WO2020182808A1 - Correction of pressure measurement of a cylinder pressure sensor - Google Patents

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WO2020182808A1
WO2020182808A1 PCT/EP2020/056342 EP2020056342W WO2020182808A1 WO 2020182808 A1 WO2020182808 A1 WO 2020182808A1 EP 2020056342 W EP2020056342 W EP 2020056342W WO 2020182808 A1 WO2020182808 A1 WO 2020182808A1
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cylinder pressure
estimator
pressure sensor
data
error
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PCT/EP2020/056342
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Michel POVLOVITSCH SEIXAS
Fabrice TONON
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Continental Automotive Gmbh
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Definitions

  • the present invention relates to the field of engine control and more particularly to a method of generating an error estimator of the measurement of a pressure sensor in an engine cylinder and a device for correcting a pressure value measured in a cylinder. by application of the estimator.
  • the invention finds an advantageous application for the control of a combustion engine.
  • a vehicle engine cylinder pressure sensor is a piezoelectric sensor housed in the combustion chamber of the engine. It makes it possible, in real time, to measure the pressure observed in a combustion cylinder of the engine by generating an electrical signal proportional to this pressure.
  • the precise knowledge of the pressure in the combustion chamber of the engine measured by a pressure sensor is advantageous as it allows an accurate calculation of various parameters during the combustion cycle, such as the quantities and the precise moment of injection. , combustion phasing, exhaust gas temperature, etc. In this way, it is possible to control closed-loop combustion in order to obtain better engine performance while reducing pollutant emissions.
  • the measurement of the pressure sensor must therefore be as reliable as possible and it is known that between different sensors, despite the same calibration, the measurements may have a variable error due to the tolerance of machining and assembly of elements. critical as the membrane of the sensor as well as the amplification distortion of the electronics embedded inside the sensor. There is also a known difference in thermal and mechanical sensitivity between the sensors during their operation on the vehicle, impacting their respective measurements.
  • the cylinder pressure sensors are calibrated on a hydraulic bench by comparing the measurement made with that of a reference sensor.
  • the reference sensor is a laboratory sensor that has been calibrated so as to give a value of the pressure in the cylinder with very low error.
  • the hydraulic bench does not make it possible to subject the sensor to the same thermal profiles as those induced by the combustion cycle, nor to the mechanical stresses induced by its integration into the engine.
  • the aim of the invention is therefore to respond to the problems set out above.
  • an aim of the invention is to propose a method for generating an error estimator of the measurement of an engine cylinder pressure sensor and a device for correcting this said pressure measurement allowing a measurement. of better precision and a faster response time than proposed by the prior art.
  • the method of generating an error estimator of the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor is implemented by a computer including a memory.
  • the process comprises the following steps:
  • test bench data comprising at least one recording of cylinder pressure values acquired by each pressure sensor on test benches
  • parameters are extracted from data from the first subset of data acquired for an interval of angular positions of the crankshaft of the engine comprising the entire combustion cycle of said engine.
  • step 3 of training the estimator comprises training a plurality of estimators, each estimator being trained on a subset of the training database, each sub- set of the training database comprising data and parameters extracted relating to an interval of angular positions of the crankshaft, the intervals of angular positions of the crankshaft being different between the plurality of subsets of the training database.
  • the plurality of estimators comprises three estimators, their subset of the respective training database comprising data and parameters relating to the following intervals of angular positions of the crankshaft: the interval [-360, +360] degrees , the interval [-30, +45] degrees and the interval [+45, +180] degrees.
  • the second data subset also comprises data relating to the electrical parameters of the sensors.
  • the parameters extracted include parameters relating to a difference between the pressure measurement of a cylinder pressure sensor and the corresponding pressure measurement of a reference cylinder pressure sensor.
  • the method of generating an error estimator of the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor also comprises applying a low pass filter to each pressure value of the vehicle.
  • the supervised learning training of the estimator comprises the selection of a subset of parameters of paramount importance in the performance of the estimator, and the implementation of the training on the. subset of parameters.
  • the training of the estimator further comprises, the calculation of an error estimation error obtained by a difference between the estimated error and the real error, the estimation of a cylinder pressure corrected from the estimated pressure error between the cylinder pressure sensor and the reference cylinder pressure sensor, estimating an engine torque from the estimated pressure, calculating a difference between the estimated engine torque and the reference engine torque obtained from the reference pressure.
  • a computer program includes code instructions for implementing the method when it is implemented by a computer.
  • a device for correcting the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor comprises a computer comprising a memory which stores an estimator obtained by the implementation of the method, the memory also storing parameters. relating to the test bench data of the cylinder pressure sensor and the computer is adapted to receive cylinder pressure values acquired by the pressure sensor, and values of angular positions of an engine crankshaft, and is adapted for extract parameters from said values of cylinder pressure and from said values of angular positions of the crankshaft, and is also adapted to put in operates the estimator contained in the memory to estimate an error of the pressure value measured by the sensor, and apply a correction of the error of the pressure measurement from the error calculated by the estimator.
  • the memory of the device for correcting the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor stores a plurality of estimators obtained by implementing the method and the computer is adapted to choose from among the plurality of estimators contained in the memory which estimator to implement as a function of the values of angular positions of the crankshaft of the engine.
  • the invention therefore makes it possible to ignore the complex modeling of the motor system in the correction of the pressure measurement by using experimental data to train the estimator. In this way, the correction of the measurement is more precise since it is not necessary to make assumptions and simplifications for the implementation of the correction model.
  • the estimator according to the invention makes it possible to have a significantly faster correction insofar as the cost of inference calculation is much lower thanks to the identification of the parameters of major importance in the calculation of the pressure measurement.
  • the estimator when trained for a cylinder pressure sensor of a given model on a given engine type, it can be copied directly into the memory of all cylinder pressure sensor correctors of the same model. when they are on board the same type of engine. Indeed, the performance of the estimator is significantly the same, which is very advantageous in economic terms.
  • FIG. 1 shows the device for correcting the measurement of the cylinder pressure sensor according to one embodiment of the invention.
  • FIG. 2 presents an architecture for generating the error estimator of the measurement of the cylinder pressure sensor according to one embodiment of the invention.
  • FIG. 3 shows the method of generating the estimator according to one embodiment of the invention.
  • cylinder pressure sensors do not necessarily behave in the same way on the engine and on the test benches, so it is interesting to be able to correct the measurement made by the sensor when the latter is integrated into the engine to approximate the actual pressure in the cylinder.
  • the [Fig. 1] therefore presents the device 1 for correcting the cylinder pressure sensor as a whole.
  • the device 1 for correcting the pressure measurement performed by a cylinder pressure sensor is a device embedded in the vehicle in which the cylinder pressure sensor is mounted.
  • the device 1 is connected to the sensor (not shown) so as to receive from this sensor the measured values of the pressure in a cylinder of the combustion chamber of the vehicle engine.
  • Device 1 comprises a computer 2 receiving as input at least one cylinder pressure value P cyi and at least one crankshaft angular position value Q.
  • Computer 2 comprises a memory 3, in which an error estimator of the measurement of a cylinder pressure sensor described in more detail below. The error estimator is used to estimate the error between the cylinder pressure measurement P cyi measured by a cylinder pressure sensor and the actual pressure in the cylinder. This estimated error is symbolized by the variable E pe .
  • Said memory 3 also stores test bench parameters in end of production line comprising parameters of electrical test benches and parameters of hydraulic test benches of the sensor.
  • the computer 2 is also suitable for extracting parameters from the cylinder pressure value P cyi and from said parameters of the sensor test benches, said parameters being discussed in more detail below. It is also suitable for calculating a corrected pressure value Pcor corresponding to the addition of the pressure value P cyi measured by the cylinder pressure sensor and the value of the estimated error E pe calculated by the estimator of cylinder pressure sensor measurement error.
  • [Fig. 3] shows a method of generating the error estimator of the pressure measurement of the cylinder pressure sensor according to an embodiment of the invention
  • [Fig. 2] relates to the architecture of the estimator according to one embodiment of the invention.
  • the estimator generation computer is preferably a central computer independent of the vehicles in which cylinder pressure sensors and error correction devices 1 are installed.
  • step 100 of the method for generating an error estimator of [FIG. 3] comprises the acquisition and storage in a memory of a set of data relating to at least one cylinder pressure sensor, in this case it is the cylinder pressure sensor of which it is sought to estimate the error or a sensor of the same model as the latter, and at least one reference cylinder pressure sensor.
  • a reference cylinder pressure sensor is considered here as a cylinder pressure sensor measuring an exact value of the pressure in the cylinder, because it is a laboratory sensor that has undergone a thorough calibration procedure allowing to ensure that this sensor measures pressure values in the cylinder with very low error.
  • the sensor of cylinder pressure whose error device 1 is to correct is not calibrated, or is only calibrated on a hydraulic test bench, which does not guarantee the absence of measurement errors.
  • This data set shown in [Fig. 2] by block 40, includes two data subsets.
  • a first subset of data comprises data relating to a state of the engine, comprising, for a plurality of cylinder pressure sensors of the same model, comprising at least one reference cylinder pressure sensor and at least one sensor cylinder pressure whose error is to be estimated, a plurality of records of the value of the pressure, respectively Pref and Pcyi, measured by the sensor as a function of time or of the angular position of the crankshaft Q, during operation of 'an engine in which the sensors are integrated.
  • the records are acquired for the same model of vehicle engine, and for a set of determined engine operating points, an engine operating point being advantageously defined by a speed of rotation of the motor shaft (in revolutions per minute) and a associated motor torque value.
  • the pressure values are advantageously sampled at an interval of at most 1 ° crankshaft, preferably 0.1 ° crankshaft.
  • the first subset of data is obtained by circulating at least one vehicle in which is mounted at least one cylinder pressure sensor whose error must be estimated as well as a reference cylinder pressure sensor.
  • a second subset of data comprises data from test benches at the end of the production line, comprising, for each of the plurality of sensors of the first set of data, records of pressure values acquired by each pressure sensor (c 'that is to say at least one sensor whose error is evaluated by the estimator and the reference sensor) on hydraulic test benches, for a plurality of determined tests.
  • This second subset of data is represented by block 20 in [Fig. 2]
  • the pressure recordings on hydraulic test benches are noted P cy i, EOL and Pref.EOL respectively for a pressure sensor which one seeks to estimate error and for a reference pressure sensor. These recordings are acquired for each pressure sensor and for a plurality of tests aiming to simulate several different pressure profiles on the sensors.
  • the pressure in the cylinder is simulated by a hydraulic pressure applied to the sensors according to different profiles, the profiles being characterized at least by a maximum pressure or peak pressure, a minimum pressure, one or more. several gradients, one or more characteristic frequencies, etc.
  • the temperature can also vary in order to evaluate the behavior of the sensors as a function of the pressure and the temperature.
  • the second subset of data therefore comprises records of pressure values measured by each sensor, for at least five different pressure peak values, and preferably from 5 to 10 different values, for example scaled between 40 and 250 bars, and for at least two different temperature values for each pressure value, for example an ambient temperature and a higher temperature (at least 90 ° C which is the nominal operating temperature on the motor).
  • this second subset of data also includes data relating to the electrical parameters of each of the cylinder pressure sensors, the records of which are acquired on an electrical test bench. These data are shown in [Fig. 2] by block 30 which supplies data of electrical signals Se at the output.
