JP7294939B2 - 動力システム最適化 - Google Patents

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Description

本開示は、概して動力システムに関し、より詳細には、動力システム最適化に関する。
エンジン最適化は、エンジンを、最適化プロセスに従って最適化された方法で動作するように構成することを伴う。例えば、エンジンは、できるだけ効率的に作動し、最少の排出量で作動し、最高の性能(例えば、速度出力、トルク出力など)で作動するように最適化プロセスによって構成されることができる。エンジン制御モジュール(ECM)は、最適化プロセスをリアルタイムに実行し、最適化プロセスの知見に従って1つ以上の動作パラメータを調整することができる。
エンジン最適化を実行する1つの試みは、2016年5月26日に公開されたアンダーソンに付与された米国特許出願公開第2016/0144863号(「アンダーソンの参考文献」)に開示されている。特に、アンダーソンの参考文献は、1つ以上の車両特徴の向上されたまたは最適化された性能を実現するための適応型パワートレイン制御について記載している。アンダーソンの参考文献は、車両性能を監視すること、複数の車両性能特徴のうちの1つを向上させることができるかどうかを判定すること、および該少なくとも1つの性能特徴の少なくとも1つの態様を向上させるために少なくとも1つの識別された動作パラメータに従って自動的に調整を行なうことについて記載している。該性能特徴は燃料消費量や尿素消費量であってもよい。
アンダーソンの参考文献の適応型パワートレイン制御は、性能特徴の1つの態様を調整する最適化技法について説明することができる一方、アンダーソン参考文献はエンジン動作中に可変数のパラメータおよび/または可変セットのパラメータを最適化することを開示していない。
本開示の動力システムオプティマイザは、上述の問題のうちの1つ以上および/または当技術分野における他の問題を解決する。
いくつかの実装形態によれば、デバイスは、以下を行うためにメモリおよび1つ以上のプロセッサを含むことができる:動力システムを制御するための複数の調整可能なパラメータを識別する;前記動力システムに関連付けられた複数の調整不可能なパラメータを識別する;前記複数の調整可能なパラメータのうちの、第1セットの調整可能なパラメータが第1の最適化プロセスに従って最適化されることになることを判定する;前記第1セットの調整可能なパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第1の最適化プロセスを反復的に実行することであって、前記第1の最適化プロセスが前記複数の調整不可能なパラメータの値に基づいて実行される、反復的に実行する;前記第1セットの調整可能なパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化された後、第2の最適化プロセスに従って最適化されるべき、前記複数の調整可能なパラメータのうちの第2セットの調整可能なパラメータを選択する;前記第2セットの調整可能なパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを反復的に実行する;および前記第2セットの調整可能なパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、前記第1セットの調整可能なパラメータのうちの第1の調整可能なパラメータまたは前記第2セットの調整可能なパラメータのうちの第2の調整可能なパラメータに関連付けられた第1の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して前記第1の調整可能なパラメータに対して決定された1つの最適化された値、または前記第2の最適化プロセスに従って前記第2の調整可能なパラメータに対して決定され1つのた最適化された値を使用するように構成する。
いくつかの実装形態によれば、動力システムは、以下を行うために1つのエンジンと、1つ以上の制御デバイスと、1つ以上のセンサと、1つのエンジン制御モジュールとを含むことができる;前記1つ以上のセンサに関連付けられた測定値を受け取る;前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた設定を識別する;前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた第1セットのパラメータが第1の最適化プロセスに従って最適化されることになることを判定する;前記第1セットのパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第1の最適化プロセスを反復的に実行するであって、前記第1の最適化プロセスが前記1つ以上のセンサに関連付けられた前記測定値に基づいて実行される、反復的に実行する;前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた第2セットのパラメータが第2の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定する;前記第2セットのパラメータが前が前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第2の最適化プロセスを反復的に実行するであって、前記第2の最適化プロセスが前記1つ以上のセンサに関連付けられた前記測定値および前記1つ以上の制御デバイスのうちの第1の制御デバイスに対する第1の設定に基づいて実行され、前記第1の制御デバイスに対す該第1の設定が前記第1の最適化プロセスを使用して決定された1つの最適化された値である、反復的に実行する;そして前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、第2の制御デバイスを、前記第2の最適化プロセスを使用して決定された前記第2の制御デバイスに対する1つの最適化された値を使用して動作するように構成する。
いくつかの実装形態によれば、方法は以下を含むことができる:動力システムのエンジンの動作中に最適化されることになる、複数のパラメータのうちの、第1のパラメータを、エンジン制御モジュールによって、識別すること;第1の最適化プロセスに従って最適化されるべき第1セットのパラメータを、前記エンジン制御モジュールによって、選択することであって、前記第1セットのパラメータが前記第1のパラメータを含む、選択すること;前記第1セットのパラメータが最適化されるまで前記第1の最適化プロセスを、前記エンジン制御モジュールによって、反復的に実行すること;第1の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して決定された、前記第1セットのパラメータのうちの少なくとも1つ対して、1つの最適化された値に基づいて動作するように、前記エンジン制御モジュールによって、構成すること;前記第1セットのパラメータが最適化された後、第2の最適化プロセスに従って最適化されるべき第2セットのパラメータを、前記エンジン制御モジュールによって、選択することであって、前記第2セットのパラメータが前記第1のパラメータを含む、選択すること;前記第2セットのパラメータが最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを、前記エンジン制御モジュールによって、反復的に実行すること;および第2の制御デバイスを、前記第2の最適化プロセスを使用して決定された、前記第2セットのパラメータのうちの少なくとも1つに対して、1つの最適化された値に基づいて動作するように、前記エンジン制御モジュールによって、構成すること。
本明細書に記載された例示的な動力システムの模式図である。 本明細書に記載されるように、図1の動力システム内部に含むことができる例示的な最適化システムのブロック図である。 動力システム最適化に関連付けられた例示的プロセスのフローチャートである。
本開示は、エンジン制御モジュール(ECM)の動力システムオプティマイザを用いた動力システムの最適化に関する。本明細書に記載されるように、動力システムオプティマイザは、このような動力システムオプティマイザを利用する任意の機械に普遍的な適用性を有する。用語「機械」は、例えば、鉱業、建設、農業、運輸、または他の任意の産業などの産業に関連付けられた作業を実行する任意の機械を指すことができる。いくつかの例として、機械は、車両、バックホウローダ、コールドプレーナ、ホイールローダ、コンパクタ、フェラーバンチャ、森林機械、フォワーダ、ハーベスタ、掘削機、産業用ローダ、ナックルブームローダ、マテリアルハンドラー、モーターグレーダー、パイプレイヤー、道路リクレーマ、スキッドステアローダー、スキッダー、テレハンドラー、トラクター、ブルドーザー、トラクタースクレーパー、その他の舗装または地下採鉱設備であってよい。さらに、本明細書で説明されるように、1つ以上の器具を機械に接続し、動力システム最適化デバイスから駆動してもよい。
図1は、本明細書に記載の例示的な動力システム10の模式図である。該動力システム10は、本明細書では圧縮着火式内燃機関として説明することができる。しかしながら、動力システム10は、例えば、火花エンジン、レーザエンジン、またはプラズマ点火エンジンなどの他の任意の種類の内燃機関を含むことができる。動力システム10は、留出ディーゼル燃料、バイオディーゼル、ジメチルエーテル、気体燃料(水素、天然ガス、プロパン、アルコール、エタノール)および/またはそれらの任意の組み合わせによって燃料を供給されてもよい。
図1の動力システム10は、複数のシリンダ14を有するエンジンブロック12を含む(図1のエンジンブロック12は6つのシリンダ14を有するように示されている)。ピストンアセンブリは、各シリンダ14内に燃焼室を形成するために各シリンダ14内に含まれることができる。動力システム10は、任意の数の燃焼室を含むことができ、燃焼室は、インライン構成、「V」構成、または他の適切な構成で配置されることができる。
動力システム10は複数のシステムを含むことができる。例えば、図1の例に示されるように、動力システム10は、空気取入または空気導入システム16、排気システム18、および排気ガス再循環(EGR)システム20を含むことができる。空気導入システム16は、後続の燃焼のために、空気、または空気燃料混合物(例えば、空気と排気ガスなどの他のガスとの混合物)を動力システム10に誘導するように構成されることができる。排気システム18は、燃焼の副産物を動力システム10の外部の大気に排出または放出することができる。EGRシステム20の再循環ループは、排気システム18からの排気ガスの一部を後続の燃焼のために空気導入システム16に戻すように構成することができる。
