FR3085721A1 - Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur - Google Patents

Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur Download PDF

Info

Publication number
FR3085721A1
FR3085721A1 FR1858124A FR1858124A FR3085721A1 FR 3085721 A1 FR3085721 A1 FR 3085721A1 FR 1858124 A FR1858124 A FR 1858124A FR 1858124 A FR1858124 A FR 1858124A FR 3085721 A1 FR3085721 A1 FR 3085721A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
filled
area
zone
adaptive
learning
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.)
Granted
Application number
FR1858124A
Other languages
English (en)
Other versions
FR3085721B1 (fr
Inventor
Clement Pouly
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.)
Stellantis Auto Sas Fr
Original Assignee
PSA Automobiles SA
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 PSA Automobiles SA filed Critical PSA Automobiles SA
Priority to FR1858124A priority Critical patent/FR3085721B1/fr
Publication of FR3085721A1 publication Critical patent/FR3085721A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of FR3085721B1 publication Critical patent/FR3085721B1/fr
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2451—Methods of calibrating or learning characterised by what is learned or calibrated
    • F02D41/2454—Learning of the air-fuel ratio control
    • 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
    • F02D41/2422—Selective use of one or more tables
    • 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
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2438—Active learning methods
    • 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
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2477—Methods of calibrating or learning characterised by the method used for learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
  • Electrical Control Of Air Or Fuel Supplied To Internal-Combustion Engine (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé d'apprentissage d'adaptatifs d'un paramètre dans un contrôle moteur avec une matrice d'apprentissage (M app) divisée en zones de fonctionnement du moteur, un adaptatif étant associé dans la matrice d'apprentissage (M app) à chaque zone, mémorisé puis rappelé pour chaque fonctionnement ultérieur dans la zone. Une matrice de statut (M stat) attribue à chaque zone un coefficient de remplissage, avec, lors d'un premier fonctionnement dans une zone, son remplissage dans la matrice d'apprentissage (M app) avec un coefficient de remplissage correspondant à un unique fonctionnement pour la matrice de statut (M stat), les zones adjacentes à ladite zone et n'ayant pas encore été elles-mêmes remplies dans la matrice d'apprentissage (M app) étant identifiées par un coefficient spécifique dans la matrice de statut (M stat) représentatif d'une zone pré-remplie en étant associées respectivement à un adaptatif provisoire dans la matrice d'apprentissage (M app).

