具体实施方式
图1示出了用于估计内燃机12的停机曲柄角的发动机控制系统10的一个实施例。发动机12示出为具有单气缸;但是应当明白该系统10可以容易地应用于多气缸发动机。系统10包括一种六十减二(60-2)齿曲柄轮14,沿着曲柄轮14的圆周以六(6)度角间隔设置有五十八(58)个齿,第一齿和第五十八齿的中心相距十八(18)度。齿的数目不同和齿间可变间隙设置方式不同的曲柄轮也适用于估计停机曲柄角。曲柄传感器16设置在靠近曲柄轮14处,这样曲柄传感器16能感应曲柄轮齿的旋转运动。通常,曲柄轮14和所述齿由含铁的材料制成,比如钢。这样,当所述齿运动穿过曲柄传感器16产生的磁场时,所述齿以一种能够被检测到的方式影响该磁场,尤其是在曲柄速度大于一个速度阈值时。已知的是,五十八个均匀间隔的曲柄轮齿加上由于第五十九和第六十齿的缺失所形成的十八度间隙的这种布置方式使曲柄传感器16产生一个能表征曲柄角和曲柄速度的曲柄信号18。
在一个实施例中,曲柄传感器16可以是一种可变磁阻(VR)传感器。图2A画出了示范的VR传感器产生的曲柄信号18输出,其大体具有正弦波形。所述曲柄信号18在大约0.03秒和0.23秒处的不连续对应于上述缺失的齿。曲柄信号18不断减小的频率和幅值是VR传感器在发动机停机过程中或者发动机停机后,或者发动机滑行到停机过程中所产生的信号输出的典型特征。当曲柄速度低于曲柄速度阈值时,例如低于每分钟五十(50)转(RPM),VR传感器所产生的信号的幅值可能会非常小,导致曲柄信号18不能被可靠地检测到。或者,曲柄传感器16可以是基于霍尔效应的传感器。
参见图1,发动机控制系统10还可以包括控制器20,比如发动机控制模块(ECM),其被用于根据所述曲柄信号18确定曲柄角和曲柄速度。有利的的是,控制器20中包含用于处理曲柄信号18的零交叉探测器。图3画出了零交叉探测器30的非限制性示例,它能接收曲柄信号18并以方形波的形式输出一个经过处理的曲柄信号22,如图2所示,方形波具有明确的上升沿和下降沿,以及固定的幅值。如图2所示,处理过的曲柄信号22看起来很好地与曲柄信号18对应,并且没有探测到非零交叉。但是,应当明白某些发动机控制系统可能有高水平的电噪声,这要求零交叉探测器30有一定的滞后,这会导致在处理过的曲柄信号22中缺失脉冲。控制器20可以包括其他本领域技术人员已知的信号处理装置,用于从曲柄信号18中过滤噪声。或者,所述零交叉探测器30或者其他信号处理装置可以集成到曲柄传感器16中。或者,系统10可以包括处理曲柄信号18的装置,使得曲柄信号18或者处理过的曲柄信号22包括的多个曲柄脉冲具有容易表征的波形,比如恒定幅值的方波。
控制器20通过曲柄角和曲柄速度来控制一个设备24的运行。例如,设备24可以是火花塞或者燃料喷射器。图1中出现的火花塞表明发动机12是一种火花点火式发动机。但是,应当明白这里所描述的确定停机曲柄角的方法也可以应用于压缩点火式发动机。曲柄速度18也可以被用于确定发动机12正在惯性滑行。本文中,滑行表示发动机速度在不断下降,同时预计发动机会停止。这在本文中也被称为滑行停止事件。根据车辆驾驶员将点火钥匙26转到OFF位置所产生的发动机开/关信号28,或者根据控制器20内所产生的作为混合动力车辆控制流程一部分的信号,或者可以根据在手动挡车辆上由于不正确的离合/加速器操作引起的曲柄速度下降,比如类似于发动机12失速,能确定发动机在滑行。
图4示出了在滑行停止事件期间通过实验室级设备从发动机12收集来的处理过的数据,所述实验室级设备能识别曲柄轮14的旋转方向;不同于通常的曲柄传感器,比如不能识别旋转方向的曲柄传感器16。图4A是在滑行停止事件期间发动机RPM-时间的图。图4B是关于时间的曲柄轮14的角度和相对于燃烧循环的图,其中对于每个燃烧循环曲柄轮14旋转720度角。所以,在每个燃烧循环的最后,被指示出来的曲柄轮角度被从720度重置为0度。在示例数据的大约0.5秒处,点火钥匙26被转到OFF位置,此时发动机12开始滑行。
