基于现有校准预测校准值的系统和方法技术方案

本发明专利技术公开基于现有校准预测校准值的系统和方法。一种预测用于车辆的校准值的系统。所述系统配置成接收用于车辆的组件的多个训练数据集。所述多个训练数据集中的每一个包括一个或多个训练输入以及一个或多个对应训练输出。所述系统还配置成基于所述多个训练数据集自动开发预测模型。所述系统还配置成接收输入数据集，并且使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值。所述系统还配置成向车辆的电子控制单元传送所述经预测的校准值。

System and method for predicting calibration values based on existing calibration

Systems and methods for predicting calibration values based on existing calibration are disclosed. A system for predicting calibration values for a vehicle. The system is configured to receive a plurality of training data sets for components of the vehicle. Each of the plurality of training data sets includes one or more training inputs and one or more corresponding training outputs. The system is also configured to automatically develop a prediction model based on the plurality of training data sets. The system is also configured to receive an input data set and determine the predicted calibration values based on the input data set using the prediction model. The system is further configured to transmit the predicted calibration values to the electronic control unit of the vehicle.

【技术实现步骤摘要】
基于现有校准预测校准值的系统和方法
本专利技术的实施例涉及机动车控制系统的领域。
技术介绍
车辆和机动车控制系统正在日益复杂。车辆的机动车控制系统包括多个车辆子系统，其例如控制动力系、制动、转向、燃料和排气系统。每一个子系统由一个或多个控制器（例如，微处理器）控制。控制器接收传感器值并且向各种组件传送命令以控制车辆。
技术实现思路
为了提供适当的操作，基于包括车辆的机械配置和期望操作的众多因素来校准车辆控制器。车辆中的每一个传感器、可控组件和软件模块与至少一个校准值相关联。相应地，用于单个车辆的总校准值可以总计数万。例如，配置控制系统以用于新车辆平台（例如，新车辆模型）可能要求确定三万至三万五千个校准值。此外，当车辆的设计或配置改变时，新的校准值基于新的设计或配置而确定，这是困难且耗时的过程。在一些实施例中，新的校准值可以从现有校准值获取。然而，在许多实例中，现有校准值不存在或者与新的设计或配置不兼容。校准值可以经由实验确定。然而，在一些实施例中，除非用于校准值的开始值是已知的，否则经由实验确定校准值可以是及时且昂贵的过程。因此，本专利技术的实施例提供用于自动预测用于车辆的校准值的系统和方法。在一个实施例中，本专利技术提供一种预测用于车辆的校准值的系统。所述系统包括电子处理器。所述电子处理器配置成接收用于车辆的组件的多个训练数据集。所述多个训练数据集中的每一个包括一个或多个训练输入以及一个或多个对应训练输出。所述电子处理器还配置成基于所述多个训练数据集自动开发预测模型。所述电子处理器还配置成接收输入数据集并且使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值。所述电子处理器还配置成向车辆的电子控制单元传送所述经预测的校准值。在一些实施例中，所述电子处理器还配置成对所述多个训练数据集进行标准化。在一些实施例中，向所述电子控制单元传送所述经预测的校准值包括传送查找表，其包括所述输入数据集和所述经预测的校准值。在一些实施例中，所述校准值通过车辆外部的连接传送至所述电子控制单元。在一些实施例中，自动开发所述预测模型包括从多个学习引擎选择学习引擎。在一些实施例中，所述电子处理器配置成基于所述多个训练数据集从所述多个学习引擎选择学习引擎。在另一实施例中，本专利技术提供一种预测用于车辆的校准值的方法。所述方法包括接收用于车辆的组件的多个训练数据集。所述方法还包括基于所述多个训练数据集自动开发预测模型。所述方法还包括接收输入数据集，并且使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值。