EP2513460A1 - Verfahren zum einstellen von funktionsparametern - Google Patents

Verfahren zum einstellen von funktionsparametern

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EP2513460A1
EP2513460A1 EP10792876A EP10792876A EP2513460A1 EP 2513460 A1 EP2513460 A1 EP 2513460A1 EP 10792876 A EP10792876 A EP 10792876A EP 10792876 A EP10792876 A EP 10792876A EP 2513460 A1 EP2513460 A1 EP 2513460A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
parameters
model
optimal parameters
target
weighting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP10792876A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Martin Johannaber
Maximilian Reger
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP2513460A1 publication Critical patent/EP2513460A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2409—Addressing techniques specially adapted therefor
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
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    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D41/1406—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method with use of a optimisation method, e.g. iteration
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
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    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/26—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor
    • F02D41/263—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor the program execution being modifiable by physical parameters
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1433—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method using a model or simulation of the system

Definitions

  • the invention relates to a method for setting functional parameters of a control device and to such a control device, and to a method for calculating a model of optimal parameters.
  • Controllers are used to control injection systems for internal combustion engines in motor vehicles. With these it is intended to design control unit functions according to requirements, for example target values and / or evaluation criteria, of the manufacturer and of the end customer via functional parameters.
  • Target variables relate to a desired behavior of the motor vehicle, for example in terms of ride comfort and dynamics.
  • time constants, amplification factors and triggering thresholds serve as functional parameters for this purpose.
  • the injection pressure, the rail pressure, the exhaust gas recirculation and the valve position serve as the functional parameters or are derived therefrom.
  • the above-mentioned functions for a control unit offer the possibility of determining at least one parameter set via constants, characteristic curves and characteristic maps with fixed settings.
  • the complexity of the functions and thus the number of maps is constantly increasing.
  • function specialists know the influence of each parameter and can thus use the Design functions according to the requirements of the customer. The customer gets his desired compromise from a variety of optimal, possible compromises. Possible deviations from the requirements can be compensated by recursions.
  • the parameters for the ECU functions are determined according to the customer's requirements. In many areas, however, there are conflicting objectives when applying the functions, for which a compromise must be determined. It identifies a system tuning that is an optimal compromise between the competing targets as the goals can not be optimally achieved at the same time. At the same time, the compromise best suited to the project objectives must be found.
  • the corresponding function parameters are usually set permanently in the control unit.
  • a plurality of function parameters, characteristics or characteristic maps can be reduced to one or a few operating point-dependent weighting maps.
  • Operating points or operating variables are, for example, the selected gear, the speed and the load.
  • the application takes place as a specification of the target values / criteria or their weightings.
  • the user does not have to be a functional specialist in order to be able to implement the desired requirements for the system. He does not even have to know the function parameters.
  • the use of the model of optimal parameters with at least one weighting map in the control unit also makes it possible to set different settings. implement lungs or setups or configurations on differently designed and stored in the control unit weighting maps, without having to duplicate the basic identifiable fields of the control unit functions.
  • weighting maps can be stored either for a consumption-optimal or a performance-optimal design.
  • the invention enables an application by direct specification of objective targets and / or criteria to a function in the control unit. In doing so, it is taken into account that due to the constant increase in the complexity of software structures, the technical requirements and the effort in the application both internally and also at the customer increase.
  • the invention typically results in that an application is possible by setting target variables.
  • the concentration serves a task or requirement and not the functional parameters.
  • the complexity can therefore be reduced for the user.
  • no functional specialist is required to reconcile functional parameters.
  • a systematic approach can be carried out with objective evaluation of the settings.
  • recursion to adapt the requirement are less expensive.
  • the invention further makes it possible to control a system with several competing destinations by continuously shifting the weights of destinations.
  • the model of optimal parameters results in the fact that the system always has optimal function parameters available in the control unit.
  • a control loop can be closed, which regulates as a possible control variable the behavior of the system with respect to several competing targets.
  • a complex, nonlinear multi-variable system can be regulated to target variables depending on the mode of operation.
  • the shift of the weighting is done regularly via a manipulated variable.
  • the control loop is closed via the model of optimal parameters.
  • typically only function parameters are set which represent an optimal solution of the present goal compromise.
