WO2019072886A1 - VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM ERMITTELN EINER RUßKONZENTRATION IN EINEM VERBRENNUNGSABGAS EINES VERBRENNUNGSMOTORS - Google Patents

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Sven Großmann
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Definitions

  • the invention relates to internal combustion engines, in particular fuel-driven internal combustion engines, and in particular measures for determining a Rußausdorfes in dynamic operation.
  • the soot loading of an exhaust aftertreatment device of an engine system with an internal combustion engine, such as a diesel particulate filter, must be continually determined to determine the times of regeneration of the exhaust after-treatment device.
  • the regeneration may e.g. done by burning the accumulated soot.
  • the soot load can be estimated based on the history of the expelled amount of soot of the internal combustion engine during operation.
  • the amount of soot discharged may be modeled by known models for the static operation of the internal combustion engine from a plurality of input variables, such as speed, injection quantity, lambda value and the like.
  • a method for determining the dynamic soot emission of a diesel engine is known. This is based on a stationary model for the determination of a stationary soot emission, wherein the stationary model describes a stationary soot emission as a function of a stationary lambda value. By interpolation or extrapolation, at least one stationary soot emission is determined from the stationary model for a dynamic lambda value. A dynamic soot emission is determined as the difference between the stationary soot emission for the dynamic lambda value and the stationary soot emission for the steady state lambda value.
  • a method for operating an engine system with an internal combustion engine comprising the following steps:
  • One idea of the above method is to use a data-based function model as a non-parametric model to calculate soot quantity.
  • the use of a data-based non-parametric function model allows the modeling of complex relationships on the basis of training data determined on a test bench.
  • a suitable hardware unit specialized in the calculation of data-based function models for calculating the particle quantity specification, so that a rapid calculation of the respective value of the particle quantity specification is possible.
  • a model calculation unit as a separate hardware unit, a corresponding control unit can be relieved when determining the amount of particulate matter (amount of soot).
  • the input variable vector of the data-based functional model is also provided with low-pass filtering for the dynamic operating case of the internal combustion engine, at least one of the operating state variables having their current value and additionally by a low-pass filter having a predetermined time constant.
  • the above method has the advantage that due to the additional consideration of a low-pass filtered value of an operating state variable as an input variable, a history information of the relevant operating state variable can be better taken into account in the data-based function models.
  • the low-pass filtered quantities can be easily calculated in real time. By specifying the time constants of the low-pass filtering, the period of time progression of the operating state variable to be taken into account can be selected, and in particular several low-pass filtered values of the operating state variable with different time constants can be taken into account as input for the data-based functional model.
  • the data-based non-parametric function model may include or correspond to a Gaussian process model.
  • the input variable vector comprises a plurality of low-pass filtered operating state variables based on the course of one of the operating state variables, wherein the plurality of low-pass filtered operating state variables are determined with respect to different predetermined time constants.
  • the input variables may include one or more quantities that are determined by a time delay of one or more of the operating state variables and / or one or more of the low-pass-filtered operating state variables.
  • the duration of the time delay can be set separately for each input variable. This can be temporal offset for the match different underlying operating state variables. For example, this may take account of the fact that a change in an operating state variable measured in the air feed results in a time-delayed change in a change in the amount of particulate matter (soot).
  • the engine system can be operated by integrating the particulate quantity specification or an indication based thereon in order to determine a current particulate loading of an exhaust gas aftertreatment device, wherein an operating state is adopted depending on the particulate loading in order to regenerate the exhaust gas aftertreatment device.
  • the at least one operating state variable may include:
  • an apparatus for operating an engine system with an internal combustion engine, wherein the apparatus is designed to:
  • an engine system comprising an internal combustion engine and the above apparatus.
  • Figure 1 is a schematic representation of an engine system with a diesel engine as an internal combustion engine
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a control device for calculating the particle quantity specification by means of a model calculation unit
  • FIG. 3 shows a functional diagram for modeling a particle quantity specification for operating the motor system of FIG. 1;
  • FIG. 4 is a flow chart illustrating an example method of operating the engine system.
  • the internal combustion engine 2 has a number (four in the present embodiment) of cylinders 3, which are each operated in accordance with a four-stroke operation.
  • the internal combustion engine 2 can be designed as a fuel-guided or air-guided internal combustion engine, in particular as a gasoline engine or a diesel engine. in the The following embodiment example is assumed by a diesel engine.
  • Fresh air is supplied to the internal combustion engine 2 via an air supply system 4 and combustion exhaust gases are removed via an exhaust gas removal system 5.
  • a throttle valve 6 for controlling and adjusting the cylinders 3 to be supplied fresh air amount can be arranged.
  • Fuel injectors 31 are supplied to the individual cylinders 2 fuel of a predetermined amount of fuel.
  • an exhaust gas aftertreatment device 13 On the output side of the exhaust gas removal system 5 is an exhaust gas aftertreatment device 13, e.g. in the form of a diesel particulate filter arranged to purify the combustion exhaust gas of exhaust particulates, e.g. Soot, makes.
  • a lambda sensor 7 for determining an air-fuel ratio of the air-fuel mixture present at the time of combustion may be arranged in the cylinders 3 of the internal combustion engine 2. Furthermore, alternatively or additionally, a further lambda sensor for measuring a lambda value of the gas mass flow supplied to the internal combustion engine 2 can be determined.
  • the fresh air sucked in by the air supply system 4 can be conducted past a first temperature sensor 8 to determine an intake temperature of the intake fresh air.
  • an air mass meter 10 may be provided to detect an amount of the internal combustion engine 2 supplied fresh air. The amount of fresh air can also be detected in other ways.
  • a mass flow sensor for measuring an exhaust gas mass flow may be provided.
  • an engine temperature can be detected with a suitable second temperature sensor 9, for example via a temperature detection of the engine oil or the cooling water or the like.
  • the internal combustion engine 2 has a crankshaft 1 1, via which an engine torque can be transmitted to a power train.
  • the crankshaft 1 1 can be coupled with a suitable speed sensor 12 to detect a speed indication of the speed of the crankshaft 1 1.
