WO2011082908A1 - Verfahren zum ermitteln von funktionsparametern für ein steuergerät - Google Patents

Verfahren zum ermitteln von funktionsparametern für ein steuergerät Download PDF

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Markus Bossler
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Definitions

  • the invention relates to a method for determining functional parameters for a control unit and such a control unit.
  • control unit functions that are implemented in the control units used must be designed according to requirements with regard to the target parameters or evaluation criteria of the manufacturer and the end customer via functional parameters.
  • control unit functions make it possible to determine fixed settings by means of a parameter set, in many cases also by means of several parameter sets, via constants, characteristic curves and characteristic diagrams. It should be noted that the complexity of the functions and thus the number of maps is constantly increasing. Function specialists who know the influence of each parameter at best can interpret the functions according to the requirements of the customer.
  • the method enables an application by directly specifying objective target values or criteria for a function in the control unit.
  • the invention makes possible an application by setting target variables, in which case the concentration is the target variables and not the functional parameters. This leads to a reduction in complexity for the user, especially since no function specialist is necessary for the vote.
  • the presented procedure allows a systematic approach with objective evaluation of the settings. Furthermore, recursions are necessary for adjustment. solution is less costly. Optionally, a reduction of map structures in the control unit can be achieved.
  • control unit function it is possible to develop a control unit function or to extend existing control unit functions, so that they apply independently.
  • the function goals are specified by the applicator or customer in design via one or more weighting characteristics of the target variables or criteria.
  • the function learns the necessary internal function parameters.
  • Figure 1 shows a schematic representation of a possible embodiment of the method described.
  • FIG. 2 shows a further possible embodiment of the method.
  • FIG. 1 outlines a method sequence which directly performs parameter variations, such as, for example, function parameters, on a target system or system 10 and in which the system 10 is operated at different operating points.
  • criteria are calculated from the system 10 in a step 12.
  • a mathematical model or criteria model 14 is formed, which creates the dependencies of the target variables and criteria from the parameters.
  • An optimizer 16 may optimize on the basis of the given weighting criteria from a weighting map 18 on this model 14 and determine the optimal function parameters 20 and provide them to the actual functions of the controller 22 and update them again and again, the optimizer 16 is a development of system responses or can take into account the criteria calculated on the system responses, for example by a gradient analysis or evaluation.
  • the system 10 thus initially moves with start parameters of the control unit function. In doing so, the system 10 is operated at any operating point with the adjusted function parameters 20, providing outputs on which criteria are calculated. With these criteria, the criteria or behavioral model 14 is created.
  • the optimizer 16 determines the optimal parameters with a given weighting in the measured range of the behavioral model 14 and changes the corresponding function parameters with the results.
  • system 10 initially uses function parameters which have been specified or accepted, for example. However, these are not usually tuned to the system 10, i. that these are not optimal for the system 10.
  • the behavioral model 14 usually does not exist. However, it is also possible to deposit a behavioral model 14 of a similar system 10.
  • the system 10 is then operated at different operating points and thereby learns its own behavior at different operating points.
  • the optimizer 16 of the function specifies parameter combinations representing a prediction of the optimizer 16 with respect to an improvement of the behavioral model 14.
  • parameter combinations are tried which are intended to improve the behavior of the system 10.
  • the behavior model 14 is extended by the criteria and the parameter combination. With the extended parameter combination and the associated criteria, a new extended behavioral model 14 is calculated.
  • the optimizer 16 uses the behavior model 14 and checks whether the parameter specification has led to the improvement or deterioration of the behavior of the system 10. As a result, the optimizer 16 gradually determines the combination of parameters in which the optimal behavior of the system 10 is established with respect to the criteria. This is done in an iterative process in which the behavioral model 14 grows until the optimal behavior is found. This is done for each operating point.
  • the optimizer 16 determines each of the optimal parameters of the behavioral model 14 in the measured range and gives a forecast on whether a further improvement of the behavior can be achieved.
  • the task of the optimizer 16 is to evaluate the criteria of the behavioral model 14 according to the prediction from the weighting maps.
  • the specification to the optimizer 16 may be a summation criterion of weights for which the optimizer 16 finds only a solution of the parameters.
