CN100430588C - 内燃机气缸内燃空比的估算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种估算多气缸内燃机的每个气缸内燃空比的方法，该内燃机包括一排气循环，并在该循环中一单独的探测器测量排出气体的燃空比。该计算方法包括一表示气体由气缸中排出并在排气循环中向探测器移动的物理模型(PTM)，所述模型与扩展型卡尔曼滤波器(KF)类型的非线性状态观察器相结合。

Description

内燃机气缸内燃空比的估算方法

技术领域

本发明涉及一种估算内燃机每个气缸内的燃空比的方法，尤其是喷射式发动机。

背景技术

众所周知，以燃料质量与空气质量的比值为定义的燃空比对于所有交通工具来说都是很重要的，无论其所装备的是汽油机还是柴油机。在汽油机的情况下，燃空比决定排放物的种类，稍富的混合气引起CO和HC排放物的增加，相反，稍贫的混合气增加NOx的排放。因此，在发动机(通常为4缸)运行在全局燃空混合物在化学当量比附近的这种类型中，逐个气缸地精确控制燃空混合物是非常重要的，从而在根源上限定排放物。在采取分层燃烧状态的传统的柴油机或汽油机的情况下，燃烧通常使用贫混合气(燃空比低于1)进行，并且该燃烧对于燃空比精确控制的灵敏度低。在重新回到贫混合气的正常运转环境之前，这种类型的发动机的deNox催化清污需要几秒种的在稍富的混合气时的临时维护，以便抽取出NOx吸收器。因此，deNox的催化清污需要逐个气缸地精确控制燃空比，以保证该阶段所需的燃空水平。最后，根据新的燃烧类型运行的发动机，特别是HCCI柴油机，其中可以将由IFP开发的NADI^TM概念可以被评估，在非常高的再循环燃烧空气比下工作，并且因此限定燃空比，这样也可使他们对于每个气缸的燃空比的精确调整非常敏感。

为了更精确的控制喷射入气缸的燃料量，特别是单独控制，有必要重构每个气缸内的燃空比。因为出于成本价格的考虑，在车辆的每个气缸出口安装燃空比探测器是不可行的，可以设置-计算器，该计算器根据置于排气管普通位置的一单个的比例探测器的测量结果进行工作，有利于分别知道每个气缸内的燃空比。发动机控制可以根据重构后的燃空比调整喷射入每个气缸的燃料量，使在所有气缸内的燃空比平衡。

在下文的描述中，本发明通过装备有NOx吸收器的增压柴油机为例进行说明，其中探测器可以置于涡轮出口和NOx吸收器的上游处。该探测器的测量数据用于在富混合气阶段全局控制喷射入气缸内的燃料量，这样，每个气缸接收到相同量的燃料。本发明适用于具有一个或多个位于多气缸结合点下游的比例探测器的所有类型的发动机。

专利文件FR-2834314描述了一种由卡尔曼滤波器获得、观察并过滤后的波形。该波形不包含对岐管内混合物的物理描述，也没有考虑高速脉动流的影响。

燃空比的估算只取决于基体的系数，和需要另外通过最优化算法确定的系数。还有，基体的一种不同的变动，及其参数的确定，对应一个工作点(发动机转速/负载)。该计算因此需要大量获取测试装置(使用5个燃空比探测器)，并且在发动机改变的情况下不具有稳定性。

发明内容

本发明的一个目的是将排气过程更精确地模型化，这样，对于所有的发动机工作点，一方面，省去参数确定环节，另一方面，提供更有稳定性的燃空比估算模型。

不同形式的变化(非环形排列的状态向量)将会进一步容许曲轴每转动6°就测量一次，因此少受干扰的影响。本发明因此涉及一种估算多气缸燃烧发动机的每个气缸内燃空比的方法。该发动机包括一排气通道，该排气通道包括至少将气缸的排气与一岐管连接的多个管道和一位于所述岐管下游的燃空比探测器。该方法包括如下步骤：

