CN111164292B - 用于求取燃烧马达的燃烧废气中的炭黑浓度的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于运行具有燃烧马达（2）的马达系统（1）的方法，该方法具有以下步骤：在所述燃烧马达（2）的运行期间检测运行状态参量（B1‑B7）的当前值；用一个或多个时间常数对所述运行状态参量（B1‑B7）中的至少一个运行状态参量进行低通滤波，以用于获得一个或多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'‑B5'、B7'）；用基于数据的非参数的函数模型根据来自输入参量的输入参量矢量来计算所述燃烧马达的燃烧废气的颗粒量说明，其中所述输入参量不包括所述运行参量（B1‑B7）的任何运行参量或者包括所述运行参量的一个或多个运行参量并且包括所述一个或多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'‑B5'、B7'）；并且根据所述颗粒量说明（V）来运行所述马达系统（1）。

Description

用于求取燃烧马达的燃烧废气中的炭黑浓度的方法和装置
技术领域
本发明涉及燃烧马达、尤其是燃料导引的燃烧马达并且尤其涉及用于求取动态运行中的炭黑排出的措施。
背景技术
具有燃烧马达的马达系统的废气后处理装置、像例如柴油颗粒过滤器的炭黑载荷必须连续地加以确定，以便确定所述废气后处理装置的再生的时刻。所述再生例如能够通过所积聚的炭黑的燃耗来进行。
能够在连续的运行中根据燃烧马达的所排出的炭黑量的变化曲线来估计炭黑载荷。能够通过已知的用于燃烧马达的稳态运行的模型从多个输入参量、比如转速、喷射量、λ值等中对所排出的炭黑量进行建模。
然而，已知的参量和所排出的炭黑量之间的关联不仅稳态地由输入参量的当前值来确定，而且也取决于这些和其他输入参量的动态变化。因此，由于机动车中的燃烧马达的频繁出现的动态的运行状态，所排出的炭黑量不能通过仅仅对于稳态的输入参量的考虑而精确地加以确定。
从公开文献DE 10 2008 004218 A1 中已知一种用于确定柴油马达的动态的炭黑排放量的方法。这种方法基于用于求取稳态的炭黑排放量的稳态模型，其中该稳态模型根据稳态的λ值描绘了稳态的炭黑排放量。通过内插法或外推法，从稳态的模型中求取至少一个用于动态的λ值的稳态的炭黑排放量。动态的炭黑排放量则作为由用于动态的λ值的稳态的炭黑排放量和用于稳态的λ值的稳态的炭黑排放量构成的差值来求取。
发明内容
根据本发明，提供了一种用于运行具有燃烧马达的马达系统的方法以及一种装置和马达系统。
其它设计方案在优选实施例中得到了说明。
根据第一方面，提供了一种用于运行具有燃烧马达的马达系统的方法，该方法具有以下步骤：
-在燃烧马达的运行期间检测运行状态参量的当前值；
-用一个或多个时间常数对所述运行状态参量中的至少一个运行状态参量进行低通滤波，以用于获得一个或多个经过低通滤波的运行状态参量；
-用基于数据的非参数的函数模型根据来自输入参量的输入参量矢量来计算所述燃烧马达的燃烧废气的颗粒量说明、尤其是炭黑量，其中所述输入参量不包括所述运行参数中的任何运行参量或者包括所述运行参量中的一个或多个运行参量并且包括所述一个或多个经过低通滤波的运行状态参量；并且
-根据所述颗粒量说明来运行所述马达系统。
上述方法的构想在于，将基于数据的函数模型作为非参数的模型用于计算炭黑量说明。基于数据的非参数的函数模型的使用能够根据在试验台上所获取的训练数据对复杂的关联进行建模。由此能够为了计算颗粒量说明而使用合适的、专门用于计算基于数据的函数模型的硬件单元，从而能够快速地计算颗粒量说明的相应的数值。通过作为单独的硬件单元的模型计算单元的使用，能够在确定颗粒量说明（炭黑量）时减轻相应的控制器的负荷。
此外，通过这样的基于数据的（无参数的）函数模型的使用，能够考虑更高数目的输入参量并且提供在大量的事先测量的训练数据的基础上已经建立的函数模型。