Description

PROCEDE D’APPRENTISSAGE D’ADAPTATIFS DANS UN CONTROLE MOTEUR [0001] La présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’adaptatifs dans un contrôle moteur de moteur thermique. Ce moteur thermique est avantageusement mais non limitativement un moteur à allumage commandé, notamment un moteur à carburant essence ou à mélange contenant de l’essence et l’apprentissage se fait avantageusement mais non limitativement pour un contrôle de la richesse de carburant injecté dans le moteur thermique.
[0002] Cette application non limitative va être prise comme exemple pour illustrer le procédé d’apprentissage mais le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre pour le contrôle d’un autre paramètre de fonctionnement que la richesse de carburant dans le moteur thermique.
[0003] Du fait des dispersions de fabrication, de l’usure, de l’encrassement et de la qualité de représentation des modèles des actionneurs du moteur, le comportement physique de ces actionneurs peut différer des modèles de comportement intégrés dans le contrôle moteur. Ce décalage des modèles des actionneurs, notamment ceux relatifs à la branche d’admission d’air et à la branche d’injection de carburant, peut amener à des dérives de richesse, donc une surconsommation ou une augmentation des émissions polluantes et peut aussi avoir des impacts sur l’agrément de conduite ressenti par le conducteur.
[0004] Le contrôle moteur va donc devoir, tout au long de la vie du véhicule, corriger ces dérives de richesse. Cette correction est réalisée par une fonction connue de régulation de richesse qui corrige en permanence le temps de commande de l’injecteur en se basant sur la mesure de richesse fournie par la sonde de richesse présente à l’échappement.
[0005] Pour optimiser cette correction, on utilise généralement une stratégie connue de contrôle moteur de type apprentissage qui va mémoriser la correction nécessaire pour chaque zone ou point de fonctionnement. Ainsi, lorsque l’on repasse sur un point ou une zone de fonctionnement déjà appris, la correction nécessaire sera rappelée et la richesse sera donc automatiquement bien centrée.
[0006] Cet apport prend toute son importance lorsque la régulation de richesse ne peut pas corriger la richesse, par exemple lorsque la sonde de richesse présente à l’échappement n’est pas disponible. De plus, cela peut également améliorer sensiblement la richesse lors des transitoires de charge en minimisant le travail de la stratégie de régulation de richesse.
[0007] Le problème principal de ce type de stratégie est que, tant que chaque point ou zone de fonctionnement n’a été parcouru dans des conditions où l’on peut mémoriser la correction, aucune restitution de correction n’est disponible.
[0008] Par exemple, sur les moteurs à allumage commandé, la richesse est recentrée par la stratégie de régulation de richesse qui corrige le temps de commande de l’injecteur en se basant sur la mesure de richesse fournie par la sonde de richesse présente à l’échappement.
[0009] Afin de minimiser le travail de cette stratégie de régulation de richesse et de prendre le relais de cette fonction lorsque celle-ci n’est pas disponible, par exemple, lorsque la sonde de richesse présente à l’échappement n’est pas disponible, les contrôles moteur utilisent des stratégies d’apprentissage avec mémorisation de cette correction de la richesse par zone ou point de fonctionnement afin de la rappeler lorsque l’on repasse sur cette zone ou point.
[0010] Une stratégie d’apprentissage connue est que, sur chaque point stabilisé rencontré, dès que les conditions d’autorisation d’apprentissage sont établies, on mémorise pour ce point, par exemple via un réseau de neurones de type auto-adaptatif, la valeur de correction déterminée par la fonction de régulation de richesse.
[0011] Dans le même temps, la stratégie de mémorisation renvoie sur le système cette valeur en cours de mémorisation, ce qui a pour effet de faire converger la valeur de correction de régulation de richesse vers 0 : le travail de la stratégie de régulation est alors minimisé et la richesse centrée.
[0012] La figure 1 illustre sur des transitoires de charge des courbes de richesse R, de correction de régulation de richesse Cor reg R, de correction apprise Cor app, d’autorisation d’apprentissage Auto app et de charge moteur C mot pendant un roulage avec des premier 1er stab et deuxième stabilisés 2ème stab. Sur le premier stabilisé 1er stab, le procédé d’apprentissage mémorise une valeur de correction déterminée par la fonction de régulation de richesse Cor reg R. La valeur de correction déterminée par la fonction de régulation de richesse Cor reg R se recentre vers 0, la richesse R est alors centrée.
[0013] Dès que l’on quitte ce point ou cette zone de fonctionnement, il faut attendre de rencontrer à nouveau les conditions d’autorisation d’apprentissage pour apprendre une nouvelle valeur à apprendre pour la nouvelle zone. Si l’on parcourt un point non appris et où les conditions d’apprentissage ne sont pas établies, la mémorisation de la correction de régulation de richesse Cor reg R n’est pas réalisée : seule la régulation de richesse R participe au recentrage de la richesse R.
[0014] Sur ce type de stratégie, lorsqu’un transitoire de charge survient, et que le stabilisé cible, c’est-à-dire un deuxième stabilisé 2ème stab à la figure 1 n’a pas encore été appris, c’est la stratégie de régulation de richesse R qui doit travailler pour recentrer la richesse R car il n’y a pas de correction apprise qui permettrait de recentrer la richesse R.
[0015] Or suivant le besoin de correction sur ce point et la performance de la stratégie de régulation de richesse, il se peut que la régulation mette du temps à recentrer la richesse. Cette dernière peut alors être temporairement décalée et engendrer de la surconsommation et des surémissions polluantes, ce qui est illustré par la partie de la courbe de richesse R encadrée dans le rectangle à la courbe du bas de la figure 1.
[0016] Une solution connue consiste à décroître progressivement la correction apprise lorsque l’on quitte le point. Suivant la pente de décroissance choisie et la durée du transitoire, ce principe peut aider à la maîtrise de la richesse mais ne fonctionnera pas dans tous les cas de vie, comme par exemple le cas où le transitoire est plus long que la durée de transition prévue.
[0017] La problème à la base de la présente invention est, pour un moteur thermique dont la régulation d’un paramètre de fonctionnement s’effectue lors d’un apprentissage par mémorisation d’adaptatifs pour des zones spécifiques de fonctionnement du moteur, de rendre plus rapide l’apprentissage même pour des zones de fonctionnement n’ayant pas encore été atteints par le moteur thermique.
[0018] Pour atteindre cet objectif, il est prévu selon l’invention un procédé d’apprentissage d’adaptatifs d’au moins un paramètre dans un contrôle moteur, une matrice d’apprentissage à au moins deux dimensions étant élaborée et divisée en zones de fonctionnement du moteur, un adaptatif dudit au moins un paramètre étant associé dans la matrice d’apprentissage à chaque zone lors d’un fonctionnement dans la zone, mémorisé puis rappelé pour chaque fonctionnement ultérieur dans la zone alors dite remplie, caractérisé en ce qu’il est élaboré une matrice de statut présentant une division en zones de fonctionnement similaire à la division de la matrice d’apprentissage et attribuant à chaque zone un coefficient de remplissage fonction du nombre de fonctionnements dans la zone et que, lors d’un premier fonctionnement dans une zone précédemment non remplie, ladite zone est nouvellement remplie dans la matrice d’apprentissage avec un coefficient de remplissage correspondant à un unique fonctionnement dans ladite zone pour la matrice de statut, les zones de fonctionnement adjacentes à ladite zone et n’ayant pas encore été elles-mêmes remplies dans la matrice d’apprentissage étant identifiées par un coefficient spécifique dans la matrice de statut représentatif d’une zone pré-remplie en étant associées respectivement à un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage [0019] Par paramètre contrôlé il est entendu un paramètre relatif au bon fonctionnement du moteur et au respect des normes en vigueur concernant, par exemple, son alimentation en air, en carburant ou son évacuation de gaz d’échappement.
