DE10003739A1 - Verfahren und System zur Identifikation von Systemparametern in Fahrzeugen - Google Patents

Verfahren und System zur Identifikation von Systemparametern in Fahrzeugen

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Abstract

Bei einem Verfahren zur Identifikation von Systemparametern in Fahrzeugen werden Fahrzeugzustandsgrößen repräsentierende Messwerte im Fahrbetrieb des Fahrzeugs gemessen und in einer Recheneinheit gemäß einer Berechnungsvorschrift zur Ermittlung der Systemparameter unter Berücksichtigung von Bewegungsgleichungen eines Fahrzeug-Berechnungsmodells ausgewertet. DOLLAR A Über einen Optimierungsparameter wird das Verhältnis von Schätzwerten und Messwerten in der Berechnungsvorschrift zur Parameteridentifikation gewichtet, wobei für den Fall, dass die Messung im aktuellen Messschritt mehr Informationen als die Schätzung enthält, die Messung stärker berücksichtigt wird und für den Fall, dass die Messung im Verhältnis zur Schätzung keine neuen Informationen liefert, die Schätzung stärker berücksichtigt wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Identi­ fikation von Systemparametern in Fahrzeugen nach dem Oberbeg­ riff des Anspruches 1 bzw. 10.
Zur Beurteilung des Fahrverhaltens von Fahrzeugen werden übli­ cherweise im Fahrbetrieb oder auf einem Prüfstand Zustandsgrö­ ßen des Fahrzeugs gemessen und aus den gewonnenen Messgrößen Kennwerte ermittelt, über die das Fahrverhalten des Fahrzeugs charakterisierbar ist, beispielsweise der Eigenlenkgradient, der Schwimmwinkelgradient oder der Wankwinkelgradient. Anhand dieser Kenngrößen kann das Fahrverhalten des Fahrzeuges im Zeitbereich oder Frequenzbereich beurteilt werden. Um die ge­ wünschten Kenngrößen gewinnen zu können, muss zunächst ein ma­ thematisches Fahrzeug-Ersatzmodell formuliert werden, mit des­ sen Bewegungsgleichungen das Fahrverhalten des Fahrzeugs nähe­ rungsweise zu beschreiben ist. Das Fahrzeug-Ersatzmodell ist üblicherweise in der Weise aufgebaut, dass zumindest die Quer­ dynamik des Fahrzeuges - Querbeschleunigung und Gierbeschleuni­ gung - zu erfassen sind. Unter Berücksichtigung der Messgrößen und der Bewegungsgleichungen des Fahrzeug-Ersatzmodells können die gesuchten Kenngrößen aus den Parametern des Ersatzmodelles bestimmt werden.
Die interessierenden Kenngrößen müssen mit hinreichender Genau­ igkeit bestimmt werden, damit eine verlässliche Aussage über das Fahrverhalten des Fahrzeuges anhand dieser Kenngrößen mög­ lich ist. Um die Kenngrößen mit der erforderlichen Güte bestimmen zu können, muss bei den bisher üblichen Identifikationsmo­ dellen zur Bestimmung von Systemparametern während der Mess­ fahrt ein breites Spektrum von Fahrmanövern und von unter­ schiedlichen Straßenanregungen abgedeckt werden, um sicherzu­ stellen, dass dem Identifikationsmodell die für die Parameter­ identifikation erforderlichen Daten zugeführt werden können. Die Vielzahl von Fahrmanövern unter unterschiedlichen Bedingun­ gen sind zeitintensiv durchzuführen und nicht immer mit hinrei­ chender Genauigkeit reproduzierbar.
Identifikationsverfahren, die auf einem linearen Einspurmodell eines Fahrzeuges basieren, sind beispielsweise in den Druck­ schriften DE 42 26 749 A1 und DE 43 25 413 A1 beschrieben wor­ den.
Der Erfindung liegt das Problem zugrunde, die Identifikation von Systemparametern eines Fahrzeuges zu verbessern bzw. zu vereinfachen. Es soll insbesondere eine Möglichkeit angegeben werden, den Messaufwand ohne Beeinträchtigung der Qualität der Kenngrößen zu reduzieren.
