WO2021037643A1 - Verfahren zur modellbasierten steuerung und regelung einer brennkraftmaschine - Google Patents

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WO2021037643A1
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internal combustion
combustion engine
nox
emission
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PCT/EP2020/073253
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Michael Buchholz
Knut GRAICHEN
Karsten HARDER
Jens Niemeyer
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Mtu Friedrichshafen Gmbh
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    • Y02T10/40—Engine management systems

Definitions

  • the invention relates to a method for the model-based control and regulation of an internal combustion engine according to the preamble of claim 1.
  • the behavior of an internal combustion engine is largely determined by an engine control unit as a function of a desired performance.
  • the corresponding characteristics and maps are applied in the software of the engine control unit.
  • the manipulated variables of the internal combustion engine for example the start of injection and a required rail pressure, are calculated from the desired output.
  • These characteristic curves / maps are equipped with data at the manufacturer of the internal combustion engine on a test bench. However, the large number of these characteristic curves / maps and the correlation of the characteristic curves / maps with one another cause a high level of coordination effort.
  • DE 10 2006004 516 B3 describes a Bayesian network with probability tables for determining an injection quantity
  • US 2011/0172897 A1 describes a method for adapting the start of injection and the injection quantity using combustion models using neural networks. Since trained data is mapped here, it has to be learned beforehand during a test run.
  • the invention is based on the object of optimizing the previously described model-based method with regard to fuel consumption.
  • the method according to the invention consists in recording an operating history of the internal combustion engine, reading in a legally prescribed emission target for the emission class and adapting the emission target as a function of the operating history while complying with the emission rules.
  • the adjusted emissions target is then set as a default value for the optimizer.
  • the statutory emission target for a NOx cycle is defined by an upper limit for NOx, by torque / load-related weighting factors and a mean value for NOx for the entire load range.
  • the operating history is recorded during operation of the internal combustion engine in the form of a speed-torque-based load spectrum. Using the operating history, a probability is then determined for each operating point in the form of a relative frequency of the operating value.
  • Target emissions are understood to mean both NOx emissions and particulate emissions. For the low-load range, there is then a correspondingly lower consumption of fuel and reducing agent.
  • the method according to the invention is an important addition to the model-based structure known from DE 10 1017 009 582 B3.
  • An adaptation to future legal requirements is possible without any problems, for example via so-called "Workbased Windows”.
  • a more precise adjustment of the fuel consumption is achieved by the fact that the method is based on the behavior of the operator. Since the operational history is a slowly changing operational variable, it is sufficient for the execution of the method according to the invention has a slow computing runtime.
  • As a learning system it automatically adapts to the real operating behavior, which means there is no need to reset to the initial state, for example during maintenance. For the operator, this results in further reduced maintenance costs as an advantage.
  • Fig. 5 shows an emission cycle
  • 6A, B show the emission target
  • FIG. 1 shows a system diagram of an electronically controlled internal combustion engine 1 with a common rail system.
  • the common rail system comprises the following mechanical components: a low-pressure pump 3 for delivering fuel from a fuel tank 2, a variable suction throttle 4 for influencing the volume flow of fuel flowing through, a high-pressure pump 5 for delivering the fuel while increasing the pressure, a rail 6 for storing the fuel and injectors 7 for injecting the fuel into the combustion chambers of the internal combustion engine 1.
  • the common rail system can also be designed with individual accumulators, with an individual accumulator 8 then being integrated into the injector 7 as an additional buffer volume. The further functionality of the common rail system is assumed to be known.
  • the gas path shown includes both the air supply and the exhaust gas discharge.
  • Arranged in the air supply are the compressor of an exhaust gas turbocharger 11, a charge air cooler 12, a throttle valve 13, a junction 14 for merging the charge air with the recirculated exhaust gas, and the inlet valve 15.
  • an EGR actuator 17 In the exhaust gas discharge, in addition to the exhaust valve 16, an EGR actuator 17, the turbine of the exhaust gas turbocharger 11 and a turbine bypass valve 18.
  • the mode of operation of the internal combustion engine 1 is determined by an electronic control unit 10 (ECU).
  • the electronic control unit 10 contains the usual components of a microcomputer system, for example a microprocessor, I / O modules, buffers and memory modules (EEPROM, RAM).
  • the operating data relevant to the operation of the internal combustion engine 1 are applied as models in the memory modules.
  • the electronic control unit 10 uses this to calculate the output variables from the input variables.
  • the following input variables are shown as examples in FIG. 1: A target torque M (SOLL), which is specified by an operator, the rail pressure pCR, which is measured by means of a rail pressure sensor 9, the actual engine speed nIST, the charge air pressure pLL, the charge air temperature TLL, the humidity phi of the charge air, the exhaust gas temperature TAbgas, the air-fuel ratio lambda, the NOx actual value, optionally the pressure pES of the individual accumulator 8 and an input variable EIN.
  • the additional sensor signals are combined under the input variable IN, for example the coolant temperatures.
  • FIG. 1 the following are shown as output variables of the electronic control unit 10: a signal PWM to control the suction throttle 4, a signal ve to control the injectors 7 (start / end of injection), a control signal DK to control the throttle valve 13, a control signal AGR to control the EGR actuator 17, a control signal TBP for controlling the turbine bypass valve 18 and an output variable AUS.
  • the output variable AUS is representative of the further actuating signals for controlling and regulating the internal combustion engine 1, for example for an actuating signal for activating a second exhaust gas turbocharger during register charging.
  • FIG. 2 shows a model-based system diagram with the engine control unit 10, a rail pressure control loop 22, a lambda control loop 23, an EGR control loop 24 and with the internal combustion engine 1.
  • the input variables of the engine control unit 10 in this illustration are the input variable EIN, a library Bibliol, a library Biblio2 and the measurement signals MESS.
  • the input signals shown in FIG. 1 are combined under the input variable IN.
  • the different legal emission classes are stored in the Bibliol library according to the global scope of application, for example IMO or Tier 4f.
  • the maximum mechanical component load for example the maximum permissible peak combustion pressure, is stored in the Biblio2 library.
