WO2017102039A1 - Verfahren und einrichtung zum prädiktiven steuern und/oder regeln einer brennkraftmaschine sowie brennkraftmaschine mit der einrichtung zur ausführung des verfahrens - Google Patents

Verfahren und einrichtung zum prädiktiven steuern und/oder regeln einer brennkraftmaschine sowie brennkraftmaschine mit der einrichtung zur ausführung des verfahrens Download PDF

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Definitions

  • the invention relates to a method for predictive control and / or regulation of an internal combustion engine with manipulated variables under specification of a model of the internal combustion engine with characteristic variables and a control loop for the manipulated variables, wherein
  • control variables of the internal combustion engine are controlled or controlled set and the method comprises the steps:
  • the invention also leads to a device for the predictive control and / or regulation of the internal combustion engine, which is designed to carry out the method. Furthermore, the invention leads to an internal combustion engine with the device for predictive control and / or regulation of the internal combustion engine.
  • the regulation of characteristic quantities can be done by specifying a model of the internal combustion engine with the characteristic variables and a control loop with the control variables, wherein the rules in the context of a model-based predictive Regge takes place, in which the characteristic variables of the model of the internal combustion engine are calculated and the control variables of Internal combustion engine can be adjusted predictively regulated.
  • Predictive control concepts belong to the class of model-based control methods and generally allow predicting the future for the control loop, namely a so-called prediction horizon. Such predictive control concepts have proven to be effective, since they allow to design an optimized control within the framework of the prediction of the system behavior; this can already take into account information about future operating behavior of the system. As a result, setpoint specifications and boundary conditions for a control loop can be optimized and / or maintained.
  • DE 10 2011 013 481 AI limited only to a partial aspect of a diesel engine; namely an actuator of the internal combustion engine, in which the actuator is adjusted depending on the total gas mass, the oxygen content, the target total gas mass and the desired oxygen content.
  • an actuator of the internal combustion engine in which the actuator is adjusted depending on the total gas mass, the oxygen content, the target total gas mass and the desired oxygen content.
  • EP 1 864 012 B1 relates to a multivariable model predictive controller for fuel and / or air parameters taking into account a central optimization algorithm, which works with state and / or actuator constraints.
  • the excessive use of map structures on which it is based is disadvantageous for the control concept.
  • an integrated model-based predictive control of an internal combustion engine that allows the entire internal combustion engine to be controlled in real time on an engine control unit (ECU), in particular globally, in particular with consideration of components of exhaust gas aftertreatment, within the framework of a model-based predictive control.
  • the predictive control concept should take into account the nonlinearities of the system of the internal combustion engine or the model of the internal combustion engine. So far, non-linear model predictive controllers for an overall model of an internal combustion engine prove to be not real-time capable on an engine control unit (ECU) due to the greater complexity. On the other hand, the above-mentioned highly simplified models are not practical, at least not globally over the entire operating range.
  • the invention begins, whose task is to provide a method for predictive control and / or regulation of an internal combustion engine with manipulated variables under specification of a model of the internal combustion engine with characteristic variables and a control loop for the manipulated variables, or the direct control of the manipulated variables , wherein the characteristic quantities of the model of the internal combustion engine in real time on an engine control unit for the entire internal combustion engine (global) can be carried out in the context of a non-linear model-based predictive Regge.
  • the object of the invention is also to provide a corresponding device for predictive control and regulation as well as an internal combustion engine with the device.
  • the object is achieved by the invention by means of a method of claim 1.
  • the invention provides that - the characteristic quantities are controlled under specification of a model of the internal combustion engine with the characteristic variables and a control loop with the control variables, wherein the rules in the context of a model-based predicative Regge takes place, in which the characteristic Variables of the model of the internal combustion engine are calculated and the control variables of the internal combustion engine are set to be predictively regulated, - is used for controlling a model-based predictive non-linear controller, which is modular with a number of model-based predictive control modules, wherein at least a first time-scale, in particular a faster process time and / or a shorter process scale, is associated with at least one first model-based predictive control module, and
  • At least a second, preferably model-based predictive, rule module is associated with a second time scale, in particular slower process time and / or longer process scale, wherein
  • the at least one first and at least one second time scale, in particular process time and / or process scale, are different.
  • the concept of the invention leads to the solution of the task concerning a Vorrraum also to a device for predictive control and / or regulation of the internal combustion engine according to claim 18 and to an internal combustion engine according to claim 19.
  • the invention is based on the consideration that so far no optimal operation of an overall control system for an internal combustion engine in real time on an engine control unit (ECU) could be realized because either model-based predictive control concepts by strong simplifications and / or linearizations are insufficient or on the introduction of maps and correction factors are too inflexible; theoretically well-known model predictive controllers for an overall model prove to be non-timely, without the above-mentioned strong simplifications or limitations.
  • ECU engine control unit
  • the invention is further based on the consideration that, taking into account the available computing power of controllers and engine control units (ECU), a real-time capability can nevertheless be achieved by taking into account the zeiscal scales, in particular process times and / or process scales, which are relevant in the overall system of an internal combustion engine.
  • the invention has, on the basis of these considerations, recognized that in the overall system of an internal combustion engine different speed and / or long-running processes are present.
  • the concept of this invention proposes to modularize the overall system of the internal combustion engine, in relation to the model of the internal combustion engine, with regard to the different time scales, in particular process times and / or process scales, of individual processes; prefers to stagger the modules in terms of time scales.
  • the invention therefore proposes a model-based predictive nonlinear controller which nevertheless has real-time capability on an engine control unit, since it is modularly constructed with a number of controller modules, in particular one Number of model-based predictive control modules is built, where
  • At least a first time-scale in particular a faster process time and / or a shorter process scale, is associated with at least one first model-based predictive control module, and
  • At least a second, preferably model-based predictive, rule module is associated with a second time scale, in particular slower process time and / or longer process scale, wherein
  • the at least one first and at least one second time scale, in particular process time and / or process scale, are different.
  • ECU engine control unit
  • target values and manipulated variables are determined for the first and / or second control module, which are adapted to a current operating situation in terms of a quality measure.
  • a further development has furthermore recognized that the entire system of an internal combustion engine or a model of the internal combustion engine, taking into account the relevant processes, in any case via a first model-based predictive control module with a first time scale, in particular process time and / or process scale, and a second model-based predictive control module a second time scale, in particular process time and / or process scale, can be described, wherein the first and second time scale, in particular first and second process time and / or process scale are different.
  • the invention has recognized that for the first time scale, a faster process time or shorter process scale is relevant and for the second time scale, a second slower process time or longer process scale is relevant.
  • the invention proposes for an internal combustion engine the modularization into subcomponents or submodels, the internal combustion engine having one or more of the following components: (i) an engine having a number of cylinders, in particular with a comparatively fast combustion component,
  • a gas and exhaust gas in particular an exhaust gas recirculation, with a gas and exhaust path, preferably with a run on medium time scale and medium speed component of the gas and exhaust path, namely, for example, with a relatively middle, rather slower, expiring component of relevant mass flows,
  • V an exhaust aftertreatment, in particular with a catalyst, preferably for a comparatively slow-running component of a process, for example, a first slow time scale of temperature changes in the exhaust aftertreatment or a second slow time scale of aging processes.
  • the calculation of characteristic variables of the first control module for the model of the internal combustion engine in the first model-based predictive control module is dependent on the calculation of characteristic variables of the second control module for the model of the internal combustion engine in the second, preferably model-based predictive, control module .
  • the largely independent first calculation in the first and second control module and optionally further control modules is ultimately guaranteed due to the time scale separation and the of the The invention recognizes different time scales, in particular process times and / or process scales of the system components, in particular engine-based combustion, the injection-system-based injection processes, the gas-path-based gas movement and / or the temperature and aging developments in the exhaust aftertreatment system or catalyst or particulate filter system.
  • the first model-based predictive control module of the first time scale is a control module for the engine having a number of cylinders, in particular wherein combustion-characterizing quantities of the engine are calculated.
  • engine combustion parameters of combustion namely of a NOx and / or soot value
  • / or characteristic variables namely a lambda value and / or an exhaust gas recirculation rate
  • a control module comprises for the common rail having injection system with a number of injectors associated with the cylinders, wherein an injector is associated with a single memory, which is for holding Fuel is formed from the common rail for the injector, with injection-identifying quantities of the Injection system can be calculated.
  • An injection start (BOI), an injection end (SE) and / or a rail pressure (p-rail) are preferably calculated for the injection management.
  • an ignition timing and / or a gas mass are calculated. It is preferred, in particular for a gas and exhaust gas recirculation management, that
  • the first model-based predictive control module of the first time scale in particular faster process time and / or shorter process scale, a control module for the gas and exhaust gas recirculation with a gas and exhaust path is staggered in time and / or combined with this, this model-based predictive control module for the gas and exhaust gas recirculation is assigned a third time scale, in particular medium-fast process time and / or medium-short process scale, wherein gas and exhaust gas path-characterizing variables of the gas and exhaust gas routing are calculated.
  • Quantities of exhaust gas recirculation are preferably calculated for the gas and exhaust gas recirculation management, in particular an exhaust gas recirculation rate (AGN), one or more throttle valves (position DK), one or more dispenser flaps (position SK) and / or one or more turbine bypasses (rate TP). , be calculated.
  • AGN exhaust gas recirculation rate
  • DK throttle valves
  • dispenser flaps position SK
  • rate TP turbine bypasses
  • the second model-based predictive control module of the second time scale in particular slower process time and / or longer process scale, a control module for the exhaust gas aftertreatment (AGN), in particular with a catalyst, wherein exhaust aftertreatment-characterizing quantities of exhaust aftertreatment, in particular with a catalyst, are calculated, in particular an exhaust gas and / or catalyst temperature, a warm-up / cool-down rate and / or a conversion rate
  • AGN exhaust gas aftertreatment
  • the exhaust gas aftertreatment parameters namely a gas and / or exhaust gas temperature, in particular an emission value of nitrogen oxides or other emission values of a catalyst, are predetermined for the first control module.
  • model-based predictive control module in particular as a function of the second, preferably model-based, predictive control module:
  • the characteristic quantities of the model of the internal combustion engine of the second, preferably model-based, predictive, control module of a second time scale, in particular slower process time and / or longer process scale are calculated dynamically and the characteristic quantities of the model of the internal combustion engine of the first model-based predictive control module first time scale, in particular faster process time and / or shorter process scale, statically calculated.
  • the combustion process can be calculated, for example, from work to work cycle with a stationary model without dynamic components.
  • the dynamics of the flaps and turbochargers can be taken into account.
  • a calculation process of a predictive non-linear regulator of the combustion can be particularly preferably run through in a faster cycle time or with a higher sampling rate of a nominal / actual value comparison; i.e. can be implemented on a faster timescale, and the calculation process of the gas path can with its rather elaborate dynmics in a slower cycle time, i. be calculated on a longer time scale.
  • the static calculation is performed by means of non-linear polynomials and the dynamic calculation by means of a differential equation model; in particular a dynamic model using differential equations.