-建立一物理模型(RTM)，实时描述气缸内气体的排出及其在所述排气通道中向探测器的移动，

-结合所述模型和扩展型卡尔曼滤波器类型的非线性状态观察器，其中要考虑由探测器所提供的燃空比测量结果，

-在排气通道的入口处推算燃空比的值。

根据本发明，排气通道入口处的燃空比值可以被分派到一确定气缸。

由于气体传送时间和探测器响应时间而产生的延迟时间可以通过在确定气缸内的扰动测试和用该探测装置测量其效果而估算出。

该物理模型(RTM)可以通过一非可逆性参考模型装置建立。

本发明可适用于发动机控制，用于改变喷射入每个气缸的燃料量以调整气缸内的燃空比。

附图说明

本发明的其他特征和优点可通过阅读下面的非限定性实施例的说明而清楚，该实施例由下列附图所描述，其中：

-图1概略的描绘了表现排气过程的物理模型，

-图2表示参考模型和根据本发明的物理模型之间的比较，

-图3表示实时模型的大体结构图，

-图4描绘了相对于一参考的气体排出模型RTM1的运行结果，

-图5显示了参考模型AMESim和根据本发明的模型之间的比较，

-图6显示了计算器的结构图，

-图7a，7b，7c显示了计算器根据指定模块的计算结果，

-图8和图9显示了考虑延迟时间的计算器的结构图

-图10a，10b显示了延迟时间的确定，

-图11a，11b，12a，12b描绘了根据本发明的计算器在两工作点上的计算结果。

具体实施方式

单独估算每个气缸内的燃空比，相对于估算所有气缸的平均燃空比来说，有很多的优点：

·回收成本，若通过位于涡轮出口的一单独燃空比探测器执行估算的话，

·通过每个气缸内更精确的燃空比调整减少废气的排放，

·提高驱动性能(传递转矩调整)，

·通过气缸协调减少燃料箱消耗，

·喷射系统诊断(气缸偏差或喷射系统失效的探测和补偿)，

·空气和/或燃烧后的气体注入不均匀性的校正。

排气过程的说明

排气过程包括气体由排气阀向排气消声器出口的大气运动的通路。发动机在本实施例中是一2000cm³ 4缸发动机。它配有涡轮增压器，该涡轮增压器的工作可通过驱动一废气门类型的排出阀来控制。一EGR(排气再循环)通路也存在于该发动机中，该阀被安装在涡轮的上游。图1的图表显示了排气过程的所描述的元件。

燃空比探测器1安装在涡轮2紧后面。在气缸3燃烧之后的气体，经历如下过程：

-通过排气阀4。后者由凸轮轴控制，其升程规律是锥形的。当阀打开，流量由比较高的值，在当气缸和岐管压力相等时，变为的较低的值，并且，当活塞开始再次运动以排出废气时，流量最终将再次提高，

-通过一小段连接岐管和气缸盖出口的导管，

-在排气岐管5处的混合阶段，四个气缸的气流在此汇集。在此处喷流混合，取决于岐管的类型(对称的或非对称的)、EEO(早期排气装置开度)和LEC(后期排气装置闭合度)，这些将决定气流的重叠比例，

-通过涡轮，该涡轮提供安装在进气口上游的具有所需转矩的压气机。尽管并不知道它对于流量的作用，但可以认为它可混合更多的由不同气缸排出的喷流，

-由UEGO型探测器测量。

废气的成分取决于流入燃烧室的燃料和空气的量、燃料的成分和燃烧的发展过程。

在实践中，燃空比探测器测量扩散室中的O₂浓度，该扩散室通过由多孔材料构成的扩散阻挡层连接到排气管上。这中构造可能导致差异，这取决于探测器所选择的位置，尤其是由于燃空比探测器附近的温度和/或压力变化。

这种取决于压力和温度的燃空比变化的现象已经被忽略了，因为我们所要寻求的是探测气缸之间的燃空比差异，计算通常保留该平均值。

在根据本发明的计算模型中，选定参数建立测得的燃空比与探测器周围的空气量(或空气流量)之间，以及相对于总量(或总流量)的关系。该模型由三气入手：空气，燃料气和燃烧后的气体。因此有人会认为，贫混合气时，燃烧之后的所有气体时空气和燃烧后的气体的混合。富混合气时，由于燃料过量，在燃烧之后只剩下未燃烧的燃料和燃烧后的气体，所有的空气都已消失。事实上，燃烧不可能100％完全，但是我们这里的计算认为燃烧是完全的。

