CN117043457A - 用于机器控制的滚动时域估计的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

公开了用于控制发动机(12)的系统和方法。一种用于控制发动机(12)的方法包括从可操作地连接到传感器(46)的存储器(50)接收预定量的传感器值，每个传感器值指示在时间上的连续时刻由传感器(46)感测的发动机(12)的柴油微粒过滤器(38)的入口的操作条件。可以基于预定量的传感器值来估计在下一时刻的入口的操作条件的参数。参数的估计可以用作边界条件以调节存储在存储器(50)中的发动机的操作模型。调节的操作模型可用于确定优化发动机(12)的操作的发动机(12)的发动机命令(72)。发动机(12)可以基于使用调节的操作模型确定的发动机命令(72)来操作。

Description

用于机器控制的滚动时域估计的方法和系统
技术领域
本发明总体上涉及用于内燃发动机控制的系统，并且更具体地涉及用于机器控制(例如，用于内燃发动机的排气系统)的滚动时域估计的方法和系统。
背景技术
内燃发动机例如柴油发动机、汽油发动机和气体燃料动力发动机被供给空气和燃料的混合物，用于随后在产生机械动力输出的发动机内燃烧。为了使该燃烧过程产生的功率最大化并降低所产生的污染物的时域，发动机通常配备有涡轮增压进气系统。
涡轮增压进气系统包括涡轮增压器，该涡轮增压器使用来自发动机的排气来压缩流入发动机的空气，由此迫使比发动机否则可能吸入燃烧室的空气更多的空气进入发动机的燃烧室。这种增加的空气供应允许增加的燃料供给，导致增加的功率输出。涡轮增压发动机通常比没有涡轮增压的相同发动机产生更多的动力。
发动机的控制通常取决于涡轮增压器的性能。特别地，通常希望发动机，特别是涡轮增压器的优化校准，以导致通过发动机的可行流量，例如，基于压缩机处的模拟流量条件优化的流量，其中在进入发动机的进气质量流量和供给到涡轮增压器的涡轮的排气质量流量之间存在平衡。涡轮增压器的性能的不准确模型可能导致问题，例如次优校准和/或不反映涡轮增压器的实际性能的校准。另外，可能希望保持这种可行的流量，同时还保持其它运行参数，例如为延长发动机部件寿命提供的运行温度，符合排放规定的废气产物等。为了保持可行的流量，在发动机运行期间连续地监测、估计或以其它方式计算发动机，尤其是涡轮增压器的运行特性可能是重要的。通常，这样的运行特性作为输入被馈送到基于所存储的关于发动机的信息的优化模型中，例如，以对发动机的行为进行模拟的方程和/或变量的形式，由控制器使用以确定用于各种发动机系统和装置的命令。
然而，所存储的关于发动机的信息许多没有考虑使发动机的操作行为偏离用于确定命令的行为模型的变化环境。因此，当试图确定用于各种发动机系统和装置的命令时，传统的发动机控制器可能依赖于对发动机的不准确理解。机器的模拟行为与其实际行为之间的这种类型的不匹配可能导致低效的优化、不稳定性、风险，或甚至对机器或其操作者的损害。
在U.S.10,423,473中公开了一种用于控制燃气涡轮发动机的容错方法。在'473专利中描述的方法包括基于识别的故障状况确定用于燃气涡轮发动机的基于约束模型的控制系统的更新参数的步骤，该故障状况与低于标称值的致动器或传感器的减小的规格相关。虽然在'473专利中描述的系统在某些情况下可能是有用的，但是在存在这样的情况时它可能遇到困难，即，当这样的情况不与和致动器或传感器相关联的故障状况相关联时，使发动机的操作行为偏离模拟行为。
所公开的系统和方法可以解决上述问题中的一个或多个和/或本领域中的其他问题。然而，本发明的范围由所附权利要求限定，而不是由解决任何具体问题的能力限定。
发明内容
在一个方面，用于控制柴油发动机的计算机实现的方法的示例性实施例包括从可操作地连接到传感器的存储器接收预定量的传感器值，每个传感器值指示在时间上的连续时刻由传感器感测的柴油发动机的柴油微粒过滤器的入口的操作条件。可以基于预定量的传感器值来估计在下一时刻的入口的操作条件的参数。参数的估计可以用作边界条件以调节存储在存储器中的柴油发动机的操作模型。调节的操作模型可用于确定优化柴油发动机操作的柴油发动机的发动机命令。柴油发动机可以基于使用调节的操作模型确定的发动机命令来操作。
在另一方面，用于发动机的发动机控制系统的示例性实施例可包括压力传感器和发动机控制器。压力传感器可配置为感测发动机的柴油颗粒过滤器的入口的绝对压力。发动机控制器可以可操作地连接到压力传感器，并且可以包括存储器和可操作地连接到存储器的处理器。该存储器可以存储用于控制该发动机的指令，以及该发动机的操作模型，该操作模型包括与该柴油微粒过滤器的入口的绝对压力相关联的边界条件，该边界条件用设定点初始化。处理器可以被配置为执行指令以执行操作。操作可包括：在每个时刻，从所述压力传感器接收压力值并且将所接收的压力传感器值存储在所述存储器中；响应于接收和存储压力传感器值，确定预定量的压力传感器值是否存储在存储器中；响应于确定预定量的压力传感器值被存储在所述存储器中：基于最近预定量的所述压力传感器值来估计在下一时刻所述柴油颗粒过滤器的入口的绝对压力的参数；以及使用所述参数的估计作为边界条件来调节与所述柴油微粒过滤器的入口的绝对压力相关联的所述操作模型的边界条件；使用所述操作模型来确定用于所述发动机的发动机命令；以及基于使用所述调节的操作模型确定的所述发动机命令来操作所述发动机。