所述方法还包括向车辆的电子控制单元传送所述经预测的校准值。本专利技术的其它方面将通过详细描述和所附绘图的考虑而变得明显。附图说明图1是图示根据本专利技术的一些实施例的用于自动预测校准值的系统的框图。图2是图示根据本专利技术的一些实施例的自动预测校准值的方法的流程图。图3图示用于燃料喷射量的校准值查找表。图4是图示用于开发用于燃料喷射量校准值的预测模型的数据集的图表。具体实施方式在详细解释本专利技术的任何实施例之前，要理解的是本专利技术在其应用方面不限于在以下描述中阐述的或在以下绘图中图示的组件的布置和构造的细节。本专利技术能够具有其它实施例并且能够以各种方式实施或实践。还应该指出的是，多个基于硬件和软件的设备，以及多个不同的结构组件可以用于实现本专利技术。此外，应该理解的是，本专利技术的实施例可以包括硬件、软件和电子组件或模块，其出于讨论的目的而可以被图示和描述好像大部分组件只实现在硬件中。然而，本领域一个普通技术人员，并且基于该详细描述的阅读，将认识到，在至少一个实施例中，本专利技术的基于电子的方面可以实现在由一个或多个处理器可执行的软件（例如，存储在非暂时性计算机可读介质上）中。照此，应该指出的是，多个基于硬件和软件的设备，以及多个不同结构组件可以用于实现本专利技术。例如，在说明书中描述的“控制单元”和“控制器”可以包括一个或多个处理器、包括非暂时性计算机可读介质的一个或多个存储器模块、一个或多个输入/输出接口和连接组件的各种连接（例如，系统总线）。在本文中描述的系统和方法的实施例涉及预测用于包括在车辆中的燃料喷射系统的校准值。然而，系统和方法可以用于确定用于车辆的其它类型的校准值，并且不受在本文中描述的示例的使用限制。例如，在一些实施例中，在本文中描述的预测值可以与混合动力或电动车辆一起使用，或者可以与诸如制动系统之类的其它车辆系统一起使用。图1图示用于预测校准值的系统10。系统10包括车辆12和校准预测单元14。车辆12包括电子控制单元（“ECU”）16和内燃机18。车辆12可以例如是机动车。在一些实施例中，ECU16包括多个电气和电子组件，其向ECU16内的组件和模块提供功率、操作控制和保护。除其它许多东西之外，ECU16还包括电子处理单元（例如，微处理器或另一合适的可编程设备）、非暂时性存储器（例如，计算机可读存储介质）和输入/输出接口。处理单元、存储器和输入/输出接口通过一个或多个控制或数据总线通信。应该理解的是，ECU16包括附加的、更少或不同的组件。在一些实施例中，ECU16部分或全部实现在半导体（例如，现场可编程门阵列（“FPGA”）半导体）芯片上。ECU16的存储器可以包括程序存储区域和数据存储区域。程序存储区域和数据存储区域可以包括不同类型的存储器的组合，所述不同类型的存储器诸如只读存储器（“ROM”）、随机存取存储器（“RAM”）（例如，动态RAM（“DRAM”）、同步DRAM（“SDRAM”）等）、电可擦除可编程只读存储器（“EEPROM”）、闪速存储器、硬盘、SD卡或其它合适的存储器设备。处理单元执行存储在存储器中的计算机可读指令（“软件”）。软件可以包括固件、一个或多个应用、程序数据、筛选程序、规则、一个或多个程序模块和其它可执行指令。例如，软件可以包括用于控制车辆12诸如引擎18的指令和相关联的数据。如在图1中示意性地图示的，引擎18包括燃料喷射器20、燃料轨道21和软料轨道压力传感器22。燃料喷射器20将燃料喷射到引擎18的缸体中，并且燃料轨道21向燃料喷射器20提供一些加压燃料。在车辆12的操作期间，ECU16确定应该由燃料喷射器20喷射到引擎18的缸体中的燃料量。ECU16还控制燃料到燃料轨道21的供给。燃料轨道压力传感器22感测燃料轨道21中的压力并且向ECU16传送压力。出于说明的目的，引擎18包括单个燃料喷射器20、燃料轨道21和燃料轨道压力传感器22。然而，应该理解的是，引擎18的其它配置可以包括更多或更少的每一个组件以及与引擎18的功能（例如，进气、排气）相关的其它组件。如在图1中所图示的，在一些实施例中，ECU16、引擎18、燃料喷射器20和燃料轨道压力传感器22通过使组件能够使用网络通信协议（例如，CAN协议）通信的数据总线或有线、无线或光学连接而被电气连接。如在图1中还图示的，在一个实施例中，校准预测单元14包括电子处理器24（例如，微处理器或另一合适的可编程设备）、非暂时性存储器26（例如，计算机可读存储介质）和输入/输出接口28。校准预测单元14通过一个或多个有线或无线连接耦合到ECU16并且可以从其接收数据和向其传送数据。校准预测单元14在本文中描述为车辆12外部的计算机，其通过车辆12外部的至少一个连接而与ECU本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种预测用于车辆的校准值的系统，所述系统包括：电子处理器，其配置成：接收用于车辆组件的多个训练数据集；基于所述多个训练数据集自动开发预测模型；接收输入数据集；使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值；以及向包括在车辆中的电子控制单元传送所述经预测的校准值；其中所述多个训练数据集中的每一个包括一个或多个输入以及一个或多个对应输出。

