CN114135408A - 车辆系统以及检测燃料喷射器故障的系统和方法 - Google Patents

车辆系统以及检测燃料喷射器故障的系统和方法 Download PDF

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Abstract

提供了车辆系统以及用于检测燃料喷射器故障的系统和方法。根据一个示例，一种系统包括一个或多个处理器，被配置为当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得内燃发动机的测得的燃料消耗率。一个或多个处理器还被配置为对测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较。此外，一个或多个处理器被配置成基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。此外，一个或多个处理器被配置为响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。

Description

车辆系统以及检测燃料喷射器故障的系统和方法
相关申请
本申请要求于2020年9月3日提交的美国专利申请序列号63/074,324，发明名称为“检测燃料喷射器故障的系统和方法”的优先权，其整个主题通过引用并入本文。
技术领域
所描述的主题涉及用于检测燃料喷射器故障的系统和方法，例如在用于预期用途的发动机运行期间检测一个或多个燃料喷射器的闭锁状态。
背景技术
内燃发动机可用于多种应用。内燃发动机可利用燃料喷射器来控制将燃料引入一个或多个汽缸的量和时机。在使用过程中，燃料喷射器可能会出现故障，导致燃料限制阀闭锁，从而阻止燃料通过燃料喷射器流向相应的气缸。传统的发动机电气诊断方法可以检测发动机使用过程中的电气故障，例如开路或短路，但不能检测燃料限制阀的闭锁。此外，当发动机没有用于预期目的时，在特定条件下使用检测死汽缸的常规方法，需要使发动机脱机。因此，传统方法导致发动机不运行期间以识别燃料限制阀的闭锁，增加诊断的时间和费用，并导致发动机部件的磨损增加，直到识别出闭锁。
发明内容
在一个实施例中，检测燃料喷射器故障的系统包括一个或多个处理器，这些处理器被配置为当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得所述内燃发动机的测得的燃料消耗率。所述一个或多个处理器还被配置为对测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较。此外，所述一个或多个处理器被配置成基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。此外，所述一个或多个处理器被配置为响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。
在一个实施例中，检测燃料喷射器故障的方法包括在预定运行状态下运行内燃发动机。所述方法还包括当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得内燃发动机的测得的燃料消耗率。此外，所述方法包括对测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较。所述方法还包括基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。所述方法还包括响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。
在一个实施例中，一种车辆系统系统包括内燃发动机、燃料喷射器和一个或多个处理器。燃料喷射器耦合到内燃发动机，并向发动机提供燃料。燃料喷射器具有在打开状态和闭锁状态之间可移动的喷射器限流器。在打开状态下，燃料通过燃料喷射器提供给内燃发动机。在闭锁状态下，燃料不通过燃料喷射器提供给内燃发动机。所述一个或多个处理器耦合到内燃发动机。所述一个或多个处理器被配置为当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得内燃发动机的测得的燃料消耗率。所述一个或多个处理器还被配置为对测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较，并且基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。此外，所述一个或多个处理器被配置为响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。
附图说明
本发明主题可以通过阅读以下非限制性实施例的描述并参考附图来理解，其中如下：
图1示出了系统的框图；
图2提供了用于图1的系统的燃料喷射器的示意性剖视图；和
图3示出了方法的流程图。
具体实施方式
