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EINLEITUNG
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Die vorliegende Offenbarung betrifft Kraftfahrzeugsensoren und insbesondere Sauerstoffsensoren, die in Abgassystemen verwendet werden.
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Automobilsysteme verwenden mehrere verschiedene Arten von Sensoren und Aktuatoren. Die Sensorarten beinhalten Druck, Temperatur, Position, Beschleunigung, chemische Bestandteile, Massenfluss, Spannung und Strom und dergleichen. Aktuatorarten beinhalten eine Kraftstoffeinspritzdüse, eine Drosselklappe, Turbo-Wastegate, CAM-Phasengeber, Zündkerze, Kraftstoffpumpe, Abgasrückführung, aktives Kraftstoffmanagement, Nocken mit variablem Hub, Lichtmaschine und elektrischem Strom und Turbo mit variabler Geometrie und dergleichen. Sensoren und Aktuatoren sind ursprünglich auf optimale oder normale Betriebsbedingungen eingestellt, können jedoch „degradieren“ und schließlich ausfallen. Wie hierin verwendet, ist der Ausdruck „Sensor“ auch auf einen Aktuator anwendbar.
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Als Beispiel für einen Sauerstoffsensor gibt es in Automobilanwendungen mit Benzinmotoren enge Emissionsbegrenzungen für Diesel- und Benzinmotoren. Benzinmotoren haben eine bessere Leistung bei Emissionen, weil sie einen Katalysator verwenden, der ungefähr 99% der Emissionen des Motors zu umweltfreundlichen Bestandteilen am Auspuffrohr umwandelt. Es ist wichtig, Motoremissionen mit durchschnittlichen stöchiometrischen Emissionswerten aufrechtzuerhalten. Es ist bekannt, Sauerstoffsensoren für die Bestimmung, ob die Abgasemissionen mager oder stöchiometrisch sind, zu verwenden. Wenn sie entweder mager oder fett sind, wendet eine Motorsteuerung dann eine Kraftstoffsteuerung im geschlossenen Regelkreis an, um die Kraftstoffsteuerung zu ändern und das System in die entgegengesetzte Richtung zu lenken. Wenn beispielsweise der Sauerstoffsensor anzeigt, dass das System mager ist, stellt das Kraftstoffsteuersystem das System auf fett ein.
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Ein Fehler ist als Mager-zu-Reich-Langsamkeit bekannt, bei dem das Kraftstoffsteuersystem einen Wechsel von fett zu mager steuert, mit der Erwartung, dass der Sauerstoffsensor die Änderung in einer vordefinierten Zeit und Form anzeigt. Wenn der Sensor jedoch degradiert ist oder versagt, dauert die Anzeige der Änderung länger als erwartet (länger als bei dem ursprünglichen optimalen Systemniveau), und das Steuersystem reagiert daher auf die Zeitverzögerung, als ob der Sensor ordnungsgemäß arbeitet und überkompensiert und unterkompensiert in Reaktion darauf. Das Steuersystem wird basierend auf einer nominalen oder erwarteten Leistung des Sauerstoffsensors abgestimmt. Wenn der Sauerstoffsensor von dem Nennwert degradiert, kann sich die Emissionsleistung des Systems verschlechtern. Sensorsignale können einem Fehlerindikator zugeführt werden, der mit einem Sensorbeleuchtungssignal anzeigt, dass ein Problem auftritt, jedoch bietet dieses System im Wesentlichen keine Toleranz für Sensoren, die degradieren, aber noch nicht versagt haben.
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Die oben erwähnten Sensoren und Aktuatoren haben ähnliche Degradierungs- und Fehlermodi. Während gegenwärtige Kraftfahrzeugsensoren und -aktuatoren ihren beabsichtigten Zweck erreichen, besteht daher ein Bedarf für ein neues und verbessertes System und Verfahren zum Bestimmen eines Sensor- und Aktuatorfehlers und zum Abschwächen einer Degradierung.
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KURZDARSTELLUNG
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Gemäß mehreren Aspekten beinhaltet ein Verfahren zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung in einem Automobilsystem: Sammeln von Ausgabesignaldaten von mindestens einer Vorrichtung, die die Signaldaten in Bezug auf Betriebsparameter eines Fahrzeugsystems ausgibt; Analysieren von Mustern der Ausgangssignaldaten im Vergleich zu Signaldaten von einer Nennbetriebsvorrichtung; Identifizieren, wenn die Muster einen Schwellenwert überschreiten, der anzeigt, dass das mindestens eine Gerät in einem degradierten Zustand arbeitet; und Modifizieren eines Steuersignals, um die Betriebsparameter des Fahrzeugsystems zu ändern.
