WO2013131836A2 - Verfahren zur emissionsoptimierung von verbrennungskraftmaschinen - Google Patents

Verfahren zur emissionsoptimierung von verbrennungskraftmaschinen Download PDF

Info

Publication number
WO2013131836A2
WO2013131836A2 PCT/EP2013/054236 EP2013054236W WO2013131836A2 WO 2013131836 A2 WO2013131836 A2 WO 2013131836A2 EP 2013054236 W EP2013054236 W EP 2013054236W WO 2013131836 A2 WO2013131836 A2 WO 2013131836A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
internal combustion
models
created
combustion engine
temperature
Prior art date
Application number
PCT/EP2013/054236
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2013131836A3 (de
Inventor
Harald ALTENSTRASSER
Adnand DRAGOTI
Nikolaus Keuth
Original Assignee
Avl List Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Avl List Gmbh filed Critical Avl List Gmbh
Publication of WO2013131836A2 publication Critical patent/WO2013131836A2/de
Publication of WO2013131836A3 publication Critical patent/WO2013131836A3/de

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1438—Introducing closed-loop corrections using means for determining characteristics of the combustion gases; Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/04—Testing internal-combustion engines
    • G01M15/05—Testing internal-combustion engines by combined monitoring of two or more different engine parameters
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2409—Addressing techniques specially adapted therefor
    • F02D41/2422—Selective use of one or more tables
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2425—Particular ways of programming the data
    • F02D41/2429—Methods of calibrating or learning
    • F02D41/2432—Methods of calibration
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/26—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor
    • F02D41/263—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using computer, e.g. microprocessor the program execution being modifiable by physical parameters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/04—Testing internal-combustion engines
    • G01M15/10—Testing internal-combustion engines by monitoring exhaust gases or combustion flame
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F02D2041/1433—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method using a model or simulation of the system
    • F02D2041/1437—Simulation
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/021—Engine temperature

Definitions

  • the invention relates to a method for optimizing internal combustion engines, in particular for emission and / or consumption optimization, in which optionally at least one of the secondary influencing variables is set via correction functions in their control units at each operating point in such a way that within a defined cycle of operating points Emission limit values are respected.
  • the invention is characterized in that in a first step, an experimental plan for the main influencing variables and secondary factors using mathematical models of the control unit functions and the internal combustion engine is created with respect to the size to be optimized and driven off the test bench, based on these models the optimal values of the secondary factors are determined in compliance with the emission limit values and these values are used for the initial condition of the correction functions in the control unit.
  • dynamic models are evaluated under stationary conditions and used in the optimization.
  • the operating points are given by the parameters temperature, load and speed.
  • a further embodiment variant of the method according to the invention is characterized in that the operating range of the internal combustion engine is divided into several areas, wherein separate test plans are created and plausibilized on the test bench for each subarea, and partial global models are created from the measured data for each partial area.
  • the experimental plans in each subarea are preferably created by a two-stage global experimental design.
  • Another variant of the method provides that dynamic models of the variable to be optimized over the entire operating range of the internal combustion engine are created on the basis of a dynamic test plan.
  • online trial planning methods are based on an initial design plan that is calculated off-line and then adjusted during measurement to the process to be measured (i.e., the internal combustion engine) using a mathematical model. After the measurement of the specimen then not only measurement data has been generated, which can be used for modeling, but is also a finished model, for example, the internal combustion engine, based on the main factors such as load, speed and according to the invention also temperature, and the incident factors (ECU size - JO) available. This model can be used directly for the definition of the temperature correction functions.
  • the method for online and offline modeling for example, based on neuro-fuzzy approaches.
  • the determination of the submodels can be based, for example, on a decisiontree method in which the division of the input space is determined by hyperplanes.
  • the overall process model can also be divided into several submodels, whereby between dynamic and stationary processes is separated and outputs of the individual stages are used as inputs for each next modeling stage.
  • the training of the individual model stages is preferably carried out by the method as described above (online and offline modeling).
  • the correction functions can advantageously consist of a basic map for a reference temperature of the internal combustion engine and at least one correction map for the internal combustion engine at a further reference temperature, which correction map by means of a factor map as a function of the current temperature of the internal combustion engine to the output of the basic map is added.
  • a model-based function optimization is carried out for the characteristic maps, wherein the values are optimized on the nodes of the corresponding maps.
  • FIG. 1 shows an example of the assignment of individual models to the associated areas of the test cycle
  • FIG. 2 is a schematic block diagram for the determination of the total cycle result
  • Fig. 3 shows a diagram of the evaluation for a simulated cycle result.
  • a first method is a stationary procedure.
  • the operating range of the engine is divided into several areas.
  • test plans for load, speed, cooling water temperature and all other variation parameters are created using the two-stage modeling method, as described, for example, in EP 2088486 A.
  • the partial ranges differ due to different operating strategies of the motor control in the number of variation parameters.
  • the test plans created in this way are automatically run on the engine test bench and made plausible. From the measured data, partial global models are compiled for each subregion, as disclosed, for example, in the AT 7710 U.
  • Another method is based on a dynamic modeling method, in which the time behavior of the engine can be mapped.
  • a dynamic test plan based on, for example, the method described in "Analytic Model Based Design of Experiments", M. Stadlbauer et al., Design of Experiments in Engine Development, 2010, Expert Verlag, extended by variations also for the water temperature,
  • dynamic emission models are created over the entire operating range of the engine, as exemplified in "Dynamic modeling using local model networks", C. Hametner et al., Design of Experiments in Engine Development, 2010, Expert Publishing or “Global Dynamic Modeling: A Consistent Approach for Both Diesel and Gasoline Engines ", K. Shimojo et al., Design of Experiments in Engine Development, 2010, Expert Publishing.
  • the correction functions usually consist of a basic map which contains the settings for the warm engine. Furthermore, there is at least one correction map which applies to the cold engine. By means of a factor map, this correction map is added to the output of the basic map, depending on the current engine temperature.
  • the generated optimization results contain optimal settings for all parameters and all temperatures.
  • the data for the respective temperatures can be separated. Decisive here is the determination of a "base temperature” and a “correction temperature”. All other temperatures are referred to as “intermediate temperatures”.
  • the basic map By means of the data of the base temperature, the basic map can be calculated. Subsequently, the correction map can be calculated by means of the output from the basic map and the data from the correction temperature. Finally, using the data from all intermediate temperatures and the outputs from the basic and correction maps, the
  • a model-based cycle high calculation or simulation is usually performed.
  • the global models are used, which were already used in the optimization.
  • the applicator must assign the individual models to the corresponding areas of the test cycle.
  • An example of such an assignment is shown in FIG.
  • the input for the simulation is a cycle measurement, which, like the function optimization, contains the data for speed, load and temperature. These data serve as inputs to the functions that compute the temperature-dependent input values for the model parameters.
  • the global models are evaluated and merged to form a total cycle result, as shown in FIG.
  • the applicator has the option here of manually setting or correcting the calculated maps of all functions and of directly monitoring the effects in the simulated cycle result.
  • FIG. 3 shows a diagram for such a comparison.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Of Engines (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Abstract