在另一方面，用于车辆的发动机系统的示例性实施例可以包括柴油发动机、涡轮增压器、压力传感器和发动机控制器。涡轮增压器可以包括压缩机和涡轮。压缩机可操作地连接到柴油机的进气口。涡轮可操作地连接到柴油发动机的排气和压缩机。该压力传感器可以被配置为感测涡轮入口处的绝对压力。发动机控制器可以包括存储器和处理器。存储器可以存储发动机的操作模型和用于操作发动机的指令。处理器可以可操作地连接到存储器，并且被配置为执行指令以执行操作。操作可包括：从所述压力传感器接收预定量的压力传感器值，所述预定量的压力传感器值表示在时间上的连续时刻所述涡轮入口处的绝对压力；基于该预定量的压力传感器值来估计在下一个时刻该涡轮的入口处的绝对压力的参数；使用所述参数的所述估计作为边界条件来调节存储在所述存储器中的所述发动机的操作模型；使用所述调节的操作模型来确定用于所述柴油发动机的发动机命令；以及基于使用所述调节的操作模型确定的所述发动机命令来操作所述柴油发动机。
附图说明
并入本说明书并构成本说明书的一部分的附图示出了各种示例性实施例，并与说明书一起用于解释所公开的实施例的原理。
图1是根据本发明的方面的包括由发动机控制器控制的动力源的机器的局部示意图。
图2(现有技术)是示出发动机系统中的压力行为如何响应于扰动而从模拟行为偏离的图表。
图3是示出使用滚动时域估计的操作模型的调节如何可以改进操作模型与发动机系统的行为的对准的图表。
图4是用于图1的发动机控制器的示例性滚动时域估计器的框图。
图5是根据本发明的各方面的包括滚动时域估计操作的机器控制方法的流程图。
图6是图5的滚动时域估计操作的流程图。
具体实施方式
前面的一般描述和下面的详细描述都仅仅是示例性和说明性的，并不限制所要求保护的特征。如在此所使用的，术语“包括”、“包含”、“具有”、“含有”或其其他变体旨在涵盖非排他性的内含物，使得包括一系列要素的过程、方法、物品或设备不仅包括这些要素，而且可以包括未明确列出的或这种过程、方法、物品或设备所固有的其他要素。术语“或”是分离使用的，使得“A或B中的至少一个”包括A、B、A和A、A和B等。此外，在本发明中，相对术语(例如，“约”、“基本上”、“通常”和“大致”等)用于指示所陈述的值中±10％的可能变化。
在示例性说明性使用情况下，例如用于车辆的发动机系统可以包括配备有涡轮增压器的柴油发动机。涡轮增压器可包括由来自柴油发动机的排气提供动力的涡轮，以及由涡轮提供动力并可操作以迫使空气进入柴油发动机的进气口的压缩机。发动机系统可以进一步包括发动机控制器，该发动机控制器被配置为例如通过维持通过柴油发动机的可行流量来优化柴油发动机的运行，该可行流量平衡进入进气口的质量流量与由柴油发动机排出并进入涡轮的质量流量。发动机控制器可以采用优化器，该优化器利用柴油发动机的行为的操作模型来确定优化柴油发动机的操作的发动机命令。
该发动机控制器可以被配置为用于调节该柴油发动机的操作模型以便例如考虑该柴油发动机的行为与由该操作模型模拟行为的偏差。例如，随着时间的推移，灰、烟灰、冰等可能积聚在包括在柴油发动机的排气系统中的柴油颗粒过滤器(“DPF”)中，并且导致排气系统的变化的限制。这种变化的限制可能导致DPF入口处的压力特性的变化。DPF入口处的压力可以与操作模型的边界条件相关联，并且因此发动机控制器可以被配置为用于调节该边界条件，例如以便解决由于在运行过程中灰和/或烟灰的积聚而引起的变化的限制。
在柴油发动机运行期间的每个时刻，发动机控制器可以从与发动机系统的一个或多个部件可操作地接合的一个或多个传感器接收一个或多个传感器值。例如，压力传感器可配置为感测DPF入口处的绝对压力值。在(i)在特定时刻DPF入口处的绝对压力值与(ii)基于操作模型对DPF入口处的绝对压力的预测之间的偏差可以指示行为上的偏差。
然而，当确定用于柴油机操作的最佳命令时，这种指示不足以确定和/或解决柴油机的偏差。例如，通过发动机控制器优化柴油发动机的操作可以包括在未来时刻对DPF入口处的绝对压力值进行预测。例如，发动机控制器可以应用未来时刻的假设情况，以便找到发动机的最佳校准。在未来时刻，可能影响压力的柴油发动机的各种操作条件可能与最后测量压力的时刻不同。例如，发动机控制器可配置为确定增加柴油发动机的输出扭矩的最佳命令，这可导致燃料质量流量、发动机正时或其它因素的改变，这可导致可影响DPF入口处的压力的条件的改变。结果，在一个时刻的压力读数和在相同时刻的压力预测之间的直接比较可能不足以预测压力在未来时刻的行为。
