CN102498378B - 重建缸内压力和校正信号衰减的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
所公开的方法包括用于如下处理的步骤:根据从安装在发动机部件上使得能够生成具有高信噪比的信号的振动传感器收集的振动信号重建缸内压力数据;以及,校正振动信号的由振动信号电荷衰减和传感器灵敏度引入的误差。根据均与同一发动机循环有关的估计的拖动压力与测量的振动信号本身确定校正因子。因此,该方法校正电荷衰减和响应于不同发动机条件而改变传感器灵敏度,以允许以更高的准确度重建缸内压力数据。还公开了一种用于实现所公开方法的装置,包括:振动传感器、用于接收该振动信号的数据获取单元、用于处理所获取的信号的计算机处理单元和基于重建的缸内压力控制发动机工作的控制器。
Description
技术领域
本发明涉及用于内燃机的方法和装置,其涉及根据振动信号重建缸内压力,以及校正信号衰减以改善该重建数据的准确度。获取振动信号的振动传感器由于发动机的缸内压力变化而发生偏离,所公开的方法对生成的数据进行校正,并针对内燃机的发动机循环的至少一部分重建缸内压力曲线。由此获得的缸内压力可用于控制发动机工作,以改善燃烧效率和发动机性能。
背景技术
在操作内燃机时,与诸如可根据放热率和缸内压力得出的燃烧开始(“SOC”)时间和燃烧率的正常燃烧特性有关的燃烧数据是可用于改善燃烧质量、提高发动机效率和减少诸如烟尘(也称作颗粒物)、未燃烧的燃料、NOx和温室气体的不希望的燃烧产物的燃烧特性。希望得到与这些燃烧特性的至少之一有关的更准确的燃烧数据,以改善发动机的工作。已知的用于测量燃烧数据的仪器包括:压力换能器(pressure transducer),其利用设置在燃烧室内的传感器测量缸内压力;排气传感器,其可以被设置在排气口或者排气歧管中;以及位于燃烧室或者排气口内的温度传感器。这种仪器可用于收集数据,这些数据可与燃烧特性或者燃烧数据直接相关。然而在量产的发动机中使用这种仪器是不实际的,这是因为,除了易受干扰和/或易受它们被安装于的位置的恶劣环境的影响外,这些传感器还较昂贵并且缺乏可靠和持久的日常使用所需的耐用性。
例如加速度计的振动传感器被商业出售用作爆震传感器(knocksensor),用于检测发动机爆震。发动机爆震被认为是一种反常的燃烧特性,这是因为在发动机正常工作的情况下它不会发生。发动机爆震与猛烈燃烧事件有关,该猛烈燃烧事件可能由燃烧室内的充气的过早的或不受控制的爆炸引起,例如,如果奥托循环发动机(Otto-Cycle engine)添加有具有很低辛烷值的燃料,或者如果打火时间过早,或者如果燃烧室内的沉积物造成引起早点火的热点,则可引起燃烧室内的充气的过早的或不受控制的爆炸。在柴油循环发动机(Diesel-Cycle engine)中,发动机爆震例如可能由燃油喷射时间过早引起。发动机爆震能够对发动机引起严重的破坏。用作“爆震传感器”的振动传感器通常位于发动机缸体上或者有时候位于发动机缸盖上。作为一种反常的燃烧特性,发动机爆震不是在每个发动机循环中都测量的燃烧特性。大部分爆震传感器向电子发动机控制器发送基底或“无爆震”基准信号,而在检测到发动机爆震时发送易于检测的较高信号。由于该基准信号与检测到发动机爆震时的信号之间存在相对较大的差别,因此爆震传感器的准确度相对来说不那么重要。在这个方面,由于爆震传感器被配置为只检测发动机爆震,因此仅需要它们进行粗测量。
最近发现通过利用例如提高信噪比以及滤除信号噪声的技术,可以利用振动传感器提取能够用于确定正常燃烧特性的信号。振动传感器不暴露在燃烧室内的恶劣条件中,但是由于其被安装在发动机的部件上,并且在内燃机以及与发动机关联的机器,例如运动的车辆中存在许多运动部件,因此,由振动传感器检测的振动包括除燃烧之外的原因引起的振动。在不对来自振动传感器的原始信号进行处理以滤除信号噪声的情况下,该原始信号不能用作除发动机爆震之外的燃烧特性的足够准确的指示。为了通过调整诸如燃料喷射时间、燃料喷射率和燃料喷射质量的参数来改善发动机性能和效率,需要对燃烧特性的准确确定。
可对振动信号进行整理和数字化,例如,如共有的美国专利No.7,133,761和7,200,487中所述,其名称分别为“Method and Apparatusfor Controlling an Internal Combustion Engine Using Accelerometers”和“System and Method for Processing an Accelerometer Signal to Assist inCombustion Quality Control in an Internal Combustion Engine”。这些专利教导可利用来自加速度计传感器的信号直接检测柴油发动机的不同工作参数(例如,燃烧开始(SOC)时间)。
虽然知道SOC时间以助于控制内燃机内的燃烧可能是重要的,但是,如果在发动机循环的宽范围内准确地知道更多的燃烧特性,诸如在每个气缸燃烧期间的放热率或缸内压力曲线,则能够更好地控制和改善燃烧质量、燃烧效率和发动机性能。
与用于针对发动机的一个或更多个发动机循环重建放热率曲线或缸内压力曲线的方法有关的一些困难包括:发动机与发动机之间的变化性、气缸与气缸之间的变化性和传感器与传感器之间的易化性。另一个与这种方法相关的困难是,对不同的发动机速度或载荷条件之间传感器灵敏度的变化的补偿,以及对传感器灵敏度随时间的变化的补偿。一个传感器与另一个传感器的传感器性能和特性(例如阻抗、灵敏度)可能不同。同样,如果没有考虑传感器的电荷衰减则可能引入误差。所有已知的参考文献中都没有描述包括针对传感器的灵敏度和电荷衰减校正振动信号的重建缸内压力的方法。通常对于传感器来说,已知的解决电荷衰减的方法包括校准传感器,从而考虑到包括电荷衰减在内的传感器特性的已有知识。另一种解决传感器中的电荷衰减问题的方法是利用电荷放大器来避免在电压模式下操作传感器。这些方法都不能补偿传感器的电荷衰减或者跨不同发动机条件的动态范围的灵敏度变化来改善传感器信号的处理,以获得更高准确度的重建燃烧特性,如在每个气缸的燃烧期间的放热率数据或缸内压力数据。
因此,如果处理振动传感器信号的方法能够生成与燃烧特性有关的更准确的数据,则可提高利用振动传感器控制燃烧的方法的效用,其中该燃烧特性诸如,跨每个气缸的发动机循环的燃烧部分的较宽范围的放热率和缸内压力。特别地,如果其能够消除由于电荷衰减和振动传感器的灵敏度而引入的误差,则可改进该方法。
发明内容
