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WO2005052344A1 - Verfahren und vorrichtung zur optimierung des betriebs einer brennkraftmaschine, die mit einem kraftstoff-direkteinspritzsystem ausgebildet ist - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur optimierung des betriebs einer brennkraftmaschine, die mit einem kraftstoff-direkteinspritzsystem ausgebildet ist Download PDF

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WO2005052344A1
WO2005052344A1 PCT/EP2004/052881 EP2004052881W WO2005052344A1 WO 2005052344 A1 WO2005052344 A1 WO 2005052344A1 EP 2004052881 W EP2004052881 W EP 2004052881W WO 2005052344 A1 WO2005052344 A1 WO 2005052344A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
optimization
classifier
internal combustion
criteria
combustion engine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/EP2004/052881
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Achim Przymusinski
Uwe Jung
Friedrich Graf
Björn SCHELINSKY
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Siemens Corp
Original Assignee
Siemens AG
Siemens Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG, Siemens Corp filed Critical Siemens AG
Publication of WO2005052344A1 publication Critical patent/WO2005052344A1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • F02D41/30—Controlling fuel injection
    • F02D41/3011—Controlling fuel injection according to or using specific or several modes of combustion

Definitions

  • the invention is based on a method for optimizing the operation of an internal combustion engine with a direct fuel injection system according to the category of the independent claims 1 and 9. For optimization, there will be several
  • Criteria taken into account particularly with regard to emissions behavior and comfort. Optimal parameters are determined for each individual criterion and stored in specific maps for each operating point of the internal combustion engine. A direct injection system for fuel or other affected control systems are then controlled with these optimal operating values. Switching between the criteria and thus between the various maps takes place continuously during a driving cycle and in such a way that an overall optimum is achieved over the entire driving route with regard to all essential criteria.
  • an optimization strategy is usually carried out in such a way that the “optimal” operating values for the respective operating point are selected from a fixed set of characteristic maps, which always represent a compromise between many individual criteria, such as exhaust gas and noise emissions and driveability , A rigid "optimum" is thus firmly applied for each operating point, with which the control systems of the internal combustion engine or of the vehicle are controlled.
  • this compromise provides results for the individual criteria that are only partially optimal, especially when viewed over an entire driving cycle.
  • the potential of modern injection methods, especially multiple injections in diesel engines, remains largely untapped.
  • the invention is based on the object of specifying a method or a device for optimizing the operation of an internal combustion engine, with which the set of characteristic diagrams which is suitable for the respective situation is specifically selected from the various characteristic diagram sets, each optimized for a specific criterion. This object is achieved with the features of the independent claims 1 and 9.
  • the advantage of the method for optimizing the operation of an internal combustion engine with the characterizing features of the independent claims 1 and 9 is that the control of the direct injection system for the fuel or other affected control systems can be flexibly adapted to the current driving situation and the ambient conditions. It is considered particularly advantageous that this results in improved engine and vehicle properties overall.
  • the ongoing prioritization and switching between different optimization criteria also leads to lower emissions and fuel consumption values and improved comfort properties of the vehicle when viewed over an entire driving cycle than would be achievable with known optimization methods.
  • the measures listed in the dependent claims provide advantageous developments and improvements to the method specified in the independent claims 1 and 9 and the device for optimizing the operation of the internal combustion engine. It is particularly favorable that the optimization criteria are each subdivided into sub-criteria and then optimal for these sub-criteria
  • Operating values are determined. By optimizing to strictly delimited sub-criteria, the internal combustion engine or the vehicle can be controlled even better and more precisely at the operating point that is optimal for the current driving situation.
  • the NO x emissions, the particle emission and the regeneration mode of a diesel particle filter, or the comfort and driveability and noise emissions are analyzed and evaluated as sub-criteria. These sub-criteria are not only important with regard to minimum consumption values and emissions, but must be monitored and controlled in an advantageous manner in order to be able to meet legal requirements.
  • a classifier which carries out the selection and prioritization according to a predetermined algorithm. It has been shown to be an advantage that the classifier also uses information from a driver type recognition in addition to the environmental conditions.
  • the classifier only uses information from sensors which are arranged, for example, as a temperature sensor, oil pressure sensor, knock sensor, speed sensor, etc. in the area of the internal combustion engine. This information can be used to determine, in particular, optimal operating values for exhaust gas emissions or fuel consumption for a specific requested load.
  • the classifier makes sense for the classifier to use information from devices of the motor vehicle, in particular a navigation system, a radio-based telematics system or the like.
  • the noise emission of the vehicle can be minimized when driving through a residential area.
  • a particulate filter regeneration strategy is mainly useful on longer expressway and motorway sections.
  • Received road condition reports can also be received, for example to adjust the driveability characteristics of the vehicle.
  • the classifier carries out its selection and prioritization strategy according to the fuzzy method.
  • the fuzzy method has the advantage that it is very easy to draw conclusions from the large number of input variables by mapping them to fuzzy quantities and then applying suitable fuzzy rules to a discrete value of the output variable “optimization criterion”. This enables the classifier to select the most suitable criterion for the current driving situation in a particularly simple manner.
  • optimal operating values for vehicle, engine or environmental conditions are determined which relate to an optimization of the exhaust gas emission, a minimal fuel consumption, an optimal driving comfort, minimal driving noise or a regeneration of the particle filter.
