CN107448270A - 发动机冷却系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种发动机冷却剂系统包括可变开口阀，其具有与发动机缸体和散热器进行流体流连通的多个管。该冷却剂系统还包括电动泵，其设置成将冷却剂循环通过散热器和发动机缸体以调节发动机温度。该冷却剂系统进一步包括控制器，其编程为使用非线性标度存储泵速度与泵功率汲取之间的基线关系。该控制器还编程为检测泵的稳定状态操作条件，并且识别实时泵速度与泵功率汲取之间的操作关系。该控制器进一步编程为基于基线关系与操作关系之间的偏差检测冷却剂泄漏。

Description

发动机冷却系统和方法

技术领域

本公开涉及车辆动力系冷却系统。

介绍

内燃机生成大量热量并且通常需要热管理。封闭式流体回路内的液体冷却剂可循环通过发动机的缸体部分以及其它车辆配件以将热量耗散，并且将发动机温度维持在所需范围内。流体回路中的冷却剂体积损耗以及流动阻碍可降低温度管理的效率，并且潜在地导致归因于过热而损坏发动机部件。

发明内容

一种发动机冷却剂系统包括可变开口阀，其具有与发动机缸体、散热器以及至少一个车辆配件进行流体流连通的多个管。该冷却剂系统还包括电动泵，其设置成将冷却剂循环通过散热器和发动机缸体以调节发动机温度。该冷却剂系统进一步包括控制器，其编程为使用非线性标度存储泵速度与泵功率汲取之间的基线关系。该控制器还编程为检测泵的稳定状态操作条件，监测操作泵速度和泵功率汲取，并且实时估计操作关系。该控制器进一步编程为基于基线关系与操作关系之间的偏差检测冷却剂泄漏和流动阻碍中的至少一个。

一种检测冷却剂流异常(诸如冷却剂泄漏和流动阻碍中的至少一个)的方法包括基于电动冷却剂泵的存储的操作速度数据与存储的功率汲取数据之间的对数关系设定冷却剂流特性的基线值。该方法还包括监测冷却剂泵的速度特性和功率汲取特性。该方法进一步包括响应于检测到冷却剂泵的稳定状态操作速度而存储指示预定学习持续时间内的操作泵速度和泵功率汲取的数据。该方法进一步包括估计泵速度与泵功率之间的关系并且实时更新该估计。该方法进一步包括基于冷却剂流特性的操作值与基线值之间的偏差检测冷却剂体积的减少。

一种用于检测冷却剂泄漏和流动阻碍中的至少一个的系统包括控制器，其编程为存储冷却剂流特性的基线值并且检测电动冷却剂泵的速度特性和功率汲取特性，该基线值指示冷却剂的初始体积。该控制器还编程为响应于检测到冷却剂泵的稳定状态操作速度而存储指示预定学习持续时间内的操作泵速度和泵功率汲取的数据。该控制器进一步编程为基于泵速度与泵功率之间的操作关系估计冷却剂流特性的实时值并且基于新的传感器数据实时更新该估计。该控制器进一步编程为基于冷却剂流特性相距基线值的变化检测冷却剂体积的减少。

附图说明

图1是发动机冷却系统的系统图。

图2是冷却剂泵速度与时间的绘制图。

图3是泄漏条件的范围内的泵电源功率与泵输出速度的线性标度绘制图。

图4是图3的泄漏条件的范围内的泵电源功率与泵输出速度的对数标度绘制图。

图5是温度条件的范围内的泵电源功率与泵输出速度的线性标度绘制图。

图6是压力条件的范围内的泵电源功率与泵输出速度的线性标度绘制图。

图7是基于冷却剂体积进行冷却系统预后的方法的流程图。

具体实施方式

本文描述了本公开的实施例。然而，应当理解的是，所公开实施例仅仅是实例，且其它实施例可采取各种和可替代形式。图式不一定按比例绘制；某些特征可以被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节并不解释为限制，而仅仅解释为用于教导本领域技术人员以各种方式采用本发明的代表性基础。如本领域一般技术人员将理解的是，参考任何一个图式说明并描述的各个特征可结合一个或多个其它图式中说明的特征以产生未明确说明或描述的实施例。所说明的特征组合提供用于各个应用的代表性实施例。然而，特定应用或实施方案可期望与本公开的教导一致的特征的各个组合和修改。