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In einem zusätzlichen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Analysieren von Mustern der Ausgabesignaldaten unter Verwendung eines Programms künstlicher Intelligenz.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Einführen verfälschter Daten in die mindestens eine Vorrichtung.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Sammeln der verfälschten Daten und der Ausgabesignaldaten von mindestens einer Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Identifizieren eines Abweichungsbereichs der verfälschten Daten von den Ausgabesignaldaten.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Erzeugen von Änderungen an einem Systemsteuersignal unter Verwendung eines Kompensationsmoduls für künstliche Intelligenz und das Anwenden der Änderungen, um die Signalsteuerung der mindestens einen Vorrichtung beizubehalten.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Platzieren der mindestens einen Vorrichtung in Verbindung mit einem Fehlerfeld, das verwendet wird, um die Ausgabesignaldaten absichtlich zu verfälschen.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Ändern mindestens einer Einstellung in dem Fehlerfeld, um eine zumindest degradierende Vorrichtung zu simulieren.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung definiert die mindestens eine Vorrichtung eines der Folgenden: einen Sensor, der verwendet wird, um den Druck, die Temperatur, die Position, die Beschleunigung, den chemischen Bestandteil, den Massenfluss, die Spannung oder den Strom zu bestimmen; und einen Aktuator, der entweder für eine Kraftstoffeinspritzdüse, eine Drosselklappe, ein Turbo-Wastegate, einen CAM-Phasengeber, eine Zündkerze, eine Kraftstoffpumpe, eine Abgasrückführvorrichtung, eine aktive Kraftstoffmanagementvorrichtung, einen Nocken mit variablem Hub oder einen Lichtmaschinenstrom, eine elektrische Spannung und einen Turbo mit variabler Geometrie.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Identifizieren, wann die Muster einen zweiten Schwellenwert überschreiten, der anzeigt, dass die mindestens eine Vorrichtung in einem fehlerhaften Zustand arbeitet; und Ausgeben eines Gerätefehlersignals.
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Gemäß mehreren Aspekten beinhaltet ein Verfahren zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung in einem Automobilsystem Folgendes: das Sammeln von Ausgabesignaldaten von mindestens einem von einem Sensor und einem Aktuator, der die Signaldaten ausgibt, die sich auf Betriebsparameter eines Fahrzeugsystems beziehen; das Positionieren des Sensors oder des Aktuators in Verbindung mit einem Fehlerfeld, das verwendet wird, um die Ausgangssignaldaten absichtlich zu verfälschen; das Analysieren von Mustern der Ausgangssignaldaten im Vergleich zu Signaldaten von einem Nennbetriebssensor oder -aktuator unter Verwendung eines Programms künstlicher Intelligenz; das Identifizieren, wann ein statistischer Bereich der Muster einen ersten Schwellenwert überschreitet; und Modifizieren eines Steuersignals, um die Betriebsparameter des Fahrzeugsystems zu ändern.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Identifizieren mehrerer Ausgabesignaldaten von dem Sensor oder dem Aktuator, die Ausgabesignaldaten bei jeder von verschiedenen Fehlerfeldeinstellungen in Beziehung setzen.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren: das Vergleichen eines ersten Ausgabesignaldatensatzes von dem Sensor oder dem Aktuator mit einem ersten + -4-Sigma-(σ)-Bereich mit dem Ausgabesignaldatensatz, der unter Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz analysiert wurde, das einen zweiten Ausgabesignaldatensatzes mit einem + -4-Sigma-Bereich, der schmaler ist als der erste Ausgabesignal-Datensatz, definiert; und das Einstellen eines Fehlerschwellenwerts.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren: das Erzeugen einer Wahrscheinlichkeit eines Sensor- oder Aktuatordiagnosedurchlaufs für jede der verschiedenen Fehlerfeldeinstellungen; und das Erzeugen einer Wahrscheinlichkeit einer Sensor- oder Aktuatordiagnosedurchlaufkurve.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Reduzieren des Variationsbereichs in den Ausgabesignaldaten.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Kombinieren der Ausgabesignaldaten von dem Sensor und/oder dem Aktuator mit Ausgabesignaldaten von mindestens einem anderen Sensor oder Aktuator vor dem Analyseschritt.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung beinhaltet das Verfahren das Kommunizieren der Ausgabe von der Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz an ein Fehlerfeldeinstellungsmodul mit vordefinierten und gespeicherten bedingten Daten für den jeweiligen Sensor und Aktuator, die als der erste Schwellenwert verwendet werden, um ein fehlerhaftes Gerätesignal als einen zweiten Schwellenwert zu erzeugen, um ein Gerätefehlersignal zu erzeugen.
