CN101333967A - 将燃烧动态调整算法用于多筒形燃烧室的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例可提供将燃烧动态调整算法用于多筒形燃烧室的系统和方法。根据本发明的一个实施例，可实施利用发动机模型来控制燃气涡轮发动机的方法用于包括多个筒的发动机。该方法可包括获得与发动机的多个筒相关联的操作频率信息。此外，该方法可包括确定至少两个筒的操作频率信息之间的变化。而且，该方法可包括至少部分基于该变化来确定中位值。再者，该方法可包括向发动机模型输入中位值，其中，该发动机模型至少部分基于所述中位值来确定发动机控制动作。此外，该方法可包括输出控制命令来执行发动机控制动作。

Description

将燃烧动态调整算法用于多筒形燃烧室的系统和方法
技术领域
本发明涉及燃烧动态控制，且更具体地涉及将燃烧动态调整算法(combustion dynamics tuning algorithm)用于多筒形燃烧室(multi-cancombustor)的系统和方法。
背景技术
在诸如燃气涡轮发动机这样的旋转机器中的燃烧系统的设计和操作可能是复杂的。为了操作这种发动机，常规燃烧动态调整算法可利用与各种发动机部件相关联的一个或多个传感器来获得发动机的性能和操作特征。举例说来，单筒形燃烧室(single can combustor)可使用常规动态调整算法利用来自多个燃烧动态传感器的输出来调整燃烧室。在另一示例中，环筒形燃烧室(can annular-type combustor)，其可包括以环形配置排列的多个筒，可使用另一常规动态调整算法利用来自多个燃烧动态传感器(每个燃烧动态传感器用于每个筒)的输出来调整燃烧室。为了解决筒与筒间的变化，后一种类型的动态调整算法可检查这些传感器中的每个传感器是否在预定义的范围内且然后可将传感器设置为中位(median)性能值或可选地，可平均化来自所有这些传感器的输出以确定要采取行动的动态信号。
在某些情形下，与燃烧室(诸如单筒形燃烧室或环筒形燃烧室)相关联的一个或多个传感器可能会提供不良的或有错的数据或测量。举例说来，传感器可能会在燃烧室操作期间出现故障且来自传感器的数据可能会停止或另外被认为是有错的或不良的。如果多于一个传感器提供不良的或有错的数据或测量，那么这些数据或测量可能会被输入至常规动态调整算法。在其它的情形下，不良的调整或降低的效率可能会导致燃烧室中过度振动或对燃烧室造成损害。
因此，需要将燃烧动态调整算法用于多筒形燃烧室的系统和方法。
发明内容
本发明的实施例可解决上文所描述的需要中的某些需要或全部需要。本发明的实施例大体而言针对于将燃烧动态调整算法用于多筒形燃烧室的系统和方法。根据本发明的一个实施例，可实施利用发动机模型来控制燃气涡轮发动机的方法用于包括多个筒的发动机。该方法可包括获得与发动机的多个筒相关联的操作频率信息。此外，该方法可包括确定至少两个筒的操作频率信息之间的变化。而且，该方法可包括至少部分基于该变化来确定中位值。再者，该方法可包括将中位值输入到发动机模型，其中发动机模型至少部分基于该中位值来确定发动机控制动作。此外，该方法可包括输出控制命令来执行发动机控制动作。
根据本发明的另一实施例，可实施用于控制带多个筒的燃气涡轮发动机的系统。该系统可包括多个传感器，这些传感器适于获得与各自筒相关联的操作频率信息。而且，该系统可包括适于从多个传感器接收信息的模型。该模型可适于确定至少两个筒的操作频率信息之间的变化。而且，该模型可适于至少部分基于该变化来确定中位值。此外，该模型可至少部分基于该中位值来确定输出。再者，该系统可包括控制器，控制器适于至少部分基于来自发动机模型的输出来确定发动机的控制动作且还适于输出控制命令来执行发动机控制动作。
根据本发明的又一实施例，可实施适于控制带多个筒的燃气涡轮发动机的系统，每个筒可具有至少一个传感器。该系统可包括至少一个模型，该模型适于估计燃气涡轮发动机的性能。而且，该系统可包括至少一个估计器，估计器适于确定发动机的当前状态且利用来自传感器的操作频率信息来初始化模型。此外，该系统可包括至少一个基于模型的控制器，其适于利用来自估计器的输出并向燃气涡轮发动机提供至少一个控制命令。
结合附图，通过下文的描述，本发明的其它实施例和实施例的方面将会变得显而易见。
附图说明
