本发明从根据独立权利要求的前序部分的、用于内燃机的爆震识别的方法出发。
背景技术：
de1946346a1已经公开了一种用于爆震识别的方法，其中，比较燃烧的测量值与基准值。在此，在每次测量之后形成新的基准值，该基准值被用于下次燃烧。在此，当前测量值和先前的基准值被用于基准值的再形成（neubildung）。
技术实现要素：
发明优点
与之相反，根据本发明的、具有独立权利要求的特征的方法具有这样的优点：由于内燃机的变化的运行参数的影响被考虑。这样，基准值对所述内燃机的变化的运行参数的更快的适配能够被识别。这样，改进的、对爆震的识别以及因此改进的、内燃机的效率被确保。
其它的优点和改进方案通过从属权利要求的特征得出。特别简单地，所述测量值的确定通过过滤、整流和积分进行。改进的质量能够通过所述测量值的产生获得，该测量值的产生通过傅立叶变换、各个特征的加权以及也通过所加权的所述特征的积分实现。特别简单地，运行参数的影响通过所述运行参数对所述内燃机的本底噪声的影响说明。这样，所述运行参数对所述本底噪声的这种影响能够通过用于内燃机类型的、简单的基本数据化（grundbedatung）确定，并且，能够被应用到这种类型的所有内燃机中。典型的运行参数例如是所述内燃机的转速、负载、喷射的位置以及凸轮轴的位置，所述运行参数对所述内燃机的所述本底噪声施加主要影响。通过使用不同的计算方法实现了新的基准值的计算，该新基准值对于下次燃烧的爆震识别是最佳的，所述不同的计算方法分别从最近燃烧的测量值、最近燃烧的基准值和最近燃烧的本底噪声出发。必要时，倒数第二次燃烧的本底噪声也能够附加地被考虑。
附图说明
本发明的实施例在附图中被示出，并且，在下面的描述中被更详细地阐述。附图示出：
图1用于爆震识别的方法的原则上的步骤
图2本底噪声与内燃机的运行参数的相关性。
具体实施方式
在图1中，示意性地给出了用于内燃机的爆震识别的方法的概况。爆震是在内燃机中的燃烧过程，就该内燃机而言，在通过火花塞点燃混合物之后发生未燃烧的混合物的自燃。典型地，在爆震时，在一个气缸中同时产生多个火焰前锋（flammfronten），由此，不同的燃烧前锋相对行进，并且在燃烧室中导致升高的压力负荷和温度负荷。这引起了所述内燃机的机械负荷以及热负荷，并且，这样的爆震燃烧因此必须被识别并且相应的对策必须被采取。所述爆震表现为在发动机机体中的振动波或者声波，并且被爆震传感器1（典型地为压电式振动传感器或者噪声传感器）接收。
在图1中，爆震传感器1的信号被提供给信号处理器2。在这个信号处理器2中，从爆震传感器1的信号中产生作为输出信号的测量值，该测量值然后通过评估器3或者基准值形成器4被进一步处理。作为输入信号，处理单元2收到爆震传感器在一定时间上的振幅信号，并且在燃烧的范围中评估所述内燃机的确定的时间段或者角度范围，也就是说，时间上的测量窗口或者角度窗口。通过处理器2，从爆震传感器1的、在这个时间上的测量窗口或者角度窗口中的信号中产生单个的测量值，该单个的测量值说明爆震传感器的、在这个时间上的测量窗口或者角度窗口中的信号的强度。
产生这种测量值（该测量值说明爆震信号的强度）的常规方法例如为：首先过滤所述爆震传感器的信号，以便仅仅评估下述频率范围：典型的爆震信号位于该频率范围中；然后，整流这些被过滤的值，并且接着对于测量窗口或者角度窗口进行积分。替代的方法为：执行傅立叶变换；此后，对于所配属的频率加权经傅立叶变换的信号，并且，然后对所述经傅立叶变换的信号进行求和或者积分。通过两种方法，由爆震传感器1的信号的时间上的变化过程确定出爆震传感器的信号的强度，该变化过程在围绕所述燃烧过程的测量窗口或者角度窗口中。
对于其它的处理，于是只有这个说明所述燃烧过程的强度的测量值仍然被进一步考虑。在下文中，这个结果被称为爆震控制的积分，即ikr。在此，这种测量值总是被配属于确定的燃烧，因为对于每次燃烧都单独地确定是否为爆震燃烧。因此，在下文中，爆震传感器1的所处理的信号被称为ikr(i)，即被称为测量值，该测量值被配属于第i次燃烧。