公开了一种根据从安装在燃烧室外的发动机部件上的振动传感器收集的振动信号重建内燃机的发动机循环的缸内压力数据的方法。该方法包括步骤:(a)收集发动机循环期间来自振动传感器的振动信号;(b)对振动信号进行滤波以生成频率在与燃烧室内的燃烧效果有关的频率范围内的滤波数据;(c)处理该发动机循环的滤波数据以生成经处理的数据,通过应用至少一个校正因子对由电荷衰减和传感器灵敏度引入的误差进行校正,根据与该发动机循环有关的估计拖动压力(motoring pressure)确定该至少一个校正因子,该发动机循环与收集振动信号的发动机循环是同一发动机循环;以及,(d)根据经处理的数据针对发动机循环的至少一部分重建缸内压力数据。
在处理步骤中,有多种不同的方式来计算增益误差校正因子和电荷衰减误差校正因子,但是在所有的实施例中,这些校正因子是根据从振动信号本身和诸如估计拖动压力的发动机工作参数确定的数据来计算的,这些数据都是在与该振动信号有关的同一发动机循环内确定的。
在一个实施例中,当以电压模式收集振动信号时,该处理步骤还包括,基于根据发动机循环期间燃烧开始时刻之前的预定时刻的估计拖动压力而确定的拖动压力值与同样预定时刻的振动信号值之比,对滤波数据应用增益误差校正因子。作为示例,用于计算该比值而获得拖动压力值和振动信号值的预定时刻可以位于上止点(top dead center)前35和20度曲柄角(crank angle)之间。该预定时刻可依赖于发动机的工作条件,因此,该预定时刻对于工作特性图上的不同点可以不同。在包括安全因子以确保在燃烧开始时刻之前的情况下,该时刻优选为在压缩冲程中尽可能地晚。
除了校正增益误差之外,该方法还校正电荷衰减误差,并且当以电压模式收集振动信号时,用于计算电荷衰减误差校正因子的方法包括步骤:(a)关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对滤波数据进行微分;(b)关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对估计拖动压力进行微分;和(c)通过确定峰值微分拖动压力的时刻和峰值微分振动信号的时刻在时间标度(time scale)上的差,并且根据该差,通过计算定义电荷衰减率的特征时间尺度来确定电荷衰减误差,将电荷衰减误差校正因子应用到滤波数据,来校正电荷衰减。在对拖动压力和振动信号进行微分之后,另一种计算该增益误差校正因子的方法是将其计算为微分拖动压力和微分振动信号之比。即,可基于峰值微分拖动压力和峰值微分振动信号峰值之比计算该增益误差校正因子,并且由于该峰值微分拖动压力出现在拖动压力曲线的最急剧升降的部分,它通常出现在压缩冲程期间或者位于上止点前大约30度曲柄角处,其通常在燃烧开始时刻之前。
在另一个实施例中,以电流模式收集振动信号。在这些实施例中,电荷衰减误差校正因子可通过如下方式确定:(a)关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对估计拖动压力进行微分;和(b)通过确定峰值微分拖动压力的时刻和峰值微分振动信号的时刻之间在时间标度上的差,并且根据该差,通过计算定义电荷衰减率的特征时间尺度来确定该电荷衰减误差,将电荷衰减误差校正因子应用到滤波数据,来校正电荷衰减。然后,可通过计算微分拖动压力的峰值和微分振动信号的峰值之间的比确定增益误差校正因子,或者通过如下方式计算增益误差校正因子:(a)关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对振动信号进行积分;和(b)基于根据发动机循环期间燃烧开始时刻之前的预定时刻的估计拖动压力确定的拖动压力的值与同样该预定时刻的积分振动信号的值之比,通过对滤波数据应用增益误差校正因子来校正滤波数据。
在优选的实施例中,估计拖动压力是用于计算校正因子的发动机工作参数。由于所公开的方法的优点在于其不需要缸内压力传感器的任何测量,因此,根据测量的发动机工作参数来估计拖动压力。例如,可根据进气歧管压力测量计算估计拖动压力。如果仅在某个预定时刻需要估计拖动压力,则可根据进气歧管测量估计这些时刻的拖动压力。如果需要估计拖动压力曲线,则可通过假设多变曲线(polytropic curve),根据采样的发动机进气歧管压力来估计。通过另外一种方法,可根据进气歧管压力访问预定拖动压力曲线的查询表而检索估计拖动压力数据。
对于给定的发动机,已知特定信号频率范围归因于信号噪声。通常可将预定频率以上的频率滤除,因此在优选实施例中,滤波步骤包括对振动信号应用低通滤波器。
其它技术也可应用于处理步骤中以进一步改善重建的缸内压力的准确度。例如,在优选实施例中,处理步骤还包括:在对由电荷衰减和传感器灵敏度引入的误差进行校正之后,根据滤波数据计算放热率数据,其中,放热率数据成为经处理数据的一部分。计算放热率之后,热释放数据中的某些异常可变得更加明显,特别是在动力冲程(power stroke)的后部,例如,上止点后30和40度之间。这是因为,在燃烧完成之后,信噪比可下降和/或存在异常,其会影响重建的缸内压力的准确度。可以应用边界校正以对以预定值位于放热率数据的范围外的值,或者可对热释放数据进行平滑以生成校正的放热率值。根据校正的热释放数据可计算校正的处理数据,但是由于放热率和缸内压力之间存在已知关系,因此通常根据校正的热释放数据直接计算缸内压力。这里公开的应用边界校正的优点是,其允许要重建的准确缸内压力数据超出在只利用振动信号的情况下的可能范围。在某些实施例中,在发动机循环的上止点前60度曲柄角和上止点后60度曲柄角之间的部分重建缸内压力曲线,而在另外一些实施例中,在发动机循环的上止点前30度曲柄角和上止点后60度曲柄角之间的部分重建缸内压力曲线。
在另一个优选实施例中,处理步骤还包括:(a)将经滤波的振动信号数据分为低频成分和中频成分;(b)基于拖动压力和振动信号之比,通过将增益误差校正因子应用到低频成分而校正低频成分,以生成校正的低频成分,通过确定拖动压力值和相应的振动信号值之间在时间标度上的差,估计发动机循环中的振动信号中由电荷衰减引起的电荷衰减误差,以及基于该电荷衰减误差,计算定义电荷衰减率的特征时间尺度,并基于该特征时间尺度,通过将电荷衰减误差校正因子应用于低频成分而校正电荷衰减;(c)通过将增益误差校正因子应用到中频成分而校正中频成分,以生成校正的中频成分;和(d)将校正的低频成分和校正的中频成分组合。在将滤波数据分为低频成分和中频成分时,优选利用快速傅立叶变换。
在另一实施例中,处理步骤采用传递函数来确定至少一个校正因子,其中,基于发动机进气歧管压力和发动机速度从经校准的传递函数映射表中选择传递函数。除了已经将在其它实施例中执行的某些计算并入保存在映射表中的传递函数中之外,该实施例按照与其它方法相同的方式进行。
