JP2016514785A - デュアルフューエル混合物における燃料配合を決定する方法 - Google Patents

デュアルフューエル混合物における燃料配合を決定する方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、内燃機関において、第1及び第2の燃料を含むデュアルフューエル混合物の燃料配合を決定する方法に関する。前記方法は、複数のフューエル混合物における過渡的なサイクル運転の間に、複数のエンジンパラメータを測定する段階;測定値の過渡的な時系列のシステム同定を用いて、単一あるいは複数の関連エンジンパラメータを決定する段階;前記単一あるいは複数のエンジンパラメータに基づいて、燃料配合の推定モデルを決定する段階;前記単一あるいは複数のエンジンパラメータの現在の測定値を用いて過渡的な動作の間における現在の燃料配合を決定するべく、前記モデルを用いる段階;及び現在の燃料配合に応じてエンジンを制御するべく、前記算出された現在の燃料配合を用いる段階、を含む。本発明はさらに前記方法を用いる車両、及びコンピュータプログラム製品に関する。【選択図】図1

Description

本発明は、デュアルフューエル混合物における燃料配合を決定する方法に関する。この方法は、変動する燃料を含むとともにその配合に応じて燃焼特性が定まる燃料における、燃料配合のリアルタイムな推定を可能にして、デュアルフューエル混合物のあらゆる配合について最適なエンジン動作をもたらす。
バイオディーゼル燃料は、最新のディーゼル機関においては、純粋の形態で用いることができ、あるいは鉱油ディーゼル燃料と任意の濃度で混合することができる。バイオディーゼル燃料の使用は、特にそのようなタイプの燃料の利点により、将来において増加するであろう。特に、バイオディーゼル燃料の使用は、粒子状物質を最大で80%も減少させる効果を有する。更にまた、バイオディーゼル燃料は、窒素酸化物の増加を解決するために、煤と窒素酸化物とのトレードオフを再調整する可能性をもたらす。また、それは、ディーゼルパティキュレートフィルタの再生頻度を低下させる可能性をもたらす。しかしながら、バイオディーゼル燃料の使用は、以下の問題を招き得る。例えば、バイオディーゼル燃料は、内燃機関の冷間時、特に低い温度における始動が、従来のディーゼル燃料に対してより困難となり得る。更なる問題は、バイオディーゼル燃料の蒸発特性に起因する潤滑油希釈の増加によりもたらされる。更に、バイオディーゼル燃料の使用は、内燃機関の出力を7〜10%低下させる影響を有することになる。そのうえ、バイオディーゼル燃料の使用は、窒素酸化物エミッションの最大で60%もの増加につながり得る。
材料の互換性についての挑戦は「フレックスフューエル」車両において大部分は達成されているが、燃料のタイプ(すなわちエタノール、バイオディーゼル等)の関数としてのエンジン及び後処理の動作は最適化されて来なかった。代替燃料の全面的な導入は、多くの場合に従来燃料との混合を生じさせる。これは、E85(85%エタノール、15%ガソリン)及びB20(20%バイオディーゼル燃料、80%従来ディーゼル燃料)の限定された導入において、ある程度見られることである。バイオディーゼルの1つの例はRMEであり、それは菜種油のメチルエステルである。その挑戦は、変動する燃料の特性に適合することにある。代替燃料のタイプ(すなわち純粋バイオディーゼル燃料、純粋ディーゼル燃料)、及び配合比率すなわちB20(20%バイオディーゼル燃料、80%従来ディーゼル燃料)とB80(80%バイオディーゼル燃料、20%従来ディーゼル燃料)の両方に起因して、燃焼特性に差があるからである。燃料配合のリアルタイムな推定は、2成分燃料(例えばディーゼル燃料−バイオディーゼル燃料、ガソリン−エタノール等)の最適化された使用にとって鍵となる要因である。
鉱油ベースディーゼル燃料にとって再生可能代替燃料としてのバイオディーゼル燃料あるいはRMEは、鉱油ディーゼル燃料と比較したときに、窒素酸化物(NOx)を除くあらゆるタイプ(CO、HC等)のエミッションを低下させる。バイオディーゼル燃料で作動しているエンジンから生み出される窒素酸化物を低減することは、排出ガス規制を満たすことができるようにするための難しい課題である。低い窒素酸化物エミッション及び改良されたエンジン性能につながるエンジン制御システムのパラメータを調整するための制御及び適合目的にとって、燃料配合についての知識は無くてはならないものである。RMEは従来のディーゼル燃料と異なる配合で用いることができ、かつバイオディーゼル燃料のパーセンテージを推定することは、機関サイクル当たりの燃料噴射率及びエンジンが生み出す動力を推定するために有用である。
