WO2019129838A1 - Verfahren zum filtern eines periodischen, verrauschten messsignals mit einer grundfrequenz und harmonischen schwingungsanteilen - Google Patents

Verfahren zum filtern eines periodischen, verrauschten messsignals mit einer grundfrequenz und harmonischen schwingungsanteilen Download PDF

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harmonic
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Christian Beidl
Maximilian BIER
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Definitions

  • the invention relates to a method for filtering a periodic, noisy Messsig- signal with a fundamental frequency and harmonic vibration components of the fundamental frequency with a filter.
  • the invention further relates to the use of such a filter on a test bench.
  • the effective torque ie the torque which ensures the acceleration of the mass inertia of the internal combustion engine and any components (powertrain, vehicle) connected thereto, is an important factor.
  • this inner effective torque can not be measured directly without great metrological effort.
  • the indexed combustion torque is often measured with indexing technology. This is based on the measurement of the cylinder pressure in the cylinders of the internal combustion engine. This is on the one hand metrologically complex and costly and is therefore only applied to the test stand or in a vehicle prototype on the road. But even if the indexed combustion torque is measured, it still does not have the effective torque of the internal combustion engine, which results when subtracting a friction torque and other loss torques of the internal combustion engine from the indicated combustion torque.
  • the frictional torque or a loss torque is generally unknown and, moreover, highly dependent on the operating state (speed, torque, temperature, etc.), but also on the aging state and load level of the internal combustion engine.
  • Kalman filters are generally computationally expensive and therefore only of limited use for a practical application.
  • a high-gain observer is based on the fact that the high amplification suppresses or suppresses the non-linear effects caused by the non-linear modeling of the test setup.
  • the non-linear approach makes this concept more difficult.
  • by filtering the measurements of course, much information is lost in the measurement signal. For example, effects such as torque oscillations due to combustion surges in an internal combustion engine or vibrations due to switching in an inverter of an electric motor can not be mapped in the estimated effective torque.
  • Measuring signals are usually noisy, either due to measurement noise and / or system noise, and are therefore often to be filtered before further processing, for example in a controller.
  • measurement signals of certain applications also contain periodic oscillations with a fundamental frequency and harmonic components (harmonics) of specific harmonic frequencies.
  • the fundamental frequency, and thus the harmonic frequencies is not constant, but variable. This makes the filtering of such measurement signals difficult.
  • the measurement signal is low-pass filtered in a low-pass filter with a cut-off frequency greater than the fundamental frequency, a harmonic oscillatory component of the fundamental frequency being determined in at least one self-adaptive harmonic filter. frequency is determined and the at least one harmonic component of vibration is added to the low-pass filtered measurement signal and the resulting sum is deducted from the measurement signal and the resulting difference is used as an input to the low-pass filter and that the low-pass filter low-pass filtered measurement signals output as a filtered measurement signal becomes.
  • the low-pass filter After subtracting the sum of the low-pass filtered measurement signal and a harmonic component from the measurement signal, the low-pass filter receives a signal at the input in which the harmonic component is missing. Of course, this oscillation component is also missing in the filtered output signal of the filter, whereby both noise and harmonic harmonics can be easily filtered out. Of course, any harmonic vibration components can be filtered out. After the harmonic filter adapts to the variable fundamental frequency, the filter automatically follows a changing fundamental frequency.
  • the at least one harmonic filter is advantageously implemented as an orthogonal system which uses a d component and a q component of the measurement signal, where the d components are in phase with the measurement signal and the q components are the d component Is 90 ° out of phase, a first transfer function between the input to the harmonic filter and the d component and a second transfer function between the input to the harmonic filter and the q component is established and gain factors of the transfer functions are determined as a function of the harmonic frequency. If the frequency changes, the amplification factors of the transfer functions automatically change and the harmonic filter is tracked to the frequency.
  • the d-component is preferably output as a harmonic vibration component.
  • the low-pass filtered measuring signal output by the low-pass filter is used in the at least one harmonic filter in order to determine the current fundamental frequency therefrom. This allows the filter to adjust itself automatically to a variable fundamental frequency.
  • the invention is based on a dynamic technical system with a torque generator DE, for example an internal combustion engine 2 or an electric motor or a combination thereof, and a torque depression DS connected thereto, as shown by way of example in FIG.
  • the torque depression DS is the load for the torque generator DE.
  • the torque depression DS would be practically the resistance caused by the entire vehicle.
  • the torque depression DS is mechanically coupled via a coupling element KE, for example a connecting shaft 3, to the torque generator DE in order to be able to transmit torque from the torque generator DE to the torque depression DS.
  • the torque generator DE generates an internal effective torque T E , which serves for the acceleration (also negative) of the inherent inertia JE and the mass inertia JD of the connected torque link DS.
  • This inner effective torque T E of the torque generator DE is not metrologically, or only very expensive, accessible and should be inventively determined by an observer UIO, so estimated.
  • y Cx gone out.
  • x denotes the state vector of the technical system
  • u the known input vector
  • y the output vector
  • w the unknown input.
  • A, B, F, C are the system matrices resulting from the modeling of the dynamic system, for example by equations of motion on the model as shown in FIG. loading unknown input observers (UIO) for such dynamic systems are known, for example from Mohamed Darouach, et al., "Full-order observers for linear systems with unknown inputs", IEEE Transactions on Automatic Control, Institute of Electrical and Electronics Engineers , 1994, 39 (3), pp. 606-609. By definition, the observer UIO is too
  • the observer matrices N, L, G, E of the observer structure are unknown and must be determined so that the estimated state x converges to x z is an internal state of the observer.
  • the observer UIO thus estimates the state variables x of the dynamic system and enables the calculation of an estimated value for the unknown input w as a function of the observer matrices N, L, G, E and the system matrices A, B, C, F and with the input vector u and the output vector y.
  • the dynamics of the observer error e then follows with the above equations
  • the matrices N, L, G, E are calculated such that a solver available for such problems attempts to find matrices N, L, G, E that satisfy the specified inequality. There can be several valid solutions.
  • Ey EC (Ax + Bu) - Fw.
  • the error in the estimate of the disturbance h and thus of the unknown input w is therefore proportional to the error e of the state estimation.
  • the above observer UIO has the structure as shown in FIG.
  • a significant advantage of this observer UIO is that the measured quantities of the input quantities u (t) of the input vector u and the output quantities y (t) of the output vector y need not be filtered, but that the observer UIO the unfiltered measured variables, for example Measurement noise or system noise can be very noisy, can process. To make this possible, the observer UIO must be able to separate noise and the frequency content of a measured signal of the measured quantity measured.
  • the observer UIO is to be designed in such a way that the dynamics of the observer UIO on the one hand can follow the expected dynamic of the measurement signal and on the other hand does not increase the expected noise.
  • the expected change frequency of the measurement signal can be determined by the system dynamics, ie, the dynamic system itself allows only certain rates of change in the measured measurement signals, or by the measurement signal itself, ie, that the dynamics of the measurement signal is limited due to the system, for example by the speed of Measuring technology or by predetermined limits of the speed of the measurement technology.
  • the upper limit of the eigenvalues f of the observer UIO should be chosen to be at least f2 / 5. Accordingly, for the eigenvalues A of the observer UIO, there results an area f2 / 5>1> 5-f1. Since high-frequency noise usually always occurs, this separation is usually always possible.
  • the eigenvalues A are usually conjugate complex pairs and can be plotted in a coordinate system with the imaginary axis as the ordinate and the real axis as the abscissa. It is known from system theory that for stability reasons the eigenvalues A should all be placed to the left of the imaginary axis. If an attenuation angle ⁇ is introduced which denotes the angle between the imaginary axis and a straight line through an eigenvalue A and the origin of the coordinate system, then this attenuation angle ⁇ should be for the eigenvalue A which is closest to the imaginary axis, in the range of p / 4 and 3 ⁇ tt / 4. This is due to the fact that natural frequencies of the dynamic system are not to be attenuated, or only slightly, by the observer UIO.
  • the observer UIO is used in combination with a controller R, as will be explained further below, this results in a further condition that the eigenvalues A of the observer UIO with respect to the imaginary axis are to the left of the intrinsic values A R of the observer Regulator R should be so that the observer UIO dynamic (ie faster) than the controller R is.
  • the real parts of the eigenvalues l of the observer UIO should thus all be smaller than the real parts of the eigenvalues AR of the regulator R.
  • a nonlinear dynamic system can be general in shape
  • z denotes an internal observer state
  • x the estimated system state
  • e an observer error
  • the matrices Z, T, K, H are again observer matrices with which the observer UIO is designed. The dynamics of the observer error can then be considered
  • K Ki + K 2 for the matrix and I again denote the unit matrix, assuming that the dynamics of the observer error are only given by the Observer error e should depend, arises
  • the matrix Ki can be used as a design matrix for the observer UIO and can be used to place the eigenvalues 1 of the observer UIO as described above.
  • the observer UIO according to the invention with an unknown input generally applies to a dynamic system. This is based on
  • test stand 1 for an internal combustion engine 2 (torque generator DE), which is connected to a connecting shaft 3 (coupling element KE) with a loading machine 4 (torque sink DS) is explained (as shown in Figure 2).
  • the internal combustion engine 2 and the loading machine 4 are controlled by a test bench control unit 5 for carrying out a test run.
  • the test run is usually a sequence of desired values SW for the internal combustion engine 2 and the loading machine 4, which are regulated by suitable regulators R in the test bench control unit 5.
  • the loading machine 4 is controlled to a dynode speed OO D and the internal combustion engine 2 to a shaft torque Ts.
  • a manipulated variable STE for the internal combustion engine 2 which is calculated by the controller R from the setpoint SW and from measured Istwer th, is used for example an accelerator pedal position a, of an engine control unit ECU in sizes such as injection quantity, injection timing, adjustment of an exhaust gas recirculation system, etc. is implemented.
  • a manipulated variable STD for the loading machine 4 is for example a target torque TD SO II, which is converted by a dyno R D into corresponding electrical currents and / or voltages for the loading machine 4.
