WO2010057571A1 - Procede de correction de la derive du signal d'un capteur de pression - Google Patents

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WO2010057571A1
WO2010057571A1 PCT/EP2009/007825 EP2009007825W WO2010057571A1 WO 2010057571 A1 WO2010057571 A1 WO 2010057571A1 EP 2009007825 W EP2009007825 W EP 2009007825W WO 2010057571 A1 WO2010057571 A1 WO 2010057571A1
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signal
eps
peak
pressure
kalman filter
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PCT/EP2009/007825
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Inventor
Alain Ramond
Mariano Sans
Simon-Didier Venzal
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Aumovio France SAS
Original Assignee
Continental Automotive France SAS
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L23/00—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid
    • G01L23/08—Devices or apparatus for measuring or indicating or recording rapid changes, such as oscillations, in the pressure of steam, gas, or liquid; Indicators for determining work or energy of steam, internal-combustion, or other fluid-pressure engines from the condition of the working fluid operated electrically

Definitions

  • the present invention relates to a method for correcting the drift of the signal of a pressure sensor. It is particularly useful for pressure sensors measuring the pressure in a cylinder of an internal combustion engine.
  • the pressure measurement in the combustion chamber of a diesel engine cylinder is performed by a pressure sensor located, for example, in a glow plug.
  • the curve giving the pressure as a function of time during a motor cycle has an ideally straight and zero centered base signal, periodically superimposed on pressure peaks.
  • This type of sensor is usually equipped with a piezoelectric sensitive element.
  • this sensor Given the operating environment of this sensor, it is exposed to variations in temperature and pressure. In particular, the temperature variations create pyroelectricity in the piezoelectric sensitive element of the sensor, which modifies the value of the pressure signal that it delivers. The shape of the curve giving the pressure as a function of time at the output of the sensor is therefore different from the actual pressure curve prevailing in the cylinder. More precisely :
  • the base signal is no longer parallel to the abscissa axis, ie horizontal, but has a slope A and is of type y - A x x.
  • This basic signal is therefore necessary in order to provide the engine control unit with real and reliable pressure measurements that are correctly centered on zero (or on a constant constant value) and without time drift.
  • the signal processing can be performed either during the acquisition of the signal and directly by the sensor, or after the acquisition of the signal by an external microprocessor.
  • This latter solution has the advantage of carrying out the processing once the signal has been acquired, with calculation means and the necessary time available in a motor control computer. This nevertheless has the disadvantage of overloading the memory size of the computer permanently.
  • the direct processing by the pressure sensor has many constraints: it must be fast, precise and limited in memory size used, since integrated in the sensor that does not have a powerful integrated computer and has a large memory. It is known from the prior art that the direct signal processing can be performed by estimating, using the least squares method, a linear model on a sliding point window containing N points. The major drawback of such a treatment is the large memory size which is then necessary for calculations. Simplifications and approximations can be made to reduce it, which then causes problems of accuracy and stability of calculations.
  • the present invention proposes to determine the values of the slope A and of the constant B as well as the pressure peaks reliably without requiring a large computation memory size.
  • the prediction error (eps R ) on this point is above a threshold of peak start (delta1-up), where the filtered and maximized standard deviation of the prediction error (eps_sigma) on this point is above a peak standard deviation threshold (eps_sigma_S1).
  • the peak start standard deviation threshold is equal to the last minimum value of the filtered and maximized standard deviation, multiplied by a peak start coefficient.
  • the end of the peak is determined at a point according to at least one of the following two criteria:
  • the end-of-peak standard deviation threshold is equivalent to the last maximum value of the filtered and maximized standard deviation, multiplied by a peak-end coefficient.
  • step II • estimates the slope and constant of the line from the slow Kalman filter
  • step III the signal derived from the sensor is subtracted from the line determined in step II.
  • the slope gain of the fast Kalman filter is greater than the slope gain of the slow Kalman filter and the constant gain of the fast Kalman filter is greater than the constant gain of the slow Kalman filter.
  • the slope gain of the fast Kalman filter is less than the constant gain of the fast Kalman filter and the slope gain of the slow Kalman filter is less than the constant gain of the slow Kalman filter.
  • the invention also relates to any device for correcting a signal, the signal possibly being a pressure signal, implementing the method having any of the preceding characteristics.
  • the invention applies to any pressure signal sensor comprising the device for correcting a pressure signal according to the invention.
  • FIG. 1a is a schematic representation of a real pressure curve in a cylinder of an internal combustion engine over time, during a compression
  • FIG. 1b is a schematic representation of a pressure curve in a cylinder of an internal combustion engine over time, during a compression, as delivered by the pressure sensor,
  • FIG. 2a is a schematic representation of the application of a Kalman filter to a signal, without correction
  • FIG. 2b is a schematic representation of the application of a Kalman filter to a signal, with correction
  • FIG. 3a is a schematic representation of the application of a fast Kalman filter to a pressure signal, according to the invention
  • FIG. 3b is a schematic representation of the application of a filter of
  • FIG. 4 is a schematic representation of the application of a Kalman filter to the detection of pressure peaks, according to the invention
  • FIG. 5 is a schematic illustration of the treatment of the pressure signal according to the invention.
  • a curve giving the variation of the actual pressure Sr prevailing in the combustion chamber of a cylinder as a function of time is shown in FIG. 1a. This curve is comparable to a straight line centered on zero on which pressure peaks are superimposed. For the sake of simplification, a single peak pressure is shown in Figure 1a.
  • Figure 1b shows the noisy signal Sb as measured and supplied by the pressure sensor.