  • a complex system of target compromises can be optimally controlled and regulated.
  • An external control loop merely changes weighting criteria and thus alters the compromise between different target criteria. This is done via the model of optimal parameters, which changes the different parameters of the control units so that the system can always be optimally operated with respect to the target criteria.
  • control parameters of the engine control functions are adjusted continuously during operation via the model of optimal parameters, for example.
  • Figure 1 shows a schematic representation of a possible embodiment of the method for setting functional parameters.
  • FIG. 2 shows a control with a model of optimal parameters and a control loop.
  • FIG. 3 shows a control with a model of optimum parameters for motor control.
  • FIG. 1 clarifies the procedure in the presented method for setting functional parameters.
  • an available in the control unit model of optimal parameters P-P ⁇ to P n is provided with weighting maps for the target variables Zi to Z n and / or criteria Ki to K n .
  • a first step 10 with a system or a model 12 over all necessary operating points BP n with an optimizer 14, an additional target optimization on all necessary target variables and / or criteria (arrows 16) with the available function parameters (arrows 18) is performed.
  • the results obtained from the optimization then contain for each operating point the optimized function parameters for all compromises of the target quantities and / or criteria (second step 20).
  • an operating point-dependent model of optimal parameters 32 can then be created in a third step 30. This can be done in the form of maps, multi-dimensional data models or lists of optimal parameters.
  • the inputs of the model are the operating points and the target values and / or criteria or their weighting and thus the weighting of the target variables / criteria GZ-i / GK- ⁇ to GZ n / GK n (arrows 34) themselves and their outputs are the matching optimal parameters Piopt to Pnopt (arrows 36).
  • the desired weighting of the target variables can be specified via an operating point-dependent characteristic field, which outputs the optimal parameters as inputs of the model of optimal parameters 32 even in this operating point and is then available in the control unit function.
  • the weighting map can z. B. contain a field or an array of weights of all the target variables and / or criteria for each operating point, then there may be one to two operating point dependent weighting maps 40 before. Furthermore, a weighting map per target size can be used. Then there are n operating point dependent function maps 42.
  • More than two operating points may result in more than one weighting map of the function.
  • the sum of the weights gives normalized 1.
  • the weights of the target variables can be adjusted. This results in optimal function parameters, without possibly knowing the function parameters.
  • the weights can z. B. also continuously changed via one or more sliders 44 as a human-machine interface and so the desired vote can be set. It is also conceivable to generate different variants by means of several weighting characteristics of the target variables.
  • the switching between the voting or weighting maps can be done by a state machine in the ECU software or by the driver himself (knob, slider, menu in the display).
  • the design of the function can be simplified by reducing a plurality of function parameters, characteristics or maps to one or a few weighting maps for the user.
  • the model contains all the optimal parameters of all compromises of the target variables and / or criteria at all necessary operating points. It is also possible to omit the function characteristics / maps.
  • the model of optimal parameters with weighting map can be calculated outside the control unit software and the settings can thus be transmitted to the test carrier via a tool or a tool with an interface to the control unit.
  • the results of the tuning are then available directly in the control unit or must be transferred to the control unit after the vote via the tool. This has the advantage that the control unit software does not have to be changed.
  • FIG. 2 illustrates different possibilities for regulating the system with respect to a plurality of target variables using the model of optimal parameters and a control loop.
  • the model of optimal parameters (MoP) and the controller of a control unit function are upstream.
  • a target / actual based on measured variables Z 1 to Z nist (arrows 52) a target / actual
  • Comparison (block 54) with specifications Z 1so n to Z nso n (arrows 56) performed and the Control deviation ei to e n determined (arrows 58).
  • a desired behavior of the system can be predefined via the desired / actual comparison 52 and adjusted via a controller 60.
  • controller functions 68 to generate signals Si to S n (arrows 70) which are input to a system 72.
  • the system outputs the quantities Z 1 to Z nist , which in turn are the measured quantities (arrows 52).
  • the target / actual comparison 54 is not performed directly with the measured variables, but it is calculated from these target variables or criteria (block 102). These targets must clearly describe the behavior of the system.
  • the objective functions may not only depend on the instantaneous value of the measurands, but also the mode of operation and system behavior in the past may be taken into account.
