CN113685279A - 一种实时egr率的确定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时EGR率的确定方法及装置，该方法包括发动机控制单元确定发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率；发动机控制单元根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率。可见，实施本发明通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。
Description
技术领域
本发明涉及发动机控制技术领域，尤其涉及一种实时EGR率的确定方法及装置。
背景技术
随着汽车保有量的增加，汽车导致的环境污染问题越发严重，为了减少汽车发动机尾气中的NOX含量，需要对发动机燃烧过程中的问题进行严格的控制，降低发动机油气混合物的燃烧温度，避免在高温富氧的环境下生成氮氧化物。为此，废气再循环技术(ExhaustGas Re-circulation，EGR)技术被大量应用，EGR技术的原理是将发动机燃烧产生的废气冷却后与新鲜空气混合在一起进入发动机的气缸，参与气缸内燃油的燃烧。由于发动机燃烧产生的废气中含有大量比热容较大的二氧化碳、水等三原子分子，因此在燃烧的过程中可以吸收更多的热量，所以可以降低发动机燃烧的中心温度，从而达到降低NOX排放的目的。
实际应用中，为了精确控制发动机汽缸燃烧温度，需要实时获取进入发动机汽缸中参与燃烧的废气量，并计算废气量在混合气体中占的比例，即EGR率。因此，如何准确获取发动机汽缸内的EGR率，以实现精准控制发动机气缸的燃烧温度显得尤为重要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种实时EGR率的确定方法及装置，能够准确获取发动机汽缸内的EGR率，以实现精准控制发动机气缸的燃烧温度。
为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种实时EGR率的确定方法，所述方法包括：
发动机控制单元确定所述发动机工作过程中的实时参数集合，所述实时参数集合用于计算所述发动机的气缸的实时EGR率，且所述实时参数集合包括所述发动机的压气机的进气口的压力、所述发动机的节气门的出气口的压力、所述节气门的开度、所述发动机的转速以及所述发动机的进气歧管的压力；
所述发动机控制单元根据所述实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得所述气缸的实时EGR率。
可见，本发明第一方面通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。
本发明实施例第二方面公开了一种实时EGR率的确定装置，所述确定装置应用于发动机控制单元中，且所述确定装置包括确定模块以及获取模块，其中：
所述确定模块，用于获取所述发动机工作过程中的实时参数集合，所述实时参数集合用于计算所述发动机的气缸的实时EGR率，且所述实时参数集合包括所述发动机的压气机的进气口的压力、所述发动机的节气门的出气口的压力、所述节气门的开度、所述发动机的转速以及所述发动机的进气歧管的压力；
所述获取模块，用于根据所述实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得所述气缸的实时EGR率。
可见，本发明第二方面能够通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。
本发明第三方面公开了另一种实时EGR率的确定装置，所述确定装置应用于发动机控制单元中，且所述确定装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的实时EGR率的确定方法。
本发明第三方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的实时EGR率的确定方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，公开了一种实时EGR率的确定方法及装置，该方法包括：发动机控制单元获取发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率，且该实时参数集合包括发动机的压气机的进气口的压力、发动机的节气门的出气口的压力、节气门的开度、发动机的转速以及发动机的进气歧管的压力；发动机控制单元根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率。可见，实施本发明实施例通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种实时EGR率的确定方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种实时EGR率的确定方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种实时EGR率的确定装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种实时EGR率的确定装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的又一种实时EGR率的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种实时EGR率的确定方法及装置，能够通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种实时EGR率的确定方法的流程示意图。其中，该实时EGR率的确定方法应用于发动机控制单元(又称发动机控制设备/发动机控制终端)中，如图1所示，该实时EGR率的确定方法可以包括以下操作：
