CN114439630A - 用于运行燃烧发动机的方法和电子控制设备 - Google Patents
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Abstract
提供了一种用于运行燃烧发动机的方法,燃烧发动机具有燃料箱系统和进气歧管,其中燃料箱系统具有:用于储存燃料的燃料容器,燃料容器经由燃料箱系统的输送管路与进气歧管保持液体和气体连通;布置在输送管路中的过滤元件,用于储存从燃料容器中逸出的燃料气体;和在输送管路中布置在过滤元件下游的燃料箱通风阀,用于调节经由燃料箱通风阀流入进气歧管中的气态燃料质量流,其中该方法具有如下步骤:借助于基于数据的模型来确定针对目标燃料质量流的修正值,基于数据的模型的输入量是当前的运行参数并且基于数据的模型的输出量是修正值,其中所确定的修正值说明了流经燃料箱通风阀的气态燃料质量流;而且将目标燃料质量流修正以所确定的修正值。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于运行燃烧发动机的方法和电子控制设备以及一种计算机程序和一种机器可读存储介质。
背景技术
从实践中已知:燃烧发动机的燃料箱系统的燃料容器经由输送管路与燃烧发动机的进气歧管连接,该进气歧管将空气-燃料混合物输送到燃烧室。由于法律要求,在燃料容器中容纳的燃料的气态和挥发性成分不允许从封闭的燃料箱系统中逸出。因而,燃料箱系统必须承受住可能的由于温度造成的压力变化,这些压力变化例如可能由于燃烧发动机在其运行时的加热而发生。
为了满足这些法律要求,常规燃料箱系统的燃料容器可以在车辆的静止状态下完全与该燃料容器的周围环境隔绝并且建造为使得该燃料容器承受住由于温度变化而造成的压力变化。但是,燃料容器的这种耐压性导致燃料箱系统并且借此燃烧发动机的建造成本增加。
在燃料箱系统的一个替选的常规设计方案中,在燃料容器与其周围环境之间提供空气流动,使得以活性炭过滤器为形式的过滤元件和燃料箱通风阀布置在燃料容器与进气歧管之间的输送管路中。在发动机的停止状态下,从燃料中逸出的、气态的碳氢化合物可以在活性炭过滤器中被拦截和缓冲。一旦将燃烧发动机再次投入运行,就对过滤器进行清空或冲洗,其方式是在过滤器中缓冲的碳氢化合物由于在周围环境与进气歧管之间的压力差而再次被引入到燃烧发动机中并且在那里被燃烧。活性炭过滤器的该冲洗过程能经由燃料箱通风阀来被计量,使得在目标空燃比与在燃烧室中供应的空气-燃料混合物之间不应该发生显著变化。在燃烧发动机附加地具有涡轮增压器的情况下,除了到进气歧管的输送管路之外,可以设置与涡轮增压器的另一连接。通过该连接,也可以建立与活性炭过滤器的压力差。
在这种类型的燃料箱通风的情况下,常规的电子控制设备具有Lambda调节,该Lambda调节被设立为:将空燃比保持在预先给定的目标值、例如化学计量比,而且同时补偿在燃料箱通风时可能形成的外部影响。但是,由于通常并不知道活性炭过滤器的负载、即有多少气态的碳氢化合物在活性炭过滤器中被缓冲,所以对所喷射的燃料量的这种外部影响可以附加地借助于电子控制设备的冲洗调节器来被补偿,该冲洗调节器被设立为:依据Lambda调节器的调节干预、Lambda实际值以及在进气歧管和周围环境中的压力、在周围环境中的温度和在燃料箱通风阀处的有效流经面积,实时计算针对目标燃料流的修正值并且直接在燃料路径中补偿该修正值。