RMEは、従来のディーゼル燃料に比較すると、同じ動力を達成するための発熱量が低く、より多くのRME燃料を用いなければならない。あるいは、ディーゼル燃料及びRME燃料の量が同一であるとすると、生じるトルクレベルが違う。したがって、更なる問題は、エンジンの燃費情報及びエンジンによって生じるトルクを最適化するために、燃料のRME含有率の正確な推定値を提供することにある。
本発明の目的は、バイオディーゼル燃料のパーセンテージボリュームのできる限り正確な推定値を提供すべく、車両タンク内のバイオディーゼル燃料の検出を可能にすることにある。他の目的は、専用のセンサを用いることなく、既存のエンジンセンサ及びECUが既に利用可能なデータのみを用いて推定値を提供することにある。
本発明は、請求項1及びその従属項に記載した、デュアルフューエル混合物における燃料配合を測定する方法に関する。
好ましい実施形態によると、本発明は、内燃機関において第1及び第2の燃料から成るデュアルフューエル混合物の燃料配合を決定する方法に関する。この方法は、
− 予め定められた範囲のエンジン負荷及び燃料配合における過渡的なサイクル運転の間に、センサを用いて複数のエンジンパラメータを測定し、かつ電子制御装置にセンサ信号を送信する段階;
− 測定値の過渡的な時系列のシステム同定を用いて、単一あるいは複数の関連エンジンパラメータを測定する段階;
− 単一あるいは複数のエンジンパラメータに基づいて、燃料配合の推定モデルを決定する段階;
− 単一あるいは複数のエンジンパラメータの現在の測定値を用いて過渡的な動作の間における現在の燃料配合を決定するべく、そのモデルを用いる段階;及び
− 現在の燃料配合に応じてエンジンを制御するべく、算出された現在の燃料配合を用いる段階、を含んでいる。
この方法によると、関連するパラメータを決定するためのシステム同定の間に、実際の及び時間遅れの、比例項及びクロス項のインデータ(in−data)を用いる。
本発明によると、この方法は排気マニホルド温度、エンジン回転数、排気マニホルド圧、排気ガス再循環質量流量、例えば燃料噴射のための制御の一体部分といった燃料噴射パラメータ、吸気マニホルド圧力、吸気マニホルド温度、エンジン制御装置により要求されるトルク値、可変ジオメトリ過給機の設定位置、及び/又は冷却水温度を含む、少なくとも一つのエンジンパラメータを使用することを含んでいる。これは、パラメータ、及び使用するエンジンモデルに応じて用いることができる追加的に利用可能なセンサ値の、完全には網羅されていないリストである。
エンジン試験は、ディーゼル燃料における7%(B7)、50%(B50)及び100%のRME(B100)を用いて実行され、かつ以下に詳細が説明される。RME含有率は、多くのエンジンパラメータについて利用できるセンサ値を用いて、過渡的な状態からモデル化される。以下の実施例において、選択されるパラメータは、排気マニホルド温度、エンジン回転数、排気マニホルド圧、EGR質量流量、燃料噴射パラメータ、吸気マニホルド圧力、吸気マニホルド温度、要求トルク(エンジン制御装置により要求されるトルク)、VGT(可変ジオメトリタービン)の設定位置/要求値、及び冷却水温度である。選択肢として、モデルをより丈夫で/正確なものとするために、追加のセンサ値を用いることができる。
この試験は、混合ディーゼル燃料(VSD10)におけるRMEの比率を過渡的な状態において検出するために、エンジンの利用可能なセンサを用い得ることを示している。本発明の方法を用いて適用されるモデルを用いることにより、ディーゼル燃料のRME比率は、車両を運転する間の過渡的な状態において推定することができる。
この試験は、排気ガス再循環のない13リットル(420馬力)のユーロV形機関において実行された。ユーロVは、EUにおいて販売される大型車両のための現状の排出基準である。エンジン後処理システム(EATS)は、ディーゼルパティキュレートフィルタ(DPF)及び選択的触媒反応器(SCR)の両方を備えるUS10システムであった。US10は、2010年の米国排出基準のための規則である。エミッション、温度、及び圧力センサの標準的な準備に加えて、調整データを集めるために用いたRME燃料はB7及びB100であった。
このモデルは、他のエンジンモデルには直接的に適用することができない。例えば、ユーロVI(2014年EU基準)エンジンは異なるセンサを備え得るとともに、いくつかのエンジンのバージョンは排気ガス再循環及びターボコンパウンドを含むであろう。このことは、各エンジンについてモデルの再調整を必要とする。
