EP0221386A2 - Verfahren und Einrichtung zur Adaption der Gemischsteuerung bei Brennkraftmaschinen - Google Patents
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- EP0221386A2 EP0221386A2 EP86113946A EP86113946A EP0221386A2 EP 0221386 A2 EP0221386 A2 EP 0221386A2 EP 86113946 A EP86113946 A EP 86113946A EP 86113946 A EP86113946 A EP 86113946A EP 0221386 A2 EP0221386 A2 EP 0221386A2
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Definitions
- the invention relates to a method according to the preamble of the main claim and a device according to the preamble of the claim.
- the invention is an addition to the earlier application P 35 05 965.6 of the applicant, in which the adaptive feedforward control influences both structurally determined areas of a basic map and, via a global factor, each control value obtained from the map multiplicatively in the sense of a shift of all map support points.
- This manipulated variable of the lambda controller therefore influences this pilot control range in the sense of adaptive learning of the pilot control range (for example injection timing map with evaluation of a throttle valve signal and the engine speed) and at the same time serves as a feedback actual value in the current control of the mixture control based on those that may have been changed by adaptive learning Pre-control values from the map area.
- the procedure can be such that the correction factor issued by the lambda controller is averaged, subjected to suitable boundary conditions and then incorporated into a structural map (structure adaptation) overlaying the basic map as well as into a global factor (global adaptation). This incorporation then takes place when leaving a feed area (adaptation area) defined around each map support point.
- the invention is therefore based on the object of improving the adaptive learning method in the event of changing external conditions, self-adapting maps for the fuel supply in internal combustion engines and ensuring that the corrective action is distributed in a desired manner to the structural and global adaptation and a reference to the actual operating behavior the internal combustion engine (frequency of the manipulated variable vibrations) also in the course of the adaptive learning process.
- the invention solves this problem with the characterizing features of the main claims 1 and 2 or claims 8 and 9 and has the advantage that the learning ability is divided by different quantization of the factors for structural adaptation and global adaptation so that given a stable structure in the Engine area external, slowly changing operating conditions - (e.g. changing air pressure) are essentially compensated for by the global factor and do not affect the structural area.
- the invention enables a division by means of a different weighting between global and structural adaptation such that where a structural correction is effectively required, this is also carried out by the structural factor in the respective characteristic diagram area and is added to a lesser extent to the global factor.
- the averaging of the manipulated variable of the lambda controller, the formation of structural and global factors and other work processes in the grid of jumps in the manipulated variable of the lambda controller, i.e. based on the number of probe passes, is switched off , so that the adaptation is dynamically adapted to the operating variable x and does not run asynchronously in any time grid.
- the factors can therefore be optimally determined.
- FIG. 1 shows schematically a block diagram of the active learning area with evaluation of the manipulated variable curve of the lambda controller and division into structure and global adaptation
- FIG. 2 shows the area of an adaptation area with the entry and exit time of the operating parameters
- FIG. 3 in the form of a diagram the timing of the lambda controller manipulated variable.
- Injection time map is used as a basis, which may be dependent on the speed of the throttle valve and is, for example, spanned over a predetermined number of speed and throttle valve signal points. For example, 15 speed and 15 throttle valve signal support points can be provided in numerical values.
- This basic injection map can then be designed, for example, for a special vehicle of a particular vehicle type. For example, to adapt to other vehicles with deviations such as in the engine area, throttle valve supports and. The like, a structural map is superimposed on this basic map, which can be expressed in numerical values, for example 8 speed and 8 throttle valve support points. These represent a subset of the 15x15 grid points of the injection time map.
- a so-called global factor also serves to adapt boundary conditions that have a multiplicative effect on the mixture formation as a whole (here, for example, ambient pressure differences due to height, temperature, aging of aggregates or the like come into question).
- the respective adaptation area for the learning process here first the structural adaptation in the map, is shown in Fig. 2 and results from the agreement that, as mentioned earlier, the 8x8 support points of the structural adaptation map of a subset from the 15x15 support points of the basic map are, which can also be referred to as the injection time map when the fuel is supplied to the internal combustion engine via electromagnetically actuated injection valves.
- These 8 basic support points span the adaptation surface 10.
- An essential inventive measure in this connection is that an adjustment of the factor for the structural area per learning cycle is only permissible by a predetermined percentage value, specifically only 3% in the preferred exemplary embodiment, ie the A value of the FSA is relative Coarse grading only at 0.03 and therefore, as will be explained further below, significantly different from the A value of the factor for the global adaptation FGA. Attention is drawn overall to the illustration in FIG. 1, switches or function blocks which have not been explained so far being specified further below in connection with supplementary aspects in the present invention.
- the learning process i.e. the formation of the factor for the global adaptation FGA takes place as in the structural adaptation within a learning cycle (time between T1 and T2 in FIG. 2) and in approximately the same way, with only the limited and filtered manipulated variable Ya des Lambda controller 11 can be filtered again with a corresponding filter formula.