  • the function may be designed such that the optimizer 16 delivers a multitude of function parameters 20 via multi-objective optimization and the function parameter selection takes place via the weighting of the criteria from a memory or model of optimal parameters. In this case, after learning the criteria model 14, the weighting criteria can be shifted at any time. The function parameters 20 take effect immediately. The user can apply in this way without having to know the function parameters 20.
  • the weightings can be changed at any time, for example by switching different weighting maps or by controlling directly on the weightings.
  • FIG. 2 shows a procedure similar to that in FIG. 1, with the difference that parameters are not varied directly on a system 30, but rather via an intermediate model 32, in order to avoid noticeable influences of the variations.
  • the intermediate model 32 replaces the system 30 and is aligned with the system 30 under defined conditions by identification, optimization, or other computations (block 35).
  • criteria from the intermediate model 32 are calculated in a step 34.
  • a mathematical model or criteria model 36 is then formed from the calculated criteria and target variables, which creates the dependencies of the target variables and criteria on the parameters.
  • An optimizer 38 can then optimize by providing weighting criteria from a weighting map 40 on this model 36 and determine the optimal function parameters 42 and make them available to the actual ECU functions 44 and keep updating. The optimization can also be calculated in the wake of the control unit.
  • a particular advantage is that the ECU software does not have to be changed. It should be noted, however, that different setups or regu- can not be implemented on the weightings. Furthermore, an additional tool must be available for the application and also for the customer.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln von Funktionsparametern (20) für ein Steuergerät (22) und ein Steuergerät (22), in dem das vorgestellte Verfahren ausgeführt wird. Das Steuergerät (22) ist zum Ansteuern eines technischen Systems (10) vorgesehen, wobei bei dem Verfahren mindestens eine Zielgröße zu einem Systemverhalten vorgegeben und eine Variation der Funktionsparameter (20) durchgeführt wird, wobei aus einer erhaltenen Antwort auf die Funktionsparameter (20) eine Bewertung der eingestellten Funktionsparameter (20) unter Berücksichtigung der mindestens einen vorgegebenen Zielgröße durchgeführt wird.

Description

Beschreibung Titel
Verfahren zum Ermitteln von Funktionsparametern für ein Steuergerät
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln von Funktionsparametern für ein Steuergerät und ein solches Steuergerät.
Stand der Technik
Bei Einspritzsystemen für Verbrennungsmotoren müssen Steuergerätefunktionen, die in den verwendeten Steuergeräten zur Ausführung kommen, nach Anforderungen hinsichtlich Zielgrößen bzw. Bewertungskriterien des Herstellers und des Endkunden über Funktionsparameter ausgelegt werden.
Die Komplexität der Funktionen und somit auch die Anzahl der Funktionsparameter steigen mit zunehmenden Anforderungen an das System. Gleichzeitig fordert aber der Kunde eine Vereinfachung der Strukturen, da eine komplexe Software- Struktur nur mit Expertenwissen zu handhaben und schwer zu applizieren ist.
Die vorstehend erwähnten Steuergerätefunktionen bieten die Möglichkeit, mittels eines Parametersatzes, in vielen Fällen auch mittels mehrerer Parametersätze, über Konstanten, Kennlinien und Kennfelder feste Einstellungen zu bestimmen. Dabei ist zu beachten, dass die Komplexität der Funktionen und somit auch die Anzahl der Kennfelder ständig zunehmen. Funktionsspezialisten, die im günstigsten Fall den Einfluss jedes Parameters kennen, können so die Funktionen den Anforderungen des Kunden entsprechend auslegen.
Der Kunde erhält seinen gewünschten Kompromiss aus einer Vielzahl von optimalen, möglichen Kompromissen. Abweichungen von den Anforderungen können durch Rekursionen ausgeglichen werden. Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren zum Ermitteln von Funktionsparametern mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und ein Steuergerät mit den Merkmalen des Anspruchs 10 vorgestellt. Ausführungen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und der Beschreibung.