101、发动机控制单元确定发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率，且该实时参数集合可以包括发动机的压气机的进气口的压力、发动机的节气门的出气口的压力、节气门的开度、发动机的转速以及发动机的进气歧管的压力。
本发明实施例中，该发动机包括汽油发动机或者柴油发动机等任意一个使用燃油的发动机，本发明实施例不做限定。
本发明实施例中，进一步可选的，该实时参数集合还可以包括节气门的进气口的温度、进气歧管的温度、发动机的中冷器的出气口的温度以及EGR阀的进气口的压力。其中，通过发动机的转速传感器采集发动机的转速，通过废气控制阀的出口端的压力传感器采集压气机的进气口的压力，通过节气门的进气口的TMAP传感器采集节气门的进气口的温度以及进气口的压力，通过进气歧管的TMAP传感器获取进气歧管的温度以及压力，通过节气门的位置传感器采集节气门的开度，通过废气中冷器的出气口的温度传感器采集中冷器的出气口的温度，通过EGR阀的进气口的压力传感器采集中冷后的废气的压力。其中，该废气中冷器为EGR冷却器。
在一个可选的实施例中，在执行步骤101之前，该实时EGR率的确定方法还可以包括以下操作：
发动机控制单元判断发动机的当前条件是否满足预先确定出的参数确定条件，当判断出满足参数确定条件时，触发执行步骤101。
该可选的实施例中，可选的，当判断出不满足参数确定条件时，可以结束本次流程。
该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，发动机控制单元判断发动机的当前条件是否满足预先确定出的参数确定条件，可以包括：
发动机控制单元获取发动机的气缸内混合气体的氮氧化物的排放量，并判断氮氧化物的排放量是否大于等于预设排放量阈值，当判断出的结果为是时，确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件。
该可选的实施例中，氮氧化物的排放量可以指发动机的排气歧管所排放的废气中的氮氧化物的排放量，也可以指从发动机的排放歧管所排放的废气经发动机的三元催化器氧化后得到的氮氧化物的排放量。
该可选的实施例中，作为另一种可选的实施方式，发动机控制单元判断发动机的当前条件是否满足预先确定出的参数确定条件，可以包括：
发动机控制单元基于温度传感器采集发动机的气缸的温度，并判断气缸的温度是否大于等于预先确定出的温度阈值，当判断出气缸的温度大于等于温度阈值时，确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件。
需要说明的是，也可以当上述两种实施方式的判断结果均为是时，确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件，该可选的实施例不做限定。
可见，该可选的实施例在确定发动机工作过程中的实时参数集合之前，先判断发动机的当前条件是否满足确定出的参数确定条件，当满足时，才触发执行步骤101，能够提高发动机工作过程中的实时参数集合的确定准确性，从而提高气缸的实时EGR率的获取准确性；以及能够降低因气缸内的燃油充分燃烧却执行确定发动机工作过程中的实时参数集合的操作而导致增加发动机控制单元的功耗负担的情况发生。此外，通过采集气缸内混合气体的氮氧化物的排放量，并将氮氧化物的排放量与确定出的排放量进行比较，或者，通过采集气缸的温度，并将气缸的温度与确定出的温度阈值进行比较，或者，同时通过比较氮氧化物的排放量以及气缸的温度，能够实现发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件的确定；以及通过提供多种方式确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件，能够丰富提高发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件的确定方式以及提高确定准确性。
102、发动机控制单元根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率。
本发明实施例中，虚拟EGR传感器模型为基于多个工况点(例如：1000个)中每个工况点的目标样本集合训练初始高斯模型得到的高斯模型，每个工况点的目标样本集合包括该工况点的多个样本参数和该工况点对应的EGR率测量值，且虚拟EGR传感器模型为：
F＝KK-1f；
式中，F为虚拟EGR传感器模型；f为正态分布函数，且f～N[0,K]；
K-1为K的逆矩阵，且K为：
其中，k(x,x′)为在基于所有目标样本集合训练初始高斯模型的过程中得到的所有目标样本集合的方差函数，且k(x,x′)的计算公式为：