  • a control unit 15 which receives the sensor quantities determined by the above sensor values and operates the internal combustion engine 2 in accordance with a default variable V provided externally, such as a driver desired torque predetermined by an accelerator pedal position of an accelerator pedal.
  • the control unit 15 provides position indicators and in particular controls the air supply, e.g. by providing a charging device, not shown, and the throttle valve 6 and the injection valves so that an engine variable corresponding to the default value V is provided.
  • the control of the internal combustion engine 2 takes place in a manner known per se, and it is therefore not discussed here in detail.
  • the particulate loading of the exhaust aftertreatment device 13 e.g. a diesel particulate filter.
  • the operating state of the engine system 1 is changed in order to bring about a temperature increase in the exhaust-gas aftertreatment device, so that it is regenerated or purified by combustion of deposited particles (soot).
  • Bayesian regression is a data-based method based on a model
  • the model requires the measurement points u of training data as well as associated output data of an output variable y to be modeled using the support point data that corresponds or is generated entirely or partially from the training data Parameterize the space of the model functions and effectively weight the influence of the individual measurement points of the training data on the later model prediction.
  • the abstract hyperparameters are determined by an optimization method.
  • One possibility for such an optimization method is an optimization of a marginal likelihood p (Y
  • H, X) describes the plausibility of the measured values of the output variable in the training data, represented as vector Y, given the model parameters H and the values of the input variables of the training data, represented as input variable vector X.
  • H, X) is maximized by searching for suitable hyperparameters which lead to a course of the model function determined by the hyperparameters and the training data and which map the training data as accurately as possible.
  • H, X) is maximized because the logarithm does not change the continuity of the plausibility function.
  • the calculation of the Gaussian process model is carried out according to the following calculation rule.
  • the input values x d for a test point x are first normalized and centered according to the following formula: In this case, m x the mean value function with respect to an average value corresponding to the input values of the nodes data, s x the variance of the input values of the nodes data, and d the index for the dimension D of the test point x.
  • v correspond to a normalized model value (output value) at a normalized test point x (xi, ..., Xd, ... XD: input variable vector of dimension D), v a (non-normalized) model value (output value) at a (non-normalized) test point ö (input variable vector of dimension D), xi of a node of the node data, N of the number of nodes of the node data, D of the dimension of the input data / training data / node data space, and Id and Of the hyperparameters of the model training.
  • the vector Q y is a quantity calculated from the hyperparameters and the training data.
  • m y of the mean value function correspond to an average value of the output values of the node data and s y to the variance of the output values of the node data.
  • FIG. 2 schematically shows the structure of an engine control unit 10, in particular for operating the internal combustion engine 2.
  • the engine control unit 10 comprises a microcontroller as the main computing unit 12, which is designed to be integrated with a model calculation unit 13.
  • the model calculation unit 13 is essentially the hardware unit that can perform hardware-based function calculations, in particular those for the trained Gaussian process model.
  • the model calculation unit 13 is configured to perform exponential function, addition and multiplication operations in loop calculations.
  • Calculations in the model calculation unit 13 are started by the main computing unit 12 to determine a function value for a test point based on the hyperparameters and node data describing the function model.
  • the hyperparameters and support point data are stored in a memory unit 15, which is also integrated with the main calculation unit 12 and the model calculation unit 13, and serve to represent a data-based function model for the calculation of the particle quantity specification V.
  • DMA direct memory access
  • the model calculation unit 13 only has hardware (hard wiring) that specifies a predetermined calculation procedure, and is preferably not configured to execute software code. For this reason, it is not necessary to provide a processor in the model calculation unit 13. This enables a resource-optimized realization of such a model calculation unit 13.
  • the calculation time can be significantly shortened compared to a software algorithm.
  • the training of the data-based function model takes place in order to obtain the hyper parameters of the data-based function model.
  • an input variable vector is used for the training, which is composed of the operating state variables and variables derived therefrom.
  • the one or more additional input variables in this case correspond to variables which respectively result from a low-pass filtering of one of the operating state variables with a predetermined time constant of the low-pass filtering.
  • the operating state variables B1... Bn on which the particle quantity information is determined may include:
  • the functional diagram of FIG. 3 shows the calculation of the particle quantity specification V by means of a data-based functional model.
  • the functional diagram of FIG. 3 shows a model block 41, the values of the operating state variables B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7 considered for the training and low-pass-filtered operating state variables B1 ', B1 ", B2', B2 calculated therefrom in respective low-pass filters 42 ", B3", B4 ", B7" are supplied as input variables.
  • a temporal progression of values of at least one of the operating state variables can be filtered by a plurality of low-pass filters 42 having identical, partially identical or different predetermined time constants Ji, i2, T3, ⁇ 4 , ⁇ 5 , ⁇ 6, ⁇ 7 and as a separate dimension ( Input quantity) of the input quantity vector for calculating the quantity quantity specification as output variable V.
  • delay elements 44 can be provided which delay one or more of the operating variables and / or one or more of the low-pass-filtered operating variables with a respectively predetermined time delay D1 -D6.
  • the time delay D1 -D6 may be separately adjustable for each respective input B1 -B7. That is, the time delays may be identical, sometimes identical or different. This makes it possible to adjust temporal offset for the various underlying operating state variables B1 -B7.
  • a change in an operating state variable B1 -B7 measured in the air feed results in a delayed change in a particulate matter output (soot).
  • the particle quantity indication V can be integrated in order to determine a particle loading B of the exhaust gas aftertreatment device 13.
  • FIG. 4 shows an example of a method for operating the engine system 1 in the form of a flow chart.
  • step S1 starting from a minimum load of the exhaust gas aftertreatment device 13, an integrator of the integration block 43 is reset.
  • step S2 as described above, a particle quantity specification, which indicates a particle concentration or a particle mass per unit time, is determined and converted depending on an exhaust gas mass flow to a particle amount that is supplied to the exhaust gas aftertreatment device 13 per unit time.
  • step S3 the amount of particulates supplied per unit time to the exhaust gas after-treatment device 13 is integrated in the integration block 43 to obtain an actual particulate load of the exhaust gas after-treatment device 13.