根据上述方法，为了确定颗粒量说明，作为也用于燃烧马达的动态的运行情况的、基于数据的函数模型的输入参量矢量，提供并且在额外地通过低通滤波器用预先给定的时间常数进行低通滤波的情况下提供具有其当前值的运行状态参量中的至少一个运行状态参量。
然而，因为输入参量的当前值与颗粒量说明之间的关联不仅稳态地通过所述输入参量的当前值来确定，而且也取决于这些运行状态参量的动态变化，所以必须以合适的方式在函数模型中作为输入参量矢量对所述运行状态参量的动态变化加以考虑。
一种已知的、在所使用的模型中也对关于所述运行状态参量的动态的变化曲线的信息加以考虑的可行方案在于，提供所述运行状态参量的时间延迟的副本并且将其作为单独的输入参量加以考虑。然而这种处理方式具有下述缺点，即：所述输入参量矢量的维度被显著地扩大，因为对于每个运行状态参量来说需要这个运行状态参量的、取决于这个运行状态参量的变化曲线的数目的历史值。因此，只能在很短的时间间隔里考虑到所述运行状态参量的时间上的变化曲线或者所述运行状态参量的时间上的变化曲线的分辨率很小，使得关于动态性的说明只能非常不精确地可供使用。
相对于对所述运行状态参量的当前值的时间延迟的副本的考虑，上述方法具有的优点是，通过对于作为输入参量的、运行状态参量的经过低通滤波的数值的额外的考虑，可以更好地在基于数据的函数模型中对相关的运行状态参量的变化曲线信息加以考虑。经过低通滤波的参量可以以简单的方式来实时计算。通过对于所述低通滤波的时间常数的预先给定，能够选出所述运行状态参量的时间上的变化曲线的、有待考虑的时间段，并且尤其能够作为用于基于数据的函数模型的输入参量来考虑到所述运行状态参量的、具有不同时间常数的多个经过低通滤波的数值。
此外，所述基于数据的非参数的函数模型能够包括高斯过程模型或者相应于所述高斯过程模型。
能够规定，所述输入参量矢量包括多个基于所述运行状态参量之一的变化曲线的、经过低通滤波的运行状态参量，其中关于不同的预先给定的时间常数来求取所述多个经过低通滤波的运行状态参量。
此外，所述输入参量能够包括一个或者多个参量，所述参量通过所述运行状态参量中的一个或者多个运行状态参量的和/或所述经过低通滤波的运行状态参量中的一个或者多个经过低通滤波的运行状态参量的时间延迟来求取。尤其对于每个输入参量来说能够分开地设定所述时间延迟的持续时间。由此，可以适配用于不同的作为基础的运行状态参量的时间上的偏移。例如这一点能够考虑到，在进气系统中所测量的运行状态参量的变化在时间上延迟地引起颗粒量输出（炭黑）的变化。
此外，能够运行所述马达系统，方法是：对颗粒量说明或者基于其的说明进行积分，以用于求取废气后处理装置的当前的颗粒载荷，其中根据所述颗粒载荷来采用运行状态，以便使所述废气后处理装置再生。
根据一种实施方式，所述至少一个运行状态参量能够包括：
-所述燃烧马达中的新鲜空气质量流量，
-吸入空气温度，
-所输送的气体质量流量的λ值，
-所喷射的燃料量，
-马达温度，
-马达转速，
-废气质量流量，
-废气温度，
-燃烧废气的λ值，
-环境压力。
根据另一方面，提供了一种用于运行具有燃烧马达的马达系统的装置、尤其是控制单元，其中，所述装置构造用于：
-在燃烧马达的运行期间检测运行状态参量的当前值；
-用一个或多个时间常数对所述运行状态参量中的至少一个运行状态参量进行低通滤波，以用于获得一个或多个经过低通滤波的运行状态参量；
-用预先给定的基于数据的非参数化的函数模型根据输入参量矢量来计算所述燃烧马达的燃烧废气的颗粒量说明，所述输入参量矢量由所述运行状态参量的当前值和所述一个经过低通滤波的运行状态参量或所述经过低通滤波的运行状态参量所组成；
-根据所述颗粒量说明来运行所述马达系统。
按照另一方面，提供了一种马达系统，该马达系统包括燃烧马达和上述装置。
附图说明
下面借助于附图对实施方式进行详细解释。其中：
图1示出了具有作为燃烧马达的柴油马达的马达系统的示意图；
图2示出了用于借助于模型计算单元来计算颗粒量说明的控制器的示意图；
图3示出了用于对用来运行图1的马达系统的颗粒量说明进行建模的功能图；并且
图4示出了用于说明一种用来运行马达系统的示范性的方法的流程图。