其中，n为所有目标样本集合的个数，1≤i≤n；d为每个目标样本集合的样本参数个数，且d≥1；xi为第i个目标样本集合，且xi∈Rd；x′i为xi对应的标准化数值；
为第i个目标样本集合的方差函数的第一超参数；θi为第i个目标样本集合的方差函数的第二超参数。
本发明实施例中，不同工况点对应的发动机的转速和发动机的负荷均不相同，且每个工况点对应的EGR率测量值为通过设置在发动机台架上的流量测量设备测量得到。进一步可选的，通过确定出的试验设计方法(Design of Experiment，DOE)采集发动机的工况点。其中，该试验设计方法可以包括全因子法、正交法、中心复合法、拉丁超均方法、优化的拉丁超均方法以及参数实验等中的任意一种或者两种以上方法的组合，本发明实施例不做限定。
可见，本发明实施例通过获取发动机的多个工况点的样本参数集合，并基于样本参数集合建立虚拟EGR传感器模型，能够便于后续直接使用该虚拟EGR传感器模型即可计算发动机气缸内的实时EGR率，能够提高实时EGR率的计算效率以及准确性，从而有利于气缸内的废气进气量的准确控制以及气缸内燃烧温度的准确控制。
本发明实施例中，进一步可选的，第i个目标样本集合的方差函数的第二超参数为基于预先确定出的梯度下降迭代法对联合正态分布概率似然函数执行迭代操作得到的最大值，该联合正态分布概率似然函数为对虚拟EGR传感器模型执行联合构造操作得到的似然函数，且联合正态分布概率似然函数的计算公式为：
式中，fT为f的转置矩阵。这样通过梯度下降迭代法获取高斯模型的超参数，能够提高超参数的获取精度，从而提高高斯模型的获取精确度，进而有利于提高发动机气缸的实时EGR率的计算准确性，进一步精确控制气缸内的温度，减少有害气体产生的情况发生。
本发明实施例中，针对每个工况点的目标样本集合包括的该工况点的多个样本参数的相关描述请参阅上述针对实时参数集合的详细描述，在此不再赘述。进一步的，每个工况点的目标样本集合包括的该工况点的多个样本参数中每个样本参数与气缸的EGR率的相关度均大于等于预设相关度阈值(例如：50％)。其中，每个样本参数与气缸的EGR率的相关度是通过预先确定出的相关分析方法分析得到的。其中，相关分析方法可以包括图表相关分析、协方差及协方差矩阵、相关系数、一元回归及多元回归以及信息熵及互信息等相关分析方法中的任意一种，本发明实施例不做限定。
需要说明的是，样本参数与气缸的EGR率的相关度越高，代表该样本参数对气缸的EGR率的影响越大。
可见，本发明实施例在得到每个工况点的样本参数集合之后，进一步获取与气缸的EGR率的相关度较高的样本参数，能够减少相关度较低的样本参数参与虚拟EGR传感器模型的建立，有利于提高虚拟EGR传感器模型的建立准确性以及可靠性，从而提高气缸的实时EGR率的获取精准性，进而进一步有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度。
本发明实施例中，进一步可选的，虚拟EGR传感器模型可以为简化后的高斯模型，具体的：将虚拟EGR传感器模型拆分为两个变量，一个变量为
另一个变量为
并建立这两个变量的对应关系，以及基于所有工况点的对应关系建立列表，以及存储该列表。这样通过进一步对虚拟EGR传感器模型执行简化操作，能够使得虚拟EGR传感器模型与发动机的管理系统处理芯片相匹配，从而提高将虚拟EGR传感器模型成功存储至发动机控制单元的概率以及效率，进而有利于提高成功利用虚拟EGR传感器模型获得发动机气缸内的实时EGR率的可能性。
本发明实施例中，又进一步的，所有目标样本集合为基于预先确定出的标准化算法对构造后的样本集合执行标准化操作得到的标准化样本集合，构造后的样本集合为对所有原始样本集合执行构造操作得到的样本集合，所有原始样本集合为所有工况点对应的原始样本集合；
其中，构造后的样本集合为：
D＝(X,Y)＝{(xi,yi)|i＝1,2,3,…,n}；
式中，X为n个工况点下的d×n维输入矩阵，Y为X作为输入矩阵时对应的输出矩阵，且Y为n个工况点下的1×n的输出矩阵，yi为xi作为输入标量时对应的输出标量，X为：
X＝[x1,x2,x3,…,xn]；
标准化算法对应的计算公式为：
x′i＝(xi-μi)/δi；
其中，μi为第i个目标样本集合的平均值，δi为第i个目标样本集合的方差。
本发明实施例中，针对原始样本集合的相关描述请参阅目标样本集合的详细描述，在此不再赘述。这样通过对所有工况点的样本集合执行标准化操作，有利于提高样本集合的高斯模型的构建效率。
可见，实施图1所描述的实时EGR率的确定方法能够通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种实时EGR率的确定方法的流程示意图。其中，该实时EGR率的确定方法应用于发动机控制单元(又称发动机控制设备/发动机控制终端)中，如图2所示，该实时EGR率的确定方法可以包括以下操作：
201、发动机控制单元确定发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率，且该实时参数集合可以包括发动机的压气机的进气口的压力、发动机的节气门的出气口的压力、节气门的开度、发动机的转速以及发动机的进气歧管的压力。
202、发动机控制单元确定在发动机的转速下气缸所需的目标EGR率。