  • the selected maximum values of the mechanical component load from the Biblio2 library are then used as binding for the further calculation within the combustion model and the gas path model set.
  • the measurement signals from FIG. 1 are combined under the input variable MESS.
  • the output variables of the engine control unit 10 are a target rail pressure pCR (SL) for the specification for the rail pressure control circuit 22, the start of injection SB or the end of injection SE, a target lambda LAM (SL) for the specification for the lambda control circuit 23 and a EGR setpoint EGR (SL) for the EGR control loop 24.
  • SL target rail pressure pCR
  • SL target lambda LAM
  • combustion model 19 In the combustion model 19 and in the gas path model 20, the system behavior of the internal combustion engine 1 is mapped as mathematical equations.
  • the combustion model 19 statically depicts the processes during the combustion.
  • the gas path model 20 depicts the dynamic behavior of the air supply and the exhaust gas discharge.
  • the combustion model 19 contains individual models, for example for the formation of NOx and soot, for the exhaust gas temperature, for the exhaust gas mass flow, for the peak pressure and for the operating costs, which are calculated from the fuel consumption. These individual models, in turn, depend on the boundary conditions in the cylinder and the parameters of the injection.
  • the combustion model 19 is determined for a reference internal combustion engine in a test bench run, the so-called DoE test bench run (DoE: Design of Experiments). During the DoE test run, operating parameters and manipulated variables are systematically varied with the aim of mapping the overall behavior of the internal combustion engine as a function of engine variables and environmental conditions.
  • the optimizer 21 evaluates the combustion model 19, specifically with regard to the target torque M (SOLL), the environmental boundary conditions, for example the humidity phi of the charge air, and the operating situation of the internal combustion engine.
  • the operating situation is defined by the actual engine speed nIST, the charge air temperature TLL and the charge air pressure pLL.
  • Another specification variable for the optimizer 21 is an adapted emissions target, which is calculated by the consumption optimization 25.
  • the adjusted emission target is determined by recording an operating history of the internal combustion engine, reading in the legally prescribed emission target of the emission class (Biblio 1) and adjusting the emission target depending on the operating history in compliance with the emission rules.
  • the adjusted emissions target specifies which operating points are necessary for the favorable operation of the The entire system can be set in compliance with the legal requirements.
  • the function of the optimizer 21 now consists in evaluating the injection system setpoints for controlling the injection system actuators and the gas path setpoints for activating the gas path actuators.
  • the optimizer 21 selects that solution in which a quality measure is minimized.
  • the quality measure is calculated as the integral of the square target / actual deviations within the prediction horizon. For example in the form:
  • w1, w2 and w3 mean a corresponding weighting factor.
  • the nitrogen oxide emissions result from the humidity phi of the charge air, the charge air temperature, the start of injection SB and the rail pressure pCR.
  • the quality measure is minimized in that the optimizer 21 calculates a first quality measure at a first point in time, the injection system setpoints and the gas path setpoint values are varied and a second quality measure is forecast within the prediction horizon on the basis of these. On the basis of the deviation of the two quality measures from one another, the optimizer 21 then determines a minimum quality measure and sets this as decisive for the internal combustion engine. For the example shown in the figure, these are the set rail pressure pCR (SL) and the start of injection SB and the end of injection SE for the injection system.
  • the set rail pressure pCR (SL) is the reference variable for the subordinate rail pressure control loop 22.
  • the manipulated variable of the rail pressure control loop 22 corresponds to the PWM signal to act on the suction throttle.
  • the injector (Fig. 1: 7) is acted upon directly.
  • the optimizer 21 indirectly determines the target gas path values for the gas path.
  • these are a lambda setpoint LAM (SL) and an EGR setpoint AGR (SL) for specifying the two subordinate control loops 23 and 24.
  • the measured variables MESS that are fed back are read in by the electronic control unit 10.
  • the measured variables MESS are to be understood as meaning both directly measured physical variables and auxiliary variables calculated from them.
  • the lambda actual value LAM (IST) and the EGR actual value AGR (IST) are read in.
  • FIG. 3 the method is shown in a program flow chart.
  • FIG. 3 consists of the main program of FIG. 3A and a sub-program of Figure 3B.
  • query result S2 no, it branches back to point A.
  • the setpoint torque M (SOLL) that can be specified by the operator and the NOx setpoint value NOx (SOLL) are read in at S3.
  • the operating situation of the internal combustion engine is recorded at S4 and a branch is made to the subroutine in FIG.
  • the current operating point is recorded in the operating history at S4A.
  • the current operating point is defined based on the speed value and the torque.
  • the relative frequency of the operating points is recorded in the form of a histogram. Reference is made to the description for FIG. 4 in this regard.
  • the emission specifications are read in from the Bibliol library at S4B.
  • the emission target is defined by the legislator on the basis of a calculation rule for an emission cycle. Such an emission cycle is described in connection with FIG. 5.
  • the operating history is then read in and, at S4D, a probability is determined for each recorded operating point from its relative frequency (histogram).
  • the operating costs of the overall system are then optimized by adjusting the emissions target in compliance with the emissions rules depending on the operating history. The exact procedure is described in connection with FIG.
  • the adjusted emissions target calculated at S4E is then output to the optimizer 21 at S4F and a return is made to the main program of FIG. 3A.
  • the optimizer subroutine is called at S5 and the initial values, for example the start of injection SB, are generated at S6.
  • a first quality measure J1 is calculated using equation (1) at S7 and a running variable i is set to zero at S8.
  • the initial values are then changed at S9 and calculated as new setpoint values for the manipulated variables.
  • the running variable i is increased by one.
  • a second quality measure J2 within the prediction horizon for example for the next 8 seconds, is then forecast at S11.
  • the second quality measure J2 is subtracted from the first quality measure J1 and compared with a limit value GW.
  • the further progress of the quality measure is checked by calculating the difference between the two quality measures.
  • the comparison of the running variable i with a limit value iGW is used to check how often a Optimization has been run through.
  • the two limit value considerations are a termination criterion for further optimization.