在评估器3中，对测量值ikr(i)进行如下评估：是否涉及爆震燃烧。为此，基准值rkr(i)在处理步骤4（基准值形成）中形成。为了形成这种基准值，基准值形成器4收到所有的测量值ikr(i)。在此，在所述内燃机的每个燃烧过程时，均进行所述基准值的再形成，其中，基准值rkr(i)说明：对于这次基准值的形成，第i次燃烧的贡献被一起考虑。然而，为了在步骤3中的评估，总是将最近（即当前）燃烧的当前测量值ikr(i)与同一气缸的先前的燃烧的基准值rkr(i-1)进行比较。尤其地，形成商ikr(i)/rkr(i-1)，并且检查这个商是否超过了预先给定的阈值。如果所述商ikr(i)/rkr(i-1)超过了所述阈值，则燃烧i被视为爆震燃烧。在此，所有的计算被气缸个别地进行，也就是说，测量值和基准值针对内燃机的每个气缸个别形成。
为了形成基准值rkr，重要的是：最近的燃烧仅仅以一定的部分影响所述基准值的形成，因为并非总是进行当前测量值与先前测量值的比较。因此，所述基准值形成通常通过下述方式完成：除了最近的测量值ikr(i)，多个过去的测量值ikr(i-1)、ikr(i-2)……ikr(i-n)也被考虑到。此外，在形成基准值时，在所述内燃机的运行期间的变化应当被考虑到。因此，根据本发明提出，考虑附加的贡献以用于所述基准值的形成，该贡献与内燃机的运行参数相关。
为此，在图2中示出所述内燃机的本底噪声与所述内燃机的运行参数的相关性。对于根据图2的示例，相对于转速n（作为对于运行参数的示例）的噪声水平gl被描绘，其中，曲线10示出了噪声水平gl与用于第一内燃机的转速n的相关性。曲线11示出噪声水平gl与用于另一内燃机的转速n的、相同的相关性。在此，也能够涉及相同类型的内燃机，该内燃机由于老化或者制造公差而不同。
此外，两个不同的转速值被示出在n轴上：n(i)是运行参数“用于第i次燃烧的转速”，并且值n(i-1)是用于直接在前的燃烧i-1的转速值。相应的本底噪声gl(i)配属于转速值n(i)，并且相应的本底噪声gl(i-1)配属于转速值n(i-1)。例如，曲线10的这些值在对于机动车的应用或者基本数据化中被确定。为此，对于确定的发动机（如它典型地被制造出那样），在转速和本底噪声之间的相关性被测量出。然后，这些数据被保存在相应的控制装置中，并且，在这种类型的所有发动机的运行时，用作对于这种发动机类型的基本数据化。
不仅由于发动机的制造波动，例如也由于爆震传感器的制造波动或者爆震传感器在发动机机体处的紧固或者所述发动机的或者所述爆震传感器的老化现象，在实际运行中能够出现在本底噪声gl和转速n之间的相关性相对于曲线10被改变。这基本上通过曲线10平行于n轴的偏移表现出来，如它通过曲线11所示出的那样。曲线11相对于曲线10仅仅略微地被平行地偏移，这在相应的制造波动或者老化现象时以典型的方式是这种情况。然而，曲线10和11的原则上的变化过程（即本底噪声gl相对于转速n的相关性）基本上是相同的。此外，所述本底噪声的变化以曲线10的乘法的形式是可能的。于是，曲线11不是通过偏置移动，而是通过曲线10与因子的乘积产生。同样地，变化能够通过两种效果（即：偏置移动和乘积因子）产生。
除了在应用中的基本数据化，学习算法也能够被设置在控制装置中，利用该学习算法，这个曲线10的老化决定的偏移被学习。为此，典型地，内燃机的噪声水平在限定的运行状态中（例如：在车辆静止时的空转运行中）被调查，并且，当在此实际测量出的噪声水平cl与预期的本底噪声gl偏离时，曲线10被相应地适配。
现在，根据本发明提出，在形成基准水平时考虑本底噪声gl与所述内燃机的所述运行参数的相关性。这样，所述基准值对内燃机的运行参数的变化的、改进的适配能够被实现。这样，改进的爆震识别能够被实现，由此，爆震燃烧的错误识别或者不识别能够被更好地避免，或者内燃机能够更有效地被驱动，因为运行更接近爆震极限地进行。
在第一实施例中，新的基准值rkr(i)的计算利用下述公式1实现：
