in den übrigen Ansprüchen angegeben.
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Um ein Verfahren der im Oberbegriff des Patentanspruchs 1 angegebenen Art derart weiterzuentwickeln, dass die Schaltvorgänge des Getriebes besonders vorteilhaft, das heißt besonders agil und/oder besonders komfortabel durchgeführt werden können, ist es erfindungsgemäß vorgesehen, dass die maschinelle Lernfunktion eine bestärkende Lernfunktion aufweist, welche bestärkendes Lernen durchführt. Erfindungsgemäß weist die maschinelle Lernfunktion eine durch bestärkendes Lernen durchführende, bestärkende Lernfunktion auf. Das bestärkende Lernen wird auch als verstärkendes Lernen, Reinforcement Learning (RL) oder Deep Reinforcement Learning (DRL) bezeichnet. Mittels der bestärkenden Lernfunktion wird zum Steuern und/oder Regeln der Schaltvorgänge und zum Durchführen der Adaptionen ein jeweiliger Schaltvorgang des Getriebes nach Beendigung des jeweiligen Schaltvorgangs anhand von wenigstens einem jeweiligen Längsbeschleunigungswert bewertet, welcher eine während des jeweiligen Schaltvorgangs auftretende und ermittelte, insbesondere erfasste, Längsbeschleunigung des Kraftfahrzeugs charakterisiert. Beispielsweise ist der Längsbeschleunigungswert ein Längsbeschleunigungsgradient oder der Längsbeschleunigungswert charakterisiert einen Längsbeschleunigungsgradienten, der während des jeweiligen Schaltvorgangs auftritt und dabei ermittelt, insbesondere erfasst.
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Überschreitet beispielsweise der Längsbeschleunigungswert beziehungsweise die Längsbeschleunigung oder der Längsbeschleunigungsgradient einen festgelegten beziehungsweise vorgebbaren oder vorgegebenen Schwellenwert, so wird beispielsweise der jeweilige Schaltvorgang als negativ, das heißt als schlecht oder ungünstig bewertet. Überschreitet der Längsbeschleunigungswert den Schwellenwert, so bedeutet dies, dass der Schaltvorgang zu einem übermäßigen Ruck geführt hat, was beispielsweise vermieden werden soll. Ist jedoch beispielsweise der Längsbeschleunigungswert geringer als der Schwellenwert oder entspricht der Längsbeschleunigungswert dem Schwellenwert, so bedeutet dies, dass der jeweilige Schaltvorgang hinreichend komfortabel durchgeführt wurde, so dass es nicht zu einem übermäßigen, durch den Schaltvorgang bewirkten Ruck gekommen ist. Dann wird beispielsweise der jeweilige Schaltvorgang als gut beziehungsweise vorteilhaft oder günstig bewertet.
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Der Erfindung liegen insbesondere die folgenden Erkenntnisse zugrunde: Die Implementierung des Kupplungswechsels ist eine Aufgabe, die herkömmlicherweise einen hohen insbesondere Entwicklungsaufwand erfordert, um eine vorteilhafte beziehungsweise optimale Sequenz und Parameter in der Ansteuerung zu finden. Die Erfindung bietet diesbezüglich einen selbstlernenden Ansatz, eine vorteilhafte beziehungsweise optimale Ansteuerung automatisiert zu ermitteln und so den Entwicklungsaufwand im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen zu reduzieren und das Produkt, das heißt das Getriebe und dessen Schaltvorgänge zu verbessern. Es besteht das Potential, durch den selbstlernenden Agenten des bestärkenden Lernens die Funktionsentwicklung des Kupplungswechsels und die entsprechende Bedatung der erforderlichen Parameter vollautomatisiert und individuell für einzelne Getriebe und dabei in dem jeweiligen Getriebe und/oder auf einem jeweiligen Prüfstand durchzuführen. Bisher wird die Ansteuerung über ein sequenzielles, zustandsgesteuertes Programm durchgeführt. Die Bedatung und Adaption auf individuelle Getriebe sind sehr aufwendig und nicht umfassend. Dieses Vorgehen basiert stark auf Erfahrung. Der erfindungsgemäße Ansatz löst die Herausforderung analytisch mittels neuester Methoden der künstlichen Intelligenz.
