爆震强度测量的制作方法

爆震强度测量的制作方法
【专利摘要】一种计算机实现的平台可以包括被配置为使用爆震强度数据来估算爆震强度和/或管理发动机的硬件和软件。可以使用多个爆震指标来对爆震响应进行建模，从而提供改进的爆震强度估算。可以使用来自多个燃烧循环的爆震强度来估算爆震强度的统计分布。统计分布可以用于确定发动机调谐状态。可以通过合并先前爆震强度统计来修改发动机调整状态。
【专利说明】
爆震强度测量
技术领域
[0001 ]本发明一般涉及发动机管理，并且更具体地涉及测量爆震。
【背景技术】
[0002] 最理想的发动机性能通常需要相互冲突需求的组合。需要高输出（例如高转矩、功 率和效率，低排放和低燃料消耗），但没有达到损坏程度或以其他方式使发动机、环境和/或 用户降级。输出和安全性的最佳组合往往需要寻找"低输出但安全"与"高输出但会造成损 坏"之间的合适的"中间地带"。
[0003] 发动机运行状况(例如负荷、速度、BMEP、升压、燃料/空气比、点火正时、喷射正时、 压缩比等)可能会影响性能。在运行状况内，安全运行通常与受控燃烧(例如，来自通过火花 塞或燃料喷射而点燃的燃烧前缘)相关联。"高输出"运行状况往往增大了不受控燃烧的可 能性，不受控燃烧可能会造成损坏。
[0004] 爆震(或砰震、轻微爆震、爆轰)是在汽缸内发生不受控爆炸的燃烧事件。典型的爆 震包括在受控燃烧区域之外（例如，在火焰前缘之前）的燃料/空气混合物的容器的瞬时爆 炸着火。在容器的周围产生局部冲击波，并且汽缸压力可能会大幅上升。在极端情况下，可 能会损坏或毁坏发动机部件。
[0005] 存在与燃烧相关联的一定程度的变化，这可能产生爆震事件的一系列"强度"。"低 的"或"柔和的"爆震未必是有害的，而"高的"或"剧烈的"爆震可能会造成损坏。爆震至少部 分地由对原本正常运行的发动机的随机影响或其他随机影响而造成。这样，发动机运行通 常产生爆震事件的一系列强度。检测很少发生的事件(例如，在原本正常运行期间的剧烈爆 震)可能会为发动机管理带来挑战。
[0006] 检测和表征爆震可能有挑战性，并且可能会限制对发动机性能与安全性进行平衡 的能力。如果没有检测到爆震和/或(如果发动机发生爆震)没有执行适当的控制动作来避 免有害爆震状况，则可能会损坏发动机。然而，如果发动机运行过于"安全"（例如，与爆震变 成有害的情况相差太远），则可能会降低发动机性能、可能会增加燃料消耗、和/或可能会增 加排放。
[0007] 在常规的爆震检测中，单个传感器提供单一测量值，将该测量值与阈值进行比较。 如果测量值大于阈值，则指示为爆震状况，并且降低发动机性能以消除爆震。然而，这样的 系统和方法不完全表征燃烧。结果，发动机在次优状况下（例如，在性能降低并且排放增加 的"过安全"状况下，或者在可能造成损坏的"过高性能"状况下)运行。改进的爆震检测和发 动机管理系统将能实现更高的性能和更低的排放，但仍然保护发动机免受损坏。

【发明内容】

[0008] 各个方面提供了用于监测燃烧发动机的汽缸中的爆震强度的系统和方法。通过使 用由适合于批量生产的"生产型"或"操作型"传感器(下文称为:操作传感器)生成的数据， 可以使用基准发动机来创建参考传感器的代理。不具有参考传感器的"生产型"发动机可以 包括操作传感器，操作传感器的数据可以用于计算在运行期间的爆震强度。
[0009] 与生产型发动机通信的包括计算机硬件和软件的平台可以使用由操作传感器生 成的数据来计算仓内的爆震强度。该平台可以与具有至少一个汽缸的发动机和操作传感器 进行通信，汽缸被配置为在燃烧循环(k)中燃烧燃料，操作传感器被配置为测量爆震数据。 发动机可以由发动机控制系统进行控制，该发动机控制系统可以与平台进行通信。该平台 可以从操作传感器接收操作传感器数据，并且计算通过使用参考传感器而计算的爆震强度 的代理。
[0010] 该平台可以包括计算硬件，该计算硬件包括计算机可读非暂态存储介质，该存储 介质耦接到处理器和存储器，处理器被配置为与操作传感器和发动机控制系统进行通信， 操作传感器被配置为感测在燃烧周期(k)期间发动机的汽缸内的爆震，发动机控制系统被 配置为使发动机运行，存储介质具有包含在其上指令，处理器能够执行指令以执行在存储 器中所存储的方法。该方法可以包括:选择与燃烧周期（k)相关联的Bandset(k)，Bandset (k)包括两个或多个爆震强度频带，每个爆震强度频带限定爆震强度的量值；
[0011] 从操作传感器接收关于燃烧循环(k)的操作传感器数据;根据所接收的操作传感 器数据来计算一个或多个爆震指标y(i，k);计算Bandchoice(k)，所述Bandchoice(k)识别 可能在y(i，k)中已经得到的Bandset(k)中的频带；并且存储Bandchoice(k)并可选地存储 其他数据(例如，y (i，k))。可以计算单个y (i，k)。可以针对给定燃烧循环(k)计算两个或多 个y(i，k)，优选地为三个或多个y(i，k)。在一些情况下，根据用于给定燃烧循环(k)的单个 传感器来计算多个y(i，k)。在一些情况下，根据多个传感器来计算多个y(i，k)。
[0012] 在一些情况下，可以识别Opcondition(k)，该Opcondition(k)描述(在燃烧循环k 期间的）发动机运行状况。可以根据所识别的Opcondition(k)来选择Bandset(k)。在一些情 况下，可以响应于Bandchoice(k)来调整随后的0pcondition(k+l)。
[0013] 计算爆震指标(例如，r(k)和/或y(i，k))可以包括对来自传感器的数据进行滤波 (例如带通滤波）。可以将经滤波的数据变换到频域。可以选择在经变换的数据内的一个或 多个频率窗口，并且可以在窗口的边界之间对每个窗口内的经变换的数据求积分。可以将 爆震指标y( i，k)与每个窗口关联。