  • the setpoint values SW for the test run are determined, for example, from a simulation of a drive of a vehicle with the internal combustion engine 2 along a virtual route, or are simply in the form of a time sequence of setpoint values SW.
  • the simulation is to process the effec tive torque TE of the internal combustion engine 2, which is estimated with an observer UIO as described above.
  • the simulation can take place in the strigstand Griffinein unit 5, or in a separate simulation environment (hardware and / or software).
  • the dynamic system of Figure 2 thus consists of the inertia JE of the combus- tion motor 2 and the inertia JD of the loading machine 4, which is characterized by a test stand shaft 4, which is characterized by a torsional stiffness c and a rotational damping d, as in Fig.3 shown.
  • These dynamic system parameters which determine the dynamic behavior of the dynamic system, are assumed to be known.
  • test bench 1 usually with suitable, known measuring sensors, such as encoders, torque sensors, actual values of the speed OO E of the combus- tion motor 2, the shaft torque Ts, the speed OO D of the loading machine 4 and the torque TD of the loading machine 4 are measured.
  • suitable, known measuring sensors such as encoders, torque sensors, actual values of the speed OO E of the combus- tion motor 2, the shaft torque Ts, the speed OO D of the loading machine 4 and the torque TD of the loading machine 4 are measured.
  • suitable, known measuring sensors such as encoders, torque sensors, actual values of the speed OO E of the combus- tion motor 2, the shaft torque Ts, the speed OO D of the loading machine 4 and the torque TD of the loading machine 4 are measured.
  • the observer UIO can handle it, and in any case can estimate the effective torque T E of the internal combustion engine 2.
  • the speed OO E of the engine 2 and the shaft torque Ts is used.
  • the input u and the outputs y are measured on the test stand 1 for the realization of the observer UIO as measuring signals.
  • the unknown input w is the effective torque T E of the internal combustion engine 2. This is followed by the motion equations written for the dynamic system of FIG. 3 for this case.
  • the observer UIO can be configured, which is then removed from the measured value.
  • An estimated value for the effective torque T E of the internal combustion engine 2 is determined.
  • the model again comprises the entire dynamic system with internal combustion engine 2, connecting shaft 3 and loading machine 4. No input u is used.
  • As output y the speed OO E of the engine 2, the speed OO D of the loading machine 4 and the shaft torque Ts is used.
  • the unknown input w is the effective torque T E of the internal combustion engine 2. This is followed by the motion equations which are described in this case for the dynamic system of FIG.
  • an estimated value for the effective torque T E of the internal combustion engine 2 is determined from the measured variables.
  • the model again comprises the entire dynamic system with internal combustion engine 2, connecting shaft 3 and loading machine 4.
  • Input u is the torque T D of the loading machine 4.
  • output y the rotational speed OO E of the internal combustion engine 2 and the rotational speed OÜ D of the loading machine 4 is used.
  • the inputs u and the outputs y are measured on the test stand 1 for the realization of the observer UIO as measuring signals.
  • This embodiment is particularly advantageous because no measured value of the shaft torque Ts is needed for the realization of the observer UIO, whereby a wave moment sensor can be saved on the test stand.
  • the unknown input w is the effective torque T E of the internal combustion engine 2. This is followed by the equations of motion which are written for the dynamic system of FIG. 3 for this case
  • an estimated value for the effective torque T E of the internal combustion engine 2 is determined from the measured variables.
  • the observer UIO also estimates the state variables of the state vector x at the same time.
  • a suitable observer UIO can accordingly be configured, which makes the observer UIO according to the invention very flexible.
  • Plexerer test rig structures for example, with more oscillatory masses, for example, with an additional dual-mass flywheel, or other or additional couplings between the individual masses are modeled in the same way on the dynamic equations of motion. From the thereby resulting system matrices A, B, C, F can then be figured in the same way, the observer UIO for the effective torque T E con.
  • the observer UIO can also be used in another application than on the test bench 1.
  • it is also suitable for use in a vehicle with an internal combustion engine 2 and / or an electric motor as a torque generator DE.
  • the observer UIO can be used to estimate the effective torque T E of the torque generator DE from available measured variables, which is then used for
  • Control of the vehicle can be used, for example in a Motor Kunststoffein unit ECU, a hybrid powertrain control unit, a transmission control unit, etc.
  • the estimated value for the effective torque T E will also be noisy.
  • the estimated value for the effective torque T E also harmonic harmonic components are due to the fact that the effective torque T E results from the combustion in the internal combustion engine 2 and the combustion surges a periodic effective torque T E with a fundamental frequency and Generate harmonics. That may be desirable for certain applications.
  • the vibrations introduced by the combustion collisions should often be mapped on the test bench, for example, when a hybrid powertrain is to be tested and the effect of the combustion shocks on the drivetrain should be taken into account.
  • noisy and harmonically harmonic superimposed estimated effective torque T E is undesirable, for example in a vehicle.
  • the effective torque T E of an electric motor usually comprises periodic oscillation with harmonic harmonics, which in this case consists of switching in one Converters of the electric motor can originate. These vibrations are also speed-dependent.
  • the inventive filter F can be used.
  • the invention therefore also includes a filter F which is suitable for measurement signals MS which is periodic according to a variable fundamental frequency w and is distorted by harmonics of the fundamental frequency w and may also be noisy (due to measurement noise and / or system noise).
  • the filter F is applicable to any such measurement signals MS, for example measurements of a rotational speed or a torque, a rotation angle, an acceleration, a speed, but also an electric current or an electrical voltage.
  • the filter F is also independent of the observer UIO according to the invention, but can also process an estimated effective torque T E as the measurement signal MS with the observer.
  • the filter F therefore represents an independent invention.
  • the inventive filter F comprises a low-pass filter LPF and at least one self-adaptive harmonic filter LPVHn for at least one harmonic frequency w h , as n times the fundamental frequency w, as shown in FIG.
  • LPVHn for at least one harmonic frequency w h , as n times the fundamental frequency w, as shown in FIG.
  • harmonic filters there are several harmonic filters
  • LPVHn provided for different harmonic frequencies w h , preferably taking into account the lower harmonics n must of course not be an integer, but depends only on the respective measurement signal MS or its origin. However, as a rule, n can be assumed to be known from the respective application.
  • the fundamental frequency w is variable, of course, the harmonic frequencies w h are variable, so that the harmonic filters LPVHn are self-adaptive with respect to the fundamental frequency w, ie that the harmonic filters LPVHn automatically adjust to a change of the fundamental frequency w.
  • the low-pass filter LPF is used to filter out high-frequency noise components of the measurement signal MS and can be set to a specific limit frequency OOG, which, of course, may depend on the characteristic of the noise.
  • the low pass filter LPF may be implemented as a 11 R filter (infinite impulse response filter) with the general form in z-domain notation (since the filter F will typically be implemented digitally)
  • y (k) b 0 x (k) +. .. + b Nt x (k - N + 1) - a lY (k - 1) - ... - a M y (k - M).
  • y is the filtered output signal
  • x is the input signal (in this case the measurement signal MS), in each case at the current time k and at past times.
  • the filter can be designed with known filter design techniques to produce the desired filter behavior (especially cut-off frequency, gain, phase shift)
  • any other implementations of a low-pass filter LPF are also possible, e.g. as FIR filter (filter with finite impulse response).
  • the output of the low-pass filter LPF is the filtered measurement signal MSF from which the
  • the low-pass filter LPF generates a moving average.
  • the input of the low-pass filter LPF is the difference between the measurement signal MS and the sum of the mean value of the measurement signal MS and the considered harmonic components Hn.
  • the low-pass filter LPF thus processes only the alternating components of the measuring signal MS at the fundamental frequency w (and any remaining harmonics).
  • the harmonic filters LPVHn determine the harmonic components Hn of the measurement signal MS.
  • the harmonic components are vibrations with the respective harmonic frequency.
  • the harmonic filter LPVHn is based on an orthogonal system which is implemented on the basis of a generalized second order integrator (SOGI).
  • SOGI generalized second order integrator
  • An orthogonal system generates a sine wave (d-component) and an orthogonal cosine wave (90 ° phase-shifted, q-component) of a certain frequency w - this can be considered as a rotating pointer in a dq coordinate system rotating with w and the
  • the orthogonal system in the harmonic filter LPVHn has the structure as shown in Fig. 5.
  • dv has the same phase as the fundamental of the input v, and preferably also the same amplitude qv is out of phase by 90 °.
  • the transfer function G d (s) between dv and v and the transfer function G q (s) between qv and v thus result in and
  • the output at the input of the harmonic filter LPVHn will oscillate at the new resonant frequency, whereby the harmonic component Hn of a change in the measuring signal MS is tracked. If the measuring signal MS does not change, the harmonic component Hn does not change after settling.
  • the goal is now to set the gains k d , k q as a function of the frequency w so that the harmonic filter LPVHn itself can adapt to varying frequencies. For this example, a Luenberger observer approach (A - LC) with Polvorgabe the
  • the design parameter a can be suitably selected.
  • the design parameter a can be selected from the signal-to-noise ratio in the input signal v of the harmonic filter LPVHn. If the input signal v contains little to no noise, the design parameter a> 1 can be selected. If the input signal v is noisy, the design parameter a ⁇ 1 should be selected.
  • the actual fundamental frequency w which is required in the harmonic filter LPVHn, can in turn be obtained from the mean value generated by the low-pass filter LPF, since it still contains the fundamental frequency w. Therefore, the output from the low-pass filter LPF is provided in FIG. 4 as a further input into the harmonic filter LPVHn.
  • the current fundamental frequency w can also be provided elsewhere. For example, this could be from the Knowledge of an internal combustion engine 2 and a known current speed of the United combustion engine 2 are also calculated.
  • the observer UIO estimates, for example, from the measured shaft torque Ts h and the rotational speed P E of an internal combustion engine 2 (for example on a test bench 1 or in a vehicle) the internal effective torque T E of the internal combustion engine 2 (torque generator DE).
  • the periodic noisy effective torque T E superposed with the harmonics Hn is filtered in a downstream filter F1.
  • the resulting mean value T EF can be further processed, for example, in a controller R or in a control unit of a vehicle.