参考图1，车辆动力系冷却系统10设置成使冷却剂循环通过封闭式回路流体环以调节发动机12的温度。冷却剂泵14包括叶轮，其强制液体冷却剂通过系统。冷却剂循环通过发动机缸体以吸收由发动机生成的热量。在蓄积来自发动机的热量之后，冷却剂循环通过多路门阀18。取决于车辆操作条件和发动机12的冷却需要，阀18将冷却剂流以通过调制阀位置调整的可选比分布至散热器16和旁路管线17。热量归因于空气流过循环管而从散热器16处的冷却剂耗散。如果发动机温度为低(例如，冷启动之后)，那么较高的冷却剂流引导通过旁路管线17以减少发动机12变暖所需要的时间。冷却剂返回循环通过冷却剂泵以重复循环以在操作期间不断冷却发动机。

虽然借助于实例描绘了单个发动机冷却回路，但是多回路冷却流体系统也可以获益于本公开的方面。例如，具有高电压牵引电池的混合动力车可以包括附加冷却回路来管理电池温度。针对每个冷却剂回路，可单独或共同地将冷却剂流特征化。此特征化允许在存在由于异常引起的不利症状之前促进检测多回路冷却系统中的冷却剂流异常。

通常，冷却剂泵是由连接至发动机输出的皮带驱动的传统机械泵。机械关系降低了来自发动机输出的马力作为寄生能量损耗。另外，机械驱动的冷却剂泵一直处于驱动，而发动机以与发动机的速度成比例的速度旋转。因此，存在即使发动机的温度可能不一定足够大到需要冷却但大量冷却剂仍然循环的条件。另外，即使在低发动机RPM且较高发动机负荷下，冷却剂泵仍然应当确保充分冷却。因此对于正常操作(较高RPM和较低负荷)，机械泵通常需要过大尺寸来满足发动机热需求。

根据本公开的方面，冷却剂泵14被提供作为电动冷却剂泵来代替机械冷却剂泵。通过在发动机输出时减小阻力，电气冷却剂泵14允许有更多发动机功率。电动泵还允许对在给定发动机温度范围内有多少冷却剂循环通过发动机进行精确控制。冷却剂泵14启用即需泵速度，其可能更有效且可调谐至发动机12的具体冷却需求。

阀18可由控制器32致动以提供可选开口以对通过发动机冷却系统10的冷却剂流进行计量。在一个实例中，阀18是多路旋转门阀，其根据阀的位置对每个开口提供可变范围的开口尺寸。阀18包括具有许多角位置的旋转部分，每个角位置对应于阀内的开口的不同孔口尺寸。阀的位置影响冷却剂系统的液压阻力并且还影响冷却剂泵上的负荷。另外，与仅仅开启或封闭相比，孔口尺寸的精确控制允许对冷却剂流进行计量。在替代实例中，阀的开启可由诸如温度(例如，恒温器阀)的外部因素触发。与无功控制开闭阀相比，利用主动控制可变阀的一个优点是避免延时影响，该延时影响可由与传统恒温器阀相关联的时滞和/或滞后影响而引入。通过利用主动控制的可变阀实现的附加优点是以连续状态控制阀开口以进行更精确的流速控制。相比之下，传统的恒温器阀通常保持在封闭或开启位置处而不允许精确的流速控制。

本文所讨论的各种冷却剂系统部件可具有一个或多个相关控制器以控制并且监测操作。控制器32虽然被示意地描绘为单个控制器，但是也可被实施为一个控制器或协同操作中的控制器的系统以共同地管理发动机冷却。多个控制器可以经由串行总线(例如，控制器区域网(CAN))或经由离散导体进行通信。控制器32包括一个或多个数字计算机，其各自具有微处理器或中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、高速时钟、模数转换(A/D)和/或数模转换(D/A)电路、输入/输出电路和装置(I/O)，以及任何适当的信号调节和缓冲电路。控制器32还可以存储发出命令以执行根据本公开的动作所需要的许多算法或计算机可执行指令。