  • FIG. 1 shows a block diagram of the invention in a schematic illustration
  • FIG. 2 shows an arrangement for a control device according to the invention
  • FIG. 3 shows a block diagram of a classifier
  • FIG. 4 shows a schematic block diagram of the device for optimizing the operation of an internal combustion engine
  • FIG. 5 shows an example for switching between different optimization criteria over a driving cycle
  • FIG. 6 shows simulation examples of how the overall emission behavior can be improved over a driving cycle by means of the method according to the invention.
  • the invention is applicable to an internal combustion engine which is designed for direct injection of diesel, gasoline or gas into one or more cylinders.
  • Internal combustion engines of this type generally use injectors which are driven magnetically or piezoelectrically and with which multiple injections can also be carried out within an injection cycle.
  • the amount of fuel to be injected and the start of injection are calculated by a program-controlled control device as a function of various engine parameters or functions and can be injected directly into the cylinder at a given time and largely decoupled from the crankshaft angle.
  • the optimal operating values are stored in the form of specific characteristic map sets, depending on the optimization criteria or sub-criteria.
  • emission behavior the subcriteria "NO emissions” and “particle emission” (diesel engine) are to be mentioned, with the criterion “comfort” the subcriteria “driveability” and “noise emission”.
  • the aim of the invention is to specify an optimization criterion for the operation of the internal combustion engine, with which the one that is best matched to a current driving situation is selected from the multiplicity of individual criteria or the associated optimized map sets.
  • the integral exhaust gas emission values are preferably taken into account over the entire travel distance.
  • a suitable classifier is used to select the appropriate optimization criterion.
  • FIG. 1 a block diagram is shown in schematic representation, on which the function of the classifier 1 can be recognized.
  • the classifier 1 receives setpoints at its inputs, which are supplied by a wide variety of devices of the engine or the vehicle. For example, a torque request is specified by the driver as the target torque TQI_SP. A vehicle speed VS is entered as a further function.
  • Other functions are an environmental function ENVD1 and ENVD2. For example, information from a navigation system, traffic information from a telematics system or the like can be used as the environmental functions ENVD1 and ENVD2. It can also be used to provide data on winding routes, inclines, protected areas with noise or speed limits, etc. This information applies to a current driving situation.
  • the classifier 1 now uses a predetermined optimization algorithm, for example using a fuzzy method, to determine which optimization criterion is to be used.
  • FIG. 1 shows two optimal operating strategies 2a, 2b as optimization criteria.
  • the first optimal operating strategy 2a applies if, in addition to the classic parameters target torque TQI__SP and engine speed N, the environmental data ENVD1 are available.
  • the second optimal operating strategy 2b applies to the same parameters TQI_SP and N, but has different environmental data ENVD2.
  • the classifier 1 uses its algorithm to decide which optimization criterion should be selected from the two operating strategies 2a, 2b in question.
  • the setpoints for the individual control systems are determined and output using the map set belonging to 2a.
  • an air pressure setpoint MAP_SP and an air mass setpoint MAF_SP are specified on the control system 3 for the exhaust gas control.
  • a corresponding actuator is then controlled at its output.
  • the unit 2a specifies a fuel pressure setpoint FUP_SP for a control system 4 for controlling the fuel hydraulic system (pressure pump), which is also processed accordingly.
  • the start of injection SOI_SP and the injection quantity MF_x_SP of the fuel are specified. These values are also processed in the injection system 5 and corresponding information is passed on to the actuator (actuator).
  • the setpoints are determined analogously using the characteristic associated with 2b. field set, so that the affected control systems 3,4,5 receive other parameter setpoints accordingly.
  • the two operating strategies 2a, 2b for local optimization are only shown as examples and can be expanded as desired.
  • FIG. 2 shows a schematic representation of an inventive device with which the operation of the internal combustion engine can be optimized. It essentially has a programmable control device 29 which reads in the various parameters and environmental data. For example, the target value for the driver's desired torque TQI_SP is specified by an accelerator pedal 30.
  • the in-vehicle sensors 31 supply further data such as the engine speed N, the vehicle speed VS, the air pressure AMP, the ambient temperature TIA, etc.
  • additional data such as vehicle weight VM, road properties ROAD, traffic information TRAFIC etc. can be entered.
  • the classifier 1 decides which optimization criterion should be selected.
  • the following optimization criteria were listed in FIG. 2 as examples: the minimization of fuel consumption 33, minimization of NOx emission 34, minimization of particle emission 35 or minimization of noise emission 36.
  • control device 29 has an emergency operation function 37 (limp home function) with which the classifier 1 can be reset.
  • the setpoints of the control variables determined in accordance with the optimization strategy are - as already explained for FIG. 1 - transferred to the corresponding control systems 3, 4, 5 or the associated control algorithms.
  • the control systems 3, 4, 5 then control their assigned actuators 40.
  • the optimization algorithm in classifier 1 is explained in more detail below with the aid of the block diagram in FIG.
  • the classifier 1 preferably works according to the rules of the fuzzy logic. It is assumed that the unit 46 comprises all data which are made available by the units 30, 31, and 32 (see description of FIG. 2) and delivers this to the classifier 1. This data is mapped by a fuzzifier 22 to a limited number of fuzzy sets. As an example, the input variable "road type" of a navigation system, which, depending on the version, can take, for example, 16 discrete values, could be mapped onto three fuzzy sets of "subordinate roads", "middle roads" and "express roads".
  • the classifier 1 also contains a rule base 21 which describes the required links of the input variables (fuzzy sets).
  • a possible fuzzy rule would be, for example, "IF there is a subordinate road AND the vehicle is in an urban area, THEN minimize the particle emission".