  • the observer UIO processes in most cases at least two input signals u (t), as in FIG. 6 the shaft torque Ts h and the rotational speed P E.
  • one of the two signals can be used in a particularly advantageous embodiment to synchronize another signal, which is advantageous for further processing.
  • an input signal can be filtered into the observer UIO with a filter F2 according to the invention.
  • the generated mean value MS F (here n EF ) can then in a second
  • Harmonic filter F1 for the estimated effective torque T E to be processed in order to obtain the information about the current fundamental frequency w and to simultaneously synchronize the two filters F1, F2 to each other.
  • the two filtered output signals of the two filters F1, F2 are thus synchronized with one another.
  • a filter F according to the invention can also be used entirely without observer UIO, for example in order to filter a periodic, noisy and harmonically superposed signal in order to further process the filtered signal.
  • a measured measurement signal MS for example a shaft torque Ts h or a rotational speed P E , n D
  • a filter F according to the invention can be filtered by a filter F according to the invention. This makes it possible to process either the unfiltered signal or the filtered signal as needed.
  • FIG. 1 A typical application of observer UIO and filter F according to the invention is shown in FIG.
  • a test arrangement with an internal combustion engine 2 as a torque generator DE and a loading machine 4 as a torque depression DS, which are connected to a connecting shaft 3, arranged.
  • a setpoint torque T ESOII of the internal combustion engine 2 and a setpoint speed n Esoii of the internal combustion engine 2 are specified.
  • the setpoint speed n Esoii is adjusted here with a dynamo controller R D with the loading machine 4 and the setpoint torque T ESOII with an engine controller R E directly at the internal combustion engine 2.
  • the actual variable for the engine controller R E is an observer UIO from measured variables of the shaft torque Ts h , the speed OO E of the internal combustion engine 2 and the speed OO D of the loading machine estimated the effective torque T E of the internal combustion engine 2. This is filtered in a first filter F1 and passed to the engine controller R E , which controls the engine 2, for example via the engine control unit ECU.
  • the dyno controller R D receives as actual variables the current measured engine speed OO E and the measured speed of the loading machine OO D and calculates a torque T D of the loading machine 4, which is to be set on the loading machine 4.
  • the dyno-controller R D does not process the measured measured signals, but rather the filtered measuring signals OOEF, OÜDF, which are filtered in a second and third filter F 2, F 3 according to the invention.
  • the first filter F1 can also be synchronized to the rotational speed OO E of the internal combustion engine 2, as indicated by the dashed line.
  • An inventive filter F can be switched on or off as needed or depending on the application.
  • a controller R that processes the estimated effective torque T E may operate on either the unfiltered or the filtered estimated effective torque estimates.

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Abstract

Die gegenständliche Erfindung zeigt ein Filter, das in der Lage ist, ein verrauschtes, periodisches Messsignal mit Schwingungen einer veränderlichen Grundfrequenz und harmonischen Schwingungsteilen der Grundfrequenz zu filtern, indem das Messsignal (MS) in einem Tiefpassfilter (LPF) des Filters (F) mit einer Grenzfrequenz größer der Grundfrequenz (ω) tiefpassgefiltert wird, in zumindest einem selbstadaptiven Harmonikfilter (LPVHn) des Filters (F) ein harmonischer Schwingungsanteil (Hn) des Messsignals (MS) als n-faches der Grundfrequenz (ω) ermittelt wird und der zumindest eine harmonische Schwingungsanteil (Hn) zum tiefpassgefilterten Messsignal (MSF) addiert wird und die entstehende Summe vom Messsignal (MS) abgezogen wird und die entstehende Differenz als Eingang in das Tiefpassfilter (LPF) verwendet wird und das im Tiefpassfilter (LPF) tiefpassgefilterte erste Messsignal (MSF) vom Filter (F) als gefiltertes Messsignal (MSF) ausgegeben wird.

Description

Verfahren zum Filtern eines periodischen, verrauschten Messsignals mit einer Grundfrequenz und harmonischen Schwingungsanteilen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Filtern eines periodischen, verrauschten Messsig- nals mit einer Grundfrequenz und harmonischen Schwingungsanteilen der Grundfrequenz mit einem Filter. Die Erfindung betrifft ferner die Verwendung eines solchen Filters auf einem Prüfstand.
Für einen Verbrennungsmotor ist das effektive Drehmoment, also das Drehmoment, das für die Beschleunigung der Massenträgheit des Verbrennungsmotors und allfälliger damit ver- bundener Komponenten (Antriebsstrang, Fahrzeug) sorgt, eine wichtige Größe. Leider ist dieses innere effektive Drehmoment ohne großen messtechnischen Aufwand nicht direkt messbar.
Insbesondere auf Prüfständen oder in Fahrzeugprototypen auf der Straße wird häufig mit Indiziermesstechnik das indizierte Verbrennungsmoment gemessen. Das beruht auf der Messung des Zylinderdruckes in den Zylindern des Verbrennungsmotors. Das ist zum einen messtechnisch aufwendig und kostspielig und wird daher nur am Prüfstand oder in einem Fahrzeugprototypen auf der Straße angewendet. Aber selbst wenn das indizierte Verbren- nungsmoment gemessen wird, hat man damit noch immer nicht das effektive Drehmoment des Verbrennungsmotors, das sich ergibt, wenn man ein Reibmoment und sonstige Verlust- momente des Verbrennungsmotors vom indizierten Verbrennungsmoment abzieht. Das Reibmoment oder ein Verlustmoment ist in der Regel nicht bekannt und darüber hinaus na- türlich in hohem Grade abhängig vom Betriebszustand (Drehzahl, Drehmoment, Temperatur, usw.), aber auch vom Alterungszustand und Belastungsgrad des Verbrennungsmotors.
Ein ähnliches Problem kann sich auch bei anderen Drehmomentenerzeugern, wie beispiels- weise einem Elektromotor, ergeben, wo das innere effektive Drehmoment unter Umständen nicht direkt gemessen werden kann. Im Falle des Elektromotors wäre das innere effektive Drehmoment beispielsweise das Luftspaltmoment, das einer direkten Messung, ohne auf Signale des Umrichters zurückgreifen zu müssen, nicht zugänglich ist.
Das Problem des hohen apparativen Aufwands zur Ermittlung des indizierten Verbren- nungsmoments wurde bereits dadurch gelöst, dass dieses Verbrennungsmoment mit einem Beobachter aus anderen messbaren Größen geschätzt wird. In der US 5,771 ,482 A werden beispielsweise Messgrößen der Kurbelwelle zum Schätzen des Verbrennungsmoments ver- wendet. Das bedingt aber natürlich wiederum entsprechende Messtechnik an der Kurbelwel- le, die aber in der Regel von vornherein nicht vorhanden ist. Auch in der US 6,866,024 B2 werden Messgrößen an der Kurbelwelle verwendet, um ein indiziertes Verbrennungsmoment zu schätzen. Darin werden Methoden der statistischen Signalverarbeitung (Stochastic Analy- sis Method und Frequency Analysis Technique) angewendet. Beide Ansätze führen aber nicht zum effektiven Drehmoment.
Es sind auch andere, auf Kalman Filter beruhende Beobachter bekannt geworden, die das induzierte Verbrennungsmoment schätzen. Ein Beispiel hierfür ist S. Jakubek, et al.,„Schät- zung des inneren Drehmoments von Verbrennungsmotoren durch parametrische Kalmanfil- terung“, Automatisierungstechnik 57 (2009) 8, S.395-402. Kalman Filter sind in der Regel rechentechnisch aufwendig und daher für einen praxistauglichen Einsatz nur bedingt ver- wendbar.
Aus Jing Na, et al.,„Vehicle Engine Torque Estimation via Unknown Input Observer and Adaptive Parameter Estimation“, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Volume: PP, Issue: 99, 14.8.2017 ist ein Beobachter für das effektive Drehmoment eines Verbrennungs- motors bekannt. Dieser Beobachter ist als High-Gain Observer mit dem effektiven Drehmo- ment als unbekannten Eingang ausgeführt. Der Beobachter basiert auf gefilterten (Tiefpass) Messungen der Drehzahl und des Drehmoments an der Kurbelwelle des Verbrennungsmo- tors und der Beobachter schätzt ein gefiltertes effektives Drehmoment, also einen Mittelwert des effektiven Drehmoments des Verbrennungsmotors. Ein High-Gain Observer beruht da- rauf, dass durch die hohe Verstärkung nichtlineare Effekte, die durch die nichtlineare Model- lierung des Prüfaufbaus entstehen, unterdrückt bzw. in den Hintergrund gedrängt werden. Der nichtlineare Ansatz macht dieses Konzept schwieriger. Zusätzlich geht durch das Filtern der Messungen natürlich auch viel Information im Messsignal verloren. Beispielsweise kön- nen damit Effekte wie Drehmomentenschwingungen aufgrund von Verbrennungsstößen in einem Verbrennungsmotor oder Schwingungen aufgrund des Schaltens in einem Umrichter eines Elektromotors im geschätzten effektiven Drehmoment nicht abgebildet werden.
Messsignale sind üblicherweise verrauscht, entweder durch Messrauschen und/oder Sys- temrauschen, und sollen daher oftmals vor einer Weiterverarbeitung, beispielsweise in einem Regler, gefiltert werden. Zusätzlich enthalten Messsignale gewisser Anwendungen auch pe- riodische Schwingungen mit einer Grundfrequenz und harmonischen Anteilen (Oberwellen) bestimmter harmonischer Frequenzen. In vielen Anwendungen ist die Grundfrequenz, und damit auch die harmonischen Frequenzen, nicht konstant, sondern veränderlich. Das macht die Filterung solcher Messsignale schwierig.
Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, ein Filter anzugeben, das in der Lage ist, ein ver- rauschtes, periodisches Messsignal mit Schwingungen einer veränderlichen Grundfrequenz und harmonischen Anteilen der Grundfrequenz zu filtern.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass das Messsignal in einem Tief- passfilter mit einer Grenzfrequenz größer der Grundfrequenz tiefpassgefiltert wird, in zumin- dest einem selbstadaptiven Harmonikfilter ein harmonischer Schwingungsanteil der Grund- frequenz ermittelt wird und der zumindest eine harmonische Schwingungsanteil zum tief- passgefilterten Messsignal addiert wird und die entstehende Summe vom Messsignal abge- zogen wird und die entstehende Differenz als Eingang in das Tiefpassfilter verwendet wird und dass das im Tiefpassfilter tiefpassgefilterte Messsignale als gefiltertes Messsignal aus- gegeben wird.
Diese Vorgehensweise ermöglicht ein einfaches Ausfiltern von allfälligem Rauschen im Messsignal. Nachdem die Summe des tiefpassgefilterten Messsignals und eines harmoni- schen Schwingungsanteils vom Messsignal abgezogen wird, erhält das Tiefpassfilter ein Signal am Eingang, in dem der harmonische Schwingungsanteil fehlt. Dieser Schwingungs- anteil fehlt damit natürlich auch im gefilterten Ausgangssignal des Filters, womit sowohl Rau- schen, als auch harmonische Oberwellen auf einfache Weise ausgefiltert werden können. Dabei können natürlich beliebige harmonische Schwingungsanteile ausgefiltert werden. Nachdem sich das Harmonikfilter an die veränderliche Grundfrequenz anpasst, folgt das Filter automatisch einer sich verändernden Grundfrequenz.
Das zumindest eine Harmonikfilter wird vorteilhafter Weise als orthogonales System imple- mentiert, das eine d-Komponente und eine q-Komponente des Messsignals verwendet, wo bei die d-Komponenten in Phase mit dem Messsignal ist und die q-Komponenten zur d- komponente um 90° phasenverschoben ist, eine erste Übertragungsfunktion zwischen dem Eingang in das Harmonikfilter und der d-Komponente und eine zweite Übertragungsfunktion zwischen dem Eingang in das Harmonikfilter und der q-Komponente aufgestellt wird und Verstärkungsfaktoren der Übertragungsfunktionen als Funktion der harmonischen Frequenz ermittelt werden. Verändert sich die Frequenz, verändern sich automatisch auch die Verstär- kungsfaktoren der Übertragungsfunktionen und das Harmonikfilter wird der Frequenz nach- geführt. Dabei wird vorzugsweise die d-Komponente als harmonischer Schwingungsanteil ausgegeben.
In einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung wird das vom Tiefpassfilter ausgegebene tiefpassgefilterte Messsignal im zumindest einen Harmonikfilter verwendet, um daraus die aktuelle Grundfrequenz zu ermitteln. Damit kann sich das Filter vollkommen selbsttätig auf eine veränderliche Grundfrequenz einstellen.
Wenn gleichzeitig mehrere Messsignale mit erfindungsgemäßen Filtern gefiltert werden, dann ist es vorteilhaft, wenn mit einem weiteren Filter ein weiteres Messsignal gefiltert wird und das vom Tiefpassfilter des weiteren Filters ausgegebene tiefpassgefilterte weitere Mess- signal im zumindest einen Harmonikfilter eines anderen Filters verwendet wird, um daraus die aktuelle Grundfrequenz zu ermitteln. Auf diese Weise können die beiden Filter einfach aufeinander synchronisiert werden. Die gegenständliche Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren 1 bis 7 näher erläutert, die beispielhaft, schematisch und nicht einschränkend vorteilhafte Ausgestal- tungen der Erfindung zeigen. Dabei zeigt
Fig.1 eine erfindungsgemäße Beobachterstruktur zum Schätzen des effektiven Dreh- moment,
Fig.2 ein Prüfaufbau mit Drehmomentenerzeuger und Drehmomentensenke auf einem Prüfstand,
Fig.3 ein physikalisches Modell des Prüfaufbaus,
Fig.4 die Struktur eines erfindungsgemäßen Filters,
Fig.5 die Struktur eine Harmonikfilters des erfindungsgemäßen Filters,
Fig.6 eine mögliche Kombination des Beobachters und des Filters und
Fig.7 die Verwendung des Beobachters und Filters auf einem Prüfstand.
Die Erfindung geht von einem dynamischen technischen System mit einem Drehmomenten- erzeuger DE, beispielsweise ein Verbrennungsmotor 2 oder ein Elektromotor oder eine Kombination davon, und einer damit verbundenen Drehmomentensenke DS aus, wie bei- spielshaft in Fig.2 dargestellt. Die Drehmomentensenke DS ist die Last für den Drehmomen- tenerzeuger DE. Auf einem Prüfstand 1 (z.B. Fig.2) für den Drehmomentenerzeuger DE ist die Drehmomentensenke DS eine Belastungsmaschine 4. In einem Fahrzeug mit dem Drehmomentenerzeuger DE wäre die Drehmomentensenke DS praktisch der Widerstand der vom gesamten Fahrzeug hervorgerufen wird. Die Drehmomentensenke DS ist natürlich me- chanisch über ein Koppelungselement KE, beispielsweise eine Verbindungswelle 3, mit dem Drehmomentenerzeuger DE gekoppelt, um ein Drehmoment vom Drehmomentenerzeuger DE auf die Drehmomentensenke DS übertragen zu können. Der Drehmomentenerzeuger DE erzeugt ein inneres effektives Drehmoment TE, das der Beschleunigung (auch negativ) der eigenen Massenträgheit JE und der Massenträgheit JD der verbundenen Drehmomentensen- ke DS dient. Dieses innere effektive Drehmoment TE des Drehmomentenerzeugers DE ist messtechnisch nicht, oder nur sehr aufwendig, zugänglich und soll erfindungsgemäß durch einen Beobachter UIO ermittelt, also geschätzt, werden.
Es wird von einer hinlänglich bekannten Zustandsraumdarstellung des technischen dynami- schen Systems in der Form
x = Ax + Bu + Fw
y = Cx ausgegangen. Darin bezeichnet x den Zustandsvektor des technischen Systems, u den be- kannten Eingangsvektor, y den Ausgangsvektor und w den unbekannten Eingang. A, B, F, C sind die Systemmatrizen, die sich aus der Modellierung des dynamischen Systems, bei- spielsweise durch Bewegungsgleichungen am Modell wie in Fig.3 dargestellt, ergeben. Be- obachter mit unbekanntem Eingang (UIO) für solche dynamischen Systeme sind bekannt, beispielsweise aus Mohamed Darouach, et al.,„Full-order observers for linear Systems with unknown inputs”, IEEE Transactions on Automatic Control, Institute of Electrical and Electro- nics Engineers, 1994, 39 (3), pp.606-609. Der Beobachter UIO ergibt sich definitionsgemäß zu
z = Nz + Ly + Gu
x = z - Ey
Die Beobachtermatrizen N, L, G, E der Beobachterstruktur (Fig.1 ) sind unbekannt und müs- sen bestimmt werden, sodass der geschätzte Zustand x gegen x konvergiert z ist ein inter- ner Zustand des Beobachters. Der Beobachter UIO schätzt damit die Zustandsgrößen x des dynamischen Systems und ermöglicht die Berechnung eines Schätzwertes für den unbe- kannten Eingang w als Funktion der Beobachtermatrizen N, L, G, E und der Systemmatrizen A, B, C, F und mit dem Eingangsvektor u und dem Ausgangsvektor y. Dazu wird der Be- obachterfehler e eingeführt, mit e = x - x = z - x - Ey . Die Dynamik des Beobachterfehlers e folgt dann mit den obigen Gleichungen zu
e = Ne + (NM + LC + MÄ)x + (G -MB)u -MFw mit
M = I + EC und der Einheitsmatrix I. Damit die Dynamik des Beobachterfehlers e unabhän- gig vom unbekannten Eingang w wird muss gelten ECF = -F und damit die Dynamik des Be- obachterfehlers e unabhängig vom bekannten Eingang u wird muss gelten G = MB. Wenn zusätzlich die Dynamik des Beobachterfehlers e unabhängig vom Zustand x sein soll, ergibt sich weiters N = MA - KC und L = K(l + CE) - MAE. Damit reduziert sich die Dynamik des Beobachterfehlers e auf e = Ne . Die Gleichung ECF = -F kann noch in der Form
E = -F(CF)+ + Y(I - (CF)(CF)+) angeschrieben, worin die Matrix Y eine Designmatrix für den Beobachter UIO darstellt und ()+ die linke Inverse der Matrix () darstellt. Wird für die Sta- bilität der Dynamik des Beobachterfehlers e ein Lyapunov-Kriterium verwendet ergibt sich mit einer symmetrischen positiven definiten Matrix P das Stabilitätskriterium NTP + PN < 0 . Wobei mit der Matrix P eine quadratische Lyapunov Funktion definiert wird.
Mit den Vereinfachungen U = -F(CF)+, V = I - (CF)(CF)+ und E = U + YV kann das Stabili tätskriterium umgeschrieben werden in der Form ((I + UC)A)T P + P(I + UC)A + (VC A)t Ϋt + Y(VCA) - CTKT - KC < 0 . Diese Ungleichung kann nach Y,K aufgelöst werden, woraus Y, K als Y = P Y und
K = P K berechnet werden können. Damit können die Matrizen N, L, G, E berechnet wer- den und eine asymptotische Stabilität sichergestellt werden.
Selbstverständlich könnte auch ein anderes Stabilitätskriterium verwendet werden, bei- spielsweise ein Nyquistkriterium. Am grundlegenden Vorgehen ändert das aber nichts, son- dern lediglich an der Form der Ungleichung.
Die Berechnung der Matrizen N, L, G, E erfolgt derart, dass ein Gleichungslöser (Solver), der für solche Probleme verfügbar ist, versucht Matrizen N, L, G, E zu finden, die die angegebe- ne Ungleichung erfüllen. Hierbei kann es mehrere gültige Lösungen geben.
Um den unbekannten Eingang w zu schätzen kann ein Störsignal h = Fw definiert werden. Damit folgt Ey = EC(Ax + Bu) - Fw . Das geschätzte Störsignal kann dann in der Form h = Ky - Ey - (KC - ECA)e + ECBu geschrieben werden und der Schätzfehler zu h -h = -(KC - ECA)e .
