CN106124740B - 用来确定表征燃料抗爆能力的参数的方法以及相应的检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用来借助具有至少一个气缸（1）的检测马达（2）来确定表征燃料抗爆能力的参数的方法，其中该燃料在执行该方法时在气缸（1）内燃烧并且借助压力传感器（4）来探测燃烧时产生的气缸压力，其中应用了具有线性的压力‑输出信号‑特征曲线的压力传感器（4）。按本发明，在压力传感器（4）的输出信号的基础上计算出表征燃料抗爆能力的参数，其中所述计算是在数学模型的基础上进行的，该模型考虑了所用压力传感器（4）的压力‑输出信号‑特征曲线与在ASTM D2699中规定的拾取传感器（5）的压力‑输出信号‑特征曲线的偏差。此外，还提出了一种用来确定燃料抗爆能力的检测装置。
Description
技术领域
本发明涉及一种方法，用来借助具有至少一个气缸的检测马达来确定表征燃料抗爆能力的参数，其中该燃料在执行该方法时在气缸内燃烧并且借助压力传感器来探测燃烧时产生的气缸压力，其中应用了具有线性的压力-输出信号-特征曲线的压力传感器。
此外还提出了一种检测装置，用来借助检测马达来确定表征燃料抗爆能力的参数，该检测马达具有至少一个气缸和带线性压力-输出信号-特征曲线的压力传感器，其中借助该压力传感器能够探测到燃料燃烧时在气缸中存在的汽缸压力。
背景技术
该抗爆能力是汽油的重要质量指标之一，为了确定它应用了标准化的驱动的检测方法。该方法已发展了80年，至今仍然几乎无改变地在全世界范围内应用在燃料检测实验室中。
由于化石燃料的有限性，需要在机动车领域不断开发新的驱动方式和能量载体。尤其对于液态的碳氢化合物来说，在世界范围内越来越多地供应具有生物混合物的不同燃料。燃料检测的重要性也以相同的程度增加，因为燃料质量是有效且无排放燃烧的前提条件。
在汽油发动机中，燃料的抗爆能力是最重要的质量标准，因为它通过可能的压缩已经在进行结构设计时在马达运行时对可达到的效率产生直接影响。检测汽油抗爆能力的必要性由于马达损坏已在1930年那个年代就已知，并且在市场上设立了确定抗爆能力的检测方法。
该表征抗爆能力的参数（辛烷值）按标准STM D2699 （Research-Oktanzahl: ROZ）和D2700 （Motor-Oktanzahl: MOZ） 或其欧洲类似标准EN-ISO 5163 和EN-ISO 5164在按标准的检测马达上通过与由异辛烷和n-庚烷构成的混合物的所谓夹叉（Eingabelung）来确定。
在此上下文中，通常应用了由Waukesha研发的联合燃油研究马达（CFR-马达）。它在此指具有双阀技术和侧面火花塞位置的单缸-检测马达。其特征尤其在于在运转时可变的压缩比。该马达借助汽化器和空气加热进行外部的混合物构成，此外不害MOZ-方法中进行混合物加热。燃料的辛烷值根据标准通过与参照燃料的夹叉来确定。为此，该检测马达的规定功能借助含甲苯的调节燃料（TSF）来检测，其中还调节吸气温度。
为了确定未知燃料的辛烷值，该空气系数通过操作者来调节，使得在燃烧时出现的爆击最大。为了实现夹叉，需要两种辛烷值已知的燃料混合物。为此，为低于100的辛烷值应用了由防震的且命名的异辛烷（2,2,4-三甲基戊烷）和有助于震爆的n-庚烷构成的双成份混合物。在这两种混合物中必须借助其中一种在爆震仪（=移动线圈式仪表，对此也参照图2和下面的描述）上达到更高的偏差，而借助另一种达到更低的偏差，以便线性地内推出位于它们之间的燃料样品的辛烷值。
但此处的问题还在于 确定超过100的ROZ-值，因为为此设置有包铅的参照燃料（添加了四乙基铅的异辛烷）。它们对操作人员具有巨大的健康风险，因此在欧洲只能受限地使用。因此，所述夹叉在许多实验室中逆着具有TSF-燃料的标准进行，它原本只是为了找到校准点。