  • the affiliations to a limited number of output quantities which describe the possible optimization criteria and a prioritization, are then determined from the large number of input quantities.
  • a defuzzifier 24 converts the result from the fuzzy range into a concrete value of an output variable, for example an integer. This corresponds to a certain optimization criterion or a loading drive strategy. In the example shown in FIG. 2, these would be the 4 criteria "consumption minimization", “NOx minimization”, “particle minimization” and “noise minimization”. Further possible optimization criteria would be, for example, "driveability optimization” and "optimization of the particle filter regeneration mode" for diesel engines.
  • the output value of the classifier is then made available, possibly together with additional values, for further processing in unit 25.
  • FIG. 4 shows a simplified representation of a block diagram of the device for optimizing the operation of the internal combustion engine.
  • the device shows the programmable control device 29, which initially contains the classifier 1. Furthermore, it has a memory 43 for the optimization algorithm, a data memory 44 for the characteristic map sets which are dependent on the driving situation and / or environmental conditions, and a memory 45 for the classic control algorithms.
  • the control device 29 is preferably connected via a suitable data and control bus to a unit 46 (sensor system) which comprises at least the vehicle-internal sensors (units 30, 31), ideally also a navigation or telematics system (unit 32). All of these sensors and information units are arranged in the area of the vehicle.
  • the internal combustion engine 41 is designed as a gasoline, diesel or gas engine with a direct injection system. It has at least one injector 47, which is arranged on the internal combustion engine 41 in such a way that it can inject the fuel into a cylinder 48. The injector 47 is activated via the control device 29 for fuel injection.
  • FIG. 5 shows an example of a possible change in the optimization strategy over the European driving cycle.
  • the predetermined speed profile of the driving cycle is given in the lower diagram, ie here the vehicle speed v was plotted over time t.
  • the upper diagram shows the OPT optimization strategy selected for which four options were specified.
  • Optimization strategy 1 means “consumption minimization", optimization strategy 2 "NOx minimization”, optimization strategy 3 "particle minimization” and optimization strategy 4 "noise minimization”.
  • the optimization strategy 4 at very low speeds or when the vehicle is stationary
  • the optimization strategies 2 and 3 at medium speeds
  • Optimization strategy 1 prevails in the extra-urban part of the cycle, especially at higher speeds. Including the integral values of the exhaust gas emissions when selecting the optimization strategy ensures that the overall emission behavior improves over the driving cycle.
  • FIG. 6 shows simulation results for the European driving cycle.
  • the triangles show the integral NOx and particle emission values PE for a 4-cylinder co-mon-rail diesel engine with multiple injection when using a fixed map set, the values of which have been optimized for each operating point of the engine as a compromise with regard to multiple emission and consumption values (standard calibration) , The three different results result from slight modifications of the standard calibration.
  • the circles in the diagram in FIG. 6 show the lower particle emissions PE for the same system and thus improved results if, according to the invention, the OPT operating strategy is handled flexibly during the driving cycle and a selection is made which is adapted to the particular driving situation.
  • the focus of the optimization in this case was on minimizing particle emissions.
  • another focus criterion could also be selected.
  • this dynamic optimization proposed according to the invention can reduce the particle emission tel can be reduced by approx. 20% without increasing NOx emissions, for example. This is a great advantage, since today's vehicles could already meet the stricter conditions of the future Euro 5 level without intervention in the hardware.

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Abstract

Bei der Direkteinspritzung von Kraftstoff in eine Brennkraftmaschine tritt das Problem auf, dass die einzuspritzende Kraftstoffmenge im Hinblick auf einen minimalen Verbrauch, minimale Abgas- oder Geräuschemissionen bei höchstmöglichem Fahrkomfort gesteuert werden muss. Bisher wird zur Optimierung der Einspritzung bezüglich aller dieser Kriterien ein Kompromiss geschlossen, wobei zur Beschreibung der aktuellen Fahrsituation nur wenige Parameter, vorrangig die Motordrehzahl und -last, berücksichtigt werden. Durch diesen Kompromiss und die Berücksichtigung nur weniger Umgebungsdaten wird in der Regel nicht das volle Potenzial moderner Brennkraftmaschinen mit Mehrfacheinspritzung ausgenutzt. Zur Lösung dieses Problems wird vorgeschlagen, einen Klassifikator (1) zu bilden, der fortlaufend eine von mehreren verschiedenen Optimierungsstrategien auswählt und dann das Direkteinspritzsystem oder andere betroffene Steuersysteme entsprechend steuert. Dadurch wird in vorteilhafter Weise erreicht, dass das Gesamtverhalten der Motorsteuerung verbessert wird.

Description

Beschreibung
Verfahren und Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs einer Brennkraftmaschine, die mit einem Kraftstoff- Direkteinspritzsystem ausgebildet ist
Die Erfindung geht von einem Verfahren zur Optimierung des Betriebs einer Brennkraftmaschine mit einem Kraftstoff- Direkteinspritzsystem nach der Gattung der nebengeordneten Ansprüche 1 und 9 aus. Für die Optimierung werden mehrere
Kriterien, insbesondere bezüglich des Emissionsverhaltens und des Komforts in Betracht gezogen. Dabei werden für jedes Einzelkriterium optimale Parameter ermittelt und für jeden Betriebspunkt der Brennkraftmaschine in spezifischen Kennfel- dern gespeichert. Mit diesen optimalen Betriebswerten werden dann ein Direkteinspritzsystem für Kraftstoff oder andere betroffene Steuersysteme gesteuert. Das Umschalten zwischen den Kriterien und damit zwischen den verschiedenen Kennfeldern erfolgt fortlaufend während eines Fahrzyklus und derart, dass über die gesamte Fahrstrecke ein GesamtOptimum, hinsichtlich aller wesentlichen Kriterien erreicht wird.