控制器32编程为协调各种冷却剂系统部件的操作。控制器32基于来自一个或多个温度传感器的信号来监测发动机12的温度。散热器中还设置有一个或多个附加温度传感器以监测通过散热器的冷却剂流的温度。控制器32还监测冷却剂泵14的操作条件并且基于冷却系统10中的各个位置处的感测温度来控制提供至泵的功率。控制器32另外控制并且监测阀18的开口以协调阀开口尺寸与冷却剂泵14的操作和发动机12的冷却需要。

发动机冷却系统10内的冷却剂的流速直接影响系统的冷却效率。流速的降低可(例如)由归因于泄漏、冷却剂填充不足或循环回路内的流动阻碍(例如，诸如由来自故障部件的冷却剂管变形或碎片引起的阻碍)的冷却剂体积的损耗所引起。冷却剂流的严重降低可阻止充分的发动机冷却并且因此导致发动机部件过热和损坏。例如，当冷却剂损耗且空气开始循环通过冷却剂系统时，可导致损坏冷却系统部件。具体地，低冷却剂造成由归因于空气循环通过冷却系统的气穴作用引起的泵故障。定量地估计冷却剂循环的健康状态可能是有利的。更具体地，在发生实际温度上升之前进行冷却系统预后以检测冷却系统冷却剂流速降级可避免过早磨损和/或损坏发动机部件。

参考图2，绘制图200说明其中冷却剂体积保持恒定的示例性驱动循环的泵速度与时间。水平轴202表示时间，且垂直轴204表示电泵的操作速度(以每分钟旋转(RPM)为单位)。在泵的旋转期间获取原始速度数据且由数据集206表示该原始速度数据。原始数据包括测量的数据中的波动，且控制器施用低通滤波器以将数据去噪。滤波的数据曲线208平滑化并且表示驱动循环的过程中的泵速度。控制器监测速度数据以对泵速度何时达到操作期间的稳定状态速度进行评估。在图2的实例中，控制器检测时间T1处的稳定状态条件。一旦检测到稳定状态，在使用速度和电流数据以与泵操作相关之前，控制器延迟以允许稳定状态条件在预设时间阈值内保持有效。根据本公开的方面，在存储指示泵操作的数据之前，控制器在检测稳定状态操作条件之后实施预定时间延迟。在图2的实例中，预定时间段是时间T1与时间T2之间的持续时间。更具体地，控制器可以编程为在使用数据用于后续计算之前检测到稳定状态泵速度之后延迟具体时间量(例如，约200ms)。

在预定延迟之后，控制器开始在时间T2处学习泵操作性质。存在第二预定时间段，在该第二预定时间段中，控制器通过收集泵速度、电流汲取和功率汲取数据来学习泵操作。在图2的实例中，学习时间段是时间T2与时间T3之间的持续时间。更具体地，控制器可以编程为收集泵速度数据用于学习预定时间间隔(例如，约450ms)内的泵操作性质。学习时间段被设定为足以获取可靠数据的持续时间，但是也是有限制的以免将单个操作点处的模型过度训练。当车辆随时间以不同速度条件驱动时，算法收集整个泵速度范围内的不同数据集并且基于更广泛的总体数据集提供更精确估计。稳定状态泵速度数据和对应的功率汲取可以用于识别模型，在该模型中比较参数与存储库以对冷却系统操作健康进行评估。

参考图3，绘制图300描绘具体旋转阀位置处的许多不同冷却剂体积条件的泵功率汲取与泵速度。水平轴302以线性标度表示RPM的范围内的冷却剂泵速度。垂直轴304以线性标度表示针对各种泵速度提供至冷却剂泵的功率。关于冷却剂流的实验数据是针对各种稳定状态泵速度而绘制并且确认上文讨论的学习算法。数据点趋向于分成多组，每个组各自沿着针对每个相应数据点根据循环通过系统的冷却剂体积的曲线而设置。

绘制图300描绘各自对应于系统在具体旋转阀位置处损耗的冷却剂的不同体积。曲线306表示归因于泄漏损耗0.5公升冷却剂的冷却剂系统的功率-速度关系。类似地，曲线308、310和312分别表示同一个冷却系统损耗1公升、1.5公升和2公升冷却剂。如可从绘制图300得知，泵能耗通常随着系统中的流体损耗而降低，其进一步与冷却剂流速的降低和热量交换效力相关。然而，功率与速度之间的关系是非线性的并且特别在不同的阀位置处可能难以相关。功率需求随着冷却剂泵速度增大而呈指数增大。