エンジンは、試験サイクルにおいて過渡的に、かつ検証サイクルにおいて過渡的に運転された。適切な試験サイクルは、「デューティサイクル」(City3サイクル)、「WHTC」及び「WHSC」であった。これらのサイクルは、様々な国際的な及び国家の当局により決定された、標準化された走行サイクルである。デューティサイクルあるいはCity3サイクルは、都市交通のバスのために用いる過渡的なサイクルである。世界調和過渡サイクル(WHTC)試験は、UN ECE GRPEグループにより開発されたグローバル技術規則(GTR)No.4により定められる、過渡的なエンジンダイナモメータスケジュールである。GTRは、エンジン排出ガス規制のための世界調和ヘビーデューティー検証(WHDC)手順をカバーしている。この規則は、実際の大型商用車の使用の世界的なパターンをベースとしている。2つの代表的な試験サイクルである、冷間及び熱間の始動要件と熱間始動定常試験サイクルの両方を含む過渡試験サイクル(WHTC)、あるいは世界調和定常サイクル(WHSC)は、EU、米国、日本及びオーストラリアにおける代表的な運転状況をカバーするべく生み出されたものである。
このモデルは、過渡的な状態で調整され(較正され)かつテストされ(実証され)、車両を運転する間におけるあらゆる時点のエンジンにこのモデルを用いることを可能にしている。すべての試験は、室温において実行された。
添付の実施例においてテストした特定のエンジンについての過渡的モデルのために用いたエンジンパラメータは、排気マニホルド温度、エンジン回転数、排気マニホルド圧、EGR質量流量、燃料噴射パラメータ、吸気マニホルド圧力、吸気マニホルド温度、要求トルク、VGT設定位置/要求値、及び冷却水温度である。上記のように、追加のセンサ値を使用することは、過渡的モデルの精度を増加させることができる。
過渡的モデルに用いるパラメータは、システム同定を用いて測定される。制御工学において、システム同定は、測定データから力学系システムの数学モデルを構築するために統計的方法を使用する。従って、共通のアプローチは、システムの挙動及び外部への影響(システムへの入力)の測定から開始し、実際にシステム内部で起こっていることについて細部にわたって調べることなしにそれらの間の数学的関係を決定しようと試みる。この方法は、システム同定と呼ばれている。
過渡的モードのモデルを調整する間、エンジンはB7及びB100で運転される。その後、このモデルは、燃料のB50混合物の過渡的サイクルでテストされる。
本発明による燃料品質モデル(FQM)の方法は過渡的なものである。これは、それが以前に測定したパラメータ値を記憶しており、過渡的な実際のライフサイクル上でのRMEレベルを検出するときに有用であることを意味する。ここで考慮するサイクルは、City3及び市街地バス走行サイクルである。
WHSCについては、ピークトルク(A100)及びピーク定格出力(C100)だけがFQMのために考慮される。このサイクルは、道路サイクルではなく、実際に検証のために用いられる。
エンジンは、検証の前に準備するべく、City3サイクルで運転される。FQMは、このサイクルにおいて良好に収束する特性を有している。このインデータ (in−data)は、中央に置かれて基準化される。これはインデータの平均が減算され、かつそのデータが標準偏差で除算されることを意味する。
システム同定の間、関連するパラメータを決定するために、実際の及び時間遅れの、比例項及びクロス項の、インデータが考慮される。関連すると考えられるすべての項は、それぞれ係数が乗算され、かつ後述するように互いに加算される。結果は、RME%としての混合値である。
時系列データを互いにフィッティングすることは、時系列解析あるいはシステム同定と呼ばれている。ここで、連立方程式Ax=yにおいて、インデータのテーブルあるいは行列はA行列とみなされ、かつ2つのRMEレベルはyとみなされる。
連立方程式は、多くの方法で解くことができる。ここで選択される方法は、部分最小二乗法(PLS)である。その選択の理由は、PLSが、Aにおいて相関するカラムについて、多くの他の方法よりも感度が高くないことにある。特に時間に依存するインデータを用いるときに、異なるカラムの間にほとんど完全な相関がある。Matlab(登録商標)においては、選択されるプログラム言語について、用いなければならない要素の数を選択することが無い。適合の改善がどこで止まるかを見るために要素についてのフィット関数の線図が用いられてきており、かつこの要素の数が用いられる。
時間に依存するデータは、一つのカラム、例えば排気ガス再循環の質量流量が、新しいカラムにコピーされるときにA行列内にある。それから、そのカラムは遅らされ、それは第1の観測値を取り除いて第2の観測値で置き換えることを意味する。それから、第2の観測値を第3及びその他に置き換える。この変数は「EGR質量流量(t−1)」と呼ばれる。この新しい変数により、連立方程式Ax=yがPLSを用いて解かれたときに、各RME値は再送信された排気ガス再循環の値だけではなく以前の値にも依存する。これは、時間に依存する、あるいは過渡的なモデルと呼ばれる。
交互作用の項が行列Aにおいても用いられる。これらの項の背後にある着想は、1つのパラメータ、例えば排気ガス再循環の質量流量の従属が、他のパラメータ、例えば吸気マニホルド温度にも従属し得るというものである。次いで、新規なカラムが、吸気温度ベクトルの数が乗算された排気ガス再循環ベクトルの数を含む行列Aに加算され、AX=bが解かれる。これは「(EGRマスフロー)*(吸気圧)」の項をもたらす。
