DE102018218960A1

DE102018218960A1 - Verfahren zum Ansteuern eines Antriebsstrangs eines Kraftfahrzeugs

Info

Publication number: DE102018218960A1
Application number: DE102018218960.9A
Authority: DE
Inventors: Andreas Fritsch; Heiner Markert; Stefan Angermaier; Daniel Michael Ruff
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2018-11-07
Filing date: 2018-11-07
Publication date: 2020-05-07
Also published as: CN111152778A; KR20200053412A

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ansteuern eines Antriebsstrangs (110) eines Kraftfahrzeugs mit einer Brennkraftmaschine unter Verwendung einer modellprädiktiven Regelung (200) mit einem Modell (210) eines Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs, bei der eine Sollwerttrajektorie (250) für Stellgrößen (260) des Antriebsstrangs über einen Prädiktionshorizont (245) hinweg unter Anwendung eines Gütekriteriums ermittelt wird, wobei aktuelle und/oder zukünftige Zustands- und Prozessgrößen (220) des Kraftfahrzeugs und/oder einer Umgebung des Kraftfahrzeugs als Eingangsgrößen für die modellprädiktive Regelung (200) verwendet werden, wobei als Gütekriterium eine Minimierung einer Kostenfunktion (240), umfassend zumindest einen Emissionswert (241) oder einen Kraftstoffverbrauch, verwendet wird, und wobei die Stellgrößen (260) entsprechend der ermittelten Sollwerttrajektorie (250) eingestellt werden.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ansteuern eines Antriebsstrangs eines Kraftfahrzeugs mit einer Brennkraftmaschine sowie eine Recheneinheit und ein Computerprogramm zu dessen Durchführung.
Stand der Technik
Eine ständige Verschärfung von Grenzwerten für Schadstoff-Emissionen, insbesondere von Kraftfahrzeugen, stellt hohe Anforderungen an moderne Brennkraftmaschinen. In besonderem Fokus stehen dabei Partikel- und Stickoxid-Emissionen. Gleichzeitig ist in aller Regel, sowohl von Behörden als auch von Kunden, eine fortschreitende Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs und auch einer Kohlenstoffdioxid-Emission gefordert, da die Kohlenstoffdioxid-Emission eine wesentliche Ursache der Erderwärmung darstellt.
Sollwerte für entsprechende Stellgrößen bzw. Stellglieder von Brennkraftmaschinen und Abgasnachbehandlungssystemen können hierzu beispielsweise in zweidimensionalen Kennfeldern als Funktion der Last und der Drehzahl der Brennkraftmaschine abgespeichert und online ausgelesen werden.
Gegebenenfalls können diese Sollwerte dann in Abhängigkeit von aktuellen Umgebungsbedingungen und/oder Systemzuständen (wie beispielsweise Motortemperatur, Katalysatortemperatur und dergleichen) korrigiert werden. Auch Korrekturfunktionen zur Reduzierung von Emissionen in einem transienten Betrieb der Brennkraftmaschine können verwendet werden.
Zur Zulassung von Kraftfahrzeugen ist typischerweise ein Nachweis erforderlich, dass bestimmte Emissionsgrenzen in einem definierten Fahrzyklus oder sogar im realen Fahrbetrieb eingehalten werden.
Um die Brennkraftmaschine jedoch auch langfristig als Alternative zu rein elektrischen Fahrzeugantrieben (insbesondere batteriebetriebene und mittels Brennstoffzelle betriebene Fahrzeuge) zu etablieren, ist eine „Zero Impact“-Mobilität in allen Fahrsituationen anzustreben, deren Ziele weit über die Einhaltung gesetzlich geforderter Grenzwerte hinausgehen.
Eine wesentliche Herausforderung besteht dabei darin, Fahrzeugantriebe bezüglich der wechselnden Randbedingungen auf der Straße und einer Vielzahl möglicher Fahrsituationen zu optimieren. Insbesondere das individuelle Fahrverhalten und auftretende Verkehrssituationen sind entscheidend für die Höhe der ausgestoßenen Schadstoffe, insbesondere sog. Endrohr-Emissionen. Die Reduzierung eines einzelnen Emissionswertes bzw. einer einzelnen Emissionsspezies - d.h. eines bestimmten Schadstoffes bzw. einer bestimmten Schadstoffkomponente - ist von zahlreichen Zielkonflikten geprägt, sodass eine simultane Reduktion aller Schadstoffe in aller Regel nicht möglich ist.