为了定义将燃空比和上述三种气体联系起来的公式，我们如下假设三种气体的质量，和他们的燃烧前后的质量百分比：

-空气：x

-燃料：y

-燃烧后的气体：z。

在贫混合气的情况下：空气是过量的，并且燃烧之后没有燃料剩余。在燃烧之前，假设有如下质量存在于气缸之中：

m_air＝x；m_carb＝y；m_GazB＝o

我们知道，需要14.7倍于所消耗燃料的空气才能满足化学当量比的条件，下表给出了拟定的燃烧前后的每种气体的质量：

	空气质量	燃料质量	燃后气体质量
				燃烧前	x	Y	z
燃烧后	x-14.7×y	0	Y+14.7×y

燃空比λ代表(燃料质量)/(空气质量)比，可在计算下列公式之后得出，仅适用于贫混合气时：

$\mathrm{\λ}=\frac{m_{\mathrm{gazB}}.\mathrm{PCO}}{m_{\mathrm{air}}.(1+\mathrm{PCO})+m_{\mathrm{gazB}}.\mathrm{PCO}}$

在富混合气时，公式如下：

$\mathrm{\λ}=\frac{m_{\mathrm{carb}}(1+\mathrm{PCO})}{m_{\mathrm{gazB}}}+1$

PCO对应混合气在化学当量比情况下的空气质量与燃料质量的比。

但是，这些公式只适用于混合气不包含EGR时的情况，因为进气口处燃烧后气体的存在会改变排气口处三种气体的浓度。

在本实施例中，计算器只使用贫混合气时的燃空比计算公式。但是，本发明并不仅限于本实施例；事实上，该公式在燃空比为1的附近是可行的，并且其转变用于富混合气也不会产生问题。

为了更好的理解气体在排气管内的混合，这里使用一柴油机模型连同IMAGINE公司(法国)的AMESim软件，该软件的发动机库是与IFP合作开发的。该模型不可被倒置，并将其用作参考以建立本发明的模型。

AMESim是一个0D造型软件，尤其适合于热现象和液压现象。它特别适合于成型容量，管道或节流。

该排气模型包括：

-排气管由一容量和一管道表示，

-可进行热交换的排气岐管，

-涡轮和旁通阀，

-一位于涡轮和阀流量汇合处的容量，

-一涡轮和测量探测器之间的管道，

-用于排气管路的一容量和一管道。

用于成型管道，规则和容量的基本模块都在AMESim的使用说明书“热空气动态库”中有描述。使用标准方程计算流量，遵循能量守恒定律和质量守恒定律的约束。另外，该模型考虑了气体的惯性，这在气体成分动态研究中是很重要的。

因为它是一0D模型，维x并没有考虑，并且不必要使用物理手段模拟延迟时间。如果输入变量改变，输出立刻就会改变。传输时间因而被忽略。这种限定在试图进行实时数据采集工作时是很重要的。

已完成的参考模型是通过在试验台架上比较测量结果而建立的。图2(纵坐标：以巴表示的岐管压力，横坐标：以度数表示的曲轴角度)显示了表示台架测量结果的曲线B与由AMESim模型给出的结果曲线A之间的比较。可以看出，主要动态现象都被很好的展现出了。

为了获得计算器，所获取的模型需要被充分地简化以实现倒置。因此，只有气体成分动态中的重要物理现象才会被描绘出来。另一方面，该计算器将被应用于车载发动机控制系统中，输入变量被限定为那些常用的变量，即：发动机转速，进气压力，喷射时间，λ探测器测量结果。

实时模型

实时模型RTM因此具有如图3所示的结构，其中AFR_turb是在涡轮出口处的气体成分，AFR_cycl是每个气缸内的燃空比，N_e是发动机转速，并且P_int是进气压力。