以下的等式1通常将封闭式流体回路的功率-速度关系特征化，其中P是供应至泵的功率，且N是泵的转速。常数α和β是与系统的流动特性有关的系统常数。

P＝αN^β (1)

泵功率被计算为泵电压与泵电流的乘积。取决于传感器部署位置，可计算电源侧的泵功率(即，u_supp·i_supp)或马达侧的泵功率(即，u_motor·i_motor)。

P＝u_supp·i_supp＝u_motor·i_motor (2)

将等式1从线性标度变换为对数标度使得泵的功率-速度关系成为线性关系。这是有用的，因为系统常数α和β对应于线性曲线的偏移和斜率并且可用于将冷却剂流阻力函数特征化。以下的等式4表明在对数域中存在一次的P和N之间的线性关系。

log(P)＝log(αN^β) (3)

log(P)＝log(α)+βlog(N) (4)

参考图4，将图3中描绘的数据变换为对数域。水平轴402表示对数标度中的冷却剂泵速度。垂直轴404表示供应至冷却剂泵的功率。数据点集414表示归因于泄漏损耗0.5公升冷却剂的冷却剂系统的功率-速度关系。类似地，数据集416、418和420分别表示同一个冷却系统损耗1公升、1.5公升和2公升冷却剂。由数据集表示的条件对应于上文讨论的在图3中呈现的条件。当数据集在对数标度上重叠时，每个数据集可以拟合至线性曲线。曲线406、408、410和412各自是线性的并且分别拟合至数据集414、416、418、420。每条曲线的偏移值α对循环通过系统的冷却剂的体积的变化极为敏感。更具体地，每条曲线的斜率保持相同(例如，β可大约为3)，但是每条线的偏移值α由于更少冷却剂循环通过系统或堵塞变得更严重而下降。因此，可在冷却剂体积或堵塞条件的范围内(例如在初始校准期间)针对每个车辆冷却剂循环系统确定偏移α和斜率β的基线值。与泵功率相比，如果泵电流用于与泵速度相关，那么线性关系仍然存在，但是斜率β可以大约为2。

当在如上文讨论的冷却剂泵操作期间获取数据时，可以使用这些数据来识别与基线值进行比较的电流曲线参数。施用递归最小平方(RLS)算法以识别使实时的冷却剂泵功率负荷和泵速度相关的线性模型。冷却剂泵速度和功率汲取的实时关系可指示冷却剂系统中损耗的冷却剂的体积或堵塞严重性，其与发动机部件中的后续温度上升无关。根据本公开的方面，机载处理器对冷却剂系统的实时性能执行估计。随后可以将性能数据传输至非机载处理系统或诊断服务器用于确定(例如)补救动作或预防性维护。控制器可以与服务器进行无线通信以发送和接收关于冷却系统操作健康的诊断消息。

冷却剂泵的功率-速度关系相对于冷却剂系统的许多操作变量是稳定的。例如，该关系对冷却剂温度的变化并不敏感。参考图5，绘制图500在操作温度的范围内将冷却剂泵的功率-速度关系特征化。水平轴502表示冷却剂泵速度，且垂直轴504表示供应至冷却剂泵的功率。在图5的实例中，呈现例如10C温度(例如，曲线506)、60C(例如，曲线508)和100C(例如，曲线508)下的冷却剂系统的数据。如可从绘制图500得知，每条曲线具有基本上相同的性能特性，而无关于操作温度。因此本公开的方面有效地基于不同操作温度的跨度内的体积变化来检测冷却剂泄漏。

同样，冷却剂泵的功率-速度关系相对于冷却剂系统的操作压力的范围是稳定的。参考图6，绘制图600在操作压力的范围内将冷却剂泵的功率-速度关系特征化。类似于先前实例，水平轴602表示冷却剂泵速度，且垂直轴604表示供应至冷却剂泵的功率。然而，图6呈现在示例性压力0psi(即，曲线606)、10psi(即，曲线608)和20psi(即，曲线610)下操作的冷却剂系统的数据。曲线606、608和610中的每条曲线具有基本上相同性能特性，而无关于操作温度。因此本公开的方面有效地基于不同操作温度的跨度内的体积变化来检测冷却剂泄漏。

