WO2021121811A1 - Verfahren zur klassifizierung mindestens einer kraftstoffeigenschaft in einem kraftstoffsystem, steuergerät - Google Patents

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WO2021121811A1
WO2021121811A1 PCT/EP2020/082028 EP2020082028W WO2021121811A1 WO 2021121811 A1 WO2021121811 A1 WO 2021121811A1 EP 2020082028 W EP2020082028 W EP 2020082028W WO 2021121811 A1 WO2021121811 A1 WO 2021121811A1
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Katharina Schaenzlin
Vinzent Rudolf
Simon Buehler
Juergen Sojka
Sascha-Juan Moran Auth
Gerald Gehmlich
Daniel Zander
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Robert Bosch Gmbh
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Definitions

  • the invention relates to a method for classifying at least one fuel property in a fuel system, which is used to supply an internal combustion engine with fuel, according to the preamble of claim 1.
  • the invention also relates to a control unit for executing at least one step of the method according to the invention.
  • Internal combustion engines can be operated with different fuels, for example with gasoline or diesel fuel. Which fuel can be used depends on the type of combustion engine. Incorrect refueling should be avoided to protect the combustion engine. In addition, there can be different fuel qualities within one type of fuel. Since the quality of the fuel also has an impact on the operation of the internal combustion engine and the associated fuel system, it can also be advantageous to know the quality of the fuel.
  • fuel In a gasoline or diesel engine, fuel is required that is optimally conditioned in terms of quantity and timing in order to achieve the optimum in terms of combustion, consumption, emissions and component protection. This optimum is dependent on the properties of the respective fuel. Since information about the properties of the fuel currently being filled is generally not available, it is not possible to react appropriately to any change in fuel quality or properties. Advantages that result from knowledge of the respective fuel quality are described, inter alia, in WO 2016/091523 A1.
  • a method for recognizing the quality of a fuel made available by a filling station with the aid of an engine control device is proposed. In the process, fuel parameters are determined with the help of sensors and then linked to position data relating to the position of the vehicle when the vehicle was last refueled.
  • the object of the present invention is to provide a method for classifying at least one fuel property in a fuel system that is particularly reliable and can be implemented with as little effort as possible.
  • the proposed method for classifying at least one fuel property in a fuel system comprises the steps: a) Collecting a large number of data using existing learning, control and / or correction functions , b) evaluating the data, information about at least one fuel property being derived from the data, preferably with the aid of a data-based model, c) performing a combined evaluation of the information derived from the data with the aid of an algorithm, preferably in the form of a hierarchical classification model.
  • a wide variety of learning, control and / or correction functions are used in modern motor vehicles. They usually have a monitoring function. In the event of a discrepancy, corrective action can be taken. In this context, a large amount of data is collected and evaluated in order to identify any discrepancies. The method according to the invention makes use of this data, so that a dedicated physical force substance sensor is dispensable. This means that no additional sensor has to be provided. With the help of the various learning, control and / or correction functions, a type of “virtual sensor” is created that provides the data required for evaluation.
  • the decisive factor here is that not only one learning, regulating and / or correction function is used, but several, so that a large number of data are made available via the several learning, regulating and / or correction functions. Because with the number of relevant and mutually independent data, the number of information that can be derived therefrom relating to the at least one fuel property increases. The more information flows into the combined evaluation, the more precise and therefore more reliable the result of the evaluation.
  • the combined evaluation of the information derived from the large number of data is preferably carried out with the aid of an algorithm in the form of a hierarchical classification model.
  • the weighting can in particular relate to the information content of an item of information in relation to a previously selected fuel property.
  • steps a) to c) is carried out with the aid of a computing unit of the motor vehicle, for example with the aid of a control device, in particular with the aid of an engine control device.
  • Learning, regulating and / or correction functions present in a motor vehicle are often integrated in a computing unit, in particular in a control device.
  • Step a) is therefore preferably carried out with the aid of such a computing unit or with the aid of such a control device.
  • the arithmetic unit or the control unit already has the data required to carry out step b), so that advantageously not only step a) but also step b) is carried out with the aid of the same arithmetic unit or with the aid of the same control unit .