Maßnahmen, die die Reduzierung einer bestimmten Schadstoffkomponente bewirken, führen demnach meist zu einer Erhöhung einer oder mehrerer anderer Schadstoffkomponenten. Die dabei zugrundeliegenden Zusammenhänge sind häufig exponentieller Natur und die Auslegung einer Emissionsstrategie eines Kraftfahrzeugs ist somit in aller Regel kompromissbehaftet.
Offenbarung der Erfindung
Erfindungsgemäß werden ein Verfahren zum Ansteuern eines Antriebsstrangs eines Kraftfahrzeugs sowie eine Recheneinheit und ein Computerprogramm zu dessen Durchführung mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche vorgeschlagen. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche sowie der nachfolgenden Beschreibung.
Ein erfindungsgemäßes Verfahren dient zur Reduzierung von Emissionen, d.h. von Schadstoffen, insbesondere den schon erwähnten sog. Endrohr-Emissionen, während eines Betriebs eines Kraftfahrzeugs. Hierunter fallen nicht nur Fahrzeuge mit einer Brennkraftmaschine als einzige Antriebsquelle, sondern insbesondere auch sog. Hybridfahrzeuge mit Brennkraftmaschine und einer oder mehreren elektrischen Maschinen zum Antrieb. Solange eine Brennkraftmaschine zumindest zeitweise betrieben wird, ist eine Reduzierung von Emissionen wünschenswert.
Dies erfolgt unter Verwendung einer modellprädiktiven Regelung mit einem Modell des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs, bei der eine Sollwerttrajektorie für Stellgrößen des Antriebsstrangs über einen Prädiktionshorizont hinweg unter Anwendung eines Gütekriteriums ermittelt wird. Diese Sollwerttrajektorie wird also insbesondere hinsichtlich des Gütekriteriums optimiert, d.h. die Sollwerttrajektorie wird derart angepasst bzw. optimiert, dass das Gütekriterium möglichst gut erfüllt wird.
Als Gütekriterium wird hierbei eine Minimierung einer Kostenfunktion verwendet, die zumindest einen Emissionswert oder einen Kraftstoffverbrauch umfasst. Die Stellgrößen werden dann entsprechend der ermittelten Sollwerttrajektorie eingestellt. Insbesondere werden aber, wie bei der modellprädiktiven Regelung üblich, nachdem die optimale Sollwerttrajektorie berechnet wurde, zunächst nur der bzw. die (zeitlich) nächsten Sollwerte ausgeführt. Nach einer endlichen Zeit wird die Optimierung auf Basis eines neuen Systemzustandes bzw. einer neuen Modellprädiktion wiederholt.
Die modellprädiktive Regelung (MPC) ist ein Regelungskonzept, bei dem durch die Prädiktion des zukünftigen Systemverhaltens - im vorliegenden Fall also des Kraftfahrzeugs und dort insbesondere des Antriebsstrangs - in jedem Abtastschritt, d.h. einem bestimmten Zeitintervall, eine sehr hohe Regelungsgüte erzielt werden kann. Im Gegensatz zu klassischen Regelungskonzepten können Eingangs-, Ausgangs- und Zustandsbeschränkungen explizit berücksichtigt werden.
Modellprädiktive Regelungen sind insbesondere ein effektives Verfahren zur optimalen Regelung komplexer Systeme (z.B. MIMO-Systeme, d.h. Systemen mit vielen Eingangsgrößen und vielen Ausgangsgrößen). Dieses Prinzip ist von besonderem Vorteil bei der Regelung von Emissionen bzw. Endrohr-Emissionen bei Kraftfahrzeugen, da eine Streckendynamik bedingt durch die thermische Trägheit der Abgasanlage hohen Zeitkonstanten unterliegt und deren Verhalten damit verhältnismäßig gut vorhersehbar ist. Darüber hinaus steigt mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen die Verfügbarkeit prädiktiver Daten.