图1示出了用于Lambda调节和补偿由于燃料箱通风而对燃烧发动机8的燃料路径的外部影响的这种设计。在燃烧发动机8的对应于受控系统的燃料路径9中,燃料质量流和流经燃料箱通风阀的燃料质量流能借助于加法环节10来被相加并且能借助于除法环节12与空气质量流混合,该除法环节被设计为将空气质量流除以加法环节10的输出流。这样获得的空气燃料质量流能经由乘法环节14相乘,该乘法环节的第二输入是以化学计量比的Lambda目标值。所生成的具有该化学计量比的空气燃料质量流能借助于气缸的喷射阀被喷射到燃烧室中,并且在该空气燃料质量流在燃烧发动机8的燃烧室中燃烧之后能通过排气系统16被排出。排气系统16主要包含Lambda传感器,该Lambda传感器被设立为输出Lambda实际值。该实际值能被供应给Lambda调节器18,该Lambda调节器被设立为向乘法单元20输出修正值fr,该乘法单元被设立为将目标燃料质量流与修正值fr相乘并且输出经修正的目标值。在此,目标燃料质量流能借助于环节22通过空气质量流和固定值来被生成,该环节被设立为将空气质量流除以该固定值。为了补偿冲洗过程的影响,还设置冲洗调节器24,该冲洗调节器基于修正值fr、Lambda实际值以及所计算出的流经燃料箱通风阀的质量流来进行工作。在此,质量流基于在进气歧管中的压力pS、在周围环境中的压力pU、在进气歧管中的温度TS和在燃料箱通风阀处被气体有效冲洗的面积AT借助于计算单元26来被算出,该计算单元被设立为向冲洗调节器24输出所计算出的质量流。可选地,计算单元26也可以考虑周围环境中的温度TU,以便计算质量流。
由冲洗调节器24输出的修正值能被供应给减法环节28,该减法环节被设立为从经Lambda修正的目标燃料质量流减去修正值并且将针对燃料质量流的经修正的目标值供应给燃料路径9,使得燃烧发动机8的气缸的喷射阀能适当地被操控,以便将被调整到其目标值的燃料质量流喷射到燃烧室中。
在图1中示出的设计中,虚线示出的电子控制设备29包括单元18-28。
但是,防止在燃料箱系统中有气体逸出的这种设计具有如下缺点:用于冲洗调节器24的修正值的瞬态过程通常总是在修正值等于零的情况下开始。因而,获得正确的修正值需要与此相对应地长的时间,这进而导致不符合希望的瞬态Lambda偏差和在排放方面的不利。
需要快速地、取决于工作点地补偿由于燃料箱通风而对燃料路径的外部影响。
发明内容
按照第一方面,提供了一种用于运行燃烧发动机的方法,该燃烧发动机具有燃料箱系统和进气歧管,其中该燃料箱系统具有:用于储存燃料的燃料容器,该燃料容器经由燃料箱系统的输送管路与进气歧管保持液体和气体连通;布置在输送管路中的过滤元件,用于储存从燃料容器中逸出的燃料气体;和在输送管路中布置在该过滤元件下游的燃料箱通风阀,用于调节经由燃料箱通风阀流入进气歧管中的气态燃料质量流,其中该方法具有如下步骤:借助于基于数据的模型来确定针对目标燃料质量流的修正值,该基于数据的模型的输入量是当前的运行参数并且该基于数据的模型的输出量是该修正值,其中该修正值说明了流经燃料箱通风阀的气态燃料质量流;而且将目标燃料质量流修正以所确定的修正值。
在燃烧发动机的燃料路径中,可经由燃料箱通风阀流入进气歧管中的气态燃料质量流可能改变进气歧管中的燃料量并且借此改变可被喷射到燃烧发动机的燃烧室中的燃料-气体混合物的成分。气态燃料质量流可表示具有碳氢化合物成分的空气质量流。该附加的气态燃料质量流可以被视为对燃料路径的外部干扰量,该外部干扰量可取决于燃烧发动机的工作点。为了补偿该干扰量,在本方法中可以在使用一个基于数据的模型或者多个基于数据的模型的情况下使该外部干扰量与运行参数、如在进气歧管中以及在周围环境中的压力和温度相关,使得下一次可以重新调用所学习到的、特定于运行情况的修正值并且相对应的学习过程不必重新从零开始。在此,工作点可以通过运行参数来被表征。周围环境可以被限定为在燃料箱系统周围,使得在周围环境中的温度或压力可对应于在进气歧管外在燃料箱系统附近的测量参量。
在特定的运行参数方面反复发生输入干扰的情况下,可以减轻对外部影响的补偿,而且仅须补偿剩余的未知的、不可再现的干扰。由于不同于冲洗调节器,该基于数据的模型可以在反复发生干扰的情况下将对燃料路径的外部影响直接初始化到之前所学习到的值,所以在补偿期间的瞬态过程可以明显更快且更精确地进行。由此,还发生更小的Lambda偏差,这进而引起更少的排放。