[0014] 计算Bandchoice(k)可以包括：选择Bandset(k)中的每个频带的概率密度函数 (PDF)，每个TOF对特定频带产生特定y(i，k)的概率进行量化。针对一组给定的一个或多个 爆震指标y(i，k)，可以计算针对每个PDF的y(i，k)处的概率密度。燃烧循环（k)的 Bandchoice(k)可以是在所计算的y(i，k)处具有最高概率密度的频带。可以使用本文中所 描述的系统和/或方法来计算TOF。
[0015] 可以使用包括下述发动机的系统来确定来自操作传感器的爆震强度y(i，k)与来 自参考传感器的参考值r(k)之间的关系，该发动机具有至少一个汽缸，该汽缸被配置为在 燃烧循环（k)期间燃烧燃料/空气混合物。发动机可以与参考传感器和操作传感器进行通 信，该操作传感器被配置为测量汽缸内的爆震。与传感器通信（以及可选地，与发动机控制 系统通信）的平台可以包括计算硬件和软件。硬件可以包括处理器、存储器和存储装置，其 可以存储能够由处理器执行以用于执行方法的指令。该方法可以包括:使发动机运行经过 多个燃烧循环足以在汽缸内生成一系列爆震强度;接收关于多个(例如每个)燃烧循环的来 自参考传感器的参考数据和来自操作传感器的操作传感器数据;计算关于多个(例如每个） 燃烧循环的来自参考数据的r(k)和来自操作传感器数据的y(i，k);产生爆震强度数据的阵 列，所述阵列至少包括关于每个燃烧循环的r(k)和y(i，k);从阵列中选择至少两个频带，每 个频带包括燃烧循环的子集，关于该燃烧循环的r(k)介于限定频带的r(k)的上限与r(k)的 下限之间;计算在每个所选频带内的y(i，k)的概率密度函数(PDF)，每个概率密度函数描述 在该频带内y( i，k)的值的统计分布;并且存储包括所计算的概率密度函数的频带集。
[0016] PDF(例如，y(i，k)可能被指定的多个PDF中的每个PDF)可以包括不同爆震指标y (i)之间的平均值和协方差。例如，对于经过Μ个燃烧循环而测量的N(i = l，...，N)个爆震指 标，协方差可以描述y(i，k)(其中i = l，N并且k=i+l，M)之间的变化。在一些实施例中，爆震 强度频带集(在特定的运行状况下)可以具有至少两个爆震强度频带(例如2个至10个，包括 3个至8个，如4个至6个）。频带集合可以取决于(例如关联于)描述发动机运行(例如负荷、速 度）的运行状况。
[0017] 识别y (i，k)(例如选择、校准和/或计算数据的一部分以计算y (i，k))可以包括例 如使用下述的先前计算(例如使用系统1〇〇):可以接收经过一个或多个燃烧循环的来自参 考传感器的参考数据和来自操作传感器的操作传感器数据。可以识别和/或计算参考数据 与操作传感器数据之间的一个或多个重叠区域。重叠区域可以包括操作传感器与参考传感 器相关联的数据(包括原始数据和/或变换数据）的一部分(通常可以排除操作传感器数据 不与参考传感器数据相关联的区域）。可以将每个爆震指标y(i，k)与特定重叠区域相关联。 在一些情况下，（例如使用快速傅立叶变换FFT)将时域数据变换到频域，并且重叠区域可以 包括其中参考数据与操作传感器数据相关的频率窗口。重叠区域可以包括其中来自传感器 的数据彼此相关的（在时域中例如相对于曲柄角的）一段时间。可以将(例如在第一区域中 的）反相关与（例如在第二区域中的）相关相结合，以改进通过使用操作传感器对参考传感 器的估算。
[0018] 本说明书要求2013年11月25日提交的美国临时专利申请第61/908,189号的优先 权，该临时申请的公开内容通过引用并入本文。本说明书通过引用并入了 2014年11月24日 提交的案卷第12669,1001号的标题为"Engine Management Using Knock Data"的专利申 请第_______号的相关PCT申请，该相关申请也要求美国临时专利申请第61/908，189号的 优先权。可以将本文中所描述的系统和方法与在上述申请中所公开的系统和方法结合使 用，并且反之亦然，加以必要的变更。
【附图说明】
[0019] 图1A和图1B是各种实施例的示意图。
[0020] 图2是根据某些实施例的平台的数个示例性部件的示意图。
[0021] 图3A和图3B示出了根据一些实施例的代表性爆震数据。
[0022] 图4示出了根据一些实施例的用于识别一个或多个爆震指标的方法。
[0023] 图5A-C示出了根据一些实施例的这样的爆震指标识别的示例。
[0024] 图6A-C示出了针对多个燃烧循环(k)的y(i，k)的数个示例性提取。
[0025] 图7示出了根据一些实施例的用于确定与爆震强度的频带或类别相关联的概率密 度函数(PDF)的方法。
[0026]图8示出了根据一些实施例的示例。
[0027] 图9示出了根据一些实施例的用于确定爆震强度的方法。
[0028] 图10示出了传统的爆震强度估算与根据实施例的改进估算之间的比较。
【具体实施方式】
[0029] 本文中所公开的系统和方法可以提高可观测、测量和/或以其他方式表征爆震的 准确度和精度。以更准确地估算爆震强度，可以优化发动机性能(例如，输出与安全性之间 的平衡）。
[0030] 各种实施例可以提供对在燃烧事件期间的爆震强度的改进估算。可以使用生产型 传感器来生成改进的代理(例如针对从参考传感器所确定的爆震强度），并且可以在(例如 不具有参考传感器的）生产型发动机中使用该代理来使用生产型传感器监测发动机中的爆 震。
[0031] 在一些实施例中，使用统计模型将一个或多个爆震指标数据分配给典型爆震强度 (例如低爆震、中爆震或高爆震）。参考的爆震强度频带可以是由参考传感器测量的强度，其 具有类似的爆震量值、强度、持续时间和/或其他共同的特征。特征或"代理"爆震强度可以 是选择哪个(来自参考传感器的）参考频带最有可能与（来自生产型传感器的）代理爆震强 度相关。
[0032] 为简单起见，可以使用本文中所述的系统和方法来表征爆震。还可以将各种实施 例应用于失火、油泄漏、燃料问题、故障火花塞等的特征。