空気導入システム16は、圧縮空気を調整してシリンダ14内に導入するために協働する複数の構成部品を含むことができる。例えば、空気導入システム16は、1つ以上の圧縮機24の下流に位置する混合器22、または吸気マニホルドを含むことができる。空気導入システム16は、シリンダ14のそれぞれ1つずつに関連付けられた可変バルブアクチュエータ26に空気を供給する。いくつかの実装形態では、空気導入システム16は、スロットルバルブ、空気冷却器、濾過構成部品、圧縮機バイパス構成部品などを含むことができる。本明細書に記載されるように、空気導入システム16に関連付けられた様々な制御可能なパラメータを、最適化プロセスに従って最適化することができる。例えば、最適化プロセスを反復的に実行して、空気が燃焼室に入るときの圧縮空気の状態(例えば、圧縮機24の設定を調整することによって)、空気が燃焼室に入るときの空気のタイミング(例えば、可変バルブアクチュエータ26の開閉タイミングを調整することによって)、吸気側スロットルバルブの位置(例えば、空気導入システム16の吸気側スロットルバルブの位置を調整することによって)などを最適化することができる。
排気システム18は、シリンダ14からの排気を調整して大気に向けるように協働する複数の構成部品を含むことができる。例えば、排気システム18は、排気通路28と、該排気通路28を通って流れる排気ガスによって駆動される1つ以上のタービン30と、該タービン30の下流に配置されたディーゼル微粒子フィルタ(DPF)などの微粒子収集装置32と、該微粒子収集装置32の流体的に接続された下流側の排気ガス後処理装置34(例えば、後処理選択的触媒還元(SCR))とを含むことができる。いくつかの実装形態では、排気システム18は、1つ以上のバイパス構成部品、排気圧縮または拘束ブレーキ、減衰装置、追加の排気ガス処理装置などを含むことができる。
タービン30は、動力システム10を出る排気ガスを受け取るように配置することができ、共通シャフト36を経由して空気導入システム16の1つ以上の圧縮機24に接続してターボチャージャを形成することができる。動力システム10を出る排気ガスがタービン30を通って流れ、その羽根に抗して膨張するにつれて、タービン30は、1つ以上の圧縮機24を回転駆動させて吸気を加圧することができる。
いくつかの実装形態では、微粒子収集装置32は、動力システム10の排気流動から粒子状物質を除去するためにタービン30の下流に配置されたDPFであってもよい。いくつかの実装形態では、微粒子収集装置32は導電性または非導電性粗メッシュ金属または多孔質セラミックハニカム媒体を含むことができる。排気ガスが媒体を通って流れるにつれて、粒子は媒体によってブロックされ、媒体内に閉じ込められることがある。時間が経つと、微粒子が媒体内に蓄積することがあり、その説明がつかない場合、排気背圧を高めることによってエンジン性能に影響を及ぼす可能性がある。エンジン性能に及ぼす背圧の影響を最小限に抑えるために、収集された微粒子は再生プロセスを通して受動的および/または能動的に除去されてもよい。受動的に再生されると、媒体上に堆積した微粒子は、触媒、例えば微粒子収集装置32上に被覆されているかそうでなければその中に含まれている卑金属酸化物、溶融塩、および/または貴金属などの触媒と化学的に反応して微粒子の発火温度を低下させる。微粒子収集装置32が、エンジンブロック12の下流(例えば、一例ではタービン30のすぐ下流)に近接して配置され得るので、微粒子収集装置32に入る排気流の温度は、捕捉された微粒子を燃焼除去するのに、触媒と組み合わせて十分に高くなるように制御され得る。能動的に再生されると、濾材上に堆積した微粒子に熱が加えられてその温度が着火閾値まで上昇する。本明細書に記載のさらに他の実装形態に従って、燃料燃焼バーナーまたは電気ヒーターなどの能動的再生装置(図示せず)を、微粒子収集装置32の再生を制御する際に補助するために微粒子収集装置32に近接して(例えば上流)に配置することができる。必要に応じて、受動的再生と能動的再生の組み合わせを利用することができる。
排気ガス後処理装置34は、タービン30から排気ガスを受け取り、ガス流中の特定の成分を捕捉または変換することができる。一例では、排気ガス後処理装置34は、還元剤注入装置から下流に配置された触媒基材を有する選択的接触還元(SCR)装置を具現化することができる。気体状または液体状の還元剤、最も一般的には尿素または水と尿素の混合物を還元剤注入装置によって触媒基材の上流側の排気中に噴霧するかまたは他の方法で前進させることができる。還元剤が触媒基材の表面に吸収されるにつれて、還元剤は排気ガス中のNOx(NOおよびNO2)と反応して水(H2O)および窒素元素(N2)を形成することができる。いくつかの実施形態では、加水分解触媒が触媒基材と関連付けられて、尿素の均一な分配およびアンモニア(NH3)への変換を促進することができる。
本開示の他の実装に従って、還元プロセスはまた、酸化触媒を含むことができる。該酸化触媒は、例えば、排気の組成を変える化学反応に触媒作用を及ぼす、材料、例えば貴金属で被覆された多孔質セラミックハニカム構造または金属メッシュ基材を含むことができる。例えば、酸化触媒は、NOからNO2への変換を促進する白金、および/または変換を抑制するバナジウムを含むことができる。
排気ガス後処理装置34は、許容可能なNOx転化率を維持するために脱硫酸化を必要とする場合がある。微粒子収集装置32の再生イベントと同様に、脱硫酸化イベントは排気温度の上昇を必要とする場合がある。例えば、脱硫酸化中に吸気弁作動(IVA)制御をEGR制御から切り離すことにより、このようなメンテナンスイベント中の排気の熱管理のための能力を向上させることができる。
本明細書に記載されるように、排気システム18に関連付けられた様々な制御可能なパラメータは、最適化プロセスに従って最適化されることができる。例えば、最適化プロセスは、(例えば、排気システム18の背圧弁の位置を調整することによって)排気背圧弁の開口面積を、(微粒子収集装置32を介した能動的及び/又は受動的再生を実行することによって)微粒子収集装置32を通る質量流量を、(例えば、タービン30から下流の排気中の温度及び/又は圧力を調整することによって)排気ガスの圧力などを最適化するために反復的に実行されることができる。
EGRシステム20は、後続の燃焼のために排気システム18からのガスを空気導入システム16に戻すように方向転換することができる。EGRは、後続の燃焼のためにエンジンからの排気ガスが空気導入システム16に再循環されるプロセスである。再循環排気ガスは、燃焼室内の酸素濃度を低下させると同時に、燃焼室内の最高燃焼温度を低下させる可能性がある。酸素レベルが低下すると、存在する窒素との化学反応の機会が少なくなり、より低い温度では化学プロセスが遅くなり、その結果、NOxが形成される。上述のように、ガスが燃焼する前に排気ガスを冷却するために冷却器を含めることができる。
図1に示すように、ターボ過給ディーゼルエンジンにおいてEGRを利用する場合、再循環されるべき排気ガスは、ターボチャージャに関連付けられた排気ガス駆動タービン30の上流で除去され得る。例えば、多くのEGR用途において、排気ガスは排気通路28から逸らされて、EGR導管38を介して空気導入システム16に逸らされ得る。同様に、再循環排気ガスは圧縮機24の下流の空気導入システム16に再導入されることができる。いくつかの実装形態では、EGRシステム20は、外部EGRシステムであってもよく、かつ/またはエンジン制御モジュール(ECM)40に選択されたエンジン動作状態の間でEGRシステムを通る様々な流れを制御することを可能にする一次制御およびバイパス弁のシステムなどの、本明細書に記載の方法の実装のための様々な特徴を含むことができる。
本明細書に記載されるように、EGRシステム20に関連付けられた様々な制御可能なパラメータは、最適化プロセスに従って最適化されてもよい。例えば、最適化プロセスは、(例えば、EGR導管38に接続されたEGRバイパス弁などを調整することによって)EGRシステム20を通る排気ガスの質量流量などを最適化するために反復的に実行されることができる。
図1の動力システム10は、ECM40を含む。該ECM40は、本明細書に記載されるように、センサシステム42によって示されるようにエンジン動作状態に基づいて動力システム10の複数の調整可能なパラメータを最適化するために動力システム10の制御を提供する。ECM40は、中央処理デバイス(CPU)、グラフィック処理デバイス(GPU)、高速処理デバイス(APU)、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、特定用途向け集積回路(ASIC)、またはその他の種類の処理コンポーネントなどのプロセッサとして実装される。該プロセッサは、ハードウェア、ファームウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実装される。いくつかの実装形態では、ECM40は、機能を実行するようにプログラムすることができる1つ以上のプロセッサを含む。いくつかの実装形態では、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み取り専用メモリ(ROM)、および/または別のタイプの動的または静的記憶デバイス(例えば、フラッシュメモリ、磁気メモリ、および/またはオプティカルメモリ)を含む1つ以上のメモリはECM40によって使用するための情報および/または命令を格納することができる。いくつかの実装形態では、ECM40は、実行時に、プロセッサに本明細書に記載の1つ以上のプロセスおよび/または方法を実行させる、命令を格納することができる命令を格納することができるメモリ(例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体)を含むことができる。
ECM40は、動力システム10を制御し、動力システム10の調整可能なパラメータを自動的に調整するための様々な制御機能およびプロセスを実施するための命令を実行することができる。ECM40は、動力システム10が正常に動作するようにエンジン制御機能を発揮するように構成された任意の適切なタイプのエンジン制御システムを含むことができる。さらに、ECM40は、トランスミッションシステム、油圧システムなどのような車両または機械の他のシステムも制御することができる。
