CN117446370A - 确定燃料箱中压力的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于通过评估与燃料箱(10)连接的诊断泵的电流来确定所述燃料箱(10)中的压力(p)的方法。为了所述确定使用基于数据的模型。

Description

确定燃料箱中压力的方法
技术领域
本发明涉及一种用于确定燃料箱中的压力的方法。另外，本发明涉及一种被设置为执行所述方法的每个步骤的计算机程序，以及一种机器可读存储介质，在所述机器可读存储介质上存储有所述计算机程序。最后，本发明涉及一种被设置为执行所述方法的电子控制设备。
背景技术
对于具有使用液体燃料的汽油发动机的机动车辆而言，在一些国家/地区规定必须对燃料箱进行泄漏诊断。这可以例如借助于过压方法来进行。过压方法规定，向与活性炭过滤器连接的燃燃料箱施加压力。如果该压力达到特定阈值，则系统足够密闭。如果未达到该阈值，则存在泄漏。为了能够更简单地检查这种情况，基于计算出的压力信号来计算有效泄漏面积。如果该泄漏面积大于阈值，则存在未密闭的系统。
过压方法例如由DE 10 2013 221 794 A1公开。在该文献中，借助于燃料箱的活性炭过滤器上的诊断泵在活性炭过滤器中以及在燃料箱中产生过压。根据泵为此所需的操控电流，确定泵工作时的阻力，并由此推断出泄漏。替代地，可以确定燃料箱中绝对压力的时间变化过程。然而，为此需要压力传感器。
如果出于成本原因应当弃用压力传感器，则可以借助于物理模型根据泵的操控电流来确定压力。然而，该电流是波动的。例如可能通过改变泵的供电电压来引起波动。这些波动可能出现在机动车辆的内燃发动机的后续运转中，例如当操控电致动器时。由于内部泵摩擦而难以再现的效应也可能导致操控电流的波动。
发明内容
设置了一种用于确定燃料箱中的压力的方法。诊断泵与所述燃料箱连接。特别地，所述燃料箱与活性炭过滤器连接，所述活性炭过滤器与所述诊断泵连接。由于所述燃料箱和所述活性炭过滤器之间的流体连接，活性炭过滤器中的压力与燃料箱中的压力一致。所述活性炭过滤器特别是经由燃料箱通风阀与内燃发动机的进气歧管连接。为了防止进气歧管中的压力平衡，在该方法中关闭所述燃料箱通风阀。与使用物理模型来确定压力一样，在该方法中规定评估用于操控所述诊断泵的电流。然而，在确定时使用基于数据的模型而不是物理模型。
对于所述基于数据的模型，特别是规定，在由所述燃料箱供应燃料的内燃发动机的后续运转中为所述基于数据的模型收集数据，并且一旦达到了具有恒定压力的静止状态就确定压力。为此，在电子计算设备中需要比使用物理模型的情况更多的存储容量。然而，鉴于现代计算机存储器的存储量不断增加，可以在机动车辆的电子控制设备中实现该方法。由此与借助于物理模型相比可以更准确地确定压力，因为基于数据的模型更少受到电流波动的影响。
所述基于数据的模型优选地使用所述诊断泵的电流、电压和时间或计数器作为输入变量。通过除了电流之外还考虑电压，可以识别电流的变化是基于压力变化还是基于电压变化。电压特别是向所述诊断泵供电的电池的电压或者是中间电路电压。检测时间或者检测特别是在后续运转开始时启动并在识别出该方法的终止条件时结束的替代计数器，进一步使得可以将检测到的数据与时间相关，直到达到稳定状态为止。
所述基于数据的模型优选地具有两个子模型。在此，第一子模型具有时间相关的模型参数，而第二子模型具有时间无关的模型参数。通过使基于数据的模型具有两个彼此链接的子模型，可以例如在神经网络中实现所述基于数据的模型的情况下将这些子模型在不同的层中实现。
如果在神经网络中实现所述基于数据的模型，则所述第一子模型特别是具有一个非线性层或两个非线性层。所述第二子模型特别是具有线性层。
优选地在所述基于数据的模型的训练阶段确定这两个模型参数。然后可以将这两个模型参数存储在机器可读存储介质上，以便在执行该方法时使它们可用于所述基于数据的模型。
