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EP3833860A1 - Verfahren zur modellbasierten steuerung und regelung einer brennkraftmaschine - Google Patents

Verfahren zur modellbasierten steuerung und regelung einer brennkraftmaschine

Info

Publication number
EP3833860A1
EP3833860A1 EP19749301.8A EP19749301A EP3833860A1 EP 3833860 A1 EP3833860 A1 EP 3833860A1 EP 19749301 A EP19749301 A EP 19749301A EP 3833860 A1 EP3833860 A1 EP 3833860A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
model
internal combustion
combustion engine
gas path
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP19749301.8A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Knut GRAICHEN
Michael Buchholz
Daniel Bergmann
Jens Niemeyer
Jörg REMELE
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Rolls Royce Solutions GmbH
Original Assignee
MTU Friedrichshafen GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by MTU Friedrichshafen GmbH filed Critical MTU Friedrichshafen GmbH
Publication of EP3833860A1 publication Critical patent/EP3833860A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/0002—Controlling intake air
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Definitions

  • the invention relates to a method for model-based control and regulation of an internal combustion engine, in which, depending on a target torque, a
  • Combustion model injection system setpoints for controlling the injection system actuators and via a gas path model gas path setpoints for controlling the gas path actuators are calculated.
  • the behavior of an internal combustion engine is largely determined by an engine control unit as a function of a desired performance.
  • corresponding characteristic curves and characteristic maps are applied in the software of the engine control unit. These are used to calculate the manipulated variables of the internal combustion engine, for example the start of injection and a required rail pressure, from the desired output, for example a target torque.
  • These characteristics / maps are populated by the manufacturer of the internal combustion engine during a test bench run.
  • the large number of these characteristic curves / characteristic diagrams and the interaction of the characteristic curves / characteristic diagrams with one another cause a great deal of coordination.
  • a model-based control and regulating method for an internal combustion engine is known from the unpublished German patent application with the official file number DE 10 2017 005 783.4, in which injection system setpoints are used for a combustion model
  • Control of the injection system actuators and gas path setpoints for controlling the gas path actuators can be calculated via a gas path model. These setpoints are then changed by an optimizer with the aim of minimizing a measure of quality within a prediction horizon. The minimized quality measure in turn then defines the best possible operating point of the internal combustion engine. From the unpublished German patent application with the official
  • File number DE 10 2018 001 727.4 is a procedure for adapting the
  • the combustion model is adapted using a first Gauss process model to represent a basic grid and a second Gauss process model to represent adaptation data points.
  • the data for the first Gaussian process model are determined from measured values which are based on a
  • the invention is therefore based on the object, the previously described
  • the combustion model is adapted in the form of a completely data-based model while the internal combustion engine is in operation.
  • the data-based model is generated by varying the manipulated variables of the internal combustion engine on a single-cylinder test bench in a first step, by generating trend information from the measured variables of the single-cylinder test bench in a second step and by deviating the measured variables of the single cylinder in a third step -Test bench for a first Gauss process model is minimized while observing the trend information.
  • the data-based model allows extrapolation to generate new, reliable data values. These data values then apply in the unmeasured operating ranges of the internal combustion engine.
  • the physical modeling known from the prior art is replaced by the data-based model.
  • the model behaves good-naturedly in operating ranges, which means that there are no extremes or sudden reactions in the non-measured operating ranges of the internal combustion engine.
  • the procedure according to the invention can be used to describe the behavior of technical processes in which measurement data of a device are present in defined operating areas and system behavior of the device is mapped on the basis of the trend information in non-measured operating areas.
  • a device is to be understood, for example, as an exhaust gas aftertreatment system or a battery management system.
  • FIG. 1 shows a system diagram
  • FIG. 2 shows a model-based system diagram
  • FIG. 3 shows a flow chart
  • FIG. 4A, B a diagram
  • Figure 5 is a diagram of the first Gaussian process model
  • Figure 6 is a table.
  • Figure 1 shows a system diagram of an electronically controlled
  • the common rail system comprises the following mechanical components: a low pressure pump 3
  • High-pressure pump 5 for conveying 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 stores, in which case, for example, an injector 7 Individual memory 8 is integrated as an additional buffer volume. The further one
  • the gas path shown includes both the air supply and the exhaust gas discharge.
  • the compressors are arranged in the air supply
  • Exhaust gas turbocharger 1 1, an intercooler 12, a throttle valve 13, one
  • junction point 14 for merging the charge air with the recirculated exhaust gas and the inlet valve 15. A are arranged in the exhaust gas discharge
  • Exhaust valve 16 the turbine of the exhaust gas turbocharger 11 and a turbine bypass valve 19.
  • An exhaust gas recirculation path branches off from the exhaust gas discharge, in which an EGR actuator 17 for setting the EGR rate and the EGR cooler 18 are arranged.
