JP2023506133A - エンジンのコントローラを較正するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、特に内燃機関であるエンジンの動作解析を行うための、及び／又はエンジンのコントローラを較正するための方法に関する。複数の所定の動作パラメータの値により規定され、統計的実験計画法を利用して多次元的なテストスペースから選択されたテストポイントのランナップが行われ、これによりいずれの場合でも、少なくとも１つの動作パラメータが、テストポイントのランナップにおいて複数のステップで１つのテストポイント（Ｔｎ）から次のテストポイント（Ｔｎ＋１）へと変更され、動作測定（ｍｅａｓ）が、増分の結果として得られる測定ポイント（Ｍｎ）にて、及び実テストポイント（Ｔｎ、Ｔｎ＋１）にて実施され、これにより、コントローラの分析及び較正のために動作測定による測定データが、出力され、連続的に記憶される。さらに、本発明は、これに対応するシステムに関する。

Description

本発明は、特に内燃機関であるエンジンのコントローラを較正するための方法に関する。複数の所定の動作パラメータの数値により規定され、統計的実験計画法を利用して多次元的なテストスペースから選択されたテストポイントのランナップが行われ、これにより、いずれの場合においても少なくとも１つの動作パラメータが、これらのテストポイントのランナップにおいて複数のステップで変更される。

エンジン、特に原動機を較正するために、通常は試験がテストベンチに対して実施され、解析、特に感度解析が予め規定された速度及び／又は負荷において特定の動作ポイントの様々な動作パラメータに関して実施される。この解析から得られた結果を利用することにより、内燃機関のコントローラを較正することが可能であり、その目的は、内燃機関の較正の最適化である。

例えば噴射タイミング、点火タイミング、燃料圧力、マニホルド圧力、排気ガス再循環率、等の複数の動作パラメータが、１つの負荷ポイントについて同時に調節される場合には、結果として、動作測定により試験対象のエンジンについて個別に確認することが必要となる可能なパラメータの組合せは、極めて多数となる。しかしこれは、測定の多大な消耗をもたらし得る。

例えば各動作パラメータごとに１０個のみの異なる数値が試験される場合であっても、２つの動作パラメータの場合には１００個のテストポイントについて、３つの動作パラメータの場合には１０００個のテストポイントについて、４つの動作パラメータの場合には１０，０００個のテストポイントについて、及び５つの動作パラメータの場合には１００，０００個のテストポイントについて、ランナップを行う必要がある。この労力は、現実的に可能なものではない。測定労力を許容可能なレベルにまで低下させるために、特徴的なテストポイントが、例えばいわゆる中心複合計画を用いてなど統計的実験計画法を利用してテストスペースの全ボリュームから選択される。これにより、例えば８，０００テストポイントの測定から５０テストポイントの測定へなど、測定労力を大幅に低下させることが可能となる。

測定労力を現実的なレベルに限定するために、通常は、特定の境界条件に従って選択された複数の代表的なテストポイントが、数学モデルに基づき選択される。

これらのテストポイントは、通常は統計学的手法を利用して選択され、特定の選択戦略が、解析の狙い及び目的に応じて利用される。この手続きは、統計的実験計画法として知られている。これについては、例えば非特許文献１などを参照されたい。

この選択戦略によれば、測定ポイントは、モデルに従って多次元的な空間内において均一に分布する、及び／又は特定の境界条件に従って重み付けされる。

統計的実験計画法を利用した較正方法は、一般的には経験的時不変モデルに基づくものであり、これらのモデルは、定常測定値のデータセットでパラメータ化され、次いで最適化され、さらに定常測定値で検証される。

しかし、定常測定値の取得は、比較的時間のかかるものでありしたがって非効率である。テストフィールドデータの解析は、定常測定においてテストポイントあたり約４分の平均期間を生じさせた。この４分には、単一のテストポイントを測定するために、新規テストポイントへ動作パラメータを設定するための時間と、動作パラメータの変化を確認するための時間と、動作限界点、安定化、平均化、及びいわゆる起点へのスクリーンバックを処理するための時間と、等のための時間が含まれる。

さらに、これらの統計的実験計画法では、テストポイントは、実動作限界点を認識することなく統計学的基準のみに従って選択される。したがって、利用される統計的実験計画法によっては、選択されるテストポイントのいくつかは、エンジンの動作範囲外となる。

これらのテストポイントについての測定値が存在しないことにより、動作範囲外の又は取得不能なテストポイントは、エンジンのコントローラの解析及び較正に因子として含めることはできず、又はさらにはモデルベース較正の文脈においてモデリングに因子として含めることはできない。テストポイント又は前記テストポイントにおける測定値の欠如により、解析結果の品質及びひいては較正の品質が悪影響を受ける。

取得不能測定範囲内におけるテストポイントの欠如及びひいてはデータベースの縮小は、統計的実験計画法の実施前に負荷ポイントに関するエンジンの動作限界点を決定し、次いで取得可能な全スペースを充填するためにこの実験計画法を適合化することにより、原則的には防止することが可能である。しかし、このために必要な測定の消耗が大きいことにより、このアプローチは却下される。

