CN114718746B - 进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质，进气压力的模型优化方法包括：确定目标数组、采样步长以及采样个数；将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤。本发明中，基于进气压力模型对每个时间采样周期内进气压力传感器读取得到的进气压力值进行优化计算，提高了进气量控制的精度。

Description

进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及发动机控制领域，尤其涉及一种进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
发动机的进气系统用于将大气的气体传输到气缸，其中，进气压力是进气控制的关键参数。在实际运行中，虽然进气系统中的电子节气门出口有进气压力传感器来检测进气压力，但是由于发动机运行工况瞬息万变以及进气系统本身弯曲复杂，进气压力传感器检测到的进气压力特别是瞬态工况的时候会有很多“噪声”，例如，受节气门节流和冲击，涡流紊流等影响实际进气压力波动很大，进气压力的较大波动会干扰进气压力传感器的读取精度，导致无法准确控制进气量。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决在发动机处于瞬态工况时，实际进气压力波动很大，会干扰进气压力传感器的读取精度，导致无法准确控制进气量的技术问题。
第一方面，本发明提供一种进气压力的模型优化方法，所述进气压力的模型优化方法包括以下步骤：
确定目标数组、采样步长以及采样个数；
将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；
以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；
以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤。
可选的，所述确定目标数组的步骤之前包括：
建立预设元素个数的数组，其中，所述数组中每个元素的初始值均为车辆上电时进气压力传感器实时测得的进气压力值；
在每个预设时间采样周期内，以第一模型公式按数组顺序依次更新所述数组中一个元素的数值，直至所述数组中所有元素均更新完一次，其中，所述第一模型公式为：
p(s)＝p(s-1)+Δp(s)
其中，p(s)为所述数组中当前时间采样周期对应的待更新的元素的数值，p(s-1)为所述数组中上一时间采样周期对应的已更新的元素的数值，其中，Δp(s)为当前时间采样周期内的压力值增量，基于增量公式计算所得，所述增量公式为：
Figure BDA0003575809760000021
其中，pM(s)为当前时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，pM(s-1)为上一时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，Δp(s-1)为上一时间采样周期内的压力值增量，ΔT为时间采样周期，tc为预设时间常数。
可选的，所述确定采样步长的步骤包括：
将发动机转速代入到第一公式中，计算得到滤波发动机转速，其中，所述第一公式为：
nF(m)＝k×nR+(1-k)×nF(m-1)
其中，m＝1、2……，nF(0)＝0，nF(m)为当前时间采样周期内滤波发动机转速，nF(m-1)为上一采样周期内滤波发动机转速，nR为当前时间采样周期内传感器测得的发动机转速，k为滤波系数，查对应的第一映射表可得；
基于所述滤波发动机转速确定滤波发动机转速变化率，并基于所述滤波发动机转速变化率以及发动机水温查第二映射表，得到修正因子；
基于发动机缸数、发动机进气压力响应性控制精度要求，得到第一角度采样周期；
以所述第一角度采样周期与修正因子的乘积作为第二角度采样周期；
将发动机转速以及第二角度采样周期代入到第二公式中，得到采样步长，其中，所述第二公式为：
Figure BDA0003575809760000031
其中，tS为采样步长；n为发动机转速；phi为第二角度采样周期。
可选的，所述确定采样个数的步骤包括：
若确定碳罐未开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第三映射表，确定采样个数；
若确定碳罐已开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第四映射表，确定采样个数，其中，碳罐开启时，同一滤波发动机转速和EGR率对应的采样个数，大于碳罐未开启时。
可选的，所述将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值的步骤包括：
将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值，所述目标进气压力模型公式为：
Figure BDA0003575809760000032