全体として、このモデルには100以上の係数が有り、それは行列Aの10のオリジナルのカラムが要因10により増加したことを意味する。
収束の判定基準は、エンジンにおけるRME%の観測値の時間に依存する平均を含む。これは、タイムスパンにおいて平均RME%が収束することにつながる。最大値と最小値との間の差がある間隔の範囲内にあるときに、FQMの結果は燃料のRME%として供給される。
既知の回帰分析法は、多くの場合ニューラルネットワークと呼ばれる。ここで使用する回帰モデル、部分最小自乗法は、「線形伝達関数及び一つの層における直交係数を用いる後方伝達ニューラルネットワーク」と説明することができる。
データの組より少ない自由度のモデルを使用することは、モデルをテストする機会をもたらす。ここでそれをなす方法は、クロス検証を実行することである。それは、データの組の一部を系統的に除外し、残りのデータの上にモデルを構築し、除外した値を予測しようと試みることを意味する。これはこのモデルに用いられてきており、かつ内的整合性は良好である。次いで、モデルの有効性が過渡的モードにおいてテストされる。
上記したように、RMEは従来のディーゼル燃料に比較して発熱量が低いため、同じ動力を達成するためにより多くのRME燃料を用いなければならない。同じ量のディーゼル燃料及びRME燃料については、発生するトルクに違いがある。
本発明の方法は、燃料のRME含有率の正確な推定値を提供するとともにエンジンの燃費情報及びエンジンが発生するトルクの両方の最適化を可能にするモデルに帰着する。
算出された現在の燃料配合値は、例えば、内燃機関の各気筒に噴射するデュアルフューエル混合物の量、排気ガス再循環の質量流量、あるいは可変ジオメトリ過給機の設定位置を調節することによってエンジンを制御するために用いることができる。これは、現在の燃料配合に応じて制御することができるエンジンパラメータの、完全には網羅されていないリストである。
本発明は、更に、本発明の方法により制御されるべく構成された内燃機関を備える車両に関する。エンジンは、上記の方法により提供されるモデルを使用して運転される。
本発明は、更に、コンピュータプログラムであって、そのプログラムがコンピュータ上で実行されるときに本発明のあらゆるステップを実行するためのプログラムコード手段を含んでいるコンピュータプログラムに関する。
本発明は、更に、コンピュータプログラム製品であって、そのプログラム製品がコンピュータ上で実行されるときに本発明のあらゆるステップを実行するためのプログラムコード手段がコンピュータ可読媒体に格納されているコンピュータプログラム製品に関する。
本発明は、更に、例えばコンピュータメモリあるいは不揮発性データ記憶媒体といった、計算機環境において使用する記憶媒体であって、そのメモリが本発明の方法を実行するためのコンピュータ可読プログラムコードを含んでいる記憶媒体に関する。
本発明はまた、上記の実施例のうちのいずれかに記載されている方法を実行するべくコンピュータに用いるコンピュータプログラム、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータのための記憶媒体に関する。
次の文章において、添付図面を参照して本発明をより詳しく述べる。これらの模式図は、単なる例証のために使用するものであり、本発明の範囲を制限するものではない。
図1は、本発明による方法を用いてエンジンを制御するための手段が設けられた、模式的に図解された車両を示している。 図2は、FQMアルゴリズムの一部のフローチャートを示している。 図3Aは、7%RME含有率についてのデューティサイクル較正結果をプロットした線図を示している。 図3Bは、残余RMEについての図3Aからのデューティサイクル較正結果をプロットした線図を示している。 図4Aは、100%RME含有率についてのデューティサイクル較正結果をプロットした線図を示している。 図4Bは、残余RMEについての図4Aからのデューティサイクル較正結果をプロットした線図を示している。 図5Aは、7%RME含有率についてのWHTC較正結果をプロットした線図を示している。 図5Bは、残余RMEについての図5AからのWHTC較正結果をプロットした線図を示している。 図6Aは、100%RME含有率についてのWHTC較正結果をプロットした線図を示している。 図6Bは、残余RMEについての図6AからのWHTC較正結果をプロットした線図を示している。 図7Aは、7%RME含有率についてのWHSC較正結果をプロットした線図を示している。 図7Bは、残余RMEについての図7AからのWHSC較正結果をプロットした線図を示している。 図8Aは、100%RME含有率についてのWHSC較正結果をプロットした線図を示している。 