  • the operating mode 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 for 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 input variables
  • the relevant input variable is a target torque M (TARGET), which is specified by an operator as a desired performance.
  • the input variables of the control device 10 related to the common rail system are the rail pressure pCR, which is measured by means of a rail pressure sensor 9, and optionally the individual storage pressure pES.
  • the input variables of the electronic control device 10 related to the air path are an opening angle W1 of the throttle valve 13, the engine speed nIST, the charge air pressure pLL, the charge air temperature TLL and the humidity phi of the charge air.
  • the input variables of the electronic control device 10 related to the exhaust gas path are an opening angle W2 of the EGR actuator 17, the exhaust gas temperature TAabgas, the air / fuel ratio lambda and the actual NOx value downstream of the turbine of the
  • Exhaust gas turbocharger 1 The other input variables of the, not shown
  • Electronic control unit 10 are summarized with reference symbol EIN, for example the coolant temperatures.
  • a signal PWM for controlling the suction throttle 4 a signal ve for controlling the injector 7 (start of injection / end of spray), an actuating signal DK for controlling the
  • Throttle valve 13 an actuating signal EGR for actuating the EGR actuator 17, an actuating signal TBP for actuating the turbine bypass valve 19 and an output variable OUT.
  • the output variable AUS represents the other actuating signals for controlling and regulating the internal combustion engine 1, for example an actuating signal for activating a second exhaust gas turbocharger in the case of register charging or a variable valve train.
  • FIG. 2 shows a model-based system diagram.
  • the input variables of the electronic control device 10 are a first library Bibliol, a second library Biblio 2, measurement variables MESS and the collective reference symbol EIN, which represents the input variables shown in FIG. 1.
  • the first library Biblio 1 identifies the operation of the internal combustion engine according to the MARPOL (Marine Pollution) emission class of the IMO or according to the emission class EU IV / Tier 4 final.
  • the second library Biblio 2 identifies the type of internal combustion engine and a maximum mechanical component load to
  • the input variable MESS identifies both the directly measured physical variables and the auxiliary variables calculated from them.
  • the output variables of the electronic control unit are the setpoints for the
  • Subordinate control loops are a rail pressure control loop 24, a lambda control loop 25 and an EGR control loop 26.
  • Within the electronic control unit are a combustion model 20, an adaptation 21, a gas path model 22 and a
  • the combustion model 20 statically maps the processes during the combustion. in the
  • Combustion model 20 includes
  • the combustion model 20 is determined for a reference internal combustion engine in a test bench run, the so-called DoE test bench run (DoE: Design of Experiments) for the mobile area.
  • DoE test bench run operating parameters and manipulated variables are systematically aimed at varies, the overall behavior of the internal combustion engine depending on
  • Combustion model 20 processes the measured values determined on a single-cylinder test bench.
  • the combustion model 20 is supplemented by the adaptation 21.
  • the aim of the adaptation is to reduce the production spread of an internal combustion engine.
  • the optimizer 23 After activation of the internal combustion engine 1, the optimizer 23 first reads the emission class from the first library Biblio 1 and the maximum mechanical component loads from the second library Biblio 2. Then the
  • Target torque M (TARGET), the emission limit values, the environmental conditions, for example the humidity phi of the charge air, the operating situation of the internal combustion engine and the adaptation data points.
  • the operating situation is defined in particular by the engine speed nIST, the charge air temperature TLL and the charge air pressure pLL.
  • the function of the optimizer 23 now consists in evaluating the injection system setpoints for controlling the injection system actuators and the gas path setpoints for controlling the gas path actuators.
  • the optimizer 23 selects the solution in which a quality measure is minimized.
  • the quality measure is calculated as an integral of the quadratic target-actual deviations within the prediction horizon. For example in the form:
  • Weighting factors are represented with w1, w2 and w3. As is known, the nitrogen oxide emissions result from the moisture phi of the charge air, the charge air temperature, the start of spraying SB and the rail pressure pCR. In the actual values at
  • the adaptation 21 intervenes.
  • the quality measure is minimized by the optimizer 23 calculating a first quality measure at a first point in time, the injection system setpoints and the gas path setpoints are varied and a second quality measure within the prediction horizon is predicted on the basis of these. On the basis of the deviation of the two quality measures from one another, the optimizer 23 then defines a minimum quality measure and sets this as decisive for the internal combustion engine. How to proceed regarding the Prediction is made to the unpublished German patent application with the official file number DE 10 2017 005 783.4.
  • FIG. 3 shows a flow diagram which shows the program steps of an executable program.
  • the interaction of the two Gaussian process models to create the combustion model is shown (Fig. 2:20).
  • Gaussian process models are known to the person skilled in the art, for example from
  • a Gaussian process is defined by an average function and a covariance function.
  • the mean function is often assumed to be zero or a linear / polynomial curve is introduced.