因此，对于发动机控制器来说，采用一种技术是有益的，该技术能够基于前一时刻的偏差来预测柴油发动机在未来时刻的操作条件。发动机控制器可以包括柴油发动机的一个或多个操作条件的参数化模型，并且可以使用参数化模型作为操作模型中的操作条件的边界条件的替代。例如，DPF入口处的压力可以通过一个或多个参数来参数化。基于实验，入口压力的参数化可以至少部分地与使用两个参数的参数化相关。例如，参数化可以包括第一参数和第二参数，该第一参数可以在参数化模型中在线调节以解决压力行为的变化(例如，由于DPF中的变化限制)，该第二参数可以以离线方式预先确定。
发动机控制器可以使用来自绝对压力传感器的压力值来例如确定第一参数值，然后使用所确定的第一参数值来调节操作模型的边界条件。在一些情况下，该确定可以受益于减少压力传感器记录的压力传感器值中可能存在的噪声的技术。在一些情况下，该确定可以受益于考虑第一参数的先前变化的技术。例如，在一些情况下，第一参数值的确定可以包括基于来自压力传感器的先前压力传感器值和先前压力预测的滚动时域估计。下面提供这些和其它技术的进一步细节。
图1示出了具有协作以完成任务的多个系统和部件的示例性机器10。机器10可执行与诸如采矿、建筑、耕作、运输、发电或任何其它合适的工业等工业相关联的各种操作。例如，机器10可以是移动式机器，例如公路职业车辆、非公路拖运卡车、挖掘机、推土机、装载机、自动平地机或任何其它工业移动机器。机器10也可以是固定机器，例如发电机组、炉子或其它合适的固定机器。机器10可包括动力源12、进气系统14、排气处理系统16和控制系统18。
动力源12可包括具有多个子系统的内燃发动机，这些子系统可操作地相互作用以产生机械动力输出。动力源12可包括例如用于接收燃料和/或空气的入口20、用于燃烧燃料和空气的混合物的燃烧室22、用于排出废气流的出口24，以及用于输出由燃烧产生的机械动力的动力输出构件26。在该实施例中，动力源12是柴油发动机。然而，应当理解，动力源12可以是任何其他合适类型的燃烧发动机，例如汽油或气体燃料动力发动机或其组合。包括在动力源12中的多个子系统可以包括例如燃料系统、润滑系统、冷却系统、驱动系统、引导系统或任何其他适当的系统(未示出)。
进气系统14可包括一个或多个调节压缩空气并将压缩空气引入动力源12的燃烧室22中的部件。例如，进气系统14可以包括压缩机28。在各种实施例中，进气系统14可包括与上述不同和/或附加的部件，例如空气过滤器、空气冷却器、进气旁路部件和其它已知部件(未示出)。
压缩机28可配置为压缩流入动力源12的入口20的空气。压缩机28可具有固定几何形状类型、可变几何形状类型或任何其它合适的几何形状类型。在一些实施例中，多个压缩机可以串联和/或并联地布置在进气系统14内。
排气处理系统16可配置为处理来自动力源12的出口24的排气流并将其引导至大气30。例如，排气处理系统16可以包括涡轮32和一个或多个处理或方向部件，例如柴油氧化催化剂(“DOC”)34、混合管36、柴油颗粒过滤器(“DPF”)38和具有氨氧化催化剂的选择性催化还原元件(“SCR/AMOx”)40。应当理解，排气处理系统16的上述部件仅是示例性的，并且在各种实施例中可以包括附加的和/或不同的部件。
涡轮32可操作地连接到动力源12以接收从动力源12的出口24流动的废气，并可配置为驱动压缩机28。例如，当从动力源12排出的废气膨胀抵靠涡轮32的叶片(未示出)时，涡轮32可旋转共用轴42以驱动压缩机28。在各种实施例中，多个涡轮可以并联或串联地包括在排气处理系统16内。
控制系统18可以包括协作以监测进气系统14、排气处理系统16和动力源12的操作的一个或多个部件。特别地，控制系统18可以被配置为感测机器10的一个或多个操作条件，并且响应于所感测的操作条件，执行用于控制机器10的一个或多个估计、计算、模拟等。控制系统18可以包括例如发动机控制器44和一个或多个传感器46。
发动机控制器44可操作地连接到机器10的一个或多个传感器46和/或其它部件。发动机控制器44可包括一个或多个处理器48和一个或多个存储器50。在各种实施例中，发动机控制器44中还可以包括各种其他合适的部件，例如电源电路、信号调节或处理电路等。尽管在图1中示出为单个元件，但是应当理解，在一些实施例中，发动机控制器44可以以任何合适的布置分布在多个元件上。
一个或多个传感器46可以包括例如一个或多个压力传感器，例如设置在DPF 38的入口处的压力传感器49。可以包括的其它压力传感器例如是大气30的环境压力传感器、入口20处的压力传感器、出口24处的压力传感器等(未示出)。该一个或多个传感器46可以包括一个或多个温度传感器，例如用于感测环境温度、排气温度等。一个或多个传感器46可包括一个或多个位置或速度传感器，例如用于感测机器10的一个或多个部件和/或机器10本身的位置和/或速度。可以使用任何合适类型的传感器以及一个或多个传感器46的任何合适布置。通常，传感器可配置为产生指示与机器10的操作状态相关的值的信号，例如，该信号可由发动机控制器44和/或机器10的其它部件接收和解释。