待修正的目标燃料质量流可以被用于对燃料路径的Lambda调节。在此,待修正的目标燃料流可以作为调节信号被输出给燃烧发动机的气缸的喷射阀,以便将到燃烧室中的燃料流入量调整到目标值。在目标燃料质量流被修正以借助于基于数据的模型所确定的修正值之前,目标燃料质量流就已经可以被修正以Lambda调节的Lambda修正值。将目标燃料质量流修正以修正值或Lambda修正值例如可以通过如下方式来被实现:从目标燃料质量流减去由该基于数据的模型或该Lambda调节所确定的燃料质量流。因而,该方法以及尤其是该电子控制设备的所属的硬件实现方案可以特别简单地被集成到燃料箱系统的电子控制设备的通常具有Lambda调节器的现有设计中。即,总的来说可以在使用该基于数据的模型的情况下利用Lambda调节和修正来实现用于补偿由于燃料箱通风所引起的影响的混合设计。
在一个实施方式中,基于数据的模型可以使用神经网络或者是神经网络。在此,可以借助于神经网络来学习修正值。由此,可以特别高效地执行修正值的生成。
在一个实施方式中,神经网络可以是单层神经网络,该单层神经网络使用局部线性模型树(Local Linear Model Tree)(LOLIMOT)算法。由此,可以借助于神经网络来使用对修正值的标识的常规措施。
在一个实施方式中,神经网络可使用多个子模型,其中每个子模型都根据这些运行参数来确定相对应的流经燃料箱通风阀的气态燃料质量流,并且通过相对应的隶属函数与其它子模型相关联,其中所确定的气态燃料质量流在使用所属的隶属函数的情况下被相加,以便形成修正值。在此,尤其是针对这些子模型的这样确定的气态燃料质量流中的每个气态燃料质量流,可以使用偏移和斜率作为加权参数,这些加权参数在通过这些运行参数所扩展出的坐标系中描述相对应的气态燃料质量流。
在一个实施方式中,相应的子模型可以被限定用于这些运行参数的不相交的值范围,使得燃烧发动机运行的可能的工作点可以简单地被描述。
在一个实施方式中,这些隶属函数可以是高斯函数或者三角形函数。尤其是,所有隶属函数都可以是同一函数类型(高斯函数或者三角形函数)。这种类型的隶属函数能在计算上简单且以清晰的处理花费来被实现。
在高斯函数的情况下,在用于定位这些子模型的开发过程中,可以迭代地确定这些子模型中的每个子模型的高斯函数的中心和标准差。相同的情况也适用于三角形函数的中心和宽度。也可能的是:在正在运行时使各个子模型的加权参数适配,例如使用递归最小二乘估计器或梯度下降法来使各个子模型的加权参数适配。
在一个实施方式中,神经网络、尤其是这些子模型中的每个子模型可以附加地基于Lambda调节器的Lambda修正值和所计算出的流经燃料箱通风阀的质量流来确定修正值。在此,针对神经网络或这些子模型的输入量已经可以是Lambda修正值乘以该质量流。由此,可以考虑该Lambda调节与在燃料箱系统中可能的经过燃料箱通风阀的质量流之间的反馈。在此,该质量流可以根据在进气歧管中的压力、在周围环境中的压力、在周围环境中的温度和在燃料箱通风阀中可流经的面积来被计算。
例如,每个子模型都可实现如下函数
在此,w0,i、w1,i,j表示针对偏移和斜率的加权参数,p表示具有计数索引j的运行参数的数目,并且i表示子模型。
为了改善所学习到的修正值,可以将所确定的修正值重新供应给神经网络的学习过程,使得只要燃烧发动机在同一工作点、即在相同的运行参数的情况下运行,就对来自先前的时间步长的修正值进行修正。在工作点变换的情况下,可以存储用于旧工作点的修正值,并且当燃烧发动机重新在该工作点运行时可以再次读取该值,而不必预先学习新的值。
在一个实施方式中,基于数据的模型可以使用一个高斯过程或多个高斯过程或者可以是一个高斯过程或多个高斯过程。由此,可以特别高效地执行对修正值的建模或学习。