Der Fehler in der Schätzung der Störgröße h und damit des unbekannten Einganges w ist folglich proportional zum Fehler e der Zustandsschätzung.
Eine Schätzung des unbekannten Eingangs w ergibt sich dann zu
w = F ΐ = F 1 ( Ky - Ey - (KC - ECA)e + ECBu) .
Der obige Beobachter UIO hat die Struktur wie in Fig.1 dargestellt. Ein wesentlicher Vorteil dieses Beobachters UIO liegt darin, dass die Messgrößen der Eingangsgrößen u(t) des Ein- gangsvektors u und der Ausgangsgrößen y(t) des Ausgangsvektors y nicht gefiltert werden müssen, sondern dass der Beobachter UIO die ungefilterten Messgrößen, die z.B. durch Messrauschen oder Systemrauschen durchaus stark verrauscht sein können, verarbeiten kann. Um das zu ermöglich, muss der Beobachter UIO in der Lage sein, Rauschen und den Frequenzgehalt eines Messsignals der gemessenen Messgröße zu trennen. Dazu ist der Beobachter UIO so zu entwerfen, dass die Dynamik des Beobachters UIO einerseits der zu erwartenden Dynamik des Messsignals folgen kann und andererseits das zu erwartende Rauschen nicht verstärkt. Das wird durch geeignete Wahl der Eigenwerte l des Beobachters UIO erreicht. Mit Dynamik ist dabei eine Änderungsrate zu verstehen. Wenn mit f1 die maxi- mal zu erwartende Änderungsfrequenz des Messsignals ist, dann soll die untere Grenze der Eigenwerte f des Beobachters UIO maximal fünfmal der Frequenz f1 gewählt werden. Die zu erwartende Änderungsfrequenz des Messsignals kann durch die Systemdynamik bestimmt sein, d.h., dass das dynamische System selbst nur bestimmte Änderungsraten in den ge- messenen Messsignalen zulässt, oder durch das Messsignal selbst, d.h., dass die Dynamik des Messsignals systembedingt begrenzt ist, beispielswiese durch die Geschwindigkeit der Messtechnik oder durch vorgegebene Begrenzungen der Geschwindigkeit der Messtechnik. Wenn das Rauschen das Frequenzband größer der Frequenz f2 beeinflusst, dann soll die obere Grenze der Eigenwerte f des Beobachters UIO mit mindestens f2/5 gewählt werden. Für die Eigenwerte A des Beobachters UIO ergibt sich demnach ein Bereich f2/5 > l > 5-f1. Nachdem in der Regel immer hochfrequentes Rauschen auftritt, ist diese Trennung in der Regel immer möglich.
Wenn mehrere Messsignale im Beobachter UIO verarbeitet werden, wird das für alle Mess- signale gemacht und das dynamischste (Messsignal mit der größten Änderungsrate) oder das am stärksten verrauschte Messsignal herangezogen.
Die Eigenwerte A des obigen Beobachters UIO ergibt sich aus der die Dynamik des Be- obachters UIO bestimmende Matrix N (aus e = Ne ). Die Eigenwerte l werden bekannterma- ßen gemäß A = det(sl - N) = 0 berechnet, mit der Einheitsmatrix I und der Determinante det.
Es können damit für die möglichen Lösungen für die Matrizen N, L, G, E diejenigen ausge- schieden werden, bei denen die Eigenwerte A der Bedingung f2/5 > l > 5-f1 nicht genügen. Die verbleibende Lösung definiert dann den Beobachter UIO. Bleiben dabei mehrere Lösun- gen über kann eine gewählt werden, oder weitere Bedingungen berücksichtigt werden.
Eine weitere Bedingung kann aus der Lage der Eigenwerte A erhalten werden. Die Eigenwer- te A sind in der Regel konjugiert komplexe Paare und können in einem Koordinatensystem mit der imaginären Achse als Ordinate und der reellen Achse als Abszisse aufgetragen wer- den. Aus der Systemtheorie ist bekannt, dass aus Stabilitätsgründen die Eigenwerte A alle links von der imaginären Achse platziert sein sollten. Wenn ein Dämpfungswinkel ß einge- führt wird, der den Winkel zwischen der imaginären Achse und einer Gerade durch einen Eigenwert A und dem Ursprung des Koordinatensystems bezeichnet, dann soll dieser Dämp- fungswinkel ß für den Eigenwert A, der der imaginären Achse am nächsten ist, im Bereich von p/4 und 3·tt/4 liegen. Das ist damit begründet, dass durch den Beobachter UIO natürli- che Frequenzen des dynamischen Systems nicht, oder nur wenig, gedämpft werden sollen.
Wenn der Beobachter UIO in Kombination mit einem Regler R verwendet wird, wie weiter unten noch ausgeführt werden wird, dann ergibt sich daraus eine weitere Bedingung, dass die Eigenwerte A des Beobachters UIO bezogen auf die imaginäre Achse links von den Ei- genwerten AR des Reglers R liegen sollen, sodass der Beobachter UIO dynamischer (also schneller) als der Regler R ist. Die Realteile der Eigenwerte l des Beobachters UIO sollen somit alle kleiner sein, als die Realteile der Eigenwerte AR des Reglers R.
Bleiben auch mit den zusätzlichen Bedingungen noch mehrere Lösungen über, dann kann eine davon gewählt werden, beispielsweise eine Lösung mit möglichst großem Abstand zwi- schen den Eigenwerten A des Beobachters UIO und den Eigenwerten AR eines Reglers R oder mit möglichst großem Abstand der Eigenwerte A von der imaginären Achse. Für den obigen Beobachter UIO wird von einem linearen System ausgegangen, also mit konstanten Parametern der Kopplung zwischen Drehmomentenerzeuger DE und Drehmo- mentensenke DS. Der beschriebene Beobachter kann aber auch auf nichtlineare System erweitert werden, wie nachfolgend erläutert wird.
Ein nichtlineares dynamisches System kann allgemein in der Form
x = Ax + Bu + Mf(x ) + Fw
geschrieben werden, worin M die Verstärkung der Nichtlinearität y = Cx
bezeichnet und auch eine Systemmatrix ist. Das gilt für Lipschitz Nichtlinearitäten für die gilt |/(x1) - /(x2)| < |xt— x2| . Der Beobachter UIO mit unbekannten Eingang w ist dann definiti- z = Nz + Gu + Ly + Mf(x)
onsgemäß durch „ festgelegt. Daraus kann wieder der Beobachter- x = z -Ey
fehler e und dessen Dynamik e angeschrieben werden:
e = x -x = z -x -Ey = z -Mx
. Aus der Bedingung, dass έ = Ne + (NM + LC - MÄ)x + (G - MB)u +M(f(x) -f (x)) - MFw
der Beobachter UIO unabhängig vom Zustand x, vom Eingang u und vom unbekannten Ein- gang w sein soll ergeben sich wieder die Matrizen zu MF = 0, EOF = -F, N = MA - KC, G = MB, L = K(l + CE) - MAE und M = I + EC. Die Dynamik e des Beobachterfehlers e folgt dann zu e = Ne + M(f(x) -f(x)) . Wird wieder ein Lyapunov-Kriterium als Stabilitätskriteri um verwendet kann dieses in der Form NT P + PN + gRMMt P + gΐ < 0 angeschrieben wer- den. Darin ist y ein Designparameter, der vorgegeben werden kann. Mit den Vereinfachun- gen U = -F(CF)+, V = I - (CF)(CF)+ und E = U + YV kann das Stabilitätskriterium umge- schrieben werden in der Form
((/ + UC)A)T P + P(I + UC)A + ( VCAf YTP + PY(VCA) - CTKTP - PKC +
+ r(P(I + UC ) + PY(VC))(P(I + UC ) + PY{VC)f + gI < 0
Diese Ungleichung wieder mit einem Gleichungslöser nach Y, K, P aufgelöst werden. Damit können die Beobachtermatrizen N, L, G, E berechnet werden und eine asymptotische Stabili tät sichergestellt werden. Über den Designparameter y können die Eigenwerte l über die Matrix N wie gewünscht und oben beschrieben gesetzt werden.
Der Beobachter UIO kann aber auch auf andere Weise entworfen werden, wie nachfolgend x = Ax + Bu + Fw
kurz erläutert wird. Hierzu wird für das dynamische System wieder von y = Cx
einer Beobachterstruktur wie oben ausgegangen: z = Zz + TBu + Ky
x = z + Hy
e = x -x
Darin bezeichnet z wieder einen internen Beobachterzustand, x den geschätzten System- zustand und e einen Beobachterfehler. Die Matrizen Z, T, K, H sind wieder Beobachtermatri- zen, mit denen der Beobachter UIO ausgelegt wird. Die Dynamik des Beobachterfehlers kann dann als
e = (A - HCA - KxC)e + (T - (I - HC))Bu + (Z -(A - HCA - KxC)z + (HC - I)Fw +
+ (K2 -(A - HCA - KxC)Hy angeschrieben werden. Hierzu wurde für die Matrix K = K-i + K2 angenommen und I bezeich- net wieder die Einheitsmatrix. Aus der Bedingung, dass die Dynamik des Beobachterfehlers nur vom Beobachterfehler e abhängen soll, ergibt sich
Figure imgf000011_0001
Z = A - HCA - KXC
K2 = ZH
Eine Schätzung des unbekannten Eingangs w ergibt sich dann zu w = (CF)+ (y - CAx + CBu) .
Die Dynamik des Beobachterfehlers e = Ze wird demnach von der Matrix
Z = (A - HCA - KXC) , und folglich von der Matrix Ki, bestimmt, da die anderen Matrizen Systemmatrizen oder sich daraus ergeben sind. Darin kann die Matrix Ki als Designmatrix für den Beobachter UIO verwendet werden und kann dazu genutzt werden, um die Eigen- werte l des Beobachters UIO wie oben beschrieben zu platzieren.