其中，PModel(s)表示第一压力值，V为采样个数，tS为采样步长，ΔT为时间采样周期，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，
Figure BDA0003575809760000033
基于
Figure BDA0003575809760000034
所确定,其中,θ为不小于0的正整数，Δθ取值范围0≤Δθ＜1。
可选的，所述
Figure BDA0003575809760000035
基于
Figure BDA0003575809760000036
所确定的步骤包括：
当i×θ≥j，且s＝j时，
Figure BDA0003575809760000037
当i×θ≥j，且s＜j时，
Figure BDA0003575809760000038
当i×θ≥s，且i×θ＝0时，
Figure BDA0003575809760000039
当i×θ≥s，且i×θ＞0时，
Figure BDA00035758097600000310
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure BDA0003575809760000041
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure BDA0003575809760000042
其他情况下，
Figure BDA0003575809760000043
其中，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，i为采样个数的计数值，j为目标数组中最后一个元素的序号。
可选的，所述以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值的步骤包括：
以所述待更新元素的数值作为第二压力值，并获取进气压力传感器测得的第三压力值；
基于电子节气门出口气体压力与进口气体压力之比查第五映射表，得到加权系数；
将所述第一压力值、第二压力值、第三压力值以及加权系数代入到第三公式中，得到目标进气压力值，所述第三公式为：
ps＝K×pM(s)+(1-K)[pM(s-1)+Δp(s)+C×(pM-pModel(s))]
其中，ps为目标进气压力值，K为加权系数，pModel(s)为第一压力值，pM(s-1)+Δp(s)为第二压力值，pM(s)为第三压力值，C为增益系数。
第二方面，本发明还提供一种进气压力的模型优化装置，所述进气压力的模型优化装置包括：
确定模块，用于确定目标数组、采样步长以及采样个数；
模型计算模块，用于将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；
加权优化模块，用于以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；
更新模块，用于以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤。
第三方面，本发明还提供一种进气压力的模型优化设备，所述进气压力的模型优化设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的进气压力的模型优化程序，其中所述进气压力的模型优化程序被所述处理器执行时，实现如上述所述的进气压力的模型优化方法的步骤。
第四方面，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有进气压力的模型优化程序，其中所述进气压力的模型优化程序被处理器执行时，实现如上述所述的进气压力的模型优化方法的步骤。
本发明提供一种进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质，进气压力的模型优化方法包括：确定目标数组、采样步长以及采样个数；将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤。本发明中，基于进气压力模型对每个时间采样周期内进气压力传感器读取得到的进气压力值进行优化计算，提高了进气量控制的精度。
附图说明
图1为本发明实施例方案中涉及的进气压力的模型优化设备的硬件结构示意图；
图2为本发明进气压力的模型优化方法一实施例的流程示意图；
图3为本发明进气压力的模型优化装置一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
第一方面，本发明实施例提供一种进气压力的模型优化设备。
参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的进气压力的模型优化设备的硬件结构示意图。本发明实施例中，进气压力的模型优化设备可以包括处理器1001(例如中央处理器Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真WIreless-FIdelity，WI-FI接口)；存储器1005可以是高速随机存取存储器(random access memory，RAM)，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对本发明的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