Der Antriebsstrang des Kraftfahrzeugs umfasst dabei neben der Brennkraftmaschine insbesondere auch eine Abgasanlage bzw. eine Abgasnachbehandlungsanlage. Ebenso können ggf. vorhandene elektrische Maschinen, insbesondere motorisch betriebene, dazu gehören, ebenso wie Getriebe. Im Falle elektrischer Maschinen können dann auch zugehörige Batterien berücksichtigt werden. Für den Antriebsstrang eines Kraftfahrzeugs kann dann ein entsprechendes Modell erstellt und beispielsweise auf einer ausführenden Recheneinheit hinterlegt werden. Ein solches Modell beschreibt dabei insbesondere das Verhalten des Antriebsstrangs basierend auf bestimmten Eingangsgrößen und damit insbesondere auch die dabei sich ergebenden Emissionen.
Um die Emissionen bzw. Endrohr-Emissionen zu reduzieren, kommen dabei verschiedene Vorgehen- bzw. Verfahrensweisen in Betracht, die durch entsprechende Vorgabe zugehöriger Stellgrößen erreicht werden können. Es können die Roh-Emissionen der Brennraftmaschine (d.h. die verbrennungsmotorischen Roh-Emissionen) reduziert werden, indem beispielsweise wenigstens ein Verbrennungsparameter (z.B. Einspritzdauer, Einspritzmenge, Anzahl und Zeitpunkte von Einspritzungen, Zündzeitpunkt(e), Luftmenge) verändert wird. Es kann die Katalysatoreffizienz erhöht werden, z.B. durch Aufheizen der Abgasanlage und/oder Variation der NSC-Regenerationsstrategie. Es kann eine Betriebspunktverschiebung der Brennkraftmaschine, ggf. in Kombination mit einer elektrischen Maschine, vorgenommen werden, z.B. durch Auf- und Ablasten im Rahmen einer Hybridbetriebsstrategie, bis hin zum rein elektrischen Fahren oder das Zuschalten von Zusatzverbrauchern. Es kann eine Auswahl eines Gangs des Getriebes verändert werden. Ebenso können zwei oder mehrere dieser Vorgehensweisen kombiniert bzw. verwendet werden. Die zugehörigen Stellgrößen (bzw. Stellglieder) umfassen dabei insbesondere eine Drehzahl, eine Einspritzcharakteristik bzw. Einspritzvorgaben oder einen Betriebsmodus der Abgasnachbehandlungsanlage (inkl. Katalysatoren) und dergleichen.
Der erwähnte Prädiktionshorizont stellt ein Zeitfenster dar, das zu einem aktuellen Zeitpunkt beginnt und bis zu einem endlichen, in der Zukunft gelegenen Zeitpunkt reicht. Der Prädiktionshorizont bzw. dessen Dauer oder Länge kann zeit- und/oder streckenbasiert sein und sich während der Fahrt (bzw. des Betriebs des Kraftfahrzeugs) ändern. Auf diese Weise kann der Prädiktionshorizont beispielsweise direkt nach dem Motorstart länger gewählt werden, in Stadtphasen hingegen eher kürzer.
Als Eingangsgrößen für die modellprädiktive Regelung werden aktuelle und/oder zukünftige Zustandsgrößen des Kraftfahrzeugs und/oder einer Umgebung des Kraftfahrzeugs verwendet. Unter Zustandsgrößen (oder auch Prozessgrößen) sind dabei insbesondere solche Größen oder Parameter zu verstehen, die den Betrieb des Kraftfahrzeugs, und dort insbesondere den Antriebsstrang, betreffen und/oder beeinflussen, insbesondere auch hinsichtlich dabei erzeugter Emissionen.
Hierunter fallen insbesondere eine Katalysatoreffizienz, ein Roh-Emissionsniveau, d.h. die Höhe der ausgestoßenen Rohemissionen (also Emissionen, die direkt aus dem Motor bzw. der Brennkraftmaschine kommen), ein Ladezustand einer Batterie, ein Rekuperationspotenzial einer aktuellen und/oder voraussichtlichen Streckenführung, eine geographische Position, Beladung und/oder Alterung von Partikelfilter und/oder Stickoxidspeicherkatalysator (sog. NSC), Füllstand und/oder Alterung von Systemen zur selektiven katalytischen Reduktion (sog. SCR), sowie ggf. weitere Umgebungsbedingungen und/oder Randbedingungen. Diese Größen bzw. Parameter - die teils auch als Randbedingungen zu verstehen bzw. behandeln sind - beeinflussen den Betrieb des Antriebsstrangs bzw. die Möglichkeiten, über die Stellgrößen darauf einzuwirken.