本发明实施例中，需要说明的是，步骤202和步骤201、步骤203中任意一个步骤的发生顺序没有先后关系，即步骤202可以发生在步骤201与步骤203之间，也可以发生在步骤201之前，也可以发生步骤203之后，还可以和步骤201、步骤203中任意一个步骤同时发生，本发明实施例不做限定。
本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，发动机控制单元确定在发动机的转速下气缸所需的目标EGR率，可以包括：
发动机控制单元获取发动机的负荷，并根据发动机的转速和发动机的负荷确定在发动机的转速下气缸所需的目标EGR率。
该可选的实施方式中，预先建立了EGR率表，该EGR率表包括不同的发动机的转速和不同的发动机的负荷对应的EGR率，且不同的发动机的转速和不同发动机的负荷对应不同的EGR率。进一步的，根据发动机的工况不同，EGR率表可分为怠速工况下的第一子EGR率表和非怠速工况下的第二子EGR率表。在获得发动机的转速和发动机的负荷之后，根据发动机的转速和发动机的负荷确定发动机的工况，并根据发动机的工况确定对应的子EGR率表(该子EGR率表包括第一子EGR率表或第二子EGR率表)，通过查询子EGR率表即可得到对应的目标EGR率。这样通过发动机的转速和发动机的负荷先确定对应的子EGR率表，能够缩小EGR率的查找范围，从而提高目标EGR率的查找效率。
可见，该可选的实施方式通过获取发动机的转速和负荷，能够实现气缸所需的目标EGR率的确定，以及提高气缸所需的目标EGR率的确定准确性；以及通过发动机的转速和发动机的负荷先确定对应的子EGR率表，能够缩小EGR率的查找范围，从而提高目标EGR率的查找效率。
203、发动机控制单元根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率。
204、发动机控制单元计算实时EGR率和目标EGR率的EGR率差值。
205、发动机控制单元判断EGR率差值是否大于等于气缸的预设EGR率差值(例如：10％)；当判断的结果为是时，触发执行步骤206；当判断的结果为否时，结束本次流程或者触发执行步骤201。
在一个可选的实施例中，当步骤205判断出EGR率差值大于等于预设EGR率差值之后，以及触发执行步骤206之前，该实时EGR率的确定方法可以包括以下操作：
发动机控制单元获取EGR率差值大于等于预设EGR率差值的持续时长，并判断持续时长是否大于等于预设时长阈值(例如：10s)，当判断出大于等于预设时长阈值时，触发执行步骤206。
该可选的实施例中，当判断出小于预设时长阈值时，结束本次流程或者触发执行步骤201。
可见，该可选的实施例在判断出气缸内实时EGR率和目标EGR率的EGR率差值大于等于预设EGR率差值时，进一步该状态的持续时长，若持续时长较长时，才根据实时EGR差值调整发动机的EGR阀的开度，有利于提高发动机的EGR阀的调节准确性。
206、发动机控制单元根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值。
本发明实施例中，发动机控制单元根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值，即使得气缸的实时EGR率接近气缸所需的目标EGR率相匹配，能够提高进入气缸的废气量和空气量的控制准确性，从而使得气缸内的实时EGR率满足发动机的工况需求，进而对发动机气缸的EGR率进行闭环控制。
可见，本发明实施例在得到发动机气缸内的实时EGR率之后，进一步计算气缸所需的目标EGR率与气缸内的实时EGR率的EGR率差值，并在该EGR率差值超过设定值时，调整EGR阀的开度，能够提高气缸内的废气进气量的控制准确性，从而提高燃油的燃烧充分性，进一步减少有害气体的产生，以及能够使得气缸内的实时EGR率满足发动机的工况需求，进而对发动机气缸的EGR率进行闭环控制。
在另一个可选的实施例中，在执行步骤206之前，该实时EGR率的确定方法可以包括以下操作：
发动机控制单元根据获取到的EGR阀的参数、发动机的转速以及发动机的负荷确定EGR阀的有效目标开度面积；
根据预先确定出的面积-开度的对应关系确定有效目标开度面积对应的EGR阀的前馈控制开度。
该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，发动机控制单元根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值，包括：
发动机控制单元根据实时EGR率以及EGR阀的前馈控制开度调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值。
该可选的实施例中，EGR阀的参数包括EGR阀的废气流量质量、EGR阀的目标废气流量质量、EGR阀的进气口的压力、EGR阀的进气口的温度、气缸所需的目标EGR率、EGR阀的废气质量流量以及EGR阀的出气口的气压等参数中的至少一种，该可选的实施例不做限定。
该可选的实施例中，当确定出EGR阀的有效目标开度面积之后，可以通过在预先建立的EGR阀开度表中查找到EGR阀的有效目标开度面积对应的EGR阀的前馈控制开度。
可见，该可选的实施例通过确定EGR阀的前馈控制开度，并结合EGR阀的前馈控制开度与气缸内的实时EGR率一起控制EGR阀的开度，能够提高EGR阀的开度的控制准确性以及可靠性，进一步有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，进而使得发动机气缸内的实时EGR率快速满足发动机的工况需求；以及通过查表的方法确定EGR阀的前馈控制开度，能够提高EGR阀的前馈控制开度的确定效率。
