CN110382832B - 用于优化发动机后处理系统运行的系统和方法 - Google Patents

Abstract

用于优化发动机系统的性能变量的系统和方法。该方法包括将操纵变量的约束以及性能变量、机械约束和其他发动机响应用于响应模型。响应模型各自表示操纵变量与其他发动机响应(包括性能变量和约束)之间的分段线性关系。该方法还包括通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标。操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值。

Description

用于优化发动机后处理系统运行的系统和方法

技术领域

本公开一般涉及发动机后处理系统运行的实时优化。

背景技术

对于不同的运行环境，发动机和后处理系统需要符合现实世界工作循环下的严格排放法规。同时，期望最小的燃料和/或还原剂流体消耗和良好的驾驶性能。已经应用复杂动态优化技术来解决多维非线性问题，例如在发动机排出的氮氧化物(EONOx)、排气温度和由后处理系统施加的其他约束下最小化流体消耗。例如，在每个执行步骤中做出一系列决策，以便动态地优化目标函数。这种技术在计算上可能相当昂贵。期望具有实时优化发动机和后处理系统的运行的简化方法。

发明内容

实施例涉及一种用于优化发动机系统的性能变量的装置。该装置包括响应模型电路，其被构造成将包括操纵变量约束的约束应用于响应模型。响应模型各自表示操纵变量之间的分段线性关系或者性能变量与操纵变量之间的分段线性关系。该装置还包括准单纯形优化电路，其构造成通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标。操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值。

另一实施例涉及一种用于优化发动机系统的性能变量的方法。该方法包括将包括操纵变量的约束的约束应用于响应模型。响应模型各自表示操纵变量之间的分段线性关系或者性能变量与操纵变量之间的分段线性关系。该方法还包括通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标。操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值。

另一个实施例涉及一种用于优化包括处理电路的发动机系统的性能变量的系统。处理电路被构造成将包括操纵变量的约束的约束应用于响应模型。响应模型各自表示操纵变量之间的分段线性关系或者性能变量与操纵变量之间的分段线性关系。处理电路还被构造成通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标。操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值。

结合附图，通过以下详细描述，这些和其他特征以及其操作的组织和方式将变得明显。

附图说明

图1是根据示例实施例的从控制的角度发动机系统的示意图。

图2是根据示例实施例的用于优化发动机系统的性能变量的系统的示意性框图。

图3A是根据示例实施例显示的发动机排出氮氧化物(EONOx)和缸内氧气的响应模型的图。

图3B是根据示例实施例示出具有EONOx和缸内氧气约束的图3A的响应模型的图。

图4A是根据示例实施例示出具有环境湿度的图3A的响应模型的偏移的图。

图4B是根据示例实施例示出用湿度补偿因子补偿的图3A的响应模型的图。

图5是根据示例实施例的用于优化发动机系统的性能变量的方法的流程图。

具体实施方式

为了促进对本公开的原理的理解，现在将参考在附图中示出的实施例，并且将使用特定的语言来描述这些实施例。然而应该理解的是，由此并不旨在限制本公开的范围，本文考虑了所示出的实施方式中的任何改变和进一步修改、以及如本文所示的本公开的原理的任何进一步应用，通常能被本领域技术人员通过本文预期了本公开所涉及的技术想到。

一般地参考附图，本文公开的各种实施例涉及用于优化发动机系统的性能变量的系统、方法和装置。性能变量可以是，例如，指示发动机系统的性能的后处理系统的还原剂流体消耗、燃料消耗等。同时，发动机和后处理系统需要符合现实世界工作循环下的排放法规。根据本文的公开内容，可以在满足后处理约束的情况下实时地优化性能变量。特别是，操纵变量之间的响应模型连同其他性能变量(例如还原剂流体和/或燃料消耗)的响应模型以及其他发动机响应(例如烟雾、碳氢化合物排放、排气温度等)一起创建。操纵变量可以是影响性能变量的例如发动机排出氮氧化物(EONOx)、缸内氧气等。每个响应模型都是分段线性模型。对操纵变量的约束应用于响应模型。例如，后处理系统可基于其当前状态施加最小可允许EONOx约束和最大可允许EONOx约束。空气处理系统可以基于其当前状态施加最小可实现的缸内氧气约束和最大可实现的缸内约束。

执行准单纯形法优化过程，以基于被约束的响应模型确定每个操纵变量的最佳目标。操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值。特别地，为每个被约束的响应模型确定性能变量的局部最佳值。从局部最佳值中选择全局最佳值，其可以是例如局部最佳值的最小值。操纵变量的最佳目标可用于生成发动机系统运行的参考。例如，EONOx的最佳目标可用于生成燃料系统的参考，并且缸内氧气的最佳目标可用于生成发动机系统的空气处理系统的参考。