因为爆震仪显示在确定ROZ和MOZ时是最重要的变量，下面详细地阐述了借助所谓的拾取传感器来的信号探测，在所谓的爆炸测定仪中的信号分析以及在爆震仪上的爆震强度的显示，如同在上面提到的标准中规定的一样。
与待用的检测马达的气缸腔相连的拾取传感器基本上由缠有线圈的、磁致伸缩的棒构成。通过该棒由于气缸压力引起的变形，感应到线圈中的电压。这是唯一进入爆炸测定仪的评估逻辑中的测量变量（该爆炸测定仪是一个模拟电路，其任务是处理拾取信号并且从中产生电压，其大小是爆震强度的尺度，并且由爆震仪显示出来）。
研究还表明，由拾取传感器发出的输出信号不能在整个相关测量范围内都与实际的气缸压力成比例，因此在爆震仪上显示的数值不是指经分析的燃料的抗爆能力的正确尺度。
因此在 WO 2009/130254 A1中还描述了一种用来确定表征抗爆能力的参数的备选方法，其中借助压力传感器来测量该汽缸压力，该压力传感器的输出信号与汽缸压力成比例（即，该压力传感器具有线性的压力-输出信号-特征曲线）。这些获知的压力信号最后以统计学方式进行评估，以便最终生成参数，该参数能够可靠地评价各燃料的实际抗爆能力。
但缺点是，按WO 2009/130254 A1获知的参数不再与按上述标准获知的参数一致。
发明内容
本发明的目的是，规避该缺点。
此目的通过具有独立的专利权利要求的特征的方法和检测装置得以实现。
按本发明，此方法的特征在于，在该压力传感器的输出信号的基础上计算出表征燃料的抗爆能力的参数，该燃料借助所用的检测马达进行分析。所述计算在此是在数学模型的基础上进行的，该模型考虑了所用压力传感器的压力-输出信号-特征曲线与在ASTMD2699 或D2700中规定的拾取传感器的压力-输出信号-特征曲线的偏差（其中所述标准在本发明的范畴中是指适用于本申请优先权日期的版本； ASTM=“美国材料与试验协会”）。
换言之，该压力传感器的输出信号（由所述拾取传感器产生的信号不同的是，其与在气缸内部实际存在的压力是成比例的）作为数学模型的输入变量来用，借助它最终计算出表征燃料抗爆能力的参数。
如果该检测马达配备有上述拾取传感器并且对由拾取传感器提供的信号根据上述标准之一进行处理，则该参数最后还具有它可能有的数值。结果是，借助按本发明的方法获得了参数（其形式尤其是辛烷值），它反应了经分析的燃料的抗爆能力，其中与上述标准不同的是应用了一个压力传感器，其输出信号与施加的气缸压力成比例。
因此最后还可能的是，借助在WO 2009/130254 A1中描述的检测装置能够确定燃料的抗爆能力，其中该获知的抗爆能力与在遵守上述标准之一时已获得的抗爆能力一致，（不管该抗爆能力现在是指ROZ还是MOZ，而是主要取决于检测马达的不同参数、例如其转速的调节并因此对本发明的适用性没有影响）。
优选借助按本发明的方法或按本发明的检测装置来确定ROZ或MOZ，其中该数学模型这样进行选择，即各参数的数值相当于在遵守上述标准之一时获得的数值。
尤其还有利的是，该数学模型包括转换功能，借助它能够从压力传感器的输出信号中计算出表征抗爆能力的参数。该转换功能用来将压力传感器的输出信号换算成相应的参数（ROZ或MOZ），其中该转换功能这样来实现，即获得的参数在数值上相当于在遵守上述标准之一的情况下获知的参数（即在应用拾取传感器的情况下）。
有利的是，该转换功能构成为微分方程式或包括这种微分方程式。在此尤其适宜的是，压力传感器的输出信号的特定的信号成份作为输入变量传输至该微分方程式。例如可考虑的是，只应用在气缸压力最大时由压力传感器提供的信号或信号成份。
此外还有利的是，该微分方程式包括压力传感器的输出信号或从中获知的气缸压力的不同级别的时间导数。第一导数（即每一时间的压力变化）提供了信息，该信息允许推断出经分析的燃料的抗爆能力。