  • the assignment of different process times and / or process scales, the first time scale, in particular faster process time and / or shorter process scale, and / or the second time scale, in particular slower process time and / or longer process scale is decisive for the determination of a timing according to one of the parameters selected from the group consisting of: time scale of a control period, time step of a control interval, sampling rate of a setpoint / actual value adjustment, computation cycle time of a controller and other calculation rates, prediction horizon.
  • the timing of the respective system component with regard to speed and duration by timing and time scale and the other parameters mentioned the control can be adequately taken into account while still ensuring a real-time capability on an engine control unit.
  • FIG. 2 shows a representation of the time-scale separation designed in FIG. 1, wherein preferred predictive control modules of the device for predictive control and / or control are staggered in time;
  • 3 is a schematic representation of a replacement model for the model-based predictive
  • FIG. 4 shows a representation of the prediction horizon with setpoints and actual values for an exemplary control variable in a model-predictive control of FIG. 1;
  • 6A shows an example of a quality measure of a non-linear model-based predictive
  • FIG. 6B shows an example of a coupling of the rule description of FIG. 6A with a superordinate model-based predictive control module of the motor in FIG.
  • 6C shows the example of a rule description for a model-based predictive
  • FIG. 1 schematically shows the structure of an internal combustion engine 1000 with a device 100 for predictively controlling and / or regulating the internal combustion engine 1000.
  • the device 100 is formed in the embodiment according to the concept of the invention as an engine control unit ECU and capable of predictively controlling and / or regulating the entire internal combustion engine 1000 as a whole (model-based) based on the model.
  • the model 10 is modularized and has corresponding model-based predictive control modules 11, 12, 13 in the predictive controller 10 for a number of model-based predictive non-linear control modules 1, 2, 3.
  • the predictive controller 10 is implemented in the form of optimization algorithms and supported by the specification of suitable boundary, environmental, or aging conditions of the characteristic variables Gi of the internal combustion engine; namely by means of the conditions 20 or estimates by non-linear observers 30.
  • the conditions may also be modularized according to the control modules 1, 2, 3 and the subjacent predictive controllers 11, 12, 13 in accordance with the - as shown in Fig.l- division conditions 20 into modularized condition specifications 21, 22, 23 or modularized observers 31, 32, 33 of the observer system 30.
  • a first, faster process time t1 is assigned to a first model-based control module 1 on a comparatively short time scale, a second model-based predictive control module 2 assigned a mean process time t2 on a medium time scale, and a third model-based predictive control module 3 assigned a slower process time t3 on a longer time scale.
  • the internal combustion engine 1000 has as components for the modularized, time-staggered, model-based predictive control approach selected here: a number of cylinder-comprising engine 200 and an engine 500 associated injection system 500 with a common rail, wherein the number of cylinders are assigned injectors and Each injector is associated with a single memory, which is designed to hold fuel from the common rail for the injector. Furthermore, the internal combustion engine has as a component a gas and exhaust gas guide for charging station LL and exhaust gas AG, in particular with an exhaust gas recirculation not explicitly shown here, wherein the gas and exhaust system 300 has a corresponding gas and exhaust path.
  • the internal combustion engine 1000 has an exhaust aftertreatment 400, which is shown here with a diesel particulate filter DPF and a selective catalytic reactor SCR.
  • FIG. 2 shows the aforementioned time-scale separation in the context of the method for predictive control and / or regulation of the internal combustion engine 1000 according to FIG.
  • This model predictive control as designed here, allows for non-linear model consideration and yet is capable of being executed on an engine ECU in real time.
  • FIG. 2 For the sake of simplicity, reference is made here to FIG. 2 with the specification of the corresponding setpoint and actual values for the operating variables BGI, Gl (M setpoint, n setpoint, PT_setpoint, NOx setpoint SCR) and manipulated variables SGI (p_Rail, BOI, m ks ), SG2 (u_TBP, u_Dr, u_AGR, u_SP) and SG3 (Doser).
  • boundary conditions 21 for the first control module and boundary conditions (T7_soll , NOx target), which are listed here as boundary conditions 22 for the second control module.
  • first and second control module 1, 2 for an engine management 4 is combined, which is coupled to a control module 5 for the exhaust aftertreatment management.
  • the coupling arises here due to the quasi-static specifications from the third control module 3; this by means of the operating parameters G3-Soll - here (temperature and NOx and / or soot values before exhaust aftertreatment).
  • the preferred embodiment proposed here provides that the combustion-identifying fast-running (tl) component of the first predictive control module 1 can be taken into account as a static model via static polynomials (MPC engine, Model Predictive Controlled Motor).
  • static models for the combustion quantities can be indicated, such as for the NOx values, soot values, torque values, T7 (temperature AGN) and peak pressure.
  • Further variables such as the speeds for the turbochargers nATL HD and nATL ND can be described by polynomials or other variants.
  • polynomials have as input variables the measured motor variables as ACTUAL values, the environmental conditions (TO, humidity, PO) and the control values of the combustion (BOI, injection quantity, rail pressure) and the ACTUAL values of the subordinate gas path (eg lambda, EGR).
  • the properties of the modularization shown in Fig.l and Fig.2 result for the component 4 from the fact that the static combustion models and the model of the dynamic behavior of the controlled gas path are evaluated.
  • a static combustion is understood above all: when the cylinder is closed, the result of the combustion is fixed - namely, by the current boundary conditions on the cylinder, the result of the combustion can be changed. Through the description in the form of polynomials, the combustion behavior can be mapped over the entire range of input variables.
  • the output values of the slower control module 2 are regarded as quasi-static input values for the faster control module 1.
  • the coupling of the polynomial models with gas path controller takes place via a dynamic model for the behavior of the regulated gas path, that is to say via the influences of the exhaust gas recirculation rate and ⁇ values or also other pairs of values, namely the nominal values of the same.
  • a dynamic model for the behavior of the regulated gas path that is to say via the influences of the exhaust gas recirculation rate and ⁇ values or also other pairs of values, namely the nominal values of the same.
  • the quantities G can be considered non-static, since they change over the time course T2.
  • T2 time course
  • the optimization method must determine the setpoint values for the gas path, but not directly the manipulated variables for the gas path controller. It is possible to describe the behavior of the regulated gas path by simple replacement models. This simplifies the calculations of the optimization procedure.
  • the optimizer works with the replacement model and does not need to calculate a detailed model of the gas path ( Figure 3).
  • the gas path can thus be described with a subordinate in Figure 3 control loop.
  • the controller illustrated in FIG. 3 provides the desired values of characteristic quantities for the exhaust gas recirculation rate and the lambda value to be achieved as desired values.
  • manipulated variables here are provided one or more of the exhaust gas recirculation flap, the dispenser flap, the bypass flap and the intake throttle by its flap angle.
  • the manipulated variables SG3 are adjusted according to the difference between the setpoint and the actual values G3-SOLL or G3-IST on the basis of a simulation model of the real motor.
  • the derived from it Replacement model for an optimizer 31, 32 takes into account the curves of the exhaust gas recirculation rates and the lambda values and the model-based calculated values AGR-R and lambda-R shown in the lower part of FIG.
  • the gas path model of the engine is non-linear and in the simplest case has clearly more than ten states, for example fourteen states.
  • the flap dynamics are not considered dynamically in detail and all volumes are combined and possibly static assumptions are made.
  • the controlled gas path shown in Fig. 3 reduces the model to a two state system which can be described by decoupled nonlinear systems. This leads to a massive reduction of the computational effort in the calculation of the optimal manipulated variables.
  • the static combustion models and the model of the dynamic behavior of the temperature dynamics are evaluated. Since the gas path controller operates on a much slower time scale, its dynamics is neglected, so that it is taken into account as a boundary condition in the faster controller module 1.
  • the solution obtained must meet an extended form of the basic boundary conditions of the subordinate module MPC motor.
  • a global solution on the large time scale of the AGN which fulfills all wishes, would be associated with very large computational effort, since for this the large time interval with the fine time resolution of the smaller time scale of the gas path would have to be considered.
  • separation of the time scales the influence of the manipulated variables on different time scales is considered separately.
  • an exhaust aftertreatment here a selective catalytic reaction
  • a corresponding typical control circuit as shown in Figure 2
  • a numerical optimization method is used; this serves to determine which control variable course can best achieve the requirements of the controlled system in the current operating situation; an example of a prediction in the first control module 1 is shown in Figure 4, such as for a mass flow in the engine or an exhaust gas recirculation rate or a ⁇ value, the in the diagram of Figure 4 is denoted by G.
  • FIG. 5 now lists by way of example the relevant states and variables for a model-based predictive control illustrated in FIG.
  • 6 shows the example of a quality measure of a non-linear model-based predictive control description for an internal combustion engine as an optimization problem in integral form for the first control module 1 (MPC engine) in combination with the gas path dynamics in the control module 2-that is, component 4-.
  • 6A depicts an example of the measure of merit of a non-linear model-based predictive rule description for a suitable control module as a simplified integral problem that does not account for exhaust aftertreatment.
  • FIG. 6B shows an example of a coupling of the rule description of FIG. 6A with a superordinated model-based predictive control module of the motor in FIG. 6 and the optimization problem in an integral form again for the component 5.
  • FIG. 6C depicts the example of a rule description for a model-based predictive control approach for an engine with exhaust aftertreatment from a holistic view, like the example in FIG. 6B, but with a modification relating to the SCR. Optimization problems of the form shown in FIG. 6 can be poorly conditioned so that no calculation of the solution on the control device can take place despite the clever modularization.
  • Non-safety-relevant conditions such as soot or NOx values are softened, that is, they are included in the cost function, such as the torque over a large weight and a quadratic term, that is, for example, according to the principle of minimized error squares for the NOx values.
  • This approach allows the optimizer to be slightly above or below the set point for a short time, which can be adjusted by weight. This is advantageous because the chosen suboptimal MPC approach uses the last-found manipulated variable trajectory for reinitialization and thus improves the solution over time. As a result, the optimizer always sees room for improvement and approaches the actual setpoint, as he would with torque. Without this softening, the initial manipulated variable would always have to lead to an exact compliance with the reference value.
  • the gas path controller detects that the turbo bypass flap is no longer working, it passes on to the MPC blocks in which areas ⁇ can still be varied at all. More generally, changes in the motor configuration due to fault / aging / etc can be taken into account in the control system via modular structures and models if these are detected by a diagnostic method.
  • bank deactivation can be considered in a module.
  • parallel models can calculate for both variants and calculate currently less favorable variants in time intervals and compare them with currently cheaper variants as part of a cost function and then switch to the cheaper version.
