CN112020602A - 自适应高压燃料泵系统和预测泵送质量的方法 - Google Patents
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Abstract
提供了一种在泵的工作期间自适应地预测在到燃料蓄能器的泵送事件期间由泵泵送的燃料质量(“Qpump”)以控制所述泵的工作的方法,该方法包括:生成泵的工作的自适应模型,生成泵的工作的自适应模型包括:估计泵的柱塞的泵送开始(“SOP”)位置、估计Qpump、确定所估计的SOP位置的收敛值和确定所估计的Qpump的收敛值;通过将所估计的SOP位置的收敛值、所测得的燃料蓄能器中的燃料压力以及所测得的燃料蓄能器中的燃料温度输入至模型来使用自适应模型预测Qpump;以及响应于所预测的Qpump来控制泵的工作。
Description
技术领域
本发明总体上涉及燃料泵,并且更具体地涉及用于对高压燃料泵的工作自适应地建模以预测用于控制和诊断应用的泵送燃料质量的方法和系统。
背景技术
在内燃发动机中,一个或更多个燃料泵将燃料输送到燃料蓄能器。燃料由燃料喷射器从蓄能器输送至发动机的汽缸,以进行燃烧,从而为由发动机驱动的系统的工作提供动力。出于多种原因,期望准确地表征由燃料泵输送至蓄能器的燃料量。在常规的燃料输送系统中,通过关闭燃料泵并测量燃料输送系统的各种变量来周期性地表征燃料泵的工作。这种方法破坏了发动机的工作并且提供不准确的结果。因此,需要一种改进的方法来在泵的工作期间预测由燃料泵泵送的燃料量。
发明内容
根据一个实施方式,本公开提供了一种在泵的工作期间自适应地预测在到燃料蓄能器的泵送事件期间由泵泵送的燃料质量(“Qpump”)以控制泵的工作的方法,该方法包括:生成泵的工作的自适应模型,生成泵的工作的自适应模型包括:估计泵的柱塞的泵送开始(“SOP”)位置、估计Qpump、确定所估计的SOP位置的收敛值、以及确定所估计的Qpump的收敛值;通过将所估计的SOP位置的收敛值、所测得的燃料蓄能器中的燃料压力以及所测得的燃料蓄能器中的燃料温度输入至自适应模型来使用自适应模型预测Qpump;以及响应于所预测的Qpump来控制泵的工作。在本实施方式的第一方面,估计SOP位置包括:接收燃料蓄能器中的燃料压力的原始测量;识别原始测量中的安静区段;将模型拟合到所识别出的安静区段;使用所拟合的模型来确定输出,该输出代表燃料蓄能器中的燃料压力在不受泵送事件的干扰的情况下的传播;以及识别所拟合的模型的输出与燃料蓄能器中的燃料压力的原始测量之间的差异。在该方面的变型中,识别安静区段包括:使用中值滤波器对原始测量值进行滤波,该中值滤波器的长度对应于燃料蓄能器中的燃料压力的振荡频率。在另一变型中,将中值滤波器调谐到振荡频率、燃料的声速和燃料蓄能器的几何形状。在又一变型中,识别安静区段还包括:评估滤波后的原始测量值的导数,以识别导数的具有近似零斜率的区段。在另一变型中,将模型拟合到所识别出的安静区段包括:使用以下关系式:在该实施方式的另一方面中,估计Qpump包括:计算在泵送事件之前的平均压力与在泵送事件之后的平均压力之间的压力差。在该方面的变型中,估计Qpump还包括:将所计算的压力差转换成质量。在另一方面中,该自适应模型使用以下关系式:Qpump=fcam(EOP-SOP)*A*δ(P,T)-t*L(P,T),其中,fcam是柱塞的位置与发动机的曲柄角度的关系表,EOP是柱塞的泵送位置的终点,A是柱塞的面积,δ(P,T)是燃料蓄能器中的燃料的密度,t是泵送事件的持续时间,并且L(P,T)是燃料泵的燃料泄漏。在该方面的变型中,通过在燃料温度维度上的一阶多项式或在燃料压力维度上的至少二阶多项式来对(P,)建模。在另一变型中,通过在燃料温度维度上的一阶多项式或在燃料压力维度上的至少二阶多项式来对L(P,T)建模。在另一方面中,控制泵的工作包括调节泵送事件的时机或泵送事件的持续时间中的一者。