Ein Verfahren zur Optimierung von Verbrennungskraftmaschinen, insbesondere zur Emissions- und/oder Verbrauchsoptimierung, bei welchen über Korrekturfunktionen in ihren Steuergeräten in jedem Betriebspunkt gegebenenfalls zumindest eine der Nebeneinflussgroßen derart eingestellt wird, dass in einem definierten Zyklus von Betriebspunkten die Emissionsgrenzwerte eingehalten sind, soll derart verbessert werden, dass von der Messung am Motorprüfstand über die Modellbildung bis hin zur Kalibrierung der Steuergeräteparameter so viele Schritte wie möglich automatisiert ablaufen können. Dazu ist vorgesehen, dass in einem ersten Schritt ein Versuchsplan für die Betriebspunkte und Nebeneinflussgroßen unter Verwendung mathematischer Modelle der Steuergerätefunktionen und der Verbrennungskraftmaschine in Bezug auf die zu optimierende Größe erstellt und am Prüfstand abgefahren wird, wobei basierend auf diesen Modellen die optimalen Werte der Nebeneinflussgroßen unter Einhaltung der Emissionsgrenzwerte bestimmt und diese Werte zur Erstbedatung der Korrekturfunktionen im Steuergerät herangezogen werden.

Description

Verfahren zur Emissionsoptimierung von Verbrennungskraftmaschinen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung von Verbrennungskraftmaschinen, insbesondere zur Emissions- und/oder Verbrauchsoptimierung, bei welchen über Korrekturfunk- tionen in ihren Steuergeräten in jedem Betriebspunkt gegebenenfalls zumindest eine der Ne- beneinflussgrößen derart eingestellt wird, dass in einem definierten Zyklus von Betriebspunkten die Emissionsgrenzwerte eingehalten sind.
Um Abgasvorgaben für Emissionen einhalten zu können, ist es notwendig, einen Verbrennungsmotor so abzustimmen, dass die Emissionsgrenzwerte sowohl im warmen als auch im Aufwärmbetrieb eingehalten werden. Aus diesem Grund gibt es in Motorsteuergeräten Korrekturfunktionen, die abhängig von der Kühlwassertemperatur, Last und Drehzahl die Grundparameter, wie zum Beispiel Einspritzbeginn, Saugrohrdruck, Einspritzdauer etc., verstellen. Die Parameter dieser Funktionen sind als Kennfelder bzw. Kennlinien ausgeführt. Der Kalibrieringenieur hat die Aufgabe, diese Parameter an einen spezifischen Motor in einem Fahrzeug anzupassen, um die Emissionsgrenzwerte einzuhalten. Diese bislang manuell durchgeführte Abstimmung ist sehr zeitaufwendig.
Es war daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, den beschriebenen Vorgang weitgehend automatisch abzuwickeln, beginnend mit der Messung am Motorprüfstand, über die Modellbildung bis hin zur Kalibrierung der Steuergeräteparameter .
Zur Lösung dieser Aufgabe ist die Erfindung dadurch gekennzeichnet, dass in einem ersten Schritt ein Versuchsplan für die Haupteinflussgrößen und Nebeneinflussgrößen unter Verwendung mathematischer Modelle der Steuergerätefunktionen und der Verbrennungskraftmaschine in Bezug auf die zu optimierende Größe erstellt und am Prüfstand abgefahren wird, wobei basierend auf diesen Modellen die optimalen Werte der Nebeneinflussgrößen unter Ein- haltung der Emissionsgrenzwerte bestimmt und diese Werte zur Erstbedatung der Korrekturfunktionen im Steuergerät herangezogen werden.
Gemäß einer ersten Ausführungsvariante ist vorgesehen, dass dynamische Modelle unter stationären Bedingungen ausgewertet und in der Optimierung verwendet werden.
Vorzugsweise sind die Betriebspunkte durch die Parameter Temperatur, Last und Dreh- zahl gegeben.
Dabei ist vorteilhafterweise vorgesehen, dass für den Parameter Temperatur zumindest drei unterschiedliche Temperaturniveaus vorgegeben werden.
Eine weitere Ausführungsvariante des erfindungsgemäßen Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass der Betriebsbereich der Verbrennungskraftmaschine in mehrere Bereiche zerlegt wird, wobei für jeden Teilbereich separate Versuchspläne erstellt und am Prüfstand abgefahren und plausibilisiert werden, und dass aus den gemessenen Daten für jeden Teilbereich teilglobale Modelle erstellt werden. Dabei werden vorzugsweise die Versuchspläne in jedem Teilbereich durch zweistufigen globale Versuchsplanung erstellt.
Es kann auch vorgesehen sein, dass für jeden Teilbereich teilglobale Modelle erstellt werden.