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Bei dem bestärkenden Lernen handelt es sich insbesondere um einen Agenten, der mit seiner Umgebung interagiert und ein Optimum für sequenzielle Entscheidungsprobleme durch intelligentes „Versuch und Irrtum“ („trial and error“) lernt. Vorzugsweise kommt erfindungsgemäß als das bestärkende Lernen Deep Reinforcement Learning (DRL) zum Einsatz. Bei dem Deep Reinforcement Learning handelt es sich um eine Kombination aus Reinforcement Learning (RL) und Deep Learning (DL). Letzteres bedeutet das Verwenden von tiefen neuronalen Netzen.
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Das Training des oder der Agenten findet mittels Deep Reinforcement Learning, das eine Unterdisziplin des maschinellen Lernens beziehungsweise der künstlichen Intelligenz ist, insbesondere während der Entwicklung der Ansteuerung statt. Beispielsweise beobachtet der Agent relevante Parameter, insbesondere alle relevanten Parameter, die den beziehungsweise einen aktuellen Zustand des Getriebes beschreiben. Diese Parameter umfassen insbesondere Getriebeeingangsdrehzahlen, Getriebeausgangsdrehzahlen, Raddrehzahlen, Drehzahlen interner Getriebeelemente, wobei die Drehzahlen berechnet und/oder gemessen werden können. Alternativ oder zusätzlich umfassen die Parameter ein anliegendes Motormoment, Steuerströme aller Elemente, aktuelle Drücke in oder von Hydraulikkanälen und eines gegebenenfalls vorgesehenen Drehmomentwandlers, Temperaturen eines oder in einem Ölsumpf, Temperaturen einer Kühlung, Temperaturen des Drehmomentwandlers und/oder von Schaltelementen, Pedalstellung, Lenkwinkel, Steigung, Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung, Außentemperatur, Luftdruck, Abstandsradar, Topologieinformationen des Navigationssystems, Verbrauch, Emission etc. Basierend auf diesem Zustand trifft der Agent die Entscheidung, folgende Größen anzusteuern, um die Schaltung durchzuführen:
- - alle verfügbaren Steuerströme, insbesondere getriebeintern, für Schaltelemente und/oder Pumpen
- - Motormomentvorgabe
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In dem auch als Training bezeichneten Lernen des Agenten wird jede Entscheidung bewertet und mittels einer auch als Reward bezeichneten Belohnungsfunktion belohnt. Der Agent optimiert seine Handlungen, um den kumulierten Reward einer Schaltung, das heißt eines Schaltvorgangs, zu maximieren. Die Ausarbeitung der Belohnungsfunktion und damit ein mathematisches Beschreiben des optimalen Resultats sind ein wichtiger Bestandteil. Durch Veränderung dieser lassen sich unterschiedliche Schwerpunkte in der Umsetzung setzen, beispielsweise hinsichtlich Komfort, Schnelligkeit und/oder Haltbarkeit. Eingangsgrößen des Rewards können dabei eine Schaltungsdauer, Ableitungen der oben genannten Drehzahlen, die Temperaturen des Öls und/oder der Schaltelemente, die erzeugte Reibarbeit und Reibleistung während der Schaltung (Schaltvorgang) sein. Das Training findet beispielsweise auf einem digitalen Getriebemodell beziehungsweise anhand eines digitalen Getriebemodells statt, welches ein das tatsächliche Getriebe abbildendes Rechenmodell ist. Hier können sowohl die Umgebungs- und Zustandsparameter als auch Modellparameter, wie Streuungen von Trägheiten, Massen, Reibwerten, Werkstoff-, Öl- und Oberflächeneigenschaften variiert werden. Dies ermöglicht es beispielsweise dem Agenten, die Steuerung beziehungsweise Regelung vorteilhaft und in kurzer Zeit und somit aufwandsarm zu adaptieren. Insbesondere ermöglicht die Erfindung die folgenden Vorteile:
- - Funktionsentwicklung und Abstimmung in der digitalen Simulationsumgebung