在本公开的另一实施方式中,提供一种在泵的工作期间自适应地预测在到燃料蓄能器的泵送事件期间由泵泵送的燃料质量(“Qpump”)以控制泵的工作的系统,该系统包括:压力传感器,该压力传感器被定位成测量燃料蓄能器中的燃料压力;温度传感器,该温度传感器被定位成测量燃料蓄能器中的燃料温度;以及处理器,该处理器与压力传感器通信以接收代表所测得的燃料蓄能器中的燃料压力的压力值,并且该处理器与温度传感器通信以接收代表所测得的燃料蓄能器中的燃料温度的温度值;其中,该处理器被配置成:通过以下操作生成泵的工作的自适应模型:估计泵的柱塞的泵送开始(“SOP”)位置、估计Qpump、确定所估计的SOP位置的收敛值、以及确定所估计的Qpump的收敛值;通过将所估计的SOP位置的收敛值、压力值和温度值输入至模型来使用该自适应模型预测Qpump;并响应于所预测的Qpump来控制泵的工作。在该实施方式的一个方面中,处理器被配置成通过以下操作来估计SOP位置:接收压力值;识别压力值中的安静区段;将模型拟合到所识别出的安静区段;使用所拟合的模型来确定输出,该输出代表燃料蓄能器中的燃料压力在不受泵送事件的干扰的情况下的传播;以及识别所拟合的模型的输出与压力值之间的差异。在该方面的变型中,处理器被配置成通过以下操作来识别安静区段:利用中值滤波器对压力值进行滤波,中值滤波器的长度对应于燃料蓄能器中的燃料压力的振荡频率。在另一变型中,处理器被配置成通过以下操作来识别安静区段:评估滤波后的压力值的导数,以识别导数的具有近似零斜率的区段。在另一方面,处理器被配置成通过以下操作来估计Qpump:计算在泵送事件之前的平均压力与在泵送事件之后的平均压力之间的压力差。在又一方面中,该自适应模型使用以下关系式:Qpump=fcam(EOP-SOP)*A*δ(P,T)-t*L(P,T),其中,fcam是柱塞的位置与发动机的曲柄角度的关系表,EOP是柱塞的泵送位置的终点,A是柱塞的面积,δ(P,T)是燃料蓄能器中的燃料的密度,t是泵送事件的持续时间,并且L(P,T)是燃料泵的燃料泄漏。在该方面的变型中,通过在燃料温度维度上的一阶多项式或在燃料压力维度上的至少二阶多项式来对(P,)和(P,T)中的至少一者建模。在又一方面中,处理器被配置成通过以下操作来控制泵的工作:调节泵送事件的时机或泵送事件的持续时间中的一者。
尽管公开了多个实施方式,但是根据示出并描述了本发明的例示性实施方式的下面的详细描述,本发明的其它实施方式对于本领域技术人员将变得显而易见。因此,附图和详细描述本质上应被认为是例示性的而不是限制性的。
附图说明
通过参照以下结合附图对本公开的实施方式的描述,本公开的上述和其它特征以及获得它们的方式将变得更加显而易见,并且将更好地理解本公开本身。
图1是燃料供应系统的示意图;
图2是示出测量轨压和测量轨压的中值滤波表示的图;
图3是类似于图2的、示出了测量轨压的安静区段的图;
图4是类似于图3的、示出了根据本公开的模型的输出迹线的图;
图5是类似于图4的、示出了燃料泵的估计的泵送开始位置的图;
图6是图4的测量轨压与图4的输出迹线之差的图;以及
图7是示出泵送事件之前和之后的平均轨压的图。
尽管本公开可以具有各种修改和替代形式,但是已经在附图中通过示例的方式示出了具体的实施方式,并且在下面对其进行详细描述。然而,本公开不限于所描述的特定实施方式。相反,本公开旨在覆盖落入所附权利要求的范围内的所有修改、等同形式和替代形式。
具体实施方式