在一些实施例中，可以用环境湿度修改响应模型，以便提高实时静态优化的准确性。特别是，由EONOx传感器或估算器监控的EONOx用作反馈来估算环境湿度，而环境湿度又用于计算湿度补偿。尽管该实施方式不需要使用湿度传感器，但是可以结合湿度传感器以验证估计。

本文的公开内容通过创建发动机系统的分段线性响应模型来描述简化的优化方法，其能够在单个时间点进行静态优化。准单纯形方法使用经典单纯形技术的修改形式，减少了计算负担，从而使其服从嵌入式微处理器的实时控制。

现参照图1,示出根据示例实施例的从控制点的角度发动机系统100的示意图。发动机系统100可用于诸如车辆的移动应用或诸如发电系统的静止应用。发动机系统100可包括由任何燃料类型(例如，柴油、乙醇、汽油等)提供动力的任何内燃发动机(例如，压缩点火、火花点火)。发动机系统100可包括四冲程(即，进气、压缩、供能和排气)发动机。

从控制点，发动机系统100可以分成包括燃料系统110、空气处理系统120、后处理系统130和发动机控制器150的子系统。在一段时间(例如，工作循环)期间来自发动机系统100的尾管的累积排放140(例如，NOx排放)需要保持在排放法规提出的水平之下。燃料系统110、空气处理系统120和后处理系统130运行在不同的时间尺度上(即，具有不同的时间常数)。燃料系统110的时间常数约为几毫秒。空气处理系统120的时间常数约为几秒。后处理系统130的时间常数约为几分钟，而累积排放具有超出数分钟的更长时间尺度。这种时间尺度分离允许单独控制子系统，因为较慢的子系统可以假设为较快的子系统的静态。发动机控制器150与燃料系统110、空气处理系统120和后处理系统130通信，并且配置成优化基于实施的发动机系统100的性能变量(例如，还原剂流体消耗、燃料消耗等)。

燃料系统110可包括燃料泵、一个或多个燃料管线(或共轨系统)，以及从燃料源(例如，燃料箱)供应燃料或一个或多个汽缸的一个或多个燃料喷射器。例如，燃料可以通过燃料泵从燃料源吸入并供给到共轨系统，共轨系统将燃料分配给每个气缸的燃料喷射器。可以对燃料加压以启动并控制输送到汽缸的燃料的压力。燃料系统110包括燃料系统控制器115，其配置成控制喷射压力、喷射正时、各个喷射的量等。在一些实施例中，燃料系统控制器115可以使用实际发动机扭矩和参考发动机扭矩之间的差来确定燃料喷射量。燃料喷射对燃烧产生和所得扭矩和污染物排放有瞬时影响(例如，大约几毫秒)。

空气处理系统120可包括涡轮增压器和可选的排气再循环(EGR)。涡轮增压器可包括压缩机、涡轮机和将压缩机机械地联接到涡轮机的轴。压缩机可以压缩发动机系统100的新鲜空气充量，从而增加空气流的温度和压力。燃烧过程的燃烧产物(即，排气)可以被排出到涡轮机中并驱动涡轮机旋转，涡轮机又驱动压缩机以压缩供应到发动机系统100的空气。涡轮增压器可以由旁通阀(例如，废气门)或可变几何涡轮(VGT)控制。旁通阀或VGT使部分排气绕过涡轮机。因此，涡轮机可获得较少的排气能量，较少的动力传递到压缩机，并且空气流以较低的速率供应到发动机系统100。可以调节旁通阀或VGT的位置以改变充气流速。

EGR可以从排气歧管吸取排气并将其供给进气歧管，其中排气与涡轮增压器供应的新鲜空气混合。EGR可以降低吸入的气体混合物的氧浓度。同时，可以增加汽缸内容物的热质量，从而可以降低燃烧温度。由于高燃烧温度和高氧浓度可导致NOx的高产，因此使用EGR可减少NOx排放。EGR可以由阀门和/或节流阀控制，可以调节阀门和/或节流阀以改变与新鲜空气混合的排气的流速。

空气处理系统120包括空气处理控制器125，其配置成控制涡轮增压器的旁通阀(或VGT)和EGR的阀门(和/或节流阀)，以便将所需的吸入的气体混合物供应到气缸燃烧。燃料消耗和NOx排放取决于汽缸内容物，例如，缸内氧浓度。在一些实施例中，空气处理系统120对参考(即，设定点)缸内氧浓度的响应时间约为几秒。