  • the covariance function specifies the relationship between any points and describes the statistical reliability of the model at a considered operating point of the internal combustion engine. Due to the covariance a
  • a function block 27 contains the DoE data of the full engine. These data are determined for a reference internal combustion engine during a test bench run by using the in the stationary mobile area
  • a function block 28 contains data which are obtained on a single-cylinder test bench. On the single-cylinder test bench, those operating ranges can be set, for example high geodetic heights or extreme temperatures, which cannot be checked during a DoE test bench run. From these measurement data, the system properties are automatically calculated in function block 29 in the form of trend information in function block 29. The further explanation is given in connection with FIGS. 4A and 4B.
  • FIG. 4A shows the individual storage pressure pES on the abscissa, normalized to the maximum pressure pMAX of the individual storage pressure.
  • the actual NOx value is shown on the ordinate as a measured value.
  • the measured values entered with a cross were determined by a VVT actuator (VVT: variable valve control)
  • the amount of fuel was set to a first value. After that the Individual storage pressure pES varies by changing the delivered fuel volume.
  • the measured values marked with a circle were determined by setting the fuel quantity to a second value, varying the individual storage pressure pES and the previously constant parameters, i.e. the VVT actuator, the start of spraying SB, the engine speed nIST, the charge air temperature TLL and the humidity phi of the charge air were left unchanged.
  • the measured values entered with a triangle were determined by setting the engine speed nIST to a new value, changing the individual accumulator pressure pES and adopting the other parameters unchanged. From FIG.
  • Start of spraying SB normalized to a maximum value SB (MAX) of the start of spraying, is plotted.
  • the actual NOx value is shown on the ordinate as a measured value.
  • the data values shown in FIG. 4B result in an analogous procedure to FIG. 4A, the individual storage pressure pES being kept constant and the start of injection SB being changed instead.
  • the trend information is: only monotonous (increasing).
  • the extrapolation-capable model is identified in FIG. 3 by the reference symbol 30, in which the deviation of the data from the single-cylinder test bench from the DoE data 27 is minimized while observing the trend information.
  • Reference number 31 denotes a first Gaussian process model 31 (GP1) for representing a basic grid. Merging the two sets of
  • the second Gauss process model 32 forms data points
  • Input variable for the optimizer for example an actual NOx value or an actual exhaust gas temperature value.
  • the double arrow in the figure shows two
  • the first information path marks the
  • the second information path characterizes the
  • the DoE data values determined on the full engine are marked with a cross and the course of the first Gauss process model from the data values recorded on the single cylinder are marked with a circle. For example, these are the three data values of points A, B and C.
  • the model is therefore capable of extrapolation (Fig. 3:30).
  • the first Gauss process model is determined automatically, which means that expert knowledge is not required.
  • the model's automated extrapolation capability in turn guarantees a high degree of robustness and good-naturedness, since in unknown areas the model does not allow extremes or sudden reactions based on the trend information.
  • EGR actuator exhaust gas recirculation

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Abstract

Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine (1), bei dem in Abhängigkeit eines Sollmoments über ein Verbrennungsmodell (20) Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der Einspritzsystem-Stellglieder und über ein Gaspfadmodell (22) Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden, bei dem das Verbrennungsmodell (20) in Form eines vollständig datenbasierten Modells im laufenden Betrieb der Brennkraftmaschine (1) angepasst wird, bei dem von einem Optimierer (23) ein Gütemaß über Veränderung der Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte innerhalb eines Prädiktionshorizonts minimiert wird und bei dem vom Optimierer (23) anhand des minimierten Gütemaßes die Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte als maßgeblich zur Einstellung des Betriebspunkts der Brennkraftmaschine (1) gesetzt werden.

Description

Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine, bei dem in Abhängigkeit eines Sollmoments über ein
Verbrennungsmodell Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der Einspritzsystem- Stellglieder und über ein Gaspfadmodell Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden.