本发明实施例中，针对步骤201以及步骤203的相关描述请参照实施例一中针对步骤101以及步骤102的详细描述，本发明实施例不再赘述。
可见，实施图2所描述的实时EGR率的确定方法能够通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。此外，能够提高气缸内的废气进气量的控制准确性，从而提高燃油的燃烧充分性，进一步减少有害气体的产生，以及能够使得气缸内的实时EGR率满足发动机的工况需求，进而对发动机气缸的EGR率进行闭环控制。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种实时EGR率的确定装置的结构示意图。其中，该实时EGR率的确定装置可以应用于发动机控制单元(又称发动机控制设备/发动机控制终端)中，如图3所示，该实时EGR率的确定装置可以包括确定模块301以及获取模块302，其中：
确定模块301，用于确定发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率。
本发明实施中，实时参数集合包括发动机的压气机的进气口的压力、发动机的节气门的出气口的压力、节气门的开度、发动机的转速以及发动机的进气歧管的压力。进一步可选的，该实时参数集合还可以包括节气门的进气口的温度、进气歧管的温度、发动机的中冷器的出气口的温度以及EGR阀的进气口的压力。
获取模块302，用于根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率。
本发明实施例中，进一步可选的，虚拟EGR传感器模型为基于多个工况点中每个工况点的目标样本集合训练初始高斯模型得到的高斯模型，每个工况点的目标样本集合包括该工况点的多个样本参数和该工况点对应的EGR率测量值，且虚拟EGR传感器模型为：
F＝KK-1f；
式中，F为虚拟EGR传感器模型；f为正态分布函数，且f～N[0,K]；
K-1为K的逆矩阵，且K为：
其中，k(x,x′)为在基于所有目标样本集合训练初始高斯模型的过程中得到的所有目标样本集合的方差函数，且k(x,x′)的计算公式为：
其中，n为所有目标样本集合的个数，1≤i≤n；d为每个目标样本集合的样本参数个数，且d≥1；xi为第i个目标样本集合，且xi∈Rd；x′i为xi对应的标准化数值；
为第i个目标样本集合的方差函数的第一超参数；θi为第i个目标样本集合的方差函数的第二超参数。
本发明实施例中，又进一步可选的，所有目标样本集合为基于预先确定出的标准化算法对构造后的样本集合执行标准化操作得到的标准化样本集合，构造后的样本集合为对所有原始样本集合执行构造操作得到的样本集合，所有原始样本集合为所有工况点对应的原始样本集合；
其中，构造后的样本集合为：
D＝(X,Y)＝{(xi,yi)|i＝1,2,3,…,n}；
式中，X为n个工况点下的d×n维输入矩阵，Y为X作为输入矩阵时对应的输出矩阵，且Y为n个工况点下的1×n的输出矩阵，yi为xi作为输入标量时对应的输出标量，X为：
X＝[x1,x2,x3,…,xn]；
标准化算法对应的计算公式为：
x′i＝(xi-μi)/δi；
其中，μi为第i个目标样本集合的平均值，δi为第i个目标样本集合的方差。
本发明实施例中，又进一步可选的，第i个目标样本集合的方差函数的第二超参数为基于预先确定出的梯度下降迭代法对联合正态分布概率似然函数执行迭代操作得到的最大值，联合正态分布概率似然函数为对虚拟EGR传感器模型执行联合构造操作得到的似然函数，且联合正态分布概率似然函数的计算公式为：
式中，fT为f的转置矩阵。
可见，实施图3所描述的实时EGR率的确定装置能够通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体(例如：NOX类气体)的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本；还能够通过获取发动机的多个工况点的样本参数集合，并基于样本参数集合建立虚拟EGR传感器模型，能够便于后续直接使用该虚拟EGR传感器模型即可计算发动机气缸内的实时EGR率，能够提高实时EGR率的计算效率以及准确性，从而有利于气缸内的废气进气量的准确控制以及气缸内燃烧温度的准确控制；还能够通过梯度下降迭代法获取高斯模型的超参数，能够提高超参数的获取精度，从而提高高斯模型的获取精确度，进而有利于提高发动机气缸的实时EGR率的计算准确性，进一步精确控制气缸内的温度，减少有害气体产生的情况发生；还能够减少相关度较低的样本参数参与虚拟EGR传感器模型的建立，有利于提高虚拟EGR传感器模型的建立准确性以及可靠性，从而提高气缸的实时EGR率的获取精准性，进而进一步有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度；还能够通过对所有工况点的样本集合执行标准化操作，有利于提高样本集合的高斯模型的构建效率。
在一个可选的实施例中，在图3所描述的实时EGR率的确定装置的结构示意图的基础上，该实时EGR率的确定装置还可以包括计算模块303、判断模块304以及控制模块305，此时，该实时EGR率的确定装置可以如图4所示，图4为另一种实时EGR率的确定装置结构示意图，其中：
