CN103975150B - 用于对气体传感器进行监控的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于对燃烧发动机的气体传感器进行动态监控的方法和装置,其中在有待测量的气体状态参量变化时基于所建模的信号和所测量的信号的比较来实施动态诊断,并且所测量的信号是所述气体传感器的输出信号的实际值并且所建模的信号是模型值。在此规定,用高通滤波器对所述气体传感器的输出信号进行滤波,并且对更高频的信号份额进行分析。利用所述方法和所述用于实施所述方法的装置能够提供统一的用于气体浓度的增大和减小的监控原理,该监控原理能够在没有对所述燃烧发动机的空气系统或者燃料系统进行干预的情况下就够用,并且一方面相对于干扰具有较高的鲁棒性并且另一方面突出之处在于其低复杂性以及低应用开销。所述监控原理首先也能够应用在无惯性阶段并且无空转的车辆中、例如应用在混合动力车中。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于对燃烧发动机的气体传感器进行动态监控的方法,所述气体传感器例如作为废气监控及减少系统的一部分作为废气探测器布置在燃烧发动机的废气道中或者作为气体浓度传感器布置在所述燃烧发动机的进气管路中,其中所述气体传感器根据几何形状、测量原理、老化或者污染情况而具有低通特性,其中在有待检测的气体状态参量变化时根据所建模的和所测量的信号的比较来实施动态诊断,并且其中所测量的信号是所述气体传感器的输出信号的实际值并且所建模的信号是模型值。
此外,本发明涉及一种用于实施所述方法的装置。
背景技术
为了降低在具有汽油发动机的客车中的排放,通常将3通路催化器用作废气净化设备,所述3通路催化器只有在以较高的精度对空气燃料比λ进行调节时才对足够多的废气进行转化。为此目的,借助布置在所述废气净化设备之前的废气探测器来测量所述空气燃料比λ。将这样的废气净化设备的用于氧气的储存能力用于在稀薄气体混合物阶段吸收氧气并且在浓厚气体混合物阶段又排出氧气。由此实现这一点:废气的能够氧化的有害气体成分能够被转化。布置在所述废气净化设备后面的废气探测器在此用于对所述废气净化设备的氧气储存能力进行监控。必须在车载诊断系统(OBD)的范围内对所述氧气储存能力进行监控,因为它代表着用于所述废气净化设备的转化能力的尺度。为了确定所述氧气储存能力,要么首先在稀薄气体混合物阶段中给所述废气净化设备配备氧气,并且随后在具有在废气中已知的λ值的浓厚气体混合物阶段(Fettphase)中在考虑到流出的废气量的情况下将所述废气净化设备排空,或者首先在浓厚气体混合物阶段中将氧气从所述废气净化设备中排空并且随后在具有在废气中已知的λ值的稀薄气体混合物阶段中在考虑到流出的废气量的情况下来装填所述废气净化设备。在布置在所述废气净化设备后面的废气探测器探测到再也不能由所述废气净化设备所储存的氧气时,结束所述稀薄气体混合物阶段。同样,在所述废气探测器探测到浓厚的废气流出时,结束浓厚气体混合物阶段。所述废气净化设备的氧气储存能力相当于在浓厚气体混合物阶段中为进行排空而输入的还原剂的量,或者相当于在稀薄气体混合物阶段中为进行装填而输入的氧气的量。精确的量从前置的废气探测器的信号和从其他的传感器信号中检测到的废气质量流量中算出。
如果所述前置的废气探测器的动态性例如由于污染或老化而降低,那么再也不能以必要的精度对所述空气燃料比进行调节,使得所述废气净化设备的转化效率减小。此外,在所述废气净化设备的诊断中可能产生偏差,所述偏差可能导致:本身正确地工作的废气净化设备被错误地评估为不可运行。立法机构要求在行驶运行的过程中对探测器特性进行诊断,用于保证,能够继续足够精确地设定所要求的空气燃料比,所述排放没有超过允许的极限值并且正确地对所述废气净化设备进行监控。所述OBDII条例要求,不仅关于λ传感器和其他的废气探测器的电的功能可靠性而且在其响应特性方面对其进行监控,也就是说,必须识别出探测器动态性的变差情况,所述变差情况能够通过扩大的时间常数和/或延时觉察出来。必须随车对在废气成分的变化及对其的识别之间的延时和延迟时间就以下方面进行检验:它们对用户函数来说也就是说对使用所述探测器信号的控制、调节和监控功能来说是否依然可靠。作为用于废气传感器的动态特性的特征参量,典型地使用从气体混合物变化直至信号沿的延时以及确定的、例如从信号幅度的0%上升到63%或者从信号幅度的30%上升到60%的上升时间。所述延时也包括从发动机排气口直至所述探测器的气体运行时间并且因此尤其在更改传感器安装位置时发生变化。
