CN116771531A - 用于车辆发动机燃料系统的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“用于车辆发动机燃料系统的系统和方法”。在一个实施例中，所述方法包括基于高压泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。所述方法可以包括：响应于高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的比较而调整低压燃料泵的操作。在一个示例中，燃料滤清器可以被定位成在从燃料箱抽取的燃料进入低压燃料泵之前对所述燃料进行过滤。

Description

用于车辆发动机燃料系统的系统和方法
技术领域
本说明书总体上涉及用于指示车辆发动机燃料系统的低压燃料泵和燃料滤清器劣化的方法。
背景技术
车辆燃料系统可以包括低压燃料泵和燃料滤清器以向发动机系统提供用于燃烧的燃料并保护高价值部件。低压燃料泵输送燃料流以维持期望的系统性能。燃料滤清器去除燃料中的小颗粒，以防止发动机和其他高价值部件的过早劣化。低压燃料泵老化和燃料滤清器堵塞可能会降低其相应功能的有效性，并因此降低系统性能。
申请CN105008707描述了一种用于诊断燃料滤清器堵塞的系统，所述系统包括负燃料压力传感器，所述负燃料压力传感器检测连接燃料箱和燃料泵的燃料滤清器下游的负燃料压力。所述系统包括控制单元，所述控制单元从负压传感器和大气压力传感器读取相应的输出信号。当燃料压力等于或小于阈值时，可以诊断燃料滤清器堵塞。
然而，本文的发明人已认识到此类系统的潜在问题。作为一个示例，具体地说，所述系统可能无法准确地考虑低压燃料泵劣化。此外，在一些示例中，低压燃料泵老化和燃料滤清器堵塞可能会产生类似的劣化信号，并且可能会给诊断适当的服务带来挑战。在一些示例中，燃料的类型(例如，燃料品牌、品质)、车辆特性、车辆操作参数(诸如发动机功率和燃料温度)、驾驶员的驾驶风格以及其他因素可能会影响低压燃料泵和燃料滤清器劣化。以这种方式，本文的发明人已经认识到，考虑到各种影响因素以基于新传入的操作数据来连续地学习和更新燃料系统的模型的系统可以提供定制的诊断信息和服务推荐。
发明内容
在一个示例中，上述问题可以通过一种用于车辆发动机燃料系统的方法来解决。在一个示例中，所述方法可以包括基于压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。以这种方式，用于检测低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的系统确保车辆的性能。
作为一个示例，所述方法可以包括燃料滤清器被定位成在从燃料箱抽取的燃料进入低压燃料泵之前对所述燃料进行过滤。所述方法可以包括响应于高压泵设置与进入高压泵的燃料的压力的比较而调整低压燃料泵的操作，并且还可以包括基于对高压泵设置的前馈调整来进行调整。在一个示例中，所述方法可以包括响应于所述指示以及泵老化与滤清器劣化之间的区分而采取默认动作来调整发动机操作。
在另外的示例中，所述指示可以基于在低压燃料泵未劣化和滤清器未劣化与滤清器劣化的情况下随车辆英里数的变化估计的归一化孔口面积之间的预定关系。然后可以利用预定关系来在车辆操作期间生成归一化孔口面积的实时估计值。作为另一个示例，可以将归一化孔口面积的实时估计值与阈值进行比较，其中归一化孔口面积减小到低于阈值可以指示更换滤清器。在更换滤清器时，可以捕获归一化孔口面积的实时估计值以与先前滤清器更换时的归一化孔口面积的先前实时估计值进行比较，以生成低压燃料泵的老化估计值。可以基于老化估计值来指示低压燃料泵的劣化。
作为另一个示例，对低压燃料泵和燃料滤清器的劣化估计可以基于机器学习模型和基于燃料流量和燃料温度的燃料系统使用图。在一个示例中，劣化估计值可以是堵塞估计值。在另一个示例中，劣化估计值可以是老化估计值。对低压燃料泵和燃料滤清器的劣化估计可以基于云源数据结构，包括滤清器品牌、燃料品牌、里程数和燃料系统使用图。所述方法还可以包括生成关于燃料滤清器的类型的建议以更换所确定的劣化的燃料滤清器。以这种方式，所述方法向车辆操作者提供燃料系统性能监测，从而能够以更大的灵活性、更高的效率和对客户的更大价值来规划定期维护服务和预防性服务。所述方法提供定制的持续燃料系统性能监测，并且可以提高车辆的性能，增强车辆拥有体验并增加制造商的收入。
应当理解，提供以上发明内容是为了以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步描述的一系列概念。其并不意味着确定所要求保护的主题的关键或必要特征，主题的范围由具体实施方式之后的权利要求唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中提及的任何缺点的实施方式。
附图说明
图1示出了混合动力车辆中所包括的发动机的示意图。
图2示出了燃料低压系统的示意图。
图3示出了燃料低压系统的控制结构的示意图。
图4示出了低压燃料泵输送流率相对于施加的电压的曲线图。
图5示出了概念性低压燃料泵孔口。
图6示出了低压燃料泵和燃料滤清器的有效孔口面积随车辆里程数变化的曲线图。
图7示出了燃料滤清器堵塞感测事件的曲线图。
图8示出了示例性燃料系统使用图。
图9示出了用于云连接的车辆系统的数据和服务通信。
图10示出了用于示例性燃料和滤清器的样本机器学习模型。
图11示出了用于燃料系统健康状况监测的方法的流程图。
具体实施方式
以下描述涉及用于车辆发动机燃料系统的方法，所述方法包括基于高压泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。作为一个示例，可以基于实时感测的概念性孔口面积与未劣化的燃料泵和燃料滤清器的概念性孔口面积进行比较来确定劣化。用于指示低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的方法可以监测车辆系统中的发动机燃料系统的性能。图1中示出了示例性混合动力车辆系统的示意图。图2中示出了示例性发动机燃料系统的示意图。用于指示低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的方法可以由车辆的控制系统来实施。图3中示出了用于实施一个或多个燃料系统控制程序的示例性控制系统。反馈控制的图形表示可以允许将反馈控制电压转换为用于计算概念性孔口的面积的等效压降。图4中示出了这种图形表示。图5中示出了概念性孔口。图6中以图形示出了表示用于估计低压燃料泵老化和燃料滤清器劣化的有效孔口面积的进展曲线。图7中示出了可以在智能系统中使用的燃料滤清器堵塞感测事件的示例性曲线图。燃料流量、燃料温度和发动机功率可以用于构建诸如图8所示的燃料系统使用图。图9中示出了云连接的车辆系统。图10中给出了用于示例性燃料和滤清器组合的样本机器学习模型。图11中示出了用于监测云连接的燃料系统的性能的控制程序的流程图。