已在总体层面上如上文描述了本发明，现将参看附图，附图未必按照比例绘制，且在附图中：
图1是示出可受本发明的实施例控制的示例燃气涡轮发动机的布局的示意图。
图2是说明根据本发明的实施例的发动机控制系统的部件的方框图。
图3是说明根据本发明的一个实施例的示例燃烧动态调整模型在执行期间的方框图。
图4至图5说明根据本发明的实施例的模型和燃气涡轮发动机的一系列示例操作频率数据。
图6至图7说明根据本发明的实施例的模型和燃气涡轮发动机的操作频率数据的一系列示例相互关系。
图8至图9说明根据本发明的实施例的模型和燃气涡轮发动机的一系列示例的建议和估计的操作频率数据点。
具体实施方式
现将在下文中参看附图更全面地描述本发明，在附图中示出了本发明的示例实施例。然而本发明可能体现为不同的形式且不应被理解为限于本文所述的示例实施例；而是提供这些实施例使得本公开内容将向本领域技术人员全面地传达本发明的范畴。在所有附图中类似的标号指代类似的元件。
现将在下文中参考根据本发明实施例的方法和系统的方框图和示意性说明来描述本发明的实施例。应了解可通过计算机程序指令来执行图解中的每个方框和图解中的方框的组合。这些计算机程序指令可被载入到一个或多个通用计算机、专用计算机或其它可编程的数据处理设备上以产生机器，使得在计算机或其它可编程数据处理设备上执行的指令形成用于执行该或该等方框中所规定功能的机构。这些计算机程序指令也可存储于计算机可读存储器中，该计算机可读存储器可指导计算机或其它可编程的数据处理设备来以特定方式起作用使得存储于计算机可读存储器中的指令产生一种制品，该制品包括执行该或该等方框中所规定功能的指令机构。
在本发明的实施例中，可将任何物理系统、控制系统或者发动机或发动机子系统的性能模型化，包括(但不限于)发动机自身、气路和动态气路(gas path dynamics)；促动器、效应器或其它的修改或改变任何发动机行为的控制装置；传感器、监视器或传感系统；燃料计量系统；燃料输送系统；润滑系统；和/或液压系统。这些部件和/或系统的模型可为基于物理的模型(包括它们的线性近似)。此外或可选地，该等模型可基于线性和/或非线性系统辨识、神经网络和/或所有这些的组合。
燃气涡轮发动机是吸气式发动机，其基于布雷顿热力循环(Brayton thermodynamic cycle)做功。燃气涡轮发动机的某些非限制性示例包括：飞机发动机、电力系统、用于海洋应用的推进发动机、用作泵的涡轮、用于组合式循环发电设备的涡轮以及用于其它工业应用的涡轮。在燃气涡轮发动机中，从燃料与空气的燃烧、燃料与氧化剂的燃烧、化学反应和/或与热能的热交换提取热能。然后将热能转化为有用功。这个功可以推力、轴杆功率或电力的形式的输出。这些发动机的性能或操作通过使用促动器而受到控制。在燃气涡轮发动机中的促动器的某些非限制性示例包括燃料计量阀、进口导叶、变距定子叶片、可变几何形状(variable geometry)、排出阀、启动阀、间隙控制阀、进口排热(inlet bleed heat)、可变排气喷嘴等。感测的发动机值的某些非限制性示例包括温度、压力、转子速度、促动器位置和/或流量。
在图1中示出示例燃气涡轮发动机100的一个示例示意图。所示出的示例发动机100是筒环燃烧室系统，诸如GE能量重型燃气涡轮系列。多个筒102、104、106、108、110、112、114、116、118、120、122、124、126、128(也被表示为附图标记1至14)可以环形配置定向。每个筒102至128可包括至少一个传感器，诸如动态压力变换器，其能够测量或另外地检测筒或发动机部件的操作频率。在美国专利第6,708,568号中公开了适当传感器的示例。可使用光谱分析或类似技术处理来自每个传感器的信号以分离出相关频率。
在一个实施例中，可使用快速傅立叶变换来处理来自每个筒102-128的操作频率数据(诸如动态压力测量)以确定该等频率的频率内容和幅度。使用这条信息，可产生诸如直方图的频率分布。至少部分基于该直方图，可选择特定筒或发动机部件的代表性操作频率。如图3所示，每个筒102至128的操作频率数据或选定代表性操作频率可用作至示例燃烧动态调整模型和算法的输入(诸如330)。应了解“操作频率信息”和“操作频率数据”可交换地使用，且两个短语可包括(但不限于)操作数据、操作压力、动态操作压力以及操作幅度数据。
