CN117889004A - 用于控制发动机的空气流量的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及用于控制发动机的空气流量的方法和装置。一种用于控制发动机的空气流量的方法，包括：获得关于废气再循环系统的一组参数；将该组参数作为特征数据提供给一个机器学习模型以得到发动机的进气流量估算值，其中该机器学习模型采用回归算法；和基于该进气流量估算值，控制导入该发动机的燃烧室的废气流量以使得该发动机所产生的排气污染物符合预定的排放限值。

Description

用于控制发动机的空气流量的方法和装置
技术领域
本公开总体上涉及发动机，更具体地涉及用于控制发动机的空气流量的方法和装置。
背景技术
随着社会发展，环境问题日益成为人们关注的焦点。由汽车排放产生的环境污染越来越引起各国政府的重视。为了治理环境污染，各国相继针对车辆排放制定强制性排放标准，以控制汽车污染物的排放量。废气再循环(exhaust gas recirculation，EGR)系统能够有效地降低车辆排放的尾气中的氮氧化物(NOx)并最终减少对大气的污染，EGR系统也因而被广泛地应用于车辆上。
在EGR系统中，EGR阀门是一个重要部件。车辆的电子控制装置(ElectronicControl Unit，ECU)，根据废气再循环系统相关的参数，例如：发动机的转速、负荷(节气门开度)、进气流量等，控制将EGR阀门打开，以使得在发动机的燃烧室中进行燃烧反应后产生的废气中的少部分废气经EGR阀门进入发动机的进气管道，并在与进气管道中的进气(新鲜空气)混合后进入发动机的燃烧室。由于废气含氧量极低，因此，当废气与进气混合后，混合气中的氧气浓度会降低，因NOx是在高温富氧的条件下生成的，故将少部分废气导入到燃烧室可以抑制在燃烧反应中产生NOx。然而，降低进入燃烧室的混合气中的氧气含量，也会降低发动机的燃烧峰值进而影响发动机的动力，因此，根据废气再循环系统相关参数来准确地控制EGR阀门是必要的。
发明内容
期望提供一种用于控制发动机的空气流量的方法和设备，其在确定发动机的进气流量时具备鲁棒性和精确性，进而能够较好地控制EGR系统中的EGR阀门以使得车辆尾气中的污染物符合相关的排放标准。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于控制发动机的空气流量的方法，包括：获得关于废气再循环系统(EGR)的一组参数；将该组参数作为特征数据提供给一个机器学习模型以得到一个所述发动机的进气流量估算值，其中该机器学习模型采用回归算法；基于该进气流量估算值，控制导入该发动机的燃烧室的废气流量以使得该发动机所产生的排气污染物符合预定的排放限值。
根据本发明的又一个方面，提供了一种用于控制发动机的空气流量的装置，包括：存储器；和控制单元。该控制单元与所述存储器耦合，被配置为用于执行根据本发明的各个实施例的任一项所述的方法。
根据本发明的再一方面，提供一种计算机可读介质，其存储包括指令的计算机程序，所述指令在由控制单元执行时使得所述控制单元被配置为执行根据本发明的各个实施例的任一项所述的方法。
附图说明
现在将参考附图通过示例的方式来描述所要求保护的主题的各种实施例。在不同的附图中，使用相同的附图标记来表示相同或类似的部件。
图1示出了利用物理传感器来测量进气流量的系统100的示意图。
图2示出了根据本发明一个实施例的利用机器学习模型来估算发动机的进气流量的系统200的示意图。
图3示出了根据本发明一个实施例的系统300的示意图。
图4示出了根据一个实施例的可以用于控制发动机的空气流量的方法400的流程图。
图5示出了根据本发明一个实施例的用于利用机器学习模型来得到进气流量估算值的系统500的示意图。
图6示出了根据一个实施例的可以用于控制发动机的空气流量的方法600的流程图。
图7示出了根据一个实施例的可以用于控制发动机的空气流量的设备700的框图。
具体实施方式