Eine andere Variante des Verfahrens sieht vor, dass auf Basis eines dynamischen Versuchsplans dynamische Modelle der zu optimierenden Größe über den gesamten Betriebsbereich der Verbrennungskraftmaschine erstellt werden. Typischerweise basieren Verfahren zur Onlineversuchsplanung auf einem initialen Versuchsplan, der offline berechnet wird und anschließend während der Vermessung an den zu vermessenden Prozess (d.h. hier den Ver- brennungsmotor) angepasst wird, unter der Verwendung eines mathematischen Modells. Nach der Vermessung des Prüflings sind dann nicht nur Messdaten generiert worden, die zur Modellbildungen herangezogen werden können, sondern steht auch auch ein fertiges Modell beispielsweise der Verbrennungskraftmaschine, basierend auf den Haupteinflussgrößen wie Last, Drehzahl und erfindungsgemäß auch Temperatur, sowie den Nebeneinflussgrößen (ECU Grö- ßen) zur Verfügung. Dieses Modell kann direkt zur Bedatung der Temperaturkorrekturfunktionen herangezogen werden. Das Verfahren zur Online- und Offline-Modellbildung kann beispielsweise auf Neuro-Fuzzy Ansätzen basieren. Die Bestimmung der Teilmodelle kann beispielsweise auf einem Decisiontree-Verfahren basieren, bei dem die Teilung des Eingangsraumes durch Hyperebenen bestimmt wird. Das Gesamtprozessmodell kann dabei auch in mehre- re Teilmodelle aufgeteilt sein, wobei zwischen dynamischen und stationären Vorgängen getrennt wird und Ausgänge der einzelnen Stufen als Eingänge für die jeweils nächste Modellierungsstufe verwendet werden. Das Training der einzelnen Modellstufen wird vorzugsweise durch das Verfahren wie zuvor beschrieben (Online- und Offline-Modellbildung) durchgeführt.
Bei allen der oben beschriebenen Varianten kann vorteilhafterweise die Korrekturfunkti- onen aus einem Basiskennfeld für eine Referenztemperatur der Verbrennungskraftmaschine und mindestens einem Korrekturkennfeld für die Verbrennungskraftmaschine bei einer weiteren Referenztemperatur bestehen, welches Korrekturkennfeld mittels eines Faktorkennfeldes in Abhängigkeit von der aktuellen Temperatur der Verbrennungskraftmaschine zum Ausgang des Basiskennfelds addiert wird.
Dabei ist vorzugsweise vorgesehen, dass eine modellbasierte Funktionsoptimierung für die Kennfelder vorgenommen wird, wobei die Werte auf den Stützstellen der entsprechenden Kennfelder optimiert werden.
In der nachfolgenden Beschreibung soll die Erfindung am Beispiel der Emissionsoptimierung eines Verbrennungsmotors, einer Temperaturkorrekturfunktion und unter Bezugnahme auf die Zeichnungsfiguren beschrieben werden.
Dabei zeigt die Fig. 1 ein Beispiel für die Zuordnung einzelner Modelle zu den zugehörigen Bereichen des Testzyklus, Fig. 2 ist ein schematisches Blockdiagramm für die Ermittlung des Gesamt-Zyklusergebnis, und Fig. 3 zeigt ein Diagramm der Auswertung für ein simuliertes Zyklusergebnis.
Beim Durchfahren beispielsweise des NEDC-Zyklus, wie er zur Zertifizierung von Fahrzeugen vorgeschrieben ist, werden neben unterschiedlichen Last-Drehzahl Bereichen auch unterschiedlich Temperaturbereiche, vom kalten Motor bis zum warmen Motor, durchfahren.
Um die Steuergerätefunktionen teilautomatisiert und damit zeiteffektiv kalibrieren zu können, ist es notwendig, mathematische Modelle von den Steuergerätefunktionen sowie vom Motor in Bezug auf Emissionen zu haben.
Die Versuchsplanung, Vermessung und Modellierung kann auf zwei unterschiedliche Ar- ten erfolgen. Bei einer ersten Methode handelt es sich um ein stationäres Verfahren. Um die Emissionsmodelle - bzw. Modelle für jede zu optimierende Größe, insbesondere des Kraftstoffverbrauchs - erstellen zu können, wird der Betriebsbereich des Motors in mehrere Bereiche zerlegt. In jedem Teilereich werden mit der Methodik der zweistufigen Modellbildung, wie beispielsweise in der EP 2088486 A beschrieben ist, Testpläne für Last, Drehzahl, Kühlwasser- temperatur und aller weiteren Variationsparameter erstellt. Die Teilereiche unterscheiden sich aufgrund unterschiedlicher Betriebsstrategien der Motorsteuerung in der Anzahl der Variationsparameter. Die so erstellten Versuchspläne werden automatisiert am Motorprüfstand abgefahren und plausibilisiert. Aus den gemessenen Daten werden pro Teilereich teilglobale Modelle nach erstellt, wie etwa in der AT 7710 U geoffenbart ist.
