br> [0071] 从这些参数中，选择排气歧管温度、发动机转速、排气歧管压力、EGR质量流量、燃 料喷射参数、进气歧管压力、进气歧管温度、所需扭矩、VGT位置/需求、和冷却水温度。使 用用于欧V卡车发动机的现有发动机传感器可检测所有的参数。可选地，虽然在这个示例 中十个参数已经被选择，也能够选择更少或者额外的传感器信号。
[0072] 这个模型不会直接应用于其他发动机的模型。例如，欧VI(2014年欧洲（EU)标 准）发动机会具有不同的传感器并且一些发动机版本将包括EGR和组合涡轮。对于每个发 动机来说重新校准模型是必需的。
[0073] 图1示出了示意性图示设置有使用根据本发明的方法控制发动机的装置的车辆。 这个图示出了用于测试和校验本发明方法的示意性的发动机布局。图1示出了设置有可被 电子控制单元（ECU) 3控制的压燃式发动机2的车辆1。发动机2包括被供应给来自涡轮增 压器的增压空气的空气进气歧管，所述涡轮增压器被排气歧管排出的排气所驱动。排气质 量流的一部分通过排气再循环（EGR)管道被直接供应给进气歧管。燃料通过由ECU控制的 燃料喷射器被供应给每个单独的燃烧室。所述装置是公知的现代内燃机的组成部分并且将 不在图中示出或者在下面的描述中描述。
[0074] E⑶3与给它供应控制发动机2所必需的传感器信号的多个传感器连接。
[0075] 图1示意性地指示了有限数量的传感器，包括用于排气歧管温度11、发动机转速 12、排气歧管压力13、EGR质量流量14、燃料喷射参数15、进气歧管压力16、进气歧管温度 17、所需扭矩18、可变几何涡轮增压器（VGT)位置19、和冷却水温度20的传感器。在这种 情况下，燃料喷射参数是用于燃料喷射的调节的积分部分（integralportion)。所需扭矩 是由驾驶员从发动机所要求的扭矩并且能够使用油门位置来检测。可变几何涡轮增压器 (VGT)被布置以允许涡轮机的有效的纵横比（A/R)根据工况的变化而改变。VGT可控部件 的位置能够由合适的传感器检测到。冷却水温度能够在发动机的冷却剂入口和冷却剂出口 两个位置处测量；在这种情况下，使用出口温度。
[0076]E⑶3包括非易失性存储器，其中存储着用于估算当前正被喷射的燃料混合物中 的RME百分比的模型。通过使用来自上述传感器和所存储的模型的测量值，当前RME百分 比能够被估算。然后，ECU3能够经由导管21控制燃料喷射器以调节每发动机循环的燃料 喷射率以及由发动机产生的功率。此外，或者可替选地，当前混合燃料能够被用于控制诸如 排气再循环质量流量或者可变几何涡轮增压器位置等的参数。
[0077] 发动机在瞬态循环中使用B7和BlOO运行，以测量和收集数据，并且随后在验证循 环中使用B50以瞬态运行。该模型在瞬态循环中被训练并且在瞬态循环中测试。所有的测 试在室温下执行。
[0078] 在不同的瞬时点并且用某个节流位置处的不同RME混合对发动机进行测试。针对 每个RME混合的每个瞬时点测量用于排气歧管温度、发动机转速、排气歧管压力、EGR质量 流量、燃料喷射参数、进气歧管压力、进气歧管温度、所需扭矩、VGT位置/需求、和冷却水温 度的数据。
[0079] 使用预测变量的线性函数来计算时间点k的模型输出，其中x(k)是预测变量的1 乘nx的矩阵，y(k)是标量响应变量，0是回归系数的（nx+1)乘1的矩阵，并且r是剩余 量。
[0080] 为了提高模型的拟合度，模型是由包括以往预测变量的值（滞后）来增强的。如 果x(k)是在时间点k的预测变量的值的矢量，则x(k-l)是在时间点k_l或者滞后一个样 本的预测变量的值的矢量。
[0081 ] 通过这种方式，模型具有更多的回归量，S卩，不仅具有nx输入变量，还具有X(k)的 滞后。例如，当我们考虑滞后一个样本的输入时，模型能够被写成：