Bei den bekannten Verfahren wird üblicherweise eine Optimierungsstrategie in der Weise durchgeführt, dass aus einem fes- ten Satz von Kennfeldern die "optimalen" Betriebswerte für den jeweiligen Betriebspunkt ausgewählt werden, welche stets einen Kompromiss zwischen vielen Einzelkriterien, wie Äbgas- und Geräuschemissionen sowie Fahrbarkeit darstellen. Somit wird für jeden Betriebspunkt ein starres "Optimum" fest ap- pliziert, mit dem die Steuersysteme der Brennkraftmaschine oder des Fahrzeugs gesteuert werden. Dieser Kompromiss liefert jedoch für die jeweiligen Einzelkriterien Ergebnisse, die insbesondere über einen gesamten Fahrzyklus betrachtet nur bedingt optimal sind. Das Potenzial der modernen Ein- spritzverfahren, insbesondere von Mehrfacheinspritzungen bei Dieselmotoren, bleibt dabei weitgehend ungenutzt. Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren beziehungsweise eine Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs einer Brennkraftmaschine anzugeben, mit dem aus den verschiedenen, jeweils auf ein bestimmtes Kriterium optimierten Kenn- feldsätzen gezielt der für die jeweilige Situation geeignete Kennfeldsatz ausgewählt wird. Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen der nebengeordneten Ansprüche 1 und 9 gelöst.
Bei dem Verfahren zur Optimierung des Betriebs einer Brenn- kraftmaschine mit den kennzeichnenden Merkmalen der nebengeordneten Ansprüche 1 und 9 ergibt sich der Vorteil, dass die Steuerung des Direkteinspritzsystems für den Kraftstoff oder andere betroffene Steuersysteme flexibel an die aktuelle Fahrsituation und die Umgebungsbedingungen angepasst werden kann. Als besonders vorteilhaft wird dabei angesehen, dass sich dadurch insgesamt verbesserte Motor— und Fahrzeugeigenschaften ergeben. Die fortlaufende Priori sierung und Umschaltung zwischen verschiedenen Optimierungskriterien führt darüber hinaus, über einen gesamten Fahrzyklus betrachtet, zu geringeren Emissions- und Verbrauchswerten sowie zu verbesserten Komforteigenschaften des Fahrzeugs, als dies mit bekannten Optimierungsverfahren erreichbar -wäre.
Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen des in den nebengeordneten Ansprüche 1 und 9 angegebenen Verfahrens beziehungsweise der Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs der Brennkraftmaschine gegeben. Besonders günstig ist dabei, dass die Optimierungskriterien jeweils noch in Teilkriterien unterteilt werden und dann für diese Teilkriterien optimale
Betriebswerte ermittelt werden. Mit der Optimierung auf streng abgegrenzte Teilkriterien lässt sich die Brennkraftmaschine beziehungsweise das Fahrzeug noch besser und genauer im für die aktuelle Fahrsituation optimalen Betriebspunkt steuern. Als Teilkriterien werden beim Emissionsverhalten insbesondere der NOx-Ausstoß, die Partikelemission und der Regenerationsmodus eines Dieselpartikelfilters oder beim Komfort die Fahrbarkeit und die Geräuschemission analysiert und bewertet. Diese Teilkriterien sind nicht nur im Hinblick auf minimale Verbrauchswerte und Emissionen wichtig, sondern müssen in vorteilhafter Weise überwacht und gesteuert werden, um auch gesetzliche Anforderungen erfüllen zu können.
Zur Bestimmung eines Optimierungskriteriums für eine aktuelle Fahrsituation wird ein Klassifikator verwendet, der die Auswahl und Priorisierung nach einem vorgegebenen Algorithmus durchführt. Es hat sich dabei als Vorteil gezeigt, dass der Klassifikator neben den Umgebungsbedingungen beispielsweise auch Informationen einer Fahrertyperkennung verwendet.
Alternativ hierzu ist es möglich, dass der Klassi ikator lediglich Informationen von Sensoren nutzt, die beispielsweise als Temperaturfühler, Öldrücksensor, Klopfsensor, Drehzahl- sensor usw. im Bereich der Brennkraftmaschine angeordnet sind. Mit diesem Informationen lassen sich insbesondere optimale Betriebswerte für die Abgasemission oder den Kraftstoffverbrauch bei einer bestimmten abgeforderten Last ermitteln.
Darüber hinaus ist es sinnvoll, dass der Klassifikator Informationen von Einrichtungen des Kraftfahrzeugs, insbesondere eines Navigationssystems, eines auf Funk basierten Telematik- systems oder dergleichen verwendet. So kann beispielsweise die Geräuschemission des Fahrzeugs insbesondere beim Durch- fahren eines Wohngebietes minimiert werden. Alternativ kann bei Autobahnfahrten z.B. bezüglich des Kraftstoffverbrauchs optimiert werden, im Stadtverkehr dagegen vorrangig bezüglich geeigneter Abgasemissionskriterien. Eine Partikelfilterrege- nerationsstrategie ist hauptsächlich auf längeren Schnellstrassen- und Autobahnabschnitten sinnvoll. Auch las¬ sen sich empfangene Straßenzustandsmeldungen beispielsweise dazu verwenden, die Fahrbarkeitseigenschaften des Fahrzeugs anzupassen.