  • the correction of the measured signal Sb is therefore necessary in order to obtain the signal representative of the actual pressure Sr prevailing in the cylinder.
  • FIGS. 2a and 2b illustrate the application of a Kalman filter to a signal of the type y - A xx + B, where x represents the measurement instant t, in order to determine the slope A and the constant B.
  • the constant B at the point n can then be calculated from the slope and the constant at the point n-1, considering the time interval dt separating the points n-1 and n:
  • B ⁇ n) B (n - 1) + A ⁇ n - ⁇ ) x dt
  • y_pred (n + 1) represents the prediction of the signal at the point n +1 according to the parameters B and A determined at the point n.
  • the purpose of the Kalman filter is to compare this prediction with the actual measured value y_meas (n) of the noisy signal Sb supplied by the sensor, and then to correct the slope, A (n) and the constant at point n. , B (n), so that the value of the predicted signal approaches the value of the signal Sb measured by the sensor.
  • eps (n) y_meas (n) - y _ pred (n) (2)
  • the slope A (n) at the point n is not equal to the slope A (n-1) at the point n-1, (see Figure 2b) and it must be corrected according to the prediction error of the slope eps (n) at the point n.
  • This correction is performed using a gain Ka which represents the attenuation of the desired correction with respect to the measured error.
  • a ⁇ n) A ⁇ n - ⁇ ) + Ka x eps ⁇ n) (3)
  • B ⁇ n) B ⁇ n - 1) + A ⁇ n - 1) x dt + Kb x eps ⁇ n) (4)
  • the values of the gains Ka and Kb are between 0 and 1.
  • the setting of the Ka and Kb gains allows to obtain a correction of the more or less dynamic predicted value compared to the value measured by the sensor.
  • more Ka and Kb are high, ie close to 1, plus the correction is dynamic and is close to the measured value.
  • plus Ka and Kb are low, ie close to 0, the correction is slow and remains far from the measured value.
  • the invention proposes to use this method at the pressure signal in order to reliably determine the pressure peaks, the slope A and the constant B:
  • a first pair of high gains Ka R , Kb R is used for the application of a so-called "fast" filter, in order to obtain an estimate y_pred R (n + 1) close to the measured signal y_meas (n). Consequently, the increase of the slope, with respect to the basic signal Sa, due to a peak is detected rapidly by means of the rapid change of the values of the slope A R and the constant
  • steps I and II take place simultaneously and the correction performed in step III is then immediate.
  • the values of the gains Ka R , Kb R , Ka L and Kb L are between 0 and 1 and preferably the slope gains are lower than the respective constant gains.
  • a ⁇ n) A L (n - 1) + Ka L x eps L (n)
  • the parameters A (n), B (n), eps (n) and y_pred (n) are specific to each of the filters, since the latter do not bring the same level of correction. As illustrated in FIGS. 3a and 3b, the corrected points obtained via these two filters, y_pred R (n + 1) and y_pred L (n + 1) are different.
  • the fast Kalman filter is used for the detection of pressure peaks.
  • the prediction error eps R (n) previously determined by the fast Kalman filter provides an indication on the stability level of the signal gradient and therefore any rapid change of slope.
  • a peak pressure of the noisy signal Sb is represented by a rise in pressure, a stabilization and then a descent. Therefore, for a peak pressure, the prediction error eps R is a signal having two peaks, a positive representing the rise of the pressure peak, and a negative peak representing the descent, (see Figure 4a).
  • this signal is a succession of positive and negative peaks. Determining the duration of the pressure peak in its entirety via this prediction error signal is therefore impossible.
  • step I the invention proposes the following additional steps to nevertheless detect the peak pressure in its entirety:
  • this filter is only applied once the peak has been passed, which amounts to producing a signal consisting of: • the square of the eps R prediction error 2 for the rise of the peak,
  • eps_sigma MAX [eps _sigma_fdt (n), eps R (nf ⁇ (6)
  • the maximized filtered standard deviation eps_sigma is, over the duration of the pressure spike, a positive signal that does not go back to zero (FIG. 4b), on which relative amplitude criteria can be applied in order to determine the beginning and the end of the peak pressure.
  • eps _sigma _ S2 eps _ sigma _ max x delta! _down
  • eps _ sigma _ max (') MAX [eps _sigma (n), eps _sigma_max (n - l)] For any point n, it is therefore possible to determine whether it belongs to a pressure peak or not.
  • the value of the peak start coefficient delta2_up is between 0 and 10
  • the value of the delta2_down peak end coefficient is between 0 and 1
  • the delta1_up peak and the end of peak peak delta1_down are between 0 and 5 volts.
  • step II the determination of the slope A and of the constant B according to the invention is carried out via the slow Kalman filter. Indeed :
  • a L (n) A L (n - ⁇ ) + Ka L x eps L ⁇ n)
  • this step II may comprise variants. Indeed, when the beginning of a peak is detected, the value of y_pred R (n) can be replaced by the value predicted by the slow Kalman filter at point n-2, ie y_pred L (n- 2). This is so that the low peak start increase does not overestimate the value of A L and B L. Similarly, in order to avoid underestimating the values of A L and B L, at the end of the peak, the value of y_pred R (n) is replaced by the value predicted by the slow Kalman filter at point n- 1, that is y_pred ⁇ _ (n-1).
  • the line y_ pred L (n + ⁇ ) A L (n) xt + B L (n) representing the basic signal Sa, thus determined, is subtracted from the signal supplied by the sensor so to reconstruct the true pressure curve prevailing in the combustion chamber, that is to say having a rectilinear base signal, centered on zero.
