CN100478554C - 利用处理过的加速度计信号控制内燃机燃烧的方法 - Google Patents

Abstract

公开了一种处理从运转的内燃机产生的加速度计数据集的方法。处理的加速度计数据利用倒谱滤波器过滤并且从该加速度计数据集导出热释放迹线。然后，该热释放迹线被用于估计引擎内的燃烧质量和燃烧相并利用该信息控制将来的燃烧活动。不点火和爆震感知也被整合到该引擎控制中。该方法提供了对引擎的控制以允许它从循环窗口到循环窗口的调节燃烧，与加速度计相比，一般不需要昂贵的和耐久性更差的直接压力测量装置。合成的燃料喷射速度使得燃料穿过燃烧室内的冲击波，这又依次通过促进燃烧室内燃料和进气的混合促进了燃料的燃烧。

Description

利用处理过的加速度计信号控制内燃机燃烧的方法

技术领域

本发明涉及利用加速度计控制内燃机的方法和设备。

背景技术

内燃机从燃烧质量和燃烧开始(SOC)的实时估计中受益。知道燃烧何时开始有助于提供控制策略，该控制策略可调节将来的引擎循环中的SOC以改进引擎性能。一种基本上从SOC监测或估计中受益的引擎是依靠预先混合的燃料和空气充量的自动点火的引擎。预先混合的燃料和空气充量的自动点火在这里是指预先混合的充量的压缩点火，或PCCI。利用PCCI燃烧模式而不是典型的扩散或火焰传播燃烧模式趋于具有排放和效率上的好处。得益于SOC估计的额外燃烧策略是这样一种引擎，即它利用一般在SOC开始时就提供的直接喷射的燃料量来补充通过PCCI燃烧活动提供的能量。这种类型的引擎公知为预混合充量直喷(PCDI)引擎。

通常，各种燃料或燃料混合物可被用来驱动PCCI或PCDI引擎。例如，当将少量引燃燃料引入到早先处于引擎压缩行程中的包含气体燃料的预混合充量中时，气体燃料高压缩比引擎可有效地运转。引燃燃料改变了预混合气体燃料的自动点火性质。喷射定时和引燃燃料量可这样操控，即当活塞处于或接近上止点时充量自动点火。然而，所需的在引擎循环的预期时间处自动点燃充量的引燃燃料定时和数量取决于许多变量，这些变量可随时间变化并且在各个气缸间变化。例如，一个气缸可能运转得比其他气缸更热(由于通过气缸壁的冷却更少，或更多的被捕获的残余气体)，从而与其他气缸相比需要更少的引燃燃料量以在预期时间处自动点火该充量。相似地，燃料量或进气歧管温度随时间的变化迫使引燃燃料量和定时被调节以维持固定的SOC。优选地，每个气缸中的SOC精确估计被用来反馈控制回路，在该回路中，控制杆如引燃燃料定时或数量被用来将SOC调节到目标值。这样，PCCI/PCDI应用可以有效的和稳固的方式运转。

目前，SOC控制一般通过依靠指示燃烧室内压力信号的直接测量的算法来提供。例如，美国专利6,598,468和德国专利4341796.5使用各种技术使指示压力的测量参数与SOC相关联。然后，估计的SOC值被用来调节对控制器来说可行的控制杆以影响未来引擎循环中的SOC。即，反馈控制回路被用来最小化测量的SOC和目标SOC之间的误差。操作者可指定该目标SOC。使用光学方法测量与气缸内压力接触的薄膜的偏斜的传感器例如是一种压力传感器。对于本领域公知的技术来说，这种类型的光学传感器可从燃烧室提供足够精确的压力测量。光学传感器，或其他的直接压力测量仪器，可能是昂贵的并且可能缺乏本应用所需的可靠性和耐用性(由于燃烧室内的残酷环境)。