  • the electrical signal data Se can include, for each sensor, data relating to the current consumed by the sensor, the noise of the output signal from the pressure sensor, the offset of the pressure sensor, an electrical compensation level or again to an input and / or output resistance of the sensor line.
  • the second subset of data can also include the gain of each sensor, the sensitivity of the sensor for pressure measurements of different values on the test benches, the drift of the sensor, the difference in linearity of the sensor or even the hysteresis of the sensor, obtained during measurements on hydraulic test benches.
  • the first and second data subsets form the data set D40 corresponding to block 40 in [Fig. 2]
  • step 200 of the method comprises processing the data set D40 to form a training database.
  • this step is represented by block 50 which takes as input the data set D40 from block 40 and which outputs the learning database D50.
  • a low-pass filter is applied during a step 210 to the records P cy i, Pref, Pcyi.EOL and Pref.EOL of the cylinder pressure of each cylinder pressure sensor of the first and of the second sub-assemblies data, in order to reduce the noise of the output signal of each sensor.
  • the filtered records are added to the training database.
  • parameters are also extracted from the first and second subsets of data and added to the training database.
  • the parameters extracted in step 220 are taken from each subset.
  • the parameters extracted from the first subset of data advantageously comprise, for each recording, parameters relating to a difference between data of the subset corresponding to two distinct angular positions of the crankshaft, for a plurality of angular position deviations, included between 0.1 ° and 720 °.
  • these parameters include, for each deviation of angular positions of the crankshaft:
  • a cylinder pressure measurement gradient calculated as the difference in cylinder pressure measurement between the initial position and the final position of the crankshaft, divided by the time interval for the crankshaft to move between these two positions as defined below. below:
  • the parameters mentioned above are preferably calculated on data acquired for all the angular positions taken by the crankshaft of the engine during a complete combustion cycle of said engine.
  • the angular positions of the crankshaft are in the range [-360, +360] degrees since the crankshaft makes two revolutions in each cycle.
  • the parameters extracted from the second subset of data include parameters relating to a difference eEOL between the pressure measurement of a cylinder pressure sensor P cy i, EOL and the corresponding pressure measurement of a pressure sensor.
  • Reference cylinder pressure Pref.EOL for each record of each test in the second subset of data. This difference symbolizes the error on test benches between the measurement of a cylinder pressure sensor compared to the measurement of a reference cylinder pressure sensor.
  • the parameters extracted from the second subset advantageously comprise parameters relating to the temporal and frequency profile of the error obtained.
  • parameters relating to the time profile may include minimum error, maximum error, mean error, energy, median error, standard deviation of error, coefficient of error flattening, error asymmetry when considering the time response of pressure sensors.
  • parameters relating to the frequency profile they can advantageously comprise the different coefficients of a Fourier transform of the difference QEOI_, for example a transform Fast Fourier (FFT) in particular the imaginary part, the real part, the absolute value and the angle in degrees of the Fourier coefficients.
  • FFT Fast Fourier
  • block 50 which, at output, provides the learning database Dso obtained at the end of step 200 of the method of [Fig. 3]
  • Step 300 of said method of [Fig. 3] comprises the selection 310 of a subset of parameters of paramount importance in the performance of the estimator and the training 330 by supervised learning on the training database Dso of said estimator in order to be able to estimate an error between a measurement from a cylinder pressure sensor and a corresponding measurement from a reference cylinder pressure sensor.
  • the estimator 70 is configured to estimate an error E pe between a pressure measurement acquired by a cylinder pressure sensor and a measurement acquired by a reference cylinder pressure sensor.
  • the estimator 70 comprises a first block 80, advantageously formed by a regression model which can be for example a regression tree or a forest of regression trees, taking as input a record of the value of the cylinder pressure acquired by a sensor the error of which is sought to be estimated, as well as the parameters extracted in step 220, and providing at output a first estimated error value Eso of the measurement of the cylinder pressure sensor .
  • the estimator 70 further comprises a second block 90, advantageously formed by a neural network, receiving the same inputs as the block 80 as well as the error estimated by the block 80. At the output, the block 90 calculates a second value d estimated error E pe , forming the output of the estimator.
  • the estimator 70 only comprises a single regression layer corresponding to the block 90 formed by the neural network, which increases the speed of calculation, reduces the space in memory, but also reduces the precision of the error estimate E pe .
  • the block 90 of the estimator 70 calculates the estimated error value E pe without having the first estimated error value E 50.
  • the estimator is trained by supervised learning on the training database by receiving, for each input data including a record or a value of a pressure measured in a cylinder P cyi , the actual error E pr between the cylinder pressure value P cyi and a reference pressure value Ready
  • the estimator To evaluate the performance of the estimator during the training process and to stop the training process when good precision is obtained in a validation data set, the estimator also receives, for each estimated error value, a value Ebar which is the result of the difference between the actual pressure error E pr existing between the cylinder pressure sensor and the reference cylinder pressure sensor and the second estimated error value E pe at the output of l 'estimator.
  • the estimator receives for each estimated error value an estimated torque error E c.
  • This estimated torque error is calculated from an estimated reference pressure P ef, which is deduced from the pressure value in the cylinder P cyi from which the error estimated by the estimator has been subtracted.
  • the estimated reference pressure value and the actual reference pressure value Pref are the inputs to a block 1 10 which converts these pressure values to torque values using the following formula:
  • Vcyi is the volume of the cylinder
  • the engine is the volume of the engine.
  • the estimated torque error is the difference between the torque value C'ref obtained from the estimated reference pressure PYef and the torque value Cref obtained from the reference pressure Pref.
  • the step 310 of selecting the input parameters of the estimator comprises the initialization of a set of undervaluation parameters comprising the set of parameters extracted in step 220. Then, as long as this set is not empty, the selection of parameters is carried out by the recursive implementation of the following steps:
  • step 330 of the estimator on the Dso database reduced to the D40 data set and to the set of undervaluation parameters obtained from these data.
  • the training is performed on the entire database D50 since the set of undervaluation parameters includes all the parameters extracted in step 220,
  • the evaluation of the importance of a parameter can for example be evaluated with respect to the position of the parameter in the regression tree of block 80 and / or with respect to the number of times that the parameter is used for the creation of 'a branch in a decision tree.
  • step 310 can be followed by an adjustment of the selected parameters, for example to add parameters which it is desired that they be taken into account anyway, and / or to remove redundant parameters. In this way, the selection of the parameters removes a number of parameters which do not significantly impact the performance of the estimator.
  • the set of values of this parameter in the database Dso used for training the estimator is standardized or normalized, to present a value zero mean and a standard deviation equal to one to be exploitable by certain supervised learning algorithms.
  • This step corresponds to the sub-step 320 of [FIG. 3] and block 60 of [Fig. 2]
  • the trained estimator is then stored in the memory 3 of the computer 2 of [Fig. 1] All the parameters relating to the test bench data (the parameters relating to the blocks 20 and 30) retained at the end of step 310 are also stored in the memory 3, and the computer 2 is adapted to extract said parameters retained as a function of the cylinder pressure values P cyi which it receives from the cylinder pressure sensor whose error is to be corrected.
  • a plurality of estimators 70 are trained, each estimating an error E pe corresponding to angular positions of the crankshaft of the engine included in a plurality of advantageous intervals included in the interval [-360; + 360 °].
  • an estimator according to this embodiment is trained to estimate a more precise error when the position of the crankshaft is within one of these intervals.
  • the intervals of angular positions of the crankshaft for which specific estimators are calculated may include: the interval [-30, +45] degrees, which is specific because it corresponds to a phase of the start and center of combustion of the engine cycle exhibiting significant temperature and pressure gradients, and
  • step 220 For training these specific estimators, it is not necessary to extract particular parameters in step 220 because they are all calculated over the interval [-360 °; + 360 °], and therefore also available for the intervals mentioned above included in this one.
  • the drive data and parameters relating to an engine state for training an estimator relating to a specific interval of crankshaft angular positions include only data and parameters corresponding to crankshaft angular positions included in the. interval for which it is driven when these data and parameters are dependent on the position of the crankshaft, other data and parameters not being excluded.
  • the estimators driven at different intervals are stored in the memory 3, and the computer 2 is adapted to select the adequate estimator in real time as a function of the angular position Q of the crankshaft.
  • the memory 3 stores three estimators, an estimator 71 estimating the pressure measurement error E pe7i of the pressure sensor when the crankshaft has an angular position of between -30 and 45 degrees, an estimator 72 estimating l 'pressure measurement error E pe72 of the pressure sensor when the crankshaft has an angular position between 45 and 180 degrees, and a last estimator 70 estimating the pressure measurement error E P e7o of the pressure sensor for all the positions crankshaft possible [-360, 360 °].
  • the addition of the crankshaft position intervals of the estimators comprises the entire spectrum of the possible crankshaft positions between [-360 ° and + 360 °].
  • the use of at least one trained estimator allows an estimation of the pressure error of the cylinder sensor that is faster and more precise than with the thermodynamic correction models of the prior art.
  • the modeling equations of these models of pressure correction in the cylinder include assumptions and simplifications which prevent having a correction as effective as that promulgated by the estimator. It therefore frees itself from the complexity of modeling the system.
  • at least one estimator is trained for a cylinder pressure sensor of a given model on a given engine type, it can be copied directly into the memory of all cylinder pressure sensor correctors in the same model intended to be mounted on the same type of engine, the performance of the estimator being significantly the same, which generates a significant reduction in costs.

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Abstract

The invention proposes a method for generating an estimator of error in the measurement of a motor vehicle cylinder pressure sensor, the method being implemented by a computer comprising a memory, the method comprising the following steps: 1) Acquiring a set of data relating to a plurality of sensors comprising at least one cylinder pressure sensor and at least one reference cylinder pressure sensor, the set of data comprising: a first subset of engine data, comprising at least one recording of cylinder pressure values acquired by each cylinder pressure sensor during operation of the engine in which the sensors are integrated, and a second subset of test bench data, comprising at least one recording of cylinder pressure values acquired by each pressure sensor on the test benches, 2) Extracting parameters from said set of data to create a learning database, 3) Training, through supervised learning, an estimator configured to estimate an error between a cylinder pressure sensor measurement and a corresponding reference cylinder pressure sensor measurement based on the set of data.

Description

Description Description
Titre : Correction de la mesure de pression d’un capteur de pression de cylindre Title: Correction of the pressure measurement of a cylinder pressure sensor
Domaine technique Technical area
La présente invention concerne le domaine du contrôle moteur et plus particulièrement un procédé de génération d’un estimateur d’erreur de la mesure d’un capteur de pression dans un cylindre du moteur et un dispositif pour corriger une valeur de pression mesurée dans un cylindre par application de l’estimateur. L’invention trouve une application avantageuse pour le contrôle d’un moteur à combustion. The present invention relates to the field of engine control and more particularly to a method of generating an error estimator of the measurement of a pressure sensor in an engine cylinder and a device for correcting a pressure value measured in a cylinder. by application of the estimator. The invention finds an advantageous application for the control of a combustion engine.