继续参照图1，图1中作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及进气压力的模型优化程序。其中，处理器1001可以调用存储器1005中存储的进气压力的模型优化程序，并执行本发明实施例提供的进气压力的模型优化方法。
第二方面，本发明实施例提供了一种进气压力的模型优化方法。
参照图2，图2为本发明进气压力的模型优化方法一实施例的流程示意图。
在本发明进气压力的模型优化方法一实施例中，进气压力的模型优化方法包括：
步骤S10，确定目标数组、采样步长以及采样个数；
本实施例中，一般进气压力传感器经由AD转换后，是基于预设时间周期进行采样的。但是对于四冲程发动机而言，发动机每转2圈各气缸均完成一次进气，每一次进气均会造成进气压力突变。因此为了避免进气压力的较大波动对进气压力传感器的读取精度的干扰，而导致无法准确控制进气压力，需要将经过时间采样的进气压力优化为经过发动机转速即发动机角度采样的计算。其中，在对每个时间采样周期所采集的压力信号做优化时，需要确定一定数量的目标数组，该目标数组中每个元素的数值基于对应周期内进气压力传感器所读取的压力以及压力值增量确定。同时需要基于当前的时间采样周期内的发动机工况确定从目标数组中进行采样的采样个数以及采样步长，其中，采样步长基于角度采样的周期与发动机转速计算得到。
进一步，一实施例中，步骤S10之前包括：
建立预设元素个数的数组，其中，所述数组中每个元素的初始值均为车辆上电时进气压力传感器实时测得的进气压力值；
在每个预设时间采样周期内，以第一模型公式按数组顺序依次更新所述数组中一个元素的数值，直至所述数组中所有元素均更新完一次，其中，所述第一模型公式为：
p(s)＝p(s-1)+Δp(s)
其中，p(s)为所述数组中当前时间采样周期对应的待更新的元素的数值，p(s-1)为所述数组中上一时间采样周期对应的已更新的元素的数值，其中，Δp(s)为当前时间采样周期内的压力值增量，基于增量公式计算所得，所述增量公式为：
Figure BDA0003575809760000071
其中，pM(s)为当前时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，pM(s-1)为上一时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，Δp(s-1)为上一时间采样周期内的压力值增量，ΔT为时间采样周期，tc为预设时间常数。
本实施例中，在步骤S10之前，需要先建立预设元素个数的数组，其中在车辆上电完成时，以此时进气压力传感器实时测得的进气压力值作为该数组中各个元素的初始值，并在之后的每个预设时间采样周期内，以第一模型公式按数组顺序依次更新所述数组中一个元素的数值，直至所述数组中所有元素均更新完一次，此时所得的数组中每个元素的数值均为基于对应周期内进气压力传感器所读取的压力以及压力值增量所确定。则从所述数组中所有元素均更新完一次之后的每个对应的时间采样周期内才可以确定目标数组，采样步长以及采样个数，并对该时间采样周期内进气压力传感器的进气压力信号进行优化更新。其中，所述第一模型公式为：
p(s)＝p(s-1)+Δp(s)
其中，p(s)为所述数组中当前时间采样周期对应的待更新的元素的数值，p(s-1)为所述数组中上一时间采样周期对应的已更新的元素的数值，其中，Δp(s)为当前时间采样周期内的压力值增量，基于增量公式计算所得，所述增量公式为：
Figure BDA0003575809760000081
其中，pM(s)为当前时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，pM(s-1)为上一时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，Δp(s-1)为上一时间采样周期内的压力值增量，ΔT为时间采样周期，tc为预设时间常数。其中，所述数组中的元素的数值是随着每个时间采样周期不断循环更新。
进一步，一实施例中，所述确定采样步长的步骤包括：
基于发动机缸数、发动机进气压力响应性控制精度要求，得到第一角度采样周期；
将发动机转速代入到第一公式中，计算得到滤波发动机转速，其中，所述第一公式为：
nF(m)＝k×nR+(1-k)×nF(m-1)
其中，m＝1、2……，nF(0)＝0，nF(m)为当前时间采样周期内滤波发动机转速，nF(m-1)为上一采样周期内滤波发动机转速，nR为当前时间采样周期内传感器测得的发动机转速，k为滤波系数，查对应的第一映射表可得；
基于所述滤波发动机转速确定滤波发动机转速变化率，并基于所述滤波发动机转速变化率以及发动机水温查第二映射表，得到修正因子；
以所述第一角度采样周期与修正因子的乘积作为第二角度采样周期；
将发动机转速以及第二角度采样周期代入到第二公式中，得到采样步长，其中，所述第二公式为：
Figure BDA0003575809760000082
其中，tS为采样步长；n为发动机转速；phi为第二角度采样周期。