确定模块301，还用于确定在发动机的转速下气缸所需的目标EGR率。
计算模块303，用于在获取模块302根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率之后，计算实时EGR率和目标EGR率的EGR率差值；
判断模块304，用于判断EGR率差值是否大于等于气缸的预设EGR率差值。
控制模块305，用于当判断模块304判断出EGR率差值大于等于预设EGR率差值时，根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值。
可见，实施图4所描述的实时EGR率的确定装置能够通过在得到发动机气缸内的实时EGR率之后，进一步计算气缸所需的目标EGR率与气缸内的实时EGR率的EGR率差值，并在该EGR率差值超过设定值时，调整EGR阀的开度，能够提高气缸内的废气进气量的控制准确性，从而提高燃油的燃烧充分性，进一步减少有害气体的产生，以及能够使得气缸内的实时EGR率满足发动机的工况需求，进而对发动机气缸的EGR率进行闭环控制。
在另一个可选的实施例中，如图4所示，获取模块302，还用于当判断模块304判断出EGR率差值大于等于预设EGR率差值之后，以及在控制模块305根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值之前，获取EGR率差值大于等于预设EGR率差值的持续时长；
判断模块304，还用于判断持续时长是否大于等于预设时长阈值，当判断出EGR率差值大于等于预设EGR率差值的持续时长时，触发控制模块305执行上述的根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值的操作。
可见，实施图4所描述的实时EGR率的确定装置还能够通过在判断出气缸内实时EGR率和目标EGR率的EGR率差值大于等于预设EGR率差值时，进一步该状态的持续时长，若持续时长较长时，才根据实时EGR差值调整发动机的EGR阀的开度，有利于提高发动机的EGR阀的调节准确性。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，确定模块301，还用于在控制模块305根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值之前，根据获取到的EGR阀的参数、发动机的转速以及发动机的负荷确定EGR阀的有效目标开度面积；
确定模块301，还用于根据预先确定出的面积-开度的对应关系确定有效目标开度面积对应的EGR阀的前馈控制开度。
该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，控制模块305根据实时EGR率调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值的方式具体为：
根据实时EGR率以及EGR阀的前馈控制开度调整发动机的EGR阀的开度，直至EGR率差值小于等于预设EGR率差值。
该可选的实施例中，EGR阀的参数包括EGR阀的废气流量质量、EGR阀的目标废气流量质量、EGR阀的进气口的压力、EGR阀的进气口的温度、气缸所需的目标EGR率、EGR阀的废气质量流量以及EGR阀的出气口的气压等参数中的至少一种，该可选的实施例不做限定。
该可选的实施例中，当确定出EGR阀的有效目标开度面积之后，确定模块301可以通过在预先建立的EGR阀开度表中查找到EGR阀的有效目标开度面积对应的EGR阀的前馈控制开度。
可见，实施图4所描述的实时EGR率的确定装置还能够通过确定EGR阀的前馈控制开度，并结合EGR阀的前馈控制开度与气缸内的实时EGR率一起控制EGR阀的开度，能够提高EGR阀的开度的控制准确性以及可靠性，进一步有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，进而使得发动机气缸内的实时EGR率快速满足发动机的工况需求；以及通过查表的方法确定EGR阀的前馈控制开度，能够提高EGR阀的前馈控制开度的确定效率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，判断模块304，还用于在确定模块301确定发动机工作过程中的实时参数集合之前，判断发动机的当前条件是否满足预先确定出的参数确定条件，当判断出满足参数确定条件时，触发确定模块301执行上述的确定发动机工作过程中的实时参数集合的操作。
该可选的实施例中，作为可选的实施方式，判断模块304判断发动机的当前条件是否满足预先确定出的参数确定条件的方式具体为：
获取发动机的气缸内混合气体的氮氧化物的排放量，并判断氮氧化物的排放量是否大于等于预设排放量阈值，当判断出的结果为是时，确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件；或者，
基于温度传感器采集发动机的气缸的温度，并判断气缸的温度是否大于等于预先确定出的温度阈值，当判断出气缸的温度大于等于温度阈值时，确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件。