センサシステム42は、動力システム10を制御するために、および/または動力システム10の1つ以上の調整可能なパラメータに対する最適値を決定するために、ECM40によって使用される様々なパラメータに関連付けられた測定値を提供することができる。センサシステム42は、物理センサおよび/または計算モデルおよび/または1つ以上の測定されたパラメータに基づいて感知パラメータの値を生成する任意の適切なタイプの制御システムを含むことができる。本明細書で使用されるとき、感知パラメータは、1つ以上のセンサ(例えば、物理センサ、仮想センサなど)によって直接測定されるおよび/または推定される測定パラメータを指すことがある。例示的なセンサとしては、温度センサ、速度センサ、化学組成センサ(例えば、NOxエミッションセンサ)、圧力センサなどが挙げられる。感知パラメータはまた、物理センサによって間接的に測定され得るおよび/または物理センサの読みに基づいて計算され得る任意の出力パラメータを含むことができる。本明細書で使用されるように、感知パラメータからの測定値は、感知パラメータに関連した、かつ動力システム10の状態を示す任意の値を指し得る。例えば、測定値は、圧縮比、ターボチャージャ効率、アフタクーラ特性、温度値、圧力値、周囲条件、燃料比、エンジン速度などの機械および環境パラメータを含むことができる。測定値は、1つ以上の仮想センサに提供されるべき入力として含まれてもよい。
センサシステム42は、ECM40と一致するように構成されてもよく、別個の制御システムとして構成されてもよく、および/または他の制御システムの一部として構成されてもよい。さらに、ECM40は、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせを使用することによってセンサシステム42を実装することができる。例えば、ECM40は、計算モデルおよび他のパラメータに基づいて、センサシステム42のセンサに感知パラメータの値を検知および/または生成させるための命令を実行することができる。
動作中、コンピュータソフトウェア命令は、ECM40に格納されるか、またはECM40にロードされることができる。ECM40は、動力システム10を制御し、燃料噴射タイミングおよび燃料噴射圧力、1つ以上の動作温度、1つ以上の質量流量などのエンジン動作パラメータを自動的に調整する様々な制御機能およびプロセスを実行するためにコンピュータソフトウェア命令を実行することができる。追加的または代替的に、ECM40は、エンジン温度値、エンジン圧力値、エンジン排出値、エンジン速度値、アクチュエータまたはバルブ位置値、および/または動力システム10を監視および/または制御するために使用される他のパラメータ値を提供するためにセンサシステム42を生成および/または動作させるコンピュータソフトウェア命令を実行することができる。
ECM40はまた、状態(例えば、センサシステム42によって感知されるような)に関連付けられたパラメータ、またはエンジン速度、燃料比または量、噴射タイミング、インテークマニホールド温度(IMAT)、インテークマニホールド圧力(IMAP)、吸気弁作動(IVA)電流終了、IVAタイミング、吸気絞り弁位置、噴射空気圧、噴射燃料圧、エンジンから送出されるトルク、総燃料噴射量、排気圧力、着火シリンダ14の数、酸素/燃料モル比、周囲温度、周囲圧力(例えば、気圧)、微粒子収集装置32を通る質量流量、排気背圧弁位置、ショットモード、冷却剤温度、マルチショットモードにおける総誘導質量流量、マルチショットモードにおけるドウェル(例えば、ショット間の時間の長さ)などの動力システム10の動作に対応する設定を識別、取得、および/または決定することができる。調整不可能なパラメータは、高精度ラボグレード物理センサなどの特定の物理センサによって測定されてもよく、または他の制御システムによって作成されてもよい。
以上のように、図1が例として提供されている。他の例も可能であり、図1に関連して説明したものとは異なってもよい。
図2は、本明細書に記載のシステムおよび/または方法を実装することができる例示の最適化システム200のブロック図である。図2に示すように、最適化システム200は、1つ以上の制御デバイス210(個別には「制御デバイス(単数)210」と呼び、総称して「制御デバイス(複数)210」と呼ぶ)と、1つ以上のセンサ220(個別には「センサ(単数)220」と呼び、総称して「センサ(複数)220」と呼ぶ)と、ECM40とを含むことができる。図2に示すように、ECM40は、動力システムオプティマイザモジュール230と、最適化マッピングモジュール240とを含むことができる。図2のECM40は、図1のECM40に対応することができる。最適化システム200のデバイスおよび/または構成部品は、有線接続、無線接続、または有線接続と無線接続との組み合わせを介して相互接続することができる。
制御デバイス210は、動力システム10の性能特徴を制御するためにECM40によって使用され得る任意の種類のデバイスであり得る。例えば、制御デバイス210は動力システム10内の弁を開閉すること、(例えば、ファン、冷却システムなどを使用して)動力システム10内の温度を調整すること、動力システム10内の圧力を調整することなどができる、1つ以上のアクチュエータ、スイッチなどを含むことができる。
制御デバイス210は、本明細書に記載されるように、最適化プロセスを介して最適化され得る調整可能なパラメータと関連付けられ得る。例えば、制御デバイス210の調整可能なパラメータの値は、アクチュエータの位置、弁が開いている時間の長さ、該弁の位置、作動する温度、空気および/または燃料を圧縮する圧力などの制御デバイス210の設定を表すか示すことができる。
センサ220は、動力システム10の動作状態を測定するように構成された任意の種類のセンサを含むことができる。センサ220は、本明細書で説明されるように、センサシステム42のセンサであってもよい。例えば、センサ220としてもは、(例えば、空気、排気、構成部品、冷却剤などの温度を検出するための)温度センサ、(例えば、弁、アクチュエータ、エンジン部品(例えば、ピストン)などの位置を検出するための)位置センサ、(例えば、エンジン速度、機械速度などを検出するため)速度センサ、(例えば、動力システム10内の空気または排気ガスの圧縮の程度を検出するため)圧力センサ、(例えば、動力システム10のエミッションレベルを検出するための)エミッションセンサなどを挙げることができる。
センサ220は、本明細書で説明されるように、最適化プロセスを介して制御デバイス210の調整可能なパラメータの値を最適化する際に使用され得る感知パラメータと関連付けられ得る。例えば、センサ220の感知パラメータの値は、温度センサの測定温度、位置センサによる弁の開および/または閉の測定タイミング、速度センサによるエンジンの測定速度、位置センサによるアクチュエータの測定位置、エミッションセンサによる測定エミッションなど、センサ220の測定値を表すかまたは示すことができる。
動力システムオプティマイザモジュール230は、本明細書で説明されているように制御デバイス210の最適化された動作設定を識別するために最適化プロセスを実行するように構成された1つ以上のデバイスを含むことができる。図示されるように、動力システムオプティマイザモジュール230は、ECM40内に含まれる、および/またはECM40によって実装され得る。動力システムオプティマイザモジュール230は、動力システム10の調整可能なパラメータを識別し、1つ以上の最適化プロセスを使用して、動力システム10の様々なセットまたは様々な数の調整可能なパラメータの値を最適化するようにユーザインタフェースおよびまたはデフォルト設定を介して構成され得る。例えば、いくつかの実装形態では、ユーザおよび/または製造業者(例えば、動力システム10の製造業者)は、本明細書で説明するように、動力システムオプティマイザモジュール230を、最適化プロセスによって動力システム10の複数セットの調整可能なパラメータのを最適化するように構成することができる。
本明細書に記載のいくつかの実装形態による動力システムオプティマイザモジュール230は、動力システム10を制御するための複数の調整可能なパラメータを識別するように構成される。例えば、動力システムオプティマイザモジュール230は、どの制御デバイス210が最適化システム200内に含まれているか、および/またはどの制御デバイス210がECM40を介して構成可能であるかに基づいて複数の調整可能なパラメータを識別することができる。追加的または代替的に、動力システムオプティマイザモジュール230は、動力システム10に関連付けられた複数の感知パラメータ(例えば、調整不可能なパラメータ)を識別することができる。例えば、動力システムオプティマイザモジュール230は、どのセンサ220が最適化システム200内に含まれているか、および/またはどのセンサ220がECM40に測定値を提供するかに基づいて、複数の感知パラメータを識別することができる。
いくつかの実装形態では、動力システムオプティマイザモジュール230は、1セットの調整可能なパラメータが最適化プロセスに従って最適化されることになると判定する。該1セットの調整可能なパラメータは、1つ以上の制御デバイス210に関連付けられた前記複数の調整可能なパラメータのうちの1つ以上のパラメータを含むことができる。前記1セットの調整可能なパラメータは、ユーザおよび/または製造業者から提供されるような、最適化システム200の構成に従って最適化に向けて指定されることができる。例えば、ユーザおよび/または製造業者は、動力システム10の動作中に最適化されるべき1つ以上の調整可能なパラメータを指定することができる。このような場合、前記ユーザおよび/または製造業者は、最適化特性(例えば、前記調整可能なパラメータが最適化されるべきことを示すフラグおよび/または識別子)を、前記調整可能なパラメータが他の調整可能なパラメータを基準にして動作中および/または特定の時点で(例えば、1つ以上の調整パラメータが最適化された後に)最適化されることになることを示す前記調整可能なパラメータに割り当てることができる。
いくつかの実装形態では、前記ユーザおよび/または製造業者は、前記調整可能なパラメータを最適化することの優先順位を示すことができる。例えば、前記最適化特性は、前記1つの調整可能なパラメータがいつまたはどのように最適化されるべきかについての異なる優先順位を示すことができる。いくつかの実装形態では、前記調整可能なパラメータは層に割り当てられることができる。例えば、第1層の調整パラメータは第1の最適化プロセスに従って最適化されることができ、第2層の調整パラメータは前記第1の最適化プロセスの後に行われる第2の最適化プロセスに従って最適化されることができ、第3層の調整パラメータは前記第2の最適化プロセスの後に行われる第3の最適化プロセスに従って最適化されることができ、以下同様である。いくつかの実装形態では、最適化特性は、1つ以上の調整可能なパラメータが常に最適化されることになっていること示すことができる。このような場合、前記1つ以上の調整可能なパラメータは、前記異なる最適化プロセス(例えば、第1、第2、および第3の最適化プロセス)に従って最適化されるすべてのセットの調整可能なパラメータの中に含まれることができる。
具体的な例として、常に最適化されることになっている第1層の調整可能なパラメータを指定するために第1の識別子(例えば、「1」または類似の優先順位表示識別子によって表すことができる)を割り当てることができる。前記第1層の調整可能なパラメータと共に初期最適化プロセスを介して最適化されることになっている第2層の調整可能なパラメータを指定するために第2の識別子(例えば、「2」または類似の優先順位表示識別子によって表すことができる)を割り当てることができる。第3の識別子を指定するために割り当てることができる。前記第1層の調整パラメータおよび/または前記第3層の調整パラメータと共に前記初期最適化プロセスの後に最適化されてもよい第3層の調整パラメータを指定するために第3の識別子(例えば、「3」または同様の優先順位表示識別子によって表すことができる)を割り当てることができる。
いくつかの実装形態によれば、前記第1層の調整可能なパラメータは常に最適化されることになっており、前記第2層の調整可能なパラメータは、(例えば、前記第2層の調整可能なパラメータを最適化しながら前記第1層の調整可能なパラメータの前記最適化された値を見つけるために)第1の最適化プロセスを使用して前記第1層の調整可能なパラメータと共に最適化されることになっており、そして前記第3層の調整可能なパラメータは、いったん前記第1層の調整可能なパラメータおよび前記第2層の調整可能なパラメータに対して前記最適化された値が、第2最適化プロセスを使用して見つかれば、最適化されることができる。一例として、第1層の調整可能なパラメータは、燃焼室の中に噴射される総燃料量を含むことができ、第2層の調整可能なパラメータは、燃料を噴射するタイミング(例えば、シリンダ14の上死点からの角度の単位)およびEGR質量流量を含むことができる。第3層の調整可能なパラメータは、燃焼室の中に噴射されたときの空気の空気圧力、燃焼室の中に噴射されたときの燃料の燃料圧力、空気導入システム16の空気冷却器の出口における温度、着火することになっているシリンダ14の数、そして、前記シリンダ14のピストンの1回転当たりの燃料のショット(噴射)数に対応するショットモードを含むことができる。このような例では、噴射される総燃料量、燃料を噴射するタイミング、およびEGR質量流量は、第1の最適化プロセスを介して最適化されてもよい。第2の、後続の最適化プロセスのために、動力システムオプティマイザモジュール230は、噴射された総燃料量を最適化し、かつ前記燃料を噴射するタイミング、EGR質量流量、空気圧力、燃料圧力、空気冷却器出口における温度、点火することになっているシリンダ14の数、および/またはショットモードから最適化されることになる1セットのパラメータ(例えば、閾値パラメータ数)を(例えば、ランダムに、セミランダムに、および/または優先順位に従って)選択することができる。
いくつかの実装形態では、動力システムオプティマイザモジュール230は、最適化されるように指定されている1セットの調整可能なパラメータから最適化されることになる調整可能なパラメータを選択することができる。例えば、動力システムオプティマイザモジュール230は、単一の最適化プロセスを使用して最大の閾値数(例えば4以下)のパラメータを最適化するように構成されることができる。したがって、動力システムオプティマイザモジュール230が、前記調整可能なパラメータの特定の優先順位または階層に従って、前記閾値数より多い調整可能なパラメータが最適化されることになると判定した場合、動力システムオプティマイザモジュール230は、前記調整可能なパラメータの閾値数を、最適化されることになる前記1セットの調整可能なパラメータとなるよう選択することができる。動力システムオプティマイザモジュール230は、ランダムにおよび/または前記調整可能なパラメータのそれぞれに関連付けられた1つ以上の優先順位特性に従って前記1セットの調整可能なパラメータを選択することができる。いくつかの実装形態では、そのパラメータが最適化のために選択される都度、同じ選択プロセスを使用してパラメータを選択することができる。例えば、各選択は、ランダム、セミランダム、および/または同じ優先順位スキームに従って選択することができる。いくつかの実装形態では、そのパラメータが最適化のために選択される都度、同じ選択プロセスまたは異なる選択プロセスを使用してパラメータを選択することができる。
動力システムオプティマイザモジュール230によって実行される最適化プロセスは、制御デバイス210に関連付けられた他の残りの調整可能なパラメータの値およびセンサ220に関連付けられた感知パラメータの値に基づいて1つの調整可能なパラメータに対する最適化値を計算する任意の好適な最適化プロセスであってよい。例えば、最適化プロセスは、前記調整可能なパラメータに対する1つの最適化された値が見つかるまで前記調整可能なパラメータの1つ以上の値を調整するプロセスを含むことができる。最適化プロセスは、(例えば、勾配ベースの最適化方法、非勾配ベースの最適化方法、勾配ベースの最適化方法と非勾配ベースの最適化方法との組み合わせなどを使用して)前記調整可能なパラメータに対する値のセミランダム割り当て、制御デバイス(複数)210およびセンサ(複数)220からの設定および/または測定値を用いて動力システム10のエンジンの性能を計算するモデル、および/または(例えば、重み係数、性能、拘束条件などに基づいて)動力システム10のエンジンの最良の性能を規定するコスト関数を含むことができる。
最適化プロセスを使用して、動力システムオプティマイザモジュール230は、制御デバイス(複数)210の設定および/またはセンサ(複数)220によって感知された動作状態を使用して最適化プロセスに従って達成された(特定のパラメータに対するコスト関数の特定の重みに従って)最小コスト関数値を見つけることによって、制御デバイス(単数)210の調整可能なパラメータに対する1つの最適化された値を見つけることができる。
いくつかの実装形態では、ECM40は、最適化システム200の最適化値を決定するために動力システムオプティマイザモジュール230を実行するための指定されたセットの資源を有することができる。例えば、最適化プロセスを行うためには、ECM40は、特定の期間内の該最適化プロセスの閾値回数の計算を行うことができるに過ぎない。例えば、ECM40は、閾値期間毎(例えば、60ミリ秒(ms)毎、120ms毎、400ms毎など)に1つ以上の制御デバイスの設定を最適化するように構成されることができる。これに応じて、一例として、ECM40は、400ms毎に最適化プロセスを実行することができ、閾値回数の計算(最適化されることにするパラメータの値へ収束する調整に基づいて、例えば、200回の計算、400回の計算、1000回の計算など)がその期間中に行われることを可能にして、最適化プロセスを実行して、(例えば、制御デバイス(複数)210の設定を、最適化プロセスの実行によって見いだされた最適化された値に調整することによって)動力システム10の対応する性能特徴を最適化することを可能にする。したがって、所与の最適化プロセス中に調整されることにする調整可能なパラメータの数が多いほど、各調整可能なパラメータを最適化するためのサンプルの密度がより低くなり、最適化されつつある調整可能なパラメータ毎に、1つの識別された最適化された値が可能である見込みはより少なくなりそうである。これに応じて、動力システムオプティマイザモジュール230は、追加のパラメータを最適化することを試みる前に、(例えば、400ms毎にすべてのパラメータではなく限られた数(例えば4以下)を最適化するために)調整可能なパラメータの閾値数について最適化プロセスを反復的に実行する。
したがって、いくつかの実装形態によれば、動力システムオプティマイザモジュール230は、最適化プロセスを、前記1セットの調整可能なパラメータが該最適化プロセスに従って最適化されるまで反復的に実行することができる。1セットの調整可能なパラメータは、いったん前記1セットの調整可能なパラメータの全てのパラメータが最適化されると、いったん前記1セットの調整可能なパラメータのうちの閾値パラメータ数が最適化されると、いったん前記1セットの調整可能なパラメータのうちの閾値パーセントが最適化されると、いったん前記1セットの調整パラメータ内の少なくとも1つの特定のパラメータが最適化されるなどすると、前記最適化プロセスに従って最適化されることができる。1セットの調整可能なパラメータ、および/または同様の方法で最適化される。さらに、前記最適化プロセスを実行することの閾値回数の反復(例えば、3回の反復、5回の反復など)が結果的に、前記1セットの調整可能なパラメータの全パラメータに対して、前記1セットの調整可能なパラメータのうちの閾値パラメータ数に対して、前記1セットの調整可能なパラメータの閾値パーセントに対して、前記1セットの調整可能なパラメータ内の少なくとも1つの特定のパラメータに対してなど、同一または同様の(例えば公差の範囲内)対応する値になった後に前記1セットの調整可能なパラメータは、前記最適化プロセスに従って最適化されることができる。
上記の例に戻って参照すると、動力システムオプティマイザモジュール230は、最適化プロセスがそのセットの調整可能なパラメータに対して最適化されることになる調整可能なパラメータに対して同じ最適化された値を反復的に見つけるまで、感知パラメータの値、現在の設定値または最適化が行われていない調整パラメータに対してヌル値、および以前の計算の結果に従って各計算に対して調整された値(ランダムに調整されたおよび/またはセミランダムに調整された)を用いて400ms毎に、1000回の計算を反復的に行うことができる。例えば、最適化プロセスの3回の反復、該最適化プロセスの5回の反復などの後、動力システムオプティマイザモジュール230は、調整可能なパラメータに対する最適化された値がその最適化プロセスによって見出されたと判定することができる。いくつかの実装形態では、最適化が見つかったことを判定するための反復回数が、実行されつつある最適化プロセスに基づいていることがある。例えば、第1セットの調整可能なパラメータを最適化するための初期最適化プロセスは、該第1セットの調整可能なパラメータに対して同じ値を見つけて該初期最適化プロセスに従ってそれらの同じ値が該第1セットの調整可能なパラメータに対する最適化された値であると判定するためには前記初期最適化プロセスの少なくとも5回の反復を必要とする場合がある。追加的または代替的に、第2セットの調整可能なパラメータを最適化するための後続の最適化プロセスは、該セットの調整可能なパラメータに対して同じ値を見つけてそれらの同じ値が後続の最適化プロセスに従った該第2セットの調整可能なパラメータに対する最適化された値であると判定するために後続の最適化プロセスのより多くの反復および/またはより少ない反復(例えば4回の反復またはそれ以下)を必要とする場合がある。したがって、動力システムオプティマイザモジュール230が、最適化プロセスの閾値回数の反復後(例えば、3回以上の最適化プロセスの反復後)に最適化されることになる1セットの調整可能なパラメータに対して同じ値が見つかったと判定した場合、動力システムオプティマイザモジュール230は、該1セットの調整可能なパラメータに対して該最適化された値が見つかったと判定することができる。