  • such behavior can also be taken into account in the context of polynomial models or other static models.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur prädiktiven Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine mit Stellgrößen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises für die Stellgrößen, wobei - in dem Verfahren die Stellgrößen der Brennkraftmaschine geregelt oder gesteuert eingestellt werden und das Verfahren die Schritte aufweist: - Messung von Ist-Werten und Vorgabe von Soll-Werten der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, sowie optional in Abhängigkeit von Rand- und/oder Umwelt- und/oder Alterungs-Bedingungen. Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die kennzeichnenden Größen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit den kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises mit den Stellgrößen geregelt werden, wobei das Regeln im Rahmen eines modellbasierten prädikitiven Regelns erfolgt, bei dem die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine berechnet werden und die Stellgrößen der Brennkraftmaschine prädiktiv geregelt eingestellt werden. Erfindungsgemäß ist weiter vorgesehen, dass zum Regeln ein modellbasierter prädiktiver nichtlinearer Regler verwendet wird, der modular mit einer Anzahl von modellbasierten prädiktiven Regelmodulen aufgebaut ist.

Description

BESCHREIBUNG Verfahren und Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln einer Brennkraftmaschine sowie Brennkraftmaschine mit der Einrichtung zur Ausführung des Verfahrens
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur prädiktiven Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine mit Stellgrößen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises für die Stellgrößen, wobei
- in dem Verfahren die Stellgrößen der Brennkraftmaschine geregelt oder gesteuert eingestellt werden und das Verfahren die Schritte aufweist:
- Messung von Ist-Werten und Vorgabe von Soll- Werten der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, sowie optional in Abhängigkeit von Rand- und/oder Umwelt- und/oder Alterungs-Bedingungen. Die Erfindung führt auch auf eine Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln der Brennkraftmaschine, die ausgebildet ist zur Durchführung des Verfahrens. Weiter führt die Erfindung auf eine Brennkraftmaschine mit der Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln der Brennkraftmaschine.
Das Regeln von kennzeichnenden Größen kann unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit den kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises mit den Stellgrößen erfolgen, wobei das Regeln im Rahmen eines modellbasierten prädiktiven Regeins erfolgt, bei dem die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine berechnet werden und die Stellgrößen der Brennkraftmaschine prädiktiv geregelt eingestellt werden. Prädiktive Regelkonzepte gehören zur Klasse der modellbasieren Regelungsverfahren und gestatten es im Allgemeinen, eine Vorhersage in die Zukunft für den Regelkreis zu machen, nämlich für einen sogenannten Prädiktionshorizont. Solche prädiktiven Regelkonzepte haben sich bewährt, da sie es erlauben, im Rahmen der Prädiktion des Systemverhaltens eine optimierte Regelung zu gestalten; diese kann bereits Informationen über zukünftiges Betriebsverhalten des Systems berücksichtigen. Dies führt dazu, dass Sollwertangaben sowie Randbedingungen für einen Regelkreis optimiert gestaltet und/oder eingehalten werden können. Insgesamt kann dadurch eine höhere Regelgüte und/oder ein schnellerer Regelvorgang erreicht werden. Es können komplexere Regelungsziele definiert werden und Begrenzungen in Stellgrößen oder physikalischen Größen des Systems systematisch berücksichtigt werden. Problematisch bei solchen und anderen prädiktiven Regelkonzepten ist jedoch regelmäßig der vergleichsweise hohe Rechenaufwand, sodass sich prädiktive Regelkonzepte bislang allenfalls für Teilkomponenten eines Motors einer Brennkraftmaschine angeboten haben. Maßgeblich für den Erfolg eines prädiktiven Regelkonzeptes ist die Gestaltung eines geeigneten Modells der Teilkomponente eines Motors. Bislang war es insbesondere nicht möglich, optimierte prädiktive Regelkonzepte in Echtzeit auf einem Motorsteuergerät zur globalen Steuerung und Regelung der gesamten Brennkraftmaschine, z.B. auch uner Berücksichtigung einer Komponente einer Abgasnachbehandlung, mit geeigneten Güteanforderungen für die Regelung und in Echtzeit zu realisieren. Soweit prädiktive Regelkonzepte für Dieselmotoren bekannt sind, beschränken sich diese auf stark vereinfachte Modelle eines Systems, das heißt insbesondere auf lediglich linearisierte Systemmodelle, die zudem statisch oder nur mit ungenügenden Zeitskalen, insbesondere Prozesszeiten und/oder Prozessskalen, gestaltet sind. Außerdem mangelt es den bisher bekannten prädiktiven Regelkonzepten an der Berücksichtigung von ausreichenden Randbedingungen - bislang kommt noch der ungenügende Einsatz von Kennfeldstrukturen zustande. Dies führt sowohl zu einem vergleichsweise hohen Aufwand zur Parametergewinnung der Kennfelder als auch dazu, dass diese Regelkonzepte vergleichsweise unflexibel sind, z.B. wenn eine Änderung der Brennkraftmaschine oder der Umweltbedingungen erfolgt ist. Kennfelder- und Korrekturfaktoren- basierte stark linearisierte Modelle für prädiktive Regelansätze ermöglichen deswegen keinen optimalen Betrieb des Gesamtsystems einer Brennkraftmaschine, insbesondere eines Dieselmotors.
An solchen und anderen Nachteilen leiden Regelkonzepte wie sie beispielsweise in DE 10 2011 013 481 AI und EP 1 864 012 Bl offenbart sind.
So beschränkt sich DE 10 2011 013 481 AI lediglich auf einen Teilaspekt eines Dieselmotors; nämlich ein Stellglied des Verbrennungsmotors, bei dem in Abhängigkeit von der Gesamtgasmasse, dem Sauerstoffgehalt, der Soll-Gesamtgasmasse und dem Soll- Sauerstoffgehalt das Stellglied eingestellt wird. Eine solche starke Reduzierung der Anzahl von Stellgliedern wird einem ganzheitlichen (globalen) prädiktiven Regelansatz für die gesamte Brennkraftmaschine nicht gerecht.
EP 1 864 012 Bl betrifft einen multivariablen modellprädiktiven Regler für Kraftstoff- und/oder Luft betreffende Parameter unter Berücksichtigung eines zentralen Optimierungsalghorithmus, der mit Zustands- und/oder Aktuatoreinschränkungen arbeitet. Außerdem ist das dort zugrunde gelegte übermäßige Heranziehen von Kennfeldstrukturen nachteilig für das Regelkonzept.
Wünschenswert wäre eine ganzheitliche modellbasierte prädiktive Regelung einer Brennkraftmaschine, die es erlaubt, die gesamte Brennkraftmaschine, vorzugsweise global, insbesondere unter Berücksichtigung von Komponenten einer Abgasnachbehandlung, im Rahmen eines modellbasierten prädiktiven Regeins in Echtzeit auf einem Motorsteuergerät (ECU) zu regeln. Dabei sollte das prädiktive Regelkonzept die Nichtlinearitäten des Systems der Brennkraftmaschine bzw. des Modells der Brennkraftmaschine berücksichtigen. Bislang erweisen sich nicht-lineare modellprädiktive Regler für ein Gesamtmodell einer Brennkraftmaschine aufgrund der größeren Komplexität als nicht echtzeitfähig auf einem Motorsteuergerät (ECU). Oben genannte stark vereinfachte Modelle sind dagegen nicht praxistauglich, jedenfalls nicht global über den gesamten Betriebsbereich.
An dieser Stelle setzt die Erfindung an, deren Aufgabe es ist, ein Verfahren zur prädiktiven Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine mit Stellgrößen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises für die Stellgrößen, oder der direkten Ansteuerung der Stellgrößen, anzugeben, wobei die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine in Echtzeit auf einem Motorsteuergerät für die gesamte Brennkraftmaschine (global) im Rahmen eines nicht-linearen modellbasierten prädiktiven Regeins erfolgen kann. Aufgabe der Erfindung ist es auch, eine entsprechende Einrichtung zum prädiktiven Steuern und Regeln sowie eine Brennkraftmaschine mit der Einrichtung anzugeben.
Betreffend des Verfahrens wird die Aufgabe durch die Erfindung mittels einem Verfahren des Anspruchs 1 gelöst. Bei dem Verfahren der eingangs genannten Art ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass - die kennzeichnenden Größen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit den kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises mit den Stellgrößen geregelt werden, wobei das Regeln im Rahmen eines modellbasierten prädikitiven Regeins erfolgt, bei dem die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine berechnet werden und die Stellgrößen der Brennkraftmaschine prädiktiv geregelt eingestellt werden, - zum Regeln ein modellbasierter prädiktiver nichtlinearer Regler verwendet wird, der modular mit einer Anzahl von modellbasierten prädiktiven Regelmodulen aufgebaut ist, wobei - wenigstens einem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul eine erste Zeitskala, insbesondere schnellere Prozesszeit und/oder kürzere Prozessskala, zugeordnet ist, und
- wenigstens einem zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul eine zweite Zeitskala, insbesondere langsamere Prozesszeit und/oder längere Prozessskala, zugeordnet ist, wobei
- die wenigstens eine erste und wenigstens eine zweite Zeitskala, insbesondere Prozesszeit und/oder Prozessskala, unterschiedlich sind.
Das Konzept der Erfindung führt zur Lösung der Aufgabe betreffend eine Vorrrichtung auch auf eine Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln der Brennkraftmaschine gemäß dem Anspruch 18 sowie auf eine Brennkraftmaschine gemäß dem Anspruch 19.
Die Erfindung geht von der Überlegung aus, dass bislang kein optimaler Betrieb eines Gesamtregelsystems für eine Brennkraftmaschine in Echtzeit auf einem Motorsteuergerät (ECU) realisiert werden konnte, da entweder modellbasierte prädiktive Regelkonzepte durch starke Vereinfachungen und/oder Linearisierungen unzureichend sind beziehungsweise über das Einbringen von Kennfeldern und Korrekturfaktoren zu unflexibel sind; theoretisch grundsätzlich bekannte modellprädiktive Regler für ein Gesamtmodell erweisen sich —ohne die oben genannten starken Vereinfachungen oder Einschränkungen— als nicht echzeitfähig.
Die Erfindung geht weiter von der Überlegung aus, dass unter Berücksichtigung der verfügbaren Rechenleistung von Reglern und Motorsteuergeräten (ECU) eine Echzeitfähigkeit dennoch erreicht werden kann, wenn man die im Gesamtsystem einer Brennkraftmaschine maßgeblichen Zeiskalen, insbesondere Prozesszeiten und/oder Prozessskalen, berücksichtigt. Die Erfindung hat, ausgehend von diesen Überlegungen erkannt, dass im Gesamtsystem einer Brennkraftmaschine unterschiedlich schnell und/oder lang ablaufende Prozesse vorhanden sind. Asugehend von dieser Erkenntnis schlägt das Konzept dieser Erfindung vor, das Gesamtsystem der Brennkraftmaschine beziehungweise das Modell der Brennkraftmaschine hinsichtlich der unterschiedlichen Zeitskalen, insbesondere Prozesszeiten und/oder Prozessskalen, einzelner Vorgänge zu modularisieren; bevorzugt die Module zeitlich hinsichtlich der Zeitskalen zu staffeln.