具体实施方式
图1示出了一种具有燃烧马达2的马达系统1。所述燃烧马达2具有多个（在本实施例中为四个）气缸3，这些气缸分别按照四冲程运行方式来运行。所述燃烧马达2能够构造为燃料导引的或空气导引的燃烧马达、尤其是构造为汽油马达或柴油马达。在下面的实施例中，示范性地以柴油马达为出发点。
新鲜空气通过进气系统4被输送给所述燃烧马达2并且燃烧废气通过废气排出系统5被排出。在所述进气系统4中能够布置节流阀6，该节流阀用于控制并且调节有待输送给气缸3的新鲜空气量。通过喷射阀31将能预先给定的燃料量的燃料输送给各个气缸2。
在所述废气排出系统5的输出侧布置了例如以柴油颗粒过滤器的形式构成的废气后处理装置13，该废气后处理装置将废气颗粒、例如炭黑从燃烧废气中清除。
在所述废气排出系统5中能够布置λ传感器7，该λ传感器用于确定所述燃烧马达2的气缸3中的、在燃烧时刻存在的空气燃料混合物的空气燃料比。此外，作为替代方案或者补充方案，另一个λ传感器能够测量被输送给燃烧马达2的气体质量流量的λ值。
此外，能够将通过所述进气系统4吸入的新鲜空气从第一温度传感器8的旁边引导而过，以用于确定所吸入的新鲜空气的吸入温度。此外，在所述进气系统4中能够设置空气质量测量计10，以用于探测被输送给所述燃烧马达2的新鲜空气的量。所述新鲜空气量也能够用其它方式来检测。此外，能够设置用于测量废气质量流量的质量流量传感器。
此外，马达温度能够用合适的第二温度传感器9来探测、例如通过对于机油或冷却水等的温度探测来探测。
所述燃烧马达2具有曲轴11，通过该曲轴能够将马达力矩传递到输出系上。所述曲轴11能够与合适的转速传感器12相耦合，以用于采集关于所述曲轴11的转速的转速说明。
设置了控制单元15，该控制单元获得通过上述传感器数值来获取的传感器参量并且根据由外部提供的预先给定参量V、像例如通过加速踏板的加速踏板位置预先给定的驾驶员期望力矩来运行所述燃烧马达2。为此，所述控制单元15调节执行器并且尤其如此比如通过对于未示出的增压装置和节流阀6的调节来操控空气输送并且操控所述喷射阀，从而提供与所述预先给定参量V相对应的马达力矩。对于所述燃烧马达2的操控以本身已知的方式来进行，并且因此就此不作详细探讨。
例如，在运行马达系统时，考虑到所述废气后处理装置13、像比如柴油颗粒过滤器的颗粒载荷。为此要改变所述马达系统1的运行状态，以便引起所述废气后处理装置中的升温，从而通过所积聚的颗粒（炭黑）的燃耗来使所述废气后处理装置再生或对其进行清洁。
由于用于使所述废气后处理装置13再生的运行状态需要高燃料消耗，因此仅当所述废气后处理装置13的颗粒载荷超过特定的阈值时才应该采用这种运行状态。这需要一种在连续的运行中连续地测定所述废气后处理装置13的颗粒载荷的方法。这例如能够通过以下方式来执行，即：累积或积分由所述燃烧马达2在运行中所排出的炭黑颗粒量，以便确定所述废气后处理装置13的当前载荷量。为了获取例如能够以炭黑颗粒浓度、每时间单位的炭黑颗粒量等的形式来说明的相应的颗粒量说明，在此提出，在所述控制器中借助于非参数的基于数据的函数模型来确定所述炭黑量说明。
非参数的基于数据的函数模型的使用基于贝叶斯回归方法。所述贝叶斯回归的基础例如在C. E. Rasmussen等人的 “Gaussian Processes for Machine Learning” 2006年MIT出版社中得到了说明。所述贝叶斯回归是一种基于数据的方法，该方法基于模型。为了建立模型，需要训练数据的测量点u以及有待建模的输出参量y的所属的输出数据。所述模型的建立借助于使用支持点数据来进行，所述支持点数据完全或部分地对应于训练数据或者由训练数据来生成。此外，要确定抽象的超参数，其将所述模型函数的空间参数化并且有效地对训练数据的各个测量点对稍后的模型预测的影响进行加权。