在以下描述中，阐述了许多具体细节以提供对本发明的实施例的透彻理解。然而，相关领域技术人员将认识到，可以在没有一个或多个具体细节的情况下实践本发明，或者可以使用替代方法、组件等来实践本发明。在一些实例中，没有详细示出或描述公知的结构、操作，以免不必要地使本发明变得难以理解。
在应用了EGR系统的车辆上，EGR阀门是由车辆的ECU根据EGR系统相关的参数控制的。在EGR系统相关的参数中，发动机的进气流量是一个重要的参数。图1示出了利用物理传感器来测量进气流量的系统100的示意图。在一个实施例中，系统100包括一个典型的柴油发动机。如图1所示，系统100包括燃烧室102、进气管道和排气管道。沿着图1中的箭头所示方向，新鲜空气经由进气管道进入燃烧室102，其与通过喷油器(未示出)喷出的燃油进行混合并燃烧以产生动力。燃烧产生的废气经由排气管道排出系统100。
在图1所示的系统100中，可以在进气管道上安置物理空气流量计以检测发动机的进气流量。该物理空气流量计可以是如图1所示的热膜式空气流量计(hot-film airflowmeter，HFM)104，也可以是基于压力的空气流量计(pressure-based airflow meter，PFM)106，还可以是本领域已知的其他空气流量计。在实际应用中(例如，应用于挖掘机这样的非道路车辆)，这些物理的空气流量计的鲁棒性和精确性可能难以得到保证。例如，在非道路的情况下，复杂路况易导致进气管道的变形，采用对于进气管道变形敏感的HFM 104会造成进气流量的测量不准确。再例如，PFM 106对于安装位置的要求比较严格，即：安装误差会导致PFM的可靠性降低。因而，需要一种新的方案以提高所确定的进气流量的鲁棒性和准确性。
图2示出了根据本发明一个实施例的利用机器学习模型来估算发动机的进气流量的系统200的示意图。在系统200中，机器学习模型208采用一种回归算法212对输入的特征数据202、204、206等进行处理以输出进气流量的估算值210。该回归算法212可以是线性回归(Linear Regression)算法、支持向量回归(SVM regression)算法、高斯过程回归(Gaussian Process Regression，GPR)算法中的一种。该输入的特征数据包括有关发动机的EGR系统的一组参数。在图2所示实施例中，该组参数包括发动机的工作状态信息202、发动机的外部环境信息204和发动机的内部状况信息206。有关这些信息的细节，将参考图3的示例结构进行说明。
图3示出了根据本发明一个实施例的系统300的示意图。该系统300包括一个典型的柴油发动机(见图3中的虚框示意的)。如图3所示，系统300包括节气阀302、燃烧室304、EGR阀门312、ERG冷却器314、增压器306、氧化催化器308和燃油颗粒过滤器310。图2所示的利用机器学习模型来估算发动机的进气流量的系统200可以配置在具有图3所示系统300的车辆的ECU(未示出)中。根据该机器学习模型输出的进气流量的估算值210，该车辆的ECU控制EGR阀门312的打开，以使得在燃烧室304中进行燃烧反应后产生的废气中的少部分废气经EGR阀门312进入发动机的进气管道，并在与进气管道中的进气(新鲜空气)混合后进入发动机的燃烧室304。通过控制EGR阀门312的开度，可以控制导入燃烧室304的废气流量；EGR阀门312的开度越大，则进入燃烧室的废气越多。由于废气中的氧气含量极低，进入燃烧室304的混合气中的氧气浓度相应降低，这缓解了燃烧室中激烈的燃烧反应，减少了例如NOx的生成，从而使得该发动机所产生的排气污染成份符合预定的排放限值(例如：各国政府发布的车辆排气污染物排放限值)。
基于图3所示的系统300，可以获得关于EGR系统的一组参数。该组参数将作为特征参数提供给例如图2所示的机器学习模型208以利用回归算法212估算该发动机的进气流量。
在这些特征参数中，工作状态信息202包括发动机的转速和每冲程燃油消耗量，其中，发动机的转速指示发动机的曲轴每分钟的回转数，每冲程燃油消耗量指示发动机的一次做功冲程所消耗的燃油量。