Eine andere Methode basiert auf einem dynamischen Modellierungsverfahren, bei dem auch das Zeitverhalten des Motors abgebildet werden kann. Auf Basis eines dynamischen Versuchsplans, basierend beispielsweise auf dem in„Analytic Model Based Design of Experiments", M. Stadlbauer et al., Design of Experiments in Engine Development, 2010, Expert- Verlag beschriebenen Verfahren, erweitert um Variationen auch für die Wassertemperatur, werden dynamische Emissionsmodelle über den gesamten Betriebsbereich des Motors erstellt, wie beispielhaft in„Dynamic Modeling using local model networks", C. Hametner et al., Design of Experiments in Engine Development, 2010, Expert-Verlag oder„Global Dynamic Modeling: A consistent approach for both diesel and gasoline engines", K. Shimojo et al., Design of Experiments in Engine Development, 2010, Expert-Verlag beschrieben.
Basierend auf diesen Modellen wird mittels gradientenbasierter Optimierung oder genetischer Algorithmen bei mehreren Temperaturen und an mehreren Last/Drehzahl-Stützstellen die optimalen Werte für die Variationsparameter unter Einhaltung der Emissionsgrenzwerte aus der Abgasnorm bestimmt. Die dynamischen Modelle werden dabei unter stationären Bedingungen ausgewertet und in der Optimierung verwendet. Die Ergebnisse aus der Optimierung wer- den im nächsten Schritt zur Erstbedatung der Kennfelder und Kennlinien in der Steuergerätefunktion verwendet. Bei der Auswahl der Temperaturen, für welche die Optimierung durchgeführt wird, ist wichtig, dass zumindest drei Temperaturlevel gewählt werden.Als höchstes Level wird häufig 85°C für eine Basisbedatung und als niedrigstes Level häufig 40° für die Bedatung des Korrekturkennfelds bei kaltem Motorbetrieb gewählt.
Die Korrekturfunktionen bestehen zumeist aus einem Basiskennfeld, welches die Einstellungen für den warmen Motor enthält. Des Weiteren ist mindestens ein Korrekturkennfeld vorhanden, welches für den kalten Motor gilt. Mittels eines Faktorkennfelds wird dieses Korrekturkennfeld, abhängig von der aktuellen Motortemperatur, zum Ausgang des Basiskennfelds addiert.
Die erzeugten Optimierungsergebnisse enthalten optimale Einstellungen für alle Parameter und alle Temperaturen. Mittels einer Gruppierung können die Daten für die jeweiligen Temperaturen getrennt werden. Entscheidend ist dabei die Bestimmung einer„Basis- Temperatur" und einer„Korrektur-Temperatur". Alle anderen Temperaturen werden als„Zwi- schen-Temperaturen" bezeichnet.
Mittels der Daten der Basis-Temperatur kann das Basiskennfeld berechnet werden. Darauf folgend kann mittels des Ausgangs aus dem Basiskennfeld und der Daten aus der Korrek- tur-Temperatur das Korrekturkennfeld berechnet werden. Zuletzt wird mittels der Daten aller Zwischen-Temperaturen und den Ausgängen aus Basis- und Korrekturkennfeld das
Faktorkennfeld berechnet. Dabei gilt: KorrekturKennfeld = OptimierungsDa- ten_KorrekturTemperatur - BasisKennfeld und: Zwischen Kennfeld = (OptimierungsDa- ten_AlleTemperaturen - BasisKennfeld) / KorrekturKennfeld.
Die so berechneten Kennfelder werden im Anschluss als„Startwerte" für eine modellbasierte Funktionsoptimierung verwendet. Dabei werden nicht mehr die Variationsparameter direkt optimiert, sondern die Werte auf den Stützstellen der entsprechenden Kennfelder. Begonnen wird mit der Optimierung der Basiskennfelder bei betriebswarmen Motor. Basierend auf dem Ergebnis dieser Optimierung werden im nächsten Schritt die Korrekturkennfelder bei kal- tem Motor optimiert. Zum Schluss, basierend auf den bereits berechneten Basis- und Korrekturkennfeldern, werden die Faktorkennfelder optimiert. Während bei der Berechnung der Basis- und Korrekturkennfelder meist ein beliebiges (gewichtetes) Punkteraster (Last, Drehzahl) bei festgelegter Temperatur (z.B. 85° warmer Motor, 40° kalter Motor) verwendet wird, wird bei der Optimierung der Faktorkennfelder eine bereits„kontinuierliche" Zyklusmessung verwendet (Last, Drehzahl und Temperatur). Dadurch wird der gesamte Temperaturbereich abgedeckt und zusätzlich auch eine automatische Gewichtung, hinsichtlich im Zyklus mehrmals gefahrener Betriebsbereiche, durchgeführt.