同样还有利的是，在微分方程式的内部对该时间导数进行不同程度的加权。例如可考虑的是，所有或单个导数都与一个因子相乘，其中各因子至少局部地具有不同的数值。因此根据获知的气缸压力的数值的高度，即根据压力传感器的输出信号的数值的高度，不对该输出信号进行同程度的修正，因此结果是获知了一个参数，该参数的数值与按上述标准之一对同一燃料样品进行分析得出的参数没有不同。
还非常有利的是，借助该数学模型模拟在标准D2699 或D2700 中规定的拾取传感器，其方式是：该压力传感器的输出信号这样进行修正，即修正的信号在气缸压力相同时基本上相当于在标准D2699 或D2700 中规定的拾取传感器的输出信号。该修正的输出信号最后能够传输到在上述标准中描述的爆炸测定仪中，其最后将与输出信号有关的信号传递到同样在上述标准中提到的爆震测定器上。该爆震仪最后示出了期望的爆震强度，其为了实现夹叉借助线性内推法提供辛烷值，在完全遵守上述标准之一时也可能获得该辛烷值（即应用拾取传感器，来代替按本发明的具有线性的压力-输出信号-特征曲线的压力传感器）。
同样还有利的是，借助数学模型由拾取传感器、爆炸测定仪和爆震仪模拟在标准ASTM D2699和D2700中描述的测量链。该数学模型再次构成了所谓的测量链，其中通过该压力传感器获知的气缸压力作为输入变量用于该模拟的测量链，以便最终计算出相应的辛烷值（ROZ或MOZ）。
尤其有利的是，借助低通滤波器来过滤压力传感器的输出信号，因此能够去除该输出信号的频率，该频率数值位于特定的边界值之上，其中在经过滤的输出信号的基础上计算出表征燃料抗爆能力的参数。
尤其有利的是，将压电的压力传感器作为压力传感来用，因为这种传感器的特征在于固有频率非常高且具有很好的直线性。
有利的是，在应用人造神经网络的情况下评估压力传感器的输出变量。借助该神经网络，在相应的学习数据记录（压力传感器的输出信号和待分析的燃料样品的在考虑上述标准之一的情况下获知的辛烷值之间的关联，其中对多个不同的燃料种类进行分析）的基础上，研发出一种模型，在此模型的基础上最终将压力传感器的输出信号（其在待分析的燃料样品燃烧时被探测到）换算成相应的辛烷值（ROZ或MOZ）。
最后提出了一种检测装置，借助它能够执行所述方法。
该检测装置的作用是，借助检测马达来确定表征燃料抗爆能力的参数，其中该检测马达具有至少一个气缸和带线性压力-输出信号-特征曲线的压力传感器，其中借助该压力传感器能够探测到燃料燃烧时在气缸中存在的汽缸压力。
按本发明建议，该检测装置包括评估单元，借助其（或借助存储在评估单元中的软件）能够在压力传感器的输出信号的基础上计算出表征燃料抗爆能力的参数，其中所述计算是在数学模型的基础上进行的，该模型考虑了所用压力传感器的压力-输出信号-特征曲线与在ASTM D2699 或D2700中规定的拾取传感器的压力-输出信号-特征曲线的偏差。
总的说来，，该评估单元能够构造得用来执行按前面说明书所述的方法，其中单个的特征能够以任意的组合实现（在不互相矛盾的情况下）。
该检测装置尤其还能够具有低通滤波器或构成为压电压力传感器的压力传感器。因此，能够省略在ASTM D2699或D2700中定义的拾取传感器的应用。
附图说明
下面描述了本发明的其它角度。分别示意性地示出了：
图1示出了用来确定燃料的抗爆能力的检测马达，它例如按标准ASTM D2699 （ENISO 5163） 或D2700 （EN ISO 5164） 来使用；
图2在示意图中示出了在标准ASTM D2699 （EN ISO 5163） 或D2700 （EN ISO5164） 中描述的测量链；以及
图3示出了按本发明的用来执行按本发明的方法的检测装置。
具体实施方式
如今在世界范围内在燃料制造商的实验室中根据经验以及根据标准化的方法来获知辛烷值。在此应用了特制的单气缸-检测马达，其压缩比是可变的并且能够能够调节各自的燃料质量。