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Gemäß mehreren Aspekten beinhaltet ein System zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung in einem Automobilsystem einen Ausgabesignaldatensatz, der von mindestens einem von einem Sensor und einem Aktuator gesammelt wird, der die Signaldaten bezüglich Betriebsparametern eines Fahrzeugsystems ausgibt. Ein Fehlerfeld empfängt den Ausgabesignaldatensatz und verfälscht den Ausgabesignaldatensatz absichtlich. Ein Programm für künstliche Intelligenz analysiert Muster des Ausgabesignaldatensatzes im Vergleich zu einem Ausgabesignaldatensatz von einem Nennbetriebssensor oder -aktuator. Ein erster Schwellenwert wird an eine Ausgabe des Programms künstlicher Intelligenz angelegt. Ein Steuersignal wird erzeugt, wenn der erste Schwellenwert überschritten wird, um die Betriebsparameter des Fahrzeugsystems zu ändern.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung erzeugt ein Kompensationsmodul für künstliche Intelligenz Änderungen des Steuersignals und wendet die Änderungen an, um die Signalsteuerung des Sensors und/oder Aktuators beizubehalten.
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In einem anderen Aspekt der vorliegenden Offenbarung arbeitet eine Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz, die Betriebsdaten und von dem Sensor und/oder Aktuator ausgegebene verfälschte Daten sammelt, und vergleicht die Ausgabe von Betriebsdaten und verfälschte Daten mit optimalen Sensorausgabedaten und identifiziert einen Abweichungsbereich des Sensors und/oder Aktuators von den optimalen Ausgabedaten.
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Weitere Anwendungsbereiche werden aus der hier dargebotenen Beschreibung ersichtlich. Es ist zu beachten, dass die Beschreibung und die spezifischen Beispiele nur dem Zweck der Veranschaulichung dienen und nicht dazu beabsichtigt sind, den Umfang der vorliegenden Offenbarung zu begrenzen.
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Figurenliste
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Die hierin beschriebenen Zeichnungen dienen lediglich der Veranschaulichung und sollen den Umfang der vorliegenden Offenbarung in keiner Weise einschränken.
- 1 ist ein Ablaufdiagramm eines Systems und eines Verfahrens zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung, die auf einen Abgassensor gemäß einer exemplarischen Ausführungsform angewendet wird;
- 2 ist ein Graph, der Ziel-, unkorrigierte und korrigierte Luftströmungsverhältnisse gegenüber der Zeit gemäß einer exemplarischen Ausführungsform darstellt;
- 3 ist ein Graph, der Prozentsätze eines zulässigen Abgasemissionsstandards über die Zeit mit und ohne die Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz der vorliegenden Offenbarung zeigt;
- 4 ist ein Graph, der Ausgangssignaldatensätze von einem Abgas-AFR-Sensor zeigt, die sich von mageren zu fetten Zeiten gegenüber verschiedenen Fehlerfeldeinstellungen mit und ohne die Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz der vorliegenden Offenbarung beziehen; und
- 5 ist ein Graph, der eine Wahrscheinlichkeit eines Sensordiagnosedurchlaufs bei jeder der Fehlerfeldeinstellungen von 4 mit und ohne Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz der vorliegenden Offenbarung zeigt.
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AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
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Die folgende Beschreibung ist ihrer Art nach lediglich exemplarisch und beabsichtigt nicht, die vorliegende Offenbarung, Anwendung oder Verwendungen zu begrenzen.
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Bezugnehmend auf 1 ist ein System und ein Verfahren zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung 10 zur Verwendung bei der Entwicklung eines Steuersystems für ein exemplarisches Abgas-Luft-Kraftstoff-Verhältnis (AFR) oder Fahrzeugsensors für ein Automobil dargestellt. Das System und das Verfahren zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung 10, die auf einen Sensor angewendet werden, beinhalten einen Umgebungslufteinlass 12, der Umgebungsluft in eine Misch- und Brennkammer 14 zuführt. Eine Kraftstoffeinspritzdüse 16 spritzt Kraftstoff als ein Sprühmuster 18 in die Misch- und Brennkammer 14 ein, in der ein Kraftstoff-Luft-Gemisch gezündet wird. Verbranntes Abgas 20 wird aus der Misch- und Brennkammer 14 typischerweise durch einen Katalysator 22 ausgestoßen, wie es bekannt ist.