Durch den Einsatz von selbstapplizierenden Funktionen kann eine Vielzahl von Funktionsparametern, -kennlinien und -kennfeldern auf ein oder wenige Betriebspunkt abhängige Gewichtungskennfelder für den Anwender reduziert werden. So kann selbst bei steigender Komplexität der Steuergerätefunktionen die Komplexität für den Kunden oder den Anwender verringert werden. Die Applikation erfolgt als Vorgabe der Zielgrößen und Kriterien bzw. deren Gewichtungen. Somit muss der Anwender kein Funktionsspezialist sein, um die gewünschten Anforderungen an das System umzusetzen. Es ist weiterhin nicht erforderlich, dass der Anwender die Funktionsparameter kennt.
Mit dem Verfahren wird eine Applikation durch direkte Vorgabe von objektiven Zielgrößen oder Kriterien an eine Funktion im Steuergerät ermöglicht.
Es ist zu beachten, dass durch immer zunehmend komplexere Softwarestrukturen sich die fachlichen Anforderungen und der Aufwand bei der Applikation sowohl intern als auch beim Kunden erhöhen. Der Einsatz von selbstapplizierenden Funktionen mit Gewichtungskennfeldern im Steuergerät ermöglicht, das Systemverhalten direkt über die Zielgrößen oder Bewertungskriterien bzw. über deren Gewichtungen zu verändern und vorzugeben. Für den Anwender kann dadurch eine Vielzahl von Funktionsparametern, -kennlinien und -kennfeldern auf ein oder wenige Betriebspunkt abhängige Gewichtungskennfelder reduziert werden.
Die Erfindung ermöglicht eine Applikation über ein Einstellen von Zielgrößen, dabei gilt die Konzentration den Zielgrößen und nicht den Funktionsparametern. Dies führt zu einer Reduzierung der Komplexität für den Anwender, zumal kein Funktionsspezialist zur Abstimmung notwendig ist.
Mit dem vorgestellten Verfahren ist ein systematisches Vorgehen mit objektiver Bewertung der Einstellungen möglich. Weiterhin sind Rekursionen zur Anpas- sung der Anforderungen weniger aufwendig. Gegebenenfalls ist auch eine Reduzierung von Kennfeldstrukturen im Steuergerät zu erreichen.
Mit dem Verfahren ist es möglich, eine Steuergerätefunktion zu entwickeln oder bestehende Steuergerätefunktionen zu erweitern, so dass diese sich eigenständig applizieren. Die Funktionsziele werden vom Applikateur oder Kunden in Ausgestaltung über ein oder mehrere Gewichtungskennfelder der Zielgrößen bzw. Kriterien vorgegeben. Die Funktion lernt die dafür notwendigen internen Funktionsparameter.
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung eine mögliche Ausführung des beschriebenen Verfahrens.
Figur 2 zeigt eine weitere mögliche Ausführung des Verfahrens.
Ausführungsformen der Erfindung
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
In Figur 1 ist ein Verfahrensablauf skizziert, der direkt Parametervariationen, wie bspw. Funktionsparameter, auf einem Zielsystem bzw. System 10 durchführt und bei dem das System 10 in unterschiedlichen Betriebspunkten betrieben wird. Aus der Systemantwort werden Kriterien aus dem System 10 in einem Schritt 12 berechnet. Aus den berechneten Kriterien und den vorgegebenen Zielgrößen wird dann ein bspw. mathematisches Modell bzw. Kriterienmodell 14 gebildet, das die Abhängigkeiten der Zielgrößen und Kriterien von den Parametern erstellt.
Ein Optimierer 16 kann auf Grundlage der vorgegebenen Gewichtungskriterien aus einem Gewichtungskennfeld 18 auf diesem Modell 14 optimieren und die optimalen Funktionsparameter 20 ermitteln und diese den eigentlichen Funktionen des Steuergeräts 22 zur Verfügung stellen und immer wieder aktualisieren, wobei der Optimierer 16 eine Entwicklung von Systemantworten bzw. der auf den Systemantworten berechneten Kriterien berücksichtigen kann, bspw. durch eine Gradientenbetrachtung bzw. -auswertung.