图1示出了示例性车辆推进系统100。车辆推进系统100包括发动机110和马达120。作为非限制性示例，发动机110包括内燃发动机并且马达120包括电动马达。马达120可以被配置为利用或消耗与发动机110不同的能源。例如，发动机110可以消耗液体燃料(例如，汽油)来产生发动机输出，而马达120可以消耗电能来产生马达输出。因此，具有车辆推进系统100的车辆可以称为混合动力电动车辆(HEV)。
根据车辆推进系统遇到的工况，车辆推进系统100可以利用各种不同的操作模式。这些模式中的一些可以使得发动机110能够维持在关闭状态(例如，设定为停用状态)，其中发动机处的燃料燃烧停止。例如，在选定工况下，当发动机110停用时，马达120可以如箭头122所指示经由驱动轮130推进车辆。
在其他工况期间，发动机110可设定为停用状态(如上所述)，而马达120可操作以对能量存储装置150进行充电。例如，如箭头122所指示，马达120可以从驱动轮130接收车轮扭矩，其中马达可以将车辆的动能转化为电能以如箭头124所指示存储在能量存储装置150处。这种操作可以被称为车辆的再生制动。因此，在一些示例中，马达120可以提供发电机功能。然而，在其他示例中，发电机160可替代地从驱动轮130接收车轮扭矩，其中发电机可将车辆的动能转化为电能以存储在能量存储装置150处，如箭头162所指示。
在再一些工况期间，如箭头142所指示，发动机110可通过燃烧从燃料系统140接收的燃料来操作。例如，在马达120停用时，可以操作发动机110以如箭头112所指示经由驱动轮130推进车辆。在其他工况期间，发动机110和马达120两者各自可以操作以经由驱动轮130推进车辆，分别如箭头112和122所指示。发动机和马达两者可选择性地推进车辆的配置可被称为并联型车辆推进系统。应注意，在一些示例中，马达120可经由第一组驱动轮推进车辆，并且发动机110可经由第二组驱动轮推进车辆。
在其他示例中，车辆推进系统100可以被配置为串联型车辆推进系统，由此发动机并不直接推进驱动轮。而是，可以操作发动机110以对马达120供电，所述马达继而可以经由驱动轮130推进车辆，如箭头122所指示。例如，在选择的工况期间，发动机110可以如箭头116所指示驱动发电机160，该发电机继而可以供应电能至以下中的一项或多项：如箭头114所指示的马达120或如箭头162所指示的能量存储装置150。作为另一个示例，可以操作发动机110以驱动马达120，所述马达继而可以提供发电机功能以将发动机输出转换成电能，其中电能可以存储在能量存储装置150处以供马达后续使用。
燃料系统140可以包括用于在车辆上存储燃料的一个或多个燃料箱144。例如，燃料箱144可以存储一种或多种液体燃料，包括但不限于：汽油、柴油和醇类燃料。在一些示例中，燃料可以作为两种或更多种不同燃料的共混物存储在车辆上。例如，燃料箱144可以被配置为存储汽油和乙醇的共混物(例如，E10、E85等)或汽油和甲醇的共混物(例如，M10、M85等)，由此这些燃料或燃料共混物可以被输送到发动机110，如箭头142所指示。还可以向发动机110供应其他合适的燃料或燃料共混物，其中它们可以在发动机处燃烧以产生发动机输出。发动机输出可如箭头112所指示用于推进车辆，或者经由马达120或发电机160对能量存储装置150进行再充电。
在一些示例中，能量存储装置150可以被配置为存储电能，所述电能可以被供应到驻留在车辆上的其他电气负载(除了马达)，包括车厢加热和空调系统、发动机起动系统、前照灯系统、车厢音频和视频系统等。作为非限制性示例，能量存储装置150可以包括一个或多个电池和/或电容器。
控制系统190可与发动机110、马达120、燃料系统140、能量存储装置150和发电机160中的一者或多者通信。控制系统190可以从发动机110、马达120、燃料系统140、能量存储装置150和发电机160中的一者或多者接收传感反馈信息。此外，控制系统190可以响应于此传感反馈而向发动机110、马达120、燃料系统140、能量存储装置150和发电机160中的一者或多者发送控制信号。控制系统190可以从车辆操作者102接收对车辆推进系统的操作者请求的输出的指示。例如，控制系统190可以从与踏板192通信的踏板位置传感器194接收传感反馈。踏板192可以示意性地指代制动踏板和/或加速踏板。作为一个示例，控制系统190可以基于来自系统的传感器(诸如踏板位置传感器194)的传感反馈来确定车辆操作者的驾驶风格。此外，在一些示例中，控制系统190可以与远程发动机起动接收器195(或收发器)通信，所述远程发动机起动接收器从具有远程起动按钮105的钥匙扣104接收无线信号106。在其他示例中，可以经由蜂窝电话或基于智能手机的系统发起远程发动机起动，其中用户的蜂窝电话将数据发送到服务器并且服务器与车辆通信以起动发动机。
如箭头184所指示，能量存储装置150可以定期从驻留在车辆外部的电源180(例如，不是车辆的一部分)接收电能。作为非限制性示例，车辆推进系统100可以被配置为插电式混合动力电动车辆(PHEV)，从而电能可以经由电传输电缆182从电源180供应到能量存储装置150。在从电源180对能量存储装置150再充电的操作期间，电力传输电缆182可以电联接能量存储装置150和电源180。当操作车辆推进系统来推进车辆时，电力传输电缆182可以在电源180与能量存储装置150之间断开。控制系统190可识别和/或控制存储在能量存储装置处的电能的量，所述电能的量可称为荷电状态(SOC)。