Technique antérieure Prior art
Un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule est un capteur piézoélectrique logé dans la chambre de combustion du moteur. Il permet, en temps réel, de mesurer la pression observée dans un cylindre de combustion du moteur en générant un signal électrique proportionnel à cette pression. La connaissance précise de la pression dans la chambre de combustion du moteur mesurée par un capteur de pression est avantageuse dans la mesure où elle permet un calcul précis de différents paramètres lors du cycle de combustion, tels que les quantités et le moment précis d’injection, le phasage de combustion, la température des gaz d’échappement, etc. De cette façon, il est possible de contrôler la combustion en boucle fermée afin d’obtenir de meilleures performances du moteur tout en réduisant les émissions de polluants. A vehicle engine cylinder pressure sensor is a piezoelectric sensor housed in the combustion chamber of the engine. It makes it possible, in real time, to measure the pressure observed in a combustion cylinder of the engine by generating an electrical signal proportional to this pressure. The precise knowledge of the pressure in the combustion chamber of the engine measured by a pressure sensor is advantageous as it allows an accurate calculation of various parameters during the combustion cycle, such as the quantities and the precise moment of injection. , combustion phasing, exhaust gas temperature, etc. In this way, it is possible to control closed-loop combustion in order to obtain better engine performance while reducing pollutant emissions.
La mesure du capteur de pression doit donc être la plus fiable possible et il est connu qu’entre différents capteurs, malgré un même calibrage, les mesures peuvent présenter une erreur variable du fait de la tolérance d’usinage et d’assemblage d’éléments critiques comme la membrane du capteur ainsi que la distorsion d’amplification de l’électronique embarquée à l’intérieur du capteur. Il est également connu une différence de sensibilité thermique et mécanique entre les capteurs lors de leur fonctionnement sur le véhicule impactant leurs mesures respectives. De plus, le calibrage des capteurs de pression de cylindre est effectué sur banc hydraulique en comparant la mesure effectuée avec celle d’un capteur de référence. Le capteur de référence est un capteur de laboratoire ayant été étalonné de façon à donner une valeur de la pression dans le cylindre de très faible erreur. Le banc hydraulique ne permet cependant pas de soumettre le capteur aux mêmes profils thermiques que ceux induits par le cycle de combustion, ni aux stress mécaniques induits par son intégration dans le moteur. The measurement of the pressure sensor must therefore be as reliable as possible and it is known that between different sensors, despite the same calibration, the measurements may have a variable error due to the tolerance of machining and assembly of elements. critical as the membrane of the sensor as well as the amplification distortion of the electronics embedded inside the sensor. There is also a known difference in thermal and mechanical sensitivity between the sensors during their operation on the vehicle, impacting their respective measurements. In addition, the cylinder pressure sensors are calibrated on a hydraulic bench by comparing the measurement made with that of a reference sensor. The reference sensor is a laboratory sensor that has been calibrated so as to give a value of the pressure in the cylinder with very low error. However, the hydraulic bench does not make it possible to subject the sensor to the same thermal profiles as those induced by the combustion cycle, nor to the mechanical stresses induced by its integration into the engine.
Les résultats sur bancs et sur véhicules ne sont donc pas toujours en concordances. Il est intéressant de pouvoir corriger l’erreur du capteur de pression dans la chambre de combustion du véhicule. The results on benches and on vehicles are therefore not always in agreement. It is interesting to be able to correct the error of the pressure sensor in the vehicle's combustion chamber.
Sont déjà connus des modèles de corrections basés sur des équations physiques et thermodynamiques. Cependant, le système du moteur étant un système complexe, il est nécessaire de faire des hypothèses et des simplifications pour générer les équations du modèle et ces dernières peuvent créer un écart important entre la valeur calculée et la correction réelle à appliquer. De plus, l’utilisation de modèles physiques requiert un coût de calcul très important pour une application en temps réel du fait des nombreuses dérivées, intégrations et autre outils mathématiques intervenant dans les équations. Correction models based on physical and thermodynamic equations are already known. However, since the engine system is a complex system, it is necessary to make assumptions and simplifications to generate the model equations and the latter can create a large difference between the calculated value and the actual correction to be applied. In addition, the use of physical models requires a very high computational cost for a real-time application because of the many derivatives, integrations and other mathematical tools involved in the equations.
Résumé de l’invention Summary of the invention
Le but de l’invention est donc de répondre aux problèmes exposés ci-dessus. The aim of the invention is therefore to respond to the problems set out above.
En particulier, un but de l’invention est de proposer un procédé de génération d’un estimateur d’erreur de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur et un dispositif de correction de cette dite mesure de pression permettant une mesure de meilleure précision et un temps de réponse plus rapide que proposé par l’art antérieur. In particular, an aim of the invention is to propose a method for generating an error estimator of the measurement of an engine cylinder pressure sensor and a device for correcting this said pressure measurement allowing a measurement. of better precision and a faster response time than proposed by the prior art.
Ainsi, le procédé de génération d’un estimateur d’erreur de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule est mis en œuvre par un calculateur comprenant une mémoire. Le procédé comprend les étapes suivantes : Thus, the method of generating an error estimator of the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor is implemented by a computer including a memory. The process comprises the following steps:
1 ) Acquérir un ensemble de données relatives à une pluralité de capteurs comprenant au moins un capteur de pression de cylindre et au moins un capteur de pression de cylindre de référence, l’ensemble de données comprenant : - un premier sous-ensemble de données de moteur, comprenant au moins un enregistrement de valeurs de pressions de cylindre acquis par chaque capteur de pression de cylindre lors du fonctionnement du moteur dans lequel les capteurs sont intégrés, et 1) Acquire a set of data relating to a plurality of sensors comprising at least one cylinder pressure sensor and at least one reference cylinder pressure sensor, the set of data comprising: a first subset of engine data, comprising at least one record of cylinder pressure values acquired by each cylinder pressure sensor during operation of the engine in which the sensors are integrated, and
- un deuxième sous-ensemble de données de bancs de tests, comprenant au moins un enregistrement de valeurs de pressions de cylindre acquis par chaque capteur de pression sur des bancs de tests, a second subset of test bench data, comprising at least one recording of cylinder pressure values acquired by each pressure sensor on test benches,
2) Extraire des paramètres dudit ensemble de données pour former une base de données d’apprentissage, 2) Extract parameters from said dataset to form a learning database,
3) Entraîner par apprentissage supervisé un estimateur configuré pour estimer une erreur entre une mesure d’un capteur de pression de cylindre et une mesure correspondante d’un capteur de pression de cylindre de référence à partir de l’ensemble de données. 3) Train by supervised learning an estimator configured to estimate an error between a measurement of a cylinder pressure sensor and a corresponding measurement of a reference cylinder pressure sensor from the data set.
Selon un mode de réalisation, des paramètres sont extraits à partir de données du premier sous-ensemble de données acquises pour un intervalle de positions angulaires du vilebrequin du moteur comprenant la totalité d’un cycle de combustion dudit moteur. According to one embodiment, parameters are extracted from data from the first subset of data acquired for an interval of angular positions of the crankshaft of the engine comprising the entire combustion cycle of said engine.
Selon un mode de réalisation, l’étape 3 d’entraînement de l’estimateur comprend l’entraînement d’une pluralité d’estimateurs, chaque estimateur étant entraîné sur un sous-ensemble de la base de données d’apprentissage, chaque sous-ensemble de la base de données d’apprentissage comprenant des données et paramètres extraits relatifs à un intervalle de positions angulaires du vilebrequin, les intervalles de positions angulaires du vilebrequin étant différents entre la pluralité de sous- ensembles de la base de données d’apprentissage. According to one embodiment, step 3 of training the estimator comprises training a plurality of estimators, each estimator being trained on a subset of the training database, each sub- set of the training database comprising data and parameters extracted relating to an interval of angular positions of the crankshaft, the intervals of angular positions of the crankshaft being different between the plurality of subsets of the training database.
Avantageusement, la pluralité d’estimateurs comprend trois estimateurs, leur sous- ensemble de la base de données d’apprentissage respectif comprenant des données et paramètres relatifs aux intervalles de positions angulaires du vilebrequin suivants : l’intervalle [-360, +360] degrés, l’intervalle [-30, +45] degrés et l’intervalle [+45, +180] degrés. Advantageously, the plurality of estimators comprises three estimators, their subset of the respective training database comprising data and parameters relating to the following intervals of angular positions of the crankshaft: the interval [-360, +360] degrees , the interval [-30, +45] degrees and the interval [+45, +180] degrees.
Selon un mode de réalisation, le deuxième sous-ensemble de données comprend également des données relatives aux paramètres électriques des capteurs. Avantageusement, à l’étape 200, les paramètres extraits comprennent des paramètres relatifs à une différence entre la mesure de pression d’un capteur de pression de cylindre et la mesure de pression correspondante d’un capteur de pression de cylindre de référence. According to one embodiment, the second data subset also comprises data relating to the electrical parameters of the sensors. Advantageously, in step 200, the parameters extracted include parameters relating to a difference between the pressure measurement of a cylinder pressure sensor and the corresponding pressure measurement of a reference cylinder pressure sensor.
Selon un mode de réalisation, le procédé de génération d’un estimateur d’erreur de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule comprend également l’application d’un filtre passe-bas à chaque valeur de pression du premier et du deuxième sous-ensembles de données According to one embodiment, the method of generating an error estimator of the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor also comprises applying a low pass filter to each pressure value of the vehicle. first and second subset of data
Selon un mode de réalisation, l’entrainement par apprentissage supervisé de l’estimateur comprend la sélection d’un sous-ensemble de paramètres d’importance prépondérante dans la performance de l’estimateur, et la mise en œuvre de l’apprentissage sur le sous-ensemble de paramètres. According to one embodiment, the supervised learning training of the estimator comprises the selection of a subset of parameters of paramount importance in the performance of the estimator, and the implementation of the training on the. subset of parameters.
Selon un mode de réalisation, l’entrainement de l’estimateur comprend en outre, le calcul d’une erreur d’estimation d’erreur obtenue par une différence entre l’erreur estimée et l’erreur réelle, l’estimation d’une pression de cylindre corrigée à partir de l’erreur de pression estimée entre le capteur de pression de cylindre et le capteur de pression de cylindre de référence, l’estimation d’un couple moteur à partir de la pression estimée, le calcul d’une différence entre le couple moteur estimé et le couple moteur de référence obtenu à partir de la pression de référence. According to one embodiment, the training of the estimator further comprises, the calculation of an error estimation error obtained by a difference between the estimated error and the real error, the estimation of a cylinder pressure corrected from the estimated pressure error between the cylinder pressure sensor and the reference cylinder pressure sensor, estimating an engine torque from the estimated pressure, calculating a difference between the estimated engine torque and the reference engine torque obtained from the reference pressure.
Selon un mode de réalisation, un programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé quand il est mis en œuvre par un calculateur. According to one embodiment, a computer program includes code instructions for implementing the method when it is implemented by a computer.