来自实验室设备的指示曲柄角、曲柄速度和曲柄方向的数据可以被分析,以确定一个滑行停止模型。在本文中,滑行停止模型是一种基于实验室级数据的数学描述,用于预测发动机滑行到停止的行为。该模型可以基于公式、查询表等等。然后该滑行停止模型在以后的处于非受控条件下的滑行停止事件中被使用,在所使用的曲柄传感器16在曲柄速度低于一个阈值时不能可靠地指示曲柄角和曲柄速度,也不能指示曲柄旋转方向的情况下,用于预测或估计停机曲柄角。通过一同使用所述曲柄信号18和所述模型,系统可以不依靠昂贵的实验室设备就能可靠地估计出停机曲柄角。应当明白通过预先确定这样一种基准或者实验室环境下的参考滑行停止模型等等,减少了控制器20的计算负担。当发动机12在滑行时,作为实验室以外的普通发动机所用的零件,该控制器20可以校正或者调节滑行停止模型以更好的对应于发动机12在发动机12停机过程中表现出来的行为。在一个实施例中,滑行停止模型可以基于适当的实验室数据得到曲柄轮旋转加速度AR等于摩擦转矩TF,泵送转矩TP,和发动机旋转惯性IR的数学公式。所述公式的一个非限制性示例如公式1所示。
AR=(TF+TP)/IR 公式1
在本文中,旋转惯性IR对应于曲轴、飞轮、谐波平衡器、活塞、连杆以及其他已知的能影响发动机12的旋转惯性的零件的物理尺寸和重量。通常,旋转惯性由发动机的设计决定,所以在发动机的整个工作寿命期间不可能出现明显的变化,除非某些具有大旋转惯性的发动机零件从发动机12的旋转质量中被移除或者被脱离。通常,更大更高排量的引擎相比小型引擎具有更大的旋转惯性。旋转惯性IR的滑行停止模型值被测量出来,配合公式1中的其他变量得出模拟图4中所示表现的滑行停止模型。
在本文中,公式1中的摩擦转矩TF对应于在滑行停止事件期间通常以固定速率使发动机12慢下来的摩擦和或负载。这种负载或摩擦通常是由活塞对气缸壁的摩擦、曲轴/凸轮轴的轴承摩擦、凸轮轴对升程器的摩擦、油泵和/或水泵的密封摩擦、或者液体流通负载造成的,但并不局限于上述。在图4A中,0.6秒到0.9秒之间图形的斜度的测量对于表征或者指示作用在发动机12上的摩擦转矩TF是有用的。该测量包括根据在滑行停止事件期间由多个曲柄脉冲指示的平均或均方根(RMS)斜度计算斜度。据观察,摩擦转矩TF可能会由于,例如,发动机损坏和故障、发动机润滑油的不同以及发动机运行温度而发生实质性的改变。所以,预计摩擦转矩TF在一个滑行停止事件到下一个滑行停止事件中会改变。也观察到有些发动机的摩擦转矩TF在单个滑行停止事件中基本不变,所以滑行停止模型的摩擦转矩TF可以作为预定的常数,然后通过确定摩擦转矩滑行特征来调整,从而,例如,作为发动机特征之一的每个滑行停止事件期间曲柄速度的平均斜度为基础确定摩擦转矩滑行特征。应当明白某些发动机具有与发动机相连的设备,它们可能会对摩擦转矩TF产生贡献,也可能在发动机减速时改变这种贡献。例如,如果曲柄速度低于某个阈值,则断开空调压缩机的连接,由此改变了发动机12在滑行停止事件期间的总体摩擦转矩TF。对于这种情况,摩擦转矩TF的模型可能需要考虑到这种行为。