Dieses Problem wird erfindungsgemäß mit den Merkmalen des An­ spruches 1 bzw. 10 gelöst.
Gemäß dem neuen Verfahren wird zur Identifikation von Systempa­ rametern in Fahrzeugen ein Parameterschätzverfahren verwendet, welches zweckmäßig auf der Methode der Covariance-Intersection basiert, welche eine Weiterentwicklung des Kalman-Filters für Schätzungs-, Filterungs- und Datenfusionsapplikationen dar­ stellt. Die Covariance-Intersection-Methode ist jedoch im Un­ terschied zum Kalman-Filter in der Lage, eine Parameteridenti­ fikation auch dann mit hoher Qualität durchzuführen, wenn Schätzwerte des Verfahrens und Fehler- bzw. Rauschanteile kor­ relieren. Die Covariance-Intersection erlaubt die Fusion von Größen, deren Korrelationsgrad unbekannt ist.
Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass zur Identifikation der Systemparameter eine iterative Berechnungsvorschrift durchge­ führt wird, in welcher ein Optimierungsparameter berücksichtigt wird, mit dem die Anteile aus der Schätzung und aus der Messung in Abhängigkeit der Güte der Messwerte unterschiedlich gewich­ tet werden können. Der Optimierungsparameter wird hierbei über eine Optimierungsfunktion gemäß einem vorgegebenen Funktional bestimmt.
Die Bewegungsgleichungen des Fahrzeug-Ersatzmodells werden ins­ besondere über die Berechnungsvorschrift der Covariance- Intersection-Methode berücksichtigt. In der Regel reicht ein Einspur-Fahrzeug-Ersatzmodell zur Bestimmung der Querdynamik und der Wankdynamik eines Fahrzeuges für die Ermittlung der Systemparameter aus.
Das auf der Covariance-Intersection-Methode basierende Verfah­ ren zur Identifikation von Systemparametern bietet den Vorteil, dass über die in jedem Iterationsschritt neu zu treffende Be­ stimmung des Optimierungsparameters eine der Güte der aktuellen Messwerte entsprechende Gewichtung im Iterationsalgorithmus zwischen Schätzwerten und Messwerten durchgeführt wird. Dadurch funktioniert das Schätzverfahren auch bei einer geringen oder einer fehlenden Anregung ohne Verschlechterung der Ergebnisse für die Systemparameter, da im Falle einer geringen oder feh­ lenden Anregung der Schätzanteil in der Berechnungsvorschrift für die Parameteridentifikation bedeutend stärker gewichtet wird als der Messanteil. Im umgekehrten Fall, wenn die Messung wesentlich mehr Informationen beinhaltet als die Schätzung, wird dementsprechend der Messanteil stärker gewichtet als der Schätzanteil.
Ein weiterer Vorteil der Anwendung des Covariance-Intersection- Verfahrens liegt darin, dass ein Divergieren der Verfahrensergebnisse im Gegensatz zu bisher bekannten Verfahren in der Re­ gel ausgeschlossen werden kann.
Als Systemparameter werden insbesondere der Eigenlenkgradient, der Schwimmwinkelgradient und der Wankwinkelgradient bestimmt. Die bei der Messfahrt aufzunehmenden Messgrößen sind insbeson­ dere die Längsgeschwindigkeit des Fahrzeuges, die Querbeschleu­ nigung, die Giergeschwindigkeit sowie gegebenenfalls die Wank­ geschwindigkeit, der Lenkgradwinkel und die Quergeschwindig­ keit. Diese Messgrößen werden zur Bestimmung der Systemparame­ ter herangezogen.
Die online identifizierten Systemparameter können zur Bewertung des Fahrverhaltens herangezogen werden. Darüber hinaus ist es auch möglich, im Anschluss an die Parameteridentifikation Fahr­ manöver des Fahrzeug-Ersatzmodells im Zeit- oder Frequenzbe­ reich zu simulieren, um zu einer weiteren bzw. genaueren Bewer­ tung des Fahrverhaltens zu gelangen.