一种可被用来估计燃烧室内压力的备选传感器是加速度计。上述的技术被用来从测量的加速度计数据中估计SOC：见美国专利6,408,819和Lyon的“Cepstral analysis as a tool for robust processing，deverberation，and detectionof transients”，机械系统和信号处理(Mechanical System and SignalProcessing)，(Academic Press：1992)，6(1)，p1-15。这种技术是有价值的，因为加速度计不太昂贵，并且目前比直接压力测量传感器更可靠和更稳固。然而，美国专利6,408,819的缺点在于这种技术依靠压力信号的重建方法，该方法未必足够精确。Lyon提出的倒谱(cepstral)过滤也可被用于提供美国专利6,408,819使用的压力信号。然而，Lyon提出的倒谱过滤重建的是燃烧压力。有可能开发出一种从可能与SOC相关的燃烧压力中提取参数的方法。然而，这些参数其中一个是量级。当使用倒谱分析时，量级以与荷载非线性的方式变化。标准的重建技术产生相对于荷载的量级中的线性变化；见DE 43 41 796.5。当将参数与SOC相关联时，通过倒谱过滤引入的非线性产生了复杂性。对于引擎的给定循环，该结果可能在估计的SOC中具有更高误差。美国专利6,598,468中公开的燃烧控制技术依靠先于燃烧开始的气缸内压力的测量，并且在燃烧开始后进行第二测量。依靠标准的压力重建技术将导致先于燃烧的气缸内压力的相对不精确。倒谱过滤改善了测量压力的可靠性，但是在此期间提供了燃烧压力的测量。即，加速度计的使用不能先于燃烧给出气缸内压力的精确测量，因此可导致在应用美国专利6,598,468提出的技术时存在的问题。

申请人通过开发一种使用加速度计数据的方法和设备来解决这些问题，与通过直接测量的压力指示信号提供估计相比，该加速度计数据可传送出SOC估计。

发明内容

本发明通过利用一种依靠热释放迹线的重建来估计跨越一定范围循环的SOC的方法克服了上述缺点，在该方法中，上述的非线性影响被减小了。与压力信号量级中的变化相比，跨越引擎荷载较宽范围的该重建信号量级中的变化是相对线性的。

一旦估计出来，该SOC信息可被用来变化对所述控制器来说是可用的许多控制杆中的其中一个，从而调节SOC的定时以有助于更接近地匹配SOC的目标定时。

公开了一种方法，在该方法中，提供了内燃机燃烧室内燃料的燃烧。该方法包括，在所述引擎循环期间，将充量引入所述燃烧室，在所述燃烧室内压缩所述充量，将燃料引入燃烧室，在所述燃烧室内燃烧所述燃料以驱动安置在所述燃烧室内的活塞。加速度计数据集被发送到控制器，所述加速度计数据集在所述引擎的至少两个循环期间收集。处理所述加速度计数据集以产生指示跨越所述至少两个循环的热释放率的处理数据集，并且利用所述燃料的预定目标燃烧开始从所述处理数据集估计SOC误差。如果所述SOC误差的量级大于0，则对所述引擎的至少一个后续循环的燃烧杆的开始进行调节从而朝向所述预定的目标燃烧开始驱动到正确的燃烧开始。

本方法还公开了一种控制杆，该控制杆包括发热塞温度、火花塞定时、引燃燃料量、引燃燃料喷射定时、进气歧管温度、进气歧管压力、废气进气浓度、引燃燃料喷射持续时间和燃料当量比的至少其中之一。

另一实施例包括，所述SOC误差通过从所述处理数据集确定的所述燃料的估计燃烧开始与所述预定目标燃烧开始的比较来确定。

另一实施例包括，所述控制器调节所述燃烧开始控制杆以及所述第二控制器调节所述燃烧开始控制杆。

另一实施例包括，加速度计数据集从所述引擎的至少10个连续循环收集并且从所述引擎的5到15个连续循环之间收集。

另一实施例包括，所述预定的燃烧开始基于引擎速度和升压的至少其中一个并且倒谱滤波器被应用于所述加速度计数据集以提供所述处理数据集。

所述公开的方法提供了利用所述处理数据的峰值、与所述处理数据的所述峰值相关的曲柄角度以及与跨越所述至少两个循环的所述充量相关的升压所确定的估计的燃烧开始。

另一实施例包括，所述估计的燃烧开始利用早于峰值曲柄角度的所述斜率值相关的曲柄角度确定出的所述处理数据的斜率值来确定。还公开了，使用所述加速度计数据集以选择爆震测量，所述爆震测量被用于控制所述引擎所述后续循环中的燃烧率。

另一实施例包括，从所述加速度计数据集中选择不点火测量，所述不点火测量被用于控制所述引擎所述后续循环中的燃烧。

另一实施例包括，在运转的内燃机燃烧室内确定燃烧质量，其中，在所述引擎循环期间，从加速度计测量中产生加速度计数据，其中所述加速度计测量通过定位在所述引擎上的加速度计提供，所述加速度计能够测量指示所述燃烧室内燃烧行为的数据，处理所述加速度计数据集以在所述引擎所述循环期间重建指示所述燃烧室内热释放率的处理数据集，并且将所述处理数据集的性质与预定预期数据集的性质比较以提供所述燃烧质量的指示。