Selon un mode de réalisation, un dispositif de correction de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule comprend un calculateur comprenant une mémoire qui stocke un estimateur obtenu par la mise en œuvre du procédé, la mémoire stockant également des paramètres relatifs aux données de bancs de tests du capteur de pression de cylindre et le calculateur est adapté pour recevoir des valeurs de pression de cylindre acquises par le capteur de pression, et des valeurs de positions angulaires d’un vilebrequin du moteur, et est adapté pour extraire des paramètres desdites valeurs de pression de cylindre et desdites valeurs de positions angulaires du vilebrequin, et est également adapté pour mettre en œuvre l’estimateur contenu dans la mémoire pour estimer une erreur de la valeur de pression mesurée par le capteur, et appliquer une correction de l’erreur de la mesure de pression à partir de l’erreur calculée par l’estimateur. According to one embodiment, a device for correcting the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor comprises a computer comprising a memory which stores an estimator obtained by the implementation of the method, the memory also storing parameters. relating to the test bench data of the cylinder pressure sensor and the computer is adapted to receive cylinder pressure values acquired by the pressure sensor, and values of angular positions of an engine crankshaft, and is adapted for extract parameters from said values of cylinder pressure and from said values of angular positions of the crankshaft, and is also adapted to put in operates the estimator contained in the memory to estimate an error of the pressure value measured by the sensor, and apply a correction of the error of the pressure measurement from the error calculated by the estimator.
Selon un mode de réalisation, la mémoire du dispositif de correction de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule stocke une pluralité d’estimateurs obtenus par la mise en œuvre du procédé et le calculateur est adapté pour choisir parmi la pluralité d’estimateurs contenu dans la mémoire quel estimateur mettre en œuvre en fonction des valeurs de positions angulaires du vilebrequin du moteur. According to one embodiment, the memory of the device for correcting the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor stores a plurality of estimators obtained by implementing the method and the computer is adapted to choose from among the plurality of estimators contained in the memory which estimator to implement as a function of the values of angular positions of the crankshaft of the engine.
L’invention permet donc de faire abstraction de la modélisation complexe du système moteur dans la correction de la mesure de pression en utilisant des données expérimentales pour entraîner l’estimateur. De cette façon, la correction de la mesure est plus précise puisqu’il n’est pas nécessaire de faire des hypothèses et des simplifications pour la mise en place du modèle de correction. The invention therefore makes it possible to ignore the complex modeling of the motor system in the correction of the pressure measurement by using experimental data to train the estimator. In this way, the correction of the measurement is more precise since it is not necessary to make assumptions and simplifications for the implementation of the correction model.
De plus, l’estimateur selon l’invention permet d’avoir une correction sensiblement plus rapide dans la mesure où le coût de calcul d’inférence est beaucoup plus faible grâce à l’identification des paramètres d’importances prépondérantes dans le calcul de la mesure de pression. In addition, the estimator according to the invention makes it possible to have a significantly faster correction insofar as the cost of inference calculation is much lower thanks to the identification of the parameters of major importance in the calculation of the pressure measurement.
Enfin, lorsque l’estimateur est entraîné pour un capteur de pression de cylindre d’un modèle donné sur un type de moteur donné, il peut être copié directement dans la mémoire de tous les dispositifs de correction de capteur de pression de cylindre de même modèle lorsqu’ils sont embarqués sur le même type de moteur. En effet, les performances de l’estimateur sont significativement les mêmes ce qui est très avantageux en terme économique. Finally, when the estimator is trained for a cylinder pressure sensor of a given model on a given engine type, it can be copied directly into the memory of all cylinder pressure sensor correctors of the same model. when they are on board the same type of engine. Indeed, the performance of the estimator is significantly the same, which is very advantageous in economic terms.
Brève description des dessins Brief description of the drawings
D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Other characteristics, details and advantages of the invention will become apparent on reading the detailed description below, and on analyzing the accompanying drawings, in which:
Fig. 1 [Fig. 1 ] présente le dispositif de correction de la mesure de capteur de pression de cylindre selon un mode de réalisation de l’invention. Fig. 1 [Fig. 1] shows the device for correcting the measurement of the cylinder pressure sensor according to one embodiment of the invention.
Fig. 2 Fig. 2
[Fig. 2] présente une architecture permettant de générer l’estimateur d’erreur de la mesure du capteur de pression de cylindre selon un mode de réalisation de l’invention. [Fig. 2] presents an architecture for generating the error estimator of the measurement of the cylinder pressure sensor according to one embodiment of the invention.
Fig. 3 Fig. 3
[Fig. 3] présente le procédé de génération de l’estimateur selon un mode de réalisation de l’invention. [Fig. 3] shows the method of generating the estimator according to one embodiment of the invention.
Description détaillée de l’invention Detailed description of the invention
Comme mentionné plus haut, les capteurs de pressions de cylindre ne se comportent pas forcément de la même façon sur le moteur et sur les bancs de test, il est donc intéressant de pouvoir corriger la mesure effectuée par le capteur lorsque ce dernier est intégré dans le moteur pour se rapprocher de la pression réelle dans le cylindre. La [Fig. 1 ] présente donc le dispositif 1 de correction du capteur de pression de cylindre dans son ensemble. As mentioned above, cylinder pressure sensors do not necessarily behave in the same way on the engine and on the test benches, so it is interesting to be able to correct the measurement made by the sensor when the latter is integrated into the engine to approximate the actual pressure in the cylinder. The [Fig. 1] therefore presents the device 1 for correcting the cylinder pressure sensor as a whole.
Le dispositif 1 de correction de la mesure de pression effectuée par un capteur de pression de cylindre est un dispositif embarqué dans le véhicule dans lequel est monté le capteur de pression de cylindre. Le dispositif 1 est connecté au capteur (non représenté) de manière à recevoir de ce capteur les valeurs mesurées de la pression dans un cylindre de la chambre de combustion du moteur du véhicule. The device 1 for correcting the pressure measurement performed by a cylinder pressure sensor is a device embedded in the vehicle in which the cylinder pressure sensor is mounted. The device 1 is connected to the sensor (not shown) so as to receive from this sensor the measured values of the pressure in a cylinder of the combustion chamber of the vehicle engine.
Le dispositif 1 comprend un calculateur 2 recevant en entrée au moins une valeur de pression de cylindre Pcyi et au moins une valeur de position angulaire de vilebrequin Q. Le calculateur 2 comprend une mémoire 3, dans laquelle est stocké un estimateur d’erreur de la mesure d’un capteur de pression de cylindre décrit plus en détail dans la suite. L’estimateur d’erreur permet d’estimer l’erreur entre la mesure de pression de cylindre Pcyi mesurée par un capteur de pression de cylindre et la pression réelle dans le cylindre. Cette erreur estimée est symbolisée par la variable Epe. Ladite mémoire 3 stocke aussi des paramètres de bancs de tests en fin de ligne de production comprenant des paramètres de bancs de tests électriques et des paramètres de bancs de tests hydrauliques du capteur. Device 1 comprises a computer 2 receiving as input at least one cylinder pressure value P cyi and at least one crankshaft angular position value Q. Computer 2 comprises a memory 3, in which an error estimator of the measurement of a cylinder pressure sensor described in more detail below. The error estimator is used to estimate the error between the cylinder pressure measurement P cyi measured by a cylinder pressure sensor and the actual pressure in the cylinder. This estimated error is symbolized by the variable E pe . Said memory 3 also stores test bench parameters in end of production line comprising parameters of electrical test benches and parameters of hydraulic test benches of the sensor.
Le calculateur 2 est en outre adapté pour extraire des paramètres à partir de la valeur de pression de cylindre Pcyi et desdits paramètres de bancs de tests du capteur, lesdits paramètres étant évoqués plus en détails dans la suite. Il est également adapté pour calculer une valeur de pression corrigée Pcor correspondant à l’addition de la valeur de pression Pcyi mesurée par le capteur de pression de cylindre et de la valeur de l’erreur estimée Epe calculée par l’estimateur d’erreur de la mesure du capteur de pression de cylindre. The computer 2 is also suitable for extracting parameters from the cylinder pressure value P cyi and from said parameters of the sensor test benches, said parameters being discussed in more detail below. It is also suitable for calculating a corrected pressure value Pcor corresponding to the addition of the pressure value P cyi measured by the cylinder pressure sensor and the value of the estimated error E pe calculated by the estimator of cylinder pressure sensor measurement error.
Le procédé de génération de l’estimateur d’erreur de la mesure du capteur de pression de cylindre stocké dans la mémoire 3 est maintenant décrit en référence aux [Fig. 2] et [Fig. 3] The method of generating the error estimator of the cylinder pressure sensor measurement stored in the memory 3 is now described with reference to [Fig. 2] and [Fig. 3]
Ainsi, la [Fig. 3] présente un procédé de génération de l’estimateur d’erreur de la mesure de pression du capteur de pression de cylindre selon un mode de réalisation de l’invention tandis que la [Fig. 2] est relative à l’architecture de l’estimateur selon un mode de réalisation de l’invention. Concernant le procédé de la [Fig. 3], il comprend trois étapes principales développées ci-après et il est également mis en oeuvre par un calculateur comprenant une mémoire. Ce calculateur n’est pas nécessairement le calculateur 2 de la [Fig. 1 ] Au contraire, le calculateur de génération de l’estimateur est de préférence un calculateur central indépendant des véhicules dans lesquels sont embarqués des capteurs de pression de cylindre et des dispositifs 1 de correction d’erreur. Thus, [Fig. 3] shows a method of generating the error estimator of the pressure measurement of the cylinder pressure sensor according to an embodiment of the invention while [Fig. 2] relates to the architecture of the estimator according to one embodiment of the invention. Regarding the process of [Fig. 3], it comprises three main steps developed below and it is also implemented by a computer comprising a memory. This calculator is not necessarily calculator 2 of [Fig. 1] On the contrary, the estimator generation computer is preferably a central computer independent of the vehicles in which cylinder pressure sensors and error correction devices 1 are installed.
Ainsi, l’étape 100 du procédé de génération d’un estimateur d’erreur de la [Fig. 3] comprend l’acquisition et le stockage dans une mémoire d’un ensemble de données relatives à au moins un capteur de pression de cylindre, en l’occurrence il s’agit du capteur de pression de cylindre dont on cherche à estimer l’erreur ou un capteur de même modèle que ce dernier, et au moins un capteur de pression de cylindre de référence. Un capteur de pression de cylindre de référence est considéré ici comme un capteur de pression de cylindre mesurant une valeur exacte de la pression dans le cylindre, parce que c’est un capteur de laboratoire qui a subi une procédure d’étalonnage approfondie permettant d’assurer que ce capteur mesure des valeurs de pression dans le cylindre de très faible erreur. Par opposition, le capteur de pression de cylindre dont le dispositif 1 doit corriger l’erreur n’est pas étalonné, ou n’est étalonné que sur un banc de test hydraulique, ce qui ne garantit pas l’absence d’erreurs de mesures. Thus, step 100 of the method for generating an error estimator of [FIG. 3] comprises the acquisition and storage in a memory of a set of data relating to at least one cylinder pressure sensor, in this case it is the cylinder pressure sensor of which it is sought to estimate the error or a sensor of the same model as the latter, and at least one reference cylinder pressure sensor. A reference cylinder pressure sensor is considered here as a cylinder pressure sensor measuring an exact value of the pressure in the cylinder, because it is a laboratory sensor that has undergone a thorough calibration procedure allowing to ensure that this sensor measures pressure values in the cylinder with very low error. In contrast, the sensor of cylinder pressure whose error device 1 is to correct is not calibrated, or is only calibrated on a hydraulic test bench, which does not guarantee the absence of measurement errors.