所述基于数据的模型的训练特别是借助于具有与所述燃料箱流体连接的压力传感器的测试车辆来进行。所述压力传感器特别是可以布置在燃料箱中、活性炭过滤器中或者燃料箱与活性炭过滤器之间的管路中。此外，测试车辆的燃料箱包含孔，可以通过罩子有针对性地打开或关闭该孔，以便能够在发动机的后续运转中的各个测试中调整出定义的泄漏面积。
在确定时间相关的模型参数时，优选使用损失函数。所述损失函数具有第一子模型的时间上相继的权重差异的绝对值之和作为偏移量。这使得可以滤除训练阶段期间出现在输入数据中的可能振荡。
此外，如果有足够的计算能力可用，优选将所述基于数据的模型在静止状态下与物理模型组合。以这种方式获得的混合模型使得可以更准确地确定压力。
所述计算机程序被设置为执行该方法的每个步骤，特别是当所述计算机程序在计算设备或电子控制设备上运行时。为此，所述计算机程序存储在机器可读存储介质上。
通过将所述计算机程序加载到传统的电子控制设备上，获得了被设置为借助于该方法来确定燃料箱的活性炭过滤器中的压力的电子控制设备。
附图说明
本发明的实施例在附图中示出并且在下面的描述中得到更详细的解释。
图1示意性地示出了活性炭过滤器，其内部压力可以借助于根据本发明的方法的实施例来确定。
图2示意性地示出了根据图1的活性炭过滤器和与其连接的燃料箱中的质量流。
图3示意性地示出了在根据本发明的方法的实施例中使用的基于数据的模型。
图4示意性地示出了在根据本发明的方法中使用的神经网络。
具体实施方式
图1示出了机动车辆的燃料箱10，该燃料箱借助于第一管路11与活性炭过滤器12流体地连接。活性炭过滤器12包含活性炭1 3。借助于第二管路14，活性炭过滤器12与机动车辆的内燃发动机的进气歧管(未示出)流体地连接。燃料箱通风阀15布置在第二管路14中。燃料蒸气21从储存在燃料箱10中的燃料20排出。燃料蒸气21经由第一管路11进入活性炭过滤器12中并且在那里被活性炭13吸附。当燃料箱通风阀15打开时，活性炭13可以被冲刷，其方式是将吸附的燃料蒸气21通过第二管路14和进气歧管引导至内燃发动机中并在那里燃烧。如果燃料箱通风阀15关闭，则燃料箱10中的压力与活性炭过滤器12中的压力一致。为了能够在内燃发动机的后续运转中确定该压力，诊断泵16与活性炭过滤器12连接。诊断泵16由电池17供应电压U。在操控诊断泵16时流动的电流I被进一步报告给电子控制设备18。
在图2中示出了燃料箱10和活性炭过滤器12中的质量流。在活性炭过滤器12中主要存在与燃料箱10中的压力相对应的压力p。借助于诊断泵16将质量流引入到活性炭过滤器12中。由此空气进入活性炭过滤器12中。由于燃料箱10、第一管路11和活性炭过滤器12中具有温度T的空气体积V保持不变，因此在活性炭过滤器12中产生过压并且由此在燃料箱10中也产生过压。从燃料箱10中的燃料20排出的燃料蒸气21的质量流/>由此减少。由于燃料箱10的泄漏，燃料蒸气21和空气的混合物可以作为质量流/>离开燃料箱10而进入环境中。
为了借助于传统的物理模型确定压力p随时间t的变化，可以借助于根据公式1的一般气体定律计算压力变化
质量流与操控诊断泵16的电流I(t)成正比。逸出的质量流/>与燃料箱10中、第一管路11和活性炭过滤器12中的压力p成比例以及与燃料箱10的所有泄漏的面积A成比例。因此使用两个比例因子k1和k2得出公式2：
鉴于燃料箱10内的温度T和泄漏面积A未知且排出的燃料蒸气21的体积流通常可以忽略不计，可以通过引入两个新的比例因子k3和k4来制定公式3：
压力变化在静止状态下可以忽略不计。由此通过引入第五比例因子k5得出用于计算压力p(t)的公式4：
p(t)＝k5·I(t) (公式4)
在根据本发明的方法的实施例中规定，借助于基于数据的模型fθ来确定压力p。这在图3中示出。根据公式5，基于数据的模型fθ使用电流I、电压U和时间t作为输入变量：