- a much finer gradation for example, only 1 / 8th or 1 / 16th of the resolution of the structural factor FSA is allowed for the global factor, as the two Stufungsblöcke 14a and 14b in Figure 1 also indicate.
- This different gradation is intended to ensure that given a stable structure in the internal combustion engine area (for example, throttle valve manifold does not change, internal combustion engine is stable), however, there are changing multiplicative, that is to say global influences which cause a change, such as gradual changes in air pressure and the like. Like., These are not communicated to the structural, but only the global factor.
- the factors are not interpolated.
- the manipulated variable of the lambda control is changed in the opposite direction by the same amount by which the factors stored at the two support points differ.
- a further embodiment of the present invention is based on the knowledge that, if the learning process assumes convergence per learning step (learning cycle), the full deviation is adopted as a correction value in the learning factors.
- the deviation is divided up, specifically via the low-pass filter 13 in the parallel branch for weighting elements 16a, 16b connected downstream for structure and global adaptation, in such a way that the greater part of the deviation is added to the structural factor FSA and the smaller part to the global factor FGA.
- the weaker weighting (k) of the global factor means that structural corrections, if (inevitably) they are also taken up by the global factor, do not radiate too strongly to the other map points (structure).
- the different division of the correction value caused by the weighting blocks 16a, 16b therefore ensures that The tendency to make structural corrections in the factor for the structural correction (and therefore only adaptively in a certain map area and to affect the entire map in the same way - (multiplicative) changes affecting the global factor.
- This tendency is further reinforced and supported due to the different grading mentioned above (A-value for FSA and FGA per learning cycle), based on the assumption that global changes are relativized and suppressed by the rough grading in the ability of the structural factor to be adopted.
- the circuit breaker 17 provided in FIG. 1 at the output of the low pass 13 serves to implement the general prohibition on adaption.
- a further, particularly advantageous embodiment of the invention consists in dynamically improving the adaptation of the mixture control, specifically in that, for example, the averaging (via the low-pass filter 13) of the manipulated variable X'r of the lambda controller 11, the formation of structural and global Factors FSA and FGA as well as, for example, the counting of the settling delay and the minimum averaging time in the steps of the steps of the manipulated variable of the lambda controller (see FIG. 3), where the number of these passes is the number of probe passes which is an operating parameter (actual value) Internal combustion engine is, corresponds.
- the adaptation does not run asynchronously in a time grid.
- the respective factors can be optimally determined through the dynamic adaptation - this also results in a self-locking design of the adaptation, because if the controller runs against one of its actuating stops, no further adaptation is made because the manipulated variable no longer performs jumps and in this case is implausible is seen.
- the bans for structural and global adaptation are retained with basically the same formation of the factors and the additional ban for structural adaptation after a start is defined for a predeterminable number of x learning cycles of the global factor FGA.
- opening the switch 15 results in a structure prohibition - the weighting of the filter output Ya is, however, also retained for the global factor for these learning cycles.
- the low-pass filter 13 is released (set to the initial value) by the number of jumps that occur from the time a new adaptation surface is entered, the further values then being determined in accordance with the recursive low-pass formula given below:
- the recursion takes place after each manipulated variable jump.
- the adoption of the correction value for the adaptation factor (formation of FSA and FGA) determined using the above equations is only permitted when at least m recursion steps of the filter 13 have been completed.
- a first switch 18 which closes when the condition n ⁇ n s is met and acts on the low-pass filter 13 with the output of the limiting block (limited manipulated variable of the lambda controller) - and of the switch 19 which forwards the output value of the filter for parallel processing and adaptation when the condition m ⁇ m s is met.
- the adaptation By switching off (counting) probe passes or jumps at the manipulated variable of the lambda controller, the adaptation automatically becomes self-locking when the controller runs against one of its actuating stops. It makes sense to evaluate this case as implausible due to the large selectable adjustment and adaptation range. at least as a first option, then no longer to adapt.
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Abstract
Description
- Die Erfindung geht aus von einem Verfahren nach der Gattung des Hauptanspruchs und einer Einrichtung nach der Gattung des Anspruchs . Die Erfindung ist ein Zusatz zu der früheren Anmeldung P 35 05 965.6 der Anmelderin, bei der die adaptive Vorsteuerung sowohl strukturell bestimmte Bereiche eines Grundkennfeldes als auch über einen globalen Faktor jeden aus dem Kennfeld gewonnenen Steuerwert multiplikativ im Sinne einer Verschiebung aller Kennfeld-Stützstellen beeinflußt.