另一实施例包括，计算适用于从所述加速度计数据集重建所述处理数据集的传递函数并且将倒谱滤波器应用于所述加速度计数据集以产生所述处理数据集。

另一实施例包括，来自所述处理数据的峰值与来自所述预定的预期数据集的峰值比较以提供所述燃烧质量的所述指示。

另一实施例包括一种估计内燃机燃烧室内燃烧开始的方法，其中，在所述引擎循环期间，将充量引入所述燃烧室，所述燃烧室内的所述充量被压缩，将燃料引入所述燃烧室，燃烧从而驱动安置在所述燃烧室内的活塞，在所述循环期间提供指示所述燃烧室内物理状态的数据集。来自所述引擎对应循环的至少两个数据集被收集并被处理以产生指示跨越所述引擎对应循环的热释放率的处理数据集。倒谱滤波器被应用于所述至少两个数据集以产生所述处理数据集。通过为所述处理数据集选定性质的函数的预定关系，估计所述引擎对应循环的所述燃烧开始。

估计燃烧开始的方法的另一实施例使用5和15之间的数据集以产生所述处理数据集，或者少于20个数据集被用来产生所述处理数据集。

估计燃烧开始的方法的另一实施例使用来自所述引擎连续循环的至少两个数据集并且从加速度计、光学传感器、应变计和压力传感器中至少其中之一收集所述数据集。

估计燃烧开始的方法的另一实施例包括，平均滤波器先于应用所述倒谱滤波器被应用于所述至少两个数据集。公开的方法还包括选定的性质，所述选定的性质包括峰值、峰值曲柄角度、所述峰值预定部分处的曲柄角度曲线宽度、在先于所述峰值发现的上升的曲柄角度处的所述处理数据的斜率以及所述峰值和所述宽度的比值至少其中之一。

估计燃烧开始的方法的另一实施例包括，所述预定关系为：

SOC＝a₁+(a₂+a₃x(θ_p))×x(θ_p)+(a₄+a₅θ_p)×θ_p+

(a₆+(a₇+a₈x(θ_p))×x(θ_p)+(a₉+a₁₀θ_p)×θ_p)×P

式中，a₁，...a₁₀为来自所述处理数据集的常数，x(θ_p)为所述峰值，θ_p为所述峰值曲柄角度，以及P为与跨越所述对应循环的所述充量相关的所述升压。

附图说明

图1示出一流程图，展示出加速度计数据如何被初始过滤并用于产生内燃机燃烧室内的热释放估计；

图2示出一流程图，展示出过滤的加速度计数据集如何利用倒谱分析过滤以产生导出热释放迹线的传递函数；

图3示出一流程图，展示出如何从加速度计施加和传递函数重建热释放迹线；

图4示出一流程图，展示出如何从重建的热释放迹线估计SOC；

图5示出对照曲柄角度绘制的热释放曲线，该曲柄角度表示用于估计SOC的变量。

具体实施方式

提供了一种在内燃机燃烧室内控制燃料燃烧开始(SOC)的方法。

参考图1，提供了一流程图，该流程图展示了用于在内燃机内控制燃烧开始的主体方法。参考引擎100，在此处，首先通过越过引擎循环的选定曲柄角度(θ)窗的加速度计确定加速度计信号102(y(θ))。这些值可通过反混淆滤波器104过滤，转换为数字数据集106并开窗。在步骤110，曲柄角度窗(θ_w)可被预先确定并考虑到引擎特性和运转状态。开窗的数据可利用集平均滤波器108在多个引擎循环中对相同的曲柄角度选定窗口进行平均。带通滤波器112可被应用于平均的和开窗的数字爆震信号(y(θ)_avg)以产生带通信号(y(θ)_bp)。注意，窗口和低通滤波器可在信号数字化之前应用。

过滤的信号y(θ)_bp被用来产生重建的热释放率(x_cf(θ))116，在120处，可从该热释放率确定SOC估计(SOC_est)。从倒谱过滤产生x_cf(θ)和y(θ)_bp的重建以提供x_cf(θ)将在下文详细讨论。另外，从函数f(x_cf(θ_p)，θ_p，P)(其中P为考虑的循环或多个循环的升压)产生SOC_est将在下文进一步讨论。