[0033] 各种实施例包括可以在平台上执行的计算机实现的方法，该平台包括计算硬件和 用于该硬件的软件指令。可以使用新的硬件来实现一些方法。一些实施方式可以使用现有 硬件，用新软件使现有硬件用户化来创建新的机器。本文中所描述的各种方法可以通过本 文中所述的平台来实现。
[0034] 各个方面包括一个或多个传感器。传感器可以提供用于计算在燃烧循环(k)期间 汽缸内的爆震强度的数据，并且可以监测汽缸内的燃烧(例如通过测量汽缸内的压力、汽缸 外部的音响效果等，使用离子电流）。传感器可以位于汽缸的外部(例如，在发动机汽缸上的 声音器）。传感器可以是参考传感器(例如，生成高质量数据）；传感器可以是生产型传感器 (例如，对商用发动机来说经济合算且足够稳健）。
[0035] 图1A和图1B是各种实施例的示意图。图1A示出了包括参考发动机101的系统100。 系统100可以用于通过使用参考传感器130来确定参考爆震强度r(k)并且通过使用来自可 用于生产型发动机的一个或多个操作传感器140(例如"生产型"或"市售"传感器)的数据来 生成用于r(k)的代理。图1B示出包括生产型发动机103的系统102。系统102可以用于通过使 用一个或多个操作传感器140来测量生产型发动机103中的爆震强度。
[0036] 在系统100中，基准发动机101包括汽缸110、活塞115、进气阀117和排气阀118。（例 如用火花塞或通过压缩和直接燃料喷射)使压缩燃料/空气混合物燃烧。参考传感器130可 以提供用于计算关于燃烧循环(k)的参考爆震强度r(k)的数据。参考传感器130可以提供 "高质量"爆震信息，但可能对于生产型发动机来说是不切实际的（例如太笨重、太贵、不够 耐用）。参考传感器130可以提供用于计算与特定燃烧循环(k)相关联的单个r(k)和/或r(i， k)和多个数据(i)的数据。
[0037] 操作传感器140可以包括适合用于生产型发动机的传感器。操作传感器140可以提 供适合用于在运行期间管理市售发动机的"生产型"爆震信息。发动机可以使用单个操作传 感器140。发动机可以使用多个操作传感器140,即包括用于感测同一汽缸的两个或多个操 作传感器。可以将传感器定位在汽缸中的不同位置处(例如，与一个或多个阀相距不同距离 和半径，在活塞的祸流碗(swirl bowl)内部和外部，未示出）。可以将传感器定位在汽缸的 内部和外部。图1A和图1B中的传感器说明了代表性位置，而非意图进行限制。
[0038]传感器可以与被配置为控制传感器的平台120进行通信，该平台120可以包括用于 控制发动机的其他的硬件和软件，诸如发动机控制系统150,和/或与所述其他的硬件和软 件进行通信。系统100可以用于(通过使用操作传感器140)生成"代理"爆震强度，该"代理" 爆震强度最能代表由参考传感器130生成的"参考"爆震强度。
[0039] 在生产型发动机103的运行中，对于燃烧循环(k)，操作传感器140可以生成用于计 算一个或多个爆震指标(表示为y(i，k))的数据(其中，i从1变化到期望数量的爆震指标例 如3、5、7)。可以使用爆震指标y(i，k)来计算预期将来自参考传感器130的参考爆震强度r (k)的代理，参考传感器130是在生产型发动机103中实现的这样的传感器。该代理可以改进 在生产型发动机103的运行期间的爆震感测的准确度和精度。
[0040] 对于燃烧循环(k)，可以组合多个y(i，k)以生成Y(k)，Y(k)可以被表示为各个y(i， k)的矢量，例如：
[0042] Y(k)可以是r(k)的代理。一些实施例使用y(i，k)来进行计算；一些实施例使用Y (k)来进行计算。
[0043] 为简单起见，针对单个燃烧循环(k=l)描述了某些实施例，其中省略了 "k符号"。 然而，可以将这样的实施例扩展到多个燃烧循环(k)。
[0044] 对于给定的燃烧循环(k)，操作传感器140可以使用能产生数条信息（例如与爆震 相关联的谐振压力波的基频和谐波)的一个传感器来生成多个y(i，k)。操作传感器140可以 包括(例如在不同位置处的）多个传感器，即包括汽缸内传感器和汽缸外传感器、和/或数个 汽缸内传感器和/或数个汽缸外传感器。传感器可以被定位在与汽缸的中心相距不同距离 的位置处。传感器可以被定位在相对于进气阀117和/或排气阀118的不同位置处。传感器可 以被定位在汽缸盖和/或发动机汽缸中。一些实施例利用来自单个传感器的数个爆震指标。 一些实施例利用从数个不同的传感器接收到的爆震指标。一些实施例利用多个传感器，每 个传感器提供用于计算多个爆震指标的数据。在一些情况下，操作传感器140包括离子传感 器，该离子传感器可以包括火花塞，该火花塞可以与用于发动机的点火系统(未示出)集成。 [0045]在系统100中，传感器与平台120进行通信，该平台120可以包括被配置为监测传感 器的计算硬件和软件，并且平台120还可以（例如经由与未示出的发动机控制系统的通信） 监测发动机运行。平台120可以（例如从发动机控制系统150)接收用于识别在特定燃烧循环 (k)期间发动机的运行状况的数据，所述数据在此描述为Opcondition(k) aOpconditionU) 可以表征关于燃烧循环(k)的发动机运行状况，从而得到爆震指标y(i，k)和(在某些情况 下)参考爆震强度r(k)。
[0046] 系统100可以用于识别一个或多个爆震强度频带。频带可以是分类标识符（例如 低、中、高)和/或爆震事件的强度或量值的数值(〇、1、2、3、4、5)。频带可以包括多个r(k)值， 所述多个r(k)值分别来自不同的燃烧循环并且具有相似的强度。