Dabei können auch diskontinuierliche Ereignisse (z.B. Partikelfilterregenerationen, aktive OBD-Eingriffe und dergleichen.) bei der Ermittlung der Sollwerttrajektorie - d.h. einem Verlauf einzustellender Sollwerte der einzelnen Stellgrößen - berücksichtigt werden. Gegebenenfalls kann das beschriebene Vorgehen auch während dieser diskontinuierlichen Ereignisse die Emissionscharakteristik des Kraftfahrzeugs optimieren und/oder eine zeitliche Reihenfolge und Lage dieser Ereignisse vor dem Hintergrund einer bestmöglichen Emissionscharakteristik definieren.
Informationen über zukünftige (d.h. innerhalb des Prädiktionshorizontes gelegene) Zustandsgrößen oder auch Einflussgrößen auf die Emissionen, ebenso wie beispielsweise auf Abgastemperaturen, Abgasmassenströme, Fahrgeschwindigkeiten und dergleichen, sowie Restriktionen der Zustandsgrößen können durch verschiedene Verfahren und Technologien gewonnen werden. Hierunter zählen insbesondere eine Prädiktion auf Basis von Navigationsdaten, eine Prädiktion auf Basis von Sensordaten zur Erfassung der Umgebung bzw. Fahrzeugumgebung (z.B. Kameras, Radar, Lidar und dergleichen), eine Prädiktion auf Basis von Kommunikation zwischen Kraftfahrzeug und anderen Einheiten wie stationäre Anlagen im Straßenverkehr oder anderen Kraftfahrzeugen (sog Car2X- oder Car2Car-Kommunikation), eine Prädiktion auf Basis eines „Mobile Device Managements“ (also beispielsweise eine Verarbeitung von Handydaten, z.B. zur Erkennung von Stau), eine Prädiktion auf Basis aktueller und/oder vergangener Mess- und/oder Modellwerte (z.B. durch statistische Verfahren zur Online-Datenauswertung, gewichtete Tiefpassfilterung und dergleichen), eine Prädiktion auf Basis einer wahrscheinlichsten („Most Probable“) Streckenführung, und eine Prädiktion auf Basis von Server-Diensten (insbesondere sog. Cloud-basierte Dienste). Es versteht sich, dass auch zwei oder mehrere dieser Möglichkeiten zur Prädiktion verwendet werden können. Die Wirkung einer Parametervariation bezüglich der zu erwartenden Änderungen der Emissionen über den Prädiktionshorizont können dabei abgeschätzt werden.
Die Berechnung der zu erwartenden Emissionen, Abgastemperaturen, Abgasmassenströmen, Katalysatortemperaturen, Katalysatoreffizienz und dergleichen innerhalb des Prädiktionshorizontes kann insbesondere unter Verwendung verschiedener Modelltypen erfolgen. Hierzu gehören insbesondere datenbasierte Modelle (z.B. Kennfelder, Neuronale Netze, Gauß-Prozess-Modelle und dergleichen), physikalische Modelle, und phänomenologische Modelle (also beispielsweise Modelle, die auf realen (bekannten) physikalischen Gesetzen basieren, im Gegensatz zu datenbasierten Modellen, die durch die Beobachtung/Messung von Ein- und Ausgangssignalen gebildet werden, aber nicht den physikalischen Zusammenhang bewusst enthalten). Es versteht sich, dass auch eine Kombination von zwei oder mehr dieser Modelle möglich ist.
In einem sehr einfachen Beispiel könnte das Antriebsstrangmodell eine via Rastervermessung oder statistischer Versuchsplanung (sog. DoE) des Motors bzw. der Brennkraftmaschine parametrierte Kennfeldschar oder äquivalente neuronale Netze bzw. Gauß-Prozess-Modelle zur Beschreibung der motorischen Rohemissionen, Abgastemperaturen und Massenströme beinhalten. Die Katalysatortemperaturen könnten mit Hilfe des ersten Hauptsatzes der Thermodynamik abgebildet werden, während die Konvertierungseffizienz der Abgasanlage wiederum kennfeldbasiert (Parametrierung aus Prüfstandsmessungen) oder mit Hilfe eines reaktionskinetischen Ansatzes (z.B. Arrhenius-Ansatz) erfolgt.