- In der ebenfalls auf die Anmelderin zurückgehenden Patentanmeldung P 3 408 215.9 wird vorgeschlagen, in einem Kennfeld gespeicherte und in Abhängigkeit von Betriebskenngrößen der Brennkraftmaschine angewählte Werte entsprechend einem Lernvorgang so zu verändern, daß nicht nur lediglich ein einziger vorgegebener Kennfeldwert, sondern auch die in seiner Umgebung liegenden jeweiligen Kennfeldwerte in Abhängigkeit zur Änderung des jeweils betroffenen Wertes zusätzlich modifiziert werden. Um im Bereich der Vorsteuerung ein Lernverfahren einführen zu können, benötigt man eine Istwertangabe über den tatsächlichen Betriebszustand der Brennkraftmaschine, wobei als Istwert üblicherweise der Regelfaktor oder die Stellgröße eines Lambda-Reglers ausgewertet wird. Diese Stellgröße des Lambda-Reglers beeinflußt daher im Sinne eines adaptiven Lernens des Vorsteuerbereichs (beispielsweise Einspritzzeit-Kennfeld mit Auswertung eines Drosselklappensignals und der Brennkraftmaschinendrehzahl) diesen Vorsteuerbereich und dient gleichzeitig als rückgeführter Istwert bei der aktuellen Regelung der Gemischsteuerung unter Zugrundelegung der gegebenenfalls durch adaptives Lernen veränderten Vorsteuerwerte aus dem Kennfeldbereich.
- Im einzelnen kann dabei so vorgegangen werden, daß der vom Lambda-Regler herausgegebene Korrekturfaktor gemittelt, geeigneten Randbedingungen unterworfen und dann sowohl in ein das Grundkennfeld überlagerndes strukturelles Kennfeld (Strukturadaption) als auch in einen globalen Faktor - (Globaladaption) eingearbeitet wird. Diese Einarbeitung erfolgt dann bei Verlassen eines um jede Kennfeld-Stützstelle definierten Einzugsbereichs (Adaptionsfläche).
- Allgemein ist es in diesem Zusammenhang bekannt (DE-OS 28 47 021; GB-PS 20 34 930 B), Gemischzumeßsysteme so auszubilden, daß die Dosierung oder Zumessung des Kraftstoffs beispielsweise über sogenannte lernende Regelsysteme erfolgt. Ein solches lernendes Regelsystem enthält in einem permanent aktivem Schreib-Lese-Speicher beispielsweise Werte für die Einspritzung, die beim Betrieb der Maschine zur Verfügung stehen. Durch die Kennfelder ergibt sich eine schnell reagierende Vorsteuerung beispielsweise für die Einspritzmenge oder generell für die Kraftstoffzumessung oder auch für andere, möglichst - schnell sich ändernden Betriebsbedingungen anzupassenden Betriebsparametern an der Brennkraftmaschine, etwa Zündzeitpunkt. Abgasrückführrate u. dgl. Um zu lernenden Regelsystemen zu gelangen, können die einzelnen Kennfeldwerte betriebskenngrößenabhängig korrigiert und in den jeweiligen Speicher eingeschrieben werden.
- Die folgenden Ausführungen basieren auf den Erkenntnissen und dem Offenbarungsgehalt der früheren Anmeldung P 35 05 965.6 , zu der diese Anmeldung einen Zusatz bildet -sämtliche Ausführungen und offenbarten Merkmale in der Stammanmeldung sind daher vollinhaltlich auch offenbart und Gegenstand der vorliegenden Anmeldung, die sich auf weitere Verbesserungen im Bereich der Strukturellen und Globalen Adaption bei solchen Kraftstoffzumeßsystemen bezieht.
- Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, das adaptive Lernverfahren bei sich ändernden äußeren Bedingungen selbstanpassenden Kennfeldern für die Kraftstoffzufuhr bei Brennkraftmaschinen zu verbessern und sicherzustellen, daß die Korrektureinwirkung in gewünschter Weise auf die strukturelle und die globale Adaption verteilt wird und eine Bezugnahme auf das tatsächliche Betriebsverhalten der Brennkraftmaschine (Frequenz der Stellgrößenschwingungen) auch im Ablauf des adaptiven Lernvorganges umfaßt.
- Die Erfindung löst diese Aufgabe mit den kennzeichnenden Merkmalen der Hauptansprüche 1 und 2 bzw. der Ansprüche 8 und 9 und hat den Vorteil, daß durch unterschiedliche Quantisierung der Faktoren für Strukturelle Adaption und Globale Adaption die Lernfähigkeit so aufgeteilt wird, daß bei vorausgesetzter stabiler Struktur im Motorbereich äußere, langsam verlaufende Betriebsänderungsbedingungen - (beispielsweise sich verändernder Luftdruck) im wesentlichen durch den globalen Faktor kompensiert werden und nicht auf den strukturellen Bereich einwirken. Andererseits ermöglicht die Erfindung durch eine unterschiedliche Gewichtung zwischen Global-und Strukturadaption eine solche Aufteilung, daß dort, wo effektiv strukturell eine Korrektur erforderlich ist, diese auch durch den Strukturellen Faktor im jeweiligen Kennfeldbereich vorgenommen und zum geringeren Teil dem Globalen Faktor zugeschlagen wird.