  • step c) is carried out with the same processing unit or the same control device.
  • no additional computing unit is required to carry out the method according to the invention.
  • a computing unit that is already present in the motor vehicle can be used, onto which only new software has to be installed. Since the computing capacity of a computing unit on board a motor vehicle is usually limited, computing power can be saved by weighting the information derived from the data in advance.
  • step a) the data collected in step a) be processed before the evaluation in step b).
  • the evaluation is not based on the raw data made available via the learning, control and / or correction functions, but rather processed or preprocessed data.
  • Targeted preprocessing of the data enables the use of comparatively simple algorithms in the subsequent process steps. In this way, too, computing power can be saved.
  • Targeted preprocessing also increases the accuracy or reliability of the evaluation / assessment.
  • Step a) is therefore not immediately followed by step b), but only an intermediate step in which the data is prepared or preprocessed.
  • the fuel system and / or a component of the fuel system is or are preferably monitored with the aid of at least one of the existing learning, control and / or correction functions. Since the fuel properties affect the operation of the fuel system and the components required therein, deviations can be determined by monitoring. Plausibility checks can be used to decide whether these deviations are due to changing components of the fuel system or to a changed fuel quality. Here it is again helpful to use several learning, control and / or correction functions that are independent of one another, since the functions mentioned react in a component-specific manner. Information about properties of the fuel can thus also be derived from the data, which are actually used to monitor the fuel system and / or a component of the fuel system.
  • a prefeed pump, an electric suction valve, a high pressure pump, a high pressure accumulator and / or an injection valve of the fuel system is or are monitored with the aid of at least one of the existing learning, control and / or correction functions.
  • a control function which the applicant calls “Needle Closing Control” (NCC)
  • NCC Needle Closing Control
  • not only changes with regard to the injection quantity and / or start of injection can be detected based on the movements of a nozzle needle of an injection valve, but also changes in the viscosity of the fuel , as this is usually the cause.
  • the basis for regulating the injection timing can be the integration of a piezoelectric sensor element in the injection valve which, in combination with a corresponding software function, records the characteristic times of injection to be regulated in real ferry operation.
  • the fuel property to be assessed is the viscosity of the fuel. Since this fuel property has an influence on consumption, emissions and component protection, it is an important parameter when assessing the quality of the fuel. Knowing the viscosity of the fuel enables a particularly reliable statement to be made about the quality of the fuel. As an alternative or in addition to viscosity, other fuel properties can be assessed or classified using the proposed method, if necessary.
  • AMC Adaptive MeUn Control
  • Example 3 Furthermore, learning, control and / or correction functions for dynamic Rege development of the opening duration of injection valves are known, which are designed as solenoid valves. The applicant calls this function “Valve Closing Control” (VCC). By correcting main and post injections, the VCC enables an improvement in the quantity metering accuracy. Since a changed viscosity of the fuel influences the dynamics of the valve needle and thus the closing time of the solenoid valve, it can be concluded that the viscosity of the fuel has changed.
  • VCC Value Closing Control
  • ZFC Zero Fuel Quantity Calibration
  • a pressure-current characteristic curve stored in a control unit for a nominal pressure control valve can be adapted to the actual behavior of the pressure control valve.
  • deviations of the pressure setpoint from the control value or from the characteristic curve of the pressure control valve are measured in the control mode of the pressure control valve.
  • This function is also called the “Adaptive Pressure Control Valve” (APCV). Since a changed viscosity of the fuel influences the flow through the pressure regulating valve and thus leads to deviations in the rail pressure from the target value, conclusions can be drawn about the viscosity of the fuel from this.
  • APCV Adaptive Pressure Control Valve
  • FDV Fluel Detection by Valve Closing
  • the compensation is achieved by a quantity correction, but only during a cold start and when using injection valves that are designed as solenoid valves. With the help of this function, a changed fuel viscosity can be recognized immediately.
  • Another learning, regulating and / or correction function can be implemented via an electric suction valve with a switching valve for regulating the delivery rate of a high-pressure pump of the fuel system.
