CN104155409A - 汽车虚拟湿度传感器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及汽车虚拟湿度传感器。提供了用于响应环境湿度调节发动机动力传动系统组件的系统和方法，该环境湿度是基于在地区中的车辆位置、时钟时间、环境温度和在一年中当前时间的该地区的历史湿度数据。此可以在不依赖昂贵且经常变化的物理湿度传感器的情况下完成。训练模块和云更新可进一步提高本公开的虚拟湿度传感器的准确性。

Description

汽车虚拟湿度传感器
技术领域
本申请涉及用于车辆的湿度传感器。
背景技术
为了满足日益严格的燃料经济性并提供动力来开发使用比湿度作为在一些车辆上的输入的动力传动系统控制，以控制发动机运转参数，例如空气-燃料比、排气再循环速率等。由于比湿度影响空气充气密度、通用气体常数、比热和氧含量的比率，除此之外还在EGR速率的计算、火花正时和空气-燃料比的控制和其他动力传动系统控制中使用准确的比湿度数据。先前，将比湿度合并到用于此类参数的计算已涉及车辆上的湿度传感器。开发传感器来测量车辆中的比湿度是困难的，因为此类装置使用比热或空气密度的精确测量。此外，空气中的一些水不是以水蒸汽的形式，而是作为进一步使湿度测量复杂的气溶胶(aerosol)。由于这在移动车辆中几乎不可行，已经使用相对湿度装置从相对湿度、环境温度和环境压力估计比湿度。
基于相对湿度估测比湿度导致准确性的损失，因为饱和比湿度的估测是不准确的且取决于各种因素，例如表面环境中冰和水的存在以及空气中气溶胶微粒的尺寸和化学性质等其他因素。此外，相对湿度传感器昂贵且不可靠。在无校准的情况下，相对湿度传感器的准确性可大大降低。由于直接湿度传感器的可变性质，附加湿度传感器或附加成对气象传感器的使用会是必要的。
发明内容
发明者在此认识到前述困难和物理湿度传感器或其他气象传感器的相关联的成本，并且公开了用于从车辆总线上容易得到的传感器数据导出比湿度的系统和方法。公开的虚拟湿度传感器接收来自车辆位置/时间/日期传感器，环境温度传感器，气压传感器的输入和诸如风挡刮水器状态、高温计测量、燃料密度等通常在车辆总线上可得到的其他数据。来自无线装置的外部数据如果可用，则可用于提高计算的准确性。诸如IBOC(带内同频，例如HD无线电)和卫星无线电等无线装置现安装在大多数车辆上，这些装置可接收从气象站收集的数据和由本地无线电站广播的数据。
所公开的传感器可以是在软件中实施的信息过滤器，且在嵌在车辆上并且连接到车辆(CAN)总线的计算机上运行。该过滤器将被实施作为诸如神经网络的学习算法，其首先使用历史气象数据和其他数据进行离线训练，且于是随后当外部数据可用时可以用外部数据进行在线(在车辆中)训练。
提供了用于响应环境湿度调节发动机动力传动系统组件的系统和方法，该环境湿度基于在地区中的车辆位置、环境温度和在当前年时间和日时间的该地区的历史湿度数据。这可以在不依赖昂贵且经常不可靠的物理湿度传感器情况下完成。训练模块和云更新进一步提高本公开的虚拟湿度传感器的准确性。
当单独或结合附图考虑时，本描述的上述优点和其他优点以及特征通过下列具体实施方式将是显而易见的。应该理解，提供上述概述是以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步描述的一组精选概念。这并不意味着识别所要求保护的主题的关键或必要特征，所要求保护的主题的范围由具体实施方式之后的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题并不限于解决上面或在本公开的任何部分中所指出的任何缺点的实施方式。另外，发明者在此已经认识到本文所指出的缺点，且并不认为他们为公知的。
附图说明
图1示出发动机的示例汽缸。
图2示出虚拟传感器在非训练模式中的示意图。
图3示出虚拟传感器在训练模式中的示意图。
图4示出虚拟传感器在更新模式中的示意图。
图5示出虚拟传感器的离线训练的示意图。
图6示出来自底特律(Detroit)的示例湿度数据。
