CN101713344B - 空气/燃料混合物不平衡诊断系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及空气/燃料混合物不平衡诊断系统和方法。一种空气/燃料不平衡(AFIM)诊断系统包括第一模块、不平衡确定模块和不平衡诊断模块。所述第一模块基于氧气传感器提供的氧气信号输出不平衡数据样本，所述氧气传感器测量从气缸组中的气缸排出的排气中的氧气。所述不平衡确定模块基于所述不平衡数据样本确定AFIM值。所述不平衡诊断模块基于所述AFIM值选择性地诊断所述气缸组中的AFIM。

Description

空气/燃料混合物不平衡诊断系统和方法

相关申请的交叉引用

[0001]本申请要求于2008年10月1日提交的美国临时申请No.61/101,710的权益。上述申请的公开内容在此作为参考全文引入。

技术领域

[0002]本发明涉及内燃机，且更具体地涉及空气/燃料混合物诊断系统和方法。

背景技术

[0003]此提供的背景说明是为了总体上介绍本发明背景的目的。当前所署名发明人的工作(在背景技术部分描述的程度上)和本描述中否则不足以作为申请时的现有技术的各方面，既不明显地也非隐含地被承认为与本发明相抵触的现有技术。

[0004]发动机燃烧空气和燃料混合物以提供驱动转矩并推进车辆。更具体地，空气通过节气门阀抽吸到发动机中。一个或更多燃料喷射器提供的燃料与空气混合，形成空气/燃料混合物。空气/燃料混合物在发动机的一个或更多气缸内燃烧以产生转矩。发动机控制模块(ECM)控制由发动机输出的转矩。

[0005]空气/燃料混合物燃烧得到的排气从发动机排出到排气系统。一个或更多氧气传感器测量排气中的氧气并相应地输出信号。ECM基于氧气传感器的输出来选择性地调节空气/燃料混合物中的空气和/或燃料。例如，ECM可以调节空气/燃料混合物以产生当量空气/燃料混合物(例如，14.7∶1)。

[0006]空气/燃料混合物的调节也改变得到的排气的成分。例如，贫空气/燃料混合物(例如，大于14.7∶1)的燃烧产生比燃烧当量空气/燃料混合物时产生的排气更热的排气。贫空气/燃料混合物的燃烧得到的排气也可以包括比当量混合物燃烧所产生的排气更大浓度的氮氧化物(NO_X)。富空气/燃料混合物(例如，小于14.7∶1)可以产生比当量混合物燃烧所产生的排气具有更大浓度的碳氧化物的更冷的排气。

发明内容

[0007]一种空气/燃料不平衡(AFIM)诊断系统包括第一模块、不平衡确定模块和不平衡诊断模块。所述第一模块基于氧气传感器提供的氧气信号输出不平衡数据样本，所述氧气传感器测量从气缸组中的气缸排出的排气中的氧气。所述不平衡确定模块基于所述不平衡数据样本确定AFIM值。所述不平衡诊断模块基于所述AFIM值选择性地诊断所述气缸组中的AFIM。

[0008]在其它特征中，当所述AFIM值大于预定值时，所述不平衡诊断模块诊断所述AFIM。

[0009]在另外的特征中，所述第一模块对所述氧气信号应用滤波器，且所述不平衡数据样本对应于所述滤波器的输出。

[0010]在进一步的特征中，所述第一模块对所述氧气信号应用卡尔曼滤波器。

[0011]在其它特征中，所述不平衡确定模块基于所述不平衡数据样本的偏差来确定所述AFIM值。

[0012]在进一步的特征中，所述不平衡确定模块基于所述不平衡数据样本中的每个与所述不平衡数据样本的均值的差的平方的平均值来确定所述AFIM值。

[0013]在另外的特征中，所述不平衡确定模块基于以下等式来确定所述AFIM值：

$e\left(t_k\right)=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{\Δ}\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right)-\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δ}\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right))}^2$

[0014]在其它特征中，所述第一模块基于气缸的点火事件来输出所述不平衡数据样本。

[0015]在另外的特征中，在气缸中的每个点火时和在气缸中的每个点火时之间，所述第一模块输出所述不平衡数据样本。

[0016]在进一步的特征中，所述AFIM系统还包括气缸识别模块。在诊断到所述AFIM时，所述气缸识别模块将所述AFIM归因于所述气缸中的一个。

[0017]一种空气/燃料不平衡(AFIM)诊断方法包括：基于氧气传感器提供的氧气信号输出不平衡数据样本，所述氧气传感器测量从气缸组中的气缸排出的排气中的氧气；基于所述不平衡数据样本确定AFIM值；和基于所述AFIM值选择性地诊断所述气缸组中的AFIM。