本领域普通技术人员将认识到,所提供的实施方式可以以硬件、软件、固件和/或其组合的方式来实现。例如,本文公开的控制器可以形成处理子系统的一部分,该处理子系统包括具有存储器、处理和通信硬件的一个或更多个计算装置。控制器可以是单个装置或分布式装置,并且控制器的功能可以借助硬件和/或作为非暂时性计算机可读存储介质上的计算机指令来执行。例如,控制器中的计算机指令或编程代码(例如,电子控制模块(“ECM”)可以以任何可行的编程语言(诸如C、C++、HTML、XTML、JAVA)或任何其它可行的高级编程语言语言或高级编程语言和低级的编程语言的组合来实现。
如本文所使用的,与数量结合使用的修饰语“大约”包括所述值,并且具有由上下文规定的含义(例如,其至少包括与特定数量的测量值相关的误差程度)。当在范围内使用时,修饰语“大约”也应视为公开了由两个端点的绝对值定义的范围。例如,“从大约2到大约4”的范围也公开了“从2到4”的范围。
现在参照图1,示出了高压泵的一部分的示意图。如本领域中已知的,泵10包括在筒体14内往复运动的柱塞12。燃料通过入口18供应至筒体14内的腔室16,通过柱塞12的向上运动被压缩,从而燃料的压力增加,并且通过出口20供应至出口止回阀(OCV)22并供应到燃料贮存器,诸如共轨蓄能器(以下称轨24)。来自轨24的燃料被多个燃料喷射器25周期性地输送至内燃发动机(未示出)的对应的多个汽缸(未示出)。在柱塞12的外表面28与筒体14的内表面30之间存在小的周向间隙26,以准许柱塞12在筒体14内往复运动。
当柱塞12在泵送循环中移动时,柱塞12在泵送开始(SOP)位置与泵送结束(EOP)位置之间移动。SOP位置位于柱塞12移动经过其下止点(BDC)位置之后,而EOP位置位于柱塞12的上止点(TDC)位置之前。
如上所述,在柱塞12的压缩行程期间(即,当其从BDC位置向TDC位置移动时),腔室16中的燃料被压缩,导致腔室16中的压力增加到OCV 22的腔室侧上的力等于OCV 22的轨侧上的力的点。结果,OCV 22打开,燃料开始经出口20和OCV22流至轨24。在柱塞12继续向TDC位置行进时,燃料继续以此方式流向轨24。因此,轨24中的燃料的压力增加。处理器21从压力传感器23接收轨24内的燃料压力,并从温度传感器27接收轨24内的燃料温度。如本文所述,处理器21还控制喷射器25的工作。
本公开提供了一种高压泵10的模型,该高压泵10的模型尤其用于预测由泵10泵送至轨24的燃料质量,该预测为本文所述的燃料控制系统提供益处。为了模型的目的,假设在泵10的泵送工作期间,燃料只能作为供应燃料通过出口20和OCV 22流至轨24,和/或作为泄漏通过间隙26流至返回管线32(该返回管线32将燃料路由返回到燃料箱(未示出))。可以通过以下等式在数学上描述泵10的这一特性:
Qpump=fcam(EOP-SOP)*A*δ(P,T)-t*L(P,T) (1)
其中,Qpump是由泵10向轨24的输出质量,fcam是描述曲柄角度(以度为单位)与柱塞12升程之间的关系的多项式或表。更具体地,在泵10通过齿轮组件联接到发动机曲轴并且在工作中被曲轴的旋转驱动时,曲轴的曲柄角度与泵10的柱塞12的位置直接相关。因此,SOP和EOP的位置可以用曲柄角度表示。一旦确定了SOP,在已知泵10的几何形状的情况下,就可以确定在泵送循环期间柱塞12的扫掠高度(因此,可以确定腔室16的扫掠体积)。用fcam表示的表可以是查找表,该查找表是特定于特定泵10的,并且将曲柄角度与柱塞12的位置相关联。
(EOP-SOP)描述SOP位置与EOP位置之间的曲柄角度度数。应理解TDC位置与EOP位置之间的差异。TDC位置是在柱塞12在物理上到达其顶部位置时,而EOP位置是如压力传感器23所观察到的泵送行程的结束。如本领域技术人员所理解的,TDC位置与EOP位置之间的关系取决于燃料的声速和高压系统(即,轨24)的几何形状。