【技术特征摘要】
2016.02.16 US 15/0450331.一种预测用于车辆的校准值的系统，所述系统包括：电子处理器，其配置成：接收用于车辆组件的多个训练数据集；基于所述多个训练数据集自动开发预测模型；接收输入数据集；使用所述预测模型基于所述输入数据集确定经预测的校准值；以及向包括在车辆中的电子控制单元传送所述经预测的校准值；其中所述多个训练数据集中的每一个包括一个或多个输入以及一个或多个对应输出。2.权利要求1所述的系统，其中向所述电子控制单元传送所述经预测的校准值包括向所述电子控制单元传送查找表，所述查找表包括所述输入数据集和所述经预测的校准值。3.权利要求1所述的系统，其中所述电子处理器配置成通过车辆外部的至少一个连接向所述电子控制单元传送所述经预测的校准值。4.权利要求1所述的系统，其中自动开发所述预测模型包括从多个学习引擎选择学习引擎。5.权利要求4所述的系统，其中所述电子处理器配置成基于所述多个训练数据集从所述多个学习引擎选择学习引擎。6.权利要求5所述的系统，其中所述电子处理器配置成通过基于所述多个训练数据集生成直方图来基于所述多个训练数据集从所述多个学习引擎选择学习引擎。7.权利要求4所述的系统，其中所述电子处理器还配置成基于所述多个训练数据集确定用于与学习引擎相关联的配置参数的至少一个值。8.权利要求7所述的系统，其中用于所述配置参数的所述至少一个值包括迭代值。9.权利要求1所述的系统，其中所述电子处理器还配置成从所述多个训练数据集选择测试数据集，所述测试数据集包括一个或多个输入以及一个或多个对应输出；使用所述预测模型基于包括在所述测试数据集中的所述一个或多个输入确定经预测的测试校准值；比较所述经预测的测试校准值与包括在所述测试数据集中的所述一个或多个输出以确定针对所述预测模型的精度；以及当精度不满足预确定的阈值时基于所述测试数据集改进所述预测模型。10.权利要求1所述的系统，其中所述输入数据集包括燃料密度、燃料轨道压力和燃料喷射器数，并且所述经预测的校准值包括燃料喷射量。11.一种预测用于车辆的...

【专利技术属性】
技术研发人员：J青克，K雷斯庞德克，L施皮尔，R科门达，C范达姆，S斯里尼瓦桑，J雅奈，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE