KR20160114535A - 엔진 이벤트를 위치 탐지하는 시스템 및 방법 - Google Patents

엔진 이벤트를 위치 탐지하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템 및 방법이 개시되어 있다. 일 실시예에서, 컨트롤러는, 왕복동 엔진에 커플링된 적어도 하나의 노크 센서로부터 신호를 수신하고, 신호를 다변량 변환 알고리즘을 이용하여 동력 분광 밀도로 변환시키며, 동력 분광 밀도를 예측 주파수 밴드를 이용하여 복수 개의 피쳐 벡터로 변환시키고, 적어도 복수 개의 피쳐 벡터와 예측 모델을 이용하여 엔진 이벤트 위치를 예측하며, 엔진 이벤트 위치를 기초로 하여 왕복동 엔진의 작동을 조절하도록 구성된다.

Description

엔진 이벤트를 위치 탐지하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR LOCATING AN ENGINE EVENT}
본 명세서에 개시된 주제는 연소 엔진에서 엔진 이벤트의 위치를 추산하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
연소 엔진은 통상 천연가스, 가솔린, 디젤 등과 같은 탄소계 연료를 연소시키고, 고온 고압 가스의 상응하는 팽창을 이용하여 엔진의 특정 구성 요소(예컨대, 실린더 내에 배치된 피스톤)에 힘을 가함으로써 그 구성 요소를 소정 거리에 걸쳐 이동시키고 있다. 각각의 실린더는 탄소계 연료의 연소와 연계하여 개폐되는 하나 이상의 밸브를 포함할 수 있다. 예컨대, 흡기 밸브가 공기 등의 산화제를 실린더 내로 안내할 수 있다. 연료가 산화제와 혼합되고 연소하여(예컨대, 스파크를 통한 점화) 연소 유체(예컨대, 고온 가스)를 발생시키고, 이 연소 유체는 이어서 배기 밸브를 통해 실린더에서 빠져나간다.
몇몇 엔진 이벤트(예컨대, 피크 발화 압력, 또는 흡기 및/또는 배기 밸브의 개방 및 폐쇄)의 위치가 연료 소비율, 동력, 및 다른 작동 파라미터에 영향을 미칠 수 있다. 불행하게도, 그러한 이벤트의 위치를 결정하기 위해 실린더 내 센서를 이용하는 것은 값이 비싸고 비경제적이다.
본 발명은 종래 기술의 단점을 제거 또는 경감시키기 위한 것이다.
본 명세서에 개시된 특정한 실시예의 요약이 아래에 기재되어 있다. 이들 양태는 단지 실시예의 간략한 요약을 제공하고자 제시되고 이들 양태가 본 개시의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 실제로, 본 개시는, 아래에 기재되지 않을 수 있는 다양한 양태를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템은, 왕복동 엔진에 커플링된 적어도 하나의 노크 센서로부터 신호를 수신하고, 신호를 다변량 변환 알고리즘을 이용하여 동력 분광 밀도로 변환시키며, 동력 분광 밀도를 예측 주파수 밴드를 이용하여 복수 개의 피쳐 벡터로 변환시키고, 적어도 복수 개의 피쳐 벡터와 예측 모델을 이용하여 엔진 이벤트 위치를 예측하며, 엔진 이벤트 위치를 기초로 하여 왕복동 엔진의 작동을 조절하도록 구성되는 컨트롤러를 포함한다.
다른 실시예에서, 왕복동 엔진의 피크 발화 압력의 위치를 추산하도록 컨트롤러를 트레이닝하는 방법은, 적어도 하나의 노크 센서로부터 제1 신호를 수신하는 단계를 포함하고, 신호는 적어도 피크 발화 압력 이벤트에 대응하는 데이터를 포함한다. 방법은 또한 진정한 피크 발화 압력 위치에 대응하는 제2 신호를 압력 센서로부터 수신하는 단계를 포함한다. 게다가, 방법은 제1 신호를 동력 분광 밀도로 변환시키고 동력 분광 밀도를 제2 신호와 비교하여 예측 주파수 밴드를 형성하는 단계를 포함한다. 마지막으로, 방법은 동력 분광 밀도를 복수 개의 피쳐 벡터로 변환시키고 복수 개의 피쳐 벡터와 상기 제2 신호를 이용하여 예측 모델을 발생시키도록 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하고, 예측 모델은 정상적인 엔진 작동 중에 왕복동 엔진에서 피크 발화 압력의 위치를 추산하도록 구성된다.
다른 실시예에서, 시스템은, 왕복동 엔진에 커플링된 적어도 하나의 노크 센서로부터 신호를 수신하고 신호를 다변량 변환 알고리즘을 이용하여 동력 분광 밀도로 변환시키도록 구성된 왕복동 엔진 컨트롤러를 포함한다. 컨트롤러는 또한 동력 분광 밀도를 예측 주파수 밴드를 이용하여 복수 개의 피쳐 벡터로 변환시키고 적어도 복수 개의 피쳐 벡터와 예측 모델을 이용하여 피크 발화 압력 위치를 예측한다. 마지막으로, 컨트롤러는 피크 발화 압력의 위치를 기초로 하여 적어도 왕복동 엔진의 제어 동작을 출력하도록 구성된다.
본 발명의 이러한 특징, 양태 및 장점 그리고 다른 특징, 양태 및 장점은, 도면 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호가 동일한 부분을 나타내는 것인 첨부 도면을 참조하여 후술하는 상세한 설명을 읽을 때 더욱 양호하게 이해될 것이다.
도 1은 본 개시의 양태에 따라, 왕복동 내연 엔진을 구비하는 엔진 구동형 동력 발생 시스템의 일부의 블럭도를 도시하고;
도 2는 본 개시의 양태에 따라, 도 1의 왕복동 엔진의 실린더 내에 배치되는 피스톤을 갖는 피스톤-실린더 조립체의 측단면도를 도시하며;
도 3은 본 개시의 양태에 따라, 예측 모델 및 예측 주파수 밴드("PFB")를 생성함으로써 엔진 이벤트의 위치를 추산하는 시스템을 트레이닝하는 방법의 흐름도를 도시하고;
도 4는 본 개시의 양태에 따라, 정상 엔진 작동 중에 엔진 이벤트의 위치를 결정하기 위해 도 3의 예측 모델과 PFB를 이용하거나 시험하는 방법의 흐름도를 도시하며;
도 5는 본 개시의 양태에 따라, 엔진 이벤트의 진정한 위치를 나타내는 압력 신호 플롯, 노크 센서 신호, 및 노크 센서 신호를 기초로 한 분광 사진을 도시하고;
도 6은 본 개시의 양태에 따라, 시스템이 특정한 주파수의 D-스코어를 어떻게 결정할 수 있는 지를 보여주는 챠트이며;
도 7은 본 개시의 양태에 따라, 시스템이 D-스코어 값을 기초로 하여 어떻게 PFB를 구성하는 지를 보여주는 다이어그램이고;
도 8은 본 개시의 양태에 따라, 원하는 엔진 이벤트의 시간을 예측하도록 사용될 수 있는 3개의 그래프를 도시하며;
도 9는 본 개시의 양태에 따라, 도 3의 예측 모델과 PFB를 이용하여 수행되는 복수 개의 시험에서의 에러값을 포함하는 막대 그래프이고;
도 10은 본 개시의 양태에 따라, 시간 경과에 따른 엔진 실린더 내의 진정한 압력을 나타내는 제1 그래프, 및 엔진 내에서 피크 발화 압력의 위치를 추산하기 피크 발화 압력이 시간 경과에 따라 발생하는 가능성을 표시하는 제2 그래프를 도시하며;
도 11은 본 개시의 양태에 따라, 도 3의 예측 모델과 PFB를 이용하여 엔진 이벤트의 추산된 시간(예컨대, 크랭크 각도 정도)를 비교하는 값들을 포함하는 표를 도시한다.
본 개시의 하나 이상의 구체적인 실시예가 아래에서 설명될 것이다. 이들 실시예에 대해 축약된 설명을 제시하려는 노력의 일환으로, 실제 실시의 모든 특징이 본 명세서에서는 설명되지 않을 수도 있다. 임의의 공학 프로젝트 또는 설계 프로젝트와 같은, 이러한 임의의 실제적인 실시의 개발에 있어서, 시스템 관련 제약 및 사업 관련 제약에 순응하는 것과 같이 개발자의 특정한 목표를 달성하기 위해 실시에 맞춘 다수의 결정이 이루어져야만 한다는 것을 이해할 것이며, 상기 제약은 각각의 실시에 따라 서로 상이할 수 있다. 더욱이, 이러한 개발 노력은 복잡하고 시간 소모적일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 본 개시의 이익을 갖는 당업자에게는 설계, 제작 및 제조에서 이루어지는 통상적인 업무일 수 있다는 것을 이해할 것이다.