进一步参考上面的等式(1),A是柱塞12的面积。面积A与fcam(EOP-SOP)一起确定了泵送到轨24的燃料的扫掠体积。(P,)是燃料的密度,可以将其建模成T(燃料温度)维度的一阶多项式和P(轨24的压力)维度的二阶多项式。用t(时间)来表示OCV 22打开时的泵送行程的持续时间。最后,L(P,T)表示燃料泄漏(即,在筒体14与柱塞12之间),并且可以被描述成T维度的一阶多项式和P维度的高阶多项式。在某些实施方式中,可以使用P2.5。应当理解的是,温度与压力之间可能存在交叉项。
给定柱塞12的SOP位置(下文中描述了该SOP位置的确定)、来自压力传感器23的压力和来自温度传感器27的温度,该模型可以用于预测任何一组工作条件下泵10的输出质量。同时有用地,上述模型依赖于泄漏、燃料密度和EOP位置的已知值。不幸地,泄漏随着零件之间的变化(例如,柱塞12与筒体14)以及零件随时间的磨损而变化。对于不同类型和来源的燃料,燃料密度不同。另外,对于特定发动机上的特定泵10,通常不知道EOP位置。根据本公开的原理,可以通过使用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman filter)估计未知变量来使泵模型自适应。
如上所述,轨压传感器23和轨温传感器27分别向处理器21提供轨24中的燃料压力和轨24中的燃料温度的测量结果。除了这些输入之外,上述自适应泵模型需要估计SOP位置和Qpump。如上所述,可以通过由于泵10的泵送工作引起的轨24中的燃料压力(即,轨压)的迹线增加的发生时间来指示SOP位置。为了以此方式识别SOP位置,可以首先确定轨压测量的缓冲器中的安静区段。这些安静区段对应于不存在向轨24中泵送燃料或从轨24喷射燃料的情况。可以通过利用中值滤波器处理轨压测量来确定安静区段,该中值滤波器的长度对应于轨24的工作模态的时间段。该工作模态对应于轨24内的压力的一个或多个振荡频率。可能存在一个或更多个正弦模态,该正弦模态由中值滤波器产生,以去除振荡并识别何时发生泵送和安静区段。如果存在多个振荡频率,则中值滤波器将以对应于不同频率的不同滤波器长度运行多次。
现在参照图2,原始轨压被示为迹线34,并且迹线34的中值滤波形式被描绘成迹线36。如迹线36所示,中值滤波器有效地从迹线34去除了噪声和振荡,同时维持了原始数据的喷射和泵送特性,而不会丢失任何重要高频信息。该滤波器类似于居中移动平均值,但使用中值压力而不是平均压力。滤波器被调谐到针对特定轨压、燃料的声速和轨24的几何形状预测的振荡频率。
现在参照图3,处理器21可以通过评估迹线36的导数(即,滤波后的轨压信号)从中值滤波器的输出识别出安静区段。安静区段在图3中被突出显示为区段38。应当理解的是,安静区段38只是原始数据迹线34的对应于滤波后的数据迹线36的水平或平坦部分的那些部分。换句话说,原始数据迹线34的安静区段在时间上对应于滤波后的数据迹线36的具有近似零斜率的区段。
根据本公开,处理器21接下来将2-模态模型拟合到所识别的安静区段38。该模型由下面的等式(2)描述。
其中,假设阻尼因子和角速度ωi(二者均取决于声速)是已知的。如受益于本公开的本领域技术人员应当理解的,可以通过包括附加的正弦项来将等式(2)修改成包括任何数量的模态。可以使用三角关系将等式(2)重写为:
其具有以下解:
这样,自由响应动力学的幅度、相位、阻尼和频率是已知的,并且可以代表轨压动力学在不受泵送事件干扰的情况下的传播。该模型的输出在图4中绘制为迹线40(与其所基于的数据一起)。
在下一步骤中,处理器21可以使用原始轨压数据(迹线34)与模型(迹线40)之间的差异来获得SOP位置的估计。参照图5,估计的SOP位置被指示为点42。估计的SOP位置42是原始数据和拟合模型偏离彼此的位置。图6示出了原始轨压数据(轨迹34)与拟合模型(轨迹40)之间的差异。