过滤的SOC_est(SOC_filtered)132可通过多个SOC估计(例如，5-20个估计)来确定。依靠SOC_est的应用，如果SOC需要在短时情况如瞬时内调节或当探测到不寻常的燃烧质量例如不点火或过高热释放时，可绕过该步骤。然而，一般，步骤132在具有额外处理时间的情况下对去除SOC估计中的易变性是有价值的。

另外，步骤108和步骤132可执行相似的平均功能，每个都有特定的优点和缺点。选择步骤132不选108可产生更大的精度，但是计算效率低。选择步骤108不选132可产生更高的计算效率，但精度低。应用和硬件有助于确定是否采用步骤108和132二者或二者之一。

在步骤138可基于目标燃烧开始(SOC_tar)和SOC_filtered之间的差值来确定ε_soc，其中SOC_tar可例如从步骤134和136中的引擎升压和速度确定。在步骤140，使用ε_soc基于控制引擎使用的SOC的控制变量的来确定变化VAR_n。即，基于ε_soc将ΔVAR计算为ΔVAR∝f(ε_SOC)。在步骤146，ΔVAR被用来控制从步骤140计算的变化中产生的指令信号。该变化涉及开环值CMD_ol。该开环值例如可基于引擎速度和升压水平进行估计，或从基于控制算法的模型进行估计。

另外，由于加速度计的存在，不点火和爆震也可被直接探测到并用于改变CMD_n，每种现象都可提供关于是否发生过快的燃烧率或不点火的信息。CMD_n被进行了适当的改变。例如，如果探测到过快的燃烧率，SOC_tar被延迟。如果探测到不点火，可增加所讨论气缸的引燃燃料量。因此，CMD_n被发送到引擎100。

从步骤116确定的燃烧质量也可在步骤147给出与步骤144处由加速度计直接提供的探测相似的不点火或过快热释放的指示。这也可被用于设置或调节CMD_n，如上所述。

参考图2，进一步讨论图1步骤116的倒谱分析。在标准重建技术中，测量的信号y(θ)_bp利用传递函数h(θ)转换为预期的源信号x(θ)。该源信号对本应用来说是热释放迹线，但也可以是其他指示燃烧行为例如压力迹线的信号。传递函数h_cf(θ)可同时用时间域和频域表达。具体地，它可显示为：

$x\left(\mathrm{\θ}\right)=h\left(\mathrm{\θ}\right)\⊗y\left(\mathrm{\θ}\right)---1$

$H\left(f\right)=\frac{X\left(f\right)}{Y\left(f\right)}---2$

倒谱重建技术应用相似原理，多出额外的过滤步骤，描述为如下：

$x_{\mathrm{cf}}\left(\mathrm{\θ}\right)=h_{\mathrm{cf}}\left(\mathrm{\θ}\right)\⊗y_{\mathrm{bp},\mathrm{cf}}\left(\mathrm{\θ}\right)---3a$

h_cf(θ)＝FFT^-1(H_cf(f))    3b

H_cf(f)＝Cepstral[H(f)]    4

倒谱过滤的目的是将重建过程的敏感性减小到传递函数的极点和零点。

图2中的流程图描述了倒谱过滤器传递函数H_cf(f)的确定方法。

如方程4所示，从H(f)确定H_cf(f)。H(f)从源x(θ)和测量信号y(θ)_bp的自动和交叉谱估计确定。具体地，

$H\left(f\right)=\frac{G_{\mathrm{xy}}\left(f\right)}{G_{\mathrm{xx}}\left(f\right)}---5$

然后，H(f)利用一系列步骤156、158和160的过滤。这提供了以计算高效的方法确定的传递函数。

该过程可被显示为从步骤156开始，在步骤156处确定传递函数H(f)的自然对数：

H(f)＝A(f)+jB(f)＝|H(f)|exp(jΦ_H(f))    6

${\mathrm{\Φ}}_H\left(f\right)=\arctan \left(\frac{B\left(f\right)}{\left(A\left(f\right)\right)}\right)---6a$