对柴油发动机来说,作为气体传感器或者气体浓度传感器使用宽带λ传感器,并且结合SCR催化器(也称为NOx传感器)来使用。后者额外地同样提供O2信号。所述宽带λ传感器或者NOx传感器的O2信号对柴油发动机来说不仅用于废气后处理装置的运行,而且也用于发动机内部的排放降低。在废气中的所测量的O2浓度或者说所测量的λ信号用于在动态方面精确地调节所述空气燃料混合物并且就这样将未处理排放的离散度降低到最低限度。对具有NOx储存催化器(NSC)的柴油发动机来说,在催化器之前和之后各需要一个宽带λ传感器,用于可靠地描述用于再生的稠密运行(Fettbetrieb)。发动机内部的排放降低和NSC运行同样向所述O2探测器的动态特性提出确定的最低要求。目前在从负载运行转向惯性运行(Schub)时,也就是说在从比空气中正常的O2含量低确定的百分比的情况上升到21%时,对所述O2信号的上升时间进行监控。如果所述传感器信号在最大时间之后甚至连确定的中间值也没有达到,则将此解释为延时故障(Totzeitfehler)。对具有NOx储存催化器(NSC)的柴油发动机来说,此外一般对在所述催化器前后的λ传感器的响应特性进行比较。
对未来的数代的车辆或者说车型生产年份来说能够预料,在O2浓度下降时也要求对传感器动态性的监控。此外,对混合动力车来说,将来不再存在惯性阶段,并且由此不再存在具有21%的、恒定的O2浓度的阶段。第一批用于这些附加要求的解决方案是在DE 102008 001 121 A1中的主动的监控以及在DE 10 2008 040 737 A1中的基于观测程序的方法。
由DE 10 2008 040 737 A1公开了一种用于对宽带λ传感器的动态的特性进行监控的方法,其中借助所述宽带λ传感器来确定所测量的λ信号,该λ信号相应于在燃烧发动机的废气中的氧气浓度,其中为所述燃烧发动机分配了一种观测程序,该观测程序从输入参量中产生所建模的λ信号,并且其中从所建模的λ信号和所测量的λ信号的差中或者从一从所建模的λ信号所推导出来的信号和从所测量的λ信号中推导出来的信号的差中,来形成一个用作在所述观测程序中布置在模型前面的调节器的输入参量的估算误差信号(Schätzfehler-Signal)。在此规定,从对所述估算误差-信号和从中推导出来的参量的评估中确定所述宽带λ传感器的、通过延时和反应时间来表示出特征的、动态的特性,并且将所述用于动态的特性的尺度与预先给定的极限值进行比较,用于评估,到什么程度所述宽带λ传感器的动态的特性足以用于所述燃烧发动机的所规定的运行。
此外,在DE 10 2008 001 569 A1中说明了用于对LSU动态模型进行在线适应处理的一种方法和一种装置。具体来讲,该文件涉及用于对废气探测器的动态模型进行适应的一种方法和一种装置,所述废气探测器是燃烧发动机的废气道的组成部分,并且用所述废气探测器来确定用于对空气燃料组成进行调节的λ值,其中在所述燃烧发动机的控制机构或者诊断机构中在与此平行的情况下计算所模拟的λ值,并且由用户函数不仅使用所模拟的λ值而且使用所测量的λ值。在此规定,在连续的车辆运行中在激励所述系统时通过对信号变化的分析来确定所述废气探测器的跃变特性,并且根据这些结果来对所述废气探测器的动态模型进行适应。
为了识别传感器特性,在此动用已知的、用于对宽带λ传感器进行动态监控的功能。对例如用于NOx信号的废气传感器的其他气体浓度信号来说,适用和用于O2信号或者O2传感器的情况相类似的要求。因此能够假设在所述监控功能之间的类似性。
按照DE 10 2008 001 121 A1的方法是一种主动的监控。它包含通过测试喷射进行的激励,所述测试喷射不仅提高了燃料消耗而且提高了排放。按照DE 10 2008 040 737A1的方法虽然被动地工作,但是以所谓的观测程序为前提,所述观测程序的应用比较麻烦。此外,这两种方法基本上对较大的延时变化的识别。
发明内容
因此,本发明的任务是,提供一种用于气体传感器的动态监控方法,其满足以下要求中的至少一部分:
·特别适用于对上升时间的诊断或者说识别;
·用于气体浓度的增大和减小的统一的监控原理;
·被动的方法,也就是说没有对燃烧发动机的空气或者燃料系统进行干预;
·也能够用在无惯性阶段并且无空转的车辆中(例如用在混合动力车中);
·在相关的认证周期中高的可用性;
·相对于干扰的高的鲁棒性;以及
·低的复杂性和低的应用开销。
此外本发明的任务是,提供一种相应的、用于实施所述方法的装置。
与所述方法相关的任务通过以下方式得到解决:用高通滤波器对所述气体传感器的输出信号进行滤波,并且在有待测量的气体状态参量例如气体浓度变化时对更高频的信号份额进行分析。变化在此可能通过对所述燃烧发动机的激励来进行。利用这种方法能够对在气体传感器上的动态方面的变化进行检测和量化。在本发明意义上的气体传感器是这样的传感器,其能够测量气体的状态或者说能够探测到变化。所述气体的状态在此能够通过气体的温度、气压、气体质量流量和/或确定的气体份额的浓度、例如氧气含量或者NOx含量来描述。气体传感器具有一种典型的低通特性,所述低通特性尤其取决于所述气体传感器的构造的几何形状。此外,这样的传感器会由于其老化或者外部的影响(例如由于柴油发动机上的积碳)而改变其响应特性。在时域中,减小的极限频率表现在更大的上升时间,也就是说在激励没有变化时,信号沿更加平坦。因此,如果将合适的高通滤波器、例如一阶高通滤波器与所述探测器串联,那么在出现所述有待测量的气体状态参量的、例如气体浓度的较陡的变化时能够在高通滤波器的输出信号上识别,低通滤波器的极限频率是大于还是小于所述高通滤波器的极限频率。如果所述传感器由于老化或者外部的影响而反应迟缓,则在出现所述气体状态参量的变化时还仅仅确定较小的更高频的信号份额或者没有确定更高频的信号份额。如果所述传感器具有较高尺度的动态性,那么这就影响到较大的更高频的信号份额,从而用这种特征能够实现动态诊断。利用所介绍的方法,能够提供统一的、用于气体状态参量、例如气体浓度的增大和减小的监控原理,该监控原理被动地设计而成,也就是说能够在没有对所述燃烧发动机的空气或者燃料系统进行干预的情况下就够用,这就像在以往的动态诊断方法中的情况一样。该方法一方面相对于干扰具有较高的鲁棒性。另一方面该方法的突出之处在于其较低的复杂性并且在于较小的应用开销。因此,开头所提到的、在任务设置中的要求能够同时得到满足。
在一种优选的方法变型方案中,在输送给燃烧发动机的空气燃料混合物的空气燃料比变化时对所述气体传感器实施动态诊断。其中对所述更高频的信号份额进行分析。
为了能够区分缓慢的传感器与不足够的激励,必须对有待测量的气体状态参量的变化速度进行评估,而在此没有使用有待监控的传感器本身的信号。因此,在一种优选的方法变型方案中规定,将所述气体传感器的更高频的信号份额与来自所述气体传感器的模型的、相应经过高通滤波的输出信号进行比较,并且根据所述比较情况来推断出所述气体传感器的动态性。在使用宽带λ传感器的或者NOx传感器的O2信号的情况下,为此将空气质量和燃料质量作为输入参量输送给所述模型,该模型预测在所述废气中的剩余氧气浓度。所述模型在此一般在与延时的组合中描绘所述气体传感器连同其典型的低通特性。然后,通过对所述两个高通滤波器输出值的比较,能够推断出实际的传感器的功能可靠性。对于其他的气体浓度、例如NOx信号而言,可能需要使用额外的未处理排放模型。
在一种优选的方法变型方案中规定,不仅使所述气体传感器的更高频的信号份额而且使所述模型的更高频的信号份额进行平方以及求积分并且由此计算更高频的能量份额,并且随后将这些能量份额转换为比例,并且根据如此计算的能量比来推断出所述气体传感器的动态特性。在所述高通滤波器的求平方的输出信号下方的面积越小,所述探测器或者所述激励就越慢。作为所述信号能量的替代方案,也能够形成一些与所述信号能量相关联的参量并且将其转换为比例。例如也能够取代所述信号能量而使用所述信号能量的方根,或者对所述高通滤波器输出信号的数值求积分。
为了所述气体传感器的和/或所述模型的或者其输入信号的相乘的误差不会歪曲信号比较结果,优选对相应的能量份额实施标准化。所述气体传感器的或者所述模型的或者其输入信号的相加的误差不起作用,因为高通滤波器抑制了信号的相同份额。
在检测所述信号能量时能够规定,对更高频的信号份额的积分借助对所述两种信号来说个性化的积分持续时间Δt来实施,其中不仅在所述输出信号的上升的信号沿处而且在下降的信号沿处都触发用于开始对所述两种信号进行积分的时刻。如果不必分开地对所述传感器信号的上升沿和下降沿进行监控,则能够简化所述按本发明的方法。而后可选能够在任意的时刻在两条路径中开始所述积分并且在持续时间Δt里执行所述积分。前提仅仅是通过有待测量的气体状态参量、例如气体浓度的变化引起的足够的激励,所述变化例如来源于变换的发动机运行点。所述时间间隔Δt因而能够包括多个下降沿和上升沿。对所述标准化来说,而后应该在Δt里在两个高通滤波器输入端上检测相应的最大值和最小值。
一种优选的方法变型方案规定,从确定的定点开始,当置入所述信号沿时在开始积分之前要等待可用的信号幅度。在监控之前的短时间的稳定运行保证了,探测器和模型的信号沿即使在出现延时差别时也来源于相同的激励。如果所述废气探测器的安装位置被操纵了,这一点则尤其重要。
如果将所述能量比与代表着极限值的传感器的动态性的可用的阈值进行比较,其中所述阈值和在用于所述传感器的模型中所选择的模型时间常数TM彼此依赖,那就能够非常容易地实施动态诊断。如果TM已经相当于极限值的传感器动态性,那么合适的阈值就大约为1,从而省去其应用。而如果所述模型时间常数TM相应于足够快的气体传感器、例如标准传感器,那么所述用于能量比的监控极限就低于1。对所述能量比≥所述阈值这种情况来说,能够将所述传感器视为运行正常,在所述能量比≤所述阈值的情况中,则应该将所述传感器视为有故障。