Ausgehend von dieser Erkenntnis schlägt die Erfindung deshalb einen modellbasierten prädiktiven nicht linearen Regler vor, der gleichwohl echtzeitfähig auf einem Motorsteuergerät ist, da dieser modular mit einer Anzahl von Reglermodulen aufgebaut ist, insbesondere mit einer Anzahl von modellbasierten prädiktiven Regelmodulen aufgebaut ist, wobei
- wenigstens einem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul eine erste Zeitskala, insbesondere schnellere Prozesszeit und/oder kürzere Prozessskala, zugeordnet ist, und
- wenigstens einem zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul eine zweite Zeitskala, insbesondere langsamere Prozesszeit und/oder längere Prozessskala zugeordnet ist, wobei
- die wenigstens eine erste und wenigstens eine zweite Zeitskala, insbesondere Prozesszeit und/oder Prozessskala, unterschiedlich sind.
Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den Unteransprüchen zu entnehmen und geben im Einzelnen vorteilhafte Möglichkeiten an, das oben erläuterte Konzept im Rahmen der Aufgabenstellung zu sowie hinsichtlich weiterer Vorteile zu realisieren.
Vorzgusweise ist vorgesehen, dass
- zum Berechnen die kennzeichnende Größen eines globalen Modells der Brennkraftmaschine in Echtzeit auf einem Motorsteuergerät (ECU) für die gesamte Brennkraftmaschine im Rahmen eines nichtlinearen modellbasierten prädikitiven Regeins berechnet werden, und/oder
- auf Basis des globalen Modells der Brennkraftmaschine, insbesondere des Motors, Soll- Werte und Stellgrößen für das erste und/oder zweite Regelmodul bestimmt werden, welche einer aktuellen Betreibssituation im Sinne eines Gütemaßes angepasst werden.
Eine Weiterbeildung hat darüber hinaus erkannt, dass sich das Gesamtsystem einer Brennkraftmaschine beziehungsweise eines Modells der Brennkraftmaschine unter Betrachtung der relevanten Prozesse jedenfalls über ein erstes modellbasiertes prädiktives Regelmodul mit einer ersten Zeitskala, insbesondere Prozesszeit und/oder Prozessskala, und über ein zweites modellbasierten prädiktives Regelmodul mit einer zweiten Zeitskala, insbesondere Prozesszeit und/oder Prozessskala, beschreiben lässt, wobei die erste und zweite Zeitskala, insbesondere erste und zweite Prozesszeit und/oder Prozessskala, unterschiedlich sind. Insbesondere hat die Erfindung erkannt, dass für die erste Zeitskala, eine schnellere Prozesszeit beziehungsweise kürzere Prozessskala relevant ist und für die zweite Zeitskala eine zweite langsamere Prozesszeit beziehungsweise längere Prozessskala relevant ist.
Als eine bevorzugte Weiterbildung schlägt die Erfindung für eine Brennkraftmaschine die Modularisierung in Teilkomponenten bzw. in Teilmodelle vor, wobei die Brennkraftmaschine eine oder mehrere der folgenden Komponenten aufweist: (i) einen eine Anzahl von Zylindern aufweisenden Motor, insbesondere mit einer vergleichsweise schnell ablaufenden Komponente der Verbrennung,
(ii) insbesondere ein ein Common-Rail aufweisendes Einspritzsystem mit einer Anzahl von den Zylindern zugeordneten Injektoren, wobei einem Injektor ein Einzelspeicher zugeordnet ist, der zum Vorhalten von Kraftstoff aus dem Common-Rail für den Injektor ausgebildet ist, insbesondere mit einer vergleichsweise schnell ablaufenden Komponente des Einspritzvorgangs, oder
(iii) insbesondere einen Gasmischer und einen Zündezeitpunktgeber, vorzugsweise für einen Gasmotor,
(iv) eine Gas- und Abgasführung, insbesondere eine Abgasrückführung, mit einem Gas- und Abgaspfad, vorzugsweise mit einer auf mittlerer Zeitskala und mittlerer Schnelligkeit ablaufenden Komponente des Gas- und Abgaspfades, nämlich beispielsweise mit einer vergleichsweise mittleren, eher langsamer, ablaufenden Komponente der maßgeblichen Massenströme,
(v) eine Abgasnachbehandlung, insbesondere mit einem Katalysator, vorzugsweise für eine vergleichsweise langsam ablaufenden Komponente eines Prozesses beispielsweise einer ersten langsamen Zeitskala von Temperaturänderungen in der Abgasnachbehandlung oder einer zweiten langsamen Zeitskala von Alterungsprozessen.
Die vorgenannten Komponenten mit Zeitskalen von (grob) hoher Schnelligkeit (i) und mittelhoher Schnelligkeit (ii, iii), mittlerer Schnelligkeit (iv) und die Komponenten vorgenannter eher langsameren Abläufen (v) finden sich in etwa auf einer Prozesszeit und/oder Prozessskala von Millisekunden (schnell), bzw. Sekunden (mittel), bzw. Minuten oder Stunden oder länger (langsam).
Im Rahmen einer besonders bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Berechnung kennzeichnender Größen des ersten Regelmoduls für das Modell der Brennkraftmaschine im ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul abhängig von der Berechnung kennzeichnender Größen des zweiten Regelmoduls für das Modell der Brennkraftmaschine im zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul erfolgt. Die weitgehend zunächst unabhängige Berechnung in dem ersten und zweiten Regelmodul sowie gegebenenfall weiteren Regelmodulen ist gewährleistet letztlich aufgrund der Zeitskalen-Trennung und den von der Erfindung erkannten unterschiedlichen Zeitskalen, insbesondere Prozesszeiten und/oder Prozessskalen der Systemkomponenten, wie insbesondere der motorbasierten Verbrennung, dem einspritzsystembasierten Einspritzvorgangn, der gaspfadbasierten Gasbewegung und/oder den Temperatur- und Alterungs-Entwicklungen im Abgasnachbehandlungssystem bzw. Katalysator oder Partikelfiltersystem. Eien Abhängigkeit ist gleichwohl vorhanden und berücksichtgt vorzugsweise mittels Kopplungen oder dergleichen. So ist im Rahmen einer besonders bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass die Berechnung kennzeichnender Größen des ersten Regelmoduls für das Modell der Brennkraftmaschine im ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul einer ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, unter Vorgabe von berechneten kennzeichnenden Größen des zweiten Regelmoduls für das Modell der Brennkraftmaschine im zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul einer zweiten Zeitskala, insbesondere langsameren Prozesszeit und/oder längeren Prozessskala, erfolgt. Diese Weiterbildung nutzt die Tatsache, dass schnellablaufende Prozesse einer schnellen Systemkomponente die Vorgaben der langsam ablaufenden Systemkomponente als„quasi-statische" Randbedingungen berücksichtigen können. Dies reduziert Kopplungseffekte realistisch auf das Notwendige und beschränkt die Freiheitsgrade jedes Teilmoduls in ebenfalls realistischer Weise. Dies kann einher gehen mit einer Reduzierung der Anzahl von Stellgrößen - nämlich mittels einer Aufteilung derselben auf die Regelmodule, die jedoch aufgrund der Zeitskalentrennung realistisch ist und zur Echtzeitfähigkeit des gesamtheitlichen prädiktiven Regelansatzes beiträgt.
Bevorzugt ist, insbesondere für ein Motormanagement, dass
das erste modellbasierte prädiktive Regelmodul der ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, ein Regelmodul für den eine Anzahl von Zylindern aufweisenden Motor ist, insbesondere wobei verbrennungs-kennzeichnende Größen des Motors berechnet werden. Vorzugsweise werden für das Motormanagement Größen einer Verbrennung, nämlich eines NOx- und/oder Ruß- Wertes, und/oder kennzeichnende Größen, nämlich ein Lambda-Wert und/oder eine Abgasrückführrate, berechnet.
Bevorzugt ist, insbesondere für ein Einspritzmanagement, dass
das erste modellbasierte prädiktive Regelmodul der ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, ein Regelmodul umfasst für das ein Common-Rail aufweisendes Einspritzsystem mit einer Anzahl von den Zylindern zugeordneten Injektoren, wobei einem Injektor ein Einzelspeicher zugeordnet ist, der zum Vorhalten von Kraftstoff aus dem Common-Rail für den Injektor ausgebildet ist, wobei Injektion-kennzeichnende Größen des Einspritzsystems berechnet werden. Vorzugsweise werden für das Einspritzmanagement ein Spritzbeginn (BOI), ein Spritzende (SE) und/oder ein Raildruck (p-Rail) berechnet. Vorzugsweise werden für einen Gasmotor, ein Zündzeitpunkt und/oder eine Gasmasse berechnet. Bevorzugt ist, insbesondere für ein Gas- und Abgasrückführmanagement, dass
- dem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul der ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, ein Regelmodul für die Gas- und Abgasrückführung mit einem Gas- und Abgaspfad zeitlich gestaffelt nachgeordnet und/oder mit diesem zusammengefasst ist, wobei diesem modellbasierten prädiktiven Regelmodul für die Gas- und Abgasrückführung eine dritte Zeitskala, insbesondere mittelschnelle Prozesszeit und/oder mittelkurze Prozessskala, zugeordnet ist, wobei Gas- und Abgaspfad -kennzeichnende Größen der Gas- und Abgasführung berechnet werden. Vorzugsweise werden für das für das Gas- und Abgasrückführmanagement Größen einer Abgasrückführung berechnet, insbesondere einer Abgasrückführrate (AGN), einer oder mehrerer Drosselklappen (Stellung DK), einer oder mehrerer Spenderklappen (Stellung SK) und/oder einer oder mehrerer Turbinenbypasse (Rate TP), berechnet werden.
Bevorzugt ist, insbesondere für ein Abgasnachbehandlungs-Management, dass
das zweite modellbasierte prädiktive Regelmodul der zweiten Zeitskala, insbesondere langsameren Prozesszeit und/oder längeren Prozessskala, ein Regelmodul für die Abgasnachbehandlung (AGN), insbesondere mit einem Katalysator, ist, wobei abgasnachbehandlungs-kennzeichnende Größen der Abgasnachbehandlung, insbesondere mit einem Katalysator, berechnet werden, insbesondere eine Abgas- und/oder Katalysator Temperatur, eine Aufwärm/ Abkühlrate und/oder eine Umsatzrate
Vorzugsweise werden, insbesondere infolge der unterschiedlichen Zeitskalen, insbesondere Prozesszeiten und/oder Prozessskalen, dem ersten Regelmodul Größen der Abgasnachbehandlung, nämlich eine Gas- und/oder Abgastemperatur, insbesondere ein Emissionswert von Stickoxiden oder sonstige Emissionswerte eines Katalysators, vorgegeben.
Im Rahmen einer Weiterbildung ermöglicht die Modularisierung, dass
- im ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul, insbesondere abhängig vom zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul, berücksichtigt werden:
- Rand- und/oder Umwelt- und/oder Alterungs-Bedingungen, der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, und/oder - Ist-Werte und Soll-Werte der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, und/oder
- Schätzungen durch nichtlineare Beobachter, und/oder
- ein Optimierungsalgorithmus.