  • query result S12 no, the system branches back to point C. Otherwise, at S13, the optimizer sets the second quality measure J2 as the minimum quality measure J (min). The injection system setpoint values and the gas path setpoint values for specifying the corresponding actuators then result from the minimum quality measure J (min). Subsequently, at S14 it is checked whether an engine stop has been initiated. If this is not the case, query result S14: no, the system branches back to point B. Otherwise the program schedule is ended.
  • FIG. 4 shows, in a two-dimensional representation, the operating history as a discretization of the working space in terms of speed-moment points of the probability as a histogram.
  • the actual engine speed nIST is plotted on the abscissa and the actual torque MM is plotted on the ordinate.
  • the hatched areas each indicate a relative frequency.
  • a probability A corresponds to the pair of values n5 / M3, i.e. a count of how often the pair of values n5 / M3 occurred during operation.
  • the dwell time can be considered as an alternative to the count value.
  • the value A therefore also indicates the probability with which the operating point n5 / M3 occurred from all operating points, for example with a 10% probability from all operating points.
  • FIG. 5 shows a calculation rule for an emission cycle that has been laid down by law.
  • the actual engine speed nIST is plotted on the abscissa and the actual torque MM or a load is plotted on the ordinate.
  • the calculation rule is explained using a motor generator application (GenSet).
  • a motor speed of 1500 revolutions corresponds to a mains frequency of 50 Hertz.
  • the numerical values to the left of line 26 stand for moment, 100% corresponding to the full load of the internal combustion engine with the ordinate value M5.
  • FIG. 6A showing an NOx cycle Delivery state of the internal combustion engine
  • FIG. 6B shows an NOx cycle after the specification in the consumption optimization (FIG. 2: 25).
  • the actual torque MM is shown on the abscissa and the NOx target value in grams per kilowatt hour is shown on the ordinate.
  • the maximum value prescribed by law for the NOx cycle is shown as a solid line 27 parallel to the abscissa.
  • a maximum NOx value of 1 g / kWh is specified for the application under consideration.
  • w (i) corresponds to the weighting factor and NOx (i) to the corresponding NOx target value for all values of i.
  • the higher NOx value means lower fuel consumption. So that the condition of formula (2) is met, the operating points C to F are shifted to lower NOx values.
  • Fuel cost (minimum) SS p (i, j) bEFF
  • p (i, J) corresponds to the probability and bEFF to the operating costs as a function of the NOx target value and the particle target value, calculated for example using sequential quadratic programming (SQP) or the interior point method, for all values of i and J.
  • SQL sequential quadratic programming
  • EGR actuator exhaust gas recirculation

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Abstract

Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine (1), bei dem eine Emissionsklasse für den Betrieb der Brennkraftmaschine aus einer Bibliothek eingelesen wird, bei dem in Abhängigkeit eines Sollmoments über ein Verbrennungsmodell (19) Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der Einspritzsystem-Stellglieder und über ein Gaspfadmodell (20) Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden, bei dem von einem Optimierer (21) ein Gütemaß in Abhängigkeit der Einspritzsystem-Sollwerte und der Gaspfad-Sollwerte berechnet wird, vom Optimierer (21) das Gütemaß über Veränderung der Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte innerhalb eines Prädiktionshorizonts minimiert wird und bei dem vom Optimierer (21) anhand des minimierten Gütemaßes die Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte als maßgeblich zur Einstellung des Betriebspunkts der Brennkraftmaschine (1) gesetzt werden. Die Erfindung ist dadurch gekennzeichnet, dass eine Betriebshistorie der Brennkraftmaschine (1) aufgezeichnet wird, ein gesetzlich vorgegebenes Emissionsziel der Emissionsklasse eingelesen wird, das Emissionsziel in Abhängigkeit der Betriebshistorie unter Einhaltung der Emissionsregeln angepasst wird und das angepasste Emissionsziel als Vorgabewert für den Optimierer (21) gesetzt wird.

Description

Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine nach dem Oberbegriff von Anspruch 1.
Das Verhalten einer Brennkraftmaschine wird maßgeblich über ein Motorsteuergerät in Abhängigkeit eines Leistungswunsches bestimmt. Hierzu sind in der Software des Motorsteuergeräts entsprechende Kennlinien und Kennfelder appliziert. Über diese werden aus dem Leistungswunsch die Stellgrößen der Brennkraftmaschine berechnet, zum Beispiel der Spritzbeginn und ein erforderlicher Raildruck. Mit Daten bestückt werden diese Kennlinien/Kennfelder beim Hersteller der Brennkraftmaschine auf einem Prüfstand. Die Vielzahl dieser Kennlinien/Kennfelder und die Korrelation der Kennlinien/Kennfelder untereinander verursachen allerdings einen hohen Abstimmungsaufwand.
In der Praxis wird daher versucht den Abstimmungsaufwand durch die Verwendung von mathematischen Modellen zu reduzieren. So beschreibt zum Beispiel die DE 10 2006004 516 B3 ein Bayesnetz mit Wahrscheinlichkeitstabellen zur Festlegung einer Einspritzmenge und die US 2011/0172897 A1 ein Verfahren zur Adaption des Spritzbeginns sowie der Spritzmenge über Verbrennungsmodelle mittels neuronaler Netze. Da hierbei trainierte Daten abgebildet werden, müssen diese zuvor bei einem Prüfstandslauf gelernt werden.
Aus der DE 10 2017009 582 B3 ist ein Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine bekannt, bei dem anhand eines Leistungswunsches über ein Verbrennungsmodell die Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der Einspritzsystem-Stellglieder und über ein Gaspfadmodell Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden. Von einem Optimierer werden nun diese Sollwerte mit dem Ziel der Minimumfindung in Form eines Gütemaßes innerhalb eine Prädiktionshorizonts verändert. Ist ein Minimum aufgefunden, so werden die Sollwerte als maßgeblich für die unterlagerten Regelkreise gesetzt. Die Veränderung der Sollwerte erfolgt innerhalb der Grenzen der gesetzlich vorgegebenen Emissionswerte und innerhalb der mechanisch zulässigen Belastungsvorgaben, zum Beispiel des Spitzendrucks während der Verbrennung.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde das zuvor beschriebene modellbasierte Verfahren hinsichtlich des Kraftstoffverbrauchs zu optimieren.