エンジンのコントローラを較正するために利用可能な測定値を生成するために動作パラメータを設定するための様々な方法が、従来技術から知られている。

例えば、特許文献１は、動作限界点の超過に対応する。この文献は、特に内燃機関であるエンジンのコントローラを較正するための方法を開示しており、種々の動作パラメータの感度が、少なくとも１つの負荷ポイントに対して解析され、動作測定が、所定の動作パラメータを用いて選択された測定ポイントについて統計的実験計画法を利用してこのエンジンに対して実施される。補助測定ポイントが、エンジンの動作限界点の範囲内の安定中心測定ポイントと測定ポイントとの間を結ぶ線上に位置する少なくとも１つの取得不能な測定ポイントについて規定され、動作限界に最も近い取得可能な補助測定ポイントが、さらなる動作測定に適した測定ポイントとして適用される。

独国特許第１０１５６５５７号明細書

「Statistische Versuchsplanung und -auswertung(Statistical design of experiments and analysis)」、Eberhard Schaffler、出版元Deutscher Verlag der Grundstoffindustrie、Stuttgart、1997年 「Methodology for Efficient Calibration of Model Based ECU Structures」、Leithgob, R、Bollick, M、Buchel, M、Henzinger, F、International Symposium on Development Methodology、Wiesbaden、2005年 「Methode zur schnellen Basisbedatung von Motorsteuerungen(Method for fast calibration approach for engine base calibration)」、Buchel, M、Thomas, M、International Symposium on Development Methodology、Wiesbaden、2009年

本発明の１つの役割は、解析に費やされる時間を増大させることなく、解析を改善することを、特にとりわけ動作限界範囲内において試験される動作スペースに関する情報量をより多くすることを可能にする、エンジンを解析及び／又は較正するための方法及びシステムを提供することである。

本発明は、独立請求項に記載の方法及びシステムによりこの課題を解決する。有利な実施形態は、従属請求項において特許請求される。

本発明の第１の態様は、特に内燃機関であるエンジン、燃料電池、又は電気モータのコントローラを較正するための方法に関する。複数の所定の動作パラメータの値により規定され、統計的実験計画法を利用して多次元的なテストスペースから選択されたテストポイントのランナップが行われ、これによりいずれの場合でも、少なくとも１つの動作パラメータが、テストポイントのランナップにおいて複数のステップで１つのテストポイントから次のテストポイントへと変更され、動作測定が、増分の結果として得られる測定ポイントにて、及び実テストポイントにて実施され、これにより、コントローラの分析及び較正のために動作測定による測定データが、出力され、連続的に記憶される。

本発明の第２の態様は、特に内燃機関であるエンジンのコントローラを較正するためのシステムに関する。このシステムは、
複数の所定の動作パラメータの値により規定され、統計的実験計画法により多次元的なテストスペースから選択されたテストポイントのランナップを行うためのテストベンチと、
テストポイントのランナップを実現するための手段であって、いずれの場合でも、１つのテストポイントから次のテストポイントへと複数のステップで少なくとも１つの動作パラメータを変更するように構成された手段と、
増分の結果として得られる測定ポイントにて、及び実テストポイントにて動作測定を実現するためのセンサと、
動作測定による測定データを出力するためのデータインターフェースであって、この測定データに基づき、エンジンが解析され、コントローラが較正される、データインターフェースと、
測定データを連続的に記憶するように構成されたデータ記憶装置と
を備える。

本発明の意味の範囲内において、好ましく、動作範囲は、は動作パラメータの範囲内の及び予め規定された動作パラメータの数値範囲により限定される多次元的なスペースである。好ましくは、これらの数値範囲は、エンジンの安定動作範囲により決定される。さらに好ましくは、動作範囲外においては、エンジン、又は例えば排気後処理デバイスなどのエンジンと機能的に連係するシステムが悪影響を受ける。

本発明の意味の範囲内において、好ましくは、測定データは、動作測定で測定若しくは観測されるようなパラメータ若しくは変数の、及び／又は設定パラメータ若しくは設定変数の数値を含む。

本発明の意味の範囲内において、好ましくは、連続的にとは、ある期間にわたり連続的であることを意味し、具体的には特にすべてのテストポイントであるテストポイントのランナップの期間にわたり連続的であることを意味する。好ましくは、記録されたすべての動作パラメータが、同一のサンプリングレートで記憶される。測定周波数に相違がある場合には、最小公分母がこの記憶のために使用されるか、又はすべての測定値が例えば１Ｈｚなどの固定サンプリングレートでの記憶を可能にするように処理される。好ましくは、これを目的として、動作パラメータの信号が例えば移動平均などによりフィルタリングされる。そうすることにより、例えばエイリアシング効果などを防止することができる。

本発明の意味の範囲内において、好ましくは、出力は、特にユーザインターフェース又はデータインターフェースであるインターフェースにおいて供給されるものを意味する。

本発明は、統計的実験計画法により選択された実テストポイントにおける試験対象のエンジンに関する情報を生成するだけではなく、さらにテストポイントの設定の最中に生成された情報を記録し、したがってエンジンのコントローラのエンジン解析及び較正のためにこの情報を利用可能にするアプローチに基づく。