  • step S4 it is checked whether the particle load of the exhaust gas aftertreatment device 13 exceeds a predetermined threshold value. If this is the case (alternative: yes), then in step S5 an operating state is assumed in which the exhaust gas aftertreatment device 13 regenerates and then jump back to step S1. Otherwise (alternative: no), the method is continued with step S2, so that the particle quantity specification is determined cyclically and integrated accordingly.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Motorsystems mit einem Verbrennungsmotor, mit folgenden Schritten: - Erfassen von aktuellen Werten von Betriebszustandsgrößen (B1-B7) während des Betriebs des Verbrennungsmotors (2); Tiefpassfiltern mindestens einer der Betriebszustandsgrößen (B1-B7) mit einer oder mehreren Zeitkonstanten, um eine oder mehrere tiefpassgefilterte Betriebszustandsgrößen (B1'-B5', B7') zu erhalten; - Berechnen einer Partikelmengenangabe eines Verbrennungsabgases des Verbrennungsmotors mit einem datenbasierten nichtparametrischen Funktionsmodell abhängig von einem Eingangsgrößenvektor aus Eingangsgrößen, wobei die Eingangsgrößen keine, eine oder mehrere der Betriebsgrößen (B1 - B7) und die eine oder die mehreren tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen (B1'-B5', B7') umfasst; und - Betreiben des Motorsystems (1) abhängig von der Partikelmengenangabe (V).

Description

Beschreibung Titel
Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln einer Rußkonzentration in einem Verbrennungsabgas eines Verbrennungsmotors
Technisches Gebiet
Die Erfindung betrifft Verbrennungsmotoren, insbesondere kraftstoffgeführte Verbrennungsmotoren, und insbesondere Maßnahmen zum Ermitteln eines Rußausstoßes im dynamischen Betrieb.
Technischer Hintergrund
Die Rußbeladung einer Abgasnachbehandlungseinrichtung eines Motorsystems mit einem Verbrennungsmotor, wie beispielsweise eines Dieselpartikelfilters, muss laufend bestimmt werden, um die Zeitpunkte einer Regeneration der Abgasnachbehandlungseinrichtung zu bestimmen. Die Regeneration kann z.B. durch Abbrennen des angelagerten Rußes erfolgen.
Die Rußbeladung kann anhand des Verlaufs der ausgestoßenen Rußmenge des Verbrennungsmotors im laufenden Betrieb geschätzt werden. Die ausgestoßene Rußmenge kann durch bekannte Modelle für den statischen Betrieb des Verbrennungsmotors aus mehreren Eingangsgrößen, wie Drehzahl, Einspritzmenge, Lambda-Wert und dergleichen, modelliert werden.
Der Zusammenhang zwischen bekannten Größen und der ausgestoßenen Rußmenge ist jedoch nicht nur statisch durch die aktuellen Werte der Eingangsgrößen bestimmt, sondern auch von dynamischen Änderungen dieser und weiterer Eingangsgrößen abhängig. Daher ist aufgrund häufig auftretender dynamischer Betriebszustände von Verbrennungsmotoren in Kraftfahrzeugen die ausgestoßene Rußmenge nicht präzise durch ausschließliche Berücksichtigung von statischen Eingangsgrößen zu bestimmen.
Aus der Druckschrift DE 10 2008 004218 A1 ist ein Verfahren zur Bestimmung der dynamischen Rußemission eines Dieselmotors bekannt. Dieses basiert auf einem stationären Modell für die Ermittlung einer stationären Rußemission, wobei das stationäre Modell eine stationäre Rußemission in Abhängigkeit von einem stationären Lambda-Wert beschreibt. Durch Interpolation oder Extrapolation wird aus dem stationären Modell mindestens eine stationäre Rußemission für einen dynamischen Lambda-Wert ermittelt. Eine dynamische Rußemission wird als Differenz aus der stationären Rußemission für den dynamischen Lambda-Wert und der stationären Rußemission für den stationären Lambda-Wert ermittelt.
Offenbarung der Erfindung
Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Betreiben eines Motorsystems mit einem Verbrennungsmotor gemäß Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung und ein Motorsystem gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.
Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Betreiben eines Motorsystems mit einem Verbrennungsmotor vorgesehen, mit folgenden Schritten:
Erfassen von aktuellen Werten von Betriebszustandsgrößen während des
Betriebs des Verbrennungsmotors;
Tiefpassfiltern mindestens einer der Betriebszustandsgrößen mit einer oder mehreren Zeitkonstanten, um eine oder mehrere tiefpassgefilterte Betriebszustandsgrößen zu erhalten;
Berechnen einer Partikelmengenangabe eines Verbrennungsabgases des Verbrennungsmotors, insbesondere einer Rußmenge, mit einem datenbasierten nicht-parametrischen Funktionsmodell abhängig von einem Eingangsgrößenvektor aus Eingangsgrößen, wobei die Eingangsgrößen keine, eine oder mehrere der Betriebsgrößen und die eine oder die mehreren tief- passgefilterten Betriebszustandsgrößen umfasst; und Betreiben des Motorsystems abhängig von der Partikelmengenangabe.
Eine Idee des obigen Verfahrens besteht in der Verwendung eines datenbasierten Funktionsmodells als nicht-parametrisches Modell zur Berechnung einer Rußmengenangabe. Die Verwendung eines datenbasierten nicht-parametrischen Funktionsmodells ermöglicht die Modellierung komplexer Zusammenhänge anhand von auf einem Prüfstand ermittelten Trainingsdaten. Dadurch ist es möglich, zur Berechnung der Partikelmengenangabe eine geeignete, auf die Berechnung von datenbasierten Funktionsmodellen spezialisierte Hardwareeinheit zu verwenden, so dass eine schnelle Berechnung des jeweiligen Werts der Partikelmengenangabe möglich ist. Durch die Verwendung einer Modellberechnungseinheit als separate Hardwareeinheit kann ein entsprechendes Steuergerät bei der Bestimmung der Partikelmengenangabe (Rußmenge) entlastet werden.