p(t)＝fθ(I(t)，U(t)，t)+σ(t) (公式5)
值σ(t)代表模型误差，并且如果其足够小则可以忽略不计。
根据公式6，基于数据的模型fθ具有两个子模型hθh(t)和gθg：
第一子模型hθh(t)与时间相关。根据公式7，第一子模型针对输出向量的每个元素x都具有权重w(t)和偏移量b(t)：
hθh(t)(x)＝w(t)·x+b(t) (公式7)
因此在接下来的时间步骤t+1中，得出公式8：
hθh(t+1)(x)＝w(t+1)·x+b(t+1) (公式8)
然后将彼此相继的权重w(t)和w(t+1)的比率包含到公式9中：
c在此情况下表示常数。由于两个彼此相继的权重之差的绝对值|w(t+1)-w(t)|趋于0，因此可以在输出时滤除输入值的潜在振荡。为此，在训练子模型hθh(t)时引入损失函数根据公式10向该损失函数施加附加偏移量，以获得待配准的损失函数/>
第二子模型gθg与时间无关，并且使用电流I和电压U作为输入变量。
两个子模型hθh(t)和gθg在神经网络30中实现。这在图4中示出。在所示的实施例中，该神经网络具有用于第一子模型hθh(t)的非线性层31和用于第二子模型gθg的线性层32。在未示出的另一实施例中，可以为第一子模型hθh(t)设置两个非线性层31。
在根据本发明的方法的另一实施例中，借助于混合模型来确定压力p。该混合模型通过根据公式4的物理模型与根据公式6的基于数据的模型组合得出，如公式11所示：
p(t)＝k5·I(t)+fθ(I(t)，U(t)，t) (公式11)。

Claims (10)

1.一种用于通过评估与燃料箱(10)连接的诊断泵(16)的电流(I)来确定所述燃料箱(10)中的压力(p)的方法，其特征在于，为了所述确定使用基于数据的模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据的模型使用所述诊断泵(16)的电流(I)、电压(U)和时间(t)或计数器作为输入变量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于数据的模型具有两个子模型(hθh(t)，gθg)，其中第一子模型(hθh(t))具有时间相关的模型参数(θh(t))，而第二子模型(gθg)具有时间无关的模型参数(θg)。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于数据的模型的训练阶段确定所述模型参数(θh(t)，θg)。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述时间相关的模型参数(θh(t))时使用损失函数所述损失函数具有所述第一子模型(hθh(t))的时间上相继的权重(w(t)，w(t+1))差异的绝对值之和作为偏移量。
6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，在神经网络(30)中实现所述基于数据的模型，在所述神经网络中所述第一子模型(hθh(t))具有一个非线性层(31)或两个非线性层，而所述第二子模型(gθg)具有线性层(32)。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于数据的模型在静止状态下与物理模型组合。
8.一种计算机程序，其被设置为执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法的每个步骤。
9.一种机器可读存储介质，其上存储有根据权利要求8所述的计算机程序。
10.一种电子控制设备(18)，其被设置为借助于根据权利要求1至7中任一项所述的方法来确定燃料箱(10)中的压力(p)。
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