后处理系统130可包括催化设备和颗粒过滤器，其配置成从发动机系统100转换/减少对环境有害的排放物(例如，NOx、CO、烟灰等)。对于各种应用，催化设备可包括柴油氧化催化剂(DOC)设备、氨氧化(AMOX)催化设备、选择性催化剂还原(SCR)设备、三元催化剂(TWC)、稀燃NOX捕集(LNT)等中的至少一种。颗粒过滤器(多个)可包括柴油微粒过滤器(DPF)、部分流颗粒过滤器(PFF)等。在包括颗粒过滤器(多个)的后处理系统130中，活性颗粒过滤器再生可部分地用作催化设备(多个)和颗粒过滤器(多个)的再生事件，以除去尿素沉积物和解吸烃。

在一些实施例中，还原剂输送设备设置在后处理系统130中的SCR设备的上游。SCR设备可包括还原催化剂，其有助于通过还原剂将NOx转化为N₂。还原剂包括例如烃、氨、尿素、柴油机排气流体(DEF)或任何合适的还原剂。还原剂可以通过还原剂输送设备以液体和/或气体形式注入排气流路，例如尿素、氨、无水氨或适于SCR运行的其他还原剂的水溶液。后处理系统130包括后处理系统控制器135，其配置成控制还原剂喷射量以控制尾管NOx排放(也称为系统排出NOx(SONOx))。后处理系统130对参考(即，设定点)SONOx的响应时间是约为几分钟。

发动机控制器150包括燃料系统参考调节器152、空气处理参考调节器154、后处理参考调节器156和系统优化处理器(也称为优化器)158。在运行中，燃料系统参考调节器152、空气处理参考调节器154和后处理参考调节器156可从相应的子系统(即，燃料系统110、空气处理系统120、后处理系统130和尾管)接收指示运行状态和约束的各种数据。发动机数据可以包括例如发动机速度、发动机扭矩、各种子系统处的温度、各种子系统处的物质浓度等。约束数据可以包括例如机械限制、后处理系统130的最小和最大可允许EONOx等。

基于所接收的数据，优化器158可以确定各种运行参数以优化性能变量(例如，流体/燃料消耗)并且同时满足排放法规、后处理排放约束和其他约束。例如，优化器158可以确定EONOx的最佳目标和缸内氧气的最佳目标。燃料系统参考调节器152、空气处理参考调节器154和后处理参考调节器156可以将最佳目标传输到相应的子系统。燃料系统110、空气处理系统120和后处理系统130可以使用最佳目标来生成它们运行的相应参考(即，设定点)。例如，燃料系统110可以基于EONOx参考生成优化的燃料系统参考，以便补偿实际的氧气状态以及实际的NOx状态。

现在参见图2,根据示例实施例示出了是用于优化图1的发动机系统100运行的系统200的示意性框图。系统200包括优化器200，其可以用作图1的系统优化处理器158或系统优化器处理器158与燃料系统参考调节器152、空气处理参考调节器154和后处理参考调节器156中的任何一个或全部的组合。优化器210被示出为包括处理器211、存储器212、通信接口213、响应模型电路214、准单纯形优化电路215、以及可选地湿度补偿电路216。

处理器211可以实现为任何类型的处理器，包括嵌入式微处理器、专用集成电路(ASIC)、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、一组处理组件、或其他合适的电子处理组件。一个或多个存储器设备212(例如，NVRAM、RAM、ROM、闪存、硬盘存储器等)可以存储数据和/或计算机代码，有助于本文描述的各种方法。因此，一个或多个存储器设备212可以可通信地联接到处理器211，并提供用于执行关于本文描述的优化器210的处理过程计算机代码或指令。此外，一个或多个存储器设备212可以是或包括有形的、非瞬态易失性存储器或非易失性存储器。因此，一个或多个存储器设备212可以包括数据库组件、目标代码组件、脚本组件、或任何其他类型用于支持本文描述的各种活动和信息结构的信息结构。

通信接口213实现优化器210与发动机系统的子系统(例如，燃料系统、空气处理系统、后处理系统、尾管)之间的通信。子系统可以监控发动机的各种运行参数(例如，图1的发动机100)，例如，发动机速度、发动机扭矩、各种部件(例如，汽缸、后处理系统、尾管等)的温度、各种部件处的物质浓度(例如，缸内氧气、EONOx、SONOx等)等等。子系统可以生成指示子系统的各种约束的数据，例如，机械限制(例如，阀门位置)、后处理系统处的最小/最大可允许EONOx等。优化器210可以从子系统接收发动机状态和约束、处理数据以生成操纵变量的最佳目标以优化发动机性能变量，并将最佳目标发送到子系统。最佳目标可包括例如用于生成空气处理和燃料系统参考的最佳EONOx和缸内氧气。子系统可以根据来自优化器210的最佳目标来调整运行。优化器210和子系统之间的通信可以通过任何数量的有线或无线连接。例如，有线连接可以包括串行电缆、光纤电缆、CAT5电缆或任何其他形式的有线连接。相比之下，无线连接可以包括因特网、Wi-Fi、蜂窝、无线电等。在一些实施方式中，CAN总线提供信号、信息和/或数据的交互。CAN总线包括任意数量的有线和无线连接。