在实施例中，我们认定在发动机循环中温度变化是很小的，并且其对于流量变化的作用是有限的。在过程中，压力变化实际上才是主要的，因为它们与流量直接相关。因此，为气缸、岐管和涡轮中的每个元件都设定了一固定温度。热交换也因此没有模拟。这样的简化假设不会产生太大的影响。

在第一步中，考虑到了两种气体：新鲜空气和燃烧后的气体。传统的方程式描述了在容量内的气体总质量的演变，和新鲜空气质量的演化。燃烧后的气体可以由此而推算出。这个程序适用于贫混合状态的情况，但是在富混合气的情况下，可以写出用于燃料和燃烧后气体的相似的方程。

气体的排出

对于该模型，容量对应着气缸的容量，由于后者一直做着变化活动。因此，容量取决于曲轴的转角。

一节流模型使用Barré Saint Venant方程以模拟排气阀节流。

为了计算时间相关的的最优化原因，包括气缸和排气阀节流变量的气体排出模型被一神经网络所代替。

考虑到神经网络的低复杂性，后者可使计算器更快的计算燃空比。

该网络包括2个隐蔽层并且每层有12个神经元点。它在输入层(发动机转速，气缸内的质量和曲轴转角)具有3个神经元点，并且在输出层的排气阀出口处提供相匹配的流量。

图4描绘了该模型RTM1相对于参考Ref的模拟结果。

W_cyl＝f_NN(N_e，P_int，α_crank)    (1)

W_cyl：气缸出口处的气体总量

N_e：发动机转速

P_int：岐管入口压力

α_crank：曲轴转角

气体的成分在所有的气缸中是相同的，因此有：

W_{cyl_air}＝W_cyl×(1-AFR_cyl)    (2)

W_{cyl_air}：气缸出口处的新鲜空气总流量

排气岐管

排气岐管的建模根据的是容积内的质量守恒。假设温度基本保持恒定，并根据图表进行选定作为为发动机转速和负载的应变量。

$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{M}}_{\mathrm{man}}=W_{\mathrm{cyl}}-W_{\mathrm{turb}}\\ {\stackrel{\·}{M}}_{\mathrm{man}\_\mathrm{air}}=W_{\mathrm{cyl}\_\mathrm{air}}-W_{\mathrm{turb}\_\mathrm{air}}\\ P_{\mathrm{man}}=M_{\mathrm{man}}\×\frac{R{\×T}_{\mathrm{man}}}{V_{\mathrm{man}}}\end{array}\right.---\left(3\right)$

M_man：岐管出口处的气体量

M_{man_air}：岐管出口处的新鲜空气量

W_turb：通过涡轮的气流量

W_{turb_air}：通过涡轮的新鲜空气流量

P_man：岐管出口压力

T_man：岐管出口温度

V_man：岐管出口容量

R：理想气体的热动力学常量

涡轮模型

涡轮是根据流量的限制而建模的。涡轮的流量通常由图表给出，它由三阶多项式估算而出，并且参考进口压力和温度进行了修正。该多项式的系数根据涡轮映像的相关性进行了优化。

$W_{\mathrm{turb}}=P{\mathrm{oly}}_{\mathrm{turb}}\left(\frac{P_{\mathrm{man}}}{P_{\mathrm{exh}}}\right)\×\frac{P_{\mathrm{man}}}{\sqrt{T_{\mathrm{man}}}}\×\frac{\sqrt{T_{\mathrm{ref}}}}{P_{\mathrm{ref}}}---\left(4\right)$

P_exh：排气出口压力

T_ref，P_ref：涡轮参考温度和压力

涡轮中的气流成分与岐管出口处的气流成分相同，因此：

$W_{\mathrm{turb}\_\mathrm{air}}=W_{\mathrm{turb}}\×\frac{M_{\mathrm{man}\_\mathrm{air}}}{M_{\mathrm{man}}}---\left(5\right)$