Im Folgenden wird meist eine modellbasierte Zyklushochrechnung bzw. -Simulation durchgeführt. Dazu werden wieder die globalen Modelle herangezogen, welche bereits zuvor bei der Optimierung verwendet wurden. Der Applikateur muss die einzelnen Modelle den zugehörigen Bereichen des Testzyklus zuweisen. Ein Beispiel für eine derartige Zuweisung ist in Fig. 1 dargestellt. Als Eingang für die Simulation dient eine Zyklusmessung, welche, wie bei der Funktionsoptimierung, die Daten für Drehzahl, Last und Temperatur enthält. Diese Daten dienen als Eingänge für die Funktionen, welche die temperaturabhängigen Eingangswerte für die Modellparameter berechnen. Zuletzt werden die globalen Modelle ausgewertet und zu einem Gesamt- Zyklusergebnis zusammen geführt, wie in Fig. 2 dargestellt ist. Der Applikateur hat hier die Möglichkeit, die berechneten Kennfelder aller Funktionen manuell einzustellen bzw. zu korrigieren und die Auswirkungen unmittelbar im simulierten Zyklusergebnis zu kontrollieren. In Fig. 3 ist ein Diagramm für einen derartigen Vergleich dargestellt.
Zuletzt werden alle berechneten Kennfelder zurück in die Motorsteuerung geschrieben und am Prüfstand mittels einer Zyklusmessung verifiziert.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zur Optimierung von Verbrennungskraftmaschinen, insbesondere zur Emissions- und/oder Verbrauchsoptimierung, bei welchen über Korrekturfunktionen in ihren Steuergeräten in jedem durch die Parameter Temperatur, Last und Drehzahl gegebenen Betriebspunkt zumindest eine der Nebeneinflussgrößen des Steuergerätes derart eingestellt wird, dass in unterschiedlichen Last-Drehzahlbereichen und in unterschiedlichen Temperaturbereichen die Emissionsgrenzwerte eingehalten werden, dadurch gekennzeichnet, dass in einem ersten Schritt ein Versuchsplan für die Betriebspunkte und Nebeneinflussgrößen unter Verwendung mathematischer Modelle der Steuergerätefunktionen und der Verbrennungskraftmaschine in Bezug auf die zu optimierende Größe erstellt und am Prüfstand abgefahren wird, aus den dabei am Prüfstand gemessenen Daten in einem zweiten Schritt ein Modell für jede zu optimierende Größe erstellt wird und in einem dritten Schritt basierend auf diesen erstellten Modellen die optimalen Werte der Nebeneinflussgrößen unter Einhaltung der Emissionsgrenzwerte bestimmt und diese Werte zur Erstbedatung der Korrekturfunktionen im Steuergerät herangezogen werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass dynamische Modelle unter stationären Bedingungen ausgewertet und in der Optimierung verwendet werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass für den Parameter Temperatur zumindest drei unterschiedliche Temperaturniveaus vorgegeben werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Betriebsbereich der Verbrennungskraftmaschine in mehrere Bereiche zerlegt wird, wobei für jeden Teilbereich separate Versuchspläne erstellt und am Prüfstand abgefahren und plausibilisiert werden, und dass aus den gemessenen Daten für jeden Teilbereich teilglobale Modelle erstellt werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Versuchspläne in jedem Teilbereich durch zweistufigen globale Versuchsplanung erstellt werden.
6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass für jeden Teilbereich teilglobale Modelle erstellt werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis eines dynamischen Versuchsplans dynamische Modelle für die zu optimierenden Größe über den gesamten Betriebsbereich der Verbrennungskraftmaschine erstellt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrekturfunktionen aus einem Basiskennfeld für eine Referenztemperatur der Verbrennungskraftmaschine und mindestens einem Korrekturkennfeld für die Verbrennungskraftmaschine bei einer weiteren Referenztemperatur besteht, welches Korrekturkennfeld mittels eines Faktorkennfeldes in Abhängigkeit von der aktuellen Temperatur der Verbrennungskraftmaschine zum Ausgang des Basiskennfelds addiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass eine modellbasierte Funktionsoptimierung für die Kennfelder vorgenommen wird, wobei die Werte auf den Stützstellen der entsprechenden Kennfelder optimiert werden.
PCT/EP2013/054236 2012-03-06 2013-03-04 Verfahren zur emissionsoptimierung von verbrennungskraftmaschinen WO2013131836A2 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ATA50060/2012 2012-03-06
ATA50060/2012A AT510912B1 (de) 2012-03-06 2012-03-06 Verfahren zur Emissionsoptimierung von Verbrennungskraftmaschinen