从泵10传输到轨24的燃料质量(即,Qpump)可以以类似于常规的燃料喷射量估计的方式进行估计。ΔP由压力传感器23测量,由处理器21读取,然后利用燃料中的加压体积和声速的知识转换成质量。如图7所示,通过处理器21将ΔP计算成泵送事件之前与之后的平均压力之差。使用与用于获得SOP位置估计(如上所述)相同的最小二乘法来获得平均压力,其中,平均压力是估计值中的一者。
在上述自适应泵模型收敛之后,可以通过向模型馈送SOP位置、轨压和轨温来预测泵送质量。使用本公开的模型,可以在不停用高压泵10的情况下获得燃料喷射测量。在2018年4月10日提交的题为“SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING FUEL INJECTION DURINGPUMP OPERATION”的共同未决专利申请S/N PCT/US2018/026874中描述了根据本公开的模型的该应用的进一步细节(下文中,称为“喷射测量应用”),其全部公开内容通过引用明确地并入本文。在这个意义上,本公开提供了一种非介入式测量方法,因为数据是在正常工作期间收集的。而且,本模型可以用于估计燃料密度,燃料密度可以用于确定由泵10泵送的燃料的类型(柴油、冬季柴油、生物柴油等)。此外,本模型可以用于前馈应用中,以提供对轨24中的燃料压力的更好控制。当喷射器25从轨24喷射燃料时,轨24中的燃料需要被更换以维持系统中的质量平衡。这样,可以根据本公开的原理控制泵10工作的时间和程度,以维持质量平衡,如本文所述的自适应模型所确定的。而且,该模型可以用于监测燃料喷射量、泵输出和/或泄漏以用于诊断目的。
应当理解的是,本公开的教导提供了一种用于理解泵10的性能(例如,其泄漏的程度等)的机构。在喷射测量应用中,由本申请确定的泵性能用于确定各个燃料喷射事件所喷射的燃料量,并用于控制燃料喷射器并执行诊断。
另外,本公开的自适应模型准许计算燃料效率(例如,每加仑英里数),因为可以估计燃料密度、喷射量和泄漏。此外,由于可以识别EOP,所以可以确定泵送事件相对于燃料喷射事件的同步或时机。该信息可以用于控制泵送事件的特性(时机和/或持续时间)、确定泵是否安装不正确以及调整泵的工作以增加其使用寿命。
应该理解的是,本文中包含的各个附图中所示的连接线旨在表示各个元素之间的示例性功能关系和/或物理联接。应当注意,在实际系统中可能存在许多另选或附加的功能关系或物理连接。然而,益处、优势、问题的解决方案以及可能使任何益处、优势或解决方案出现或变得更加明显的任何要素都不应解释为关键、必须的或必要的特征或元素。因此,该范围仅受所附权利要求书限制,其中,除非明确地指出,否则单数形式的元素并非旨在表示“一个并且只有一个”,而是“一个或多个”。此外,在权利要求书中使用类似于“A、B或C中的至少一者”的短语的情况下,该短语理应解释为指的是在一个实施方式中可以单独存在A;在一个实施方式中可以单独存在B;在一个实施方式中可以单独存在C;或者在单个实施方式中可以存在元素A、B或C的任何组合,例如A和B、A和C、B和C或A、B和C。
在本文的详细描述中,对“一个实施方式”、“一实施方式”“示例性实施方式”等的提法指示所描述的实施方式可以包括特定的特征、结构或特性,但是每个实施方式均可以不一定包括特定的特征、结构或特性。而且,这样的短语不一定指同一实施方式。此外,在结合实施方式描述特定的特征、结构或特性的情况下,认为在本领域技术人员的知识范围内,受益于本公开,无论是否明确描述,都会影响与其它实施方式结合的该特征、结构或特性。在阅读了说明书之后,如何在另选实施方式中实施本公开,对于相关领域的技术人员将是显而易见的。