Weiterhin ist es durch die Verwendung eines derartigen datenbasierten (parameterfreien) Funktionsmodells möglich, eine höhere Anzahl von Eingangsgrößen zu berücksichtigen und ein Funktionsmodell zur Verfügung zu stellen, das basierend auf einer hohen Zahl von zuvor vermessenen Trainingsdaten erstellt worden ist.
Gemäß dem obigen Verfahren wird zur Bestimmung der Partikelmengenangabe der Eingangsgrößenvektor des datenbasierten Funktionsmodells auch für den dynamischen Betriebsfall des Verbrennungsmotors mindestens eine der Be- triebszustandsgrößen mit ihrem aktuellen Wert und zusätzlich durch einen Tiefpassfilter mit einer vorgegebenen Zeitkonstante tiefpassgefiltert bereitgestellt.
Da der Zusammenhang zwischen aktuellen Werten von Eingangsgrößen und der Partikelmengenangabe jedoch nicht nur statisch durch die aktuellen Werte der Eingangsgrößen bestimmt ist, sondern auch von dynamischen Änderungen dieser Betriebszustandsgrößen abhängt, müssen dynamische Änderungen der Be- triebszustandsgrößen in geeigneter Weise in dem Funktionsmodell als Eingangsgrößenvektor berücksichtigt werden.
Eine bekannte Möglichkeit, auch Informationen über dynamische Verläufe der Betriebszustandsgrößen in dem verwendeten Modell zu berücksichtigen, besteht darin, zeitverzögerte Kopien der Betriebszustandsgrößen zur Verfügung zu stellen und diese als separate Eingangsgrößen zu berücksichtigen. Diese Vorge- hensweise hat jedoch den Nachteil, dass die Dimensionalität des Eingangsgrößenvektors erheblich vergrößert wird, da für jede Betriebszustandsgröße eine von dem Verlauf dieser Betriebszustandsgröße abhängige Anzahl von historischen Werten dieser Betriebszustandsgröße benötigt wird. Daher lässt sich ein zeitlicher Verlauf der Betriebszustandsgrößen nur über eine kurze Zeitspanne berücksichtigen oder die Auflösung des zeitlichen Verlaufs der Betriebszustandsgrößen ist sehr gering, so dass die Angabe über die Dynamik nur sehr ungenau zur Verfügung steht.
Gegenüber der Berücksichtigung von zeitverzögerten Kopien der aktuellen Werte der Betriebszustandsgrößen hat das obige Verfahren den Vorteil, dass sich durch die zusätzliche Berücksichtigung eines tiefpassgefilterten Werts einer Betriebszustandsgröße als eine Eingangsgröße eine Verlaufsinformation der betreffenden Betriebszustandsgröße besser in den datenbasierten Funktionsmodellen berücksichtigen lässt. Die tiefpassgefilterten Größen lassen sich in einfacher Weise in Echtzeit berechnen. Durch die Vorgabe der Zeitkonstanten der Tiefpassfilterung kann der zu berücksichtigende Zeitraum des zeitlichen Verlaufs der Betriebszustandsgröße ausgewählt werden, und es können insbesondere mehrere tiefpassgefilterte Werte der Betriebszustandsgröße mit verschiedenen Zeitkonstanten als Eingangsgröße für das datenbasierte Funktionsmodell berücksichtigt werden.
Weiterhin kann das datenbasierte nicht-parametrische Funktionsmodell ein Gauß-Prozess-Modell umfassen oder diesem entsprechen.
Es kann vorgesehen sein, dass der Eingangsgrößenvektor mehrere tiefpassgefilterte Betriebszustandsgrößen basierend auf dem Verlauf einer der Betriebszustandsgrößen umfasst, wobei die mehreren tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen bezüglich unterschiedlicher vorgegebener Zeitkonstanten ermittelt werden.
Weiterhin können die Eingangsgrößen eine oder mehrere Größen umfassen, die durch zeitliche Verzögerung einer oder mehrerer der Betriebszustandsgrößen und/oder einer oder mehrerer der tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen ermittelt werden. Insbesondere kann die Dauer der zeitlichen Verzögerung getrennt für jede Eingangsgröße einstellbar sein. Damit lassen sich zeitliche Offset für die verschiedenen zugrundeliegenden Betriebszustandsgrößen angleichen. Z.B. kann dies berücksichtigen, dass eine Änderung einer in der Luftzuführung gemessenen Betriebszustandsgröße zeitlich verzögert in einer Änderung einer Partikelmengenabgabe (Ruß) resultiert.
Weiterhin kann das Motorsystem betrieben werden, indem die Partikelmengenangabe oder eine darauf basierende Angabe integriert wird, um eine aktuelle Partikelbeladung einer Abgasnachbehandlungseinrichtung zu ermitteln, wobei abhängig von der Partikelbeladung ein Betriebszustand eingenommen wird, um die Abgasnachbehandlungseinrichtung zu regenerieren.
Gemäß einer Ausführungsform kann die mindestens eine Betriebszustandsgröße umfassen:
einen Frischluftmassenstrom in dem Verbrennungsmotor,
eine Ansauglufttemperatur,
einen Lambda-Wert des zugeführten Gasmassenstroms,
eine Menge von eingespritztem Kraftstoff,
eine Motortemperatur,
eine Motordrehzahl,
einen Abgasmassenstrom,
eine Abgastemperatur,
einen Lambda-Wert des Verbrennungsabgases,
einen Umgebungsdruck.
Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung, insbesondere eine Steuereinheit, zum Betreiben eines Motorsystems mit einem Verbrennungsmotor vorgesehen, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist, um:
aktuelle Werte von Betriebszustandsgrößen während des Betriebs des
Verbrennungsmotors zu erfassen;
mindestens eine der Betriebszustandsgrößen mit einer oder mehreren Zeitkonstanten tiefpasszufiltern, um eine oder mehrere tiefpassgefilterte Betriebszustandsgrößen zu erhalten;
eine Partikelmengenangabe eines Verbrennungsabgases des Verbrennungsmotors mit einem vorgegebenen datenbasierten nichtparametrischen Funktionsmodell abhängig von einem Eingangsgrößenvektor zu berechnen, der sich aus den aktuellen Werten der Betriebszustandsgrößen und der einen oder den tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen zusammensetzt;
das Motorsystem abhängig von der Partikelmengenangabe zu betreiben.
Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein Motorsystem vorgesehen, umfassend Verbrennungsmotor und die obige Vorrichtung.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
Figur 1 eine schematische Darstellung eines Motorsystems mit einem Dieselmotor als Verbrennungsmotor;
Figur 2 eine schematische Darstellung eines Steuergeräts zum Berechnen der Partikelmengenangabe mithilfe einer Modellberechnungseinheit;
Figur 3 ein Funktionsdiagramm zur Modellierung einer Partikelmengenangabe zum Betreiben des Motorsystems der Figur 1 ; und
Figur 4 ein Flußdiagramm zur Veranschaulichung eines beispielhaften Verfahrens zum Betreiben des Motorsystems.
Beschreibung von Ausführungsformen
Figur 1 zeigt ein Motorsystem 1 mit einem Verbrennungsmotor 2. Der Verbrennungsmotor 2 weist eine Anzahl (im vorliegenden Ausführungsbeispiel vier) Zylinder 3 auf, die jeweils gemäß einem Viertaktbetrieb betrieben werden. Der Verbrennungsmotor 2 kann als kraftstoffgeführter oder luftgeführter Verbrennungsmotor, insbesondere als ein Ottomotor oder ein Dieselmotor, ausgebildet. Im nachfolgenden Ausführungsbeispiel wird beispielhaft von einem Dieselmotor ausgegangen.
Dem Verbrennungsmotor 2 wird Frischluft über ein Luftzuführungssystem 4 zugeführt und Verbrennungsabgase über ein Abgasabführungssystem 5 abgeführt. Im Luftzuführungssystem 4 kann eine Drosselklappe 6 zur Steuerung und Einstellung der den Zylindern 3 zuzuführenden Frischluftmenge angeordnet sein. Über Einspritzventile 31 wird den einzelnen Zylindern 2 Kraftstoff einer vorgebbaren Kraftstoffmenge zugeführt.
Ausgangsseitig des Abgasabführungssystems 5 ist eine Abgasnachbehandlungseinrichtung 13, z.B. in Form eines Dieselpartikelfilters, angeordnet, die eine Reinigung des Verbrennungsabgases von Abgaspartikel, z.B. Ruß, vornimmt.
Im Abgasabführungssystem 5 kann ein Lambdasensor 7 zur Bestimmung eines Luft-Kraftstoff-Verhältnisses des zum Zeitpunkt der Verbrennung vorliegenden Luft-Kraftstoff-Gemisches in den Zylindern 3 des Verbrennungsmotors 2 angeordnet sein. Ferner können alternativ oder zusätzlich ein weiterer Lambdasensor zur Messung eines Lambda-Werts des dem Verbrennungsmotor 2 zugeführten Gasmassenstroms bestimmt werden.
Weiterhin kann die durch das Luftzuführungssystem 4 angesaugte Frischluft an einem ersten Temperatursensor 8 vorbeigeleitet werden, um eine Ansaugtemperatur der angesaugten Frischluft zu bestimmen. Zudem kann im Luftzuführungssystem 4 ein Luftmassenmesser 10 vorgesehen sein, um eine Menge der dem Verbrennungsmotor 2 zugeführten Frischluft zu detektieren. Die Frischluftmenge kann auch in anderer Weise erfasst werden. Weiterhin kann ein Massen- stromsensor zum Messen eines Abgasmassenstroms vorgesehen sein.
Weiterhin kann eine Motortemperatur mit einem geeigneten zweiten Temperatursensor 9 detektiert werden, beispielsweise über eine Temperaturdetektion des Motoröls oder des Kühlwassers oder dergleichen.
Der Verbrennungsmotor 2 weist eine Kurbelwelle 1 1 auf, über die ein Motormoment an einen Abtriebsstrang übertragen werden kann. Die Kurbelwelle 1 1 kann mit einem geeigneten Drehzahlsensor 12 gekoppelt sein, um eine Drehzahlangabe über die Drehzahl der Kurbelwelle 1 1 zu erfassen.
Es ist eine Steuereinheit 15 vorgesehen, die die durch die obigen Sensorwerte ermittelten Sensorgrößen erhält und den Verbrennungsmotor 2 entsprechend einer von extern bereitgestellten Vorgabegröße V, wie beispielsweise einem durch eine Fahrpedalstellung eines Fahrpedals vorgegebenen Fahrerwunschmoment betreibt. Dazu stellt die Steuereinheit 15 Stellgeber und steuert insbesondere die Luftzufuhr, z.B. durch Stellen einer nicht gezeigten Aufladeeinrichtung und der Drosselklappe 6 und die Einspritzventile so an, dass ein der Vorgabegröße V entsprechendes Motormoment bereitgestellt wird. Die Ansteuerung des Verbrennungsmotors 2 erfolgt in einer an sich bekannten Weise, und es wird daher hierin nicht näher darauf eingegangen.
Beispielsweise wird beim Betrieb des Motorsystems die Partikelbeladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13, wie z.B. einem Dieselpartikelfilter, berücksichtigt. Dazu wird der Betriebszustand des Motorsystems 1 geändert, um eine Temperaturerhöhung in der Abgasnachbehandlungseinrichtung zu bewirken, so dass diese durch Abbrand von angelagerten Partikeln (Ruß) regeneriert bzw. gereinigt wird.