如图所示，优化器210包括用于完成本文描述的活动的各种电路。在一个实施例中，优化器210的电路可以利用处理器211和/或存储器212来完成、执行或以其他方式实现本文描述的关于每个特定电路的各种动作。在该实施例中，处理器211和/或存储器212可以被认为是跨每个电路的共享组件。在另一个实施例中，电路(或至少一个电路)可以包括具有处理器和存储器设备的它们自身的专用处理电路。在后一实施例中，电路可以被构造为集成电路或其他集成的处理组件。在又一个实施例中，电路的活动和功能可以体现在存储器212中，或者组合在多个电路中，或者作为单个电路。关于此，尽管在图2中示出了具有特定功能的各种电路，但应该理解的是，优化器210可以包括用于完成本文描述的功能和活动的任意数量的电路。例如，多个电路的活动可以组合为单个电路，作为具有附加功能的附加电路等。

本文描述的优化器210的某些操作包括解译和/或确定一个或多个参数的操作。如本文所使用的，解译或确定包括通过本领域中已知的任何方法接收值(包括至少接收来自数据链路或网络通信的值、接收指示值的电子信号(例如，电压、频率、电流或PWM信号)、接收指示值的计算机生成的参数)、从非暂时性计算机可读存储介质上的存储位置读取值、通过本领域已知的任何方式、和/或通过接收可以计算解译的参数的值、和/或通过参考被解释为参数值的默认值接收值作为运行时间参数。

如图所示，优化器210包括响应模型电路214、准单纯形优化电路215、以及可选的湿度补偿电路216。通过电路214-216，优化器210被构造成将操纵变量的约束应用于响应模型，基于使用准单纯形优化的约束响应模型，并且可选地，利用环境湿度的补偿响应模型确定操纵变量的最佳目标。

响应模型电路214被构造成在响应模型上应用包括操纵变量(例如，EONOx、缸内氧气)的约束。在一些实施例中，创建分段线性响应模型以描述复杂发动机系统(例如，图1的发动机系统100)的动态。参考图3A中，图示出了EONOx的响应模型，其作为在固定速度、负载下的缸内氧气的函数。可能有EONOx和缸内氧气的多个响应模型，每个响应模型是直线部分(即，分段线性)。线310表示在第一校准下随着缸内氧气变化的EONOx。线320表示在第二校准下随着缸内氧气变化的EONOx。可以在不同的成本函数下获得第一和第二校准(例如，优化加燃料，优化特定排放等)。可能有由线310和320之间的线表示的其他校准。对于特定的缸内氧气，在第一校准下在燃烧中产生的EONOx比在第二校准下的燃烧中产生的EONOx更多。应当理解，EONOx被描述和说明为示例而非限制。类似地，可以为其他燃烧输出参数建立响应模型，例如可以表示为缸内氧气的分段线性函数的排气温度、燃料消耗等。响应模型可以存储在存储器212中。

基于当前状态，后处理系统130(例如，后处理控制器135)可以施加排放和/或温度约束。作为本文说明的示例，后处理系统130将最小可允许EONOx和最大可允许EONOx作为约束。空气处理系统120还可基于其当前状态施加约束，例如，可实现的最小缸内氧气和可实现的最大缸内氧气。优化器210可以经由通信接口213从后处理系统130和空气处理系统120接收约束。响应模型电路214可以将约束应用于响应模型，如图3B所示。线330表示由后处理系统130施加的最小可允许EONOx约束。线335表示由后处理系统130施加的最大可允许EONOx约束。线340和345示出了由空气处理系统120施加的最小和最大缸内氧气约束。在应用约束的情况下，仅允许或实现沿着图3B的AB、BC、CD、DE的边界落入多边形内(即，包括分别在点B-C和D-E之间的校准1&2形成的分段线性边界的交叉阴影区域)的对(缸内氧气、EONOx)。类似地，约束可以应用于其他分段线性响应模型。