Das Auffinden einer optimalen Sollwerttrajektorie für das betrachtete Kraftfahrzeug bzw. einen betrachteten Fahrzeugverbund erfolgt durch die Minimierung einer Kostenfunktion, die als Gütekriterium dient. Die Kostenfunktion umfasst bzw. enthält dabei zumindest einen Emissionswert oder den Kraftstoffverbrauch. Als Emissionswert (bzw. Emissionskomponente) kommen insbesondere Stickoxid (NOx), Kohlenstoffdioxid (CO₂), Kohlenstoffmonoxid (CO), Kohlenwasserstoff (HC), Ammoniak (NH₃) oder Partikel, insbesondere Feinstaub, in Betracht. Außerdem kann die Kostenfunktion bevorzugt auch noch den Ladezustand einer Batterie berücksichtigen. Denkbar sind zudem weitere Parameter wie z.B. eine Lärmbelastung und dergleichen.
Darüber hinaus kann die Kostenfunktion während der Fahrt (bzw. während des Betriebs) insbesondere dynamisch angepasst bzw. adaptiert werden, um beispielsweise auf eine vorhergesehene oder unvorhergesehene Veränderung von Randbedingungen zu reagieren (z.B. eine Einfahrt in eine Umweltzone, lokaler Feinstaubalarm, Wettereinflüsse und dergleichen).
Die Kostenfunktion kann außerdem in einer Kaskadenstruktur vorliegen (sog. Kaskaden-MPC). Dies bedeutet, dass jedem Subsystem (z.B. jedem einzelnen Fahrzeug) eine individuelle Kostenfunktion zugeteilt wird, die zum optimalen Verhalten des Individuums führt. Eine übergeordnete Recheneinheit koordiniert dann beispielsweise die Kostenfunktionen für eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen bzw. eine komplette Fahrzeugflotte und stellt damit sicher, dass die gesamte Flotte übergeordnete Emissionsziele erfüllt.
Das Minimierungsproblem, d.h. die Minimierung der Kostenfunktion, aus dem das optimale Systemverhalten beziehungsweise die optimale Sollwerttrajektorie abgeleitet wird, kann auf verschiedene Arten formuliert werden. Bevorzugt ist eine Minimierung der Kostenfunktion unter harten Nebenbedingungen (z.B. Minimierung von CO₂ bei gleichzeitiger Unterschreitung von Vorgaben bzgl. anderer Emissionswerte) oder aber auch eine Minimierung einer Kostenfunktion unter Verwendung von weichen Nebenbedingungen (sog. Soft-Constraints), welche die Erfüllung von Nebenbedingungen zwar gewährleisten (z.B. Minimierung von CO₂ bei gleichzeitiger Unterschreitung von Vorgaben bzgl. anderer Emissionswerte), wobei aber Verletzungen der Nebenbedingungen durch hohe Kosten bestraft werden (z.B. hohe CO₂-Kosten). Denkbar ist auch eine Minimierung einer gewichteten Summe einzelner Emissionswerte bzw. Emissionskomponenten mit gegebenenfalls nichtlinearen Termen.
Das Optimierungsproblem, d.h. die Ermittlung der (optimalen) Sollwerttrajektorie, wird bevorzugt online während des Betriebs (bzw. während der Fahrt) vorgenommen (bzw. gelöst oder bearbeitet), insbesondere von einer Recheneinheit im Kraftfahrzeug. Denkbar ist aber auch die Lösung durch eine zentrale Recheneinheit oder einen Rechencluster, von wo die Sollwerttrajektorie bzw. die Sollwertevorgaben an das Kraftfahrzeug kommuniziert werden, oder eine Lösung im Vorfeld offline, wobei die Ergebnisse in geeigneten datenbasierten Strukturen abgespeichert werden, auf die eine Recheneinheit zugreift. Eine Kombination von zwei oder mehr dieser Varianten ist ebenso denkbar.
