发动机组件中的监管模型预测性控制的制作方法

本公开大体上涉及一种发动机组件，且更具体来说，涉及发动机组件中的监管模型预测性控制。

背景技术：

许多现代发动机配备有多个致动器以实现多重目标，例如较佳的燃料经济性和其他目标。然而，由于发动机系统日益增长的复杂性，优化多个目标变得更有挑战性。

技术实现要素：

一种发动机组件包含被配置成接收转矩请求的控制模块以及被配置成响应于该转矩请求而产生输出转矩的发动机。控制模块包含处理器和有形的非暂时性存储器，在该存储器上记录用于执行监管模型预测性控制的方法的指令。控制模块包含多层结构，其中上层(本文称作“ul”)优化器模块被配置成优化至少一个系统级目标。控制模块包含被配置成维持至少一个跟踪参数的下层(本文称作“ll”)跟踪控制模块。多层结构的特征在于解耦成本函数，使得ul优化器模块最小化上层成本函数(cful)，且ll跟踪控制模块最小化下层成本函数(cfll)。

系统级目标可包含最小化发动机的燃料消耗，且跟踪参数可包含将所请求的转矩传送给发动机。系统级目标可包含最小化λ排放且改进发动机的驾驶性能。控制模块可经编程以按照第一时间速率来执行ul优化器模块以及按照第二时间速率来执行ll跟踪控制模块。第二时间速率可与第一时间速率不同。

控制模块可经编程以获得用于与至少一个系统级目标相关的跟踪控制变量的标称设定点值。经由上层成本函数(cful)获得用于至少一个系统级目标的最优设定点差异。通过使标称设定点值与用于至少一个系统级目标的最优设定点差异相加来获得最终设定点值。

控制模块可经编程以通过最小化下层成本函数(cfll)来维持至少一个跟踪参数以及至少一个系统级目标的最终设定点值。控制模块可经由操作性连接到发动机的至少一个传感器来获得传感器数据。控制模块可经编程以基于发动机模型、下层成本函数(cfll)和传感器数据来发出多个致动器命令。ul优化器模块采用发动机模型和结合ll跟踪控制模块的参考模型。ll跟踪控制模块仅采用发动机模型。发动机模型可为数据驱动的或基于物理的。

本公开的上述特征和优点以及其他特征和优点在结合附图时根据用于进行本公开的最佳模式的以下详细描述而显而易见。

附图说明

图1是具有发动机和控制模块的发动机组件的示意性局部视图；

图2是示出包含第一和第二mpc模块的图1的控制模块的多层结构或分层结构的图；

图3是可由图1的控制模块执行的监管模型预测性控制的方法的流程图；以及

图4是可由图2的第一和第二mpc模块采用的模型预测性控制的示例性曲线图。

具体实施方式

参照附图，其中相同附图标记表示相同部件，图1示意性说明发动机组件10。发动机组件10可为装置12的部分。装置12可为移动平台，例如，但不限于，标准客车、运动型多用途车、轻型卡车、重载车辆、atv、小型货车、公共汽车、公共交通车辆、自行车、机器人、农用机具、运动相关设备、船只、飞机、火车或任何其他运输装置。装置12可采用许多不同的形式且包含多个和/或替代的部件和设施。

参看图1，组件10包含发动机14。在所示实施例中，发动机14是能够燃烧空气燃料混合物以便产生输出转矩的内燃机。然而，发动机14可为本领域技术人员已知的任何类型的发动机。参看图1，发动机组件10包含操作性连接到发动机14或与发动机14电通信的控制模块100以及组件10的其他部件。控制模块100被配置成接收用于由发动机14传送的转矩请求(tr)。

参看图1，组件10包含进气歧管16和排气歧管18，每一歧管与发动机14流体连通。进气歧管16被配置成接收来自气源20的气流，例如大气。组件10包含节气门22，该节气门22可调整以至少部分基于来自控制模块100的信号来控制进入进气歧管16的气流。节气门位置传感器24可用以检测节气门22的位置/开口。