在优选实施例中,振动传感器被安装在与发动机曲轴(crankshaft)相关的轴承盖上。当振动传感器被安装在轴承盖上时,由于发动机几何形状和部件性能是已知的,因此,该方法还可包括,在处理步骤之前将预定的校正因子应用到振动信号,以补偿施加在发动机气缸活塞上的力与施加在轴承盖上的力之间的幅度差别。在优选实施例中,振动传感器位于生成的振动信号的信噪比至少为4∶1,并且更优选地至少为6∶1的位置。
控制内燃机燃烧室内燃料燃烧方法的优选实施例的示例包括步骤:(a)从安装在燃烧室外的发动机部件上的振动传感器获得发动机循环的振动信号,并将振动信号发送给数据获取单元,其中振动信号包含与缸内压力有关的成分;(b)收集与获取振动信号的发动机循环相同的发动机循环的发动机数据,并将发动机数据发送到数据获取单元,发动机数据包括发动机速度、上止点时刻和进气歧管压力;(c)在计算机处理单元中处理振动信号以产生通过应用至少一个校正因子校正了由信号衰减和传感器灵敏度引入的估计误差的经处理数据,并根据经处理数据重建发动机循环的至少一部分的缸内压力曲线,其中至少一个校正因子是根据发动机数据和振动数据确定的;和(d)将重建的缸内压力数据发送给控制器,以基于重建的缸内压力数据控制燃烧室内的燃烧。
用于实现该方法,还公开了一种用于内燃机的控制系统,包括:(a)振动传感器,其被安装在燃烧室外的发动机部件上,其中振动传感器被配置为当在发动机循环期间燃烧室内发生燃烧时生成振动信号;(b)数据获取单元,其被配置为接收从振动传感器发送的振动信号,并将其与和发动机循环有关的发动机数据进行相关,发动机循环是与振动信号有关的同一发动机循环,发动机数据包括发动机进气歧管压力以及包含发动机速度和上止点时刻中的至少之一的发动机工作特征参数;(c)计算机处理单元,其被配置为接收和处理来自数据获取单元的数据,以估计由振动信号衰减引入的误差,并将根据发动机数据和振动信号确定的校正因子应用于振动信号,以基于针对发动机循环确定的误差生成经校正的振动信号,并由此根据经校正的振动信号重建发动机循环的至少一部分的缸内压力数据;以及(d)控制器,其被配置为基于重建的缸内压力数据和发动机工作特征参数控制发动机的工作。
在一个实施例中,为了以电流模式操作控制系统,控制系统还包括与振动传感器并联电连接的电阻器。对于所公开的系统,以电流模式工作的优点是,不需要利用在电荷模式下工作所需要的电荷放大器,并且电荷放大器增加了系统成本。在本公开中,“电荷”模式与“电压”模式可替换使用。对于测试系统,已发现10k到50k欧姆的负载电阻器在所有的测试操作条件下良好地工作。
在优选系统中,安装有振动传感器的发动机部件位于来自燃烧室的直接力传递路径上。获得合适的高信噪比的优选的安装位置是发动机曲轴的轴承盖。
附图说明
图1是具有控制系统的内燃机示意图,该控制系统可用于根据振动信号重建缸内压力以确定可用于控制发动机工作的燃烧数据;
图2是图解根据振动信号重建内燃机压力方法的优选实施例的流程图;
图3是图解重建内燃机压力方法的另一实施例的流程图;
图4示出柴油发动机的数据曲线图,其对根据振动信号重建的缸内压力与利用缸内压力传感器获得的缸内压力的直接测量值进行比较;
图5示出柴油发动机的数据曲线图,其对基于根据测量的振动信号重建的缸内压力而计算的放热率与基于利用缸内压力传感器获得的缸内压力的直接测量值而计算的放热率进行比较;
图6示出天然气发动机的数据曲线图,其对根据振动信号重建的天然气发动机的缸内压力与利用缸内压力传感器获得的缸内压力的直接测量值进行比较。
具体实施方式
图1示意性地图解具有控制系统的内燃机,该控制系统能够根据由振动传感器128收集的振动信号重建内燃机100的缸内压力。该控制系统然后利用重建的压力数据控制燃烧特性。发动机100包括燃烧室110,在本典型实施例中,燃烧室110由气缸108、气缸盖104和活塞112限定。虽然本领域的技术人员能够理解发动机通常具有两个或更多个气缸,并且当有多个气缸时它们可以组合排列,但是为了简单起见,仅示出发动机的一个气缸的燃烧室。活塞112可在气缸108内往复运动,并且活塞112的往复运动经由连杆116转化为曲轴120的转动,连杆116分别操作附连在活塞112和曲轴120的相对端。进气阀和排气阀(未示出)用于从进气歧管向燃烧室110输送包含氧气的充气(charge),并将燃烧产物从燃烧室110移除到排气歧管。发动机100还包括燃料和空气输送系统,以及其它与内燃机相关的标准系统,为了简单起见,没有在图中示出这些系统。
发动机100包括振动传感器128,被示出为例如安装在主轴承盖124上。曲轴120受到来自发动机气缸和活塞的侧向载荷,为了减小由于这些载荷而引起的偏离,曲轴120由包括轴承盖124的轴承组件支持。轴承盖124通过响应于缸内压力的变化而偏离来起到阻尼振荡器的作用。由于与缸内压力有关的力被通过活塞112和活塞杆116传递到曲轴120和轴承盖124,在振动传感器128被安装在轴承盖124上的情况下,在燃烧室到振动传感器128之间存在直接的力传递路径。当轴承盖128位于发动机的两个气缸之间时,传感器128可记录来自这两个邻近气缸的信号,并且因此对于具有6个气缸的发动机来说,仅需要3个传感器128来收集由6个发动机气缸的每个中的燃烧过程引起的信号。这种布置是可能的,因为当一个气缸处于在轴承盖的相反侧的燃烧相位时,邻近气缸的相位总是抵消的(offset),并且缸内压力和来自振动传感器的信号在发动机循环的排气和进气过程中是可忽略的。即便如此,在收集实验数据以验证所公开的方法时,如下面更详细描述的,在轴承盖的每个上都安装振动传感器,从而能够收集更多的数据。在对实验结果进行分析之后证实,在两个气缸之间的轴承盖上安装的一个振动传感器能够收集可被处理以准确重建邻近气缸中的每个的缸内压力的数据。
在一个优选实施例中,本申请采用的振动传感器是加速度计,但是,为了记录被进一步处理以重建内燃机缸内压力的振动信号的目的,可使用任何其它振动传感器,诸如任何类型的速度或位移压电传感器,或者加速度计型传感器。