本文描述的主题的实施例涉及用于确定或识别内燃发动机的故障的系统和方法。例如，各种实施例提供了对一个或多个燃料喷射器的闭锁状态的改进的确定或识别，例如当内燃发动机被用来帮助沿着路线推进车辆时。
通常，每当汽缸发生故障时，流向剩余运行汽缸的总燃料流量将增加以维持所需的发动机速度。各种实施例监测燃料流量的变化并基于对类似运行状态的测得的燃料流量与预期燃料流量的比较来确定喷射器的闭锁。
例如，各种实施例定期(例如，当在某个持续时间没有瞬变时)计算一个或多个发动机运行状态下的平均每缸燃料值并存储该信息。然后使用存储的信息了解在相应的发动机运行状态下的每缸燃料消耗量。各种实施例通过基于单个喷射器中的已知磨损模式和/或已知变化(例如，已知公差)使用燃料消耗率的带或范围来补偿喷射器磨损和/或部件间变差。各种实施例使用神经网络来学习发动机消耗行为并建立基线或预期燃料消耗水平。训练各种实施例中的神经网络以区分由于缓慢变化(例如，喷射器磨损)和快速变化(例如，瞬态负载)引起的燃料消耗变化。
然后可以监测燃料消耗值并将其与基线或预期值进行比较。如果测量或监测的值超出范围或带(或其他预期值)的预定限制，则可以潜在地识别闭锁状态。可以调查其他潜在原因，并且如果不存在这样的其他潜在原因，则可以确定闭锁状态。例如，发动机控制单元(ECU)可以单独监控电气故障。作为另一个示例，可以基于诸如高水温和/或油温之类的条件来识别机械故障(例如，曲轴)。
各种实施例通过提供早期喷射器故障检测来提供改进的发动机可靠性。各种实施例还通过帮助防止燃烧气体由于背压降低或背压缺乏而经由喷嘴进入燃料管线来提供改进的燃料系统保护。
虽然本文中的各种示例可结合轨道车辆进行讨论，但应注意并非本文中描述的所有实施例都限于轨道车辆系统。例如，一个或多个实施例可以与混合电动车辆结合使用。作为示例，本文描述的检测系统和方法的一个或多个实施例可以与其他类型的车辆结合使用，例如汽车、卡车、公共汽车、采矿车辆、船舶、飞机、农用车辆等。
图1示出了系统100的示意图。该系统包括内燃发动机110、燃料喷射器120和处理单元130。在各种实施例中，该系统用于为轨道车辆提供动力。在其他实施例中，举例来说，该系统可以与其他车辆结合使用，例如汽车、卡车或轮船。
在各种实施例中的内燃发动机包括多个汽缸112，每个汽缸具有至少一种燃料喷射器。在图示的实施例中，内燃发动机包括四个汽缸，每个汽缸具有一个燃料喷射器。在其他实施例中可以使用其他布置。在各种实施例中，内燃发动机被配置为利用柴油燃料与轨道车辆一起使用。然而，应当注意，在替代实施例中可以使用其他类型的燃料和/或其他类型的车辆。例如，内燃发动机可以被配置为除柴油燃料之外或替代柴油燃料使用汽车燃料或天然气。
每个燃料喷射器耦合到内燃发动机，并且配置为向内燃发动机提供燃料。在所描绘的实施例中，每个燃料喷射器向与该燃料喷射器耦合的特定汽缸提供燃料。图2中描绘了示例单个燃料喷射器。燃料喷射器提供路径，通过该路径将受控量的燃料提供给汽缸。此外，在所描绘的示例中，燃料喷射器包括喷射器限流器122。在各种实施例中，喷射器限流器包括当燃料喷射器的一个或多个方面被损坏时阻止通过燃料喷射器流向汽缸的阀。例如，在所示示例中，燃料喷射器包括用于通过喷射器限流器提供燃料的T形件124。燃料喷射器还包括喷射器主体126、电磁阀128和喷嘴129。如果电磁阀或喷嘴损坏，燃料喷射器限流器被配置为防止燃料通过燃料喷射器限流器从T形件流到气缸。相反，提供给T型件的燃料被引导到其他气缸，绕过所描绘的燃料喷射器的电磁阀和喷嘴。
在所描绘的示例中，喷射器限流器在打开状态和闭锁状态之间可移动。通常，在打开状态下，燃料通过燃料喷射器提供给内燃发动机(例如气缸)。在闭锁状态下，燃料不通过燃料喷射器提供给内燃发动机。例如，当燃料喷射器内部没有故障并且内燃发动机运行时，燃料喷射器限流器处于打开状态，通过燃料喷射器向内燃发动机提供燃料。然而，响应于燃料喷射器的一个或多个方面的故障，喷射器限流器闭锁(或从打开状态移动到闭锁状态，例如通过关闭阀门)以防止与燃料喷射器有关的通过燃料喷射器流向汽缸。闭锁有助于减少或防止可能由通过燃料喷射器的不受控制的流动导致的进一步损坏，但也切断至相关气缸的燃料，导致发动机性能和/或效率降低。
例如，为了保持内燃发动机的给定输出水平(例如，期望的速度、马力或扭矩)，更多的燃料可以被引导到其他汽缸以解决具有闭锁状态的燃料喷射器的任何汽缸的损失输出，导致当一个或多个气缸因闭锁状态而无法运行时，整个发动机的燃料消耗率较高。这允许内燃发动机在期望的输出参数内保持运行，但是增加了对其他汽缸的磨损和/或增加了其他汽缸的故障机会，和/或降低了效率。典型的传统方法仅在内燃发动机离线时检查燃料喷射器是否处于闭锁状态。如本文所用，离线可被理解为指示不利用内燃发动机来执行预期任务的时间。与这种传统方法相比，各种实施例用于确定或识别内燃发动机在线时的闭锁状态。如本文所用，在线可被理解为指示内燃发动机被用于执行预期任务的时间(例如，内燃发动机被用于推进车辆以执行任务或行程的时间)。