图7示出来自休斯顿(Houston)的示例湿度数据。
图8示出来自菲尼克斯(Phoenix)的示例湿度数据。
图9示出虚拟湿度传感器的典型操作的流程图。
图10示出虚拟湿度传感器的训练模式的流程图。
图11示出虚拟湿度传感器的更新模式的流程图。
具体实施方式
本公开的对象是虚拟湿度传感器。所公开的传感器利用具有针对给定区域的历史湿度数据的现有车辆传感器来估测比湿度。比湿度对诸如排气循环速率和火花正时等动力传动系统控制日益重要，因为比湿度涉及例如空气充气密度和可用氧含量。很容易得到的历史气候数据可以预先加载到ECU存储器中。此外，可以训练虚拟湿度传感器，因为连接可用于ECU来连接到互联网或卫星无线电，以接收例如真正的湿度值。
下面将参照附图更详细描述本公开的对象。图1示出发动机的示例汽缸和各种物理传感器，所述各种物理传感器可在估测比湿度时由虚拟湿度传感器使用。图2至图5示出虚拟湿度传感器的不同操作模式的示意图。图6至图8示出一类历史湿度数据的示例，该类历史湿度数据可由虚拟湿度传感器在估测比湿度时或以训练模式利用来更新虚拟传感器。
参照图1，内燃机10包括多个汽缸，其中一个汽缸示于图1中。发动机10可至少部分由包括控制器12的控制系统和由经由输入装置130的来自车辆操作员132的输入控制。在这个示例中，输入装置130包括加速器踏板和用于生成成比例的踏板位置信号PP的踏板位置传感器134。发动机10的燃烧室(即汽缸)30可包括具有活塞36定位在其中的燃烧室壁32。活塞36可联接到曲轴40，以便活塞的往复运动转化成曲轴的旋转运动。曲轴40可经由中间传输系统耦合到车辆的至少一个驱动轮。另外，起动机马达可经由飞轮耦合到曲轴40，以能够起动发动机10的操作。
燃烧室30被示出经由各自的进气门52和排气门54与进气歧管44和排气歧管48连通。每个进气门和排气门可由进气凸轮51和排气凸轮53操作。可替换地，进气门和排气门中的一个或更多个可由机电控制气门线圈和电枢总成操作。进气凸轮51的位置可由进气凸轮传感器55确定。排气凸轮53的位置可由排气凸轮传感器57确定。
燃料喷射器66被示出作为直接耦合到燃烧室30的直接喷射装置，用于与经由电子驱动器68从控制器12接收的信号FPW的脉冲宽度成比例直接喷射燃料在其中。以这种方式，燃料喷射器66提供所谓燃料到燃烧室30内的直接喷射。燃料喷射器可安装在例如燃烧室的侧面或在燃烧室的顶部。燃料可以通过燃料系统(未示出)输送到燃料喷射器66，该燃料系统包括燃料箱、燃料泵和燃料导轨。在一些实施例中，燃烧室30可以可替换地或另外地包括燃料喷射器，该燃料喷射器以提供所谓燃料到燃烧室30上游的进气道中的进气道喷射的配置布置在进气通道42中。
进气通道42可包括具有节流板64的节气门62。在此特定示例中，节流板64的位置可经由提供至包括有节气门62的电动马达或致动器的信号由控制器12改变，是一种通常称为电子节气门控制(ETC)的配置。以这种方式，节气门62可被操作，以改变提供至燃烧室30以及其他发动机汽缸的进气空气。节流板64的位置可由节气门位置信号TP提供至控制器12。进气通道42可包括用于提供质量空气流量MAF信号至控制器12的质量空气流量传感器120。
排气传感器126被示出耦合到排放控制装置70上游的排气通道48。传感器126可以是用于提供排气空气/燃料比的任何合适传感器，例如线性氧传感器或UEGO(通用或宽域排气氧)、双态氧传感器或EGO、HEGO(加热的EGO)、NOx、HC或CO传感器。排放控制装置70被示出沿排气传感器126下游的排气通道48布置。装置70可以是三元催化剂(TWC)、NOx捕集器、各种其他排放控制装置或其组合。在一些实施例中，在发动机10的运转期间，排放控制装置70可在特定空气/燃料比内通过操作发动机的至少一个汽缸来周期性地重置。
另外，排气再循环(EGR)系统可通过EGR阀142和EGR孔口(未示出)经由EGR通道140使期望的部分排气按规定的路线从排气通道48到进气歧管44。通过EGR系统再循环的排气可通过进气歧管44被引导至多汽缸发动机中存在的所有汽缸。在涡轮增压发动机(未示出)中，EGR系统可以是高压EGR系统(从涡轮机的上游到压缩机的下游)或低压EGR系统(从涡轮机的下游到压缩机的上游)。