所述用于传感器的动态性的特征参量一般取决于气体质量流量、气体体积流量或者取决于气体速度。如果所述诊断应该在较大的发动机运行范围内具有较高的选择性,那么有利的是,也根据气体的上述的状态参量来跟踪不同的滤波时间常数和/或阈值。如果所述模型没有模拟极限探测器(Grenzsonde),而是模拟足够快的探测器、也就是例如标准探测器,那么这一点也适用于所述监控阈值。
在激励不足时,原则上可能出现以下情况:所述能量比的分子和/或分母具有接近于或者等于零的数值。能够捕集到除以零的情况,方法是:在有待测量的气体状态参量变化时,例如在所述燃烧发动机的负荷变换时,实施对足够的激励的检验,其中对模型信号来说根据信号变化的符号来将边沿陡度与可用的阈值进行比较。作为替代方案,通过对所述模型的输入参量的边沿陡度进行评估能够实施对足够的激励的检验。
作为所述诊断方法的扩展方案,能够额外地规定,对传感器时间常数TS实施迭代的识别,其中根据所述信号份额的能量比或者根据取决于所述能量比的参量逐步对所述模型时间常数TM进行适应(adaptieren)。为此,用起始值Tinit来使所述模型时间常数TM初始化,并且在步骤中在每次积分之后根据所述能量比对其进行校正。为了加速或者减慢所述迭代方法的收敛性,能够不是根据所述能量比而是根据取决于所述能量比的参量来进行所述适应处理。
在一种作为替代方案的方法变型方案中,能够借助保存在特性曲线族中的、用于所述时间常数TS或者比例值TS/TM的数值来实施对所述传感器时间常数TS的识别,其中作为输入参量使用所述数值对能量比和模型时间常数TM或者相应的所计算的能量比的分子和分母。这种方法尤其由较低的计算开销看来是有利的,并且由此在直至存在识别结果之前的时间方面也是有利的。
所述按本发明的诊断方法能够特别有利地用在气体传感器上,所述气体传感器作为气体压力传感器、气体温度传感器、气体质量流量传感器或者气体浓度传感器作为废气监控及减少系统的一部分用作所述燃烧发动机的废气道中的废气探测器或者用在所述燃烧发动机的进气管路、例如进气歧管中,用于检测气体状态参量或者说浓度。必须根据开头所提到的、在这些与排放相关的气体传感器的动态性和普通的功能方面的要求对所述气体传感器进行监控。因此,例如能够对气体压力传感器的响应特性进行监控,并且例如在所述气体压力传感器的连接到进气歧管上的连接管路堵塞或者折弯时探测到所述动态性的减弱情况。气体温度传感器或者气体质量流量传感器例如能够构造为设置在所述燃烧发动机的进气管路内部的热膜空气质量测量计,并且对所述气体温度传感器或者气体质量流量传感器来说由于污染而能够记录到动态损失。只要能够为这样的传感器的信号说明合适的模型,那就能够有利地使用所述按本发明的、如前面在其方法变型方案中所描述的那样的方法。
作为气体传感器,尤其考虑宽带λ传感器(LSU探测器)或者NOx传感器的形式的废气探测器,利用所述废气探测器能够确定在气体混合物中的氧气含量。对构造为宽带λ传感器和连续的λ传感器的废气探测器来说,为进行诊断而根据前面所描述的方法变型方案优选将所测量的氧气浓度与所建模的氧气浓度进行比较。作为替代方案,能够为这种比较而使用倒数的λ值,因为其近似地与所述氧气浓度成比例。同样合适的是与所述氧气浓度成比例的电的参量,也就是在传感器中的或者在所属的开关电路中的电压或者电流。然后,必须相应地对为进行比较而使用的模型信号进行换算。对氧化氮传感器来说,作为实际值对所述氧化氮传感器的输出信号进行分析,其中从所建模的NOx数值中确定所述模型值。这种诊断因此能够特别有利地用在汽油发动机上或者用在稀薄-发动机(Mager-Motoren)上,所述发动机的废气净化设备具有用于进行氧化氮还原的催化器和/或机构。对安装在废气净化设备后面的气体传感器来说,必须在模型中考虑到废气净化的、对相关的气体浓度的影响。作为替代方案能够设想,仅仅在一些阶段中实施所述诊断,在这些阶段中所述废气净化对所述相关的气体浓度没有影响。
一般来说,能够在使用至少一个传感器的过程中设置所述方法连同其以前所描述的变型方案的进一步的使用方案,对所述过程来说能够通过具有时间常数并且必要时具有延时的一阶滤波器来近似计算所述过程,并且能够通过扩大的滤波时间常数来描述减慢的传感器的特性。原则上,在这种情况下也在对所述传感器的响应特性的评估方面获得前面所描述的优点。此外,这样的过程能够在其调节特性方面得到改进,方法是:使其调节器与变化的时间常数相匹配。