组件10可包含机械增压装置25，机械增压装置25被配置成在气流进入发动机14的进气歧管16之前压缩该气流。气流的压缩迫使比原本用环境大气压力可实现的更多的空气(且更多的氧气)进入发动机14。机械增压装置25可包含涡轮26和压缩机28。组件10可包含涡轮增压致动器30。涡轮增压致动器30可包含废气旁通阀，该废气旁通阀被配置成至少部分基于来自控制模块100的信号来使离开涡轮26的排气转向。废气旁通阀被配置成调节机械增压装置25中的增压压力。涡轮增压致动器30可包含可变几何形状涡轮增压器以控制来自涡轮的排气流量，且继而控制增压压力级的量(压缩气流)。

参看图1，发动机14包含具有燃料喷射器34的汽缸32。尽管展示了单个汽缸，但应了解，发动机14可包含具有对应燃料喷射器的多个汽缸。控制模块100基于进入汽缸32的气流来调整经过燃料喷射器34的燃料的流动，从而控制汽缸32内的空燃比(afr)。控制模块100被配置成控制点火定时以通过点火启动控制信号来点燃压缩空气燃料混合物。发动机14可为具有火花塞36的汽油火花点燃式发动机，该火花塞36被配置成至少部分基于点火启动控制信号而产生电火花以便点燃汽缸32中的压缩空气燃料混合物。或者，对于压燃式发动机，燃料喷射定时(如燃料喷射的开始)可用作控制燃烧开始的输入。

参看图1，组件10包含进气凸轮相位器40和排气凸轮相位器42。进气凸轮相位器40被配置成通过控制进气阀(未图示)的移动来控制进气歧管16与汽缸32之间的气流。排气凸轮相位器42被配置成通过控制排气阀(未图示)的移动来控制汽缸32与排气歧管18之间的排气流动。进气凸轮相位器40和排气凸轮相位器42分别至少部分基于来自控制模块100的进气凸轮信号和排气凸轮信号而可操作。

参看图1，排气歧管18与发动机14流体连通，且能够接收来自发动机14的排气。汽缸32中的空气燃料混合物的燃烧产生排气。可将排气引导到排气后处理系统44。排气可通过外部egr(排气再循环)机构来部分再循环回到汽缸(例如汽缸32)，从而控制汽缸中的egr级别。

参看图1，组件10可包含被配置成测量或估计发动机14的各种排放物的排放物传感器46。排放物传感器46可被配置成测量或估计个别排放物成分，包含但不限于：氮氧化物(nox)、碳氢化合物(hc)、颗粒物质(pm)。排放物传感器46可包含被配置成测量排气中的λ传感器读数(λ)的λ传感器。λ信号是实际上存在于排气中的氧气量与为了获得完全燃烧而应存在的量相比的比率。

参看图1，控制模块100包含至少一个处理器102和至少一个存储器104(或任何非暂时性、有形计算机可读存储介质)，在前述两者上记录用于执行图3中所示的用于监管模型预测性控制的方法200的指令。图1的控制模块100经特定编程以执行图3的方法200的步骤。存储器104可存储控制模块可执行指令集，且处理器102可执行存储在存储器104中的控制模块可执行指令集。

在复杂的发动机系统中，存在多个级别的多个目标，例如，燃料利用率的最小化以及传送所请求的转矩。单级优化系统不可能区分“以降低转矩为代价的燃料最小化”与“在传送所请求转矩的同时最小化燃料”。方法200使得控制模块100能够基于通过设定点/参考优化的闭环跟踪控制的监管模型预测性控制来自优化至少一个系统级目标(例如，燃料经济性、排放物、驾驶性能)。本文描述的控制模块100允许通过多层或分层结构来优化多个级别的多个目标。