发动机控制器44的存储器50可存储数据和/或软件，例如指令、模型、算法、方程、数据表等，其可由处理器48使用和/或执行以执行用于控制机器10的一个或多个操作。例如，发动机控制器44可配置为接收例如来自机器10的操作者和/或任何其它合适的源的输入，并基于该输入产生发动机命令。发动机控制器44可配置为基于例如由一个或多个传感器46指示的机器10的一个或多个操作条件产生发动机命令。例如，存储器50可包括优化器52，优化器52在由处理器48执行时配置为产生优化机器10的操作的发动机命令。
如本文所使用的，优化机器的操作通常可包括例如产生不仅可用于例如响应于来自操作者的输入来操作机器10的发动机命令，而且产生最小化燃料消耗、噪声产生等、最大化功率输出、将机器10的一个或多个部件的操作维持在预定限制内等中的一个或多个。特别地，优化器52可以被配置为通过维持穿过动力源12和排气处理系统16的可行流量(例如，通过压缩机28的第一质量流量至少基本上与穿过涡轮32的质量流量平衡的流量)来优化机器10的操作。发动机控制器44可用的用于平衡质量流量的控制可包括例如压缩机28或涡轮32中的一个或多个的速度、进入动力源12的空气/燃料混合物、动力源12的发动机定时，或任何其它合适的致动器或控制元件。
例如通过诸如压缩机28或涡轮32的元件的总有效质量流量(“TMEF”)可以用流速(u)表示为：
等式(1)
其中“A”是该元件的横截面积，并且“ρ”是通过其中的流体(例如空气和/或燃料)的密度。横截面积“A”基于元件的物理配置，并且可以离线确定。在一些实施例中，可以通过等式1计算“TMEF”，并且可以例如基于涡轮32的速度，一个或多个传感器46等中的一个或多个来确定流速“u”。在一些实施例中，可以感测“TMEF”，并且可以通过等式1计算流速。在一些实施例中，可基于发动机进气歧管处的压力、发动机速度、模拟容积效率、燃料流量或其它因素中的一个或多个来感测或模拟“TMEF”。例如在DPF 38的入口处的流体的密度可以根据温度和压力表示为：
等式(2)
其中“Pbaro”是大气30的环境压力，“R”是与形成废气的空气/燃料混合物相关的常数，“Tdpf”是DPF 38入口处的温度。温度和压力通过一个或多个传感器46来确定温度和压力。
然而，如上所述，尽管诸如上述那些的操作条件，特别是DPF 38的入口处的压力，可以在发动机的操作期间在线测量，例如经由优化器52优化机器10的控制。可以包括对机器10的各种部件的行为进行预测和/或在未来时刻评估动力源12的假设情况，其中影响一个或多个操作条件的情况可以不同于进行测量时的情况。
因此，当进行预测时，发动机控制器44可以基于一个或多个其他操作条件和/或机器10的行为的模型和/或操作条件本身来估计操作条件的值，例如DPF 38的入口处的压力。
在常规机器中，可以随时间或在不同条件下变化的部件(例如DPF)的行为可以被模拟为对应于该部件的平均或中线性能的设定点。例如，在常规机器中的DPF的入口处的压力可以基于一个参数的预定设定点、流速“u”，以及流动粘度“μ”来模拟，其可以是预定的和/或模拟的，例如基于检测到的温度。在另一示例中，可基于预定模型(例如，降级速率或曲线)来调节组件的设定点。虽然前述示例可以允许对常规机器进行操作条件(例如DPF入口处的压力)的估计，但是这样的预定设定点或设定点曲线可能不能准确地考虑操作条件(例如DPF入口处的压力)的行为的变化的速率、方式和/或量值。换言之，对诸如DPF入口处的压力的操作条件进行模拟可能不足以有效地和/或准确地预测和/或模拟机器的实际行为，例如在假设情况下发动机的排气系统中的排气限制，这可能导致通过发动机的空气流的不准确模拟和/或不准确的流量可行性评估。
例如，图2(现有技术)描绘了图表200，该图表示出了机器中的DPF入口处的压力的模拟行为202(虚线)与使用该机器的常规模型制作的DPF入口处的压力的预测204(实线)之间的偏差、沿着时域轴线以秒为单位的时间，以及沿着竖直轴线高于周围环境的压力。为了说明模拟行为204和模拟实际行为202之间的偏差是如何产生的，在DPF入口处引入对模拟实际压力202的扰动，其中+5kPa从约45秒变化到约60秒，-2kPa从约60秒变化到约90秒。如图2的图表所示，在扰动期间(例如，从约45秒到约90秒)，模拟行为204与模拟实际行为202偏差平均约20kPa。并且，即使在干扰结束之后，大约10到15kPa的偏差仍然存在。
由于模型化压力和实际压力之间的这种类型的偏差，传统机器中动力源的行为可能与传统发动机控制器模型化的行为不同。这种偏差可能导致传统的优化器难以为动力源产生最佳命令。入口和出口处的质量流量之间的流量可行性可能恶化，动力源的燃料消耗率可能增加，和/或机器的效率或可操作性可能降低。
因此，为了产生对机器10中的操作条件(例如，DPF 38的入口处的压力)的估计，发动机控制器44可配置为利用可动态调节的操作条件的模型和/或参数化。
虽然可以使用任何合适的压力参数化，但是在一些实施例中，DPF 38的入口处的压力可以通过以下方式来参数化：
等式(3)ΔP＝f(ρ,c1,c2,μ,u)
