CN100532812C - 冗余转矩安全通路 - Google Patents

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Abstract

发动机控制系统，此系统包括：转矩请求控制模块，用以确定第一发动机转矩请求。人工神经网络(ANN)转矩请求模块，它利用ANN模型确定第二发动机转矩请求；转矩安全校验模块，它基于上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求之差来有选择地产生故障信号。

Description

冗余转矩安全通路
技术领域
本发明一般涉及汽车，更具体地说涉及汽车中的冗余转矩安全通路(redundant torque security path)。
背景技术
传统上，汽车是由内燃机产生转矩来进行驱动。转矩请求基于例如加速踏板或巡航控制系统以及车速的驾驶员的输入。此转矩请求由转矩控制通路传递以控制发动机输出转矩。
在某些汽车中，由于以处理器为基础的控制系统的弱点以及各种电子故障的可能性导致由转矩控制安全通路辅助上述转矩控制通路。尽管如此，由于算法公式、算法计算和/或算术逻辑部件(运算器)(ALU)中通常的故障模式导致此转矩安全控制通路可能不能探测到转矩控制通路中的故障。
发明内容
为此，发动机控制系统包括转矩请求控制模块，以确定第一发动机转矩请求。人工神经网络(ANN)转矩请求模块利用ANN模型确定第二发动机转矩请求。转矩安全校验模块基于上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值选择性地产生故障信号。
在一个特征中，上述第一和第二发动机转矩请求基于巡航转矩请求信号，发动机转速信号以及踏板位置信号。
在另一特征中，发动机控制系统包括将控制信号输出到发动机系统以产生上述第一发动机转矩请求的转矩控制模块。
在再一特征中，如果上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值大于一预定值，那么上述转矩安全校验模块就产生故障信号。当此第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值小于此预定值时，便更新上述ANN模型。
在又一特征中，上述发动机控制系统包括一关闭模块单元，它在接收到故障信号时产生用于燃油喷射系统的关闭信号。
在一个特征中，上述ANN模型包括当该ANN模型更新时所使用的颗粒群优化算法(particle swarm optimization algorithm)。此ANN模型为一前馈系统，它接收加速踏板位置输入、发动机转速输入以及车速请求输入。在又一特征中，发动机系统包括上述发动机控制系统以及发动机控制模块，该模块包括上述转矩请求控制模块，ANN转矩请求模块，以及转矩安全校验模块。
根据后面的详细说明，可以了解到本发明的其他应用领域。应当认识到，这里所作的详细说明及具体事例在表明本发明最佳实施形式的同时只是用于进行阐述而非用来限制本发明的范围。
附图说明
从以下的详细说明及附图中将能更加全面地理解本发明，附图中：
图1示明本发明的发动机系统的功能框图；
图2示明本发明的发动机控制模块(ECM)的功能框图；
图3示明本发明的人工神经网络(ANN)模型；
图4为一流程图，示明更新本发明ANN模型的步骤；以及
图5为一流程图，示具体定转矩请求故障的步骤；
具体实施方式
以下所描述的最佳实施形式实际上只是作为范例，决非用来限制本发明、其应用或使用。这里所用的术语“模块”或“装置”是指特定用途的集成电路(ASIC)，电子电路，处理器(共享的、专用的、或组群的)以及执行一或多个软件或固件程序的存储器，组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他配合元件。
依照本发明，转矩控制安全通路独立于转矩控制通路以避免通常的故障模式。更具体地说，此转矩控制安全通路在输入信号接收、算法公式、算法计算和/或ALU的使用方面独立于转矩控制通路。在执行过程中，人工神经网络(ANN)模型用于将转矩控制安全通路与转矩安全通路脱开。此ANN模型是仿照大脑神经结构设计的。它通过学习过程从数据集中辨认出图案并产生出该数据的所需输出值。
现在参看图1，发动机系统11包括发动机12和变速器14。此发动机12产生驱动转矩以驱动变速器14。更具体地说，此发动机12把空气吸入总进气管16并将空气分配至气缸(未图示)，在气缸内空气与燃料结合形成空气/燃料混合物。燃料喷射器(未图示)在空气被吸入气缸中时喷射出结合了空气的燃料。此燃料喷射器可能是结合有电子的或机械的燃料喷射系统18的喷射器。燃料喷射系统18受到控制以给各个气缸内的所需空气对燃料(A/F)的比。
发动机控制模块(EMC)20利用来自踏板位置检测器22、车速传感器26及巡航转矩请求模块28中的数据产生驱动转矩请求。最好此EMC20可包括一个或多个控制模块。此EMC20与关闭模块32通信，该关闭模块在转矩请求故障期间使上述燃料喷射系统18不能使用。