外部环境信息204包括发动机的外部环境温度和外部环境压力。在一个实施例中，该外部环境温度和外部环境压力是在所述发动机进气管道的管口附近检测的环境温度T0和环境压力P0(如图3所示)。该环境温度T0和环境压力P0可以由一个传感器组件来检测，也可以分别由设置在进气管道的管口附近的压力传感器和温度传感器来检测。
内部状况信息206包括发动机的进气管道内的压力。在一个实施例中，该进气管道内的压力可以是在处于所述进气管道中的节气阀之前的第一位置处检测得到的压力P21(见图3)；在另一个实施例中，该进气管道内的压力是在所述发动机的进气歧管的第二位置处检测得到的压力P22(见图3)。
此外，内部状况信息206还可以包括发动机的排气管道内的压力。在一个实施例中，如图3所示，该排气管道内的压力可以是在处于增压器306之前的第三位置处检测到的压力P3。
除了压力信息，在一个实施例中，内部状况信息206还可以包括发动机的进气管道内的温度和排气管道内的温度。如图3所示，该进气管道内的温度可以是在上述第一位置处检测到的温度T21；可替代地，该进气管道内的温度也可以是在上述第二位置处检测到的温度T22。而关于排气管道内的温度，其可以是在上述第三位置处检测到的温度，也可以是利用已配置的传感器在处于增压器306之后的第四位置处检测的温度T4(见图3)。在一个实施例中，排气管道内的温度还可以是在处于氧化催化器308之后的位置处检测的温度T5(见图3)。
在配置有ERG冷却器的系统中，如图3所示的系统300，由于废气是经过ERG冷却器314冷却后被引入燃烧室，因此，可以进一步降低燃烧室中的温度，抑制在高温富氧环境中燃烧而产生氮氧化物。相应地，在一个实施例中，内部状况信息206还可以包括废气经过EGR冷却器314后的温度T6，以提高机器学习模型208产生的进气流量估算值210的精度。
进一步地，在一个实施例中，内部状况信息206可以包括用于指示涉及EGR系统的效率的信息。具体地，可以通过计算P3与P21的比值来指示EGR系统的效率。
此外，在降低车辆排放的尾气中的污染物时，除了通过控制经由EGR阀门进入进气管道的废气流量以外，还可以利用增压器306、氧化催化器308、燃油颗粒过滤器310来控制和减少尾气中的污染物。在一个实施例中，从燃烧室304排出的废气推动增压器306的涡轮旋转以将更多的新鲜空气从进气口吸入并压缩进入燃烧室304。尽管新鲜空气中的氧气有可能会导致氮氧化物的生成，但是，氧化催化器308中的催化剂，可以对废气进行氧化和还原反应，从而将废气中的一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)、氮氧化物(NOx)等有害物质转变为无害的二氧化碳(CO2)、水(H2O)、氮气(N2)等。此外，燃油颗粒过滤器310中的过滤网也能够捕获和储存废气中的烟尘(例如，因燃油不充分燃烧而产生的碳烟颗粒)。该过滤网的过滤能力可以由碳加载量(soot loading)来指示。碳加载量是用于指示燃油颗粒过滤器310中储存的碳烟颗粒的量。根据该碳加载量，确定是否需要对碳烟颗粒进行处理(也称为燃油颗粒过滤器的再生)，以避免因在燃油颗粒过滤器310中储存过多的碳颗粒而导致燃油颗粒过滤器310的过滤能力受到影响。在车辆最终排放的尾气中的污染物符合预定的排放限值的前提下，控制EGR阀门的开度和利用增加器306以便让更多地新鲜空气进入燃烧室可以增大发动机的动力。此外，由于EGR阀门开度的调整对不同的污染成份可能产生不同甚至截然相反的影响，车辆的ECU可以根据碳加载量来控制EGR阀门的开度，以使得车辆最终排放的尾气中的污染物符合预定的排放限值。因此，关于内部状况信息206，上述用于指示涉及EGR系统的效率的信息还可以包括关于碳加载量的信息。在一个实施例中，碳加载量可以基于在燃油颗粒过滤器310两端检测的压力的差值来计算。
应理解，结合图3详细阐述的上述参数可以是通过相应传感器(例如，温度传感器、压力传感器)检测的，并且各种参数可以任意组合使用。