Das erfindungsgemäße System zur Durchführung des Verfahrens um­ fasst eine Messeinrichtung, mit der im Fahrzeug die benötigten Fahrzeug-Zustandsgrößen gemessen bzw. ermittelt werden können, sowie eine Recheneinheit, die ebenfalls im Fahrzeug angeordnet ist und in der die in der Messeinrichtung aufgenommenen Mess­ größen insbesondere unter Anwendung der Covariance- Intersection-Methode ausgewertet werden. In dieser Ausführung stehen die das Fahrverhalten charakterisierenden Systemparame­ ter online im Fahrzeug zur Verfügung und können gemäß einer be­ vorzugten Weiterbildung für die Erzeugung von Stellsignalen he­ rangezogen werden, über die das Fahrverhalten des Fahrzeuges beeinflusst werden kann. Derartige Stellsignale werden bei­ spielsweise den Stellgliedern eines aktiven, regelbaren Fahr­ werks, eines Anti-Blockier-Systems, eines Antriebs-Schlupf- Regelungssystems, einer Motorsteuerung oder einer Getriebesteu­ erung zugeführt. Man ist damit in der Lage, das Fahrzeug- Fahrverhalten für den Fall positiv manipulieren zu können, dass die das Fahrverhalten charakterisierenden Kenngrößen außerhalb eines definierten Bereichs liegen, wodurch konstruktive Abwei­ chungen von einem Idealwert ebenso ausgeglichen werden können wie Produktions- oder Montagefehler oder Verschleiß im Fahr­ zeug.
Weitere Vorteile und zweckmäßige Ausführungsformen sind den weiteren Ansprüchen, der Figurenbeschreibung und der Zeichnung zu entnehmen, die ein Ablaufdiagramm mit den Verfahrensschrit­ ten zur Messung von Zustandsgrößen, Identifikation von System­ parametern und Erzeugung von das Fahrverhalten beeinflussenden Stellsignalen zeigt.
Das Covariance-Intersection-Verfahren, welches für die Online- Identifikation von Systemparametern θ in Fahrzeugen herangezo­ gen wird, geht aus von einer iterativ durchzuführenden Berech­ nungsvorschrift auf der Grundlage der Gleichungen
P-1 k+1 = ωP-1 k + (1 - ω)HT k+1 R-1 Hk+1
P-1 k+1θk+1 = ωP-1 k θk + (1 - ω)HT k+1 R-1 yk+1.
Hierin bezeichnen "k" den den aktuellen Iterationsschritt an­ zeigenden Index, "P" eine Kovarianzmatrix, "θ" die zu ermit­ telnden Systemparameter, "R" eine in der Regel konstante Mo­ dellvarianzmatrix, "H" eine von Messwerten und den Bewegungs­ gleichungen des zu Grunde liegenden Fahrzeug-Ersatzmodells ab­ hängige Jacobimatrix, "ω" einen Optimierungsparameter und "y" Messwerte, wobei "k" und "ω" skalare Größen sind, "y" und "θ" Vektoren bezeichnen und "P", "H" und "R" Matrizen sind.
Das Covariance-Intersection-Verfahren wird online im Fahrzeug iterativ durchgeführt. Hierfür ist das Fahrzeug mit einer Messeinrichtung zur Messung von Fahrzeug-Zustandsgrößen und einer Recheneinheit zur Auswertung der Messergebnisse und gegebenen­ falls zur Erzeugung von Stellsignalen, die das Fahrverhalten beeinflussende Fahrzeugaggregate zuzuführen sind, ausgerüstet. Die Messung umfasst folgende Fahrzeug-Zustandsgrößen, die in einem Messvektor z zusammen gefasst sind:
zk+1 = [yT k+1, uT k+1]T,
wobei mit "y" die Messwerte der Systemausgänge und mit "u" die Messwerte der Systemeingänge bezeichnet sind. Die Messwerte y der Systemausgänge entsprechen den Bewegungsgleichungen h des mathematischen Fahrzeug-Ersatzmodells nach dem Zusammenhang
y = h(uk+1, θ).
Die Messwerte u der Systemeingänge fließen unmittelbar in die Berechnung der rechten Seite der Bewegungsgleichungen ein.