[0020] La proposition d’invention définit un procédé d’apprentissage d’adaptatifs relevant d’un contrôle moteur qui va renseigner a priori les adaptatifs non encore appris. Ce renseignement va se baser sur la connaissance du lien entre les adaptatifs en phase d’apprentissage et ceux encore non appris. L’invention permet ainsi de limiter les interruptions de correction du fait que durant un transitoire, le système pourrait parcourir des zones de fonctionnement encore non renseignées.
[0021] La présente invention propose donc un procédé d’apprentissage d’adaptatifs qui permet de pallier à ce problème en pré-renseignant provisoirement les adaptatifs sur les points ou les zones encore non renseignées, ceci en tenant à partir des adaptatifs adjacents déjà renseignés.
[0022] Par zones adjacentes, il est entendu des zones à proximité directe l’une de l’autre. Dans le cas de zones de fonctionnement rectangulaires ou carrées, ces zones de fonctionnement adjacentes peuvent partager un côté de leurs formes rectangulaires ou carrées ou être simplement adjacentes par un sommet de leurs formes rectangulaires ou carrées. Les formes des zones de fonctionnement ne sont cependant pas limitées à des carrés ou des rectangles.
[0023] Le problème principal d’un procédé d’apprentissage d’adaptatifs selon l’état de la technique est rencontré au début de la vie du véhicule lorsque la matrice d’apprentissage n’est pas suffisamment complète. De nombreuses zones de fonctionnement prévues dans la matrice d’apprentissage n’ont pas été parcourues dans des conditions où l’apprentissage a pu identifier et mémoriser un correctif.
[0024] Dans cet état, au cours de l’utilisation du véhicule, le moteur change de zone de fonctionnement et peut alterner le passage entre des zones de la matrice d’apprentissage renseignées et d’autres non renseignées. Ainsi, par exemple, au cours d’un transitoire de charge moteur, la correction de richesse appliquée sur le système peut alterner des phases de correction et d’absence de correction.
[0025] Une alternative à la correction se base sur la mesure de la richesse à l’échappement par au moins une sonde à oxygène. Si la sonde à oxygène est active, cette dernière prend le relais et ajuste le besoin en carburant pour les zones de fonctionnement où aucune correction acquise par apprentissage n’est disponible. Dans ce cas, le contrôle de la richesse est assuré même si le travail du procédé de régulation de richesse est plus conséquent et on peut rencontrer quelques déviations ponctuelles de richesse.
[0026] Par contre, si le procédé de régulation de richesse n’est pas actif, dans le cas où les sondes à oxygènes ne sont pas prêtes, en après démarrage aux températures froides par exemple, alors quand aucune correction n’est disponible, la richesse n’est pas maîtrisée. Le conducteur peut en ressentir les effets sur le véhicule et on peut rencontrer une surconsommation de carburant et des surémissions de polluants.
[0027] Comme la présente invention prévoit de pré-remplir les zones de fonctionnement encore non renseignées de la matrice d’apprentissage ou matrice des adaptatifs, il est créé une matrice similaire en termes de taille et d’axes de coordonnées à celle utilisée par la stratégie connue d’apprentissage pour mémoriser ses adaptatifs qu’est la matrice des adaptatifs. Cette matrice dite matrice de statut va avoir pour but d’associer à chaque adaptatif un coefficient ou statut d’apprentissage permettant de reconnaître une zone de fonctionnement pré-remplie d’une zone de fonctionnement remplie et, le cas échéant de connaître le nombre de pré-remplissages qu’a connu une zone de fonctionnement.
[0028] La présente invention est donc une fonction de contrôle moteur qui vient seconder une fonction connue d’apprentissage en la complétant par un pré-remplissage des zones de fonctionnement adjacentes à la zone de fonctionnement qui vient d’être apprise. La présente invention peut bien entendu être adaptée à des fonctions d’apprentissage du contrôle moteur autres qu’une fonction d’apprentissage de la correction de richesse.
[0029] Avantageusement, ledit au moins un paramètre est une richesse de carburant, l’adaptatif étant un adaptatif de richesse de carburant relatif à une durée de commande d’ouverture d’au moins un injecteur de carburant dans le moteur thermique.
[0030] La maîtrise de l’erreur de richesse est un principe indispensable pour le contrôle des moteurs à allumage commandé moderne. Sans cette maîtrise, le risque de surconsommation, de surémissions polluante et d’impacts sur l’agrément de conduite ressentis par le conducteur augmente très fortement. Pour assurer cette maîtrise, tous les contrôles moteur ont mis en oeuvre un procédé d’apprentissage de l’erreur de richesse mais tant que cette dernière n’a pas parcourue l’ensemble des zones de fonctionnement, la correction peut être incomplète. La proposition d’invention permet d’améliorer sensiblement les performances de ces stratégies d’apprentissage de l’erreur de richesse en pré-remplissant les valeurs qui n’ont pas encore été apprises. Cette proposition d’invention participe donc activement à une maîtrise de l’erreur de richesse rapide et robuste tout au long de la vie du véhicule.
[0031] Avantageusement, le coefficient spécifique dans la matrice de statut représentatif d’une zone pré-remplie tient compte du nombre d’identifications d’une zone pré-remplie comme étant adjacente à une zone nouvellement remplie dans la matrice d’apprentissage.
[0032] Avantageusement, un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage pour une zone est remplacé automatiquement par un adaptatif déterminé lors d’un fonctionnement du moteur dans la zone, la zone étant alors considérée comme une zone remplie et son coefficient étant modifié dans la matrice de statut.
[0033] Avantageusement, un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage est calculé selon une moyenne d’au moins une partie des adaptatifs des zones adjacentes remplies ou des zones adjacentes pré-remplies dans la matrice d’apprentissage.
[0034] Avantageusement, quand une zone à pré-remplir est adjacente à la zone nouvellement remplie, si cette zone à pré-remplir est seulement adjacente à la zone nouvellement remplie, l’adaptatif dudit au moins un paramètre attribué à la zone à préremplir est égal à l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie ou si cette zone à préremplir est adjacente aussi à une zone pré-remplie, l’adaptatif de la zone à pré-remplir est égal à une moyenne entre l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie et l’adaptatif provisoire de la zone pré-remplie.
[0035] Avantageusement, quand une zone à pré-remplir est adjacente à la zone nouvellement remplie dans une première dimension et à deux zones pré-remplies dans une deuxième dimension de la matrice d’apprentissage, l’adaptatif de la zone à pré-remplir est égal à une première moyenne entre, d’une part, l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie et, d’autre part, une deuxième moyenne des adaptatifs provisoires des deux zones pré-remplies.
[0036] Avantageusement, quand une zone à pré-remplir est adjacente à la zone nouvellement remplie et à une zone pré-remplie dans une première dimension et à deux zones pré-remplies dans une deuxième dimension de la matrice d’apprentissage, il est calculé, d’une part, une moyenne de l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie et de l’adaptatif de la zone pré-remplie dans la première dimension et, d’autre part, une moyenne des adaptatifs provisoires des zones pré-remplies dans la deuxième dimension, une moyenne finale étant faite entre la moyenne dans la première dimension et la moyenne dans la deuxième dimension et donnant l’adaptatif de la zone à pré-remplir dans la matrice d’apprentissage.
[0037] Avantageusement, quand une zone pré-remplie avec un adaptatif provisoire est adjacente à la zone nouvellement remplie et à une zone anciennement remplie ou des zones anciennement remplies se trouvant dans la première dimension et/ou la deuxième dimension, l’adaptatif de la zone pré-remplie est mis à jour à partir de la moyenne, d’une part, de l’adaptatif de la zone nouvellement remplie et, d’autre part, de l’adaptatif de la zone anciennement remplie ou de la moyenne totale des adaptatifs des zones anciennement remplies, ladite moyenne totale se faisant à partir des moyennes des adaptatifs effectuées selon les première et deuxième dimensions.