Zur Lösung des beschriebenen Optimierungsproblems können insbesondere verschiedene Verfahren, die unterschiedlichen Klassen zugeordnet sind und sich durch verschiedene Vor- und Nachteile auszeichnen, verwendet werden. Hierzu gehören insbesondere eine sog. Numerical Optimal Control (z.B. Direct Multiple-Shooting, Direct Collocation, und dergleichen), indirekte Verfahren auf Basis von Pontryagins Maximum/Minimum Prinzip, eine datenbasierte Optimierung (z.B. Neuro Dynamic Programming, Approximate Dynamic Programming, Reinforcement Learning, usw.) oder andere Verfahren wie z.B. Value Iteration, Policy Iteration, Backward Dynamic Programming, Rollout Algorithmen und dergleichen. Eine Kombination daraus ist ebenso denkbar. Je nach gewähltem Verfahren bzw. Algorithmus kann die optimale Sollwerttrajektorie damit als reine Zeitreihe vorliegen oder zusätzlich als Funktion des Systemzustandes (sog. „Feedback Control Law“).
Besonders zweckmäßig ist auch die Implementierung einer Schnittstelle - der Funktion der modellprädiktiven Regelung bzw. einer entsprechenden, ausführenden Recheneinheit - nach außen. Zum Nachweis bei Behörden und zur Steuerung eines Gesamtverbundes ist es beispielsweise vorgesehen, auf einer zentralen Recheneinheit Statistiken zu rechnen. Insbesondere können Minimum, Maximum, Mittelwert und Median für alle verfügbaren Emissionswerte, auch Kohlenstoffdioxid, bereitgestellt werden. Diese Werte werden insbesondere sowohl global als auch aufgelöst nach Stadt-, Überland- und Autobahnabschnitten und nach Umgebungsbedingungen bereitgestellt.
Außerdem kann eine Eingangsschnittstelle vorgesehen sein, sodass beispielsweise ein globales (oder lokales) Optimierungsziel verändert werden kann. Dies kann global oder lokal geschehen. Lokal kann beispielsweise über sog. Geofencing ein Bereich festgelegt werden, in dem eine andere Optimierungsfunktion bzw. Kostenfunktion gilt. Diese Schnittstelle kann beispielsweise wahlweise vom Betreiber, von Behörden oder auch über weitere Algorithmen (z. B. wetterabhängig) genutzt werden, um die Luftqualität weiter zu optimieren.
Im Optimierungsprozess können, wie zuvor beschrieben, auch andere nahegelegene Fahrzeuge bei der Optimierung lokal kritischer Emissionen (z.B. NO_x, Partikel und dergleichen) berücksichtigt werden, um eine bestmögliche Emissionsstrategie für einen Fahrzeugverbund zu bestimmen. Bei Emissionen, die überregional bzw. global kritisch sind (z.B. Treibhausgase), können gegebenenfalls auch weit entfernte Kraftfahrzeuge von dem verwendeten Optimierungsalgorithmus berücksichtigt werden. Die Emissionsoptimierung kann damit sowohl für ein einzelnes Kraftfahrzeug als auch für eine Fahrzeugflotte erfolgen.
Eine erfindungsgemäße Recheneinheit, z.B. ein Steuergerät eines Kraftfahrzeugs, ist, insbesondere programmtechnisch, dazu eingerichtet, ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen.
Auch die Implementierung eines erfindungsgemäßen Verfahrens in Form eines Computerprogramms mit Programmcode zur Durchführung aller Verfahrensschritte ist vorteilhaft, da dies besonders geringe Kosten verursacht, insbesondere wenn ein ausführendes Steuergerät noch für weitere Aufgaben genutzt wird und daher ohnehin vorhanden ist. Geeignete Datenträger zur Bereitstellung des Computerprogramms sind insbesondere magnetische, optische und elektrische Speicher, wie z.B. Festplatten, Flash-Speicher, EEPROMs, DVDs u.a.m. Auch ein Download eines Programms über Computernetze (Internet, Intranet usw.) ist möglich.
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und der beiliegenden Zeichnung.
Die Erfindung ist anhand eines Ausführungsbeispiels in der Zeichnung schematisch dargestellt und wird im Folgenden unter Bezugnahme auf die Zeichnung beschrieben.
Figurenliste

1 zeigt schematisch ein Kraftfahrzeug, mit dem ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführbar ist.
2 zeigt schematisch einen Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens in einer bevorzugten Ausführungsform.