- - Einsparung von Testfahrten
- - Verkürzung von Entwicklungszeiten
- - Produktverbesserungen, insbesondere hinsichtlich Komfort und Agilität
- - höhere Adaptivität auf individuelle Getriebe
- - Übertragbarkeit auf andere Produkte
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Da die Schaltvorgänge durch bestärkendes Lernen gesteuert und/oder geregelt werden, handelt es sich bei dem erfindungsgemäßen Verfahren beispielsweise um sogenanntes Reinforcement Shifting. Hierdurch können die unterschiedlichen, den jeweiligen Schaltvorgang beeinflussenden Parameter beziehungsweise eine Kombination dieser Parameter besonders aufwandsarm und beispielsweise für unterschiedliche, individuelle Getriebe zeit- und kostengünstig ermittelt werden, und zwar beispielsweise in dem Getriebe und in vollständig hergestelltem Zustand des beispielsweise als Kraftwagen ausgebildeten Kraftfahrzeugs, das heißt beispielsweise während einer Fahrt des Kraftfahrzeugs und/oder auf einem Prüfstand zur Getriebeentwicklung.
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Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es insbesondere anhand des Getriebemodells und der Methode des bestärkenden Lernens möglich, einen auch als Parametersatz bezeichneten Applikationsdatensatz für eine Getriebeapplikation zu erstellen, indem Software-Werkzeuge beispielsweise während einer Entwicklung einer Getriebeapplikation genutzt werden. Die Methode des bestärkenden Lernens weist einen sogenannten Agenten auf, der belohnt wird, wenn er erfolgreich eine Verbindung lernt, so dass vorteilhaft ein hochentwickeltes neuronales Netz gebildet werden kann. Vorteil der Erfindung ist insbesondere, dass die manuelle Entwicklung von Kennfeldern und/oder Kennlinien durch menschliche Ingenieure im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen drastisch reduziert werden kann.
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In einem zweiten Schritt kann der Applikationsdatensatz weiter verbessert werden, indem beispielsweise das Getriebe beziehungsweise dessen Hardware in einer oder mittels einer Testschleife und beispielsweise auf einem Prüfstand getestet und untersucht wird. In einem dritten Schritt kann der Applikationsdatensatz insbesondere nach einem Start eines Betriebs des Getriebes in dem beispielsweise als Serienfahrzeug ausgebildeten, vollständig hergestellten Zustand weiter verbessert werden, indem beispielsweise erneut das erstellte Getriebemodell und das bestärkende Lernen genutzt werden, um das Getriebe in vollständig hergestelltem Zustand des Kraftfahrzeugs und insbesondere bei dessen Fahrt oder Betrieb zu adaptieren und hierbei herkömmliche Adaptionsroutinen durch das bestärkende Lernen zu ersetzen.
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In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass das Getriebe als ein Wandlerautomatikgetriebe, das heißt als ein einen hydrodynamischen Drehmomentwandler umfassendes Automatikgetriebe ausgebildet ist.
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In weiterer Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Antriebsstrang wenigstens eine elektrische Maschine, insbesondere zum elektrischen Antreiben des Kraftfahrzeugs, aufweist.
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Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie anhand der Zeichnung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in der einzigen Figur alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
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Die Zeichnung zeigt in der einzigen Fig. eine schematische Darstellung eines Antriebsstrangs eines Kraftfahrzeugs.