准单纯形优化电路215被构造成使用准单纯形过程来确定操纵变量(例如，EONOx、缸内氧气)的最佳目标，以优化性能变量(例如，还原剂流体消耗、燃料消耗)，同时满足发动机系统的子系统施加的约束。如上所述，响应模型将性能变量定义为操纵变量(缸内氧气、EONOx、发动机速度、扭矩等)的分段线性函数，以确保操纵变量的所有稳态点处的有界误差。在经典的单纯形过程中，基于两个规则来解决线性编程问题。首先，解决方案位于约束的交叉点或响应函数的边界条件处。其次，局部最小值与全局最小值相同。经典的单纯形过程不能直接应用于分段线性问题，因为不满足第二条规则。但是，因为满足第一个规则，所以可以针对分段线性函数修改单纯形过程，这可以被认为是几个线性编程问题的集合。修改的单纯形过程在此称为准单纯形过程。

在准单纯形过程中，对于每个分段线性响应模型，局部最小值可以在约束之间的交叉点处或在边界条件下。可以从局部最小值中选择完整分段线性问题的全局最小值。例如，全局最小值可以是局部最小值的最小值。因此，通过知道每个线性区域中的所有约束交叉点和边界条件，可以找到这些值中的最小值。

参见图3B所示，具有边界AB、BC、CD、DE的每对(缸内氧气、EONOx)对应于诸如流体消耗的性能变量的特定值。虽然该示例使用流体消耗作为性能变量，但是可以对其他性能变量执行优化。准单纯形优化电路215确定沿边界AB、BC、CD和DE设置的所有对(缸内、EONOx)的流体消耗的最小值。线BC和DE不一定是直的。然而，在每个片段之间有分段线性，即，在所有星号点Bm、mn、np、pC、Dq、qr、rs、st和tE之间有多个直线。因此，在点B到C和D到E之间，可能存在直线集合，其中每个星(A、B、C、D、E、m、n、p、q、r、s、t)是最佳的潜在候选。因此，交叉阴影线的多边形具有顶点A、B、m、n、p、C、D、q、r、s、t、E。如上所述，可以存在多个分段线性响应模型，如图3B所示。准单纯形优化电路215确定每个分段线性响应模型的最小流体消耗。所有分段线性响应模型的全局最小值被确定为最终的最佳值。对应于流体消耗的最终最佳值的(缸内氧气、EONOx)对被确定为经由通信接口213输出到子系统的最佳目标。准单纯形优化电路215还可以确定最佳目标对(缸内氧气、EONOx)在哪个校准线上，并命令燃烧以遵循该校准。最佳目标也可以在校准之间。应该理解的是，流体消耗在此作为描述的示例而不是用于限制。可以优化其他性能变量，并且可以处理其他约束，只要它们可以通过分段线性响应模型来建模。

在一些实施例中，优化器210包括湿度补偿电路216，其构造成用环境湿度补偿响应模型。响应模型可能会在环境条件下发生变化。响应模型精确，可以提高实时静态最佳目标的准确性。环境湿度条件可能对NOx的产生具有显着影响，如图4A所示。图4A中的标准湿度线410和420表示，在第一次和第二校准下对于标准湿度的EONOx和缸内氧气的响应模型。线412表示第一校准线410在低于标准湿度的环境湿度下的偏移。线414表示第一校准线410在高于标准湿度的环境湿度下的偏移。线422表示第二校准线420在低于标准湿度的环境湿度下的偏移。线424表示第二校准线420在高于标准湿度的环境湿度下的偏移。

如图4A所示，发动机校准可能已经在标准环境条件(即湿度)下完成，因此当环境条件偏离标准(例如湿度变化)时可能存在不匹配。在一些实施例中，湿度补偿电路216估计环境湿度，并使用估计的环境湿度来补偿响应模型。在一些实施例中，可以使用湿度传感器代替湿度估计器或者除湿度估计器之外还使用湿度传感器。在进一步的实施例中，湿度补偿电路216使用递归最小二乘法来基于由EONOx传感器监测的EONOx来估计环境湿度。实际的NOx浓度(NOx_实际)可以与参考NOx浓度相关如下：

NOx_实际＝K_补偿*NOx_参考 (1)，

其中K_补偿是补偿因子。等式(1)可以转换为：

NOx_实际＝(SH)a+b (2)，

其中SH是比湿度，和：

a＝β (3)，

b＝α(T_环境-T_参考)-β(SH_参考)+γ (4)，

在上述等式中，α、β和γ是常数，T_环境是环境温度，并且T_参考是参考温度。实际数据可能有噪声，每次观察，其都可以写成(注意每次观察对应一个不同的速度/负载/缸内氧气点)：