所述方法连同其前面所描述的变型方案的一种优选的使用方案设置用在混合动力车例如柴油混合车辆上,所述混合动力车没有空转运行阶段或者惯性阶段。特别要强调的是,在所述混合动力车上的使用没有减少消耗潜力和CO2还原潜力,因为既不需要测试喷射又不必要求特殊的发动机运行状态。
所述方法连同其前面所描述的变型方案的另一种优选的使用方案设置用在一些车辆上,所述车辆具有所谓的滑行运行功能(Segelbetrieb)。对这样的车辆来说,同样在很大程度上取消所述惯性运行。取代在惯性运行中牵引发动机,而是在滑行运行中断开所述离合器,发动机进行空转,并且所述车辆由于其惯性而滚动。在这种情况中也获得巨大的消耗潜力和CO2还原潜力。
所述与装置相关的任务通过以下方式得到解决:为了实施所述按本发明的方法而设置了诊断单元,该诊断单元具有用于在有待测量的气体状态参量变化时对更高频的信号份额进行分析的高通滤波器以及至少一个用于具有低通特性的传感器的模型和用于按照前面所描述的方法变型方案来实施动态诊断的计算单元、例如积分单元、比较器以及必要时特性曲线族单元。所述诊断单元的功能在此至少能够部分在软件基础上实现,其中这个诊断单元能够被设置为单独的单元或者被设置为上级的发动机控制系统的一部分。
附图说明
下面借助在附图中示出的实施例对本发明进行详细解释。附图示出:
图1是技术环境的示意图,在该技术环境中能够使用所述按本发明的方法;
图2a和2b分别是用于快的和慢的气体传感器的伯德图;
图3是按照本发明的动态诊断线路的方框图;
图4是用于不同的信号路径的曲线图;并且
图5是用于对探测器时间常数TS进行迭代识别的流程图。
具体实施方式
图1借助汽油发动机的实施例示意性地示出技术环境,在该技术环境中能够使用按本发明的、用于对废气探测器15进行诊断的方法。通过进气管路11将空气输送给燃烧发动机10,并且用空气质量测量计12来确定所述空气的质量。所述空气质量测量计12能够构造为热膜空气质量测量计。所述燃烧发动机10的废气通过废气道18来排出,其中沿着废气的流动方向在所述燃烧发动机10的后面设置了废气净化设备16。该废气净化设备16通常包括至少一个催化器。
为了对所述燃烧发动机10进行控制,设置了发动机控制系统14,一方面所述发动机控制系统通过燃料计量单元13将燃料输送给所述燃烧发动机10,并且另一方面将所述空气质量测量计12的以及布置在所述废气道18中的废气探测器15的以及布置在废气排出管路18中的废气探测器17的信号输送给所述发动机控制系统。所述废气探测器15在所示出的实施例中确定输送给所述燃烧发动机10的燃料空气混合物的λ实际值。该废气探测器能够构造为宽带λ传感器或者连续的λ传感器。所述废气探测器17确定在所述废气净化设备16后面的废气成分。所述废气探测器17能够构造为跃变式探测器或者二进制探测器。
在对所述废气探测器15的得到改进的动态监控方面,按照本发明规定,利用高通及低通滤波器在所述燃烧发动机10负荷变换时检验,浓度变化的更高频的份额是否依然被所述废气探测器15识别。这样的气体传感器具有典型的低通特性,所述低通特性尤其取决于所述气体传感器的保护管的几何形状。此外,对柴油发动机来说这样的保护管会积碳,由此所述传感器的带宽减小。在时域中,减小的极限频率表现在更多的上升时间中,也就是说,在激励不变时所述信号沿更加平坦。因此,如果将合适的高通滤波器与所述探测器串联,那么对较陡的负荷变换来说能够在高通滤波器的输出信号上识别,所述低通滤波器的极限频率是大于还是小于所述高通滤波器的极限频率。
图2a和2b借助伯德图20示意性地示出了所述功能原理。在频域中示出了简化地描绘为线谱的、具有两个频率份额的输入信号谱21并且示出了一阶高通滤波器23,所述一阶高通滤波器的传递函数能够通过关系式
来描述,其中TF作为滤波器的极限频率(滤波器极限频率24)。如果所述废气探测器15的极限频率超过所述一阶高通滤波器23的极限频率TF,那么所述串联线路就表现得像带通滤波器一样,也就是说,像图2a示意性地示出的那样,所述废气探测器15的输入信号谱21的高频依然被允许通过并且能够在输出信号谱22中被探测到。而与此相对地,如果所述废气探测器15的极限频率由于动态损失而下降到所述一阶高通滤波器23的极限频率TF(滤波器极限频率24)之下,则所述串联线路阻断所有频率,从而在所述输出信号谱22中再也不能测量任何频率份额(图2b)。要说明的是,这种线谱仅仅用于对所述原理进行解释。废气探测器15的实际的频谱能够通过连续演进的频率份额来描述。
原则上,本发明在此不局限于一阶高通滤波器。更确切地说,也能够使用任意其他的高通滤波器。如果例如用极限频率取代所述时间常数来给所述低通滤波器包括废气探测器15设定参数或者所述低通滤波器拥有更高的阶,同样能够使用所述监控方法。