所述抽象的超参数通过优化方法来确定。一种用于这样的优化方法的可行方案在于边缘似然p（Y|H, X）的优化。所述边缘似然p（Y|H, X）描述了所述训练数据中的作为矢量Y表示的输出参量的测量值的可信性，其中已知模型参数H和训练数据的作为输入参量矢量X表示的输入参量的数值。在模型训练中，通过寻找合适的超参数的方式使p（Y|H, X）最大化，所述超参数引起由超参数和训练数据确定的模型函数的变化曲线并且尽可能精确地描绘训练数据。为了简化计算，使p（Y|H, X）的对数最大化，因为所述对数不改变可信性函数的连续性。
所述高斯过程模型的计算根据下面的计算规则来进行。首先使用于测试点x（输入参量矢量）的输入值
Figure DEST_PATH_IMAGE002
标准化并且定心，并且更确切地说按照以下公式来使其标准化和定心：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
。
在此，mx相应于关于所述支持点数据的输入值的平均值的平均值函数，sx相应于所述支持点数据的输入值的方差，并且d相应于所述测试点x的维度D的符号。
作为所述非参数的基于数据的函数模型的建立的结果，获得：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
。
借助于输出标准化使如此获取的模型值v标准化，并且更确切地说按照以下公式使其标准化：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
。
在此，v相应于标准化的测试点x（x1…、xd、…xD：维度D的输入参量矢量）上的标准化的模型值（输出值），
Figure DEST_PATH_IMAGE006
相应于（未标准化的）测试点
Figure DEST_PATH_IMAGE007
（维度D的输入参量矢量）上的（未标准化的）模型值（输出值），xi相应于所述支持点数据的支持点，N相应于所述支持点数据的支持点的数目，D相应于所述输入数据/训练数据/支持点数据空间的维度，并且Id和σf相应于来自模型训练的超参数。所述矢量Qy是由超参数和训练数据计算的参量。此外，my相应于关于所述支持点数据的输出值的平均值的平均值函数，并且sy相应于所述支持点数据的输出值的方差。
所述函数模型的建立能够借助于试验台或类似装置来进行。在这里，例如通过运行状态参量的预先给定来设定所述马达系统1的不同的运行点并且用合适的测量装置相应地确定所述颗粒量说明。此外，动态地改变所述马达系统1的运行点，从而产生一个或者多个运行状态参量的时间上的变化曲线，所述时间上的变化曲线尤其关于所排出的颗粒量引起动态的运行特性。
图2示意性地示出了尤其用于运行燃烧马达2的马达控制器10的结构。所述马达控制器10包括作为主计算单元12的微控制器，它与模型计算单元13一起集成地构成。所述模型计算单元13基本上是硬件单元，该硬件单元能够基于硬件地执行函数计算、尤其是这样的用于经过训练的高斯过程模型的函数计算。尤其所述模型计算单元13构造用于在循环计算中执行指数函数、加法和乘法运算。
所述模型计算单元13中的计算由所述主计算单元12启动，以便在描述所述函数模型的超参数和支持点数据的基础上求取用于测试点的函数值。所述超参数和支持点数据被存储在此外与主计算单元12和模型计算单元13集成在一起的存储单元15中并且用于表示基于数据的、用于计算颗粒量说明V的函数模型。
所述主计算单元12和模型计算单元13通过内部的通信连接、尤其是系统总线14彼此处于通信连接之中。此外，存储单元15和DMA单元6（DMA=直接存储器存取）能够与内部的通信连接相连接，以便保证与所述主计算单元12和模型计算单元13的信号通信。
原则上，所述模型计算单元13仅仅具有预先给定所规定的计算过程的硬件（硬布线）并且优选不是构造用于执行软件代码。出于这个原因，也不需要在所述模型计算部13中设置处理器。这使得能够资源优化地实现这样的模型计算单元13。通过按照所实施的硬件程序所进行的计算，能够相对于软件算法明显地缩短计算时间。