Das System 10 fährt somit initial mit Startparametern der Steuergerätefunktion. Dabei wird das System 10 in irgendeinem Betriebspunkt mit den eingestellten Funktionsparametern 20 betrieben, wobei es Ausgangsgrößen liefert, auf denen Kriterien berechnet werden. Mit diesen Kriterien wird das Kriterien- bzw. Verhaltensmodell 14 erstellt. Der Optimierer 16 ermittelt die optimalen Parameter mit vorgegebener Gewichtung im vermessenen Bereich des Verhaltensmodells 14 und ändert mit den Ergebnissen die entsprechenden Funktionsparameter.
Dies bedeutet, dass das System 10 zu Beginn Funktionsparameter verwendet, die bspw. vorgegeben oder übernommen wurden. Diese sind aber in der Regel nicht auf das System 10 abgestimmt, d.h. dass diese nicht optimal für das System 10 sind.
Zu Beginn der Ermittlung der Funktionsparameter 20 ist üblicherweise das Verhaltensmodell 14 nicht existent. Es kann jedoch auch ein Verhaltensmodell 14 eines ähnlichen Systems 10 hinterlegt werden.
Das System 10 wird dann in unterschiedlichen Betriebspunkten betrieben und lernt dabei sein eigenes Verhalten an unterschiedlichen Betriebspunkten. Bei diesem Vorgang gibt der Optimierer 16 der Funktion Parameterkombinationen vor, die eine Prognose des Optimierers 16 hinsichtlich einer Verbesserung des Verhaltensmodells 14 darstellen. Es werden somit Parameterkombinationen ausprobiert, die das Verhalten des Systems 10 verbessern sollen. Das Verhaltensmodell 14 wird um die Kriterien und die Parameterkombination erweitert. Mit der erweiterten Parameterkombination und den zugehörigen Kriterien wird ein neues erweitertes Verhaltensmodell 14 berechnet.
Der Optimierer 16 verwendet das Verhaltensmodell 14 und prüft, ob die Parametervorgabe zur Verbesserung oder Verschlechterung des Verhaltens des Systems 10 geführt hat. Dadurch ermittelt der Optimierer 16 nach und nach die Kombination von Parametern, bei der sich das optimale Verhalten des Systems 10 bezüglich der Kriterien einstellt bzw. ergibt. Dies erfolgt in einem iterativen Ablauf, bei dem das Verhaltensmodell 14 wächst, bis das optimale Verhalten gefunden wurde. Dies wird für jeden Betriebspunkt durchgeführt.
Der Optimierer 16 ermittelt jeweils die optimalen Parameter des Verhaltensmodells 14 im vermessenen Bereich und gibt eine Prognose dazu ab, ob eine weitere Verbesserung des Verhaltens erreicht werden kann. Die Aufgabe des Optimierers 16 besteht darin, die Kriterien des Verhaltensmodells 14 nach der Vorgabe aus den Gewichtungskennfeldern zu bewerten.
Dabei kann die Vorgabe an den Optimierer 16 ein Summenkriterium aus Gewichtungen sein, für das der Optimierer 16 nur eine Lösung der Parameter findet. Alternativ kann die Funktion so ausgelegt sein, dass der Optimierer 16 über eine Mehrzieloptimierung eine Vielzahl von Funktionsparametern 20 liefert und die Funktionsparameterauswahl über die Gewichtung der Kriterien aus einem Speicher oder Modell optimaler Parameter erfolgt. In diesem Fall können nach dem Lernen des Kriterienmodells 14 jederzeit die Gewichtungskriterien verschoben werden. Die Funktionsparameter 20 werden sofort wirksam. Der Anwender kann auf diese Weise applizieren, ohne dass er die Funktionsparameter 20 kennen muss.
Dabei entstehen zwei Phasen:
1 . Schnelles Einlernen der Funktionsparameter 20 und die Applikation durch Abstimmung der Gewichtungskennfelder 18.
2. Langsames Anpassen der Funktionsparameter 20 über der Lebenszeit. Eine Phasenumschaltung kann über die Informationen des gelernten Betriebsverhaltens erfolgen.