본 발명의 다양한 실시예의 요소들을 도입할 때, 단수 표현 및 "상기"는 이러한 요소가 하나 이상 존재한다는 것을 의미하려는 의도이다. 용어 "구비하는", "포함하는", 및 "갖는"은 일체를 포함함을 나타내려는 의도이며, 나열된 요소들 이외에도 추가적인 요소가 존재할 수 있음을 의미하려는 의도이다.
본 명세서에 개시된 시스템 및 방법은 노크 센서(knock sensor) 등의 하나 이상의 센서를 이용하여 왕복동 내연 엔진에서 엔진 이벤트(예컨대, 피크 발화 압력 또는 흡기/배기 밸브의 폐쇄)의 위치(예컨대, 타이밍)를 추산하는 것에 관한 것이다. 노크 센서는 음향 또는 사운드 센서, 진동 센서, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 예컨대, 노크 센서는 압전 가속도계, 마이크로전기기계 시스템(MEMS) 센서, 홀 효과 센서, 자기변형 센서, 및/또는 진동, 가속도, 음향, 사운드 및/또는 운동을 감지하도록 설계된 임의의 기타 센서일 수 있다. 노크 센서는 노크 조건(예컨대, 정상적인 연소 시간 윈도우 동안이 아니라 예상되지 않은 시간에서의 연소), 또는 음향 및/또는 진동 신호를 생성할 수 있는 다른 엔진 조건을 검출하도록 엔진에서의 연소와 관련된 음향 및/또는 진동을 모니터링할 수 있다. 다른 실시예에서, 센서는 노크 센서가 아니라, 진동, 압력, 가속도, 편향 또는 운동을 감지할 수 있는 임의의 센서일 수 있다.
특정한 경우에, 엔진 성능을 나타내는 다양한 엔진 이벤트(예컨대, 피크 발화 압력 또는 흡기/배기 밸브의 폐쇄)의 타이밍을 추산하는 것이 바람직할 수 있다. 그러한 이벤트의 위치 탐지는 사용자 또는 컨트롤러가 엔진 성능을 최적화하도록 작동 조건 정보를 기초로 하여 다양한 파라미터를 조절 가능하게 할 수 있다. 그러나, 엔진 실린더 내에 위치 설정되고 그러한 이벤트를 위치 탐지하도록 구성되는 센서(예컨대, 압력 센서)는 노크 센서보다 상당히 비쌀 수 있고 더 쉽게 손상될 수 있다. 따라서, 노크 센서로부터의 신호를 엔진 이벤트의 위치(예컨대, 타이밍)의 정확한 예측을 가능하게 할 수 있는 형태로 전환 또는 변환시키도록 컨트롤러를 (예컨대, 기계 학습을 통해) 트레이닝하는 것이 유리할 수 있다. 그러한 시스템은, 덜 비싸고 보다 강인하다는 이점을 가지면서, 실린더 내 센서(예컨대, 압력 센서)의 정확도에 상응하는 정확도로 엔진 이벤트의 위치(예컨대, 타이밍)을 추산할 수 있다.
연소 엔진의 충격 특성으로 인해, 노크 센서는 엔진 실린더의 외부에 장착되더라도 그 시그네쳐(signature)를 검출할 수 있다. 그러나, 노크 센서는 또한 하나 이상의 실린더 내의 또는 그 둘레의 다양한 위치들에 배치될 수 있다. 노크 센서가, 예컨대 실린더의 진동을 검출하고, 컨트롤러는 노크 센서에 의해 제공되는 실린더의 진동 프로파일을 엔진 이벤트의 위치를 추산하기에 유용한 파라미터로 변환시킬 수 있다. 이제, 노크 센서가 실린더에서 또는 그 근처에서 진동을 검출하고, 진동 프로파일을 나타내는 신호를 컨트롤러로 전송할 수 있으며, 컨트롤러는 신호를 변환시키고 추산된 위치를 생성하도록 다양한 계산을 할 수 있다. 본 개시는 노크 센서 신호에서 원하는 엔진 이벤트를 위치 탐지하도록 컨트롤러 또는 기타 계산 디바이스를 트레이닝시킴으로써 엔진 이벤트(예컨대, 피크 발화 압력 또는 흡기/배기 밸브의 폐쇄)의 위치(예컨대, 타이밍)을 결정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도면으로 돌아가서, 도 1은 왕복동 내연 엔진을 갖는 엔진 구동형 동력 발생 시스템의 일부분의 실시예의 블럭도를 도시하고 있는데, 왕복동 내연 엔진은 본 개시의 시스템 및 방법을 이용하여 위치 탐지될 수 있는 엔진 이벤트를 경험할 수 있다. 아래에서 상세하게 설명하는 바와 같이, 시스템(8)은 하나 이상의 연소 챔버(12)[예컨대, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20개 또는 그 이상의 연소 챔버(12)]를 갖는 엔진(10)(예컨대, 왕복동 내연 엔진)을 포함한다. 산화제 공급부(14; 예컨대, 공기 공급부)는 각 연소 챔버(12)에 공기, 산소, 산소 농후 공기, 산소 감소 공기, 또는 이들의 임의의 조합 등의 압축 산화제(16)를 제공하도록 구성된다. 연소 챔버(12)는 또한 연료 공급부(19)로부터 연료(18)(예컨대, 액체 및/또는 기체 연료)를 받아들이도록 구성되며, 각 연소 챔버(12) 내에서 연료-공기 혼합물이 점화하여 연소한다. 고온의 압축 연소 가스는 각 연소 챔버(12)에 인접한 피스톤(20)이 실린더(26) 내에서 직선 이동하게 하여, 가스에 의해 가해진 압력을 샤프트(22)를 회전시키는 회전 운동으로 변환시킨다. 또한, 샤프트(22)는 샤프트(22)의 회전을 통해 동력을 받는 부하(24)에 커플링될 수 있다. 예컨대, 부하(24)는 발전기와 같이 시스템(8)의 회전 출력을 통해 동력을 발생시킬 수 있는 임의의 적절한 장치일 수 있다. 게다가, 후술하는 논의에서는 공기를 산화제(16)로서 지칭하지만, 임의의 적절한 산화제가 개시된 실시예에 이용될 수 있다. 마찬가지로, 연료(18)는, 예컨대 천연 가스, 관련 석유 가스, 프로판, 바이오가스, 하수 가스(sewage gas), 매립지 가스, 탄광 가스 등의 임의의 적절한 기체 연료일 수 있다. 연료(18)는 또한 가솔린 또는 디젤 엔진 등의 다양한 액체 연료를 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 시스템(8)은 고정식 용례(예컨대, 산업 동력 발생 엔진) 또는 이동식 용례(예컨대, 자동차 또는 비행기)에 이용하도록 될 수 있다. 엔진(10)은 2행정 엔진, 3행정 엔진, 4행정 엔진, 5행정 엔진 또는 6행정 엔진일 수 있다. 또한 엔진(10)은 임의의 갯수의 연소 챔버(12), 피스톤(20), 및 관련 실린더(26; 예컨대, 1개 내지 24개)를 포함할 수 있다. 예컨대, 특정 실시예에서, 시스템(8)은 실린더(26) 내에서 왕복 운동하는 4, 6, 8, 10, 16, 24개 또는 그 이상의 피스톤(20)을 갖는 대형 산업용 왕복동 엔진을 포함할 수 있다. 그러한 몇몇 경우에, 실린더(26) 및/또는 피스톤(20)은 대략 13.5 내지 34 cm의 직경을 가질 수 있다. 몇몇 실시예에서, 실린더(26) 및/또는 피스톤(20)의 직경은 약 10 내지 40 cm, 15 내지 25 cm, 또는 약 15 cm일 수 있다. 시스템(8)은 10 kW 내지 10 MW 범위의 동력을 생성할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 엔진(10)은 대략 1800회 미만의 분당 회전수(RPM)로 작동할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 엔진(10)은 대략 2000 RPM 미만으로, 1900 RPM, 1700 RPM, 1600 RPM, 1500 RPM, 1400 RPM, 1300 RPM, 1200 RPM, 1000 RPM, 900 RPM, 또는 750 RPM으로 작동할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 엔진(10)은 대략 750 내지 2000 RPM, 900 내지 1800 RPM, 또는 1000 내지 1600 RPM으로 작동할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 엔진(10)은 대략 1800 RPM, 1500 RPM, 1200 RPM, 1000 RPM 또는 900 RPM으로 작동할 수 있다. 예시적인 엔진(10)은, 예컨대 General Electric Company의 옌바허(Jenbacher) 엔진(예컨대, 옌바허 타입 2, 타입 3, 타입 4, 타입 6 또는 J920 FleXtra) 또는 워케샤(Waukesha) 엔진(예컨대, 워케샤 VGF, VHP, APG, 275GL)을 포함할 수 있다.