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, zum Beispiel einem Soll-Moment, die Stellgrößen der Brennkraftmaschine berechnet, zum Beispiel der Spritzbeginn und ein erforderlicher Raildruck. Mit Daten bestückt werden diese Kennlinien/Kennfelder beim Hersteller der Brennkraftmaschine bei einem Prüfstandslauf. Die Vielzahl dieser Kennlinien/Kennfelder und die Wechselwirkung 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. Aus der nicht vorveröffentlichten deutschen Patentanmeldung mit dem amtlichen Aktenzeichen DE 10 2017 005 783.4 ist ein modellbasiertes Steuerungs- und Regelungsverfahren für eine Brennkraftmaschine bekannt, bei dem über ein Verbrennungsmodell Einspritzsystem-Sollwerte zur
Ansteuerung der Einspritzsystem-Stellglieder und über ein Gaspfadmodell Gaspfad- Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden. Von einem Optimierer werden dann diese Sollwerte mit dem Ziel verändert, ein Gütemaß innerhalb eines Prädiktionshorizonts zu minimieren. Das minimierte Gütemaß wiederum definiert dann den bestmöglichen Betriebspunkt der Brennkraftmaschine. Aus der nicht vorveröffentlichten deutschen Patentanmeldung mit dem amtlichen
Aktenzeichen DE 10 2018 001 727.4 ist ein Verfahren zur Adaption des
Verbrennungsmodells in Ergänzung zu dem zuvor beschriebenen Steuerungs- und Regelverfahren bekannt. Adaptiert wird das Verbrennungsmodell über ein erstes Gauß- Prozessmodell zur Darstellung eines Grundgitters und über ein zweites Gauß- Prozessmodell zur Darstellung von Adaptionsdatenpunkten. Die Daten für das erste Gauß-Prozessmodell werden aus Messwerten bestimmt, welche auf einem
Einzylinderprüfstand gewonnen wurden. Über eine anschließende physikalische
Modellierung werden alle Eingangsgrößen durchvariiert, um den gesamten Arbeitsbereich der Brennkraftmaschine abzudecken. Die Daten für das zweite Gauß-Prozessmodell werden aus Messwerten eines Vollmotors bestimmt, welche bei einem DoE- Prüfstandslauf (DoE: Design of Experiments) der Brennkraftmaschine im stationär fahrbaren Bereich erzeugt wurden. Die physikalische Modellierung aus den
Einzylinderdaten ist sehr zeitaufwendig und kostenintensiv, da entsprechende Software- Entwicklungstools und ein hohes Expertenwissen erforderlich sind.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, das zuvor beschriebene
Adaptionsverfahren hinsichtlich des Zeitaufwands zu optimieren.
Gelöst wird diese Aufgabe durch die Merkmale von Anspruch 1 . Die Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen dargestellt.
Beim erfindungsgemäßen Verfahren wird das Verbrennungsmodell in Form eines vollständig datenbasierten Modells im laufenden Betrieb der Brennkraftmaschine angepasst. Erzeugt wird das datenbasierte Modell, indem in einem ersten Schritt die Stellgrößen der Brennkraftmaschine auf einem Einzylinder-Prüfstand variiert werden, indem in einem zweiten Schritt Trendinformationen aus den Messgrößen des Einzylinder- Prüfstands erzeugt werden und indem in einem dritten Schritt eine Abweichung der Messgrößen des Einzylinder-Prüfstands zu einem ersten Gauß-Prozessmodell unter Einhaltung der Trendinformationen minimiert wird. Das datenbasierte Modell erlaubt es mittels Extrapolation neue, belastbare Datenwerte zu erzeugen. Diese Datenwerte gelten dann in den nicht vermessenen Betriebsbereichen der Brennkraftmaschine. Die aus dem Stand der Technik bekannte physikalische Modellierung wird durch das datenbasierte Modell ersetzt. Von Vorteil ist der deutlich verringerte Entwicklungsaufwand, da die Bestimmung der Trendinformationen aus den Einzylinder-Messdaten und die Anpassung an die DoE-Daten über mathematische Algorithmen automatisierbar sind. Hieraus resultiert auch ein hoher Zuverlässigkeitsgrad des datenbasierten Modells, es ist also robust. Durch die Extrapolation neuer Datenwerte für die nicht vermessenen
Betriebsbereiche verhält sich das Modell gutmütig, das heißt, in den nicht vermessenen Betriebsbereichen der Brennkraftmaschine treten keine Extrema oder sprungförmige Reaktionen auf.
Ganz allgemein kann durch die erfindungsgemäße Vorgehensweise das Verhalten technischer Prozesse beschrieben werden, bei denen in definierten Betriebsbereichen Messdaten einer Einrichtung vorliegen und in nicht vermessen Betriebsbereichen ein Systemverhalten der Einrichtung anhand der Trendinformationen abgebildet wird. Unter einer Einrichtung ist zum Beispiel ein Abgas-Nachbehandlungssystem oder auch ein Batterie-Managementsystem zu verstehen.
In den Figuren ist ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel dargestellt. Es zeigen:
Figur 1 ein Systemschaubild,
Figur 2 ein modellbasiertes Systemschaubild,
Figur 3 ein Ablaufdiagramm,
Figur 4A, B ein Diagramm,
Figur 5 ein Diagramm zum ersten Gauß-Prozessmodell und
Figur 6 eine Tabelle.
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-Railsystems wird als bekannt vorausgesetzt. Der dargestellte Gaspfad umfasst sowohl die Luftzuführung als auch die Abgasabführung. Angeordnet sind in der Luftzuführung der Verdichter eines
Abgasturboladers 1 1 , 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 ein
Auslassventil 16, die T urbine des Abgasturboladers 1 1 und ein T urbinen- Bypassventil 19. Aus der Abgasabführung zweigt ein Abgasrückführungspfad ab, in welchem ein AGR-Stellglied 17 zur Einstellung der AGR-Rate und der AGR-Kühler 18 angeordnet sind.
