用于运行燃料喷射阀的方法和设备技术

本发明专利技术涉及一种用于训练基于数据的评估模型的方法，以基于传感器信号(S)来确定喷射阀(6)的打开或者关闭时刻，该方法具有下列步骤：测量(S1)喷射阀(6)的运行，以便确定至少一个传感器信号(S)和相关的打开或者关闭时刻；以采样率来对传感器信号(S)进行采样，以便获得具有传感器信号值的传感器信号时间序列；通过如下方式来确定(S4)多个训练数据集：从传感器信号时间序列中生成的多个评估点时间序列被分配给与传感器信号相关的打开或者关闭时刻，其中所述评估点时间序列具有低于传感器信号时间序列的时间分辨率；根据所确定的训练数据集，训练(S5)基于数据的评估模型。训练(S5)基于数据的评估模型。训练(S5)基于数据的评估模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于运行燃料喷射阀的方法和设备


[0001]本专利技术涉及一种用于在使用基于数据的模型的情况下来运行内燃机的燃料喷射阀的方法，尤其是用于确定关闭时间或者估计所喷射的燃料量。

技术介绍

[0002]机电式的或者压电的喷射阀被用于计量燃烧发动机中的燃料。这些喷射阀能够实现经过直接和精确测定的、到燃烧发动机的气缸中的燃料供给。
[0003]挑战在于，尽可能精确地控制燃烧过程，以便改善燃烧发动机的运行特性，尤其是鉴于燃料消耗、效率、有害物质排放和平稳运行加以改善。对此重要的是，运行喷射阀，使得在工作压力变化的情况下并且必要时在每个工作周期(Arbeitstakt)多次喷射的情况下，能以高重复精确度来计量要喷射的燃料量。
[0004]喷射阀可以具有电磁致动器或者压电致动器，所述电磁致动器和压电致动器操纵阀针，以便将阀针从针阀座取出并打开喷射阀的排出口，以将燃料泄出到燃烧室中。由于结构上的差异和不同的运行条件、如温度、燃料压力、燃料黏度，在确定喷射阀的确切的打开时刻和确切的关闭时刻时，存在不确定性；所述打开时刻也就是说是如下时刻：从该时刻起，燃料通过喷射阀到达气缸的燃烧室；所述关闭时刻也就是说是如下时刻：直至该时刻，燃料通过喷射阀到达气缸的燃烧室。