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2013131836A2 true WO2013131836A2 (de) 2013-09-12
WO2013131836A3 WO2013131836A3 (de) 2013-12-05

Family

ID=46750025

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2013/054236 WO2013131836A2 (de) 2012-03-06 2013-03-04 Verfahren zur emissionsoptimierung von verbrennungskraftmaschinen

Country Status (2)

Country Link
AT (1) AT510912B1 (de)
WO (1) WO2013131836A2 (de)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3031764A1 (fr) * 2015-01-20 2016-07-22 Peugeot Citroen Automobiles Sa Procede de controle d’un groupe motopropulseur
WO2016170063A1 (de) 2015-04-21 2016-10-27 Avl List Gmbh Verfahren und vorrichtung zur modellbasierten optimierung einer technischen einrichtung
DE102015014478A1 (de) 2015-11-10 2017-05-11 Avl List Gmbh System und Verfahren zur Kalibrierung einer Fahrzeugkomponente
WO2017140838A1 (de) * 2016-02-17 2017-08-24 Avl List Gmbh Verfahren zur verringerung der schwankungsbreite der abgasemissionswerte baugleicher motoranordnungen einer produktionsserie
FR3050527A1 (fr) * 2016-04-25 2017-10-27 Peugeot Citroen Automobiles Sa Procede de generation de plans d’experience a executer sur un banc d’essai moteur
WO2019076685A1 (de) * 2017-10-16 2019-04-25 Robert Bosch Gmbh Berechnung von abgasemssionen eines kraftfahrzeugs
DE102019216793A1 (de) 2018-10-31 2020-04-30 Avl List Gmbh Verfahren und System zur Simulation einer von einer Brennkraftmaschine emittierten Partikelanzahl
AT523048B1 (de) * 2019-12-02 2021-05-15 Avl List Gmbh Vorrichtung, Referenzfahrzeug mit einer Vorrichtung und Verfahren zur Bewertung und/oder Kalibrierung eines Prüfstands
CN113006958A (zh) * 2019-12-19 2021-06-22 卡特彼勒公司 用于内燃发动机模拟的方法和系统
CN113324760A (zh) * 2021-06-17 2021-08-31 哈尔滨东安汽车动力股份有限公司 一种汽车加减速工况排放优化标定方法
US11203962B2 (en) 2015-03-13 2021-12-21 Avl List Gmbh Method for generating a model ensemble for calibrating a control device
CN115628143A (zh) * 2022-09-07 2023-01-20 重庆金康赛力斯新能源汽车设计院有限公司 汽车排放控制方法、装置、计算机设备和存储介质

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6122145B2 (ja) 2012-12-23 2017-04-26 マック トラックス インコーポレイテッド ディーゼルエンジンの動作方法及び複数の動作モードを有するディーゼルエンジン装置
CN110348136B (zh) * 2019-07-15 2023-04-07 吉林师范大学 一种基于参数标定优化的发动机扭矩及排放建模方法
AT522958B1 (de) * 2019-11-12 2021-04-15 Avl List Gmbh Verfahren und System zum Kalibrieren einer Steuerung einer Maschine
US11193434B2 (en) * 2019-11-29 2021-12-07 Caterpillar Inc. Turbocharger control using an intake throttle valve

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2088486A1 (de) 2008-02-07 2009-08-12 AVL List GmbH Verfahren zur Vermessung eines nichtlinearen dynamischen realen Systems mittels Versuchsplanung

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2071104T3 (es) * 1989-07-14 1995-06-16 Siemens Ag Procedimiento para el control de un motor de combustion interna.
DE19910035A1 (de) * 1999-03-08 2000-09-14 Fev Motorentech Gmbh Verfahren zur automatischen Erstellung von geglätteten Kennfeldern für eine elektronische Motorsteuerung einer Kolbenbrennkraftmaschine
DE10020448B4 (de) * 2000-04-26 2005-05-04 Daimlerchrysler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs eines Verbrennungsmotors
DE102004026583B3 (de) * 2004-05-28 2005-11-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Optimierung von Kennfeldern
GB2439566A (en) * 2006-06-28 2008-01-02 Ford Global Tech Llc Cold adaptive fuelling
DE102009021781A1 (de) * 2009-05-18 2010-11-25 Fev Motorentechnik Gmbh Verfahren zur Berechnung eines Kennfelds