Da der Betriebszustand zum Regenerieren der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 einen hohen Kraftstoffverbrauch bedingt, sollte dieser nur dann eingenommen werden, wenn die Partikelbeladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 einen bestimmten Schwellenwert übersteigt. Dies macht ein Verfahren erforderlich, die Partikelbeladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 kontinuierlich im laufenden Betrieb zu ermitteln. Dies kann beispielsweise durchgeführt werden, indem die von dem Verbrennungsmotor 2 im Betrieb abgegebene Rußpartikelmenge kumuliert bzw. integriert wird, um die aktuelle Beladungsmenge der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 zu bestimmen. Zur Ermittlung einer entsprechenden Partikelmengenangabe, die beispielsweise in Form einer Rußpartikelkonzentration, einer Rußpartikelmenge pro Zeiteinheit oder dergleichen, angegeben sein kann, wird vorgeschlagen, in dem Steuergerät die Rußmengenangaben mithilfe eines nicht-parametrischen datenbasierten Funktionsmodells zu bestimmen. Die Verwendung von nicht parametrischen, datenbasierten Funktionsmodellen basiert auf einem Bayes-Regressionsverfahren. Die Grundlagen der Bayes- Regression sind beispielsweise in C. E. Rasmussen et al.,„Gaussian Processes for Machine Learning", MIT Press 2006, beschrieben. Bei der Bayes-Regression handelt es sich um ein datenbasiertes Verfahren, das auf einem Modell basiert. Zur Erstellung des Modells sind die Messpunkte u von Trainingsdaten sowie zugehörige Ausgangsdaten einer zu modellierenden Ausgangsgröße y erforderlich. Die Erstellung des Modells erfolgt anhand der Verwendung von Stützstellendaten, die den Trainingsdaten ganz oder teilweise entsprechen oder aus diesen generiert werden. Weiterhin werden abstrakte Hyperparameter bestimmt, die den Raum der Modellfunktionen parametrieren und effektiv den Einfluss der einzelnen Messpunkte der Trainingsdaten auf die spätere Modellvorhersage gewichten.
Die abstrakten Hyperparameter werden durch ein Optimierungsverfahren bestimmt. Eine Möglichkeit für ein solches Optimierungsverfahren besteht in einer Optimierung einer Marginal Likelihood p(Y|H,X). Die Marginal Likelihood p(Y|H,X) beschreibt die Plausibilität der gemessenen Werte der Ausgangsgröße in den Trainingsdaten, dargestellt als Vektor Y, gegeben die Modellparameter H und die Werte der Eingangsgrößen der Trainingsdaten, dargestellt als Eingangsgrößenvektor X. Im Modelltraining wird p(Y|H,X) maximiert, indem geeignete Hyperparameter gesucht werden, die zu einem Verlauf der durch die Hyperparameter und die Trainingsdaten bestimmten Modellfunktion führen und die Trainingsdaten möglichst genau abbilden. Zur Vereinfachung der Berechnung wird der Logarithmus von p(Y|H,X) maximiert, da der Logarithmus die Stetigkeit der Plausibili- tätsfunktion nicht verändert.
Die Berechnung des Gauß-Prozess-Modells erfolgt entsprechend der nachfolgenden Rechenvorschrift. Die Eingangswerte xd für einen Testpunkt x (Eingangsgrößenvektor) werden zunächst normiert und zentriert, und zwar gemäß der folgenden Formel:
Figure imgf000011_0001
Dabei entsprechen mx der Mittelwertfunktion bezüglich eines Mittelwerts der Eingangswerte der Stützstellendaten, sx der Varianz der Eingangswerte der Stützstellendaten und d dem Index für die Dimension D des Testpunkts x.
Als Ergebnis der Erstellung des nicht parametrischen, datenbasierten Funktionsmodells erhält man:
Figure imgf000012_0001
Der so ermittelte Modellwert v wird mithilfe einer Ausgangsnormierung normiert, und zwar gemäß der Formel: v = vs.„ + m. >„.
Dabei entsprechen v einem normierten Modellwert (Ausgangswert) an einem normierten Testpunkt x (xi . . . , Xd, . . . XD:Eingangsgrößenvektor der Dimension D), v einem (nicht normierten) Modellwert (Ausgangswert) an einem (nicht normierten) Testpunkt ö (Eingangsgrößenvektor der Dimension D), xi einer Stützstelle der Stützstellendaten, N der Anzahl der Stützstellen der Stützstellendaten, D der Dimension des Eingangsdaten-/Trainingsdaten-/ Stützstellendatenraums, sowie Id und Of den Hyperparametern aus dem Modelltraining. Der Vektor Qy ist eine aus den Hyperparametern und den Trainingsdaten berechnete Größe. Weiterhin entsprechen my der Mittelwertfunktion bezüglich eines Mittelwerts der Ausgangswerte der Stützstellendaten und sy der Varianz der Ausgangswerte der Stützstellendaten.
Die Erstellung des Funktionsmodells kann mit Hilfe eines Prüfstands oder dergleichen erfolgen. Hier werden verschiedene Betriebspunkte des Motorsystems 1 z.B. durch Vorgabe von Betriebszustandsgrößen eingestellt und mit einer geeigneten Messeinrichtung die Partikelmengenangabe entsprechend bestimmt werden. Die Betriebspunkte des Motorsystems 1 werden ferner dynamisch verändert, so dass sich zeitliche Verläufe einer oder mehrerer Betriebszustandsgrößen ergeben, die zu dynamischen Betriebsverhalten insbesondere in Bezug der abgegebenen Partikelmenge führen. Figur 2 zeigt schematisch den Aufbau eines Motorsteuergeräts 10, insbesondere zum Betreiben des Verbrennungsmotors 2. Das Motorsteuergerät 10 umfasst einen Mikrocontroller als Hauptrecheneinheit 12, die gemeinsam mit einer Modellberechnungseinheit 13 integriert ausgeführt ist. Bei der Modellberechnungseinheit 13 handelt es sich im Wesentlichen um die Hardwareeinheit, die hardwarebasiert Funktionsberechnungen durchführen kann, insbesondere solche für das trainierte Gaußprozessmodell. Insbesondere ist die Modellberechnungseinheit 13 ausgebildet, um Exponentialfunktions-, Additions- und Multiplikationsoperationen in Schleifenberechnungen durchzuführen.