本实施例中，最大的发动机角度周期为发动机各气缸进气冲程的平均发动机运转角度，发动机转2圈的曲轴角度为720°，基于发动机缸数N可以确定最大的发动机角度为720°/N，同时为了进一步提高控制精度，需要进一步细化该最大的发动机角度周期，得到符合发动机进气压力响应性控制精度要求的第一角度采样周期。例如，若发动机为4缸机，则为了能够助力发动机进气压力响应性控制精度达成±2kPa，保证进气量预估精度在±2.5％内，取第一角度采样周期为22.5°。该第一角度采样周期为理想情况下的角度采样周期。
实际运行中发动机工况瞬息万变，为了改善控制精度，可以基于发动机转速变化率对该第一角度采样周期进行修正，同时考虑到发动机水温会造成燃烧稳定性影响，从而影响到进气的流速和温度进而影响到进气压力，因此需要基于低通滤波后的发动机转速变化率以及发动机实时水温来对理想情况下的第一角度采样周期进行修正，得到实时工况下对应的第二角度采样周期。
其中，在修正之前，需要先计算本次时间采样周期内的滤波发动机转速。即将发动机转速代入到第一公式中，计算得到滤波发动机转速，其中，所述第一公式为：
nF(m)＝k×nR+(1-k)×nF(m-1)
其中，m＝1、2……，nF(0)＝0，nF(m)为当前时间采样周期内滤波发动机转速，nF(m-1)为上一采样周期内滤波发动机转速，nR为当前时间采样周期内传感器测得的发动机转速，k为滤波系数，其中，滤波系数k由进气压力传感器读取得到的节气门出口气体压力pMap与进气压力传感器读取得到的节气门入口气体压力pThrIn之比pMap/pThrIn与进气口温度TPort决定，pMap/pThrIn与TPort越小，节气门节流效果越好，气流控制稳定性越好，进气口温度对发动机燃烧速度的影响越小，即发动机转速无需过度低通滤波，即基于此趋势标定该滤波系数，以保证发动机进气压力响应精度和进气量预估精度。在实际运行中查对应的第一映射表即可得该滤波系数，如本实施例对应的表1得到。
表1
Figure BDA0003575809760000091
在得到滤波发动机转速后，基于所述滤波发动机转速确定滤波发动机转速变化率，并基于所述滤波发动机转速变化率以及发动机水温标定对应的修正因子，标定该修正因子的趋势为发动机转速变化率越小或水温越大，则采样周期越小，以保证发动机进气压力响应精度和进气量预估精度。在实际运行中查对应的第二映射表即可得该修正因子，如本实施例对应的表2得到。
表2
Figure BDA0003575809760000101
以所述第一角度采样周期与修正因子的乘积作为实时工况下对应的第二角度采样周期。在得到实时工况下对应的第二角度采样周期后，将发动机转速以及第二角度采样周期代入到第二公式中，可以得到实际在对应工况下运行时的对目标数组进行采样的采样步长。其中，所述第二公式为：
Figure BDA0003575809760000102
其中，tS为采样步长；n为发动机转速；phi为第二角度采样周期。
进一步，一实施例中，所述确定采样个数的步骤包括：
若确定碳罐未开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第三映射表，确定采样个数；
若确定碳罐已开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第四映射表，确定采样个数，其中，碳罐开启时，同一滤波发动机转速和EGR率对应的采样个数，大于碳罐未开启时。
本实施例中，在其他条件相同的情况下，EGR率越高，废气进入气缸的废气越多，会降低系统燃烧的稳定性；发动机转速越小，进气压力波动越大，即此时均需要增大采样个数来提高进气系统整体的控制精度。同时，因为碳罐开启会造成进气量的变化和扰动，因此在确定采样个数时需要基于碳罐的启闭状态有对应的区别，即在碳罐开启时，同一滤波发动机转速和EGR率对应的采样个数，大于碳罐未开启时。基于上述变化趋势标定对应的映射表。
在实际运行中，若确定碳罐未开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第三映射表，确定采样个数，即查找以下表3可得对应的采样个数。
表3
Figure BDA0003575809760000111
若确定碳罐已开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第四映射表，确定采样个数，即查找以下表4可得对应的采样个数。
表4
Figure BDA0003575809760000112
其中，由于实际滤波发动机转速nFilt和EGR率实际值可能不按照表格的数值来，可能是其两个数值的中间值，比如发动机转速为150rpm,则是线性插补计算0到300rpm的数值，那就是小数了。而在表中两种情况切换时会过渡变化，避免突变影响进气压力模型的设计精度，将最终V的值通过四舍五入为正整数。
步骤S20，将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；