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Ein Abgas-AFR-Sensor 24 ist in dem Strömungsfluss des verbrannten Abgases 20 positioniert. Es ist wichtig, dass die Emissionen aus dem Motor ausgestoßen werden, da das verbrannte Abgas 20 durchschnittliche Emissionsanteile aufweist, die bei Stöchiometrie liegen. Der Abgas-AFR-Sensor 24 wird verwendet, um zu bestimmen, ob die Abgasemissionen mager oder stöchiometrisch sind. Wenn beispielsweise die Ausgabe von dem Abgas-AFR-Sensor 24 anzeigt, dass das System mager ist, stellt eine Motorsteuereinheit (ECU) 26 das System durch Ändern des Kraftstoffflusses über die Kraftstoffeinspritzdüse 16 auf fett ein. Die Motorsteuereinheit (ECU) 26 wendet ein Kraftstoffsteuersystem mit geschlossenem Regelkreis an, um die Kraftstoffsteuerung zu ändern, um das System in der entgegengesetzten Richtung anzutreiben, die durch die Ausgabe des Abgas-AFR-Sensors 24 angezeigt wird. Die Motorsteuereinheit (ECU) 26 beinhaltet ein Kraftstoffsteuermodul 28 in Verbindung mit der Kraftstoffeinspritzdüse 16, das den Kraftstofffluss durch die Kraftstoffeinspritzdüse 16 leitet. Der Abgas-AFR-Sensor 24 kommuniziert mit einem Sensorfehlerfeld 30, das anfänglich verwendet wird, um das System zu schulen, indem die Ausgangssignale von dem AFR-Sensor 24 absichtlich verfälscht werden. Die verfälschten Signale werden dann unter Verwendung eines Programms künstlicher Intelligenz, das in einem Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM) gespeichert ist, mit dem Betrieb des Sensors bei nominalen Betriebsparametern verglichen. Das Sensorfehlerfeld 30 kommuniziert mit jedem von einem Kompensationsmodul für künstliche Intelligenz 32 und einer Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz 34.
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Das Kompensationsmodul für künstliche Intelligenz 32 erzeugt Änderungen an den Steuersignalen, die an das Kraftstoffsteuermodul 28 gerichtet sind, die die Signalsteuerung des AFR-Sensors 24 aufrechterhalten, selbst wenn die verfälschten Signaländerungen von dem Sensorfehlerfeld 30 vorgenommen werden. Signale, die durch das Kompensationsmodul für künstliche Intelligenz 32 erzeugt werden, ermöglichen daher einen fortgesetzten Betrieb des AFR-Sensors 24 in einem Zustand, der derzeit als ein fehlerhafter Zustand oder eine fehlerhafte Bedingung angesehen wird, der/die daher den betriebsfähigen Betriebsbereich und die Lebensdauer des AFR-Sensors 24 erweitert bzw. verlängert. Wenn Sauerstoff- oder andere Sensoren für die Diagnoseentwicklung getestet werden und um die Systemrobustheit für diese zu steuern, kann das Sensorfehlerfeld 30 auch geändert oder abgestimmt werden, um degradierende Sensoren zu simulieren. Aktuatoren werden ähnlich bewertet.
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Der Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz 34 sammelt Betriebsdaten und verfälschte Daten, die von dem Abgas-AFR-Sensor 24 ausgegeben werden. Diese Daten werden mit optimalen Sensorausgabedaten verglichen, um einen Abweichungsbereich des Abgas-AFR-Sensors 24 von den optimalen Ausgabedaten zu identifizieren.
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Die Ausgabe von der Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz 34 wird zu einem Fehlerfeldeinstellungsmodul 36 kommuniziert. Das Fehlerfeldeinstellungsmodul 36 stellt vordefinierte und gespeicherte bedingte Daten für jeden Sensor und Aktuator bereit, der als ein Schwellenwert oder Auslöser verwendet wird, um ein „sensorgestörtes“ oder ein Aktuatorversagen-Signal zu erzeugen. Zum Beispiel wird ein Grad, oberhalb dessen Daten von dem Abgas-AFR-Sensor 24 als fehlerhaft oder fehlgeschlagen betrachtet werden, in einem Speicher oder einer Nachschlagetabelle gespeichert und mit dem Signal von der Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz 34 verglichen und wenn die Sensorausgabe über dem fehlerhaften oder fehlgeschlagener Grad liegt, wird ein sensorgestörtes Signal erzeugt. Das sonsorgestörte Signal kann zu einem Steuermodul übertragen werden, das beispielsweise ein Motor überprüfen-Licht beleuchtet.