技术实现思路

[0005]根据本专利技术，设置了一种根据权利要求1所述的用于运行燃料喷射阀的方法，以及设置了一种根据并列权利要求所述的设备和喷射系统。
[0006]其他构建方案在从属权利要求中予以说明。
[0007]根据第一方面，设置了一种用于训练基于数据的评估模型的方法，以基于传感器信号来确定喷射阀的打开和/或关闭时刻，该方法具有下列步骤：
[0008]‑
测量喷射阀的运行，以便确定至少一个传感器信号和相关的打开和/或关闭时刻；
[0009]‑
以采样率来对传感器信号进行采样，以便获得具有传感器信号值的传感器信号时间序列；
[0010]‑
通过如下方式来确定多个训练数据集：从传感器信号时间序列中生成的多个评估点时间序列被分配给与传感器信号相关的打开或者关闭时刻，其中评估点时间序列具有低于传感器信号时间序列的时间分辨率；
[0011]‑
根据所确定的训练数据集，训练基于数据的评估模型。
[0012]虽然根据操控信号的预先给定的变化过程进行对喷射阀的操控，但是喷射阀的由此引起的打开和关闭运动变化，使得不能确切地预先给定用于开始和结束燃料喷射的实际打开和关闭时刻。对此的原因在于阀运动与当前运行点的复杂相关性。
[0013]为了监控阀运动，在喷射阀中设置有压电传感器，该压电传感器构造为压力传感
器，以便检测燃料压力的通过操控喷射阀所触发的压力变化，并且以便提供相对应的传感器信号。现在可以对测量到的传感器信号进行评估，以确定喷射阀的实际打开和关闭时刻，以便这样相对应地适配对喷射阀的操控。
[0014]可是，传感器信号也是带有噪声的，并且尤其是取决于燃料供给中的实际燃料压力和要测量的操控的持续时间。
[0015]借助基于数据的评估模型，可以进行对传感器信号的评估，以确定喷射阀的打开和/或关闭时刻。基于数据的评估模型可以对应于或者包括概率回归模型、神经网络或者分类模型。
[0016]为了训练评估模型，可以检测传感器信号的时间序列。在测试台上，针对要测量的燃烧发动机，可以检测各自喷射阀的实际打开和关闭时刻。以这种方式，可以生成如下训练数据集：所述训练数据集分别将预先给定数目的采样时刻的时间序列映射到对于打开和/或关闭时刻的说明上。
[0017]可是，这种行动方式并不稳健，并且尤其是在喷射阀的打开和/或关闭运动出现变化时，或在喷射阀的打开持续时间期间出现异常压力波动时，针对打开和/关闭时刻可能具有高的估计不确定性。
[0018]如下分辨率处于大约5μs至20μs：必须以该分辨率来说明打开和/或关闭时刻，以便能够实现足够精确地监控所喷射的燃料量。它们要在200μs到1ms之间的时间窗之内检测到传感器值，所述时间窗包括打开和关闭喷射阀的时间段。
[0019]通常，以明显更高的采样率，如例如以在0.1μs到5μs之间的采样率，可以对传感器信号进行采样。为了充分稳健地评估传感器信号的变化过程，以确定打开和关闭时刻，数目为在40到100之间的采样值(样本)是足够的，所述采样值分别为评估点时间序列的确定的评估时刻提供评估点。
[0020]此外，可以通过如下方式从各一个传感器信号中生成多个评估点时间序列：根据评估点时间序列的时间分辨率，限定均匀地在时间上间隔开的时间窗，所述时间窗分别包括多个连续的传感器信号值，其中对于每个时间窗，处于其中的传感器信号值之一被随机选择为评估点，使得对于一个传感器信号，生成具有连续的时间窗的评估点的多个不同的评估点时间序列。
[0021]尤其是，根据均匀分布或者高斯分布，可以执行对传感器信号值的随机选择。
[0022]这里建议：提高用于训练评估模型的训练数据集的数目。为了从传感器信号中创建可评估的评估点时间序列，可以关于对于评估点时间序列所需的时间分辨率而对所述传感器信号进行过采样。通过该过采样，针对要评估的评估点时间序列的每个评估时刻，可能考虑传感器信号的多个采样值。这被使用，以便从具有相对应标签(也就是说关于打开和/或关闭时刻的说明)的传感器信号时间序列中生成具有更低时间分辨率的多个评估点时间序列，所述多个评估点时间序列分配给相对应的标签。借此，可以明显提高训练数据集的数目，由此可能以经过改善的方式对基于数据的评估模型进行训练。此外，这样生成的训练数据集使得能够更稳健地创建基于数据的评估模型。
[0023]尤其是，评估时刻限定了在时间上连续的或者在时间上均匀间隔开的时间窗。分别处于所述时间窗中的传感器信号值可以被考虑，用于确定分配给该时间窗或相对应的评估时刻的评估点。建议了，随机进行从评估点的每个时间窗中选择传感器信号值之一。按照
均匀分布、高斯分布或者别的预先给定的分布，可以从通过评估时刻限定的时间窗中的每个时间窗中随机选择传感器信号值。也就是说，在一个时间窗之内选择一个传感器信号值的概率通过分布函数来给定。由于通过多次执行这种行动方式总是得出不同的评估点时间序列，所以可以以这种方式从传感器信号时间序列中确定大数目的不同的评估点时间序列。通过将该评估点时间序列分配至分配给传感器信号时间序列的基础标签，可以分别创建一个训练数据集。
[0024]根据另一方面，设置了一种用于运行喷射系统的方法，尤其是用于结合确定喷射阀的打开时刻和/或关闭时刻来运行喷射系统；所述方法具有下列步骤：
[0025]‑
以采样率来对传感器信号进行采样，以便获得具有传感器信号值的传感器信号时间序列；
[0026]‑
通过将传感器信号时间序列分割成均匀间隔开的时间窗，从传感器信号时间序列中确定评估点时间序列，并基于在各自时间窗之内的传感器信号值，确定评估点时间序列的各自评估点；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.用于训练基于数据的评估模型的方法，以基于传感器信号(S)来确定喷射阀(6)的打开或者关闭时刻，其具有下列步骤：
‑
测量(S1)所述喷射阀(6)的运行，以便确定至少一个传感器信号(S)和相关的打开或者关闭时刻；
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以采样率来对所述传感器信号(S)进行采样，以便获得具有传感器信号值的传感器信号时间序列；
‑
通过如下方式来确定(S4)多个训练数据集：从传感器信号时间序列中生成的多个评估点时间序列被分配给与所述传感器信号相关的打开或者关闭时刻，其中所述评估点时间序列具有低于所述传感器信号时间序列的时间分辨率；
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根据所确定的训练数据集，训练(S5)所述基于数据的评估模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，从各一个传感器信号(S)中，通过如下方式生成所述多个评估点时间序列：根据所述评估点时间序列的所述时间分辨率，限定均匀地在时间上间隔开的时间窗(F)，所述时间窗(F)分别包括多个连续的传感器信号值，其中针对每个时间窗(F)，处于其中的传感器信号值之一随机地被选择为评估点，使得针对一个传感器信号(S)生成具有连续的时间窗(F)的所述评估点的多个不同的评估点时间序列。3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据均匀分布或者高斯分布，执行对所述传感器信号值的随机选择。4.根据权利要求1至3中任一项的方法，其中，所述基于数据的评估模型对应于或者包括概率回归模型、神经网络或者分类模型。5.用于运行喷射系统的方法，尤其是用...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：