本实施例中，当发动机运行至当前的时间采样周期时，上述所确定的目标数组中有一个待更新元素等待更新，将该待更新的元素序号以及上述确定的采样步长、采样个数代入到对应的目标进气压力模型，即可得到对应的第一压力值。该第一压力值，即为在发动机运行至当前的时间采样周期时，基于对应的角度采样周期得到的进气压力模型值。该进气压力模型值可以用于优化对应的进气压力传感器读取的进气压力值。
进一步，一实施例中，所述步骤S20包括：
将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值，所述目标进气压力模型公式为：
Figure BDA0003575809760000121
其中，PModel(s)表示第一压力值，V为采样个数，tS为采样步长，ΔT为时间采样周期，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，
Figure BDA0003575809760000122
基于
Figure BDA0003575809760000123
所确定,其中,θ为不小于0的正整数，Δθ取值范围0≤Δθ＜1。
本实施例中，可以将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值，所述目标进气压力模型公式为：
Figure BDA0003575809760000124
其中，PModel(s)表示第一压力值，V为采样个数，tS为采样步长，ΔT为时间采样周期，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，
Figure BDA0003575809760000125
基于
Figure BDA0003575809760000126
所确定,其中,θ为不小于0的正整数，Δθ取值范围0≤Δθ＜1。
进一步，一实施例中，所述
Figure BDA0003575809760000127
基于
Figure BDA0003575809760000128
所确定的步骤包括：
当i×θ≥j，且s＝j时，
Figure BDA0003575809760000129
当i×θ≥j，且s＜j时，
Figure BDA00035758097600001210
当i×θ≥s，且i×θ＝0时，
Figure BDA00035758097600001211
当i×θ≥s，且i×θ＞0时，
Figure BDA0003575809760000131
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure BDA0003575809760000132
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure BDA0003575809760000133
其他情况下，
Figure BDA0003575809760000134
其中，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，i为采样个数的计数值，j为目标数组中最后一个元素的序号。
本实施例中，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，i为采样个数的计数值，j为目标数组中最后一个元素的序号。具体地，
Figure BDA0003575809760000135
基于
Figure BDA0003575809760000136
所确定的具体步骤为：
当i×θ≥j，且s＝j时，
Figure BDA0003575809760000137
当i×θ≥j，且s＜j时，
Figure BDA0003575809760000138
当i×θ≥s，且i×θ＝0时，
Figure BDA0003575809760000139
当i×θ≥s，且i×θ＞0时，
Figure BDA00035758097600001310
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure BDA00035758097600001311
当i×θ＜s，且i×θ＞0时，
Figure BDA00035758097600001312
其他情况下，
Figure BDA00035758097600001313
例如，取采样步长为15ms，时间采样周期为10ms，则θ＝1，Δθ＝0.5，数组中存在10个元素，第一个元素序号为0，最后一个元素序号为9，则此时j＝9。若当前时间采样周期内对应待更新元素的序号为s＝5，采样个数为5，则采样个数的计数值分别取0、1、2、3、4。则按以下规则进行计算，
当取对应采样个数的计数值为i＝0时，对应以下情况：当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure BDA00035758097600001314
即
Figure BDA00035758097600001315
当取对应采样个数的计数值为i＝1时，对应以下情况：当i×θ＜s，且i×θ＞0时，
Figure BDA0003575809760000141
即
Figure BDA0003575809760000142
当取对应采样个数的计数值为i＝2时，对应以下情况：当i×θ＜s，且i×θ＞0时，