  • the switching behavior can be used to detect a changed viscosity of the fuel.
  • the method is preferably carried out automatically and continuously during operation of the motor vehicle. In this way, current information about the quality of the respective fuel is always available, so that it is possible to react immediately if a critical fuel quality is detected.
  • the desired automation can be achieved by using a control device in which at least one learning, control and / or correction function is integrated.
  • a control device in particular an engine control device, is therefore also proposed, which is set up to carry out at least one step of the method according to the invention.
  • at least one learning, control and / or correction is in the control unit integrated door function, which enables the inventive method described above to be carried out.
  • all required learning, control and / or correction functions are preferably integrated into the control device.
  • the method according to the invention is based on a large number of data that are collected and made available with the aid of various learning, control and / or correction functions. These are functions that are already present in the motor vehicle, so that no additional hardware, in particular no additional sensors, is required to carry out the method according to the invention.
  • the implementation takes place with the help of the already existing hardware or sensors of the respective learning, control and / or correction function.

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungsmotors eines Kraftfahrzeugs (1) mit Kraftstoff dient, umfassend die Schritte: a) Sammeln einer Vielzahl von Daten mit Hilfe bereits vorhandener Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, b) Auswerten der Daten, wobei aus den Daten, vorzugsweise mit Hilfe eines datenbasierten Modells, Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft abgeleitet werden, c) Durchführen einer kombinierten Bewertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus, vorzugsweise in Form eines hierarchischen Klassierungsmodells. Die Erfindung betrifft ferner ein Steuergerät zur Ausführung zumindest eines Schritts des erfindungsgemäßen Verfahrens.

Description

Beschreibung
Titel:
Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in einem
Kraftstoffsystem, Steuergerät
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstof feigenschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbren nungsmotors mit Kraftstoff dient, gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Dar über hinaus betrifft die Erfindung ein Steuergerät zur Ausführung zumindest ei nes Schritts des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Stand der Technik
Verbrennungsmotoren können mit unterschiedlichen Kraftstoffen betrieben werden, beispielsweise mit Benzin oder Dieselkraftstoff. Welcher Kraftstoff einsetzbar ist, hängt von der Art des Verbrennungsmotors ab. Eine Falschbetankung gilt es zum Schutz des Verbrennungsmotors zu vermeiden. Darüber hinaus kann es innerhalb einer Kraft stoffsorte unterschiedliche Kraftstoffqualitäten geben. Da die Qualität des Kraftstoffs ebenfalls Einfluss auf den Betrieb des Verbrennungsmotors sowie des zugehörigen Kraftstoffsystems hat, kann es von Vorteil sein, zusätzlich die Qualität des Kraftstoffs zu kennen.
In einem Benzin- oder Dieselmotor bedarf es eines in Menge und Zeitpunkt optimal konditionierten Kraftstoffs, um ein Optimum aus Verbrennung, Verbrauch, Emissionen und Komponentenschutz zu erzielen. Dieses Optimum ist dabei abhängig von den Ei genschaften des jeweils getankten Kraftstoffs. Da Informationen über die Eigenschaf ten des jeweils aktuell getankten Kraftstoffs in der Regel nicht vorliegen, kann auf eine etwaige Änderung der Kraftstoffqualität bzw. -eigenschaften nicht entsprechend rea giert werden. Vorteile, die sich aus der Kenntnis der jeweiligen Kraftstoffqualität ergeben, werden un ter anderem in der WO 2016/091523 Al beschrieben. Zudem wird ein Verfahren zur Erkennung der Qualität eines von einer Tankstelle zur Verfügung gestellten Kraftstoffs mit Hilfe eines Motorsteuergeräts vorgeschlagen. Bei dem Verfahren werden Kraft stoffgrößen mit Hilfe von Sensoren ermittelt und anschließend mit Positionsdaten ver knüpft, welche die Position des Fahrzeugs beim letzten Tanken betreffen.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zur Klassifizierung mindes tens einer Kraftstoffeigenschaft in einem Kraftstoffsystem anzugeben, das besonders zuverlässig ist und mit möglichst geringem Aufwand umsetzbar ist.