继续参考图1，所描绘的处理单元耦合到内燃发动机。例如，各种实施例中所描绘的处理单元被配置为向内燃发动机的一个或多个方面提供控制命令，并且从内燃发动机(例如，从传感器)接收信息。例如，所描绘的系统包括耦合到燃料管道104的流量传感器102，该燃料管道向内燃发动机的汽缸提供燃料。处理单元从流量传感器接收与提供给内燃发动机的燃料量相对应的信息。处理单元还可从设置在车辆的除内燃发动机之外的方面上的其他传感器(例如，温度传感器)接收信息。另外地或替代地，处理单元可以与发动机控制单元(ECU)相关联或结合到发动机控制单元(ECU)中。
还可以注意到，除了使用一个或多个流量传感器之外或替代一个或多个流量传感器，燃料消耗率也可以由处理单元和/或其他处理器计算或估计。当前发动机运行状态可以例如使用从各种传感器接收的信息来估计，并且可以使用预先校准的汽缸模型来估计。在各种实施例中，可以采用控制器来估计维持期望运行状态所需的燃料流速。
所描述的处理单元被配置为当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得内燃发动机的测得的燃料消耗率。测得的燃料消耗率例如可以是内燃发动机的总燃料流量或消耗率，或在每个气缸的基础上的平均燃料流量或消耗率(基于所有气缸，包括运行和非运行气缸)。各种实施例中的预定运行状态对应于发动机设置或输出水平。例如，预定运行状态可以是节流阀切口设置(例如，怠速、N1、N2、N3等)。通常，当一个或多个汽缸不运行时，相对于当气缸运行以保持给定的输出或发动机设置，燃料消耗率将趋于增加。作为另一示例，预定运行状态可以是对应于发动机负载和/或输出的RPM设置或其他设置。
所描绘的处理单元还被配置为对测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较。例如，可以为多个运行状态中的每一个确定预期燃料消耗率，先验并存储以供处理单元使用(例如，在存储器132内)。在各种实施例中，对于多个节流阀设置中的每一个，确定并存储所有汽缸运行的发动机的预期燃料消耗率信息以供处理单元使用。例如，第一燃料消耗率信息被存储用于第一节流阀设置，第二燃料消耗率信息被存储用于第二节流阀设置，等等。然后处理单元可以被配置(例如，被编程)以确定内燃发动机在哪个节流阀设置下运行，为该特定节流阀设置选择合适的预期燃料消耗率，并且比较测得的燃料消耗率(例如，如通过流量传感器提供的和/或使用模型确定的)与该特定节流阀设置的预期燃料消耗率。可以注意到，在各种实施例中，可以另外地或替代地使用其他发动机运行参数来替代燃料消耗率。
此外，所描绘的处理单元被配置成基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率来确定喷射器限流器(例如，一个或多个喷射器限流器)是否处于闭锁状态。各种实施例中的确定是基于发动机性能的先验知识做出的。例如，如果测得的燃料速率对应于所有汽缸完全运行并且在预定容差内执行的发动机的已知和/或模型化速率，则确定所有汽缸都在运作并且没有燃料限制器被闭锁。然而，如果测得的燃料消耗率对应于一个或多个汽缸不运行的发动机的已知和/或模型化率，则可以确定存在闭锁状态(或者，如本文所讨论的，存在潜在闭锁状态)。在一些实施例中，处理单元确定一个或多个喷射器限流器是否被闭锁，而无需识别哪个特定的喷射器限流器被闭锁，而在其他实施例中，处理单元识别一个或多个特定的闭锁喷射器限流器。应当注意，在各种实施例中，处理单元还被配置为将闭锁状态与其他潜在的发动机和/或燃料喷射器故障区分开来。各种实施例中的处理单元使用模型(例如，神经训练模型)来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。
例如，可以使用从在已知条件下运行的内燃发动机(和/或类似发动机)获得的信息训练神经网络(例如，在不同运行状态例如不同节流阀切口下运作气缸的各种组合)。例如，可以使用当发动机在特定切口运行且所有汽缸运作时获得的信息以及在当一个或多个汽缸正在经历闭锁的喷射器限流器时的特定切口运行时获得的信息来训练神经网络。网络可以针对各种运行状态中的每一个(例如，在多个不同的节流阀切口设置下)进行训练。然后，可以在发动机使用期间基于当时使用的特定运行状态(例如，特定的节流阀切口设置)应用该模型。
因此，在各种实施例中，处理单元利用针对所有汽缸运行的状态(或多个状态)的已知或建模的预定燃料消耗率以及当一个或多个汽缸不运行时的已知或模型燃料消耗率。可以注意到，可以在发动机的持续使用期间更新神经训练的网络模型。在各种实施例中，处理单元可以利用神经训练的网络模型来识别由于喷射器磨损导致的燃料变化，和/或识别由于瞬态运行(例如，辅助负载例如空调的使用)。例如，神经网络可以使用已知使用年限的喷射器进行训练，或者用于识别喷射器的变化行为以及随着喷射器磨损的相应的燃料消耗率变化。另外地或替代地，可以在训练神经网络期间识别各种辅助或其他瞬态负载的状态以训练模型以识别此类瞬态负载期间的燃料消耗率并将此类瞬态效应与闭锁的喷射器状况区分开。