Figure BDA0003575809760000143
即
Figure BDA0003575809760000144
当取对应采样个数的计数值为i＝3时，对应以下情况：当i×θ＜s，且i×θ＞0时，
Figure BDA0003575809760000145
即
Figure BDA0003575809760000146
当取对应采样个数的计数值为i＝4时，对应以下情况：当i×θ＜s，且i×θ＞0时，
Figure BDA0003575809760000147
即
Figure BDA0003575809760000148
最终，
Figure BDA0003575809760000149
对应p0……p9的值为目标数组中对应序号的元素数值。
步骤S30，以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；
本实施例中，在基于目标进气模型得到第一压力值后，将发动机运行至当前的时间采样周期时所确定的目标数组中的待更新元素的数值作为第二压力值。基于上述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，可以优化当前时间采样周期内进气压力传感器测得的第三压力值，得到最终的目标进气压力值，该目标进气压力值可以用于进气量控制。
进一步，一实施例中，所述步骤S30包括：
以所述待更新元素的数值作为第二压力值，并获取进气压力传感器测得的第三压力值；
基于电子节气门出口气体压力与进口气体压力之比查第五映射表，得到加权系数；
将所述第一压力值、第二压力值、第三压力值以及加权系数代入到第三公式中，得到目标进气压力值，所述第三公式为：
ps＝K×pM(s)+(1-K)[pM(s-1)+Δp(s)+(pM-pModel(s))]
其中，ps为目标进气压力值，K为加权系数，pModel(s)为第一压力值，pM(s-1)+Δp(s)为第二压力值，pM(s)为第三压力值。
本实施例中，具体地，以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算的步骤包括：以所述待更新元素的数值作为第二压力值，并获取进气压力传感器测得的第三压力值。在得到第一压力值、第二压力值以及第三压力值之后，需要确定对应的加权系数，而加权系数与电子节气门出口气体压力pMap与进口气体压力pThrIn之比相关，压比越大则第一压力值相对第三压力值越不准确，因此可以基于该趋势对加权系数进行标定。在实际运行中，基于电子节气门出口气体压力pMap与进口气体压力pThrIn之比查第五映射表，即查下述如表5，可以得到加权系数K。
表5
p<sub>Map</sub>/p<sub>ThrIn</sub> 0.5 0.93 0.95 0.97
K 0 0.05 0.5 1
在得到对应的加权系数后，将所述第一压力值、第二压力值、第三压力值以及加权系数代入到第三公式中，得到目标进气压力值，所述第三公式为：
ps＝K×pM(s)+(1-K)[pM(s-1)+Δp(s)+C×(pM-pModel(s))]
其中，ps为目标进气压力值，K为加权系数，pModel(s)为第一压力值，pM(s-1)+Δp(s)为第二压力值，pM(s)为第三压力值，C为增益系数。
步骤S40，以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行步骤S10。
本实施例中，当发动机运行至对应当前时间采样周期，该周期内传感器读取的压力值已经基于上述计算优化，得到最终的目标进气压力值。此时需要基于该目标进气压力值，更新当前时间采样周期时所确定的目标数组中的待更新元素，即以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，即目标数组也随之更新，在之后的时间采样周期同样会使用到该目标数组中该元素的数值。更新完对应的数值并返回执行步骤S10。
本实施例中，提供一种进气压力的模型优化方法、装置、设备及可读存储介质，进气压力的模型优化方法包括：确定目标数组、采样步长以及采样个数；将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤。本实施例中，基于进气压力模型对每个时间采样周期内进气压力传感器读取得到的进气压力值进行优化计算，提高了进气量控制的精度。
第三方面，本发明实施例还提供一种进气压力的模型优化装置。
参照图3，进气压力的模型优化装置一实施例的功能模块示意图。
本实施例中，所述进气压力的模型优化装置包括：
确定模块10，用于确定目标数组、采样步长以及采样个数；
模型计算模块20，用于将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；
加权优化模块30，用于以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；
更新模块40，用于以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤。