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. Die maßgebliche Eingangsgröße ist ein Sollmoment M(SOLL), welches von einem Bediener als Leistungswunsch vorgegeben wird. Die auf das Common- Railsystem bezogenen Eingangsgrößen des Steuergeräts 10 sind der Raildruck pCR, der mittels eines Rail-Drucksensors 9 gemessen wird, und optional der Einzelspeicherdruck pES. Die auf den Luftpfad bezogenen Eingangsgrößen des elektronischen Steuergeräts 10 sind ein Öffnungswinkel W1 der Drosselklappe 13, die Motordrehzahl nIST, der Ladeluftdruck pLL, die Ladelufttemperatur TLL und die Feuchte phi der Ladeluft. Die auf den Abgaspfad bezogenen Eingangsgrößen des elektronischen Steuergeräts 10 sind ein Öffnungswinkel W2 des AGR-Stellglieds 17, die Abgastemperatur TAbgas, das Luft- Kraftstoffverhältnis Lambda und der NOx-lstwert stromab der Turbine des
Abgasturboladers 1 1 . Die weiteren nicht dargestellten Eingangsgrößen des
elektronischen Steuergeräts 10 sind mit Bezugszeichen EIN 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 des Injektors 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 19 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 oder einem variablen Ventiltrieb.
Die Figur 2 zeigt ein modellbasiertes Systemschaubild. Bei dieser Darstellung sind die Eingangsgrößen des elektronischen Steuergeräts 10 eine erste Bibliothek Bibliol , eine zweite Bibliothek Biblio 2, Messgrößen MESS und das Sammelbezugszeichen EIN, welches stellvertretend für die in der Figur 1 dargestellten Eingangsgrößen steht. Die erste Bibliothek Biblio 1 kennzeichnet den Betrieb der Brennkraftmaschine gemäß der Emissionsklasse MARPOL (Marine Pollution) der IMO oder gemäß der Emissionsklasse EU IV / Tier 4 final. Die zweite Bibliothek Biblio 2 kennzeichnet den Brennkraftmaschinentyp und eine maximale mechanische Bauteilbelastung, zum
Beispiel den Verbrennungsspitzendruck oder die maximale Drehzahl des
Abgasturboladers. Die Eingangsgröße MESS kennzeichnet die sowohl unmittelbar gemessenen physikalischen Größen als auch daraus berechnete Hilfsgrößen. Die Ausgangsgrößen des elektronischen Steuergeräts sind die Sollwerte für die
unterlagerten Regelkreise, der Spritzbeginn SB und das Spritzende SE. Die
unterlagerten Regelkreise sind ein Raildruck-Regelkreis 24, ein Lambda-Regelkreis 25 und ein AGR-Regelkreis 26. Innerhalb des elektronischen Steuergeräts sind ein Verbrennungsmodell 20, eine Adaptation 21 , ein Gaspfadmodell 22 und ein
Optimierer 23 angeordnet.
Sowohl das Verbrennungsmodell 20 als auch das Gaspfadmodell 22 bilden das
Systemverhalten der Brennkraftmaschine als mathematische Gleichungen ab. Das Verbrennungsmodell 20 bildet statisch die Vorgänge bei der Verbrennung ab. Im
Unterschied hierzu bildet das Gaspfadmodell 22 das dynamische Verhalten der
Luftführung und der Abgasführung ab. Das Verbrennungsmodell 20 beinhaltet
Einzelmodelle zum Beispiel für die NOx- und Rußentstehung, für die
Abgastemperatur, für den Abgasmassenstrom und für den Spitzendruck. Diese
Einzelmodelle wiederum hängen von den Randbedingungen im Zylinder und den
Parametern der Einspritzung ab. Bestimmt wird das Verbrennungsmodell 20 bei einer Referenz-Brennkraftmaschine in einem Prüfstandslauf, dem sogenannten DoE- Prüfstandslauf (DoE: Design of Experiments) für den fahrbaren Bereich. Beim DoE- Prüfstandslauf werden systematisch Betriebsparameter und Stellgröße mit dem Ziel variiert, das Gesamtverhalten der Brennkraftmaschine in Abhängigkeit von
motorischen Größen und Umweltrandbedingungen abzubilden. Ebenfalls im
Verbrennungsmodell 20 verarbeitet werden die auf einem Einzylinder-Prüfstand ermittelten Messwerte. Ergänzt wird das Verbrennungsmodell 20 um die Adaption 21. Ziel der Adaption ist es, die Serienstreuung einer Brennkraftmaschine zu verringern.