应注意，如本文所用，“燃料消耗率”不一定仅表示单个固定值。例如，在各种实施例中，处理单元被配置为对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率的比率范围进行比较。为了帮助减少闭锁状态确定或识别的误报，在各种实施例中，比率范围被配置为考虑喷射器磨损或喷射器公差变化中的至少一种。例如，可以基于磨损引起的已知或测得的性能变化和/或在已知条件下(例如，已知喷油器磨损状态和已知节流阀切口下的性能)从发动机运行获得的公差变化来(例如，通过训练神经网络模型)确定所述范围。
此外，在各种实施例中，在识别潜在的闭锁状态之后，处理单元被配置为通过确定是否存在一个或多个额外故障来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。例如，可以利用测得的和预期的燃料率的比较来识别初步确定的潜在闭锁状态。然后，如果燃料率比较对应于潜在的闭锁状态，则各种实施例中的处理单元确定是否存在额外故障。可由处理单元识别的额外故障的示例包括电气故障和/或机械故障。可以使用来自布置在车辆上的其他系统和/或传感器和/或操作员输入的信息来识别额外故障。如果确定存在额外故障，则处理单元可以将燃料流速的变化归因于预期到额外故障；然而，如果没有识别出额外的故障，则处理单元可以将潜在的闭锁状态分类为确认的闭锁状态。
如上所述，燃料消耗可以用流量传感器102测量和/或由处理单元估计(例如，使用模型)。在一些实施例中，可以省略流量传感器102(例如，为了降低成本)，并且燃料消耗可以由处理单元估计。
在利用燃料流量传感器来测量流量的实施例中，可以采用一些额外步骤。例如，可以注意到，当汽缸死机(或不提供动力)时，流向发动机的实际总流量可能会增加，也可能不会增加，这取决于该操作点的效率。此外，使用流量传感器可能难以准确测量该增加。可以进一步注意到，ECU估计的燃料消耗值将趋向于对这种增加更敏感并且趋向于比传感器具有更高的分辨率。因此，在使用流量传感器的情况下，可以采取额外的步骤。
例如，首先，可以学习某些运行状态下的基线(例如，类似于本文讨论的其他方法)。此时来自传感器的实际流量值可用于校正任何流量知识缺口(例如，由于长期喷射器磨损和/或其他原因)。神经网络可用于学习和基线设置，包括学习缓慢变化(例如，长期燃料喷射器磨损)和快速变化(例如，运行变化)之间的差异。可以确定典型已知变化的带。
接下来，可以在相同的运行状态下再次监测燃料消耗并与基线或实际消耗的流量进行比较。如果变化超出带，则可能会查找与电源组件故障相关的任何其他问题。如果没有找到，则可以为可能的限流器闭锁情况设置标志。
在图示的实施例中，如果闭锁状态被确定(例如，基于由处理器估计的和/或用传感器测得的流量)，所描绘的处理单元还被配置为响应于确定燃料喷射器限流器处于闭锁状态，执行响应动作。例如，处理单元可以向内燃发动机的操作员(例如，包括内燃发动机的车辆的操作员)提供一个或多个气缸不运行的听觉和/或视觉警报或消息。作为另一个示例，处理单元可以向维护系统或组织提供警报和/或消息，和/或可以安排维护以进一步识别特定损坏的燃料喷射器，和/或修理或更换燃料喷射器。
作为响应动作的又一示例，处理单元(例如，ECU)可以执行恢复操作以解锁闭锁的喷射器。例如，如果共轨压力排放到非常低的值，闭锁的限流器可能会解锁。因此，一旦如本文所讨论的那样检测到闭锁的喷射器，在一些实施例中，处理单元引导发动机进入特殊运行模式，在该模式中它将增加发动机速度并停止共轨中的燃料流动，同时仍然继续燃料喷射。一旦轨压降低到非常低的水平，限流器就会解锁，ECU可能会允许燃料再次流向发动机，并重新进行闭锁检测测试，以确认燃料喷射器是否已变得健康。一旦确定了最终结果，就可以将确定结果提供给操作员。
在各种实施例中，处理单元位于车辆上，内燃发动机布置在该车辆上，并且可用于执行除了本文所讨论的任务之外的任务。例如，在一些实施例中，由处理单元执行的任务或执行的步骤可由发动机控制单元(ECU)执行，所描绘的处理单元代表ECU的一个或多个方面。可以注意到，各种实施例中所描绘的处理单元被配置为执行本文讨论的方法(例如，方法300)的一个或多个方面。此外，处理单元可包括或耦合到显示器，该显示器可用于例如向车辆的操作员和/或维护系统和/或调度系统提供一个或多个燃料喷射器处于闭锁状态的指示。
所描绘的处理单元包括存储器132。处理单元被描绘为包括单个处理单元；然而，处理单元的块可以被理解为代表一个或多个处理器，在一些实施例中，这些处理器可以是分布式的或彼此远离的。
各种实施例中的处理单元包括处理电路，其被配置为执行本文讨论的一项或多项任务、功能或步骤(例如，方法300或其方面)。可以注意到，本文使用的“处理单元”并不旨在必然限于单个处理器或计算机。例如，处理单元可以包括多个处理器和/或计算机，它们可以集成在公共外壳或单元中，或者可以分布在各种单元或外壳中。