  • the system behavior can be regulated to the desired value of the target function via the controller 60 and the model of optimum parameters 64.
  • a third case 120 the outputs of the system 72 are not measured, but are calculated via a model 122 to determine these quantities.
  • the model 122 is used, which maps the system behavior with the control device parameters and system input variables and thus supplies virtual measured values.
  • Control unit functions are regulated to lower pollutant emissions or less consumption. If the vehicle is operated, for example, with a load profile that is favorable for low emissions, the ECU parameters can be further regulated in the direction of low consumption and vice versa. This regulation requires that the competing aims of consumption and pollutant Emissions can either be measured directly or calculated with sufficient accuracy via a model in the control unit.
  • the approach can be transferred to many other functions in the engine control unit. In addition, it is similarly transferable to controls and regulations in other areas.
  • the method requires the integration of a model of optimal parameters and the associated control of the weighting in the control unit.
  • the method can be used as an extension of the engine control unit software for any functions and transferred outside the control of internal combustion engine on other systems.
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a control unit 200, in this case an engine control unit, with which a motor 202 is controlled.
  • Control unit 200 is provided with a weighting map 204, a model of optimal parameters 206, and functions 208. Furthermore, a model for raw emissions 210, a model for a catalyst 212 and a controller 214 are provided.
  • the weighting is specified. From this optimal parameters from the model of optimal parameters 206 are determined. With these parameters, the functions 208 provide signals for the control of the motor 202. In principle, it is possible to carry out a control on the basis of output variables measured directly on the motor 202. If these output quantities can not be determined without further ado, it is possible to input the determined optimal parameters, for example, into the model for raw emissions 210 and the model 212 for the catalyst and to calculate the desired output values by calculation. The variables determined in this way are then input quantities of the controller 214, which acts on the weighting characteristic field 204, in particular when individual thresholds are exceeded, even for certain variables.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Einstellen von Funktionsparametern eines Steuergeräts für ein Kraftfahrzeug, bei dem in einem Gewichtungskennfeld (40) wenigstens eine Zielgröße vorgegeben wird, wobei die Zielgrößen ein Verhalten des Kraftfahrzeugs repräsentieren, und wobei in dem Gewichtungskennfeld (40) eine Zuordnung zu einem Modell optimaler Parameter (32) gegeben ist, so dass eine Zuweisung von vorgegebenen Zielgrößen zu einem Satz optimaler Parameter vorgenommen wird, die als die Funktionsparameter eingestellt werden.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Einstellen von Funktionsparametern
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Einstellen von Funktionsparametern eines Steuergeräts und ein solches Steuergerät sowie ein Verfahren zum Berechnen eines Modells optimaler Parameter.
Stand der Technik
Zur Steuerung von Einspritzsystemen für Verbrennungsmotoren in Kraftfahrzeugen werden Steuergeräte eingesetzt. Bei diesen ist vorgesehen, Steuergerätefunktionen nach Anforderungen, bspw. Zielgrößen und/oder Bewertungskriterien, des Herstellers und des Endkunden über Funktionsparameter auszulegen. Zielgrößen beziehen sich dabei auf ein erwünschtes Verhalten des Kraftfahrzeugs, bspw. hinsichtlich des Fahrkomforts und der Dynamik. Als Funktionsparameter hierfür dienen bspw. Zeitkonstanten, Verstärkungsfaktoren und Auslöseschwellen. Für das Verhalten hinsichtlich bspw. Emissionen, Leistung und Verbrauch dienen als Funktionsparameter der Einspritzdruck, der Raildruck, die Abgasrückführung und die Ventilstellung bzw. leiten sich daraus ab.
Die Komplexität der Funktionen und somit auch die Anzahl der Funktionsparameter steigen mit zunehmenden Anforderungen an das Einspritzsystem. Gleichzeitig fordert aber der Kunde eine Vereinfachung der Strukturen, da eine komplexe Software-Struktur nur mit viel Expertenwissen zu handhaben und schwer zu applizieren ist.