此外,无论在权利要求中是否明确叙述了元素、部件或方法步骤,本公开中的任何元素、部件或方法步骤都不旨在专用于公众。本文中的任何权利要求元素都不应根据美国法典第35卷第112(f)条的规定进行解释,除非使用短语“用于......装置”明确地叙述了该元素。如本文中所使用的,术语“包括”或其任何其它变体理应涵盖非排他性的包括,使得包括一系列元素的过程、方法、物品或设备并不只包括这些元素,而是可以包括未明确列出的或该过程、方法、物品或设备所固有的其它元素。
在不脱离本公开的范围的情况下,可以对所讨论的示例性实施方式进行各种变型和增加。例如,尽管上述实施方式涉及特定特征,但是本公开的范围还包括具有特征的不同组合的实施方式以及不包括所有描述的特征的实施方式。因此,本公开的范围理应涵盖落入权利要求的范围内的所有这样的另选、变型和变更及其所有等同形式。
Claims (20)
1.一种在泵的工作期间自适应地预测在到燃料蓄能器的泵送事件期间由所述泵泵送的燃料质量(“Qpump”)以控制所述泵的工作的方法,所述方法包括:
生成所述泵的工作的自适应模型,生成所述泵的工作的自适应模型包括:
估计所述泵的柱塞的泵送开始(“SOP”)位置;
估计Qpump;
确定所估计的SOP位置的收敛值;以及
确定所估计的Qpump的收敛值;
通过将所估计的SOP位置的收敛值、所测得的所述燃料蓄能器中的燃料压力以及所测得的所述燃料蓄能器中的燃料温度输入至所述自适应模型来使用所述自适应模型预测Qpump以及
响应于所预测的Qpump来控制所述泵的工作。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,估计SOP位置包括:
接收所述燃料蓄能器中的燃料压力的原始测量值;
识别所述原始测量值中的安静区段;
将模型拟合到所识别出的安静区段;
使用所拟合的模型来确定输出,所述输出代表所述燃料蓄能器中的所述燃料压力在不受泵送事件的干扰的情况下的传播;以及
识别所拟合的模型的输出与所述燃料蓄能器中燃料压力的所述原始测量值之间的差异。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,识别安静区段包括:利用中值滤波器对所述原始测量值进行滤波,所述中值滤波器的长度对应于所述燃料蓄能器中的所述燃料压力的振荡频率。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,将所述中值滤波器调谐到所述振荡频率、所述燃料的声速和所述燃料蓄能器的几何形状。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,识别安静区段还包括:评估滤波后的原始测量值的导数,以识别所述导数的具有近似零斜率的区段。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,估计Qpump包括:计算泵送事件之前的平均压力与泵送事件之后的平均压力之间的压力差。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,估计Qpump还包括:将所计算出的压力差转换成质量。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述自适应模型使用以下关系式:Qpump=fcam(EOP-SOP)*A*δ(P,T)-t*L(P,T),其中,fcam是所述柱塞的位置与发动机的曲柄角度的关系表,EOP是所述柱塞的泵送位置的终点,A是所述柱塞的面积,δ(P,T)是所述燃料蓄能器中的燃料的密度,t是所述泵送事件的持续时间,并且L(P,T)是所述泵的燃料泄漏。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,通过在燃料温度维度上的一阶多项式或在燃料压力维度上的至少二阶多项式来对(P,)建模。