为了生成具有适当高信噪比的振动信号,已经发现发动机轴承盖是一个优选位置。对于给定发动机,信噪比会由于不同的工作条件而发生变化,但是例如对于被测发动机,使用安装在发动机轴承盖上的振动传感器达到了至少4∶1的信噪比,并且更典型地至少6∶1的信噪比。但是,可以理解,振动传感器也可安装在其它位置,其也能够产生具有合适的高信噪比的信号。在本公开的上下文中,在讨论“信噪比”时,“信”是振动信号中与可归因于燃烧室110内被监视的燃烧特性的偏离有关的部分,而“噪”是振动信号中由其它原因导致不是由被监视的燃烧特性直接引起的部分,其它原因例如是由发动机振动、(车辆的)道路噪声或者使传输的电振动信号失真的电子干扰引起的偏离。在标题为“Method of Mounting an Accelerometeron an Internal Combustion Engine and Increasing Signal-To-Noise Ratio”的共有的美国专利No.7,444,231中教导了一种安装加速度计传感器128的优选方法。
通常,更直接地暴露于由燃烧过程给予的运动的振动传感器生成具有更高信噪比的信号。申请人已经利用前面提到的共有专利中公开的技术和/或这里公开的方法对来自不同制造商的不同尺寸的大量发动机进行了测试,在所有这些测试中确定,将诸如加速度计的振动传感器安装在轴承盖上产生的信号具有足够高的信噪比,从而可根据所公开的方法对收集的数据进行处理以获得所公开的结果。但是,由于发动机的构造存在差异,可以理解,对于给定发动机,也可存在其它位置,诸如在轴承盖螺栓上、气缸108上、气缸盖104上,或者气缸盖螺栓上,其也可产生足够高的信噪比。通过以下过程能够容易地确定具体发动机上的安装位置是否会产生足够高的信噪比:收集来自安装在希望位置的传感器的数据,处理数据以重建发动机燃烧数据,诸如缸内压力,并且将重建的数据与通过缸内压力传感器获得的测量数据进行比较。如果信号中存在过多噪声,即,如果信噪比不够高,则所公开方法不会产生准确的结果。例如,如果传感器被安装在发动机体的侧面,该位置是通常安装爆震传感器的位置,通常存在围绕气缸的水套(water jacket),由来自气缸壁的归因于燃烧效果的横向偏离引起的偏离与由噪声引起的振动之间的比能够比从安装在轴承盖上的传感器收集的数据的信噪比小得多。根据申请人的经验,安装在发动机体侧面的传感器的信噪比通常不够高,不能用在所公开的方法中以准确重建燃烧特性。另一方面,与过低的信噪比相反,具有更高信噪比的振动信号能够生成更准确的结果,并且在某些情况下可以需要更少的处理来重建诸如缸内压力曲线和SOC时间的燃烧特性。
振动传感器128通过信号线130向数据获取系统138发送电信号。其它发动机特性,诸如TDC(上止点)时间132、以RPM(每分钟转数)测量的发动机速度134和进气歧管压力136,被从相应数据收集传感器收集并发送到数据获取系统138的,并与所收集的振动信号相关。TDC和RPM数据用于将振动信号与曲柄角相关。计算机处理单元(CPU)140从数据获取系统138获取振动信号和诸如TDC和RPM的相关发动机数据,并根据下述的图2或图3中的重建缸内压力的方法处理获得的数据。重建的缸内压力被进一步发送到发动机控制器144,其利用该信息控制发动机燃烧室内的燃料燃烧,例如,以改善发动机效率和/或减少排放。
图2和图3图解所公开的重建缸内压力的方法的优选实施例。图2中公开的方法包括:从振动传感器获得振动信号的第一步骤210,在步骤212中对获得的振动信号进行低通滤波,在步骤214中处理经低通滤波的振动信号,以及在步骤216中重建缸内压力。对振动信号进行低通滤波以去除高频成分,高频成分通常与“噪声”有关,该“噪声”是由于其它原因而不是所监视的燃烧特性直接导致的,诸如由发动机振动、(车辆的)道路噪声或者由使电振动信号失真的电干扰引起的偏离。根据振动传感器在内燃机上的位置,在步骤210中获得的振动信号可能需要在步骤218中进行校正,以补偿作用在相应地在轴承盖124上的振动传感器支座的力以及由燃烧而生成的施加在活塞112上的力之间的差。在发动机循环期间出现燃烧时作用在轴承盖124上的力触发由振动传感器128测量的振动。该力与由发生在燃烧室110中的燃烧过程生成的施加在活塞112上的力不同。与轴承盖相比,活塞112更接近燃烧室,并且由于在轴承盖处测量的振动已经通过连杆116和曲轴120传递,因此可对该振动信号实施基于力的校正,以补偿施加在活塞112上的燃烧力与施加在轴承盖124上的燃烧力之间的差。如果振动传感器128被安装在不同的位置处(在该位置具有适当高的信噪比的情况下),则可对振动信号实施不同的基于力的校正,或者如果由燃烧过程生成的力直接作用在安装了振动传感器的部件上,则根本不进行校正。即,振动传感器128可位于发动机的其它位置上,并且可以理解,根据该传感器的位置对振动信号实施基于力的校正。
处理步骤214涉及对振动信号进行低通滤波,以及处理获得的振动信号数据以将其转换为处理信号或者可由曲线表示的处理数据集,其能够更准确地说明燃烧期间气缸燃烧室内的放热率或缸内压力。处理步骤214可以包括如图2所示的若干子步骤。在优选的实施例中,在子步骤220中,对获得的振动信号关于曲柄转角进行微分,而在子步骤222中,利用快速傅立叶变换(FFT),在大约500Hz处将微分信号分为中频成分224和低频成分226。即,低频成分226包括频率在500Hz以下的微分信号成分,而中频信号224包括频率在500Hz以上的微分信号成分,并将微分信号的这两种成分分别存储在CPU 140中。
如果信噪比足够高,则涉及将微分信号分为中频和低频成分的子步骤222可省略,用下面进一步描述的用于信号的低频成分的方式处理该微分信号。对于给定发动机,可以通过在处理步骤包括子步骤222的情况下收集和处理数据,并将该结果与在处理步骤不包括子步骤222的情况下收集和处理的数据所获得的结果进行比较,来确定子步骤222是否可被省略。如果结果实质相同,那么可确定信噪比足够高以允许省略子步骤222。
在所公开的方法的另一个实施例中,在子步骤228中对发动机进气歧管压力进行采样,并且在子步骤230中,基于发动机进气歧管压力和缸内压力多变这一假设来估计发动机的拖动压力曲线(motoring pressurecurve)。然后,在子步骤232中关于曲柄角对估计的拖动压力曲线进行微分,并在子步骤234中与微分振动信号的低频成分226进行比较。通过比较微分振动信号的低频成分与微分拖动压力曲线之间的幅度差,在子步骤234中确定增益误差。作为增益误差的幅度差基于这样的事实:估计的拖动压力曲线是在压力标度上表示的,而振动信号是在电压标度上表示的。由于通过本方法得到的结果要重建缸内压力曲线,因此,通过在将从电压标度转变为压力标度时应用增益误差校正因子对振动信号的增益误差进行校正。测试显示,通过将振动信号与增益误差校正因子相乘,可获得对增益误差的相当准确的校正,其中,增益误差校正因子表示拖动压力估计值与相应电压之比,该拖动压力估计值是在发动机循环中燃烧开始时间之前的压缩冲程期间的预定时刻的拖动压力的估计值,而该相应电压是在该压缩冲程期间的同一预定时刻测量的振动信号获得的。优选地,压缩冲程期间的这个预定时刻靠近燃烧开始时间,并且在上止点前35和20度之间的时刻是合适的。该时刻可根据工作条件来预先确定,因此,该时刻在发动机特性图(engine map)的不同点处可以不同。但是,由于估计的拖动压力用于计算这个比值,由于在燃烧开始之后测量的振动信号包括燃烧成分而拖动压力信号不包括燃烧成分,因此该预定时刻必需在燃烧开始时刻之前。