本领域技术人员还应了解在本文中所描述的实施例可适用于多种系统且不限于与图1所述类似的发动机或其它装置。
图2说明根据本发明的实施例的实施示例发动机模型的控制设置。图2所示的控制系统200适于监视并控制物理发动机设备或燃气轮机发动机210以在多种条件下提供大体上最佳的性能。该设备或发动机210可包括传感器，其感测或测量特定参数的值Y。这些参数可包括(但不限于)风扇速度、操作频率、动态压力、操作压力、操作压力比和温度。该设备或发动机210还可包括一个或多个促动器，促动器可受到一个或多个命令输入U的控制。该设备或发动机210可类似于(例如)图1中所说明的发动机100。
向状态估计器220提供所感测的或测量的参数的值Y。输入至状态估计器220的值(诸如传感器输入、操作频率或动态压力)可用于初始化状态估计器220中的一个或多个值。状态估计器220可包括该设备或发动机210的发动机模型或模型230。模型230可被状态估计器220用来产生一个或多个状态参数，这些状态参数可包括对性能参数的估计。适当发动机模型的一个示例还更详细地描述为图3中的300。
来自状态估计器220和相关联的模型230的状态参数可被传输到基于模型的预测控制模块或控制模块240。控制模块240可使用状态参数来执行优化以确定该设备或发动机210的一个或多个促动器的命令。举例说来，控制模块240可执行优化以确定一个或多个发动机控制动作和用于燃气涡轮发动机的一个或多个促动器的相应控制命令。在这点上，控制模块240可包括优化器250和模型260。与控制模块240相关联的模型260可等同于与状态估计器220相关联的模型230。本领域技术人员将认识到发动机模型或模型可在状态估计器220和控制模块240中任一个中或在二者中执行。使用模型230、260中的任一个或两个允许发动机210优化以便快速收敛(converge)。
在使用中，本发明的实施例可用于在该设备或发动机210启动时初始化发动机模型(诸如模型230、260)。而且，本发明的实施例可用于在任何事件时间(诸如甩负荷或传感器故障)后重新初始化模型(诸如模型230、260)的动态状态，本发明的其它实施例可用于在其它情况下初始化其它类型的机器或装置的动态状态。
图3是说明根据本发明的实施例的示例发动机模型在初始配置期间以及正常执行期间的示意图。这个图解说明了由与发动机模型或模型300(诸如燃烧动态调整算法模型)相关联的各种模块所进行的数据处理。如图所示，根据本发明的实施例，模型300可包括以下模块中的某些模块或所有模块：传感器状况方框(sensor health block)302、中位方框304、传递函数(TF)调整方框306、存储器方框308、中位动态方框310、基于模型的控制算法方框312、标准差方框314、平均值方框316、协方差方框318、常数方框320、中位动态方框322、中位目标方框324以及存储器方框326。模块方框302-326表示各种“运行期”类型模块，用于这些模块的各种参数可被输入至模块302至326中每一个模块且根据发明的实施例各自相应输出可从模块302至326接收。本领域技术人员将认识到各种输入和输出可被构造为数据输入、向量、矩阵、函数以及其它数学类型装置。在任一情形下，所示示例模型300可确定模型预测且动态地调整燃烧模型预测为燃气涡轮发动机(诸如图1中的100)或类似装置的实时环境下的测量性能。示例模型300可与图1示为100的燃气涡轮发动机和图2示为200的系统一起执行。
传感器状况方框302接收来自发动机330(类似于图1所示的发动机100)的一个或多个输入328。举例说来，输入可为来自一个或多个传感器的操作频率信息或动态压力信息，一个或多个传感器与以环形配置定向的各自筒相关联。在图3所示的实施例中，可获得来自14个传感器(一个传感器用于筒环形发动机中的每一个筒)的输入。此外，传感器状况方框302可判断输入328中的某些输入或全部输入是否为有效输入信号。在一个实施例中，传感器状况方框302可通过比较输入328与先前所存储的数据集合来判断这些输入中的某些输入或全部输入在预定义的范围内。
在其它实施例中，可向传感器状况方框302输入来自发动机或与该发动机相关联的任意多个筒的任意多个输入。