- Vorteilhaft ist schließlich, daß entsprechend einer Ausgestaltung etwa die Mittelung der Stellgröße des Lambda-Reglers, die Bildung von Strukturellem und Globalem Fak tor sowie weiterer Arbeitsabläufe im Raster der Sprünge der Stellgröße des Lambda-Reglers, also bezogen auf die Anzahl der Sondendurchgänge, abgestellt wird, so daß die Adaption dynamisch der Betriebsgröße x angepaßt ist und nicht asynchron in einem beliebigen Zeitraster abläuft. Die Faktoren können daher optimal ermittelt werden.
- Ferner ergibt sich durch diese Beziehung auf das Stellgrößen-Sprungraster des Lambda-Reglers die Auslegung der Adaption als selbsthemmend, da dann, wenn der Lambda-Regler an einen seiner Stellanschläge läuft. also keine Rastersprünge mehr erfolgen, auch nicht weiter adaptiert werden kann und jedenfalls zunächst die Stellgröße insoweit als unplausibel erkannt wird.
- Durch die in den Unteransprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der Erfindung möglich.
- Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen Fig. 1 schematisiert ein Blockschaltbild des aktiven Lernbereichs mit Auswertung des Stellgrößenverlaufs des Lambda-Reglers und Aufteilung in Struktur-und GlobalAdaption, Fig. 2 zeigt den Bereich einer Adaptionsfläche mit Ein-und Austrittszeitpunkt der Betriebskenngrößen und Fig. 3 in Form eines Diagramms den zeitlichen Ablauf der Lambda-Regler-Stellgröße.
- Die verschiedenen Formen und Varianten vorliegender Erfindung ergänzen die in der Hauptanmeldung ausführlich erläuterten Grundgedanken in mehrfacher Hinsicht, nämlich einmal Art und Aufteilung der Adaption auf ein strukturelles Kennfeld, welches das Grundkennfeld überlagert, und auf den Bereich des Globalen Faktors sowie die Beziehung der Faktorbildung, der Ermittlung der Stellgröße, der Zählung von Einschwingverzögerungen u. dgl. auf das Sprungverhalten der Lambda-Sonde (Stellgrößensprünge des Lambda-Reglers), so daß die Adaption dynamisch der Betriebskenngröße x angepaßt wird.
- Es ist zum Verständnis der vorliegenden Erfindung erforderlich, den Gegenstand der Hauptanmeldung zu kennen, der hier, wie eingangs schon erwähnt, vorausgesetzt wird mit voll inhaltlicher Offenbarung der dortigen Ausführungen und Merkmale auch in dieser Anmeldung.
- Ferner wird darauf hingewiesen, daß die in den Zeichnungen jeweils dargestellten, die Erfindung und deren verschiedene Aspekte anhand diskreter Schaltstufen oder Blöcke angebenden Mittel die Erfindung nicht einschränken, sondern insbesondere dazu dienen, funktionelle Grundwirkungen zu veranschaulichen und spezielle Funktionsabläufe in einer möglichen Realisierungsform anzugeben. Es versteht sich, daß die einzelnen Bausteine, Komponenten, Blöcke, Funktionen u. dgl. in analoger, digitaler oder auch hybrider Technik aufgebaut sein können oder auch, ganz oder teilweise zusammengefaßt, entsprechende Bereiche von programmgesteuer ten digitalen Systemen oder von Programmen sein können, beispielsweise realisiert durch Mikroprozessoren, Mikrorechner, digitalen Logikschaltungen u. dgl. Da den Fachleuten jederzeit die Hilfe von Programmexperten zur Verfügung steht, die entsprechende Funktionsabläufe, Befehle und Wirkungen in eine geeignete Programmsprache umsetzen können, wird dieser Schritt als nicht mehr erläuterungsbedürftig angesehen und auf die zusätzliche Darstellung von Flußdiagrammen bei Anwendung etwa durch Mikroprozessoren als für das Verständnis vorliegender Erfindung entbehrlich ausgenangen. Die im folgenden angegebene Beschreibung der Erfindung ist daher lediglich ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel bezüglich des funktionellen Gesamt-und Zeitablaufs, der durch die jeweiligen besprochenen Blöcke erzielten Wirkungsweise und bezüglich des jeweiligen Zusammenwirkens der durch die einzelnen Komponenten dargestellten Teilfunktionen zu werten, wobei die Hinweise auf die Schaltungsblöcke aus Gründen eines besseren Verständnisses erfolgen.