  • FIGS. 5b and 5c illustrate the signal processing during step I:
  • FIG. 5b represents the error of prediction eps R of the measured signal
  • FIG. 5c represents the standard deviation of the maximized filtered prediction error eps_sigma, as well as the values eps_sigma_min and eps_sigma_max.
  • Step II is illustrated in Figure 5d.
  • the base signal y_pred L obtained by the slow Kalman filter is represented, in which the pressure peaks obtained by the fast Kalman filter are replaced by straight lines.
  • FIG. 5e shows the detection zone D of the two peaks, as well as the base signal y_pred L thus determined by carrying out step III.
  • the invention thus makes it possible to determine the slope A, the constant B and the pressure peaks reliably without requiring a large memory size since the method is recursive of order 1 and predictive, from a point n to a point n + 1 and does not require the management and storage over a long window of several points to apply the conventional formulas of least squares.
  • This method can therefore be integrated in a cylinder pressure sensor or in a motor computer.

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Abstract

Procédé de correction de la dérive du signal (Sb) d'un capteur mesurant la pression dans un cylindre d'un moteur à combustion interne, le signal étant assimilable à une droite d'équation y = A × x + B, sur lequel se superposent des pics de pression, le dit procédé de correction comportant les étapes suivantes: I : utilisation d'un filtre de Kalman rapide pour la détection des points appartenant aux pics de pression, II : utilisation d'un filtre de Kalman lent pour la détermination de la pente (A) et de la constante (B), III : correction, pour chaque point, de la dérive du signal en fonction de leur appartenance ou non aux pics de pression détectés déterminée lors de l'étape I et des valeurs de la pente (A) et de la constante (B) déterminées lors de l'étape II, caractérisé en ce que lors de l'étape I on : estime l'erreur de prédiction (epsR) sur un point du signal à l'aide du filtre de Kalman rapide utilisé, filtre et maximise l'écart type de cette erreur de prédiction (eps_sigma), détermine le début et/ou la fin d'un pic de pression en ce point selon l'un au moins des deux critères suivants : l'erreur de prédiction (epsR) sur ce point est au-dessus d'un seuil de début de pic (delta1 -up), l'écart type filtré et maximisé de l'erreur de prédiction (eps_sigma) sur ce point est au-dessus d'un seuil d'écart type de début de pic (eps_sigma_S1 ).

Description

Procédé de correction de la dérive du signal d'un capteur de pression
La présente invention est relative à un procédé de correction de la dérive du signal d'un capteur de pression. Elle est particulièrement utile pour les capteurs de pression mesurant la pression dans un cylindre d'un moteur à combustion interne.
La mesure de pression régnant dans la chambre de combustion d'un cylindre de moteur diesel est réalisée par un capteur de pression situé, par exemple, dans une bougie de préchauffage. La courbe donnant la pression en fonction du temps lors d'un cycle du moteur (admission, compression, combustion, échappement) présente un signal de base idéalement rectiligne et centré sur zéro, auquel se superposent périodiquement des pics de pression. Ce type de capteur est habituellement doté d'un élément sensible piezo-électrique.
Etant donné l'environnement de fonctionnement de ce capteur, il est exposé à des variations de température et de pression. En particulier, les variations de température créent de la pyro-électricité dans l'élément sensible piezo-électrique du capteur, ce qui modifie la valeur du signal de pression qu'il délivre. L'allure de la courbe donnant la pression en fonction du temps en sortie du capteur est donc différente de la courbe de pression réelle régnant dans le cylindre. Plus précisément :
• le signal de base n'est plus centré sur zéro, c'est à dire que la valeur de pression moyenne mesurée est décalée d'une constante B.
• le signal de base n'est plus parallèle à l'axe des abscisses, c'est à dire horizontal, mais présente une pente A et est du type y - A x x .
• la pente A et la constante B ne sont pas fixes dans le temps et peuvent alors varier d'un cycle moteur à l'autre.
Ainsi, le signal de base peut être assimilé à une droite dont l'équation est du type y = A x x + B , sur laquelle viennent se superposer périodiquement des pics de pression.
Le traitement de ce signal de base est donc nécessaire afin de fournir au calculateur moteur des mesures de pression réelles et fiables, correctement recentrées sur zéro (ou sur une valeur constante prédéfinie) et sans dérive temporelle.
Un algorithme de traitement de ce signal doit corriger le signal fourni par le capteur, c'est à dire qu'il doit donc permettre de :
• déterminer B,
• déterminer A,
• discriminer les pics par rapport aux dérives du signal de base, en déterminant la localisation et la durée des pics de pression. En effet si l'augmentation soudaine de la pression due aux pics n'est pas traitée indépendamment de la dérive du signal, elle fausse la détermination de la pente A et de la constante B, • soustraire au signal fourni par le capteur, le signal de base ( A x x + B ) déterminé, pour le recentrer sur zéro (ou sur une valeur constante prédéfinie).
Le traitement du signal peut être réalisé soit lors de l'acquisition du signal et directement par le capteur, soit après l'acquisition du signal par un microprocesseur externe. Cette dernière solution présente l'avantage de réaliser le traitement une fois le signal acquis, avec des moyens de calculs et le temps nécessaires disponibles dans un calculateur de contrôle-moteur. Ceci présente néanmoins le désavantage de surcharger la taille mémoire du calculateur en permanence.
Le traitement direct par le capteur de pression présente de nombreuses contraintes : il doit être rapide, précis et limité en taille mémoire utilisée, puisque intégré dans le capteur qui ne possède pas un calculateur intégré puissant et doté d'une mémoire importante. On connaît de la technique antérieure, que le traitement direct du signal peut être réalisé par estimation, selon la méthode des moindres carrés, d'un modèle linéaire sur une fenêtre de points glissante contenant N points. L'inconvénient majeur d'un tel traitement est la taille mémoire importante qui est alors nécessaire aux calculs. Des simplifications et des approximations peuvent être faites pour la réduire, ce qui cause alors des problèmes de précision et de stabilité des calculs.