通常，处理单元的各个方面(例如，编程的模块)单独地或与其他方面协作以执行本文讨论的方法、步骤或过程(例如，方法300，或其方面)的一个或多个方面.在所描绘的实施例中，存储器包括其上存储有用于执行本文讨论的方法、步骤或过程的一个或多个方面的指令的有形、非暂时性计算机可读介质。
图3示出了方法300(例如，用于内燃发动机诊断的方法，包括闭锁的喷射器限流器的识别)的流程图。图3的操作可由一个或多个处理器执行存储在存储器中的程序指令来实现。例如，方法300可以采用本文讨论的各种实施例(例如，系统和/或方法)的结构或方面，例如结合图1讨论的系统。在各种实施例中，某些步骤(或操作)可以被省略或添加，某些步骤可以组合，某些步骤可以同时执行，某些步骤可以同时执行，某些步骤可以被拆分为多个步骤，某些步骤可以以不同的顺序执行，或者某些步骤或一系列步骤可以以迭代方式重新执行。在各种实施例中，方法300的部分、方面和/或变体可用作一种或多种算法来引导硬件执行本文所述的一种或多种操作。应当注意，根据本文的实施例，可以使用其他方法。
在302处，内燃发动机(例如，内燃发动机110)在预定运行状态下运行。各种实施例中的预定运行状态对应于发动机的负载或输出。例如，预定运行状态可以对应于节流阀切口设置。
在304处，获得发动机的测得的燃料消耗率。在发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得测得的燃料消耗率。例如，当车辆正在执行行程时，可以在已知的节流阀切口处获得测得的燃料消耗率。可以使用与燃料供应相关联的一个或多个传感器来获得测得的燃料消耗率，并且将其提供给处理单元(例如车辆的ECU)以供进一步使用。替代地或另外地，可以使用模型或由处理单元(例如，车辆的ECU)执行的其他估计来获得测得的燃料消耗率。
在306处，将测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较。可以使用历史信息和/或神经训练模型来确定预期燃料消耗率。在所描绘的示例中，在308处，对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率的比率范围进行比较。例如，比率范围被配置成考虑到各种实施例中的喷射器磨损或喷射器公差变化中的至少一种。
在310处，确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。基于测得的燃料消耗率与预期的燃料消耗进行比较来做出确定。在各种实施例中，使用神经训练的网络模型进行确定，该网络模型被训练以识别喷射器磨损的燃料变化和/或识别由于瞬态运行引起的燃料变化。在所描绘的示例中，如果测得的燃料消耗率落入或以其他方式对应于燃料消耗的预期范围(或值)(和/或以其他方式被确定为对应于瞬态运行和/或喷射器磨损)，则确定没有燃料喷射器限流器处于闭锁状态。然而，如果测得的燃料消耗率不在预期范围(或值)之内或不对应于预期范围(或值)，则确定存在潜在的闭锁状态。如果没有识别出潜在的闭锁状态，则方法300返回到304以进行发动机的持续监测。如果识别出潜在的闭锁状态，则方法300进行到312。
在所示示例中识别出潜在的闭锁状况之后，在312处，确定是否存在一个或多个额外故障。例如，可以确定是否存在电气故障和/或机械故障。如果存在额外故障，则在314处，可以执行对应于额外故障的响应动作。例如，可以提供指示额外故障的性质的消息或警报。
如果没有识别出额外的故障，则确定存在确认的闭锁状态，并且在316处，执行响应动作。例如，响应动作可以包括向车辆的操作员和/或向维护系统和/或向调度系统提供消息或警报。作为另一个示例，可以执行用于解锁喷射器的恢复操作。因此，在检测到闭锁的喷射器之后，闭锁的喷射器可被迅速识别并恢复、修理或更换，从而减少或最小化发动机上的任何额外磨损。
在一个实施例中，系统包括一个或多个处理器。一个或多个处理器被配置为当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得内燃发动机的测得的燃料消耗率；对测得的燃料消耗率与预定运行状态下的预期燃料消耗率进行比较；基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率确定喷射器限流器是否处于闭锁状态；并且响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。
可选地，一个或多个处理器还被配置为对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率的比率范围进行比较。例如，比率范围可以被配置为考虑喷射器磨损或喷射器公差变化中的至少一种。
可选地，一个或多个处理器被配置为对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率进行比较，并使用在预定运行状态下通过神经网络训练的模型来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。例如，一个或多个处理器可以被配置为使用模型来识别由于喷射器磨损引起的燃料变化以及识别由于瞬态运行引起的燃料变化。