[0082] y(k) = [lx(k)] 9〇+x(k-l) 0!+r(k) =[lx(k)x(k~l) ] 9+r(k)
[0083] 通过常规的方式，具有滞后输入数据值的回归量的集合可用公式如下表示：
[0084] [X(k)，X(k-nxl)，X(k-2nxl)，? ??，X(k-nx2)]，
[0085] 其中，nxl和nx2是限定输入变量的时间滞后的参数。例如，如果nxl= 4,nx2= 8， 则回归量的集合是
[0086] [X(k)，X(k_4)，X(k_8)]
[0087] 最后，交叉乘积项也包括在模型中。这些项表示了预测变量之间的交互作用。回 归量的集合能够如下表示
[0088] [X(k)，X(k-nxl)，X(k-2nxl)，? ??，X(k-nx2)，
[0089] z(k)，z(k-nxl)，z(k-2nxl)，? ??，z(k-nx2)]
[0090] 其中Z是交叉乘积项的矢量
[0091 ] [X1X2,X1X3, ? ? ?，X1Xnx,X2X3，? ? ?，X2Xnx，? ? ?，Xnx !Xnx]
[0092] 为了消除模型中随时间的波动，估算所有响应变量估算值的累加平均数直到当前 数据值，
[0094] 其中只〇) = 〇
[0095] 为了提高模型的拟合度，并且因此提高其精确度，当条件集合不被满足时数据值 被排除。该集合规定
[0096] (I)在当前时刻每个模型输入变量的范围，
[0097] Xljnin^ Xx(k) ^Xljnax
[0098] i=I. . .nx
[0099] (II)最小发动机功率需求（功率根据所需扭矩和转速被算出，并且C是转换因 子），
[0100] tc_TorqueValue(k)*APS_EngineSpeed_TS(K)*C^power_min
[0101] 当预测变量满足条件（I)和（II)时，FQM输出y(k)被认为有效。
[0102] 在之前部分的末尾提到的累加平均数仅计算有效估算的平均数直到当前数据值 (参见图2)。
[0103] 建立了具有10个输入变量（表1中所列出）和对于每个输入变量的两个时间滞后 0. 4s(nxl= 4)和0.8s(nx2= 8)的PLS模型，以便检测RME含量。表1还示出了对于每个变 量的最小值和最大值。最小值和最大值是依赖于发动机循环的，即它们依赖于发动机和用 于模型校准的循环，并且为了这个目的它们从所编写的Matlab?脚本中自动地的获取。根 据之前部分中的阐释，10个输入变量的所有当前测量值应当在最小_最大范围内以得到有 效的模型评估，以及所需功率应当大于等于75kW:
[°104]Xljnin^ Xx(k) ^Xljnax
[0105] i=I. . . 10
[0106] tc_TorqueValue(k)*APS_EngineSpeed_TS(k)*C^ 75kW
[0107] 表2.樽铟输入夺量
[0109] 使用来自在7%和100%RME含量的情况下执行的发动机测试的数据来校准该模 型。用于校准的发动机测试循环是"工作循环"（城市3循环）、"WHTC"和"WHSC"。
[0110] 该表示出了使用7%或100%RME含量的每个循环的部分，这是有效的，S卩，输入数 据的约束条件被满足。每个循环的大约15%被用于校准，并且这些时间点沿着测试时间分 布。
[0111] 表3.用于校准的有效循环的部分
[0112]
[0113] 图3A-3B和图4A-4B分别示出了 7%和100%RME含量的工作循环的结果。在测试 开始大约0. 2小时后，该模型收敛到标称值的±8%FSO(全范围输出）内的值，如图3A和 4八中可见。图38和48示出了在循环的末期估算1?^剩余值在±5%单位内。在图3六、4八、 5A直到11A，实线表