D'autres méthodes de traitement du signal peuvent être envisagées, telle que l'utilisation d'un filtre de Kalman par exemple. Ce filtre repose sur une méthode récursive de correction d'erreur entre un signal et sa prédiction atténuée par un gain. La prédiction du signal est calculée à partir du signal filtré et corrigé à l'instant de mesure précédent. Cependant l'application d'une telle méthode sur un signal de pression comportant des pics à intervalles réguliers présente les inconvénients suivants : • si la correction est trop importante, alors la détermination de la pente A et de la constante B est faussée puisqu'elle est surestimée par la présence des pics de pression.
• si la correction est faible, le signal corrigé ne tient pas compte de l'erreur engendrée par la présence des pics de pression et est alors proche de la droite y = A x x + B . Par conséquent, les valeurs de la pente A et de la constante B sont corrects, mais les pics de pression sont ignorés.
La présente invention propose de déterminer les valeurs de la pente A et de la constante B ainsi que les pics de pression de manière fiable sans nécessiter de taille mémoire de calculs importante. On atteint ces buts de l'invention au moyen d'un procédé de correction de la dérive du signal (Sb) d'un capteur de pression mesurant la pression dans un cylindre d'un moteur à combustion interne, le signal étant assimilable à une succession de points formant un signal de base (Sa) représenté par une droite d'équation y = A x x + B , de pente A et de constante B sur lequel se superposent des pics de pression, le dit procédé de correction comportant les étapes suivantes :
• I : utilisation d'un filtre de Kalman rapide, c'est à dire comportant des gains de pente (KaR) et de constante (KbR) de valeurs proches de 1 , pour la détection des points appartenant aux pics de pression,
• II : utilisation d'un filtre de Kalman lent, c'est à dire comportant des gains de pente (KaL) et de constante (KbL) de valeurs proches de 0, pour la détermination de la pente (A) et de la constante (B) de la droite représentant le signal de base, • III : correction, pour chaque point, de la dérive du signal en fonction de leur appartenance ou non aux pics de pression détectés déterminée lors de l'étape I et des valeurs de la pente (A) et de la constante (B) déterminées lors de l'étape II afin de déterminer le signal réel (Sr) de la pression régnant dans le cylindre. Ledit procédé est remarquable en ce que lors de l'étape I on : - estime l'erreur de prédiction (epsR) sur un point du signal à l'aide du filtre de
Kalman rapide utilisé,
- filtre et maximise l'écart type de cette erreur de prédiction (eps_sigma) pour estimer la stabilité de ce point par rapport aux points précédents.
- détermine le début et/ou la fin d'un pic de pression en ce point selon l'un au moins des deux critères suivants : o l'erreur de prédiction (epsR) sur ce point est au-dessus d'un seuil de début de pic (delta1-up), o l'écart type filtré et maximisé de l'erreur de prédiction (eps_sigma) sur ce point est au-dessus d'un seuil d'écart type de début de pic (eps_sigma_S1 ).
De manière préférentielle, le seuil d'écart type de début de pic équivaut à la dernière valeur minimum de l'écart type filtré et maximisé, multipliée par un coefficient de début de pic.
De manière complémentaire, on détermine la fin du pic en un point selon l'un au moins des deux critères suivants :
• l'erreur de prédiction sur ce point est en-dessous d'un seuil de fin de pic,
• l'écart type filtré et maximisé de l'erreur sur ce point est en-dessous d'un seuil d'écart type de fin de pic.
Avantageusement, le seuil d'écart type de fin de pic équivaut à la dernière valeur maximum de l'écart type filtré et maximisé, multipliée par un coefficient de fin de pic.
Dans un autre mode de réalisation, lors de l'étape II on : • estime la pente et la constante de la droite à partir du filtre de Kalman lent
• remplace les points appartenant au pic de pression déterminé par le filtre de Kalman rapide lors de l'étape I, par les points prédits par le filtre de Kalman lent en utilisant la pente et la constante estimées précédemment. Dans un mode de réalisation supplémentaire lors de l'étape III, on soustrait au signal issu du capteur la droite déterminée lors de l'étape II.
Selon l'invention, le gain de pente du filtre de Kalman rapide est supérieur au gain de pente du filtre de Kalman lent et le gain de constante du filtre de Kalman rapide est supérieur au gain de constante du filtre de Kalman lent. De manière judicieuse, le gain de pente du filtre de Kalman rapide est inférieur au gain de constante du filtre de Kalman rapide et le gain de pente du filtre de Kalman lent est inférieur au gain de constante du filtre de Kalman lent.
L'invention concerne également tout dispositif de correction d'un signal, le signal pouvant être un signal de pression, mettant en œuvre le procédé présentant l'une quelconque des caractéristiques précédentes.
Ainsi, l'invention s'applique à tout capteur de signal de pression comportant le dispositif de correction d'un signal de pression selon l'invention.