図8Bは、残余RMEについての図8AからのWHSC較正結果をプロットした線図を示している。 図9Aは、50%RME含有率についてのデューティサイクル検証結果をプロットした線図を示している。 図9Bは、残余RMEについての図9Aからのデューティサイクル検証結果をプロットした線図を示している。 図10Aは、50%RME含有率についてのWHTC検証結果をプロットした線図を示している。 図10Bは、残余RMEについての図10AからのWHTC検証結果をプロットした線図を示している。 図11Aは、50%RME含有率についてのWHSC検証結果をプロットした線図を示している。 図11Bは、残余RMEについての図11AからのWHSC検証結果をプロットした線図を示している。及び 図12は、一つのコンピュータ構成に適用される本発明を示している。
将来の燃料において、大部分のディーゼル機関にとって有望な候補にはバイオディーゼル燃料あるいはRMEが含まれる。ここで検討される実例はRMEであり、ディーゼル油(VSD10)と7%、50%及び100%の比率で混合された。13リットルのユーロV形エンジンを試験対象として使用した。車両にどの配合の燃料が充填されているかをコスト効果的に検出するために、例えばバイオディーゼル燃料の%含有率、ソフトセンサの組合せが用いられる。
7%及び100%のRMEのエンジンに対する異なる影響を分析することにより、利用可能なセンサによって測定できる多くのエンジン関連パラメータがリストアップされている(表1)。
Figure 2016514785
それらのパラメータから、排気マニホルド温度、エンジン回転数、排気マニホルド圧、EGR質量流量、燃料噴射パラメータ、吸気マニホルド圧力、吸気マニホルド温度、要求トルク、VGT位置/要求値、及び冷却水温度が選択された。それらの全てが、標準的なユーロVトラックエンジンに用いられる現行のエンジンセンサを用いて検出可能である。選択的に、この実施例においては10個のパラメータが選択されているが、より少ないあるいは追加のセンサ信号を選択することができる。
このモデルは、他のエンジンモデルに直接的に適用することはできない。例えば、ユーロVI(2014年EU基準)エンジンは異なるセンサを備えているかもしれず、またいくらかのエンジンのバージョンはEGR及びターボコンパウンドを含むであろう。このことは、各エンジンについてこのモデルの再調整を必要とする。
図1は、本発明による方法を用いてエンジンを制御するための手段が設けられた、模式的に図解された車両を示している。この図は、独創的な方法の試験及び検証のために用いるエンジンレイアウトを模式的に示している。図1は、電子制御装置(ECU)3によって制御可能な圧縮着火エンジン2が設けられた車両1を示している。エンジン2は、排気マニホルドからの排気ガスにより駆動される過給機から過給エアが供給される吸気マニホルドを有している。排気ガスの一部の質量流量は、排気ガス再循環(EGR)管路によって、吸気マニホルドに直接供給される。燃料は、ECUによって制御される燃料噴射機によって個々の燃焼室に供給される。そのような装置は、最新の内燃機関にとっては周知の構成部品であるから、図面には示されず、あるいは詳細には説明されない。
電子制御装置3は、エンジン2を制御するために必要なセンサ信号を供給する多数のセンサに接続されている。
図1は、限られた数のセンサを概略的に示しており、排気マニホルド温度11、エンジン回転数12、排気マニホルド圧13、EGR質量流量14、燃料噴射パラメータ15、吸気マニホルド圧力16、吸気マニホルド温度17、要求トルク18、可変ジオメトリ過給機(VGT)の設定位置19、及び冷却水温度20についてのセンサが含まれている。この場合、燃料噴射パラメータは、燃料噴射の制御を一体化した部分である。要求トルクは、ドライバによりエンジンに要求されるトルクであり、アクセルの位置を用いて検出することができる。可変ジオメトリ過給機(VGT)は、過給の有効アスペクト比(A/R)を状態の変化に連れて変更できるように構成されている。VGTの制御可能な部分の位置は、適切なセンサによって検出することができる。冷却水の温度は、エンジンの冷却水入口及び冷却水出口の両方において測定することができるが、このケースにおいては出口温度を用いる。
ECU3は、不揮発性メモリを有しており、その内部には、現在噴射している燃料混合物におけるRMEのパーセンテージを推定するためのモデルが格納されている。上記したセンサからの測定値及び格納されたモデルを用いることにより、現在のRMEパーセンテージを推定することができる。ECU3は、コンジット21により燃料噴射器を制御して、機関サイクル当たりの燃料噴射率及びエンジンが発生させる動力を調整することができる。加えて、あるいはそれに代えて、現在の燃料配合は、例えば排気ガス再循環の質量流量あるいは可変ジオメトリ過給機の設定位置といったパラメータを制御するために用いることができる。