엔진 구동형 동력 발생 시스템(8)은 엔진의 "노크"를 검출하는 데에 적합한 하나 이상의 노크 센서(23)를 포함할 수 있다. 노크 센서(23)는 폭발, 조기 점화 및/또는 핑잉(pinging)으로 인한 진동, 음향, 또는 사운드와 같이 엔진(10)에서의 연소에 의해 야기되는 진동, 음향, 또는 사운드를 감지할 수 있다. 노크 센서(32)는 또한 흡기 또는 배기 밸브의 폐쇄에 의해 야기되는 진동, 음향, 또는 사운드를 감지할 수 있다. 따라서, 노크 센서(23)는 음향 또는 사운드 센서, 진동 센서, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예컨대, 노크 센서(23)는 압전 진동 센서를 포함할 수 있다. 노크 센서(23)는 시스템(25; 예컨대, 제어 시스템, 모니터링 시스템, 컨트롤러, 또는 엔진 제어 유닛 "ECU")에 통신 연결된 것으로 도시되어 있다. 작동 중에, 노크 센서(23)로부터의 신호는 노킹 조건(예컨대, 핑잉)이 존재하는 지를 결정하도록 시스템(25)으로 전송된다. 시스템(25)은 엔진(10)의 작동 파라미터를 조절하여 엔진 성능을 향상시킬 수 있다. 예컨대, 시스템(25)은 엔진(10)의 엔진 타이밍 맵, 엔진(10)의 산화제/연료비, 엔진(10)의 배기 재순환 가스의 유동, 흡기 또는 배기 밸브의 위치, 또는 엔진(10)의 다른 작동 파라미터를 조절할 수 있다.
도 2는 왕복동 엔진(10)의 실린더(26; 예컨대, 엔진 실린더) 내에 배치되는 피스톤(20)을 갖는 피스톤-실린더 조립체의 실시예의 측단면도이다. 실린더(26)는 원통형 캐비티(30)(예컨대, 보어)를 획정하는 환형 내벽(28)을 갖는다. 피스톤(20)은 축방향 축선 또는 방향(34), 반경 방향 축선 또는 방향(36) 및 원주 방향 축선 또는 방향(38)에 의해 획정될 수 있다. 피스톤(20)은 상부(40)(예컨대, 탑 랜드)를 포함한다. 상부(40)는 일반적으로 연료(18)와 공기(16), 또는 연료-공기 혼합물(32)이 피스톤(20)의 왕복 운동 중에 연소 챔버(12)로부터 빠져나가는 것을 봉쇄한다.
도시한 바와 같이, 피스톤(20)은 커넥팅 로드(56) 및 핀(58)을 통해 크랭크샤프트(54)에 부착된다. 크랭크샤프트(54)는 피스톤(20)의 왕복 직선 운동을 회전 운동으로 변환한다. 피스톤(20)이 이동함에 따라, 크랭크샤프트(54)가 회전하여 전술한 바와 같이 부하(24)(도 1에 도시됨)에 동력을 제공한다. 도시한 바와 같이, 연소 챔버(12)는 피스톤(20)의 탑 랜드(40)에 인접하게 위치 설정된다. 연료 인젝터(60)가 연료(18)를 연소 챔버(12)에 제공하고, 흡기 밸브(62)가 연소 챔버(12)로의 산화제[예컨대, 공기(16)]의 급송을 제어한다. 배기 밸브(64)가 엔진(10)으로부터의 배기의 배출을 제어한다. 하지만, 연료(18)와 공기(16)를 연소 챔버(12)에 제공하거나 및/또는 배기를 배출하기 위해 임의의 적절한 요소 및/또는 기법이 이용될 수 있고, 몇몇 실시예에서는 연료 분사가 이용되지 않는다는 점을 이해할 것이다. 작동시에, 연소 챔버(12)에서 산화제(16)에 의한 연료(18)의 연소는 피스톤(20)이 실린더(26)의 캐비티(30) 내에서 그 축방향(34)으로 왕복동식(예컨대, 왔다갔다 하는 방식)으로 이동하게 할 수 있다.
작동 중에, 피스톤(20)이 실린더(26) 내의 최고점에 있는 경우에, 피스톤은 상사점(TDC; top dead center)으로 불리는 위치에 위치한다. 피스톤(20)이 실린더(26) 내의 최저점에 위치하는 경우, 피스톤은 하사점(BDC; bottom dead center)으로 불리는 위치에 위치한다. 피스톤(20)이 TDC에서 BDC로 또는 BDC에서 TDC로 이동함에 따라, 크랭크샤프트(54)는 회전의 1/2을 회전한다. TDC에서 BDC로 또는 BDC에서 TDC로의 피스톤(20)의 각각의 이동이 행정으로서 불리며, 실시예는 2행정 엔진, 3행정 엔진, 4행정 엔진, 5행정 엔진, 6행정 엔진 또는 그 이상의 행정의 엔진을 포함할 수 있다.
엔진(10)의 작동 중에, 흡입 과정, 압축 과정, 팽창 과정(power process) 및 배기 과정을 비롯한 일련의 과정이 통상 발생한다. 흡입 과정은 연료(18)와 산화제(16; 예컨대, 공기) 등의 가연성 혼합물을 실린더(26) 내로 끌어당길 수 있고, 이에 따라 흡기 밸브(62)가 개방되고 배기 밸브(64)는 폐쇄된다. 압축 과정은 가연성 혼합물을 보다 작은 공간 내로 압축하며, 따라서, 흡기 밸브(62)와 배기 밸브(64) 모두가 폐쇄된다. 팽창 과정은 압축된 연료-공기 혼합물을 점화시키는 것으로, 점화 플러그 시스템을 통한 스파크 점화, 및/또는 압축열을 통한 압축 점화를 포함할 수 있다. 그러면, 연소로부터 얻어진 압력이 피스톤(20)을 BDC로 이동시킨다. 배기 과정은 통상 배기 밸브(64)를 개방 상태로 유지한 채 피스톤(20)을 TDC로 복귀시킨다. 따라서, 배기 과정은 소비된 연료-공기 혼합물을 배기 밸브(60)를 통해 배출시킨다. 각 실린더(26)마다 1개보다 많은 흡기 밸브(62)와 배기 밸브(64)가 사용될 수 있음을 유념해야 할 것이다.
도시된 엔진(10)은 크랭크샤프트 센서(66), 노크 센서(23), 및 시스템(25)을 포함할 수 있고, 시스템은 프로세서(72)와 메모리 유닛(74)을 포함한다. 크랭크샤프트 센서(66)는 크랭크샤프트(54)의 위치 및/또는 회전 속도를 감지한다. 따라서, 크랭크각 또는 크랭크 타이밍 정보가 유도될 수 있다. 즉, 연소 엔진을 모니터링할 때에, 타이밍은 흔히 크랭크샤프트의 각도 관점에서 표현된다. 예컨대, 4행정 엔진(10)의 완전한 한 사이클은 720°사이클로서 측정될 수 있다. 노크 센서(23)는 압전 가속도계, 마이크로전기기계 시스템(MEMS) 센서, 홀 효과 센서, 자기변형 센서, 및/또는 진동, 가속도, 음향, 사운드 및/또는 운동을 감지하도록 설계된 임의의 기타 센서일 수 있다. 다른 실시예에서, 센서는 노크 센서가 아니라, 진동, 압력, 가속도, 편향 또는 운동을 감지할 수 있는 임의의 센서일 수 있다.
엔진(10)의 충격 특성으로 인해, 노크 센서(23)는 실린더(26)의 외부에 장착되더라도 그 시그네쳐를 검출할 수 있다. 그러나, 노크 센서(23)는 실린더(26) 내에 또는 그 둘레의 다양한 위치에 배치될 수 있다. 게다가, 몇몇 실시예에서, 예컨대 단일의 노크 센서(23)가 하나 이상의 인접한 실린더(26)에 공유될 수 있다. 다른 실시예에서, 각각의 실린더는 하나 이상의 노크 센서(23)를 포함할 수 있다. 크랭크샤프트 센서(66)와 노크 센서(23)는 시스템[25; 예컨대, 제어 시스템, 모니터링 시스템, 컨트롤러, 또는 엔진 제어 유닛("ECU")]과 전자적으로 통신하는 것으로 도시되어 있다. 시스템(25)은 기계 판독 가능한 매체[예컨대, 메모리 유닛(74)에 저장되고 본 명세서에 개시된 기법을 실행하도록 프로세서[예컨대, 프로세서(72)]에 의해 사용되는 비일시적 코드 또는 명령어를 포함할 수 있다. 메모리는 프로세서(72)에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 명령어를 저장할 수 있다. 게다가, 메모리는 룩업 테이블 및/또는 다른 관련 데이터를 저장할 수 있다. 시스템(25)은 예컨대, 점화 타이밍, 개방/폐쇄 밸브(62, 64)의 타이밍을 조절하고, 연료와 산화제(예컨대, 공기)의 급송을 조절하는 등에 의해 엔진(10)의 작동을 모니터링 및 제어한다.