Cet ensemble de données, représenté sur la [Fig. 2] par le bloc 40, comprend deux sous-ensembles de données. This data set, shown in [Fig. 2] by block 40, includes two data subsets.
Un premier sous-ensemble de données comprend des données relatives à un état du moteur, comprenant, pour une pluralité de capteurs de pression de cylindre d’un même modèle, comprenant au moins un capteur de pression de cylindre de référence et au moins un capteur de pression de cylindre dont l’erreur doit être estimée, une pluralité d’enregistrements de la valeur de la pression, respectivement Pref et Pcyi, mesurée par le capteur en fonction du temps ou de la position angulaire du vilebrequin Q, lors du fonctionnement d’un moteur dans lequel les capteurs sont intégrés. Les enregistrements sont acquis pour un même modèle de moteur de véhicule, et pour un ensemble de points de fonctionnement moteur déterminés, un point de fonctionnement moteur étant défini avantageusement par une vitesse de rotation de l’arbre moteur (en tours par minutes) et une valeur de couple moteur associée. Les valeurs de pression sont avantageusement échantillonnées à un intervalle d’au plus 1 ° vilebrequin, avantageusement de 0.1 ° vilebrequin. Ainsi le premier sous-ensemble de données est obtenu en faisant circuler au moins un véhicule dans lequel est embarqué au moins un capteur de pression de cylindre dont l’erreur doit être estimée ainsi qu’un capteur de pression de cylindre de référence. A first subset of data comprises data relating to a state of the engine, comprising, for a plurality of cylinder pressure sensors of the same model, comprising at least one reference cylinder pressure sensor and at least one sensor cylinder pressure whose error is to be estimated, a plurality of records of the value of the pressure, respectively Pref and Pcyi, measured by the sensor as a function of time or of the angular position of the crankshaft Q, during operation of 'an engine in which the sensors are integrated. The records are acquired for the same model of vehicle engine, and for a set of determined engine operating points, an engine operating point being advantageously defined by a speed of rotation of the motor shaft (in revolutions per minute) and a associated motor torque value. The pressure values are advantageously sampled at an interval of at most 1 ° crankshaft, preferably 0.1 ° crankshaft. Thus the first subset of data is obtained by circulating at least one vehicle in which is mounted at least one cylinder pressure sensor whose error must be estimated as well as a reference cylinder pressure sensor.
Ce premier sous-ensemble de données est illustré sur la [Fig. 2] par le bloc 10. This first subset of data is illustrated in [Fig. 2] by block 10.
Un deuxième sous-ensemble de données comprend des données de bancs de tests en fin de ligne de production, comprenant, pour chacun de la pluralité de capteurs du premier ensemble de données, des enregistrements de valeurs de pressions acquises par chaque capteur de pression (c’est-à-dire au moins un capteur dont l’erreur est évaluée par l’estimateur et le capteur de référence) sur des bancs de tests hydrauliques, pour une pluralité de tests déterminés. Ce deuxième sous- ensemble de données est représenté par le bloc 20 sur la [Fig. 2] Les enregistrements de pressions sur bancs de tests hydrauliques sont notées Pcyi,EOL et Pref.EOL respectivement pour un capteur de pression dont on cherche à estimer l’erreur et pour un capteur de pression de référence. Ces enregistrements sont acquis pour chaque capteur de pression et pour une pluralité de tests visant à simuler plusieurs profils de pression différents sur les capteurs. En effet, dans les bancs de tests hydrauliques, la pression dans le cylindre est simulée par une pression hydraulique appliquée sur les capteurs selon différents profils, les profils étant caractérisés au moins par une pression maximale ou pression de pic, une pression minimale, un ou plusieurs gradients, une ou plusieurs fréquences caractéristiques etc.. La température peut également varier afin d’évaluer le comportement des capteurs en fonction de la pression et de la température. Avantageusement, le deuxième sous-ensemble de données comprend donc des enregistrements de valeurs de pression mesurées par chaque capteur, pour au moins cinq valeurs de pic de pression différentes, et de préférence de 5 à 10 valeurs différentes, par exemple échelonnées entre 40 et 250 bars, et pour au moins deux valeurs de températures différentes pour chaque valeur de pression, par exemple une température ambiante et une température plus élevée (au moins 90°C qui est la température nominale de fonctionnement sur moteur). A second subset of data comprises data from test benches at the end of the production line, comprising, for each of the plurality of sensors of the first set of data, records of pressure values acquired by each pressure sensor (c 'that is to say at least one sensor whose error is evaluated by the estimator and the reference sensor) on hydraulic test benches, for a plurality of determined tests. This second subset of data is represented by block 20 in [Fig. 2] The pressure recordings on hydraulic test benches are noted P cy i, EOL and Pref.EOL respectively for a pressure sensor which one seeks to estimate error and for a reference pressure sensor. These recordings are acquired for each pressure sensor and for a plurality of tests aiming to simulate several different pressure profiles on the sensors. In fact, in hydraulic test benches, the pressure in the cylinder is simulated by a hydraulic pressure applied to the sensors according to different profiles, the profiles being characterized at least by a maximum pressure or peak pressure, a minimum pressure, one or more. several gradients, one or more characteristic frequencies, etc. The temperature can also vary in order to evaluate the behavior of the sensors as a function of the pressure and the temperature. Advantageously, the second subset of data therefore comprises records of pressure values measured by each sensor, for at least five different pressure peak values, and preferably from 5 to 10 different values, for example scaled between 40 and 250 bars, and for at least two different temperature values for each pressure value, for example an ambient temperature and a higher temperature (at least 90 ° C which is the nominal operating temperature on the motor).
Avantageusement, ce deuxième sous-ensemble de données comprend également des données relatives à des paramètres électriques de chacun des capteurs de pressions de cylindre dont des enregistrements sont acquis sur un banc de tests électrique. Ces données sont représentées sur la [Fig. 2] par le bloc 30 qui fournit des données de signaux électriques Se en sortie. Advantageously, this second subset of data also includes data relating to the electrical parameters of each of the cylinder pressure sensors, the records of which are acquired on an electrical test bench. These data are shown in [Fig. 2] by block 30 which supplies data of electrical signals Se at the output.
Les données de signaux électriques Se peuvent comprendre, pour chaque capteur, des données relatives au courant consommé par le capteur, au bruit du signal de sortie du capteur de pression, à l’offset du capteur de pression, à un niveau de compensation électrique ou encore à une résistance d’entrée et/ou de sortie de ligne du capteur. The electrical signal data Se can include, for each sensor, data relating to the current consumed by the sensor, the noise of the output signal from the pressure sensor, the offset of the pressure sensor, an electrical compensation level or again to an input and / or output resistance of the sensor line.
Enfin, le deuxième sous-ensemble de données peut également comprendre le gain de chaque capteur, la sensibilité du capteur pour des mesures de pressions de valeurs différentes sur les bancs de tests, la dérive du capteur, l’écart de linéarité du capteur ou encore l’hystérésis du capteur, obtenues lors des mesures sur bancs de tests hydrauliques. Le premier et le deuxième sous-ensembles de données forment l’ensemble des données D40 correspondant au bloc 40 sur la [Fig. 2] Finally, the second subset of data can also include the gain of each sensor, the sensitivity of the sensor for pressure measurements of different values on the test benches, the drift of the sensor, the difference in linearity of the sensor or even the hysteresis of the sensor, obtained during measurements on hydraulic test benches. The first and second data subsets form the data set D40 corresponding to block 40 in [Fig. 2]
De retour à [Fig. 3], l’étape 200 du procédé comprend le traitement de l’ensemble de données D40 pour former une base de données d’apprentissage. Sur la [Fig. 2], cette étape est représentée par le bloc 50 qui prend en entrée l’ensemble de données D40 du bloc 40 et qui fournit en sortie la base de données d’apprentissage D50. Back to [Fig. 3], step 200 of the method comprises processing the data set D40 to form a training database. In [Fig. 2], this step is represented by block 50 which takes as input the data set D40 from block 40 and which outputs the learning database D50.
Avantageusement, un filtre passe-bas est appliqué lors d’une étape 210 aux enregistrements Pcyi, Pref, Pcyi.EOL et Pref.EOL de la pression de cylindre de chaque capteur de pression de cylindre du premier et du deuxième sous-ensembles de données, dans le but de réduire le bruit du signal de sortie de chaque capteur. Les enregistrements filtrés sont ajoutés à la base de données d’apprentissage. Advantageously, a low-pass filter is applied during a step 210 to the records P cy i, Pref, Pcyi.EOL and Pref.EOL of the cylinder pressure of each cylinder pressure sensor of the first and of the second sub-assemblies data, in order to reduce the noise of the output signal of each sensor. The filtered records are added to the training database.
Par ailleurs, lors d’une étape 220 des paramètres sont également extraits du premier et du deuxième sous-ensembles de données et ajoutés à la base de données d’apprentissage. Furthermore, during a step 220, parameters are also extracted from the first and second subsets of data and added to the training database.
Puisque les données de l’ensemble de données D40 contiennent deux sous- ensembles de données, les paramètres extraits lors de l’étape 220 sont tirés de chaque sous-ensemble. Since the data in data set D40 contains two subsets of data, the parameters extracted in step 220 are taken from each subset.
Les paramètres extraits du premier sous-ensemble de données comprennent avantageusement, pour chaque enregistrement, des paramètres relatifs à une différence entre des données du sous-ensemble correspondant à deux positions angulaires distinctes du vilebrequin, pour une pluralité d’écarts de positions angulaires, compris entre 0.1 ° et 720°. The parameters extracted from the first subset of data advantageously comprise, for each recording, parameters relating to a difference between data of the subset corresponding to two distinct angular positions of the crankshaft, for a plurality of angular position deviations, included between 0.1 ° and 720 °.
Avantageusement, ces paramètres comprennent, pour chaque écart de positions angulaires du vilebrequin : Advantageously, these parameters include, for each deviation of angular positions of the crankshaft:
- une différence en degrés de la position angulaire du vilebrequin entre une position angulaire initiale et une position angulaire finale, divisée par la période de temps écoulée pour que le vilebrequin se déplace entre ces deux positions comme défini ci-dessous :
Figure imgf000012_0001
- a difference in degrees of the angular position of the crankshaft between an initial angular position and a final angular position, divided by the period of time elapsed for the crankshaft to move between these two positions as defined below:
Figure imgf000012_0001
At Dϋ, } At Dϋ,}
0,1° At 720 - une différence entre les valeurs acquises par un même capteur aux positions angulaires initiale et finale de l’écart de positions angulaires considéré comme définit ci-dessous : PlCPS — {PlCPS PlCPS0 1 > > PlCPS PlCPS720 } 0.1 ° At 720 - a difference between the values acquired by the same sensor at the initial and final angular positions of the difference in angular positions considered as defined below: PlCPS - {PlCPS PlCPS 0 1 >> PlCPS PlCPS 720 }
- un gradient de mesure de pression cylindre, calculé comme la différence de mesure de pression cylindre entre la position initiale et la position finale du vilebrequin, divisée par l’intervalle de temps pour que le vilebrequin se déplace entre ces deux positions comme définit ci-dessous :
Figure imgf000013_0001
- a cylinder pressure measurement gradient, calculated as the difference in cylinder pressure measurement between the initial position and the final position of the crankshaft, divided by the time interval for the crankshaft to move between these two positions as defined below. below:
Figure imgf000013_0001
Les paramètres mentionnés ci-avant sont calculés de préférence sur des données acquises pour l’ensemble des positions angulaires que prend le vilebrequin du moteur lors d’un cycle de combustion complet dudit moteur. Ainsi, dans le cas d’un moteur quatre-temps, les positions angulaires du vilebrequin sont comprises dans l’intervalle [-360, +360] degrés puisque le vilebrequin fait deux tours à chaque cycle. The parameters mentioned above are preferably calculated on data acquired for all the angular positions taken by the crankshaft of the engine during a complete combustion cycle of said engine. Thus, in the case of a four-stroke engine, the angular positions of the crankshaft are in the range [-360, +360] degrees since the crankshaft makes two revolutions in each cycle.