第二个校正因子在这里是指用于校正传感器灵敏度和电荷衰减的电荷衰减误差校正因子。为了估计传感器电荷衰减误差,通过计算微分拖动压力和微分振动信号电压之间的时移(time shift)来确定限定电荷衰减率的特征时间尺度。可通过测量峰值微分拖动压力的时刻与峰值微分振动信号的时刻之间的时间差来测量该时移。可以在比较子步骤234过程中执行对该时移的确定。在子步骤236中基于估计的相移确定限定振动传感器的电荷衰减速度的特征时间尺度。在子步骤236中使用所确定的电荷衰减速度也可以确定电荷衰减误差校正因子。
在子步骤238中,通过应用电荷衰减误差校正因子和增益误差校正因子,针对增益误差和电荷衰减误差校正振动信号的低频成分。
由于具有较高的频率,中频信号成分在较短的时间段内生成,并且因此受到传感器灵敏度和电荷衰减的影响较小,因此通常不对振动信号的中频成分224进行电荷衰减校正。信号的中频成分通常更多地归因于实际的燃料燃烧,而低频信号通常归因于和整个发动机周期有关的特性。在子步骤240中,与变换中校正低频成分的方式相同地,通过应用增益误差校正因子针对从电压标度到压力标度的变换对中频成分224进行校正。在子步骤242中,将微分振动信号的经校正的低频成分与微分振动信号的经校正的中频成分进行重组。
为了得到重建缸内压力的更准确的结果,在子步骤244中可根据经校正的振动信号计算放热率。由信号中的噪声引起的异常值更可能出现在TDC后大约40度曲柄角之后的信号中,这是因为,在发动机循环的这个阶段,缸内压力已经减小到振动信号更易受信号噪声影响而可能导致不准确的缸内压力重建的水平。燃料燃烧通常发生在TDC之前约20度和TDC之后约30度的曲柄角之间。在子步骤244中,利用计算的放热率检测处理信号中在曲柄角大于预定时刻(优选TDC后30到40度之间)的异常值,并且使计算的放热率遵循预定曲线,其中该预定曲线遵循预定指数衰减曲线。以这种方式,在根据放热率重建缸内压力之前,消除由信号噪声引起的异常值。该预定曲线可基于通过计算机模拟而经验确定或计算的放热率的值。对放热率数据的该校正在此被称作边界校正,这是因为它将数据范围延伸到正常边界之外,此后不可能以其它方式根据振动信号得到准确信息。
最后,在图2本方法公开的实施例的步骤216中,由于在放热率和缸内压力之间存在已知的关联,因此,可将函数应用于放热率以重建缸内压力曲线。
在图2中所示的实施例的变型中,将电阻器与振动传感器并联地电连接,使得能够以“电流模式”而不是上述“电压模式”测量振动信号。当采用实施例的这个变型时,改变上述如图2所示的处理信号的若干步骤,使得对振动信号进行适当的处理以产生准确结果。具体地,当使用电流模式时,振动传感器信号已经具有类似微分电压信号的曲线,因而在确定电荷衰减误差校正因子时,在与微分拖动压力进行比较以确定时移之前,不需要对电流传感器信号进行微分,其中计算该时移以确定特征时间尺度和衰减速度。在子步骤220中,代替对在电流模式中收集的振动信号进行微分,可在子步骤220中对收集的振动信号210进行积分,从而其可与拖动压力数据进行比较以计算上述的增益误差校正因子。在这个实施例中,可避免频率划分子步骤222,这是因为,与以电压模式收集的信号相比,以电流模式收集的信号失真较小。
图3所示的方法示出所公开的根据振动信号重建缸内压力的方法的另一实施例。这个实施例有若干步骤相当于图2中所示的实施例的类似步骤,用相似的附图标记(加100)表示这些步骤。例如,参考图3,本领域的技术人员会理解,这里公开的步骤310相当于步骤210,它们都是指在各自实施例中以实质上相同的方式执行类似功能的步骤。因此,如果同样的步骤已经参照图2中所示的实施例进行过描述,在描述图3中所示的实施例时,如果根据在图2中描述的同样步骤的内容已经使该涵义清楚,则可以不用重复相同的内容。
现在参照图3,在步骤312中对在步骤310中获得的振动信号进行低通滤波以去除该信号的高频成分,该高频成分通常与由其它原因引起而不是直接归因于所监视的燃烧特性的“噪声”有关。在步骤314中对经低通滤波的信号做进一步的处理,并在步骤316中根据经处理的振动信号重建缸内压力。在这个实施例中,不基于作用在传感器上的力对该振动信号进行的校正,这是因为,传感器位于测量的振动信号与由缸内压力的变化引起的偏离更加直接相关的位置。对于该方法的这个实施例,与在其它实施例中相同,振动传感器仍位于燃烧室的外侧,但位于传感器产生具有较高信噪比的信号的位置,这例如是因为发动机构造的不同或者因为传感器被安装在更加直接暴露于燃烧特性给予的运动。因此,在这个实施例中,没有将经低通滤波和微分的信号分为低频成分和中频成分。
与结合图2描述的处理步骤214相同,图3中所示的处理步骤314包括若干子步骤,用于处理经过低通滤波的振动信号,以将从振动传感器获得的振动信号转换为曲线中表示的信号,该曲线更加准确地说明燃烧室内的缸内压力。在子步骤320中,关于曲柄角测量对获得的振动信号进行微分。
如图3所示,处理步骤314可使用其它数据输入来重建缸内压力。在这个实施例中,根据测量的发动机工作参数估计拖动压力数据。在子步骤328中对发动机进气歧管压力数据进行采样,在子步骤358中收集发动机速度数据(RPM)。在子步骤330中利用通过子步骤328和358收集的数据,使用预定的热力学模型估计发动机拖动压力曲线。在子步骤332中,关于测量的曲柄角对估计的拖动压力曲线进行微分,并且在子步骤350中将其与通过子步骤320得到的微分振动信号进行比较。与参照图2描述的实施例相似,在图3所示的实施例中,在子步骤350中执行的比较确定微分振动信号与估计的拖动压力曲线之间的幅度差,该幅度差由从电压标度向压力标度的变换引起。在子步骤350中,针对由从电压标度向压力标度的变换引起的增益误差对振动信号进行校正。与前面描述的实施例中相同,通过将振动信号乘以因子来获得可接受的准确度的校正,该因子表示在燃烧开始时刻之前压缩冲程期间的预定时刻的拖动压力与在同一预定时刻确定的相应振动信号电压之比。该比值也可通过微分拖动压力的值和相同预定时刻的相应微分振动信号的值确定。