Der erfindungsgemäße Beobachter UIO mit unbekanntem Eingang gilt allgemein für ein dy- namisches System . Das wird anhand
Figure imgf000011_0002
eines Prüfstandes 1 für einen Verbrennungsmotor 2 (Drehmomentenerzeuger DE), der mit einer Verbindungswelle 3 (Kopplungselement KE) mit einer Belastungsmaschine 4 (Dreh- momentensenke DS) verbunden ist (wie in Fig.2 dargestellt), erläutert.
Am Prüfstand 1 wird der Verbrennungsmotor 2 und die Belastungsmaschine 4 durch eine Prüfstandsteuereinheit 5 zur Durchführung eines Prüflaufs geregelt. Der Prüflauf ist übli- cherweise eine Abfolge von Sollwerten SW für den Verbrennungsmotor 2 und die Belas- tungsmaschine 4, die durch geeignete Regler R in der Prüfstandsteuereinheit 5 eingeregelt werden. Typischerweise wird die Belastungsmaschine 4 auf eine Dynodrehzahl OOD geregelt und der Verbrennungsmotor 2 auf ein Wellenmoment Ts. Als Stellgröße STE für den Ver brennungsmotor 2, die vom Regler R aus den Sollwerten SW und aus gemessenen Istwer ten, berechnet wird, dient beispielsweise eine Gaspedalstellung a, die von einer Motorsteu- ereinheit ECU in Größen wie Einspritzmenge, Einspritzzeitpunkt, Einstellung eines Abgas- rückführungssystems, usw. umgesetzt wird. Als Stellgröße STD für die Belastungsmaschine 4 dient beispielsweise ein Sollmoment TDSOII, das von einem Dynoregler RD in entsprechende elektrische Ströme und/oder Spannungen für die Belastungsmaschine 4 umgesetzt wird. Die Sollwerte SW für den Prüflauf werden beispielsweise aus einer Simulation einer Fahrt eines Fahrzeugs mit dem Verbrennungsmotor 2 entlang einer virtuellen Strecke ermittelt, oder lie- gen einfach als zeitliche Abfolge von Sollwerten SW vor. Die Simulation soll dazu das effek tive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2 verarbeiten, das mit einem Beobachter UIO wie oben beschrieben geschätzt wird. Die Simulation kann dabei in der Prüfstandsteuerein heit 5 erfolgen, oder auch in einer eigenen Simulationsumgebung (Hardware und/oder Soft ware).
Das dynamische System der Fig.2 besteht damit aus der Massenträgheit JE des Verbren nungsmotor 2 und der Massenträgheit JD der Belastungsmaschine 4, die durch eine Prüf- standwelle 4, die durch eine Drehsteifigkeit c und eine Drehdämpfung d charakterisiert wird, wie in Fig.3 dargestellt. Diese dynamischen Systemparameter, die das dynamische Verhal- ten des dynamischen Systems bestimmen, werden als bekannt vorausgesetzt.
Am Prüfstand 1 werden üblicherweise mit geeigneten, bekannten Messsensoren, wie Bei- spielsweise Drehgebern, Drehmomentensensoren, Istwerte der Drehzahl OOE des Verbren nungsmotors 2, des Wellenmoments Ts, der Drehzahl OOD der Belastungsmaschine 4 und des Drehmoments TD der Belastungsmaschine 4 gemessen. Allerdings sind nicht immer alle Messgrößen verfügbar, da nicht auf jedem Prüfstand 1 immer alle Messgrößen gemessen werden. Durch entsprechende Konfiguration kann der Beobachter UIO aber damit umgehen, und kann in jedem Fall das effektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2 schätzen.
Das wird am dynamischen Modell der Kombination Verbrennungsmotor 2, Prüfstandwelle 3, Belastungsmaschine 4 nach Fig.3 erläutert.
In einer ersten möglichen Variante wird nur der Verbrennungsmotor 2 betrachtet und es ergibt sich die Bewegungsgleichung JEcbE = TE -Ts mit y = OOE. Wird TE als unbekannter Ein gang w verwendet, folgt das Wellenmoment Ts als Eingangsgröße u, OOE als Zustandsgröße x und die System matrizen zu A=1/JE, B=-1 , C=1 , F=1. Damit kann der Beobachter UIO kon figuriert werden, der dann aus Messsignalen des Wellenmoments Ts einen Schätzwert für das effektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2 ermittelt. In einer zweiten Variante umfasst das Modell des dynamischen Systems auch die Verbin dungswelle 3 und es wird das Drehmoment TD der Belastungsmaschine 4 als Eingang u verwendet. Als Ausgang wird die Drehzahl OOE des Verbrennungsmotors 2 und das Wellen moment Ts verwendet. Der Eingang u und die Ausgänge y werden am Prüfstand 1 für die Realisierung des Beobachters UIO als Messsignale gemessen. Der Zustandsvektor x ist mit xT = [DF coD coE] definiert, worin DF die Differenz des Verdrehwinkels FE der Verbin dungswelle 3 am Verbrennungsmotor 2 und des Verdrehwinkels Fϋ der Verbindungswelle 3 an der Belastungsmaschine 4 ist, also DF = FE - Fϋ. Der unbekannte Eingang w ist das ef- fektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2. Daraus folgen mit den Bewegungsglei- chungen, die für diesen Fall für das dynamische System der Fig.3 angeschrieben werden,
Figure imgf000013_0002
Damit kann der Beobachter UIO konfiguriert werden, der dann aus den Messgrö-
Figure imgf000013_0001
ßen einen Schätzwert für das effektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2 ermittelt.
In einer dritten Variante umfasst das Modell wieder das gesamte dynamische System mit Verbrennungsmotor 2, Verbindungswelle 3 und Belastungsmaschine 4. Es wird kein Eingang u verwendet. Als Ausgang y wird die Drehzahl OOE des Verbrennungsmotors 2, die Drehzahl OOD der Belastungsmaschine 4 und das Wellenmoment Ts verwendet. Die Ausgänge y wer den am Prüfstand 1 für die Realisierung des Beobachters UIO als Messsignal gemessen.
Der Zustandsvektor x ist wieder mit xT = [DF coD coE] definiert. Der unbekannte Eingang w ist das effektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2. Daraus folgen mit den Be- wegungsgleichungen, die für diesen Fall für das dynamische System der Fig.3 angeschrie-
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0 1 0
C 0 0 1 und Damit kann der Beobachter UIO konfiguriert werden, der c -d d
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dann aus den Messgrößen einen Schätzwert für das effektive Drehmoment TE des Verbren- nungsmotors 2 ermittelt.
In einer vierten Variante umfasst das Modell wieder das gesamte dynamische System mit Verbrennungsmotor 2, Verbindungswelle 3 und Belastungsmaschine 4. Es wird Eingang u das Drehmoment TD der Belastungsmaschine 4 verwendet. Als Ausgang y wird die Drehzahl OOE des Verbrennungsmotors 2 und die Drehzahl OÜD der Belastungsmaschine 4 verwendet. Die Eingänge u und die Ausgänge y werden am Prüfstand 1 für die Realisierung des Be- obachters UIO als Messsignale gemessen. Diese Ausführung ist besonders vorteilhaft, weil für die Realisierung des Beobachters UIO kein Messwert des Wellenmoments Ts benötigt wird, womit am Prüfstand ein Wellenmomentensensor eingespart werden kann. Der Zu- standsvektor x ist wieder mit xT = [DF coD coE] definiert. Der unbekannte Eingang w ist das effektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2. Daraus folgen mit den Bewe- gungsgleichungen, die für diesen Fall für das dynamische System der Fig.3 angeschrieben
Figure imgf000014_0003
0 0 1
C und Damit kann der Beobachter UIO konfiguriert werden, der 0 1 0
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dann aus den Messgrößen einen Schätzwert für das effektive Drehmoment TE des Verbren- nungsmotors 2 ermittelt.
Wie oben erwähnt werden durch den Beobachter UIO gleichzeitig auch die Zustandsgrößen des Zustandsvektors x geschätzt.
Je nach vorhandenem Prüfstandaufbau, insbesondere in Abhängigkeit der vorhandenen Messtechnik, kann demnach ein geeigneter Beobachter UIO konfiguriert werden, was den erfindungsgemäßen Beobachter UIO sehr flexibel macht. Dabei können natürlich auch kom- plexerer Prüfstandsaufbauten, beispielsweise mit mehr schwingfähigen Massen, beispiels- weise mit einem zusätzlichen Zweimassenschwungrad, oder anderen oder zusätzliche Kopp- lungen zwischen den einzelnen Massen, in gleicher weise über die dynamischen Bewe- gungsgleichungen modelliert werden. Aus den sich dabei ergebenen Systemmatrizen A, B, C, F kann dann in gleicher Weise der Beobachter UIO für das effektive Drehmoment TE kon figuriert werden.
Der Beobachter UIO kann natürlich auch in einer anderen Anwendung als am Prüfstand 1 eingesetzt werden. Insbesondere bietet sich auch eine Verwendung in einem Fahrzeug mit einem Verbrennungsmotor 2 und/oder einem Elektromotor als Drehmomentenerzeuger DE an. Dabei kann der Beobachter UIO eingesetzt werden, um aus verfügbaren Messgrößen das effektive Drehmoment TE des Drehmomentenerzeugers DE zu schätzen, das dann zur
Steuerung des Fahrzeugs verwendet werden kann, beispielsweise in einer Motorsteuerein heit ECU, einer Hybridantriebsstrangsteuereinheit, einer Getriebesteuereinheit, usw.
Nachdem der erfindungsgemäße Beobachter UIO mit ungefilterten, verrauschten Messsigna- len arbeitet, wird auch der Schätzwert für das effektive Drehmoment TE verrauscht sein.