Eine besonders vorteilhafte Lösung für die Umsetzung des Op- timierungsverfahrens wird darin gesehen, dass der Klassifikator seine Auswahl- und Priorisierungsstrategie nach dem Fuz- zy-Verfahren durchführt. Das Fuzzy-Verfahren hat in diesem Zusammenhang den Vorteil, dass aus der Vielzahl der Eingangsvariablen durch deren Abbildung auf unscharfe Mengen und an- schließender Anwendung geeigneter Fuzzy-Regeln sehr komfortabel auf einen diskreten Wert der Ausgangsgröße "Optimierungskriterium" geschlossen werden kann. Dadurch kann der Klassifikator besonders einfach das am besten geeignete Kriterium für die aktuelle Fahrsituation auswählen.
In diesem Zusammenhang erscheint es weiterhin als günstig, dass optimale Betriebswerte für Fahrzeug-, Motor- oder Umge- bungszustände bestimmt werden, die eine Optimierung der Abgasemission, einen minimalen Kraftstoffverbrauch, einen opti- malen Fahrkomfort, minimalem Fahrgeräusch oder eine Regeneration des Partikelfilters betreffen.
Bei der Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs einer Brenn¬ kraftmaschine ergibt sich der Vorteil, dass diese für Direkt- einspritzsysteme von Benzin-, Diesel- und Gasmotoren verwendet werden kann. Bei diesen Motoren wird üblicherweise eine Mehrfacheinspritzung innerhalb eines Spritzzyklusses aktiviert, die durch die elektrisch gesteuerten piezoelektrischen oder magnetischen Injektoren weitgehend vom Kurbelwellenwin- kel entkoppelt ist. Dadurch lassen sich sehr einfach nahezu alle möglichen Einspritzbedingungen realisieren und somit für jeden Betriebszustand der Brennkraftmaschine der optimale Betriebspunkt einstellen.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in der Zeichnung dargestellt und wird in der nachfolgenden Beschreibung naher erläutert. Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung ein Blockschaltbild der Erfindung,
Figur 2 zeigt eine Anordnung für eine erfindungsgemäße Steuereinrichtung,
Figur 3 zeigt ein Blockschaltbild eines Klassifikators,
Figur 4 zeigt ein schematisiertes Blockschaltbild der Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs einer Brennkraftmaschine,
Figur 5 zeigt ein Beispiel für das Umschalten zwischen ver- schiedenen Optimierungskriterien über einem Fahrzyklus und
Figur 6 zeigt Simulationsbeispiele, wie mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens das Gesamtemissionsverhal- ten über einem Fahrzyklus verbessert werden kann.
Die Erfindung ist anwendbar an einer Brennkraftmaschine, die für eine Direkteinspritzung von Diesel, Benzin oder Gas in einen oder mehrere Zylinder ausgebildet ist. Derartige Brenn- kraftmaschinen verwenden in der Regel magnetisch oder piezoelektrisch angetriebene Injektoren, mit denen innerhalb eines Einspritzzyklusses auch eine Mehrfacheinspritzung durchgeführt werden kann. Die einzuspritzende Kraftsto fmenge und der Einspritzbeginn werden dabei durch eine programmgesteuer- te Steuereinrichtung in Abhängigkeit von verschiedenen Motorparametern oder Funktionen berechnet und können zum gegebenen Zeitpunkt und weitgehend entkoppelt vom Kurbelwellenwinkel in den Zylinder direkt eingespritzt werden.
Um einen optimalen Betrieb der Brennkraftmaschine zu erhalten, wird erfindungsgemäß vorgeschlagen, zu einzelnen Kriterien wie dem Emissionsverhalten (Abgasemissionen) der Brenn- kraftmaschine, dem Komfort usw. optimale Betriebswerte vorab zu ermitteln und in geeigneter Form abzuspeichern. Die optimalen Betriebswerte werden dabei in Abhängigkeit von den Optimierungskriterien oder Teilkriterien vorzugsweise in Form von spezifischen Kennfeldsätzen gespeichert. Bezüglich des Kriteriums "Emissionsverhalten" sind insbesondere die Teil— kriterien "NO-Ausstoß" und "Partikelemission" (Dieselmotor) , beim Kriterium "Komfort" die Teilkriterien "Fahrbarkeit" und "Geräuschemission" zu nennen.
Ziel der Erfindung ist es, ein Optimierungskriterium für den Betrieb der Brennkraftmaschine anzugeben, mit dem aus der Vielzahl von Einzelkriterien bzw. den zugehörigen optimierten Kennfeldsätzen dasjenige ausgewählt wird, das auf eine aktu- eile Fahrsituation am besten abgestimmt ist. Dabei werden vorzugsweise die integralen Abgasemissionswerte über die gesamte Fahrstrecke mit berücksichtigt. Die Auswahl des geeigneten Optimierungskriteriums erfolgt dabei mit Hilfe eines Klassifikators .