Zur Lösung der Aufgabe wird das Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 vor geschlagen. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den Unteransprüchen zu entnehmen. Ferner wird ein Steuergerät zur Ausführung des Verfahrens angegeben.
Offenbarung der Erfindung
Das vorgeschlagene Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffei genschaft in einem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungs motors eines Kraftfahrzeugs mit Kraftstoff dient, umfasst die Schritte: a) Sammeln einer Vielzahl von Daten mit Hilfe bereits vorhandener Lern-, Re gel- und/oder Korrekturfunktionen, b) Auswerten der Daten, wobei aus den Daten, vorzugsweise mit Hilfe eines da tenbasierten Modells, Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigen schaft abgeleitet werden, c) Durchführen einer kombinierten Bewertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus, vorzugsweise in Form eines hie rarchischen Klassierungsmodells.
In modernen Kraftfahrzeugen gelangen unterschiedlichste Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zum Einsatz. Sie besitzen in der Regel eine Überwachungs funktion. Im Fall einer Abweichung kann korrigierend eingegriffen werden. In die sem Zusammenhang wird eine Vielzahl von Daten gesammelt und ausgewertet, um eine etwaige Abweichung zu erkennen. Diese Daten macht sich das erfin dungsgemäße Verfahren zunutze, so dass ein dezidierter physikalischer Kraft- stoffsensor entbehrlich ist. Das heißt, dass kein zusätzlicher Sensor vorgesehen werden muss. Mit Hilfe der verschiedenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunk tionen wird somit eine Art „virtueller Sensor“ geschaffen, der die zur Auswertung benötigten Daten zur Verfügung stellt. Entscheidend ist dabei, dass nicht nur ei ne Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion eingesetzt wird, sondern mehrere, so dass über die mehreren Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen eine Viel zahl an Daten zur Verfügung gestellt werden. Denn mit der Anzahl der relevanten und voneinander unabhängigen Daten steigt die Anzahl der hieraus ableitbaren Informationen betreffend der mindestens einen Kraftstoffeigenschaft. Je mehr In formationen in die kombinierte Bewertung einfließen, desto genauer und damit zuverlässiger ist das Ergebnis der Bewertung.
Bevorzugt wird die kombinierte Bewertung der aus der Vielzahl an Daten abgelei teten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus in Form eines hierarchischen Klassierungsmodells durchgeführt. Das heißt, dass der Algorithmus selbst eine Gewichtung der abgeleiteten Informationen vornimmt. Die Gewichtung kann sich insbesondere auf den Aussagegehalt einer Information in Bezug auf eine vorab ausgewählte Kraftstoffeigenschaft beziehen.
Des Weiteren wird vorgeschlagen, dass mindestens einer der Schritte a) bis c) mit Hilfe einer Recheneinheit des Kraftfahrzeugs, beispielsweise mit Hilfe eines Steuergeräts, insbesondere mit Hilfe eines Motorsteuergeräts, durchgeführt wird. In einem Kraftfahrzeug vorhandene Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen sind häufig in eine Recheneinheit, insbesondere in ein Steuergerät, integriert. Schritt a) wird demnach vorzugsweise mit Hilfe einer solchen Recheneinheit bzw. mit Hilfe eines solchen Steuergeräts ausgeführt. Das heißt, dass der Rechenein heit bzw. dem Steuergerät die zur Ausführung von Schritt b) benötigten Daten bereits vorliegen, so dass vorteilhafterweise nicht nur Schritt a), sondern auch Schritt b) mit Hilfe derselben Recheneinheit bzw. mit Hilfe desselben Steuerge räts ausgeführt wird.