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Die einzige Fig. zeigt in einer schematischen Darstellung einen Antriebsstrang 10 für ein vorzugsweise als Kraftwagen, insbesondere als Personenkraftwagen, ausgebildetes Kraftfahrzeug. Der Antriebsstrang 10 weist ein Getriebe 12 auf, welches beispielsweise als Wandlerautomatikgetriebe ausgebildet ist. Der Antriebsstrang 10 weist ferner wenigstens oder genau einen Antriebsmotor 14, mittels welchem über das Getriebe 12 Räder 16 des Kraftfahrzeugs und somit das Kraftfahrzeug insgesamt antreibbar sind. Hierzu stellt der beispielsweise als Verbrennungskraftmaschine oder aber als elektrische Maschine ausgebildete Antriebsmotor 14, insbesondere über seine Abtriebswelle 18, wenigstens ein Drehmoment bereit, welches in das Getriebe 12 eingeleitet, gegebenenfalls mittels des Getriebes 12 gewandelt und genutzt wird, um das Kraftfahrzeug anzutreiben. Der Antriebsstrang 10 kann alternativ auch als Hybridantriebsstrang ausgebildet sein und zusätzlich zu einem Antriebsmotor 14, welcher als Verbrennungskraftmaschine ausgebildet ist, einen weiteren Antriebsmotor aufweisen, welcher als elektrische Maschine ausgebildet ist.
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Das Getriebe 12 weist beispielsweise unterschiedliche, mehrere Schalt- oder Übersetzungsstufen auf, welche sich insbesondere hinsichtlich ihrer jeweiligen Übersetzungen, mittels welchen beispielsweise das jeweilige Drehmoment gewandelt wird, voneinander unterscheiden. Ein Wechsel oder ein Umschalten von einer der Schaltstufen auf eine andere der Schaltstufen wird auch als Kupplungswechsel bezeichnet, da hierzu beispielsweise eine zunächst geschlossene, erste Kupplung des Getriebes 12 geöffnet und wenigstens eine zunächst geöffnete, zweite Kupplung des Getriebes 12 geschlossen wird. Ein solches Umschalten von einer der Schaltstufen zu einer anderen der Schaltstufen wird auch als Schaltung oder Schaltvorgang bezeichnet. Hierbei wird die eine Schaltstufe deaktiviert und die andere Schaltstufe wird aktiviert, so dass dann beispielsweise das von dem Antriebsmotor 14 bereitgestellte Drehmoment nicht mehr über die eine Schaltstufe, sondern über die andere Schaltstufe auf die Räder 16 übertragen wird beziehungsweise nicht mehr mittels der einen Schaltstufe, sondern mittels der anderen Schaltstufe gewandelt wird.
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Die Schaltung erfolgt beispielsweise durch Ansteuern und somit durch Betreiben, insbesondere durch Steuern und/oder Regeln von Ventilen und wenigstens einer Pumpe des Getriebes 12, wobei das Steuern auch als Steuerung und das Regeln auch als Regelung bezeichnet wird. Ein Kupplungswechsel ist ein sehr komplexer Vorgang, an dem unterschiedliche Systeme, beispielsweise ein Reibsystem, eine elektronische und/oder hydraulische Steuereinheit und/oder andere Komponenten mit vielen Einflussfaktoren, wie Gleit- und Haftreibung, Verschleiß, Temperatur, Öleigenschaften, Schmierung, Toleranzen etc., beteiligt sind. Das Ziel ist dabei üblicherweise schnelle, zuverlässige, reproduzierbare Schaltungen, ohne eine Mechanik und/oder beteiligte Komponenten zu beschädigen. Üblicherweise erfolgt insbesondere im Rahmen einer Entwicklung des Getriebes 12 und/oder in vollständig hergestelltem Zustand des Kraftfahrzeugs und insbesondere während einer Fahrt des Kraftfahrzeugs wenigstens eine Adaption von Parametern, welche im Rahmen der Adaption adaptiert, das heißt eingestellt beziehungsweise verändert werden, um beispielsweise die jeweilige Schaltung auf gewünschte Weise und somit hinreichend agil und/oder komfortabel durchführen zu können. Hierbei sieht ein konventioneller Ansatz ein sequenzielles Programm mit über zehn Zwischenschritten vor, die über Kennfelder und Adaptionen anpassbar sind. Üblicherweise ist die Adaption besonders zeit- und kostenaufwendig.