(NOx_实际)_i＝(SH)a_i+b_i+∈_i (5)，

其中i代表第i-次观察。因此，目标是在给定不同的观察值a、b、NOx_实际的情况下估计特定湿度SH，即，

在一些实施例中，可以应用递归最小二乘估计技术来解决该问题。湿度可以根据以下等式递归更新：

其中K_k是卡尔曼滤波器增益。

当根据等式(6)感测或确定环境湿度

时，可以根据以下等式计算补偿因子K_补偿并且应用于偏移(即，补偿)响应模型。

K_补偿＝α(T_环境-T_参考)+β(SH-SH_参考)+γ (7)，

当环境温度T_环境表示为摄氏度(℃)，比湿度SH表示为每千克空气的水克数时，等式(7)可以转换为Krause等式：

K_补偿＝0.00446(T_环境-25)-0.018708(SH-10.71)+1 (8)，

在上述等式中，可以根据等式(6)确定比湿度，并且可以通过例如温度计测量环境温度T_环境。根据等式(7或8)计算的补偿因子K_补偿可用于调整湿度响应模型，从而改善参考生成并减少反馈控制工作：

NOx_参考，新＝K_补偿*NOx_参考 (9)，

图4B示出对比NOx_参考计算的NOx_参考，新。

现参考图5，示出根据示例实施例的用于优化发动机系统的性能变量的方法500的流程图。方法500可以利用优化器210并且在发动机系统100中实现。可以使用上面讨论的Krauss等式或不同的湿度补偿关系在实时基础上执行方法500。

在可选操作502中，用当前环境湿度补偿操纵变量和其他发动机响应的响应模型。操纵变量可包括例如EONOx和缸内氧气。可能存在多个响应模型，每个响应模型是操纵变量的函数的直线部分(即，分段线性)。对于给定的响应模型，速度和负载是不变的。可以为各种发动机校准生成响应模型。因为校准可能已经在标准环境条件(例如，湿度)下进行，所以当环境条件偏离标准(例如，湿度变化)时，可能需要调整响应模型。在一些实施例中，湿度传感器可用于检测环境湿度变化。在一些实施例中，最小二乘法用于基于由EONOx传感器监测的EONOx估计环境湿度或根据例如如上所述的等式(6)估计。然后，根据等式(7)或(8)使用估算的环境湿度计算补偿因子。补偿因子可用于根据等式(9)偏移响应模型。由于EONOx传感器或估算器监测的EONOx用作估算环境湿度的反馈，因此无需额外的湿度传感器。然而，可以使用湿度传感器来代替湿度估计器或者除了湿度估计器之外还使用湿度传感器来验证其结果。

在操作504处，约束被应用于响应模型。发动机系统的子系统可对发动机运行施加各种约束。例如，后处理系统130可基于其当前状态施加排放和/或温度约束。约束可以包括最小允许EONOx和最大允许EONOx。空气处理系统120还可基于其当前状态施加约束，例如，可实现的最小缸内氧气和可实现的最大缸内氧气。约束可以应用于响应模型，如图3B所示。在应用约束的情况下，仅允许或实现落入图3B的交叉阴影区域(包括分别在点B-C和D-E之间的校准1&2形成的分段线性边界))的对(缸内氧气、EONOx)。交叉阴影区域沿着边界，AB、BC、CD和DE覆盖。线BC和DE不一定是直的。然而，在每个片段之间有分段线性，即，在所有星号点Bm、mn、np、pC、Dq、qr、rs、st和tE之间存在直线。因此，在点B到C和D到E之间，可能存在直线集合，其中每个星(A、B、C、D、E、m、n、p、q、r、s、t)是最佳的潜在候选。因此该区域是具有顶点A、B、m、n、p、C、D、q、r、s、t、E的多边形。

在操作506处，通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标。操纵变量的最佳目标对应于性能变量(例如，流体/燃料消耗)的最佳值。在准单纯形过程中，对于每个分段线性响应模型，局部最小值可以在约束之间的交叉点处或在边界条件下。以图3B为例。在具有边界AB、BC、CD、DE的交叉阴影区域内的每对(缸内氧气、EONOx)对应于诸如流体消耗的性能变量的特定值。虽然该示例使用流体消耗作为性能变量，但是可以对其他性能变量执行优化。线BC和DE不一定是直的。然而，在每个片段之间有分段线性，即，在所有星号点Bm、mn、np、pC、Dq、qr、rs、st和tE之间存在直线。因此，在点B到C和D到E之间，可能存在直线集合，其中每个星(A、B、C、D、E、m、n、p、q、r、s、t)是最佳的潜在候选。如上所述，可以存在多个分段线性响应模型，如图3B所示。为每个分段线性响应模型确定最小流体消耗。所有分段线性响应模型的全局最小值被确定为最终的最佳值。对应于流体消耗的最终最佳值的(缸内氧气、EONOx)对被确定为最佳目标。还确定最佳目标对(缸内氧气、EONOx)在哪个校准线上，并且命令燃烧以遵循该校准。最佳目标和最佳燃烧可用于控制发动机运行。例如，可以使用EONOx的最佳目标为燃料系统生成第一参考。可以使用缸内氧气的最佳目标生成用于空气处理的第二参考。