Alternativ oder ergänzend wird Schritt c) mit derselben Recheneinheit bzw. dem selben Steuergerät ausgeführt. In diesem Fall bedarf es zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens keiner zusätzlichen Recheneinheit. Das heißt, dass eine im Kraftfahrzeug bereits vorhandene Recheneinheit genutzt werden kann, auf die lediglich eine neue Software aufgespielt werden muss. Da die Rechenkapazität einer Recheneinheit an Bord eines Kraftfahrzeugs in der Regel begrenzt ist, kann durch eine vorab vorgenommene Gewichtung der aus den Daten abgeleiteten Informationen Rechenleistung eingespart werden. Alter nativ oder ergänzend wird vorgeschlagen, dass mindestens einer der Schritte b) und/oder c) mit Hilfe einer externen Recheneinheit, beispielsweise mit Hilfe einer cloudbasierten Recheneinheit, durchgeführt wird. Dies setzt voraus, dass das Kraftfahrzeug über eine Sendeeinheit zur Verbindung mit der Cloud verfügt.
In Weiterbildung der Erfindung wird vorgeschlagen, dass die in Schritt a) ge sammelten Daten vor dem Auswerten in Schritt b) aufbereitet werden. Das heißt, dass der Auswertung nicht die über die Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktio nen zur Verfügung gestellten Rohdaten zugrunde gelegt werden, sondern ent sprechend aufbereitete bzw. vorverarbeitete Daten. Eine gezielte Vorverarbei tung der Daten ermöglicht den Einsatz vergleichsweise einfacher Algorithmen in den nachfolgenden Verfahrensschritten. Auch auf diese Weise kann somit Re chenleistung eingespart werden. Eine gezielte Vorverarbeitung erhöht zudem die Genauigkeit bzw. Zuverlässigkeit der Auswertung/Bewertung. Auf Schritt a) folgt somit nicht unmittelbar Schritt b), sondern erst ein Zwischenschritt, in dem die Daten auf bereitet bzw. vorverarbeitet werden.
Bevorzugt wird bzw. werden mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen das Kraftstoff System und/oder eine Kompo nente des Kraftstoffsystems überwacht. Da sich die Kraftstoffeigenschaften auf den Betrieb des Kraftstoffsystems sowie der hierin benötigten Komponenten auswirken, können im Wege der Überwachung Abweichungen festgestellt wer den. Durch Plausibilisierungsprüfungen kann entschieden werden, ob diese Ab weichungen auf sich verändernde Komponenten des Kraftstoffsystems oder auf eine veränderte Kraftstoffqualität zurückzuführen sind. Hierbei ist es wiederum hilfreich, mehrere voneinander unabhängige Lern-, Regel- und/oder Korrektur funktionen einzusetzen, da die genannten Funktionen komponentenspezifisch reagieren. Aus den Daten, die eigentlich der Überwachung des Kraftstoffsystems und/oder einer Komponente des Kraftstoffsystems dienen, lassen sich somit auch Informationen über Eigenschaften des Kraftstoffs ableiten. Des Weiteren bevorzugt wird bzw. werden mit Hilfe mindestens einer der vor handenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen eine Vorförderpumpe, ein elektrisches Säugventil, eine Hochdruckpumpe, ein Hochdruckspeicher und/oder ein Einspritzventil des Kraftstoffsystems überwacht. Beispielsweise können mit Hilfe einer Regelfunktion, die anmelderseitig „Needle Closing Control“ (NCC) ge nannt wird, anhand der Bewegungen einer Düsennadel eines Einspritzventils nicht nur Veränderungen im Hinblick auf Einspritzmenge und/oder Einspritzbe ginn detektiert werden, sondern auch eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs, da diese in der Regel ursächlich dafür ist. Basis für die Regelung des Einspritzti mings kann die Integration eines piezoelektrischen Sensorelements in das Ein spritzventil sein, das in Kombination mit einer entsprechenden Software- Funktion die charakteristischen zu regelnden Zeitpunkte der Einspritzung im realen Fähr betrieb erfasst.