Gelöst wird diese Aufgabe durch die Merkmale von Anspruch 1. Die Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen dargestellt.
Das erfindungsgemäße Verfahren besteht darin, dass eine Betriebshistorie der Brennkraftmaschine aufgezeichnet wird, ein gesetzlich vorgegebenes Emissionsziel der Emissionsklasse eingelesen wird und das Emissionsziel in Abhängigkeit der Betriebshistorie unter Einhaltung der Emissionsregeln angepasst wird. Das angepasste Emissionsziel wiederum wird dann als Vorgabewert für den Optimierer gesetzt. Das gesetzliche Emissionsziel wird für einen NOx-Zyklus durch eine NOx-Obergrenze, durch moment-/lastbezogene Gewichtungsfaktoren und einen NOx-Mittelwert für den gesamten Lastbereich definiert. Aufgezeichnet wird die Betriebshistorie während des Betriebs der Brennkraftmaschine in Form eines drehzahl-momentbasierten Lastkollektivs. Anhand der Betriebshistorie wird dann für jeden Betriebspunkt eine Wahrscheinlichkeit in Form einer relativen Häufigkeit des Betriebswerts bestimmt. Wird beispielsweise die Brennkraftmaschine häufig im Niederlastbereich betrieben, so wird die Ziel-Emission in diesem Lastbereich bis an die zulässige Obergrenze angehoben. Unter Ziel-Emission sind sowohl die NOx- Emission als auch die Partikelemission zu verstehen. Für den Niederlastbereich ergibt sich dann ein entsprechend geringerer Kraftstoff- und Reduktionsmittelverbrauch.
Das Verfahren gemäß der Erfindung ist eine wichtige Ergänzung für die aus der DE 10 1017 009 582 B3 bekannte modellbasierte Struktur. Eine Anpassung an zukünftige Gesetzesvorgaben ist problemlos möglich, zum Beispiel über sogenannte „Workbased Windows“. Eine präzisere Anpassung des Kraftstoffverbrauchs wird dadurch erreicht, dass sich das Verfahren am Verhalten des Bedieners orientiert. Da die Betriebshistorie eine sich nur langsam veränderliche Betriebsgröße darstellt, genügt für die Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens eine langsame Rechenlaufzeit. Als lernendes System passt es sich an das reale Betriebsverhalten selbständig an, wodurch ein Zurücksetzen auf den Ausgangszustand, zum Beispiel bei einer Wartung, entfällt. Für den Betreiber ergeben sich nochmals reduzierte Wartungskosten als Vorteil.
In den Figuren ist ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel dargestellt. Es zeigen:
Fig. 1 ein Systemschaubild,
Fig. 2 ein modellbasiertes Systemschaubild,
Fig. 3 einen Programm-Ablaufplan,
Fig. 4 eine Betriebshistorie,
Fig. 5 ein Emissionszyklus und
Fig. 6A,B eine Darstellung des Emissionsziels
Die Figur 1 zeigt ein Systemschaubild einer elektronisch gesteuerten Brennkraftmaschine 1 mit einem Common-Railsystem. Das Common-Railsystem umfasst folgende mechanische Komponenten: eine Niederdruckpumpe 3 zur Förderung von Kraftstoff aus einem Kraftstofftank 2, eine veränderbare Saugdrossel 4 zur Beeinflussung des durchströmenden Kraftstoff-Volumenstroms, eine Hochdruckpumpe 5 zur Förderung des Kraftstoffs unter Druckerhöhung, ein Rail 6 zum Speichern des Kraftstoffs und Injektoren 7 zum Einspritzen des Kraftstoffs in die Brennräume der Brennkraftmaschine 1. Optional kann das Common-Railsystem auch mit Einzelspeichern ausgeführt sein, wobei dann zum Beispiel im Injektor 7 ein Einzelspeicher 8 als zusätzliches Puffervolumen integriert ist. Die weitere Funktionalität des Common-Railsystem wird als bekannt vorausgesetzt.
Der dargestellte Gaspfad umfasst sowohl die Luftzuführung als auch die Abgasabführung. Angeordnet sind in der Luftzuführung der Verdichter eines Abgasturboladers 11 , ein Ladeluftkühler 12, eine Drosselklappe 13, eine Einmündungsstelle 14 zur Zusammenführung der Ladeluft mit dem rückgeführten Abgas und das Einlassventil 15. In der Abgasabführung angeordnet sind neben dem Auslassventil 16 ein AGR-Stellglied 17, die T urbine des Abgasturboladers 11 und ein Turbinen-Bypassventil 18. Die Betriebsweise der Brennkraftmaschine 1 wird durch ein elektronisches Steuergerät 10 (ECU) bestimmt. Das elektronische Steuergerät 10 beinhaltet die üblichen Bestandteile eines Mikrocomputersystems, beispielsweise einen Mikroprozessor, I/O-Bausteine, Puffer und Speicherbausteine (EEPROM, RAM). In den Speicherbausteinen sind die für den Betrieb der Brennkraftmaschine 1 relevanten Betriebsdaten als Modelle appliziert. Über diese berechnet das elektronische Steuergerät 10 aus den Eingangsgrößen die Ausgangsgrößen. In der Figur 1 sind exemplarisch folgende Eingangsgrößen dargestellt: Ein Sollmoment M(SOLL), welches von einem Bediener vorgegeben wird, der Raildruck pCR, der mittels eines Rail-Drucksensors 9 gemessen wird, die Ist-Motordrehzahl nIST, der Ladeluftdruck pLL, die Ladelufttemperatur TLL, die Feuchte phi der Ladeluft, die Abgastemperatur TAbgas, das Luft- Kraftstoffverhältnis Lambda, der NOx-lstwert, optional der Druck pES des Einzelspeichers 8 und eine Eingangsgröße EIN. Unter der Eingangsgröße EIN sind die weiteren nicht dargestellten Sensorsignale zusammengefasst, beispielsweise die Kühlmitteltemperaturen. In Figur 1 sind als Ausgangsgrößen des elektronischen Steuergeräts 10 dargestellt: ein Signal PWM zur Ansteuerung der Saugdrossel 4, ein Signal ve zur Ansteuerung der Injektoren 7 (Spritzbeginn/ Spritzende), ein Stellsignal DK zur Ansteuerung der Drosselklappe 13, ein Stellsignal AGR zur Ansteuerung des AGR-Stellglieds 17, ein Stellsignal TBP zur Ansteuerung des Turbinen-Bypassventils 18 und eine Ausgangsgröße AUS. Die Ausgangsgröße AUS steht stellvertretend für die weiteren Stellsignale zur Steuerung und Regelung der Brennkraftmaschine 1 , beispielsweise für ein Stellsignal zur Aktivierung eines zweiten Abgasturboladers bei einer Registeraufladung.