可选地，一个或多个处理器被配置为通过确定是否存在一个或多个额外故障来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。作为一个示例，一个或多个处理器可以被配置为识别是否存在电气故障。另外地或替代地，一个或多个处理器可以被配置为识别是否存在机械故障。
在一个实施例中，方法包括在预定运行状态下运行内燃发动机。所述方法还包括在发动机在预定运行状态下运行以执行任务时获得发动机的测得的燃料消耗率。此外，所述方法包括对测得的燃料消耗率与预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较，以及基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。所述方法还包括响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。
可选地，对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率的比率范围进行比较。例如，在一些实施例中，比率范围被配置为考虑喷射器磨损或喷射器公差变化中的至少一种。
可选地，所述方法还包括使用在预定运行状态下通过神经网络训练的模型来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。例如，该模型可用于识别由于喷射器磨损引起的燃料变化和识别由于瞬态运行引起的燃料变化。
可选地，确定是否存在一个或多个额外故障被用于确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。例如，在一些实施例中，所述方法包括识别是否存在电气故障或是否存在机械故障中的至少一种。
可选地，执行响应动作包括响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行恢复操作。
在一个实施例中，系统包括内燃发动机、燃料喷射器和一个或多个处理器。燃料喷射器耦合到发动机并为发动机提供燃料。燃料喷射器具有在打开状态和闭锁状态之间可移动的喷射器限流器，在打开状态中经由燃料喷射器向内燃发动机提供燃料，在闭锁状态中不经由燃料喷射器向内燃发动机提供燃料。一个或多个处理器耦合到内燃发动机，并被配置为在内燃发动机以预定运行状态运行以执行任务时获得内燃发动机的测得的燃料消耗率；对测得的燃料消耗率与预定运行状态下的预期燃料消耗率进行比较；基于与预期燃料消耗率相比较的测得的燃料消耗率确定喷射器限流器是否处于闭锁状态；并且响应于确定喷射器限流器处于闭锁状态而执行响应动作。
可选地，一个或多个处理器还被配置为对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率的比率范围进行比较。
可选地，一个或多个处理器被配置为对测得的燃料消耗率与预期燃料消耗率进行比较，并使用在预定发动机运行状态下通过神经网络训练的模型来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。
可选地，一个或多个处理器被配置为通过确定是否存在一个或多个额外故障来确定喷射器限流器是否处于闭锁状态。
除非上下文另有明确规定，否则单数形式“一个”、“一种”和“该”包括复数引用。“可选的”或“任选的”是指随后描述的事件或情况可能发生也可能不发生，该描述可以包括事件发生的情况和不发生的情况。在整个说明书和权利要求书中所使用的近似语言可用于修改任何定量表示，该表示可允许变化而不导致与其可能相关的基本功能的改变。因此，由一个或多个术语例如“大约”、“基本上”和“约”修饰的值可以不限于指定的精确值。在至少一些情况下，近似语言可以对应于用于测量值的仪器的精度。本文和整个说明书和权利要求中，范围限制可以组合和/或互换，除非上下文或语言另有指示，否则此类范围可以被识别并且包括其中包含的所有子范围。
如本文中所使用的，“被配置为”执行任务或操作的结构、限制或元件以对应于任务或操作的方式在结构上特别地形成、构造或适配。为了清楚和避免疑义，仅能够被修改以执行任务或操作的对象并未“被配置为”执行本文所使用的任务或操作。相反，本文使用的“被配置为”的使用表示结构适应或特性，并且表示被描述为“被配置为”执行任务或操作的任何结构、限制或元件的结构要求。例如，“被配置为”执行任务或操作的处理单元、处理器或计算机可被理解为被特别构造成执行任务或操作(例如，具有一个或多个存储在其上的程序或指令，或与之结合使用的，为执行某一任务或操作而定制的或打算使用的，和/或为执行某一任务或操作而定制的或打算使用的处理电路的布置)。为清楚起见和避免疑问，除非或直到经过专门编程或结构化以执行任务或操作，通用计算机(如果适当编程，它可能会“被配置为”执行任务或操作)不会“被配置为”执行任务或操作。