In Figur 1 ist in sche atischer Darstellung ein Blockschaltbild dargestellt, an dem die Funktion des Klassifikators 1 erkennbar ist . Der Klassifikator 1 erhält an seinen Eingängen Sollwerte, die von den verschiedensten Einrichtungen des Mo- tors oder des Fahrzeugs geliefert werden. Beispielsweise wird ein Drehmomentenwunsch als Soll-Drehmoment TQI_SP vom Fahrer vorgegeben. Als weitere Funktion wird eine Fahrzeuggeschwin— digkeit VS eingegeben. Weitere Funktionen sind eine Umgebungsfunktion ENVD1 und ENVD2. Als Umgebungsfunktion ENVDl und ENVD2 können beispielsweise Informationen eines Navigationssystems, Verkehrsinformationen eines Telematiksystems oder dergleichen verwendet werden. Damit können z.B. auch Daten über kurvenreiche Fahrstrecken, Steigungen, Schutzgebiete mit Lärm- oder Geschwindigkeitsbegrenzungen usw. zur Verfügung gestellt werden. Diese Informationen gelten für eine jeweilige aktuelle Fahrsituation. Der Klassifikator 1 ermittelt nun mittels eines vorgegebenen Optimierungsalgorithmus, zum Beispiel unter Verwendung eines Fuzzy-Verf hrens, welches Optimierungskriterium zu verwenden ist. In Figur 1 sind beispielhaft aus Übersichtlichkeitsgrün- den als Optimierungskriterien zwei optimale Betriebsstrategien 2a, 2b dargestellt. Die erste optimale Betriebsstrategie 2a gilt, wenn neben den klassischen Kenngrößen Soll- Drehmoment TQI__SP und Motordrehzahl N die Umgebungsdaten ENVDl vorliegen. Die zweite optimale Betriebsstrategie 2b gilt für die gleichen Kenngrößen TQI_SP und N, weist jedoch andere Umgebungsdaten ENVD2 auf. Der Klassifikator 1 entscheidet nun an Hand seines Algorithmus, welches Optimierungskriterium von den beiden in Frage kommenden Betriebs— Strategien 2a, 2b ausgewählt werden soll. Entscheidet er sich beispielsweise für die erste optimale Betriebsstrategie 2a, dann werden die Sollwerte für die einzelnen Steuersysteme ü- ber den zu 2a gehörigen Kennfeldsatz bestimmt und ausgegeben. Beispielsweise wird ein Luftdruck-Sollwert MAP_SP und ein Luftmassen-Sollwert MAF_SP auf das Steuersystem 3 für die Ab- gasregelung vorgegeben. An seinem Ausgang wird dann ein ent¬ sprechendes Stellglied gesteuert.
Des weiteren gibt die Einheit 2a für ein Steuersystem 4 zur Steuerung der Kraftstoff-Hydraulik (Druckpumpe) einen Kraft- stoffdruck-Sollwert FUP_SP vor, der ebenfalls entsprechend weiterverarbeitet wird.
Zur Steuerung des Einspritzsystems 5, beispielsweise des magnetischen oder piezoelektrischen Aktors eines Injektors, er- den der Einspritzbeginn SOI_SP und die Einspritzmenge MF_x_SP des Kraftstoffs vorgegeben. Diese Werte werden ebenfalls im Einspritzsystem 5 verarbeitet und eine entsprechende Information an das Stellglied (Aktor) weitergegeben.
Für die zweite optimale Betriebsstrategie 2b erfolgt die Ermittlung der Sollwerte analog über den zu 2b gehörigen Kenn- feldsatz, so dass die betroffenen Steuersysteme 3,4,5 entsprechend andere Parametersollwerte erhalten.
Die beiden Betriebsstrategien 2a, 2b für die lokale Optimie- rung sind nur beispielhaft dargestellt und können beliebig erweitert werden.
Figur 2 zeigt in schematischer Darstellung eine erfindungsgemäße Vorrichtung, mit der der Betrieb der Brennkraftmaschine optimiert werden kann. Sie weist im wesentlichen eine programmierbare Steuereinrichtung 29 auf, die die verschiedenen Kenngrößen und Umgebungsdaten einliest. Beispielsweise wird von einem Fahrpedal 30 der Sollwert für das Fahrerwunschmoment TQI_SP vorgegeben. Die fahrzeuginternen Sensoren 31 lie- fern weitere Daten wie die Motordrehzahl N, die Fahrzeuggeschwindigkeit VS, den Luftdruck AMP, die Umgebungstemperatur TIA usw. Über die Einheit 32, z.B. ein Navigations- oder Te- lematiksystem, können ergänzende Daten, beispielsweise das Fahrzeuggewicht VM, Straßeneigenschaften ROAD, Verkehrsinfor- mationen TRAFIC usw. eingegeben werden.
Diese Eingangsdaten für das oben genannte Optimierungsverfahren stellen die momentane Betriebs- und Fahrsituation dar. Auf Grund dieser Daten entscheidet der Klassifikator 1, wel- ches Optimierungskriterium ausgewählt werden soll. In Figur 2 wurden beispielhaft folgende Optimierungskriterien aufgeführt: die Minimierung des Kraftstoffverbrauchs 33, Minimierung der NOx-Emission 34, Minimierung der Partikelemission 35 oder die Minimierung der Geräuschemission 36.
Je nachdem, welche der Optimierungskriterien OPTl, OPT2, OPT3, OPT4 vom Klassifikator 1 ausgewählt wurde, werden auf Precontroller-Level 38 aus dem zugehörigen Kennfeldsatz die entsprechenden Sollwerte für die verschiedenen Steuerungsgrö- ßen ermittelt. Vollständigkeitshalber sei noch erwähnt, dass die Steuereinrichtung 29 eine Notlauffunktion 37 (Limp Home Funktion) aufweist, mit der eine Rückstellung des Klassifikators 1 erreicht werden kann.
Die entsprechend der Optimierungsstrategie ermittelten Sollwerte der Steuerungsgrößen werden - wie bereits zu Figur 1 erläutert wurde - an die entsprechenden Steuersysteme 3,4,5 bzw. die zugehörigen Regelalgorithmen übergeben. Die Steuer- Systeme 3,4,5 steuern dann ihre zugeordneten Stellglieder 40.