可见，实施图4所描述的实时EGR率的确定装置还能够通过在确定发动机工作过程中的实时参数集合之前，先判断发动机的当前条件是否满足确定出的参数确定条件，当满足时，才确定发动机工作过程中的实时参数集合，能够提高发动机工作过程中的实时参数集合的确定准确性，从而提高气缸的实时EGR率的获取准确性；以及能够降低因气缸内的燃油充分燃烧却执行确定发动机工作过程中的实时参数集合的操作而导致增加发动机控制单元的功耗负担的情况发生。此外，通过采集气缸内混合气体的氮氧化物的排放量，并将氮氧化物的排放量与确定出的排放量进行比较，或者，通过采集气缸的温度，并将气缸的温度与确定出的温度阈值进行比较，或者，同时通过比较氮氧化物的排放量以及气缸的温度，能够实现发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件的确定；以及通过提供多种方式确定发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件，能够丰富提高发动机的当前条件满足预先确定出的参数确定条件的确定方式以及提高确定准确性。
实施例四
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种实时EGR率的确定装置。其中，该实时EGR率的确定装置可以应用于发动机控制单元(又称发动机控制设备/发动机控制终端)中，如图5所示，该实时EGR率的确定装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器501；
与存储器501耦合的处理器502；
进一步的，还可以包括与处理器502耦合的输入接口503和输出接口504；
处理器502调用存储器501中存储的可执行程序代码，用于执行实施例一或实施例二所描述的实时EGR率的确定方法的步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一或实施例二所描述的实时EGR率的确定方法的步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二所描述的实时EGR率的确定方法的步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种实时EGR率的确定方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (11)
1.一种实时EGR率的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
发动机控制单元确定所述发动机工作过程中的实时参数集合，所述实时参数集合用于计算所述发动机的气缸的实时EGR率，且所述实时参数集合包括所述发动机的压气机的进气口的压力、所述发动机的节气门的出气口的压力、所述节气门的开度、所述发动机的转速以及所述发动机的进气歧管的压力；
所述发动机控制单元根据所述实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得所述气缸的实时EGR率。
2.根据权利要求1所述的实时EGR率的确定方法，其特征在于，所述虚拟EGR传感器模型为基于多个工况点中每个所述工况点的目标样本集合训练初始高斯模型得到的高斯模型，每个所述工况点的目标样本集合包括该工况点的多个样本参数和该工况点对应的EGR率测量值，且所述虚拟EGR传感器模型为：
F＝KK-1f；
式中，F为所述虚拟EGR传感器模型；f为正态分布函数，且f～N[0，K]；
K-1为K的逆矩阵，且K为：
其中，k(x，x′)为在基于所有所述目标样本集合训练初始高斯模型的过程中得到的所有所述目标样本集合的方差函数，且k(x，x′)的计算公式为：
其中，n为所有所述目标样本集合的个数，1≤i≤n；d为每个所述目标样本集合的样本参数个数，且d≥1；xi为第i个所述目标样本集合，且xi∈Rd；x′i为xi对应的标准化数值；
为第i个所述目标样本集合的所述方差函数的第一超参数；θi为第i个所述目标样本集合的所述方差函数的第二超参数。
3.根据权利要求2所述的实时EGR率的确定方法，其特征在于，所有所述目标样本集合为基于预先确定出的标准化算法对构造后的样本集合执行标准化操作得到的标准化样本集合，所述构造后的样本集合为对所有原始样本集合执行构造操作得到的样本集合，所有所述原始样本集合为所有所述工况点对应的原始样本集合；
其中，所述构造后的样本集合为：
D＝(X，Y)＝{(xi，yi)|i＝1，2，3，...，n}；
式中，X为n个所述工况点下的d×n维输入矩阵，Y为X作为输入矩阵时对应的输出矩阵，且Y为n个所述工况点下的1×n的输出矩阵，yi为xi作为输入标量时对应的输出标量，X为：
X＝[x1，x2，x3，...，xn]；
所述标准化算法对应的计算公式为：
x′i＝(xi-μi)/δi；
其中，μi为第i个所述目标样本集合的平均值，δi为第i个所述目标样本集合的方差。
4.根据权利要求2所述的实时EGR率的确定方法，其特征在于，第i个所述目标样本集合的所述方差函数的第二超参数为基于预先确定出的梯度下降迭代法对联合正态分布概率似然函数执行迭代操作得到的最大值，所述联合正态分布概率似然函数为对所述虚拟EGR传感器模型执行联合构造操作得到的似然函数，且所述联合正态分布概率似然函数的计算公式为：
式中，fT为f的转置矩阵。
5.根据权利要求1-4任一项所述的实时EGR率的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述发动机控制单元确定在所述发动机的转速下所述气缸所需的目标EGR率；