在其他示例中，可省略电传输电缆182，其中可在能量存储装置150处从电源180无线地接收电能。例如，能量存储装置150可经由电磁感应、无线电波和电磁谐振中的一者或多者从电源180接收电能。这样，应当理解，任何合适的方法可用于从不构成车辆的一部分的电源对能量存储装置150进行再充电。以此方式，马达120可通过利用除了发动机110所利用的燃料之外的能源来推进车辆。
燃料系统140可以定期从驻留在车辆外部的燃料源接收燃料。作为非限制性示例，车辆推进系统100可以通过经由燃料分配装置170接收燃料来补给燃料，如箭头172所指示。在一些示例中，燃料箱144可以被配置为存储从燃料分配装置170接收的燃料，直到将燃料供应到发动机110以用于燃烧。在一些示例中，控制系统190可以经由燃料水平传感器145接收对存储在燃料箱144处的燃料的水平的指示。存储在燃料箱144处的燃料的水平(如由燃料水平传感器145识别)可以例如经由燃油表或车辆仪表板196中的指示传达给车辆操作者。在一个实施例中，燃料水平传感器145和系统的其他传感器(例如，图2中描述的燃料系统传感器)可以将信号发送到控制系统190，其中信号馈送到被编程到系统中的各种控制程序中。例如，控制系统190可以基于来自燃料加注事件的燃料类型选择来确定操作者的燃料加注习惯。燃料加注习惯、驾驶风格、其他信号可以与来自云中的其他车辆的信号结合使用，从而使机器学习模型能够生成对车辆操作者的燃料系统部件推荐。图11中给出了用于监测云连接的车辆中的燃料系统的性能并生成服务推荐的示例性控制程序。
车辆推进系统100还可以包括侧倾稳定性控制传感器，诸如横向和/或纵向和/或横摆率传感器199。车辆仪表板196可以包括指示灯和/或基于文本的显示器，在所述显示器中向操作者显示消息。车辆仪表板196还可以包括用于接收操作者输入的各种输入部分，诸如按钮、触摸屏、语音输入/辨识等。例如，车辆仪表板196可以包括燃料补给按钮197，所述燃料补给按钮可以被自动致动或由车辆操作者按压以发起燃料补给。例如，响应于车辆操作者致动燃料补给按钮197，可以将车辆中的燃料箱减压，使得可以执行燃料补给。
在一些示例中，车辆推进系统100可包括一个或多个车载相机135。车载相机135可例如将照片和/或视频图像传达给控制系统190。在一些示例中，车载相机可以用于例如记录车辆的预定半径内的图像。
车辆推进系统100还可以包括车辆操作者可以与之交互的车载导航系统132(例如，全球定位系统)。导航系统132可以包括用于辅助估计车辆速度、车辆海拔、车辆定位/位置等的一个或多个位置传感器。此信息可以用于推断出发动机操作参数，诸如本地大气压力。如上文所讨论的，控制系统190还可以被配置为经由互联网或其他通信网络接收信息。可以交叉参考从GPS接收的信息与可经由互联网获得的信息，以确定当地天气条件、当地车辆法规等。在一些示例中，车辆推进系统100可以包括可使得能够经由车辆收集车辆位置、交通信息等的激光器、雷达、声纳、声学传感器133。
车辆推进系统100可以与无线网络131进行无线通信。控制系统190可以经由调制解调器、路由器、无线电信号等与无线网络131通信。可以在控制系统190与无线网络之间传送关于各种车辆系统状况的数据。另外或替代地，无线网络131可以将其他车辆的状况传送到控制系统190。
现在转向图2，车辆系统可以包括燃料系统，诸如燃料系统200。在所述示例中，燃料从燃料箱202、从高压蓄积器分配到喷射器216中的一个或多个，所述高压蓄积器可以是燃料喷射器导轨218。导轨218联接到分流器220并且由高压燃料泵(高压泵210)进给。燃料系统包括联接在分流器220与第二泄压阀232之间的第一泄压阀230。燃料进入系统并从第一泄压阀230运送到燃料箱202。燃料从燃料箱202被吸取并在进入低压燃料泵204之前通过第一滤清器206。第一滤清器206被定位成在从燃料箱202抽取的燃料进入低压燃料泵204之前对所述燃料进行过滤。燃料从低压燃料泵204通过第二滤清器208运送到高压泵210。燃料从高压泵210，从导轨218分配到一个或多个喷射器216以将喷射的燃料234提供给内燃发动机(例如，发动机110)。在一个示例中，基于来自导轨218的压力反馈信号经由入口计量阀238来控制高压泵210。
在一个示例中，泵控制模块(PCM)214可以从燃料系统200的传感器接收控制信号，诸如来自燃料箱202内部的燃料水平传感器222的燃料水平传感器信号、来自导轨压力传感器226的压力信号以及来自高压泵210内部的P/T组合传感器224的压力信号。PCM 214可以将燃料泵控制信号236发送到泵电子器件模块212以控制低压燃料泵204以在高压泵的入口处输送估计的燃料压力。
图3示出了可以在车辆的控制系统(诸如图2中的PCM 214)中实施的示例性控制结构300。在所述示例中，低压燃料泵控制单元316控制到高压泵物理系统322的燃料318的流量。高压泵物理系统322使燃料流到发动机326并使燃料流到后处理系统328。高压泵控制系统320控制返回到燃料箱330的燃料流。在一个示例中，基于高压泵工况和经由高压泵控制系统320进行的单独反馈控制来确定高压泵物理系统322的入口(例如，入口计量阀238)的压力设置(Pset)302，所述高压泵控制系统控制高压泵物理系统322的设置以维持期望的导轨压力。在所述示例中，将压力设置302与由高压泵压力和温度传感器324读取的实际压力传感器读数(Pact)332进行比较。将高压泵入口的压力设置302与实际压力传感器读数(Pact)332进行比较。将差值306发送到反馈控制器308以计算压力反馈控制信号(Pfb)312。将压力反馈控制信号312添加到前馈控制器310的输出。将总和314发送到低压燃料泵控制单元316以输送燃料流318，所述燃料流被估计为维持高压泵物理系统322的入口处的压力设置302。
可以围绕新的低压燃料泵单元(例如，低压燃料泵控制单元316)和/或新的燃料滤清器(例如，图2中的第一滤清器206、第二滤清器208)的压力设置302和上游燃料流量需求(Ldem)304来构建前馈控制。在一个示例中，由于随着使用低压燃料泵老化并且燃料滤清器堵塞，仅前馈控制的输出可能无法维持压力设置302。在这样的示例中，压力反馈控制信号312的输出可不等于0，并且将对燃料压力系统的泵老化和/或滤清器劣化进行补偿以维持压力设置302。将高压泵物理系统322的输入端处的压力设置302与实际压力传感器读数332进行比较，并且差值可以用于计算压力反馈控制信号312。在这样的示例中，压力反馈控制信号312允许计算估计的燃料流量以维持压力设置302，从而在低压燃料泵老化和/或燃料滤清器堵塞期间对前馈控制器310进行补偿。