本発明によれば、実テストポイントは、統計的実験計画法を利用して算出又は選択されるが、従来技術と同様に、この測定方法は、個別のテストポイント間で適用されるスクリーニング方法に基づく。したがって、テストポイント同士は、動作パラメータが１つのテストポイントから次のテストポイントへと増分的に変化する測定傾斜によりリンクされ、測定データは、各ステップにて及び測定ポイント自体にての両方において収集される。

好ましくは、これに関して、いわゆる低速動的勾配方法（以降ではＳＤＳと呼ぶ）が、スクリーニング方法として利用され得る。これはすなわち、傾斜を生じさせる動作パラメータの調節が、記録される測定データを準定常的なものとみなすことが可能になるように低速で行うことを意味する。これを目的として、好ましくは、個々のステップ間の調節時間又は傾斜時間は、具体的には観測された出力変数である動作変数の時定数へと適合化される。実験計画を測定するために追加の定常測定を実施する必要がないことが判明している。

ＳＤＳ方法の一般的な役割に関しては、非特許文献２及び非特許文献３を参照されたい。

本発明による方法は、従来の測定方法と比較して、テストポイントを測定するための所要の時間長さの大幅な短縮を、具体的には最大で約２／３の時間長さの短縮を達成し得ることが、比較試験により判明している。

さらに、本発明の方法は、エンジンの動作挙動のより正確な分析を可能にし、さらにモデリングのためのより良好でより高密度のデータベースを生成することを可能にするために、この時間長さの間に実質的により多くの測定データを生成する。

最後に、複数の測定値により、本発明によって記録された測定データは、様々な較正タスクに対して利用されることが可能となる。これは、実テストポイント同士の間の測定ポイントがさらに記録されて、テストスペースの多少なりとも完全な特徴付けが結果的に得られるということに基づいている。結果として、この方法が本来実施された目的であるタスクとは異なる較正タスクが、データセットに基づき実施されることが可能となり、又は前記データセットは、他の較正タスクのための測定を少なくとも補助する又はその測定の基礎を形成することが可能である。

好ましくは、本発明の方法は、コンピュータベースの方法である。したがって、本発明の２つの他の態様は、命令を含むコンピュータプログラムであって、コンピュータにより実行されると前出の方法のステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムと、コンピュータプログラムが格納されるコンピュータ可読媒体とに関する。

この方法の有利な一実施形態では、エンジンが準定常動作モードで動作されるように、少なくとも１つの動作パラメータが低速で変更される、及び／又はそのような小さな増分が選択される。

これに対応して、この方法の有利な他の一実施形態では、動作測定は連続的に実施され、これにより好ましくは、少なくとも１つの動作パラメータが一定に維持される独立した安定化フェーズが、動作測定が実施される測定フェーズの前には設けられない。

この方法の有利な他の一実施形態では、少なくとも１つの動作パラメータを段階的に変更する時間的経過が、特に対応範囲となる時間及び／又は距離に関して勾配化される。結果として、好ましくは、測定ポイントが線上に位置する。それに関して、これにより、テストスペースの特にシステマチックな測定を実現することが可能となる。

この方法の有利な他の一実施形態では、動作測定により観測された動作パラメータの動作限界値を超過すると、次のテストポイントのランナップが中断され、前のテストポイント、予め規定された安全動作ポイント、又は次のテストポイントの後のテストポイントが取得される。限界値超過に対するこのアプローチにより、この測定方法は、中断を伴わずに継続することが可能となり、解析対象のテストスペースに関するさらなる測定値を送ることが可能となる。特許文献１に記載のような動作限界における補助測定ポイントを特定するための別個の方法は不要となる。それに関して、これにより、測定時間が短縮化され、測定方法全体が単純化される。

この方法の有利な他の一実施形態では、測定データは、統計学的評価方法若しくは数学的評価方法、又はモデリングアルゴリズムへ送られる。例えば、測定データは、人工ニューラルネットワーク、ランダムフォレストアルゴリズム、補間手続き、多項式モデリングアルゴリズム等へと送られ得る。一方では、これにより、テストポイントの選択のために利用される統計的実験計画モデルの連続的な最適化が可能となり、他方では、モデルベース最適化のためのモデルの漸進的改善が可能となる。

この方法の有利な他の一実施形態では、モデルが、方法の実行中に特に連続的に、モデリングアルゴリズム及び／又はテストスペースにより適合化される。それに関して、他のテストポイントが、反復的に及びひいては最適に分散され得る。

具体的には、まだ測定されていないテストポイントが、特に連続的に適合化されたモデルを利用して新規に位置決めされることが可能である、及び／又は追加のテストポイントが、特に連続的に適合化されたモデルを利用して位置決めされることが可能である。それに関して、事前設定された目標コリドーが、出力変数に関して考慮され得る。適合化されたモデルが、出力変数の数値が同を超過することを確認した場合には、テストポイントは、別様に位置決めされることが可能である。特に、この場合に、テストポイントは、目標コリドー内に反映される所望の最適化目標に対して最適に位置決めされ得る。それに関して、これにより、特に連続モデル最適化であるモデリングアルゴリズムの品質及び効率がさらに改善される。このモデルを利用した計画によるモデルベース最適化又は較正の範囲内において、これは、結果としてさらなる限界値超過の防止と、したがってより効率的な試験手続きの実現とをさらにもたらす。