为了能够区分慢的废气探测器15与不足够的激励,必须对废气成分的变化速度进行评估,这例如在使用宽带λ传感器的情况下能够借助空气和燃料质量变化来进行。这能够用类似的由滤波器构成的串联线路来进行。在使用宽带λ传感器的情况下,必须为此仅仅将上述的质量换算为O2浓度并且用低通滤波器来延迟,所述低通滤波器相当于功能可用的废气传感器。然后应该将这个低通滤波器与高通滤波器串联,所述高通滤波器拥有和实际的探测器相同的传递函数。然后,通过对所述两个高通滤波器输出值进行比较,能够推断出所述实际的传感器的功能可靠性。对于其他的气体成分而言,可能需要使用附加的未处理排放模型。
图3以方框图30示出了前面所描述的原理在一种优选的方法变型方案中的功能性。在上部分中示出了用于用所述废气探测器15测量的氧气浓度31的路径。由于能够通过延时(Totzeit)Tt或者说具有探测器时间常数TS的一阶低通滤波器来描述的探测器延迟32和实际的气体运行时间(Gaslaufzeit),由所述实际的氧气浓度31中得出氧气探测器信号32.1。所述探测器及气体运行时间32的传递函数通过以下关系式来获得,其中KS代表着用于所述探测器的放大系数:
,
KS通常相当于所述探测器的、由于生产偏差和老化引起的相乘的误差或者斜率误差(Steigungsfehler)。但是,如果作为探测器信号不使用氧气浓度,而是使用与其成比例的参量,那么KS就是相应的用于将探测器信号换算为氧气浓度的传递系数并且也可能受尺寸影响。随后用高通滤波器33对所述氧气-探测器信号32.1进行滤波,并且用乘法器34使其进行平方,这提供了一种与信号功率相对应的信号,其中所述高通滤波器33的传递函数相当于图2a或者说2b的一阶高通滤波器23的传递函数。随后借助积分器35对这种信号进行积分,从而得到所测量的氧气含量的更高频的能量份额的信号能量35.1。在布置在后面的标准化及除法单元36中,从与相应地经过处理的用于模型确定的数值的信号的比较中获得能量比36.1E,该能量比是用于所述更高频的能量份额的份额尺度。
在所述方框图30的下部分中示出了对所述模型确定的能量值的处理。在进行化学计量的校正之后在除法单元39中由空气质量37mL和用于燃料计量单元13的额定燃料质量38mK形成商并且算出λ值。所述燃料质量38能够从转矩愿望中获得,所述转矩愿望由驾驶员预先给定并且被换算为燃料量。在换算单元40中,由所述λ值确定经过核算的氧气含量40.1。按照模型41,用所述传递函数
来计算所建模的氧气含量41.1,其中TtM代表着模型延时并且TM代表着模型时间常数。
随后用另一高通滤波器33对所建模的氧气含量41.1进行滤波,并且用另一乘法器34使其进行平方,这提供一种与信号功率相对应的信号,其中所述另一高通滤波器33的传递函数相当于图2a的一阶高通滤波器23的传递函数。随后借助另一积分器35对这种信号进行积分,从而得到用于所建模的氧气含量的更高频的能量份额的信号能量35.1。
对经过平方的信号的积分提供了用于相应的O2信号32.1、41.1的更高频的份额的能量的尺度。所述高通滤波器33的经过平方的输出信号下方的面积越小,所述探测器或者说所述激励就越慢。作为所述信号能量的替代方案,也能够形成参量并且将其转换为比例,这些参量与所述信号能量相关联。例如也能够取代所述信号能量而使用所述信号能量的方根或者对所述高通滤波器输出信号的值进行积分。如果所述能量比为1,也就是说如果气体传感器和模型的动态特性相同,则这样的替代参量(Ersatzgröße)的比例必须为1。
为了所述气体传感器的和/或所述模型的或者说其输入信号的相乘的误差不会歪曲信号比较,如下面一样通过标准化在很大程度上消除所述相乘的误差。因此能够如下所示来描述所述能量比36.1E:
,
其中Us和Ys代表着在所述探测器的信号路径中的高通滤波器输入值或者说输出值,而Um和Ym则代表着其在模型路径中的对应量。也就是说Us相应于所述氧气探测器信号32.1,并且Um相应于来自所述模型的经过核算的氧气含量40.1。通过求比例的方式,来同样消除所述激励的信号幅度的影响。
所述两条信号路径中的积分不必非要同时开始,而是能够如此开始,使得不同的延时不影响诊断结果。
图4以曲线图50示范性地示出了在下降沿处开始积分的时刻55、56t1、t0。在此示出了用于传感器信号曲线53和用于模型信号曲线54的关于时间52的信号高度。从确定的定点(Stationärpunkt)开始,当置入信号沿时在开始积分之前首先要经过一定的信号幅度。个性化的积分持续时间对这两条路径来说能够不一样长。此外能够规定,在上升的信号沿处开始所述积分,在此随后相应地进行处理。在监控之前短时间的稳定运行保证了,探测器和模型的信号沿即使在存在延时差别的情况下也源于相同的激励。当所述废气探测器15的安装位置被操纵时,这一点则尤为重要。