- Zunächst wird zur Abrundung und zum besseren Verständnis kurz auf einige grundlegende Beziehungen in einem z. Teil auch Ausführungen der Stammanmeldung wiederholenden Sinn eingegangen. Die Erfindung basiert darauf, daß für die Bildung der Einspritzzeit (oder einer sonstigen Angabe der einer Brennkraftmaschine zuzuführenden Kraftstoffmenge bei Anwendung bei Vergasern o. dgl.) im Normalbetrieb (in diesem sind üblicherweise Startbedingungen, Notlauf. Schubabschaltung u. dgl. nicht eingeschlossen) ein Einspritzzeit-Kennfeld zugrundegelegt wird, das drehzahl-drosselklappenstellungsabhängig sein kann und beispielsweise über eine vorge gegebene Anzahl von Drehzahl-und Drosselklappen-Signal-Stützstellen aufgespannt ist. In numerischen Werten können beispielsweise 15 Drehzahl-und 15 Drosselklappen-Signalstützstellen vorgesehen sein. Dieses Grundeinspritz-Kennfeld kann dann beispielsweise auf ein spezielles Fahrzeug eines jeweiligen Fahrzeugtyps ausgelegt sein. Beispielsweise zur Anpassung an andere Fahrzeuge mit Abweichungen etwa im Motorbereich, beim Drosselklappenstützen u. dgl. wird diesem Grundkennfeld ein strukturelles Kennfeld überlagert, das. in numerischen Werten ausgedrückt, beispielsweise 8 Drehzahl-und 8 Drosselklappensignal-Stützstellen haben kann. Diese stellen eine Teilmenge aus den 15x15 Stützstellen des Einspritzzeit-Kennfeldes dar.
- Zur Adaption von Randbedingungen, die sich multiplikativ auf die Gemischbildung insgesamt auswirken (hier kommen beispielsweise Umgebungs-Druckunterschiede durch Höhe, Temperatur, Alterung von Aggregaten o. dgl. in Frage), dient ferner ein sogenannter Globaler Faktor.
- Die jeweilige Adaptionsfläche für den Lernvorgang, hier zunächst der strukturellen Adaption im Kennfeld, ist in Fig. 2 gezeigt und ergibt sich aus der Vereinbarung, daß, wie weiter vorn schon erwähnt, die 8x8 Stützstellen des strukturellen Adaptionskennfeldes eines Teilmenge aus den 15x15 Stützstellen des GrundKennfeldes sind, welches auch als Einspritzzeit-Kennfeld bezeichnet werden kann, wenn die Kraftstoffzuführung zur Brennkraftmaschine über elektromagnetisch betätigte Einspritzventile erfolgt. Da jede zweite Stützstelle des 15x15-Kennfeides eine Stützstelle des 8x8-strukturellen Kenn feldes ist, ist eine gemeinsame Grund-und FSA-Stützstelle (FSA = Faktor für strukturelle Adaption) innerhalb des Kennfeldes von 8 Grundstütztstellen umgeben, was durch die unterschiedliche Netzstruktur (einfach gekreuzte Linien für Grundstützstelle und doppelt gekreuzte Linien für kombinierte Grund-und FSA-Stützstelle) aus der Darstellung der Fig. 2 auch erkennbar ist. Diese 8 Grundstützstellen spannen die Adaptionsfläche 10 auf. Bei Eintritt der hier das Kennfeld definierenden Betriebskenngrößendrosselklappenposition oder -winkel DK und Drehzahl N in die Adaptionsfläche zum Zeitpunkt t=T1 wird nach X Zündungen die begrenzte, vom Lambda-Regler 11 (s. Fig. 1) herausgegebene Stellgröße begrenzt und ohne Berücksichtigung der jeweiligen "Vorgeschichte" im globalen und strukturellen Anteil aufgeteilt. Dabei ist eine Lernzyklus definiert als der zwischen dem Eintrittszeitpunkt t=T1 (Eintrittsstelle)und dem Austrittszeitpunkt t=T2 (Austrittsstelle) liegenden Zeitraum.