この方法の有利な他の一実施形態では、測定データの信号プロファイルが、測定チャネル指定の遅延時間で補正される。それに関して、これにより、特に連続モデル最適化であるモデリングアルゴリズムの品質及び効率がさらに改善される。

本発明の方法の有利な他の一実施形態では、モデリングアルゴリズムにより形成又は修正されたモデルが、コントローラの最適化された較正を算出するために利用される。それに関して、エンジンのコントローラの反復最適化が、モデルベース最適化の範囲内において達成され得る。

この方法の有利な他の一実施形態では、エンジンのモデル又はコントローラの較正は、さらなる動作測定を利用して検証される。それに関して、この方法により見出される数値は、試験対象のエンジンに対する補正のために確認されることが可能となる。

この方法の有利な他の一実施形態では、測定データは、種々の較正タスクに対して利用可能であり、種々の入力変数及び／又は出力変数が、各較正タスクに対して利用可能な記録された測定データの中から選択され得る。

種々の入力変数及び／又は出力変数を選択することにより、多様な較正タスクが記録された測定データに基づいて実施可能となる。

また、本発明の第１の態様に関する前述の利点及び特徴は、本発明の他の態様に対しても相当に該当するものであり、その逆も同様である。

図を参照として例示の実施形態の以下の説明を読むことにより、他の利点及び特徴が明らかになろう。これらの図面は、少なくとも部分的に概略化されたものである。

エンジンのコントローラを較正するための方法の例示の一実施形態のブロック図である。 エンジンのコントローラを較正するためのシステムの例示の一実施形態を示す図である。 （ａ）は、従来技術の較正方法における動作測定の入力パラメータ／入力変数と出力パラメータ／出力変数とのそれぞれの推移を示す図であり、（ｂ）は、従来技術の較正方法における動作測定の入力パラメータ／入力変数と出力パラメータ／出力変数とのそれぞれの推移を示す図である。 エンジンのコントローラを較正するためのこの方法により実施された動作測定の入力パラメータ／入力変数と出力パラメータ／出力変数とのさらなる図である。 エンジンのコントローラを較正するためのこの方法を利用して記録された測定プロファイルを含む様々な図である。 モデルを用いて決定した出力パラメータ／出力変数と測定された出力パラメータ／出力変数とについての種々の遅延時間を示す、図４に従った図である。 一例の入力パラメータと、より速い入力変数及び出力変数のシフトによりこの方法によって補償されるものとして仮定される遅延／不動時間においてこの入力パラメータから結果的に得られる出力変数との時間的経過を示す図である。 一例の入力パラメータと、より速い入力変数及び出力変数のシフトによりこの方法によって補償されるものとして仮定される遅延／不動時間においてこの入力パラメータから結果的に得られる出力変数との時間的経過を示す図である。

以下、内燃機関１に関する例示の実施形態を説明する。しかし、当業者には自明であるように、本教示は、他のエンジン、特に例えば電気モータなどの原動機に対しても適用可能である。

図１は、エンジン１のコントローラを較正するための方法１００の例示の一実施形態を示す。

コントローラを較正するための方法１００を組み込んだワークフローは、好ましくは以下のとおりである。

最初に、実施すべき試験又は実験、特にテストランが規定される。好ましくは、設定又は変更すべき入力パラメータと、記録すべき出力パラメータとが指定される。例えば冷却液の温度などの試験が実施されることとなる環境条件が指定される。さらに好ましくは、動作限界点Ｌｉｍに関連してモニタリングされることが必要な出力パラメータと、これらの限界値Ｌｉｍとが指定される。これに基づき、入力パラメータＰ_１の調節範囲が指定され、さらに好ましくは空間充填計画がこのキーデータを利用して生成される。

この試験規定及び空間充填計画に基づき、好ましくは統計的実験計画法を利用して実験計画が生成される。

このテストプランは、複数のテストポイントを含む。それに関して、テストポイントは、複数の動作パラメータＰ又はそれらの数値により規定され、またテストスペースは、これら複数の動作パラメータを要因とする多次元的なテストスペースである。

通常は、これらのテストポイントは、例えばエンジンテストベンチ、パワートレインテストベンチ、又はローラテストベンチなどにおけるテストベンチオペレーションにおいて測定される。一般的には、いわゆる定常テストベンチがこれを目的として使用される。

アプローチすべきテストポイントが設定される。テストポイントに到達すると、内燃機関の動作が安定化するまで待機が続く。安定化フェーズＳＴＡＢの最中において内燃機関の動作にごくわずかな変化のみが存在するか又は変化が存在しなくなると、測定フェーズＭＥＡＳにおいて測定が行われる。図３ａでは、この一般的なシーケンスが示される。

好ましくは、較正方法１００は、この時点において開始される。

方法１００では、従来技術における較正方法と同様に、テストポイントのランナップ１０１が続いて行われる。これにより、調整パラメータである少なくとも１つの動作パラメータＰ_１が、複数のステップにおいて１つのテストポイントＴ_ｎから次のテストポイントＴ_ｎ＋１へと変更される。