如果不必分开地对所述传感器信号的上升沿和下降沿进行监控,也就是说如果不需要所谓的精确定位(Pinpointing),那么按本发明的方法本身能够得到简化。作为替代方案,能够在所述两条路径中在任意的时刻t0开始所述积分并且在持续时间Δt里执行所述积分。前提仅仅是通过例如由于变换的发动机运行点而引起的有待测量的气体浓度或者说状态参量的变化进行足够的激励。因而所述时间间隔Δt能够包括多个下降沿和上升沿。而后对所述标准化来说,在Δt里在两个高通滤波器输入端上检测相应的最大值和最小值。用于诊断和/或识别的所述能量比36.1E为:
,
其中
Us/m=用所述探测器测量的O2浓度/由所述模型确定的O2浓度,
Ys/m=探测器的高通滤波器输出信号/模型的高通滤波器输出信号,
Us/m,max=在间隔Δt中高通滤波器输入信号的最大值,
Us/m,min=在间隔Δt中高通滤波器输入信号的最小值,
Δt≥Ttm、Tt,也就是说积分持续时间≥模型延时TtM或者说探测器延时Tt。
现在能够如下面一样由所述能量比36.1E的数值推断出所述废气探测器15的动态误差:如果所述信号能量35.1的上述除法的结果是大于一的数值,那么实际的探测器就比所述模型快。如果所述分数小于一,那么实际的探测器就比所述模型慢。
现在将上述的能量比36.1E与代表着极限探测器的动态性的阈值进行比较。该阈值取决于如何选择所述模型时间常数TM。如果TM已经相当于极限值的传感器动态性,那么合适的阈值就大约为1,从而省去了其用途。而与此相对地,如果所述模型时间常数TM相当于足够快的气体探测器、例如标准探测器,那么合适的阈值就小于1。对所述能量比36.1E≥所述阈值的情况来说,能够将所述废气探测器15视为运行正常,而在所述能量比36.1E≤所述阈值的情况中,则应该将所述废气探测器15视为有故障。
在激励不足时,原则上会出现以下情况:在等式(4)中E的分子和/或分母变为零。通过对足够的激励实施检验能够截获除以零的情况。为此,例如能够在必要时额外地为标准探测器实现模型路径并且检验经过核算的氧气含量40.1或者说所建模的氧气含量41.1是否具有足够的边沿陡度。在这种检验的一种优选的变型方案中确定了,所配属的高通滤波器输出值是否在用于经过核算的氧气含量40.1或者说用于所建模的氧气含量41.1的正边沿处超过一定的正阈值或者在负边沿处低于确定的负阈值。
本发明能够得到扩展,从而由此也能够对所述探测器时间常数TS进行迭代的识别。图5以流程图60示出了功能流程。
对此,在初始化单元61中用起始值Tinit使所述模型时间常数TM初始化,并且而后在每次积分之后根据所述能量比36.1E对其进行校正。为此,在所述功能单元(Funktionseinheit)62中通过测量和分析来确定数值Ek。在此适用:
k=1,TM,k=Tinit (6),
如果TM大于所求的数值TS,那么所述探测器就比所述模型快并且所述能量比36.1E就大于一。在这种情况中,在下一个步骤中缩小TM,方法是除以E,这在计算单元63中实施。在TM<TS的情况中,E<1并且接下来的除法TM/E提高了新的模型时间常数TM,k+1。由此所述迭代规则如下:
TM,1=Tinit (7a)
TM,k+1=TM,k/Ek (7b),
其中k表示第k个迭代步骤。在积分过程中,Ek朝1收敛并且TM,k朝TS收敛。在此不重要的是,TM,k是严格单调地趋向于TS还是以减小的幅度围绕TS振荡。相应的情况适用于Ek。当
时,结束迭代过程。这种检验借助询问64来进行。如果满足了前面所提到的条件,那么作为所述迭代的结果66输出TS=TM,k+1。如果还没有满足所述条件,那就以一为幅度提高用于k的计数器65。
能够在线实施所述迭代的识别,其中随后在每个迭代步骤中进行其他的激励。同样能够离线实施所述迭代,其中而后多次对相同的测量进行分析。如果将本发明以这种方式用于所述识别,那么为了进行传感器诊断而必须将TM,k的终值与极限值的时间常数进行比较。E与1的比较则显然不再有意义。
所述识别方法的收敛性能够得到加速或者也能够得到减慢,方法是:对TM,k+1的计算来说不是使用Ek本身,而是使用与其相关的参量。所述迭代的识别方法寻求所述等式E(TM)=1的解TM=TS。对所述迭代的识别来说,作为替代方案也能够使用其他的用数字表示的、用于解所谓的固定点等式(Fixpunktgleichung)的方法。
作为替代方案,作为用于传感器识别的简单方案,也能够展开(aufspannen)用于所估计的时间常数TS的特性曲线族。作为用于这种特性曲线族的输入值,考虑参量的以下的组合:TM和E或者E的分子和分母(参见(4)和(5))。在所述特性曲线族中能够保存TS或者比例TS/TM。