虽然对于若干操作变量是稳定的，但是本公开中讨论的预后系统除冷却剂体积外还可能对其它某些操作参数的变化敏感。例如，可变开口阀开启的程度可影响功率-速度曲线在对数标度上的斜率β和/或偏移α。另外对于每个给定的开启位置，冷却剂泵的功率-速度关系充分相关。因此，在具有许多不同的开启位置的旋转门阀的情况中，控制器可以存储单独算法以将功率-速度关系转换为多个阀开口位置中的每一个的对数域。在一个实例中，控制器可以存储可变位置阀的每个开启位置(10％增量)的算法。在此情况中，取决于阀位置可以采用十一个不同的算法集中的任一个。应当明白的是，存储多个算法可以用于解决影响冷却剂泵的速度-功率特性的其它类型的变量。根据本公开的方面，控制器可以存储对应于影响冷却剂泵的速度-功率特性的任何变量的不同离散值的不同算法。

图7描绘用于在不利地影响发动机之前实时检测冷却剂体积的变化的方法700。在步骤702处，控制器检测驱动循环目前是否有效或驱动循环是否结束。如果驱动循环目前在步骤702处是有效的，那么控制器在步骤704处确定是否已经检测到稳定状态。控制器可以施用低通滤波器于原始数据集以除去指示冷却剂泵的速度的信号中的噪声。在一个实例中，控制器存储许多准则以确定泵是否在稳定状态中操作。例如，控制器可以评估(i)冷却剂泵电源电压是否在预定阈值范围内，(ii)指令的泵速度在预定时间段内是否保持相对恒定，(iii)测量的泵速度在预定时间段内是否保持相对恒定，(iv)指令的散热器阀位置在预定时间段内是否保持相对恒定，和/或(v)测量的散热器阀位置在预定时间段内是否保持相对恒定。可以考虑冷却剂系统中的许多不同部件以确定泵操作的稳定性程度。

如果在步骤704处已经检测到稳定状态，那么控制器在步骤706处确定是否已经对冷却剂泵标记了诊断故障代码(DTC)。如果已经对泵设定了DTC，那么处冷却剂损耗外其还可以指示冷却剂泵的故障。在此情况中，控制器返回至预后方法的开头并且返回至步骤702。

如果在步骤706处没有设定DTC，那么控制器在步骤708处确定散热器可变阀的当前开启位置。如上文讨论，控制器可以基于阀开启位置决定施用哪个算法。在步骤710处，控制器基于冷却剂系统的至少一个可变操作条件来选择要施用的适当算法。根据本公开的方面，控制器基于旋转可变阀的当前开启位置来选择适当的算法。

在步骤712处，控制器更新功率-速度曲线拟合估计。在一个实例中，控制器执行RLS估计以确定冷却剂泵操作参数β和α，其分别对应于对数标度上的斜率和偏移。使用RLS估计的有利方面是：该技术充当自适应滤波器。当可从冷却剂泵获得新的稳定状态样本数据时，更新估计算法的至少一个滤波系数以及随后更新估计曲线。最终可以比较参数β和α与相关值以对诸如由冷却剂泄漏引起的冷却剂体积的变化进行实时确定。另一个优点是：估计显著地减少了需要记录和传输至远程服务器的数据量。仅需要处置估计的参数β和α，而不需要处置数据量可能较大的整个数据轨迹。

在步骤714处，控制器评估数据获取时段的持续时间是否足以对当前操作条件的参数β和α进行置信估计。在步骤714处，如果数据获取的持续时间不足，那么控制器在步骤716处评估冷却剂泵是否保持在稳定状态操作中。在步骤716处，如果冷却剂泵保持在稳定状态中，控制器返回至步骤706以检查与冷却剂故障有关的有效DTC。然而，在步骤716处，如果冷却剂泵已离开稳定状态操作，那么控制器返回至步骤702以继续监测当前驱动循环期间的稳定状态操作。

在步骤714处，如果数据获取或事件学习的持续时间足够长到提供充分估计，那么在步骤718处，控制器停止更新表示冷却剂泵的操作的曲线的更新，并且返回至步骤702以评估当前驱动循环是否保持有效。这有助于避免具体操作点处的模型的过度训练。