Berechnungen in der Modellberechnungseinheit 13 werden von der Hauptrecheneinheit 12 gestartet, um basierend auf das Funktionsmodell beschreibenden Hyperparametern und Stützstellendaten einen Funktionswert für einen Testpunkt zu ermitteln. Die Hyperparameter und Stützstellendaten sind in einer weiterhin mit der Hauptrecheneinheit 12 und der Modellberechnungseinheit 13 integrierten Speichereinheit 15 gespeichert und dienen der Repräsentation eines datenbasierten Funktionsmodells für die Berechnung der Partikelmengenangabe V.
Die Hauptrecheneinheit 12 und die Modellberechnungseinheit 13 stehen über eine interne Kommunikationsverbindung, insbesondere einen Systembus 14, miteinander in Kommunikationsverbindung. Weiterhin können eine Speichereinheit 15 und eine DMA-Einheit 6 (DMA = Direct Memory Access) mit der internen Kommunikationsverbindung verbunden sein, um eine Signalkommunikation mit der Hauptrecheneinheit 12 und der Modellberechnungseinheit 13 zu gewährleisten.
Grundsätzlich weist die Modellberechnungseinheit 13 lediglich Hardware (Hartverdrahtung) auf, die einen festgelegten Berechnungsablauf vorgibt, und ist vorzugsweise nicht dazu ausgebildet, Softwarecode auszuführen. Aus diesem Grund ist es auch nicht erforderlich, in der Modellberechnungseinheit 13 einen Prozessor vorzusehen. Dies ermöglicht eine ressourcenoptimierte Realisierung einer derartigen Modellberechnungseinheit 13. Durch die Berechnung gemäß einer implementierten Hardwareroutine kann die Berechnungszeit gegenüber einem Software-Algorithmus deutlich verkürzt werden. Basierend auf den Trainingsdaten aus Betriebszustandsgrößen und den jeweils zugeordneten Werten der Ausgangsgröße erfolgt das Training des datenbasierten Funktionsmodells, um die Hyperparameter des datenbasierten Funktionsmodells zu erhalten. Um die Abhängigkeit der Partikelmengenangabe von der Betriebsdynamik des Verbrennungsmotors geeignet abbilden zu können, wird für das Training ein Eingangsgrößenvektor verwendet, der sich aus den Betriebszustandsgrößen und davon abgeleiteten Größen zusammensetzt. Die eine oder mehreren zusätzlichen Eingangsgrößen entsprechen dabei Größen, die sich jeweils aus einer Tiefpassfilterung einer der Betriebszustandsgrößen mit einer vorgegebenen Zeitkonstanten der Tiefpassfilterung ergeben. Die für die Ermittlung der Partikelmengenangaben zugrunde liegenden Betriebszustandsgrößen B1 ... Bn können umfassen:
einen Frischluftmassenstrom in dem Verbrennungsmotor,
eine Ansauglufttemperatur,
einen Lambda-Wert des zugeführten Gasmassenstroms,
eine Menge von eingespritztem Kraftstoff,
eine Motortemperatur,
eine Motordrehzahl,
einen Abgasmassenstrom,
eine Abgastemperatur,
einen Lambda-Wert des Verbrennungsabgases, und
einen Umgebungsdruck.
Das Funktionsdiagramm der Figur 3 zeigt die Berechnung der Partikelmengenangabe V durch ein datenbasiertes Funktionsmodell. Das Funktionsdiagramm der Figur 3 zeigt einen Modellblock 41 , dem Werte der für das Training berücksichtigten Betriebszustandsgrößen B1 , B2, B3, B4, B5, B6, B7 und daraus in jeweiligen Tiefpassfiltern 42 berechneten tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen B1 ', B1 ", B2', B2", B3", B4", B7" als Eingangsgrößen zugeführt werden.
Insbesondere kann ein zeitlicher Verlauf von Werten mindestens einer der Be- triebszustandsgröße durch mehrere Tiefpassfilter 42 mit identischen, teilweise identischen oder unterschiedlichen vorgegebenen Zeitkonstanten Ji , i2 , T3, τ4 , τ5, Τ6 , τ7 gefiltert werden und als jeweils separate Dimension (Eingangsgröße) des Eingangsgrößenvektors zur Berechnung der Partikelmengenangabe als Ausgangsgröße V berücksichtigt werden. Weiterhin können Verzögerungselemente 44 vorgesehen sein, die eine oder mehrere der Betriebsgrößen und/oder eine oder mehrere der tiefpassgefilterten Betriebsgrößen mit einer jeweils vorgegebenen zeitlichen Verzögerung D1 -D6 zeitlich verzögern. Insbesondere kann die zeitliche Verzögerung D1 -D6 getrennt für jede betreffende Eingangsgröße B1 -B7 einstellbar sein. D.h. die zeitlichen Verzögerungen können identisch, teilweise identisch oder unterschiedlich vorgegeben sein. Damit lassen sich zeitliche Offset für die verschiedenen zugrundeliegenden Betriebszustandsgrößen B1 -B7 angleichen. Eine Änderung einer in der Luftzuführung gemessenen Betriebszustandsgröße B1 -B7 resultiert zeitlich verzögert in einer Änderung einer Partikelmengenabgabe (Ruß).
In einem Integrationsblock 43 kann die Partikelmengenangabe V integriert werden, um eine Partikelbeladung B der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 zu ermitteln.
In Figur 4 ist beispielhaft ein Verfahren zum Betreiben des Motorsystems 1 in Form eines Flussdiagramms dargestellt.
In Schritt S1 wird ausgehend von einer Minimalbeladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 ein Integrator des Integrationsblocks 43 zurückgesetzt.
In Schritt S2 wird wie oben beschrieben eine Partikelmengenangabe, die eine Partikelkonzentration oder eine Partikelmasse pro Zeiteinheit angibt, ermittelt und abhängig von einem Abgasmassenstrom zu einer Partikelmenge, die pro Zeiteinheit der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 zugeführt wird, umgerechnet.
In Schritt S3 wird die Partikelmenge, die pro Zeiteinheit der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 zugeführt wird, in dem Integrationsblock 43 integriert, um eine aktuelle Partikelbeladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 zu erhalten.