如同在下面的描述将显见的是,这里所述的滑行停止模型通常是指描述发动机12在实验室环境下的滑行停止行为,此时曲柄旋转方向已知。相对地,滑行停止特征通常是指描述发动机12在实验室环境之外的滑行行为。滑行停止模型中的摩擦转矩TF部分可以根据一组或者多组类似于图4A中所示的数据的减速比率来确定。然后在下一个滑行停止事件期间,也就是实验室外,滑行停止模型的该摩擦转矩TF部分通过给滑行停止模型的该摩擦转矩TF部分确定一个修正值或者补偿值得到调整,所述修正基于曲柄传感器16在当前的滑行停止事件中所收集到的数据。通过在下一个滑行停止事件期间调整或者调节所述的滑行停止模型,可以更精确地估计停机曲柄角。一旦滑行停止模型被调整为与在滑行事件的发动机特征部分期间的发动机行为相匹配,以及曲柄速度变得极低而不能产生可靠的曲柄信号,调整过的滑行停止模型能用于估计或者得出停机曲柄角。应当明白,所述摩擦转矩TF的滑行停模型值被算出,用于配合公式1中的其他变量从而得出一个模拟图4中行为的滑行停止模型。
在本文中,泵送转矩TP对应于在滑行期间施加给曲柄的转矩或负载,其通常是由于一个或者多个活塞压缩和不压缩引导活塞的气缸的容积造成的。图4A示出了在发动机滑行停止特征期间0.6秒到0.9秒的RPM数据的变化或者波动。所述变量的平均或者均方根(RMS)幅值测量值可以作为泵送转矩TP的指标。或者,泵送转矩TP特征可以通过数学等式或者画出独特波形特征的查询表表格来描述。和上述的摩擦转矩TF相似,基准或者参考滑行停止模型的泵送转矩TP可以通过分析来自实验室传感器的信号来确定。然后在下一个滑行停止事件中,作为普通发动机12运行的一部分,滑行停止模型的泵送转矩TP部分可以根据来自曲柄传感器16的数据进行调节,从而在曲柄速度太低以致于曲柄传感器16不能产生可靠的曲柄信号以后,能更好地估计或者得出停机曲柄角。
已经观察到某些发动机具有在发动机温度范围内以及给定了节流阀或燃烧室阀位置的其他运行条件下基本上恒定的泵送转矩特征,所以不需要针对每个滑行事件调整泵送损失模型。但是,应当明白泵送损失可能在一个或者多个气缸中由于气缸阀持续打开或者气缸与活塞的接合面损坏等因素导致气缸压缩不足的事件中发生实质性的变化。一个非限制性的、示范性的汽车发动机的泵送转矩TP模型可以是K1余弦(K2*A),其中K1对应于偏离在图4A的0.6到0.95秒之间的第一级发动机特征数据的幅值,K2对应于发动机的构造。例如,如果发动机是由活塞在某个时刻执行压缩冲程的四缸发动机,同时720度燃烧循环以180度被均分,此时合适的K2就是2,如果是六缸发动机K2值可能是3。
一旦通过使用实验室设备将泵送转矩TP和摩擦转矩TF模型化能确定一个滑行停止模型,则该滑行停止模型可以存储在控制器20内。在接下来的滑行停止事件中,通过分析曲柄信号18可以调节或者调整该滑行停止模型以补偿在该滑行事件期间的发动机行为变动,从而确定一个能调整滑行停止模型以更好地匹配发动机12行为的独特的滑行停止特征。当曲柄速度高到足以使曲柄传感器16产生一个可靠的曲柄信号18时执行对该滑行停止模型的调节或调整。所述滑行停止特征可包括一个或者多个系数,这些系数用于调整该滑行停止模型,从而更好地反映发动机12在本次滑行停止事件期间的行为。例如,如果发动机12以一个快于图4A中所示的平均减速度滑行,并且被用于确定该滑行停止模型,那么可以通过将该摩擦转矩TF乘以一个大于1的系数来调整或调节该滑行停止模型的摩擦转矩TF。应当明白该摩擦转矩TF可以被简单地增加以在减速度增加的情况下调整该滑行停止模型。但是,为了便于解释,摩擦转矩TF和滑行停止模型的其他项目被描述为固定的预定值,滑行停止特征被描述为一个或者多个用于调整或调节该滑行停止模型以匹配当前的滑行停止事件的系数。所以,通过使用滑行停止特征来调整之前确定好的滑行停止模型能估计出停机曲柄角。通过对应于当前的发动机运行工况调节或调整所述滑行停止模型,调整后的滑行停止模型能更精确地估计内燃机12的停机曲柄角。