エンジンは、データを測定して収集するべくB7及びB100を用いて過渡的サイクルで運転され、続いて、検証サイクルにおいてはB50を用いて過渡的な状態で運転された。このモデルは、過渡的なサイクルにおいて調整され、かつ過渡的なサイクルにおいてテストされた。すべての試験は室温において実行された。
エンジンは、異なる過渡的な時点において、かつRMEの異なる配合について、特定のスロットル位置においてテストされた。排気マニホルド温度、エンジン回転数、排気マニホルド圧、EGR質量流量、燃料噴射パラメータ、吸気マニホルド圧力、吸気マニホルド温度、要求トルク、VGT位置/要求値、及び冷却水温度のデータは、各RME配合について過渡的時点のそれぞれにおいて測定された。
時刻kにおけるモデル出力は、予測変数の一次関数を用いて計算される。ここで、x(k)は、予測変数の1×nx行列であり、y(k)はスカラー応答変数であり、θは回帰係数の(nx+1)×1行列であり、rは残余である。
モデルの適合性を高めるために、モデルは予測変数の過去の値(遅れ)を含めることによって拡張される。ここでx(k)が時刻kにおける予測変数のベクトル値である場合、x(k−1)は、時刻k−1あるいは遅れている1つのサンプルの予測変数のベクトル値である。
このようにして、このモデルはより多くの独立変数、すなわち入力変数nxだけでなくx(k)の遅れをも含んでいる。例えば我々が、その入力を、遅延させた1つのサンプルと考えるときに、このモデルは、以下のように表現することができる:
Figure 2016514785
一般に、遅れ入力データ値を含むリグレッサの組は以下のように公式化される。
Figure 2016514785
ここで、nx1及びnx2は、その入力変数のタイムラグを定めるパラメータである。例えば、nx1=4、nx2=8である場合、リグレッサの一組は以下となる。
Figure 2016514785
最終的に、クロス積項はこのモデルにも含められる。これらの項は、予測変数の間の交互作用効果を表している。リグレッサの組は、以下のように表すことができる。
Figure 2016514785
ここで、zはクロス積項のベクトルである
Figure 2016514785
時間の経過に伴うモデルの変動を滑らかにするために、応答変数の全ての累加平均が現在データ値まで評価される。
Figure 2016514785
モデルの適合性、したがってその正確さを高めるために、一組の条件が満たされないときに、そのデータ値は除外される。この組は、
(I)現在の時刻における各モデルの入力変数の範囲が、
Figure 2016514785
(II)最小限のエンジン動力要求が(動力は要求トルク及び速度から算出され、かつCは換算率である)、
Figure 2016514785
というものである。
予測変数が条件(I)及び(II)を満たすときに、FQM出力y(k)は有効であるとみなされる。
前節の終わりに言及した累加平均は、現在のデータ値(図2を参照)まで有効な推定値だけの平均を算出する。
(表1にリストアップされている)入力変数が10個であり、かつ各入力変数についての2つのタイムラグが0.4秒(nx1=4)及び0.8秒(nx2=8)であるPLSモデルが、RME含有率を検出するために展開される。表1はまた、各変数の最小値及び最大値を示している。最小値及び最大値はエンジン−サイクルに依存し、それらはモデルの較正のために使用するエンジン及びサイクルに依存する。そして、それらは、この目的のために記述されたMatlab(登録商標)スクリプトから自動的に得られる。前節で述べたように、有効なモデル評価を得るために、10個の入力変数のすべての現在値が最小−最大の範囲になければならず、並びに要求動力は75kW以上でなければならない。
Figure 2016514785
Figure 2016514785
Figure 2016514785
モデルは、7%及び100%のRME含有率について実行されたエンジン試験のデータを用いて較正された。較正のために用いたエンジン試験サイクルは、「デューティサイクル」(City3サイクル)、「WHTC」及び「WHSC」である。
表は、7%あるいは100%のRME含有率を用いる、各サイクルの一部を示しているが、それは有効、すなわち入力データの制約が満たされている。各サイクルの約15%が較正のために用いられ、これらの時刻は試験時間に沿って分散している。
Figure 2016514785
図3A〜図3B及び図4A〜図4Bは、7%及び100%のRME含有量のデューティサイクルからの結果をそれぞれ示している。試験開始の約0.2時間後、モデルは、図3A及び図4Aから分かるように、基準値の±8%FSO(フルスケール出力)内の値に収束する。図3B及び図4Bは、サイクルの終わりに、推定RMEの残余が±5%単位の範囲内にあることを示している。図3A、図4A、図5A、及び図11Aまでにおいて、実線は推定値を表し、破線は基準値を表し、一点鎖線は望ましい15%の正確さの範囲を基準値の両側に表している。