Et l'invention concerne aussi tout calculateur électronique comportant le dispositif de correction d'un signal de pression selon l'invention. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre à titre d'exemple non limitatif et à l'examen des dessins annexés dans lesquels :
• la figure 1a est une représentation schématique d'une courbe de pression réelle dans un cylindre d'un moteur à combustion interne au cours du temps, lors d'une compression,
• la figure 1 b est une représentation schématique d'une courbe de pression dans un cylindre d'un moteur à combustion interne au cours du temps, lors d'une compression, telle que délivrée par le capteur de pression,
• la figure 2a est une représentation schématique de l'application d'un filtre de Kalman à un signal, sans correction,
• la figure 2b est une représentation schématique de l'application d'un filtre de Kalman à un signal, avec correction,
• la figure 3a est une représentation schématique de l'application d'un filtre de Kalman rapide à un signal de pression, selon l'invention, • la figure 3b est une représentation schématique de l'application d'un filtre de
Kalman lent à un signal de pression, selon l'invention, • la figure 4 est une représentation schématique de l'application d'un filtre de Kalman à la détection de pics de pression, selon l'invention,
• la figure 5 est une illustration schématique du traitement du signal de pression selon l'invention. Une courbe donnant la variation de la pression réelle Sr régnant dans la chambre de combustion d'un cylindre en fonction du temps est représentée à la figure 1a. Cette courbe est assimilable à une droite centrée sur zéro sur laquelle se superposent des pics de pression. Dans un but de simplification, un seul pic de pression est représenté sur la figure 1a. La figure 1 b représente le signal bruité Sb tel que mesuré et fourni par le capteur de pression.
Plus précisément :
• le signal de base Sa n'est plus centré sur zéro, c'est à dire que la valeur de pression moyenne mesurée est décalée d'une constante B, « le signal de base Sa n'est plus parallèle à l'axe des abscisses, c'est à dire horizontal mais présente une pente qui augmente du type : y = A x x ,
• la pente A et la constante B ne sont pas fixes dans le temps et peuvent alors varier d'un cycle à l'autre.
Ainsi le signal de base Sa peut être assimilé à une droite dont l'équation est du type y = A x x + B , sur laquelle viennent se superposer périodiquement des pics de pression.
La correction du signal mesuré Sb est donc nécessaire afin d'obtenir le signal représentatif de la pression réelle Sr régnant dans le cylindre. Pour cela, le traitement du signal soustrait à chaque point du signal mesuré et fourni par le capteur Sb, la droite y = A x x + B représentant la dérive du signal, c'est à dire Sa, afin de retrouver le signal non-bruité, et sans dérive Sr.
Les figures 2a et 2b illustrent l'application d'un filtre de Kalman à un signal du type y - A x x + B , ou x représente l'instant de mesure t, afin de déterminer la pente A et la constante B. En appliquant cette équation pour chaque instant de mesure n et en faisant l'hypothèse que la pente A reste constante et qu'elle est la même entre les points n-1 et n, on obtient le modèle de référence suivant (figure 2a) :
A{n) = A{n - \)
La constante B au point n peut être alors calculée à partir de la pente et de la constante au point n-1 , en considérant l'intervalle de temps dt séparant les points n-1 et n :
B{n) = B(n - 1) + A{n - \) x dt La prédiction du signal au point n+1 équivaut à: y _ pred{n + l) = B{n) + A{n) X Λ (1 ) y_pred(n+1 ) représente donc la prédiction du signal au point n+1 en fonction des paramètres B et A déterminés au point n. Le filtre de Kalman a pour but de comparer au point n, cette prédiction, avec la valeur réelle mesurée y_meas(n) du signal bruité Sb fourni par le capteur, puis de corriger la pente, A(n) et la constante au point n, B(n), afin que la valeur du signal prédit se rapproche de la valeur du signal Sb mesuré par le capteur.
Ainsi, l'erreur de prédiction eps au point n équivaut donc à : eps(n) = y_meas(n) - y _ pred(n) (2)
Si cette erreur est non nulle, la pente A(n) au point n n'est pas égale à la pente A(n-1) au point n-1 , (voir Figure 2b) et elle doit être corrigée en fonction de l'erreur de prédiction de la pente eps(n) au point n.
Cette correction est réalisée à l'aide d'un gain Ka qui représente l'atténuation de la correction souhaitée par rapport à l'erreur mesurée.
A{n) = A{n - \) + Ka x eps{n) (3)
De même, une correction, équivalente à une portion de l'erreur de prédiction mesurée, est appliquée à la constante B avec un gain Kb, ce qui donne :
B{n) = B{n - 1) + A{n - l) x dt + Kb x eps{n) (4) Les valeurs des gains Ka et Kb sont comprises entre 0 et 1. Dans l'application du filtre de Kalman, le réglage des gains Ka and Kb permet d'obtenir une correction de la valeur prédite plus ou moins dynamique par rapport à la valeur mesurée par le capteur. Ainsi plus Ka et Kb sont élevés, c'est à dire proches de 1 , plus la correction est dynamique et se rapproche de la valeur mesurée. Au contraire, plus Ka et Kb sont faibles, c'est à dire proches de 0, plus la correction est lente et reste éloignée de la valeur mesurée.
Les paramètres A et B ainsi corrigés sont utilisés dans la formule de prédiction (1 ) du prochain point appliquée à n+1 (figure 2b).
L'invention propose d'utiliser cette méthode au signal de pression afin d'en déterminer, de manière fiable les pics de pression, la pente A et la constante B :
• lors d'une première étape I : un premier couple de gains élevés KaR, KbR est utilisé pour l'application d'un filtre dit "rapide", afin d'obtenir une estimation y_predR(n+1 ) proche du signal mesuré y_meas(n). Par conséquent l'augmentation de la pente, par rapport au signal de base Sa, due à un pic est détectée rapidement par l'intermédiaire du changement rapide des valeurs de la pente AR et de la constante
BR (figure 3a). • lors de la deuxième étape II, un deuxième couple de gains plus faibles que ceux utilisés pour le filtre « rapide », KaL, KbL, est utilisé pour l'application d'un filtre dit "lent", afin d'obtenir une estimation y_predL(n+1 ) plus proche du signal de base à extraire. Dans ce cas, une augmentation de pente rapide, illustrée par le point y_meas(n) n'est pas prise en compte pour la prédiction du signal. Les valeurs de la pente AL et de la constante BL, ainsi déterminées, sont les valeurs correctes de la pente et de la constante du signal y = A x t + B du signal de base Sa et elles ne sont pas faussées par la présence les pics de pressions (figure 3b).