控制器12在图1中示出作为常规微型计算机，其包括：微处理器单元102、输入/输出端口104、只读存储区106、随机存取存储器108、保活存储器110、时钟111和一般在13处所指示的常规数据总线。另外，控制器12可包括车辆逻辑单元。该逻辑单元可适用于促进信息往来诸如卫星无线电、IBOC无线电或互联网和车辆总线的外部网络的转移。控制器12被示出从耦合到发动机10的传感器接收各种信号，除前面所讨论的那些信号以外，包括：来自耦合到冷却套筒114的温度传感器112的发动机冷却液温度(ECT)；用于感测由脚132施加的力的耦合到加速器踏板130的位置传感器134；来自耦合到进气歧管44的压力传感器122的发动机歧管绝对压力(MAP)的测量值；感测曲轴40位置的来自霍尔效应传感器118的发动机位置传感器；来自传感器120的进入发动机的空气质量的测量值；和来自传感器58的节气门位置的测量值。进气歧管压力还可由MAP传感器122感测，用于由控制器12处理。BAP(大气绝对压力传感器)59测量环境绝对压力。在本描述的优选方面中，发动机位置传感器118产生曲轴每转预定数量的等间隔脉冲，其中发动机转速(RPM)可以从这预定数量的等间隔脉冲确定。
在一些实施例中，发动机可耦合到混合动力车辆中的电动马达/蓄电池系统。该混合动力车辆可具有并联配置、串联配置或其变化或组合。
在运转期间，发动机10内的每个汽缸通常经历四冲程循环：该循环包括进气冲程、压缩冲程、膨胀冲程和排气冲程。在进气冲程期间，一般地排气门54关闭且进气门52打开。空气经由进气歧管44被引入燃烧室30，且活塞36移动到汽缸的底部，以便增大燃烧室30内的容积。其中活塞36接近汽缸底部且在其冲程结束时(例如，当燃烧室30处于其最大容积时)的位置通常被本领域的技术人员称为下止点(BDC)。在压缩冲程期间，进气门52和排气门54关闭。活塞36移向汽缸盖，以便压缩燃烧室30内的空气。其中活塞36在其冲程结束时且最接近汽缸盖(例如，当燃烧室30处于其最小容积时)的点通常被本领域的技术人员称为上止点(TDC)。在以下称为喷射的过程中，燃料被引入该燃烧室。在以下称为点燃的过程中，喷射的燃料由诸如火花塞92的已知点火手段来点燃，从而导致燃烧。在膨胀冲程期间，膨胀气体推动活塞36返回到BDC。曲轴40将活塞运动转换成旋转轴的旋转转矩。最后，在排气冲程期间，排气门54打开，以释放燃烧的空气-燃料混合物到排气歧管48且活塞返回到TDC。注意，以上仅作为示例示出，且进气门和排气门打开和/或关闭正时可以改变，如以提供正气门或负气门重叠、晚的进气门关闭或各种其他示例。
点火系统88可以在选定的运转模式下经由火花塞92提供点火火花至燃烧室30，以响应于来自控制器12的火花提前信号SA。虽然示出了火花点火组件，但是在一些实施例中，燃烧室30或发动机10的一个或多个其他燃烧室可以以压缩点火模式运转，具有或不具有点火火花。
例如，发动机10可作为均质充量压缩点火(HCCI)发动机来运转。在SI燃烧中，点火系统88经由火花塞92提供点火火花至燃烧室30，以响应于来自控制器12的火花提前信号SA。可替换地，发动机10可选择执行HCCI燃烧模式，其中空气和燃料混合物达到其中通过自动点火发生的燃烧的温度，而不需要火花装置的火花。在HCCI或受控自动点火(CAI)期间，燃烧室气体的自动点火发生在燃烧循环的压缩冲程之后的预定点，或接近压缩冲程的上止点。通常地，当利用预混合空气和燃料充气的压缩点火时，燃料通常与空气均匀地预混合，如在进气冲程期间在进气道喷射火花点火的发动机或直接喷射的燃料一样，但具有高的空气与燃料比。由于空气/燃料混合物被空气或残余排气高度稀释，从而导致较低峰值燃烧气体温度，相校于在SI燃烧中发现的水平可减少NOx的产生。