Im Falle eines Einspur-Fahrzeugmodells mit Berücksichtung der Fahrzeug-Querdynamik und der Fahrzeug-Wankdynamik lautet der Vektor der Messwerte y der Systemausgänge
y = [ay, d2Ψ/dt2, ϕ]T
mit der Querbeschleunigung ay, der Gierbeschleunigung d2Ψ/dt2 und dem Wankwinkel ϕ. Die Bewegungsgleichungen h werden in der Recheneinheit gemäß dem hinterlegten Ersatzmodell berechnet; die Bewegungsgleichungen h hängen von den Systemparametern θ und den Messwerten u der Systemeingänge ab, wobei im Einspurmo­ dell im Messvektor u gemäß
u = [vx, vy, dΨ/dt, dϕ/dt, δH]T
die Fahrzeug-Längsgeschwindigkeit vx, die Fahrzeug- Quergeschwindigkeit vy, die Giergeschwindigkeit dΨ/dt, die Wankgeschwindigkeit dϕ/dt und der Lenkwinkel δH zu berücksich­ tigen sind.
Die Kovarianzmatrix P und die Systemparameter θ im Covariance- Intersection-Algorithmus werden, ausgehend von vorzugebenden Startwerten P0, θ0, iterativ bestimmt. Die Jacobimatrix H wird gemäß dem Zusammenhang
HT k+1 = dhT(uk+1, θ)/dθ
als Differenzial oder als Differenzenquotient aus den Bewe­ gungsgleichungen h und den Systemparametern θ bestimmt.
Der Optimierungsparameter ω, der das Verhältnis von Schätzwer­ ten zu Messwerten im Covariance-Intersection-Verfahren be­ stimmt, wird zweckmäßig in der Weise festgelegt, dass das Opti­ mierungskriterium
det(Pk+1) = Minimum,
wonach die Determinante der Kovarianzmatrix P ein Minimum erge­ ben soll, erfüllt ist. In alternativen Ausführungen kann es a­ ber auch angezeigt sein, hiervon abweichende Kostenfunktionale für die Bestimmung des Optimierungsparameters ω vorzugeben.
Zusammengefasst lässt sich das Covariance-Intersection- Verfahren unter Berücksichtigung zweckmäßiger Umformungen für ein Einspur-Fahrzeugmodell mit dem Gleichungssatz
θk+1 = θk + Kk+1[yk+1 - h(uk+1, θk)]
Kk+1 = (1 - ω)PkHT k+1[Hk+1PkHT k+1 + R]-1
HT k+1 = dhT(uk+1, θ)/dθ
P-1 k+1 = ωP-1 k + (1 - ω)HT k+1R-1Hk+1
ω aus: det(Pk+1) = Minimum
beschreiben.
Zur Verdeutlichung wird der Algorithmus für die ersten beiden Iterationsschritte mit k = 0 und k = 1 aufgeführt:
k = 0 (Initialisierungsschritt):
θ1 = θ0 + K1[y1 - h(u1, θ0)]
K1 = (1 - ω)P0HT 1[H1P0HT 1 + R]-1
HT 1 = dhT(u1, θ)/dθ
P-1 1 = ωP-1 0 + (1 - ω)HT 1R-1H1
ω aus: det(P1) = Minimum,
wobei die Modelvarianzmatrix R konstante Werte aufweist und θ0, P0 als Startwerte für die Systemparameter bzw. die Kovarianz­ matrix vorgegeben werden. Mit "K" ist eine Korrekturmatrix be­ zeichnet.
k = 1:
θ2 = θ1 + K2[y2 - h(u2, θ1)]
K2 = (1 - ω)P1HT 2[H2P1HT 2 + R]-1
HT 2 = dhT(u2, θ)/dθ
P-1 2 = ωP-1 1 + (1 - ω)HT 2R-1H2
ω aus: det(P2) = Minimum.
Das in der Figur dargestellte Ablaufdiagramm verdeutlicht die Funktionsweise der Covariance-Intersection-Methode bzw. die Funktionsweise des in ein Fahrzeug integrierten Systems, in welchem diese Methode zur Online-Identifikation von Fahrzeugpa­ rametern implementiert ist.