应该理解的是，本文中主张的元件不应根据35U.S.C.§112(f)的规定来解释，除非使用短语“用于.....”明确叙述该元件。上文描述的示意性流程图和方法示意图通常被阐述为逻辑流程图。如此，所描绘的顺序和标记的步骤表明代表性实施例。可以设想其他步骤、顺序和方法，其在功能、逻辑或效果上等同于示意图中所示方法的一个或多个步骤或其部分。此外，在整个说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例的实施例”或类似语言的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书中出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“在示例的实施例中”和类似语言可以但不是必须全部指代相同的实施例。

此外，提供的格式和符号用于解释示意图的逻辑步骤，并且理解为不限制图中所示方法的范围。尽管在示意图中可以使用各种箭头类型和线型，但是应被理解为不限制相应方法的范围。事实上，可使用一些箭头或其他连接器仅用于指示方法的逻辑流程。例如，箭头可以指示所示方法的枚举步骤之间的未指定持续时间的等待或监测时段。此外，特定方法发生的顺序可能严格遵守或不严格遵守所示相应步骤的顺序。还将注意到，框图和/或流程图中的每个框以及框图和/或流程图中的框的组合可以由执行指定功能或动作的基于专用硬件的系统来，或专用硬件和程序代码的组合实现。

本说明书中描述的许多功能单元已被标记为电路，以便更加特别强调它们的实现独立性。例如，电路可以实现为包括定制超大规模集成(VLSI)电路或门阵列的硬件电路，诸如逻辑芯片、晶体管或其他分立部件的现成半导体。电路还可以在诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑器件等的可编程硬件设备中实现。

如上所述，电路还可以在机器可读介质中实现以供各种类型的处理器(诸如图2的优化器210)执行。例如可执行代码可识别的电路可以包括计算机指令的一个或多个物理或逻辑块，其可以例如被组织为对象、过程或功能。尽管如此，识别电路的可执行文件不需要物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位置的不同指令，这些指令在逻辑上连接在一起时构成电路并实现电路的陈述目的。实际上，计算机可读程序代码电路可以是单个指令或多个指令，甚至可以分布在几个不同的代码段、不同的程序之间、以及几个存储器设备上。类似地，运行数据在本文中可以在电路内被识别和说明，并且可以以任何合适的形式来体现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。运行数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上(包括不同存储设备)，并且可以(至少部分地)仅作为电子信号存在在系统或网络上。

计算机可读介质(在此也称为机器可读介质或机器可读内容)可以是存储计算机可读程序代码的有形计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的、全息的、微机械的或半导体系统、装置或设备，或前述的任何适当的组合。如上所述，计算机可读存储介质的示例可以包括但不限于便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)、光存储设备、磁存储设备、全息存储介质、微机械存储设备或前述的任何合适的组合。在本文件的上下文中，计算机可读存储介质可以是可包含和/或存储供指令执行系统、装置或设备使用和/或结合其使用的计算机可读程序代码的任何有形介质。

用于执行本发明的各个方面的操作的计算机可读程序代码可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写，所述程序设计语言包括诸如Java、Smalltalk、C++等的面向对象的程序设计语言和常规的程序性程序设计语言诸如“C”编程语言或类似的编程语言。

程序代码还可以存储在计算机可读介质中，该计算机可读介质可以指导计算机、其他可编程数据处理设备或其他设备以特定方式运行，使得存储在计算机可读介质中的指令产生制品，所述指令包括实现在示意性流程图和/或示意性框图块或块中指定的功能/动作的指令。

因此，可以在不脱离其精神或基本特征的情况下以其他具体形式来体现本公开。所描述的实施例在所有方面仅被认为是说明性的而非限制性的。因此，本公开的范围由所附权利要求而不是由前面的描述来指示。在权利要求的等同物的含义和范围内的所有变化都将被包含在其范围内。

Claims (17)

1.一种用于优化发动机系统的性能变量的装置，其特征在于，所述装置包括：

响应模型电路，所述响应模型电路构造为将包括操纵变量约束的约束应用于响应模型，其中响应模型各自表示操纵变量之间的分段线性关系或者性能变量与操纵变量之间的分段线性关系；和