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Im Folgenden wird ein Verfahren zum Steuern und/oder Regeln der Schaltvorgänge sowie zum Durchführen von Adaptionen in dem Getriebe 12 erläutert. Das Getriebe 12 weist dabei eine auch als Steuereinheit, Steuereinrichtung oder Steuergerät bezeichnete, elektronische Recheneinrichtung 20 auf, mittels welcher beispielsweise die Ventile sowie die zuvor genannte Pumpe und somit beispielsweise die zuvor genannten Systeme, insbesondere elektrisch oder elektronisch, angesteuert und somit betrieben, insbesondere geregelt und/oder gesteuert, werden können. Durch Ansteuern der Ventile, der Pumpe beziehungsweise der zuvor genannten Systeme wird der jeweilige Schaltvorgang durchgeführt, das heißt bewirkt.
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Die elektronische Recheneinrichtung 20 weist dabei eine maschinelle Lernfunktion auf, durch welche zum Steuern und/oder Regeln der Schaltvorgänge sowie zum Durchführen der Adaption die Steuerung und/oder Regelung der Ventile und/oder der Pumpe und/oder der zuvor genannten Systeme erfolgt, und zwar in Abhängigkeit zumindest von einer Eingangsdrehzahl des Getriebes 12 und/oder einer Ausgangsdrehzahl des Getriebes 12und/oder Drehzahlen von internen Getriebeelementen des Getriebes 12. Das Getriebe 12 weist beispielsweise eine Eingangswelle auf, über welche das von dem Antriebsmotor 14 bereitgestellte Drehmoment in das Getriebe 12 eingeleitet werden kann. Unter der Eingangsdrehzahl des Getriebes 12 ist dabei eine Drehzahl der Eingangswelle zu verstehen. Außerdem weist beispielsweise das Getriebe 12 eine Ausgangswelle auf, über welche das Getriebe 12 das jeweilige Drehmoment zum Antreiben des Kraftfahrzeugs bereitstellen kann. Unter der Ausgangsdrehzahl des Getriebes 12 ist dabei eine Drehzahl der Ausgangswelle zu verstehen. Unter dem jeweiligen, internen Getriebeelement ist beispielsweise ein Getriebeelement zu verstehen, welches beispielsweise in einem Getriebegehäuse des Getriebes 12 angeordnet und bezogen auf einen Drehmomentenfluss, über welchen oder entlang welchem das Drehmoment von der Eingangswelle auf die Ausgangswelle übertragbar ist beziehungsweise übertragen wird, zwischen der Eingangswelle und der Ausgangswelle, das heißt stromab der Eingangswelle und stromauf der Ausgangswelle angeordnet ist. Bei dem jeweiligen Getriebeelement kann es sich beispielsweise um ein Zahnrad handeln.