특정 실시예에서, 다른 센서가 시스템(8)에 포함되고 시스템(25)에 커플링될 수 있다. 예컨대, 센서는, 압력 센서, 온도 센서, 속도 센서 등과 같은 대기 및 엔진 센서들을 포함할 수 있다. 예컨대, 센서는 노크 센서, 크랭크샤프트 센서, 산소 또는 람다 센서, 엔진 흡기 온도 센서, 엔진 흡기 압력 센서, 재킷 물 온도 센서, 엔진 배기 온도 센서, 엔진 배기 압력 센서, 및 배기 가스 연소 센서를 포함할 수 있다. 기타 센서들이 또한 온도 및 압력을 위한 압축기 입구 및 출구 센서를 포함할 수 있다.
엔진 작동의 팽창 과정 중에, 연소 가스를 팽창시킴으로써 피스톤(20) 상에 힘(예컨대, 압력)이 가해진다. 피스톤(20) 상에 가해지는 최대 힘은 피크 발화 압력["PFP(peak firing pressure")]로서 설명된다. PFP는 최대량의 힘이 피스톤(20) 상에 가해질 수 있도록 피스톤(20)이 TDC에 도달한 후에 적은 크랭크 각도 정도를 발생시킨다. 따라서, PFP의 위치가 엔진(10)이 최적의 효율로 작동되는 지를 평가하도록 TDC의 위치와 비교될 수 있기 때문에, 노크 센서(23)를 이용하여 PFP의 위치(예컨대, 타이밍 또는 크랭크 각도)를 추산하는 능력을 갖는 것이 바람직하다. 더욱이, PFP의 타이밍이 최적의 레벨이 아니면, 엔진 성능을 향상시키도록 다양한 엔진 파라미터(예컨대, 점화 타이밍, 연료/공기비, 흡기 또는 배기 밸브 폐쇄 타이밍 등)이 조절될 수 있다. 예컨대, 시스템(25)은 엔진(10)의 엔진 타이밍 맵, 산화제/연료비, 배기 재순환 가스의 유동, 흡기 밸브(62) 또는 배기 밸브(64)의 위치, 또는 엔진(10)의 다른 작동 파라미터를 조절할 수 있다.
게다가, 다른 엔진 이벤트의 위치(예컨대, 타이밍)를 추산하는 것이 또한 바람직할 수 있다. 예컨대, 배기 밸브(64)의 폐쇄 위치를 추산하는 것은 배기 밸브(64)가 적절하게 작동하는 지 또는 개방 위치 또는 폐쇄 위치에서 고착되었는 지를 사용자 또는 시스템(25)이 결정 가능하게 할 수 있다. 배기 밸브(64)를 특정한 시간량 동안 개방 상태로 유지하는 것은 엔진 효율을 향상시킬 수 있다. 따라서, 본 개시는 엔진 작동 중에 PFP의 위치를 추산하는 것에 주로 중점을 두고 있지만, 개시된 시스템 및 방법은 다른 엔진 이벤트[예컨대, 배기 밸브(64)의 폐쇄]를 추산하는 데에 사용될 수 있다는 것을 유념해야 한다.
본 개시는 노크 센서(23)로부터의 신호를 이용하여 엔진 이벤트[예컨대, PFP 또는 배기 밸브(64)나 흡기 밸브(62)의 폐쇄]의 타이밍을 예측하는 것에 관한 것이다. 특정 실시예에서, 시스템(25)은 노크 센서의 특징을 원하는 엔진 이벤트의 발생에 연관시키도록 (예컨대, 기계 학습을 통해) 트레이닝된다.
도 3은 원하는 엔진 이벤트(예컨대, PFP)의 시간을 추산하기 위해 예측 모델과 예측 주파수 밴드("PFB")를 생성함으로써 시스템(25; 예컨대, 제어 시스템, 모니터링 시스템, 컨트롤러, 또는 엔진 제어 유닛 "ECU")을 트레이닝시키는 방법의 흐름도(100)를 도시한다. 블럭(102)에서, 원하는 엔진 이벤트(들)의 진정한 위치(예컨대, 타이밍)가 시스템(25)에 수신 또는 입력된다. 진정한 위치는 도 5에 도시된 것과 같은 압력 신호 플롯, 또는 시간 경과에 따른 원하는 엔진 이벤트를 나타내는 관련 엔진 작동 파라미터[흡기 밸브(62) 또는 배기 밸브(64)의 위치, 산화제 유량, 또는 배기 가스 유량]을 측정하는 다른 신호에 의해 결정될 수 있다. 게다가, 시스템(25)은 블럭(104)에서 노크 센서 신호를 수신한다. 노크 센서 신호는 또한 노크 센서(23)에 의해 드러나는 엔진 이벤트에 응답하여 포함할 수 있는 엔진 이벤트를 나타낸다. 따라서, 노크 센서 신호는 시간 경과에 따라 단시간 푸리에 변환(106)["STFT(short-time Fourier Transform)"]을 통해 동력 분광 밀도(108)["PSD(power spectral density)"]로 변환될 수 있다. STFT는 노크 센서 신호의 개별적인 윈도우(예컨대, 서브-신호)의 PSD(108)를 계산하고 계산된 PSD(108)를 시간 경과에 따라 플로팅한다. 각각의 PSD(108)는 주파수의 함수(예컨대, 주파수 에너지의 플롯)로서 노크 센서 서브-신호의 에너지 함량을 포함할 수 있다. 시간 경과에 따른 PSD의 형성은 도 5와 관련하여 본 명세서에서 더 상세하게 설명된다.
시간 경과에 따른 PSD(108)가 얻어진 후에, 시스템(25)은 블럭(110)에서 예측 주파수 밴드("PFB")(112)를 마이닝할 수 있다. PFB(112)는 원하는 엔진 이벤트의 발생을 나타내는 노크 센서 신호의 주파수 범위이다. PFB(11)를 마이닝하기 위하여, 노크 신호는 다수의 서브-신호로 파괴된다. 소정의 서브-신호가 엔진 이벤트를 포함할 수 있거나, 서브-신호가 엔진 이벤트 전 또는 후의 시간과 관계가 있을 수 있다. 엔진 이벤트를 포함하는 서브-신호의 갯수는 "N"으로서 표현될 수 있다. 특정 실시예에서, 노크 센서 신호의 이산 주파수 값이 전체 노크 센서 신호의 과정에 걸쳐서 1번 보다 많이 발생할 수 있어, 이산 주파수 값이 전체 노크 센서 신호의 1개 보다 많은 서브-신호에 존재한다. 예컨대, 이산 주파수 값은 엔진 이벤트를 포함하는 제1 서브-신호에 그리고 엔진 이벤트가 발생하기 전 또는 후의 시간에 대응하는 제2 서브-신호에 존재할 수 있다. 그러나, 이산 주파수 값이 전체 노크 센서 신호에 걸쳐서 다수 회 발생할 수 있더라도, 상이한 에너지 값이 이산 주파수 값의 각각의 발생에 관련될 수 있다. 따라서, 시간 경과에 따른 PSD(108)는 동일한 이산 주파수의 다수의 발생을 포함할 수 있지만, 각각의 발생은 동일한 에너지 함량을 갖지 않을 수 있다. 특정 실시예에서, 이산 주파수의 각각의 발생은 증가하는 에너지 순으로 배열될 수 있다. 게다가, 각각의 발생은 포지티브 또는 네가티브로서 분류될 수 있다. 특정 실시예에서, 포지티브 발생은 엔진 이벤트가 실제 발생하는 서브-신호에 대응한다. 반대로, 네가티브 발생은 엔진 이벤트가 발생하지 않은 서브-신호에 대응한다. 시스템(25)이 블럭(102)에서 엔진 이벤트의 진정한 위치를 수신하였기 때문에, 시스템(25)은 이산 주파수의 발생이 포지티브인지 네가티브인지의 여부를 알 수 있다.
각각의 이산 주파수의 발생이 증가하는 에너지 순으로 배열되면, 변별 스코어("D-스코어")(discriminative score)가 노크 센서 신호의 각각의 이산 주파수에 대해 계산될 수 있다. 특정한 실시예에서, D-스코어는 가장 큰 에너지를 갖는 이산 주파수의 "N"회의 발생을 선택함으로써 계산된다. 선택된 것 중에서, 포지티브 발생의 횟수는 N으로 나눔으로써 D-스코어를 수신할 수 있다. D-스코어 계산은 도 8을 참조하여 본 명세서에서 더 상세하게 설명된다.