Die vorstehend genannten Funktionen für ein Steuergerät bieten die Möglichkeit, wenigstens einen Parametersatz über Konstanten, Kennlinien und Kennfelder mit festen Einstellungen zu bestimmen. Allerdings nimmt die Komplexität der Funktionen und somit auch die Anzahl der Kennfelder ständig zu. Funktionsspezialisten kennen günstigstenfalls den Einfluss eines jeden Parameters und können so die Funktionen den Anforderungen des Kunden entsprechend auslegen. Der Kunde erhält seinen gewünschten Kompromiss aus einer Vielzahl von optimalen, möglichen Kompromissen. Mögliche Abweichungen von den Anforderungen können durch Rekursionen ausgeglichen werden.
Bei der Applikation eines Motorsteuergeräts werden die Parameter für die Steuergerätefunktionen nach Anforderungen des Kunden ermittelt. In vielen Bereichen bestehen bei der Applikation der Funktionen jedoch Zielkonflikte, für die ein Kompromiss ermittelt werden muss. Dabei wird eine Abstimmung des Systems ermittelt, die einen optimalen Kompromiss zwischen den konkurrierenden Zielgrößen darstellt, da die Ziele nicht gleichzeitig optimal erreicht werden können. Dabei muss der den Projektzielen am besten genügende Kompromiss gefunden werden. Die entsprechenden Funktionsparameter werden üblicherweise fest im Steuergerät eingestellt.
Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren zum Einstellen von Funktionsparametern gemäß Anspruch 1 , ein Steuergerät nach Anspruch 5 und ein Verfahren zum Berechnen eines Modells optimaler Parameter mit den Merkmalen des Anspruchs 7 vorgestellt. Weitere Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen und der Beschreibung.
Durch den Einsatz eines Modells optimaler Parameter kann eine Vielzahl von Funktionsparametern, -kennlinien bzw. -kennfeldern auf ein oder wenige betriebspunktabhängige Gewichtungskennfelder reduziert werden. Betriebspunkte bzw. Betriebsgrößen sind bspw. der gewählte Gang, die Drehzahl und die Last. So kann selbst bei steigender Komplexität der Steuergerätfunktionen, die Komplexität für den Kunden oder den Anwender verringert werden. Die Applikation erfolgt als Vorgabe der Zielgrößen/-kriterien bzw. deren Gewichtungen. Somit muss der Anwender kein Funktionsspezialist sein, um die gewünschten Anforderungen an das System umsetzen zu können. Er muss die Funktionsparameter nicht einmal kennen. Der Einsatz des Modells optimaler Parameter mit mindestens einem Gewich- tungskennfeld im Steuergerät schafft auch die Möglichkeit, verschiedene Einstel- lungen bzw. Setups oder Konfigurationen über verschieden ausgelegte und im Steuergerät abgelegte Gewichtungskennfelder umzusetzen, ohne die Basiskenn felder der Steuergerätefunktionen vervielfältigen zu müssen.
So ist es bspw. möglich, einerseits ein sportliches und andererseits ein komfortables Fahrverhalten als Abstimmung zweier unterschiedlicher Gewichtungskennfelder zu hinterlegen. Daneben können Gewichtungskennfelder entweder fü eine verbrauchsoptimale oder eine leistungsoptimale Auslegung hinterlegt sein.
Denkbar ist auch eine direkte Regelung auf den Gewichtungsfaktoren des Modells optimaler Parameter. Werden Sollwerte von Zielgrößen und/oder Kriterien nicht erreicht, kann dies über eine Reglung kontinuierlich durch Verändern der Gewichtungen angepasst werden.
Die Erfindung ermöglicht eine Applikation durch direkte Vorgabe von objektiven Zielgrößen und/oder Kriterien an eine Funktion im Steuergerät. Hierbei wird berücksichtigt, dass sich durch stetige Zunahme der Komplexität von Softwarestrukturen die fachlichen Anforderungen und der Aufwand in der Applikation intern wie auch beim Kunden erhöhen.
Über den Einsatz des Modells optimaler Parameter mit mindestens einem Ge- wichtungskennfeld im Steuergerät wird die Möglichkeit geschaffen, das Systemverhalten direkt über die Zielgrößen oder Bewertungskriterien bzw. über deren Gewichtungen zu verändern und vorzugeben. Für den Anwender kann dadurch eine Vielzahl von Funktionsparametern, Funktionskennlinien und/oder Kennfeldern auf ein oder wenige betriebspunktabhängige Gewichtungskennfelder reduziert werden.
