Hybridelektrische Fahrzeuge spielen bei der Reduktion von Emissionen eine wichtige Rolle. Diese vereinen die Vorteile von Verbrennungsmotoren mit der Elektromobilität und bieten neue Funktionalitäten, die über die Basistechnologien hinausgehen. Im Gegenzug haben diese einen komplexen Aufbau. Dadurch ergeben sich erhöhte Anforderungen an die Ansteuerung der Einzelkomponenten und deren Koordination. In dieser Dissertation werden modellbasierte Ansätze zur Beantwortung der regelungstechnischen Fragestellungen im Kontext von hybriden Doppelkupplungsgetrieben (DCT) untersucht. Konkretisiert werden die Methoden an einem Antriebsstrang mit einem DCT mit integrierter Traktionsmaschine. Dieses Getriebe stellt aufgrund der Hybridarchitektur besondere Anforderungen an die Steuerungs- und Regelungsalgorithmen, wie z.B. die Echtzeitanforderung. Daher werden modellbasierte Methoden zum Entwurf der Regelungsalgorithmen auf Aktorebene eingesetzt. Diese werden in ein übergeordnetes Schema zur Realisierung der Hybridfunktionen eingebettet. In Kombination mit Methoden der Trajektoriengenerierung wird ein gesamtheitlicher Ansatz zur Regelung des hybriden Getriebes aufgestellt. Um das Fahrverhalten des geregelten Hybridgetriebes über den Lebenszyklus hinweg auf einem konstanten Niveau zu halten, werden die modellbasierten Konzepte um Adaptionsmechanismen erweitert. Dabei kommen sowohl lernbasierte Methoden zur Kompensation von langsam wirkenden Effekten als auch schätzungsbasierte Verfahren zur Kompensation von schnell wirkenden Störungen zum Einsatz. Insgesamt werden so robuste und performante Konzepte zur Ansteuerung eines hybriden DCTs vorgestellt. Neben einer simulativen Untersuchung der erarbeiteten Konzepte werden diese an einem Getriebeprüfstand experimentell validiert.

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