[0018]在其它特征中，选择性地诊断所述AFIM包括当所述AFIM值大于预定值时诊断所述AFIM。

[0019]在另外的特征中，所述AFIM诊断方法还包括对所述氧气信号应用滤波器，且所述不平衡数据样本对应于所述滤波器的输出。

[0020]在进一步的特征中，所述滤波器是卡尔曼滤波器。

[0021]在其它特征中，所述确定所述AFIM值包括基于所述不平衡数据样本的偏差来确定所述AFIM值。

[0022]在进一步的特征中，所述确定所述AFIM值包括基于所述不平衡数据样本中的每个与所述不平衡数据样本的均值的差的平方的平均值来确定所述AFIM值。

[0023]在另外的特征中，所述确定所述AFIM值包括基于以下等式来确定所述AFIM值：

$e\left(t_k\right)=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{\Δ}\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right)-\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right))}^2$

[0024]在其它特征中，所述输出包括基于气缸的点火事件来输出所述不平衡数据样本。

[0025]在另外的特征中，所述输出包括：在气缸中的每个点火时和在气缸中的每个点火时之间，输出所述不平衡数据样本。

[0026]在进一步的特征中，所述AFIM诊断方法还包括：在诊断到所述AFIM时，将所述AFIM归因于所述气缸中的一个。

[0027]本发明的进一步的应用领域从下文提供的详细说明显而易见。应当理解的是，详细说明和具体示例仅为说明的目的且并没有意图限制本发明的范围。

附图说明

[0028]从详细说明和附图将更充分地理解本发明，在附图中：

[0029]图1是根据本发明的原理的示例性发动机系统；

[0030]图2是根据本发明的原理的空气/燃料不平衡(AFIM)系统的示例性实施方式的功能框图；

[0031]图3是示出了根据本发明的原理的空气/燃料不平衡数据样本随时间变化的曲线图；

[0032]图4是示出了根据本发明的原理的氧气信号随时间变化的曲线图；

[0033]图5是示出了根据本发明的原理的与不平衡数据样本相对应的气缸编号的曲线图；和

[0034]图6是示出了由根据本发明的原理的AFIM系统执行的示例性步骤的流程图。

具体实施方式

[0035]以下说明本质上仅为示范性的且绝不意图限制本发明、它的应用、或使用。为了清楚起见，在附图中使用相同的附图标记标识类似的元件。如在此所使用的，短语A、B和C的至少一个应当理解为意味着使用非排他逻辑或的一种逻辑(A或B或C)。应当理解的是，方法内的步骤可以以不同顺序执行而不改变本发明的原理。

[0036]如在此所使用的，术语模块指的是专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或更多软件或固件程序的处理器(共享的、专用的、或组)和存储器、组合逻辑电路、和/或提供所述功能的其他合适的部件。

[0037]发动机燃烧发动机气缸内的空气/燃料混合物。空气/燃料混合物的燃烧产生从气缸排出的排气。发动机的气缸组中的空气/燃料不平衡(AFIM)可能使得从气缸组排出的排气具有比在燃烧当量空气/燃料混合物时产生的排气浓度更高的一些成分或化合物。

[0038]根据本发明的原理的AFIM系统确定气缸组的AFIM值，并基于所述AFIM值选择性地诊断气缸组中的AFIM。AFIM系统基于从气缸组排出的排气中的氧气来产生不平衡数据样本，且基于所述不平衡数据样本来确定所述AFIM值。AFIM系统基于AFIM值和预定值的比较来选择性地诊断气缸组中的AFIM。仅作为示例，当AFIM值大于预定值时，AFIM系统选择性地诊断气缸组中的AFIM。

[0039]现在参考图1，示出了发动机系统100的示例性实施方式的功能框图。空气通过进气歧管104和节气门阀106抽吸到发动机102中。节气门阀106被致动以控制进入发动机102的空气流。电子节气门控制器(ETC)108控制节气门阀106，从而控制进入发动机102的空气流。

[0040]燃料系统110喷射燃料，燃料与空气混合，以形成空气/燃料混合物。燃料系统110可以在任何合适位置喷射燃料。仅作为示例，燃料系统110可以将燃料供应到进气歧管104中，供应到与发动机102的气缸112有关的进气阀(未示出)中，和/或直接供应到每个气缸112中。在各种实施方式中，燃料系统110为每个气缸112包括一个燃料喷射器(未示出)。