控制器12可进一步包括如本文所描述的虚拟湿度传感器107。该虚拟湿度传感器可接收来自诸如GPS(全球定位系统)141的定位系统的输入，接收还可由GPS141提供的全局时钟时间、来自燃料质量传感器142、进气空气传感器140、高温计143、风挡刮水器状态传感器144、环境温度传感器146和燃料密度传感器148等的输入，以及这些变量随不同时间间隔的变化速率。这些传感器可以是车辆上现有的传感器，且除提供数据给虚拟湿度传感器以外，还提供传感输入给遍及车辆和内燃机的不同系统。可代替光传感器145使用高温计143用于了解太阳热通量。
比湿度测量对车辆运转的用途和重要性十分普遍。湿度是MAF传感器中重要的噪声因素，导致在读数中占高达8％的误差。在一个示例中，由本公开的虚拟湿度传感器获得的湿度值可以在计算质量空气流量或在计算MAF传感器中的偏移量(offset)或误差时使用。
湿度还可以用于气候控制应用，以预测除湿要求并估测除湿的能量消耗。在另一示例中，发动机控制器可以在计算气候控制系统的输出时使用来自本公开的虚拟湿度传感器的估测湿度。例如，高的湿度可要求增加的空气调节输出。
湿度还可用于估测用于冷却电动车辆或混合动力电动车辆上的蓄电池的空气的热容量。在一个实施例中，其中根据本公开的虚拟湿度传感器可安装在包括蓄电池的混合动力电动车辆或电动车辆中，由虚拟湿度传感器产生的湿度估测可以由发动机控制器用于计算或估测此类车辆的蓄电池的冷却需要。空气密度和热容量是在混合动力电动车辆和电动车辆必需的高质量距离至空载计算中的重要因素。由于比湿度影响空气密度和热容量二者，所以发动机控制器可在计算剩余蓄电池输出时进一步考虑由虚拟湿度传感器产生的湿度值。
露点-环境温度扩散对于预测由于雾而引起的不良能见度且对于透明薄冰检测是重要的。例如，配备有操作灯或其他车辆特征的能见度检测系统的车辆可进一步在确定是否应该启动灯时使用来自本公开的虚拟湿度传感器的湿度估测。此外，作为示例，具有结冰警报系统或牵引控制的车辆可在警告驾驶员潜在的透明薄冰时或在进行牵引控制或防抱死制动系统中考虑来自虚拟湿度传感器的湿度值。
此外，在HCCI发动机中比湿度对凸轮正时有影响。例如，在由HCCI运转的发动机中，发动机控制器可考虑由本公开的虚拟湿度传感器产生的湿度值，以提前或延迟凸轮正时。
在另一示例中，其中本公开的虚拟湿度传感器用于与柴油发动机连接，比湿度可用于重新校准选择性催化还原柴油排放系统中的氨传感器。作为示例，发动机控制器可以在氨传感器的校准中使用湿度值，这可进而改变尿素的喷射正时或加料，或DPF再生。
本公开的虚拟湿度传感器可存储给定位置的历史气候数据、各种查找表和用于计算湿度的公式。例如当车辆进行维修时，或当无线连接变得可用时，此类数据可预先加载到发动机控制器中且可周期性地更新。下面示出可以在估测比湿度中使用的示例数据表。
表1离线训练的典型数据
除别的以外，本公开的虚拟湿度传感器通过从车载时钟或GPS读取格林尼治时间(GMT)估测湿度。来自车载时钟的信息可包括日、年、月、日期、季节等。季节可包括春夏秋冬四个季节。纬度、经度和海拔可由现有的GPS141或其他定位装置来提供。海拔可进一步通过使用由全球定位存储的海拔查找表从已知的纬度度和经度推导出。GPS位置可以用来通过具体城市、州、县、邮政编码或具体纬度和经度区分位置，如以上示例。指定的区域或具体性可以是其中数据可用的结果。环境温度可以由环境温度传感器146提供。关于降水量的信息可以由风挡刮水器状态传感器144提供。一些车辆可进一步装备有光条件传感器145，该光条件传感器145在许多车辆上用于在雾、云或其他低光条件下控制前灯或给前灯发信号。此外，大气压力可以由BAP传感器59感测。从这些输入和表，如上述表，可以提供概率性比湿度，其中提供预期的比湿度和预期间隔二者。
在学习模式下，虚拟湿度传感器尝试从其他值估测湿度，且比较该湿度与在表1最后一列中的测得的湿度。然后使用测得值和计算值之间的差来校正信息筛选器中的参数，并且重复该过程直到该差不再随每次重复减小。表1的湿度列可对应于直接测量值，或者它可对应于从前代虚拟传感器得到的湿度数据。此外，具有逻辑单元的计算机可读存储介质可耦合到总线且包括存储在其中的指令，以上传训练模块参数更新和所获取的湿度数据到车辆外部的云服务器。