其中“ΔP”是DPF 38的入口处的压力与大气30的环境压力之间的差，密度“ρ”由以上等式2给出，并且“μ”是流动粘度。
在以上参数化中，已经通过实验确定，“c1”参数可以与机器10和/或DPF 38的静态配置相关联，和/或可以以至少部分地与机器10和/或DPF 38的静态配置相关联的方式变化。此外，“c2”参数可以与DPF 38的动态操作行为相关联，和/或可以以至少部分地与DPF38的动态操作行为相关联的方式变化。特别地，已经确定的是，对“c2”参数的调节可以至少在一定程度上解决在机器10的操作过程中由于例如灰或烟灰、冰或类似物的积聚而导致的DPF 38的入口处的压力行为的变化。
在一个时刻“ΔP”处的压力的模型预测与在相同时刻“ΔP测量”处的压力的实际测量以及在相同时刻“c2”参数的值之间的比较可以用于确定该参数“c2(新)”的一个新值，该新值将调节该压力的参数化模型以考虑DPF 38的当前行为，例如通过：
等式(4)0＝W1(ΔP-ΔP测量)2+W2(c2(新)-c2)2
其中模拟压力“ΔP”由上面的等式3给出。术语“W1”是与参数化的精度相关联的离线可调权重，例如，所模拟行为期望多近以跟踪实际行为。术语“W2”是与“c2”参数可以在每个时刻被调节的速率相关联的离线可调权重。
然而，在一些情况下，DPF 38的入口处的压力可能易受机器10中的多种变化条件的影响，并且因此压力的值可能是有噪声的，例如，可能以与DPF 38的行为不相关或不指示DPF 38的行为的方式变化。此外，压力参数化的显著变化可能影响优化器52的操作。例如，压力的模拟行为的高变化率可能使得优化器52难以获得机器10的稳定操作。因此，发动机控制器44利用用于调节机器10的行为模型的技术可能是有益的，该技术减少了诸如DPF 38入口处的压力的操作条件的噪声。此外，发动机控制器44利用用于调节机器10的行为模型的技术可能是有益的，该技术例如通过抑制对行为模型的调节影响机器10的操作来促进机器10的稳定操作。
在一些实施例中，发动机控制器44可以被配置为经由滚动时域估计来调节操作条件(例如DPF 38的入口处的压力)的参数化和/或模型。代替例如以上述方式基于操作条件的模型预测和操作条件的测量的比较来确定参数的新值，滚动时域估计可以将成本最小化函数应用于一组连续时刻。换言之，通过在确定对机器10的操作模型的调节时考虑多个时刻，发动机控制器44可减小对操作模型的改变的噪声量并促进机器10的稳定操作。扩展以上等式4，用于DPF 38的入口处的压力的滚动时域估计的成本最小化函数可以表示为：
等式(5)
其中“Δc2”是“c2”参数中的变化的表达，例如"(c2(新)-c2)”，“k”是用于进行估计的集合中的“N”个总实例中的时刻的索引，例如时域的“大小”。因此，等式5可用于例如基于最近的N个先前时刻来估计每个连续时刻的新“c2”参数。
任何合适的值可以用于权重“W1”和“W2”。“W2”与“W1”的比的相对较高的值可以导致调节的模型，该调节的模型相对更响应于DPF 38的入口处的压力的行为的变化，例如可以更精确地跟踪变化，但是可能更容易受到噪声的影响。任何适当数目的实例“N”可用于滚动时域估计。作为说明性示例，例如在包括大约1-5秒的时间中，可以使用累积占大约30秒、60秒或120秒的多个实例“N”。
应当理解，例如“连续”时刻不要求这样的实例是直接连续的。例如，在某些时刻，在同一时刻“ΔP测量”的压力的实际测量可能没有被记录和/或存储。例如，测量可能没有通过数据质量评估。满足质量评估的先前测量和也满足质量评估的后续测量可以被认为是连续的，尽管干预测量没有通过质量评估和/或没有被测量或存储。在一个示例中，对于5的N，在实例1到4的测量可以存储在存储器中，在实例5可以不存储测量，并且在实例6可以存储另外的测量。当执行滚动时域估计时，可以认为实例1、2、3、4和6是连续的。
图3描绘了图表300，其示出了在机器10中的DPF 38的入口处的压力的模拟行为302(虚线)与使用机器10的行为模型做出的DPF 38的入口处的压力的预测304(实线)之间的比较，其中机器10的行为模型以类似于上述技术的方式使用滚动时域估计来连续地调节，其中沿时域轴的时间以秒为单位和沿垂直轴的压力为高于环境的压力。如关于图2所讨论的对压力的相同扰动，例如从约45秒到约60秒的+5kPa变化，以及从约60秒到约90秒的-2kPa变化，被应用于连续调节的模型。从图3的图表中可以看出，即使面对所添加的干扰，模拟行为302和模型预测304也具有更接近的对准。
图4描绘说明用于以类似于上文论述的技术的方式执行滚动时域估计的示例性配置的功能框图。特别地，图4的图示出了示例性实施例，其中来自一个或多个传感器46的传感器数据可由发动机控制器44使用以调节由优化器52执行的操作模型的边界条件。在该实施例中，传感器数据包括指示DPF 38入口处的压力的第一信号60、指示大气30的环境压力的第二信号62、指示涡轮32的质量流量的第三信号64，以及指示排气处理系统16中的至少一个温度的至少一个第四信号66。