[0041]空气/燃料混合物在发动机102的气缸112中燃烧。空气/燃料混合物的燃烧可以任何合适的方式启动。仅作为示例，燃烧可以通过由火花塞114提供的火花来启动。在各种实施方式中，可以为每个气缸112设置一个火花塞。空气/燃料混合物的燃烧产生驱动转矩，且可旋转地驱动曲轴(未示出)。

[0042]发动机102可以配置为任何合适的配置。仅作为示例，发动机102可以配置为V型配置或直列型配置。发动机102可以包括8个气缸，如图2所示，但是发动机102可以包括更多或更少数量的气缸。

[0043]发动机102的气缸112显示为以两个气缸组设置：右气缸组116和左气缸组118。虽然发动机102显示为包括右和左气缸组116和118，但是发动机102可以包括更少或更多的气缸组。仅作为示例，直列型发动机可以认为是具有以一个气缸组设置的气缸。

[0044]空气/燃料混合物的燃烧得到的排气从发动机102排出到排气系统120。具体地，从右气缸组116的气缸112中的每个排出的排气在右汇合点122汇合。类似地，从左气缸组118的气缸112中的每个排出的排气在左汇合点123汇合。从气缸112中的每个排出的排气称为排气包。

[0045]右和左气缸组116和118各具有相关的氧气传感器，所述氧气传感器测量由该气缸组的气缸112产生的排气的氧气浓度。仅作为示例，氧气传感器124与右气缸组116相关联，且氧气传感器126与左气缸组118相关联。氧气传感器124和126分别输出与右和左气缸组116和118的气缸112产生的排气中的氧气相对应的信号。

[0046]氧气传感器124可以位于任何合适的位置处，例如在右汇合点122处或者右汇合点122的下游。氧气传感器126也可以位于任何合适的位置处，例如在左汇合点123处或者左汇合点123的下游。氧气传感器124和126可以是任何合适类型的氧气传感器，例如宽频带氧气传感器、切换型氧气传感器或圆锥型氧气传感器。由氧气传感器124和126输出的信号可以是任何合适类型的信号，例如模拟、电压信号。

[0047]排气流经氧气传感器124和126，且排气可以由排气管128的系统带到一起，排气管128将排气运送至催化剂130。催化剂130在排气从排气系统120排出之前选择性地与排气的各种成分反应。氧气传感器124和126位于催化剂130的上游。

[0048]发动机控制模块(ECM)150控制发动机102的转矩输出。仅作为示例，ECM 150可以基于驾驶员输入(例如，经由加速踏板(未示出)作出的输入)来控制发动机102的转矩输出。

[0049]ECM 150也控制空气/燃料混合物。更具体地，ECM 150控制提供给气缸112中的每个的空气/燃料混合物的各个成分。ECM150控制经由节气门阀106进入发动机102的空气流和经由燃料系统110喷射的燃料量。仅作为示例，ECM 150可以控制空气/燃料混合物以实现当量空气/燃料混合物(例如，14.7∶1)。

[0050]ECM 150接收由氧气传感器124和126输出的信号(下文称为氧气信号)。ECM 150也接收来自于发动机速度传感器132的发动机速度信号和来自于歧管绝对压力(MAP)传感器134的MAP信号。ECM 150也可从其它传感器接收信号，例如发动机冷却剂温度(ECT)传感器、油温度传感器、空气质量流量(MAF)传感器、进气空气温度(IAT)传感器和/或任何其它合适的传感器。

[0051]发动机速度传感器132可以包括任何合适类型的发动机速度传感器，例如可变磁阻(VR)传感器。发动机速度信号可以包括脉冲序列。所述脉冲序列中的每个脉冲可以在附接到曲轴的具有N个齿的轮(未示出)的齿经过VR传感器时产生。因此，每个脉冲可以对应于曲轴旋转等于360°除以N个齿的量的角度(即，360°/N)。具有N个齿的轮也可以包括一个或更多缺少齿的间隙，这可以用于指示曲轴的一转和/或发动机循环的完成。

[0052]ECM 150包括空气/燃料不平衡(AFIM)模块180，所述AFIM模块180选择性地诊断气缸组116和118中的一个中的AFIM。虽然AFIM模块180显示和描述为位于ECM 150内，但是AFIM模块180可以位于任何合适的位置，例如在ECM 150的外部和/或在任何其它合适的模块或系统内。