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Die ECU 26 enthält auch ein Eingabemodul 38, das Sensor- und Aktuatorausgabedaten von den anderen Sensoren und Aktuatoren des Fahrzeugs sammelt und koordiniert, welche dieser Daten in Verbindung mit den Zielsensor- oder Aktuatorausgabedaten relevant sind, wie beispielsweise von dem Abgas-AFR Sensor 24. Solche Daten können für das Beispiel des Abgas-AFR-Sensors 24 Lufttemperatur, Luftdruck, Feuchtigkeit und dergleichen beinhalten. Die ECU 26 koordiniert die relevanten Daten von dem Eingabemodul 38 zur Eingabe an das Kraftstoffsteuermodul 28. Die ECU 26 koordiniert ebenfalls die relevanten Daten von dem Eingabemodul 38 zur Eingabe an das Kompensationsmodul für künstliche Intelligenz 32, wodurch alle relevanten Daten in Verbindung mit dem Programm künstlicher Intelligenz verwendet werden können, um Änderungen der Steuersignale zu berechnen, die an das Kraftstoffsteuermodul 28 gerichtet sind, die die Signalsteuerung des AFR-Sensors 24 aufrechterhalten.
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Für das Beispiel des Abgas-AFR-Sensors 24 wird ein Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 auf die Sensorausgabe von dem Abgas-AFR-Sensor 24 angewendet, um die Muster zu klassifizieren, die zu sehen sind, wenn die Sensorsteuersystem-ECU 26 Kraftstoffsteueränderungen in Reaktion auf Niveaus der Sauerstoffsensorleistung erzeugt. Die „Muster“, die durch das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 ausgewertet werden, beinhalten die Ausgabesignalfrequenz, die Ausgabesignalamplitude, die Ausgabesignalgeometrie und dergleichen, sind aber nicht darauf beschränkt. Wenn beispielsweise die Ausgabesignalamplitude im Vergleich zu der nominalen Sensorausgabesignalamplitude, die in einem Speicher oder RAM gespeichert ist, abnimmt oder zunimmt, identifiziert das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 zuerst, dass eine Änderung aufgetreten ist, die einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, was eine Signaldegradierung anzeigt und identifiziert dann, wie sich die Änderung selbst im Laufe der Zeit verändert hat, was eine fortlaufende Erkennung der Degradierung der Ausgabesignalamplitude bereitstellt, bis ein vorbestimmter zweiter Schwellenwert erreicht wird, der anzeigt, dass ein Sensor- oder Aktuatorfehler aufgetreten ist.
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Die ersten und zweiten vorbestimmten Schwellwertdaten werden angewendet, die identifizieren, wann die beobachteten Muster als ein Sensorfehler oder als eine Sensordegradierung klassifiziert werden sollen. In dem obigen Beispiel für den Sauerstoff- oder Abgas-AFR-Sensor 24 werden Änderungen des Niveaus der Sensorleistung mit vorhergesagten oder bekannten Sensorausgangsmustern eines nominellen oder neuen Abgas-AFR-Sensors verglichen, um vorherzusagen, wenn der Abgas-AFR-Sensor 24 degradiert oder ausfällt. Das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 kann auch verwendet werden, um die Sensorleistung basierend auf einer Emissionsverschlechterung im Zeitverlauf vorherzusagen, und wie die Sensor-Fehlerfeldeinstellungen die Leistung kennzeichnet. Wenn die beobachteten Muster von der Sensorausgabe einen vorbestimmten Schwellenwert überschreiten, wird der Sensor als „fehlerhaft“ betrachtet und eine Systemwarnung wie das Motor überprüfen-Licht wird aufleuchten.