実際には、複数の動作パラメータＰ_１は、通常は同時的に又は逐次的に調節される。それに関して、好ましくは、この調節は、内燃機関１が準定常動作モードになるように低速で及び／又は小さな増分で実施される。

それに関して、動作測定が、以降において測定ポイントＭ_ｎと呼ばれる各ステップ後の各動作パラメータＰごとに設定された増分の結果として生じる数値群に関してと、統計的実験計画法による選択の結果として得られる実テストポイントＴ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１、Ｔ_ｎ＋２においてとの両方で実施される。

内燃機関１が入力パラメータＰ_１調節プロセスの最中に準定常動作モードに維持されるため、従来技術における場合と同様に、好ましくは、安定化期間ＳＴＡＢは、測定ポイントＭ_ｎの測定前若しくは測定後においても、またテストポイントＴ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１、Ｔ_ｎ＋２の測定前若しくは測定後においても設けられない。また、したがって、設定フェーズＳＥＴは、測定フェーズＭＥＡＳに含まれることが可能となる。

したがって、方法１００の測定フェーズＭＥＡＳは、従来技術の従来的な較正方法におけるものよりも大幅に長い期間にわたり続き得る。

好ましくは、測定フェーズＭＥＡＳは、方法１００の全継続期間にわたって続き、さらに好ましくは間断を伴わない。

最後に、コントローラを解析及び較正するためにさらに使用され得る動作測定値からの測定データが、出力され、連続的に記憶される１０３。

複数の測定値又は密測定データが方法１００により生成されることによって、測定データは、それが収集された較正タスクのためにのみ使用することが可能となるわけではない。実際には、必要な動作変数がさらに測定されている場合には、測定データは、他の較正タスクのために使用することも可能である。

好ましくは、記憶された測定データは、統計学的評価方法及び／又は数学的評価方法へ送られる１０４。具体的には、モデリングがこれらの方法を利用して続いて行われる。好ましくは、モデリングされた構成要素をシミュレーションすることを可能にする内燃機関パワートレイン、又は車両全体のモデルであること。好ましくは、このモデルは、測定データに基づきトレーニングされるいわゆる人工ニューラルネットワークである。しかし、多項式モデル又はガウスモデル等が利用可能であるように、他の機械学習方法を利用することも可能である。さらに好ましくは、測定値がモデリングにさらに因子として含まれるまでの信号遅延時間。これは、以降において図６を参照としてさらに説明される。これらのモデルは、優先されることが可能であり、又は入力パラメータＰ_１と出力パラメータＰ_２との間の関係が大まかに確立される既存の例のモデルのライブラリから選択されることが可能である。

好ましくは、これらのモデルは、継続的に又は連続的に検証され、方法１００が実施されている間に適合化される１０５。

これらのモデルに基づき、コントローラの較正を改善するために数学的最適化が実施され得る。好ましくは、かように最適化された較正は、予め再生されることが可能であり、本発明の方法１００は、統計的実験計画法を繰り返すことにより、又は最適化された較正の認識を統計的実験計画法に因子として予め含めることにより実施されることになる１０６。

さらに好ましくは、最適化された較正は、さらなる動作測定により最終的に検証される１０７。

図２は、内燃機関１のコントローラを較正するためのシステムの例示の一実施形態を示す。

それに関して、内燃機関１は、好ましくはテストベンチ１１の上に配置され、さらに好ましくはシャフト４を介して動力計３に対して回転不能に連結される。このシャフト４は、内燃機関１又はテストベンチ１１の一部である。

好ましくは、動力計３は、内燃機関１に対して負荷を印加するように構成される。さらに、テストベンチ１１は、内燃機関１の動作変数を記録するためのセンサ１３ａ、１３ｂ、１３ｃを備える。本例において、例えばセンサ１３ａは、スロットル弁位置を記録することが可能であり、センサ１３ｂは、シャフト４に対して及びひいては内燃機関１に対して印加されるトルクを記録することが可能であり、センサ１３ｃは、動力計３を介してシャフト４及びひいては内燃機関１を制動するために消費した動力を記録することが可能である。

好ましくは、測定値は、データ記憶装置１５に対して又は直接的にテストポイントＴ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１、Ｔ_ｎ＋２のランナップのための手段１２に対して動作測定による測定データを出力するように、システム１０のデータインターフェース１４を介して出力される。

テストポイントのランナップのための手段１２は、統計的実験計画法及び／又は予め生成された測定データに基づき入力パラメータＰ_１の数値を算出し、これらの数値を内燃機関１のコントローラ２に対して中継する。コントローラは、入力パラメータＰ_１を内燃機関１のセットポイント値として設定する。

図３ａ及び図３ｂは、較正のための従来の方法の測定プロファイルの２つのグラフを示す。

それに関して、図３ａのグラフは、内燃機関のコントローラの入力パラメータＰ_１すなわち設定変数の推移と、出力パラメータＰ_２すなわち観測変数の関連する推移とを時間との相関で示す。また、図３ｂは、出力パラメータＰ_２の限界超過が発生する領域内における、入力パラメータＰ_１又は設定変数との相関における出力パラメータＰ_２の推移のグラフを示す。