以这种方式，燃料系统的传感器产生控制信号，使得能够基于压力泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。在一个示例中，控制信号可以基于劣化的燃料系统与未劣化的燃料系统之间的概念性孔口面积来指示劣化。所述控制系统可以包括用于进行以下操作的指令：响应于高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的比较而调整低压燃料泵的操作。所述控制系统可以另外或替代地包括用于进行以下操作的指令：响应于高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的比较，并且还基于对高压泵压力设置的前馈调整，而调整低压燃料泵的操作。
图4至图6描述了用于车辆发动机燃料系统的方法的实施例，所述方法包括基于在低压燃料泵未劣化和滤清器未劣化与滤清器劣化的情况下随车辆英里数的变化估计的归一化孔口面积之间的预定关系来指示泵老化和/或滤清器劣化，所述预定关系用于在车辆操作期间生成归一化孔口面积的实时估计值。在一个示例中，当归一化孔口面积的实时估计值降低到低于阈值时，可以指示更换燃料滤清器。在更换滤清器时，可以捕获归一化孔口面积的实时估计值以与先前滤清器更换时的归一化孔口面积的先前实时估计值进行比较，以生成低压燃料泵的老化估计值，低压燃料泵的劣化基于老化估计值来指示。
现在转向图4和图5，曲线图400(图4中)中所示的图形关系允许将反馈控制转换为等效压降以及基于概念性孔口500(图5中)的概念性孔口方程。示例性曲线图400示出了管理电动低压燃料泵(例如，图2中的低压燃料泵204)的典型曲线。x轴描绘了不断增加的电压，并且y轴描绘了不断增加的流率。示出了三条曲线：第一压力曲线402、第二压力曲线404和第三压力曲线406。曲线示出了流率随着电压的增加而增加。在所述示例中，对于等效电压，第一压力曲线402的流率最高，并且第三压力曲线406的流率最低。压力反馈控制信号(例如，图3中的压力反馈控制信号(Pfb)312)与施加到低压燃料泵的电压成比例。在所述示例中，压力反馈控制信号对于第三压力曲线406是最高的，并且对于第一压力曲线402是最低的。压力反馈控制信号可以容易地转换为等效压降：Δpag_clg。在一个示例中，第一压力曲线402可以由具有比产生第二压力曲线404和第三压力曲线406的燃料系统相对较新的燃料滤清器和燃料泵的燃料系统产生。
在图5中，示出了描述泵老化和/或燃料滤清器堵塞(例如，劣化)的概念性孔口500。可以通过基于系统操作参数评估概念性孔口500的有效面积A来测量燃料系统(例如，图2中的燃料系统200)的堵塞状况。用于计算孔口面积A的第一方程如下所示：
在上述方程(1)中，A是等效孔口面积，k和k′是用于单位转换和缩放的比例因子，ρ是燃料流量的密度，Cd是排放系数，Ldem是所需的上游燃料流量(例如，图3中的上游燃料流量需求(Ldem)304)，并且Pfb是来自低压系统反馈控制的输出(例如，图3中的压力反馈控制信号(Pfb)312)。在一个实施例中，Ldem和Pfb是用于现有车辆系统和其中的部件的控制软件中的可用信号，诸如图1至图3中所描述。以这种方式，用于监测燃料健康的系统具有使用来自车辆系统的传感器的现有控制系统信号的优点。
基于第一方程，可以针对第一状况(例如，新的低压燃料泵和燃料滤清器、无堵塞、无老化)计算值A0。可以针对第二状况计算另一个值Aeof，其中为燃料滤清器劣化(例如，寿命结束)设置低压诊断代码。可以针对A0与Aeof之间的任何值A′n建立归一化标度。在一个示例中，可以使用归一化孔口面积A′n来推断燃料系统堵塞状况。
转到图6，示出了示出包括燃料滤清器堵塞和低压燃料泵老化的燃料系统性能的曲线图600。曲线图600在x轴上示出车辆里程数，并且在y轴上示出归一化孔口面积。在一个示例中，可以使用关于图1至图3描述的控制系统部件来检测燃料滤清器堵塞状况并遵循图4和图5中描述的策略来计算。可以绘制对应于归一化孔口面积A′n的车辆里程表读数(例如，里程数)。在一个示例中，在燃料滤清器的寿命期间，可以产生进展曲线。所述曲线图示出了从零(或接近零)英里处感测到的归一化孔口面积A′0604到指示车辆里程数增加时燃料滤清器劣化的归一化孔口面积A′eof606的第一进展曲线602。可以通过第二方程对随车辆里程数变化的归一化有效孔口面积进行建模：
y＝c·x+b (2)
在上述方程(2)中，x是车辆里程数，并且y是归一化有效孔口面积。在第三方程中，令θ表示以上线性模型的参数：
并且可以通过先前步骤中描述的计算来获得{(xi，yi)，i＝0，1，2，...，N}对：
通过选择遗忘因子λ，0＜λ＜1可以如下实施缓慢时变参数的递归最小二乘估计器：
在通过以上方程获得之后，到A′eof(此时需要更换燃料滤清器)的剩余距离可以用第十方程计算为：
是从如第三方程中定义的第七方程获得的估计的劣化速率。
如曲线图600所示，当归一化孔口面积A′n达到A′eof606时，燃料滤清器达到劣化(例如，滤清器堵塞、寿命结束)。系统可以推荐更换以确保燃料系统起作用。在所述示例中，在燃料滤清器更换之后，(新的)感测到的归一化孔口面积预期从A′eof606增加到A″0608，如虚线椭圆614所指示。系统可以使用表示第二(例如，新的)滤清器的第二进展曲线610来估计未来的燃料滤清器更换服务。箭头612指示A′0604(例如，对于第一滤清器)与A″0608(例如，对于第二滤清器)之间的归一化孔口面积的差值。在一个示例中，随着低压燃料泵老化，预期第一滤清器和第二滤清器(或其他未来的更换燃料滤清器)的A′0604与A″0608之间的归一化孔口面积的差值绝对值增加。在一个实施例中，当归一化孔口面积A″0608(在燃料滤清器更换事件之后)小于由第十一方程表明的阈值Athres时，控制系统可以生成包括操作者通知以安排低压燃料泵的维护服务的指示：
A″0＜Athres (11)
在一个示例中，Athres可以是非零预设阈值。