其中

ln(H(f))＝ln(|H(f)|)+jφ_H(f)            7

在步骤158，参考该函数的量级和相位实施逆快速傅立叶变换：

|h(τ)|＝FFT^-1{ln|H(f)|}                8a

φ_H(τ)＝FFT^-1{ln(Φ_H(f))}              8b

在步骤160，窗口函数被应用到该传递函数的量级和相位：

|h_cf(τ)|＝w(τ)×|h(τ)|               9a

φ_H，cf(τ)＝w(τ)×φ_H(τ)             9b

在步骤162处，结果在这里是平滑的倒谱传递函数H_cf(f)：

|H_cf(f)|＝exp(FFT{|h(τ)|})         10a

Φ_H，cf(f)＝FFT(φ_H(τ))            10b

H_cf(f)＝|H_cf(f)|exp(jΦ_H，cf(f))    10c

平滑处理是一种非线性操作，因为窗口被应用到量级的对数。

倒谱过滤的传递函数被应用到倒谱过滤的测量信号y(θ)_bp，cf以产生重建信号x_cf(θ)。下面将参考图3讨论倒谱过滤测量信号y(θ)_bp的技术。

当过滤完成时，参考图3，从加速度计数据y(θ)重建搜寻信号x_cf(θ)可利用获得的过滤传递函数H_cf(f)来实行。

起初，一旦快速傅立叶变换在信号y(θ)上被执行时，步骤182就可提供Y(f)，在此处，函数的对数提供频域信号的量级和相位：

Y(f)＝FFT{y(θ₀，...，θ_N)}       10a

ln(|Y(f)|)＝ln(|Y(f)|)+jΦ_y(f)    10b

在步骤184处，倒谱过滤被应用到频域信号的量级|Y(f)|，其中：

ln(|Y_cf(f)|)＝FFT{w_cepstral(τ)×FFT^-1{ln(|Y(f)|)}}    11

之后，在步骤186，通过将传递函数应用到量级和相位并且然后计算逆快速傅立叶变换来计算重建函数x_cf(θ)：

ln(|X_cf(f)|)＝ln(|Y_cf(f)|)+ln(|H_cf(f)|)    12a

Φ_X(f)＝Φ_Y(f)+Φ_H，cf(f)                  12b

x(θ)_cf＝FFT^-1{|X(f)|exp(jφ_X(f))}         12c

如果Φ_Y(f)被倒谱过滤以提供Φ_Y，cf(f)，则重建信号可能被扭曲。急需保留精确的相位信息。因此，平滑传递函数的相位，但是相位Φ_Y(f)不被平滑，或者被平滑的程度较少。

应该注意，传递函数H_cf(f)在整个荷载范围内重建热释放的能力和最终考虑的SOC范围同时取决于所选的处理参数和用于估计传递函数H(f)的数据集。优选地，用于选择传递函数H(f)和处理参数的准则基于峰值重建热释放的位置。在SOC和峰值热释放之间能找到可接受的相关关系的传递函数和处理参数从测量数据依经验地确定。注意，对各个气缸使用不同的传递函数可能是必要的。另外，虽然不优选，但是使用多重传递函数以确保在引擎的整个速度-荷载范围内的精确重建可能是必要的。

参考图4，提供了用于图1步骤120的优选方法。这里，从传递函数和重建处理参数确定出来的x_cf(θ)被用来基于SOC和产生的重建信号x_cf(θ)之间的预定关系估计燃烧的开始。在图4的步骤200，系统被初始化，如上所述，并且寻求的热释放迹线信号从加速度计信号y(θ)导出，在步骤202处总结。在步骤204处选择用于从x_cf(θ)分析SOC的选定窗口，从该窗口，在步骤206处定位引擎循环中的信号峰值量级x(θ_p)和位置θ_p。此处，为了简短采用“cf”下标，然而，该信号仍然是上述处理过的倒谱过滤信号。依靠位置θ_p和量级x(θ_p)，可确定引擎的不点火。例如，当x(θ_p)＜THV时，此处THV是用于特定气缸或引擎的标定的阈值，可假设不点火已经发生。在图1的步骤147中也提供了该步骤208。这里，过快热释放的考虑也可被整合作为图147的结果。如果不点火发生，可在SOC计算环路外侧采取合适的控制动作。在SOC计算环路中，如果探测到不点火，则算法跳到步骤212以确定是否已经从引擎中得到所寻求数量的样本。如果存在不点火，不能通过该步骤，没有额外的值将累加到寻求样本尺寸。如果不存在不点火，则该算法移动到步骤210，在此处，在有效的样本循环i被设定为曲柄角度θ_p和P时，样本x(θ_p)被标记为x_i(θ_p)、θ_i，p和P_i。P为歧管压力。