• finalement, lors de la dernière étape III, une fois les pics de pression déterminés lors de l'étape I, ainsi que les valeurs de la pente A et de la constante B, déterminés lors de l'étape II, la droite y = AL x t + BL est soustraite au signal mesuré par le capteur de pression, afin d'obtenir le signal réel de la pression régnant dans la chambre de combustion.
Bien sûr, les étapes I et II se déroulent simultanément et la correction effectuée à l'étape III est alors immédiate.
Les valeurs des gains KaR, KbR, KaL et KbL sont compris entre 0 et 1 et préférentiellement les gains de pente sont inférieurs aux gains de constante respectifs.
En appliquant les équations (1), (2), (3), (4) pour chacun des filtres, on obtient donc les équations suivantes, pour le filtre rapide : epsR{n) = y{n) ~ y _predR {n) AR {n) = AR {n - \) + KaR x epsR{n)
BR(n) = BR {n - 1) + AR (n - 1) X dt + KbR X epsR (n) y _ predR{n + \) = BR{n) + AR{n) x dt
Et pour le filtre lent : epsL(n) = y{n) - y _predL{n)
A {n) = AL {n - l) + Ka L x epsL {n)
BL {n) = BL (n - l) + AL {n - \) x dt + KbL X epsL(n) y _ predL (n + l) = BL O) + AL{n) x dt
II est à noter que les paramètres A(n), B(n), eps(n) et y_pred(n) sont spécifiques à chacun des filtres, puisque ces derniers n'apportent pas le même niveau de correction. Comme illustrés aux figures 3a et 3b, les points corrigés obtenus par l'intermédiaire de ces deux filtres, y_predR(n+1 ) et y_predL(n+1 ) sont différents.
Selon l'invention et illustré aux graphes annotés 4a et 4b de la figure 4, le filtre de Kalman rapide est utilisé pour la détection des pics de pression. L'erreur de prédiction epsR(n) déterminée précédemment par le filtre de Kalman rapide fournit une indication sur le niveau de stabilité du gradient du signal et par conséquent sur tout changement rapide de pente.
Un pic de pression du signal bruité Sb est représenté par une montée en pression, une stabilisation, puis une descente. Par conséquent, pour un pic de pression, l'erreur de prédiction epsR est un signal comportant deux pics, un positif représentant la montée du pic de pression, et un pic négatif représentant la descente, (cf. figure 4a).
Cependant la présence d'un bruit de fond dans, avant ou après le pic de pression engendre aussi un pic (positif ou négatif) du signal de l'erreur de prédiction epsR.
Par conséquent ce signal est une succession de pics positifs et négatifs. La détermination de la durée du pic de pression dans sa totalité par l'intermédiaire de ce signal d'erreur de prédiction est donc impossible.
Lors de l'étape I, l'invention propose les étapes additionnelles suivantes pour détecter néanmoins le pic de pression dans sa totalité :
• Le carré de l'erreur de prédiction epsR est utilisé, ce signal epsR 2 comporte par conséquent deux pics positifs pour représenter un pic de pression (cf. figure 4a).
La détermination de la durée du pic de pression dans sa totalité n'est malheureusement pas possible avec ce signal. En effet, ce signal passe tout de même par zéro, rendant impossible l'utilisation de critères d'amplitudes du signal afin de déterminer la durée du pic de pression. • afin d'obtenir un signal ne passant pas par zéro, le carré de l'erreur de prédiction epsR 2, ou écart type, est filtré eps_sigma_filt : Pour cela un coefficient Kys de filtrage est appliqué. Par exemple Kys = 0.5. eps _ sigma _ filtin) = (l - Kys) x eps _sigma _ filt(n - 1) + Kys x epsR («)2 (5)
Ce qui a pour conséquence de freiner la montée du premier pic de epsR 2, de rejoindre le 2eme pic de epsR 2 sans passer par zéro, puis de freiner la descente du 2ème' pic de epsR 2 'figure 4b). Par conséquent le signal eps_sigma_filt obtenu, est un signal positif ne passant pas par zéro.
Puis, afin de s'assurer que le début de pic est détecté rapidement, ce filtre n'est appliqué qu'une fois le pic passé, ce qui revient à réaliser un signal constitué : • du carré de l'erreur de prédiction epsR 2 pour la montée du pic,
• puis du signal filtré du carré de l'erreur de prédiction eps_sigma_filt pour la descente du pic.
Pour réaliser ce signal on prend le maximum de ces deux valeurs sur la durée du pic. On obtient donc un signal filtré maximisé eps_sigma équivalent à : eps _sigma(n) = MAX [eps _sigma _fdt(n) , epsR(nf \ (6) L'écart type filtré maximisé eps_sigma est, sur la durée du pic de pression, un signal positif ne repassant pas par zéro (figure 4b), sur lequel on peut appliquer des critères relatifs d'amplitudes afin de déterminer le début et la fin du pic de pression.