Ebenso werden im Schätzwert für das effektive Drehmoment TE auch harmonische Ober schwingungsanteile enthalten sein, die daher rühren, dass sich das effektive Drehmoment TE aus der Verbrennung im Verbrennungsmotor 2 ergibt und die Verbrennungsstöße ein perio- disches effektives Drehmoment TE mit einer Grundfrequenz und Harmonischen erzeugen. Das kann für gewisse Anwendungen durchaus erwünscht sein. Insbesondere die durch die Verbrennungsstöße eingebrachten Schwingungen sollen am Prüfstand oftmals abgebildet werden, beispielsweise wenn ein Hybridantriebsstrang geprüft werden soll und die Auswir kung der Verbrennungsstöße auf den Antriebsstrang berücksichtigt werden sollen. Allerdings kann es auch Anwendungen geben, bei denen ein verrauschtes und mit harmonischen Oberwellen überlagertes geschätztes effektives Drehmoment TE unerwünscht sind, bei- spielsweise in einem Fahrzeug. Die Grundfrequenz w der Verbrennungsstöße, und natürlich auch die Frequenzen der Harmonischen, hängt dabei natürlich vom Verbrennungsmotor 2 ab, insbesondere Anzahl der Zylinder und Typ des Verbrennungsmotors 2 (z.B. Otto oder Diesel, 2-Takt oder 4-Takt, usw.), aber auch von der aktuellen Drehzahl OOE des Verbren- nungsmotors 2. Aufgrund der Abhängigkeit von der Drehzahl OOE des Verbrennungsmotors 2 ist ein Filter F zum Filtern eines periodischen, verrauschten, harmonisch verzerrten Messsig- nals MS nicht trivial.
Aber auch das effektive Drehmoment TE eines Elektromotors umfasst in der Regel periodi- sche Schwingung mit harmonischen Oberwellen, die in diesem Fall vom Schalten in einem Umrichter des Elektromotors herrühren können. Auch diese Schwingungen sind drehzahlab- hängig. Auch hierfür kann das erfindungsgemäße Filter F eingesetzt werden.
Die Erfindung umfasst daher auch ein Filter F, das für Messsignale MS geeignet ist, das ge- mäß einer veränderlichen Grundfrequenz w periodisch ist und durch Harmonische der Grundfrequenz w verzerrt ist und auch verrauscht (durch Messrauschen und/oder Systemrauschen) sein kann. Das Filter F ist dabei auf beliebige solche Messsignale MS anwendbar, beispielsweise Messungen einer Drehzahl oder eines Drehmoments, eines Drehwinkels, einer Beschleunigung, einer Geschwindigkeit, aber auch eines elektrischen Stromes oder einer elektrischen Spannung. Das Filter F ist dabei auch unabhängig vom erfindungsgemä- ßen Beobachter UIO, kann aber auch ein mit dem Beobachter geschätztes effektives Drehmoment TE als Messsignal MS verarbeiten. Das Filter F stellt daher eine eigenständige Erfindung dar.
Das erfindungsgemäße Filter F umfasst ein Tiefpassfilter LPF und zumindest ein selbstadap- tives Harmonikfilter LPVHn für zumindest eine harmonische Frequenz wh, als n-faches der Grundfrequenz w, wie in Fig.4 dargestellt. Normalerweise sind mehrere Harmonikfilter
LPVHn für verschiedene harmonische Frequenzen wh vorgesehen, wobei vorzugsweise die niederen Harmonischen berücksichtigt werden n muss dabei natürlich keine ganze Zahl sein, sondern hängt nur vom jeweiligen Messsignal MS oder dessen Herkunft ab. n kann aber in der Regel aus der jeweiligen Anwendung als bekannt vorausgesetzt werden. Nach- dem die Grundfrequenz w veränderlich ist, sind natürlich auch die harmonischen Frequenzen wh veränderlich, sodass die Harmonikfilter LPVHn selbstadaptiv hinsichtlich der Grund- frequenz w sind, d.h. dass sich die Harmonikfilter LPVHn selbsttätig auf eine Veränderung der Grundfrequenz w einstellen.
Das Tiefpassfilter LPF dient dem Ausfiltern hochfrequenter Rauschanteile des Messsignals MS und kann auf eine bestimmte Grenzfrequenz OOG, die natürlich von der Charakteristik des Rauschens abhängig sein kann, eingestellt sein. Das Tiefpassfilter LPF kann beispielsweise als 11 R Filter (Filter mit unendlicher Impulsantwort) mit der allgemeinen Form in z-Domain Schreibweise (da das Filter F in der Regel digital implementiert sein wird) y(k) = b0x(k) + ... + bN-tx(k - N + 1) - alY(k - 1) - ... - aMy(k - M) realisiert sein. Darin ist y das gefilterte Ausgangssignal und x das Eingangssignal (hier also das Messsignal MS), jeweils zum aktuellen Zeitpunkt k und zu vergangenen Zeitpunkten.
Das Filter kann mit bekannten Filterentwurfsverfahren entworfen werden, um das gewünschte Filterverhalten (insbesondere Grenzfrequenz, Verstärkung, Phasenverschiebung) zu er- k
halten. Daraus kann ein einfaches Tiefpassfilter der Form LPF(Z) =—— ^ abgeleitet werden. Darin ist ko der einzige Designparameter, der hinsichtlich der gewünschten Dynamik und Rauschunterdrückung eingestellt werden kann. Dabei gilt, dass ein schnelles Tiefpassfil- ter LPF in der Regel schlechtere Rauschunterdrückung aufweisen wird, und umgekehrt. Es wird daher mit dem Parameter ko üblicherweise ein gewisser Kompromiss dazwischen ein- gestellt.
Es kommen dabei aber natürlich auch beliebige andere Implementierungen eines Tiefpassfil- ters LPF in Frage, z.B. als FIR Filter (Filter mit endlicher Impulsantwort).
Der Ausgang des Tiefpassfilters LPF ist das gefilterte Messsignal MSF, aus dem die
Rauschanteile gefiltert wurden. Der Tiefpassfilter LPF erzeugt einen gleitenden Mittelwert. Der Eingang des Tiefpassfilters LPF ist die Differenz des Messsignals MS und der Summe des Mittelwertes des Messsignals MS und der berücksichtigten harmonischen Anteile Hn.
Der Tiefpassfilter LPF verarbeitet damit nur die Wechselanteile des Messsignals MS bei der Grundfrequenz w (und allfälliger übrig gebliebenen Oberwellen).
Die Harmonikfilter LPVHn ermitteln die harmonischen Anteile Hn des Messsignals MS. Die harmonischen Anteile sind Schwingungen mit der jeweiligen harmonischen Frequenz. Dem Harmonikfilter LPVHn liegt ein orthogonales System zugrunde, das auf Basis eines generali- sierten Integrators zweiter Ordnung (SOGI) implementiert wird. Ein orthogonales System erzeugt eine Sinus Schwingung (d-Komponente) und eine orthogonale Cosinus Schwingung (90° Phasenverschoben; q-Komponente) einer bestimmten Frequenz w - das kann als rotie- render Zeiger in einem dq-Koordinatensystem betrachtet werden, der mit w rotiert und der
SCO
damit die harmonische Schwingung abbildet. Der SOGI ist definiert als G(s) = k— - - und s + w hat eine Resonanzfrequenz bei w. Das orthogonale System im Harmonikfilter LPVHn hat die Struktur wie in Fig.5 dargestellt dv hat dieselbe Phase wie die Grundschwingung des Ein gangs v und vorzugsweise auch die dieselbe Amplitude qv ist um 90° phasenverschoben. Die Übertragungsfunktion Gd(s) zwischen dv und v und die Übertragungsfunktion Gq(s) zwi- sehen qv und v ergeben sich demnach zu und
Figure imgf000017_0001
k s + cok
GAs) =— ; - - - - . Der harmonische Anteil Hn des Harmonikfilters LPVHn ent- s2 + kds + w2 - cokq
spricht dabei der d-Komponente.
Durch das integrierende Verhalten des Harmonikfilters LPVHn wird sich bei einer Änderung am Eingang des Harmonikfilters LPVHn der Ausgang auf die neue Resonanzfrequenz ein schwingen, womit der harmonische Anteil Hn einer Änderung im Messsignal MS nachgeführt wird. Verändert sich das Messsignal MS nicht, verändert sich nach dem Einschwingen auch der harmonische Anteil Hn nicht. Das Ziel ist es nun die Verstärkungen kd, kq als Funktion von der Frequenz w einzustellen, damit sich das Harmonikfilter LPVHn selbst auf veränderliche Frequenzen anpassen kann. Hierfür kann beispielsweise ein Luenberger-Beobachteransatz (A - LC) mit Polvorgabe der
0 -co
Eigenwerte gewählt werden. A = ist dabei die Systemmatrix und C = [l 0] die w 0
Ausgangsmatrix, wobei im Ausgang nur die d-Komponenten berücksichtigt werden. Damit ergibt sich (A - LC) = . Die Eigenwerte l ergeben sich damit
Figure imgf000018_0001
l + k . w
zu (lΐ - (A - LC)) = 0 = . Durch Auflösen erhält man schließlich die Eigenwerte
-co + kq l . Nachdem es das Ziel ist, dass die Schwingungsmodi der
Figure imgf000018_0002
Eigenwerte l dieselbe Frequenz haben wie die Frequenz der Harmonischen im Harmonikfil- ter LPVHn ergibt sich— = jco , was zu k2 + 4kqco = 0 führt. Durch Einfüh-
Figure imgf000018_0003
ren eines Designparameters a = k2 + kq erhält man mit k2 = -4kqco letztendlich kq = 2w±-\/4w2 + a . Das führt zu den Gleichungen für die beiden Verstärkungen kd und kq in der Form kd = ^a -k2 und kq = 2w->/4w2 + a . Daraus erkennt man, dass die Verstärkun- gen kd und kq einfach an eine sich verändernde Frequenz w angepasst werden können und damit der Frequenz w nachgeführt werden können. Der Harmonikfilter LPVHn für die n-te harmonische Schwingung zur Grundfrequenz w kann dann einfach dadurch erzielt werden, indem in den Gleichungen für die Verstärkungen kd, kq einfach die n-fachen Frequenzen h·w verwendet werden: kq = 2w->/4hw2 + a .
Der Designparameter a kann geeignet gewählt werden. Beispielsweise kann der Designpa- rameter a vom Signal-Stör-Verhältnis im Eingangssignal v des Harmonikfilters LPVHn ge- wählt werden. Wenn das Eingangssignal v wenig bis kein Rauschen enthält, kann der De- signparameter a>1 gewählt werden. Ist das Eingangssignal v hingegen verrauscht, sollte der Designparameter a<1 gewählt werden.