有利地是,在曲柄速度大于一个速度阈值的时候确定滑行停止特征,这样曲柄信号18的幅值足够被可靠地分析。在一个实施例中,曲柄速度基于一个或者多个曲柄脉冲之间的时间间隔。当使用多于一个的时间间隔来确定曲柄速度时,该时间间隔在若干个连续脉冲之间被测量,或者该时间间隔是正常启动脉冲与一个或者多个后续脉冲之间的时间间隔。
在另一个实施例中,停机曲柄角还可以基于对反冲角的估计。在本文中,反冲角是曲柄轮14以逆着发动机12运行时正常或者前进的旋转方向运动的曲柄角度的量。如上所述,用于产生图4A-4C的实验室设备通常能指示曲柄轮14的旋转方向,但是发动机控制系统中通常所用的曲柄传感器不能检测或者指示曲柄轮14的旋转方向。通常,反冲是由气缸中处于压缩状态下的空气或者其他物质在曲柄轮14停止前进旋转的瞬间所引起的。这些被压缩的物质可能导致发动机和曲柄轮14向后运动一个量,通过使用实验室设备确定一个反冲模型估计出这个量,然后根据通过分析曲柄信号18所得出的滑行停止特征来调节该反冲模型。在一个实施例中,该反冲模型优选具有和所述滑行停止模型相同的形式,比如摩擦转矩TF的常数以及泵送转矩TP的三角函数。在该实施例中,通常假设当发生反冲时发动机12的运行工况不变,所以用于估计曲柄角的该模型在曲柄速度第一次达到零时能够反映出或者估计出产生反冲角累积的沿与曲柄旋转相反方向的曲柄运动。或者,因为节流阀或燃烧室阀在滑行期间由于某些与提高停机曲柄角估算的可靠性无关的原因被保持打开或关闭,所以该反冲模型可以具有不同的形式和/或不同的值。
图4A画出了发动机的RPM在大约0.98秒处为零。图4B画出了角度数据的斜度在大约0.98秒处从正变到负,由此表示发动机已经沿反方向运动,反冲已经发生。图4C画出了图4A和4B在大约0.95秒后的数据组合,能更好地显示反冲现象。在图4C中,随着时间的推移,发动机减速到接近零RPM,曲柄角大约为349度。然后发动机沿反方向旋转,这样RPM瞬间增加,同时角度开始从约349度减小到停机曲柄角约305度。图4C中的曲线用于检验发动机正向旋转时所使用的该模型能够被用于反映出发动机沿反向旋转的情况。或者,图4C被用于建立一种通用反冲模型,或者一种特别适合发动机产生349度的反向曲柄角时使用的独特的反冲模型。应当明白不同的发动机反向曲柄角,也就是曲柄轮朝前进方向旋转停止并开始反向旋转的曲柄角,可能导致不同的反冲量,从而产生不同的停机曲柄角。所以可能需要多个发动机反向曲柄角的实验室数据来确定一个可靠的反冲模型。应当明白,在发动机沿反向旋转后可能发生第二次反转,发动机可能再次反向,本质上就是对应的反冲角反转向前并且减去累积的反冲角。
图5示出了一种估计内燃机停机曲柄角的方法或者程序500。在步骤510,确定一个滑行停止模型。该滑行停止模型优选在相对受控的条件下来确定,优选使用实验室级设备。一个非限制性的滑行停止模型的示例如前面所述。记录下不同发动机运行工况的滑行数据是必要的,比如发动机12运行在高于、低于或者等于通常的工作温度下。然后滑行停止模型被储存在控制器20内,以备发动机12在非受控条件下停机时使用。在步骤520,控制器20确定发动机是否在滑行,以及预计其会停止。例如,如果点火钥匙26处于ON位置,曲柄传感器16指示的曲柄速度等于或者大于发动机怠速速度,例如650RPM,那么发动机就不像是在滑行,这样就重复步骤520。但是,例如,如果点火钥匙26处于OFF位置,发动机速度小于发动机怠速速度,那么发动机可能在滑行,程序前进到步骤530。