Vorzugsweise ist vorgesehen, dass die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine des zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmoduls einer zweiten Zeitskala, insbesondere langsameren Prozesszeit und/oder längeren Prozessskala, dynamisch berechnet werden und die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine des ersten modellbasierten prädiktiven Regelmoduls einer ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, statisch berechnet werden. Der Verbrennungsprozeß kann beispielsweise von Arbeitspiel zur Arbeitsspiel mit einem Stationärmodell ohne dynamische Anteile berechnet werden. Bei der Berechnung des Gaspfades kann beispielsweise die Dynamik der Klappen und Turbolader berücksichtigt werden. Zur besseren Ausnutzung der Rechenleistung kann besonders bevorzugt ein Berechnungsprozess eines prädiktiven nichtlinearen Reglers der Verbrennung in einer schnelleren Zykluszeit bzw. mit einer höheren Abtastrate eines Soll/Ist- Wert- Abgleiche durchlaufen werden; d.h. auf einer schnelleren Zeitskala umgesetzt werden und der Berechnungsprozeß des Gaspfades kann mit seiner eher aufwändigen Dynmik in einer langsameren Zykluszeit, d.h. auf einer längeren Zeitskala berchnet werden.
Insbesondere ist vorteilhaft vorgesehen, dass die statische Berechnung mittels nichtlinearer Polynome und die dynamische Berechung mittels eines Differentialgleichungsmodells erfolgt; insbesondere eines dynamischen Modells mittels Differentialgleichungen.
Zur Reduktion der Komplexität der Berechnungen kann dabei auch das dynamische Verhalten einer geregelten Komponente durch ein dynamisches Modell wiedergegeben werden, welches das zeitliche Verhalten von Regler und Teilkomponente zu einem Modell für das Verhalten der geregelten Komponente zusammenfaßt. Die Stellgrößen der Komponente können dann durch den dort vorteilhaft verwendeten klassischen Regeler berechnet werden. Das überlagerte Regelmodul kann dann Soll-Werte für das geregelte Teilsystem vorgeben. Überlagerte Berechnungen vereinfachen sich, da die Bestimmung der Stellgrößen dieser Teilkomponente nicht durch eine überlagerte Optimierung des Reglers sondern innerhalb der Teilkomponente erfolgt. Mit besonderem Vorteil umfasst die Zuordnung unterschiedlicher Prozesszeiten und/oder Prozessskalen, die erste Zeitskala, insbesondere schnellere Prozesszeit und/oder kürzere Prozessskala, und/oder die zweite Zeitskala, insbesondere langsamere Prozesszeit und/oder längere Prozessskala, maßgeblich ist für die Festlegung einer zeitlichen Regelung gemäß einem der Paramter, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Zeitskala eines Regelungszeitraumes, Zeitschritt eines Regelintervalls, Abtastrate eines Soll/Ist- Wert-Abgleichs, Rechenzykluszeit eines Reglers und sonstige Berechnungsraten, Prädiktionshorizont. Auf diese Weise kann der Zeitablauf der jeweiligen Systemkomponente hinsichtlich Schnelligkeit und Dauer per Zeittaktung und Zeitskala und der weiteren genannten Paramter der Regelung angemessen berücksichtigt werden und dennoch eine Echtzeitfähigkeit auf einem Motorsteuergerät gewährleistet werden.
Ausführungsformen der Erfindung werden nun nachfolgend anhand der Zeichnung beschrieben. Diese soll die Ausführungsformen nicht notwendigerweise maßstäblich darstellen, vielmehr ist die Zeichnung, wo zur Erläuterung dienlich, in schematisierter und/oder leicht verzerrter Form ausgeführt. Im Hinblick auf Ergänzungen der aus der Zeichnung unmittelbar erkennbaren Lehren wird auf den einschlägigen Stand der Technik verwiesen. Dabei ist zu berücksichtigen, dass vielfältige Modifikationen und Änderungen betreffend die Form und das Detail einer Ausführungsform vorgenommen werden können, ohne von der allgemeinen Idee der Erfindung abzuweichen. Die in der Beschreibung, in der Zeichnung sowie in den Ansprüchen offenbarten Merkmale der Erfindung können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Weiterbildung der Erfindung wesentlich sein. Zudem fallen in den Rahmen der Erfindung alle Kombinationen aus zumindest zwei der in der Beschreibung, der Zeichnung und/oder den Ansprüchen offenbarten Merkmale. Die allgemeine Idee der Erfindung ist nicht beschränkt auf die exakte Form oder das Detail der im folgenden gezeigten und beschriebenen bevorzugten Ausführungsformen oder beschränkt auf einen Gegenstand, der eingeschränkt wäre im Vergleich zu dem in den Ansprüchen beanspruchten Gegenstand. Bei angegebenen Bemessungsbereichen sollen auch innerhalb der genannten Grenzen liegende Werte als Grenzwerte offenbart und beliebig einsetzbar und beanspruchbar sein. Der Einfachheit halber sind nachfolgend für identische oder ähnliche Teile oder Teile mit identischer oder ähnlicher Funktion gleiche Bezugszeichen verwendet.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen sowie anhand der Zeichnung; diese zeigt in: Fig.1 eine schematische Darstellung einer Brennkraftmaschine mit einer Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln der Brennkraftmaschine, deren prädiktiver Regler gemäß einer bevorzugten Zeitskalen-Trennung modularisiert ist;
Fig.2 eine Darstellung der in Fig.l entworfenen Zeitskalentrennung, wobei bevorzugte prädiktive Regelmodule der Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln zeitlich gestaffelt sind;
Fig.3 eine schematische Darstellung eines Ersatzmodells für das modellbasierte prädiktive
Regelmodul des Abgaspfads;
Fig.4 eine Darstellung des Prädiktionshorizonts mit Soll- und Ist-Werten für eine beispielhafte Stellgröße bei einer modellprädiktiven Regelung der Fig.1 ;
Fig.5 eine Liste von Zuständen (kennzeichnende Größen), Messgrößen sowie weiteren
Sollgrößen und/oder Schranken für kennzeichnende Größen (Randbedingungen), Stellgrößen und Stellgrößenbeschränkungen (Randbedingungen) für eine beispielhafte Regelbeschreibung einer prädiktiven modellbasierten nicht-linearen Regelung einer Brennkraftmaschine;
Fig.6 ein Beispiel eines Gütemaßes einer nicht-linearen modellbasierten prädiktiven
Regelbeschreibung für eine Brennkraftmaschine, hier zunächst ohne Abgasnachbehandlung (selektiver katalytischer Reaktor, SCR);
Fig.6A ein Beispiel eines Gütemaßes einer nicht-linearen modellbasierten prädiktiven
Regelbeschreibung für ein geeignetes Regelmodul betreffend die Abgasnachbehandlung (SCR)
Fig.6B ein Beispiel einer Kopplung der Regelbeschreibung der Fig.6A mit einem übergeordneten modellbasierten prädiktiven Regelmodul des Motors in Fig.6;
Fig.6C das Beispiel einer Regelbeschreibung für einen modellbasierten prädiktiven
Regelansatz für einen Motor mit einer Abgasnachbehandlung unter ganzheitlicher Betrachtung.
Fig.l zeigt schematisch den Aufbau einer Brennkraftmaschine 1000 mit einer Einrichtung 100 zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln der Brennkraftmaschine 1000. Die Einrichtung 100 ist bei der Ausführungsform gemäß dem Konzept der Erfindung als ein Motorsteuergerät ECU gebildet und in der Lage, die gesamte Brennkraftmaschine 1000 ganzheitlich (global) modellbasiert prädiktiv zu steuern und/oder zu regeln. Die Einrichtung 100 weist im Rahmen eines nicht-linearen modellbasierten prädiktiven Regelansatzes ein Modell 10 der Brennkraftmaschine auf; hier mit kennzeichnenden Größen Gi, (i=l,2,3) und einem Regelkreis hier für Stellgrößen SGi (i=l,2,3) auf.
Das Modell 10 ist modularisiert und weist für eine Anzahl von modellbasierten prädiktiven nicht-linearen Regelmodulen 1, 2, 3 entsprechende modellbasierte prädiktive Regelmodule 11, 12, 13 im prädiktiven Regler 10 auf. Der prädiktive Regler 10 wird in Form von Optimierungsalgorithmen umgesetzt und unterstützt durch die Vorgabe von geeigneten Rand-, Umwelt-, oder Alterungsbedingungen der kennzeichnenden Größen Gi der Brennkraftmaschine; nämlich mittels der Bedingungen 20 oder Schätzungen durch nicht-lineare Beobachter 30. Auch die Bedingungen können entsprechend der Regelmodule 1, 2, 3 und den darin unterlagerten prädiktiven Reglern 11, 12, 13 modularisiert sein gemäß der -wie in Fig.l dargestellten- Aufteilung der Bedingungen 20 in modularisierte Bedingungsvorgaben 21, 22, 23 beziehungsweise modularisierte Beobachter 31 , 32, 33 des Beobachtersystems 30.
Grundlage des Aufbaus des prädiktiven nicht-linearen Reglers 10 mit einer Anzahl von modellbasierten prädiktiven Regelmodulen 1, 2, 3 ist die Zeitskalentrennung, hier mit Prozesszeiten tl, t2, t3, (in Fig.2 auch Zeitskalen Si und Zeitkonstanten Ti, (i= 1,2,3)) für unterschiedlich schnell ablaufende Komponenten der Brennkraftmaschine 1000 beziehungsweise der Prozesse in diesen Komponenten.
So ist einem ersten prädiktiven modellbasierten Regelmodul 1 eine erste schnellere Prozesszeit tl auf vergleichsweise kurzer Zeitskala zugeordnet, einem zweiten modellbasierten prädiktiven Regelmodul 2 eine mittlere Prozesszeit t2 auf mittlerer Zeitskala zugeordnet und einem dritten modellbasierten prädiktiven Regelmodul 3 eine langsamere Prozesszeit t3 auf längerer Zeitskala zugeordnet.
Jedes der Regelmodule 1, 2, 3 berechnet kennzeichnende Größen Gl, G2, G3 im Rahmen der modularisierten prädiktiven Regelung 11, 12, 13 unter Berücksichtigung eines Gütemaßes. Falls dabei Sollwerte eines unterlagerten Regler bestimmt werden, so wird dieser Soll- und Ist-Werte der kennzeichnenden Größen Gi-IST bzw. Gi-SOLL; (i= 1,2,3) einander angleichen. In anderen Fällen werden aus dem Reglermodul direkt Stellgrößen für die entsprechenden Stellglieder ausgegeben. Unter prädiktiver Berechnung entsprechender kennzeichnender Betriebsgrößen BGi (i=l,2,3) werden dann Stellgrößen SGi (i=l,2,3) für die unterschiedlich schnell reagierenden Komponenten der Brennkraftmaschine 1000 vorgegeben.