一旦寻求样本尺寸被确定，此处样本尺寸为预定值，样本范围i的各组x(θ_i，p)、曲柄角度θ_i，p和P_i的平均值在步骤214处确定。然后，如此计算的热释放平均参数值被用来在步骤218中估计SOC。基于这些在步骤214处确定的值，已经发现以下函数是优选方法，其中，k多项式函数被用来确定SOC，此处k为10：

SOC＝a₁+(a₂+a₃x(θ_p))×x(θ_p)+(a₄+a₅θ_p)×θ_p+    13

(a₆+(a₇+a₈x(θ_p))×x(θ_p)+(a₉+a₁₀θ_p)×θ_p)×P

式中，a_k为确定多项式的常数，该多项式可用于对该控制方法校准的引擎。注意，可使用备选的相关关系方程。例如，对于不同的升压水平，可开发出简单的线性相关关系。在低升压条件下可保持相关关系A，在高升压条件下可保持相关关系B。可基于当前的升压P选择使用何种相关关系。

虽然取决于用于公开方法的引擎，但是同时，i的范围一般在2到20循环之间。对于通常的引擎，5到15之间的i是优选的，例如，i＝10可提供满意的结果。在本方法中用于计算SOC的平均参数改善了估计SOC中的精度。

另外，在考虑到像不点火和过快热释放等控制时，i为1是合适的。

注意，从平均的参数确定的SOC需要进一步的过滤。需要过滤来确保闭环控制系统不会对SOC中固有的循环到循环的变化反应过度。然而，优选地，应该注意确保过滤不要太重以避免燃烧活动和无法接受长时间的测量之间的延迟。例如，如果涉及引擎的瞬时行为，或者如果对于长的时间期间(大于几秒)SOC太被提前如果存在使得引擎被破坏的潜在可能性，则需要相对短的延迟时间。多于20的引擎循环通常太长，此处，20个引擎循环对应于1800rpm下的1.33秒。

另外，x_i(θ_p)、θ_i，p和P_i可从引擎的连续循环或不连续循环中收集。

为了在步骤220处完成该处理，给出关于引擎是否被命令运行或不运行的考虑。如果引擎仍然运行，则该循环重复到步骤202，否则在步骤222处停止。

如上面关于图1注意到的那样，一旦从上述方程13估计出SOC，它就被用来调节将来的实际SOC。对SOC的控制通过调节SOC控制杆实现，正如会被本领域的技术人员所理解的那样。本领域公知的SOC控制杆包括引燃燃料量、持续时间和定时、进气歧管温度和压力、内部或外部EGR水平或浓度、烟熏的空气-燃料当量比、有效压缩或膨胀比、火花塞定时和电热塞温度。

参考图5，热释放迹线162是公知的，其中设定了该迹线的量级和位置。即， $x\left({\mathrm{\θ}}_{i,p}\right)\⇒x\left({\mathrm{\θ}}_p\right)$ 以及 ${\mathrm{\θ}}_{i,p}\⇒{\mathrm{\θ}}_p.$ 曲柄角度的峰值θ_p，164中的峰值量级或数值x(θ_p)166和相关位置在该图中高亮显示。该图还示范了可被用于估计SOC的合成x_cf(θ)曲线的其他性质。通常，虽然方程f(x_cf(θ_p)，θ_p，P)是优选的关系，如方程13中提供的那样，但是可以参考处理的数据集x_cf(θ)的这些选定性质，以及峰值x(θ_p)和峰值曲柄角度θ_p，还有其中 $w=2,\sqrt{2},\·\·\·$ 的所述峰值预定部分Δθ_w(x(θ_p)/w)处的曲柄角度曲线宽度167，在早于所述峰值θ_s发现的上升曲柄角度处的所述处理数据集的斜率168即dx(θ_s)/dθ，峰值高度Δx(θ_p)、总热释放或积分的数据集等来估计SOC。利用方程13，这些关系将包括诸如升压、引擎速度、进气或进气流量之类的引擎运行状态以及其他。直接从带通过滤的加速度计数据得到的参数可被用于确定SOC。例如，特定频率范围内的加速度计信号的能量可能与SOC很好相关。即，来自重建的热释放迹线的参数可与从原始加速度计数据确定出的参数结合使用以估计SOC。

大多数引擎可从上述技术受益，特别是在燃烧控制或控制杆在这种控制杆的调节和燃烧相(燃烧的开始)之间包括延迟的情况下。另外，柴油机、火花式引擎、气态燃料引擎、二或四冲程引擎、旋转引擎也可从本公开的技术中受益。注意，更快的引擎一般在用于提供处理数据集的控制器内需要相应地更快的处理能力。