在步骤702处，如果驱动循环已结束，那么控制器在步骤720处评估集体学习的数据集是否足够成熟到存储作为长期冷却剂泵操作的指示。将对用于对给定驱动循环更新估计的总有效样本进行计数，且样本数量需要大于视为有效学习循环的阈值样本计数。在步骤720处，如果驱动循环期间获取的集体数据已成熟，那么控制器在步骤722处将估计的泵操作参数存储作为历史泵性能的指示器。在某些实例中，步骤722可以包括将存储的数据上传至非机载服务器以用于进一步分析。

本文所公开的程序、方法或算法可交付给处理装置、控制器或计算机(可包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元)和/或由其实施。类似地，该程序、方法或算法可存储为可由控制器或计算机以许多形式执行的数据和指令，该形式包括(但不限于)永久地存储在诸如ROM装置的不可写存储媒介上的信息以及可变地存储在诸如软盘、磁带、CD、RAM装置以及其它磁性和光学媒介的可写存储媒介上的信息。该程序、方法或算法还可在软件可执行对象中实施。替代地，该程序、方法或算法可全部或部分使用合适的硬件部件(诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其它硬件部件或装置)或硬件、软件和固件部件的组合来实施。这样的示例性装置作为车辆计算系统的部分可以是机载的或可以是远程非机载的，并且与一个或多个车辆上的装置进行远程通信。

虽然上文描述了示例性实施例，但是并不希望这些实施例描述由权利要求书涵盖的所有可能形式。用在说明书中的词汇是描述性词汇，而不是限制性的词汇，且应当理解，可以进行各种变化而并不脱离本发明的精神和范围。如先前所述，各个实施例的特征可组合成形成可以不明确描述或说明的本发明的进一步实施例。虽然各个实施例就一个或多个所需特性而言可能已经描述为提供优点或优于其它实施例或现有技术实施方案，但是本领域一般技术人员认识到，可牺牲一个或多个特征或特性以实现取决于具体应用和实施方案的所需整体系统属性。这些属性可包括(但不限于)成本、强度、耐用性、生命周期成本、市场适销性、外观、包装、大小、服务能力、重量、可制造性、便于组装等。因而，就一个或多个特性而言，描述为所需性不及其它实施例或现有技术实施方案的实施例不在本公开的范围之外并且对于特定应用可为所需的。

Claims (10)

1.一种发动机冷却剂系统，包括：

可变开口阀，其连接至与发动机缸体和散热器进行流体流连通的多个管；

电动泵，其设置成将冷却剂循环通过所述散热器和所述发动机缸体以调节发动机温度；以及

控制器，其编程为

使用非线性标度存储泵速度与泵功率汲取之间的基线关系，

检测所述泵的稳定状态操作条件，

识别实时泵速度与泵功率汲取之间的操作关系，以及

基于所述基线关系与所述操作关系之间的偏差检测冷却剂体积的减少。

2.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中所述可变开口阀调节散热器通路与旁路之间的冷却剂流，其中所述控制器进一步编程为针对多个阀开口尺寸中的每一个估计泵速度与泵功率汲取之间的唯一对数关系。

3.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中所述控制器进一步编程为基于以下至少一项检测所述稳定状态操作条件：(i)指令的泵速度基本上恒定、(ii)测量的泵速度基本上恒定、(iii)指令的可变开口阀位置基本上恒定、(iv)测量的可变开口阀位置基本上恒定，以及(v)测量的泵电流基本上恒定。

4.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中所述控制器进一步编程为在检测到稳定状态操作条件之后且在监测所述操作泵速度和泵功率汲取之后实施预定时间延迟。

5.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中所述控制器进一步编程为实施用于稳定状态学习事件的最大学习计时器以限制用于识别所述操作关系的数据。

6.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中所述控制器进一步编程为将所述冷却剂系统的性能数据传输至非机载服务器。

7.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中冷却剂体积的所述减少大于阈值指示冷却剂泄漏。

8.根据权利要求7所述的发动机冷却剂系统，其中所述控制器进一步编程为响应于检测到冷却剂体积的减少大于所述阈值，将指示所述冷却剂泄漏的数据传输至非机载诊断服务器。

9.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中所述流动特性对冷却剂温度和冷却剂压力中的至少一个不敏感。

10.根据权利要求1所述的发动机冷却剂系统，其中使用对数标度将泵速度与泵功率汲取之间的所述基线关系相关。