- Der Lernvorgang läuft daher wie folgt ab. Dem Lambda-Regler 11 wird an seinem Eingang das Ausgangssignal der Lambda-Sonde zugeführt; am Ausgang des Lambda-Reglers 11 ergibt sich eine normierte Lambda-Stellgröße Xr, die nach Passieren eines Begrenzungsblocks 12 zur Stellhubbegrenzung mit den Grenzwerten Xr'max und Xr'min als begrenzte, normierte Stellgröße Xr' zum Tiefpaß 13 gelangt, der die begrenzte Stellgröße Xr' des Lambda-Reglers einer Mittelung unterwirft. Es ergibt sich dann am Ausgang des Tiefpasses, der eine vorgegebene (auch rekursive) Tiefpaßformel umfassen kann, ein Tiefpaßausgangswert Ya, wobei der Ausgangswert des Tiefpasses Ya zum Zeiptunkt t=T1 jeweils dem Eingangswert gleichgesetzt wird - Ya(t=T1)=Xr' (t=T1). Sind dann seit Eintritt in die Adaptionsfläche 10 entsprechend Fig. 2 mehr als X plus einer vorgegebenen Anzahl, beispielsweise etwa 32 Zündimpulse vergangen, dann wird der im Strukturbereich zu lernende Faktor FSA bei Austritt aus der Adaptionsfläche (Zeitpunkt t=T2) in das Kennfeld übernommen, wobei sich dieser Faktor zum Zeitpunkt T2 zusammensetzt aus dem Faktor zum Zeitpunkt t<T1 und dem neuen Wert des Tiefpasses Ya zum Zeitpunkt T2, sich also zu folgender Formel ergibt:
- FSA(T2) = FSA(t<T1)+Ya(T2).
- Hierbei ist der Term FSA(t<T1) der beim letzten Lernvorgang abgespeicherte Faktor für den strukturellen Bereich FSA.
- Eine wesentliche erfinderische Maßnahme besteht in diesem Zusammenhang darin, daß pro Lernzyklus eine Verstellung des Faktors für den strukturellen Bereich nur um einen vorgegebenen prozentualen Wert, und zwar beim bevorzugten Ausführungsbeispiel lediglich um 3 % zulässig ist, d.h. der A-Wert des FSA liegt in relativ grober Stufung nur bei 0.03 und daher, wie weiter unten noch erläutert wird, entscheidend unterschiedlich zum A-Wert des Faktors für die globale Adaption FGA. Es wird insgesamt aufmerksam gemacht auf die Darstellung der Fig. 1, wobei bisher nicht erläuterte Schalter oder Funktionsblöcke weiter unten noch in Verbindung mit ergänzenden Gesichtspunkten bei vorliegender Erfindung angegeben werden.
- Die Lernvorgang, also die Bildung des Faktors für die globale Adaption FGA erfolgt wie bei der strukturellen Adaption innerhalb eines Lernzyklus (Zeit zwischen T1 und T2 in Fig. 2) und in etwa in der gleichen Weise, wobei lediglich die begrenzte und gefilterte Stellgröße Ya des Lambda-Reglers 11 nochmals gefiltert werden kann, mit einer entsprechenden Filterformel.
- Der zu lernende Faktor FGA wird ebenfalls bei Austritt aus der Adaptionsfläche (t = T2) gebildet zu FGA(T2) = FGA(T<T1) + Zg(T2) , wobei Zg(T2) der zum Zeitpunkt T2 am Ausgang des zweiten Filters anstehende Wert der Lambda-Regler-Stellgröße ist.
- Globale sowie strukturelle Adaption sind verboten bei den Betriebszuständen abgeschaltete Lambda-Regelung, bei Warmlaufanreicherung, Start u. ä. für eine Adaption nicht auswertbare Betriebsbedingungen der Brennkraftmaschine.
- Im Gegensatz zu der erlaubten Verstellung des Faktors der strukturellen Adaption FSA von beispielsweise 3 % pro Lernzyklus ist für den globalen Faktor eine wesentlich feinere Stufung, beispielsweise lediglich 1/8 oder 1/16 der Auflösung des strukturellen Faktors FSA erlaubt, wie die beiden Stufungsblöcke 14a und 14b in Fig. 1 auch angeben. Durch diese unterschiedliche Stufung soll erreicht werden, daß bei vorausgesetzter stabiler Struktur im Brennkraftmaschinenbereich (beispielsweise Drosselklappenansaugstutzen verändert sich nicht, Brennkraftmaschine ist stabil) sich jedoch verändernden multiplikativ, also global eine Änderung bewirkenden Einflüssen, wie etwa allmähliche Luftdruckänderungen u. dgl., diese nicht dem strukturellen, sondern lediglich den globalen Faktor mitgeteilt werden. Dadurch, daß man die Stufung für mögliche Änderungen des strukturellen Faktors FSA wesentlich größer, beispielsweise also mit den angegebenen 3 %, ausführt als die Änderungen des globalen Faktors (Stufung beispielsweise 0,19 %). können langsame Änderungen mit nur geringer Änderungsgeschwindigkeit (diese bleibt dann voraussichtlich unter 3 % pro Lernzyklus) immer schon durch den globalen Faktor kompensiert, also aufgefangen werden, bevor die Änderungsschwelle (3 %) beim strukturellen Faktor FSA erreicht wird. Als beispielhaft kann eine Fahrt über eine Paßhöhe angenommen werden, bei der sich mit zunehmender Höhe die Luftdichte langsam ändert und so über den Globalfaktor FGA eine adaptive Kompensation bewirkt wird.