[0038] Avantageusement, les zones des matrices d’apprentissage et de statut sont de forme rectangle ou carrée en présentant quatre sommets et, quand une zone pré-remplie avec un adaptatif provisoire ou une zone non remplie est adjacente par un sommet à la zone nouvellement remplie tout en étant adjacente à des zones anciennement remplies ou des zones anciennement pré-remplies dans la première et/ou la deuxième dimension, la zone pré-remplie ou la zone non remplie adjacente par un sommet est mise à jour ou préremplie avec un adaptatif provisoire à partir de la moyenne totale des adaptatifs des zones anciennement remplies ou des zones pré-remplies, ladite moyenne totale se faisant à partir des moyennes effectuées des adaptatifs selon les première et deuxième dimensions.
[0039] D’autres caractéristiques, buts et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre et au regard des dessins annexés donnés à titre d’exemples non limitatifs et sur lesquels :
- la figure 1 illustre sur des transitoires de charge des courbes de richesse R, de correction de régulation de richesse Cor reg R, de correction apprise Cor app, d’autorisation d’apprentissage Auto app et de charge moteur C mot pendant un roulage lors de premier et deuxième stabilisés conformément à un procédé d’apprentissage selon l’état de la technique.
- la figure 2 illustre un logigramme d’un procédé d’apprentissage d’applicatifs selon la présente invention avec un procédé d’apprentissage selon l’état de la technique modifié pour présenter des étapes de pré-remplissage de zones de fonctionnement non encore parcourues conformément à la présente invention,
- les figures 3a à 3e sont des représentations schématiques de cas de figures respectifs de pré-remplissage d’une zone de fonctionnement non encore remplie adjacente à une zone de fonctionnement nouvellement remplie,
- les figures 4a à 4d sont des représentations schématiques de cas de figures respectifs de mise à jour d’une zone de fonctionnement pré-remplie adjacente à une zone de fonctionnement nouvellement remplie,
- la figure 5 est une représentation schématique d’un cas de figure d’une zone de fonctionnement pré-remplie adjacente en étant disposée en diagonale par rapport à une zone de fonctionnement nouvellement remplie.
[0040] Il est à garder à l’esprit que les figures sont données à titre d'exemples et ne sont pas limitatives de l’invention. Elles constituent des représentations schématiques de principe destinées à faciliter la compréhension de l’invention et ne sont pas limitatives de la présente invention.
[0041] Dans ce qui va suivre, il est fait référence à toutes les figures prises en combinaison. Quand il est fait référence à une ou des figures spécifiques, ces figures sont à prendre en combinaison avec les autres figures pour la reconnaissance des références numériques désignées.
[0042] En se référant à toutes les figures et plus particulièrement à la figure 2, la présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’adaptatifs d’au moins un paramètre R dans un contrôle moteur d’un moteur thermique.
[0043] Le paramètre peut être une richesse de carburant injecté mais ceci n’est pas limitatif. Dans ce cas, l’adaptatif peut être un adaptatif de richesse de carburant relatif à une durée de commande d’ouverture d’au moins un injecteur de carburant dans le moteur thermique.
[0044] Selon un procédé d’apprentissage connu de l’état de la technique, une matrice d’apprentissage M app ou matrice des adaptatifs est élaborée et divisée en zones de fonctionnement du moteur. Cette matrice d’apprentissage M app est au moins à deux dimensions, par exemple en dépendant d’une charge du moteur et d’un régime moteur mais ceci n’est pas limitatif. Il est possible de concevoir une matrice d’apprentissage à plus de deux dimensions donc dépendant de plus de deux paramètres du moteur.
[0045] Une telle matrice d’apprentissage M app peut ainsi prendre la forme d’un tableau en deux dimensions découpé en rectangles ou carrés qui forment les zones de fonctionnement, les rectangles ou carrés n’étant pas forcément de même dimensions respectives.
[0046] A la figure 2, il est montré un procédé d’apprentissage selon l’état de la technique Pro app ET modifié par l’apport du procédé d’apprentissage selon la présente invention Pro pré-remp INV, le procédé selon l’invention intégrant le procédé d’apprentissage selon l’état de la technique Pro app ET.
[0047] Les cordonnées d’un point de fonctionnement Coor P ou zone de fonctionnement sont introduits dans la matrice d’apprentissage M app de même qu’un terme à apprendre T à app afin de délivrer un terme appris T app qui consiste en un adaptatif dudit au moins un paramètre R à contrôler. Un adaptatif spécifique dudit au moins un paramètre est associé dans la matrice d’apprentissage M app à chaque zone lors d’un fonctionnement du moteur dans la zone, ceci en considérant les coordonnées du point de fonctionnement Coor P.
[0048] L’adaptatif dudit au moins un paramètre R de carburant est mémorisé puis rappelé pour chaque fonctionnement ultérieur dans la zone alors dite remplie. Dans le cas d’un contrôle moteur de richesse, ce qui n’est qu’une application parmi d’autres de la présente invention, grâce à l’utilisation d’adaptatifs, il est opéré sur la correction de carburant nécessaire pour recentrer la richesse, ceci dans différentes zones du champ moteur. Cette mémorisation peut être réalisée, par exemple, sur différentes zones du champ moteur définis suivant une matrice avec des axes régime moteur et charge moteur.
[0049] Dans une matrice d’apprentissage M app, chaque forme représentée, notamment rectangulaire ou carrée, définit une zone du champ moteur pour laquelle, dès que les conditions d’apprentissage sont réunies, le procédé d’apprentissage connu va mémoriser et associer un adaptatif de correction. Avec ce principe, dès que le moteur repasse par un des rectangles déjà appris, l’adaptatif mémorisé est rappelé et appliqué sur le système. Le paramètre contrôlé, notamment une richesse de carburant, est alors recentré à partir des informations déjà mémorisées.
[0050] Ceci n’est cependant pas le cas de toutes les zones de fonctionnement, notamment au début de l’élaboration d’une telle matrice d’apprentissage M app et de nombreuses zones de fonctionnement restent vides. La correction par apprentissage d’une richesse de carburant dans un moteur thermique selon le procédé d’apprentissage connu n’est donc pas effective immédiatement pour toutes les zones de fonctionnement du moteur thermique.
[0051] Toujours en se référant plus particulièrement à la figure 2, le procédé d’apprentissage d’adaptatifs dans un contrôle moteur selon la présente invention prévoit la mise en œuvre d’un procédé de pré-remplissage Pro pré-remp INV des zones de fonctionnement faisant partie du procédé selon la présente invention avec une élaboration d’une matrice de statut M stat.
[0052] Cette matrice de statut M stat présente une division en zones de fonctionnement similaire à la division de la matrice d’apprentissage M app et attribue à chaque zone un coefficient de remplissage, par exemple 0, 0,1, 10 comme il sera vu par la suite, fonction du nombre de fonctionnements dans la zone.
[0053] La matrice de statut M stat reçoit aussi les coordonnées du point de fonctionnement Coor P et contribue au calcul des termes de pré-remplissage C T en coopération avec la matrice d’apprentissage M app. Lors d’un premier fonctionnement dans une zone précédemment non remplie, cette zone est nouvellement remplie dans la matrice d’apprentissage M app avec un coefficient de remplissage correspondant à un unique fonctionnement dans ladite zone pour la matrice de statut M stat.
[0054] Cependant, conformément à une caractéristique essentielle de la présente invention, les zones de fonctionnement adjacentes à ladite zone et n’ayant pas encore été elles-mêmes remplies dans la matrice d’apprentissage M app sont identifiées par un coefficient spécifique de leur état dans la matrice de statut M stat représentatif d’une zone pré-remplie en étant associées respectivement à un adaptatif dudit au moins un paramètre provisoire dans la matrice d’apprentissage M app.
[0055] Ainsi, il est procédé à un remplissage plus rapide de la matrice d’apprentissage M app, même si des adaptatifs provisoires peuvent être remplacées pour une zone de fonctionnement par des adaptatifs finaux quand cette zone est atteinte lors du fonctionnement du moteur.
[0056] Le coefficient spécifique dans la matrice de statut M stat représentatif d’une zone pré-remplie peut tenir compte du nombre d’identifications d’une zone pré-remplie comme étant adjacente à une zone nouvellement remplie dans la matrice d’apprentissage M app.
