Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2024
Status:
Autorzy: Magryta Paweł, Wendeker Mirosław, Gola Arkadiusz, Andrych-Zalewska Monika
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2025
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 21
Wolumen/Tom: 18
Numer artykułu: 5589
Strony: 1 - 19
Impact Factor: 3,2
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 25 października 2025
Abstrakty: angielski
This study experimentally compares classical PID and three adaptive control strategies (including a novel adaptive control strategy developed by the authors) for stabilizing the crankshaft speed of a diesel engine (ADCR Euro 4). The tests were performed on a dynamometer with alternator-induced step loads. All tests were performed at a constant engine crankshaft speed using National Instruments instrumentation and custom LabVIEW- based software for real-time monitoring. Metrics included response time (RT), overshoot (OV), and steady-state error (SSE), each based on ten repetitions with reported standard deviations. Results show that the competitive adaptive algorithm reduced RT by ~20%, OV by ~15%, and SSE by ~10% compared to PID. These results confirm that adaptive control, especially the competitive strategy, provides high precision and fast disturbance rejection, bridging the gap between simulation-based studies and industrial diesel engine applications. These results highlight the potential of adaptive control in applications such as air–fuel ratio control, turbocharger pressure control, knock detection, and fuel optimization