在框400处，可以例如针对数据质量来评估信号60-66。例如，信号60-66可被评估为指示值是否在预定范围内，相对于先前时刻的方差是否低于预定阈值、信号60-66是否指示值，或任何其它合适的标准。在框402，在每个时刻，基于相应的信号指示操作条件的值被存储在存储器50中。在一些实施例中，响应于信号60-66中的一个信号没有通过对数据质量的评估，可以不将指示基于该信号的操作条件的值存储在存储器中。在一些实施例中，该值可以例如由来自另一传感器的另一信号的值，由来自先前时刻的值和/或由模拟值等代替。
在一些实施例中，当在存储器中接收到小于传感器值的全集“N”时，例如小于时域大小“N”的滚动时域估计所需的量时，发动机控制器44可以被配置为在框402处将具有预定设定点值的“c2”参数作为DPF 38入口处的压力模型的边界条件提供给优化器52。
对于其中每个信号60-64的至少“N”个传感器值已经被存储在存储器50中的时刻，发动机控制器44可以在框404处被配置为使用每个信号的值的“N”个最近的值(例如，使用以上等式1-7等)来执行滚动时域估计，以便在下一个时刻处确定“c2”参数。在一些实施例中，信号60-64中的每一个的总共N个传感器值被存储在存储器50中，例如，使得当在连续时刻存储另外的传感器值时，从存储器50中移除和/或重写信号60-64的最旧的传感器值。
在一些实施例中，存储器50可以存储“c2”参数的预定最小值和预定最大值。例如，预定的最小值和最大值可以以离线方式确定，并且可以对应于DPF 38的可操作范围。响应于所确定的“c2”参数在由最小值和最大值建立的可操作范围之外，在框406处发动机控制器44可执行阈值评估以分别将所确定的“c2”参数提高到最小值或将所确定的“c2”参数降低到最大值。在一些实施例中，发动机控制器44可以使用上述阈值操作的性能来确定DPF 38需要再生和/或更换。在一些实施例中，发动机控制器44可以发送指示前述内容的通知，例如信号灯、系统消息等。在一些实施例中，发动机控制器44可以调度和/或启动DPF 38的再生过程。
所确定的“c2”参数可以作为边界条件提供给优化器52，以调节机器10的操作模型。优化器52例如基于输入70(例如，来自机器10的操作者)和调节的操作模型生成并执行发动机命令72以操作机器10。
尽管上面的一些示例涉及确定压力的估计和/或参数，特别是DPF 38的入口处的压力的估计和/或参数，但是应当理解，在各种实施例中，类似的技术可以应用于机器10的任何操作条件，所述操作条件在机器10的操作期间可能倾向于随时间变化。例如，类似的技术可以应用于一个或多个操作条件，例如涡轮增压器轴速度、排气歧管压力、排气歧管温度、进气歧管压力、质量流量、一个或多个气体浓度等。此外，虽然以上示例中的一些涉及一个参数的估计，但是应当理解，在各种实施例中，可以例如彼此结合、并联、串联或以任何合适的布置来估计用于一个或多个操作条件的任何合适数量的参数。
此外，虽然一些术语或值被描述为离线确定的，但是应当理解，在一些实施例中，这些术语或值中的一个或多个可以以在线方式确定，反之亦然。
在一些实施例中，指示大气30的环境压力的第二信号62可以不在每个时刻被存储。例如，在没有存储第二信号62的值的情况下，可以替换最近的值。在一些实施例中，仅在由第一信号60指示的DPF 38的入口处的压力高于预定最小阈值压力的情况下执行滚动时域估计。
在一些实施例中，权重“W1”和“W2”或时域大小“N”中的一个或多个可以例如基于DPF 38的入口处的压力的变化来调节。换句话说，可以动态地调节滚动时域估计的各个方面，以便考虑操作条件的值中变化的噪声量。
工业实用性
诸如在以上一个或多个实施例中描述的那些的发动机控制器44被配置为例如经由机器的一个或多个操作条件的一个或多个参数的滚动时域估计来动态地调节机器的操作模型的一个或多个边界条件，该发动机控制器44可以与任何适当的机器、车辆或包括具有一个或多个部件的内燃发动机的其他装置或系统结合使用，所述一个或多个部件具有可以在操作期间随时间变化的行为，并且特别地，所述行为可以不是由于故障或劣化而是由于随时间累积或变化的情况而变化。
利用滚动时域估计边界条件的发动机控制器44可应用于例如具有其行为可由于例如灰、烟灰、冰、湿气等的累积而改变的部件的内燃发动机。这样的发动机控制器44可与配置为产生优化机器操作的发动机命令的优化器结合使用。这种发动机控制器44可以与各种类型的发动机和燃料系统结合使用，例如具有共轨柴油燃料喷射、单元柴油燃料喷射、双燃料喷射(例如柴油和气体燃料)或气体燃料喷射的发动机。发动机控制器44还可应用于各种机器或车辆中，包括可应用于运土、铺路、发电、采矿、船舶应用、运输等的机器。
在包括具有涡轮增压器的内燃发动机的机器中，可能希望维持通过发动机的可行流量，该可行流量平衡发动机入口处的压缩机中的质量流量与排气系统中的涡轮的质量流量。考虑到机器的操作条件在操作过程中的行为变化可能是有益的。使用采取传感器数据的多个实例进行预测的滚动时域估计来动态地调节机器的操作模型和/或其边界条件可能是有益的。