应当注意，所示实施例的部件的特定布置(例如，数量、类型、布置等)可以在各种替代实施例中进行修改。例如，在各种实施例中，可以采用不同数量的给定模块或单元，可以采用不同类型的给定模块或单元，可以组合多个模块或单元(或其方面)，给定的模块或单元可以分成多个模块(或子模块)或单元(或子单元)，一个或多个模块的一个或多个方面可以在模块之间共享，可以添加一个给定的模块或单元，或可以省略给定的模块或单元。
应当注意，各种实施例可以以硬件、软件或其组合来实现。各种实施例和/或组件，例如其中的模块、或组件和控制器，也可以实现为一个或多个计算机或处理器的一部分。计算机或处理器可以包括计算设备、输入设备、显示单元和接口，例如用于访问互联网。计算机或处理器可以包括微处理器。微处理器可以耦合到通信总线。计算机或处理器还可包括存储器。存储器可以包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。计算机或处理器还可以包括存储设备，该存储设备可以是硬盘驱动器或诸如固态驱动器、光驱等的可移动存储驱动器。存储设备也可以是用于将计算机程序或其他指令加载到计算机或处理器中的其他类似装置。
如本文所用，术语“计算机”、“控制器”、“处理单元”和“模块”可各自包括任何基于处理器或基于微处理器的系统，包括使用微控制器、精简指令集计算机(RISC)、专用集成电路(ASIC)、逻辑电路、GPU、FPGA以及能够执行本文所述功能的任何其他电路或处理器。以上示例仅是示例性的，因此无意以任何方式限制术语“模块”或“计算机”的定义和/或含义。
计算机、模块或处理器执行存储在一个或多个存储元件中的一组指令，以便处理输入数据。存储元件还可以根据需要或需要存储数据或其他信息。存储元件可以是加工机器内的信息源或物理存储元件的形式。
指令集可以包括各种命令，其指示作为处理机器的计算机、模块或处理器执行特定操作，例如本文描述和/或图示的各种实施例的方法和过程。该指令集可以是软件程序的形式。软件可以是各种形式，例如系统软件或应用软件，并且可以体现为有形且非暂时性的计算机可读介质。此外，软件可以是单独程序或模块的集合、较大程序内的程序模块或程序模块的一部分的形式。该软件还可以包括面向对象编程形式的模块化编程。加工机器对输入数据的处理可以响应于操作员命令，或者响应于先前处理的结果，或者响应于另一个加工机器做出的请求。
如本文所用，术语“软件”和“固件”是可互换的，包括存储在存储器(包括RAM存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器和非易失性RAM(NVRAM)存储器)中供计算机执行的任何计算机程序。上述存储器类型仅是示例性的，因此不限制可用于存储计算机程序的存储器类型。各种实施例的各个组件可以由云类型计算环境虚拟化和托管，例如以允许计算能力的动态分配，而不需要用户关心计算机系统的位置、配置和/或特定硬件。
应当理解，以上描述旨在说明性，而不是限制性的。例如，上述实施例(和/或其方面)可以相互组合使用。此外，在不脱离本发明范围的情况下，可以进行许多修改以使特定情况或材料适应本发明的教导。本文描述的各种部件的尺寸、材料类型、取向以及各种部件的数量和位置旨在限定某些实施例的参数，而决不是限制性的并且仅仅是示例性实施例。在阅读以上描述后，本领域技术人员将清楚在权利要求的精神和范围内的许多其他实施例和修改。因此，本发明的范围应当参考所附权利要求以及这些权利要求所赋予的等效物的全部范围来确定。在所附权利要求中，术语“包括”和“其中”用作相应术语“包括”和“其中”的简单英语等价物。此外，在以下权利要求中，术语“第一”、“第二”和“第三”等仅用作标记，并不旨在对其对象强加数字要求。此外，以下权利要求的限制不是以手段加功能的格式编写的，也不打算根据35U.S.C.§112(f)，除非且直到此类声明限制明确使用短语“用于....手段”，然后是没有进一步结构的功能声明。
本书面描述使用示例来公开实施例，包括最佳模式，并使本领域普通技术人员能够实践实施例，包括制造和使用任何设备或系统以及执行任何合并的方法。权利要求限定了本发明的可专利范围，并且包括本领域普通技术人员想到的其他示例。如果这些其他示例具有与权利要求的字面语言没有区别的结构要素，或者如果它们包括与权利要求的字面语言没有实质区别的等效结构要素，则这些其他示例旨在在权利要求的范围内。

Claims (20)

1.一种检测燃料喷射器故障的系统，包括：
一个或多个处理器，被配置为：
获得当内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时所述内燃发动机的测得的燃料消耗率；
对所述测得的燃料消耗率与所述预定运行状态的预期燃料消耗率进行比较；
基于与所述预期燃料消耗率相比较的所述测得的燃料消耗率确定喷射器限流器是否处于闭锁状态；以及
响应于确定所述喷射器限流器处于所述闭锁状态而执行响应动作。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