Die Figur 2 zeigt ein modellbasiertes Systemschaubild mit dem Motorsteuergerät 10, einem Raildruck-Regelkreis 22, einem Lambda-Regelkreis 23, einem AGR-Regelkreis 24 und mit der Brennkraftmaschine 1. Die Eingangsgrößen des Motorsteuergeräts 10 sind bei dieser Darstellung die Eingangsgröße EIN, eine Bibliothek Bibliol , eine Bibliothek Biblio2 und die Messsignale MESS. Unter der Eingangsgröße EIN sind die in der Figur 1 dargestellten Eingangssignale zusammengefasst. In der Bibliothek Bibliol sind die unterschiedlichen gesetzlichen Emissionsklassen entsprechend dem globalen Anwendungsbereich, zum Beispiel IMO oder Tier 4f, abgelegt. In der Bibliothek Biblio2 sind die maximalen mechanischen Bauteilbelastung, zum Beispiel der maximal zulässige Verbrennungsspitzendruck, abgespeichert. Die ausgewählten maximalen Werte der mechanischen Bauteilbelastung aus der Bibliothek Biblio2 werden dann als verbindlich für die weitere Berechnung innerhalb des Verbrennungsmodells und des Gaspfadmodells gesetzt. Unter der Eingangsgröße MESS sind die Messsignale der Figur 1 zusammengefasst. Die Ausgangsgrößen des Motorsteuergeräts 10 sind ein Soll-Raildruck pCR(SL) zur Vorgabe für den Raildruck-Regelkreis 22, der Spritzbeginn SB bzw. das Spritzende SE, ein Soll-Lambda LAM(SL) zur Vorgabe für den Lambda-Regelkreis 23 und ein AGR-Sollwert AGR(SL) für den AGR-Regelkreis 24. Innerhalb des elektronischen Steuergeräts 10 sind ein Funktionsblock Verbrauchsoptimierung 25, ein Verbrennungsmodell 19, ein Gaspfadmodell 20 und ein Optimierer 21 aufgeführt.
Im Verbrennungsmodell 19 und im Gaspfadmodell 20 sind das Systemverhalten der Brennkraftmaschine 1 als mathematische Gleichungen abgebildet. Das Verbrennungsmodell 19 bildet hierbei statisch die Vorgänge bei der Verbrennung ab.
Im Unterschied hierzu bildet das Gaspfadmodell 20 das dynamische Verhalten der Luftzuführung und der Abgasabführung ab. Das Verbrennungsmodell 19 beinhaltet Einzelmodelle zum Beispiel für die NOx- und Rußentstehung, für die Abgastemperatur, für den Abgasmassenstrom, für den Spitzendruck und für die Betriebskosten, welche sich aus dem Kraftstoffverbrauch berechnen. Diese Einzelmodelle wiederum sind abhängig von den Randbedingungen im Zylinder und den Parametern der Einspritzung. Bestimmt wird das Verbrennungsmodell 19 bei einer Referenz-Brennkraftmaschine in einem Prüfstandslauf, dem sogenannte DoE- Prüfstandslauf (DoE: Design of Experiments). Beim DoE-Prüfstandslauf werden systematisch Betriebsparameter und Stellgröße mit dem Ziel variiert, das Gesamtverhalten der Brennkraftmaschine in Abhängigkeit von motorischen Größen und Umweltrandbedingungen abzubilden.
Der Optimierer 21 wertet das Verbrennungsmodell 19 aus und zwar hinsichtlich des Sollmoments M(SOLL), der Umweltrandbedingungen, zum Beispiel die Feuchte phi der Ladeluft, und der Betriebssituation der Brennkraftmaschine. Definiert wird die Betriebssituation durch die Ist-Motordrehzahl nIST, die Ladelufttemperatur TLL und den Ladeluftdruck pLL. Eine weitere Vorgabegröße für den Optimierer 21 ist ein angepasstes Emissionsziel, welches von der Verbrauchsoptimierung 25 berechnet wird. Bestimmt wird das angepasste Emissionsziel, indem eine Betriebshistorie der Brennkraftmaschine aufgezeichnet wird, das gesetzlich vorgegebenes Emissionsziel der Emissionsklasse (Biblio 1) eingelesen wird und das Emissionsziel in Abhängigkeit der Betriebshistorie unter Einhaltung der Emissionsregeln angepasst wird. Über das angepasste Emissionsziel wird letztendlich vorgegeben, welche Betriebspunkte zum günstigen Betrieb des Gesamtsystems, unter Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben, eingestellt werden. Die nähere Erläuterung erfolgt in Verbindung mit der Figur 3. Die Funktion des Optimierers 21 besteht nun darin die Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der Einspritzsystem- Stellglieder und die Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder zu bewerten. Hierbei wählt der Optimierer 21 diejenige Lösung aus, bei der ein Gütemaß minimiert wird. Berechnet wird das Gütemaß als Integral der quadratischen Soll- Istabweichungen innerhalb des Prädiktionshorizonts. Beispielsweise in der Form:
(1) J = i [w1 (NOx(SOLL)-NOx(IST)]2 + [w2(M(SOLL)-M(IST)]2 + [w3(....)j + ...