图5是示出根据本发明的一个或多个实施例的用于操作机器10的示例性方法500的流程图。虽然某些操作被描述为由某些部件执行，但是应当理解，这些操作可以由不同的部件和/或部件的不同组合来执行。此外，一些操作可以在处理器48的指令处和/或由处理器48执行。此外，应当理解，以下操作中的一个或多个可以同时和/或以与以下呈现的顺序不同的顺序执行。另外，在各种实施例中，可以省略以下操作中的一个或多个，和/或可以添加附加操作。
在框502，控制系统18可以接收输入70。输入70可以包括例如来自机器10的操作的输入，例如来自踏板的信号，档位选择，来自按钮、操纵杆、肘节等的输入，并且可以与机器10的期望速度、输出构件26的期望扭矩、机器10的机具(例如，推进器、铲子、钻机、升降机等)的操作、部件(空调系统、再生系统等)的激活或操作中的一个或多个相关联。输入70可以与自动命令或指令相关联，例如响应于预定指令或来自另一机器、装置或系统的信号或指令。
在框504处，发动机控制器44可以从一个或多个传感器46接收传感器数据。
在框505处，发动机控制器44可以评估接收到的传感器数据的数据质量，例如，如以上关于图4的框400所讨论的。
在框506处，发动机控制器44可基于所接收的传感器数据来限定机器10的操作模型的边界条件。
在框508，发动机控制器44可以对至少一个边界条件执行滚动时域估计。
在框510，发动机控制器44可以基于滚动时域估计调节操作模型的至少一个边界条件。
在框512，优化器52可以基于输入70使用调节的操作模型生成发动机命令。
在框514处，发动机控制器44可基于所生成的发动机命令来操作机器10。
图6是说明根据本发明的一个或多个实施例执行操作条件的滚动时域估计(例如，图5中的步骤508)的示例性方法600的流程图。
可选地，在框602，在接收到预定量的传感器值之前，发动机控制器44可使用设定点值来限定机器10的操作模型的边界条件。
在框604，发动机控制器可接收预定量的传感器值。传感器值可以例如从一个或多个传感器46和/或从存储器50接收。每个传感器值可以指示机器(例如，诸如柴油发动机的机器10的动力源12)在连续时刻的操作条件。在一些实施例中，预定量的传感器值是最近数量的连续值。在一些实施例中，操作条件是DPF 38的入口的绝对压力。在一些实施例中，该至少一个传感器包括柴油微粒过滤器入口绝对压力传感器，并且这些传感器值是指示DPF入口处的压力的压力值。
在框606处，发动机控制器44可基于预定量的传感器值来估计下一时刻的操作条件的参数。在一些实施例中，操作条件的参数是在线参数。在一些实施例中，动力源12的操作条件由在线参数和预定离线参数来参数化。在一些实施例中，估计参数包括在预定量的传感器值上应用成本最小化函数。
在框608处，发动机控制器44可以使用参数的估计来调节存储在存储器50中的动力源12的操作模型的边界条件。在一些实施例中，边界条件是柴油颗粒过滤器入口的绝对压力的模型。
在框610，发动机控制器44可使用调节的操作模型来确定动力源12的发动机命令。在一些实施例中，确定发动机命令包括使用参数的估计来预测在下一时刻以及在动力源12的操作状态下的操作条件的值，该值不同于在感测到传感器值的时刻动力源12的操作状态。在一些实施例中，确定发动机命令以便优化发动机进气口处的第一质量流量与通过动力源12的涡轮增压器的涡轮的第二质量流量之间的平衡。
在框612处，发动机控制器44可基于使用调节的操作模型确定的发动机命令来操作动力源12。
可选地，在框614，框604-612可以迭代至少一个连续时刻。
本发明的一个或多个实施例可以促进通过机器的动力系统的可行流量。本发明的一个或多个实施例可改进和/或稳定机器操作的优化。本发明的一个或多个实施例可改进机器的行为与机器的行为的操作模型之间的对准。本发明的一个或多个实施例可考虑机器的一个或多个部件的行为，该行为可在机器的操作过程中变化。本发明的一个或多个实施例可以减少用作机器的发动机控制器的输入的操作条件的噪声。
应当理解，虽然上述实施例中的一些包括对DPF入口处的压力的压力执行滚动时域估计，但是滚动时域估计可以用于任何合适的操作条件或操作条件的组合。
对于本领域技术人员显而易见的是，在不脱离本发明的范围的情况下，可以对所公开的方法和系统进行各种修改和变化。通过考虑在此公开的设备和系统的说明书和实践，本领域的技术人员将清楚该方法和系统的其它实施例。本说明书和示例旨在被认为仅是示例性的，本发明的真实范围由所附权利要求及其等同物指示。

Claims (10)

1.一种用于控制柴油发动机(12)的计算机实现的方法(600)，包括：
从可操作地连接到传感器(46)的存储器(50)接收预定量的传感器值，所述传感器值中的每一个指示在时间上的连续时刻由所述传感器(46)感测的所述柴油发动机(12)的操作条件；
基于所述预定量的传感器值估计下一时刻所述柴油发动机(12)的操作条件的参数；