在步骤530,当曲柄速度大于速度阈值时,曲柄信号18被控制器20接收并分析,由此确定一个滑行特征。接收该曲柄信号18可以包括处理图2A所示的曲柄信号18从而产生一个图2B所示的处理过的曲柄信号22,其包括多个指示曲柄角和曲柄速度的曲柄脉冲。在一个实施例中,每个曲柄脉冲都被接收,由于缺失的曲柄齿能被检测到,所以曲柄角可以根据脉冲的数量确定,由于前一个曲柄脉冲的缘故,所以曲柄速度可以根据时间间隔确定,旋转减速度可以根据曲柄速度相对于前一个曲柄速度的变化来确定。所接收到的每个曲柄脉冲的这些值储存在缓存、内存或者类似的器件中用于随后的分析。曲柄速度或者可以根据曲柄脉冲之间的多于一个的时间间隔来确定。在一个实施例中,当每个曲柄脉冲被接收时滑行停止模型可以被调节,所以当曲柄速度太低而使得曲柄信号不可靠时,该滑行停止模型被调节以对应发动机工况,并且准备估计或者反映或者推断停机曲柄角。在另一个实施例中,一旦曲柄速度低于曲柄速度阈值,存储在缓存中的数据可以被用于根据自滑行停止事件开始后所收集到的所有或者部分数据来确定滑行停止特征。
所述滑行停止特征可以基于曲柄脉冲之间的多个时间间隔。确定该滑行停止特征包括根据滑行停止期间倾斜的曲柄速度信号的平均斜度来确定摩擦转矩特征。确定该滑行特征还包括根据滑行期间下降的曲柄速度信号波纹状波形的数量来确定泵送转矩特征。如果需要调整控制器20中的滑行停止模型以使其匹配当前的发动机工况,那么确定该滑行停止特征包括确定基于曲柄信号18的一个或多个系数用于调整所述滑行停止模型。
继续参考图5,在步骤540,滑行停止模型基于所述滑行停特征被调整,使得该滑行停止模型能更好地对应于当前的发动机工况,从而在发动机第一次停机时能做出更精确的曲柄角估计。应当明白调整所述滑行停止模型通常是指确定滑行停止模型内的变量值,或者是指确定用于调整滑行停止模型中预定变量的系数。或者,停机曲柄角的估计可以表现为调节或者调整滑行停止模型直到曲柄速度低于曲柄速度阈值,然后该模型被“冻结”,所以不对该滑行停止模型再做调节。所述调整过程包括根据储存在缓存器中的曲柄角测量值和根据滑行停止模型得到的曲柄角估计值之间的差来计算误差项。然后,该滑行停模型被用于反映或者估计发动机的运动直到发动机速度为零,也就是在发动机第一次停止时估计曲柄角。
在步骤550,当发动机第一次停止时根据曲柄角估计反冲角。应当明白发动机12可以在不会导致任何反冲的曲柄角处第一次停止,或者在发动机滑行期间存在其他的影响以避免发动机反冲,比如一个或者多个燃烧室阀被打开以阻止气缸容积的压缩,由此减少或者阻止了反冲。在一个实施例中,所述滑行停止模型被构造为使用发动机反转之前所用的同一滑行停止模型来兼容或者适用发动机方向的反转,所以估计反冲角的单独步骤550不是必要的。或者,确定反冲角包括在发动机反转发生时估计曲柄角,然后使用查询表或者特定的方程式来估计反冲角。在步骤560,使用调整过的可以包括或者可以不包括反冲角估计的滑行停止模型来估计停机曲柄角。通过确定自从接收到上次曲柄脉冲已经经过的时长,或者确定该模型指示所反映的曲柄速度低于停机曲柄速度阈值来触发所述估计。
综上,提供了发动机控制系统10,用于发动机控制系统10的控制器20以及用于估计内燃机停机曲柄角的方法500。用于一个发动机或者一组类似发动机的滑行停止模型存储在控制器中。当发动机滑行到停止时,分析曲柄信号从而确定发动机是否以类似于模型的方式在滑行到停止,或者模型是否需要被调节以更好地匹配当前的滑行停止行为。估计停机曲柄角还包括使用正转滑行停止模型来估计反冲角,或者用于估计滑行中的发动机将有多大反转程度的特定模型,这样停机曲柄角能被可靠地估计。通过调整滑行停止模型以匹配在滑行停止期间所观察到的发动机行为,能够提高对发动机停机曲柄角估计或推断的精度。相比在实际起动发动机之前必须旋转发动机以确定发动机曲柄角的发动机控制系统而言,利用更精确的对停机曲柄角的估计能更容易地再起动发动机。
虽然本发明通过优选实施例进行了描述,但是并不对本发明构成限制,而是应该理解为后附权利要求所述的保-护范围。