Die Brennkraftmaschine 1000 weist als Komponenten für den hier gewählten modularisierten, zeitlich gestaffelten, modellbasierten prädiktiven Regelansatz auf: eine Anzahl von Zylinder aufweisenden Motor 200 und einem dem Motor 200 zugeordnetes Einspritzsystem 500 mit einem Common-Rail, wobei der Anzahl von Zylindern Injektoren zugeordnet sind und jedem Injektor ein Einzelspeicher zugeordnet ist, der zum Vorhalten von Kraftstoff aus dem Common- Rail für den Injektor ausgebildet ist. Des Weiteren weist die Brennkraftmaschine als Komponente eine Gas- und Abgasführung für Ladelulft LL und Abgas AG auf, insbesondere mit einer hier nicht explizit dargestellten Abgasrückführung, wobei die Gas- und Abgasführung 300 einen entsprechenden Gas- und Abgaspfad aufweist. Des Weiteren weist die Brennkraftmaschine 1000 eine Abgasnachbehandlung 400 auf, die hier mit einem Dieselpartikelfilter DPF und einem selektiven katalytischen Reaktor SCR dargestellt ist. Gemäß dem Konzept der Erfindung im Rahmen dieser besonders bevorzugten Ausführungsform ist vorgesehen, die Prozesse in den Komponenten des Motors 200 mit Einspritzsystem 500, nämlich als verbrennungsrelevante Komponente 111 sowie die massenstromrelevante Komponente 222 des Gas- und Abgaspfades 300 sowie die langsamste Komponente 333 betreffend Temperaturänderungen des Abgasnachbehandlungssystems 400 unterschiedlichen Prozesszeiten und/oder Prozeßskalen zuzuordnen; nämlich der ersten, schnelleren Prozesszeit tl, beziehungsweise der zweiten schnellen etwas langsameren Prozesszeit t2, beziehungsweise der langsamsten dritten Prozesszeit t3 (in etwa tl=Millisekunden, t2=Sekunden und t3=Stunden).
Fig.2 zeigt dazu die vorgenannte Zeitskalentrennung im Rahmen des Verfahrens zur prädiktiven Steuerung und/oder Regelung der Brennkraftmaschine 1000 entsprechend der Fig.1. Diese hier entworfene modellprädiktive Regelung erlaubt eine nicht-lineare Modellberücksichtigung und ist dennoch in der Lage auf einem Motorsteuergerät ECU in Echtzeit ausgeführt zu werden.
Dies wird erreicht durch die in Fig.l schematisch dargestellte geschickte Modularisierung des nicht-linearen modellbasierten prädiktiven Reglers 10 mit entsprechenden Regelprozessen, 11, 12, 13 und den zugeordneten prädiktiven Regelmodulen 1, 2, 3. Diese sind in Fig.2 als Regelprozesse 11, 12, 13 mit den Prozesszeiten tl, t2, t3 (Millisekunden, Sekunden, Minuten oder Stunden) dargestellt. Als Maßgabe für die Prozesszeiten tl, t2, t3 ist jedem Regelprozess 11, 12, 13 eine entsprechende Zeitkonstante Ti und Zeitskala Si (i=l,2,3), nämlich für die verbrennungsspezifischen Prozesse im Motor (Regelmodul 1 mit Zeiten/auf einer Zeitskala/Zeitkonstante tl, Sl, Tl), die gasdynamischen Prozesse im Gaspfad (Regelmodul 2, mit Zeiten/auf einer Zeitskala/Zeitkonstante t2, S2, T2) und in der Abgasnachbehandlung (Regelmodul 3 mit Zeiten/auf einer Zeitskala/Zeitkonstante t3, S3, T3).
Beispiele der relevanten Stellgrößen SGi, (i=l,2,3) und Betriebsgrößen BGi, Gi (i=l,2,3) sind in Fig.2 für die einzelnen Regelmodule 1 , 2, 3 dargestellt. Der Einfachheit halber wird hier auf die Fig.2 mit der Angabe der entsprechenden Soll- und Ist-Werte für die Betriebsgrößen BGI, Gl (M Soll, n Soll ,PT_Soll, NOx Soll nachSCR) und Stellgrößen SGI (p_Rail, BOI, m ks), SG2 (u_TBP, u_Dr, u_AGR, u_SP) sowie SG3 (Doser) verwiesen. Des Weiteren ist in Fig.2 auch die Vorgabe bestimmter Randbedingungen (n max ATL HD, n max ATL ND, T max Soll, T Soll, p max) gezeigt, die hier als Randbedingungen 21 für das erste Regelmodul aufgeführt sind und Randbedingungen (T7_Soll, NOx Soll) gezeigt, die hier als Randbedingungen 22 für das zweite Regelmodul aufgeführt sind. Im Rahmen dieser Ausführungsform ist das erste und zweite Regelmodul 1, 2 für ein Motormanagement 4 zusammengefasst, das mit einem Regelmodul 5 für die Abgasnachbehandlungsmanagement gekoppelt ist. Die Kopplung entsteht hier aufgrund der quasi-statischen Vorgaben aus dem dritten Regelmodul 3; dies mittels der Betriebskenngrößen G3-Soll - hier (Temperatur und NOx- und/oder Ruß- Werte vor der Abgasnachbehandlung). Die hier vorgeschlagene bevorzugte Ausführungsform sieht vor, dass die verbrennungskennzeichnende schnell ablaufende (tl)-Komponente des ersten prädiktiven Regelmoduls 1 als statisches Modell berücksichtigt werden kann über statische Polynome (MPC- Motor, Model Predictive Controlled Motor).
Betreffend die in Fig.2 dargestellte Komponente 4 lassen sich statische Modelle für die Verbrennungsgrößen angeben, wie zum Beispiel für die NOx-Werte, Rußwerte, Momentenwerte, T7 (Temperatur AGN) und Spitzendruck. Weitere Größen wie die Drehzahlen für die Abgasturbolader nATL HD und nATL ND können durch Polynome oder auch andere Varianten beschrieben werden. Insbesondere Polynome haben als Eingangsgrößen die gemessenen motorischen Größen als IST- Werte, die Umweltbedingungen (TO, Feuchte, PO) und die Stellwerte der Verbrennung (BOI, Einspritzmenge, Raildruck) und die IST-Werte des unterlagerten Gaspfades (z.B. Lambda, AGR). Die Eigenschaften der in Fig.l und Fig.2 dargestellten Modularisierung ergeben sich für die Komponente 4 daraus, dass die statischen Verbrennungsmodelle und das Modell des dynamischen Verhaltens des geregelten Gaspfades ausgewertet werden. Unter einer statischen Verbrennung wird vor allem verstanden: wenn der Zylinder geschlossen ist, steht das Ergebnis der Verbrennung fest - nämlich durch die aktuellen Randbedingungen am Zylinder kann das Ergebnis der Verbrennung verändert werden. Durch die Beschreibung in Form von Polynomen kann das Verhalten der Verbrennung über den gesamten Bereich der Eingangsgrößen abgebildet werden.
Auch hier zeigt sich wieder, dass die Ausgangswerte des langsameren Regelmoduls 2 als quasi- statische Eingangswerte für das schnellere Regelmodul 1 gelten. Die Kopplung der Polynommodelle mit Gaspfadregler erfolgt über ein dynamisches Modell für das Verhalten des geregelten Gaspfades, das heißt über die Einflüsse der Abgasrückführrate und λ-Werte oder auch andere Werte-Paare, nämlich hier der Sollwerte derselben. Mittels einer Vorgabe an die Ziele des Systems: zum Beispiel Zielwert Emission, Erreichen-Soll-Moment/Drehzahl, minimaler Verbrauch, Beschränkungen Steller (zum Beispiel Einspritzdruck, Einspritzmenge), Beschränkungen innermotorischer Größen, die eingehalten werden müssen (zum Beispiel Spitzendruck, Drehzahl Turbolader).
Betreffend den Gaspfad können die Größen G nicht-statisch betrachtet werden, da sie sich über den zeitlichen Verlauf T2 ändern. Zur Vereinfachung der Komplexität kann aber mit einem Ersatzmodell des geregelten Gaspfades gerechnet werden. Der Vorteil besteht darin, dass das Optimierungsverfahren die Sollwerte für den Gaspfad bestimmen muss, aber nicht direkt die Stellgrößen für den Gaspfadsteller. Es ist möglich, das Verhalten des geregelten Gaspfades durch einfache Ersatzmodelle zu beschreiben. Damit werden die Rechnungen des Optimierungsverfahrens vereinfacht. Der Optimierer arbeitet mit dem Ersatzmodell und muss kein detailliertes Modell des Gaspfades rechnen (Fig.3).
Der Gaspfad kann also mit einem in Fig.3 unterlagerten Regelkreis beschrieben werden. Der in Fig.3 dargestellte Regler sieht als Soll-Werte von kennzeichnenden Größen die Abgasrückführrate und den zu erreichenden Lambda-Wert als SOLL- Werte vor. Als Stellgrößen sind hier vorgesehen eine oder mehrere der Abgasrückführklappe, der Spenderklappe, der Bypass-Klappe und der Ansaugdrossel durch ihren Klappenwinkel. Die Stellgrößen SG3 werden entsprechend der Differenz von SOLL- und IST-Werten G3-SOLL bzw. G3-IST eingeregelt unter Zugrundelegung eines Simulationsmodells des realen Motors. Das daraus abgeleitete Ersatzmodell für einen Optimierer 31 , 32 berücksichtigt die im unteren Teil der Fig.3 dargestellten Verläufe der Abgasrückführraten und der Lambda- Werte und die modellbasierten gerechneten Werte AGR-R bzw. Lambda-R.
Das Gaspfadmodell des Motors ist nicht-linear und besitzt im einfachsten Fall deutlich mehr als zehn Zustände, beispielsweise vierzehn Zustände. Als Vereinfachung kann hier bereits vorgesehen sein, dass die Klappendynamik im Einzelnen nicht dynamisch berücksichtigt wird und sämtliche Volumina zusammengefasst werden sowie womöglich statische Annahmen gemacht werden. Insofern reduziert der in Fig.3 dargestellte geregelte Gaspfad das Modell auf ein System mit zwei Zuständen, die sich durch entkoppelte nicht-lineare Systeme beschreiben lassen. Dies führt zu einer massiven Reduktion des Rechenaufwandes bei der Berechnung der optimalen Stellgrößen. Außerdem besteht die Möglichkeit zum Austausch des in Fig.3 gezeigten Reglers durch einen komplexeren Regler soweit dies erforderlich und möglich ist.