Claims (15)
1.用于对燃烧发动机(10)的气体传感器进行动态监控的方法,其中所述气体传感器根据几何形状、测量原理、老化或者污染具有低通特性,其中在有待测量的气体状态参量变化时基于所建模的信号和所测量的信号的比较来实施动态诊断,并且其中所测量的信号是所述气体传感器的输出信号的实际值并且所建模的信号是模型值,其特征在于,用下述合适的高通滤波器(23、33)对所述气体传感器的输出信号进行滤波,使得在高通滤波器的输出信号上识别:低通滤波的极限频率是大于还是小于所述高通滤波器的极限频率,并且在有待测量的气体状态参量变化时对更高频的信号份额进行分析,其中不仅对所述气体传感器的更高频的信号份额而且对所述模型(41)的更高频的信号份额进行平方运算以及求积分并且由此计算更高频的能量份额,并且随后将所述能量份额转换为比例,并且根据如此计算的能量比(36.1)来推断出所述气体传感器的动态特性。
2.按权利要求1所述的方法,其特征在于,在输送给所述燃烧发动机(10)的空气燃料混合物的空气燃料比变化时对所述气体传感器实施动态诊断,并且在出现所述燃烧发动机(10)的空气燃料比的这种变化时对更高频的信号份额进行分析。
3.按权利要求1所述的方法,其特征在于,对相应的能量份额实施标准化。
4.按权利要求1或3所述的方法,其特征在于,借助对所述所建模的信号和所测量的信号来说个性化的积分持续时间Δt来实施对所述更高频的信号份额的积分,其中不仅在所述输出信号的上升的信号沿处而且在下降的信号沿处触发开始对所述所建模的信号和所测量的信号进行积分的时刻(55、56)。
5.按权利要求4所述的方法,其特征在于,从确定的定点开始,当置入所述信号沿时在开始所述积分之前要等待可用的信号幅度。
6.按权利要求1到3中任一项所述的方法,其特征在于,将所述能量比(36.1)与代表着极限值的传感器的动态性的、可用的阈值进行比较,其中所述阈值与在用于所述传感器的模型(41)中所选择的模型时间常数TM彼此依赖。
7.按权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述气体的状态参量来跟踪滤波器时间常数和/或所述阈值。
8.按权利要求1到3中任一项所述的方法,其特征在于,在所述有待测量的气体状态参量变化时,实施对足够的激励的检验,其中对模型信号来说根据信号变化的符号来将边沿陡度与可用的阈值进行比较。
9.按权利要求6所述的方法,其特征在于,对传感器时间常数TS实施迭代的识别,其中根据所述信号份额的能量比(36.1)或者根据取决于所述能量比的参量逐步对所述模型时间常数TM进行适应。
10.按权利要求9所述的方法,其特征在于,借助保存在特性曲线族中的、用于所述传感器时间常数TS或者传感器时间常数TS与模型时间常数TM的比例值TS/TM的数值来实施对所述传感器时间常数TS的识别,其中作为输入参量使用数值对,所述数值对是能量比(36.1)和模型时间常数TM,或者所述数值对是相应计算的能量比(36.1)的分子和分母。
11.按权利要求1到3中任一项所述的方法,其特征在于,作为气体传感器将气体压力传感器、气体温度传感器、气体质量流量传感器或者气体浓度传感器作为废气监控及减少系统的一部分用作所述燃烧发动机(10)的废气道(18)中的废气探测器(15)或者用在所述燃烧发动机(10)的进气管路(11)中。
12.按权利要求1到3中任一项所述的方法,其特征在于,作为气体传感器使用形式为宽带λ传感器或者NOx传感器的废气探测器(15),利用所述废气探测器能够确定气体混合物中的氧气含量。
13.按权利要求1到12中任一项所述的方法在混合动力车中的用途。
14.按权利要求1到12中任一项所述的方法在具有滑行运行功能的车辆中的用途。
15.装置,用于对作为废气监控及减少系统的一部分位于燃烧发动机(10)的废气道中或者在所述燃烧发动机(10)的进气管路中的气体传感器进行动态监控,其中所述气体传感器根据几何形状、测量原理、老化或者污染具有低通特性,其中在有待测量的气体状态参量变化时基于所建模的信号和所测量的信号的比较能够在诊断单元中实施动态诊断,并且其中所测量的信号是所述气体传感器的输出信号的实际值并且所建模的信号是模型值,其特征在于,所述诊断单元具有用于对更高频的信号份额进行分析的高通滤波器(23、33)以及至少一个用于所述气体传感器的模型(41)和用于按照权利要求1到12中任一项所述的方法来实施所述动态诊断的计算单元。
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