现在转向图2，示出虚拟湿度传感器在常规操作模式下的示意图。车辆总线13将往来控制器12的输入/输出装置104的不同传感输入和输出信号连接成网络。车辆总线可被配置为CAN(控制器区域网络)、LIN(局部互联网络)或其他网络类型。在107处所示的虚拟湿度传感器(VHS)处于其非训练状态。在非训练状态下，包括来自MAP传感器、GPS、时钟、环境温度传感器等的数据的输入值由虚拟湿度传感器107使用，且湿度值返回到输入/输出装置104。作为非限制性示例，湿度估测返回到车辆总线，其中该湿度估测在排气再循环速率、空气-燃料比或火花正时的控制中使用。
这里提供了与湿度有关的用于EGR速率或火花正时控制的示例方法。通过生成rpm值、空气充气值(aircharge value)和湿度值，可执行控制内燃机中的排气再循环速率，其中rpm值是发动机旋转速度的指示，空气充气值是进入发动机进气歧管的空气充气的指示，湿度值是环境湿度水平的指示。乘数被计算作为rpm值和空气充气值的函数。此乘数表示标准湿度的湿度偏差的每粒EGR百分比变化。然后，基排气再循环速率值被确定作为至少rpm值和空气充气值的函数。然后，通过乘数和标准湿度减去观察湿度的量的乘积调节基排气再循环速率。因此，EGR速率可因此对大气湿度的影响进行补偿。
在控制包括火花正时的发动机运转的其他方面时使用比湿度。边缘火花正时是必要的，以提供考虑性能和排放的高效发动机运转。通过生成rpm值、空气充气值和湿度值，可执行控制内燃机的边缘火花正时，其中rpm值是发动机旋转速度的指示，空气充气值是进入发动机进气歧管的空气充气的指示，湿度值是环境湿度水平的指示。乘数可被计算作为rpm值和空气充气值的函数。此乘数表示可能不引起发动机爆震的湿度的每粒火花变化程度。然后，边缘火花值被计算作为至少rpm值和空气充气值的函数。然后，可通过该乘数和估测的湿度的乘积调节该边缘火花值，以对湿度的影响补偿发动机火花正时。
此外，比湿度可改变车辆驾驶室的舒适度。准确比湿度测量的附加用途是用于气候控制系统的控制，其中该气候控制系统用于估测环境空气的露点和热容量，以通过防止车窗产生水雾来提高车辆安全性且通过保持气候在温热舒适区来改善舒适度。
现在转到图3，示出虚拟湿度传感器在训练模式下的示意图。该训练模式可在生产期间被执行，以便一旦该车辆在路上，该虚拟湿度传感器包含最近的参数更新且足以在驾驶时立即地估测比湿度。当车辆处于连接到测得的湿度源或真实湿度源的位置时，训练模式可起作用。此类连接可以是无线互联网连接、电话连接、卫星无线电连接和/或IBOC(带内同频，例如HD)无线电。此类连接可在连接至可用连接时使用，以接收测得的湿度且潜在地交换其他数据，包括所获取的数据的上传和用于训练或其他目的的下载更新。此外，适于提供测得的比湿度的连接可以是硬线连接。例如，在常规车辆维护期间，训练模块可以插入到外部计算机。
图3中所述的训练模式包括上面参照图2描述的组件。车辆总线13连接到发动机控制器12。在发动机内，控制器和输入/输出装置104提供输入值给虚拟湿度传感器107。另外，车辆总线连接到测得的湿度源150。测得的湿度源经由输入/输出装置104馈送真实的测得的比湿度给训练模块152。虚拟湿度传感器107使用基于物理/统计的黑盒模型，以估测比湿度且提交该比湿度的估测至训练模块150。该训练模块确定外部提供的真实湿度和所估测的湿度之间的差。然后，该训练模块提供参数更新给虚拟湿度传感器107。重复地比较所估测的湿度与真实湿度，直到这两个值之间的差停止减小。训练模式可在生产期间被执行，以便一旦车辆在路上，虚拟湿度传感器包含最近的参数更新且足以在驾驶时立即地估测比湿度。另外，所训练的虚拟湿度传感器可以从一个车辆转移到另一车辆，或者从离线训练转移到未训练车辆中。与随时间漂移的物理湿度传感器不同，该虚拟传感器从不漂移且可以用更近的参数进行更新。
在其他示例中，训练可以在传感器的寿命期间作为周期更新发生，例如伴随定期安排维护。随着时间推移，筛选器在其通常训练的位置中变得更准确。在多个车辆在各种位置中执行相同训练过程的情况下，记录的湿度数据和来自训练模块的参数更新可被上传并存储在云服务器中。