[0057] Un adaptatif dudit au moins un paramètre provisoire dans la matrice d’apprentissage M app pour une zone pré-remplie peut être remplacé automatiquement par un adaptatif dudit au moins un paramètre déterminé lors d’un fonctionnement du moteur dans la zone pré-remplie, la zone étant alors considérée comme une zone remplie et son coefficient étant modifié dans la matrice de statut M stat.
[0058] Un adaptatif dudit au moins un paramètre provisoire dans la matrice d’apprentissage M app peut être calculé selon une moyenne d’au moins une partie des adaptatifs des zones adjacentes remplies ou des zones adjacentes pré-remplies dans la matrice d’apprentissage M app.
[0059] Diverses formes de réalisation optionnelle de la présente invention sont montrées aux figures 3a à 3e, 4a à 4d et à la figure 5.
[0060] Sans que cela soit limitatif et en se référant particulièrement aux figures précédemment mentionnées, pour un adaptatif qui n’a pas encore été appris, donc pour une zone de fonctionnement formant une zone de fonctionnement encore vide, il est possible de lui associer un statut 0. Pour un adaptatif appris une fois, le statut pourra être de 0,1. Pour un adaptatif appris un nombre significatif, à définir lors de calibrations, le statut pourra alors être de 1, ce coefficient n’étant pas montré aux figures.
[0061] A chaque fois que le procédé selon la présente invention va identifier et mémoriser un correctif pour une zone de fonctionnement donnée de la matrice d’apprentissage M app, la matrice de statut M stat va être mise à jour. Suite à cette identification d’une zone de fonctionnement, il va être procédé dans la matrice de statut M stat à l’analyse de l’état des zones adjacentes à celle qui vient d’être renseignée.
[0062] Si une des zones de fonctionnement adjacentes suivant un axe vertical ou horizontal présente un statut 0, alors cela signifie que la zone de fonctionnement correspondante dans la matrice d’apprentissage M app n’a jamais été renseignée : il n’y a pas eu d’apprentissage de réalisé sur cette zone de fonctionnement et donc pas de correction disponible.
[0063] Dans ce cas, il est inscrit un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage M app pour cette zone de fonctionnement de manière à minimiser l’erreur de richesse lorsque le moteur passera par cette zone de fonctionnement. Le calcul de cette valeur dépend de plusieurs conditions et des formes de réalisation optionnelles de ce calcul selon la présente invention seront ultérieurement décrites.
[0064] La zone de fonctionnement correspondante dans la matrice de statut M stat va elle aussi être mise à jour avec une valeur spécifique, par exemple 10, pour signifier que la valeur de la matrice d’apprentissage M app est remplie sur cette zone de fonctionnement avec une valeur de pré-remplissage.
[0065] Cette valeur de pré-remplissage est beaucoup moins robuste qu’un adaptatif calculé par le procédé d’apprentissage connu. C’est pour cela que lorsque cette zone de fonctionnement sera parcourue par le procédé d’apprentissage connu en phase d’apprentissage, cette valeur de pré-remplissage sera écrasée.
[0066] Si une des zones de fonctionnement adjacentes suivant un axe vertical ou horizontal présente un statut 10, alors cela signifie que la zone de fonctionnement correspondante dans la matrice d’apprentissage M app a été précédemment pré-remplie.
[0067] Dans ce cas, en fonction des différents cas de vie décrits ci-après dans le procédé de pré-remplissage des zones de fonctionnement pré-remplies, il va être mis à jour cette valeur de pré-remplissage à partir des nouvelles données.
[0068] Une fois que le procédé de pré-remplissage aura testé chacune des zones de fonctionnement adjacentes suivant les axes horizontaux et verticaux dans la table, il est passé à une analyse des zones de fonctionnement adjacentes suivant des axes diagonaux. Ceci est montré à la figure 5.
[0069] Dans ce cas, en fonction des différents cas de vie décrit ultérieurement dans le procédé de pré-remplissage des zones de fonctionnement diagonales, il est mis à jour cette valeur de pré-remplissage à partir des nouvelles données. La zone de fonctionnement correspondante dans la matrice de statut M stat va elle aussi être mise à jour avec une valeur spécifique, par exemple 10, pour signifier que la valeur de la matrice d’apprentissage M app est remplie sur cette zone de fonctionnement avec une valeur adaptative provisoire de pré-remplissage.
[0070] Lorsqu’une zone de fonctionnement adjacente à celle qui vient d’être renseignée est détectée comme vide suivant un axe vertical ou horizontal, il est effectué un préremplissage de la zone de fonctionnement. Les figures 3a à 3e montrent différents cas.
[0071] Dans tous les cas de vie présentés ci-après, sur les schémas, la zone de fonctionnement 0,1 est une zone de fonctionnement qui vient d’être apprise une première fois, la zone de fonctionnement 0 en traits pointillés est une zone de fonctionnement vide que le procédé va traiter en ayant été détectée comme adjacente à la zone de fonctionnement qui vient d’être remplie. La ou les zones de fonctionnement 0 en trait plein sont des zones de fonctionnement non remplies et les zones de fonctionnement 10 sont des zones de fonctionnement déjà pré-remplies.
[0072] A la figure 3a, la zone de fonctionnement en pointillés 0 est adjacente à d’autres zones de fonctionnement 0 qui sont vides. II est effectué un pré-remplissage de la zone de fonctionnement en pointillés 0 adjacente à la zone de fonctionnement 0,1 directement avec la valeur apprise dans la zone de fonctionnement 0,1 alors nouvellement remplie.
[0073] A la figure 3b, la zone de fonctionnement en pointillés 0 est adjacente à une zone de fonctionnement pré-remplie 10 et entouré selon l’autre axe de zones de fonctionnement 0 qui sont vides. II est effectué un pré-remplissage de la zone de fonctionnement en pointillés 0 adjacente à la zone de fonctionnement 0,1 en faisant une moyenne entre les valeurs des zones de fonctionnement remplie 0,1 et pré-remplie 10.
[0074] A la figure 3c, la zone de fonctionnement en pointillés 0 est adjacente à une zone de fonctionnement pré-remplie 10 mais pas sur le même axe que la zone de fonctionnement qui vient d’être remplie notée 0,1. II est effectué un pré-remplissage de la zone de fonctionnement en pointillés 0 en faisant une moyenne des valeurs des zones de fonctionnement rempli 0,1 et pré-remplie 10.
[0075] A la figure 3d, la zone de fonctionnement en pointillés 0 est adjacente à une zone de fonctionnement vide 0, mais est entourée selon l’autre axe qui est vertical à cette figure 3d de zones de fonctionnement pré-remplies 10. II est effectué un pré-remplissage de la zone de fonctionnement en pointillés 0 en faisant une première moyenne entre les valeurs des zones de fonctionnement pré-remplies 10 puis une nouvelle moyenne entre la première moyenne et la valeur de la zone de fonctionnement nouvellement remplie 0,1.
[0076] A la figure 3e, la zone de fonctionnement en pointillés 0 est adjacente à une zone de fonctionnement pré-remplie 10, mais entourée selon l’autre axe, vertical dans le cas de l’exemple, de zones de fonctionnement pré-remplies 10. II est effectué un pré-remplissage calculé selon une première moyenne entre les valeurs des zones de fonctionnement 10 par rapport à un axe vertical puis une deuxième moyenne entre la valeur de la zone de fonctionnement nouvellement remplie 0,1 et la zone de fonctionnement pré-remplie 10 selon un axe horizontal. Il est effectué un pré-remplissage de la zone de fonctionnement 0 en faisant une moyenne des premier et deuxième moyennes.
[0077] Ainsi d’une manière générale, en se référant à nouveau à toutes les figures, quand une zone à pré-remplir 0 est adjacente à la zone nouvellement remplie 0,1, si cette zone à pré-remplir 0 est seulement adjacente à la zone nouvellement remplie 0,1, l’adaptatif dudit au moins un paramètre R attribué à la zone à pré-remplir 0 est égal à l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie 0,1.
[0078] Si cette zone à pré-remplir 0 est adjacente aussi à une zone pré-remplie 10, l’adaptatif de la zone à pré-remplir 0 peut être égal à une moyenne entre l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie 0,1 et l’adaptatif provisoire de la zone pré-remplie
10.