准单纯形优化电路，所述准单纯形优化电路构造为通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标，其中操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值，其中所述性能变量指示所述发动机系统的运行性能，并且所述操纵变量包括能够影响所述性能变量的变量，并且其中通过生成控制所述发动机系统的燃料系统或空气处理系统中的至少一个的发动机系统的运行的参考，基于所述操纵变量的最佳目标来调整所述发动机系统的运行。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述性能变量包括诸如还原剂消耗值的流体消耗值，以及所述性能变量的最佳值是所有响应模型中的还原剂消耗值的最小值，并且所述操纵变量包括发动机输出氮氧化物EONOx和发动机系统的缸内氧气。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述EONOx的最佳目标用于生成所述发动机系统的燃料系统的第一参考，并且所述缸内氧气的最佳目标用于生成用于发动机系统的空气处理系统的第二参考。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，使用所述第一参考来控制所述燃料系统，并且使用所述第二参考来控制所述空气处理系统。

5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括通信接口，所述通信接口被构造为：

接收指示发动机系统的当前运行状态的数据和来自发动机系统的子系统的约束；和

将最佳目标传输到子系统。

6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括湿度补偿电路，所述湿度补偿电路构造成用当前环境湿度补偿响应模型。

7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括湿度补偿电路，所述湿度补偿电路构造成：

更新当前环境湿度；

确定所述当前环境湿度的补偿因子；和

使用补偿因子偏移响应模型。

8.一种用于优化发动机系统的性能变量的方法，其特征在于，所述方法包括：

将包括操纵变量约束的约束应用于响应模型，其中响应模型各自表示操纵变量之间的分段线性关系或者性能变量与操纵变量之间的分段线性关系；和

通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标，其中操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值，

其中所述性能变量指示所述发动机系统的运行性能，并且所述操纵变量包括能够影响所述性能变量的变量，以及

通过生成控制所述发动机系统的燃料系统或空气处理系统中的至少一个的发动机系统的运行的参考，基于所述操纵变量的最佳目标来调整所述发动机系统的运行。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述性能变量包括诸如还原剂消耗值的流体消耗值，以及所述性能变量的最佳值是所有响应模型中的还原剂消耗值的最小值，并且所述操纵变量包括发动机输出氮氧化物EONOx和发动机系统的缸内氧气。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述参考包括用于所述燃料系统的第一参考和用于所述空气处理系统的第二参考，所述方法还包括：

使用EONOx的最佳目标生成发动机系统的所述燃料系统的所述第一参考，和

使用缸内氧气的最佳目标生成用于发动机系统的所述空气处理系统的所述第二参考。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括：

使用第一参考控制所述燃料系统；和

使用第二参考控制所述空气处理系统。

12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

接收指示发动机系统的当前运行状态的数据和来自发动机系统的子系统的约束；和

将最佳目标传输到子系统。

13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

更新当前环境湿度；

确定所述当前环境湿度的补偿因子；和

使用补偿因子偏移响应模型。

14.一种用于优化发动机系统的性能变量的系统，其特征在于，所述系统包括：

处理电路，所述处理电路构造成：

将包括操纵变量约束的约束应用于响应模型，其中响应模型各自表示操纵变量之间的分段线性关系或者性能变量与操纵变量之间的分段线性关系；和

通过对响应模型使用准单纯形优化过程来确定每个操纵变量的最佳目标，其中操纵变量的最佳目标对应于性能变量的最佳值，其中所述性能变量指示所述发动机系统的运行性能，并且所述操纵变量包括能够影响所述性能变量的变量，以及

通过生成控制所述发动机系统的燃料系统或空气处理系统中的至少一个的发动机系统的运行的参考，基于所述操纵变量的最佳目标来调整所述发动机系统的运行。

15.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，所述性能变量包括诸如还原剂消耗值的流体消耗值，以及所述性能变量的最佳值是所有响应模型中的还原剂消耗值的最小值，并且所述操纵变量包括发动机输出氮氧化物EONOx和发动机系统的缸内氧气。

16.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，所述参考包括用于所述燃料系统的第一参考和用于所述空气处理系统的第二参考，以及所述处理电路进一步构造为：

使用EONOx的最佳目标生成发动机系统的所述燃料系统的所述第一参考，和

使用缸内氧气的最佳目标生成用于发动机系统的所述空气处理系统的所述第二参考。

17.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，所述处理电路进一步构造为：

更新当前环境湿度；

确定所述当前环境湿度的补偿因子；和

使用补偿因子偏移响应模型。

Images