现在转向图4，示出了虚拟湿度传感器在更新模式下的示意图。如上所述，当合适的连接可用时，所获取的湿度数据和训练模块参数更新可被上传到云服务器。在图4中，在车辆总线13和软件更新装置154之间建立连接。该软件更新装置可以无线地连接。在另一示例中，例如，该软件更新装置可经由硬线连接由车辆使用者或由维修技术人员在常规维护期间连接。
软件更新装置154上传数据到云服务器156，且从云服务器156下载数据。以这种方式，数据的共享帮助减少训练虚拟湿度传感器的时间，以及增加准确性，并且当行驶离开其归属区域时增加车辆的准确性。例如，如果车辆被驾驶到具有大的气候差异的远区域，从常规地在目的区域驾驶的车辆获取的数据可在训练该车辆时使用，或从云服务器下载，以便最新的数据可用于检索估测的比湿度。这可增加估测的比湿度在非归属区域中的准确性，并且还可以使更新或训练时间最少。
现在转向图5，示出了多个车辆发送并接收所获取的数据到云服务器的示意图。以这种方式，可频繁地更新本公开的虚拟湿度传感器。该云服务器连接到多个车辆且当更新时从每个车辆接收在线训练参数。在线训练的聚合(aggregation)用于创建当更新时发送给车辆的新一代的虚拟传感器。该过程可以持续地更新虚拟传感器和云服务器。
根据本公开训练和更新虚拟湿度传感器会在车辆运转之前发生，且持续地贯穿虚拟湿度传感器的寿命，只要可以进行云服务器连接。在新车辆的情况下，离线训练的虚拟湿度传感器可安装到车辆计算机之一中。如果该车辆经配备接收外部数据或具有现有的物理湿度传感器，则在它接收外部数据时该虚拟湿度传感器将继续训练，从而提高其准确性。在移除并保存旧的虚拟传感器的过程中可以周期性地更新传感器，并且用新的传感器代替它。旧的传感器与其他车辆的旧传感器结合，且历史气象信息用于训练下一代虚拟传感器。因此，连续的每一代传感器在不断完善的过程中训练下一代传感器。被训练的传感器可被周期性地上传到云端中，并通过经过统计回归的参数数据的拟合测试(遗传算法)和/或合并的过程改善。可针对未改善的神经网络改善并训练黑盒模型。改善的神经网络可随后在例行更新期间返回到车辆。被训练的传感器参数也可通过使用车辆至车辆通信，经由诸如DSRC(专用短距离数据通信)的短距离装置或诸如蜂窝数据服务的长距离装置在车辆之间交换。
图6至图8示出湿度数据作为用于不同日期的H2O摩尔百分比(其通过乘数因子不同于比湿度)。所述附图提供示例数据，该示例数据可在车辆生产时提供至虚拟湿度传感器或上传到虚拟湿度传感器，并在定期安排维护期间潜在地更新。在此示例中，该黑盒模型是一个正弦曲线，其具有一年循环时间和三个从回归得出的学习参数(相位延迟、振幅和平均湿度)。可以作出测得的数据和预测结果之间的残差的类似曲线图，并且正弦或其他曲线可以拟合到残差以估测上述随机可变性或概率性湿度。参数数据可存储在控制器12内，并在连接的训练阶段中获取，或者可以由虚拟湿度传感器从其自身估测中收集并存储。此外，随着车辆进入新区域，例如或在更新下一代虚拟传感器时，所述数据可上传到云服务器且与车辆共享。图6示出密歇根州底特律城市的日常高湿度、低湿度和平均湿度与最佳拟合正弦函数。图7示出德克萨斯州休斯顿的平均湿度和最佳拟合正弦函数。以及图8示出亚利桑那州菲尼克斯城市的日常高湿度、低湿度和平均湿度与最佳拟合正弦函数。
现在转向图9，示出了一种用于虚拟湿度传感器的正常操作模式的方法900。在902处，标准传感器输入由车辆总线接收。此输入可以是上面描述的任何类型，包括GPS、MAP压力、风挡刮水器状态、温度等。在904处，比较从各种车载传感器收集的现时数据和在车辆逻辑单元中接收的现时数据。在906处，估测比湿度。如上面参照表1所述，历史数据可以对于在一个区域中的海拔、位置、年时间、日时间和环境温度等其他条件是已知的。从此数据和其他数据和相应历史数据，可以估测比湿度。在908处，比湿度被传播给车辆总线13。在910处，基于估测的比湿度，可以调节动力传动系统控制。作为非限制性示例，可以基于如上所述的比湿度改变EGR速率或火花正时事件。