Da die Umsetzung von Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zur Überwa chung des Kraftstoffsystems und/oder einer Komponente des Kraftstoffsystems in der Regel den Einsatz geeigneter Sensoren erfordert, wird in Weiterbildung der Erfindung vorgeschlagen, dass im Rahmen der Überwachung des Kraft stoffsystems und/oder der Komponente des Kraftstoffsystems mit Hilfe mindes tens eines Sensors Daten erzeugt werden, aus denen Informationen über min destens eine Kraftstoffeigenschaft ableitbar sind. Das heißt, dass zumindest ein Teil der Daten, die nach dem erfindungsgemäßen Verfahren gesammelt, ausge wertet und einer kombinierten Bewertung unterzogen werden, Sensordaten min destens eines bereits vorhandenen Sensors sind. Es kann somit eine bereits vorhandene Sensorik genutzt werden, was die Umsetzung des erfindungsgemä ßen Verfahrens vereinfacht und kostengünstiger gestaltet.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung werden mit Hilfe min destens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen Da ten gesammelt, aus denen Informationen über die Viskosität des Kraftstoffs ab leitbar sind. Die zu bewertende Kraftstoffeigenschaft ist in diesem Fall die Visko sität des Kraftstoffs. Da diese Kraftstoffeigenschaft Einfluss auf den Verbrauch, die Emissionen und den Komponentenschutz hat, stellt sie eine wichtige Größe bei der Beurteilung der Qualität des Kraftstoffs dar. In Kenntnis der Viskosität des Kraftstoffs kann somit eine besonders zuverlässige Aussage über die Qualität des Kraftstoffs getroffen werden. Alternativ oder ergänzend zur Viskosität können bei Bedarf weitere Kraftstoffei genschaften im Wege des vorgeschlagenen Verfahrens bewertet bzw. klassifi ziert werden.
Nachfolgend werden am Beispiel der Viskosität als zu klassifizierende Kraftstof feigenschaft konkrete Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen genannt, wel che - neben der bereits genannten Funktion der „Needle Closing Control“
(NCC) - die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ermöglichen.
Beispiel 1:
Bekannt sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, die der Druckregelung in einem Hochdruckspeicher bzw. Rail eines Kraftstoffsystems dienen. Bei der Anmelderin wird eine derartige Funktion unter der Bezeichnung „Adaptive MeUn Control“ (AMC) geführt. Die AMC soll eine verbesserte Raildruckregelung durch „Lernen“ stationärer Regelabweichungen ermöglichen und auf diese Weise ein optimales Regelverhalten über Lebensdauer gewährleisten. Da eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs die Spaltleckage innerhalb des Hochdrucksystems be einflusst und damit eine Regelabweichung verursacht, kann auf diese Weise eine veränderte Viskosität detektiert werden.
Beispiel 2:
Bekannt sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, die über die Differenz eines gemessenen und eines modellierten Lambdawertes einen Systemfehler, bestehend aus Luftmassen- und Einspritzmengenfehler, erkennen und korrigie ren. Bei der Anmelderin wird eine derartige Funktion unter der Bezeichnung „Fuel Mass Observer“ (FMO) geführt. Bei einer veränderten Viskosität des Kraftstoffs ändert sich zugleich der hydraulische Widerstand im Einspritzventil, so dass eine veränderte Kraftstoffmenge eingespritzt wird. Die veränderte Kraftstoff- bzw. Ein spritzmenge wird führt zu einer Differenz zwischen dem berechneten und dem gemessenen Lambdawert, die von der FMO erkannt wird.
Beispiel 3: Ferner sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen zur dynamischen Rege lung der Öffnungsdauer von Einspritzventilen bekannt, die als Magnetventile ausgeführt sind. Die Funktion wird von der Anmelderin „Valve Closing Control“ (VCC) genannt. Durch Korrektur von Haupt- und Nacheinspritzungen ermöglicht die VCC eine Verbesserung der Mengenzumessgenauigkeit. Da eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs die Dynamik der Ventilnadel und damit die Schließdau er des Magnetventils beeinflusst, kann hierüber auf eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs geschlossen werden.