図３ａでは、テストポイントＴ_ｎが測定された後に、入力パラメータＰ_１は、後のテストポイントＴ_ｎ＋１の数値へと漸進される。測定プロセスのこのフェーズは、設定フェーズＳＥＴであり、入力パラメータＰ_１及び複数の入力パラメータが、統計的実験計画法を利用して決定されるような次のテストポイントＴ_ｎ＋１へと設定される。

図示する例では、出力パラメータＰ_２の動作限界点Ｌｉｍの限界超過が、ｔ_１にて発生する。結果として、入力パラメータＰ_１は、制御されたテストポイントＴ_ｎ＋１へと設定されることができない。

結果として、入力パラメータＰ_１は、出力パラメータＰ_２の限界超過が解消されるまではリセットされる。図３から明らかなように、ヒステリシス又は出力パラメータラグタイムにより、この解消までには幾分かの時間を要し、入力パラメータＰ_１は、限界超過が発生した数値をはるかに下回るまで低下して戻らなければならない。

この方法の次のステップでは、入力パラメータＰ_１は、増分を縮小してではあるが、限界超過が発生した各方向において再度調節される。次いで、限界超過が発生しない場合には、時間ｔ_２において安定化フェーズＳＴＡＢが続く。この時間ｔ_２では、エンジンが静的動作モードになり、出力パラメータＰ_２においてわずかな変化のみが観測されるまで又は変化がまったく観測できなくなるまで、待機となる。このようにエンジンが静的動作モードになり、出力パラメータＰ_２においてわずかな変化のみが観測されるまで又は変化がまったく観測できなくなることが実現すると、測定が実施される測定プロセスのフェーズＭＥＡＳは、時間ｔ_３から時間ｔ_４へと続く。それに関して、補助テストポイントＴ_ｎ＋１′が測定される。

図３ｂに示すように、入力パラメータＰ_１における変化に対して出力パラメータＰ_２が強力な変動又は急勾配を示す領域における補助テストポイントＴ_ｎ＋１′の１つのみの測定が行われる。しかし、特に大きな変化のある領域においては、入力パラメータＰ_１に対する出力パラメータＰ_２の依存性を正確に解析し、これをモデリングの因子として相応に含めることが可能になるように、複数の測定ポイントが有利となる。また、これは、内燃機関の較正時における最適性がしばしば動作限界点Ｌｉｍ付近に存することにより、特に重要となる。

図４は、比較を目的とした較正方法１００の測定プロファイルのグラフを示す。

ここでもまた、統計的実験計画法を利用して選択されたテストポイントＴ_ｎの測定後に、その後のテストポイントＴ_ｎ＋１が、少なくとも１つの入力パラメータＰ_１を調節することによりアプローチされる。しかし、従来の測定手続きとは対照的に、方法１００ではより小さい増分が実現される、及び／又は後のテストポイントＴ_ｎ＋１のランナップがより低い入力パラメータＰ_１調節速度にて行われる。それに関して、内燃機関１は、準定常動作モードに維持される。

したがって、動作測定は、方法１００ではテストポイントＴ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１のみならず、さらに入力パラメータＰ_１調節の増分の結果として得られる測定ポイントＭ_ｎにおいても実施されることが可能である。

図４では、これらの測定ポイントＭ_ｎは、テストポイントＴ_ｎを次のテストポイントＴ_ｎ＋１へと結ぶ線上のＸで示される。それに関して、好ましくは、測定ポイントＭ_ｎは、入力パラメータＰ_１の各調節ステップ後に記録される。しかし、複数のステップの後に初めて動作測定を実施することもまた可能である。

図３ａによる従来の測定方法の例におけるように、出力パラメータＰ_２は、図示する例における時間ｔ_１にて動作限界点Ｌｉｍに到達する。しかし、従来の測定方法とは対照的に、方法１００では、入力パラメータＰ_１を反転させ次いで入力パラメータＰ_１の元来の調節方向において出力パラメータＰ_２の動作限界点Ｌｉｍに再アプローチする試みはなされない。代わりに、方法１００は、統計的実験計画法により同様に決定された次のテストポイントＴ_ｎ＋２へと進む。この場合もやはり、動作測定は、入力パラメータＰ_１の各調節ステップ後に又は複数の調節ステップ後に測定ポイントＭ_ｎにて行われる。代替的には、ｔ_１における限界値の超過後に、以前のテストポイントＴ_ｎ、又はさらには所定の安全動作ポイントすなわちテストスペースの取得可能範囲内であることが認識されている動作ポイントへのランナップを行うことが可能である。

図４の記録された測定ポイントＭ_ｎの全体は、中括弧を用いて識別される。同様に図４から明らかであるように、測定プロセス全体にわたり好ましくは続く測定期間ＭＥＡＳは、図３ａにおける従来のアプローチの場合よりも大幅に長い。

実質的に、方法１００では、測定は入力パラメータＰ_１調節プロセスの全体の間にわたり実施することが可能である。これにより、測定フェーズＭＥＡＳにおいて非常に高い情報密度が結果としてられる。好ましくは、測定フェーズＭＥＡＳは、テストポイントＴ_ｎを出るポイントから動作限界点Ｌｉｍに到達し次いで後のテストポイントＴ_ｎ＋１、Ｔ_ｎ＋２にアプローチするまで続き、図３ａ及び図４のグラフを比較することにより分かるように、それに関して図３ａの代替的なテストポイントＴ_ｎ＋１′の単一の測定よりもさらに短い。