Ausführungsform(en) der Erfindung
In 1 ist schematisch ein Kraftfahrzeug 100 dargestellt, mit dem ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführbar ist. Das Kraftfahrzeug 100 weist eine Brennkraftmaschine 120 auf, die über eine Kupplung 130 mit einer elektrischen Maschine 140 gekoppelt ist. Über ein Getriebe 150 besteht dann eine Anbindung an eine Achse 160. An die Brennkraftmaschine 120 ist zudem ein Abgasnachbehandlungssystem 125 angebunden.
Brennkraftmaschine 120, Abgasnachbehandlungssystem 125, Kupplung 130, elektrischen Maschine 140 und Getriebe 150 bilden beispielhaft einen Antriebsstrang 110 des Kraftfahrzeugs 100. Mittels einer Recheneinheit 170, beispielsweise einem Steuergerät, können der Antriebsstrang 110 oder zumindest Teile bzw. Komponenten davon angesteuert werden. Es versteht sich, dass auch für verschiedene Komponenten verschiedene Recheneinheiten vorgesehen sein können, die dann insbesondere untereinander in Kommunikationsverbindung stehen.
Weiterhin ist beispielshaft eine (externe) Recheneinheit 180 dargestellt, bei der es sich beispielsweise um eine Recheneinheit eines anderen Kraftfahrzeugs, einer stationären Vorrichtung oder eines übergeordneten Systems handeln kann. Die Recheneinheit 180 und die Recheneinheit 170 können dabei vorzugsweise drahtlos kommunizieren und Daten austauschen. Hierzu können entsprechende, hier nicht gezeigte, Funkmodule verwendet werden. Es versteht sich, dass auch weitere bzw. mehrere solcher externen Recheneinheiten vorgesehen sein können.
In 2 ist schematisch ein Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens in einer bevorzugten Ausführungsform, nämlich eine modellprädiktive Regelung 200, dargestellt.
Die Wahl des Prädiktionshorizontes 245 erfolgt durch Vorgabe einer fixen oder variablen Horizontlänge (zeit- und/oder streckenbasiert). Einflussgrößen 220, die insbesondere durch Prädiktion basierend beispielsweise auf Navigationsdaten über den Prädiktionshorizont 245 gewonnen werden, werden einem Modell 210 des Antriebsstrangs zugeführt. Außerdem können auch aktuelle Zustandsgrößen 230 des Antriebsstrangs berücksichtigt werden.
Das Modell 210 kann beispielhaft eine via Rastervermessung oder statistischer Versuchsplanung (sog. DoE) des Motors bzw. der Brennkraftmaschine parametrierte Kennfeldschar oder ein äquivalentes neuronales Netz bzw. ein Gauß-Prozess-Modell zur Beschreibung der motorischen Rohemissionen, Abgastemperaturen und Massenströme beinhalten. Die Katalysatortemperaturen könnten beispielsweise mit Hilfe des ersten Hauptsatzes der Thermodynamik abgebildet werden, während die Konvertierungseffizienz der Abgasanlage wiederum kennfeldbasiert (Parametrierung aus Prüfstandsmessungen) oder mit Hilfe eines reaktionskinetischen Ansatzes (z.B. Arrhenius-Ansatz) erfolgt.
Mittels des Modells 210 wird eine Sollwerttrajektorie 250 des Antriebsstrangs ermittelt, und zwar über den Prädiktionshorizont 245 hinweg. Unter einer solchen Sollwerttrajektorie sind insbesondere Sollwerte für verschiedene Stellgrößen des Antriebsstrangs zu verstehen. Die Ermittlung dieser Sollwerttrajektorie 250, mithin eine Optimierung, erfolgt dabei unter Minimierung einer Kostenfunktion 240 als Gütekriterium, welche mindestens einen Ausgang des Modells 210 beinhaltet. Basierend auf der Sollwerttrajektorie 250 bzw. den entsprechenden einzelnen Sollwerten werden die Stellgrößen 260 des Antriebsstrangs dann eingestellt. Die sich dabei ergebenden, ggf. geänderten Zustandsgrößen werden in einem nachfolgenden Schritt wieder bei der Ermittlung der Sollwerttrajektorie 250 berücksichtigt.