另外，如本领域的技术人员所理解的那样，加速度计数据集y(θ)可首先对收集的或处理的(倒谱过滤和变换以提供热释放数据集)迭代i平均然后再平均。

另外，虽然本技术优选地被用于加速度计产生的数据，但当加速度计稳固且相对便宜时，该技术在为包括热释放或燃烧质量数据的其他信号的内燃烧室产生热释放数据集方面是有价值的。例如，光学传感器或应变计传感器数据集可被用来提取热释放迹线信息。

加速度计可放置在引擎内任何位置，只要该位置可提供燃烧室内燃烧状态的指示即可。汽车缸盖螺栓、主轴承盖和主轴承盖螺栓都是加速度计的合适位置。在上述三种示例位置中，主轴承盖是优选的。

所选的加速度计应该能够可靠地测量由燃烧过程诱发的机械振动。因此，优选地，加速度计应该能够探测许多引擎中从0.5kHz到大约5kHz振动的频率范围，然而，这取决于使用的引擎。优选地，对于许多引擎，该加速度计应该能够测量±100g之间，然而，这也取决于所考虑的引擎。下面提供了对于本公开的方法加速度计规格的优选范围：

频率范围	测量范围	灵敏度	线性度	电容	固有阻抗
						[kHz]	g-力	[mV/g]	[％]	[pF]	[MΩ]
0-5kHz	0-100	≈25	0％	900	5

加速度计数据的处理为处理器密集处理。以下的处理器特征对于上述的方法来说是足够的：

·150MHz时钟脉冲，(6.67ns循环时间)

·高性能32位CPU

·快速中断响应和处理

·CAN接口

·芯片内内存

·128K×16闪存

·18K×16RAM 4K×16ROM

·可达1M的外部内存

其中采样频率位20kHz。

所述方法的标定可能随着各台引擎变化。然而，本领域技术人员公知的普通标定技术可被合适地开发为上述的实际SOC控制。

虽然已经示出和描述了本公开的特定部件、实施例和应用，但是应该理解，本公开当然不限于此，因为本领域的技术人员可在不脱离本公开的范围内特别是根据前述教导进行修改。

Claims (26)

1.一种控制内燃机燃烧室内燃料燃烧的方法，所述方法包括，

a.在所述引擎循环期间：

i.将充量引入所述燃烧室，

ii.在所述燃烧室内压缩所述充量，

iii.将所述燃料引入所述燃烧室，

iv.在所述燃烧室内燃烧所述燃料以驱动安置在所述燃烧室内的活塞，

v.确定由加速度计产生的数据集并将所述数据集发送到控制器，所述数据集在所述循环期间指示所述燃烧室内物理状态，

b.累加在所述引擎对应循环期间收集的至少两个数据集，

c.处理所述至少两个数据集以产生指示以下其中之一的处理数据集：

i.跨越各个所述对应循环的热释放率；和

ii.从所述至少两个数据集导出热释放率，

d.利用所述燃料的预定目标燃烧开始从所述处理数据集估计SOC误差，

e.如果所述SOC误差的量级大于0，则对所述引擎的至少一个后续循环调节燃烧开始控制杆以在所述至少一个后续循环期间提供正确的燃烧开始。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述控制杆至少为以下的其中之一：

j.电热塞温度，

k.火花塞定时，

l.引燃燃料量，

m.引燃燃料喷射定时，

n.进气歧管温度，

o.进气歧管压力，

p.废气进气浓度，

q.引燃燃料喷射持续时间，以及

r.所述燃料当量比。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述SOC误差通过从所述处理数据集确定的所述燃料的估计燃烧开始与所述预定目标燃烧开始的比较来确定。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述控制器调节所述燃烧开始控制杆。

5.如权利要求1所述的方法，其中设置第二控制器来调节所述燃烧开始控制杆。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述加速度计数据集从所述引擎的至少10个连续循环收集。

7.如权利要求1所述的方法，其中所述加速度计数据集从所述引擎的5到15个连续循环之间收集。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述预定的燃烧开始基于引擎速度和升压至少其中一个。

9.如权利要求1所述的方法，其中倒谱滤波器被应用于所述加速度计数据集以提供所述处理数据集。

10.如权利要求3所述的方法，其中所述估计的燃烧开始利用所述处理数据的峰值、与所述处理数据的所述峰值相关的曲柄角度以及与跨越所述至少两个循环的所述充量相关的升压来确定。