図5A〜図5B及び図6A〜図6Bは、7%及び100%のRME含有量についてのWHTCサイクルからの較正結果をそれぞれ示している。試験開始の約0.2時間後、図5A及び図6Aから分かるように、モデルは基準値±8%FSO(フルスケール出力)内の値に収束する。サイクルの終わりにおいては、サイクル開始後約0.5時間で、モデルは、図5B及び図6Bに示すように、±15%単位内の値に収束する。
最後に、図7A〜図7B及び図8A〜図8Bは、7%及び100%のRME含有率についてのWHSCサイクルからの校正結果をそれぞれ示している。試験開始の約0.2時間後、図7A及び図8Aから分かるように、モデルは、基準値の±8%FSO(フルスケール出力)内の値に収束する。最初の過渡的状態の後、推定RMEの残余は、図7B及び図8Bに示すように、いつも基準値の±5%単位の範囲内にある。
このモデルは、50%のRME含有率について実行されたエンジン試験のデータを使用して検証された。検証のために考慮したエンジン試験サイクルは、「デューティサイクル」(City3サイクル)、「WHTC」及び「WHSC」である。
図9A〜図9B、図10A〜図10B及び図11A〜図11Bは、デューティサイクル、WHTC及びWHSCにおける検証結果をそれぞれ示している。図9A、図10A及び図11Aから分かるように、推定RME含有率は、3サイクル全ての終わりにおいて、基準RME含有率の±15%FSO(フルスケール出力)の範囲内にある。最初の過渡的状態の後、推定RMEの残余は、図9B、図10B及び図11Bに示すように、いつも基準値の±5%単位の範囲内にある。
上述したモデルは、エンジンの燃費情報及びエンジンが発生させるトルクの両方を最適化するべく、燃料のRME含有率の推定に対し所望の正確さをもたらすことができる。電子制御装置は、過渡的な運転の間に、選択されたモデルを用いることができる。測定された過渡的状態データを電子制御装置に供給することにより、RME含有率の推定のためにモデルを用いることができ、機関サイクル当たりの燃料噴射率及びエンジンが発生する動力の調整を可能にする。加えて、あるいはそれに代えて、現在の燃料配合は、例えば排気ガス再循環の質量流量あるいは可変ジオメトリ過給機の設定位置といったパラメータを制御するために用いることができる。
上述したように、一つのエンジンモデルについて決定した過渡的なモデルは、他のエンジンモデルに直接適用することはできない。このことは、各エンジンモデルについて、上述した方法を用いて過渡的なモデルを再調整することを必要とする。異なるエンジンモデルについて過渡的モデルを再調整するときには、異なるあるいは他の組合せのエンジンパラメータを選択することもできる。エンジンパラメータの選択は、燃料のRME含有率に対するそれらの関連によって左右される。
本発明はまた、コンピュータプログラム、コンピュータプログラム製品、及びコンピュータの記憶媒体に関し、それらの全てが上記した実施例のいずれかにおいて述べた方法を実行するためにコンピュータにおいて用いられる。
図12が示す、本発明の一実施形態による装置100は、不揮発性メモリ120、プロセッサ110、及び読出し及び書込みメモリ160を備えている。メモリ120は、第1のメモリ部分130を有しており、その内部には、装置100を制御するためのコンピュータプログラムが格納されている。メモリ部分130の内部の、装置100を制御するためのコンピュータプログラムは、オペレーティングシステムとすることができる。
装置100は、例えば制御装置3といった制御装置で囲むことができる。データ処理ユニット110は、例えば、マイクロコンピュータから構成することができる。
メモリ120はまた第2のメモリ部分140を有しており、その内部には、本発明による目標変速段選択機能を制御するためのプログラムが格納されている。他の実施形態においては、変速装置を制御するためのプログラムが、例えばコンパクトディスクあるいは交換可能な半導体メモリといった、データのための別個の不揮発性記憶媒体150に格納される。プログラムは、実行可能な形態で、あるいは圧縮状態で格納することができる。
データ処理ユニット110が特定の機能を実行すると以下で述べるときに、データ処理ユニット110が、メモリ140に格納されたプログラムの特定の部分あるいは不揮発性記憶媒体150に格納されたプログラムの特定の部分を実行させていることが明らかでなければならない。
データ処理ユニット110は、データバス114を介して記憶装置150とコミュニケーションするように調製される。データ処理ユニット110はまた、データバス112を介してメモリ120とコミュニケーションするように調製される。加えて、データ処理ユニット110は、データバス111を介してメモリ160とコミュニケーションするように調製される。データ処理ユニット110はまた、データバス115の使用により、データポート190とコミュニケーションするように調製される。