図５は、横座標に沿って入力パラメータとして示されるスロットル弁位置、ウェイストゲート位置、吸気カムシャフト位置、及び排気カムシャフト位置の動作変数と、縦座標に沿って出力パラメータとして示される排気カムシャフト位置、吸気カムシャフト位置、ウェイストゲート位置、及びスロットル弁位置の同等の動作変数とにより規定される二次元テストスペースをそれぞれが示す、一連のグラフを示す。ここでもまた、測定は方法１００の一部として実施された。

これらの測定は、これらのテストスペースを非常に良好にカバーすることが明らかである。この場合の測定密度は、統計的実験計画法により選択されたごく数個のテストポイントが測定された場合よりもはるかに高い。

これらの動作測定の密度により、測定された動作パラメータの対は、単一の較正タスクに対してのみ使用されることが可能になるのではなく、さらに記録された動作パラメータが、テストスペースが好ましくは図５に示すテストスペースと多少なりとも同一である他の較正タスクに対しても使用されることが可能となる。

図６を参照として、モデリングにおける信号ラグタイムの考慮について説明する。これは、方法１００における時間遅延信号の処理に関する。知られているように、多くの実測定信号は、遅延時間を有し、例えばこれは測定媒体の測定センサまでの電線長さ（例えばエミッション測定デバイスとの間における）に起因するもの、又はタイムラグ（例えば温度測定ポイントとの間における）に起因するものである。特に、実出力信号及び実エミッション測定信号は、一定の遅延を伴って測定される。この測定データが（準）定常として処理されるべき場合には、これらの信号に関する時間遅延はモデリングに因子として含まれる必要がある。

例えばエミッション測定デバイスなどの典型的な遅延時間は、数秒の範囲内である。

好ましくは、既述のような方法１００の例示の実施形態の範囲内において、モデリングアルゴリズムは、いずれのラグタイムが最適であるかを具体的には後処理において決定する。したがって、例えば同一のモデルストラクチャーを有するが異なる送信信号ラグタイムを有するエミッションなどの様々な出力パラメータモデルが、モデリングアルゴリズムを介して生成される。

これを目的として、好ましくは、各ベクトルが、３つのそれぞれ異なるラグタイムであるｘ秒、ｙ秒、及びｚ秒だけシフトされ、次いで経験的モデルアルゴリズムが、いずれの遅延が最適であるかを、及びひいては最善のモデル品質Ｒ^２であるかを試験する。次いで、これは、最終データ評価及び任意の必要な可能性のある最適化に対して利用される。すなわち、測定されたラグタイムに最良に合致するすなわち最善のモデル品質Ｒ^２を示すシミュレートラグタイムを有するモデルが、最適化のためのモデルとして選択されることになる。

図６において、これは、出力パラメータの４秒ラグタイムを組み込んだモデルである。

方法１００の他の有利な実施形態では、方法１００の実行中におけるテストランにわたる測定データ信号プロファイルが、測定チャネル指定の遅延時間で補正される。これらの遅延時間は、特に信号伝搬遅延又は制御経路の結果によるものであり得る。図７ａでは、かかる測定チャネル指定の遅延時間が、入力、出力Ａ、及び出力Ｂに関して収集した未加工データで示される。それに関して、これらのすべての信号は、最長遅延時間を有する信号と同期される。図７ｂでは、入力及び出力Ａについてのかかる補正が示される。この図示する例では、入力、具体的には入力変数の信号プロファイルが、４．６秒だけシフトされ、出力Ａ、具体的には出力変数の信号プロファイルＡが、４秒だけシフトされる。これは、矢印により示される。それに関して、これらの信号間の時間的関係性が修復され得る。テータ関数の形態における入力の数値の変化が、出力Ａ及びＢの信号応答（ステップ応答）を誘発する。それに関して、これは、モデリングアルゴリズムの、特に連続モデル最適化の品質及び効率をさらに改善する。

方法１００の他の有利な実施形態では、測定チャネルの遅延時間は、例えば図７ａ及び図７ｂなどに示すようなステップ応答を評価するによってなど、入力パラメータを調節し、遅延に関連するとりわけ出力パラメータの信号を解析することにより、測定プログラムの開始前に個別に決定される。これは、方法１００に先立ってか又は方法１００の最中かのいずれかにおいて、好ましくは自動的に行われ得る。

上述の例示の実施形態は、例にすぎず、保護範囲、用途、又は構成を限定するものではない。むしろ、上記は、少なくとも１つの例示の実施形態の実施のガイドラインを当業者に与えるものであり、特許請求の範囲及び特徴の均等な組合せから結果的に得られる保護範囲から逸脱することなく、特に既述の構成要素の機能及び配置に関して様々な修正を行うことが可能である。特に、個別の例示の実施形態が、相互に組み合わされてもよい。

