【技术实现步骤摘要】
用于求取表征燃料喷射器的流量率的变量的方法
[0001]本专利技术涉及一种用于在内燃机运行期间求取表征燃料喷射器的流量率的变量(特别是焦化)的方法,其中燃料喷射器配属于内燃机,以及涉及一种计算单元和用于执行所述方法的计算机程序。
技术介绍
[0002]对于现代内燃机,可以使用燃料供应系统,其中在高压存储器、即所谓的轨道中存储具有相对高压力的燃料,然后将燃料输送给各个燃料喷射器,并从燃料喷射器有针对性地引入到内燃机的燃烧室中。即使在这种燃料供应系统中使用燃料过滤器,仍会造成喷射器的开口处的沉积物或其他污染物,这是由于尚未从燃料中过滤掉的颗粒或物质,或者由于焦化造成。
技术实现思路
[0003]根据本专利技术,提出一种用于求取表征燃料喷射器的流量率的变量的方法以及涉及一种计算单元和用于执行所述方法的计算机程序。
[0004]本专利技术涉及内燃机的运行,其中燃料经由燃料喷射器被引入燃烧室中,燃料如开始提到的那样例如取自高压存储器。如已经提到的那样,这种燃料喷射器、特别是喷入喷嘴在运行期间结焦。术语焦化表示通 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于在内燃机(100)运行期间求取表征燃料喷射器的流量率(Q)的变量的方法,所述燃料喷射器(130)配属于所述内燃机,其中求取用于基于数据的模型(200)的至少两个输入值(E),并且其中借助于所述基于数据的模型(200)确定至少一个输出值(A),根据所述输出值求取表征所述燃料喷射器的流量率(Q)的所述变量的值(VK),其中所述基于数据的模型(200)将用于求取表征燃料喷射器的流量率(Q)的变量的至少两种彼此不同的方法组合。2.根据权利要求1所述的方法,其中利用机器学习、特别是人工神经网络,借助于所述基于数据的模型(200)确定所述至少一个输出值(A)。3.根据权利要求2所述的方法,其中所述基于数据的模型(200)被实施为神经网络。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中表征所述燃料喷射器的流量率(Q)的所述变量包括所述燃料喷射器的绝对流量率或相对流量率。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中基于所述变量的所求取的值(VK)来适配所述燃料喷射器(130)的至少一个操控参数。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述基于数据的模型(200)包括用于求取表征燃料喷射器的流量率(Q)的变量的方法,其中基于所述燃料喷射器(130)的喷嘴针(137)的反转时间点(t
U
)和/或所述燃料喷射器(130)的所述喷嘴针(137)的关闭持续时间(Δt
S
)确定所述变量的量度、尤其是所述变量的与压力相关的量度。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述基于数据的模型(200)包括用于求取表征燃料喷射器的流量率(Q)的变量的方法,其中借助于传感器(135)的信号曲线的特征(ΔS1,ΔS2,Δt1)在所述燃料喷射器(130)的喷嘴针的关闭时间点(t
S
)的范围中确定用于所述变量的量度,所述传感器被设置用于检测所述燃料喷射器(130)的打开和/或关闭。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述基于数据的模型(200)包括用于求取表征燃料喷射器的流量率(Q)的变量的方法,其中借助于高压泵(110)的输送开始来确定喷入的燃料量(ΔV)的量度,以便确定所述变量的量度。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所...
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