[0047] 在系统102中，生产型发动机103包括生产型汽缸112和生产型活塞117,并且可以 是适合于大规模生产的发动机。一个或多个操作传感器140感测在生成发动机103的运行期 间的（例如与爆震相关联的)数据。平台120'与发动机控制系统150和操作传感器140进行通 信。平台120'可以使用来自操作传感器140的数据针对给定的燃烧循环(k)计算一个或多个 爆震指标y(i，k)，所述爆震指标y(i，k)可以用于确定燃烧（k)的Bandchoice(k)。 Bandch〇iCe(k)可以是很可能(例如最有可能)在所计算的y(i，k)中已经得到的与参考爆震 强度r(k)相关联的爆震强度的频带，所述y(i，k)是根据来自燃烧循环(k)的操作传感器数 据确定的。在一些方面，（从操作传感器140计算出的）Bandch 〇ice(k)可以是从参考传感器 130计算出的参考爆震强度r(k)的代理。
[0048]发动机的运行状况(例如负荷、速度、点火正时、喷射正时、阀正时、BMEP等)可能会 影响爆震。特定的燃烧循环(k)可以与特定的运行状况相关联。在一些实施例中，（例如从发 动机控制系统150接收到的）0pc 〇nditi〇n(k)可以识别发动机的运行状况。可以使用 Opcondition(k)来选择用于分析燃烧循环(k)的Bandset(k)。发动机控制系统150可以使用 各种计算的结果(例如8&11(1(311〇;^6(1〇、7(;[，10、￥(10)来(例如通过改变发动机的调谐状态） 使生产型发动机102运行。可以使用这些结果来更新运行状况。为方便起见，表1给出了以下 定义：
[0050]图2是根据某些实施例的平台的数个示例性部件的示意图。平台（例如120/120'） 可以包括硬件(例如处理器、存储器、存储装置等)和软件(例如在存储器中所存储的并能够 由处理器执行以执行方法的指令）。平台120可以包括服务器（例如网络服务器、应用服务 器、数据库服务器等)和/或与该服务器进行通信。平台120可以包括或向用户设备提供图形 输入和/或音频输出。平台120可以被配置为从用户设备接收输入。在某些配置中，用户装置 通过网络110使用标准网际协议（IP)来与平台120进行通信，并且可以使用一个或多个IP地 址。在一些情况下，通信可以包括加密信息。
[0051 ]在示例性的实施例中，平台120/120'包括各种硬件部件，其包括处理器210、存储 器220、存储装置230、输入/输出（I/O)接口 240、通信网络接口 250以及显示接口 260。这些元 件通常可以经由系统总线270连接在一起。平台120可以经由通信总线280(例如与发动机控 制系统150)通信。在一些实施例中（例如，如在图1A中），平台120包括视频卡和/或显示设备 (未示出）。
[0052] 处理器210可以被配置为执行指令。在一些实施例中，处理器210包括能够处理可 执行指令的集成电路或任意处理器。在一些实施例中，处理器210可以包括高速缓冲存储 器、多核处理器、视频处理器及/或其他处理器。处理器210可以包括可编程逻辑控制器 (PLC)〇
[0053]存储器220可以是被配置为储存数据的任意存储器。存储器220的示例包括计算机 可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括被配置为存储可执行指令的任意介质。例 如，存储器系统220可以包括但不限于存储设备如1^1、1?01、11^1、闪速存储器和/或存储器。 [0054]某些配置包括作为平台120的一部分的存储装置230。在其他配置中，存储装置230 可以被远程地实现为例如位于远端的数据库(未示出）的一部分。存储装置230可以是被配 置为接收、存储和提供数据的任意存储装置。存储装置230还可以包括计算机可读存储介质 诸如存储器、硬盘驱动器、光盘驱动器和/或磁带。存储装置230可以包括:被配置为保存和 组织数据的数据库或其他数据结构。在一些实施例中，平台120包括呈RAM形式的存储器220 以及呈硬盘驱动器和/或闪速存储器形式的存储装置230。
[0055] 输入和输出（I/O)可以通过I/O接口 240来实现，该I/O接口 240可以包括与各种位 于远端的设备诸如用户设备和/或发动机控制系统进行对接的硬件和/或软件。在一些实施 例中，I/O接口 240可以与本地键盘、鼠标、指针进行交互等。
[0056] 通信网络接口 250可以与各种用户设备进行通信，并且这样的通信可以包括网络 诸如局域网、广域网和/或互联网的使用。通信网络接口250可以支持串口、并口、USB、火线、 以太网和/或ΑΤΑ通信。通信网络接口 250还可以支持802.11、802.16、GSM、CDMA、EDGE以及其 他各种无线通信协议。
[0057] 显示接口 260可以包括用于控制显示装置(诸如LED显示器、0LED显示器、CRT、等离 子显示器等)和/或与该显示装置进行通信的任何电路。在一些配置中，显示界面260包括视 频卡和存储器。在某些配置中，用户设备1〇〇(图1)可以包括视频卡和图形显示，并且显示接 口 260可以与用户设备100的视频卡进行通信以显示信息。
[0058]各种部件的功能可以包括可执行指令的使用，该可执行指令可以存储在计算机可 读存储介质(例如存储器和/或存储装置）中。在一些实施例中，可以将可执行指令存储在存 储器220和/或存储装置230中。可执行指令可以被取回并由处理器210执行，并且可以包括 软件、固件和/或程序代码。可执行指令可以由处理器执行来执行一种或更多种方法。
[0059]图3A和图3B示出了根据一些实施例的代表性爆震数据。图3A示意性地示出了来自 参考传感器130的作为时间的函数的在单个燃烧循环(k)期间的压力数据。非燃烧曲线300 描述了在可能没有发生燃烧的汽缸内的（例如来自对汽缸加压的活塞的）压力。燃烧曲线 310示出了在受控燃烧事件期间汽缸内的压力。爆震曲线320图示了代表性爆震响应，并且 可以将低频分量(例如，如在燃烧曲线310中的）与一个或多个高频分量(其可以与汽缸内的 共振相关联)重叠合并。