[0053]AFIM模块180将描述为涉及基于从该气缸组的气缸排出的排气中的氧气来诊断气缸组中的AFIM。仅作为示例，AFIM模块180可以基于氧气传感器124输出的氧气信号来选择性地诊断右气缸组116中的AFIM。在其它实施方式中，AFIM模块180可以基于氧气传感器126输出的氧气信号来诊断左气缸组118中的AFIM。

[0054]现在参考图2，示出了AFIM系统200的示例性实施方式的功能框图。AFIM模块180包括滤波模块202、AFIM模型模块204、不平衡确定模块206和不平衡诊断模块208。滤波模块202取样氧气信号，对氧气信号应用滤波器，且在取样氧气信号时输出不平衡数据样本(即，

)。滤波和不平衡数据样本在下文详细讨论。

[0055]滤波模块202接收氧气信号且基于发动机速度信号来取样氧气信号。更具体地，滤波模块202基于气缸组的气缸112的点火事件来取样氧气信号，所述气缸组与氧气信号相关联。仅作为示例，当滤波模块202从氧气传感器124接收氧气信号时，滤波模块202可以基于右气缸组116的气缸112的点火事件来取样氧气信号。当滤波模块202从氧气传感器126接收氧气信号时，滤波模块202可以基于左气缸组118的气缸112的点火事件来取样氧气信号。滤波模块202也可以在相关气缸组的气缸112中的每个的点火事件之间取样氧气信号。

[0056]滤波模块202的取样速率(即，k)可以是可标定的，且可以基于发动机102的气缸112点火的顺序(即，点火顺序)来设定。仅作为示例，滤波模块202可以设定为当具有沿气缸组116和118均匀分布的点火顺序的发动机中发生每个点火事件时取样氧气信号。滤波模块202可以在具有不均匀点火顺序或单个气缸组的发动机的点火事件之间附加地取样氧气信号。当一个气缸组中的两个或更多气缸在另一气缸组的气缸点火之前连续点火时，给定的点火顺序可以称为不均匀点火顺序。

[0057]仅作为示例，发动机102的气缸112可以根据示例性点火顺序(FO)点火：

FO＝1，8，7，2，6，5，4，3，

其中，奇数编号的气缸(例如，1，3，5和7)对应于左气缸组118的气缸112，偶数编号的气缸(例如，2，4，6和8)对应于右气缸组116的气缸112。上述示例性点火顺序可以称为不均匀点火顺序，因为左气缸组118的气缸112中的两个连续点火(即，气缸3，然后气缸1)且右气缸组116的气缸112中的两个连续点火(即，气缸2，然后气缸6)。

[0058]滤波模块202将不平衡数据样本输出给AFIM模型模块204。AFIM模型模块204在AFIM模型中存储预定数量的不平衡数据样本。因此，AFIM模型包括相关气缸组的气缸112的预定数量的不平衡数据样本。AFIM模型模块204也可包括用于任何其它气缸组的气缸112的类似AFIM模型。

[0059]AFIM模型的预定数量的不平衡数据样本可以基于相关气缸组的气缸数(即，N)和滤波模块202的取样速率来设定。仅作为示例，预定数量的样本可以是2×k×N个样本，其中k对应于氧气信号的取样速率(例如，每个点火事件一次或两次)，且N是相关气缸组的气缸112的数量。换句话说，AFIM模型包括两个发动机循环的不平衡数据样本。

[0060]AFIM模型模块204用作先进先出(FIFO)缓冲器。更具体地，当从滤波模块202接收每个不平衡数据样本时，AFIM模型模块204更新AFIM模型并从AFIM模型去除最早的不平衡数据样本。仅作为示例，AFIM模型可以表示为：

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(t_k\right)=\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\Δ}{\hat{x}}_1\left(t_k\right)& \·\·\·& \mathrm{\Δ}{\hat{x}}_{2\mathrm{kN}}\left(t_k\right)\end{array}\right]$

其中，

是AFIM模型的第i个不平衡数据样本，且1≤i≤2kN。

[0061]当AFIM模型模块204用作FIFO缓冲器时，最新接收的不平衡数据样本位于AFIM模型中的第一个(即，最左边)。换句话说，

对应于最新的不平衡数据样本，且对应于最早的不平衡数据样本。AFIM模型模块204可以颠倒AFIM模型的不平衡数据样本的顺序，且AFIM模型可以表示为：

$\mathrm{\Δ}\stackrel{\‾}{x}\left(t_k\right)=\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_1\left(t_k\right)& \·\·\·& \mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_{2\mathrm{kN}}\left(t_k\right)\end{array}\right]$