按照第二方面,提供了一种用于运行燃烧发动机的电子控制设备,该电子控制设备被设立为执行按照第一方面所述的方法的步骤。在此,该电子控制设备例如可以构造成常规处理器,在该常规处理器上可以运行特殊计算机程序,该计算机程序控制按照第一方面所述的方法。替选地或附加地,该电子控制设备可以构造成电子发动机控制设备或者并入该电子发动机控制设备中。替选地或附加地,该电子控制设备可具有相对应的单元,这些单元可执行该方法的一个或多个方法步骤。在此,该电子控制设备或这些单元例如可以借助于相对应的电路来被实现。
按照第三方面,提供一种计算机程序,该计算机程序被设立为:当该计算机程序由尤其是电子控制设备的处理器来执行时,执行按照第一方面所述的方法的步骤。该计算机程序可具有指令并且形成控制设备代码,该控制设备代码包括用于执行该方法的算法。
按照第四方面,提供一种机器可读存储介质,在其上存储由按照第三方面所述的计算机程序。该机器可读存储介质例如可以构造成外部存储器、内部存储器、硬盘或者USB存储设备。
附图说明
随后,依据随附的附图来更详细地阐述本发明的优选的实施方式。其中:
图1示出了用于Lambda调节和按照常规技术地补偿由于燃料箱通风而对燃烧发动机的燃料路径的外部影响的设计;
图2示出了燃烧发动机的燃料箱系统和进气歧管的示意图,燃料质量流在有燃料箱通风的情况下在该燃料箱系统和该进气歧管中流动,该燃料质量流对燃烧发动机的燃料路径的影响能借助于按照实施例的技术来被补偿;
图3示出了按照实施例的用于Lambda调节和补偿由于燃料箱通风而对燃料路径的外部影响的电子控制设备的示意图;
图4示出了在图3中的电子控制设备中实现的单层神经网络的示意图;
图5示出了按照实施例的用于燃料箱通风的神经网络的学习和读取过程;以及
图6示出了按照实施例的用于运行燃烧发动机的方法。
具体实施方式
在图2中示出的燃烧发动机8的片段示出了燃料箱系统30和进气歧管32。燃料箱系统30具有燃料容器34,该燃料容器经由输送管路36与进气歧管32连接并且与该进气歧管保持液体和气体交换。在输送管路36中,在燃料容器34的下游布置有以活性炭过滤器为形式的过滤元件38,该过滤元件被设立为在燃烧发动机8的停止状态期间在燃料容器34加热的情况下、也就是说在燃料箱系统30的周围环境温度提高的情况下缓冲和储存从燃料中逸出的气态碳氢化合物。通常也称为再生阀的燃料箱通风阀40在输送管路36中布置在活性炭过滤器38的下游。新鲜空气供应42与活性炭过滤器38连接。
在燃烧发动机8再次运行时,能启动活性炭过滤器38的冲洗过程,其中新鲜空气从周围环境中经由新鲜空气供应42被吸入经过活性炭过滤器38。由此,形成周围环境与处在负压下的进气歧管32之间的压力梯度。在燃料箱通风阀40打开时,储存在活性炭过滤器38中的碳氢化合物流入进气歧管32中并且在那里与应被喷射到燃烧室中的燃料-气体混合物混合。能通过冲洗过程产生并且能被供应给进气歧管32的该附加的气态燃料质量流取决于相应的工作点,即取决于当前的运行参数以及储存在活性炭过滤器38中的碳氢化合物的量。
在燃烧发动机附加地具有涡轮增压器的情况下,除了到进气歧管32的输送管路36之外,可以设置与涡轮增压器的另一连接。通过该连接,也可以建立与活性炭过滤器38的压力差。
为了在面临在冲洗过程中流经燃料箱通风阀40的附加的气态燃料质量流的情况下确保对进气歧管32中的燃料质量流的快速且精确的修正,使用类似于图1的设计,该设计除了Lambda调节之外具有对由于燃料箱通风而对燃料路径9的外部影响的单独的补偿。在图3中示出的是发动机控制的一部分的电子控制设备29实现该设计,并且被设立为:借助于神经网络根据运行参数来学习针对被修正以Lambda值fr的目标燃料质量流的修正值并且将该修正值作为调节信号供应给燃烧发动机8的气缸的喷射阀,这些喷射阀被设立为将目标燃料量喷射到燃烧发动机8的燃烧室中。