- Größere zu erwartende Änderungen können allerdings auftreten, wenn ein Fahrzeug beispielsweise bei bestimmter, auch extremer Tiefdruckwetterlage abgestellt und bei eine entsprechenden Hochdruckwetterlage wieder gestartet wird.
- Zur Kompensation dieses ebenfalls nur multiplikativ einwirkenden Effektes, der dann jedoch schlagartig größer als beispielsweise die angegebenen 3 % sein kann, ist entsprechend'einer vorteilhaften Maßnahme vorliegender Erfindung nach Start für eine beschränkte Anzahl von Lernzyklen nur die Globale Adaption über den globalen Faktor FGA erlaubt. Man erkennt daher auch in der Darstellung der Fig. 1 einen hier als beispielhaft zu verstehenden Schalter 15, der die Verbindung zum Tiefpaß auftrennt und insofern ein Strukturverbot bildet. Erst wenn die multiplikative Abweichung kompensiert ist, wird auch die adaptive Kompensation bei evtl. sich verändernder Struktur zugelassen. Man erzielt hierdurch eine erheblich verbesserte Stabilität des Lernkennfeldes und vermeidet unnötiges "Atmen", auch mit dem Vorteil, daß bei beliebigem Abstellen der Brennkraftmaschine einwandfrei auswertbare Stützstellenpositionen im Kennfeldbereich (Struktur) für die nachfolgende Ingebrauchnahme vorliegen.
- Demnach setzt sich die im Normalbetrieb ausgegebene Gesamteinspritzzeit t; wie folgt zusammen:
- t; = FSA.FGA. π Fi•t +ts .
- In dieser Formel sind FSA und FGA die Faktoren für Strukturelle Adaption (aus 8a*8N-Kennfeld mit a = Drosselklappenwinkel und N = Drehzahl) und für Globale Adaption, πi Fi sind Faktoren aus anderen Funktionen zur Bildung von t;, t ist die Grundeinspritzzeit aus dem 15α•15N-Kennfeld und ts ist die Ventilverzugszeit.
- Im strukturellen Kennfeld wird bei Ausgabe der Faktoren nicht interpoliert. Um den Sprung beim Übergang von einer Stützstelle auf die nächste zu kompensieren, wird die Stellgröße der Lambda-Regelung gegenläufig prozen tual um den gleichen Betrag geändert, um den sich die an den beiden Stützstellen abgelegten Faktoren unterscheiden.
- Eine weitere Ausgestaltung vorliegender Erfindung beruht auf der Erkenntnis, daß bei vorausgesetzter Konvergenz des Lernverfahrens pro Lernschritt (Lernzyklus) die volle Abweichung als Korrekturwert in die Lernfaktoren übernommen wird. Dabei wird die Abweichung so aufgeteilt, und zwar über dem Tiefpaß 13 in der Parallelverzweigung für Struktur-und Globaladaption nachgeschaltete Gewichtungsglieder 16a, 16b, daß der größere Teil der Abweichung dem strukturellen Faktor FSA und der kleinere Teil dem globalen Faktor FGA zugeschlagen wird. Durch die schwächere Gewichtung (k) des globalen Faktors läßt sich erreichen, daß strukturell bedingt Korrekturen, wenn sie (unvermeidbar) auch vom globalen Faktor aufgenommen werden, über diesen nicht zu stark auf die anderen Kennfeldpunkte (Struktur) ausstrahlen. Die durch die Gewichtungsblöcke 16a, 16b bewirkte unterschiedliche Aufteilung des Korrekturwerts sichert daher die Tendenz, strukturell bedingte Korrekturen im Faktor für die strukturelle Korrektur (und daher nur in einem bestimmten Kennfeldbereich adaptiv vorzunehmen und sich auf das gesamte Kennfeld in gleicher Weise - (multiplikativ) auswirkende Änderungen über den globalen Faktor zu erfassen. Diese Tendenz wird weiter verstärkt und unterstützt durch die weiter vorn schon erwähnte unterschiedliche Stufung (A-Wert für FSA und FGA pro Lernzyklus), ausgehend von der Annahme, daß globale Änderungen durch die Grobstufung in der Übernahmefähigkeit des strukturellen Faktors relativiert und unterdrückt werden.
- Der in Fig. 1 noch am Ausgang des Tiefpasses 13 vorgesehene Unterbrecherschalter 17 dient der Realisierung des allgemeinen Adaptionsverbots.
- Eine weitere, besonders vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung besteht darin, die Adaption der Gemischsteuerung dynamisch zu verbessern, und zwar dadurch, daß beispielsweise die Mittelung (über den Tiefpaß 13) der Stellgröße X'r des Lambda-Reglers 11, die Bildung von strukturellem und globalem Faktor FSA und FGA sowie beispielsweise die Zählung der Einschwingverzögerung und der minimalen Mittelungsdauer im Raster der Sprünge der Stellgröße des Lambda-Reglers ablauft (s. Fig. 3), wobei die Anzahl dieser Durchgänge der Anzahl der Sondendurchgänge, die eine Betriebskenngröße (Istwert) der Brennkraftmaschine ist, entspricht.