其中，上述进气压力的模型优化装置中各个模块的功能实现与上述进气压力的模型优化方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
第四方面，本发明实施例还提供一种可读存储介质。
本发明可读存储介质上存储有进气压力的模型优化程序，其中所述进气压力的模型优化程序被处理器执行时，实现如上述的进气压力的模型优化方法的步骤。
其中，进气压力的模型优化程序被执行时所实现的方法可参照本发明进气压力的模型优化方法的各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种进气压力的模型优化方法，其特征在于，所述进气压力的模型优化方法包括：
确定目标数组、采样步长以及采样个数，其中，所述目标数组中每个元素的数值基于对应时间采样周期内进气压力传感器所读取的压力以及压力值增量确定，所述采样个数对应时间采样周期内从目标数组中进行采样的个数，所述采样步长对应时间采样周期内从目标数组中进行采样的步长，所述采样个数与采样步长基于对应时间采样周期内的发动机工况确定，所述采样步长基于角度采样的周期与发动机转速计算确定；
将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；
以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；
以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤；
所述将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值的步骤包括：
将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值，所述目标进气压力模型公式为：
Figure FDA0003938830340000011
其中，PModel(s)表示第一压力值，V为采样个数，tS为采样步长，ΔT为时间采样周期，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，
Figure FDA0003938830340000012
基于
Figure FDA0003938830340000013
所确定,其中,θ为不小于0的正整数，Δθ取值范围0≤Δθ＜1；
所述以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值的步骤包括：
以所述待更新元素的数值作为第二压力值，并获取进气压力传感器测得的第三压力值；
基于电子节气门出口气体压力与进口气体压力之比查第五映射表，得到加权系数；
将所述第一压力值、第二压力值、第三压力值以及加权系数代入到第三公式中，得到目标进气压力值，所述第三公式为：
ps＝K×pM(s)+(1-K)[pM(s-1)+Δp(s)+C×(pM(s)-pModel(s))]
其中，ps为目标进气压力值，K为加权系数，pModel(s)为第一压力值，pM(s-1)+Δp(s)为第二压力值，pM(s)为第三压力值，C为增益系数。
2.如权利要求1所述的进气压力的模型优化方法，其特征在于，所述确定目标数组的步骤之前包括：
建立预设元素个数的数组，其中，所述数组中每个元素的初始值均为车辆上电时进气压力传感器实时测得的进气压力值；
在每个预设时间采样周期内，以第一模型公式按数组顺序依次更新所述数组中一个元素的数值，直至所述数组中所有元素均更新完一次，其中，所述第一模型公式为：
p(s)＝p(s-1)+Δp(s)
其中，p(s)为所述数组中当前时间采样周期对应的待更新的元素的数值，p(s-1)为所述数组中上一时间采样周期对应的已更新的元素的数值，其中，Δp(s)为当前时间采样周期内的压力值增量，基于增量公式计算所得，所述增量公式为：
Figure FDA0003938830340000021
其中，pM(s)为当前时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，pM(s-1)为上一时间采样周期进气压力传感器测得的压力值，Δp(s-1)为上一时间采样周期内的压力值增量，ΔT为时间采样周期，tc为预设时间常数。
3.如权利要求1所述的进气压力的模型优化方法，其特征在于，所述确定采样步长的步骤包括：
将发动机转速代入到第一公式中，计算得到滤波发动机转速，其中，所述第一公式为：
nF(m)＝k×nR+(1-k)×nF(m-1)
其中，m＝1、2……，nF(0)＝0，nF(m)为当前时间采样周期内滤波发动机转速，nF(m-1)为上一采样周期内滤波发动机转速，nR为当前时间采样周期内传感器测得的发动机转速，k为滤波系数，查对应的第一映射表可得；
基于所述滤波发动机转速确定滤波发动机转速变化率，并基于所述滤波发动机转速变化率以及发动机水温查第二映射表，得到修正因子；
基于发动机缸数、发动机进气压力响应性控制精度要求，得到第一角度采样周期；
以所述第一角度采样周期与修正因子的乘积作为第二角度采样周期；
将发动机转速以及第二角度采样周期代入到第二公式中，得到采样步长，其中，所述第二公式为：
Figure FDA0003938830340000031
其中，tS为采样步长；n为发动机转速；phi为第二角度采样周期。