Mit der Erfindung ergibt sich typischerweise, dass eine Applikation über das Einstellen von Zielgrößen möglich ist. Die Konzentration dient einer Aufgabe bzw. Anforderung und nicht den Funktionsparametern. Für den Anwender kann somit die Komplexität reduziert werden. Zudem ist kein Funktionsspezialist zur Abstimmung von Funktionsparametern notwendig. Es kann ein systematisches Vorgehen mit objektiver Bewertung der Einstellungen erfolgen. Außerdem sind Rekursionen zur Anpassung der Anforderung weniger aufwendig. Die Erfindung ermöglicht weiterhin, ein System mit mehreren konkurrierenden Zielgrößen durch eine kontinuierliche Verschiebung der Gewichtungen von Zielgrößen zu regeln. Durch das Modell optimaler Parameter ergibt sich dabei, dass für das System immer optimale Funktionsparameter im Steuergerät zu Verfügung stehen. Um dieses Modell und das zu regelnde System kann in einer Ausführungsform der Erfindung ein Regelkreis geschlossen werden, der als mögliche Stellgröße das Verhalten des Systems bezüglich mehrerer konkurrierender Zielgrößen regelt. So kann ein komplexes, nichtlineares Mehrgrößensystem abhängig von der Betriebsweise auf Zielgrößen geregelt werden.
Die Verschiebung der Gewichtung erfolgt dabei regelmäßig über eine Stellgröße. Über das Modell optimaler Parameter wird der Regelkreis geschlossen. Außerdem werden mit dem Modell optimaler Parameter typischerweise nur Funktionsparameter eingestellt, die eine optimale Lösung des vorliegenden Zielkompromisses darstellen.
Durch die beschriebene Erfindung ist es möglich, die beim Stand der Technik fest eingestellten Funktionsparameter abhängig von äußeren Einflüssen, wie z. B. dem Fahrzustand, anzupassen. Damit kann das Verhalten des Systems über das Verändern von Steuerungs- und Regelparametern dem jeweiligen Fahrzustand oder dem Fahrzustandsverlauf angepasst werden.
Durch das Modell optimaler Parameter kann ein komplexes System von Zielkompromissen optimal gesteuert und geregelt werden. Ein äußerer Regelkreis verändert dabei lediglich Gewichtungskriterien und verändert damit den Kom- promiss zwischen unterschiedlichen Zielkriterien. Dies geschieht über das Modell optimaler Parameter, das unterschiedliche Parameter der Steuergeräte so verändert, dass das System immer optimal bezüglich der Zielkriterien betrieben werden kann. Dabei werden über das Modell optimaler Parameter bspw. Steuerungs- und Regelungsparameter der Motorsteuerungsfunktionen kontinuierlich während des Betriebs verstellt.
In einer Motorsteuerung eines Kraftfahrzeugs kann in Ausgestaltung auf das Lastprofil reagiert werden und die Abstimmung der Motorsteuerung verändert werden. Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung eine mögliche Ausführung des Verfahrens zum Einstellen von Funktionsparametern.
Figur 2 zeigt eine Regelung mit einem Modell optimaler Parameter und einem Regelkreis.
Figur 3 zeigt eine Regelung mit einem Modell optimaler Parameter zur Motorsteuerung.
Ausführungsformen der Erfindung
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
Figur 1 verdeutlicht die Vorgehensweise bei dem vorgestellten Verfahren zum Einstellen von Funktionsparametern. Dabei wird ein im Steuergerät verfügbares Modell optimaler Parameter P-ι bis Pn mit Gewichtungskennfeldern für die Zielgrößen Z-i bis Zn und/oder Kriterien K-i bis Kn bereitgestellt.
In einem ersten Schritt 10 werden vorab mit einem System bzw. einem Modell 12 über alle notwendigen Betriebspunkte BPn mit einem Optimierer 14 eine Mehrzieloptimierung auf allen notwendigen Zielgrößen und/oder Kriterien (Pfeile 16) mit den verfügbaren Funktionsparameter (Pfeile 18) durchgeführt. Die aus der Optimierung erhaltenen Ergebnisse beinhalten dann für jeden Betriebspunkt die optimierten Funktionsparameter für alle Kompromisse der Zielgrößen und/oder Kriterien (zweiter Schritt 20).