An Hand des Blockschaltbildes der Figur 3 wird nachfolgend der Optimierungsalgorithmus im Klassifikator 1 näher erläutert. Der Klassifikator 1 arbeitet vorzugsweise nach den Re- geln der Fuzzy-Logik. Es wird angenommen, dass die Einheit 46 sämtliche Daten umfasst, welche von den Einheiten 30, 31, und 32 (siehe Beschreibung zu Figur 2) zur Verfügung gestellt werden und diese an den Klassifikator 1 liefert. Diese Daten werden von einem Fuzzifikator 22 auf eine begrenzte Anzahl von Fuzzy-Mengen abgebildet. Als Beispiel könnte die Eingangsvariable "Strassentyp" eines Navigationssystems, welche je nach Ausführung z.B. 16 diskrete Werte annehmen kann, auf drei Fuzzy-Mengen "untergeordnete Strassen", "mittlere Stras- sen" und " Schnellstrassen" abgebildet werden. Weiterhin ent- hält der Klassifikator 1 eine Regelbasis 21, welche die erforderlichen Verknüpfungen der Eingangsvariablen (Fuzzymen- gen) beschreibt. Eine mögliche Fuzzy-Regel wäre z.B. "WENN eine untergeordnete Strasse vorliegt UND sich das Fahrzeug innerorts befindet, DANN minimiere die Partikelemission". Zu- sammen mit den Algorithmen der Entscheidungslogik 23 werden dann aus der Vielzahl der Eingangsmengen die Zugehörigkeiten zu einer begrenzten Anzahl von Ausgangsmengen ermittelt, welche die möglichen Optimierungskriterien beschreiben sowie eine Priorisierung vorgenommen. Ein Defuzzifikator 24 überführt das Ergebnis aus dem Fuzzy-Bereich in einen konkreten Wert einer Ausgangsgröße, z.B. eine ganze Zahl. Diese entspricht jeweils einem bestimmten Optimierungskriterium bzw. einer Be- triebsstrategie . Im in Figur 2 gezeigten Beispiel wären dies die 4 Kriterien "Verbrauchs-Minimierung", "NOx-Minimierung", "Partikel-Minimierung" und "Geräusch-Minimierung". Weitere mögliche Optimierungskriterien wären beispielsweise "Fahrbarkeitsoptimierung" und "Optimierung des Partikelfilterregene- rationsmode" bei Dieselmotoren. Der Ausgangswert des Klassi- fikators wird dann, möglicherweise zusammen mit zusätzlichen Werten, für die weitere Verarbeitung in Einheit 25 zur Verfügung gestellt .
Figur 4 zeigt in vereinfachter Darstellung ein Blockschaltbild der Vorrichtung zur Optimierung des Betriebs der Brennkraftmaschine . Die Vorrichtung zeigt die programmierbare Steuereinrichtung 29, welche zunächst den Klassifikator 1 enthält. Weiterhin verfügt sie über einen Speicher 43 für den Optimierungsalgorithmus, einen Datenspeicher 44 für die von der Fahrsituation und/oder Umweltbedingungen abhängigen Kennfeldsätze und einen Speicher 45 für die klassischen Steuerungsalgorithmen. Vorzugsweise ist die Steuereinrichtung 29 über einen geeigneten Daten- und Steuerbus mit einer Einheit 46 (Sensorsystem) verbunden, welche wenigstens die fahrzeuginternen Sensoren (Einheiten 30, 31), im Idealfall auch ein Navigations- bzw. Telematiksystem (Einheit 32) umfasst. Alle diese Sensoren und Informationseinheiten sind dabei im Be- reich des Fahrzeugs angeordnet. Die Brennkraftmaschine 41 ist als Benzin-, Diesel- oder Gasmotor mit einem Direkteinspritzsystem ausgebildet. Sie weist wenigstens einen Injektor 47 auf, der so an der Brennkraftmaschine 41 angeordnet ist, dass er den Kraftstoff in einen Zylinder 48 einspritzen kann. Der Injektor 47 wird über die Steuereinrichtung 29 zur Kraftstoffeinspritzung aktiviert.
Figur 5 zeigt ein Beispiel für mögliche Wechsel der Optimierungsstrategie über dem europäischen Fahrzyklus. Im unteren Diagramm ist das vorgegebene Geschwindigkeitsprofil des Fahrzyklus angegeben, d.h. hier wurde die Fahrzeuggeschwindigkeit v über die Zeit t aufgetragen. Das obere Diagramm zeigt die jeweils gewählte Optimierungsstrategie OPT, für die vier Wahlmöglichkeiten angegeben wurden. Dabei bedeutet Optimierungsstrategie 1 "Verbrauchs-Minimierung", Optimierungsstrategie 2 "NOx-Minimierung", Optimierungsstrategie 3 "Partikel- Minimierung" und Optimierungsstrategie 4 "Geräusch- Minimierung". Wie Figur 5 zeigt, werden im ersten Teil des Zyklus, welcher repräsentativ für den Stadtverkehr ist, vorrangig die Optimierungsstrategie 4 (bei sehr geringen Geschwindigkeiten oder stehendem Fahrzeug) sowie die Optimie- rungsstrategien 2 und 3 (bei mittleren Geschwindigkeiten) gewählt. Im außerstädtischen Teil des Zyklus, insbesondere bei höheren Geschwindigkeiten, überwiegt dann Optimierungsstrategie 1. Dabei wird durch Einbeziehung der integralen Werte der Abgasemissionen bei der Auswahl der Optimierungsstrategie si- chergestellt, dass sich das Gesamtemissionsverhalten über dem Fahrzyklus verbessert.