Ainsi, pour détecter le début d'un pic de pression, l'une au moins des deux conditions suivantes est appliquée :
• si l'on constate que le signal mesuré est plus grand que le signal prédit auquel on ajoute une constante: y _meas(n) > y _ pred R(n) + deltaλ _up , c'est à dire si l'erreur de prédiction définie par l'équation (2) est supérieure à un seuil de début de pic epsR{n) > delta\_ιψ , • et si l'écart type filtré maximisé eps_sigma, défini par l'équation (6) est supérieur à un seuil d'écart type de début de pic eps_sigma_S1 , eps _ sigma (n ) > eps _ sigma _ Sl , alors le début du pic de pression est détecté, sinon le pic de pression n'a pas débuté.
Le seuil d'écart type de début de pic eps_sigma_S1 est choisi de telle manière à ce qu'il ait pour valeur la dernière valeur minimum de eps_sigma, c'est à dire la valeur de eps_sigma au début du pic de pression eps_sigma_min (cf Figure 4b), multipliée par un coefficient de début de pic delta2_up. C'est à dire eps _sigma _ S\ = eps _ sigma _ min x deltai _up
Avec eps _ sigma _ min(/î) = MIN [eps _ sigma(n) , eps _ sigma _ min(« - l)J De même, pour la détection de fin de pic, au moins une des deux conditions suivantes est appliquée :
• si le signal mesuré est plus petit que le signal prédit auquel on ajoute une constante : y _ meas(n) < y _ pred R(n) + deltaX _down , ce qui équivaut à eps R(n) < deltaλ _ down , c'est à dire si l'erreur de prédiction, définie par l'équation (2), est en dessous d'un seuil de fin de pic delta1_down,
• et si l'écart type filtré maximisé eps_sigma ; défini par l'équation (6) est inférieur à un seuil d'écart type de fin de pic eps_sigma_S2, eps _sigma{n) < eps _ sigma _ S2 , alors la fin du pic de pression est détectée, sinon le pic de pression n'est pas terminé. Le seuil d'écart type de fin de pic eps_sigma_S2 est choisi de telle manière qu'il a pour valeur la dernière valeur maximum de eps_sigma, c'est à dire la valeur de eps_sigma en haut du pic de pression eps_sigma_max (cf figure 4b), multipliée par un coefficient de fin de pic delta2_down. C'est à dire eps _sigma _ S2 = eps _ sigma _ max x delta! _down Avec eps _ sigma _ max («) = MAX [eps _sigma(n) , eps _ sigma _ max(n - l)] Pour tout point n, il est donc possible de déterminer s'il appartient à un pic de pression ou pas.
De manière générale, la valeur du coefficient de début de pic delta2_up est comprise entre 0 et 10, la valeur du coefficient de fin de pic delta2_down est comprise entre 0 et 1 , et les valeurs du seuil de début de pic delta1_up et de fin de pic delta1_down sont comprises entre 0 et 5 volts.
Par conséquent, pour chaque point n, si un pic est détecté à ce point, alors la valeur de ce point y_predR(n) ne peut pas être sélectionnée pour l'estimation de la pente
A et de la constante B, en revanche si un pic n'est pas détecté à ce point, alors la valeur de ce point peut être sélectionnée pour l'estimation correcte de la pente A et de la constante B.
Lors de l'étape II, la détermination de la pente A et de la constante B selon l'invention, est réalisée par l'intermédiaire du filtre de Kalman lent. En effet :
• la pente et la constante moyenne sont estimées par l'intermédiaire du filtre de Kalman avec des gains faibles KaL et KbL, afin d'obtenir une correction lente, moins influencée par les changements du signal, c'est à dire relativement indépendante des pics de pression, et donc représentative du signal de base y = A xt + B ,
• les points n sont ensuite prédits en utilisant la pente AL> et la constante BL calculés précédemment au point n-1 , epsL{n) = y{n) - y _predL{n)
AL{n) = AL(n - \) + KaL x epsL{n)
BL{n) = BL(n - \) + AL(n - \)x dt + KbL x epsL(n) y_predL (n + \) = BL(n) + AL(n) x dt
• dans le cas où un pic a été détecté précédemment à un point n par l'intermédiaire du filtre de Kalman rapide, la valeur de ce point y_predR(n) est remplacée par la valeur du point prédite par le filtre de Kalman lent y_predι_(n). Le pic de pression est ainsi remplacé par un signal de pente constante, c'est à dire par une droite.
Cette prédiction est nécessaire afin que la détermination de la pente AL et de la constante BL, ne soit pas faussée par la présence du pic de pression.
Dans le but d'améliorer la précision des valeurs de la pente AL et de la constante BL, cette étape II peut comporter des variantes. En effet, lorsque le début d'un pic est détecté, la valeur de y_predR(n) peut être remplacée par la valeur prédite par le filtre de Kalman lent au point n-2, c'est à dire y_predL(n-2). Ceci afin que l'augmentation faible de début de pic ne surestime pas la valeur de AL et de BL. De même, afin d'éviter de sous-estimer les valeurs de AL et BL, à la fin du pic, la valeur de y_predR(n) est remplacée par la valeur prédite par le filtre de Kalman lent au point n-1 , c'est à dire y_predι_(n-1 ).
Lors de la dernière étape III, la droite, y _ predL(n + \) = AL(n) x t + BL(n) représentant le signal de base Sa, ainsi déterminée est soustraite au signal fournit par le capteur afin de reconstruire la véritable courbe de pression régnant dans la chambre de combustion, c'est à dire comportant un signal de base rectiligne, recentré sur zéro.
Les différentes étapes du traitement du signal selon l'invention sont illustrées à la figure 5, comportant 5 graphes annotés 5a, 5b, 5c, 5d et 5e. La figure 5a représente le signal mesuré par le capteur, comportant deux pics de pression et une dérive du signal de base du type : y = A x t + B .