参看图2，展示示出控制模块100的多层或分层结构的图。控制模块100包含多层结构，其中上层(本文称作“ul”)优化器模块110被配置成优化至少一个系统级目标。控制模块100包含被配置成维持至少一个跟踪目标的下层(本文称作“ll”)跟踪控制模块112。例如，系统级目标可包含最小化发动机14的燃料消耗，且跟踪目标可包含将所请求转矩传送到发动机14。跟踪目标可包含维持(跟踪参考/命令值)增压或歧管压力、汽缸换气或egr级别。系统级目标可包含改进发动机14的驾驶性能。系统级目标可包含最小化发动机14的各种排放物，如由排放物传感器46所测量的。

控制模块100可经编程以按照第一时间速率来执行ul优化器模块110以及按照第二时间速率来执行ll跟踪控制模块112。第一时间速率和第二时间速率可为相同的。第二时间速率可与第一时间速率不同。例如，ll跟踪控制模块112可在发动机组件10的操作期间持续执行，且ul优化器模块110可在预定义间隔执行。ll跟踪控制模块112可采用任何类型的控制方法。ul优化器模块110可与ll跟踪控制模块112中的任何类型的跟踪控制器一起工作。

参看图2，控制模块100的多层结构的特征在于解耦成本函数，使得ul优化器模块110最小化上层成本函数(cful)，且ll跟踪控制模块112最小化下层成本函数(cfll)。ul优化器模块110采用第一模型预测性控制(mpc)模块114。第一mpc模块114决定最优控制动作来最小化预测水平上的上层成本函数(cful)。上层成本函数(cful)包含例如与燃料经济性、排放物和驾驶性能相关的系统级目标。

参看图2，ll跟踪控制模块112采用第二模型预测性控制(mpc)模块118。第二mpc模块118决定最优控制动作来最小化预测水平上的下层成本函数(cfll)。下层成本函数(cfll)可包含例如跟踪误差和控制努力的闭环控制性能度量。将跟踪误差定义为介于测量值与目标之间。ll跟踪控制模块112确定用于转矩和λ跟踪的致动器命令信号122以给出相应的参考值(期望的转矩和λ)。ll跟踪控制模块112可采用估计滤波器，例如卡尔曼(kalman)滤波器120。卡尔曼滤波器120是递归算法，产生当前状态变量连同其不确定性的估计值。一旦观测到下一测量(包含随机噪声)的结果，使用加权平均值来更新这些估计值，其中给定估计值的权重越高则不确定性越高。应了解，ll跟踪控制模块112可呈多个pid或任何其他先进方法的形式。

现参看图3，展示在图1的控制模块100上存储且可由其执行的方法200的流程图。方法200无需按照本文所述的特定顺序来应用。此外，应理解，一些步骤可省略。方法200优化至少一个系统级目标(例如，燃料经济性)，而无需损害设定点跟踪(即，转矩传送)需要。

参看图3，方法200可以方框202开始，其中控制模块100经编程或被配置成获得用于至少一个系统级目标的标称设定点值。标称设定点值可为发动机速度(n)与转矩请求的静态函数。标称设定点值可包含期望的排放级别(例如，期望的λ)、期望的转矩、期望的汽缸充气、或期望的增压或歧管压力或egr级别、期望的燃料喷射和火花定时、以及期望的制动燃料消耗率(燃料消耗除以所产生功率的比率)。标称设定点值是针对如汽缸充气、增压压力或egr级别的变量将维持在期望级别(通过ll跟踪控制模块112)的设定点，其中所述变量的期望的标称值(为方框202的输出)可通过方框202中执行的模型和/或表格来产生用于既定的期望转矩和发动机速度。标称设定点值可通过图3的方框204中的逆模型产生。