１ エンジン
２ コントローラ
３ 動力計
４ シャフト
１０ システム
１１ テストベンチ
１２ テストポイントランナップのための手段
１３ａ、１３ｂ、１３ｃ センサ
１４ データインターフェース
１５ データ記憶装置
Ｐ_１ 入力パラメータ、入力変数
Ｐ_２ 出力パラメータ、出力変数
Ｔ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１、Ｔ_ｎ＋２ テストポイント
Ｔ_ｎ＋１′ 補助テストポイント
ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、ｔ_４ 時間
Ｍ_ｎ 測定ポイント
Ｌｉｍ 動作限界点

Claims (14)

1. 特に内燃機関であるエンジン（１）の動作解析を行うための、及び／又は前記エンジン（１）のコントローラ（２）を較正するための方法（１００）であって、複数の所定の動作パラメータの値により規定され、統計的実験計画法を利用して多次元的なテストスペースから選択されたテストポイントのランナップが行われ（１０１）、これによりいずれの場合でも、少なくとも１つの動作パラメータ（Ｐ_１）が、前記テストポイントの前記ランナップにおいて複数のステップで１つのテストポイント（Ｔ_ｎ）から次のテストポイント（Ｔ_ｎ＋１）へと変更され、動作測定（ｍｅａｓ）が、増分の結果として得られる測定ポイント（Ｍ_ｎ）にて、及び実テストポイント（Ｔ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１）にて実施され（１０２）、これにより、前記コントローラ（２）の分析及び較正のために前記動作測定による測定データが、出力され、連続的に記憶される（１０３）、方法（１００）。
2. 動作測定は、連続的に実施され、これにより好ましくは、少なくとも１つの前記動作パラメータが一定に維持される独立した安定化フェーズ（ｓｔａｂ）が、動作測定が実施される測定フェーズ（ｍｅａｓ）の前には設けられない、請求項１に記載の方法（１００）。
3. 少なくとも１つの前記動作パラメータ（Ｐ）を段階的に変更する時間的経過が、勾配化される、請求項１又は２に記載の方法（１００）。
4. 前記動作測定により観測された動作パラメータの動作限界値を超過すると、前記次のテストポイント（Ｔ_ｎ＋１）のランナップが中断され、前のテストポイント（Ｔ_ｎ）、予め規定された安全動作ポイント、又は前記次のテストポイント（Ｔ_ｎ＋１）の後のテストポイント（Ｔ_ｎ＋２）が取得される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法（１００）。
5. 前記測定データは、統計学的評価方法若しくは数学的評価方法、又は特に人工ニューラルネットワークであるモデリングアルゴリズムへ送られる（１０４）、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法（１００）。
6. モデルが、前記方法（１００）の実行中に特に連続的に、前記モデリングアルゴリズム及び／又はテストスペースにより適合化される（１０５）、請求項５に記載の方法（１００）。
7. まだ測定されていないテストポイント及び／又は追加のテストポイントが、所望の最適化目標に関して特に最適に定義される出力変数に関する定義可能目標コリドーを用いて前記特に連続的に適合化されるモデルを利用して位置決めされる、請求項６に記載の方法（１００）。
8. 前記測定データの信号プロファイルが、前記方法（１００）の実行中に測定チャネル指定の遅延時間で補正される、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法（１００）。
9. モデリングアルゴリズムにより形成又は修正されたモデルが、前記コントローラの最適化された較正を算出するために利用される（１０６）、請求項５から８のいずれか一項に記載の方法（１００）。
10. モデル又は前記コントローラの最適化された前記較正は、さらなる動作測定を利用して検証される（１０７）、請求項５から９のいずれか一項に記載の方法（１００）。
11. 前記測定データは、種々の較正タスクに対して利用可能であり、種々の入力変数及び／又は出力変数が、各較正タスクに対して前記利用可能な記録された測定データの中から選択される、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法（１００）。
12. 命令を含むコンピュータプログラムであって、コンピュータにより実行されると、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法の前記ステップを前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
13. 請求項１２に記載のコンピュータプログラムが格納されるコンピュータ可読媒体。
14. 特に内燃機関であるエンジン（１）の動作解析を行うための、及び／又は前記エンジン（１）のコントローラ（２）を較正するためのシステム（１０）であって、
    複数の所定の動作パラメータの値により規定され、統計的実験計画法により多次元的なテストスペースから選択されたテストポイントのランナップを行うためのテストベンチ（１１）と、
    前記テストポイントのランナップを実現するための手段（１２）であって、いずれの場合でも、１つのテストポイント（Ｔ_ｎ）から次のテストポイント（Ｔ_ｎ＋１）へと複数のステップで少なくとも１つの動作パラメータ（Ｐ_１）を変更するように構成された手段（１２）と、
    増分の結果として得られる測定ポイント（Ｍ_ｎ）にて、及び実テストポイント（Ｔ_ｎ、Ｔ_ｎ＋１）にて動作測定を実現するためのセンサ（１３）と、
    前記動作測定による測定データを出力するためのデータインターフェース（１４）であって、前記測定データに基づき、前記エンジン（１）が解析され、前記コントローラが較正される、データインターフェース（１４）と、
    前記測定データを連続的に記憶するように構成されたデータ記憶装置（１５）と
    を備える、システム（１０）。

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