最適化されることになる前記1セットの調整可能なパラメータに対して最適化された値がいったん見つかるか判定されると、動力システムオプティマイザモジュール230は、後続の最適化プロセスに従って最適化されるべき複数の調整可能なパラメータのうちの後続のセットの調整可能なパラメータを選択することができる。該後続の最適化プロセスは、以前に実行されたものと同じタイプの最適化プロセス(例えば、400ms毎に1000回の計算、60ms毎に200回の計算など)、または1つ以上の調整可能なパラメータに対する最適化された値が以前の最適化プロセスに従って、センサ220の感知パラメータの測定値に従って、最適化が行われていない制御デバイス(複数)210の調整可能なパラメータに対する現在の設定に従って、および最適化されることになる制御デバイス(複数)210の調整可能なパラメータに対する調整された値に従って、最適化されてきた異なるタイプの最適化プロセスであり得る。動力システムオプティマイザモジュール230は、後続のセットのパラメータが第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで、後続の最適化プロセスを反復的に実行することができる。いくつかの実装形態では、第2の最適化プロセスの反復実行中にそれらのパラメータに対して最適化された値が(例えば最適化マッピングモジュール240に従って)設定されるため、以前に最適化されたパラメータは最適化されたままであり得る。追加的にまたは代替的に、以前の最適化プロセスによって最適化された1つ以上のパラメータを、後続の最適化プロセス中に最適化されるように再び指定または選択されることができる。さらに、最適化されることになる後続のセットのパラメータのすべてのパラメータ、閾値パラメータ数、閾値パーセンテージのパラメータ、特定のパラメータなどがいったん最適化されると、動力システムオプティマイザモジュール230は、最適化されることになる第3セットのパラメータを選択することができ、第3の最適化プロセスも同様に反復して実行することが可能であり、以下同様である。このような場合、最適化プロセスは同じタイプの最適化プロセスであり得る。例えば、最適化プロセスは、同じタイプのサンプリング、同じ数のサンプル、同じタイプの実行プロセス(例えば、同じタイプのアルゴリズム)などを使用することができる。追加的または代替的に、最適化プロセスは、異なるセットの最適化パラメータを最適化するときに異なる最適化プロセスを使用することができる。このような場合、最適化プロセスは、異なる種類のサンプリング、異なる数のサンプル、異なる種類の実行プロセスなどを使用することができる。
いったん最適化値が見つかると(例えば、最適化プロセスを実行する閾値回数の反復後に最適化プロセスが同じ最適化された値を見つけた後)、動力システムオプティマイザモジュール230は、最適化プロセスに従って最適化された調整可能なパラメータに対して(例えば、最適化マッピングモジュール240において)最適化値を設定することができる。それに応じて、上述の例を使用して、初期最適化プロセスの反復実行後に最適化された値が見つかった後、最適化マッピングモジュール240内の初期最適化プロセスによって最適化された前記1セットの調整可能なパラメータに対して最適化値を設定することができる。さらに、後続の最適化プロセスを反復的に実行した後に前記1セットの調整可能なパラメータおよび後続のセットの調整可能なパラメータが最適化された後、最適化マッピングモジュール240において最適化値を設定することができる。
最適化マッピングモジュール240は、制御デバイス210に関連付けられた調整可能なパラメータに対する最適化値を格納することができる任意の適切なデータ構造(例えば、データベース、テーブル、インデックス、グラフなど)であり得る。いくつかの実装形態では、動力システムオプティマイザモジュール230は、最適化マッピングモジュール240内の最適化値を取得および/または使用して、本明細書で説明されるように最適化プロセスを実行することができる。例えば、最適化マッピングモジュール240内の最適化値は、最適化プロセスを実行するときに、制御デバイス用の1つ以上の調整可能なパラメータの入力値として使用することができる。
いくつかの実装形態では、最適化マッピングモジュール240は、センサ(複数)220に関連付けられた様々な測定値および/または制御デバイス210に関連付けられた設定に対応する複数のテーブル、マッピングなどを含む。したがって、動力システム10の環境特性に応じて、異なるマッピングを使用して最適化プロセスを実行してもよい。
いくつかの実装形態によれば、最適化プロセスが、(調整可能なパラメータが最小の最適化された値を有するかあるいは最大の最適化された値を有するかに応じて)最適化マッピング内の最適化値よりも小さいまたは大きい調整可能なパラメータに対する1つの最適化値を見つけると、動力システムオプティマイザモジュール230は調整可能なパラメータに対する最適化値を更新することができる。したがって、最適化マッピングモジュール240は、各最適化プロセスが実行された後および/または閾値回数の反復が最適化プロセスに従って最適化されることになる調整可能なパラメータに対して同じ値を見つけた後に動的に更新されることができる。
いくつかの実装形態では、ECM40は、最適化マッピングモジュール240内の最適化値を使用して最適化システム200および/または動力システム10の動作中に制御デバイス(単数)210の設定を構成することができる。例えば、ECM40は、制御デバイス(複数)210の設定を調整して最適化設定を使用するように制御デバイス(複数)210を指示することができる。それに応じて、ECM40は、動力システム10の性能を最適化するように設定されるように制御デバイス(単数)210を動的に構成することができる。
図2に示されるデバイスの数および配置は一例として提供される。実際には、図2に示すデバイスよりも追加のデバイス、より少ないデバイス、異なるデバイス、または異なる配置のデバイスがあってもよい。さらに、図2に示す2つ以上のデバイスを単一のデバイス内に実装してもよい、あるいは図2に示す単一のデバイスは複数の分散型デバイスとして実装されてもよい。図2に示す構成は、複数の分散型デバイスとして実施することができる。追加的または代替的に、最適化システム200の1セットのデバイス(例えば、1つ以上のデバイス)は、最適化システム200の別の1セットのデバイスによって実行されるものとして説明される1つ以上の機能を発揮することができる。
図3は、動力システム最適化に関連付けられた例示的なプロセス300のフローチャートである。いくつかの実装形態では、図3の1つ以上のプロセスブロックは、ECM(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用するECM40)によって実行されることができる。いくつかの実装形態では、図3の1つ以上のプロセスブロックは、システム(例えば、動力システム10および/または最適化システム200)の制御デバイス(例えば、制御デバイス(複数)210)および/またはセンサ(例えば、センサ(複数)220など)など、ECMから離れたまたはECMを含む別のデバイスまたはデバイスのグループによって実行されることができる。
図3に示すように、プロセス300は、動力システムを制御するために複数の調整可能なパラメータを識別することを含むことができる(ブロック310)。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)上述のように、動力システムへの動力を制御するために複数の調整可能なパラメータを識別することができる。
図3にさらに示すように、プロセス300は、動力システムに関連付けられた複数の調整不可能なパラメータを識別することを含むことができる(ブロック320)。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)、上述のように、動力システムに関連付けられた複数の調整不可能なパラメータを識別することができる。
図3にさらに示すように、プロセス300は、前記複数の調整可能なパラメータのうちの第1セットの調整可能なパラメータが、第1の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定することを含むことができる(ブロック330)。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)上述のように、前記複数の調整可能なパラメータのうちの第1セットの調整可能なパラメータが第1の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定することができる。
図3にさらに示すように、プロセス300は、前記第1の最適化プロセスに従って前記第1セットの調整可能なパラメータが最適化されるまで、前記第1の最適化プロセスを反復的に実行することであって、前記第1の最適化プロセスが前記複数の調整不可能なパラメータの値に基づいて実行される、反復的に実行することを含むことができる(ブロック340)。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)、上述のように、前記第1セットの調整可能なパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第1の最適化プロセスを反復的に実行する。いくつかの実装形態では、前記第1の最適化プロセスは、前記複数の調整不可能なパラメータの値に基づいて実行される。
図3にさらに示すように、プロセス300は、前記第1の最適化プロセスに従って前記第1セットの調整可能なパラメータが最適化された後に、第2の最適化プロセスに従って最適化されるように、前記複数の調整可能なパラメータのうちの第2セットの調整可能なパラメータを選択することを含むことができる(ブロック350)。例えば、前記第1セットの調整可能なパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化された後、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)上述したように、第2の最適化プロセスに従って最適化されるように、前記複数の調整可能なパラメータのうちの第2セットの調整可能なパラメータを選択することができる。