Damit wird in dem Modul MPC AGN (Komponente 5) die statischen Verbrennungsmodelle und das Modell des dynamischen Verhaltens der Temperaturdynamik ausgewertet. Da der Gaspfadregler auf einer viel langsameren Zeitskala operiert, wird hierfür dessen Dynamik vernachlässigt, sodass diese als Randbedingung im schnelleren Reglermodul 1 berücksichtigt wird. Die erhaltene Lösung muss eine erweiterte Form der grundlegenden Randbedingungen des untergeordneten Moduls MPC Motor erfüllen. Eine globale Lösung auf der großen Zeitskala der AGN, die alle Wünsche erfüllt, wäre aber mit sehr großem Rechenaufwand verbunden, da hierzu das große Zeitintervall mit der feinen zeitlichen Auflösung der kleineren Zeitskala des Gaspfades betrachtet werden müsste. Durch die gemäß dem Konzept der Erfindung vorgeschlagene Trennung der Zeitskalen wird der Einfluss der Stellgrößen auf unterschiedlichen Zeitskalen getrennt betrachtet. Dadurch kann jeweils mit der erforderlichen zeitlichen Auflösung und damit sehr effizient gerechnet werden. Analog zum Gaspfad kann eine Abgasnachbehandlung, hier eine selektive katalytische Reaktion, durch einen entsprechenden typischen Regelkreis, wie er in Fig.2 dargestellt ist, geregelt werden. Die in Fig.2 dargestellte Regelung für die Abgasnachbehandlung (SCR-Regler) kann im Modul MPC AGN (Komponente 5) für eine Wirkungsgradadaption ( ^SCÄ = η8εκ (TSCR mAbgas ) zur
Beriebskostenminimierung genutzt werden. Dazu kann es möglich sein, dass lediglich eine Betrachtung der langsameren Temperaturdynamik im Vergleich zur viel schnelleren Gaspfaddynamik erfolgt. Hier zeigt sich, dass die Umwelt und Randbedingungen in den einzelnen modularen prädiktiven Regelmodulen berücksichtigt werden können, ohne dass eine separate Kennfeldstruktur erforderlich wäre.
Sämtliche Umwelteinflüsse wie Außendruck, Außentemperatur und Luftfeuchte sind in den hinterlegten Teilmodellen der Regelmodule enthalten. Somit kann jeder Komponente des Gesamtsystems auf aktuelle Betriebssituationen richtig reagieren. Grundsätzlich sind keine separaten Kennfeldstrukturen zur Bestimmung der SOLL- Werte G-SOLL erforderlich. Die in Fig.l schematisch dargestellten Randbedingungen umfassen auch Modelladaptionen zur Anpassung von Abweichungen der einzelnen Motoren oder eine Motoralterung (Bezugszeichen 21 in Fig.l). Zur Umsetzung der vorgestellten Reglerstruktur wird ein numerisches Optimierungsverfahren eingesetzt; dies dient zur Bestimmung welcher Stellgrößenverlauf die Anforderungen an das geregelte System in der aktuellen Betriebssituation am besten erreichen kann; insbesondere prädiktiv über einen gewissen Zeitraum, der in die Zukunft reicht (Prädiktionshorizont) erreichen kann - ein Beispiel für eine Prädiktion beim ersten Regelmodul 1 ist in Fig.4 gezeigt, etwa für einen Massenstrom in Motor oder eine Abgasrückführrate oder einen λ-Wert, die in der Grafik der Fig.4 mit G bezeichnet ist.
Grundsätzlich wird mit unterlagerten Modellen anhand von Optimierungsproblemen eine bestmögliche Stellgröße ausgewählt. Die Stellgröße SG, iSG ist über dem Prädiktionshorizont optimal und hält die Randbedingungen ein, das heißt die zum Beispiel prädiktive Regelung weiß frühzeitig vom Erreichen der Spitzendruckgrenze und berücksichtigt dies. Als Hauptunterschiede zum klassischen Regler führt dies zu einer intuitiven Parametrierung der Regelung zu einer Austauschbarkeit der Modelle und Gütekriterien sowie Nebenbedingungen und zu einer expliziten Berücksichtigung von Beschränkungen - eine Stellgröße kann bezüglich mehrerer Abtastschritte optimal sein. Fig.5 listet nun beispielhaft die relevante Zustände und Größen für eine in Fig.2 dargestellte modellbasierte prädiktive Regelung.
Fig.6 gibt das Beispiel eines Gütemaßes einer nicht-linearen modellbasierten prädiktiven Regelbeschreibung für eine Brennkraftmaschine als Optimierungsproblem in integraler Form für das erste Regelmodul 1 (MPC Motor) in Kombination mit der Gaspfaddynamik im Regelmodul 2—das heißt Komponente 4— wieder. Fig.6A gibt ein Beispiel des Gütemaßes einer nicht-linearen modellbasierten prädiktiven Regelbeschreibung für ein geeignetes Regelmodul als ein vereinfachtes integrales Problem wieder, das die Abgasnachbehandlung nicht berücksichtigt.
Fig.6B gibt ein Beispiel einer Kopplung der Regelbeschreibung der Fig.6A mit einem übergeordneten modellbasierten prädiktiven Regelmodul des Motors in Fig.6 und das Optimierungsproblem in integraler Form wieder für die Komponente 5 wieder.
Fig.6C gibt das Beispiel einer Regelbeschreibung für einen modellbasierten prädiktiven Regelansatz für einen Motor mit einer Abgäsnachbehandlung unter ganzheitlicher Betrachtung wie das Beispiel in Fig.6B, jedoch mit einer Abwandlung betreffend die SCR wieder. Optimierungsprobleme der in Fig.6 dargestellten Form sind können schlecht konditioniert sein, sodass trotz der geschickten Modularisierung keine Berechnung der Lösung auf dem Steuergerät erfolgen kann.
Daher werden die Nebenbedingungen insofern abgeschwächt, als dass lediglich sicherheitsrelevante Bedingungen wie zum Beispiel der maximale Spitzendruck oder die maximalen Turbolader-Drehzahlen als Ungleichungsbeschränkung eingehalten werden. Nicht sicherheitsrelevante Bedingungen wie zum Beispiel Ruß oder NOx-Werte werden aufgeweicht, das heißt sie werden wie das Drehmoment über ein großes Gewicht und einen quadratischen Term in die Kostenfunktion aufgenommen, das heißt zum Beispiel nach dem Prinzip der minimierten Fehlerquadrate für die NOx-Werte. Diese Vorgehensweise erlaubt dem Optimierer, kurzzeitig ein wenig über oder unter dem Sollwert zu liegen, was mit dem Gewicht eingestellt werden kann. Dies ist von Vorteil, da der gewählte suboptimale MPC- Ansatz die zuletzt gefundene Stellgrößentrajektorie zur Reinitialisierung verwendet und es auf diese Weise zu einer Verbesserung der Lösung mit fortschreitender Zeit kommt. Dadurch sieht der Optimierer stets Verbesserungspotential und nähert sich dem eigentlichen Sollwert an, wie er es auch beim Drehmoment machen würde. Ohne diese Aufweichung müsste die initiale Stellgröße stets zu einer exakten Einhaltung des Sollwerts führen.
Die bisher vorgestellten Optimierungsprobleme sind als Beispiele aufzufassen. Es sind beliebig viele andere Formulierungen denkbar. Zum Beispiel kann statt der Momente auch eine Drehzahlabweichung minimiert werden - in diesem Fall spricht man von einem Drehzahlregler anstatt eines Momentenreglers. Dazu kann eine vergleichsweise komplexe Lastmodellschätzung genutzt werden, wobei der Schätzer die Parameterdrehzahldifferenzialgleichung schätzt. Eine verbesserte Planung der Ressourcen kann erfolgen, da das Sollmoment nicht durch einen übergeordneten PI-Drehzahlregler vorgegeben wird, dessen zukünftige Momentenwünsche unbekannt sind. Die Reglerparametrierung ist dadurch intuitiv, da sie sich in erster Linie durch die Gewichtung der Regelziele ergibt.
Als weitere Feedback-Größe gibt es noch die Möglichkeit, die Stellgrößenschranken für die MPC-Blöcke anzupassen. Erkennt beispielsweise der Gaspfadregler, dass die Turbobypassklappe nicht mehr funktioniert, gibt er den MPC-Blöcken weiter, in welchen Bereichen sich überhaupt noch λ variieren lässt. Allgemeiner können über Modulare Strukturen und Modelle online Änderungen der Motorkonfiguration durch Fehler/Alterung/etc bei der Regelung berücksichtigt werden, wenn diese von einem Diagnoseverfahren erkannt werden.
Des Weiteren kann in einem Modul eine Bankabschaltung berücksichtigt werden. So können parallele Modelle für beide Varianten rechnen und aktuell ungünstigere Varianten in Zeitintervallen berechnen sowie mit aktuell günstigeren Varianten abgleichen im Rahmen einer Kostenfunktion und dann auf die günstigere Variante umschalten. Generell können solche Verhalten auch im Rahmen von Polynommodellen oder sonstigen statischen Modellen berücksichtigt werden.
Alternativ, aber ein wenig aufwändiger, erfolgt eine Umschaltung im System für die Bankabschaltung. Die Rechnung der Optimierung erfolgt mit der aktuell verwendeten Konfiguration und in regelmäßigen Abständen wird mit anderen Modellvarianten verglichen. Falls die Kosten (Methode der minnimierten Abweichungsquadrate) für die andere Variante geringer sind als die aktuell verwendete, dann wird die Umschaltung vorgenommen. Wenn die erforderlichen Messgrößen vorliegen, kann eine Adaption der verwendeten Modelle an das reale Systemverhalten vorgenommen werden. Das System kann diese Änderungen auch bei der Prädiktion berücksichtigen.
Zusammengefasst ergeben sich Vorteile, z.B. beim Umschalten des Turboladers, beim Berücksichtigen der Stellerdynamik, z.B. im Rahmen eines Raildruckmodells. Beim geregelten Gaspfad kann sich vorteilhaft z.B. ergeben: Reduktion der Freiheitsgrade, reduzieren der Anzahl der Stellgrößen, einer verbesserte Möglichkeit physikalisch mögliche Grenzen mitzuteilen sowie Änderungen betreffend Modelladaptionen, Alterungen, Modellabweichungen umzusetzen. Die Prädiktion bringt Möglichkeiten einer leichteren Übertragbarkeit auf andere Systeme (Benzin, Gas, o.a. Motoren) mit sich und einen verringerten Bedatungsaufwand.
Komplexere klassische Strukturen können also mit den genannten Vorteilen durch kombinierte Module ersetzt werden gemäß dem Konzept der Erfindung; auch ohne aufwändige Vermessung bei vorliegenden Modellen.