现在参看图2，上述EMC20包括转矩请求控制模块40和ANN转矩请求模块42。此转矩请求控制模块40基于踏板位置信号43、车速信号44以及巡航转矩请求信号45以常规方式确定第一发动机转矩请求。ANN转矩请求模块42则通过ANN模型处理上述踏板位置信号43、车速信号44以及巡航转矩请求信号45来确定第二发动机转矩请求。转矩控制模块46输出控制信号48到发动机系统11上以产生上述第一发动机转矩请求。转矩安全校验模块50接收来自上述转矩请求控制模块40的转矩请求信号49，以及来自上述ANN转矩请求模块42的ANN转矩请求信号54。上述转矩安全校验模块50有选择地确定转矩请求故障。基于来自模块40到42的转矩请求之间的差值，更新上述ANN模型。最好存在各种人工神经网络(ANN)配置。
当故障条件形成时，上述转矩安全校验模块50将故障信号56输出到关闭模块32。此关闭模块32使上述燃料喷射系统18不能使用从而使发动机11减低动力消耗。
现在参看图3，ANN模型70是本发明的前馈网络的例子。前馈网络基于通过上述ANN模型70各层面(layer)的数据的顺序运动。输入层72接收例如车速、巡航转矩请求及加速踏板位置等输入参数74。中间层76，亦称隐蔽层，在多个函数78中将输入参数74与对应权重82相乘。输出层80基于来自上述中间层76的转发计算结果计算出输出值。
多个权重82在上述ANN模型70的各层之间连接多个节点78。每一权重82包括一比值。此权重82基于过去的学习经验使上述ANN模型影响不同的节点78。
在发展阶段，上述ANN模型70使用训练集作脱机训练或在汽车上作联机训练。在脱机训练中，上述转矩请求根据预定输入参数值确定，该参数值基于来自实际的汽车操作的已测值。记录相应的转矩请求并结合输入参数值以形成训练集。上述ANN模型70处理此训练集以发展学习模式。此学习模式通过调整上述ANN模型70中的权重82得以发展，使得ANN模型70的输出等于训练集的确定转矩请求。
在联机训练(正规的汽车操作)中，上述ANN模型70基于加速踏板位置信号43、车速信号44以及巡航转矩请求信号来确定转矩请求。在正规汽车操作过程中，上述学习模式通过调整ANN模型70中的权重82得以发展，使得此ANN模型70的输出接近来自转矩请求模块的转矩请求输出。在实际汽车操作中，上述ANN模型70将利用从之前训练中发展的学习模式来确定转矩请求。
现在参看图4，该图为一阐明依照本发明训练ANN模型70的步骤的流程图。在步骤110，转矩请求控制模块40以常规方式(TREQ)确定转矩请求。在步骤120，神经网络转矩请求模块42通过ANN模型70(TREQNN)确定转矩请求。在步骤130，控制器计算出上述转矩请求(TDIFF)之差。更准确地说，TDIFF可以是通过减去TREQ和TREQNN计算出的值，或者是通过找到TREQ与TREQNN之差的百分比(a percent difference)计算出的值。在步骤140，控制器确定TDIFF是否小于预定阈值TDIFFTHR。如果TDIFF小于预定阈值TDIFFTHR，控制器继续进行步骤150，否则控制器停止。然后在步骤150，ANN模型70基于TDIFF调整上述权重82。这使得由ANN模型70确定的转矩请求调整到由转矩请求模块40确定的转矩请求。
现在参看图5，该图为一阐明依照本发具体定转矩请求故障的步骤的流程图。在步骤210，转矩请求控制模块40以常规方式(TREQ)确定转矩请求。在步骤220，神经网络转矩请求模块42通过ANN模型70(TREQNN)确定转矩请求。在步骤230，控制器计算出上述转矩请求(TDIFF)之差。更准确地说，TDIFF可以是通过减去TREQ和TREQNN计算出的值，或者是通过找到TREQ与TREQNN之差的百分比计算出的值。在步骤240，TDIFF与TDIFFTHR进行比较，从而确定在转矩请求控制通路中故障状态与正常状态的界限。如果TDIFF大于TDIFFTHR，控制器在步骤250发出故障信号56，否则控制器停止。在步骤260，控制器禁止燃料喷射系统18以使发动机12减低动力消耗。
在ANN模型70中可以执行称作粒子群优化算法(PSO)的算法。此PSO算法是模拟生物体例如鸟群或鱼群的社会行为。更准确地说，PSO考虑相邻粒子的行为以利用粒子本身及其相邻粒子所找到的最优解。这样，PSO联结搜索算法以平衡探测与开发从而最优化解。
例如，当上述转矩安全校验模块50确定用于上述ANN模型70的校正条件时，可使用PSO算法。此ANN模型70具有用于每个权重82的数值范围。PSO算法则基于之前的学习模式选取用于每一权重82的值。这些产生出最接近前述转矩请求输出值的权重82的值用作确定每一权重82的新值的基础。在此方式下，上述PSO将最终达到每一权重82的最优值。
内行的人现在从此前的描述中能够认识到本发明的广泛内容可以通过各种形式实施。因此，虽然本发明业已结合其特殊例子进行了描述，但本发明的实际范围并不受这些特殊例子的限制，这是因为通过研究附图、说明，以及下面的权利要求书，其他的修正形式对于内行的人是显而易见的。

