[發明專利]使用神經網絡控制車輛發動機的方法

無效

• 申請號: 200680014709.0
• 申請日: 2006-04-25
• 公開（公告）號: CN101198783A
• 公開（公告）日: 2008-06-11
• 發明（設計）人: T·普呂尼耶
• 申請（專利權）人: 雷諾股份公司
• 主分類號: F02D41/18
• 分類號: F02D41/18
• 代理公司: 北京市中咨律師事務所
• 代理人: 李崢;于靜

技術領域

本發明涉及控制車輛發動機，特別是汽油發動機。

背景技術

內燃機不斷增加的復雜度要求更加頻繁地使用某些物理量的模型，這要么是因為它們不可測量，要么是因為合適的傳感器價格不菲。這些模型通常是動態的，以便根據輸入變量的當前值和過去值來預測輸出。這些模型集成在用于控制發動機的計算機中。假定計算機在存儲和計算能力方面受限，期望最大程度地限制駐留于其中的模型的復雜度。另外，系統復雜度以及為了滿足有關控制和排污標準方面的需要而期望進行準確的使用，需要提高的估算和建模的準確性。

特別地，汽油發動機通常使用一種噴射系統，該噴射系統根據與收集器中的壓力、發動機轉數和收集器中的空氣溫度有關的測量信息來計算燃料需求。于是，期望對相對填充效率建模從而表征實際進入發動機的空氣量值。然后，該空氣量值根據豐富度指標而被轉換成待噴射燃料的量值。該計算可按以下方式進行：

(Pcol-PO)^*Vcyl^*ηremp＝Mair^*r^*Tair

即Mair=(Pcol-P0)*Vcyl*ηrempr*Tair]]>

并且相關聯的汽油質量為：Mess＝Mair^*Ri/14.7即，有效噴射時間為：

Ti=MessQstat=114.7*Qstat*Mair*Ri]]>

其中：

Vcyl＝發動機的單位汽缸工作容量(m³)

Ri＝定值豐富度(參見下文)

14.7＝市售汽油的化學計量(stoeckiometrique)比(空氣kg/汽油kg)

Qstat＝固定斜坡壓力下的噴射器的靜態流量(kg/s)

Pcol＝收集器壓力

P0＝零流量的收集器壓力

Mair＝進入發動機的空氣質量(kg)

Mess＝待噴射汽油的質量(kg)

ηremp＝容積填充效率(參見下文)

該容積填充效率ηremp表征了發動機的配置(進氣收集器和排氣收集器的相關容積、長度和形狀、構成它們的管所采用的材料和表面狀態)。它還表征為進氣及排氣閥門的升程規律以及它們在發動機循環中的階段劃分。這取決于收集器中的壓力、發動機轉數并且最后取決于進氣和排氣凸輪軸的定位(calage)(稱為AAC或是VVT)，特別是在發動機配備有用于這些軸的可變定位系統的情況下。

通過(拋物線或其他類型的)參數規律來確定效率涉及許多待實施的復雜的制圖校正，并且不提供關于待處理物理現象的知識。

更一般地，已知對于沒有進氣凸輪軸移位器的發動機通過簡單的制圖校正來估算發動機的填充。這種校正實施與收集器中的壓力和發動機轉數有關的單一制圖。

還已知在配備有開/關進氣凸輪軸移位器的發動機中進行雙重制圖校正。在該情況下，發動機包括一種與收集器中的壓力和轉數有關的、按照凸輪軸移位器的位置、運轉或者停止的制圖。

G.DE?NICOLAO所著文獻“Modelling?the?volumetric?efficiency?ofIC?engines：parametric，non-parametric?and?neural?techniques”提出了一種控制發動機的方法，其中確定了空氣的容積填充效率。