D-스코어가 노크 센서 신호의 주파수에 대해 계산되면, 시스템(25)은 2개의 이산 주파수를 결합하고 주파수들의 범위를 위해 제2 D-스코어를 계산할 수 있다. 주파수들의 범위의 D-스코어가 개별적인 이산 주파수의 D-스코어보다 크면, 시스템(25)은 2개의 이산 주파수를 주파수 범위로 결합할 수 있다. 더욱이, D-스코어가 더 개선될 수 없을 때까지, 추가적인 이산 주파수 값이 주파수 범위에 결합될 수 있다. 이 점에서, 시스템은 PFB(112)와 같이 이산 주파수 또는 주파수 범위를 이용할 수 있다. PFB(112)는 원하는 엔진 이벤트의 발생에 대응하는 노크 센서 신호의 주파수 범위를 나타낼 수 있다.
블럭(114)에서, 시스템(25)은 PFB(112)를 이용하여 각각의 서브-신호를 피쳐 벡터(feature vector)로 변환시킬 수 있다. 피쳐 벡터의 각 피쳐는 (예컨대, 에너지를 통해) 특정한 PFB에 대응할 수 있다. 따라서, 피쳐 벡터는 길이 "i"를 가질 수 있고, i번째 피쳐의 값은 i번째 PFB의 에너지에 대응한다. 이에 따라, 시스템은 피쳐 벡터를 진정한 엔진 이벤트 위치와 비교하고 모델 학습(116)을 받을 수 있어, 시스템(25)은 특정 피쳐를 엔진 이벤트 및/또는 엔진 이벤트의 위치와 관련시킬 수 있다. 예컨대, 시스템(25)은 로지스틱 회귀 분급기(logistic regression classifier), 지지 벡터 기계, 또는 피쳐 벡터와 엔진 이벤트의 진정한 위치를 이용하여 예측 모델(118)을 생성하도록 구성되는 다른 기계 학습 알고리즘을 이용할 수 있다. 따라서, 시스템(25)은 예측 모델(118)을 저장하고 예측 모델(118)을 이용하여 서브-신호가 엔진 이벤트를 포함하는 시기를 결정하고 엔진 이벤트의 위치를 추산할 수 있다.
도 4는 엔진 이벤트의 위치를 결정하기 위해 예측 모델(118)을 이용하거나 시험하는 방법의 흐름도(130)를 도시한다. 블럭도(100)와 유사하게, 시스템(25)(예컨대, 제어 시스템, 모니터링 시스템, 컨트롤러, 또는 엔진 제어 유닛 "ECU")은 블럭(104)에서 노크 센서 신호를 수신하고 이 신호를 STFT(106)를 이용하여 시간 경과에 따라 PSD(108)로 변환시킬 수 있다. 게다가, 시스템(25)은 흐름도(100)에서 결정된 PFB(112)를 이용하여 시간 경과에 따른 PSD(108)를 피쳐 벡터(132)로 변환시킬 수 있다. 시스템(25)은 엔진 이벤트(134)의 위치를 결정하도록 결과적인 피쳐 벡터(132)와 예측 모델(118)을 이용할 수 있다. 예컨대, 피쳐 벡터(132)는 시스템(25)이 엔진 이벤트의 위치와 관련될 수 있다는 정보를 포함할 수 있다. 엔진 이벤트가 소정의 서브-신호 중에 발생할 가능성이 있다면, 예측 모델(118)은 서브-윈도우에서 엔진 이벤트가 매번 발생할 확률을 계산할 수 있다. 시스템(25)은 엔진 작동 파라미터를 제어하고 엔진 성능을 향상시키도록 가장 높은 확률(134)을 갖는 시간을 이용할 수 있다. 예컨대, 시스템(25)은 엔진(10)의 엔진 타이밍 맵(예컨대, 점화 타이밍), 산화제/연료비, 배기 재순환 가스의 유동, 흡기 밸브(62) 또는 배기 밸브(64)의 위치, 또는 엔진(10)의 다른 작동 파라미터를 조절할 수 있다.
특정 실시예에서, 시스템(25)은 흐름도(100)에서의 프로세스(예컨대, 예측 모델의 형성) 직후에 흐름도(130)에서의 프로세스(예컨대, 예측 모델의 시험 모드)를 받게 된다. [흐름도(130)로부터의] 엔진 이벤트의 예측 위치(예컨대, 타이밍)와 엔진 이벤트의 진정한 위치 사이의 차이에 따라, 시스템(25)은 추산된 위치와 진정한 위치가 바람직한 레벨(예컨대, 크랭크샤프트의 1°미만)에 있을 때까지 흐름도(100)에서의 프로세스를 반복할 수 있다. 바꿔 말해서, 시스템(25)은 엔진 이벤트의 타이밍이 원하는 정확도 내에서 추산될 수 있을 때까지 예측 모델과 PFB를 개량하도록 흐름도(100)에서의 프로세스를 계속 실행할 수 있다.
게다가, 흐름도(100)의 프로세스에 의해 생성된 예측 모델(118)은 특별한 엔진 타입에 특정될 수 있다. 예컨대, 옌바허 타입 2 엔진에서 엔진 이벤트의 위치를 추산하도록 사용되는 예측 모델(118)은 옌바허 타입 3 엔진에서 엔진 이벤트의 위치를 정확하게 추산할 수 없다. 따라서, 흐름도(100)의 프로세스는 엔진 이벤트 위치가 추산될 각각의 엔진 타입에 대해 수행될 수 있다. 비제한적인 예로서, 흐름도(100)의 프로세스는 General Electric Company의 옌바허(Jenbacher) 엔진(예컨대, 옌바허 타입 2, 타입 3, 타입 4, 타입 6 또는 J920 FleXtra) 또는 워케샤(Waukesha) 엔진(예컨대, 워케샤 VGF, VHP, APG, 275GL), 또는 임의의 다른 왕복동 내연 엔진에서 수행될 수 있다.
도 5는 엔진 이벤트의 진정한 시간을 나타내는 압력 신호 플롯(150), 노크 센서 신호(152), 및 노크 센서 신호(152)를 기초로 한 분광 사진(예컨대, 시간 경과에 따른 PSD)(154)의 실시예를 도시한다. 압력 신호 플롯(150)은 실린더 내 압력 센서로부터 비롯되고 검출될 엔진 이벤트의 진정한 시간을 시스템(25)에 제공할 수 있다. 도시된 실시예에 나타낸 바와 같이, 압력 신호 플롯(150)의 Y축(156)은 엔진(10)의 실린더(26) 내의 압력을 나타낸다. 게다가, X축(158)은 시간(예컨대, 크랭크 각도)을 나타낸다. 따라서, 압력 신호 플롯(150)은 소정의 시간 프레임에 걸쳐 실린더(26) 내의 압력을 보여준다. 압력은 엔진 이벤트(예컨대, PFP)의 진정한 시간을 나타내는 최대점(160)에 도달할 때까지 증가한다. 다른 실시예에서, PFP가 아닌 엔진 이벤트[예컨대, 배기 밸브(62)의 폐쇄]의 타이밍이 추산될 수 있다는 점을 유념해야 한다. 따라서, 그러한 엔진 이벤트의 진정한 시간은 시간 경과에 따라 엔진의 관련 측정(예컨대, 배기 밸브의 각도, 배기 밸브로부터 배기 가스의 유량 등)에 대응하는, 압력 플롯(150)이 아닌 플롯을 이용하여 결정될 수 있다.
도시된 바와 같이, 노크 센서 신호(152)는 실린더(26) 내에서의 진동, 사운드, 음향 등의 변화에 대해 노크 센서(23)가 보여주는 반응을 나타내는 전압, 저항, 또는 다른 정량을 나타내는 Y축(162)을 갖는다. 노크 센서 신호는 또한 압력 신호 플롯(150)의 X축(158)과 실질적으로 정렬되는 시간(예컨대, 크랭크 각도)을 나타내는 X축(164)을 갖는다. 도시된 바와 같이, 노크 센서(23)는 PFP의 진정한 시간 전에 가장 큰 반응을 보여준다[예컨대, 노크 센서 신호(152)는 대략 0.03의 타이밍에서 가장 큰 크기 변화를 보여주는 반면, PFP는 0.04 후에 발생한다]. 따라서, 노크 센서 신호(152)가 가장 큰 변화율을 보여주는 시간을 간단히 계산함으로써 원하는 엔진 이벤트의 타이밍을 추산하는 것은 정확하지 않을 수 있다. 이에 따라, 원하는 엔진 이벤트의 시간을 추산하도록 다른 계산 및/또는 조작이 노크 센서 신호(152)에 적용될 수 있다.
