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Reinforcement Learning Framework for the self-learning Suppression of Clutch Judder in automotive Drive Trains

Sommer Obando, Hermann


In electromechanically actuated clutches, the active damping of vibrations by means of control of the clamping force allow the use of high performance materials in the friction pairing, which makes a more energy and cost efficient design of the clutch. In this work, a reinforcement learning framework for the control of the clamping force for the active suppression of judder vibrations is proposed and developed.

Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000061436
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktentwicklung (IPEK)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-614367
KITopen-ID: 1000061436
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang 170 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Produktentwicklung (IPEK)
Prüfungsdaten 26.01.2016
Schlagwörter Reinforcement Learning, Kupplungsrupfen
Referent/Betreuer Albers, A.
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