[0060] 爆震曲线可以是噪声和/或包含无价值的信息，所以可以对爆震曲线进行处理以 将有用信息与低价值信息分开;这种对有用信息的"提取"可以增加"信息密度"（使有价值 的信息保持在较小的数据组中）。各种实施例描述了用于从传感器信息提取有用信息并且 删除那些不会改进爆震检测灵敏度、准确度和/或再现性的信息的信号处理方法。在一些情 况下，对具有改进准确度和/或精度的传感器数据的子集进行识别。在一些情况下，对(例如 来自不同传感器的和/或在不同时间的）测量值的改进子集进行识别。
[0061] 图3B示出了其中已对爆震曲线320进行带通滤波的示例性处理。带通滤波可以包 括除去在期望范围（或频带)之外的信号分量。滤波曲线322可以是爆震曲线320的带通滤波 形式。
[0062] 可以从滤波曲线322提取与爆震强度相关联的各种数据。当滤波曲线322源自于参 考传感器130时，可以将这样的数据用作参考爆震强度r(k)，其中示出了参考爆震强度r(k) 的数个示例。参考爆震强度r(k)330可以是过滤曲线322(例如在燃烧循环内的给正时间段 内）的最大量值改变。参考爆震强度r(k)332可以是(例如在某一时间段上的）积分区域，其 包括多个积分区域。如后面所讨论的，还可以将r(k)与在其他处理(例如，将滤波曲线322转 变到频域)之后执行的量值和/或积分区域相关联。
[0063] 图4示出了根据一些实施例的用于识别一个或多个爆震指标y(i，k)的方法。一组 爆震指标y(i，k)(其中i = l至m)可以包括基于由操作传感器140提供的数据的在燃烧循环 (k)期间的爆震强度的一个或多个标记。在简单实现方式中，m = 3。在一些实施例中，m>3,包 括m>4，包括m>6，包括m> 10。
[0064]可以使用方法400(例如利用图1的系统100)来提取一个或多个y(i，k)，所述y(i， k)可以用作(或用于计算)参考爆震指标r(k)的代理。从操作传感器140所提取的爆震指标y (i，k)可以最好地表示从参考传感器130计算出的参考爆震强度r(k)。然后，可以将这些数 据用于生产型发动机103中以确定在运行期间的(来自其相应操作传感器140的)y(i，k)。 [00 65] 在选择步骤402中，对关于燃烧循环(k)的Opcondition(k)进行识别。在一些发动 机中，运行状况可能会影响爆震，并且感知爆震的响应可以根据运行状况而变化。在一些实 施例中，可以不需要Opcondition(k)。在一些情况下，每个燃烧循环(k)与特定Opcondition (k)相关联。
[0066]在步骤410中，接收关于燃烧循环(k)的参考传感器数据和操作传感器数据。在步 骤420中，识别重叠区域。重叠区域可以包括所述数据的其中操作传感器数据和参考传感器 数据"一致"和/或以其他方式彼此关联的部分。在一些情况下，可以在时域中评估重叠;在 一些情况下，处理数据(例如，将数据变换到频域）。在评估重叠之前，可以使用其他的信号 处理方法来变换数据。
[0067]在步骤430中，将y(i) "指定"到重叠区域或者以其他方式将y(i)与重叠区域相关 联。在一些情况下，单个重叠区域产生单个y(i)，因此在运行期间，7(1，1〇=7(1，1〇。在一些 情况下，识别多个(η个，例如n = 2、3、4、5、10)重叠区域，并且在运行期间，针对每个燃烧循 环(k)提取多个爆震指标y(i = l至n，k)。
[0068]可以使用各种算法来确定重叠区域。在一些情况下，可以对数据进行滤波、矫正和 求和(例如，选择参考传感器数据和操作传感器数据的相互匹配的部分）。在一些情况下，可 以变换数据。
[0069] 方法421示出了用于识别重叠区域的示例性方法。在步骤422中，可以对来自参考 传感器130和操作传感器140的数据进行滤波(例如带通滤波）。在步骤424中，（例如使用傅 立叶变换例如FFT)将滤波数据变换到频域。这样的变换可以产生其中（经滤波的且经变换 的)传感器数据和参考数据相关联的窗口。在步骤426中，识别一个或多个窗口（例如频率窗 口）的边界。这些窗口可以包括所述数据的关于操作传感器数据代表参考传感器数据的部 分，并且可以排除所述数据的关于操作传感器数据与参考传感器数据不相关的其他部分。 可以根据相应数据彼此相匹配的程度来选择窗口的数量（1、2、3、4、5、10、20、100)。在步骤 428中，对每个频率窗口指定重叠区域，随后每个频率窗口控制用于计算特定y(i)的数据的 部分。
[0070] 图5A至C图示了根据一些实施例的爆震指标识别的示例。图5A至图5C图示了在频 域中从经变换的数据提取y(i);可以在时域中进行提取。
[0071] 图5A图示了来自参考传感器的代表性爆震曲线510和来自操作传感器的爆震曲线 520。图5B图示了图5A中的数据的带通滤波形式，其示出了来自参考传感器的滤波数据512 和来自操作传感器的滤波数据522。
[0072] 图5C图示了根据一些实施例的经变换数据(在此情况下，变换到频域ro)。? 514 对应于参考传感器数据，并且图示了使用FFT对经滤波的数据512进行变换的结果。FD 524 对应于操作传感器数据，并且图示了使用FFT对经滤波的数据522进行变换的结果。
[0073]图5C图示了根据一些实施例的数个示例性的重叠区域(在此情况下，三个频率窗 口）。为简单起见，已经通过可能与这些频率窗口相关联的爆震指标y( i)识别出这些频率窗 口。在本实施例中，y(l)可以对应于4000Hz与5000Hz之间的频率窗口，y(2)可以对应于 7000Hz与8000Hz之间窗口，以及y(3)可以对应于9500Hz与11000Hz之间的窗口。根据发动机 设计(例如汽缸的尺寸、压力等），（例如关于移动应用程序的)示例性频率窗□可以包括： [0074] i.爆震信号的基本频率，在典型的移动应用程序中通常为约4kHz至5kHz