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Um nun die zuvor genannten Parameter besonders zeit- und kostengünstig adaptieren und somit den jeweiligen Schaltvorgang besonders vorteilhaft und dabei beispielsweise besonders agil und/oder komfortabel durchführen zu können, weist die maschinelle Lernfunktion eine bestärkende Lernfunktion auf, welche bestärkendes Lernen, insbesondere Deep Reinforcement Learning, durchführt. Mittels der bestärkenden Lernfunktion wird zum Steuern und/oder Regeln der Schaltvorgänge und zum Durchführen der Adaptionen ein jeweiliger Schaltvorgang des Getriebes 12 nach Beendigung des jeweiligen Schaltvorgangs bewertet, und zwar anhand von wenigstens einem jeweiligen, ermittelten und eine während des jeweiligen Schaltvorgangs auftretende und ermittelte Längsbeschleunigung des Kraftfahrzeugs charakterisierenden Längsbeschleunigungswert. Bei dem bestärkenden Lernen lernt ein Agent selbständig eine Strategie, um eine auch als Reward bezeichnete Belohnungsfunktion zu maximieren. Die einfach auch als Belohnung bezeichnete Belohnungsfunktion umfasst beispielsweise eine auch als Schaltungsdauer bezeichnete, zeitliche Dauer des jeweiligen Schaltvorgangs, einen Gradienten der auch als Abtriebsdrehzahl bezeichneten Ausgangsdrehzahl, einen Gradienten der auch als Motordrehzahl bezeichneten Drehzahl des Antriebsmotors 14 beziehungsweise der Abtriebswelle 18, Fehlererkennungen, wenigstens eine Kupplungstemperatur, Reibarbeit und/oder Reibleistung. Eingangs- oder Zustandsgrößen für das bestärkende Lernen sind beispielsweise die Eingangsdrehzahl, die Ausgangsdrehzahl, die Abtriebsdrehzahl, das Motormoment, Steuerströme, Kupplungsdrücke und/oder wenigstens eine Kupplungstemperatur. Aktionen oder Aktionselemente zum Maximieren der Belohnungsfunktion sind beispielsweise Steuerströme, insbesondere für die Pumpe und/oder Schaltelemente und/oder Ventile sowie das Motormoment, durch welche die jeweilige Schaltung beeinflusst werden kann. Das bestärkende Lernen adaptiert somit beispielsweise die zuvor genannten Aktionselemente, um die Belohnung zu maximieren. Das Verfahren ermöglicht insbesondere eine Variation aller relevanten technischen Parameter zur Simulation einer Streuung und eines Verschleißes einzelner Individuen, wie beispielsweise Masse, Trägheitsmoment, Öltemperatur, Reibwerte, Temperatur, Dichtheiten, Oberflächen. Das Verfahren kann dabei sowohl in oder an dem Fahrzeug in dessen vollständig hergestelltem Zustand als auch auf einem Prüfstand zur Getriebeadaption beziehungsweise -entwicklung verwendet werden und benutzt beispielsweise ein digitales Modell beziehungsweise kann auf ein digitales Modell angewendet werden, um den Agenten zu trainieren.
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Durch Adaption der Aktionselemente kann beispielsweise ein hinreichend hoher Komfort realisiert werden, da beispielsweise die jeweilige Schaltung ohne ein übermäßiges Ruckeln durchgeführt werden kann. Außerdem kann beispielsweise eine übermäßige Zunahme der Motordrehzahl und somit ein entsprechendes Überschwingen beziehungsweise Durchgehen vermieden werden. Mit anderen Worten, um beispielsweise ein übermäßiges Ruckeln zu vermeiden, werden große Abweichungen von Null bei der Beschleunigung der Abtriebsdrehzahl bestraft, das heißt als negativ oder schlecht bewertet. Bei beteiligten Schaltelementen wird beispielsweise ein Durchgehen oder Überschwingen und somit eine übermäßige Zunahme der Motordrehzahl bestraft, das heißt schlecht bewertet. Eine Fehlerreaktion ist beispielsweise deaktiviert, dennoch wird ein Aktivieren eines Fehlers oder eines Fehlerzeichens bestraft, ein erfolgreicher Abschluss jedoch belohnt. Insbesondere ermöglicht das Verfahren die Realisierung eines hohen Komforts und eine besonders hohe Adaptivität auf ein individuelles Getriebe.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Antriebsstrang
- 12
- Getriebe
- 14
- Antriebsmotor
- 16
- Rad
- 18
- Abtriebswelle
- 20
- elektronische Recheneinrichtung
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 10208205 A1 [0002]
- DE 10208205 B4 [0003]