분광 사진(154)은 노크 센서 신호(152)에 관해 수행될 수 있는 하나의 계산을 보여준다. 예컨대, 분광 사진(154)은 시간 경과에 따른 노크 센서 신호(152)의 동력 분광 밀도를 나타낼 수 있다. 동력 분광 밀도는 주파수의 함수로서 노크 센서 신호(152)의 에너지 함량을 가리킬 수 있다. 바꿔 말해서, 동력 분광 밀도는 시간이 아니라 주파수의 함수이다. 따라서, 분광 사진(154)은 타이밍(예컨대, 크랭크 각도)의 함수로서 노크 센서 신호(152)의 서브-신호(예컨대, 윈도우)의 개별적인 동력 분광 밀도를 보여줄 수 있다. 다른 실시예에서, 분광 사진(154)은 주파수의 세기에 따라 노크 센서 신호(152)의 상이한 주파수들을 분류할 수 있다[예컨대, 분광 사진(154)의 상이한 음영이 소정의 주파수의 상이한 세기를 가리킨다]. 노크 센서 신호(152)를 분광 사진(154)으로 변환하기 위하여, 노크 센서 신호(152)에 다변량 변환 알고리즘(multivariate transformation algorithm)이 적용될 수 있다. 특정 실시예에서, 분광 사진(154)은 단시간 푸리에 변환(106)["STFT(short-time Fourier Transform)"]을 이용하여 생성된다. 다른 실시예에서, 분광 사진(154)은 다른 타입의 푸리에 변환, 이산 코사인 변환(discrete cosine transform), 라플라스 변환(Laplace Transform), 멜린 변환(Mellin Transform), 하틀리 변환(Hartley Transform), 첩릿 변환(Chirplet Transform), 한켈 변환(Hankel Transform), 또는 이들의 임의의 조합을 이용하여 생성될 수 있다. 분광 사진(154)은 전술한 바와 같이 엔진 이벤트(예컨대, PFP)의 위치를 추산하는 예측 모델(118)을 생성하도록 이용될 수 있다.
특정 실시예에서, 시스템(25)은 분광 사진(154)을 물리적으로 생성할 수 있다는 것을 유념해야 한다. 시스템(25)은 프로세서(72)에 의해 수행되는 및/또는 메모리 유닛(74)에 저장된 프로세싱 단계에서 분광 사진에 의해 제공되는 기능을 봉인할, 즉 감출 수 있어, 분광 사진은 디스플레이되지 못하거나 심지어는 사용자가 얻을 수 없다. 예컨대, 시스템(25)은 노크 센서(23)로부터의 신호를 피쳐 벡터로 직접 변환할 수 있거나 분광 사진에 의해 제공되는 기능을 하나 이상의 변환 함수 또는 비슷한 수학적 구성에 통합하여 본 명세서에 개시된 단계들을 확실히 간소화시킬 수 있다. 게다가, 분광 사진(154)은 도 5에 도시된 실시예로 제한되어서는 안된다. 다른 실시예에서, 분광 사진(154)(또는 그 동등한 데이터 구성)은, 임의의 데이터, 알고리즘, 그래프, 챠트, 또는 시간 경과에 따라 노크 센서 신호(152)에서 주파수들, 및 이들 주파수들의 세기를 나타내도록 의도된 것일 수 있다. 예컨대, 분광 사진(154)은 칼라 이외의 방식(예컨대, 형상, 문자, 숫자, 음영 등)으로 주파수들의 세기를 분류할 수 있다.
도 6은 시스템(25)이 이산 주파수 또는 주파수 범위의 D-스코어를 어떻게 결정할 수 있는 지를 보여주는 챠트이다. 도시된 바와 같이, 특별한 이산 주파수의 발생은 증가하는 에너지 순으로 배열될 뿐만 아니라 (예컨대, 엔진 이벤트가 발생되는 서브-신호에서) 포지티브 또는 (예컨대, 엔진 이벤트가 발생하지 않은 서브-신호에서) 네가티브에 의해 특정화된다. 챠트(180)는 동일한 이산 주파수에 대응하는 다수의 발생을 포함하지만, 각각의 발생이 노크 센서 신호(152)의 상이한 서브-신호에 속할 수 있기 때문에 상이한 에너지 값을 갖는다. 도시된 바와 같이, 챠트(180)는 이산 주파수의 각각의 발생과 관련된 에너지를 나타내는 축선(182)을 포함한다. 에너지는 가장 낮은 에너지를 갖는 발생이 좌측에 있고 가장 높은 에너지를 갖는 발생이 우측에 있도록 좌측으로부터 우측으로 증가한다. 전술한 바와 같이, D-스코어는 가장 높은 에너지 값을 갖는 "N"개의 발생을 선택함으로써 계산될 수 있고, "N"은 엔진 이벤트를 포함하는 서브-신호의 갯수를 나타낸다. 도시된 실시예에서, "N"은 포지티브로서 분류되는(즉, 엔진 이벤트가 발생된 서브-신호 내에 있는) 총 5개의 발생이 존재하기 때문에 5이다. 그러나, 선택된 5개의 발생(184) 중에 4개만이 포지티브이다. 따라서, 도시된 실시예의 D-스코어는 4를 5로 나눈 값, 즉 0.8이다. "N"은 챠트(180)에서 5이지만, "N"은 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 30, 40, 50 또는 그 이상과 같이 임의의 양의 정수일 수 있다. 전술한 바와 같이, D-스코어는 PFB(112)를 결정하기 위해 이산 주파수 자체에 추가하여 이산 주파수의 범위에 대해 계산될 수 있다.
도 7은 시스템(25; 예컨대, 제어 시스템, 모니터링 시스템, 컨트롤러, 또는 엔진 제어 유닛 "ECU")이 D-스코어 값을 기초로 하여 PFB(112)를 어떻게 구성하는 지를 보여주는 다이어그램이다. 특정 실시예에서, 다이어그램(200)은 3개의 티어(예컨대, 레벨)를 포함한다. 그러나, 다른 실시예가 3개보다 적은 티어(예컨대, 1 또는 2개)를 가질 수 있고, 다른 실시예가 3개보다 많은 레벨(예컨대, 4, 5, 6, 또는 그 이상)을 가질 수 있다. 다이어그램(200)에서, 제1 티어(202)는 분광에서의 모든 이산 주파수[예컨대, 노크 센서 신호(152)에서의 모든 주파수]를 포함한다. 제2 티어(204)는 제1 티어(202)로부터의 2개의 이산 주파수들의 조합이다. 예컨대, 100 Hertz("Hz")와 200 Hz 이산 주파수가 100-200 Hz 주파수 범위로 병합된다. 전술한 바와 같이, 티어의 이산 주파수는 주파수 범위 D-스코어가 개별적인 이산 주파수의 D-스코어보다 클 때에 병합될 수 있다. 따라서, 특정 실시예에서, 100-200 Hz 주파수 범위의 D-스코어는 100 Hz와 200 Hz 이산 주파수들의 개별적인 D-스코어들보다 크다.
유사하게, 400 Hz와 500 Hz 이산 주파수가 다이어그램(200)에 도시된 바와 같이 400-500 Hz 주파수 범위로 병합될 수 있다. 다시, 이는 400-500 Hz 주파수 범위의 D-스코어가 400 Hz와 500 Hz 이산 주파수들의 개별적인 D-스코어보다 크기 때문에 발생할 수 있다. 이산 주파수들의 조합이 발생하지 않으면, 개별적인 이산 주파수의 D-스코어는 조합된 주파수 범위의 D-스코어보다 큰 것일 수 있다. 예컨대, 600 Hz 이산 주파수는 임의의 다른 이산 주파수 또는 주파수 범위와 조합될 수 있다. 따라서, 600 Hz D-스코어는 500-600 Hz 주파수 범위 또는 400-600 Hz 주파수 범위의 D-스코어보다 큰 것일 수 있다.
다이어그램(200)은 또한 제3 티어(206)를 갖는다. 제3 티어는 제2 티어의 주파수 범위보다 큰(예컨대, 넓은) 주파수 범위를 나타낸다(예컨대, 제3 티어는 200 Hz의 주파수 범위를 갖는 반면, 제2 티어는 100 Hz의 주파수 범위를 갖는다). 다이어그램(200)에 도시된 바와 같이, 300 Hz 이산 주파수는 100-300 Hz의 제3 티어 주파수 범위를 생성하도록 100-200 Hz의 제2 티어 주파수 범위와 조합된다. 따라서, 100-300 Hz의 주파수 범위의 D-스코어는 100-200 Hz의 주파수 범위의 D-스코어 뿐만 아니라 개별적인 이산 주파수 각각의 D-스코어(예컨대, 100 Hz, 200 Hz, 및 300 Hz의 D-스코어)보다 클 수 있다.
일단 D-스코어가 다른 개별적인 이산 주파수를 조합함으로써 더 이상 증가될 수 없다면, PFB(112)가 결정된다. 예컨대, 100-400 Hz 주파수 범위의 D-스코어가 100-300 Hz 주파수 범위의 D-스코어보다 작다면, 400 Hz 이산 주파수는 PFB(112)에 조합되지 않고, 100-300 Hz가 PFB(112)의 주파수 범위이다.