4.如权利要求3所述的进气压力的模型优化方法，其特征在于，所述确定采样个数的步骤包括：
若确定碳罐未开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第三映射表，确定采样个数；
若确定碳罐已开启，则基于滤波发动机转速和EGR率查第四映射表，确定采样个数，其中，碳罐开启时，同一滤波发动机转速和EGR率对应的采样个数，大于碳罐未开启时。
5.如权利要求1所述的进气压力的模型优化方法，其特征在于，所述
Figure FDA0003938830340000032
基于
Figure FDA0003938830340000033
所确定的步骤包括：
当i×θ≥j，且s＝j时，
Figure FDA0003938830340000034
当i×θ≥j，且s＜j时，
Figure FDA0003938830340000041
当i×θ≥s，且i×θ＝0时，
Figure FDA0003938830340000042
当i×θ≥s，且i×θ＞0时，
Figure FDA0003938830340000043
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure FDA0003938830340000044
当i×θ＜s，且i×θ＝0时，
Figure FDA0003938830340000045
其他情况下，
Figure FDA0003938830340000046
其中，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，i为采样个数的计数值，j为目标数组中最后一个元素的序号。
6.一种进气压力的模型优化装置，其特征在于，所述进气压力的模型优化装置包括：
确定模块，用于确定目标数组、采样步长以及采样个数，其中，所述目标数组中每个元素的数值基于对应时间采样周期内进气压力传感器所读取的压力以及压力值增量确定，所述采样个数对应时间采样周期内从目标数组中进行采样的个数，所述采样步长对应时间采样周期内从目标数组中进行采样的步长，所述采样个数与采样步长基于对应时间采样周期内的发动机工况确定，所述采样步长基于角度采样的周期与发动机转速计算确定；
模型计算模块，用于将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值；
加权优化模块，用于以所述待更新元素的数值作为第二压力值，基于所述第一压力值、第二压力值对进气压力传感器测得的第三压力值进行加权计算，得到目标进气压力值；
更新模块，用于以所述目标进气压力值作为所述待更新的元素的数值，并返回执行确定目标数组、采样个数以及采样步长的步骤；
所述模型计算模块，具体用于：
所述将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值的步骤包括：
将所述目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号、采样步长、采样个数代入到目标进气压力模型中，得到第一压力值，所述目标进气压力模型公式为：
Figure FDA0003938830340000051
其中，PModel(s)表示第一压力值，V为采样个数，tS为采样步长，ΔT为时间采样周期，S为目标数组中当前时间采样周期对应的待更新元素的序号，
Figure FDA0003938830340000052
基于
Figure FDA0003938830340000053
所确定,其中,θ为不小于0的正整数，Δθ取值范围0≤Δθ＜1；
所述加权优化模块，具体用于：
以所述待更新元素的数值作为第二压力值，并获取进气压力传感器测得的第三压力值；
基于电子节气门出口气体压力与进口气体压力之比查第五映射表，得到加权系数；
将所述第一压力值、第二压力值、第三压力值以及加权系数代入到第三公式中，得到目标进气压力值，所述第三公式为：
ps＝K×pM(s)+(1-K)[pM(s-1)+Δp(s)+C×(pM(s)-pModel(s))]
其中，ps为目标进气压力值，K为加权系数，pModel(s)为第一压力值，pM(s-1)+Δp(s)为第二压力值，pM(s)为第三压力值，C为增益系数。
7.一种进气压力的模型优化设备，其特征在于，所述进气压力的模型优化设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的进气压力的模型优化程序，其中所述进气压力的模型优化程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述的进气压力的模型优化方法的步骤。
8.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有进气压力的模型优化程序，其中所述进气压力的模型优化程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述的进气压力的模型优化方法的步骤。
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