现在转向图10，示出了一种用于虚拟湿度传感器的训练模式的方法1000。在1002处，评估连接是否可用。连接可以是硬线连接或无线连接，并且可以建立在车辆逻辑单元和互联网、卫星无线电或IBOC无线电或适于传送测得的比湿度到车辆总线的其他数据源之间。如果连接不可用(否)，该方法结束。如果连接可用(是)，该方法前进到1004。
在1004处，(如在图9的步骤908中)估测比湿度。接着在1006处，真实的湿度值由车辆逻辑单元经由该连接接收。然后在1008处比较(来自1004)估测的湿度和(来自1006)测得的湿度。在1010处，用对估测参数的较小变化重复步骤1004-1008。
在1012处，在湿度的两个最近估测值和测得的湿度之间的差之间进行比较。如果最近估测值和测得的湿度之间的差小于先前估测值和测得的湿度之间的差(是)，该方法返回到1010，以用对参数的进一步变化重复估测步骤。重复这个过程，直到估测值和测得的湿度之间的差不继续减小。当湿度的差异不小于先前的比较(否)，该方法前进到步骤1014。
在步骤1014处，虚拟湿度传感器更新其估测参数，且在步骤1016处进一步上传更新参数到云服务器，以便其可以在虚拟湿度传感器的更新版本中加以考虑且可用于其他车辆。然后，该方法结束。
参照图11，示出了一种用于虚拟湿度传感器在更新模式下的方法1100。在更新模式下，云服务器允许虚拟湿度上传训练模块参数更新和获取的湿度数据到车辆外部的云服务器，其中动力传动系统定位在该车辆中，该上传在车辆运转期间发生，并且其中在车辆运转期间生成训练模块参数更新和获取的湿度数据。
在1102处，评估连接是否可用。连接可以是有线的或无线的，从而连接车辆逻辑单元到互联网。如果连接不可用(否)，则该方法结束。如果连接可用(是)，则该方法前进到步骤1104，在步骤1104处，来自训练模式的更新的估测参数值上传到云服务器。在1106处，从虚拟湿度传感器的操作获取的湿度数据也上传到扩展有可能在未来湿度估测中使用的可用数据的云端。在1108处，评估是否有可用的版本更新。这些可包括响应来自多个车辆的反馈已经开发的更新的气候数据集或更新的湿度估测算法，因为上传到云服务器是通过多个车辆增加可用湿度数据和训练模块参数更新来完成的。如果更新不可用(否)，则该方法结束。如果更新可用(是)，在1109处下载该更新，然后该方法结束。
提供了用于响应环境湿度调节发动机动力传动系统组件的系统和方法，该环境湿度基于在一个区域中的车辆位置、环境温度和在当前的年时间针对该区域的历史湿度数据。此可以在不依赖昂贵且经常变化的物理湿度传感器情况下完成。训练模块和云更新进一步增加本公开的虚拟湿度传感器的准确性。
注意，本文包括的示例控制和估测例程可以与各种发动机和/或车辆系统配置使用。本文所述具体例程可表示诸如事件驱动、中断驱动、多任务、多线程等任何数量的处理策略中的一个或多个。因此，可以以所示的顺序、并行地或在某些情况下省略执行所示的各种动作、操作和/或功能。同样地，并不一定需要所述处理顺序来实现本文所述示例实施例的特征和优点，但提供该处理顺序是为了便于说明和描述。可重复执行所示动作、操作和/或功能中的一个或多个，这取决于所使用的特定策略。另外，所述动作、操作和/或功能可以图示地表示被编程在发动机控制系统中计算机可读存储介质的非临时性存储器中的代码。
将理解，本文公开的配置和例程在本质上是示例性的，并且这些具体实施例并不以限制意义加以考虑，因为许多变化都是可能的。例如，上述技术可以应用于V-6、I-4、I-6、V-12、对置4缸及其他发动机类型。事实上，不具有任何发动机的蓄电池驱动的车辆可使用本公开的对象，以控制内部驾驶室气候。本公开的主题包括本文公开的各种系统和配置以及其他特征、功能和/或属性的所有新颖且非显而易见的组合和子组合。
下面的权利要求书特别指出被视为新颖且非显而易见的某些组合和子组合。这些权利要求可指“一个”元素或“第一”元素或其等同物。这些权利要求应该被理解为包括一个或更多个此类元素的结合，既不要求也不排除两个或更多此类元素。所公开的特征、功能、元素和/或属性的其他组合和子组合可通过本权利要求或通过这个或相关申请中的新权利要求进行保护。此类权利要求无论在范围上比原始权利要求更宽、更窄或与原始权利要求相等或不同，也被视为包括在本公开的主题范围内。