目标是，在爆震强度方面将待检测的燃料与已知了辛烷值的燃料进行对比，并且必要时通过内推法获知该辛烷值。在该标准中额定-辛烷已随意地配备辛烷值100，n-庚烷配备辛烷值0。通过这些成份的混合能够分别制造出燃料，其具有与待检测的燃料相同的爆震强度。探寻的辛烷值则相当于该燃料混合物的额定-辛烷的容积份额。根据检测条件在MOZ和ROZ之间区分开来，其中其它所有方法步骤都是协调一致的并且也能够应用同一个测量技术和同一个检测马达2。
图1示出了用来确定燃料的抗爆能力的检测马达2，它例如按标准ASTM D2699或D2700 （确定ROZ或MOZ） 来使用。
该爆震强度的程度在此通过拧在马达燃烧室中（图1）的电传感器（拾取传感器5）产生并且通过模拟电路（所谓的爆炸测定仪7）在显示仪器（爆震测定器8）上显示出来（图2）。
由特有的检测中可知，由拾取传感器5提供的信号不与汽缸压力成比例，因此借助所述方法能够达到最高 +/-0.2辛烷值的精度。
在 WO 2009/130254 A1中还描述了一种方法，其中借助压力传感器4来测量该汽缸压力，该压力传感器的输出信号与汽缸压力成比例（即，该压力传感器4具有线性的压力-输出信号-特征曲线）。这些获知的压力信号以统计学方式进行评估，以便最终生成参数，该参数能够可靠地评价各燃料的实际抗爆能力。
但在此描述的方法的缺点是，这些获知的特征值不与在遵守上述标准之一时获得的辛烷值一致。
为了也能够借助WO 2009/130254 A1所述的检测装置来确定辛烷值，该辛烷值与在遵守上述标准之一时获得的辛烷值一致，现在建议，在所用压力传感器4（其具有线性的压力-输出信号-特征曲线）的输出信号的基础上计算出表征燃料抗爆能力的参数，其中所述计算是在数学模型的基础上进行的，该模型考虑了所用压力传感器4的压力-输出信号-特征曲线与在ASTM D2699 或D2700中规定的拾取传感器5的压力-输出信号-特征曲线的偏差。
按本发明应用了检测马达2（如图3示意示出的一样），其中该检测马达2具有气缸1、引入该气缸1内部的活塞3和压力传感器4，该压力传感器用来检测燃料燃烧时产生的气缸压力（其中该压力传感器4构造得使其输出信号与汽缸压力成比例）。
此外，该压力传感器4还与评估单元6（例如个人计算机）相连，在该计算机上安装着评估软件，借助该评估软件能够按上述按本发明的方法来评估该输出信号并且能够转换成辛烷值。
因此本发明的核心通常在于，借助检测装置（其没有与标准ASTM D2699 （EN ISO5163） 或 D2700 （EN ISO 5164） 相一致的拾取传感器5）来确定辛烷值，该辛烷值相当于相应的燃料样品已按上述标准之一并因此在应用拾取传感器5的情况下进行分析得出的辛烷值。
参考标记清单
1汽缸
2检测马达
3活塞
4压力传感器
5拾取传感器
6评估单元
7爆炸测定仪
8爆震仪
Claims (9)
1.一种用来借助具有至少一个气缸(1)的检测马达(2)来确定表征燃料抗爆能力的参数的方法，其中该燃料在执行该方法时在气缸(1)内燃烧并且借助压力传感器(4)来探测燃烧时产生的气缸压力，其中应用了具有线性的压力-输出信号-特征曲线的压力传感器(4)，其特征在于，
在压力传感器(4)的输出信号的基础上将该参数计算出来，其中所述计算是在数学模型的基础上进行的，该模型考虑了所用压力传感器(4)的压力-输出信号-特征曲线与在ASTM D2699中规定的拾取传感器(5)的压力-输出信号-特征曲线的偏差；
其中，该数学模型包括转换功能，借助它能够从压力传感器(4)的输出信号中计算出表征抗爆能力的参数，该转换功能构成为微分方程式或包括这种微分方程式，该微分方程式包括压力传感器(4)的输出信号或从中获知的气缸压力的不同级别的时间导数，且在微分方程式的内部对该时间导数进行不同程度的加权；
