一种评估稀薄燃烧发动机进气口中氧气浓度的方法，该方法在节流运行期间，通过在状态观察器中不断结合确定的空气／燃料比和进气质量空气流量和估计的气缸质量流量以及废气再循环流量来实现，其计算进气总管中的废气和进气口燃烧气体部分以及氧气的结果百分比。在非节流运行期间，评估通过自适应干扰评估器校正，其用于在较高ＥＧＲ条件下校正所有的输入干扰以及用于在较低的ＥＧＲ条件下仅仅校正ＭＡＦ流量值。阐述了用于所述状态观察器的操作和用于确定或评估对所述状态观察器的输入条件的步骤。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于在非节流稀薄燃烧发动机中的进气总管氧气浓度的评估的方法。
技术介绍
在涉及稀薄燃烧发动机的领域中已知，通过改变气缸充气的成分，在所述进气总管中的氧气浓度会影响燃烧和喷射。为了评估在所述进气总管中的氧气浓度，需要测量或评估气体流量(flow)、EGR流量、以及到气缸的流量。在标准发动机中，气体流量通过在所述节流体上的质量空气流量(Mass Air Flow，MAF)传感器进行测量。通常，便宜的MAF传感器对流向不敏感，并且通常由于通过节流控制所述进气总管的压力使其小于在多数的发动机运行条件下的周围的压力，结果，所述流是从所述节流体到所述进气总管的单一方向。然而，在非节流运行条件下，所述进气总管压力变得接近周围的压力，并且可以通过进气系统引起共振波。那些波传播通过进气总管，并且可能引起所述进气总管的逆流，其中所述MAF传感器典型地位于所述进气总管。已经显示了传统的、对方向不敏感的MAF传感器因为那些逆流而过高地评估气流，特别在如图1中的低气流中。在附图中，所述实心斜线10表示在校准的发动机进气逆流孔处测量的进入发动机的质量空气流量(mass air flow)。所述分离的方决12显示热线(hot wire)MAF传感器在空气流量0-200kg/h时的个别读数。可以看到在低于约100kg/h时，所述进气总管压力传感器读数快速增高。还注意到即使是仅对向前方向的流量敏感的专门设计的MAF传感器，由于气流如由大量不断循环(cycle-to-cycle)的变化和频率倍增所指示的，通常变得不稳定，在低气流时也不能改进很多的准确性。另外，给定质量空气流量，EGR流量可以基于进气总管动力足够快而可以被忽略的假设通过将进到气缸中的质量流量(mass flow)减去所述质量空气流量来评估，该假设当发动机在非节流运行条件下运行时为真。对于装备了传统进气和排气阀门的发动机，流入气缸的质量流量可以基于测定体积的效率、发动机速度、和进气温度等进行评估。所述测定体积的效率依赖于操作条件，并且需要用于准确评估的广义标准。这样，只要是测量的质量空气流量和/或评估的进到气缸的质量流量不准确，那么使用该方法的所述评估的EGR流量将包含不确定性。
技术实现思路
为了改进进气总管氧气浓度评估的准确性，本专利技术提供了基于模型的评估方法。所述方法由用于改进评估的两个部分组成，一个状态观察器和一个自适应干扰评估器。在该方法中，如所讨论的因流量测量/评估的不准确而导致的不确定性，被认为是对所述系统的干扰，并且通过所述自适应干扰评估器进行补偿，其反过来改进了所述状态观察器的性能。本专利技术的这些和其它特征及优点将通过下面的伴随附图的本专利技术特定典型实施例的描述变得更完全地理解。附图说明图1是显示了在非节流发动机中偏离实际进气流量范围的质量空气流量传感器的图。图2是指示根据本专利技术的非节流发动机氧气进气操作的评估器的区块图。图3是根据本专利技术的用于改进评估氧气浓度的方法的自适应逻辑流程图。图4是对测量的进气总管氧气浓度的测试结果和在具有自适应和不具有自适应时的评估值进行比较的图。图5和图6是类似于图4的图，显示进一步的测试和评估值。具体实施例方式参考图2，数字15通常指根据本专利技术的指示非节流发动机氧气进气评估器操作的区块图。所述评估器包括两个主部件一个状态观察器16和一个自适应干扰评估器18。通过适当的控制19，到进气总管的质量空气流量可以通过MAF传感器20进行测量，或者基于测量的进气总管的压力和温度，使用孔流方程式(orifice flow equation)进行评估22。或者，由于质量空气流量对于进气总管压力极度敏感，不确定性在非节流运行条件下是不可避免的，并且因为这种极度敏感，基于所述孔流方程式的流量计算倾向于错误。在基于所述孔流方程式和测量的进气总管压力和温度来计算所述质量空气流量的情况中，所述计算得的质量空气流量因为在非节流发动机运行条件下对于进气总管压力的极度敏感，倾向于具有高频率组件(highfrequency components)。这样，所述计算得的质量空气流量将通过用于平滑质量空气流量评估的低通过滤器被过滤。一旦所述质量空气流量被测得/评估，在非节流发动机运行条件下，通过从到气缸26的质量流量中减去所述质量空气流量可以评估24废气再循环(EGR)流量，可以从进气压力和温度、引擎速度和冷却液温度等进行评估。所述状态观察器16基于动态进气和废气总管模型进行设计，以通过假设精确的质量空气流量和到气缸的质量流量(因此，EGR流量)是可用的来评估进气口和废气总管中的所述燃气部分。