In einem ersten Ablaufschritt 1 wird zu Beginn des Verfahrens zunächst der den Iterationsschritt repräsentierende Index k auf den Wert Null initialisiert. Im nächsten Ablaufschritt 2 werden über die in das Fahrzeug integrierte Messeinrichtung bei beweg­ tem Fahrzeug Messwerte aufgenommen, insbesondere Zustandsgrößen des Fahrzeugs auf Lage-, Geschwindigkeits- und Beschleunigungs­ ebene. Es wird der Vektor der Messwerte zk+1 ermittelt, der so­ wohl Systemausgangs-Messwerte yk+1 als auch Systemeingangs- Messwerte uk+1 umfasst. Im Anschluss an die Messung werden im Ablaufschritt 3 unter Berücksichtigung der Messwerte yk+1 und uk+1 die Bewegungsgleichungen h ermittelt, welche auf dem aktu­ ell eingesetzten Fahrzeug-Ersatzmodell beruhen. Es wird weiter­ hin der Optimierungsparameter ω berechnet, insbesondere aus der Bedingung, dass die Determinante der Kovarianzmatrix ein Minimum einnimmt. Gemäß der Covariance-Intersection-Methode werden die Systemparameter θk+1 ermittelt, welche zweckmäßig zu­ mindest den Eigenlenkgradienten, den Schwimmwinkelgradienten und den Wankwinkelgradienten umfassen.
Im Schritt 4 werden die ermittelten Systemparameter einer Güte­ abfrage unterzogen. Sofern der Betragwert |θk+1| eines Systempa­ rameters außerhalb eines zulässigen, vorgegebenen Bereiches θLimit liegt, wird der "Ja"-Verzweigung entsprechend zum Ablaufschritt 6 fortgefahren und es wird in der Recheneinheit ein Stellsignal SSt erzeugt, um ein Stellglied eines Fahrzeugaggre­ gates zu manipulieren, mit dem die fahrdynamischen Eigenschaf­ ten des Fahrzeugs beeinflusst werden können. Hierfür kommen ak­ tiv regelbare Komponenten des Fahrwerks in Frage, aber auch Komponenten, über die der Zustand der Bremsen, des Motors oder des Getriebes zu beeinflussen ist. Über die Manipulation eines den Fahrzustand beeinflussenden Aggregates können Abweichungen der Systemparameter von einem Idealwert online im Fahrzeug kom­ pensiert werden.
Nach der Erzeugung des Stellsignals SSt wird zum Ablaufschritt 5 fortgefahren, in welchem der Index k um den Wert eins erhöht wird. Anschließend wird das Verfahren von Neuem durchlaufen, beginnend bei Ablaufschritt 2, der Messung der Fahrzeug- Zustandsgrößen.
Sofern der Betragwert |θk+1| eines Systemparameters in der Ab­ frage nach Ablaufschritt 4 innerhalb des zulässigen, vorgegebe­ nen Bereiches θLimit liegt, wird der "Nein"-Verzweigung entspre­ chend unmittelbar zum Ablaufschritt 5 zur Erhöhung des Index k um den Wert eins verfahren und schließlich zum Anfang des Ver­ fahrens zum Ablaufschritt 2 zurückgekehrt.
Es kann gegebenenfalls zweckmäßig sein, das Verfahren nach dem Ablaufschritt 3, der Messung der Zustandsgrößen und der Ermitt­ lung der Systemparameter, abzubrechen und die gewonnenen Er­ kenntnisse über die Systemparameter einer konstruktiven Anpas­ sung des Fahrzeugs zu Grunde zu legen.