在图3的方框204中，控制模块100经编程以通过上层成本函数(cful)来获得用于系统级目标中的每一者的最优设定点差异(参见图2)。输出116是总和的输出，其为“最优设定点差异”(方框214的输出)与标称设定点值(来自方框202)的和。最优设定点差异可包含汽缸充气校正(δcac))、火花定时校正(δsa)、进气凸轮相位校正(δicam^sp)以及排气凸轮相位校正(δecam^sp)。方框204可间歇性地停用，使得设定点仅来自方框202(即，标称前馈值)。

在图3的方框206中，控制模块100经编程以通过使用于系统级目标中的每一者的标称设定点值与最优设定点值相加而获得最终设定点值。参看图1、2和3，线116展示用于每一设定点变量的最终值或最终设定点值(差异+标称)。换句话说，方框202产生用于给定设定点的标称值，且方框204产生用于同一设定点的差异值。方框206中总和的输出是由线116指示的最终设定点值。参看图2，跟踪控制模块112产生致动器命令122以便跟踪或维持处于那些期望值的最终设定点值。

在图3的方框208中，控制模块100可经编程以通过最小化下层成本函数(cfll)来维持至少一个跟踪参数以及至少一个系统级目标的最终设定点值。跟踪参数可包含汽缸充气、气流、egr流、增压压力和歧管压力。充气或增压变量是ll跟踪控制模块112的闭环控制的内部变量，且仅由ul优化器模块110间歇性地访问以用于优化。在方框204中，ul优化器模块110可确定δ“充气”设定点或δ“增压压力”设定点。这在装置12的加速期间提供了额外的增压。

在图3的方框210中，控制模块100经编程以通过操作性连接到发动机14的至少一个传感器而获得传感器数据。至少一个传感器可包含排放物传感器46、节气门位置传感器24、以及操作性连接到进气凸轮相位器40和排气凸轮相位器42的相应传感器。传感器数据可来自物理传感器或虚拟传感器。ul优化器模块110和ll跟踪控制模块112使用方框210的传感器数据，参见反馈信号211、213和215。

在图3的方框212中，控制模块100经编程以基于发动机模型214、下层成本函数(cfll)和传感器数据来发出多个致动器命令122。致动器命令122可包含到节气门22的节气门位置信号以及到涡轮增压致动器30(例如废气旁通阀和可变几何形状涡轮机)的涡轮增压致动器信号。致动器命令122可包含各自到进气凸轮相位器40和排气凸轮相位器42的进气凸轮相位器信号和排气凸轮相位器信号。致动器命令122可包含egr和点火启动控制信号，例如到火花塞36的火花定时信号以及到燃料喷射器34的燃料喷射定时信号。

对于ll跟踪控制模块112，基于发动机模型214来确定致动器命令信号122。发动机模型214可为在发动机的线性或非线性参数变化(lpv)或者线性或非线性时变(ltv)模型中的发动机14的基于物理或数据驱动的模型。可采用本领域技术人员熟知的任何发动机模型。对于ul优化器模块110，基于ll跟踪控制模块112和发动机模型214两者的模型来计算设定点校正，上述模型在本文被统称且在图3中展示为方框216的参考模型。

可将下层成本函数(cfll)定义为：

此处，k是时间变量，y是待跟踪变量的向量，即，包含跟踪参数的矩阵。y^sp是对应的设定点简档，即包含至少一个跟踪参数的相应最终设定点值的矩阵。wyll和wull是相应的动态权重因子，且u是致动器命令的矩阵。此处，矩阵被认为可与向量互换。对于转矩和λ跟踪目标，y包含tq(转矩)和λ。对于增压压力或充气跟踪，y还包含增压/歧管压力、汽缸充气、空气/egr流等。

可将上层成本函数(cful)定义为：

此处，k是时间变量，p是包含用于如燃料经济性、排放物和驾驶性能的系统级性能度量的变量的矩阵/向量，即包含与至少一个系统级目标相关的跟踪控制变量的矩阵。pref是包含用于p对对应参考值的矩阵。p可为p＝[fed]'形式的向量，其中f是用于燃料经济性，例如cfc(汽缸燃料供送)；e是用于排放物(λ或任何个别排放物变量)；d是用于驾驶性能，如转矩(tq)，或作为限值的汽缸内残留物。wpul和wsp是相应的动态加权因子。另外，δy^sp是包含用于设定点的差异的矩阵。是最终设定点，且是由逆模型和/或表格产生的在期望速度和扭矩以及其他传感器信息方面的标称设定点值。