Aus den durch die Optimierung erhaltenen Ergebnissen kann dann in einem dritten Schritt 30 ein betriebspunktabhängiges Modell optimaler Parameter 32 erstellt werden. Dies kann in Form von Kennfeldern, mehrdimensionaler Datenmodellen oder Listen optimaler Parameter erfolgen. Die Eingänge des Modells sind die Betriebspunkte und die Zielgrößen und/oder Kriterien oder deren Gewichtung und damit die Gewichtung der Zielgrößen/Kriterien GZ-i/GK-ι bis GZn/GKn (Pfeile 34) selbst und deren Ausgänge sind die dazu passenden optimalen Parameter Piopt bis Pnopt (Pfeile 36).
Legt man dieses Modell optimaler Parameter 32 im Steuergerät ab, kann über ein betriebspunktabhängiges Kennfeld die gewünschte Gewichtung der Zielgrößen vorgegeben werden, die als Eingänge des Modells optimaler Parameter 32 die optimalen Parameter selbst in diesem Betriebspunkt ausgeben und dann in der Steuergeräte-Funktion verfügbar sind. Das Gewichtungskennfeld kann z. B. für jeden Betriebspunkt ein Feld bzw. einen Array der Gewichtungen aller Zielgrößen und/oder Kriterien enthalten, dann liegen ggf. ein bis zwei Betriebspunkt abhängige Gewichtungskennfelder 40 vor. Weiterhin kann ein Gewichtungskennfeld pro Zielgröße benutzt werden. Dann liegen n Betriebspunkt abhängige Funktionskennfelder 42 vor.
Mehr als zwei Betriebspunkte können zu mehr als einem Gewichtungskennfeld der Funktion führen. Die Summe der Gewichtungen ergibt normiert 1.
Durch das Modell sind alle optimalen Parameterkombinationen im Steuergerät hinterlegt. Um die Applikationsstrategie zu ändern, können die Gewichtungen der Zielgrößen angepasst werden. Dadurch ergeben sich optimale Funktionsparameter, ohne ggf. die Funktionsparameter zu kennen. Die Gewichtungen können z. B. auch über einen oder mehrere Schieberegler 44 als Mensch-Maschine- Schnittstelle kontinuierlich verändert und so die gewünschte Abstimmung eingestellt werden. Es ist weiter denkbar, durch mehrere Gewichtungskennfelder der Zielgrößen verschiedene Varianten zu erzeugen. Die Umschaltung zwischen den Abstimmungen bzw. Gewichtungskennfeldern kann durch einen Zustandsautomaten in der Steuergeräte-Software oder durch den Fahrer selbst (Drehknopf, Schieberegler, Menü im Display) durchgeführt werden.
Mit dem Modell und dem Gewichtungskennfeld kann die Auslegung der Funktion vereinfacht werden, indem eine Vielzahl von Funktionsparameter, -kennlinien bzw. -kennfelder auf ein oder wenige Gewichtungskennfelder für den Anwender reduziert werden.
Das Modell enthält alle optimalen Parameter aller Kompromisse der Zielgrößen und/oder Kriterien an allen notwendigen Betriebspunkten. Es ist ebenso möglich, die Funktionskennlinien/-kennfelder entfallen zu lassen.
Alternativ kann das Modell optimaler Parameter mit Gewichtungskennfeld außerhalb der Steuergeräte-Software berechnet und über ein Werkzeug bzw. Tool mit einer Schnittstelle zum Steuergerät die Einstellungen so an den Versuchsträger übertragen werden. Die Ergebnisse der Abstimmung sind dann direkt im Steuer- gerät verfügbar oder müssen nach der Abstimmung über das Tool in das Steuergerät transferiert werden. Dies hat den Vorteil, dass die Steuergeräte-Software nicht verändert werden muss.