도 8은 노크 센서 신호(152)가 정상적인 엔진 작동 중에 원하는 엔진 이벤트(예컨대, PFP)의 위치를 추산하도록 어떻게 변환될 수 있는 지를 또는 보여준다. 바꿔 말해서, 도 8은 흐름도(130)에서의 프로세스에 관하여 도시하고 설명한다. 도 8은 노크 센서 신호(152)의 서브-신호(2200, 동력 분광 밀도 플롯(222)("PSD 플롯"), 및 피쳐 벡터(224)의 챠트를 보여준다.
특정 실시예에서, 시스템(25)은 PFB(112)와 예측 모델(118)을 이용하여 원하는 엔진 이벤트(예컨대, PFP)의 위치를 확인하도록 트레이닝된다. 따라서, 엔진이 정상적인 조건(예컨대, 원하는 엔진 이벤트의 신호를 수집하도록 작동하지 않는) 하에서 작동할 때에, 시스템(25)은 노크 센서(23)로부터 신호를 수신하고, 압력 신호(150) 또는 엔진 이벤트(예컨대, PFP)를 나타내는 다른 신호를 수신하지 않는다. 따라서, 시스템(25)은 원하는 엔진 이벤트의 진정한 타이밍을 알지 못한다. 특정 실시예에서, 시스템(25)은 노크 센서 신호(150)로부터 서브-신호(220)를 추출한다. 게다가, 시스템(25)은 STFT(106)를 서브-신호(220)에 적용함으로써 PSD 플롯(222)을 생성할 수 있다. 다른 실시예에서, PSD 플롯(222)은 다른 타입의 푸리에 변환, 이산 코사인 변환, 라플라스 변환, 멜린 변환, 하틀리 변환, 첩릿 변환, 한켈 변환, 또는 시간 경과에 따라 PSD의 플롯을 발생시키도록 구성되는 임의의 다른 변환을 이용하여 생성될 수 있다.
PSD 플롯(222)은 흐름도(100)에서 결정되는 PFB[예컨대, 라인(226)]로 분리될 수 있다. 전술한 바와 같이, PSD 플롯(222)은 주파수의 함수로서 서브-신호(220)의 에너지를 포함한다.
주파수 벡터(224)는 PSD 플롯(222)과 PFB 라인(226)으로부터 생성될 수 있다. 특정 실시예에서, 피쳐(228)의 갯수는 PFB의 갯수에 대응할 수 있다. 예컨대, PSD 플롯(222)은 라인(226)에 의해 5개의 부분(예컨대, 5개의 PFB)으로 분리된다. 따라서, 5개의 피쳐(228)가 피쳐 벡터(224)에 포함된다. 도시된 실시예에 나타낸 바와 같이, 5개의 피쳐(228)는 동일한 피쳐 값을 갖지 않는다. 그러나, 다른 실시예에서, 피쳐(228)는 동일한 피쳐 값을 가질 수 있다. 전술한 바와 같이, i번째 피쳐는 i번째 PFB에서의 서브-신호의 에너지에 대응한다. 도시된 피쳐 벡터(224)는 5개의 피쳐(228)를 포함하지만, 더 많거나 적은 피쳐가 형성되고 피쳐 벡터(224)에 포함될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 예컨대, 피쳐 벡터(224)는 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 또는 그 이상의 피쳐를 가질 수 있다.
특정 실시예에서, 예측 모델(118)은 원하는 엔진 이벤트가 각 위치에서 발생되는 확률을 계산하도록 피쳐 벡터에 적용될 수 있다. 가장 큰 확률을 갖는 위치는 엔진 성능을 향상시키기 위해 엔진(10)의 다양한 작동 파라미터[예컨대, 엔진(10)의 엔진 타이밍 맵, 산화제/연료비, 배기 재순환 가스의 유동, 흡기 밸브(62) 또는 배기 밸브(64)의 위치, 또는 엔진(10)의 다른 작동 파라미터]를 조절하도록 시스템(25)에 의해 이용될 수 있다.
도 9 내지 도 11은 예측 모델(118)에 의해 추산된 시간을 압력 시간 플롯(102) 또는 시간 경과에 따른 원하는 엔진 이벤트를 나타내는 관련 엔진 작동 파라미터[흡기 밸브(62) 또는 배기 밸브(64)의 각도]를 측정하는 다른 신호에 의해 결정된 엔진 이벤트의 진정한 시간과 비교하는 챠트 및 표를 도시한다. 도 9 및 도 10은 VHP L5794GSI(베이스) 엔진에 관하여 본 개시의 기법을 시험함으로써 생성된다. 도 11은 VHP L5794GSI(베이스) 엔진, VHP L5794GSI(노크) 엔진, 옌바허 타입 4 엔진, 및 CFR-RON 엔진에 관하여 본 개시의 기법을 시험함으로써 생성된다.
예컨대, 도 9는 예측 모델을 이용하여 수행되는 복수 개의 시험의 에러를 플로팅하는 막대 그래프이다. 도 9는 개시된 실시예에 의해 달성될 수 있는 것을 나타내도록 의도되고, 본 개시의 실시예를 그러한 결과만으로 제한하도록 의도되지 않는다. 구체적으로, 막대 그래프(240)는 엔진 이벤트의 진정한 시간의 특정값 내에서 원하는 엔진 이벤트의 타이밍을 추산한 예측 모델(118)을 많은 횟수 플로팅한다. 막대 그래프(240)의 X축(242)은 예측 모델(118)을 이용하는 추산된 시간(예컨대, 크랭크 각도 정도)과 엔진 이벤트의 진정한 시간(예컨대, 크랭크 각도 정도) 사이의 차이를 나타낸다. Y축(244)은 해당 차이값을 달성한 시행 착오의 횟수를 나타낸다. 라인(246)은, 라인(246)이 추산된 위치와 진정한 위치 사이에 0의 차이에 대응하기 때문에 예측 모델(118)에 의한 엔진 이벤트의 위치의 가장 정확한 추산값을 나타낸다. 막대 그래프(240)에 의해 확인될 수 있는 바와 같이, 예측 모델은 거의 항상 크랭크샤프트의 5°내에서 엔진 이벤트의 시간을 추산하고, 이에 따라 비교적 정확하다.
도 10은 시간 경과에 따라 실린더(26) 내의 진정한 압력과, 엔진 이벤트의 진정한 위치(262)를 나타내는 제1 그래프(260)를 도시한다. 게다가, 제2 그래프(264)는 원하는 엔진 이벤트가 예측 모델(118)을 이용하여 시간(266)에 발생할 확률, 즉 추산값을 나타낸다. 다시, 도 10은 개시된 실시예에 의해 달성될 수 있는 것을 나타내도록 의도되고, 이에 따라 본 개시의 실시예를 그러한 결과만으로 제한하도록 의도되지 않는다. 그러나, 도 10에서 확인될 수 있는 바와 같이, 예측 모델(118)은, 제2 그래프(264)의 피크(266)(예컨대, 피크 발화 압력 이벤트의 추산된 확률)가 제1 그래프(260)에 도시된 진정한 위치(262)에 매우 근사하게 일치하기 때문에 엔진 이벤트의 타이밍을 추산할 때에 비교적 정확하다.
도 11은 예측 모델(118)을 이용하는 엔진 이벤트의 추산된 위치(예컨대, 타이밍)와 엔진 이벤트의 진정한 위치를 비교하는 값을 포함하는 표(270)를 도시한다. 도 11은 또한 개시된 실시예에 의해 달성될 수 있는 것을 나타내도록 의도되고, 이에 따라 본 개시의 실시예를 그러한 결과만으로 제한하도록 의도되지 않는다. 도 11은 수행된 사이클(272)의 횟수, 수행된 시험의 평균 절대 에러(274), 검출 에러(276)의 평균값, 검출 에러(278)의 표준 편차, 및 실패율(280)에 대한 데이터를 포함한다. 도 11은 예측 모델(118)이 크랭크샤프트(예컨대, 검출 에러(276) 컬럼의 평균값)의 2°내에서 엔진 이벤트의 위치(예컨대, 타이밍)를 잠재적으로 예측할 수 있다는 것을 보여준다. 특정 실시예에서, 예측 모델(118)은 0 내지 30 크랭크 각도 정도, 0 내지 25 크랭크 각도 정도, 0.05 내지 15 크랭크 각도 정도 내에서, 또는 이들 사이의 어디든 엔진 이벤트의 위치(예컨대, 타이밍)을 추산할 수 있다. 게다가, 도 11은 예측 모델(118)의 실패율(280)을 도시하는데, 실패율(280)은 엔진 이벤트의 추산된 위치(예컨대, 타이밍)가 진정한 엔진 이벤트 위치로부터 크랭크샤프트(54)의 15°를 초과하여 벗어난 총 엔진 사이클의 비율로서 정의될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 실패율(280)은 엔진 이벤트의 추산된 위치(예컨대, 타이밍)가 진정한 엔진 이벤트 위치로부터 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50 또는 그 이상의 크랭크 각도를 초과하여 벗어난 총 엔진 사이클의 비율로서 정의될 수 있다. 도 11의 데이터에 의해 나타낸 바와 같이, 예측 모델(118)은 정상적인 작동 중에 엔진(10) 내에 채용되고 [실패율(280) 칼럼으로부터] 원하는 엔진 이벤트의 위치를 정확하게 추산할 수 있다.