在这个实施例中,基于传递函数对由传感器灵敏度和电荷衰减引起的电荷衰减误差进行估计。在步骤352中,通过CPU 140从保存有映射的传递函数的数据获取单元138中存取传递函数的映射表(map),并在步骤354中,基于从子步骤328获得的测量的进气歧管压力和从子步骤358获得的发动机速度,根据经校准的传递函数的该映射表中选择传递函数。在子步骤356中将所选择的传递函数应用于振动信号,由此针对由传感器灵敏度和电荷衰减引起的电荷衰减误差校正该信号。
与其它实施例相同,在子步骤344中,为了得到更准确的结果,校正动力冲程后部分的异常值,可以根据经处理的振动信号计算放热率,并且可以在动力冲程期间的预定时刻之后应用边界校正。动力冲程期间的预定时刻的定时可以是发动机工作条件的函数,因此,该预定时刻在发动机特性图上的不同点处可以不同。作为示例,该预定时刻可以在TDC后30到40度的曲柄角之间。
在步骤316中,由于缸内压力和放热率之间存在已知关联,因此根据经校正的放热率重建缸内压力是所公开的方法的最后的步骤。
与参照图2进行描述的实施例相似,对于参照图3描述的实施例,在所公开的方法的一个变型(未示出)中,在电测量电路中电阻可与振动传感器并联连接,这会减小振动信号中的失真,由此不需要图2和3中所示的对振动信号进行微分的子步骤。仅需对拖动压力进行微分,以确定电荷衰减误差校正因子。可通过对微分的拖动压力与振动信号进行比较来确定增益误差校正因子,或者可对振动信号进行积分以用于与估计的拖动压力进行比较。在这种情况下,不需要将信号分为低频和中频,这是因为,与以电压模式收集的信号相比,以电流模式收集的信号失真较小。
为了验证这里所公开方法,从利用两个CumminsTM ISB型发动机进行的测试收集试验数据。在发动机测试之前,每个发动机上的全部7个轴承盖被去除并加工以用于安装振动传感器。在这些测试中使用的振动传感器是具有集成连接器(integrated connector)设计的SiemensTM爆震传感器。每个发动机在测试单元(test cell)进行完全委托(fully commissioned),并且在额定功率和扭矩方面进行了基线测试。在每个气缸中安装了KistlerTM 6607C1型水冷压力换能器,并用于直接从气缸内测量缸内压力。利用CumminsTM高速数据获取系统收集发动机测试期间生成的压力和振动传感器数据。
以从欧洲瞬态循环(European Stationary Cycle,“ESC”)定义的13个模式中选择的6个模式收集来自两个发动机中的每个的振动传感器和缸内压力传感器的数据。
表1:发动机测试模式
表1中概述了测试条件。标题“喷射开始(SOI)”下面的内容是指用于将燃料引入燃烧室内的燃料喷射脉冲的开始时间。在这一列中,“a”指提前时间,表示燃料早于正常时间被引入,“n”是被认为是最优时间的正常时间,“r”指比正常时间延迟或晚的时间。
利用所公开的处理振动传感器数据的方法计算重建的缸内压力和放热率(HRR)。在该方法的这个实施例中,对振动信号进行低通滤波以去除振动信号中与信号噪声有关的高频成分,并且根据经滤波的振动信号计算将信号电压关于发动机循环曲柄角度进行微分的微分电压信号(dV/dθ)。然后,利用快速傅立叶变换(FFT)将经滤波的信号分为对应于滤波信号的频率小于500Hz的成分的“低”频信号和对应于滤波信号的频率大于500Hz的成分的“中”频信号。将该低频信号和中频信号分别进行保存。在收集振动信号的同一发动机循环期间,对进气歧管压力进行采样,并在假设多变压缩的情况下估计该发动机循环的拖动压力曲线。然后,与经滤波的振动信号类似,关于发动机循环曲柄角度对所估计的拖动压力曲线进行微分,以计算微分压力(dp/dθ)。对所计算的dV/dθ和dp/dθ值进行处理,以找到微分电压信号和微分拖动压力信号各自的峰的时刻和值。确定dV/dθ和dp/dθ的峰值之比,以计算用于校正低频信号和中频信号的增益校正因子。在时域中,dp/dθ的峰与dV/dθ的峰之间的时间偏移与的特征时间尺度有关,该特征时间尺度定义阶跃载荷(step-load)输入下的振动信号的电荷衰减速度。利用与测量的时间偏移有关的特征时间尺度,仅对低频信号的相移和衰减进行校正。然后,对经校正的低频信号和中频信号进行重新组合,并根据经校正的振动信号计算HRR。在燃烧接近终止时,由于信号的燃烧部分的幅度的下降,计算的HRR可能更易受到噪声的影响。通过选择动力冲程期间的预定时间以及用预定曲线替换该时间尺度上的最后一段,在这个边界部分对HRR数据进行进一步校正。最后,根据经校正的HRR重建缸内压力。
将利用所公开的方法根据该振动信号重建的缸内压力和HRR与通过Kistler压力换能器获得的数据进行比较。分别在图4和图5中图解比较的结果。这些图显示出两个数据集之间非常紧密的相关性,其中图4中所示的重建的缸内压力数据基本上与通过Kistler传感器直接测量的缸内压力重合。
在在测试单元中对装备有WestportTM高压直接喷射燃气系统的CumminsTM ISX型发动机进行了更多测试。将两个SiemensTM爆震传感器安装在轴承盖2号和5号上,并且,它们的信号用于重建1、2、4和5号气缸的缸内压力。所有气缸都装备有KistlerTM缸内压力传感器。在0%、25%、50%、75%和100%载荷以及以200rpm递增的700到2000rpm的转速下记录试验数据。图6中示出利用这里所公开的方法获得的一些结果。再次得到通过Kistler压力换能器得到的数据集与通过处理由SiemensTM爆震传感器测量的振动数据而重建的数据之间非常紧密的相关性。在道路条件下利用安装在卡车上的装备有WestportTM高压直接喷射燃气系统的CumminsTM ISX型发动机进行了更多测试,并将结果与类似操作条件下的测试单元数据进行了比较。发现根据振动传感器数据重建的缸内压力值与测试单元的测量结果类似。
从对较大尺寸的发动机(例如,排量高达48升的发动机)执行的类似测试得到相似的结果。因此,在使用不同燃料和不同燃烧方式的各种发动机上证明了所公开的方法和装置的有效性,而这里公开的通过CumminsTM ISB和ISX型发动机获得的结果仅作为说明性示例。所公开的方法和装置的优点之一是,已经证明了其能够适合于针对不同的发动机设计生成准确的缸内压力重建。认为所公开的方法能够被调节和校准以用于多种类型的内燃机。即,无论何种发动机循环,例如,奥托循环(OttoCycle)、柴油机循环(Diesel Cycle),或者其它类型的压缩点火发动机,诸如均质充气(homogeneous charge)压缩点火发动机,该方法都能够工作,并且,无论燃料是何种类型,例如可能是汽油、柴油、天然气、氢、或者丙烷,该方法都能够工作。在本公开之前以及在与本方法有关的共有专利和专利申请中公开的其它开发通常认为,根据通过安装在燃烧室外侧的传感器收集的振动数据重建的缸内压力数据不能生成足够准确以替换缸内压力传感器的结果。这里公开的利用所公开方法得到的结果显示,根据振动传感器数据重建的缸内压力数据的准确度能够足够准确以用于控制内燃机中的燃烧,同时与缸内技术相比提供与基于振动技术有关的优点,包括低成本、非介入式安装、以及由于更高的冗余度和由于在较不恶劣的环境中设置传感器而导致的更高的可靠性。