Es ist aber zu beachten, dass ggf. verschiedene Setups oder Regelungen auf den Gewichtungen nicht umgesetzt werden können. Es muss ein zusätzliches
Werkzeug für die Applikation und auch für den Kunden verfügbar sein. Dabei ist es nachträglich nicht messbar, ob die Abstimmung auf diesem Wege durchgeführt wurde oder nicht. In Figur 2 sind unterschiedliche Möglichkeiten dargestellt, mit dem Modell optimaler Parameter und einem Regelkreis das System bezüglich mehrerer Zielgrößen zu regeln. In allen Fällen wird das Modell optimaler Parameter (MoP) und der Regler einer Steuergerätefunktion vorgelagert. Im ersten Fall 50 wird anhand von Messgrößen Z1ist bis Znist (Pfeile 52) ein Soll/Ist
Vergleich (Block 54) mit Vorgaben Z1son bis Znson (Pfeile 56) durchgeführt und die Regelabweichung ei bis en (Pfeile 58) bestimmt. Dabei kann über den Soll/Ist- Vergleich 52 ein gewünschtes Verhalten des Systems vorgeben werden und über einen Regler 60 eingeregelt werden. Dabei ergibt sich eine Gewichtung d bis Gn (Pfeile 62), die in ein Modell optimaler Parameter 64 eingegeben werden, das wiederum einen Satz optimaler Parameter P-ι bis Pn (Pfeile 66) ausgibt. Diese Parameter werden in Steuergerätefunktionen 68 eingegeben, so dass Signale Si bis Sn (Pfeile 70) erzeugt werden, die in ein System 72 eingegeben werden. Das System gibt die Größen Z1ist bis Znist aus, die wiederum die Messgrößen (Pfeile 52) sind.
In einem zweiten Fall wird der Soll/Ist-Vergleich 54 nicht direkt mit den Messgrößen durchgeführt, sondern es werden aus diesen Zielgrößen bzw. Kriterien berechnet (Block 102). Diese Zielgrößen müssen das Verhalten des Systems eindeutig beschreiben. Im zweiten Fall 100 können die Zielfunktionen nicht nur vom momentanen Wert der Messgrößen abhängen, sondern es kann auch die Betriebsweise und das Systemverhalten in der Vergangenheit berücksichtigt werden. Durch die Soll-Vorgabe kann über den Regler 60 und das Modell optimaler Parameter 64 das Systemverhalten auf den Sollwert der Zielfunktion geregelt werden.
In einem dritten Fall 120 werden die Ausgangsgrößen des Systems 72 nicht gemessen, sondern diese über ein Modell 122 berechnet, um diese Größen zu bestimmen. Im dargestellten Fall wird das Modell 122 eingesetzt, das mit den Steuergeräteparametern und Systemeingangsgrößen das Systemverhalten abbildet und somit virtuelle Messwerte liefert.
Ein Beispiel für den Einsatz eines Modells optimaler Parameter und einer Regelung ist die Regelung von Schadstoff- und Kohlendioxidemissionen. Mit der hier vorgestellten Kombination aus idealen Steuerungsparametern und einer Rege- lung der Kriteriengewichtung kann abhängig vom Fahrprofil die Bedatung der
Steuergerätefunktionen zu weniger Schadstoffemissionen oder weniger Verbrauch geregelt werden. Wird das Fahrzeug bspw. mit einem Lastprofil betrieben, das günstig für geringe Emissionen ist, können die Steuergeräteparameter weiter in Richtung niedriger Verbrauch geregelt werden und umgekehrt. Diese Regelung bedingt, dass die konkurrierenden Zielen Verbrauch und Schadstoff- emissionen entweder direkt gemessen oder über ein Modell im Steuergerät mit ausreichender Genauigkeit berechnet werden können.
Mit der Regelung der Gewichtung der Ziele und über das Modell optimaler Para- meter ist es z. B. möglich, auf Grenzwerte für Emissionen zu regeln und Grenzen des Schadstoffausstoßes pro Kilometer nicht nur im Zertifizierungszyklus einzuhalten, sondern für jedes Fahrprofil und dabei gleichzeitig den minimal möglichen Verbrauch zu erreichen. Bisher wird das Einhalten der Abgasgrenzwerte nur im Zertifizierungszyklus überprüft und die Motorsteuerung darauf optimiert. Dies kann eventuell auch zu höherem Verbrauch in Betriebspunkten führen, in denen sehr wenige Schadstoffe ausgestoßen werden und somit das Einhalten der Grenzwerte problemlos wäre. Folglich kann über die hier beschriebene Regelung nicht nur das Einhalten der Abgasgrenzwerte sichergestellt werden, sondern auch der Fahrzeugverbrauch verringert werden.