Liegt nach der zweiten Phase über eine Mehrzieloptimierung ein Speicher bzw. Modell von optimalen Parametern für die Funktion vor, können die Gewichtungen jederzeit verändert werden, bspw. durch Umschaltung unterschiedlicher Gewich- tungskennfelder oder durch eine Regelung direkt auf den Gewichtungen.
In Figur 2 ist ein ähnlicher Ablauf wie in Figur 1 dargestellt mit dem Unterschied, dass nicht direkt auf einem System 30 Parameter variiert werden, sondern über ein Zwischenmodell 32, um spürbare Einflüsse der Variationen zu vermeiden.
Das Zwischenmodell 32 ersetzt das System 30 und wird mit dem System 30 unter definierten Zuständen durch Identifikation, Optimierung oder durch sonstige Berechnungen abgeglichen (Block 35).
Aus der Antwort des Zwischenmodells 32 werden Kriterien aus dem Zwischenmodell 32 in einem Schritt 34 berechnet. Aus den berechneten Kriterien und Zielgrößen wird dann ein bspw. mathematisches Modell bzw. Kriterienmodell 36 gebildet, das die Abhängigkeiten der Zielgrößen und Kriterien von den Parametern erstellt.
Ein Optimierer 38 kann dann durch Vorgabe von Gewichtungskriterien aus einem Gewichtungskennfeld 40 auf diesem Modell 36 optimieren und die optimalen Funktionsparameter 42 ermitteln und diese den eigentlichen Steuergerätefunktionen 44 zur Verfügung stellen und immer wieder aktualisieren. Die Optimierung kann auch im Nachlauf des Steuergeräts gerechnet werden.
Eine Alternative besteht darin, dieses Verfahren außerhalb der Steuergeräte- Software zu rechnen und über ein Werkzeug bzw. Tool mit einer Schnittstelle zum Steuergerät die Einstellungen so an den Versuchsträger zu übertragen. Die Ergebnisse der Abstimmung sind dann direkt im Steuergerät verfügbar oder müssen nach Abstimmung über das Tool in das Steuergerät transferiert werden.
Ein besonderer Vorteil ist, dass die Steuergeräte-Software nicht verändert werden muss. Zu beachten ist allerdings, dass ggf. verschiedene Setups oder Rege- lungen auf den Gewichtungen nicht umgesetzt werden können. Weiterhin muss ein Zusatztool für die Applikation und auch für den Kunden verfügbar sein.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zum Ermitteln von Funktionsparametern (20, 42) für ein Steuergerät (22), das zum Ansteuern eines technischen Systems (10, 30) vorgesehen ist, wobei mindestens eine Zielgröße zu einem Systemverhalten vorgegeben und eine Variation der Funktionsparameter (20, 42) durchgeführt wird, wobei aus einer erhaltenen Antwort auf die Funktionsparameter (20, 42) eine Bewertung der eingestellten Funktionsparameter (20, 42) unter Berücksichtigung der mindestens einen vorgegebenen Zielgröße durchgeführt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem die Funktionsparameter (20, 42) direkt auf dem System (10, 30) variiert werden und die Antwort eine Antwort des Systems (10, 30) ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem die Funktionsparameter (20, 42) über ein Zwischenmodell (32) variiert werden und die Antwort eine Antwort des Zwischenmodells (32) ist.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem aus der Antwort Kriterien berechnet werden und aus den berechneten Kriterien und der mindestens einen vorgegebenen Zielgröße ein Modell (14, 36) des Systems (10, 30) gebildet wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem ein Optimierer (16, 38) zum Einsatz kommt.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem der Optimierer (16, 38) eine Entwicklung der Antworten berücksichtigt.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, bei dem eine Anzahl von Zielgrößen vorgegeben werden und das Systemverhalten über eine Gewichtung der Zielgrößen vorgegeben wird
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, das innerhalb einer Steuergeräte-Software ausgeführt wird.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, das außerhalb einer Steuergeräte-Software ausgeführt wird.
10. Steuergerät mit einer Recheneinheit, auf der Funktionen zur Ausführung kommen, wobei das Steuergerät (22) dazu ausgebildet ist, Funktionsparameter (20, 42) der Funktionen mit einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 zu ermitteln.
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