본 발명의 기술적 효과는 엔진 이벤트에 관련된 노크 센서로부터의 신호를 수신하는 것을 포함한다. 신호는 예측 모델과 PFB를 이용하여 엔진 이벤트의 위치를 추산하도록 사용될 수 있다. 엔진의 파라미터는 연료 효율을 향상시키고, 동력 출력을 향상시키는 등을 위해 추산된 위치를 기초로 하여 조절될 수 있다.
이상 기술된 설명은, 예를 이용하여 최선의 방식을 비롯한 본 발명을 개시하고 있으며, 또한 당업자가, 임의의 장치 또는 시스템을 제조 및 이용하도록 하는 것 그리고 임의의 통합된 방법을 수행하도록 하는 것을 비롯하여 본 발명을 실시할 수 있도록 한다. 본 발명의 특허 가능한 범위는 청구범위에 의해 한정되며, 당업자가 착안 가능한 다른 예를 포함할 수 있다. 이러한 다른 예는, 이들 예에서 본원 청구범위의 문어적 어구와 상이하지 않은 구조 요소가 마련된다면, 또는 이들 예에서 청구범위의 문어적 어구와 미미한 차이를 갖는 등가의 구조 요소가 마련된다면, 본원의 청구범위에 속하도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템으로서,
    왕복동 엔진에 커플링된 적어도 하나의 노크 센서로부터 신호를 수신하고, 상기 신호를 다변량 변환 알고리즘(multivariate transformation algorithm)을 이용하여 동력 분광 밀도로 변환시키며, 상기 동력 분광 밀도를 예측 주파수 밴드를 이용하여 복수 개의 피쳐 벡터(feature vector)로 변환시키고, 적어도 복수 개의 피쳐 벡터와 예측 모델을 이용하여 엔진 이벤트 위치를 예측하며, 엔진 이벤트 위치를 기초로 하여 왕복동 엔진의 작동을 조절하도록 구성되는 컨트롤러
    를 포함하는 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 엔진 이벤트는 왕복동 엔진의 실린더의 피크 발화 압력을 포함하는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 컨트롤러는 왕복동 엔진의 엔진 타이밍 맵, 왕복동 엔진의 산화제/연료비, 왕복동 엔진의 배기 재순환 가스의 유동, 왕복동 엔진의 흡기 또는 배기 밸브의 위치, 또는 피크 발화 압력의 위치에 반응하는 왕복동 엔진의 다른 작동 파라미터를 조절하도록 구성되는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 엔진 이벤트는 왕복동 엔진의 흡기 및/또는 배기 밸브의 폐쇄를 포함하는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 다변량 변환 알고리즘은 단시간 푸리에 변환을 포함하는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 다변량 변환 알고리즘은 이산 코사인 변환을 포함하는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 노크 센서는 왕복동 엔진의 실린더에서의 진동 및/또는 음향을 감지하도록 구성되는 압전 노크 센서를 포함하는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 예측 모델은 특정한 왕복동 엔진의 엔진 이벤트 위치를 예측하도록 트레이닝되는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 특정한 왕복동 엔진은 워케샤(Waukesha) VHP 엔진, 옌바허(Jenbacher) 타입 4 엔진, 또는 임의의 다른 왕복동 내연 엔진을 포함하는 것인 엔진 이벤트 위치를 추산하는 시스템.
  10. 왕복동 엔진의 피크 발화 압력의 위치를 추산하도록 컨트롤러를 트레이닝하는 방법으로서,
    피크 발화 압력 이벤트에 대응하는 데이터를 포함하는 제1 신호를 적어도 하나의 노크 센서로부터 수신하는 단계;
    진정한 피크 발화 압력 위치에 대응하는 제2 신호를 압력 센서로부터 수신하는 단계;
    상기 제1 신호를 시간 경과에 따른 주파수 에너지를 포함하는 동력 분광 밀도로 변환시키는 단계;
    상기 동력 분광 밀도를 제2 신호와 비교하여 예측 주파수 밴드를 형성하는 단계;
    동력 분광 밀도를 복수 개의 피쳐 벡터로 변환시키는 단계; 및
    상기 복수 개의 피쳐 벡터와 상기 제2 신호를 이용하여 예측 모델을 발생시키도록 알고리즘을 실행하는 단계
    를 포함하고, 상기 예측 모델은 정상적인 엔진 작동 중에 왕복동 엔진에서 피크 발화 압력의 위치를 추산하도록 구성되는 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 예측 주파수 밴드는 변별 스코어(discriminative score)를 계산함으로써 형성되는 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 변별 스코어의 계산은,
    시간 경과에 따른 주파수 에너지들의 제1 서브세트를 추출하는 단계로서, 상기 제1 서브세트는 제1 주파수 범위의 주파수 에너지에 대응하는 것인 단계;
    상기 제1 서브세트를 증가하는 에너지 순으로 분류하는 단계;
    상기 제1 서브세트의 각각의 주파수 에너지를 포지티브 및 네가티브로서 특정화하는 단계로서, 상기 포지티브는 피크 발화 압력을 포함하는 제1 신호의 서브-신호 내에 발생된 주파수 에너지에 대응하는 것인 단계;
    가장 높은 에너지를 포함하는 제1 서브세트의 주파수 에너지들의 세그먼트를 선택하는 단계로서, 상기 세그먼트는 제1 서브세트에서 포지티브들의 갯수와 동일한 주파수 에너지들의 갯수를 포함하는 것인 단계;
    세그먼트에서 진정한 포지티브인 주파수 에너지들의 갯수를 결정하여 분별 스코어를 계산하는 단계; 및
    분별 스코어가 증가하지 못할 때까지 시간 경과에 따른 주파수 에너지들의 제2 서브세트에 대해 분별 스코어의 계산을 반복하는 단계
    를 포함하고, 상기 제2 서브세트는 제2 주파수 범위의 주파수 에너지들에 대응하며, 상기 제2 주파수 범위는 제1 주파수 범위보다 큰 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  13. 제10항에 있어서, 상기 압력 센서는 실린더 내 압력 센서인 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  14. 제10항에 있어서, 기계 학습 알고리즘은 로지스틱 회귀 분급기(logistic regression classifier), 지지 벡터 기계, 또는 피쳐 벡터와 압력 신호를 이용하여 예측 모델을 생성하도록 구성되는 다른 기계 학습 알고리즘을 포함하는 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  15. 제10항에 있어서, 상기 방법은 예측 모델이 실제 피크 발화 압력의 10도 내에서 피크 발화 압력을 추산할 때까지 반복되는 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  16. 제10항에 있어서, 상기 왕복동 엔진은 워케샤 VHP 엔진, 옌바허 타입 4 엔진, CFR-RON 엔진, 또는 임의의 다른 왕복동 내연 엔진인 것인 컨트롤러의 트레이닝 방법.
  17. 시스템으로서,
    왕복동 엔진에 커플링된 적어도 하나의 노크 센서로부터 신호를 수신하고;
    상기 신호를 다변량 변환 알고리즘을 이용하여 시간 경과에 따른 복수 개의 주파수 에너지를 포함하는 동력 분광 밀도로 변환시키며;
    상기 동력 분광 밀도를 예측 주파수 밴드를 이용하여 복수 개의 피쳐 벡터로 변환시키고;
    적어도 상기 복수 개의 피쳐 벡터와 예측 모델을 이용하여 피크 발화 압력 위치를 예측하며;
    상기 피크 발화 압력의 위치를 기초로 하여 적어도 왕복동 엔진의 제어 동작을 출력하도록 구성되는 왕복동 엔진 컨트롤러
    를 포함하는 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 제어 동작은, 왕복동 엔진의 엔진 타이밍 맵, 왕복동 엔진의 산화제/연료비, 왕복동 엔진의 배기 재순환 가스의 유동, 왕복동 엔진의 흡기 또는 배기 밸브의 위치, 또는 피크 발화 압력의 위치에 반응하는 왕복동 엔진의 다른 작동 파라미터를 조절하는 것을 포함하는 것인 시스템.
  19. 제17항에 있어서, 상기 다변량 변환 알고리즘은 단시간 푸리에 변환을 포함하는 것인 시스템.
  20. 제17항에 있어서, 상기 예측 모델은 특정한 왕복동 엔진에 대해 엔진 이벤트 위치를 예측하도록 트레이닝되는 것인 시스템.
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