Claims

Verfahren zum Ansteuern eines Antriebsstrangs (110) eines Kraftfahrzeugs (100) mit einer Brennkraftmaschine (120) unter Verwendung einer modellprädiktiven Regelung (200) mit einem Modell (210) des Antriebsstrangs (110) des Kraftfahrzeugs (100), bei der eine Sollwerttrajektorie (250) für Stellgrößen (260) des Antriebsstrangs (110) über einen Prädiktionshorizont (245) hinweg unter Anwendung eines Gütekriteriums ermittelt wird, wobei aktuelle und/oder zukünftige Zustandsgrößen (220) des Kraftfahrzeugs (100) und/oder einer Umgebung des Kraftfahrzeugs (100) als Eingangsgrößen für die modellprädiktive Regelung (200) verwendet werden, wobei als Gütekriterium eine Minimierung einer Kostenfunktion (240), umfassend zumindest einen Emissionswert (241) oder einen Kraftstoffverbrauch, verwendet wird, und wobei die Stellgrößen (260) entsprechend der ermittelten Sollwerttrajektorie (250) eingestellt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei mittels Vorgabe der Stellgrößen (260) wenigstens eine Verfahrensweise durchgeführt wird, die ausgewählt ist aus: einer Reduzierung von Roh-Emissionen der Brennkraftmaschine (100), einer Erhöhung einer Katalysatoreffizienz, einer Betriebspunktverschiebung der Brennkraftmaschine (100) oder einer Kombination der Brennkraftmaschine (100) mit einer elektrischen Maschine (140), und einer Auswahl eines Gangs eines Getriebes (150).
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Zustandsgrößen (220) ausgewählt sind aus: einer Katalysatoreffizienz, einem Roh-Emissionsniveau, einem Ladezustand einer Batterie, einem Rekuperationspotenzial einer aktuellen und/oder voraussichtlichen Streckenführung, einer geographische Position, einer Beladung und/oder einer Alterung von Partikelfilter und/oder Stickoxidspeicherkatalysator, und einem Füllstand und/oder einer Alterung von Systemen zur selektiven katalytischen Reduktion.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei zukünftige Zustandsgrößen (220) mittels einer Prädiktion auf Basis wenigstens einer der folgenden Größen oder Werte ermittelt werden: Navigationsdaten, Sensordaten zur Erfassung der Umgebung, einer Kommunikation zwischen dem Kraftfahrzeug (100) und anderen Einheiten und/oder Kraftfahrzeugen, einem Mobile Device Management, aktuellen und/oder vergangenen Mess- und/oder Modellwerte, einer wahrscheinlichsten Streckenführung, und Server-Diensten.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Modell (210) des Antriebsstrangs (110) wenigstens eines der folgenden Modelle umfasst: ein datenbasiertes Modell, ein physikalisches Modell und ein phänomenologisches Modell.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei der von der Kostenfunktion (240) umfasste zumindest eine Emissionswert (241) ausgewählt ist aus: Stickoxid, Kohlenstoffdioxid, Kohlenstoffmonoxid, Kohlenwasserstoff, Ammoniak, und Partikeln, insbesondere Feinstaubpartikeln.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Kostenfunktion (240) während des Betriebs des Kraftfahrzeugs (100) angepasst, insbesondere dynamisch angepasst wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Kostenfunktion (240) des Kraftfahrzeugs (100) einer übergeordneten Kostenfunktion für eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen untergeordnet ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Minimierung der Kostenfunktion (240) unter harten Nebenbedingungen, unter weichen Nebenbedingungen, oder durch Minimierung einer gewichteten Summe einzelner Emissionswerte vorgenommen wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Sollwerttrajektorie (250) online während des Betriebs des Kraftfahrzeugs (100), insbesondere in dem Kraftfahrzeug (100), und/oder außerhalb des Kraftfahrzeugs (100), und/oder offline vor dem Betrieb des Kraftfahrzeugs (100) mit anschließender Abspeicherung ermittelt wird.
Recheneinheit (170), die dazu eingerichtet ist, alle Verfahrensschritte eines Verfahrens nach einem der vorstehenden Ansprüche durchzuführen.
Computerprogramm, das eine Recheneinheit (170) dazu veranlasst, alle Verfahrensschritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10 durchzuführen, wenn es auf der Recheneinheit (170) ausgeführt wird.
Maschinenlesbares Speichermedium mit einem darauf gespeicherten Computerprogramm nach Anspruch 12.