在一个实施例中，可基于输入328中的某些输入或全部输入是否在预定义的范围内来做出关于是否使用输入328中的某些输入或全部输入的判断。其它实施例可包括不同类型的输入信号有效性检查，诸如简单范围检查或算法的应用来判断或评估输入信号有效性。在输入328中的某些输入或全部输入并不符合输入信号有效性检查或并不在预定义的范围内的情况下，可拒绝输入328的某些输入或全部输入，且关于输入328中的某些输入或全部输入不再采取进一步的行动。或者，可使用额外的数据来代替输入328中的某些输入或全部输入。在发现输入328中的某些输入或全部输入为有效输入信号或在预定义范围的情况下，输入328中的某些输入或全部输入可被发动机模型(诸如模型300)的其它部件进一步处理。
在发现输入中的某些输入或全部输入是有效输入信号或在预定义的范围内的情况下，可将输入中的某些输入或全部输入经由332传输到中位方框304。中位方框304可基于所传输的输入330中的某些输入或全部输入来确定中位值334。中位值334可传输至传递函数(TF)调整方框306以存储于存储器方框308中并之后从存储器方框308取回(retrieval)。此外，中位值334可输入到中位动态传递函数(TF)方框310。以此方式，传递函数(TF)调整方框306可利用中位值334来调整或修改中位动态传递函数(TF)方框310以便减小中位值334与中位动态传递函数(TF)方框310之间的差。存储器方框308可用于存储并处理该调整变量数据，调整变量数据用于调整或修改中位动态传递函数(TF)方框310。
中位动态传递函数(TF)方框310可接收输入或可另外将中位值334用于中位动态传递函数来进行调整或修改以确定到基于模型的控制算法方框312的输入“M帽(M hat)”336。如到中位动态传递函数(TF)方框310的多个输入箭头所示，可输入且同时处理用于其它操作频率的额外的中位值。在一个实施例中，可实施到中位动态传递函数(TF)方框310的多个输入，且方框310的输出可以是任意多个不同操作参数的函数和常数。
利用与输入“M帽(M hat)”336相关联的中位值334和来自306和/或308的附随调整变量，当发动机330的筒与筒间操作频率之间的变化相对较大时，基于模型的控制算法方框312对发动机330所进行的控制可能易于产生问题。中位传递函数可以是操作条件的函数，操作条件包括(但不限于)燃料流量、燃烧室燃料分支、燃料温度、燃料成份、燃烧室压力以及燃烧室空气流动。
返回参考传感器状况方框302，输入328中的某些输入或全部输入(诸如操作频率信息)经由338被输入到标准差方框314，在标准差方框314中可确定标准差340。而且，输入328中的某些输入或全部输入(诸如操作频率信息)经由342输入到平均值方框316，在平均值方框316中可确定平均值344。至少部分基于输入到协方差方框318的标准差340和平均值344，协方差方框318可确定与发动机330的筒相关联的输入328之间的协方差。举例说来，平均值344可除以标准差340来确定代表发动机330操作的协方差值346。
在一个实施例中，可通过发动机依赖函数(engine-dependentfunction)(诸如348)来修改协方差值346。举例说来，可基于从一系列类似的发动机中一个或多个发动机随时间所取得的先前数据来确定发动机依赖函数。现转至常数方框320，协方差值346可乘以发动机依赖函数348或另外用发动机依赖函数348调整协方差值346以确定代表发动机330的操作的“最大值与中位值”动态比率350。
取决于发动机330的先前操作性能，可基于发动机332可安全操作的最高或最大操作频率或动态压力或任何其它所要操作上限来预定义规格上限(USL)352。如中位动态方框322所表示，可用USL352来调整或另外修改“最大值与中位值”动态比率350。在此情形下，最大值与中位值动态比率350可除以USL352以获得中位目标354。
中位目标354可通过中位目标方框324传输以存储于存储器方框326中用于随后取出。最后，中位目标354可输入至基于模型的控制算法模组312。