实际上，当发动机在进气总管压力小于95kPa(在节流条件下运行)的时候运行时，在所述节流体上的质量空气流量可以被准确地测得(或者利用孔流方程式计算得出)，并且到气缸的质量流量和EGR流量可以通过引入进气总管动力被近似地评估。在稀薄燃烧发动机中，在废气总管中的所述燃烧气体部分可以从在所述废气管中的宽量程空气燃料比传感器的所述测量26中直接计算得到。然后，所述状态观察器使用例如简化-命令观察器设计方法的技术进一步进行简化。基于所述宽量程空气/燃料比测量28，所述简化命令状态观察器16专门用于实时评估所述进气总管中的燃烧气体部分。然后，所述进气总管氧气浓度由所述状态观察器基于利用道尔顿定律(Dalton’s law)的干燥气体构成从在所述进气总管中的评估出的燃烧气体部分中得出。如之前描述的，所述在质量空气流量测量/评估和在非节流运行下EGR流量评估中的不确定性，可以被认作对所述状态观察器的干扰，并且可以导致进气总管氧气浓度的不准确评估。为了补偿对于所述状态观察器干扰的影响，利用文献中用于在流量测量/评估中评估干扰的可用的方法设计了自适应干扰评估器18。一旦所述干扰被评估，所述流量测量/评估通过减去那些被评估的干扰30而进行校正。应用所述自适应干扰评估器的难点在于其需要所述废气燃烧气体部分的时间导数(time derivative)。通常，因为所述测量包含噪声，应当避免利用所述测量的时间导数。然而，所述废气燃烧气体部分的时间导数可以利用例如滑动模式观察器、污点区别的技术进行近似。如果所述持续激励(PE)条件满足，则所提出的方法的稳定性可以被证明。然而，依赖于发动机操作条件，在实际应用中持续激励条件的缺少将不可避免地发生。例如，如果EGR流量相对于质量空气流量太小，则EGR流量的干扰评估可能具有弱的激励。如果没有足够的激励，则自适应系统的会聚也许极慢，甚至出现漂移，并以评估不正确的值结束，其将导致系统的不稳定。对于缺少持久激励的典型解决方法简化为一旦测得弱激励就关闭所述自适应。这样，设计了一种依赖于质量流量的启发式规则32以激活并停用所述自适应，如下如果EGR流量/进入气缸的质量流量比大于或等于ε，为所有干扰激活自适应；否则，仅为质量空气流量的干扰激活自适应。所述参数ε是0和1之间的恒量阈值。主要地，当EGR流量具有比所述质量空气流量相对小的量级时所述规则32关闭所述EGR干扰自适应。所述自适应阈值ε是设计参数，并且必须基于所述实验数据进行调谐。现在详细地参考图3，数字40通常指在本专利技术的方法中指示步骤的流程图。当发动机的运行被初始化时，所述程序在框42开始。在本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于在稀薄燃烧发动机运行期间反复评估进气总管氧气浓度的方法，该方法包括步骤：（１）通过结合确定的空气／燃料比（Ａ／Ｆ）和质量空气流量（ＭＡＦ），以及所评估的气缸质量流量（ＣＭＦ）和废气再循环流量（ＥＧＲ）以及计算进气总管中的氧气 （Ｏ↓［２］）百分比，来操作状态观察器（ＳＯ）；（２）如果进气总管压力足够小于大气压（ａｔｍ）以指示节流操作，则不断重复步骤１；如果不是这样，操作自适应干扰评估器（ＡＤＥ）；（３）如果ＥＧＲ／ＣＭＦ大于在０到１之间的预定阈值 ，则操作ＡＤＥ以校正所有干扰并且相应地对输入到所述ＳＯ中的值进行调整；如果不是这样，则操作ＡＤＥ仅校正ＭＡＦ值并不断地重复步骤１－３。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2004-7-21 60/589,6901.一种用于在稀薄燃烧发动机运行期间反复评估进气总管氧气浓度的方法，该方法包括步骤(1)通过结合确定的空气/燃料比(A/F)和质量空气流量(MAF)，以及所评估的气缸质量流量(CMF)和废气再循环流量(EGR)以及计算进气总管中的氧气(O2)百分比，来操作状态观察器(SO)；(2)如果进气总管压力足够小于大气压(atm)以指示节流操作，则不断重复步骤1；如果不是这样，操作自适应干扰评估器(ADE)；(3)如果EGR/CMF大于在0到1之间的预定阈值，则操作ADE以校正所有干扰并且相应地对输入到所述SO中的值进行调整；如果不是这样，则操作ADE仅校正MAF值并不断地重复步骤1-3。2.如权利要求1所述的方法，包括从在废气中的宽量程空气/燃料比传感器的读数中确定A/F；在稀薄燃烧运行中，从A/F中引出废气中的燃烧气体部分；从在废气中的所述燃烧气体部分，评估在进气总管中的燃烧气体部分，以及从所述进气总管燃烧气体部分计算在进气总...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜俊模，
申请(专利权)人：通用汽车公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]
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