Bezugszeichenliste
1000 Brennkraftmaschine
100 Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln 10 Modell
200 Motor
300 Abgas-/Gas-Pfad
400 Abgasnachbehandlungssystem
500 Einspritzsystem
600 Antriebsstrang
11 , 12, 13 Regler
10 prädiktiver Regler
20 Bedingungen
30 Beobachter
21 , 22, 23 modularisierte Bedingungsvorgaben
31 , 32, 33 modularisierte Beobachter
1 , 2, 3 prädiktiven Regelmodulen
t1 , t2, t3, T, S Prozesszeiten und/oder Prozessskalen
1 , 2, 3 Regelmodule
G1 , G2, G3 kennzeichnende Größen
BG 1 , BG2, BG 3 Betriebsgrößen
SG 1 , SG 2, SG3 Stellgrößen
LL Ladelulft
AG Abgas
DPF Dieselpartikelfilter
1 1 1 verbrennungsrelevante Komponente
222 massenstromrelevante Komponente
333 Temperatur/Alterungs-relevante Komponente des AGN
31 , 32 Optimierer

Claims

ANSPRÜCHE
1. Verfahren zur prädiktiven Steuerung und/oder Regelung einer Brennkraftmaschine mit Stellgrößen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises für die Stellgrößen, wobei
- in dem Verfahren die Stellgrößen der Brennkraftmaschine geregelt oder gesteuert eingestellt werden und das Verfahren die Schritte aufweist:
- Messung von Ist-Werten und Vorgabe von Soll- Werten der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, sowie optional in Abhängigkeit von Rand- und/oder Umwelt- und/oder Alterungs-Bedingungen, dadurch gekennzeichnet, dass
- die kennzeichnenden Größen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit den kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises mit den Stellgrößen geregelt werden, wobei das Regeln im Rahmen eines modellbasierten prädikitiven Regeins erfolgt, bei dem die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine berechnet werden und die Stellgrößen der Brennkraftmaschine prädiktiv geregelt eingestellt werden,
- zum Regeln ein modellbasierter prädiktiver nichtlinearer Regler verwendet wird, der modular mit einer Anzahl von modellbasierten prädiktiven Regelmodulen aufgebaut ist, wobei
- wenigstens einem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul eine erste Zeitskala, insbesondere schnellere Prozesszeit und/oder kürzere Prozessskala, zugeordnet ist, und
- wenigstens einem zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul eine zweite Zeitskala, insbesondere langsamere Prozesszeit und/oder längere Prozessskala, zugeordnet ist, wobei
- die wenigstens eine erste und wenigstens eine zweite Zeitskala, insbesondere Prozesszeit und/oder Prozessskala, unterschiedlich sind.
2. Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass
- zum Berechnen die kennzeichnende Größen eines globalen Modells der Brennkraftmaschine in Echtzeit auf einem Motorsteuergerät (ECU) für die gesamte Brennkraftmaschine im Rahmen eines nichtlinearen modellbasierten prädikitiven Regeins berechnet werden, und/oder
- auf Basis des globalen Modells der Brennkraftmaschine, insbesondere des Motors, Soll- Werte und Stellgrößen für das erste und/oder zweite Regelmodul bestimmt werden, welche einer aktuellen Betreibssituation im Sinne eines Gütemaßes angepasst werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, dass
- die Berechnung kennzeichnender Größen des ersten Regelmoduls für das Modell der
Brennkraftmaschine im ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul abhängig von der Berechnung kennzeichnender Größen des zweiten Regelmoduls für das Modell der
Brennkraftmaschine im zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul erfolgt, und/oder
- die Berechnung kennzeichnender Größen des ersten Regelmoduls für das Modell der
Brennkraftmaschine im ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul einer ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, unter Vorgabe von berechneten kennzeichnenden Größen des zweiten Regelmoduls für das Modell der
Brennkraftmaschine im zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul einer zweiten Zeitskala, insbesondere langsameren Prozesszeit und/oder längeren Prozessskala, erfolgt.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 dadurch gekennzeichnet, dass,
insbesondere für ein Motormanagement,
das erste modellbasierte prädiktive Regelmodul der ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, ein Regelmodul für den eine Anzahl von Zylindern aufweisenden Motor ist, insbesondere wobei verbrennungs-kennzeichnende Größen des Motors berechnet werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4 dadurch gekennzeichnet, dass für das Motormanagement
- Größen einer Verbrennung, nämlich eines NOx- und/oder Ruß- Wertes, und/oder
- kennzeichnende Größen, nämlich ein Lambda-Wert und/oder eine Abgasrückführrate, berechnet werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass,
insbesondere für ein Einspritzmanagement,
das erste modellbasierte prädiktive Regelmodul der ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, ein Regelmodul umfasst für das ein Common-Rail aufweisendes Einspritzsystem mit einer Anzahl von den Zylindern zugeordneten Injektoren, wobei einem Injektor ein Einzelspeicher zugeordnet ist, der zum Vorhalten von Kraftstoff aus dem Common-Rail für den Injektor ausgebildet ist, wobei Injektion-kennzeichnende Größen des Einspritzsystems berechnet werden.
7. Verfahren nach Anspruch 6 dadurch gekennzeichnet, dass, für das
Einspritzmanagement ein Spritzbeginn (BOI), ein Spritzende (SE) und/oder ein Raildruck (p- Rail) berechnet werden.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 dadurch gekennzeichnet, dass,
insbesondere für einen Gasmotor, ein Zündzeitpunkt und/oder eine Gasmasse berechnet werden.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass, insbesondere für ein Gas- und Abgasrückführungsmanagement,
- dem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul der ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, ein Regelmodul für die Gas- und Abgasrückführung mit einem Gas- und Abgaspfad zeitlich gestaffelt nachgeordnet und/oder mit diesem zusammengefasst ist, wobei diesem modellbasierten prädiktiven Regelmodul für die Gas- und Abgasrückführung eine dritte Zeitskala, insbesondere mittelschnelle Prozesszeit und/oder mittelkurze Prozessskala, zugeordnet ist, wobei Gas- und Abgaspfad -kennzeichnende Größen der Gas- und Abgasführung berechnet werden.
10. Verfahren nach Anspruch 9 dadurch gekennzeichnet, dass für das Gas- und
Abgasrückführmanagement Größen einer Abgasrückführung berechnet werden, insbesondere einer Abgasrückführrate (AGN), einer oder mehrerer Drosselklappen (Stellung DK), einer oder mehrerer Spenderklappen (Stellung SK) und/oder einer oder mehrerer Turbinenbypasse (Rate TP), berechnet werden.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass insbesondere für ein Abgasnachbehandlungs-Management,
das zweite modellbasierte prädiktive Regelmodul der zweiten Zeitskala, insbesondere
langsameren Prozesszeit und/oder längeren Prozessskala, ein Regelmodul für die
Abgasnachbehandlung (AGN), insbesondere mit einem Katalysator, ist, wobei
abgasnachbehandlungs-kennzeichnende Größen der Abgasnachbehandlung, insbesondere mit einem Katalysator, berechnet werden.
12. Verfahren nach Anspruch 11 dadurch gekennzeichnet, dass für das
Abgasnachbehandlungs-Management Größen der Abgasnachbehandlung und/oder eines
Katalysators berechnet werden, nämlich eine Abgas- und/oder Katalysator Temperatur, eine Aufwärm/ Abkühlrate und/oder eine Umsatzrate.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass dem ersten Regelmodul Größen der Abgasnachbehandlung, nämlich eine Gas- und/oder Abgastemperatur, insbesondere ein Emissionswert von Stickoxiden oder sonstige
Emissionswerte eines Katalysators, vorgegeben werden.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass
- im ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul, insbesondere abhängig vom zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul, berücksichtigt werden:
- Rand- und/oder Umwelt- und/oder Alterungs-Bedingungen, der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, und/oder
- Ist-Werte und Soll- Werte der kennzeichnenden Größen der Brennkraftmaschine, und/oder
- Schätzungen durch nichtlineare Beobachter, und/oder
- ein Optimierungsalgorithmus.
15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine des zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmoduls einer zweiten Zeitskala, insbesondere langsameren Prozesszeit und/oder längeren Prozessskala, dynamisch berechnet werden und die
kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine des ersten modellbasierten prädiktiven Regelmoduls einer ersten Zeitskala, insbesondere schnelleren Prozesszeit und/oder kürzeren Prozessskala, statisch berechnet werden.
16. Verfahren nach Anspruch 13 dadurch gekennzeichnet, dass die statische Berechnung mittels nichtlinearer Polynome und die dynamische Berechung mittels eines
Differentialgleichungsmodells erfolgt.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16 dadurch gekennzeichnet, dass die erste Zeitskala, insbesondere schnellere Prozesszeit und/oder kürzere Prozessskala, und/oder die zweite Zeitskala, insbesondere langsamere Prozesszeit und/oder längere Prozessskala, maßgeblich ist für die Festlegung einer zeitlichen Regelung gemäß einem der Paramter, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: Zeitskala eines Regelungszeitraumes, Zeitschritt eines Regelintervalls, Abtastrate eines Soll/Ist- Wert-Abgleichs, Rechenzykluszeit eines Reglers und sonstige Berechnungsraten, Prädiktionshorizont.
18. Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln einer Brennkraftmaschine, mit wenigstens einem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul und einem zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul;
- insbesondere für ein Motormanagement und/oder ein Einspritzmanagemen und/oder ein Gas- und Abgasrückführmanagement und/oder ein Absgasnachbehandlungs-Management,
- die ausgebildet sind zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 17,
- insbesondere wobei dem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul und/oder zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul ein Steuerkennfeld und/oder ein
Lernkennfeld zugeordnet ist.
19. Brennkraftmaschine mit einer Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln der Brennkraftmaschine nach Anspruch 18, insbesondere einem Motorsteuergerät (ECU) für die gesamte Brennkraftmaschine zur Steuerung und/oder Regelung, im Rahmen eines nichtlinearen modellbasierten prädikitiven Regeins unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises für die Stellgrößen, dadurch gekennzeichnet, dass, die Einrichtung, insbesondere das Motorsteuergerät, zur Auführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 17 ausgebildet ist, wobei
- die kennzeichnenden Größen unter Vorgabe eines Modells der Brennkraftmaschine mit den kennzeichnenden Größen und eines Regelkreises mit den Stellgrößen geregelt werden, wobei das Regeln im Rahmen eines modellbasierten prädikitiven Regeins erfolgt, bei dem die kennzeichnenden Größen des Modells der Brennkraftmaschine berechnet werden und die
Stellgrößen der Brennkraftmaschine prädiktiv geregelt eingestellt werden,
- zum Regeln ein modellbasierter prädiktiver nichtlinearer Regler verwendet wird, der modular mit einer Anzahl von modellbasierten prädiktiven Regelmodulen aufgebaut ist, wobei
- wenigstens einem ersten modellbasierten prädiktiven Regelmodul eine erste Zeitskala, insbesondere schnellere Prozesszeit und/oder kürzere Prozessskala, zugeordnet ist, und
- wenigstens einem zweiten, vorzugsweise modellbasierten prädiktiven, Regelmodul eine zweite Zeitskala, insbesondere langsamere Prozesszeit und/oder längere Prozessskala, zugeordnet ist, wobei
- die wenigstens eine erste und wenigstens eine zweite Zeitskala, insbesondere Prozesszeit und/oder Prozessskala, unterschiedlich sind.
20. Brennkraftmaschine nach Anspruch 18 dadurch gekennzeichnet, dass, die
Brennkraftmaschine aufweist: - einen eine Anzahl von Zylindern aufweisenden Motor,
insbesondere mit einem ein Common-Rail aufweisenden Einspritzsystem mit einer Anzahl von den Zylindern zugeordneten Injektoren, wobei einem Injektor ein Einzelspeicher zugeordnet ist, der zum Vorhalten von Kraftstoff aus dem Common-Rail für den Injektor ausgebildet ist, oder insbesondere einen Gasmischer und einen Zündezeitpunktgeber,
- eine Gas- und Abgasrückführung mit einen Gas- und Abgaspfad,
- eine Abgasnachbehandlung, insbesondere mit einem Katalysator.
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