在来自运行状态参量和输出参量的相应所分配的数值的训练数据的基础上，进行基于数据的函数模型的训练，以便获得基于数据的函数模型的超参数。为了能够合适地描绘颗粒量说明与燃烧马达的运行动态的相关性，对于所述训练来说使用输入参量矢量，该输入参量矢量由运行状态参量和由其推导的参量所组成。在此，所述一个或多个附加的输入参量相应于参量，所述参量分别由用所述低通滤波的预先给定的时间常数对所述运行状态参量之一进行的低通滤波中产生。作为用于求取颗粒量说明的基础的运行状态参量B1…Bn能够包括：
-燃烧马达中的新鲜空气质量流量，
-吸入空气温度，
-所输送的气体质量流量的λ值，
-所喷射的燃料量，
-马达温度，
-马达转速，
-废气质量流量，
-废气温度，
-燃烧废气的λ值，和
-环境压力。
图3的功能图示出了通过基于数据的函数模型来计算颗粒量说明V的情况。图3的功能图示出了模型块41，作为输入参量将为所述训练所考虑的运行状态参量B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7及由此在相应的低通滤波器42中所计算的经过低通滤波的运行状态参量B1'、B1'' 、B2' 、B2'' 、B3''、B4''、B7''的数值输送给所述模型块。
尤其是能够通过多个低通滤波器42用相同的、部分相同的或者不同的预先给定的时间常数T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7对所述运行状态参量中的至少一个运行状态参量的数值的时间上的变化曲线进行滤波并且作为所述输入参量矢量的相应单独的维度（输入参量）来考虑，以用于计算作为输出参量V的颗粒量说明。
此外，能够设置延迟元件44，所述延迟元件以分别预先给定的时间延迟D1-D6在时间上延迟所述运行参量中的一个或多个运行参量和/或所述经过低通滤波的运行参量中的一个或多个经过低通滤波的运行参量。尤其能够为每个相关的输入参量B1-B7来分开地设定所述时间延迟D1-D6。也就是说，能够相同地、部分相同地或不同地预先给定所述时间延迟。由此，可以适配用于不同的基础的运行状态参量B1-B7的时间上的偏移。在进气系统中所测量的运行状态参量B1-B7的变化在时间上延迟地引起颗粒量输出（炭黑）的变化。
颗粒量说明V能够在积分块43中积分，以便求取所述废气后处理装置13的颗粒载荷B。
在图4中示范性地以流程图的形式示出了用于运行所述马达系统1的方法。
在步骤S1中，以所述废气后处理装置13的最小载荷为出发点将所述积分块43的积分器复位。
在步骤S2中，如上所述，求取表明每时间单位的颗粒浓度或者颗粒质量的颗粒量说明，并且根据废气质量流量将其换算成每时间单位被输送给所述废气后处理装置13的颗粒量。
在步骤S3中，在所述积分块43中对每时间单位被输送给所述废气后处理装置13的颗粒量进行积分，以便获得所述废气后处理装置13的当前的颗粒载荷。
在步骤S4的询问中，检查所述废气后处理装置13的颗粒载荷是否超过预先给定的阈值。如果是这种情况（选择：是），则在步骤S5中采用使所述废气后处理装置13再生的运行状态并且随后跳回到步骤S1。否则（选择：否），用步骤S2继续所述方法，从而循环地求取所述颗粒量说明并且相应地对其进行积分。

Claims (11)

1.用于运行具有燃烧马达（2）的马达系统（1）的方法，具有以下步骤：
-在所述燃烧马达（2）的运行期间检测运行状态参量（B1-B7）的当前值；
-用一个或多个时间常数对所述运行状态参量（B1-B7）中的至少一个运行状态参量进行低通滤波，以用于获得一个或多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'）；
-用基于数据的非参数的函数模型根据来自输入参量的输入参量矢量来计算所述燃烧马达（2）的燃烧废气的颗粒量说明，其中所述输入参量包括所述运行状态参量中的一个或多个运行状态参量并且包括所述一个或多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'）；并且