其中， $\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_1\left(t_k\right)& \·\·\·& \mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_{2\mathrm{kN}}\left(t_k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\mathrm{\Δ}{\hat{x}}_{2\mathrm{kN}}\left(t_k\right)& \·\·\·& \mathrm{\Δ}{\hat{x}}_1\left(t_k\right)\end{array}\right].$

[0062]回到滤波模块202，由滤波模块202应用的滤波器和得到的不平衡数据样本可以表示为：

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(t_k\right)=\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(t_k\right|t_{k-1})+K({\mathrm{\ΔU}}_s\left(t_k\right)-\mathrm{\Δ}{\hat{U}}_s\left(t_k\right|t_{k-1}))---\left(1\right)$

其中，

是取样时间k时的不平衡数据样本，

是取样时间k时的不平衡数据样本的先前估计值(即，估计的不平衡数据样本)，K是滤波器增益，ΔU_s(t_k)是取样时间k时的氧气信号数据，

是取样时间k时的氧气信号数据的先前估计值(即，估计的氧气信号数据)。换句话说，滤波模块202对氧气信号应用卡尔曼滤波器，且不平衡数据样本是氧气信号的卡尔曼滤波的结果。

[0063]估计的不平衡数据样本基于直到先前取样时间k-1为止且包括先前取样时间k-1时所收集的不平衡数据样本来确定。类似地，估计的氧气信号数据基于直到先前取样时间k-1为止且包括先前取样时间k-1时所收集的氧气信号数据来确定。在图3中示出了不平衡数据样本随时间变化的示例性曲线图。

[0064]估计的不平衡数据可以使用以下等式确定：

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(t_k\right|t_{k-1})=\mathrm{A\Δ}\hat{x}\left(t_{k-1}\right)---\left(2\right)$

其中，A是具有反映不平衡数据样本在发动机循环上的循环性质的成分的矩阵，且

是在先前取样时间k-1时的不平衡数据样本。先前取样时间k-1时的不平衡数据可以例如从AFIM模型模块204的AFIM模型取回。在取样时间0时的不平衡数据样本(即，)可以设定为0，假设相对于标称混合物比例的初始气缸不平衡是0。仅作为示例，在取样时间0时的不平衡数据样本可以表示为：

$\mathrm{\Δ}\hat{x}\left(t_0\right)=\left[\begin{array}{ccc}0& \·\·\·& 0\end{array}\right]\∈R^{2\mathrm{kN}}$

其中，矩阵A可以表示为：

[0065]滤波器增益(即，等式(1)的K)可以例如使用递归等式的稳态极限来确定：

P(t_k|t_k-1)＝AP(t_k-1)A^T+Q  P(t₀)＝diag[p₁ … p_2kN]

P(t_k)＝[I-P(t_k|t_k-1)C^T[CP(t_k|t_k-1)C^T+R]^-1C]P(t_k|t_k-1)，(3)

$K=\underset{k\→\∞}{\lim }\left[P\left(t_k\right|t_{k-1})C^T{[\mathrm{CP}\left(t_k\right|t_{k-1})C^T+R]}^{-1}\right]$

其中Q和R是被选择用于优化不平衡数据和氧气信号数据的估计值的可标定滤波器参数。仅作为示例，Q＝Q^T≥0∈R^2kN×2kN且R＞0。

[0066]在取样时间k的氧气信号数据(即，等式(1)的ΔU_s(t_k))可以例如使用以下等式来确定：

${\mathrm{\ΔU}}_s\left(t_k\right)=U_s\left(t_k\right)-{\stackrel{\‾}{U}}_s\left(t_k\right)---\left(4\right)$

其中，U_s(t_k)是取样时间k时的氧气信号，

且是取样时间k时的参考氧气信号。仅作为示例，参考氧气信号可以基于以取样时间k为中心的预定数量的氧气信号样本的平均值来确定且可以使用以下等式来确定：

${\stackrel{\‾}{U}}_s\left(t_k\right)=\frac{1}{M}\mathrm{\Σ}{U}_s\left(t_i\right)---\left(5\right)$