在一个实施例中，使用成本函数中的cfc及其参考cfcref来突出显示仅燃料经济性部件，可将上层成本函数(cful)定义为：

cfck表示在时间k的汽缸燃料供送。cfcr,k是参考燃料供送，其也可以是具有增益或没有增益的汽缸充气。ncyl是发动机14中汽缸的数目，且tqk是在时间k测量的转矩。

可在上述等式(2)中加上参考燃料项作为燃料经济性度量中的偏差。因为存在传送期望转矩所需的最小值燃料，所以可将燃料最小化改动为“参考燃料跟踪”，即，跟踪小于未知最佳燃料的燃料参考值导致燃料最小化。可按不同方式来确定期望转矩相依参考燃料。参考燃料可基于设定点汽缸充气(cac^sp)。期望汽缸充气(cac)是期望汽缸燃料供送的倍数，且对于既定的期望空气燃料比正相反。可使用逆转矩cac模型来产生设定点汽缸充气(cac^sp)。在一个实施例中，参考燃料是基于燃料转化效率，使得：

此处，chv是燃料热值，且ηcfc是燃料转化效率。tq^sp是期望转矩。使用乘数(k)来产生小于期望转矩相依最小值理想燃料的参考燃料。还使用乘数来在如减速燃料耗尽的条件期间停用燃料经济性成本项。在另一实施例中，可使用逆转矩至空气模型来产生汽缸充气设定点，从而传送期望转矩。此充气设定点和期望空气燃料比给出基本参考燃料。

方法200可包含间接燃料经济性度量，例如导致燃料经济性降级的泵送平均有效压力(“pmep”)和容积效率(“ve”)捕捉损失项。例如，燃料成本项可由涉及pmep和ve中的一者或两者的以下项替代：and

可添加用于这些变量的参考值(对应于目标转矩级别)。

参看图2，ul优化器模块110和ll跟踪控制模块112分别通过第一mpc模块114和第二mpc模块118来采用模型预测性控制序列。图4示出示例性mpc序列300。部分310展示过去，且部分312展示未来。水平轴表示时间步骤k。mpc序列300是基于发动机模型的迭代、有限时域优化。如上所述，ll跟踪控制模块112(通过第二mpc模块118)可采用基于物理或数据驱动的发动机模型214(参见图3)。ul优化器模块110(通过第一mpc模块114)可采用方框216的参考模型(参见图3)，其包含ll跟踪控制模块112和发动机模型214两者。

图4示出参考轨迹316、预测输出318、测量输出320、过去控制输入324和预测控制输入322。在时间步骤k，对当前发动机状态取样，且计算未来时域(称为预测时域314)的相应成本函数的最小值。可通过数值最小化算法(例如二次编程)来获得最小化成本函数的未来控制序列。使用当前测量值、过去控制输入324和模型来寻找未来控制序列以优化(最小化)成本函数。在当前步骤应用控制序列的第一元素，再次对发动机状态取样，且从新的当前状态开始重复计算，从而得到新的预测路径。预测时域314在时间上前移，从而产生后退预测时域326。