图5显示了前述的AMESim模型和根据本发明在Simulink中获得的模型之间的比较。可以注意到动态性能都被很好的呈现出来并且信号确实很同步。

测量探测器

“UEGO”型测量探测器的传递功能是根据一阶滤波器建模的，并且由涡轮下游模型给出的燃空比(AFR)等于岐管里的燃空比。因此：

${\stackrel{\·}{\mathrm{\λ}}}_{\mathrm{meas}}=\frac{1}{\mathrm{\τ}}(1-\frac{M_{\mathrm{man}\_\mathrm{air}}}{M_{\mathrm{man}}}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{meas}})---\left(6\right)$

λ_meas：涡轮下游测得的相对燃空比

λ_cyli：气缸i中的相对燃空比

τ：滤波器时间常数(大约20ms)

排气延迟时间

延迟时间的产生是由于气体在管道和各种容积内中传输，以及测量探测器的“空闲时间”所造成的，并且在上面描述的物理模型中没有考虑。但是，该模型的建模是与这些延迟时间呈线性关系的。因此，整个排气过程的这些延迟时间可以汇编为一个单独的延迟时间，并且，由于延迟时间的影响可以在之后考虑，下文中有说明，所以该模型可以被转变。

燃空比计算AFR

上述模型做了如下描述，即涡轮下游的燃空比用排气岐管入口处的气流成分来表示。因此，一旦被转变之后，该装置允许知道岐管入口处的燃空比。在考虑排气的动态效果之后，我们气获得缸出口处的燃空比。

根据本发明的用于计算每个气缸的单独燃空比的计算主要包括两个阶段：

-排气模型转变的第一阶段，从而产生排气岐管处燃空比的估算，

-第二阶段是确定适当的气缸，估算出的燃空比将被派送到该气缸。

计算器构造

在前面的方程中，由探测器测量的燃空比是根据气缸内的燃空比、气缸出口处的流量和气流总质量来计算的。该结构难以用于卡尔曼滤波器，因为该模型的输入需要估算。该状态系统可通过增加输入来完成(Mohinder S.Grewal：“Kalman Filtering Theory and Practice”，Prentice Hall，1993)。

由方程(2)至(6)得出，该状态方程变为：

$X=\left(\begin{array}{c}{M}_{\mathrm{man}\_\mathrm{air}}\\ M_{\mathrm{man}}\\ W_{\mathrm{cyl}\_\mathrm{air}}\\ W_{\mathrm{cyl}}\\ {\mathrm{\λ}}_{\mathrm{meas}}\end{array}\right)$ $\stackrel{\·}{X}=\left\{\begin{array}{c}{M}_{\mathrm{cyl}\_\mathrm{air}}-f_{\mathrm{turb}}\left(M_{\mathrm{man}}\right)\×M_{\mathrm{man}\_\mathrm{air}}\\ W_{\mathrm{cyl}}-f_{\mathrm{turb}}\left(M_{\mathrm{man}}\right)\×M_{\mathrm{man}}\\ 0\\ 0\\ \frac{1}{\mathrm{\τ}}\×(\frac{M_{\mathrm{man}}}{M_{\mathrm{man}}-M_{\mathrm{man}\_\mathrm{air}}}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{meas}})\end{array}\right.---\left(7\right)$

和

$f_{\mathrm{turb}}\left(M_{\mathrm{man}}\right)={\mathrm{Poly}}_{\mathrm{turb}}\left(\frac{M_{\mathrm{man}}\×R\×T_{\mathrm{man}}}{V_{\mathrm{man}}\×\sqrt{T_{\mathrm{man}}}\×P_{\mathrm{exh}}}\right)\×\frac{R\×T_{\mathrm{man}}}{V_{\mathrm{man}}\×\sqrt{T_{\mathrm{man}}}}\×\frac{\sqrt{T_{\mathrm{ref}}}}{P_{\mathrm{ref}}}---\left(8\right)$

该输入测量结果方程为：

$Y=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{meas}}\\ M_{\mathrm{man}}\end{array}\right]---\left(9\right)$

该模型是非线性的，但是它具有可用于扩展型卡尔曼滤波器的结构(GregWelch and Gary Bishop：“An Introduction to the Kalman Filter”，University fo NorthCarolina-Chapel Hill TR95-041.May 23，2003)。该扩展型卡尔曼滤波器的结构在下文中有提到。