[0079] Quand une zone à pré-remplir 0 est adjacente à la zone nouvellement remplie 0,1 dans une première dimension et à deux zones pré-remplies 10 dans une deuxième dimension de la matrice d’apprentissage M app, l’adaptatif de la zone à pré-remplir 0 peut être égal à une première moyenne entre, d’une part, l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie 0,1 et, d’autre part, une deuxième moyenne des adaptatifs provisoires des deux zones pré-remplies 10.
[0080] Quand une zone à pré-remplir 0 est adjacente à la zone nouvellement remplie 0,1 et à une zone pré-remplie 10 dans une première dimension et à deux zones pré-remplies 10 dans une deuxième dimension de la matrice d’apprentissage M app, il peut être calculé, d’une part, une moyenne de l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie 0,1 et de l’adaptatif de la zone pré-remplie 10 dans la première dimension et, d’autre part, une moyenne des adaptatifs provisoires des zones pré-remplies 10 dans la deuxième dimension.
[0081] Une moyenne finale peut alors être faite entre la moyenne dans la première dimension et la moyenne dans la deuxième dimension en donnant l’adaptatif de la zone à pré-remplir 0 dans la matrice d’apprentissage M app.
[0082] Une variante de tous ces cas est lorsqu’une ou plusieurs zones de fonctionnement 0 vides sont remplacées par une des frontières de la matrice de statut Mstat ou matrice d’apprentissage Mapp, étant donné qu’il n’y a pas de zone de fonctionnement au-delà. Dans ce cas, le procédé d’apprentissage peut appliquer les mêmes principes que ceux décrits ci-dessus.
[0083] En regard des figures 4a à 4d, il va être décrit une forme de réalisation de préremplissage de zones de fonctionnement pré-remplies. Lorsqu’une zone de fonctionnement adjacente est détectée comme déjà pré-remplie suivant un axe vertical ou horizontal, il est effectué une mise à jour de cette valeur pour la rendre plus robuste.
[0084] Plusieurs cas de vie se présentent et sont détaillés ci-dessous. Dans tous les cas de vie présentés ci-après, la zone de fonctionnement en trait plein 0,1 est la zone de fonctionnement qui vient d’être apprise une première fois, les zones de fonctionnement 0 sont des zones de fonctionnement vides, la zone de fonctionnement 10 est la zone de fonctionnement déjà pré-remplie que le procédé d’apprentissage selon l’invention peut mettre à jour quand adjacente à la zone de fonctionnement en trait plein 0,1. La zone de fonctionnement en traits pointillés 0,1 est une zone de fonctionnement qui a déjà été apprise.
[0085] A la figure 4a, la zone de fonctionnement 10 a été pré-remplie au moins une première fois à partir de l’information de la zone de fonctionnement en pointillés 0,1. Il est effectué une mise à jour de cette valeur de pré-remplissage à partir de la nouvelle information donnée par la zone de fonctionnement en trait plein 0,1. La valeur de la zone de fonctionnement 10 va être mise à jour à partir de la moyenne des valeurs des deux zones de fonctionnement remplies 0,1.
[0086] A la figure 4b, la zone de fonctionnement 10 a été pré-remplie au moins une première fois à partir de l’information de la zone de fonctionnement en pointillés 0,1. Il est effectué une mise à jour de cette valeur de pré-remplissage à partir de la nouvelle information donnée par la zone de fonctionnement nouvellement remplie en trait plein 0,1. La valeur de la zone de fonctionnement 10 va être mise à jour à partir de la moyenne des valeurs des deux zones de fonctionnement remplies 0,1.
[0087] A la figure 4c, la zone de fonctionnement 10 a été pré-remplie au moins une première fois à partir des informations des zones de fonctionnement remplies en pointillés 0,1 qui l’encadrent. Il est calculé une première moyenne entre les valeurs des zones de fonctionnement remplies 0,1 en pointillés et il est mis à jour la valeur de pré-remplissage de la zone de fonctionnement 10 à partir d’une moyenne entre la première moyenne et la valeur de la zone de fonctionnement en trait plein 0,1.
[0088] A la figure 4d, la zone de fonctionnement 10 a été pré-remplie au moins une première fois à partir des informations des zones de fonctionnement remplies 0,1 en pointillés. Il est effectué un calcul d’une première moyenne entre les valeurs des zones de fonctionnement remplies 0,1 selon l’axe vertical et une deuxième moyenne entre les valeurs des zones de fonctionnement remplies 0,1 selon l’axe horizontal. Il est effectué une mise à jour de la valeur de pré-remplissage 10 à partir d’une moyenne totale entre les première et deuxième moyennes.
[0089] Quand une zone pré-remplie 10 avec un adaptatif provisoire est adjacente à une zone nouvellement remplie 0,1 et à une zone anciennement remplie 0,1 ou des zones anciennement remplies 0,1 se trouvant dans la première dimension et/ou la deuxième dimension, l’adaptatif de la zone pré-remplie 10 peut être mis à jour, dans le premier cas, à partir de la moyenne, d’une part, de l’adaptatif de la zone nouvellement remplie 0,1 et, d’autre part, de l’adaptatif de la zone anciennement remplie 0,1.
[0090] Dans le deuxième cas, l’adaptatif de la zone pré-remplie 10 peut être mis à jour à partir de la moyenne, d’une part, de l’adaptatif de la zone nouvellement remplie 0,1 et, d’autre part, de la moyenne totale des adaptatifs des zones anciennement remplies 0,1, ladite moyenne totale se faisant à partir des moyennes des adaptatifs effectuées selon les première et deuxième dimensions.
[0091] La figure 5 est relative à une forme de réalisation de pré-remplissage des zones de fonctionnement diagonales, par exemple des zones adjacentes rectangulaires ou carrées partageant un même sommet.
[0092] Dans les matrices d’apprentissage et de statut, les zones des matrices d’apprentissage et de statut peuvent être de forme rectangulaire ou carrée en présentant quatre sommets. Avec cette configuration, une zone pré-remplie 10 avec un adaptatif provisoire ou une zone non remplie 0 peut être adjacente par un sommet à la zone nouvellement remplie 0,1 tout en étant adjacente à des zones anciennement remplies 0,1 ou des zones anciennement pré-remplies dans la première et/ou la deuxième dimension.
[0093] Si tel est le cas, la zone pré-remplie 10 ou la zone non remplie 0 adjacente par un sommet peut être mise à jour ou pré-remplie avec un adaptatif provisoire à partir de la moyenne totale des adaptatifs des zones anciennement remplies 0,1 ou des zones préremplies 10. La moyenne totale peut se faire à partir des moyennes effectuées des adaptatifs selon les première et deuxième dimensions.
[0094] Lorsqu’une zone de fonctionnement adjacente est détectée comme vide ou préremplie suivant une diagonale, donc par un sommet commun avec une zone nouvellement remplie 0,1, il peut être ainsi effectué un pré-remplissage ou une mise à jour de cette zone de fonctionnement adjacente.
[0095] Dans un cas de vie comme montré à la figure 5, la zone de fonctionnement en pointillés 0,1 est la zone de fonctionnement qui vient d’être apprise une première fois, les zones de fonctionnement 10 sont des zones de fonctionnement pré-remplies, les zones de fonctionnement en trait plein 0,1 sont des zones de fonctionnement déjà apprises.
[0096] Une zone de fonctionnement en pointillés 0,1 vient d’être remplie. Les zones de fonctionnement adjacentes selon les axes verticaux et horizontaux sont soit des zones de fonctionnement déjà pré-remplies 10 au moins une première fois, soit des zones de fonctionnement déjà remplies 0,1, donc déjà apprises.
[0097] Il peut être effectué un pré-remplissage de la zone de fonctionnement en diagonale si elle est vide 0 ou une mise à jour de cette zone de fonctionnement si elle est déjà pré-remplie 10, ceci à partir de la moyenne des zones de fonctionnement adjacentes selon des axes verticaux et horizontaux.
[0098] Une variante possible de ce système de pré-remplissage des zones de fonctionnement vides consisterait à ne plus se limiter au pré-remplissage des zones de fonctionnement adjacentes à celle qui vient d’être remplie. La variante pourrait consister à pré-remplir des zones de fonctionnement au-delà des zones de fonctionnement adjacentes à celle qui vient d’être remplie.
[0099] Cette horizon élargi de remplissage pourrait dépendre de paramètres de fonctionnement du moteur, comme le régime ou la charge, mais aussi du nombre de fois où la zone de fonctionnement a été remplie ou mise à jour : plus elle a été mise à jour, plus la correction apprise peut être considérée comme robuste, plus on pourrait la projeter loin de la zone de fonctionnement.
[00100] L’invention n’est nullement limitée aux modes de réalisation décrits et illustrés qui n’ont été donnés qu’à titre d’exemples.