[0075] i i .第1谐波，在典型的移动应用程序中通常为约7kHz至9kHz
[0076] iii.第2谐波，在典型的移动应用程序中通常为约10kHz至12kHz。
[0077] 可以根据因素如汽缸容积、几何形状、压力（例如压缩比）等来选择适合各种发动 机尺寸的频率窗□。小型发动机(例如，具有低于〇. 5升/汽缸的位移，包括低于0.2升/汽缸） 可以具有与汽车(例如，0.5升/汽缸至1升/汽缸)相比较高的基本频率;可以具有与典型的 HD卡车(例如1升/汽缸至3升秒/汽缸)相比较高的基本频率;可以具有与大型发电机组或电 厂(例如，高于3升/汽缸，高于10升/汽缸，高于100升/汽缸)相比较高的基本频率。在超大型 发动机(例如，高于500升/汽缸，或者甚至高于1000升/汽缸)的情况下，可以测量非常低的 基本频率。还可以测量与比较复杂的谐振相关联的附加响应。
[0078] 在一些情况下，可以基于发动机参数(例如汽缸尺寸、压力等)来限定窗口。在一些 情况下，窗口可以对应于其中曲线之间的差异最小（例如，（FD 514-FD 524)的绝对值〈阈 值)的区域。在一些情况下，窗口可以是其中（窗口的边界之间的）使FD 514的积分与Π ) 524 的积分紧密匹配的频率范围。
[0079] 在(例如生产型发动机103的)运行期间，可以基于用基准发动机101(图1A)执行的 校准和/或计算来对操作传感器数据进行处理以提取y(i，k)的值。使用示例性图5C，y(l)、y (2)、y(3)的每个值可以是窗口的上边界和下边界限定的相应频率窗口的区域(在Π ) 524下 面）。在实施例中，特定的y(i)的边界限定了（参考传感器响应和操作传感器响应的）邻接部 分，在所述邻接部分，量值(例如变换的响应的量值，参见图5C，y (1)和y (2))(例如在彼此的 阈值内）是相似的。在一些情况下，边界可以限定在其中衍生物具有相同符号的邻接部分 (例如，在图5C中，当参考数据正在升高时，操作传感器数据正在升高；当参考数据正在下降 时，操作传感器数据正在下降，参见y(2)和y(3)的上边界）。可以使用(在跨重叠区域的小范 围频率上)求平均来"平滑"数据以计算小的差别(例如， y(l)的下边界和y(3)的下边界）。
[0080] 虽然图5C图示了 y(i)信息的提取，但还可以使用类似的处理来提取r(i)，该r(i) 可以是从参考传感器提取的值的组合。在示例性实施例中，参考爆震指标包括针对给定燃 烧循环(k)的多个r(i，k)。
[0081] 从给定燃烧循环提取多个爆震指标可以改进用于监测发动机的质量信息。排除无 用数据(例如在重叠区域以外的数据)可以减少计算需求和存储需求。这样的提取可以提供 将传感器数据"离散化"成多个单独的子集，每个子集具有其自己在参考传感器与操作传感 器之间的相关响应。在一些实施例中，计算至少两个爆震指标，所述至少两个包括至少三 个、四个、五个、六个或至少七个。可以通过选择如下数量来确定爆震指标的数量，所述数量 最优地结合了受到各种约束(例如计算约束）的增大的（传感器之间的)相关性。在有利地尽 可能减少计算需求的情况下，可以使用少于20个爆震指标，包括少于10个爆震指标，包括少 于六个爆震指标。在实施例中，使用至少三个且不超过8个爆震指标。
[0082] 图6A至C图示了在火花点火(SI)式天然气发动机中针对约200个燃烧循环(k)的数 个示例性的y(i，k)的提取。对于k=l，n个燃烧循环，这些图示出了（从操作传感器140提取 的)y(i，k)与(从参考传感器130提取的)r(k)的相关性。图6A示出了基波y(l，k)与r(k)之间 的相关性。图6B示出了第1谐波y(2，k)与r(k)之间的相关性。图6C示出了第2谐波y(3，k)与r (k)之间的相关性。在这些示例中，每个y(i，k)与r(k)相关，所以每个y(i，k)可以提供有用 的信息。但是，所述数据是相对含噪声的，并且一个指标可能不会比另一指标更有用。正因 如此，这种有用信息的提取(例如，计算关于给定燃烧循环的爆震强度)应当适应这种噪声， 并且应当优选地合并来自每个指标的"有用信息"以改进爆震强度的估算。
[0083]针对给定的燃烧循环(k)的测量值，可以使用爆震指标y(i)的值来确定该燃烧循 环的爆震强度。各种实施例提供了基于一个y(i，k)优选地为两个或多个y(i，k)来计算r(k) 的代理的方法。在一些情况下，可以（例如使用最小二乘拟合)选择y(i，k))的线性组合，从 而得到y(i，k)的函数，该y(i，k)是r(k)的代理(例如r(i)=a*y(l，k)+b*y(2，kr2+c*y(3， kr〇.5)的估算。在一些实施例中，可以使用第一组y(i，k)的统计分析来生成随后的y(i，k) 与特定爆震强度相关联的概率。
[0084]图7示出了根据一些实施例的用于确定与爆震强度的频带或类别相关联的概率密 度函数(PDF)的方法。随后，可以在生产型发动机的运行期间使用这些PDF来将新计算的y (i，k)与代表r(k)的爆震强度频带(例如低频带、中频带、高频带)相关联。
[0085]可以使用系统100来实施方法700以生成一个或多个PDF，每个TOF可以表征爆震强 度。为了简单起见，在图7中未示出操作传感器(k)信息的整合，但是可以将这样的信息包括 在内。
[0086] 在步骤710中，运行发动机(例如基准发动机101)以生成一系列爆震强度。在通常 情况下，使用大量η个燃烧事件(例如n>100、100、1000、10，000或甚至1，000,000个事件)来 生成燃烧条件的样本分布。该样本分布可以表示生产型发动机可能会发生的燃烧状况的预 期范围。可以在不同的运行状况下重复步骤710以生成在数个不同的运行状况下的事件的 分布。
[0087] 在步骤720中，针对每个燃烧循环接收(并且可选地存储)参考传感器数据和操作 传感器数据。在步骤730中，（例如使用预先识别的重叠区域，例如方法400)计算y(i，k)和r (k)。这些计算可以针对k=l，n个燃烧循环中的每个燃烧循环生成y(i，k)和r(k)。