Beispiel 4:
Bekannt sind zudem Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen, die der Kom pensation einer Mengendrift von Voreinspritzmengen über die Lebenszeit eines Einspritzventils dienen. Eine derartige Funktion ist anmelderseitig unter der Be zeichnung „Zero Fuel Quantity Calibration“ (ZFC) bekannt. Durch Variation der Bestromungsdauer im Voreinspritz-Betriebspunkt während des Schubbetriebs und anschließende Bewertung des Motordrehzahlsignals ermöglicht diese Funk tion ein zylinderindividuelles Lernen der Mengendrift von Voreinspritzungen. Da, wie bereits erwähnt, eine veränderte Viskosität des Kraftstoffs den hydraulischen Widerstand im Einspritzventil und damit die Einspritzmenge verändert, wirkt sich die veränderte Viskosität des Kraftstoffs auch auf das Drehmoment des Motors aus, so dass die Motordrehzahl auch als Diagnosemerkmal für die Viskosität des Kraftstoffs herangezogen werden kann.
Beispiel 5:
Des Weiteren sind Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen bekannt, die der Bestimmung eines Korrekturfaktors dienen, durch den eine in einem Steuergerät hinterlegte Druck- Strom-Kennlinie für ein nominales Druckregelventil an das tat sächliche Verhalten des Druckregelventils angepasst werden kann. Hierzu wird im Regelbetrieb des Druckregelventils Abweichungen des Druck-Sollwerts vom Stellwert bzw. von der Kennlinie des Druckregelventils gemessen. Diese Funkti on wird auch „Adaptive Pressure Control Valve“ (APCV) genannt. Da eine verän derte Viskosität des Kraftstoffs den Durchfluss durch das Druckregelventil beein flusst und damit zu Abweichungen des Raildrucks gegenüber dem Sollwert führt, kann hierüber auf die Viskosität des Kraftstoffs geschlossen werden. Beispiel 6:
Eine weitere bekannte Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion wird anmelder seitig unter der Bezeichnung „Fuel Detection by Valve Closing“ (FDV) geführt.
Sie dient der Kompensation von Viskositätsunterschieden, die auf eine Verwen dung unterschiedlicher Kraftstoffe bzw. Kraftstoffqualitäten zurückzuführen ist.
Die Kompensation wird durch eine Mengenkorrektur erreicht, allerdings nur im Kaltstart und bei Einsatz von Einspritzventilen, die als Magnetventil ausgeführt sind. Mit Hilfe dieser Funktion kann unmittelbar eine veränderte Kraftstoffviskosi tät erkannt werden.
Beispiel 7:
Eine weitere Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion kann über ein elektrisches Säugventil mit einem Schaltventil zur Regelung der Fördermenge einer Hoch druckpumpe des Kraftstoffsystems realisiert werden. Zur Erkennung einer verän derten Viskosität des Kraftstoffs kann in diesem Fall das Schaltverhalten genutzt werden.
Neben den konkret genannten Beispielen sind weitere Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen denkbar, welche zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens eingesetzt werden können. Moderne Kraftstoffsysteme bieten dies bezüglich eine Vielzahl von Funktionen und damit Möglichkeiten an.
Bevorzugt wird das Verfahren im Betrieb des Kraftfahrzeugs automatisch und kontinuierlich durchgeführt. Auf diese Weise liegen stets aktuelle Informationen über die Qualität des jeweiligen Kraftstoffs vor, so dass im Falle einer detektier- ten kritischen Kraftstoffqualität unmittelbar reagiert werden kann. Die gewünschte Automatisierung kann durch Einsatz eines Steuergeräts erreicht werden, in das mindestens eine Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion integriert ist.
Zur Lösung der eingangs genannten Aufgabe wird daher ferner ein Steuergerät, insbesondere ein Motorsteuergerät, vorgeschlagen, das dazu eingerichtet ist, zumindest einen Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen. Vor zugsweise ist in das Steuergerät mindestens eine Lern-, Regel- und/oder Korrek- turfunktion integriert, welche die Durchführung des zuvor beschriebenen erfin dungsgemäßen Verfahrens ermöglicht. Weiterhin vorzugsweise sind alle benötig ten Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen in das Steuergerät integriert.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnung näher erläutert. Diese zeigt einen bevorzugten Ablauf eines erfin dungsgemäßen Verfahrens in einer schematischen Darstellung.