Claims (16)

1. Verfahren zur Identifikation von Systemparametern in Fahr­ zeugen, bei dem Fahrzeugzustandsgrößen repräsentierende Mess­ werte (y, u) im Fahrbetrieb des Fahrzeugs gemessen und in einer Recheneinheit gemäß einer Berechnungsvorschrift zur Ermittlung der Systemparameter (θ) ausgewertet werden, wobei in der Be­ rechnungsvorschrift Bewegungsgleichungen (h) eines Fahrzeug- Berechnungsmodells und sowohl Schätzwerte als auch Messwerte (y, u) berücksichtigt werden, dadurch gekennzeichnet, dass über einen Optimierungsparameter (ω) das Verhältnis von Schätzwerten und Messwerten in der Berechnungsvorschrift zur Parameteridentifikation gewichtet wird, wobei die Gewichtung in der Weise erfolgt, dass
  • - für den Fall, dass die Messung im aktuellen Messschritt mehr Informationen als die Schätzung enthält, die Messung stärker berücksichtigt wird und
  • - für den Fall, dass die Messung im Verhältnis zur Schätzung keine neuen Informationen liefert, die Schätzung stärker be­ rücksichtigt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet,
dass der Optimierungsparameter (ω) in der Weise bestimmt wird,
dass eine Funktion der Kovarianzmatrix (P) einem vorgegebenem Funktional entspricht:
f(Pk+1) = Funktional.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet,
dass der Optimierungsparameter (ω) in der Weise bestimmt wird,
dass die Determinante der Kovarianzmatrix (P) ein Minimum ein­ nimmt:
det(Pk+1) = Minimum.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet,
dass die Berechnungsvorschrift gemäß dem Zusammenhang
P-1 k+1 = ωP-1 k + (1 - ω)HT k+1R-1Hk+1
P-1 k+1θk+1 = ωP-1 kθk + (1 - ω)HT k+1R-1yk+1
iterativ durchgeführt wird, worin
k den den aktuellen Iterationsschritt anzeigenden Index
P eine Kovarianzmatrix
θ die zu ermittelnden Systemparameter
R eine Modellvarianzmatrix
H eine von Messwerten abhängige Jacobimatrix
ω den Optimierungsparameter und
y die Messwerte
bezeichnet und die Jacobimatrix (H) in Abhängigkeit von Mess­ werten (u) und Bewegungsgleichungen (h) aus dem Differenzial bzw. dem Differenzenquotienten
HT k+1 = dhT(uk+1, θ)/dθ
ermittelt wird, wobei der Optimierungsparameter (ω) mittels der Optimierungsfunktion bestimmt wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass in den Bewegungsgleichungen (h) zumindest die Querbe­ schleunigung (ay) und die Gierbeschleunigung (d2Ψ/dt2) berück­ sichtigt werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass in den Bewegungsgleichungen (h) die Wankbeschleunigung (d2ϕ/dt2) berücksichtigt wird.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass eine oder mehrere der folgenden Größen gemessen werden: die Längsgeschwindigkeit (vx), die Quergeschwindigkeit (vy), die Querbeschleunigung (ay), die Giergeschwindigkeit (dΨ/dt), die Wankgeschwindigkeit (dϕ/dt) und der Lenkradwinkel (δH).
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellvarianzmatrix (R) in der Berechnungsvorschrift zur Ermittlung der Systemparameter (θ) konstant ist.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren online im Fahrzeug durchgeführt wird.
10. System zur Durchführung des Verfahrens nach einem der An­ sprüche 1 bis 9, mit einer Messeinrichtung und einer Rechenein­ heit im Fahrzeug, in der die in der Messeinrichtung aufgenomme­ nen Messwerte zur Ermittlung von das Fahrverhalten charakteri­ sierender Systemparameter (θ) ausgewertet werden.
11. System nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet,
dass in der Recheneinheit Steilsignale (SSt) zur Beeinflussung des Fahrverhaltens des Fahrzeugs für den Fall erzeugbar sind,
dass die ermittelten Systemparameter (θ) außerhalb eines defi­ nierten Bereichs liegen.
12. System nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Stellsignale (SSt) Stellgliedern eines aktiven Fahr­ werks zuführbar sind.
13. System nach Anspruch 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Stellsignale (SSt) einem Anti-Blockier-System zuführ­ bar sind.
14. System nach einem der Ansprüche 11 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Stellsignale (SSt) einem Antriebs-Schlupf- Regelungssystem zuführbar sind.
15. System nach einem der Ansprüche 11 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die Stellsignale (SSt) einer Motorsteuerung zuführbar sind.
16. System nach einem der Ansprüche 11 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Stellsignale (SSt) einer Getriebesteuerung zuführbar sind.
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