以及，所述发动机控制单元根据所述实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得所述气缸的实时EGR率之后，所述方法还包括：
所述发动机控制单元计算所述实时EGR率和所述目标EGR率的EGR率差值，并判断所述EGR率差值是否大于等于所述气缸的预设EGR率差值；
当判断的结果为是时，所述发动机控制单元根据所述实时EGR率调整所述发动机的EGR阀的开度，直至所述EGR率差值小于等于所述预设EGR率差值。
6.一种实时EGR率的确定装置，其特征在于，所述确定装置应用于发动机控制单元中，且所述确定装置包括确定模块以及获取模块，其中：
所述确定模块，用于确定所述发动机工作过程中的实时参数集合，所述实时参数集合用于计算所述发动机的气缸的实时EGR率，且所述实时参数集合包括所述发动机的压气机的进气口的压力、所述发动机的节气门的出气口的压力、所述节气门的开度、所述发动机的转速以及所述发动机的进气歧管的压力；
所述获取模块，用于根据所述实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得所述气缸的实时EGR率。
7.根据权利要求6所述的实时EGR率的确定装置，其特征在于，所述虚拟EGR传感器模型为基于多个工况点中每个所述工况点的目标样本集合训练初始高斯模型得到的高斯模型，每个所述工况点的目标样本集合包括该工况点的多个样本参数和该工况点对应的EGR率测量值，且所述虚拟EGR传感器模型为：
F＝KK-1f；
式中，F为所述虚拟EGR传感器模型；f为正态分布函数，且f～N[0，K]；
K-1为K的逆矩阵，且K为：
其中，k(x，x′)为在基于所有所述目标样本集合训练初始高斯模型的过程中得到的所有所述目标样本集合的方差函数，且k(x，x′)的计算公式为：
其中，n为所有所述目标样本集合的个数，1≤i≤n；d为每个所述目标样本集合的样本参数个数，且d≥1；xi为第i个所述目标样本集合，且xi∈Rd；x′i为xi对应的标准化数值；
为第i个所述目标样本集合的所述方差函数的第一超参数；θi为第i个所述目标样本集合的所述方差函数的第二超参数。
8.根据权利要求7所述的实时EGR率的确定装置，其特征在于，所有所述目标样本集合为基于预先确定出的标准化算法对构造后的样本集合执行标准化操作得到的标准化样本集合，所述构造后的样本集合为对所有原始样本集合执行构造操作得到的样本集合，所有所述原始样本集合为所有所述工况点对应的原始样本集合；
其中，所述构造后的样本集合为：
D＝(X，Y)＝{(xi，yi)|i＝1，2，3，...，n}；
式中，X为n个所述工况点下的d×n维输入矩阵，Y为X作为输入矩阵时对应的输出矩阵，且Y为n个所述工况点下的1×n的输出矩阵，yi为xi作为输入标量时对应的输出标量，X为：
X＝[x1，x2，x3，...，xn]；
所述标准化算法对应的计算公式为：
x′i＝(xi-μi)/δi；
其中，μi为第i个所述目标样本集合的平均值，δi为第i个所述目标样本集合的方差。
9.根据权利要求7所述的实时EGR率的确定装置，其特征在于，第i个所述目标样本集合的所述方差函数的第二超参数为基于预先确定出的梯度下降迭代法对联合正态分布概率似然函数执行迭代操作得到的最大值，所述联合正态分布概率似然函数为对所述虚拟EGR传感器模型执行联合构造操作得到的似然函数，且所述联合正态分布概率似然函数的计算公式为：
式中，fT为f的转置矩阵。
10.根据权利要求6-9任一项所述的实时EGR率的确定装置，其特征在于，所述确定装置还包括计算模块、判断模块以及控制模块，其中：
所述确定模块，还用于确定在所述发动机的转速下所述气缸所需的目标EGR率；
所述计算模块，用于在所述获取模块根据所述实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得所述气缸的实时EGR率之后，计算所述实时EGR率和所述目标EGR率的EGR率差值；
所述判断模块，用于判断所述EGR率差值是否大于等于所述气缸的预设EGR率差值；
所述控制模块，用于当所述判断模块判断出所述EGR率差值大于等于所述预设EGR率差值时，根据所述实时EGR率调整所述发动机的EGR阀的开度，直至所述EGR率差值小于等于所述预设EGR率差值。
11.一种实时EGR率的确定装置，其特征在于，所述确定装置应用于发动机控制单元中，且所述确定装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-5任一项所述的实时EGR率的确定方法。
Priority Applications (1)
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| CN202010423646.6A CN113685279B (zh) | 2020-05-19 | 2020-05-19 | 一种实时egr率的确定方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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2020
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