本発明による方法は、データ処理ユニット110により、メモリ140に格納されたプログラムあるいは不揮発性記憶媒体150に格納されたプログラムを動作させるデータ処理ユニット110により、実行することができる。
本発明は、上述した実施形態に限定されるものとみなされるべきではなく、むしろ多くの更なる変形及び修正が以下の特許請求項の範囲内にあると考えられるべきである。
1 車両
2 エンジン
3 電子制御装置
10 要因
11 排気マニホルド温度
12 エンジン回転数
13 排気マニホルド圧
14 EGR質量流量
15 燃料噴射パラメータ
16 吸気マニホルド圧力
17 吸気マニホルド温度
18 要求トルク
19 設定位置
20 冷却水温度
21 コンジット
100 装置
110 データ処理ユニット
111 データバス
112 データバス
114 データバス
115 データバス
120 不揮発性メモリ
130 第1のメモリ部分
140 第2のメモリ部分
150 不揮発性記憶媒体
160 書込みメモリ
190 データポート

Claims (16)

  1. 内燃機関において、第1及び第2の燃料を含むデュアルフューエル混合物の燃料配合を決定する方法であって、
    − 予め定められた範囲のエンジン負荷及び燃料配合における過渡的なサイクル運転の間に、センサを用いて複数のエンジンパラメータを測定する段階;
    − 測定値の過渡的な時系列のシステム同定を用いて、単一あるいは複数の関連エンジンパラメータを決定する段階;
    − 前記単一あるいは複数のエンジンパラメータに基づいて、燃料配合の推定モデルを決定する段階;
    − 前記単一あるいは複数のエンジンパラメータの現在の測定値を用いて過渡的な動作の間における現在の燃料配合を決定するべく、前記モデルを用いる段階;及び
    − 現在の燃料配合に応じてエンジンを制御するべく、前記算出された現在の燃料配合を用いる段階、を含む方法。
  2. 前記関連するパラメータを決定するためのシステム同定の間に、実際の及び時間遅れの、比例項及びクロス項の、インデータを用いる、請求項1に記載の方法。
  3. 少なくとも一つのエンジンパラメータが排気マニホルド温度を含んでいる、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 少なくとも一つのエンジンパラメータがエンジン回転数を含んでいる、請求項1乃至3のいずれかに記載の方法。
  5. 少なくとも一つのエンジンパラメータが排気マニホルド圧を含んでいる、請求項1乃至4のいずれかに記載の方法。
  6. 少なくとも一つのエンジンパラメータが排気ガス再循環の質量流量を含んでいる、請求項1乃至5のいずれかに記載の方法。
  7. 少なくとも一つのエンジンパラメータが、燃料噴射についての規制と一体の部分を含んでいる、請求項1乃至6のいずれかに記載の方法。
  8. 少なくとも一つのエンジンパラメータが吸気マニホルド圧力を含んでいる、請求項1乃至7のいずれかに記載の方法。
  9. 少なくとも一つのエンジンパラメータが吸気マニホルド温度を含んでいる、請求項1乃至8のいずれかに記載の方法。
  10. 少なくとも一つのエンジンパラメータがエンジン制御装置によって要求されるトルク値を含んでいる、請求項1乃至9のいずれかに記載の方法。
  11. 少なくとも一つのエンジンパラメータが可変ジオメトリ過給機の設定位置を含んでいる、請求項1乃至10のいずれかに記載の方法。
  12. 少なくとも一つのエンジンパラメータが冷却水温度を含んでいる、請求項1乃至11のいずれかに記載の方法。
  13. 請求項1乃至12のいずれかに記載の方法により制御されるように構成された内燃機関を備える車両。
  14. コンピュータプログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されるときに請求項1乃至12のいずれかに記載したあらゆるステップを実行するためのプログラムコード手段を含んでいるコンピュータプログラム。
  15. コンピュータプログラム製品であって、前記プログラム製品がコンピュータ上で実行されるときに請求項1乃至12のいずれかに記載したあらゆるステップを実行するためのコンピュータ可読媒体に格納されたプログラムコード手段を含んでいるコンピュータプログラム製品。
  16. 例えばコンピュータメモリ(120)あるいは不揮発性データ記憶媒体(150)といった、計算機環境において使用するための記憶媒体であって、前記メモリが、請求項1乃至12のいずれかに記載の方法を実行するためのコンピュータ可読プログラムコードを含んでいる記憶媒体。
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