Hierin bedeuten w1 , w2 und w3 einen entsprechenden Gewichtungsfaktor. Bekanntermaßen ergeben sich die Stickoxidemission aus der Feuchte phi der Ladeluft, der Ladelufttemperatur, dem Spritzbeginn SB und dem Raildruck pCR.
Minimiert wird das Gütemaß, indem vom Optimierer 21 zu einem ersten Zeitpunkt ein erstes Gütemaß berechnet wird, die Einspritzsystem-Sollwerte sowie die Gaspfad- Sollwerte variiert werden und anhand dieser ein zweites Gütemaß innerhalb des Prädiktionshorizonts prognostiziert wird. Anhand der Abweichung der beiden Gütemaße zueinander legt dann der Optimierer 21 ein minimales Gütemaß fest und setzt dieses als maßgeblich für die Brennkraftmaschine. Für das in der Figur dargestellte Beispiel sind dies für das Einspritzsystem der Soll-Raildruck pCR(SL) und der Spritzbeginn SB sowie das Spritzende SE. Der Soll-Raildruck pCR(SL) ist die Führungsgröße für den unterlagerten Raildruck-Regelkreis 22. Die Stellgröße des Raildruck-Regelkreises 22 entspricht dem PWM-Signal zu Beaufschlagung der Saugdrossel. Mit dem Spritzbeginn SB und dem Spritzende SE wird der Injektor (Fig. 1 : 7) unmittelbar beaufschlagt. Für den Gaspfad bestimmt der Optimierer 21 mittelbar die Gaspfad-Sollwerte. Bei dem dargestellten Beispiel sind dies ein Lamda-Sollwert LAM(SL) und ein AGR-Sollwert AGR(SL) zur Vorgabe für die beiden unterlagerten Regelkreise 23 und 24. Die rückgeführten Messgrößen MESS werden vom elektronischen Steuergerät 10 eingelesen. Unter den Messgrößen MESS sind sowohl unmittelbar gemessene physikalische Größen als auch daraus berechnete Hilfsgrößen zu verstehen. Bei dem dargestellten Beispiel werden der Lamda-Istwert LAM(IST) und der AGR-Istwert AGR(IST) eingelesen.
In der Figur 3 ist das Verfahren in einem Programm-Ablaufplan dargestellt. Die Figur 3 besteht aus dem Hauptprogramm der Figur 3A und einem Unterprogramm der Figur 3B. Nach der Initialisierung bei S1 wird bei S2 geprüft ob der Startvorgang beendet ist. Läuft dieser noch, Abfrageergebnis S2: nein, wird zum Punkt A zurückverzweigt. Ist der Startvorgang beendet, so wird bei S3 das vom Bediener vorgebbare Sollmoment M(SOLL) und der NOx-Sollwert NOx(SOLL) eingelesen. Im Anschluss daran wird bei S4 die Betriebssituation der Brennkraftmaschine erfasst und in das Unterprogramm der Figur 3B verzweigt.
Im Unterprogramm der Figur 3B wird bei S4A der aktuelle Betriebspunkt in der Betriebshistorie aufgezeichnet. Definiert wird der aktuelle Betriebspunkt anhand des Drehzahlwertes und des Moments. In der Betriebshistorie wird die relative Häufigkeit der Betriebspunkte in Form eines Histogramms erfasst. Hierzu wird auf die Beschreibung zur Figur 4 verwiesen. Im Anschluss wird bei S4B die Emissionsvorgabe aus der Bibliothek Bibliol eingelesen. Definiert wird die Emissionsvorgabe vom Gesetzgeber anhand einer Berechnungsvorschrift für einen Emissionszyklus. Die Beschreibung eines derartigen Emissionszyklus erfolgt in Verbindung mit der Figur 5. Bei S4C wird dann die Betriebshistorie eingelesen und bei S4D für jeden aufgezeichneten Betriebspunkt aus dessen relativer Häufigkeit (Histogramm) eine Wahrscheinlichkeit bestimmt. Im Anschluss werden die Betriebskosten des Gesamtsystems optimiert, indem das Emissionsziel unter Einhaltung der Emissionsregeln in Abhängigkeit der Betriebshistorie angepasst wird. Die genaue Vorgehensweise wird in Verbindung mit der Figur 6 beschrieben. Das bei S4E berechnete, angepasste Emissionsziel wird anschließend bei S4F an den Optimierer 21 ausgegeben und in das Hauptprogramm der Figur 3A zurückgekehrt.
Bei S5 wird das Unterprogramm Optimierer aufgerufen und die Anfangswerte, zum Beispiel der Spritzbeginn SB, bei S6 erzeugt. Ein erstes Gütemaß J1 wird anhand der Gleichung (1) bei S7 berechnet und bei S8 eine Laufvariable i auf null gesetzt.
Danach werden bei S9 die Anfangswerte verändert und als neue Sollwerte für die Stellgrößen berechnet. Bei S10 wird die Laufvariable i um eins erhöht. Anhand der neuen Sollwerte wird dann bei S11 ein zweites Gütemaß J2 innerhalb des Prädiktionshorizonts, zum Beispiel für die nächsten 8 Sekunden, prognostiziert. Bei S12 wiederum wird das zweite Gütemaß J2 vom ersten Gütemaß J1 subtrahiert und mit einem Grenzwert GW verglichen. Über die Differenzbildung der beiden Gütemaße wird der weitere Fortschritt des Gütemaßes abgeprüft. Alternativ wird anhand des Vergleichs der Laufvariablen i mit einem Grenzwert iGW geprüft, wie oft bereits eine Optimierung durchlaufen wurde. Die beiden Grenzwertbetrachtungen sind insofern ein Abbruchkriterium für eine weitere Optimierung. Ist eine weitere Optimierung möglich, Abfrageergebnis S12: nein, so wird zum Punkt C zurück verzweigt. Anderenfalls wird bei S13 vom Optimierer das zweite Gütemaß J2 als minimales Gütemaß J(min) gesetzt. Aus dem minimalen Gütemaß J(min) resultieren dann die Einspritzsystem-Sollwerte und die Gaspfad-Sollwerte zur Vorgabe für die entsprechenden Stellglieder. Im Anschluss daran wird bei S14 geprüft ob ein Motorstopp initiiert wurde. Ist dies nicht der Fall, Abfrageergebnis S14: nein, wird zum Punkt B zurückverzweigt. Anderenfalls ist der Programm-Ablaufplan beendet.