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Das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 funktioniert wie folgt. Ein Sensor- oder Aktuatorausgabesignal wird empfangen und ein Muster des Signals wird identifiziert. Das Muster des Signals wird mit einem Muster eines Signals von einem nominalen oder neuen Sensor oder Aktuator des gleichen Typs verglichen, der in einem Speicher oder einer Nachschlagetabelle gespeichert ist. Unterschiede zwischen den Mustern des empfangenen Ausgabesignals und des gespeicherten Ausgabesignals, die innerhalb eines vorbestimmten statistischen Bereichs liegen, die weiter innerhalb eines degradierten aber akzeptablen Bereichs liegen, werden in einer Systemsteuereinheit angewendet, um Systemsteuerparameter zu ändern, wie es für den Sensor oder Aktuator erforderlich ist, um den Betrieb fortzusetzen. Unterschiede zwischen den Mustern des empfangenen Ausgabesignals und des gespeicherten Ausgabesignals, die außerhalb des vorbestimmten statistischen Bereichs liegen, der den degradierten Bereich definiert, zeigen einen Sensor- oder Aktuatorausfall an, der ein Sensor- oder Aktuatorfehlersignal auslöst. Wie hierin angemerkt, können auch Signale von mehreren anderen Sensoren und Aktuatoren in die Analysen einbezogen werden, sodass andere Sensor- oder Aktuatorsignale kombiniert werden können, um den zulässigen Betriebsbereich des Sensors oder Aktuators zu verbessern.
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Bezugnehmend auf 2 und ebenfalls 1 repräsentiert ein Graph 42 ein Luftströmungsverhältnis 44 auf einer y-Achse gegen die Zeit (z. B. Sekunden) auf einer x-Achse. Eine erste Kurve 48 repräsentiert das Sensorausgangssignal über die Zeit, das eine Sensordegradierung enthalten kann. Eine zweite Kurve 50 repräsentiert ein Soll-Luftströmungsverhältnis, das eine neue oder optimale Sensorausgabe definiert. Nachdem das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 auf die Sensorausgabe von dem Abgas-AFR-Sensor 24 angewendet wird, um die identifizierten Muster zu klassifizieren, erzeugt oder modifiziert die Sensorsteuersystem-ECU 26 Änderungen der Kraftstoffsteuerung in Reaktion auf Niveaus der Sensorleistung, um das Luftströmungsverhältnis so zu ändern, dass es dem Sollwert oder der zweiten Kurve 50 besser entspricht. Eine dritte Kurve 52 repräsentiert das resultierende Systemluftströmungsverhältnis, nachdem Betriebsänderungen an der Kraftstoffeinspritzdüse 16 basierend auf tatsächlichen Ausgabesignaldaten von dem Abgas-AFR-Sensor 24, die unter Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz 40 modifiziert wurden, vorgenommen werden. Es ist offensichtlich, dass das durch die dritte Kurve 52 dargestellte Luftströmungsverhältnis den Sollwerten der zweiten Kurve 50 sehr ähnlich ist.
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Bezugnehmend auf 3 und erneuter Bezugnahme auf 2 zeigt ein Graph 54 einen Prozentsatz des zulässigen Abgasemissionsstandards 56 über die Zeit 58. Eine Ausgabekurve 60 stellt ein Ausgabesignal des Abgas-AFR-Sensors 24 ohne Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz 40 der vorliegenden Offenbarung dar, das identifiziert, dass die Ausgabekurve 60 ein maximal zulässiges Emissionsniveau von 130 % überschreitet, wo eine Linie 62 die Ausgabekurve 60 an einem Punkt 64 schneidet. Wenn erkannt wird, dass eine Leistungsänderung in der Ausgabe des Auslass-AFR-Sensors 24 unter Verwendung der Mustererkennung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz 40 auftritt, ordnet die Kraftstoffsteuerungssystem-ECU 26 eine Änderung an. Das Kraftstoffsteuermodul 28 lenkt eine Änderung der Ausgabe der Kraftstoffeinspritzdüse 16, bis ein zweites Ausgabesignal von dem Abgas-AFR-Sensor 24, das durch eine modifizierte Ausgabekurve 66 dargestellt ist, eine Linie 68, die ein Emissionsniveau von 100 % darstellt, nicht überschreitet. Die Steuerung der Kraftstoffeinspritzdüse 16 ermöglicht, dass der Systembetrieb, der die 100 % Emissionsnorm erfüllt, auch bei einem degradierten Zustand des Abgas-AFR-Sensors 24 fortfährt.