11.根据权利要求9所述的方法,其中,通过在燃料温度维度上的一阶多项式或在燃料压力维度上的至少二阶多项式来对L(P,T)建模。
12.根据权利要求1所述的方法,其中,控制所述泵的工作包括:调节所述泵送事件的时机或所述泵送事件的持续时间中的一者。
13.一种在泵的工作期间自适应地预测在到燃料蓄能器的泵送事件期间由所述泵泵送的燃料质量(“Qpump”)以控制所述泵的工作的系统,所述系统包括:
压力传感器,所述压力传感器被定位成测量所述燃料蓄能器中的燃料压力;
温度传感器,所述温度传感器被定位成测量所述燃料蓄能器中的燃料温度;以及
处理器,所述处理器与所述压力传感器通信以接收代表所测得的所述燃料蓄能器中的燃料压力的压力值,并且所述处理器与所述温度传感器通信以接收代表所测得的所述燃料蓄能器中的燃料温度的温度值;
其中,所述处理器被配置成:
通过以下操作生成所述泵的工作的自适应模型:估计所述泵的柱塞的泵送开始(“SOP”)位置;估计Qpump;确定所估计的SOP位置的收敛值;以及确定所估计的(“Qpump”)的收敛值;
通过将所估计的SOP位置的收敛值、压力值和温度值输入至所述自适应模型来使用所述自适应模型预测(“Qpump”);并且
响应于所预测的(“Qpump”)来控制所述泵的工作。
14.根据权利要求书13所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过以下操作来估计SOP位置:接收所述压力值;识别所述压力值中的安静区段;将模型拟合到所识别出的安静区段;使用所拟合的模型来确定输出,所述输出代表所述燃料蓄能器中的所述燃料压力在不受泵送事件的干扰的情况下的传播;以及识别所拟合的模型的输出与所述压力值之间的差异。
15.根据权利要求14所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过以下操作来识别所述安静区段:利用中值滤波器对所述压力信号进行滤波,所述中值滤波器的长度对应于所述燃料蓄能器中的所述燃料压力的振荡频率。
16.根据权利要求15所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过以下操作来识别所述安静区段:评估滤波后的压力信号的导数,以识别所述导数的具有近似零斜率的区段。
17.根据权利要求13所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过以下操作来估计Qpump:计算泵送事件之前的平均压力与泵送事件之后的平均压力之间的压力差。
18.根据权利要求13所述的系统,其中,所述自适应模型使用以下关系式:Qpump=fcam(EOP-SOP)*A*δ(P,T)-t*L(P,T),其中,fcam是所述柱塞的位置与发动机的曲柄角度的关系表,EOP是所述柱塞的泵送位置的终点,A是所述柱塞的面积,δ(P,T)是所述燃料蓄能器中的燃料的密度,t是所述泵送事件的持续时间,并且L(P,T)是所述泵的燃料泄漏。
19.根据权利要求18所述的系统,其中,通过在燃料温度维度上的一阶多项式或在燃料压力维度上的至少二阶多项式来对δ(P,T)和L(P,T)中的至少一者建模。
20.根据权利要求13所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过以下操作来控制所述泵的工作:调节所述泵送事件的时机或所述泵送事件的持续时间中的一者。
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GR01 | Patent grant | ||
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