Claims (18)

1.发动机控制系统，此系统包括：
转矩请求控制模块，它确定第一发动机转矩请求；
人工神经网络(ANN)转矩请求模块，它利用ANN模型确定第二个发动机转矩请求；和
转矩安全校验模块，它基于上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求之差来有选择地产生故障信号。
2.权利要求1的发动机控制系统，其中上述第一和第二发动机转矩请求基于巡航转矩请求信号、车速信号以及踏板位置信号。
3.权利要求1的发动机控制系统，此系统还包括将控制信号输出到发动机系统以产生上述第一发动机转矩请求的转矩控制模块。
4.权利要求1的发动机控制系统，其中当上述差值大于预定值时，则上述转矩安全校验模块产生上述故障信号。
5.权利要求1的发动机控制系统，它还包括在接收上述故障信号时产生用于燃料喷射系统的关闭信号的关闭模块。
6.权利要求4的发动机控制系统，其中当上述差值小于上述预定值时，更新上述ANN模型。
7.权利要求6的发动机控制系统，其中上述ANN模型还包括有当上述ANN模型被更新时被使用的粒子群优化算法。
8.权利要求1的发动机控制系统，其中上述ANN模型是前馈系统。
9.权利要求1的发动机控制系统，其中上述ANN模型接收加速踏板位置输入、车速输入以及巡航转矩请求输入。
10.发动机系统，此发动机系统包括权利要求1的发动机控制系统。
11.在转矩控制通路中确定故障的方法，此方法包括：
确定第一发动机转矩请求；
利用ANN模型确定第二发动机转矩请求；
基于上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值有选择地产生故障信号。
12.权利要求11中的方法，其中上述第一和第二发动机转矩请求是基于巡航转矩请求信号、车速信号以及踏板位置信号的。
13.权利要求11中的方法，它还包括将控制信号输出到发动机系统以产生上述第一发动机转矩请求。
14.权利要求11中的方法，还包括当上述差值大于一预定值时产生故障信号。
15.权利要求11的方法，还包括在接收到上述故障信号时产生用于燃料喷射系统的关闭信号。
16.权利要求14中的方法，还包括当上述差值小于上述预定值时更新上述ANN模型。
17.权利要求16中的方法，还包括使用粒子群优化算法更新上述ANN模型。
18.权利要求11中的方法，还包括接收踏板位置输入、车速输入、以及巡航转矩请求输入，以确定上述第一发动机转矩请求与上述第二发动机转矩请求。
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