此外，还可以对上述参数进行预处理，该预处理可以包括针对上述参数执行的各种计算和处理操作，并将预处理生成的数据作为特征数据输入给机器学习模型208。在一个实施例中，可以对内部状况信息206进行预处理。例如，可以基于预定时间间隔检测得到各时间点的P21。根据各时间点的P21来计算每经过特定时间间隔(例如，100ms)的P21差值P21_Diff，并将P21_Diff作为特征数据输入机器学习模型208。再例如，计算P21的平方根P21_Sqrt，并将P21_Sqrt作为特征数据提供给机器学习模型208。
机器学习模型208是经过训练获得的。该训练过程基于多个样本，每个样本包括上述关于EGR系统的一组参数。由机器模型208所产生的进气流量估算值应当满足一定的精度要求，即：车辆的ECU根据该进气流量估算值来控制EGR阀门的开度以控制导入发动机燃烧室的废气流量，从而使得在燃烧后经由排气管道最终排放的尾气中的污染物符合预定的排放限值。
图2所示的利用机器学习模型来估算发动机的进气流量的系统200可以视为一个虚拟的空气流量计，该虚拟的空气流量计可以配置在车辆的ECU中。由于该虚拟的空气流量计不会受到安装误差、进气管道变形等因素的影响，因此，提高了确定发动机进气流量的鲁棒性和准确性。此外，与物理空气流量计相比，虚拟的空气流量计还节省了成本。
图4示出了根据一个实施例的用于控制发动机的空气流量的方法400的流程图。在步骤S410，配置了该虚拟的空气流量计的车辆的ECU，获得关于车辆发动机的EGR系统的一组参数。该组参数包括上述结合图3所描述的参数的一部分或全部。该组参数包括通过传感器(压力传感器或温度传感器)检测的数据，也可以包括对传感器检测的数据进行上述预处理而生成的数据。
在步骤S420，将该组参数作为特征数据提供给图2所示的机器学习模型208。在步骤S430，基于该特征数据，机器学习模型208利用回归算法212估算该发动机的进气流量的估算值210。该回归算法212可以是线性回归(Linear Regression)算法、支持向量回归(SVMregression)算法、高斯过程回归(Gaussian Process Regression，GPR)算法中的一种。
根据该机器学习模型208输出的进气流量的估算值210，在步骤S440，该车辆的ECU控制EGR阀门以控制导入该发动机的燃烧室的废气流量。由于废气中的氧气含量极低，通过将废气引入燃烧室，改善了适于产生氮氧化物的高温富氧环境，进而抑制了氮氧化物的排放，从而使得该发动机所产生的排气污染物符合预定的排放限值。
在控制导入发动机的燃烧室的废气流量的过程中，对于EGR阀门的控制是一个关键。在一个实施例中，可以通过一个EGR位置传感器向ECU反馈当前的EGR阀门开度。根据该EGR阀门开度，ECU确定用于控制EGR阀门的脉冲信号的占空比。占空比越大，EGR阀门打开时间越长，则EGR阀门开度越大。开度越大，则进入燃烧室的废气越多。在另一个实施例中，还可以通过阀门开度传感器将EGR阀门的实际开度反馈给ECU。根据该反馈的EGR阀门的实际开度，ECU可以对EGR阀门进行更精确地控制，从而实现对导入发动机的燃烧室的废气流量的精确控制。
图5示出了根据本发明一个实施例的用于利用机器学习模型来得到进气流量估算值的系统500的示意图。特征数据502、504、506等被输入机器学习模型508。机器学习模型508执行相应的回归算法，估算并输出该发动机的进气流量的估算值510。
在图5所示的系统500中，可以根据预定的边界条件，在多种回归算法中为机器学习模型508选择相应的回归算法。如图5所示，根据预定的边界条件，可以在线性回归算法512、SVM回归算法514、GPR算法516中，为机器学习模型508选择合适的算法。该预定的边界条件可以包括控制单元的计算能力、输入特征数据的属性等。例如，当检测到控制单元的计算资源已经被大量占用时，可以选择计算复杂度低的例如线性回归算法。而响应于检测到有足够的计算资源可用，例如，配合控制单元使用的硬件加速器被启用以卸载控制单元的处理任务，可以选择计算复杂度高的例如SVM回归算法。此外，还可以根据输入特征数据的属性来选择相应的回归算法。例如，当能够获得较多传感器的检测数据时，可以选择支持高维数据的SVM回归算法；而当获得的传感器数据有限时，选择GPR算法可以获得较好的性能。