因此，完成新的基准值rkr(i)的计算，在该新的基准值中，首先先前的基准值rkr(i-1)被考虑。然后，对于这个先前的基准值，当前测量值ikr(i)和基准值rkr(i-1)的差值除以跟踪因子k_nach作为第一项被加上，该基准值被用于评估这个测量值，其中，所述跟踪因子k_nach大于1。因此，对于所述新的基准水平的形成，当前测量值与其配属的基准之间的差值的影响利用因子1/k_nach被考虑到。此外，在gl(i)-gl(i-1)之间的差值作为第二项也仍被形成，并且被一起考虑以形成所述基准值。新的基准值rkr(i)的计算作为直接在燃烧的评估ikr(i)之后的计算步骤进行，该新的基准值被用于下次燃烧的评估ikr(i+1)。这样，用于评估下次、随后的燃烧的下一个基准值总是被储备地保持。
根据第二实施例的、替代的方法，所述基准值的计算通过下述公式（2）进行：
在这里，也再次从基准值rkr(i-1)出发，该基准值已经被用于最近燃烧的评估。另外，最近燃烧的测量值ikr(i)与最近燃烧的基准值rkr(i-1)的差值被形成并且除以跟踪因子k_nach。然后，这被加到最近燃烧的基准值rkr(i-1)中，以便形成第三项。然后，这个第三项乘以本底噪声gl(i)，并且，除以先前的燃烧的本底噪声gl(i-1)。这样，最近燃烧的和先前的燃烧的本底噪声的影响也同样被考虑到。
所述基准值的、另一种替代的计算能够根据第三实施例的下面的公式进行：
这里，在左边第一个括号里第四计算项被形成，在第四计算项中，针对最近燃烧的运行参数的本底噪声gl(i)被加到最近燃烧的基准值rkr(i-1)中，并且，针对下次燃烧的运行参数的本底噪声gl(i-1)被减去。然后，第五项还被加到第四项中，该第五项来自于最近燃烧的测量值ikr(i)与第四项的差值，其中这个差值还除以跟踪因子k_nach。因此，下述贡献被加入到最近的基准值中：该贡献通过转速变化产生。此外，然后检查这个值在何种程度上与所述测量值区别，并且加上1/k_nach的值。当实际的测量噪声明显比基准值大时，则因此正贡献被补充，并且当所述测量值比所述基准值小时，负贡献被补充。这样，实现了对本底噪声的直接的考虑以及利用1/k_nach加权的、实际测量出的测量值的跟踪。
另一种替代的方法通过公式4的计算规则被说明：
在左边的括号中，首先第六计算项被形成，其中，先前的基准值rkr(i-1)乘以最近燃烧的噪声水平gl(i)并且除以先前的燃烧的本底噪声gl(i-1)。在另一第七计算项中，在最近的的测量值ikr(i)和第六项之间的差值再次被形成，并且然后通过除以跟踪因子k_nach被加权。这里也再次实现了对最近以及倒数第二次燃烧的本底噪声的直接考虑，其方式为这些本底噪声乘以或者除以最近的基准值rkr(i-1)，并且再次考虑这个值在何种程度上区别于当前的、最近的测量值。这里，第六项的贡献也是正的或者负的，取决于所述测量值是否大于所述基准值。
计算的、另一种替代的形式通过下面的公式5被示出：
对于所述基准值的计算，首先第八计算项“中间基准值rkr_int(i)”被形成。最近燃烧的本底噪声gl(i)被加到这个第八项“中间基准值rkr_int(i)”中。第八项“中间基准值”的计算在这里是重要的，该第八项通过下述方式被形成：对于先前的燃烧的中间基准值rkr_int(i-1)，最近的测量值ikr(i)和对于最近燃烧的基准值ikr(i-1)的差值被形成并且又除以跟踪因子k_nach。因此，所述中间基准值在每次燃烧时也被重新计算，并且，在内燃机的第一次启动时要求至少k_nach-燃烧，直到清楚的（klar）值被调整。由于对于所述中间基准值的计算先前的燃烧的基准值总是被考虑，所以也存在先前的燃烧的本底噪声的影响。因此，当前燃烧的和先前的燃烧的噪声水平的影响通过所述基准值和所述中间基准值的计算被一起考虑到，该计算是迭代的并且每次进行。因此，这个计算的方式也考虑到本底噪声gl对基准值的影响。
就内燃机而言，公式1、3和5是特别有利的，其中，公差和老化线性表现为偏置移动。就具有乘积因子的内燃机而言，公式2和4是有利的。