Nach Aktivierung der Brennkraftmaschine 1 liest der Optimierer 23 zunächst aus der ersten Bibliothek Biblio 1 die Emissionsklasse und aus der zweiten Bibliothek Biblio 2 die maximalen mechanischen Bauteilbelastungen ein. Anschließend wertet der
Optimierer 23 das Verbrennungsmodell 20 aus und zwar hinsichtlich des
Sollmoments M(SOLL), der Emissionsgrenzwerte, der Umweltrandbedingungen, zum Beispiel der Feuchte phi der Ladeluft, der Betriebssituation der Brennkraftmaschine und der Adaptionsdatenpunkte. Definiert wird die Betriebssituation insbesondere durch die Motordrehzahl nIST, die Ladelufttemperatur TLL und den Ladeluftdruck pLL. Die Funktion des Optimierers 23 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 23 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 = J [w1 (NOx(SOLL)-NOx(IST)]2 + [w2(M(SOLL)-M(IST)]2 + [w3(....)] + ...
Mit w1 , w2 und w3 sind Gewichtungsfaktoren dargestellt. Bekanntermaßen ergeben sich die Stickoxidemission aus der Feuchte phi der Ladeluft, der Ladelufttemperatur, dem Spritzbeginn SB und dem Raildruck pCR. In die tatsächlichen Istwerte, zum
Beispiel den NOx-lstwert oder den Abgastemperatur-Istwert, greift die Adaption 21 ein.
Minimiert wird das Gütemaß, indem vom Optimierer 23 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 23 ein minimales Gütemaß fest und setzt dieses als maßgeblich für die Brennkraftmaschine. Zur weiteren Vorgehensweise bezüglich der Prädiktion wird auf die nicht vorveröffentlichte deutsche Patentanmeldung mit dem amtlichen Aktenzeichen DE 10 2017 005 783.4 verwiesen.
Die Figur 3 zeigt ein Ablaufdiagramm, welches die Programmschritte eines ausführbaren Programms zeigt. Dargestellt ist das Zusammenwirken der beiden Gauß-Prozessmodelle zur Erstellung des Verbrennungsmodells (Fig. 2: 20). Gauß- Prozessmodelle sind dem Fachmann bekannt, zum Beispiel aus der
DE 10 2014 225 039 A1 oder der DE 10 2013 220 432 A1. Ganz allgemein wird ein Gauß-Prozess definiert durch eine Mittelwertfunktion und eine Kovarianzfunktion. Die Mittelwertfunktion wird häufig zu Null angenommen oder ein linearer/polynomieller Verlauf eingeführt. Die Kovarianzfunktion gibt den Zusammenhang beliebiger Punkte an und beschreibt die statistische Zuverlässigkeit des Modells in einem betrachteten Betriebspunkt der Brennkraftmaschine. Durch die Kovarianz wird ein
Konfidenzbereich definiert, in welchem der Wert des realen Systems mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% liegt. Ein Funktionsblock 27 beinhaltet die DoE-Daten des Vollmotors. Ermittelt werden diese Daten für eine Referenz-Brennkraftmaschine bei einem Prüfstandslauf, indem im stationär fahrbaren Bereich der
Brennkraftmaschine alle Variationen der Eingangsgrößen über deren gesamten Stellbereich ermittelt werden. Diese Daten kennzeichnen mit hoher Genauigkeit das Verhalten der Brennkraftmaschine im stationär fahrbaren Bereich. Ein Funktionsblock 28 beinhaltet Daten, welche an einem Einzylinderprüfstand gewonnen werden. Beim Einzylinderprüfstand lassen sich diejenigen Betriebsbereiche einstellen, zum Beispiel große geodätische Höhe oder extreme Temperaturen, die bei einem DoE- Prüfstandslauf nicht abgeprüft werden können. Aus diesen Messdaten werden im Funktionsblock 29 automatisiert die Systemeigenschaften in Abhängigkeit einzelner Stellgrößen in Form einer Trendinformation berechnet. Die weitere Erläuterung erfolgt in Verbindung mit den Figuren 4A und 4B.