図3にさらに示すように、プロセス300は、前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを反復的に実行することを含むことができる(ブロック360)。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)上述のように、前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを反復的に実行することができる。
さらに図3に示すように、プロセス300は、前記第2セットの調整可能なパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、前記第1セットの調整可能なパラメータのうちの1つの第1の調整可能なパラメータまたは前記第2セットの調整可能なパラメータのうちの1つの第2の調整可能なパラメータに関連付けられた、第1の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して前記第1の調整可能なパラメータに対して決定された1つの最適化された値または前記第2の最適化プロセスに従って前記第2の調整可能なパラメータに対して決定された1つの最適化値を使用するように構成することを含むことができる(ブロック370)。例えば、前記第2セットの調整可能なパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)上述したように、前記第1セットの調整可能なパラメータのうちの第1の調整可能なパラメータまたは前記第2セットの調整可能なパラメータのうちの第2の調整可能なパラメータに関連付けられた第1の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して前記第1の調整可能なパラメータに対して決定された1つの最適化された値または前記第2の最適化プロセスに従って前記第2の調整可能なパラメータに対して決定された1つの最適化された値を使用するように構成することができる。
プロセス300は、以下で説明される、および/または本明細書の他の箇所で説明される1つ以上の他のプロセスに関連して、任意の単一の実装または任意の実装の組合せなどの、追加の実装を含むことができる。
いくつかの実装形態では、前記複数の調整可能なパラメータは、前記動力システムの対応する制御デバイスに対する設定であり、かつ前記複数の調整不可能パラメータは、前記動力システムの1つ以上のセンサの測定値に対応する。いくつかの実装形態では、前記1つ以上のプロセッサは、前記第1セットの調整可能なパラメータが前記第1セットの調整可能なパラメータの最適化特性に基づいて最適化されることになることを判定することである。
いくつかの実装形態では、前記第1の最適化プロセスの各反復は、前記第1の最適化プロセスを使用して前記第1の調整可能なパラメータに対して決定された前記最適化された値を識別するために前記第1セットの調整可能なパラメータの値を反復的に調整することを含む。いくつかの実装形態では、前記第2の最適化プロセスの各反復は、前記第2の最適化プロセスを使用して前記第2の調整可能なパラメータに対して決定された前記最適化された値を識別するために前記第2セットの調整可能なパラメータの値を反復的に調整することを含む。いくつかの実装形態では、前記第2の最適化プロセスを使用して前記第2の調整可能なパラメータに対して決定された前記最適化された値は、前記第2の最適化プロセスに対する最小コスト関数値を包含する。
いくつかの実装形態では、前記第1の最適化プロセスの各反復の後、ECMは、前記第1の最適化プロセスに従って前記第1セットの調整可能なパラメータについて見出された最適化された値に基づいて前記複数の調整可能なパラメータに対する最適化値を設定することができる。いくつかの実装形態では、前記第2の最適化プロセスの各反復の後、ECMは、前記第2の最適化プロセスに従って前記第2セットの調整可能なパラメータについて見出された最適化された値に基づいて前記複数の調整可能なパラメータに対する前記最適化値を設定することができる。いくつかの実装形態では、ECMは、前記複数の調整可能なパラメータに関連付けられた対応する制御デバイスを、前記動力システムの性能特徴を最適化するために前記最適化値を使用して前記動力システム内で動作するように構成することができる。
いくつかの実装形態では、ECMは、前記第1セットの調整可能なパラメータのうちの前記第1の調整可能なパラメータが、前記第1の最適化プロセスの第1の反復回数について変化しない前記第1の調整可能なパラメータの値に基づいて最適化されることを判定することができ、かつ前記第2セットの調整可能なパラメータのうちの前記第2の調整可能なパラメータが、前記第2の最適化プロセスの第2の反復回数について変化しない前記第2の調整可能なパラメータの値に基づいて最適化されることを判定することができる。いくつかの実装形態では、前記第1の最適化プロセスと前記第2の最適化プロセスは同じタイプの最適化プロセスである。
いくつかの実装形態では、前記動力システムは動作中のエンジンを含み、前記第1セットの調整可能なパラメータは、エンジンのシリンダの中に噴射される燃料の量、燃料がエンジンのシリンダの中に噴射されるタイミング、または、エンジンのシリンダの中に噴射されるべき燃料の圧力のうちの少なくとも1つを含む。いくつかの実装形態では、前記第2セットの調整可能なパラメータは、シリンダに流入する空気の圧力、運転中に燃料を受け取ることになるエンジンのリンダ数、動力システムの後処理システムの補助再生デバイスの質量流量、排気背圧弁の位置、吸気絞り弁の位置、燃料を噴射するために使用される燃料のショット数に対応する前記エンジンのショットモード、マルチショットモードにおける前記シリンダ内への燃料のショット間の時間量、およびマルチショットモードにおける1ショットあたりの燃料の量のうちの少なくとも1つを含む。
いくつかの実装形態では、前記第1セットの調整可能なパラメータのうちの1つの調整可能なパラメータは、前記第2セットの調整可能なパラメータのうちの1つの調整可能なパラメータと同じ調整可能なパラメータである。いくつかの実装形態では、前記第1セットの調整可能なパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化された後、ECMは、前記第1セットの調整可能なパラメータのうちの第3の調整可能なパラメータに関連付けられた、第2の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して該第3の調整可能なパラメータについて決定された1つの最適化された値を使用するように構成することができる。
追加的に、または代替的に、本明細書に記載されるようなプロセスは、1つ以上のセンサに関連付けられた測定値を受信することを含むことができる。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)上述のように、1つ以上のセンサに関連付けられた測定値を受信することができる。
このようなプロセスは、前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた設定を識別することを含むことができる。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)上述のように、1つ以上の制御デバイスに関連付けられた設定を識別することができる。
このようなプロセスは、前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた第1セットのパラメータが第1の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定することを含むことができる。例えば、ECM(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)は、上述のように、前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた第1セットのパラメータが第1の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定することができる。
このようなプロセスは、前記第1セットのパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第1の最適化プロセスを反復的に実行することであって、前記第1の最適化プロセスが前記1つ以上のセンサに関連付けられた前記測定値に基づいて実行される、反復的に実行することを含む。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)前記第1セットのパラメータが前記第1の最適化プロセスに従って最適化されるまで、前記第1の最適化プロセスを反復的に実行することができる。いくつかの実装形態では、前記第1の最適化プロセスは、前記1つ以上のセンサに関連付けられている前記測定値に基づいて実行される。
このようなプロセスは、前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた第2セットのパラメータが第2最適化プロセスに従って最適化されることになると判定することを含むことができる。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)、上述のように、前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられた第2セットのパラメータが第2の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定することができる。
このようなプロセスは、前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第2の最適化プロセスを反復的に実行することであって、前記第2の最適化プロセスが前記1つ以上のセンサに関連付けられた前記測定値および前記1つ以上の制御デバイスのうちの第1の制御デバイスについての第1設定に基づいて実行され、該第1の制御デバイスに対する該第1設定が前記第1の最適化プロセスを使用して決定された1つの最適化された値である、反復的に実行することを含むことができる。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)上述のように、前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで前記第2の最適化プロセスを反復的に実行することができる。いくつかの実装形態では、前記第2の最適化プロセスは、前記1つ以上のセンサに関連付けられた前記測定値および前記1つ以上の制御デバイスのうちの第1の制御デバイスについての第1設定に基づいて実行される。いくつかの実装形態では、前記第1の制御デバイスについての前記第1設定は、前記第1の最適化プロセスを使用して決定された1つの最適化された値である。