Claims (10)

  1. REVENDICATIONS
    1. Procédé d’apprentissage d’adaptatifs d’au moins un paramètre (R) dans un contrôle moteur, une matrice d’apprentissage (M app) à au moins deux dimensions étant élaborée et divisée en zones de fonctionnement du moteur, un adaptatif dudit au moins un paramètre (R) étant associé dans la matrice d’apprentissage (M app) à chaque zone lors d’un fonctionnement dans la zone, mémorisé puis rappelé pour chaque fonctionnement ultérieur dans la zone alors dite remplie (0,1), caractérisé en ce qu’il est élaboré une matrice de statut (M stat) présentant une division en zones de fonctionnement similaire à la division de la matrice d’apprentissage (M app) et attribuant à chaque zone un coefficient de remplissage (0, 0,1, 10) fonction du nombre de fonctionnements dans la zone et que, lors d’un premier fonctionnement dans une zone précédemment non remplie (0), ladite zone est nouvellement remplie dans la matrice d’apprentissage (M app) avec un coefficient de remplissage (0,1) correspondant à un unique fonctionnement dans ladite zone pour la matrice de statut (M stat), les zones de fonctionnement adjacentes à ladite zone et n’ayant pas encore été elles-mêmes remplies dans la matrice d’apprentissage (M app) étant identifiées par un coefficient spécifique (10) dans la matrice de statut (M stat) représentatif d’une zone pré-remplie (10) en étant associées respectivement à un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage (M app).
  2. 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit au moins un paramètre (R) est une richesse de carburant, l’adaptatif étant un adaptatif de richesse de carburant relatif à une durée de commande d’ouverture d’au moins un injecteur de carburant dans le moteur thermique.
  3. 3. Procédé selon l’une quelconque des deux revendications précédentes, dans lequel le coefficient spécifique dans la matrice de statut (M stat) représentatif d’une zone préremplie (10) tient compte du nombre d’identifications d’une zone pré-remplie (10) comme étant adjacente à une zone nouvellement remplie (0,1) dans la matrice d’apprentissage (M app).
  4. 4. Procédé selon l’une quelconque des trois revendications précédentes, dans lequel un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage (M app) pour une zone est remplacé automatiquement par un adaptatif déterminé lors d’un fonctionnement du moteur dans la zone, la zone étant alors considérée comme une zone remplie (0,1) et son coefficient étant modifié dans la matrice de statut (M stat).
  5. 5. Procédé selon l’une quelconque des quatre revendications précédentes, dans lequel un adaptatif provisoire dans la matrice d’apprentissage (M app) est calculé selon une moyenne d’au moins une partie des adaptatifs des zones adjacentes remplies ou des zones adjacentes pré-remplies dans la matrice d’apprentissage (M app).
  6. 6. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel quand une zone à pré-remplir (0) est adjacente à la zone nouvellement remplie (0,1), si cette zone à pré-remplir (0) est seulement adjacente à la zone nouvellement remplie (0,1), l’adaptatif dudit au moins un paramètre (R) attribué à la zone à pré-remplir (0) est égal à l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie (0,1) ou si cette zone à pré-remplir (0) est adjacente aussi à une zone pré-remplie (10), l’adaptatif de la zone à pré-remplir (0) est égal à une moyenne entre l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie (0,1) et l’adaptatif provisoire de la zone pré-remplie (10).
  7. 7. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, quand une zone à pré-remplir (0) est adjacente à la zone nouvellement remplie (0,1) dans une première dimension et à deux zones pré-remplies (10) dans une deuxième dimension de la matrice d’apprentissage (M app), l’adaptatif de la zone à pré-remplir (0) est égal à une première moyenne entre, d’une part, l’adaptatif attribué à la zone nouvellement remplie (0,1) et, d’autre part, une deuxième moyenne des adaptatifs provisoires des deux zones pré-remplies (10).
  8. 8. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, quand une zone à pré-remplir (0) est adjacente à la zone nouvellement remplie (0,1) et à une zone pré-remplie (10) dans une première dimension et à deux zones pré-remplies (10) dans une deuxième dimension de la matrice d’apprentissage (M app), il est calculé, d’une part, une moyenne de l’adaptatif dudit au moins un paramètre (R) attribué à la zone nouvellement remplie (0,1) et de l’adaptatif de la zone pré-remplie (10) dans la première dimension et, d’autre part, une moyenne des adaptatifs provisoires des zones pré-remplies (10) dans la deuxième dimension, une moyenne finale étant faite entre la moyenne dans la première dimension et la moyenne dans la deuxième dimension et donnant l’adaptatif de la zone à pré-remplir (0) dans la matrice d’apprentissage (M app).
  9. 9. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, quand une zone pré-remplie (10) avec un adaptatif provisoire est adjacente à la zone nouvellement remplie (0,1) et avec une zone anciennement remplie (0,1) ou des zones anciennement remplies (0,1) se trouvant dans la première dimension et/ou la deuxième dimension, l’adaptatif de la zone pré-remplie (10) est mis à jour à partir de la moyenne, d’une part, de l’adaptatif de la zone nouvellement remplie (0,1) et, d’autre part, de l’adaptatif de la zone anciennement remplie (0,1) ou de la moyenne totale des adaptatifs des zones anciennement remplies (0,1), ladite moyenne totale se faisant à partir des moyennes des adaptatifs effectuées selon les première et deuxième dimensions.
  10. 10. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, les zones des matrices d’apprentissage (M app) et de statut (Mstat) sont de forme rectangle ou carrée en présentant quatre sommets et, quand une zone pré-remplie (10) avec un adaptatif provisoire ou une zone non remplie (0) est adjacente par un sommet à la zone nouvellement remplie (0,1) tout en étant adjacente à des zones anciennement remplies (0,1) ou des zones anciennement pré-remplies dans la première et/ou la deuxième dimension, la zone pré-remplie (10) ou la zone non remplie (0) adjacente par un sommet est mise à jour ou pré-remplie avec un adaptatif provisoire à partir de la moyenne totale des adaptatifs des zones anciennement remplies (0,1) ou des zones pré-remplies (10), ladite moyenne totale se faisant à partir des moyennes effectuées des adaptatifs selon les première et deuxième dimensions.
FR1858124A 2018-09-11 2018-09-11 Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur Active FR3085721B1 (fr)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1858124A FR3085721B1 (fr) 2018-09-11 2018-09-11 Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1858124A FR3085721B1 (fr) 2018-09-11 2018-09-11 Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur
FR1858124 2018-09-11