使用所述参数的估计来调节存储在所述存储器(50)中的所述柴油发动机(12)的操作模型的边界条件；
使用所述调节的操作模型来确定优化所述柴油发动机(12)的操作的所述柴油发动机的发动机命令(72)；以及
基于使用所述调节的操作模型确定的所述发动机命令(72)来操作所述柴油发动机(12)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
所述操作条件是所述柴油发动机(12)的柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力；
所述传感器(49)是柴油颗粒过滤器入口绝对压力传感器(49)；以及
所述操作条件的传感器值是压力值。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述边界条件是所述柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力的模型。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中：
确定所述发动机命令(72)包括使用所述参数的所述估计来预测所述柴油发动机(12)的在所述下一时刻处和在与感测到所述传感器值的所述时刻处的所述柴油发动机(12)的操作状态不同的操作状态下的操作条件的值；以及
确定发动机命令(72)以便优化发动机(12)的进气口(20)处的第一质量流量与通过发动机(12)的涡轮增压器的涡轮(32)的第二质量流量之间的平衡。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述操作条件包括所述柴油发动机(12)的柴油颗粒过滤器(38)的入口处的压力、所述柴油发动机(12)的涡轮增压器的轴速、所述柴油发动机(12)的排气歧管的压力、所述排气歧管的温度、所述柴油发动机(12)的进气歧管的压力、所述进气歧管或所述排气歧管中的一个或多个处的质量流量或与所述柴油发动机(12)相关联的流量的一种或多种气体浓度中的一个或多个。
6.一种用于发动机(12)的发动机控制系统(18)，包括：
压力传感器(49)，其能够感测所述发动机(12)的柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力；以及
发动机控制器(44)，其可操作地连接至所述压力传感器(49)上，并且包括：
存储器(50)，其存储：
所述发动机的操作模型，其包括与所述柴油微粒过滤器(38)的入口的绝对压力相关联的边界条件，所述边界条件用设定点初始化；以及
指令，其用于控制所述发动机(12)；以及
处理器(48)，其可操作地连接到所述存储器(50)，并且被配置为执行所述指令以执行包括以下的操作：
在每个时刻，从所述压力传感器(49)接收压力值并将所接收的压力传感器值存储在所述存储器(50)中；
响应于接收和存储压力传感器值，确定预定量的压力传感器值是否存储在存储器(50)中；
响应于确定预定量的压力传感器值被存储在所述存储器(50)中：
基于最近预定量的所述压力传感器值来估计在下一时刻所述柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力的参数；以及
使用所述参数的估计来调节所述操作模型的边界条件，所述边界条件与所述柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力相关联；
使用所述操作模型来确定用于所述发动机(12)的发动机命令(72)；以及
基于使用所述调节的操作模型确定的所述发动机命令(72)来操作所述发动机(12)。
7.根据权利要求6所述的发动机控制系统，其中：
所述柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力的参数是在线参数；以及
柴油颗粒过滤器(38)的入口的绝对压力由在线参数和预定的离线参数来参数化。
8.根据权利要求6或7所述的发动机控制系统，其中估计所述参数包括在所述预定量的传感器值上应用成本最小化函数。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的发动机控制系统，其中确定所述发动机命令(72)包括使用所述参数的估计来预测所述柴油机微粒过滤器(38)的入口在下一时刻和在所述发动机(12)的操作状态下的绝对压力值，所述绝对压力值不同于在接收到所述压力传感器值的时刻所述发动机(12)的操作状态。
10.根据权利要求6至9中任一项所述的发动机控制系统，其中确定发动机命令(72)以便优化发动机(12)的进气口(20)处的第一质量流量与通过发动机(12)的涡轮增压器的涡轮(32)的第二质量流量之间的平衡。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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