其中，M＝2kN，N对应于相关气缸组的气缸112的数量，且1≤i≤2kN。预定数量的氧气信号样本可以基于在从

到

范围内取样的氧气信号获得。

[0067]现在参考图4，示出了显示氧气信号(即，

随时间变化的示例性曲线图。迹线402对应于参考氧气信号(即，

)。参考氧气信号可以使用上述等式(5)来确定。氧气信号样本404，406，408，410和412分别对应于在取样时间k-2，k-1，k，k+1和k+2时取样的氧气信号。如上述等式(4)描述的那样，在取样时间k的氧气信号数据(即，ΔU_s(t_k))可以基于取样时间k时的氧气信号小于取样时间k时的参考氧气信号来确定。

[0068]现在回到图2和滤波模块202，取样时间k时所估计的氧气信号数据(即，等式(1)中的

)可以表示为：

$\mathrm{\Δ}{\hat{U}}_s\left(t_k\right|t_{k-1})=\mathrm{C\Δ}\hat{x}\left(t_k\right|t_{k-1})---\left(6\right)$

其中，C是具有将相关气缸组的气缸112中的每个的排气包的各种贡献反映到氧气信号中的成分的矩阵，且

是取样时间k时估计的不平衡数据样本，如上述等式(2)所述。

[0069]由于氧气传感器124的位置，氧气信号反映由右气缸组116的气缸112中的每个产生的排气。换句话说，由氧气传感器124测量的氧气浓度不独立地归因于右气缸组116的任何气缸112。相反，氧气浓度归因于右气缸组116的所有气缸112的组合，这是因为排气在氧气传感器124的位置上游或在氧气传感器124的位置处混合。在右气缸组116的气缸112的点火事件之间的点火顺序和/或时间段也可以影响每个气缸112对氧气信号的贡献。相同的特点也适用于氧气传感器126和左气缸组118之间的关系。

[0070]矩阵C的成分反映相关气缸组的气缸112中的每个的相对贡献，所述成分可以是可标定的，且矩阵C可以表示为：

C＝[c₁…c_N]，

其中，c₁对应于最新点火的相关气缸组的气缸的排气包的贡献，c_N对应于最久以前点火的相关气缸组的气缸的排气包的贡献。

[0071]不平衡确定模块206确定在取样氧气信号时相关气缸组的AFIM值。更具体地，不平衡确定模块206基于AFIM模型的不平衡数据样本的偏差来确定AFIM值。仅作为示例，所述不平衡确定模块206可基于所述不平衡数据样本中的每个与所述不平衡数据样本的均值的差的平方的平均值来确定所述AFIM值。数学上来说，所述不平衡确定模块206可使用以下等式来确定取样时间k时的AFIM值：

$e\left(t_k\right)=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right)-\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right))}^2---\left(7\right)$

其中，e(t_k)是取样时间k时的AFIM值，M＝2kN。AFIM值反映了在取样时间k时在相关气缸组的气缸112上存在的相对空气/燃料不平衡。仅作为示例，在AFIM值增加时，存在更大的AFIM。

[0072]不平衡诊断模块208基于AFIM值来选择性地诊断相关气缸组中的AFIM。更具体地，不平衡诊断模块208基于AFIM值与预定值的比较来选择性地诊断相关气缸组中的AFIM。仅作为示例，当AFIM值大于预定值时，不平衡诊断模块208可以诊断到AFIM。

[0073]预定值可以是可标定的，且可以基于例如各种发动机参数、滤波器增益K、滤波器参数Q和R、和/或任何其它合适的参数来设定。预定值也可以基于在燃烧各种空气/燃料混合物时产生的排气的各种成分(例如，NO_X和/或碳氧化物)的浓度来设定。

[0074]不平衡诊断模块208在诊断到AFIM时产生或设置不平衡指示。仅作为示例，不平衡诊断模块208可以在诊断存储器(未示出)中设置AFIM标志，产生信号，使灯(例如，“检查发动机”灯)点亮，和/或产生AFIM的任何其它合适的指示。

[0075]AFIM模块180也可以包括气缸识别模块210。气缸识别模块210在诊断到AFIM时接收不平衡指示且识别所指示的AFIM可归因于相关气缸组的气缸。气缸识别模块210也可以识别与相关气缸组的气缸112中的每个相对应的不平衡数据样本。与不平衡数据样本和上述点火顺序相对应的示例性气缸编号的示例性图示在图5中示出。