Der Ansatz kann auf viele weitere Funktionen im Motorsteuergerät übertragen werden. Zudem ist er in ähnlicher Weise auf Steuerungen und Regelungen in anderen Bereichen übertragbar. Das Verfahren bedingt die Integration eines Modells optimaler Parameter und der zugehörigen Regelung der Gewichtung ins Steuergerät. Das Verfahren kann als Erweiterung der Motorsteuergerätesoftware für beliebige Funktionen eingesetzt werden und außerhalb der Steuerung von Verbrennungskraftmaschine auch auf weitere Systeme übertragen werden.
In Figur 3 ist in schematischer Darstellung ein Steuergerät 200, in diesem Fall ein Motorsteuergerät, dargestellt, mit dem ein Motor 202 angesteuert wird. In dem
Steuergerät 200 sind ein Gewichtungskennfeld 204, ein Modell optimaler Parameter 206 und Funktionen 208 vorgesehen. Weiterhin sind ein Modell für Rohemissionen 210, ein Modell für einen Katalysator 212 und ein Regler 214 vorgesehen.
In dem Gewichtungskennfeld 204 wird die Gewichtung vorgegeben. Hieraus werden optimale Parameter aus dem Modell optimaler Parameter 206 ermittelt. Mit diesen Parametern geben die Funktionen 208 Signale für die Steuerung des Motors 202 vor. Grundsätzlich besteht die Möglichkeit, aufgrund von direkt am Motor 202 gemessenen Ausgangsgrößen eine Regelung vorzunehmen. Können diese Ausgangsgrößen nicht ohne weiteres ermittelt werden, besteht die Möglichkeit, die ermittelten optimalen Parameter bspw. in das Modell für Rohemissionen 210 und das Modell 212 für den Katalysator einzugeben und die gewünschten Ausgangsgrößen rechnerisch zu ermitteln. Die auf diese Weise ermittelten Größen sind dann Eingangsgrößen des Reglers 214, der insbesondere bei Überschreiten gewisser Schwellen auch einzelner Größen auf das Gewichtungskennfeld 204 einwirkt.

Claims

Ansprüche
Verfahren zum Einstellen von Funktionsparametern eines Steuergeräts (200) für ein Kraftfahrzeug, bei dem in mindestens einem Gewichtungskennfeld (40, 204) wenigstens eine Zielgröße vorgegeben wird, wobei die mindestens eine Zielgröße ein Verhalten des Kraftfahrzeugs repräsentiert, und wobei in dem mindestens einem Gewichtungskennfeld (40, 204) eine Zuordnung zu einem Modell optimaler Parameter (32, 64, 206) gegeben ist, so dass eine Zuweisung von vorgegebener wenigstens einer Zielgröße zu einem Satz optimaler Parameter vorgenommen wird, die als die Funktionsparameter eingestellt werden.
Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem in dem mindestens einen Gewichtungskennfeld (40, 204) mindestens zwei Zielgrößen vorgegeben sind.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem eine Regelung durch eine kontinuierliche Verschiebung der Gewichtung der mindestens einen Zielgröße erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die Regelung über eine Stellgröße erfolgt.
Steuergerät für ein Kraftfahrzeug, das über eine Speichereinheit verfügt, in dem ein Modell optimaler Parameter (32, 64, 206) abgelegt ist.
Steuergerät nach Anspruch 5, bei dem eine Mensch-Maschine Schnittstelle vorgesehen ist, über die mittels eines Gewichtungskennfelds (40, 204) optimale Parameter aus dem Modell optimaler Parameter (32, 64, 206) vorzugeben sind.
7. Verfahren zum Berechnen eines Modells optimaler Parameter (32, 64, 206), bei dem eine Zuordnung von Zielgrößen zu Parametersätzen erfolgt, mit denen die Zielgrößen zu erreichen sind.
8. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, bei dem das Modell optimaler Parameter (32, 64, 206) innerhalb einer Steuergerätesoftware berechnet wird.
9. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem das Modell optimaler Parameter (32, 64, 206) außerhalb einer Steuergerätesoftware berechnet wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, bei dem die Berechnung mit Hilfe eines Optimierers (14) erfolgt.
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