已经关于多个示例性实施例说明了本发明。但是,对本领域的技术人员来说显而易见的是,可以在不脱离由权利要求限定的本发明的范围的情况下进行的许多变化和修改。
Claims (40)
1.一种处理从安装在燃烧室外的发动机部件上的振动传感器收集的振动信号以重建内燃机的发动机循环的缸内压力数据的方法,所述方法包括步骤:
a.在所述发动机循环期间从所述振动传感器收集所述振动信号,并将所述振动信号发送给数据获取单元;
b.在计算机处理单元中处理所述振动信号;以及
c.在所述计算机处理单元中根据所述发动机循环的至少一部分的所述经处理数据重建所述缸内压力,
所述方法的特征在于,在计算机处理单元中处理所述振动信号的步骤包括:
i.对所述振动信号进行滤波以产生滤波数据,所述滤波数据的频率在与所述燃烧室内的燃烧效果有关的频率范围内;
ii.针对所述发动机循环处理所述滤波数据以产生通过应用至少一个校正因子校正了由电荷衰减和传感器灵敏度引入的误差的经处理数据,所述至少一个校正因子是根据与所述发动机循环有关的估计拖动压力而确定的,所述发动机循环与收集所述振动信号的发动机循环是同一个发动机循环。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,以电压模式收集所述振动信号,所述处理步骤还包括:基于根据所述发动机循环期间燃烧开始时刻之前的预定时刻的所述估计拖动压力确定的拖动压力的值与同样所述预定时刻的所述振动信号的值之比,将增益误差校正因子应用于所述滤波数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述预定时刻在上止点前35曲柄角度和20曲柄角度之间。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,在以电压模式收集所述振动信号的情况下,所述处理步骤还包括:
a.关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对所述滤波数据微分;
b.关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对所述估计拖动压力微分;
c.通过在时间标度上确定峰值微分拖动压力的时刻和峰值微分振动信号的时刻之间的差,并且根据所述差,通过计算定义电荷衰减率的特征时间尺度来确定电荷衰减误差,通过将电荷衰减误差校正因子应用到所述滤波数据来校正电荷衰减。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:通过应用增益误差校正因子校正所述滤波数据,其中所述增益误差校正因子是基于所述峰值微分拖动压力和所述峰值微分振动信号之比计算的。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,在以电流模式收集所述振动信号的情况下,所述处理步骤还包括:
a.关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对所述估计拖动压力进行微分;
b.通过在时间标度上确定峰值微分拖动压力的时刻和峰值微分振动信号的时刻之间的差,并且根据所述差,通过计算定义电荷衰减率的特征时间尺度来确定电荷衰减误差,通过将电荷衰减误差校正因子应用到所述滤波数据来校正电荷衰减。
7.根据权利要求6所述的方法,还包括:
a.关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对所述振动信号进行积分;
b.基于根据所述发动机循环期间燃烧开始时刻之前的预定时刻的所述估计拖动压力确定的拖动压力的值与同样所述预定时刻的积分振动信号的值之比,通过对所述滤波数据应用增益误差校正因子来校正所述滤波数据。
8.根据权利要求1所述的方法,还包括:根据进气歧管压力测量,计算所述发动机循环的所述估计拖动压力。
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:通过计算拖动压力曲线来确定所述估计拖动压力,其中所述拖动压力曲线被计算为多变曲线,所述多变曲线是采样的发动机进气歧管压力的函数。
10.根据权利要求1所述的方法,还包括:从根据进气歧管压力存取的预定拖动压力曲线的查询表检索所述估计拖动压力。
11.根据权利要求1所述的方法,其中,所述滤波步骤包括:对所述振动信号应用低通滤波器。
12.根据权利要求1所述的方法,其中,所述处理步骤还包括:在已经对电荷衰减和传感器灵敏度引入的误差进行校正之后,根据所述滤波数据计算放热率数据,其中放热率数据成为所述经处理数据的一部分。
13.根据权利要求12所述的方法,还包括:
a.在峰值燃烧压力之后的预定时刻,利用预定值校正所述放热率数据范围之外的值,以生成经校正的放热率值,以及
b.基于所述经校正的放热率值计算经校正的经处理数据。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,峰值燃烧压力峰值之后的所述预定时刻在上止点之后30度和40度之间。
15.根据权利要求1所述的方法,还包括:根据所述缸内压力数据重建所述发动机循环的上止点前60曲柄角度和上止点后60曲柄角度之间的部分的缸内压力曲线。
16.根据权利要求1所述的方法,还包括:根据所述缸内压力数据重建所述发动机循环的上止点前30曲柄角度和上止点后60曲柄角度之间的部分的缸内压力曲线。
17.根据权利要求1所述的方法,其中,所述处理步骤还包括:
a.将所述滤波振动信号数据分为低频成分和中频成分;
b.通过以下过程校正所述低频成分以生成经校正的低频成分:
i.基于所述估计拖动压力和所述振动信号之比将增益误差校正因子应用到所述低频成分;
ii.通过确定所述估计拖动压力的值与所述振动信号的相应值之间在时间标度上的差,估计所述发动机循环中所述振动信号中由电荷衰减引起的电荷衰减误差;和