对所述测得的燃料消耗率与所述预期燃料消耗率的比率范围进行比较。
3.如权利要求2所述的系统，其中，所述比率范围被配置为考虑喷射器磨损或喷射器公差变化中的至少一种。
4.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
对所述测得的燃料消耗率与所述预期燃料消耗率进行比较，并
使用在所述预定运行状态下通过神经网络训练的模型确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态。
5.如权利要求4所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
使用所述模型识别由于喷射器磨损引起的燃料变化以及由于瞬态运行引起的燃料变化。
6.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
通过确定是否存在一个或多个额外故障来确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态。
7.如权利要求6所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
识别是否存在电气故障。
8.如权利要求6所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
识别是否存在机械故障。
9.一种检测燃料喷射器故障的方法，包括：
在预定运行状态下运行内燃发动机；
当所述发动机在所述预定运行状态下运行以执行任务时，获得所述发动机的测得的燃料消耗率；
对所述测得的燃料消耗率与所述预定运行状态下的预期燃料消耗率进行比较；
基于与所述预期燃料消耗率相比较的所述测得的燃料消耗率确定喷射器限流器是否处于闭锁状态；以及
响应于确定所述喷射器限流器处于所述闭锁状态而执行响应动作。
10.如权利要求9所述的方法，其中，对所述测得的燃料消耗率与所述预期燃料消耗率的比率范围进行比较。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述比率范围被配置为考虑喷射器磨损或喷射器公差变化中的至少一种。
12.如权利要求9所述的方法，还包括：
使用在所述预定运行状态下通过神经网络训练的模型确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态。
13.如权利要求12所述的方法，还包括：
使用所述模型来识别由于喷射器磨损引起的燃料变化以及由于瞬态运行引起的燃料变化。
14.如权利要求9所述的方法，其中，通过确定是否存在一个或多个额外故障来确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态。
15.如权利要求14所述的方法，还包括：
识别是否存在电气故障或机械故障中的至少一种。
16.如权利要求9所述的方法，其中，执行所述响应动作包括：
响应于确定所述喷射器限流器处于所述闭锁状态而执行恢复操作。
17.一种车辆系统，包括：
内燃发动机；
耦合到所述发动机并为所述发动机提供燃料的燃料喷射器，所述燃料喷射器具有能够在打开状态和闭锁状态之间切换的喷射器限流器，在所述打开状态中燃料通过所述燃料喷射器提供给所述内燃发动机，在所述闭锁状态中燃料不通过所述燃料喷射器提供给所述内燃发动机；和
与所述内燃发动机耦合的一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：
获得当所述内燃发动机在预定运行状态下运行以执行任务时所述内燃发动机的测得的燃料消耗率；
对所述测得的燃料消耗率与所述预定运行状态下的预期燃料消耗率进行比较；
基于与所述预期燃料消耗率相比较的所述测得的燃料消耗率确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态；以及
响应于确定所述喷射器限流器处于所述闭锁状态而执行响应动作。
18.如权利要求17所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
对所述测得的燃料消耗率与所述预期燃料消耗率的比率范围进行比较。
19.如权利要求17所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
对所述测得的燃料消耗率与所述预期燃料消耗率进行比较；以及
使用在所述预定运行状态下通过神经网络训练的模型确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态。
20.如权利要求17所述的系统，其中，所述一个或多个处理器被配置为：
通过确定是否存在一个或多个额外故障来确定所述喷射器限流器是否处于所述闭锁状态。
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