Concernant les paramètres extraits du deuxième sous-ensemble de données, ils comprennent des paramètres relatifs à une différence eEOL entre la mesure de pression d’un capteur de pression de cylindre Pcyi,EOL et la mesure de pression correspondante d’un capteur de pression de cylindre de référence Pref.EOL, pour chaque enregistrement de chaque test du deuxième sous-ensemble de données. Cette différence symbolise l’erreur sur bancs de test entre la mesure d’un capteur de pression de cylindre par rapport à la mesure d’un capteur de pression de cylindre de référence. Ainsi, les paramètres extraits du deuxième sous-ensemble comprennent avantageusement des paramètres relatifs au profil temporel et fréquentiel de l’erreur obtenue. Par exemple, les paramètres relatifs au profil temporel peuvent comprendre l’erreur minimum, l’erreur maximum, la moyenne d’erreur, l’énergie, la médiane d’erreur, l’écart-type d’erreur, le coefficient d’aplatissement d’erreur, l’asymétrie d’erreur lorsqu’on considère la réponse temporelle des capteurs de pression. Concernant les paramètres relatifs au profil fréquentiel, ils peuvent avantageusement comprendre les différents coefficients d’une transformée de Fourrier de la différence QEOI_, par exemple une transformée de Fourier rapide (FFT) en particulier la partie imaginaire, la partie réelle, la valeur absolue et l’angle en degrés des coefficients de Fourier. Concerning the parameters extracted from the second subset of data, they include parameters relating to a difference eEOL between the pressure measurement of a cylinder pressure sensor P cy i, EOL and the corresponding pressure measurement of a pressure sensor. Reference cylinder pressure Pref.EOL, for each record of each test in the second subset of data. This difference symbolizes the error on test benches between the measurement of a cylinder pressure sensor compared to the measurement of a reference cylinder pressure sensor. Thus, the parameters extracted from the second subset advantageously comprise parameters relating to the temporal and frequency profile of the error obtained. For example, parameters relating to the time profile may include minimum error, maximum error, mean error, energy, median error, standard deviation of error, coefficient of error flattening, error asymmetry when considering the time response of pressure sensors. Concerning the parameters relating to the frequency profile, they can advantageously comprise the different coefficients of a Fourier transform of the difference QEOI_, for example a transform Fast Fourier (FFT) in particular the imaginary part, the real part, the absolute value and the angle in degrees of the Fourier coefficients.
Les données et les paramètres extraits exposés ci-dessus ne sont pas limitatifs et admettent d’autres possibilités. The data and the parameters extracted above are not restrictive and allow other possibilities.
Pour rappel, c’est le bloc 50 qui, en sortie, fournit la base de données d’apprentissage Dso obtenue à l’issue de l’étape 200 du procédé de la [Fig. 3] As a reminder, it is block 50 which, at output, provides the learning database Dso obtained at the end of step 200 of the method of [Fig. 3]
L’étape 300 dudit procédé de la [Fig. 3] comprend la sélection 310 d’un sous- ensemble de paramètres d’importance prépondérante dans la performance de l’estimateur et l’entraînement 330 par apprentissage supervisé sur la base de données d’apprentissage Dso dudit estimateur pour pouvoir estimer une erreur entre une mesure d’un capteur de pression de cylindre et une mesure correspondante d’un capteur de pression de cylindre de référence. Ces deux sous-étapes s’effectuent itérativement. Step 300 of said method of [Fig. 3] comprises the selection 310 of a subset of parameters of paramount importance in the performance of the estimator and the training 330 by supervised learning on the training database Dso of said estimator in order to be able to estimate an error between a measurement from a cylinder pressure sensor and a corresponding measurement from a reference cylinder pressure sensor. These two sub-steps are performed iteratively.
En référence à la figure 2, l’estimateur 70 est configuré pour estimer une erreur Epe entre une mesure de pression acquise par un capteur de pression de cylindre et une mesure acquise par un capteur de pression de cylindre de référence. Selon un mode de réalisation préféré, l’estimateur 70 comprend un premier bloc 80, formé avantageusement par un modèle de régression qui peut être par exemple un arbre de régression ou une forêt d’arbres de régression, prenant en entrée un enregistrement de la valeur de la pression de cylindre acquise par un capteur dont on cherche à estimer l’erreur, ainsi que les paramètres extraits à l’étape 220, et fournissant en sortie une première valeur d’erreur estimée Eso de la mesure du capteur de pression de cylindre. L’estimateur 70 comprend en outre un deuxième bloc 90, avantageusement formé par un réseau de neurones, recevant les mêmes entrées que le bloc 80 ainsi que l’erreur estimée par le bloc 80. En sortie, le bloc 90 calcule une seconde valeur d’erreur estimée Epe, formant la sortie de l’estimateur. With reference to FIG. 2, the estimator 70 is configured to estimate an error E pe between a pressure measurement acquired by a cylinder pressure sensor and a measurement acquired by a reference cylinder pressure sensor. According to a preferred embodiment, the estimator 70 comprises a first block 80, advantageously formed by a regression model which can be for example a regression tree or a forest of regression trees, taking as input a record of the value of the cylinder pressure acquired by a sensor the error of which is sought to be estimated, as well as the parameters extracted in step 220, and providing at output a first estimated error value Eso of the measurement of the cylinder pressure sensor . The estimator 70 further comprises a second block 90, advantageously formed by a neural network, receiving the same inputs as the block 80 as well as the error estimated by the block 80. At the output, the block 90 calculates a second value d estimated error E pe , forming the output of the estimator.
L’utilisation combinée d’un modèle de régression basé sur des arbres de décision et d’une surcouche de régression avec un réseau de neurones permet d’obtenir une bonne capacité de généralisation pour l’estimateur 70, tandis qu’un estimateur réduit à un seul modèle de régression basé sur des arbres de décision ne présente pas de capacité d’extrapolation. Ainsi, selon un autre mode de réalisation, l’estimateur 70 ne comprend qu’une seule couche de régression correspondant au bloc 90 formé par le réseau de neurones ce qui augmente la rapidité de calcul, réduit la place en mémoire, mais réduit également la précision de l’estimation d’erreur Epe. Dans ce cas, le bloc 90 de l’estimateur 70 calcule la valeur d’erreur estimée Epe sans avoir la première valeur d’erreur estimée Eso. The combined use of a regression model based on decision trees and a regression overlay with a neural network provides a good generalization capacity for the estimator 70, while an estimator reduced to a single regression model based on decision trees does not have the capacity for extrapolation. Thus, according to another embodiment, the estimator 70 only comprises a single regression layer corresponding to the block 90 formed by the neural network, which increases the speed of calculation, reduces the space in memory, but also reduces the precision of the error estimate E pe . In this case, the block 90 of the estimator 70 calculates the estimated error value E pe without having the first estimated error value E 50.
L’estimateur est entraîné par apprentissage supervisé sur la base de données d’apprentissage en recevant, pour chaque donnée d’entrée comprenant un enregistrement ou une valeur d’une pression mesurée dans un cylindre Pcyi, l’erreur réelle Epr entre la valeur de pression de cylindre Pcyi et une valeur de pression de référence Prêt The estimator is trained by supervised learning on the training database by receiving, for each input data including a record or a value of a pressure measured in a cylinder P cyi , the actual error E pr between the cylinder pressure value P cyi and a reference pressure value Ready
Pour évaluer les performances de l’estimateur pendant le processus d’apprentissage et pour arrêter le processus d’apprentissage lorsque une bonne précision est obtenue dans un ensemble de données de validation, celui-ci reçoit également, pour chaque valeur d’erreur estimée, une valeur Ebar qui est le résultat de la différence entre l’erreur de pression réelle Epr existante entre le capteur de pression de cylindre et le capteur de pression de cylindre de référence et la seconde valeur d’erreur estimée Epe en sortie de l’estimateur. To evaluate the performance of the estimator during the training process and to stop the training process when good precision is obtained in a validation data set, the estimator also receives, for each estimated error value, a value Ebar which is the result of the difference between the actual pressure error E pr existing between the cylinder pressure sensor and the reference cylinder pressure sensor and the second estimated error value E pe at the output of l 'estimator.
Avantageusement, mais facultativement, durant l’apprentissage l’estimateur reçoit pour chaque valeur d’erreur estimée une erreur de couple estimée Ec. Cette erreur de couple estimée est calculée à partir d’une pression de référence estimée P ef, qui est déduite de la valeur de pression dans le cylindre Pcyi à laquelle on a retranché l’erreur estimée par l’estimateur. La valeur de pression de référence estimée et la valeur de pression de référence réelle Pref sont les entrées d’un bloc 1 10 qui convertit ces valeurs de pression en valeurs de couple à l’aide de la formule suivante :
Figure imgf000015_0001
Advantageously, but optionally, during learning, the estimator receives for each estimated error value an estimated torque error E c. This estimated torque error is calculated from an estimated reference pressure P ef, which is deduced from the pressure value in the cylinder P cyi from which the error estimated by the estimator has been subtracted. The estimated reference pressure value and the actual reference pressure value Pref are the inputs to a block 1 10 which converts these pressure values to torque values using the following formula:
Figure imgf000015_0001
Où C est le couple du moteur, Where C is the motor torque,
Vcyi est le volume du cylindre, Vcyi is the volume of the cylinder,
P est la pression dans le cylindre, P is the pressure in the cylinder,
Et Vmoteur est le volume du moteur. L’erreur de couple estimée est la différence entre la valeur de couple C’ref obtenue à partir de la pression de référence estimée PYef et la valeur de couple Cref obtenue à partir de la pression de référence Pref. And the engine is the volume of the engine. The estimated torque error is the difference between the torque value C'ref obtained from the estimated reference pressure PYef and the torque value Cref obtained from the reference pressure Pref.