不同于在图1中示出的电子控制设备29,该电子控制设备没有冲洗调节器24,而是具有实现神经网络的单元42和附加的乘法单元44。单元42、也就是说神经网络使用以周围环境压力pU和在进气歧管32中的压力pS以及周围环境温度TU和在进气歧管32中的温度TS为形式的当前的运行参数以及乘法单元44的输出信号,作为输入量,以便学习经过燃料箱通风阀40的气态燃料质量流。不同于冲洗调节器24,由排气系统16输出的实际Lambda值λ并不是单元42的输入参数。乘法单元44获得来自Lambda调节器18的Lambda修正值fr以及由单元26算出的质量流作为第一输入参数,并且被设立为:将两个值相乘并且向单元42输出相乘后的值。单元42的输出信号能被供应给减法单元28,该减法单元被设立为从被修正以Lambda修正值fr的目标燃料质量流减去修正值。如图1中所示,经过燃料箱通风阀40的质量流能借助于pU、pS、TS和在燃料箱通风阀40处可有效流经的面积AT以及可选地TU来被计算。
在图4中阐明了在单元42中实现的单层神经网络。神经网络使用LOLIMOT算法并且具有n个子模型50a-50n,这些子模型分别相似地进行工作。n个子模型50a-50n中的每个子模型都被分配给相对应的隶属函数52a-52n,该隶属函数确定了这些运行参数受所分配的子模型50a-50n的影响程度。这些子模型50a-50n中的每个子模型和这些隶属函数52a-52n中的每个隶属函数都具有所有运行参数pU、pS、TU、TS作为输入量。每个子模型50a-50n的隶属函数都能在这些运行参数的点处被评估,并且相对应的值(子模型的索引,其中i=1, ..., n)能借助于乘法单元54a-54n与相应的子模型50a-50n的所属的所学习到的输出值相乘。相对应的乘法单元54a-54n的n个输出信号能借助于加法单元56来被加和或者相加,以便形成单元42的输出信号。
例如可以使用线性模型作为子模型50a-50n,这些子模型根据Lambda调节器18的Lambda值fr和所计算出的经过燃料箱通风阀40的质量流以相对应的加权参数来确定相应的子模型50a-50n的输出。例如,每第i个子模型50a-50n的每个燃料质量流都可以借助于
来被计算。在此,w0,i、w1,j,j表示子模型50a-50n的针对偏移和斜率的加权参数,p表示具有计数索引j的运行参数的数目。对于这些子模型50a-50n中的每个子模型来说,隶属函数可以是三角形函数或者高斯函数。三角形函数可以被限定为如下:
在此,高斯函数对应于。在两种函数中,表示运行参数(例如压力pU、pS或者温度TU、TS),表示函数的中心而且表示函数的标准差。换言之,相应的运行参数距相应的子模型50a-50n的中心的距离可以用标准差来被加权。这些子模型50a-50n的中心和标准差必须在用于定位这些子模型的开发过程中迭代地被确定。替选地或附加地,可能的是:在电子控制设备29正在运行时,例如使用递归最小二乘估计器或梯度下降法来使各个子模型50a-50n的加权参数适配。
在图5中示出了单元42,该单元可以被设立为:借助于子单元70来执行学习过程并且借助于子单元72来执行读取过程。在学习过程中,基于运行参数pU、pS、TU、TS以及Lambda修正值fr和经过燃料箱通风阀40的质量流,在使用图4中示出的LOLIMOT算法的情况下学习修正值。在输出过程中,能借助于子单元72来向减法单元28输出该值。为了改善修正值,可以将所确定的修正值经由具有延迟环节74的回路重新能供应给子单元70,该子单元被设立为:只要燃烧发动机8在同一工作点、即在相同的运行参数的情况下运行,就对来自先前的时间步长的修正值进行修正。在工作点变换的情况下,可以将用于旧工作点的修正值存储在子单元72中,并且当燃烧发动机8重新在该工作点运行时可以再次读取该值,而不必预先借助于单元70学习新的值。