利用中位目标354，可改进基于模型的控制算法方框312对发动机330的控制，这是因为可以解决发动机330的筒间的变化。以此方式控制发动机330可通过对与发动机330相关联的筒中的某些筒或全部筒维持最大燃烧动态限制而将不良传感器测量的影响降至最低。在一个实施例中，随着持续计算中位目标354并且将中位目标354输入到基于模型的控制算法方框312内，控制回路302至310、314至328、332至354持续地“闭合”并且可以得到对发动机330改进的控制。在另一实施例中，可由所示模型300来执行和处理其它操作频率的同时或其它实时处理。
在使用中，可使用上述处理和命令中的某些或全部，并且根据需要进行重复以自动地且动态地在特定时间在模型执行期间调整在发动机(诸如筒环形燃烧发动机)的多个筒中的燃烧。以此方式，发动机可被构造成“调整”燃烧动态算法模型的操作状态以匹配发动机或其它相关装置的所测量的动态性能。
图4至图9说明根据本发明的实施例的实施燃烧动态调整模型(类似于图1至图3所述的模型)的特定类型的燃气涡轮发动机的各种操作频率数据。图4、图6和图8说明操作频率数据、相互关系和对于一个特定操作频率所建议和估计的目标值；而图5、图7和图9说明操作频率数据、相互关系和对于不同操作频率所建议和估计的目标值。
图4和图5各说明燃气涡轮发动机的一系列示例稳态型操作频率数据400、500。在图4和图5中，沿着x轴线402、502绘制大约50个数据点且相对于y轴线404、504示出数据点的峰值间动态压力(psi)。在每个图中，示出每个数据点的最大操作频率数据406、506和中位操作频率数据408、508。参看这些图中的数据，与图4的最大操作频率数据406相比，图5的最大操作频率数据506相对平滑。特别地，图4中的最大操作频率数据406表现为在数据点24至30之间显著地增加，而图5中的最大操作频率数据506在所示出的所有数据点上保持相对恒定。
一般而言，取决于最大操作频率数据，可选择与关于图3中的中位方框304所描述的中位值33类似的中位值用于在特定峰值频率的操作数据。举例说来，使用图5中的最大操作频率数据506，可选择诸如值“2”的中位值，这是因为最大操作数据506在相对于y轴线504近似2psi的值处保持恒定。不同的是，图4中的最大操作频率数据406将不适于选择中位值(诸如值“2”)，这是因为数据406对于所示出的数据点不是相对平滑的且数据点的一部分所示出的显著增加可能会不利地影响任何选定中位值。
图6和图7说明对于相同的燃气涡轮发动机使用在图4和图5所示的操作频率数据400、500的燃烧动态调整模型的执行。在图6和图7中，示出了图4和图5的个别预测最大操作数据与测量最大操作数据之间的示例“最大值与中位值”相互关系600、700。在图6和图7所示实施例中，执行与燃烧动态调整模型相关联的以下方程式：
预测最大值＝中位×COV×函数(或常数)
对于在两个图中的数据确定每个数据点的中位值(中位)、协方差(COV)以及发动机依赖函数(函数或常数)，且确定所得预测最大操作数据。中位值、协方差以及发动机依赖函数的确定类似于上文在图3中所描述的中位值334、协方差值346以及发动机依赖函数348所描述的确定和计算。相对于表示测量最大压力的个别x轴线602、702和表示预测最大压力的y轴线604、704绘制图6和图7的所得数据点。如在两个图中所示的那样，每个操作频率数据集合的“最大值与中位值”相互关系600、700可为相对直线的相互关系。因此，基于这些相互关系，可确定或另外选择与相对于图3中的中位目标方框324所示的354类似的新的中位目标用于燃烧动态调整模型(类似于图3中的300)。
转至图8和图9，分别示出建议的峰值(PK)中位目标数据800、900。在所示出的实施例中，使用其它现有数据来执行以下方程式以确定估计的峰值(PK)最大值。
估计的峰值最大值＝峰值最大值-[(峰值最大值/峰值中位)×(峰值中位值-峰值中位目标)]
由于这个方程式执行的结果，确定所估计的峰值(PK)最大数据802、902。如对于两个操作频率所估计的峰值最大数据802、902所示，对于所示燃气涡轮发动机的特定操作频率数据，所执行的燃烧动态调整模型的实施例可保持规格上限(USL)更接近大约2psi的值。
受益于前文的描述和相关联的附图中所提供的教导内容，这些发明相关的领域中的技术人员能想到本文所述的本发明的许多修改和其它实施例。因此，本领域一般技术人员应了解本发明可体现为多种形式且不应限于上文所述的实施例。因此，应了解本发明并不限于所公开的具体实施例且预期修改和其它实施例包括于所附权利要求书的范畴内。虽然在本文中采用了具体术语，但它们仅以一般且描述性的意义使用且不用于限制目的。