In der Figur 4A ist auf der Abszisse der Einzelspeicherdruck pES, normiert auf den Maximaldruck pMAX des Einzelspeicherdrucks, dargestellt. Auf der Ordinate ist der NOx-lstwert als Messwert dargestellt. Die mit einem Kreuz eingetragenen Messwerte wurden ermittelt, indem ein VVT-Steller (VVT: variable Ventilsteuerung), der
Spritzbeginn SB, die Motordrehzahl nIST, die Ladelufttemperatur TLL und die Feuchte phi der Ladeluft konstant gehalten wurden. Die eingespritzte
Kraftstoffmenge wurde hierbei auf einen ersten Wert gesetzt. Danach wurde der Einzelspeicherdruck pES variiert, indem das geförderte Kraftstoffvolumen verändert wurde. Die mit einem Kreis gekennzeichneten Messwerte wurden ermittelt, indem die Kraftstoffmenge auf einen zweiten Wert gesetzt wurde, der Einzelspeicherdruck pES variiert wurde und die zuvor konstanten Parameter, also der VVT-Steller, der Spritzbeginn SB, die Motordrehzahl nIST, die Ladelufttemperatur TLL und die Feuchte phi der Ladeluft unverändert gelassen wurden. Die mit einem Dreieck eingetragenen Messwerte wurden ermittelt, indem die Motordrehzahl nIST auf einen neuen Wert gesetzt wurde, der Einzelspeicherdruck pES verändert wurde und die anderen Parameter unverändert übernommen wurden. Aus der Figur 4A lässt sich als erste Aussage ableiten, dass sich mit erhöhendem Einzelspeicherdruck pES der NOx-lstwert erhöht und lässt sich als zweite Aussage ableiten, dass die Zunahme stetig steigend ist. Für das dargestellte Beispiel lautet die Trendinformation daher: monoton (steigend) sowie linear. In der Figur 4B ist auf der Abszisse der
Spritzbeginn SB, normiert auf einen Maximalwert SB(MAX) des Spritzbeginns, aufgetragen. Auf der Ordinate ist der NOx-lstwert als Messwert dargestellt. Die in der Figur 4B dargestellten Datenwerte ergeben sich in analoger Vorgehensweise zur Figur 4A, wobei hier der Einzelspeicherdruck pES konstant gehalten wurde und stattdessen der Spritzbeginn SB verändert wurde. Für die dargestellten Beispiele der Figur 4B lautet die Trendinformation: nur monoton (steigend).
In der Figur 3 ist das extrapolationsfähige Modell mit dem Bezugszeichen 30 gekennzeichnet, in welchem die Abweichung der Daten des Einzylinder-Prüfstands zu den DoE-Daten 27 unter Einhaltung der Trendinformationen minimiert wird. Mit Bezugszeichen 31 ist ein erstes Gauß-Prozessmodell 31 (GP1 ) zur Darstellung eines Grundgitters bezeichnet. Die Zusammenführung der beiden Mengen von
Datenpunkten bildet das zweite Gauß-Prozessmodell 32. Damit werden
Betriebsbereiche der Brennkraftmaschine, welche durch die DoE-Daten beschrieben sind, auch durch diese Werte festgelegt und es werden Betriebsbereiche, für die keine DoE-Daten vorliegen, durch Daten des Modells 30 wiedergegeben. Da das zweite Gauß-Prozessmodell im laufenden Betrieb adaptiert wird, dient es zur Darstellung der Adaptionspunkte. Ganz allgemein gilt also für das datenbasierte Modell 33:
(2) E[x] = GP1 + GP2 Hierbei entsprechen GP1 dem ersten Gauß-Prozellmodell zur Darstellung des Grundgitters, GP2 dem zweiten Gauß-Prozessmodell zur Darstellung der
Adaptionsdatenpunkte. Das datenbasierte Modell E[x] wiederum ist die
Eingangsgröße für den Optimierer, zum Beispiel einem NOx-lstwert oder einem Abgastemperatur-Istwert. Durch den Doppelpfeil in der Figur sind zwei
Informationswege dargestellt. Der erste Informationsweg kennzeichnet die
Datenbereitstellung des Grundgitters vom ersten Gauß-Prozessmodell 31 an das datenbasierte Modell 33. Der zweite Informationsweg kennzeichnet die
Rückanpassung des ersten Gauß-Prozessmodells 31 über das zweite Gauß- Prozessmodell 32. Zur weiteren Vorgehensweise bezüglich der Adaption wird auf die nicht vorveröffentlichte deutsche Patentanmeldung DE 10 2018 001 727.4 verwiesen.