Die aktuelle Grundfrequenz w, die im Harmonikfilter LPVHn benötigt wird, kann wiederum aus dem vom Tiefpassfilter LPF erzeugten Mittelwert erhalten werden, da darin noch die Grundfrequenz w enthalten ist. Daher ist in Fig.4 als weiterer Eingang in das Harmonikfilter LPVHn der Ausgang vom Tiefpassfilter LPF vorgesehen. Die aktuelle Grundfrequenz w kann aber natürlich auch anderweitig beigestellt werden. Beispielsweise könnte diese aus der Kenntnis eines Verbrennungsmotors 2 und einer bekannten aktuellen Drehzahl des Ver brennungsmotors 2 auch berechnet werden.
Eine bevorzugte Verwendung des Filters F ist in Fig.6 dargestellt. Der erfindungsgemäße Beobachter UIO schätzt beispielsweise aus dem gemessenen Wellenmoment Tsh und der Drehzahl PE eines Verbrennungsmotors 2 (beispielsweise auf einem Prüfstand 1 oder in ei- nem Fahrzeug) das innere effektive Drehmoment TE des Verbrennungsmotors 2 (Drehmo- menenterzeuger DE). Das periodische, verrauschte, mit den Harmonischen Hn überlagerte geschätzte effektive Drehmoment TE wird in einem nachgeschalteten Filter F1 gefiltert. Der daraus entstehende Mittelwert TEF kann beispielsweise in einem Regler R oder in einer Steuereinheit eines Fahrzeugs weiterverarbeitet werden.
Der Beobachter UIO verarbeitet in den meisten Fällen zumindest zwei Eingangssignale u(t), so wie in Fig.6 das Wellenmoment Tsh und die Drehzahl PE. Damit kann in einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung eines der beiden Signale verwendet werden, um ein anderes Signal zu synchronisieren, was für die weitere Verarbeitung vorteilhaft ist. Beispielsweise kann ein Eingangssignal in den Beobachter UIO mit einem erfindungsgemäßen Filter F2 gefiltert werden. Der dabei erzeugte Mittelwert MSF (hier nEF) kann dann in einem zweiten
Harmonikfilter F1 für das geschätzte effektive Drehmoment TE verarbeitet zu werden, um daraus die Information über die aktuelle Grundfrequenz w zu erhalten und um damit gleich zeitig die beiden Filter F1 , F2 aufeinander zu synchronisieren. Die beiden gefilterten Aus- gangssignale der beiden Filter F1 , F2 sind damit synchron aufeinander.
Ein erfindungsgemäßes Filter F kann aber auch gänzlich ohne Beobachter UIO verwendet werden, beispielsweise um ein periodisches, verrauschtes und mit Harmonischen überlager tes Signal zu filtern, um das gefilterte Signal weiterzuverarbeiten. In einer bestimmten An wendung des Drehmomentenerzeugers DE, beispielsweise auf einem Prüfstand 1 , kann ein gemessenes Messsignal MS, beispielsweise ein Wellenmoment Tsh oder eine Drehzahl PE, nD, durch ein erfindungsgemäßes Filter F gefiltert werden. Das ermöglicht es je nach Bedarf entweder das ungefilterte Signal oder aber das gefilterte Signal zu verarbeiten.
Eine typische Anwendung des erfindungsgemäßen Beobachters UIO und Filters F ist in Fig.7 dargestellt. Am Prüfstand 1 ist eine Prüfanordnung mit einem Verbrennungsmotors 2 als Drehmomentenerzeuger DE und einer Belastungsmaschine 4 als Drehmomentensenke DS, die mit einer Verbindungswelle 3 verbunden sind, angeordnet. Zur Durchführung eines Prüflaufs wird ein Sollmoment TESOII des Verbrennungsmotors 2 und eine Solldrehzahl nEsoii des Verbrennungsmotors 2 vorgegeben. Die Solldrehzahl nEsoii wird dabei mit einem Dyno- regler RD mit der Belastungsmaschine 4 eingeregelt und das Sollmoment TESOII mit einem Motorregler RE direkt am Verbrennungsmotor 2. Als Istgröße für den Motorregler RE wird mit einem Beobachter UIO aus Messgrößen des Wellenmoments Tsh, der Drehzahl OOE des Ver brennungsmotors 2 und der Drehzahl OOD der Belastungsmaschine das effektive Drehmo- ment TE des Verbrennungsmotors 2 geschätzt. Dieses wird in einem ersten Filter F1 gefiltert und dem Motorregler RE übergeben, der den Verbrennungsmotor 2 steuert, beispielsweise über die Motorsteuereinheit ECU. Der Dynoregler RD erhält als Istgrößen die aktuelle ge- messene Motordrehzahl OOE und die gemessene Drehzahl der Belastungsmaschine OOD und berechnet ein Drehmoment TD der Belastungsmaschine 4, das an der Belastungsmaschine 4 einzustellen ist. Der Dynoregler RD verarbeitet jedoch nicht die gemessenen Messsignale, sondern die gefilterten Messsignale OOEF, OÜDF, die in einem zweiten und dritten erfindungs- gemäßen Filter F2, F3 gefiltert werden. Das erste Filter F1 kann wie anhand Fig.6 beschrie- ben auch auf die Drehzahl OOE des Verbrennungsmotors 2 synchronisiert werden, wie durch die strichlierte Linie angedeutet ist.
Ein erfindungsgemäßes Filter F kann bedarfsweise oder je nach Anwendung ein- oder aus- geschaltet werden. Damit kann beispielsweise ein Regler R, der das geschätzte effektive Drehmoment TE verarbeitet entweder mit den ungefilterten oder den gefilterten Schätzwer ten für das effektive Drehmoment arbeiten.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Filtern eines periodischen, verrauschen Messsignals (MS) mit einer Grundfrequenz (w) und harmonischen Schwingungsanteilen (Hn) der Grundfrequenz (w) mit einem Filter (F), dadurch gekennzeichnet, dass das Messsignal (MS) in einem Tiefpassfil- ter (LPF) des Filters (F) mit einer Grenzfrequenz größer der Grundfrequenz (w) tiefpassgefil tert wird, dass in zumindest einem selbstadaptiven Harmonikfilter (LPVHn) des Filters (F) ein harmonischer Schwingungsanteil (Hn) des Messsignals (MS) als n-faches der Grundfre- quenz (w) ermittelt wird und der zumindest eine harmonische Schwingungsanteil (Hn) zum tiefpassgefilterten Messsignal (MSF) addiert wird und die entstehende Summe vom Messsig- nal (MS) abgezogen wird und die entstehende Differenz als Eingang in das Tiefpassfilter (LPF) verwendet wird und dass das im Tiefpassfilter (LPF) tiefpassgefilterte erste Messsig- nal (MSF) vom Filter (F) als gefiltertes Messsignal (MSF) ausgegeben wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das zumindest ein Har- monikfilter (LPVHn) als orthogonales System implementiert wird, das eine d-Komponente und eine q-Komponente des Messsignals (MS) verwendet, wobei die d-Komponente in Pha- se mit dem Messsignal (MS) ist und die q-Komponenten zur d-komponente um 90° phasen- verschoben ist, dass eine erste Übertragungsfunktion (Gd) zwischen dem Eingang (v) in das Harmonikfilter (LPVHn) und der d-Komponente und eine zweite Übertragungsfunktion (Gq) zwischen dem Eingang (v) in das Harmonikfilter (LPVHn) und der q-Komponente aufgestellt wird und dass Verstärkungsfaktoren (kd, kq) der Übertragungsfunktionen (Gd, Gq) als Funkti- on der harmonischen Frequenz (wh) ermittelt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die d-Komponente als harmonischer Schwingungsanteil (Hn) verwendet wird.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das vom Tief- passfilter (LPF) ausgegebene tiefpassgefilterte Messsignal (MSF) im zumindest einen Har- monikfilter (LPVHn) verwendet wird, um daraus die aktuelle Grundfrequenz (w) zu ermitteln.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass mit einem weite- ren Filter (F2) ein weiteres Messsignal gefiltert wird und das vom Tiefpassfilter (LPF) des weiteren Filters (F2) ausgegebene tiefpassgefilterte weitere Messsignal im zumindest einen Harmonikfilter (LPVHn) des Filters (F) verwendet wird, um daraus die aktuelle Grundfre- quenz (w) zu ermitteln.
6. Verwendung eines Filters nach einem der Ansprüche 1 bis 5 auf einem Prüfstand (1 ) für einen Prüfling mit einem Drehmomentenerzeuger (DE), der über ein Koppelungselement (KE) mit einer Drehmomentensenke (DS) verbunden wird, wobei der Drehmomentenerzeu- ger (DE) oder die Drehmomentensenke (DS) mit einem Regler (R) zur Durchführung eines Prüflaufs geregelt wird und der Regler (R) zumindest ein Messsignal (MS) des Prüfstandes (1 ) verarbeitet, wobei das zumindest eine Messsignal (MS) vor dem Regler (R) im Filter (F) gefiltert wird.
7. Verwendung eines Filters nach einem der Ansprüche 1 bis 5 auf einem Prüfstand (1 ) für einen Prüfling mit einem Drehmomentenerzeuger (DE), der über ein Koppelungselement (KE) mit einer Drehmomentensenke (DS) verbunden wird, wobei der Drehmomentenerzeu- ger (DE) oder die Drehmomentensenke (DS) mit einem Regler (R) zur Durchführung eines Prüflaufs geregelt wird und der Regler (R) ein effektives Drehmoment des Drehmomentener- zeugers (DE) verarbeitet, wobei in einem Beobachter (UIO) für das effektive Drehmoment des Drehmomentenerzeugers (DE) ein Schätzwert für das effektive Drehmoment (TE ) be- rechnet wird und das geschätzte effektive Drehmoment (TE ) vor dem Regler (R) im Filter (F) gefiltert wird.
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