Die Figur 4 zeigt in einer zweidimensionalen Darstellung die Betriebshistorie als Diskretisierung des Arbeitsraums in Drehzahl-Momentpunkte der Wahrscheinlichkeit als Histogramm. Entsprechend sind auf der Abszisse die Ist-Motordrehzahl nIST und auf der Ordinate das Ist-Moment MM aufgetragen. Die schraffiert dargestellten Bereiche kennzeichnen jeweils eine relative Häufigkeit. So korrespondiert zum Wertepaar n5/M3 eine Wahrscheinlichkeit A, also eine Zählung wie häufig das Wertepaar n5/M3 im Betrieb auftrat. Alternativ zum Zählwert kommt die Verweildauer in Betracht. Der Wert A gibt daher auch an, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Betriebspunkt n5/M3 von allen Betriebspunkten auftrat, zum Beispiel mit 10%-iger Wahrscheinlichkeit von allen Betriebspunkten.
Die Figur 5 zeigt eine vom Gesetzgeber festgelegt Berechnungsvorschrift für einen Emissionszyklus. Auf der Abszisse ist hierbei die Ist-Motordrehzahl nIST und auf der Ordinate das Ist-Moment MM bzw. eine Last aufgetragen. Die Berechnungsvorschrift wird anhand einer Motor-Generatoranwendung (GenSet) erläutert. Hierbei entspricht eine Motordrehzahl von 1500 Umdrehung einer Netzfrequenz von 50 Hertz. In der Figur dargestellt ist eine parallel zur Ordinate verlaufende senkrechte Linie 26 bei einem Motordrehzahlwert von nMOT=1500 1/min. Die Zahlenwerte links der Linie 26 stehen für Moment, wobei 100% der Volllast der Brennkraftmaschine mit dem Ordinatenwert M5 entspricht. Die Zahlenwerte rechts der Linie 26 kennzeichnen einen Gewichtungsfaktor, welcher vom Gesetzgeber vorgeben ist. So korrespondiert beispielsweise zu einem Momentwert MM=25% ein Gewichtungsfaktor von 20%.
Dies bedeutet, dass beim Moment MM=25% dieser Betriebspunkt für die Berechnung des Zykluswertes zu 20% berücksichtigt wird. Die weitere Erläuterung erfolgt nunmehr gemeinsam mit der Figur 6, wobei die Figur 6A einen NOx-Zyklus im Auslieferungszustand der Brennkraftmaschine und die Figur 6B einen NOx-Zyklus nach der Festlegung in der Verbrauchsoptimierung (Fig. 2: 25) zeigt. Auf der Abszisse ist das Ist-Moment MM und auf der Ordinate der NOx-Sollwert in Gramm je Kilowattstunde dargestellt. Als durchgezogene, abszissenparallele Linie 27 ist der vom Gesetzgeber vorgegebenen Maximalwert für den NOx-Zyklus eingezeichnet. Für den betrachteten Anwendungsfall ist ein maximaler NOx-Wert von 1 g/kWh vorgegeben. Als gestrichelte, abszissenparallele Linie 28 ist mit einem Ordinatenwert NOx=0.66 g/kWh die Summe aller gewichteten NOx-Sollwerte aufgetragen. Es gilt also
(2) NOx-Zyklus = S w(i) NOx(i) = 0.66 g/kWh
Hierin entsprechen w(i) dem Gewichtungsfaktor und NOx(i) dem korrespondierenden NOx-Sollwert für alle Werte von i. In der Figur 6A ebenfalls dargestellt sind sieben Betriebspunkte A bis G. Im Auslieferungszustand der Brennkraftmaschine sind für alle Betriebspunkte der NOx-Zykluswert 0.66 g/kWh eingestellt. Bei der weiteren Beschreibung wird von einem häufigen Motorbetrieb mit niedrigen Lastanteilen ausgegangen. Für die beiden Betriebspunkte A und B ergibt sich daher eine Betriebshistorie mit einer hohen relativen Häufigkeit, woraus eine hohe Wahrscheinlichkeit des Auftretens resultiert. Die Erfindung sieht nun vor, dass aufgrund der hohen Wahrscheinlichkeit das vom Gesetzgeber vorgegebene Emissionsziel, also NOx=0.66 g/kWh, punktuell zu einem höheren NOx-Sollwert angehoben wird. Wie in der Figur 6B beispielhaft dargestellt, werden daher die beiden Betriebspunkte A und B bis an den Maximalwert NOx=1 g/kWh angehoben. Der höhere NOx-Wert bedeutet einen geringeren Kraftstoffverbrauch. Damit die Bedingung der Formel (2) eingehalten wird, werden die Betriebspunkte C bis F entsprechend zu niederen NOx-Werten verschoben.
Für die Partikelemission gilt dieselbe Vorgehensweise wir zur Figur 6. Bei einem häufigen Motorbetrieb im Niederlastbereich, wird daher einen höhere Partikelemission zugelassen, woraus wiederum ein geringerer Reduktionsmittelverbrauch resultiert. Für die Berechnung der Kraftstoffkosten gilt folgende Beziehung:
(3) Kraftstoffkosten (Minimum) = SS p(i, j) bEFF Hierin entsprechen p(i,J) der Wahrscheinlichkeit und bEFF den Betriebskosten als Funktion des NOx-Sollwerts und des Partikel-Sollwerts, berechnet zum Beispiel über die Sequentiell Quadratische Programmierung (SQP) oder dem Interior-Point- Verfahren, für alle Werte von i und j. Mit anderen Worten: Gesucht wird die Gesamtheit aller Stellgrößen, die den Erwartungswert des Verbrauchs minimieren.