以这种方式，基于来自车辆系统的传感器信号的孔口面积计算可以检测并区分燃料滤清器堵塞和燃料泵老化，以向车辆操作者提供定制的维护解决方案。在更换滤清器之后，通过捕获归一化孔口面积的实时估计值以与先前滤清器更换时的归一化孔口面积的先前实时估计值进行比较，可以使用燃料系统性能数据来生成低压燃料泵的老化估计值，并且低压燃料泵的劣化根据老化估计值来指示。此外，此类燃料系统数据可以在云服务器上的机器学习系统中使用，以探索不同组合和使用下的燃料系统性能。作为一个示例，对低压燃料泵的老化估计可以基于机器学习模型和基于燃料流量和燃料温度的燃料系统使用图。作为另外的示例，对低压燃料泵的老化估计可以基于云源数据结构，包括滤清器品牌、燃料品牌、英里数和燃料系统使用图。作为一个示例，在与云源数据通信时，所述系统可以生成关于燃料滤清器的类型的建议以更换所确定的劣化的燃料滤清器。以下关于图7至图11描述了这种智能使用。
图7示出了用于低压燃料系统性能的示例性机器学习。曲线图700在x轴上示出车辆里程数，并且在y轴上示出归一化孔口面积。所述曲线图示出了从零(或接近零)英里处的感测到的归一化孔口面积A′0704到增加的车辆里程处的A′eof706的进展曲线702，所述曲线如关于图6所描述的那样计算。曲线图700示出了两个连续的燃料滤清器堵塞感测事件k708和k+1710，有效孔口面积减小δk可以用第十二方程计算为：
δk＝c·(A′k-A′k+1) (12)(c是比例因子)
在一个示例中，假设在燃料滤清器堵塞感测事件k和k+1期间没有燃料加注事件。在这样的示例中，可以对单独的过程进行编程以每10秒对低压燃料系统的燃料流量、燃料温度、发动机功率、燃料品牌进行采样。在一个示例中，可以基于最近的燃料加注事件来建立燃料品牌。可以使用燃料流量、燃料温度和发动机功率的采样数据来构建燃料系统使用图，以在滤清器堵塞感测事件k和k+1期间构建燃料系统使用图，如下面关于图8所描述的。
图8示出了示例性燃料系统使用图800。燃料流量、燃料温度和发动机功率的采样数据用于在滤清器堵塞感测事件k和k+1期间构建燃料系统使用图，如上文关于图7所描述。燃料系统使用图800包括在x轴上表示的以每小时15升(1ph)为增量、范围为65lph至125lph的燃料流量区间。在y轴上表示以10℃为增量、范围在20℃至60℃的燃料温度区间。以千瓦(kW)为单位的蓄积发动机功率被指示为用深灰色表示的较低蓄积发动机功率增加到用浅灰色表示的较高蓄积发动机功率。在所述示例中，在以下两组燃料使用条件期间观察到最低蓄积发动机功率：第一燃料使用条件802，其中燃料温度在30℃与40℃之间并且燃料流量在80lph与95lph之间；以及第二燃料使用条件804，其中燃料温度在50℃与60℃之间并且燃料流量在80lph与95lph之间。在燃料温度在50℃与60℃之间并且燃料流量在95lph与100lph之间的第三燃料使用条件806期间，蓄积的发动机功率最大。在一个示例中，燃料系统使用图800可以输入到机器学习算法(包括构建在其他车辆系统中的燃料使用图)以针对各种车辆系统组合(例如，燃料类型、燃料系统部件、工况等)构建和更新智能诊断模型。
图9示出了用于车辆系统902的示例性通信系统900，所述车辆系统包括用于检测低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的系统。车辆系统902可以经由车辆车载通信系统903将数据传送到一个或多个服务器914并从所述一个或多个服务器接收诊断和/或服务推荐。在示例性通信系统900中，车辆车载通信系统903包括用于向一个或多个服务器914(例如，中央控制系统处的远程服务器)传输车辆数据和从所述一个或多个服务器接收通信的增强型中央网关(ECG)模块904。车辆车载通信系统903包括人机交互(HMI)模块906。在一个示例中，HMI模块906可以向车辆操作者传送服务和/或由一个或多个服务器914产生的诊断推荐，诸如更换燃料滤清器和/或安排低压燃料泵服务的指示。
在一个示例中，当可从方程(12)获得有效孔口面积减小量δk的更新值时，车辆系统902生成记录，例如数据项。所生成的记录的数据结构可以包括：{“滤清器品牌”、“燃料品牌”、“里程表读数”、“燃料系统使用图”、δk}。示例性数据项在通信系统900中被示出为在车辆车载通信系统903的元件之间传输到服务器914的数据。包括在车辆车载通信系统903中的ECG模块904将数据传输到LTE调制解调器908。在蜂窝塔910处拦截数据。数据从蜂窝塔910传输到云912。将数据从云912传输到服务器914。在一个实施例中，服务器914经由车辆车载通信系统903接收由车辆系统902生成的记录以及来自多个云连接的车辆的数据。可以组装数据以构建和/或更新机器学习模型，以探索燃料滤清器品牌和燃料品牌、燃料品牌、车辆里程和燃料系统使用状况(诸如由燃料系统使用图描述)的不同组合的燃料滤清器堵塞增长(例如，参见图8和图10)。
由一个或多个机器学习模型生成的服务和/或诊断推荐可以被传输回车辆系统902。示例性服务和/或诊断推荐在通信系统900中被示出为在服务器914与车辆车载通信系统903之间传输的服务。可以经由云912将服务推荐从服务器914传输到蜂窝塔910。可以将服务推荐从蜂窝塔910传输到LTE调制解调器908。LTE调制解调器908可以将服务推荐传输到ECG模块904，HMI模块906可以根据所述服务推荐生成对车辆操作者的服务推荐。在一个示例中，诊断和/或服务推荐可以包括操作警示灯、产生音频消息和/或在车辆界面(例如，显示装置)上产生消息中的一者或多者。
作为一个示例，可以为云连接的车辆(诸如示例性通信系统900中的车辆系统902)的车辆操作者生成部件推荐。作为一个示例，可以基于影响车辆的第一部件和车辆的第二部件的共同操作参数来生成部件推荐，诸如更换部件。可以例如在一定持续时间内测量操作参数以区分第一部件与第二部件之间的劣化。诊断第一部件与第二部件之间的所测量的操作参数的差异化劣化可以基于启用云的机器学习。可以基于启用云的机器学习的输出向车辆操作者推荐第一部件或第二部件。作为另一个示例，用于车辆的第一部件可以是第一燃料滤清器，并且用于车辆的第二部件可以是第二燃料滤清器。作为另一个示例，共同操作参数可以包括燃料加注习惯或驾驶风格。示例性部件推荐可以包括售后燃料滤清器的品牌。
图10示出了用于燃料和燃料滤清器组合的示例性机器学习模型1000。各种机器学习算法可以由与车辆车队进行云通信的服务器(例如，图9中的服务器914和云912)来实施。示例性机器学习算法可以包括关联规则学习、神经网络等。机器学习模型1000包括神经网络1004和燃料系统使用图1002。燃料系统使用图1002可以与图8中描述的燃料系统使用图800相同或类似。