图6示出了根据一个实施例的用于控制发动机的空气流量的方法600的流程图。在步骤S610，配置了该虚拟的空气流量计的车辆的ECU，获得关于车辆发动机的EGR系统的一组参数(例如：图5所示的机器学习模型508的特征数据502、504、506等)。该组参数包括上述结合图3所描述的参数的一部分或全部。该组参数包括通过传感器(压力传感器或温度传感器)检测的数据，也可以包括对传感器检测的数据进行上述预处理而生成的数据。
在步骤S620，将该组参数作为特征数据提供给图5所示的机器学习模型508。在步骤S630，根据预定的边界条件，在线性回归算法512、SVM回归算法514、GPR算法516中，为机器学习模型508选择合适的算法。该预定的边界条件可以包括控制单元的计算能力、输入特征数据的属性等。
在步骤S640，基于该特征数据，机器学习模型508利用所选择的回归算法估算该发动机的进气流量的估算值510。根据该机器学习模型508输出的进气流量的估算值510，在步骤S650，该车辆的ECU控制EGR阀门以控制导入该发动机的燃烧室的废气流量。
图7示出了根据一个实施例的可以用于控制发动机的空气流量的设备700的框图。在一个示例中，该设备700可以包括车辆的控制单元，例如，电子控制单元(ECU)、电子管理单元(EMU)，等等。
示例的设备700包括连接到内部通信总线702的处理器704，处理器704用于执行存储器706中的指令以实现上面详细描述的用于控制发动机的空气流量的方法。处理器704的示例可以包括中央处理单元(CPU)、微控制器，等等。适于有形地体现计算机程序指令和数据的存储器706包括各种形式的存储器，例如，EPROM、EEPROM以及闪速存储器设备，等等。设备700还可以包括输入接口708和输出接口710。输入接口708用于接收输入信号和数据，包括例如来自发动机中的耦接到控制单元的节气阀(例如，图3中所示的节气阀302)、EGR阀(例如，图3中所示的EGR阀门312)、喷油器等部件的状态信号。输出接口710用于发送输出信号和数据，例如，用于控制节气阀、EGR阀门、喷油器等部件的打开和关闭的命令信号。此外，设备700还可以包括模数转换器712，以用于将来自设置在发动机内部或外部的各种压力传感器和温度传感器的模拟信号转换为数字信号。
计算机程序可以包括可由计算机执行的指令，该指令用于使得设备700的处理器704执行本公开的用于控制发动机的空气流量的方法。程序可以记录在包括存储器在内的任何数据存储介质上。例如，可以以数字电子电路，或者以计算机硬件、固件、软件或以其组合来实现程序。本公开中描述的过程/方法步骤可以由执行程序指令的可编程处理器来执行，以通过对输入数据进行操作并生成输出来执行方法、步骤、操作。
以上参考柴油发动机对本发明的各个实施例进行了描述，但这不是限制性的，本发明的控制发动机的空气流量的方法和设备同样适用于汽油发动机。在应用于汽油发动机时，本发明的控制发动机的空气流量的方法和设备不仅可以基于进气流量估算值对EGR阀门进行控制，而且还可以对节气阀进行控制。此外，以下参考车辆来描述本发明的发动机，但这也不是限制性的，除特别指明外，本发明的发动机也可以应用飞行器和/或各种类型的船舶中。
除了本文描述的内容之外，在不偏离本发明的所公开的实施例以及实现方式的范围的情况下，可以对本发明的所公开的实施例以及实现方式进行各种修改。因此，本文的说明和示例应该被解释为说明性的而不是限制意义的。应该仅通过参考权利要求书来衡量本发明的范围。

Claims (14)

1.一种用于控制发动机的空气流量的方法，包括：
获得关于废气再循环系统的一组参数；