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2088486A1 (de) 2008-02-07 2009-08-12 AVL List GmbH Verfahren zur Vermessung eines nichtlinearen dynamischen realen Systems mittels Versuchsplanung

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
C. HAMETNER ET AL.: "Design of Experiments in Engine Development", 2010, EXPERT-VERLAG ODER, article "Dynamic Modeling using local model networks"
K. SHIMOJO ET AL.: "Design of Experiments in Engine Development", 2010, EXPERT-VERLAG BESCHRIEBEN, article "Global Dynamic Modeling: A consistent approach for both diesel and gasoline engines"
M. STADLBAUER ET AL.: "Design of Experiments in Engine Development", 2010, EXPERT-VERLAG BESCHRIEBENEN VERFAHREN, article "Analytic Model Based Design of Experiments"

Cited By (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3031764A1 (fr) * 2015-01-20 2016-07-22 Peugeot Citroen Automobiles Sa Procede de controle d’un groupe motopropulseur
EP3048277A1 (de) * 2015-01-20 2016-07-27 Peugeot Citroën Automobiles SA Steuerungsverfahren einer brennkraftmaschine mit einer abgasreinigungsvorrichtung für eine selektive katalytische reduktion
US11203962B2 (en) 2015-03-13 2021-12-21 Avl List Gmbh Method for generating a model ensemble for calibrating a control device
WO2016170063A1 (de) 2015-04-21 2016-10-27 Avl List Gmbh Verfahren und vorrichtung zur modellbasierten optimierung einer technischen einrichtung
DE102015207252A1 (de) 2015-04-21 2016-10-27 Avl List Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur modellbasierten Optimierung einer technischen Einrichtung
KR102479401B1 (ko) 2015-04-21 2022-12-19 아베엘 리스트 게엠베하 모델에 근거한 기계 장치의 최적화 방법 및 장치
US11017132B2 (en) 2015-04-21 2021-05-25 Avl List Gmbh Method and device for model-based optimization of a technical device
AT522344B1 (de) * 2015-04-21 2020-10-15 Avl List Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur modellbasierten Optimierung einer technischen Einrichtung
KR20180008509A (ko) * 2015-04-21 2018-01-24 아베엘 리스트 게엠베하 모델에 근거한 기계 장치의 최적화 방법 및 장치
CN107849998A (zh) * 2015-04-21 2018-03-27 Avl 里斯脱有限公司 用于基于模型地优化工程装置的方法和设备
AT522344A5 (de) * 2015-04-21 2020-10-15 Avl List Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur modellbasierten Optimierung einer technischen Einrichtung
US10787982B2 (en) 2015-11-10 2020-09-29 Avl List Gmbh System and method for calibrating a vehicle component
WO2017081215A1 (de) 2015-11-10 2017-05-18 Avl List Gmbh System und verfahren zur kalibrierung einer fahrzeugkomponente
DE102015014478A1 (de) 2015-11-10 2017-05-11 Avl List Gmbh System und Verfahren zur Kalibrierung einer Fahrzeugkomponente
WO2017140838A1 (de) * 2016-02-17 2017-08-24 Avl List Gmbh Verfahren zur verringerung der schwankungsbreite der abgasemissionswerte baugleicher motoranordnungen einer produktionsserie
US10731579B2 (en) 2016-02-17 2020-08-04 Avl List Gmbh Method for reducing range of fluctuation of exhaust emission values of identically constructed engine arrangements of a production series
FR3050527A1 (fr) * 2016-04-25 2017-10-27 Peugeot Citroen Automobiles Sa Procede de generation de plans d’experience a executer sur un banc d’essai moteur
US11078857B2 (en) 2017-10-16 2021-08-03 Robert Bosch Gmbh Calculation of exhaust emissions of a motor vehicle
KR102538418B1 (ko) 2017-10-16 2023-06-02 로베르트 보쉬 게엠베하 자동차의 배기가스 배출량 계산
WO2019076685A1 (de) * 2017-10-16 2019-04-25 Robert Bosch Gmbh Berechnung von abgasemssionen eines kraftfahrzeugs
CN111201374A (zh) * 2017-10-16 2020-05-26 罗伯特·博世有限公司 机动车的废气排放的计算
KR20200066348A (ko) * 2017-10-16 2020-06-09 로베르트 보쉬 게엠베하 자동차의 배기가스 배출량 계산
AT521865B1 (de) * 2018-10-31 2020-10-15 Avl List Gmbh Verfahren und System zur Simulation einer von einer Brennkraftmaschine emittierten Partikelanzahl
AT521865A1 (de) * 2018-10-31 2020-05-15 Avl List Gmbh Verfahren und System zur Simulation einer von einer Brennkraftmaschine emittierten Partikelanzahl
DE102019216793A1 (de) 2018-10-31 2020-04-30 Avl List Gmbh Verfahren und System zur Simulation einer von einer Brennkraftmaschine emittierten Partikelanzahl