在一个示例中，当诊断燃料滤清器更换时，车辆向服务器发送推荐请求。请求中包括采样的最近燃料系统使用图数据、最近的加注燃料品牌历史和车辆里程数。在接收到该请求时，服务器将检查包括在神经网络1004的多个学习子系统1006中的燃料品牌和燃料滤清器品牌的多个组合。学习子系统1006定位用于选择售后燃料滤清器的合适建议，并且通过云连接的通信系统(诸如图9中的通信系统900)将推荐传输到车辆。
以这种方式，基于使用从云连接的车辆获得的数据的机器学习系统，制造商可以获得对燃料系统产品的性能洞察。此外，所述系统实现了对未来产品的明智改进，并且提供了一种用于向车辆操作者更准确地推荐产品使用的方法。
在图11的方法1100中示出了用于检测低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的系统的示例性控制程序。在本公开中，方法1100使用具有和不具有燃料滤清器更换事件的概念性孔口面积进展来区分泵老化与滤清器堵塞。方法1100还描述了使用车辆数据来开发车辆燃料系统的智能模型，包括向车辆操作者传达诊断和推荐。方法1100描述了关于图3至图10描述的方程和过程的实施方式。用于执行方法1100和本文中包括的其余方法的指令可以由控制器(例如，控制系统190、PCM 214)基于存储在控制器的存储器上的指令并结合从车辆系统的传感器(温度传感器198、压力传感器103、P/T组合传感器224、轨道压力传感器226、燃料水平传感器222)(诸如上文参考图1和图2描述的控制系统和传感器)接收的信号来执行。根据下文所描述的方法，控制器可以采用发动机系统的发动机致动器来调整发动机操作。
在1102处，所述方法包括初始化监测参数。在一个示例中，监测参数可以包括高压泵的燃料温度和燃料压力、燃料箱内的燃料水平、燃料流量需求、来自低压系统反馈控制的输出、燃料系统使用图数据、最近的加注燃料品牌历史、供应给低压燃料泵的电压、发动机负荷、发动机转速、车辆速度、里程表读数、曲轴加速度、排气空燃比、排气温度、歧管真空、节气门位置、火花正时、EGR流量、排气压力、激活的气缸的数量等。
在初始化监测参数的情况下，所述方法继续进行到1104和1112。在1104处，所述方法包括计算孔口面积并将其归一化。在一个示例中，计算孔口面积并将其归一化包括将车辆监测参数输入到方程中以计算孔口面积(例如，关于图5描述的第一方程)。输入到方程中以计算孔口的车辆操作参数包括：燃料流量的密度、所需的上游燃料流量(例如，Ldem)以及来自低压系统反馈控制的输出(例如，Pfb)。在一个实施例中，燃料流量的密度、Ldem和Pfb是用于现有车辆系统和其中的部件的控制软件中的可用信号，诸如图1至图3中所描述。
根据在1102处初始化的参数，所述方法还继续进行到1112，其中所述方法包括将车辆监测参数发送到远程服务器，其中可以经由LTE调制解调器(例如，图9中的服务器914和LTE调制解调器908)将数据传输到1114处的远程机器学习系统以用于进行下游处理。
返回到1104，所述方法继续进行到1106和1120。在1106处，所述方法包括生成数据序列，包括所计算的和归一化的孔口面积。作为一个示例，当计算出孔口面积时，记录对应的车辆里程数。数据序列用于生成归一化孔口面积随车辆里程数变化的进展曲线，诸如关于图6所描述。使用进展曲线，可以使用关于图6描述的第十方程来估计到滤清器劣化的距离。用于滤清器更换的估计的孔口面积可以被设置为第一阈值面积。在一个示例中，第一阈值面积可以是非零预设阈值。
从1106开始，所述方法继续进行到1108、1110、1116和1120。在1104和1106之后的1120处，所述方法包括车载燃料滤清器堵塞感测和预测。将在1104处使用第一方程计算的归一化孔口面积与使用在1106处生成的进展曲线设置的第一阈值面积进行比较。如果检测到归一化孔口面积小于第一阈值面积，则所述方法继续进行到1128，其中为车辆操作者生成通知。作为一个示例，通知可以警告并通知车辆操作者安排维护服务和/或更换低压燃料泵的燃料滤清器。在1106处生成的进展曲线在1110处用于燃料系统使用采样，并且在1116处用于燃料加注事件处理，诸如图8中关于产生燃料系统使用图所描述。根据1110和1116，可以在1112处将车辆数据(诸如燃料品牌和采样的燃料系统使用图)传输到远程服务器。所述方法继续进行到1114，其中经由LTE调制解调器(例如，图9中的服务器914和LTE调制解调器908)将车辆数据传输到远程机器学习系统以用于服务器侧的机器学习模型。
返回到1120，如果检测到归一化孔口面积不小于第一阈值面积，则所述方法继续进行到1122。在1122处，如果归一化孔口面积接近第一阈值面积(例如，未指示滤清器更换)，则所述方法继续进行到1124，其中可以将推荐请求发送到远程服务器，诸如关于图9所描述。作为一个示例，推荐请求可以包括在1102处获得的车辆监测参数，包括例如采样的最近燃料系统使用图数据、最近的加注燃料品牌历史和车辆里程数。根据1124，所述方法继续进行到1114，其中经由LTE调制解调器(例如，图9中的服务器914和LTE调制解调器908)将推荐请求传输到1114处的远程机器学习系统。在接收到推荐请求时，远程机器学习系统处理学习子系统中的数据以找到选择燃料滤清器的合适建议。在1118处，远程机器学习系统将该推荐返回给车辆。远程机器学习系统可以在1132处通过LTE调制解调器返回推荐以通知操作者，或者在1134处不通过LTE调制解调器而返回推荐来通知操作者。作为一个示例，通知可以向车辆操作者建议燃料滤清器品牌。
返回到1106，所述方法继续进行到1108。在1108处，所述方法包括滤清器更换检测。在一个示例中，使用在1106处生成的数据序列(例如，关于图6所描述的)，可以绘制用于更换燃料滤清器和老化的低压燃料泵(例如，不是新的)的归一化孔口面积并将其与用于新的燃料滤清器和新的低压燃料泵的归一化孔口面积进行比较。所述方法继续进行到1126，其中所述方法包括检测燃料泵的老化。可以通过计算燃料系统包括新的燃料滤清器时燃料系统的归一化孔口面积与燃料系统包括具有相同的泵的更换的滤清器时燃料系统的归一化孔口面积之间的差值来检测低压燃料泵的老化。如果更换的燃料滤清器的归一化的面积小于第二阈值面积，则所述方法继续进行到1130，其中为车辆操作者生成通知。作为一个示例，通知可以警告并通知客户安排对低压燃料泵的预防性/维护服务。