11.如权利要求10所述的方法，其中所述估计的燃烧开始利用以下关系确定：

SOC＝a₁+(a₂+a₃x(θ_p))×x(θ_p)+(a₄+a₅θ_p)×θ_p+

(a₆+(a₇+a₈x(θ_p))×x(θ_p)+(a₉+a₁₀θ_p)×θ_p)×P

式中，a₁，...a₁₀为来自所述处理数据集的常数，x(θ_p)为所述峰值，θ_p为所述峰值曲柄角度，和P为所述升压。

12.如权利要求3所述的方法，其中所述估计的燃烧开始利用早于峰值曲柄角度的所述斜率值相关的曲柄角度确定出的所述处理数据的斜率值来确定。

13.如权利要求1所述的方法，还包括从所述加速度计数据集中选择爆震测量，所述爆震测量被用于控制所述引擎所述后续循环中的燃烧率。

14.如权利要求1所述的方法，还包括从所述加速度计数据集中选择不点火测量，所述不点火测量被用于控制所述引擎所述后续循环中的燃烧。

15.一种在运转的内燃机燃烧室内确定燃烧质量的方法，所述方法包括：

a.在多个所述引擎循环期间，从加速度计测量中产生加速度计数据，其中所述加速度计测量通过定位在所述引擎上的加速度计提供，所述加速度计能够测量指示所述燃烧室内燃烧行为的数据；

b.处理所述加速度计数据集，所述处理包括过滤所述加速度计数据集以产生过滤的数据集并向所述过滤的数据集应用传递函数，以在所述引擎所述循环期间重建指示所述燃烧室内热释放率的处理数据集；

c.将所述处理数据集的性质与预定预期数据集的性质比较以提供所述燃烧质量的指示。

16.如权利要求15所述的方法，还包括计算适用于从所述加速度计数据集重建所述处理数据集的传递函数。

17.如权利要求15所述的方法，其中倒谱滤波器被应用于所述加速度计数据集以产生所述处理数据集。

18.如权利要求15所述的方法，其中来自所述处理数据的峰值与来自所述预定的预期数据集的峰值比较以提供所述燃烧质量的所述指示。

19.一种估计内燃机燃烧室内燃烧开始的方法，

a.在所述引擎循环期间：

i.将充量引入所述燃烧室，

ii.在所述燃烧室内压缩所述充量，

iii.将燃料引入所述燃烧室，

iv.在所述燃烧室内燃烧所述燃料以驱动设置在所述燃烧室内的活塞，

v.在所述循环期间确定指示所述燃烧室内物理状态的数据集，

b.累加来自所述引擎对应循环的至少两个数据集；

c.处理所述至少两个数据集以产生指示跨越所述引擎所述对应循环的热释放率的处理数据集，其中倒谱滤波器被应用于所述至少两个数据集以产生所述处理数据集，

d.通过预定的关系，其为所述处理数据集选定性质的函数，估计所述引擎所述对应循环的所述燃烧开始。

20.如权利要求19所述的方法，其中5和15之间的数据集被用来产生所述处理数据集。

21.如权利要求19所述的方法，其中少于20个数据集被用来产生所述处理数据集。

22.如权利要求19所述的方法，其中来自所述引擎连续循环的所述至少两个数据集被累加。

23.如权利要求19所述的方法，其中从加速度计、光学传感器、应变计和压力传感器中至少其中之一收集所述数据集。

24.如权利要求19所述的方法，其中平均滤波器先于应用所述倒谱滤波器被应用于所述至少两个数据集。

25.如权利要求19所述的方法，其中所述选定的性质包括峰值、峰值曲柄角度、所述峰值预定部分处的曲柄角度曲线宽度、在先于所述峰值发现的上升的曲柄角度处的所述处理数据的斜率以及所述峰值和所述宽度的比值至少其中之一。

26.如权利要求25所述的方法，其中所述预定关系为

SOC＝a₁+(a₂+a₃x(θ_p))×x(θ_p)+(a₄+a₅θ_p)×θ_p+

(a₆+(a₇+a₈x(θ_p))×x(θ_p)+(a₉+a₁₀θ_p)×θ_p)×P

式中，a₁，...a₁₀为来自所述处理数据集的常数，x(θ_p)为所述峰值，θ_p为所述峰值曲柄角度，和P为与跨越所述对应循环的所述充量相关的所述升压。

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