- Gegenüber einem bisher angewandten Zeitraster ergibt sich daher einmal die vorteilhafte Anpassung der Adaption dynamisch an die Betriebskenngröße X, mit anderen Worten, die Adaption läuft nicht asynchron in einem Zeitraster ab. Durch die dynamische Anpassung können die jeweiligen Faktoren optimal ermittelt werden -ferner ergibt sich hierdurch eine selbsthemmende Ausbildung der Adaption, denn wenn der Regler an einen seiner Stellanschläge läuft, wird nicht weiter adaptiert, weil die Stellgröße keine Sprünge mehr durchführt und in diesem Fall als unplausibel angesehen wird.
- Bei dieser Variante vorliegender Erfindung bleiben bei grundsätzlich gleicher Bildung der Faktoren die Verbote für Strukturelle und Globale Adaption erhalten und das zusätzliche Verbot für Strukturelle Adaption nach einem Start wird definiert für eine vorgebbare Zahl von x Lernzyklen des Globalfaktors FGA. Während dieser x Lernzyklen ergibt sich durch Öffnen des Schalters 15 ein Strukturverbot -die Gewichtung des Filterausgangs Ya wird für den Globalfaktor jedoch auch für diese Lernzyklen beibehalten.
- Nach Ablauf der x Lernzyklen wird parallel, global und strukturell entsprechend der Gewichtung k und - (k-1) adaptiert. Die Begrenzung auf die weiter vorn erwähnten 3 % Korrektur pro FSA-Lernzyklus können, jedoch entfallen, so daß um beliebige Vielfache von 3 % pro Lernzyklus im strukturellen Faktor FSA verändert werden kann -die Änderungsstufen für den Globalfaktor FGA bleiben dabei stets um das 8fache oder 16fache feiner.
- Wesentlich ist, daß, wie der Diagrammdarstellung der Fig. 3 entnommen werden kann, die Stellgröße des Lambda-Reglers 11 bei erlaubter Adaption (Strutkur und/oder Global) jeweils mit dem Wert im Tiefpaß verarbeitet wird, der sich nach dem Sprung der Stellgröße ergibt, also zu den Sprungzeitpunkten t = i; i + 1; i + .... Nach Ablauf von n5 solcher Stellgrößensprünge, die auf einen Adaptionsflächenwechsel folgen, wird dann der Tiefpaß 13 gesetzt zu Ya(i + ns) = Xr'(i + ns) .
-
- Die Rekursion erfolgt nach jedem Stellgrößensprung. Die Übernahme des mit obigen Gleichungen ermittelten Korrekturwertes zum Adaptionsfaktor (Bildung von FSA und FGA) wird erst dann erlaubt, wenn nochmals mindestens m, Rekursionsschritte des Filters 13 abgeschlossen sind.
- Sind dann die Bedingungen n≧n und m≧ms zur Zeit t=T2 (Adaptionsflächenwechsel) erfüllt, so wird der aktuelle Filterausgangswert Ya(j) über die Gewichtungsstufen k bzw. (1-k) und entsprechende Quantisierung bei 14a und 14b als Korrekturwert für die Neubildung der Faktoren FSA und FGA weiterverarbeitet, wie dies das Blockschaltbild der Fig. 1 zeigt. Hieraus erklären sich auch die in der Fig. 1 noch vorhandenen Schalter, nämlich einen ersten Schalter 18, der bei Erfüllung der Bedingung n≧ns schließt und den Tiefpaß 13 mit dem Ausgang des Begrenzungsblocks (begrenzter Stellgröße des Lambda-Reglers) beaufschlagt - sowie des Schalters 19, der bei Erfüllung der Bedingung m≧ms den Ausgangswert des Filters zur Parallelverarbeitung und Adaption weiterleitet.
- Jeweils zum Zeitpunkt eines Adaptionsflächenwechsels werden n und m zu Null gesetzt: dabei wird im Diagrammverlauf der Fig. 3 davon ausgegangen, daß n5 = 4 ist.
-
- Durch das Abstellen (Abzählen) von Sondendurchgängen oder Sprüngen am Stellwert des Lambda-Reglers wird die Adaption automatisch selbsthemmend, wenn der Regler an einen seiner Stellanschläge läuft. Es ist sinnvoll, aufgrund des großen wählbaren Stell-und Adaptionsbereichs diesen Fall als unplausibel zu bewerten und. jedenfalls als erste Möglichkeit, dann nicht mehr weiter zu adaptieren.
- Alle in der Beschreibung und in den Ansprüchen angegebenen neuen Merkmale können allein oder in Kombination erfindungswesentlich sein.
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