总之，整个控制系统具有两个部件或功能性。第一者为跟踪控制器，在本文称作ll跟踪控制模块112，其产生致动器命令122用于发动机14中的多个致动器，使得跟踪或维持(即，每一者遵循相应的期望中的至少一者)用于不同设定点变量(例如，转矩、λ、充气、增压或歧管压力)的期望值。第二者为实时设定点优化器，在本文称作ul优化器模块110，其产生用于设定点的期望值/简档(即，用于供ll跟踪控制模块112使用的期望充气、期望增压或歧管压力等)。用于每一设定点的期望值包含由如方框202中执行的查找表或逆物理模型或两者的组合产生的标称值/简档。

ul优化器模块110创建实时差异(方框204)以添加到标称参考值，从而产生用于每一者的最终设定点值。由ll跟踪控制模块112使用最终实时优化期望设定点(方框206的输出)以进行跟踪。ul优化器模块110通过利用包括系统级目标的成本函数来使用预测性控制而产生用于ll跟踪控制模块112的优化设定点，例如最小化燃料经济性和排放物、改进驾驶性能。ll跟踪控制模块112产生最终致动器命令122，使得那些设定点(如同在206的输出中实时优化)得以实现。例如，对于每一设定点变量(即，增压压力)，ll跟踪控制模块112产生致动器控制命令(即，废气门位置)，使得跟踪增压压力(来自方框210的测量或估计值)的对应期望值(即，用于增压压力变量的206的输出)。在一个实施例中，ll跟踪控制模块112通过使用预测性控制来实现此，其中存在用以最小化的成本函数，包括跟踪误差和控制控制努力。在另一实施例中，ll跟踪控制模块112呈多个pid或任何其他先进方法的形式。

致动器命令122可包含节气门、燃料量、废气门或wgt、egr阀、进气/排气阀定时(icam、ecam)、火花和燃料喷射定时、发动机模式(停缸)。设定点变量可包含转矩、λ、汽缸充气、空气或egr流、增压/歧管压力、基础火花、燃料喷射和阀定时(icam、ecam)。

控制模块100(以及方法200的执行)通过优化复杂发动机系统的多个级别的多个变量来改进装置12的运作，同时需要最小的校准。图1的控制模块100可为装置12的其他控制模块的整体部分或操作性连接到装置12的其他控制模块的单独模块。

控制模块100以及ll跟踪控制模块112和ul优化器模块110包含计算机可读介质(黑称作处理器可读介质)，包含参与提供可由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。此类介质可采用许多形式，包含但不限于，非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可包含例如光盘或磁盘以及其他持久存储器。易失性介质可包含例如，可构成主存储器的动态随机存取存储器(dram)。此类指令可由一个或多个传输介质传输，包含同轴电缆、铜线和光纤，包含包括耦接到计算机处理器的系统总线的线缆。一些形式的计算机可读介质包含例如软盘片、软盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、cd-rom、dvd、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、带有穿孔图案的任何其他物理介质、ram、prom、eprom、快闪eeprom、任何其他存储芯片或存储盒、或计算机可读取的任何其他介质。

本文描述的查找表、数据库、数据储存库或其他数据存储区可包含用于存储、存取和检索各种类型数据的多种机制，包含分层数据库、文件系统中的文件集、专用格式的应用数据库、关系数据库管理系统(rdbms)等。每一此类数据存储区可包含在采用例如上文所述之一的计算机操作系统的计算装置内，且可按照多种方式中的任一者或多者通过网络来存取。文件系统可通过计算机操作系统来存取，且可包含按照各种格式存储的文件。除了用于创建、存储、编辑和执行所存储程序的语言之外，rdbms可采用结构化查询语言(sql)，例如上述pl/sql语言。

具体实施方式和附图均支持和描述本公开，但本公开的范围仅由权利要求书来限定。虽然已详细描述用于进行所主张公开的最佳模式和其他实施例中的一些，但存在各种替代设计和实施例用于实践随附权利要求中限定的本公开。此外，附图中所示的实施例或本描述中提及的各种实施例的特性未必应被理解为彼此独立的实施例。而是，在实施例的示例之一中描述的特性中的每一者可与来自其他实施例的一个或多个其他期望特性组合，从而产生未通过文字或通过参考附图来描述的其他实施例。因此，此类其他实施例落在随附权利要求书范围的框架之内。