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Bezugnehmend auf 4 und erneuter Bezugnahme auf 1 bis 3, zeigt ein Graph 70 mehrere Ausgabesignaldatensätze von dem Abgas-AFR-Sensor 24, die sich von mageren zu fetten Zeiten 72 gegenüber verschiedenen Fehlerfeldeinstellungen 74 beziehen. Ein nicht modifizierter Ausgabesignaldatensatz 76 von dem Abgas-AFR-Sensor 24 hat einen + -4-Sigma-(σ)-Bereich 78. Wenn die Ausgabedaten unter Verwendung des Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 analysiert werden, weist ein modifizierter Ausgabedatensatz 80 von dem Abgas-AFR-Sensor 24 einen + -4-Sigma-Bereich 82 auf, der schmaler ist als der Ausgabesignal-Datensatz 76. Wenn die Ausgabesignaldatensätze unter Anwendung mehrerer verschiedener Fehlerfeldeinstellungen einschließlich 1,00, 1,20, 1,40, 1,60, 1,80, 2,00, 2,20 und 2,40 analysiert werden, zeigen die Daten des Abgas-AFR-Sensors 24 bei einer Fehlerfeldeinstellung von 2,00, dass die Emissionen den maximal zulässigen 1,3-fachen Emissionsstandard 84, der durch eine vertikale Achse nach rechts in 4 bereitgestellt wird, durch einen Punkt 86 auf einer Emissionskurve 88 identifiziert, erreichen. Um innerhalb des + -2-Sigma-Bereichs sicher zu sein, dass eine Fehlereinstellung bei der Fehlerfeldeinstellung von 2,00 gesetzt wird, wird ein Fehlerschwellenwert auf 160 ms eingestellt, angezeigt durch eine 160 ms-Zeitlinie 90 bei dem -2-σ-Schwellenwert.
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Bezugnehmend auf 5 und weiterer Bezugnahme auf 4 zeigt ein Graph 92 eine Wahrscheinlichkeit des Sensordiagnosedurchlaufs 94 bei jeder der verschiedenen Fehlerfeldeinstellungen von 4. Eine Wahrscheinlichkeit der Sensordiagnosedurchlaufkurve 98 zeigt an, dass ohne die Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz 40 bei der Fehlerfeldeinstellung von 1,80, was unter dem 1.30x-Emissionsstandard liegt, der bei der Fehlerfeldeinstellung von 2,00 erreicht wird, die Wahrscheinlichkeit eines an einem Punkt 100 angezeigten Sensordiagnosedurchlaufs ungefähr 25 % beträgt, daher beträgt die Wahrscheinlichkeit eines Sensordiagnoseversagens ungefähr 75 %.
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Unter weiterer Bezugnahme auf 4 und 5, wird durch erneutes Verarbeiten der gleichen Daten von dem Abgas-AFR-Sensor 24 unter Verwendung des Mustererkennungsprogramms für künstliche Intelligenz 40 die Variation + -4 σ-Bereich bei jeder Fehlerfeldeinstellung reduziert. Jeder modifizierte Ausgabesignaldatensatz 80 für die verschiedenen Fehlerfeldeinstellungen von dem Abgas-AFR-Sensor 24 wird mit dem reduzierten + -4-σ-Variationsbereich 82 dargestellt. Unter Verwendung des reduzierten + -4-σ-Variationsbereichs 82 für jede Sensorausgabe-Fehlerfeldeinstellung bewegt sich der Sensorausfallschwellenwert von 160 ms bis zu 210 ms bei dem gleichen 1.30x-Emissionsstandard und der Fehlerfeldeinstellung von 2,00 an dem -2σ-Schwellenwert.
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Eine modifizierte Wahrscheinlichkeit der Sensordiagnosedurchlaufkurve 102 ist nach rechts verschoben und weist eine steilere Übergangssteigung verglichen mit der Wahrscheinlichkeit der Sensordiagnosedurchgangskurve 98 auf. Bei der gleichen Fehlerfeldeinstellung von 1,80 gibt es eine ungefähr 99,99 %-ige Wahrscheinlichkeit, dass der Sensordiagnosedurchlauf an einem Punkt 104 auf der modifizierten Wahrscheinlichkeit der Sensordiagnosedurchlaufkurve 102 angezeigt wird. Das Mustererkennungsprogramm 40 für künstliche Intelligenz, das auf die gleichen Sensorausgabedaten und bei den gleichen Fehlerfeldeinstellungen angewendet wird, reduziert daher die Quantität vorhergesagter Sensordiagnosefehler durch Verringern des Variationsbereichs in den Sensordaten.