In der Abfrage des Schritts S4 wird überprüft, ob die Partikelbeladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 einen vorgegebenen Schwellenwert übersteigt. Ist dies der Fall (Alternative: Ja), so wird in Schritt S5 ein Betriebszustand eingenommen, bei dem die Abgasnachbehandlungseinrichtung 13 regeneriert wird und anschließend zu Schritt S1 zurückgesprungen. Andernfalls (Alternative: Nein) wird das Verfahren mit Schritt S2 fortgesetzt, so dass zyklisch die Partikelmengenangabe ermittelt und entsprechend integriert wird.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zum Betreiben eines Motorsystems (1 ) mit einem Verbrennungsmotor (2), mit folgenden Schritten:
Erfassen von aktuellen Werten von Betriebszustandsgrößen (B1 -B7) während des Betriebs des Verbrennungsmotors (2);
Tief passfiltern mindestens einer der Betriebszustandsgrößen (B1 -B7) mit einer oder mehreren Zeitkonstanten, um eine oder mehrere tiefpassgefilter- te Betriebszustandsgrößen (BV -B5', B7') zu erhalten;
Berechnen einer Partikelmengenangabe eines Verbrennungsabgases des Verbrennungsmotors (2) mit einem datenbasierten nichtparametrischen Funktionsmodell abhängig von einem Eingangsgrößenvektor aus Eingangsgrößen, wobei die Eingangsgrößen keine, eine oder mehrere der Betriebsgrößen (B1 - B7) und die eine oder die mehreren tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen (BV -B5', B7') umfasst; und
Betreiben des Motorsystems (1 ) abhängig von der Partikelmengenangabe (V).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei das datenbasierte nicht-parametrische Funktionsmodell ein Gauß-Prozess-Modell umfasst oder diesem entspricht.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Eingangsgrößenvektor mehrere
tiefpassgefilterte Betriebszustandsgrößen (BV -B5', B7') basierend auf dem Verlauf einer der Betriebszustandsgrößen (B1 - B7) umfasst, wobei die mehreren tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen (BV -B5', B7') bezüglich unterschiedlicher vorgegebener Zeitkonstanten (τι , Τ2, Τ3 , τ4 τ5, τβ , τ7) ermittelt werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Eingangsgrößen eine
oder mehrere Größen umfassen, die durch zeitliche Verzögerung einer oder mehrerer der Betriebszustandsgrößen (B1 -B7) und/oder einer oder mehreren der tiefpassgefilterten Betriebszustandsgrößen (B1 ' -B5', B7'), insbesondere mit separaten zeitlichen Verzögerungen (D1 - D6), ermittelt werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das Motorsystem (1 ) betrieben wird, indem die Partikelmengenangabe (V) oder eine darauf basierende Angabe integriert wird, um eine aktuelle Partikelbeladung (B) einer Abgasnachbehandlungseinrichtung (13) zu ermitteln, wobei abhängig von der Partikelbeladung (V) ein Betriebszustand eingenommen wird, um die Abgasnachbehandlungseinrichtung (13) zu regenerieren.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das Motorsystem (1 ) betrieben wird, indem die Partikelmengenangabe (V) oder eine darauf basierende Angabe integriert wird, um eine aktuelle Partikelbeladung (B) einer Abgasnachbehandlungseinrichtung (13) zu ermitteln, und eine Diagnose einer Abgasnachbehandlungseinrichtung (13) abhängig von der aktuellen Partikelbeladung (B) der Abgasnachbehandlungseinrichtung (13) und abhängig von einer Messung einer Partikelmenge mit einem Partikelsensor stromabwärts der Abgasnachbehandlungseinrichtung (13) durchgeführt wird.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die mindestens eine Be- triebszustandsgröße (B1 -B7) umfasst:
einen Frischluftmassenstrom in den Verbrennungsmotor (2),
eine Ansauglufttemperatur,
einen Lambda-Wert des zugeführten Gasmassenstroms,
eine Menge von eingespritztem Kraftstoff,
eine Motortemperatur,
eine Motordrehzahl,
einen Abgasmassenstrom,
eine Abgastemperatur,
einen Lambda-Wert des Verbrennungsabgases,
einen Umgebungsdruck.
8. Vorrichtung, insbesondere Steuergerät, zum Betreiben eines Motorsystems (1 ) mit einem Verbrennungsmotor (2), wobei die Vorrichtung ausgebildet ist, um: aktuelle Werten von Betriebszustandsgrößen (B1 -B7) während des Betriebs des Verbrennungsmotors (2) zu erfassen; mindestens eine der Betriebszustandsgrößen (B1 -B7) mit einer oder mehreren Zeitkonstanten (τι , Τ2, Τ3 , τ4 τ5, τβ , τ7) tiefpasszufiltern, um eine oder mehrere tiefpassgefilterte Betriebszustandsgrößen (Β1 ' -Β5', B7') zu erhalten;
eine Partikelmengenangabe (V) eines Verbrennungsabgases des Verbrennungsmotors (2) mit einem vorgegebenen datenbasierten nichtparametri- schen Funktionsmodell abhängig von einem Eingangsgrößenvektor aus Eingangsgrößen zu berechnen, wobei die Eingangsgrößen keine, eine oder mehrere der Betriebsgrößen (B1 -B7) und die eine oder die mehreren tief- passgefilterten Betriebszustandsgrößen (Β1 ' -Β5', B7') umfasst;
das Motorsystem (2) abhängig von der Partikelmengenangabe (V) zu betreiben.
9. Motorsystem (1 ), umfassend:
einen Verbrennungsmotor (2);
eine Vorrichtung nach Anspruch 8.
10. Computerprogramm, welches dazu eingerichtet ist, alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen.
1 1 . Maschinenlesbares Speichermedium, auf welchem ein Computerprogramm nach Anspruch 10 gespeichert ist.
PCT/EP2018/077548 2017-10-12 2018-10-10 VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM ERMITTELN EINER RUßKONZENTRATION IN EINEM VERBRENNUNGSABGAS EINES VERBRENNUNGSMOTORS WO2019072886A1 (de)

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