Les figures 5b et 5c illustrent le traitement du signal lors de l'étape I :
• la figure 5b représente l'erreur de prédiction epsR du signal mesuré,
• la figure 5c représente l'écart type de l'erreur de prédiction filtré maximisé eps_sigma, ainsi que les valeurs eps_sigma_min et eps_sigma_max.
L'étape II est illustrée à la figure 5d. Le signal de base y_predL obtenu par le filtre de Kalman lent, est représenté, dans lequel les pics de pression obtenus par le filtre de Kalman rapide sont remplacés par des droites.
La figure 5e représente la zone de détection D des deux pics, ainsi que le signal de base y_predL ainsi déterminés par la réalisation de l'étape III.
L'invention permet donc de déterminer la pente A, la constante B et les pics de pression de manière fiable sans nécessiter de taille mémoire importante puisque la méthode est récursive d'ordre 1 et prédictive, d'un point n à un point n+1 et ne nécessite pas la gestion et la mémorisation sur une longue fenêtre de plusieurs points pour appliquer les formules classiques des moindres carrés. Ce procédé peut par conséquent être intégré dans un capteur de pression cylindre ou dans un calculateur moteur.
Bien entendu, l'invention n'est pas limitée au mode de réalisation décrit et représenté qui n'a été donné qu'à titre d'exemple et peut, par exemple être appliquée à tout signal de mesure comportant des pics.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de correction de la dérive du signal (Sb) d'un capteur de pression mesurant la pression dans un cylindre d'un moteur à combustion interne, le signal étant assimilable à une succession de points formant un signal de base (Sa) représenté par une droite d'équation y = A x x + B , de pente A et de constante B sur lequel se superposent des pics de pression, le dit procédé de correction comportant les étapes suivantes :
• I : utilisation d'un filtre de Kalman rapide, c'est à dire comportant des gains de pente (KaR) et de constante (KbR) de valeurs proches de 1, pour la détection des points appartenant aux pics de pression, « II : utilisation d'un filtre de Kalman lent, c'est à dire comportant des gains de pente (KaL) et de constante (KbL) de valeurs proches de 0, pour la détermination de la pente (A) et de la constante (B) de la droite représentant le signal de base,
• III : correction, pour chaque point, de la dérive du signal en fonction de leur appartenance ou non aux pics de pression détectés déterminée lors de l'étape I et des valeurs de la pente (A) et de la constante (B) déterminées lors de l'étape II afin de déterminer le signal réel (Sr) de la pression régnant dans le cylindre, Caractérisé en ce que lors de l'étape I on :
• estime l'erreur de prédiction (epsR) sur un point du signal à l'aide du filtre de Kalman rapide utilisé, • filtre et maximise l'écart type de cette erreur de prédiction (eps_sigma) pour estimer la stabilité de ce point par rapport aux points précédents.
• détermine le début et/ou la fin d'un pic de pression en ce point selon l'un au moins des deux critères suivants : l'erreur de prédiction (epsR) sur ce point est au-dessus d'un seuil de début de pic (delta1-up), l'écart type filtré et maximisé de l'erreur de prédiction (eps_sigma) sur ce point est au-dessus d'un seuil d'écart type de début de pic (eps_sigma_S1).
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que le seuil d'écart type de début de pic (eps_sigma_S1 ) équivaut à la dernière valeur minimum de l'écart type filtré et maximisé (eps_sigma_min), multipliée par un coefficient de début de pic (delta2_up).
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la valeur du coefficient de début de pic (delta2_up) est comprise entre 0 et 10.
4. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que au cours de l'étape I on détermine la fin du pic en un point selon l'un au moins des deux critères suivants : • l'erreur de prédiction (epsR) sur ce point est en-dessous d'un seuil de fin de pic (delta1_down),
• l'écart type filtré et maximisé de l'erreur (eps_sigma) sur ce point est en-dessous d'un seuil d'écart type de fin de pic (eps_sigma_S2).
5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le seuil d'écart type de fin de pic (eps_sigma_S2) équivaut à la dernière valeur maximum de l'écart type filtré et maximisé (eps_sigma_max), multipliée par un coefficient de fin de pic (delta2_down).
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape II on : • estime la pente (A) et la constante (B) de la droite à partir du filtre de Kalman lent,
• remplace les points appartenant au pic de pression déterminé par le filtre de Kalman rapide lors de l'étape I, par les points prédits par le filtre de Kalman lent en utilisant la pente (AL) et la constante (BL) estimés précédemment.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lors de l'étape III, on soustrait au signal issu du capteur la droite prédite j; = AL x t + BL , déterminée lors de l'étape II.
8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérise en ce que le gain de pente du filtre de Kalman rapide (KaR) est supérieur au gain de pente du filtre de Kalman lent (KaL).
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le gain de constante du filtre de Kalman rapide (KbR) est supérieur au gain de constante du filtre de Kalman lent (KbL).
10. Procédé selon les l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le gain de pente du filtre de Kalman rapide (KaR) est inférieur au gain de constante du filtre de Kalman rapide (KbR).
11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le gain de pente du filtre de Kalman lent (KaL) est inférieur au gain de constante du filtre de Kalman lent (KbL).
12. Dispositif de correction d'un signal mettant en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.
13. Dispositif selon la revendication 12 caractérisé en ce que le signal est un signal de pression d'un cylindre d'un moteur à combustion interne.
14. Capteur de signal de pression comportant le dispositif de correction d'un signal de pression selon la revendication 12.
15. Calculateur électronique comportant le dispositif de correction d'un signal de pression selon la revendication 12.
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