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FR3085721A1 true FR3085721A1 (fr) 2020-03-13
FR3085721B1 FR3085721B1 (fr) 2020-09-04

Family

ID=65201361

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1858124A Active FR3085721B1 (fr) 2018-09-11 2018-09-11 Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur

Country Status (1)

Country Link
FR (1) FR3085721B1 (fr)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3123386B1 (fr) 2021-05-27 2023-04-14 Psa Automobiles Sa Procede de limitation d’une correction de parametre effectuee par plusieurs adaptatifs dans un controle moteur
FR3123387B1 (fr) 2021-05-27 2023-04-14 Psa Automobiles Sa Procede de surveillance d’adaptatifs dans un controle moteur

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0324489A2 (fr) * 1988-01-13 1989-07-19 Hitachi, Ltd. Méthode et appareil pour le contrôle des moteurs à combustion interne
WO1989009331A1 (fr) * 1988-04-02 1989-10-05 Robert Bosch Gmbh Procede et dispositif autodidactique de reglage de moteurs a combustion interne
EP0451295A1 (fr) * 1989-11-01 1991-10-16 Unisia Jecs Corporation Procede et dispositif de regulation par apprentissage du rapport de melange air-carburant dans un moteur a combustion interne
EP2865872A1 (fr) * 2012-06-26 2015-04-29 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Dispositif de commande de moteur à combustion interne

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0324489A2 (fr) * 1988-01-13 1989-07-19 Hitachi, Ltd. Méthode et appareil pour le contrôle des moteurs à combustion interne
WO1989009331A1 (fr) * 1988-04-02 1989-10-05 Robert Bosch Gmbh Procede et dispositif autodidactique de reglage de moteurs a combustion interne
EP0451295A1 (fr) * 1989-11-01 1991-10-16 Unisia Jecs Corporation Procede et dispositif de regulation par apprentissage du rapport de melange air-carburant dans un moteur a combustion interne
EP2865872A1 (fr) * 2012-06-26 2015-04-29 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Dispositif de commande de moteur à combustion interne

Also Published As

Publication number Publication date
FR3085721B1 (fr) 2020-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
FR3085721A1 (fr) Procede d’apprentissage d’adaptatifs dans un controle moteur
FR2857410A1 (fr) Systeme de controle du bruit de combustion d'un moteur diesel de vehicule automobile
FR3004493A1 (fr) Procede pour la mise en oeuvre d'une fonction d'apprentissage dans un vehicule automobile et des moyens pour appliquer le procede
FR2945077A1 (fr) Dispositif de commande d'injection de carburant
FR3057031A1 (fr) Procede de recalage des modeles de comportement d’actionneurs de lignes d’admission et d’injection de moteur a combustion interne
EP0686762A1 (fr) Procédé et dispositif de détermination des paramètres spécifiques des injecteurs d'un moteur à combustion, notamment Diesel à pré-injection
EP1058781B1 (fr) Procede et dispositif d'autoadaptation rapide de richesse pour moteur a combustion interne
EP1936156B1 (fr) Procédé de régulation d'un moteur à combustion interne
FR3033840A1 (fr) Procede de gestion de l’alimentation d’un moteur a combustion interne
FR3073570B1 (fr) Procede de correction de richesse moteur
FR3055667A1 (fr) Procede de gestion de l’alimentation d’un moteur thermique, et calculateur mettant en œuvre ledit procede
WO2022053256A1 (fr) Diagnostic defaillance jeu aux soupapes ou papillon de tondeuse
FR3088965A1 (fr) Procede de correction de commande d’un moteur thermique
FR2943024A1 (fr) Procede de determination du couple inertiel et du couple de perte moteur
FR3107930A1 (fr) Calculateur moteur et procédé de commande d’un moteur associé
EP3215727B1 (fr) Procédé d'estimation d'une position d'un papillon d'arrivée des gaz pour le contrôle d'un moteur à combustion interne
FR2917462A1 (fr) Procede de correction des derives des injecteurs d'un moteur
FR2910549A1 (fr) Procede de correction des derives des injecteurs d'un moteur
WO2018130767A1 (fr) Procédé de correction d'une durée d'injection de carburant dans un cylindre de moteur thermique de véhicule automobile
FR3059723A1 (fr) Procede de gestion de l'injection dans un moteur de type diesel
FR3035450A1 (fr) Procede et dispositif de surveillance des quantites de carburant injectees dans un moteur a combustion interne
FR3123387A1 (fr) Procede de surveillance d’adaptatifs dans un controle moteur
EP3583311B1 (fr) Procédé de contrôle de l'avance à l'allumage minimale d'un moteur thermique au cours de sa mise en route
FR3115567A1 (fr) Optimisation d’une multi-injection
WO2022157429A1 (fr) Procede de securisation d'une fonction d'apprentissage d'un modele d'actionneurs de moteur thermique

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLSC Publication of the preliminary search report

Effective date: 20200313

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 3

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 4

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 5

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 6

CD Change of name or company name

Owner name: STELLANTIS AUTO SAS, FR

Effective date: 20240423

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 7