其中，借助该数学模型模拟在标准ASTM D2699中规定的拾取传感器(5)，其方式是：该压力传感器(4)的输出信号这样进行修正，即修正的信号在气缸压力相同时基本上相当于在标准ASTM D2699中规定的拾取传感器(5)的输出信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助数学模型由拾取传感器(5)、爆炸测定仪(7)和爆震仪(8)模拟在标准ASTM D2699中描述的测量链。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，借助低通滤波器来过滤该压力传感器(4)的输出信号，其中在经过滤的输出信号的基础上计算出表征燃料抗爆能力的参数。
4.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，应用压电的压力传感器(4)作为压力传感器(4)来用。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，应用压电的压力传感器(4)作为压力传感器(4)来用。
6.根据权利要求1-2和5中任一项所述的方法，其特征在于，在应用人造神经网络的情况下评估压力传感器(4)的输出变量，其中所述人造神经网络利用压力传感器的输出信号和待分析的燃料的辛烷值之间的关联，对多个不同的燃料种类进行分析，其中待分析的燃料的辛烷值通过考虑标准D2699或D2700之一的情况下获知。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在应用人造神经网络的情况下评估压力传感器(4)的输出变量，其中所述人造神经网络利用压力传感器的输出信号和待分析的燃料的辛烷值之间的关联，对多个不同的燃料种类进行分析，其中待分析的燃料的辛烷值通过考虑标准D2699或D2700之一的情况下获知。
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在应用人造神经网络的情况下评估压力传感器(4)的输出变量，其中所述人造神经网络利用压力传感器的输出信号和待分析的燃料的辛烷值之间的关联，对多个不同的燃料种类进行分析，其中待分析的燃料的辛烷值通过考虑标准D2699或D2700之一的情况下获知。
9.一种检测装置，用来借助检测马达(2)来确定表征燃料抗爆能力的参数，该检测马达具有至少一个气缸(1)和带线性压力-输出信号-特征曲线的压力传感器(4)，其中借助该压力传感器(4)能够探测到燃料燃烧时在气缸(1)中存在的汽缸压力，
其特征在于，
该检测装置包括评估单元(6)，借助其能够在压力传感器(4)的输出信号的基础上计算出表征燃料抗爆能力的参数，其中所述计算是在数学模型的基础上进行的，该模型考虑了所用压力传感器(4)的压力-输出信号-特征曲线与在ASTM D2699中规定的拾取传感器(5)的压力-输出信号-特征曲线的偏差；
其中，该数学模型包括转换功能，借助它能够从压力传感器(4)的输出信号中计算出表征抗爆能力的参数，该转换功能构成为微分方程式或包括这种微分方程式，该微分方程式包括压力传感器(4)的输出信号或从中获知的气缸压力的不同级别的时间导数，且在微分方程式的内部对该时间导数进行不同程度的加权；
其中，借助该数学模型模拟在标准ASTM D2699中规定的拾取传感器(5)，其方式是：该压力传感器(4)的输出信号这样进行修正，即修正的信号在气缸压力相同时基本上相当于在标准ASTM D2699中规定的拾取传感器(5)的输出信号。
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