扩展型卡尔曼滤波器(EKF)允许估算过程中的状态向量，以防后者或测量过程是非线性的。

我们假设该过程由非线性随机方程控制：

x_k＝f(x_k-1，u_k，w_k-1)

测量结果由下面的非线性观察方程给出：

y_k＝h(x_k，v_k)

其中随即变量w_k和v_k分别代表该模型的干扰和测量的干扰。

该预测/修正算法如下：

第一阶段：预测

第二阶段：修正

其中：

-A是f对于x的偏微分的雅可比矩阵：

$A_{[i,j]}=\frac{\∂f_{\left[i\right]}}{\∂x_{\left[j\right]}}({\hat{x}}_k,u_k,0)$

-W是f对于w的偏微分的雅可比矩阵：

$W_{[i,j]}=\frac{\∂f_{\left[i\right]}}{\∂w_{\left[j\right]}}({\hat{x}}_k,u_k,0)$

-H是h对于x的偏微分的雅可比矩阵：

$H_{[i,j]}=\frac{\∂h_{\left[i\right]}}{\∂x_{\left[j\right]}}({\hat{x}}_k^{-},0)$

-V是h对于v的偏微分的雅可比矩阵：

$V_{[i,j]}=\frac{\∂h_{\left[i\right]}}{\∂x_{\left[j\right]}}({\hat{x}}_k^{-},0)$

可以注意到，为了简化算符，时间间距k的指数并没有给出，尽管这些矩阵在每个间距时刻实际上是不同的。

在卡尔曼滤波器的输入中，涡轮下游的燃空比AFR和岐管中的空气总质量是必要的。燃空比是被测量出来的，气体总质量是与卡尔曼滤波器相并联的该模型的计算结果。

卡尔曼滤波器的输出是状态估算，从中可以得到位于岐管入口处的废气的成分。该结果接着被送入至指定的气缸。

每个气缸的分派

用于对位于气缸出口处气体总量进行建模的神经网络在上文中已经描述过了。如果气体在管道中的动态和响应的延迟时间被忽略的话，每个气缸的对岐管入口处的废气总量的贡献，可以通过一气缸内气体总量与全部气体量的比率的方式来确定。它有矩阵C表示：

该矩阵取决于曲轴转角和它的周期。算法的取样时间是6度的曲轴转角。这个频率很高，以得到单个排气阀打开时的模型计算点。在这个频率上，它可以不考虑发动机转速。

我们接着假设位于岐管入口处的废气成分只取决于有贡献作用的气缸。这些气缸中的气体成分可通过标准离散估算结构：

${\mathrm{\Λ}}_k=\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{cyl}1}\\ {\mathrm{\λ}}_{\mathrm{cyl}2}\\ {\mathrm{\λ}}_{\mathrm{cyl}3}\\ {\mathrm{\λ}}_{\mathrm{cyl}4}\end{array}\right]---\left(11\right)\end{array}$

Λ_k+1＝Λ_k+K_alloc×C^t×(λ_{man_in_k}-C×Λ_k)    (12)

K_alloc是计算的增益。

根据本发明的计算，允许通过涡轮下游的测量结果去重构每个气缸内的燃空比，它具有如图6所示的结构。

方块RTM代表物理模型，方块KF是卡尔曼滤波器，以及方块CA代表每个气缸分派的模。

模拟结果

包括实时物理模型，卡尔曼滤波器并且分派模块的计算已被校正。用作计算输入的燃空比测量结果由AMESim参考模型给出。探测器的动态性能并没有被考虑。

图7a显示了喷射时间作为施加于气缸1和2上的曲轴调整的函数。图7b在相同的图标中给出了：涡轮下游的燃空比(AFR_turb)，以及理论气缸燃空比(AFR_cyl)与由本发明的模型估算出来的气缸燃空比(Est)之间的比较。可以看到一点点相位的差别，可能是由于没有将气体的惯性考虑在内造成的。但是，本发明的卡尔曼滤波器的性能是很好的。