Bezugszeichen
1 Brennkraftmaschine
2 Kraftstofftank
3 Niederdruckpumpe
4 Saugdrossel
5 Hochdruckpumpe
6 Rail
7 Injektor
8 Einzelspeicher
9 Rail-Drucksensor
10 Elektronisches Steuergerät
11 Abgasturbolader
12 Ladeluftkühler
13 Drosselklappe
14 Einmündungsstelle
15 Einlassventil
16 Auslassventil
17 AGR-Stellglied (AGR: Abgasrückführung)
18 Turbinen-Bypassventil
19 Verbrennungsmodell
20 Gaspfadmodell
21 Optimierer
22 Raildruck-Regelkreis
23 Lambda-Regelkreis
24 AGR-Regelkreis
25 Verbrauchsoptimierung
26 Linie
27 Linie (Maximalwert)
28 Linie

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine (1), bei dem eine Emissionsklasse für den Betrieb der Brennkraftmaschine aus einer Bibliothek eingelesen wird, bei dem in Abhängigkeit eines Sollmoments (M(SOLL)) über ein Verbrennungsmodell (19) Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der Einspritzsystem-Stellglieder und über ein Gaspfadmodell (20) Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden, bei dem von einem Optimierer (21) ein Gütemaß in Abhängigkeit der Einspritzsystem- Sollwerte und der Gaspfad-Sollwerte berechnet wird, vom Optimierer (21) das Gütemaß über Veränderung der Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte innerhalb eines Prädiktionshorizonts minimiert wird und bei dem vom Optimierer (21) anhand des minimierten Gütemaßes die Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte als maßgeblich zur Einstellung des Betriebspunkts der Brennkraftmaschine (1) gesetzt werden, dadurch gekennzeichnet, dass eine Betriebshistorie der Brennkraftmaschine (1) aufgezeichnet wird, ein gesetzlich vorgegebenes Emissionsziel der Emissionsklasse eingelesen wird, das Emissionsziel in Abhängigkeit der Betriebshistorie unter Einhaltung der Emissionsregeln angepasst wird und das angepasste Emissionsziel als Vorgabewert für den Optimierer (21 ) gesetzt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass in der Betriebshistorie die Betriebspunkte der Brennkraftmaschine (1) in Abhängigkeit der Drehzahl und des Moments aufgezeichnet werden, zu jedem aufgezeichneten Betriebspunkt eine Wahrscheinlichkeit des Auftretens berechnet wird und das angepasste Emissionsziel über Minimumbestimmung der Wahrscheinlichkeit und den Betriebskosten berechnet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Betriebskosten in Abhängigkeit eines NOx-Sollwertes und eines Partikel-Sollwertes über die Sequentielle Quadratische Programmierung berechnet wird.
4. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass ausgehend von einem NOx-Zykluswert in einem Betriebsbereich mit hoher Wahrscheinlichkeit des Auftretens der NOx-Sollwert zu höheren Werten als der NOx-Zykluswert angehoben wird, während in einem Betriebsbereich mit niederer Wahrscheinlichkeit des Auftretens der NOx-Sollwert zu niederen Werten als der NOx-Zykluswert verringert wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der NOx-Zykluswert aus dem jeweiligen NOx-Sollwert (NOX(i)) und einem Gewichtungsfaktor (w(i)) berechnet wird.
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006004516B3 (de) 2006-02-01 2007-03-08 Mtu Friedrichshafen Gmbh Bayes-Netz zur Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine
WO2009106852A1 (en) * 2008-02-29 2009-09-03 Ricardo Uk Limited A method of controlling vehicle speed change
WO2011039771A2 (en) * 2009-09-15 2011-04-07 Kpit Cummins Infosystems Ltd. Motor assistance for a hybrid vehicle based on predicted driving range
US20110172897A1 (en) 2010-01-14 2011-07-14 Honda Motor Co., Ltd. Plant control apparatus
GB2520637A (en) * 2014-12-04 2015-05-27 Daimler Ag Controller for controlling an internal combustion engine of a vehicle, in particular a commercial vehicle
DE102017009582B3 (de) 2017-10-16 2018-07-26 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine
DE102017009583B3 (de) * 2017-10-16 2018-11-22 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015225279B4 (de) * 2015-12-15 2019-09-12 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren und Einrichtung zum prädiktiven Steuern und/oder Regeln einer Brennkraftmaschine sowie Brennkraftmaschine mit der Einrichtung zur Ausführung des Verfahrens
DE102017002107A1 (de) * 2017-03-08 2018-09-13 Att Automotivethermotech Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Senkung der Schadstoffbelastung durch Kfz in Gebieten hoher Schadstoffbelastung
DE102018001727B4 (de) * 2018-03-05 2021-02-11 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006004516B3 (de) 2006-02-01 2007-03-08 Mtu Friedrichshafen Gmbh Bayes-Netz zur Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine
WO2009106852A1 (en) * 2008-02-29 2009-09-03 Ricardo Uk Limited A method of controlling vehicle speed change
WO2011039771A2 (en) * 2009-09-15 2011-04-07 Kpit Cummins Infosystems Ltd. Motor assistance for a hybrid vehicle based on predicted driving range
US20110172897A1 (en) 2010-01-14 2011-07-14 Honda Motor Co., Ltd. Plant control apparatus
GB2520637A (en) * 2014-12-04 2015-05-27 Daimler Ag Controller for controlling an internal combustion engine of a vehicle, in particular a commercial vehicle
DE102017009582B3 (de) 2017-10-16 2018-07-26 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine
DE102017009583B3 (de) * 2017-10-16 2018-11-22 Mtu Friedrichshafen Gmbh Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HARDER KARSTEN ET AL: "Nonlinear MPC with emission control for a real-world off-highway diesel engine", 2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INTELLIGENT MECHATRONICS (AIM), IEEE, 3 July 2017 (2017-07-03), pages 1768 - 1773, XP033144574, ISBN: 978-1-5090-5998-0, [retrieved on 20170821], DOI: 10.1109/AIM.2017.8014274 *

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