このようなプロセスは、前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、前記1つ以上の制御デバイスのうちの第2の制御デバイスを、前記第2の最適化プロセスを用いて決定された前記第2の制御デバイスについての1つの最適化された値を用いて動作するように構成することを含むことができる。例えば、前記第2セットのパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)前記1つ以上の制御デバイスのうちの第2の制御デバイスを、前記第2の最適化プロセスを使用して決定された前記第2の制御デバイスについての1つの最適化された値を使用して動作するように構成することができる。
このようなプロセスは、以下で説明されるおよび/または本明細書で説明される1つ以上の他のプロセスに関連して、任意の単一の実装または任意の実装の組合せなどの追加の実装を含むことができる。
いくつかの実装形態では、前記第1セットのパラメータは、前記第2セットのパラメータと同じ数のパラメータを含む。いくつかの実装形態では、ECMは、前記1つ以上の制御デバイスに関連付けられている複数のパラメータから前記第2セットのパラメータをランダムに選択することができる。いくつかの実装形態では、前記複数のパラメータは、前記第1セットのパラメータが前記第1の最適化プロセスを使用して最適化された後に最適化されるように指定される。
いくつかの実装形態では、前記第1セットのパラメータは、前記第1セットのパラメータの閾値パラメータ数が第1の反復回数の後に同じ値を有することがわかったときに、前記第1の最適化プロセスを使用して最適化される。いくつかの実装形態では、前記閾値パラメータ数が、前記第1セットのパラメータ内のすべてのパラメータに対応する。
追加的または代替的に、本明細書で説明されるように、プロセスは、動力システムのエンジンの動作中に最適化されることになる複数のパラメータのうちの第1のパラメータを識別することを含むことができる。例えば、ECMは、(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)上述のように、動力システムのエンジンの動作中に最適化されることになる複数のパラメータのうちの第1パラメータを識別することができる。
このようなプロセスは、前記第1セットのパラメータの各々の特性に基づいて第1の最適化プロセスに従って最適化されるべき第1セットのパラメータを選択することであって、前記第1セットのパラメータが前記第1のパラメータを含む、選択することを含むことができる。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)、上述のように、第1の最適化プロセスに従って最適化されるべき第1セットのパラメータを、該第1セットのパラメータの各々の特性に基づいて選択することができる。いくつかの実装形態では、前記第1セットのパラメータは前記第1のパラメータを含む。
このようなプロセスは、前記第1セットのパラメータの各々が最適化されるまで、前記第1の最適化プロセスを反復的に実行することを含むことができる。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)、上述のように、前記第1セットのパラメータの各々が最適化されるまで、前記第1の最適化プロセスを反復的に実行することができる。
このようなプロセスは、第1の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して決定された、前記第1セットのパラメータのうちの少なくとも1つについて、1つの最適化された値に基づいて動作するように構成することを含むことができる。例えば、ECM(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)は、上述したように、第1の制御デバイスを、前記第1の最適化プロセスを使用して決定された、前記第1セットのパラメータの少なくとも1つについて、1つの最適化された値に基づいて動作するように構成することができる。
このようなプロセスは、前記第1セットのパラメータが最適化された後、第2の最適化プロセスに従って最適化されるべき第2セットのパラメータを選択することであって、該第2セットのパラメータが前記第1のパラメータを含む、選択することを含むことができる。例えば、前記第1セットのパラメータが最適化された後、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)、上述のように、第2の最適化プロセスに従って最適化されるべき第2セットのパラメータを選択することができる。いくつかの実装形態では、前記第2セットのパラメータは前記第1パラメータを含む。
このようなプロセスは、前記第2セットのパラメータの各々が最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを反復的に実行することを含むことができる。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230および/または最適化マッピングモジュール240を使用して)、上述のように、前記第2セットのパラメータの各々が最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを反復的に実行することができる。
このようなプロセスは、第2の制御デバイスを、前記第2の最適化プロセスを使用して決定された、前記第2セットのパラメータのうちの少なくとも1つについて、1つの最適化された値に基づいて動作するように構成することを含むことができる。例えば、ECMは(例えば、動力システムオプティマイザモジュール230を使用して)、上述のように、第2の制御デバイスを、前記第2の最適化プロセスを使用して決定された、前記第2セットのパラメータのうちの少なくとも1つについて1つの最適化された値に基づいて動作するように構成することができる。
このようなプロセスは、以下で説明されるおよび/または本明細書で説明される1つ以上の他のプロセスに関連して、任意の単一の実装または任意の実装の組合せなどの追加の実装を含むことができる。
いくつかの実装形態では、前記第1のパラメータは、動作中にエンジンのシリンダの中に噴射される燃料の量を含む。いくつかの実装形態では、前記第1セットのパラメータは、前記第2セットのパラメータと同じ数のパラメータを含む。いくつかの実装形態では、前記第1の制御デバイスおよび前記第2の制御デバイスは同じ制御デバイスであり、かつ前記第2セットのパラメータのうちの少なくとも1つについて、前記最適化された値は、前記第1セットのパラメータのうちの少なくとも1つについて前記最適化された値より大きいかまたは小さい。いくつかの実装形態では、前記第2セットのパラメータのうちの第2のパラメータは、前記第2の最適化プロセスを使用して最適化されるべき、前記複数のパラメータから、ランダムに選択される。いくつかの実装形態では、前記第1のパラメータは、前記第2の最適化プロセスを使用して最適化されるように指定される。いくつかの実装形態では、前記第2のパラメータは前記第1のパラメータとは異なる。
図3はプロセス300の例示的なブロックを示すが、いくつかの実装形態では、プロセス300は、図3に示されるものよりも追加のブロック、より少ないブロック、異なるブロック、または異なる配置のブロックを含むことができる。追加的にまたは代替的に、プロセス300の2つ以上のブロックは並行して実行されてもよい。
エンジンは複雑なシステムになり得る。エンジンの1つ以上の性能特徴に影響を与える可能性がある複数のパラメータがある。例えば、このような性能特徴としては、燃料消費量、過渡応答、伝達トルク対所望トルクなどが挙げられる。いくつかのパラメータ(例えば、タイミング、燃料量、燃料噴射圧力、EGR流量、ブースト圧力(吸気圧力)など)は調整可能であり得る。いくつかのパラメータは調整可能ではない(例えば、周囲条件、排気制限など)。ECMは、固定セットのパラメータを最適化するように構成されることができる。そのようなものとして、1セットのパラメータが最適化されるべきとわかったとしても、最適化されるべき該1セットのパラメータが固定されているため、ECMは前記1セットのパラメータを最適化しようと試み続けることができる。このような場合、前記固定セットのパラメータに対する前記最適化された値が既に見出されているので、ECMは前記パラメータを最適化しようと試みて資源(例えば、処理資源、動力資源など)を無駄にする可能性がある。
本明細書に記載のいくつかの実装形態によれば、ECMが動作中に可能な限り多くの調整可能なパラメータを最適化することを可能にする動力システム最適化が実行される。本明細書に記載されるように、可変セットのパラメータは所与の時間に最適化することができ、以前の技術と比較してより多くのパラメータを最適化することを可能にする。いくつかの実装形態では、ECMは、エンジンの1つ以上の性能特徴を強化するためにパラメータのセットを最適化するために、閾値期間(例えば400ms)毎に最適化プロセスを反復的に実行することができる。そういうものとして、本明細書に記載されるように、比較的迅速に複数のパラメータについて最適化された値を見つけることができる一方で、前記最適化プロセス中に強いサンプリングを確実にするために反復的に実行される最適化プロセスによって最適化されるべきパラメータの数は、特定の数(例えば、4以下、5以下、6以下など)に限定され得る。さらに、本明細書に記載されるように、性能最適化は、最適化されているパラメータのセットが最適化されることが見出されるまで(例えば、最適化された値を見つけることによって)反復的に実行されることができる。いったん前記パラメータのセットが最適化されると決定されると、後続のパラメータのセットが後続の性能最適化のために選択される。このような場合、前記以前の性能最適化によって見つけられた前記最適化された値は、前記後続の性能最適化によって最適化されるべき前記パラメータについての最適化された値を見つけるために使用されてもよい。
いくつかの実装形態では、特定のパラメータは、優先順位システムに従って最適化のために指定されることができる。例えば、特定のパラメータは、常に最適化される、最初に最適化される、他のパラメータの後に最適化される、可能ならば最適化される、および/または任意の他の優先順位指定に従って最適化されるように構成されてもよい。そういうものとして、システムは、少なくとも1つのパラメータ(例えば、燃料量、タイミングなど)が常に最適化されることを確実にするように構成されることが可能である一方、他のパラメータは、優先順位付けスキームに従って前記燃料量と共に最適化されることが可能である。そういうものとして、本明細書で説明されているように、動力システム最適化技法は、複数の様々な性能特徴を最適化することを可能にすることができる。