Figur 6 zeigt diesbezüglich Simulationsergebnisse für den europäischen Fahrzyklus . Die Dreiecke zeigen die integralen NOx- und Partikelemissionswerte PE für einen 4-Zylinder Co - mon-Rail-Dieselmotor mit Mehrfacheinspritzung bei Verwendung eines festen Kennfeldsatzes, dessen Werte für jeden Betriebspunkt des Motors als Kompromiss bezüglich mehrerer Emissionsund Verbrauchswerte optimiert wurden (Standard-Kalibration) . Die drei unterschiedlichen Ergebnisse ergeben sich durch geringfügige Modifikationen der Standardkalibration.
Die Kreise in dem Diagramm von Figur 6 zeigen die für dasselbe System niedrigere Partikelemissionen PE und damit verbes- serte Ergebnisse, wenn entsprechend der Erfindung während des Fahrzyklus die Betriebsstrategie OPT flexibel gehandhabt wird und eine der jeweiligen Fahrsituation angepasste Auswahl getroffen wird. Der Schwerpunkt der Optimierung lag in diesem Fall auf der Minimierung der Partikelemission. Es könnte je- doch auch ein anderes Schwerpunktkriterium gewählt werden. Wie Figur 6 zeigt, kann durch diese erfindungsgemäß vorgeschlagene dynamische Optimierung die Partikelemission im Mit- tel um ca. 20% reduziert werden, ohne dass sich dabei beispielsweise die NOx-Emissiσn erhöht . Das ist ein große Vorteil, da heutige Fahrzeuge ohne Eingriff in die Hardware schon die schärferen Bedingungen der künftigen Euro 5- Stufe erfüllen könnten.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Optimierung des Betriebs einer Brennkraftmaschine (41), die mit einem Kraftstoff- Direkteinspritzsystem ausgebildet ist, wobei für die Optimierung des Betriebs mehrere Kriterien, insbesondere bezüglich des Emissionsverhaltens und des Komforts in Betracht gezogen werden, dadurch gekennzeichnet, dass vorab für mehrere Optimierungskriterien spezielle Kennfeldsätze gespeichert werden, denen in Abhängigkeit von der Fahrsituation und/oder Umweltbedingungen optimale Betriebswerte zugeordnet sind und dass ein Klassifikator (1) gebildet wird, der für eine aktuelle Fahrsituation oder Umgebungsbedingung ein Optimierungskriterium auswählt und dann das Kraftstoff-Direkteinspritzsystem oder ein betroffenes anderes Steuersystem entsprechend steuert.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Optimierungskriterien in Teilkriterien unterteilt werden und dass für jedes Teilkriterium ein eigener Kennfeldsatz mit optimalen Betriebswerten ermittelt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Teilkriterien insbesondere der NOx-Ausstoß, die Partikelemission, die Fahrbarkeit, der Regenerationsmodus, der Kraftstoffverbrauch oder die Geräuschemission verwendet wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, da- durch gekennzeichnet, dass der Klassifikator (1) neben den Umgebungsbedingungen auch Informationen einer Fahrertyperkennung zur weiteren Unterteilung des Kriteriums Fahrbarkeit nutzt.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Klassifikator (1) Informa- tionen von Sensoren (46) nutzt, die im Bereich der Brennkraftmaschine (41) angeordnet sind.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Klassifikator (1) Informationen von einem oder mehreren Informationssystemen des Kraftfahrzeugs, insbesondere eines Navigationssystems, eines funkbasierten Telematiksystems oder dergleichen nutzt .
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Klassifikator (1) das Optimierungskriterium mit Hilfe des Fuzzy-Verfahrens bestimmt .
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe des Fuzzy-Verfahrens eines der folgenden Optimierungskriterien ausgewählt wird: Optimierung der Abgasemission, minimaler Kraftstoffverbrauch, optimaler Fahr- komfort, minimale Geräuschemission oder Optimierung des Regenerationsmodus eines Partikelfilters.
9. Vorrichtung zur Steuerung eines Kraftstoff- Direkteinspritzsystems einer Brennkraftmaschine nach ei- nem der vorhergehenden Ansprüche, mit einer programmierbaren Steuereinrichtung (29) , die einen Datenspeicher (44) und einen Algorithmus zur Ermittlung eines Optimierungskriteriums aufweist, mit dem das Kraftstoff- Direkteinspritzsystem oder ein anderes Steuersystem des Fahrzeugs steuerbar ist, dadurch gekennzeichnet, dass die Steuereinrichtung (29) ausgebildet ist, vorab für mehrere Optimierungskriterien von der Fahrsituation und/oder Umgebungsbedingungen abhängige Kennfeldsätze zu ermitteln und in dem Datenspeicher (44) abzulegen und dass die Steuereinrichtung (29) einen Klassifikator (1) aufweist, der in Abhängigkeit von einer aktuellen Fahrsituation und/oder Umgebungsbedingung aus dem Datenspeicher (44) ein Optimierungskriterium vorzugsweise bezüglich der E- mission des Abgases, eines minimalen Kraftstoffverbrauchs, eines optimalen Fahrkomforts, minimaler Geräuschemission oder einer Regeneration des Partikelfilters auswählt.
10. Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Kraftstoff-Direkteinspritzsystem für einen Benzin-, Diesel- oder Gasmotor (21) ausgebildet ist.
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