在通知操作者之后(例如，根据1128、1130、1132和1134)，所述方法继续进行到1136。在1136处，所述方法包括默认动作。在一个示例中，默认动作可以包括对发动机操作进行一个或多个调整，诸如限制最大发动机功率、限制发动机转速和/或其组合。在一个示例中，默认动作可以包括针对滤清器劣化设置第一最大发动机功率极限，以及针对泵劣化设置第二较低最大功率极限。
以这种方式，用于指示低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的系统检测低压燃料泵老化和燃料滤清器堵塞并对其进行建模，以向车辆操作者提供健康状态。通过使用燃料系统传感器信号模拟孔口劣化，系统可以在没有外部信息和/或输入的情况下诊断和区分燃料滤清器和低压燃料泵的劣化状况。所述系统可易于实施，因为其对当前生产车辆的现有传感器硬件和控制软件有利。此外，所述系统是连接的和智能的。通过处理燃料系统信号数据和来自云连接的车辆的网络的燃料使用图的数据，操作者可以基于驾驶风格和加注习惯(例如，燃料品牌的选择)获得定制的诊断信息和服务推荐。云侧机器学习系统以某种方式构建成促进增量学习，并且可以基于新传入的数据连续地学习并更新自身。此外，通过使用来自云联网车辆的数据来使用来自诸如燃料类型、驾驶模式等变量的输入来研究燃料系统性能的趋势，智能系统可以为车辆制造商提供用于未来产品改进的有用洞察，并且可以实现潜在的新的商机。所述系统可以使得制造商能够向客户免费提供基于机器学习的燃料滤清器更换和/或燃料系统性能改进推荐，从而增强车辆拥有体验，或者将其安装为基于订阅的附加服务，从而实现新的商机。
用于检测低压燃料泵和燃料滤清器的劣化的系统的技术效果是能够以更大的灵活性、更高的效率和对客户的更大价值进行定期和明智的维护和预防性服务计划。进一步的技术效果是向包括车辆经销商和/或车辆制造商的附加利益相关者提供有用的信息和服务。
本公开还提供了对用于车辆发动机燃料系统的方法的支持，所述方法包括基于高压泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。在所述方法的第一示例中，所述方法还包括：响应于高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的比较而调整低压燃料泵的操作。在所述方法的第二示例(任选地包括第一示例)中，燃料滤清器被定位成在从燃料箱抽取的燃料进入低压燃料泵之前对所述燃料进行过滤。在所述方法的第三示例(任选地包括第一示例和第二示例中的一者或两者)中，所述方法还包括：响应于高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的比较，并且还基于对高压泵压力设置的前馈调整，而调整低压燃料泵的操作。在所述方法的第四示例(任选地包括第一示例至第三示例中的一者或多者或每一者)中，所述方法还包括：响应于所述指示以及泵老化与滤清器劣化之间的区分而采取默认动作来调整发动机操作。在所述方法的第五示例(任选地包括第一示例至第四示例中的一者或多者或每一者)中，所述指示还基于在低压燃料泵未劣化和滤清器未劣化与滤清器劣化的情况下随车辆英里数的变化估计的归一化孔口面积之间的预定关系，所述预定关系用于在车辆操作期间生成归一化孔口面积的实时估计值。在所述方法的第六示例(任选地包括第一示例至第五示例中的一者或多者或每一者)中，归一化孔口面积的实时估计值下降到低于阈值以指示滤清器更换，并且在滤清器更换后，捕获归一化孔口面积的实时估计值以与先前滤清器更换时的归一化孔口面积的先前实时估计值进行比较，以生成低压燃料泵的老化估计值，低压燃料泵的劣化基于老化估计值来指示。在所述方法的第七示例(任选地包括第一示例至第六示例中的一者或多者或每一者)中，对低压燃料泵和燃料滤清器的老化估计是基于机器学习模型和基于燃料流量和燃料温度的燃料系统使用图。在所述方法的第八示例(任选地包括第一示例至第七示例中的一者或多者或每一者)中，对低压燃料泵和燃料滤清器的劣化估计是基于云源数据结构，包括滤清器品牌、燃料品牌、里程数和燃料系统使用图。在所述方法的第九示例(任选地包括第一示例至第八示例中的一者或多者或每一者)中，所述方法还包括：生成关于燃料滤清器的类型的建议以更换所确定的劣化的燃料滤清器。
本公开还提供了对用于向车辆操作者生成部件推荐的方法的支持，所述方法包括：测量操作参数以区分第一部件与第二部件之间的劣化，所述操作参数影响用于车辆的第一部件和用于车辆的第二部件；基于启用云的机器学习来诊断第一部件与第二部件之间的所测量的操作参数的差异化劣化，并且基于启用云的机器学习的输出向车辆操作者推荐更换，包括第一部件或第二部件的品牌。在所述方法的第一示例中，推荐第一部件或第二部件包括推荐替换部件。在所述方法的第二示例(任选地包括第一示例)中，用于车辆的第一部件是第一燃料滤清器，并且用于车辆的第二部件是第二燃料滤清器。在所述方法的第三示例(任选地包括第一示例和第二示例中的一者或两者)中，操作参数是燃料加注习惯。在所述方法的第四示例(任选地包括第一示例至第三示例中的一者或多者或每一者)中，所述操作参数是驾驶风格。
本公开还提供了对车辆系统的支持，所述车辆系统包括：车辆发动机燃料系统，所述车辆发动机燃料系统包括低压燃料泵、高压燃料泵和燃料滤清器；以及控制系统，所述控制系统在其中具有指令，所述指令被配置为在执行时，基于高压泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。在所述系统的第一示例中，所述系统还包括：燃料箱，其中所述燃料滤清器被定位成在从燃料箱抽取的燃料进入低压燃料泵之前对所述燃料进行过滤。在所述系统的第二示例(任选地包括第一示例)中，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：响应于高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的比较，并且还基于对高压泵压力设置的前馈调整，而调整低压燃料泵的操作。在所述系统的第三示例(任选地包括第一示例和第二示例中的一者或两者)中，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：响应于所述指示以及泵老化与滤清器劣化之间的区分而采取默认动作来调整发动机操作。在所述系统的第四示例(任选地包括第一示例至第三示例中的一者或多者或每一者)中，所述指示还基于在低压燃料泵未劣化和滤清器未劣化与滤清器劣化的情况下随车辆英里数的变化估计的归一化孔口面积之间的预定关系，所述预定关系用于在车辆操作期间生成归一化孔口面积的实时估计值。