Ausführliche Beschreibung der Zeichnung
Das erfindungsgemäße Verfahren beruht auf einer Vielzahl von Daten, die mit Hilfe verschiedener Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen gesammelt und bereitgestellt werden. Hierbei handelt es sich um Funktionen, die in dem Kraft fahrzeug bereits vorhanden sind, so dass keine zusätzliche Hardware, insbeson dere keine zusätzliche Sensorik, zur Durchführung des erfindungsgemäßen Ver fahrens erforderlich ist. Die Umsetzung erfolgt mit Hilfe der bereits vorhandenen Hardware bzw. Sensorik der jeweiligen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktion.
In der Figur sind beispielhaft sechs unterschiedliche Lern-, Regel- und/oder Kor rekturfunktionen (fct.l bis fct.6) dargestellt. Diese sammeln eine Vielzahl von Da ten (Verfahrensschritt 100). Die Daten werden anschließend mit Hilfe einer Re cheneinheit 2, beispielsweise mit Hilfe eines Steuergeräts des Kraftfahrzeugs 1, ausgewertet (Verfahrensschritt 200). Im Rahmen der Auswertung werden aus der Vielzahl an Daten Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft abgeleitet (Verfahrensschritt 300, der auch als „data mining“ bezeichnet werden kann). Die aus den Daten abgeleiteten Informationen werden anschließend einer kombinierten Bewertung unterzogen (Verfahrensschritt 400), wobei vorzugsweise der zum Einsatz gelangende Algorithmus selber eine Gewichtung vornimmt. Auf diese Weise kann eine zuverlässige Bewertung der Kraftstoffqualität als kritisch (= n.i.O.) oder unkritisch (= i.O.) vorgenommen werden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Klassifizierung mindestens einer Kraftstoffeigenschaft in ei nem Kraftstoffsystem, das der Versorgung eines Verbrennungsmotors eines Kraftfahrzeugs (1) mit Kraftstoff dient, umfassend die Schritte: a) Sammeln einer Vielzahl von Daten mit Hilfe bereits vorhandener Lern-, Re gel- und/oder Korrekturfunktionen, b) Auswerten der Daten, wobei aus den Daten, vorzugsweise mit Hilfe eines da tenbasierten Modells, Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigen- schaft abgeleitet werden, c) Durchführen einer kombinierten Bewertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen mit Hilfe eines Algorithmus, vorzugsweise in Form eines hie rarchischen Klassierungsmodells.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens einer der Schritte a) bis c) mit Hilfe einer Recheneinheit (2) des Kraftfahrzeugs (1), beispielsweise mit Hilfe eines Steuergeräts, insbesondere mit Hilfe eines Motorsteuergeräts, durchgeführt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens einer der Schritte b) und/oder c) mit Hilfe einer externen Recheneinheit, beispielsweise einer cloudbasierten Rechen einheit, durchgeführt wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die in Schritt a) gesammelten Daten vor dem Auswerten in Schritt b) aufbereitet werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen das Kraftstoffsystem und/oder eine Komponente des Kraftstoffsystems überwacht wird bzw. werden.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen eine Vorförderpumpe, ein elektri sches Säugventil, eine Hochdruckpumpe, ein Hochdruckspeicher und/oder ein Einspritzventil des Kraftstoffsystems überwacht wird bzw. werden.
7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass im Rahmen der Überwachung des Kraftstoffsys- tems und/oder der Komponente des Kraftstoffsystems mit Hilfe mindestens eines Sensors Daten erzeugt werden, aus denen Informationen über mindestens eine Kraftstoffeigenschaft ableitbar sind.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe mindestens einer der vorhandenen Lern-, Regel- und/oder Korrekturfunktionen Daten gesammelt werden, aus denen Informationen über die Viskosität des Kraftstoffs ableitbar sind.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren im Betrieb des Kraftfahrzeugs automatisch und kontinuierlich durchgeführt wird.
10. Steuergerät, insbesondere Motorsteuergerät, das dazu eingerichtet ist, zu mindest einen Schritt eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprü che auszuführen.
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