[0076]气缸识别模块210可以任何合适的方式识别相关气缸组的气缸112，例如通过探测，一个或更多查询表和/或试差法。仅作为示例，气缸识别模块210可以通过选定气缸112中的一个并控制提供给该气缸的空气/燃料混合物来探测相关气缸组的气缸112。更具体地，气缸识别模块210可以命令在第一发动机循环期间富空气/燃料混合物提供给选定气缸且在第二发动机循环期间提供贫空气/燃料混合物。

[0077]气缸识别模块210可以基于在相关气缸组的点火事件之间的最短取样周期开始时点火的气缸来选定要探测的气缸。仅作为示例，基于上述点火顺序，气缸识别模块210可以在左气缸组118中诊断到AFIM时选定第三气缸。第三气缸在点火顺序中在紧接第一气缸之前点火，因而在左气缸组118的点火事件之间的最短取样周期开始时点火。由于类似原因，气缸识别模块210可以在右气缸组116中诊断到AFIM时选定第二气缸。

[0078]一旦在两个连续发动机循环期间提供富和贫空气/燃料混合物，气缸识别模块210就会识别与选定气缸相对应的AFIM模型的不平衡数据样本。仅作为示例，与选定气缸相对应的不平衡数据样本可以是在两个发动机循环内具有最大差的不平衡数据样本。基于点火顺序，气缸识别模块210然后可以将所述气缸(即，气缸编号)与AFIM模型的其余不平衡数据样本相关联。

[0079]气缸识别模块210也可以基于一个或更多查询表来识别所指示的AFIM可归因于相关气缸组的气缸。仅作为示例，气缸识别模块210可以基于AFIM的取样时间时的发动机负荷和/或发动机速度来识别经历AFIM的气缸。发动机负荷可以基于MAP信号、发动机真空度、和/或任何其它合适的发动机参数来确定。

[0080]气缸识别模块210也可以进行试差法，以识别哪个气缸经历了或正在经历所指示的AFIM。更具体地，气缸识别模块210可以选定相关气缸组的气缸112中的一个并调节提供给该气缸的空气/燃料混合物。

[0081]一旦调节，气缸识别模块210可以监测在一定时间段上得到的AFIM值，且可以在预期AFIM值发生变化时将该气缸识别为AFIM可归因于的气缸。气缸识别模块210可以对相关气缸组的气缸112中的每个重复该过程以识别受影响的气缸。在各种实施方式中，气缸识别模块210可以采用探测、查询表和/或试差法。

[0082]现在参考图6，示出了显示由AFIM模块180执行的示例性步骤的流程图。控制过程以步骤602开始，其中，控制过程初始化AFIM系统200。仅作为示例，控制过程可以初始化AFIM模型，例如通过将AFIM模型重新设定为0。在步骤604，控制过程确定是否取样氧气信号。如果为真，那么控制过程前进到步骤606。如果为假，控制过程仍在步骤604中。

[0083]控制过程基于由发动机速度传感器132提供的发动机速度信号来确定是否取样氧气信号。仅作为示例，控制过程可以确定在相关气缸组的每个气缸点火时和/或在每个气缸点火事件之间取样氧气信号。

[0084]控制过程在步骤606取样氧气信号且在步骤608确定参考氧气信号。控制过程可以使用上述等式(5)来确定参考氧气信号。在步骤610，控制过程对氧气信号应用滤波器。仅作为示例，控制过程可以对氧气信号应用卡尔曼滤波器。

[0085]在步骤612，控制过程获得不平衡数据样本。仅作为示例，所述不平衡数据样本可以使用上述等式(1)来确定。在步骤614，控制过程基于不平衡数据样本来更新AFIM模型。换句话说，控制过程从AFIM模型去除最早的不平衡数据样本且存储在步骤612中获得的不平衡数据样本。由此，AFIM模型包括预定数量的最新不平衡数据样本。

[0086]在步骤616，控制过程确定AFIM值。控制过程可以使用上述等式(7)来确定AFIM值。在步骤618，控制过程确定在相关气缸组中是否诊断到AFIM。如果为真，控制过程前进到步骤620。如果为假，控制过程返回步骤604。控制过程基于AFIM值与预定值的比较来确定是否诊断到AFIM。仅作为示例，当AFIM值大于预定值时，控制过程可以在相关气缸组中诊断到AFIM。在步骤620，控制过程在相关气缸组中诊断到AFIM。仅作为示例，在诊断到AFIM时，控制过程可以产生AFIM信号，在存储器中设置诊断标志，使灯(例如，“检查发动机”灯)点亮，和/或产生任何其它AFIM指示。