应当注意，本文所包括的示例性控制和估计程序可以与各种发动机和/或车辆系统配置一起使用。本文所公开的控制方法和程序可以作为可执行指令存储在非暂时性存储器中，并且可以由包括控制器的控制系统结合各种传感器、致动器和其他发动机硬件来执行。本文所述的具体程序可表示任何数量的处理策略(诸如事件驱动的、中断驱动的、多任务、多线程等)中的一者或多者。因而，示出的各种动作、操作和/或功能可按示出的顺序执行、并行执行，或者在一些情况下被省略。同样，处理顺序不一定是实现本文描述的示例性实施例的特征和优点所必需的，而是为了便于说明和描述而提供。可以根据所使用的特定策略而重复地执行示出的动作、操作和/或功能中的一者或多者。另外，所描述的动作、操作和/或功能可图形地表示将被编程到发动机控制系统中的计算机可读存储介质的非暂时性存储器中的代码，其中所描述的动作通过结合电子控制器在包括各种发动机硬件部件的系统中执行指令来实施。
应当理解，本文中公开的配置和程序本质上是示例性的，并且这些特定的实施例不应被视为具有限制意义，因为众多变化是可能的。例如，以上技术可应用于V型6缸、直列4缸、直列6缸、V型12缸、对置4缸和其他发动机类型。此外，除非明确地相反指出，否则术语“第一”、“第二”、“第三”等不意图表示任何顺序、位置、数量或重要性，而是仅用作标记以区分一个要素与另一个要素。本公开的主题包括本文公开的各种系统和配置以及其他特征、功能和/或性质的所有新颖且非显而易见的组合和子组合。
如本文所使用，除非另有指定，否则术语“约”被解释为表示所述范围的±5％。
所附权利要求特别地指出被视为新颖且非显而易见的某些组合和子组合。这些权利要求可指代“一个”要素或“第一”要素或其等同物。这些权利要求应理解为包括一个或多个此类要素的结合，既不要求也不排除两个或更多个此类要素。所公开特征、功能、元件和/或性质的其他组合和子组合可通过修正本权利要求或通过在此申请或相关申请中呈现新的权利要求来要求保护。此类权利要求与原始权利要求相比无论在范围上更宽、更窄、等同或不同，也都被视为包括在本公开的主题内。

Claims (15)

1.一种用于车辆发动机燃料系统的方法，其包括：
基于高压泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示低压燃料泵和燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：响应于所述高压泵压力设置与进入高压泵的燃料的压力的所述比较而调整所述低压燃料泵的操作。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述燃料滤清器被定位成在从燃料箱抽取的燃料进入所述低压燃料泵之前对所述燃料进行过滤。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括：响应于所述高压泵压力设置与进入所述高压泵的燃料的压力的所述比较，并且还基于对所述高压泵压力设置的前馈调整，而调整所述低压燃料泵的操作。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括响应于所述指示以及泵老化与滤清器劣化之间的所述区分而采取默认动作来调整发动机操作。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述指示还基于在低压燃料泵未劣化和滤清器未劣化与滤清器劣化的情况下随车辆英里数的变化估计的归一化孔口面积之间的预定关系，所述预定关系用于在车辆操作期间生成归一化孔口面积的实时估计值。
7.如权利要求6所述的方法，其中归一化孔口面积的所述实时估计值下降到低于阈值以指示滤清器更换，并且在滤清器更换后，捕获归一化孔口面积的所述实时估计值以与先前滤清器更换时的归一化孔口面积的先前实时估计值进行比较，以生成所述低压燃料泵的老化估计值，所述低压燃料泵的劣化基于所述老化估计值来指示。
8.如权利要求7所述的方法，其中对所述低压燃料泵和所述燃料滤清器的所述老化估计是基于机器学习模型和基于燃料流量和燃料温度的燃料系统使用图。
9.如权利要求8所述的方法，其中对所述低压燃料泵和所述燃料滤清器的所述老化估计是基于云源数据结构，包括滤清器品牌、燃料品牌、里程数和所述燃料系统使用图。
10.如权利要求1所述的方法，其还包括生成关于燃料滤清器的类型的建议以更换所确定的劣化的燃料滤清器。
11.一种车辆系统，其包括：
车辆发动机燃料系统，所述车辆发动机燃料系统包括低压燃料泵、高压燃料泵和燃料滤清器；以及
控制系统，所述控制系统在其中具有指令，所述指令被配置用于在执行时，基于高压泵压力设置与实际压力之间的压差与到发动机的所需燃料流量的比较来指示所述低压燃料泵和所述燃料滤清器中的每一者的劣化，所述指示区分泵老化与滤清器劣化。
12.如权利要求11所述的系统，其还包括燃料箱，其中所述燃料滤清器被定位成在从所述燃料箱抽取的燃料进入所述低压燃料泵之前对所述燃料进行过滤。
13.如权利要求12所述的系统，其中所述指令还包括用于进行以下操作的指令：响应于所述高压泵压力设置与进入所述高压泵的燃料的压力的所述比较，并且还基于对所述高压泵压力设置的前馈调整，而调整所述低压燃料泵的操作。
14.如权利要求13所述的系统，其中所述指令还包括用于进行以下操作的指令：响应于所述指示以及泵老化与滤清器劣化之间的所述区分而采取默认动作来调整发动机操作。
15.如权利要求14所述的系统，其中所述指示还基于在低压燃料泵未劣化和滤清器未劣化与滤清器劣化的情况下随车辆英里数的变化估计的归一化孔口面积之间的预定关系，所述预定关系用于在车辆操作期间生成归一化孔口面积的实时估计值。
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