In der Figur 5 ist in einem Diagramm das erste Gauß-Prozessmodell für den
Einzelspeicherdruck pES, welcher auf Maximaldruck pMAX normiert ist, dargestellt. Auf der Ordinate ist der gemessene NOx-Wert aufgetragen. Innerhalb des
Diagramms sind die am Vollmotor ermittelten DoE-Datenwerte mit einem Kreuz und der Verlauf des ersten Gauß-Prozessmodells aus den am Einzylinder erfassten Datenwerten mit einem Kreis gekennzeichnet. Beispielsweise sind dies die drei Datenwerte der Punkte A, B und C. In einem ersten Schritt wird die Lage der
Datenwerte, also die Trendinformation (Fig. 3: 29) zueinander ermittelt. Da sich aus dem Datenwert des Punkts B ein höherer NOx-lstwert als am Punkt A ergibt, ist die Funktion in diesem Bereich monoton. Für den Datenwert am Punkt C gilt dies in analoger Betrachtungsweise, das heißt, der NOx-lstwert am Punkt C ist höher als am Punkt B. Für die Datenwerte A bis C ergibt sich daher als Trendinformation:
monoton. In einem zweiten Schritt wird dann die Abweichung (Modellfehler) dieser Datenwerte zu den DoE-Daten minimiert. Mit anderen Worten: Es wird eine mathematische Funktion bestimmt, welche bestmöglich die DoE-Datenwerte unter Berücksichtigung der Trendinformation abbildet. Für die Datenwerte A, B und C ist dies die monotone, lineare und ansteigende Funktion F1. Eine Funktion F2 ist durch die Datenwerte A, D und E nur als monoton gekennzeichnet. Eine Funktion F3 ist durch die Datenwerte A, F und G abgebildet. Mit Blick auf die Figur 6 verhalten sich die exemplarisch dargestellten Messgrößen Einzelspeicherdruck pES,
Kraftstoffmasse mKrSt, Spritzbeginn SB, Raildruck pCR und die Ladelufttemperatur TLL entsprechend der Funktion F1 , das heißt, monoton und linear ansteigend. Die Messgröße Motordrehzahl nIST verhält sich entsprechend der Funktion F3, also unbeschränkt. Unbeschränkt bedeutet, dass zu dieser Messgröße keine
Trendinformation vorliegt. Wie aus der Figur 5 ebenfalls ableitbar ist, können
Zwischenwerte, beispielsweise der Datenwert H, extrapoliert werden. Das Modell ist also extrapolationsfähig (Fig. 3: 30). Die Bestimmung des ersten Gauß- Prozessmodells erfolgt automatisiert, das heißt, Expertenwissen ist nicht erforderlich. Die automatisierte Extrapolationsfähigkeit des Modells wiederum garantiert ein hohes Maß an Robustheit und Gutmütigkeit, da in unbekannten Bereichen das Modell anhand der Trendinformationen keine Extrema oder sprungförmigen Reaktionen zulässt.
Bezugszeichen
1 Brennkraftmaschine 33 datenbasiertes Modell
2 Kraftstofftank
3 Niederdruckpumpe
4 Saugdrossel
5 Hochdruckpumpe
6 Rail
7 Injektor
8 Einzelspeicher
9 Rail-Drucksensor
10 Elektronisches Steuergerät
1 1 Abgasturbolader
12 Ladeluftkühler
13 Drosselklappe
14 Einmündungsstelle
15 Einlassventil
16 Auslassventil
17 AGR-Stellglied (AGR: Abgasrückführung)
18 AGR-Kühler
19 Turbinen-Bypassventil
20 Verbrennungsmodell
21 Adaption
22 Gaspfadmodell
23 Optimierer
24 Raildruck-Regelkreis
25 Lambda-Regelkreis
26 AGR-Regelkreis
27 Funktionsblock, DoE-Daten
28 Funktionsblock, Daten Einzylinder
29 Funktionsblock, Erzeugen Trendinformation
30 Modell
31 Erstes Gauß-Prozessmodell (GP1 )
32 Zweites Gauß-Prozessmodell (GP2)

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur modellbasierten Steuerung und Regelung einer Brennkraftmaschine (1 ), bei dem in Abhängigkeit eines Sollmoments (M(SOLL)) über ein
Verbrennungsmodell (20) Einspritzsystem-Sollwerte zur Ansteuerung der
Einspritzsystem-Stellglieder und über ein Gaspfadmodell (22) Gaspfad-Sollwerte zur Ansteuerung der Gaspfad-Stellglieder berechnet werden, bei dem das
Verbrennungsmodell (20) in Form eines vollständig datenbasierten Modells (33) im laufenden Betrieb der Brennkraftmaschine (1 ) angepasst wird, bei dem von einem Optimierer (23) ein Gütemaß (J) über Veränderung der Einspritzsystem-Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte innerhalb eines Prädiktionshorizonts minimiert wird und bei dem vom Optimierer (23) anhand des minimierten Gütemaßes die Einspritzsystem- Sollwerte und Gaspfad-Sollwerte als maßgeblich zur Einstellung des
Betriebspunkts der Brennkraftmaschine (1 ) gesetzt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das datenbasierte Modell (33) erzeugt wird, indem in einem ersten Schritt die Stellgrößen der Brennkraftmaschine (1 ) auf einem Einzylinder-Prüfstand variiert werden, indem in einem zweiten Schritt Trendinformationen (29) aus den Messgrößen des
Einzylinder-Prüfstands erzeugt werden und indem in einem dritten Schritt eine Abweichung der Messgrößen des Einzylinder-Prüfstands zu einem ersten Gauß- Prozessmodell (31 ) unter Einhaltung der Trendinformationen (29) minimiert wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass über das datenbasierte Modell (33) mittels Extrapolation neue Datenwerte für nicht vermessene
Betriebsbereiche der Brennkraftmaschine (1 ) erzeugt werden.
4. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Trendinformationen (29) im Sinne einer linearen, monotonen oder unbeschränkten Funktion abgespeichert werden.
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