对于同样的信号，图7c显示了估算的效率和气缸分派模块的效率，尽管稍微地改变了气缸3和4的燃空比值。

排气延迟时间计算

该计算的上述实现，并没有考虑气缸排气和由探测器获取信号之间的延迟时间。实际上，延迟时间产生的主要来源是：在管道中移动和穿过容积，测量探测器的空闲时间。

通过将计算器的输入端的延迟时间D从模型加入到变量中，它可以与燃空比测量同步进行。图8显示了该带有延迟时间的计算器。

延迟时间取决于运行状态：发动机转速，负荷，排气岐管压力，等。因为该延迟难以被成模，于是发展出了一种不需附加设备就可以用于实时计算该计算器与测量之间延迟时间的方法。其原理是在气缸1的喷射点附近加上一小增量，并且在计算每个气缸的估算燃空比变量也加上一小增量。这样，一确定标准J_k由此建立起来以补偿气缸2、3和4的变化。

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\β}=[\mathrm{0,1},-\mathrm{1,2}]\\ J_k=\mathrm{\β}\×({\mathrm{\Λ}}_k-{\mathrm{\Λ}}_0)\end{array}\right.---\left(13\right)$

该限定由β给出。如果对于气缸2来说估算出的燃空比值存在正向变化，则计算和测量之间的延迟时间也是正向的。如果在气缸3上有变动，则延迟和补偿都是反向的。气缸4的变动可以认为是正向或反向延迟的结果。

标准J_k由计算延迟控制器PI控制为零。当控制器稳定时，估算出的燃空比变动在气缸1中是最大的，在气缸4中是最小的。这样，计算就和测量同步了。图9中的表格描述了该确定原理。

结果

下面的附图显示了计算结果在下述状况下：气缸1的喷射时间具有10％的延迟，中等负荷并且发动机转速为2600rpm。

图10a和10b显示了计算和测量之间的延迟时间的确定。为了防止气缸1喷嘴的喷射时间的偏移(其正时为大约600rad/π-图11b)，气缸1的计算出的燃空比变动小于其他气缸的。这可由60个循环之后稳定的调节器修正。

图11a，11b和12a，12b分别描绘了在2600rpm中等负荷工作点以及1500rpm低负荷工作点时的涡轮下游燃空比的测量结果和计算出的燃空比。

本发明涉及一种状态观测器的结构，它可以通过由探测器燃空比测量结果和物理模型给出的岐管内部的总气体量信息，计算空气流量和四个气缸出口出的气流总量，从而使四股气流的燃空比相同。扩展型卡尔曼滤波器的实现因此是有效率的，更重要的是，它不需要防止工作点变化的额外的调整措施。不需要确定环节，测量干扰和模型调整仅仅只需要执行一次。

接着，由另一个卡尔曼滤波器获得的燃空比的处理程序允许分离这些流量，并确定每个气缸的燃空比。只要调整过延迟时间，在低速和更高一些的速度下的运行结果相对来说比较好。

为了使本发明的计算更具有稳定性，无论工作状况，可将一延迟时间控制器与计算器并行使用，允许在气缸喷射时间的一增量之后对延迟时间进行再调节。这样，例如，在燃空比为1的阶段之前，可获得该计算器的最佳标准。

Claims (5)

1.一种多气缸内燃机的每个气缸内燃空比的估计方法，该内燃机包括一排气通道，该排气通道包括至少连接气缸排气口至一岐管的管道，和位于所述岐管下游的燃空比探测器，其特征在于：该方法包括以下步骤：

-建立一物理模型(RTM)，实时描述气缸内气体的排出及其在所述排气通道中向探测器的移动，

-连接所述模型和扩展型卡尔曼滤波器类型的非线性状态观察器，其中要考虑由探测器执行的燃空比测量，

-推算在排气通道的入口处的燃空比的值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，排气通道入口处的燃空比比值被安排到一指定气缸。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，一延迟时间通过在指定气缸内进行干扰测试并用探测器测量其影响而得出，其中该延迟时间是由于气体移动时间和探测器响应时间所造成的。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理模型(RTM)是通过非可逆性参考建模装置建立的。

5.上述权利要求中的任何一项权利要求所述的方法在发动机控制中的应用，用于调节喷射到各个气缸的燃料量，以调整所有气缸内的燃空比。

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