[0088] 在步骤740中，可以对所述一组y(i，k)和r(k)进行排序(例如分类)或以其他方式 为频带选择做准备。频带可以包括"规范的"强度值(例如无、勉强、弱、中、强、非常强、非常 强、或0、1、2、3、4、5、6、7)，所述"规范的"强度值描述了所述值可被指定的爆震强度范围。例 如，对于生成一系列参考爆震强度r(k)的一组测量值，在下限与上限之间的所有r(k)值可 被表征(或概括)为"中等爆震"。两个较高限值之间的r(k)值可被表征为"高爆震"。低于特 定值的r(k)值可以被表征为"无爆震"。
[0089] 在一些实施例中，通过r(k)(例如从低到高)对r(k)和y(i，k)的阵列进行排序。每 个频带可以对应于一组y(i，k)，对于所述一组y(i，k)来说相应的r(k)在频带上限与频带下 限之间。频带可以（按照r(k)的顺序)紧邻另一频带(例如，一个频带的r(k)的上限在顺序上 接着是下一个频带的r(k)的下限）。在一些实施例中，通过不与任一频带相关联的一个或多 个测量值的"间隙设置"来分隔频带。频带的"宽度"可以对应于r(k)已知和/或采样的精度。 对于一些r(k)测量，使用大量的数据，每个频带可以对应于可以用特定的爆震强度来识别 的（在上限与下限之间的）窄范围的r(k)。在此情况下，许多r(k)数据可能没有被指定给任 何频带。在一些情况下，将r(k)数据的大多数或甚至全部指定给频带。
[0090] 可以将具有在频带之外的r(k)值的数据排除在随后的计算之外。此类数据的排除 可以改进各种方法的统计精度。例如，通过选择"紧"频带(例如不包含r(k)的多变异性的数 据的子集），可以将(在运行期间的）"预期的方差"限制于与操作传感器测量相关联的方差。 表1图示了代表性阵列的其中确定了两个频带(频带〇 =低强度，和频带1 =高强度)的部分。
[0091] 表1
[0093] 典型地，生成与两个不同的爆震强度相关联的至少两个频带。在一些情况下，可以 (针对特定的运行状况)生成三个、四个、五个甚至十个爆震强度类别。在运行期间所使用的 一组频带可以根据运行状况而变化(例如，当发动机空转时为一组频带，当发动机处于高负 荷下时为另一组频带）。对于其中使用Opcondition(k)来选择一组PDF的发动机，可以存储 多于1 〇，100个TOF或者甚至多于1000个TOF，并且可以根据运行状况来选择适当的一组TOF。
[0094] 在示例性步骤750中，选择r(k)的至少两个频带（例如，对应于"低"爆震和"高"爆 震），每个频带具有y(i，k)的关联值。在一些情况下，可以选择至少三个频带（例如对应于 "弱爆震"、"中等爆震"和"强爆震"）。在可选步骤760中，可以根据频带内的数据来计算该频 带的r (k)的识别或规范值(例如均值r (k)、中值r (k))。
[0095] 在步骤770中，可以分析每个频带内的y (i，k)的统计分布。在一些情况下，可以生 成每个频带内的y (i，k)的概率密度函数(PDF)。PDF可以包括(分布的）均值和/或（例如，y (1，k)与y (2，k)之间的）协方差（i，j)。（在特定频带内的一组燃烧循环上的）均值y (i，k)可 以与识别r(k)(例如均值r(k))相关联。
[0096] 在频带内，PDF提供了关于爆震事件的y(i，k)的预期分布的估算，其中相应的参考 爆震强度r(k)在该频带内。当频带内的r(k)紧密分布时，该频带可以表示特定参考爆震强 度（即，与限定频带的r(k)的限值之间的那些）的"复制"燃烧事件。这些复制事件可以具有 在y(i，k)的TOF中表明的值的扩展(例如，与来自使用操作传感器进行测量的误差相关联）。 关于频带的PDF可以使此误差的分布量化，并且可以表示可使用操作传感器确定特定爆震 强度的精确度。在生产型发动机的运行期间，可以明确地将与操作传感器的测量相关联的 (给定爆震强度的)预期误差并入到爆震强度的确定中。
[0097] 在步骤780中，存储频带的多个PDF(例如存储为频带集）。频带集可以包括多个 TOF，并且随后可以用于分析操作传感器数据。在一些情况下，频带集(和对应的TOF)可以与 运行状况相关联。例如，可以使用具有两个roFSr低"爆震强度和"高"爆震强度的频带集来 分析怠速运行状况。可以使用具有四个PDFSP "低"、"中"、"高"和"损坏"的频带集来分析高 负荷运行状况。
[0098] 图8示出了根据一些实施例的示例。图8示出了使用根据r(k)和y(i，k)数据计算的 三个TOF的频带集图形化的（例如方法700的）结果，其中，i = 3(即，针对每个燃烧循环(k)的 三个不同的爆震指标。图8绘出了关于落入三个不同频带内的数据的y(l)与y(2)与y(3)，其 中每个频带由不同的符号来识别。图8示出了用于生成每个PDF的y(i，k)的代表值，以及使 用虚线的每个roF的图形化表示。
[0099] 数据点800对应于关于那些燃烧循环（k)的y(i，k)，其中，关于所述燃烧循环的r (k)在爆震强度的"低"频带内。可以由y(i，mean)802来表征数据点800,所述y(i，mean)802 可以是所述频带内的那些值的平均值。可以由H)F 804来表征(使用虚线图形化表示)数据 点800,所述FOF 804可以包括y(i，mean)，所述y(i，mean)描述了数据点800的统计分布。
[0100] 数据点810对应于关于燃烧循环(k)的y(i，k)，其中，关于所述燃烧循环的r(k)在 爆震强度的"中等"频带内。可以由y(i，mean)812来表征数据点810,所述y(i，mean)802可以 是所述频带内的那些值的平均值。可以由H)F 814来表征数据点810，所述H)F 814可以包括 y (i，mean)，所述y (i，mean)描述了数据点810的统计分布。