附图标号列表：
100燃气涡轮发动机
102筒
104筒
106筒
108筒
110筒
112筒
114筒
116筒
118筒
120筒
122筒
124筒
126筒
128筒
200控制系统
210设备或发动机
220状态估计器
230模型
240基于模型的预测控制模块或控制模块
250优化器
260模型
Y  操作频率数据
U  发动机命令输入
300模型
302模型方框
304模型方框
306模型偏导数(partial derivative)方框
308模型偏导数方框
310过滤器方框
312均热(heat soak)方框
314性能参数
316从模型方框302输出的性能
318从模型方框304输出的性能
320超出相变量
322乘法器
324发动机的预测传热
326乘法器
330来自模型偏导数方框306的输出
332来自模型偏导数方框306的输出
334来自模型偏导数方框308的输出
336来自发动机的性能参数
338协方差输出
342金属温度
400操作频率数据
402x轴线
404y轴线
406最大操作频率数据
408中位操作频率数据
500操作频率数据
502x轴线
504y轴线
506最大操作频率数据
508中位操作频率数据
600最大值与中位值的相互关系
602x轴线
604y轴线
700最大值与中位值的相互关系
702x轴线
704y轴线
800建议的峰值中位目标数据
802估计的峰值最大数据
900建议的峰值中位目标数据
902估计的峰值最大数据。

Claims (10)

1.一种利用发动机模型(300)控制燃气涡轮发动机(330)的方法，所述发动机(330)包括多个筒(102-128)，所述方法的特征在于：
获得与所述发动机的多个筒相关联的操作频率信息(328)；
确定至少两个筒的操作频率信息(328)之间的变化；
至少部分基于所述变化，确定中位值(334)；
将所述中位值输入至发动机模型，其中所述发动机模型至少部分基于所述中位值来确定发动机控制动作；以及
输出控制命令以执行所述发动机控制动作。
2.一种用于控制带多个筒的燃气涡轮发动机的系统(200)，所述系统的特征在于：
多个传感器，其适于获得与各自筒(102-128)相关联的操作频率信息(Y)；
模型(230)，适于接收来自所述多个传感器的信息，其中所述模型(230)适于：
确定至少两个筒的操作频率信息(Y)之间的变化；
至少部分基于所述变化来确定中位值；以及
至少部分基于所述中位值来确定输出；
控制器(240)，其适于至少部分基于来自所述发动机模型(230)的输出来确定发动机控制动作，且还适于输出控制命令(U)来执行所述发动机控制动作。
3.根据权利要求1所述的方法或权利要求2所述的系统，其特征在于，操作频率信息(328)包括动态操作压力。
4.根据权利要求1所述的方法或权利要求2所述的系统，其特征在于，所述中位值(334)至少部分基于与所述多个筒的至少一部分相关联的所述操作频率信息(328)的至少一部分的标准差(340)和平均值(344)。
5.根据权利要求1所述的方法或权利要求2所述的系统，其特征在于，所述中位值(334)至少部分基于发动机依赖常数(348)。
6.根据权利要求1所述的方法或权利要求2所述的系统，其特征在于，所述发动机模型(300)包括燃烧动态调整算法模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
向所述发动机模型(300)输入额外操作频率信息(328)以改进发动机控制。
8.根据权利要求2所述的系统(200)，其特征在于，所述模型(230)还适于：
接收额外的操作频率信息(Y)以改进发动机控制。
9.根据权利要求2所述的系统(200)，其特征在于，所述操作频率信息(Y)包括动态压力，所述模型(230)包括燃烧动态调整算法模型，且所述模型(230)还适于向所述基于模型的控制器(240)输入额外的操作频率信息(Y)来改进发动机控制。
10.根据权利要求2所述的系统(200)，其特征在于，所述模型(230)还适于反复地重复任意多个步骤来改进发动机控制。
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