[0087]控制过程在步骤622开始气缸识别且在步骤624识别不平衡的气缸。控制过程可以任何合适的方式识别诊断到的AFIM可归因于的气缸。例如，控制过程可以通过探测，一个或更多查询表和/或试差法来识别不平衡的气缸。在步骤622和624中，控制过程也可以识别与相应不平衡数据样本相关的气缸组的其它气缸112。然后，控制过程结束。

[0088]现在本领域中技术人员能够从前述说明理解到，本发明的广泛教示可以以多种形式实施。因此，尽管本发明包括特定的示例，但是当研究附图、说明书和所附权利要求书时，其他修改对于技术人员来说是显而易见的，所以本发明的真实范围并不如此限制。

Claims (18)

1.一种空气/燃料不平衡(AFIM)诊断系统，包括：

第一模块，所述第一模块基于氧气传感器提供的氧气信号输出多个不平衡数据样本，所述氧气传感器测量从气缸组中的气缸排出的排气中的氧气；

不平衡确定模块，所述不平衡确定模块基于所述多个不平衡数据样本的偏差确定AFIM值，所述AFIM值反映了在取样时间时在相关气缸组的气缸上存在的相对空气/燃料不平衡；和

不平衡诊断模块，所述不平衡诊断模块基于所述AFIM值选择性地诊断所述气缸组中的AFIM。

2.根据权利要求1所述的AFIM系统，其中，当所述AFIM值大于预定值时，所述不平衡诊断模块诊断所述AFIM。

3.根据权利要求1所述的AFIM系统，其中，所述第一模块对所述氧气信号应用滤波器，且

其中，所述不平衡数据样本对应于所述滤波器的输出。

4.根据权利要求3所述的AFIM系统，其中，所述滤波器是卡尔曼滤波器。

5.根据权利要求1所述的AFIM系统，其中，所述不平衡确定模块基于所述不平衡数据样本中的每个与所述不平衡数据样本的均值的差的平方的平均值来确定所述AFIM值。

6.根据权利要求1所述的AFIM系统，其中，所述不平衡确定模块基于以下等式来确定所述AFIM值：

$e\left(t_k\right)=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right)-\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right))}^2$

7.根据权利要求1所述的AFIM系统，其中，所述第一模块基于所述气缸的点火事件来输出所述不平衡数据样本。

8.根据权利要求1所述的AFIM系统，其中，在所述气缸中的每个点火时和在所述气缸中的每个点火时之间，所述第一模块输出所述不平衡数据样本。

9.根据权利要求1所述的AFIM系统，还包括气缸识别模块，在诊断到所述AFIM时，所述气缸识别模块将所述AFIM归因于所述气缸中的一个。

10.一种空气/燃料不平衡(AFIM)诊断方法，包括：

基于氧气传感器提供的氧气信号输出多个不平衡数据样本，所述氧气传感器测量从气缸组中的气缸排出的排气中的氧气；

基于所述多个不平衡数据样本的偏差确定AFIM值，所述AFIM值反映了在取样时间时在相关气缸组的气缸上存在的相对空气/燃料不平衡；和

基于所述AFIM值选择性地诊断所述气缸组中的AFIM。

11.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，其中，所述选择性地诊断所述AFIM包括：当所述AFIM值大于预定值时，诊断所述AFIM。

12.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，还包括：

对所述氧气信号应用滤波器，

其中，所述不平衡数据样本对应于所述滤波器的输出。

13.根据权利要求12所述的AFIM诊断方法，其中，所述滤波器是卡尔曼滤波器。

14.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，其中，所述确定所述AFIM值包括基于所述不平衡数据样本中的每个与所述不平衡数据样本的均值的差的平方的平均值来确定所述AFIM值。

15.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，其中，所述确定所述AFIM值包括基于以下等式来确定所述AFIM值：

$e\left(t_k\right)=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right)-\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{\stackrel{\‾}{x}}_i\left(t_k\right))}^2$

16.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，其中，所述输出包括基于所述气缸的点火事件来输出所述不平衡数据样本。

17.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，其中，所述输出包括：在所述气缸中的每个点火时和在所述气缸中的每个点火时之间，输出所述不平衡数据样本。

18.根据权利要求10所述的AFIM诊断方法，还包括：在诊断到所述AFIM时，将所述AFIM归因于所述气缸中的一个。

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