De retour à la figure 3, la précision de l’estimateur est améliorée, et la puissance de calculs nécessaire à sa mise en œuvre est diminuée, en diminuant le nombre de paramètres d’entrées de l’estimateur. Pour ce faire, l’étape 310 de sélection des paramètres d’entrée de l’estimateur comprend l’initialisation d’un ensemble de paramètres de sous-évaluation comprenant l’ensemble des paramètres extraits à l’étape 220. Puis, tant que cet ensemble n’est pas vide, la sélection des paramètres est réalisée par la mise en œuvre récursive des étapes suivantes : Returning to Figure 3, the accuracy of the estimator is improved, and the computational power necessary for its implementation is reduced, by reducing the number of input parameters of the estimator. To do this, the step 310 of selecting the input parameters of the estimator comprises the initialization of a set of undervaluation parameters comprising the set of parameters extracted in step 220. Then, as long as this set is not empty, the selection of parameters is carried out by the recursive implementation of the following steps:
- entrainement 330 de l’estimateur sur la base de données Dso réduite à l’ensemble de données D40 et à l’ensemble des paramètres de sous-évaluation obtenus à partir de ces données. En particulier, lors de la première itération de l’étape 330 l’entrainement est réalisé sur l’intégralité de la base de données D50 puisque l’ensemble des paramètres de sous-évaluation comprend tous les paramètres extraits à l’étape 220, - training 330 of the estimator on the Dso database reduced to the D40 data set and to the set of undervaluation parameters obtained from these data. In particular, during the first iteration of step 330, the training is performed on the entire database D50 since the set of undervaluation parameters includes all the parameters extracted in step 220,
- évaluation des performances de l’estimateur et évaluation de l’importance de chaque paramètre dans les performances de l’estimateur, et - evaluation of the performance of the estimator and assessment of the importance of each parameter in the performance of the estimator, and
- suppression du paramètre le moins important pour les performances de l’estimateur de l’ensemble de paramètres de sous-évaluation. - removal of the least important parameter for the performance of the estimator from the set of undervaluation parameters.
L’évaluation de l’importance d’un paramètre peut par exemple être évaluée par rapport à la position du paramètre dans l’arbre de régression du bloc 80 et/ou par rapport au nombre de fois que le paramètre est utilisé pour la création d’une branche dans un arbre de décision. The evaluation of the importance of a parameter can for example be evaluated with respect to the position of the parameter in the regression tree of block 80 and / or with respect to the number of times that the parameter is used for the creation of 'a branch in a decision tree.
De cette façon, à chaque itération, l’ensemble de paramètres de sous-évaluation se réduit jusqu’à ce qu’il ne comprenne plus aucun paramètre. Une fois que l’ensemble est vide, le sous-ensemble de paramètres sélectionné à l’issue de l’étape 310 est celui pour lequel les performances de l’estimateur sont les meilleures en fonction du nombre de paramètres qu’il contient, le but étant de réduire le nombre de paramètres le plus possible tout en gardant une bonne performance de l’estimateur afin de pallier les contraintes de temps de calcul imposées par le rythme du moteur. En effet, le nombre de paramètres est directement corrélé au temps de calcul d’inférence du dispositif 1 . Optionnellement, l’étape 310 peut être suivie d’un ajustement des paramètres sélectionnés, par exemple pour ajouter des paramètres dont on souhaite qu’ils soient de toute façon pris en compte, et/ou pour supprimer des paramètres redondants. De la sorte, la sélection des paramètres supprime un nombre de paramètres qui n’impactent pas significativement la performance de l’estimateur. In this way, with each iteration, the set of undervaluation parameters is reduced until it no longer includes any parameters. Once the set is empty, the subset of parameters selected at the end of step 310 is that for which the performance of the estimator is the best according to the number of parameters it contains, the The aim is to reduce the number of parameters as much as possible while maintaining good performance of the estimator in order to overcome the computation time constraints imposed by the rhythm of the engine. Indeed, the number of parameters is directly correlated to the inference calculation time of device 1. Optionally, step 310 can be followed by an adjustment of the selected parameters, for example to add parameters which it is desired that they be taken into account anyway, and / or to remove redundant parameters. In this way, the selection of the parameters removes a number of parameters which do not significantly impact the performance of the estimator.
Selon un mode de réalisation avantageux, pour chaque paramètre conservé dans l’ensemble des paramètres, l’ensemble des valeurs de ce paramètre dans la base de données Dso utilise pour l’entrainement de l’estimateur est standardisé ou normalisé, pour présenter une valeur moyenne nulle et un écart-type égal à un pour être exploitable par certains algorithmes d’apprentissage supervisés. Cette étape correspond à la sous-étape 320 de la [Fig. 3] et au bloc 60 de la [Fig. 2] According to an advantageous embodiment, for each parameter stored in the set of parameters, the set of values of this parameter in the database Dso used for training the estimator is standardized or normalized, to present a value zero mean and a standard deviation equal to one to be exploitable by certain supervised learning algorithms. This step corresponds to the sub-step 320 of [FIG. 3] and block 60 of [Fig. 2]
L’estimateur entraîné est ensuite stocké dans la mémoire 3 du calculateur 2 de la [Fig. 1 ] L’ensemble des paramètres relatifs aux données de bancs de tests (les paramètres relatifs aux blocs 20 et 30) retenus à l’issue de l’étape 310 est également stocké dans la mémoire 3, et le calculateur 2 est adapté pour extraire lesdits paramètres retenus en fonction des valeurs de pression de cylindre Pcyi qu’il reçoit du capteur de pression cylindre dont l’erreur est à corriger. The trained estimator is then stored in the memory 3 of the computer 2 of [Fig. 1] All the parameters relating to the test bench data (the parameters relating to the blocks 20 and 30) retained at the end of step 310 are also stored in the memory 3, and the computer 2 is adapted to extract said parameters retained as a function of the cylinder pressure values P cyi which it receives from the cylinder pressure sensor whose error is to be corrected.
Concernant les paramètres relatifs à un état du moteur (bloc 10) retenus par l’étape 310, ils sont recalculés en temps réel par le calculateur 2 à partir de la mesure de pression Pcyi du capteur de pression de cylindre dont l’erreur est à corriger et des valeurs de positions de vilebrequin Q. Concerning the parameters relating to an engine state (block 10) retained by step 310, they are recalculated in real time by the computer 2 from the pressure measurement P cyi of the cylinder pressure sensor, the error of which is to be corrected and the values of the crankshaft positions Q.
Selon un mode de réalisation, une pluralité d’estimateurs 70 sont entraînés, estimant chacun une erreur Epe correspondant à des positions angulaires du vilebrequin du moteur comprises dans une pluralité d’intervalles avantageux compris dans l’intervalle [-360 ; +360°]. Ainsi, un estimateur selon ce mode de réalisation est entraîné pour estimer une erreur plus précise lorsque la position du vilebrequin est comprise dans l’un de ces intervalles. According to one embodiment, a plurality of estimators 70 are trained, each estimating an error E pe corresponding to angular positions of the crankshaft of the engine included in a plurality of advantageous intervals included in the interval [-360; + 360 °]. Thus, an estimator according to this embodiment is trained to estimate a more precise error when the position of the crankshaft is within one of these intervals.
Les intervalles de positions angulaires du vilebrequin pour lesquels des estimateurs spécifiques sont calculés peuvent comprendre : l’intervalle [-30, +45] degrés, qui est spécifique car il correspond à une phase de début et de centre de combustion du cycle moteur présentant des gradients de température et de pression importants, et The intervals of angular positions of the crankshaft for which specific estimators are calculated may include: the interval [-30, +45] degrees, which is specific because it corresponds to a phase of the start and center of combustion of the engine cycle exhibiting significant temperature and pressure gradients, and
-l’intervalle [+45, +180] degrés, qui correspond à une phase de fin de combustion et d’échappement du cycle moteur, pour laquelle les capteurs présentent une erreur potentielle due au choc thermique propagé par la combustion. -the interval [+45, +180] degrees, which corresponds to an end of combustion and exhaust phase of the engine cycle, for which the sensors have a potential error due to the thermal shock propagated by the combustion.
Pour l’entrainement de ces estimateurs spécifiques, il n’est pas nécessaire d’extraire à l’étape 220 des paramètres particuliers car ils sont tous calculés sur l’intervalle [-360°; + 360°], et donc disponibles également pour les intervalles cités ci-avant inclus dans celui-ci. For training these specific estimators, it is not necessary to extract particular parameters in step 220 because they are all calculated over the interval [-360 °; + 360 °], and therefore also available for the intervals mentioned above included in this one.
Cela suppose que les données et paramètres d’entraînement relatifs à un état du moteur pour l’entrainement d’un estimateur concernant un intervalle spécifique de positions angulaires du vilebrequin comprennent seulement des données et paramètres correspondant à des positions angulaires du vilebrequin incluses dans l’intervalle pour lequel il est entraîné lorsque ces données et paramètres sont dépendants de la position du vilebrequin, les autres données et paramètres n’étant pas exclues. This assumes that the drive data and parameters relating to an engine state for training an estimator relating to a specific interval of crankshaft angular positions include only data and parameters corresponding to crankshaft angular positions included in the. interval for which it is driven when these data and parameters are dependent on the position of the crankshaft, other data and parameters not being excluded.
Dans ce cas, les estimateurs entraînés sur des intervalles différents sont stockés dans la mémoire 3, et le calculateur 2 est adapté pour sélectionner l’estimateur adéquat en temps réel en fonction de la position angulaire Q du vilebrequin. In this case, the estimators driven at different intervals are stored in the memory 3, and the computer 2 is adapted to select the adequate estimator in real time as a function of the angular position Q of the crankshaft.
Selon l’exemple précédent, la mémoire 3 stocke trois estimateurs, un estimateur 71 estimant l’erreur de mesure de pression Epe7i du capteur de pression lorsque le vilebrequin présente une position angulaire comprise entre -30 et 45 degrés, un estimateur 72 estimant l’erreur de mesure de pression Epe72 du capteur de pression lorsque le vilebrequin présente une position angulaire comprise entre 45 et 180 degrés, et un dernier estimateur 70 estimant l’erreur de mesure de pression EPe7o du capteur de pression pour toutes les positions de vilebrequin possible [-360, 360°]. Avantageusement, l’addition des intervalles de position de vilebrequin des estimateurs comprend le spectre entier des positions du vilebrequin possibles entre [-360° et +360°]. Ainsi, l’utilisation d’au moins un estimateur entraîné permet une estimation de l’erreur de pression du capteur de cylindre plus rapide et plus précise qu’avec les modèles de corrections thermodynamiques de l’art antérieur. De plus, les équations de modélisations de ces modèles de correction de pression dans le cylindre comprennent des hypothèses et des simplifications qui empêchent d’avoir une correction aussi efficace que celle promulguée par l’estimateur. Il s’affranchit donc de la complexité à modéliser le système. Enfin, lorsqu’au moins un estimateur est entraîné pour un capteur de pression de cylindre d’un modèle donné sur un type de moteur donné, il peut être copié directement dans la mémoire de tous les dispositifs de correction de capteur de pression de cylindre du même modèle destinés à être embarqués sur le même type de moteur, les performances de l’estimateur étant significativement les mêmes ce qui engendre une réduction des coûts importante. According to the previous example, the memory 3 stores three estimators, an estimator 71 estimating the pressure measurement error E pe7i of the pressure sensor when the crankshaft has an angular position of between -30 and 45 degrees, an estimator 72 estimating l 'pressure measurement error E pe72 of the pressure sensor when the crankshaft has an angular position between 45 and 180 degrees, and a last estimator 70 estimating the pressure measurement error E P e7o of the pressure sensor for all the positions crankshaft possible [-360, 360 °]. Advantageously, the addition of the crankshaft position intervals of the estimators comprises the entire spectrum of the possible crankshaft positions between [-360 ° and + 360 °]. Thus, the use of at least one trained estimator allows an estimation of the pressure error of the cylinder sensor that is faster and more precise than with the thermodynamic correction models of the prior art. Moreover, the modeling equations of these models of pressure correction in the cylinder include assumptions and simplifications which prevent having a correction as effective as that promulgated by the estimator. It therefore frees itself from the complexity of modeling the system. Finally, when at least one estimator is trained for a cylinder pressure sensor of a given model on a given engine type, it can be copied directly into the memory of all cylinder pressure sensor correctors in the same model intended to be mounted on the same type of engine, the performance of the estimator being significantly the same, which generates a significant reduction in costs.