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Die Ausgabe von dem Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 kann auch als ein Vorhersagewerkzeug verwendet werden. Wie zuvor erwähnt, wird die Ausgabe von der Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz 34 an das Fehlerfeldeinstellungsmodul 36 übermittelt, das vordefinierte und gespeicherte bedingte Daten für jeden Sensor und Aktuator bereitstellt, der als ein Schwellenwert oder Auslöser verwendet wird, um das „sonsorgestörte“ oder das Aktuatorversagen-Signal zu erzeugen. Daten, die in bekannten Sensor- und Aktuator-Degradierungskurven dargestellt sind, die beispielsweise von Versorgern jedes Sensors oder Aktuators verfügbar sind, werden in verschiedenen Nachschlagetabellen für den Zugriff durch die Fehlervorhersageeinrichtung für künstliche Intelligenz 34 gespeichert. Die Daten in den Degradierungskurven identifizieren einen Bereich von Sensor- und Aktuatorbetriebsausgaben von neu oder nominell bis zum Ausfall.
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Wenn ein Sensor oder Aktuator einen vorbestimmten Prozentsatz des Sensor- oder Aktuatorfehlerzustands erreicht, wird ein erwarteter Fehlerpunkt erzeugt. Zum Beispiel wird der vorbestimmte Prozentsatz des Sensor- oder Aktuatorfehlerzustands bei einem messbaren Fahrzeugbetriebszustand erreicht, wie beispielsweise bei einem gegenwärtigen Gesamtkilometerwert oder einer seit der Initiierung des Sensors oder des Aktuators gefahrenen Strecke. Wenn der gegenwärtige Gesamtkilometerwert und der Wert des vorbestimmten Prozentsatzes des Sensor- oder Aktuatorfehlerzustands gegeben sind, kann vorhergesagt werden, dass der erwartete Fehlerpunkt bei einem zukünftigen Gesamtkilometerwert auftritt, der erzeugt und im Speicher gespeichert wird.
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Wenn beispielsweise der vorbestimmte Prozentsatz des fehlerhaften Sensors oder Aktuators 75 % beträgt und der gegenwärtige Gesamtkilometerwert 75.000 Meilen (120.000 km) beträgt, kann der erwartete Fehlerpunkt bei einer im Wesentlichen linearen Degradierung beispielsweise auf einen zukünftigen Gesamtkilometerwert von 100.000 Meilen (161.000 km) projiziert werden. Auf diese Daten kann zum Beispiel durch eine Fahrzeugwartungseinrichtung zugegriffen werden, um zu bestimmen, wann der Sensor oder Aktuator ausgetauscht werden sollte, und der geeignete Sensor oder Aktuator kann vor der nächsten Verfügbarkeit der Fahrzeugwartung bestellt werden. Die Bestimmung des erwarteten Fehlerpunkts kann auch bekannte Degradierungsraten beinhalten. So können beispielsweise die Daten in den Degradierungskurven lineare oder nicht-lineare Degradierungsraten anzeigen, die für die Vorhersage des erwarteten Fehlerpunktes angewendet werden können.
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Das Verfahren zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung der vorliegenden Offenbarung bietet mehrere Vorteile. Die Verwendung der Mustererkennung, die durch das Mustererkennungsprogramm für künstliche Intelligenz 40 bereitgestellt wird, kann auf Sensor- und Aktuatorausgabedatenmuster angewendet werden. Durch Überprüfen von Datenmustern, die von verschiedenen Sensoren und Aktuatoren ausgegeben werden, können Verbesserungen bei der Datenerkennung und dem Sensor- und Aktuatorbetrieb, der Fehlermodusvorhersage, der Betriebslebensdauer und dergleichen vorgenommen werden. Diese beinhalten die Anwendung auf Sensoren, die für die Bestimmung von Druck, Temperatur, Position, Beschleunigung, chemischen Bestandteilen, Massenfluss, Spannung, Strom und dergleichen verwendet werden. Das Verfahren zum Erfassen und Mitigieren einer Sensordegradierung der vorliegenden Offenbarung kann gleichermaßen auf in Kraftfahrzeugen verwendete Aktuatoren angewendet werden, einschließlich Aktuatoren, die für die Kraftstoffeinspritzdüse, die Drosselklappe, das Turbo-Wastegate, CAM-Phasengeber, die Zündkerze, Kraftstoffpumpe, Abgasrückführung, das aktive Kraftstoffmanagement, den Nocken mit variablem Hub, Lichtmaschinen- und elektrischen Strom und Turbo mit variabler Geometrie und dergleichen verwendet werden.
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Die Beschreibung der vorliegenden Offenbarung ist nur als Beispiel zu verstehen und Variationen, die sich nicht vom Kern der Erfindung entfernen, werden als im Rahmen der Erfindung befindlich vorausgesetzt. Solche Varianten sollen nicht als eine Abweichung vom Sinn und Umfang der Erfindung betrachtet werden.