在一个替选的实现方案中,电子控制设备29具有常规计算机的处理器和存储器。在该存储器中存放有计算机程序,该计算机程序被设立为产生单元42的输出信号并且将该输出信号输出给喷射阀。为了更好地理解,针对在图3中示出的电子控制设备29描述随后在图6中示出的按照实施例的方法。
在图6中示出的用于运行燃烧发动机8的方法中,在第一方法步骤S2中,借助于相对应的传感器来测量运行参数pU、pS、TU、TS。为此,电子控制设备29适当地操控这些传感器。将所测量到的参数供应给单元42和单元26。在方法步骤S4中,借助于单元26,根据所测量到的运行参量pU、pS、TU、TS来计算经过燃料箱通风阀40的质量流。在方法步骤S6中,借助于Lambda调节器18,基于实际值λ来确定Lambda修正值fr。在方法步骤S8中,借助于单元44将Lambda修正值fr与在步骤S4中确定的质量流相乘。在方法步骤S10中,基于在步骤S8中获得的乘法值以及来自步骤S2的所测量到的运行参数pU、pS。TU、TS来学习单元42的修正值。在方法步骤S12中,借助于减法单元28将经Lambda修正的目标燃料质量流修正以来自步骤S10的修正值。在步骤S14中,将这样修正的该目标燃料质量流供应给燃料路径9,以便实现Lambda修正和对由于燃料箱系统30的燃料箱通风而对燃烧发动机8的燃料路径9的外部影响的补偿。
Claims (11)
1.一种用于运行燃烧发动机(8)的方法,所述燃烧发动机具有燃料箱系统(30)和进气歧管(32),其中所述燃料箱系统(30)具有:用于储存燃料的燃料容器(34),所述燃料容器经由所述燃料箱系统(30)的输送管路(36)与所述进气歧管(32)保持液体和气体连通;布置在所述输送管路(36)中的过滤元件(38),用于储存从所述燃料容器中逸出的燃料气体;和在所述输送管路(36)中布置在所述过滤元件(38)下游的燃料箱通风阀(40),用于调节经由所述燃料箱通风阀(40)流入所述进气歧管(32)中的气态燃料质量流,所述方法具有如下步骤:
- 借助于基于数据的模型来确定(S10)针对目标燃料质量流的修正值,所述基于数据的模型的输入量是当前的运行参数(pU、pS、TU、TS)并且所述基于数据的模型的输出量是所述修正值,其中所确定的修正值说明了流经所述燃料箱通风阀(40)的气态燃料质量流;而且
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述基于数据的模型使用神经网络。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述神经网络是单层神经网络,所述单层神经网络使用局部线性模型树算法。
5.根据权利要求4所述的方法,其中相应的子模型(50a-50n)被限定用于所述运行参数(pU、pS、TU、TS)的不相交的值范围。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其中所述隶属函数(52a-52n)是高斯函数或者三角形函数。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述基于数据的模型使用高斯过程。
9.一种计算机程序,所述计算机程序被设立为:当所述计算机程序由尤其是电子控制设备(29)的处理器来执行时,执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
10.一种机器可读存储介质,在其上存储有根据权利要求9所述的计算机程序。
11.一种用于运行燃烧发动机(29)的电子控制设备(29),所述电子控制设备被设立为执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
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