これに応じて、本明細書で説明されるように、動力システム最適化のための1つ以上のプロセスおよび/または技法は、様々なパラメータのセットを反復的に選択し最適化することによって様々な性能特徴の最適化された性能を可能にすることができる。さらに、動力システムの最適化が本明細書で説明されるように経時的に実行されるにつれて、ますます多くのパラメータ(およびますます多くのパラメータの組み合わせ)を最適化することが可能となり、すべての性能特徴、または少なくとも様々なセットすなわち様々なセット数の性能特徴(固定セットまたは固定数の特徴ではなく)が本明細書に記載の最適化プロセスに従って最適化されることを許容する。そういうものとして、エンジンの動作に関連付けられた様々なコスト(例えば、燃料コスト、エミッションなど)および/または資源(例えば、処理資源、動力資源など)を、従来の技術と比較して節約することができる。
本明細書で使用されるとき、冠詞の「1つの(a)」および「1つの(an)」は、1つ以上の要素を含むことを意図しており、「1つ以上の(one or more)」と交換可能に使用され得る。用語「有する(has, have, having)」などは、オープンエンド(包括的)型用語であることが意図されている。さらに、語句の「に基づいて(based on)」は、「少なくとも部分的に基づいて(based, at least in part)」を意味することが意図されている。
前述した開示は、例示および説明を提供するが、網羅的であること、または開示された正確な形態に実装を限定することを意図するものではない。上記の開示に照らして修正形態および変形形態が可能であるか、または実装形態の実践から取得され得る。本明細書は例示としてのみ考慮されることを意図しており、本開示の真の範囲は特許請求の範囲およびそれらの均等物によって示される。特徴の特定の組み合わせが特許請求の範囲に記載されかつ/または明細書に開示されているとしても、これらの組み合わせは可能な実装形態の開示を限定することを意図していない。以下に列挙された各従属請求項は1つの請求項のみに直接依存し得るが、可能な実装形態の開示は請求項セット内の他のすべての請求項と組み合わせた各従属請求項を含む。

Claims (15)

  1. 装置であって、
    動力システムであって、
    エンジンと、
    1つまたは複数の制御デバイスの設定に基づいて前記動力システムを制御するための1つまたは複数の制御デバイスと、
    前記動力システムの動作状態を測定するための1つまたは複数のセンサであって、前記1つまたは複数のセンサに関連付けられた測定値を受信し、前記1つまたは複数の制御デバイスの設定を識別する、1つまたは複数のセンサと、
    エンジン制御モジュールであって、
    前記1つまたは複数の制御デバイスに関連付けられた第1セットの調整可能なパラメータが第1の最適化プロセスに従って最適化されることになると判定し、前記調整可能なパラメータの第1のセットは、前記1つまたは複数の制御デバイスの第1の制御デバイスの第1の設定を含む、前記1つまたは複数の制御デバイスの設定であり、
    前記第1の最適化プロセスに従って前記第1セットの調整可能なパラメータが最適化されるまで、前記第1の最適化プロセスを反復的に実行し、第1の設定の最適化された第1の設定値を決定することを含み、前記第1の最適化プロセスは、前1つまたは複数のセンサに関連付けられた測定値に基づいて実行され、
    前記調整可能なパラメータの第1のセットが、第1の最適化プロセスに従って最適化された後、1つまたは複数の前記制御デバイスに関連付けられた第2セットの調整可能なパラメータ第2の最適化プロセスに従って最適化されることを決定し、前記調整可能なパラメータの第2のセットは、前記1つまたは複数の制御デバイスの設定であり、
    前記第2セットの調整可能なパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化されるまで、前記第2の最適化プロセスを反復的に実行し、前記第2の最適化プロセスは、1つまたは複数のセンサに関連付けられた測定値および最適化された第1の設定値に基づいて実行され、
    記第2セットの調整可能なパラメータが前記第2の最適化プロセスに従って最適化された後、第2の最適化プロセスを使用して決定された第2の制御デバイスの最適化された第2の設定値を使用して動作するように第2の制御デバイスを構成するように構成された、エンジン制御モジュールと、を備え、
    第1および第2の最適化プロセスは異なり、調整可能なパラメータの第1および第2のセットは異なり、
    前記エンジン制御モジュールは、
    動力システム最適化モジュールによって、最適化された値が第1の最適化プロセスで見つかると、前記調整可能なパラメータの第1のセットのために前記エンジン制御モジュールの最適化マッピングモジュールに最適値を設定し、
    動力システム最適化モジュールによって、最適化された値が第2の最適化プロセスで見つかると、第2の調整可能なパラメータのためにセットエンジン制御モジュールの最適化マッピングモジュールに最適値を設定し、
    前記最適化マッピングモジュールの最適値を使用して、前記動力システムの動作中に1つまたは複数の制御デバイスの設定するよう、さらに構成される、装置。
  2. 前記エンジン制御モジュールは、
    前記エンジン制御モジュールの動力システム最適化モジュールによって、最適化されるように指定された調整可能なパラメータのセットから最適化される調整可能なパラメータを選択し、
    前記動力システム最適化モジュールは、調整可能なパラメータの第1および第2のセットがそれぞれ、前記調整可能なパラメータの閾値数の最大値を含むように、第1および第2の最適化プロセスのそれぞれにおいて、前記調整可能なパラメータの閾値数の最大値を最適化するように構成される、請求項1に記載の装置
  3. 前記エンジン制御モジュールは、
    前記動力システム最適化モジュールによって、前記調整可能なパラメータの特定の優先度または階層に従って、閾値数よりも多くの調整可能なパラメータが最適化される必要があることを決定し、
    前記動力システム最適化モジュールによって、最適化される調整可能なパラメータの第1および第2のセットとなる調整可能なパラメータの閾値数を選択する、
    ように構成される、請求項2に記載の装置。
  4. 前記動力システム最適化モジュールは、調整可能なパラメータの第1および第2のセットをランダムに、および/または調整可能なパラメータのそれぞれに関連付けられた1つまたは複数の優先特性に従って選択するように構成される、請求項3に記載の装置
  5. 前記調整可能なパラメータの閾値数が6である、請求項2から4のいずれか1項に記載の装置。
  6. 前記調整可能なパラメータが、優先度システムに従って最適化のために指定され、特定の調整可能なパラメータが、常に最適化されるように、最初に最適化されるように、他の調整可能なパラメータの後に最適化されるように、可能な場合に最適化されるように、および/または他の優先指定に従って最適化されるよう構成される、請求項1に記載の装置。
  7. 前記調整可能なパラメータは層に割り当てられ、第1の層の調整可能なパラメータは、前記第1の最適化プロセスに従って調整可能なパラメータの第1のセットとして最適化され、
    第2の層の調整可能なパラメータは、最初の最適化プロセスの後に行われる第2の最適化プロセスに従って調整可能なパラメータの第2のセットとして最適化される、請求項6に記載の装置。
  8. 前記エンジン制御モジュールが、閾値期間内に前記第1および第2の最適化プロセスの閾値数の計算を反復的に行うことができるだけであるように構成される、請求項7に記載の装置。
  9. 時間の閾値期間が60ms、120ms、または400msであり、計算の閾値数が200、400、または1000である請求項8に記載の装置。
  10. 前記第1および/または第2の最適化プロセスが、
    勾配ベースの最適化方法、非勾配ベースの最適化方法、および/または勾配ベースの最適化方法と非勾配ベースの最適化方法の組み合わせなど、調整可能なパラメータの値のセミランダムな割り当てと、
    制御装置およびセンサからの設定および/または測定値を使用して、前記動力システムのエンジンの性能を計算するモデルと、および/または
    重み係数、性能、および/または制約などに基づく、前記動力システムのエンジンの最良の性能を定義するコスト関数と、
    含む、請求項1に記載の装置。
  11. 前記調整可能なパラメータの第1および第2のセットは、前記第1および第2の最適化プロセスを実行する閾値数の反復が同じまたは同様の対応する値(つまり、許容範囲内)の結果をもたらした後に、
    調整可能なパラメータの第1または第2のセットの調整可能なパラメータの閾値数のため、
    調整可能なパラメータの第1または第2のセットの閾値パーセンテージのため、および/または
    調整可能なパラメータの第1または第2のセット内の少なくとも特定の調整可能なパラメータのために、
    前記第1および第2の最適化プロセスに従って最適化される、請求項1に記載の装置。
  12. 前記動力システムは、吸気システム、排気システム、および排気ガス再循環システムを含み、
    前記吸気システム、前記排気システム、および前記排気ガス再循環システムに関連する調整可能なパラメータは、前記第1および第2の最適化プロセスに従って最適化される。請求項1に記載の装置。
  13. 調整可能なパラメータの前記第1のセットは、
    エンジンのシリンダーに噴射される燃料の量、
    エンジンのシリンダーに燃料を噴射するタイミング、または
    エンジンのシリンダーに噴射される燃料の圧力、
    の少なくとも1つを含む、請求項1に記載の装置。
  14. 調整可能なパラメータの前記第2のセットは、
    エンジンのシリンダーに入る空気の圧力、
    動作中に燃料を受け取るエンジンのシリンダーの数、
    動力システムの後処理システムの補助再生装置の質量流量、
    排気背圧弁の位置、
    吸気絞り弁の位置、
    燃料を噴射するために使用される燃料のショット数に対応するエンジンのショットモード、
    マルチショットモードでのシリンダーへの燃料のショット間の時間量、
    マルチショットモードでのショットあたりの燃料の量、
    の少なくとも1つを含む、請求項1に記載の装置。
  15. 前記燃料の量および/またはタイミングは常に最適化され、他のパラメータは優先順位付けスキームに従って燃料量とともに最適化される、請求項1に記載の装置。
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