Claims

Revendications Claims
[Revendication 1] Procédé de génération d’un estimateur d’erreur de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule, le procédé étant mis en oeuvre par un calculateur (2) comprenant une mémoire (3), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : [Claim 1] A method of generating an error estimator of the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor, the method being implemented by a computer (2) comprising a memory (3), the method method being characterized in that it comprises the following steps:
1 ) Acquérir un ensemble de données (D40) relatives à une pluralité de capteurs comprenant au moins un capteur de pression de cylindre et au moins un capteur de pression de cylindre de référence, l’ensemble de données comprenant : 1) Acquire a set of data (D40) relating to a plurality of sensors comprising at least one cylinder pressure sensor and at least one reference cylinder pressure sensor, the data set comprising:
un premier sous-ensemble de données (10) de moteur, comprenant au moins un enregistrement de valeurs de pressions de cylindre acquis par chaque capteur de pression de cylindre lors du fonctionnement du moteur dans lequel les capteurs sont intégrés, et a first engine data subset (10), comprising at least one record of cylinder pressure values acquired by each cylinder pressure sensor during operation of the engine in which the sensors are integrated, and
un deuxième sous-ensemble de données (20) de bancs de tests, comprenant au moins un enregistrement de valeurs de pressions de cylindre acquis par chaque capteur de pression sur des bancs de tests, a second data subset (20) of test benches, comprising at least one recording of cylinder pressure values acquired by each pressure sensor on test benches,
2) Extraire des paramètres dudit ensemble de données (D40) pour former une base de données d’apprentissage (D50), 2) Extract parameters from said set of data (D40) to form a learning database (D50),
3) Entraîner par apprentissage supervisé un estimateur configuré pour estimer une erreur (Epe) entre une mesure d’un capteur de pression de cylindre (Pcyi) et une mesure correspondante d’un capteur de pression de cylindre de référence (Pref) à partir de l’ensemble de données. 3) Train by supervised learning an estimator configured to estimate an error (E pe ) between a measurement of a cylinder pressure sensor (P cyi ) and a corresponding measurement of a reference cylinder pressure sensor (Pref) at from the dataset.
[Revendication 2] Procédé de génération d’un estimateur selon la revendication 1 caractérisé en ce que des paramètres sont extraits à partir de données du premier sous-ensemble de données (10) acquises pour un intervalle de positions angulaires du vilebrequin du moteur comprenant la totalité d’un cycle de combustion dudit moteur. [Claim 2] A method of generating an estimator according to claim 1 characterized in that parameters are extracted from data of the first subset of data (10) acquired for an interval of angular positions of the engine crankshaft comprising the entire combustion cycle of said engine.
[Revendication 3] Procédé de génération d’un estimateur selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape 3 d’entraînement de l’estimateur comprend l’entraînement d’une pluralité d’estimateurs, chaque estimateur étant entraîné sur un sous-ensemble de la base de données d’apprentissage (D50), [Claim 3] A method of generating an estimator according to claim 2, characterized in that step 3 of training the estimator comprises training a plurality of estimators, each estimator being trained on a sub. - the whole training database (D50),
chaque sous-ensemble de la base de données d’apprentissage comprenant des données et paramètres extraits relatifs à un intervalle de positions angulaires du vilebrequin, each subset of the training database comprising data and parameters extracted relating to an interval of angular positions of the crankshaft,
les intervalles de positions angulaires du vilebrequin étant différents entre la pluralité de sous-ensembles de la base de données d’apprentissage. the intervals of angular positions of the crankshaft being different between the plurality of subsets of the training database.
[Revendication 4] Procédé de génération d’un estimateur selon la revendication 3 caractérisé en ce que la pluralité d’estimateurs comprend trois estimateurs, leur sous-ensemble de la base de données d’apprentissage respectif comprenant des données et paramètres relatifs aux intervalles de positions angulaires du vilebrequin suivants : l’intervalle [-360, +360] degrés, l’intervalle [-30, +45] degrés et l’intervalle [+45, +180] degrés. [Claim 4] A method of generating an estimator according to claim 3 characterized in that the plurality of estimators comprises three estimators, their respective subset of the training database comprising data and parameters relating to the intervals of following crankshaft angular positions: interval [-360, +360] degrees, interval [-30, +45] degrees and interval [+45, +180] degrees.
[Revendication 5] Procédé de génération d’un estimateur selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le deuxième sous-ensemble de données (20) comprend également des données relatives aux paramètres électriques (30) des capteurs. [Claim 5] A method of generating an estimator according to any one of the preceding claims, characterized in that the second data subset (20) also comprises data relating to the electrical parameters (30) of the sensors.
[Revendication 6] Procédé de génération d’un estimateur selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que, à l’étape 200, les paramètres extraits comprennent des paramètres relatifs à une différence entre la mesure de pression d’un capteur de pression de cylindre et la mesure de pression correspondante d’un capteur de pression de cylindre de référence. [Claim 6] A method of generating an estimator according to any one of the preceding claims characterized in that, in step 200, the parameters extracted comprise parameters relating to a difference between the pressure measurement of a pressure sensor. cylinder pressure and the corresponding pressure measurement from a reference cylinder pressure sensor.
[Revendication 7] Procédé de génération d’un estimateur selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend en outre l’application d’un filtre passe-bas (210) à chaque valeur de pression (PCYI.EOL, Pref.EOL, Pcyi, Pref) du premier (10) et du deuxième (20) sous-ensembles de données [Claim 7] A method of generating an estimator according to any one of the preceding claims characterized in that it further comprises applying a low pass filter (210) to each pressure value (PCYI.EOL , Pref.EOL, Pcyi, Pref) of the first (10) and second (20) data subsets
[Revendication 8] Procédé de génération d’un estimateur selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’entrainement par apprentissage supervisé de l’estimateur comprend la sélection d’un sous-ensemble de paramètres d’importance prépondérante dans la performance de l’estimateur, et la mise en oeuvre de l’apprentissage sur le sous-ensemble de paramètres. [Claim 8] A method of generating an estimator according to any one of the preceding claims characterized in that the training by supervised learning of the estimator comprises the selection of a subset of parameters of major importance in the performance of the estimator, and the implementation of the learning on the subset of parameters.
[Revendication 9] Procédé de génération d’un estimateur selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’entrainement de l’estimateur comprend en outre, le calcul d’une erreur d’estimation d’erreur (Ebar) obtenue par une différence entre l’erreur estimée (Epe) et l’erreur réelle (Epr), l’estimation d’une pression de cylindre corrigée (P’ref) à partir de l’erreur de pression estimée (Epe) entre le capteur de pression de cylindre et le capteur de pression de cylindre de référence, [Claim 9] A method of generating an estimator according to any one of the preceding claims characterized in that the training of the estimator further comprises, the calculation of an error estimation error (Ebar) obtained. by a difference between the estimated error (E pe ) and the real error (E pr ), the estimate of a corrected cylinder pressure (P'ref) from the estimated pressure error (E pe ) between the cylinder pressure sensor and the reference cylinder pressure sensor,
l’estimation d’un couple moteur (CYef) à partir de la pression estimée (P’ref), le calcul d’une différence entre le couple moteur estimé (C’ref) et le couple moteur de référence (Cref) obtenu à partir de la pression de référence. estimating an engine torque (CYef) from the estimated pressure (P'ref), calculating a difference between the estimated engine torque (C'ref) and the reference engine torque (Cref) obtained at from the reference pressure.
[Revendication 10] Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions de code pour la mise en oeuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, quand il est mis en oeuvre par un calculateur. [Claim 10] A computer program product, comprising code instructions for implementing the method according to any one of the preceding claims, when it is implemented by a computer.
[Revendication 11] Dispositif de correction de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule, le dispositif comprenant un calculateur (2) comprenant une mémoire (3), caractérisé en ce que la mémoire (3) stocke un estimateur obtenu par la mise en oeuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8, la mémoire stockant également des paramètres relatifs aux données de bancs de tests du capteur de pression de cylindre, [Claim 11] A device for correcting the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor, the device comprising a computer (2) comprising a memory (3), characterized in that the memory (3) stores an estimator obtained by implementing the method according to one of claims 1 to 8, the memory also storing parameters relating to the test bench data of the cylinder pressure sensor,
et en ce que le calculateur est adapté pour recevoir des valeurs de pression de cylindre acquises par le capteur de pression, and in that the computer is adapted to receive cylinder pressure values acquired by the pressure sensor,
et des valeurs de positions angulaires d’un vilebrequin du moteur, and angular position values of an engine crankshaft,
et est adapté pour extraire des paramètres desdites valeurs de pression de cylindre et desdites valeurs de positions angulaires du vilebrequin, and is adapted to extract parameters from said values of cylinder pressure and from said values of angular positions of the crankshaft,
et est également adapté pour mettre en oeuvre l’estimateur contenu dans la mémoire pour estimer une erreur de la valeur de pression (Epe) mesurée par le capteur, et appliquer une correction de l’erreur de la mesure de pression (Pcor) à partir de l’erreur (Epe) calculée par l’estimateur. and is also suitable for implementing the estimator contained in the memory to estimate an error of the pressure value (E pe ) measured by the sensor, and to apply a correction of the error of the pressure measurement (Pcor) to from the error (E pe ) calculated by the estimator.
[Revendication 12] Dispositif de correction de la mesure d’un capteur de pression de cylindre de moteur de véhicule selon la revendication 1 1 , [Claim 12] A device for correcting the measurement of a vehicle engine cylinder pressure sensor according to claim 1 1,
caractérisé en ce que la mémoire (3) stocke une pluralité d’estimateurs obtenus par la mise en oeuvre du procédé selon la revendication 3 ou 4, characterized in that the memory (3) stores a plurality of estimators obtained by implementing the method according to claim 3 or 4,
le calculateur (2) étant également adapté pour choisir parmi la pluralité d’estimateurs contenu dans la mémoire (3) quel estimateur mettre en oeuvre en fonction des valeurs de positions angulaires du vilebrequin du moteur. the computer (2) also being adapted to choose from among the plurality of estimators contained in the memory (3) which estimator to implement as a function of the values of the angular positions of the engine crankshaft.
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FR2532761A1 (en) * 1982-09-07 1984-03-09 Sedeme Method for calibrating a transducer
US20170176280A1 (en) * 2015-12-16 2017-06-22 Cummins, Inc. Diagnosing cylinder pressure sensor gain and offset

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2532761A1 (en) * 1982-09-07 1984-03-09 Sedeme Method for calibrating a transducer
US20170176280A1 (en) * 2015-12-16 2017-06-22 Cummins, Inc. Diagnosing cylinder pressure sensor gain and offset

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