iii.基于所述电荷衰减误差,计算定义电荷衰减率的特征时间尺度,并通过基于所述特征时间尺度对所述低频成分应用电荷衰减误差校正因子以校正电荷衰减;
c.通过将所述增益误差校正因子应用到所述中频成分,校正所述中频成分以生成经校正的中频成分;以及
d.将所述经校正的低频成分与所述经校正的中频成分组合。
18.根据权利要求17所述的方法,还包括:利用快速傅立叶变换将所述滤波数据分为所述低频成分和所述中频成分。
19.根据权利要求1所述的方法,其中,所述处理步骤采用传递函数来确定所述至少一个校正因子,其中,基于发动机进气歧管压力和发动机速度,从经校准的传递函数映射表中选择所述传递函数。
20.根据权利要求1所述的方法,其中,所述振动传感器被安装在与所述内燃机的曲轴相关联的轴承盖上。
21.根据权利要求20所述的方法,还包括:在所述处理步骤之前,将预定校正因子应用于所述振动信号,以补偿施加到发动机气缸的活塞的力与施加到所述轴承盖的力之间的幅度差。
22.根据权利要求1所述的方法,其中,所述振动信号的信噪比至少为4:1。
23.根据权利要求1所述的方法,其中,所述振动信号的信噪比至少为6:1。
24.一种控制内燃机燃烧室内的燃料燃烧的方法,包括步骤:
a.从安装在所述燃烧室外的发动机部件上的振动传感器获得发动机循环的振动信号,并将所述振动信号发送给数据获取单元,其中所述振动信号包含与缸内压力有关的成分;
b.收集与获取所述振动信号的发动机循环相同的所述发动机循环的发动机数据,并将所述发动机数据发送到所述数据获取单元,所述发动机数据包括发动机速度、上止点时刻和进气歧管压力;
c.在计算机处理单元中处理所述振动信号并根据所述经处理数据重建所述发动机循环的至少一部分的缸内压力曲线;和
d.将所述重建的缸内压力数据发送给控制器,以基于所述重建的缸内压力数据控制所述燃烧室内的燃烧,
所述方法的特征在于,在所述计算机处理单元中处理所述振动信号并重建所述缸内压力曲线的步骤包括:应用根据所述发动机数据和所述振动信号确定的至少一个校正因子,以产生校正了由信号衰减和传感器灵敏度在所述振动信号中引入的估计误差的经处理数据。
25.根据权利要求24所述的方法,还包括:根据所述发动机数据估计所述发动机循环的拖动压力数据,以及,根据所述拖动压力数据确定增益误差校正因子和电荷衰减校正因子以用于在所述处理步骤中校正所述振动信号。
26.根据权利要求25所述的方法,其中,以电压模式收集所述振动信号,并且所述方法还包括:分别关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对所述拖动压力和所述振动信号进行微分,以及,将所述增益误差校正因子计算为根据所述发动机循环期间燃烧开始时刻之前的预定时刻的所述拖动压力数据确定的拖动压力的值与同样所述预定时刻的所述振动信号的值之比。
27.根据权利要求25所述的方法,其中,以电压模式收集所述振动信号,并且所述方法还包括:分别关于以曲柄角度测量的发动机循环时刻对所述拖动压力和所述振动信号进行微分,以及,通过计算峰值微分拖动压力和峰值微分振动信号之间的差、确定定义电荷衰减率的特征时间尺度、并根据所述特征时间尺度确定所述电荷衰减校正因子,来确定所述电荷衰减校正因子。
28.根据权利要求25所述的方法,其中,基于呈现多变曲线形式的发动机进气歧管压力采样来计算所述拖动压力。
29.根据权利要求25所述的方法,其中,通过基于发动机进气歧管压力、发动机速度和所述振动信号从校正增益和电荷衰减误差的经校准的传递函数的映射表中选择传递函数,来确定所述至少一个校正因子。
30.根据权利要求25所述的方法,其中,以电流模式收集所述振动信号,并且所述方法还包括:关于曲柄角对所述振动信号进行积分,以及基于根据所述发动机循环期间燃烧开始时刻之前的预定时刻的所述估计拖动压力数据确定的所述拖动压力的值与同样所述预定时刻的所述积分振动信号的值之比来确定增益误差校正因子,并且当在所述计算机处理单元中处理所述振动信号时将所述增益误差校正因子应用到所述振动信号。
31.根据权利要求25所述的方法,其中,以电流模式收集所述振动信号,并且所述方法还包括:关于以曲柄角度测量的发动机时刻对所述拖动压力数据进行微分,以及,根据由定义电荷衰减率的特征时间尺度确定的计算的电荷衰减误差确定所述电荷衰减校正因子,其中所述特征时间尺度是根据同一发动机循环中峰值微分拖动压力的时刻与峰值振动信号的时刻之间在时间标度上的时间差确定的。
32.根据权利要求24所述的方法,其中,所述振动信号的信噪比至少为4:1。
33.根据权利要求24所述的方法,其中,所述振动信号的信噪比至少为6:1。
34.一种用于内燃机的控制系统,包括:
a.振动传感器,其被安装在燃烧室外的发动机部件上,其中所述振动传感器被配置为当在发动机循环期间所述燃烧室内发生燃烧时生成振动信号;
b.数据获取单元,其被配置为接收从所述振动传感器发送的所述振动信号,并将其与和所述发动机循环有关的发动机数据进行相关,所述发动机循环是与所述振动信号有关的同一发动机循环,所述发动机数据包括发动机进气歧管压力以及包含发动机速度和上止点时刻中的至少之一的发动机工作特征参数;
c.计算机处理单元;以及
d.控制器,
所述控制系统的特征在于,所述计算机处理单元被配置为接收和处理来自所述数据获取单元的数据,以估计由振动信号衰减引入的误差,并将根据所述发动机数据和所述振动信号确定的校正因子应用于所述振动信号,以基于针对所述发动机循环确定的所述误差生成经校正的振动信号,并由此根据所述经校正的振动信号重建所述发动机循环的至少一部分的缸内压力数据;并且所述控制器被配置为基于所述重建的缸内压力数据和所述发动机工作特征参数控制发动机的工作。
35.根据权利要求34所述的控制系统,还包括与所述振动传感器并联电连接的电阻器。
36.根据权利要求34所述的控制系统,其中,所述误差具有通过将基于发动机进气歧管压力而建模的拖动压力曲线与所述振动信号相比较而估计的成分。
37.根据权利要求36所述的控制系统,其中,所述建模的拖动压力曲线是基于发动机进气歧管压力采样而估计的多变曲线。
38.根据权利要求36所述的控制系统,其中,所述误差具有利用基于发动机进气歧管压力和发动机速度从经校准的传递函数的映射表中选择的传递函数而估计的成分。
39.根据权利要求34所述的控制系统,其中,安装有所述振动传感器的所述发动机部件位于来自所述燃烧室的直接力传递路径中。
40.根据权利要求34所述的控制系统,其中,安装有所述振动传感器的所述发动机部件是发动机曲轴的轴承盖。
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