Claims (20)

1.一种方法，其包括：
响应大气压力和环境湿度调节发动机动力传动系统组件，所述环境湿度基于在地区中的车辆位置、年日时间、环境温度和在一年中当前时间的该地区的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中调节所述发动机动力传动系统组件包括调节排气再循环系统组件。
3.根据权利要求1所述的方法，其中调节所述发动机动力传动系统组件包括调节发动机火花正时。
4.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括接收来自车辆总线组件的输入，所述输入包括所述车辆位置、时钟时间、环境温度和历史湿度数据中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述发动机动力传动系统组件被定位在道路上行驶的车辆中，所述方法进一步包括基于与所述车辆的外部的计算机网络交换的数据，调节所述环境湿度。
6.根据权利要求5所述的方法，其进一步包括基于与所述计算机网络交换的所述数据，更新历史湿度数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括上传训练模块参数更新和获得的湿度数据到所述动力传动系统定位在其中的车辆外部的云服务器，上传在车辆运转期间发生，并且其中在车辆运转期间生成所述训练模块参数更新和获得的湿度数据。
8.一种在车辆中的虚拟湿度传感器，其包括：
车辆总线；
联接到所述车辆总线的车辆运转和车辆状况传感器；
用于将测得的湿度与估计的湿度比较的训练模块；和
计算机可读存储介质，其具有联接到所述车辆总线的逻辑单元且包括存储在其中的指令，以上传训练模块参数更新和获得的湿度数据到所述车辆外部的云服务器。
9.根据权利要求8所述的虚拟湿度传感器，其中车辆状况传感器包括全球定位系统。
10.根据权利要求8所述的虚拟湿度传感器，其中发动机运转传感器包括大气绝对压力传感器。
11.根据权利要求8所述的虚拟湿度传感器，其中车辆状况传感器包括风挡刮水器状态传感器。
12.根据权利要求8所述的虚拟湿度传感器，其中经由与所述逻辑单元的互联网连接交换的数据生成所述测得的湿度。
13.根据权利要求8所述的虚拟湿度传感器，其中经由与所述逻辑单元的卫星无线电连接交换的数据生成所述测得的湿度。
14.根据权利要求8所述的虚拟湿度传感器，其中经由与所述逻辑单元的IBOC无线电连接交换的数据生成所述测得的湿度。
15.一种方法，其包括：
基于车辆数据估计湿度，所述车辆数据包括全球定位系统位置、环境温度、大气压力和存储的湿度数据、查找表和公式；和
上传获得的湿度估计和训练模块参数更新到云服务器。
16.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括当互联网可用时连接到互联网连接，以接收测得的湿度。
17.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括当IBOC无线电可用时连接到IBOC无线电，以接收所述测得的湿度。
18.根据权利要求15所述的方法，其中车辆数据进一步包括日期、时间和海拔。
19.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括在车辆使用之前训练所述虚拟湿度传感器，其中训练所述虚拟湿度传感器包括重复地估计所述湿度，直到所估计的湿度与接收的测得的湿度的差不再随着每次重复减少。
20.根据权利要求15所述的方法，其中上传到所述云服务器是由多个车辆增加可用湿度数据和训练模块参数更新完成，所述方法进一步包括下载来自所述云服务器的信息并基于所述下载的信息估计所述湿度。
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