AT523048A4 (de) * 2019-12-02 2021-05-15 Avl List Gmbh Vorrichtung, Referenzfahrzeug mit einer Vorrichtung und Verfahren zur Bewertung und/oder Kalibrierung eines Prüfstands
AT523048B1 (de) * 2019-12-02 2021-05-15 Avl List Gmbh Vorrichtung, Referenzfahrzeug mit einer Vorrichtung und Verfahren zur Bewertung und/oder Kalibrierung eines Prüfstands
CN113006958A (zh) * 2019-12-19 2021-06-22 卡特彼勒公司 用于内燃发动机模拟的方法和系统
CN113324760A (zh) * 2021-06-17 2021-08-31 哈尔滨东安汽车动力股份有限公司 一种汽车加减速工况排放优化标定方法
CN113324760B (zh) * 2021-06-17 2022-12-23 哈尔滨东安汽车动力股份有限公司 一种汽车加减速工况排放优化标定方法
CN115628143A (zh) * 2022-09-07 2023-01-20 重庆金康赛力斯新能源汽车设计院有限公司 汽车排放控制方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115628143B (zh) * 2022-09-07 2024-05-03 重庆金康赛力斯新能源汽车设计院有限公司 汽车排放控制方法、装置、计算机设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
AT510912A2 (de) 2012-07-15
AT510912A3 (de) 2015-12-15
WO2013131836A3 (de) 2013-12-05
AT510912B1 (de) 2016-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2013131836A2 (de) Verfahren zur emissionsoptimierung von verbrennungskraftmaschinen
AT518850B1 (de) Verfahren zur simulationsbasierten Analyse eines Kraftfahrzeugs
DE102020007952A1 (de) System und verfahren zur vorhersage eines fahrzeugmotordrehmoments unter verwendung eines künstlichen neuronalen netzes
DE102008001081B4 (de) Verfahren und Motorsteuergerät zum Steuern eines Verbrennungsmotors
EP3194750B1 (de) Verfahren zur erkennung von defekten einspritzdüsen eines verbrennungsmotors
DE102012018617B3 (de) Verfahren zur Berechnung motorischer Kenngrößen, Datenverarbeitungssystem und Computerprogrammprodukt
WO2014015974A2 (de) Verbesserte versuchsdurchführung
WO2008110346A2 (de) Verfahren zum regeln einer einspritzung eines injektors einer direkteinspritzenden verbrennungskraftmaschine und direkteinspritzende verbrennungskraftmaschine
DE102019125974A1 (de) System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuervorrichtung zur Steuerung einer Leerlaufdrehzahl
EP3750089A1 (de) Verfahren und system zur analyse wenigstens einer einrichtung einer einheit, welche eine mehrzahl an verschiedenen einrichtungen aufweist
WO2014064099A9 (de) Berechnungs- und prognoseverfahren von klopf- und super-klopfvorgängen sowie steuerungseinrichtung für die steuerung von brennverfahren in brennkraftmaschinen, insbesondere in ottomotoren
DE102019213092A1 (de) Verfahren zur Diagnostik von Verbrennungsaussetzern einer Verbrennungskraftmaschine
EP3374618A1 (de) System und verfahren zur kalibrierung einer fahrzeugkomponente
WO2008043784A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur ermittlung einer betriebscharakteristik eines einspritzsystems
AT515055B1 (de) Verfahren zur Simulation des Betriebs eines Verbrennungsmotors und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE102018115208A1 (de) System und Verfahren zur Bewertung des Fahrzeugkraftstoffeinspritzsystems
EP1273782A2 (de) Verfahren zur Bestimmung von Kennfelddaten zur Kennfeldsteuerung eines Verbrennungsmotors sowie Verfahren zur Steuerung eines Verbrennungsmotors
DE102019125960B3 (de) System und Verfahren zur Kalibrierung der Zylinderluftfüllung in zumindest einem Zylinder bei einem Verbrennungsmotor
DE10247942A1 (de) Diagnoseverfahren für einen Motor mit variabler Kompression
DE102016200782A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Gasführungssystemgröße in einem Motorsystem mit einem Verbrennungsmotor
EP4058666B1 (de) Verfahren und system zum kalibrieren einer steuerung einer maschine
DE102019119249A1 (de) Erstellen von kennfeldern für eine steuerung eines verbrennungsmotors
DE102018127711A1 (de) Verfahren zur Entwicklung eines Verbrennungsmotors
DE102009001644A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Korrelieren einer Zylinderladung und eines maximalen Einlassventilhubs eines Verbrennungsmotors
DE102019126069B4 (de) System und Verfahren zur Kalibrierung einer Steuer- und Regelvorrichtung zur Einspritzdruckregelung bei einem Verbrennungsmotor

Legal Events

Date Code Title Description
DPE1 Request for preliminary examination filed after expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13707171

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2