将该组参数作为特征数据提供给一个机器学习模型以得到所述发动机的进气流量估算值，其中该机器学习模型采用回归算法；和
基于该进气流量估算值，控制导入该发动机的燃烧室的废气流量以使得该发动机所产生的排气污染物符合预定的排放限值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关于废气再循环系统的一组参数包括：所述发动机的工作状态信息、所述发动机的外部环境信息和所述发动机的内部状况信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述发动机的工作状态信息包括：所述发动机的转速和每冲程燃油消耗量。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述发动机的外部环境信息包括：在所述发动机进气管道的管口附近检测的环境温度和环境压力。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述发动机的内部状况信息包括：所述发动机的进气管道内的压力，该压力是在处于所述进气管道中的节气阀之前的第一位置处检测的或在所述发动机的进气歧管的第二位置处检测的。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述发动机的内部状况信息还包括：所述发动机的排气管道内的压力，该压力是在处于所述排气管道中的增压器之前的第三位置处检测的。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述发动机的内部状况信息还包括：所述发动机的进气管道内的温度、排气管道内的温度、所述废气经过所述再循环系统的冷却器后的温度，其中，所述发动机的排气管道内的温度是在处于所述排气管道中的增压器之后的第四位置处检测的。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述发动机的内部状况信息还包括：用于指示涉及所述废气再循环系统效率的信息，该方法还包括：
根据所述在第三位置检测的压力和所述在第一位置检测的压力，确定所述指示所述废气再循环系统效率的信息；和/或
根据碳加载量相关的信息，确定指示所述废气再循环系统效率的信息。
9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述特征数据包括对所述发动机的内部状况信息进行预处理生成的数据，该预处理包括：基于预定时间间隔检测得到的各时间点的在所述第一位置处的压力，并根据各时间点的第一位置处的压力来计算每经过特定时间间隔的在第一位置处的压力差值以作为特征数据；和/或计算在所述第一位置处检测的压力的平方根以作为特征数据。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述回归算法是高斯过程回归算法、线性回归算法和支持向量回归算法中的一种。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述回归算法是根据预定边界条件，从以下多个回归算法中选择的：高斯过程回归算法、线性回归算法和支持向量回归算法。
12.根据权利要求11所述的方法，所述预定边界条件包括：执行所述控制发动机的空气流量的方法的控制单元的计算能力和/或所述特征数据的属性。
13.一种用于控制发动机的空气流量的装置，包括：
存储器；
控制单元，其与所述存储器耦合，该控制单元被配置为用于执行根据权利要求1-12中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读介质，其存储包括指令的计算机程序，所述指令在由控制单元执行时使得所述控制单元被配置为执行根据权利要求1-12中的任一项所述的方法。
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