-根据所述颗粒量说明（V）来运行所述马达系统（1）。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述基于数据的非参数的函数模型包括高斯过程模型或相应于高斯过程模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述输入参量矢量包括多个基于所述运行状态参量（B1-B7）之一的变化曲线的、经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'），其中关于不同的预先给定的时间常数（T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7）来求取所述多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'）。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述输入参量包括一个或多个参量，所述参量通过所述运行状态参量（B1-B7）中的一个或多个运行状态参量的和/或所述经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'）中的一个或多个经过低通滤波的运行状态参量的时间延迟尤其用单独的时间延迟（D1-D6）来求取。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中运行所述马达系统（1），方法是：对所述颗粒量说明（V）或基于其的说明进行积分，以用于求取废气后处理装置（13）的当前的颗粒装载（B），其中根据所述颗粒装载（V）采用运行状态，以用于使所述废气后处理装置（13）再生。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其中运行所述马达系统（1），方法是：对所述颗粒量说明（V）或基于其的说明进行积分，以用于求取废气后处理装置（13）的当前的颗粒装载（B），并且根据所述废气后处理装置（13）的当前的颗粒装载（B）并且根据用所述废气后处理装置（13）下游的颗粒传感器对颗粒量进行的测量来实施对于所述废气后处理装置（13）的诊断。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述至少一个运行状态参量（B1-B7）包括：
-流入到所述燃烧马达（2）中的新鲜空气质量流量，
-吸入空气温度，
-所输送的气体质量流量的λ值，
-所喷射的燃料量，
-马达温度，
-马达转速，
-废气质量流量，
-废气温度，
-燃烧废气的λ值，
-环境压力。
8.用于运行具有燃烧马达（2）的马达系统（1）的装置，其中所述装置构造用于：
-在所述燃烧马达（2）的运行期间检测运行状态参量（B1-B7）的当前值；
-用一个或多个时间常数（T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7）对所述运行状态参量（B1-B7）中的至少一个运行状态参量进行低通滤波，以用于获得一个或多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'）；
-用预先给定的基于数据的非参数的函数模型根据来自输入参量的输入参量矢量来计算所述燃烧马达（2）的燃烧废气的颗粒量说明（V），其中所述输入参量包括所述运行状态参量中的一个或多个运行状态参量并且包括所述一个或多个经过低通滤波的运行状态参量（B1'-B5'、B7'）；
-根据所述颗粒量说明（V）来运行所述马达系统（1）。
9.根据权利要求8所述的装置，其中所述装置是控制器。
10.马达系统（1），包括：
-燃烧马达（2）；
-根据权利要求8或9所述的装置。
11.机器可读的存储介质，在该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被设立用于执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法的所有步骤。
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