[0101] 数据点820对应于关于燃烧循环(k)的y(i，k)，其中，关于所述燃烧循环的r(k)在 爆震强度的"高"频带内。可以由y(i，mean)822来表征数据点820,所述y(i，mean)802可以是 所述频带内的那些值的平均值。可以由PDF 824来表征数据点820，所述PDF 814可以包括y (i，mean)，所述y (i，mean)描述了数据点820的统计分布。
[0102] 可以存在不同分布，所述不同分布可以用于计算所期望的统计模型以描述爆震强 度数据。正态分布可以降低计算需求。可以使用卡方(chi-squared)分布和/或伽玛(gamma) 分布。可以根据当在算法中应用模型时模型拟合数据的程度与相关计算负担之间的权衡来 进行模型选择。
[0103] 通常，频带之间的分布不同（并且因此频带之间的roF不同）。一个频带可以具有与 另一频带相比较大的方差。第一频带可以在一个方向（例如y(l-2，k)上具有与第二频带相 比较大的协方差，但第二频带可在另一方向（例如，y(2-3)，k)上具有较大的协方差。针对新 "接收"的y(i，k)，可以使用该统计信息来确定哪个频带最有可能产生新观测的燃烧事件。
[0104] 例如，图8图示了假想的"新"观测y(i，new)830。可以使用每个频带的PDF来计算y (i，new)的坐标处的（该频带的)概率密度。来自每个频带的FOF的概率密度可以是y (i，new) 属于该特定频带的分布的概率。在y(i，new)处具有最高概率密度的FOF可以是最有可能与y (i，new)相关联的频带（例如爆震强度）。针对每个新的燃烧循环(k)，可以使用操作传感器 数据来计算可能与频带相关联的y(i，k)，所述y(i，k)用于识别在燃烧循环期间的爆震强 度。
[0105] 在一些情况下，可以计算从y ( i，new)到每个y ( i，mean )的统计距离（例如 Mahalanobis距离），并且最小的统计距离可以对应于y(i，new)被指定的频带。在一些情况 下，可以使用多重假设测试和/或对数似然方法来选择频带。
[0106] 图9示出了根据一些实施例的用于计算爆震强度的方法。可以在(例如生产型发动 机103的）运行期间使用方法900来确定与给定燃烧循环（k)相关联的Bandchoice (k)。 Bandchoice(k)可以是在来自燃烧循环的y(i，k)中最有可能得到的频带，所以Bandchoice (k)可以是r(k)的代理(如果参考传感器是可用的）。
[0107] 在可选步骤910中，识别Opcondition(k) aOpconditior^k)可以是在燃烧循环(k) 期间的发动机运行状况。在步骤920中，（例如基于Opcondition(k))选择Bandset(k)。 Bandset(k)可以是一组爆震强度频带，每组爆震强度频带限定了汽缸内的爆震的量值或其 他方面。
[0108] 在步骤930中，（例如从操作传感器140)接收操作传感器数据。在步骤940中，根据 所接收的操作传感器数据来计算y(i，k)。在步骤950中，计算Bandchoice(k) aBandchoice (k)可以是从y(i，k)被指定的Bandset(k)中选择哪个频带，并且可以是在燃烧循环(k)期间 的爆震强度的测量值。在步骤960中，可以存储各种数据(例如Bandchoice(k)和可选地y(i， k))，并且这些数据可以与Opcondition(k)相关联。对于多个（k = 1，n个）燃烧循环， Bandch〇ice(k)可以是针对每个燃烧循环基于来自操作传感器140的数据而计算的爆震强 度。
[0109] 方法902和904在某些实施例提供了附加信息。一些实施例使用时域中的数据(例 如通过在第一时间与第二时间之间进行积分)来计算y(i，k)。方法902提供了使用信号处理 来计算y(i，k)的示例性方法，所述信号处理包括将基于时间的信号变换到频域。
[0110]在步骤942中，可以对操作传感器数据进行带通滤波。在步骤944中，可以（例如使 用FFT)将经带通滤波的数据变换到频域。在步骤946中，选择(例如根据Opcondition(k)从 数据库接收)在经变换的数据内的频率边界。每对边界可以限定频率窗口，所述频率窗口可 以成为重叠区域。可以选择一个频率窗口（例如i = l)。可以选择多个(η个)频率窗口。较大 数量的窗口可以提供用于改进的准确度。较小数量的窗口可以减少计算需求。可以根据计 算能力和信息需求来选择窗口的数量。
[0111] 在步骤948中，可以在每个频率窗口上对经变换的操作传感器数据进行积分，从而 针对在该特定燃烧循环(k)中的每个窗口（ i)生成y (i，k)的值。
[0112] -些实施例使用拟合法(例如最小二乘法、蒙特卡罗等)来计算Bandchoice(k)。方 法904提供了一种使用概率分布函数来计算Bandchoice(k)的示例性方法。方法900可以包 括方法902和904中的一者或二者;方法900可以包括用于计算y(i，k)和/或确定Bandchoice (k)的其他方法。
[0113] 在方法904中，可以使用PDF信息来计算Bandchoice(k)。可以从数据存储器取回 (例如来自基准发动机1 〇 1的先前运行的)PDF信息。
[0114] 在步骤952中，针对(例如，可选地根据Opcondition(k)从数据库接收的）Bandset (k)内的每个频带选择TOF。例如，方法700可以（或已经)用于生成TOF。一些实施例使用时域 中的数据(例如通过在第一时间与第二时间之间进行积分)来计算y(i，k)。在步骤954中，使 用关于每个频带的PDF来计算在所计算的y(i，k)处的概率密度（即，燃烧循环被表征）。来自 每个TOF的概率密度可以量化特定频带得到所计算的y (i，k)的概率(PDF描述）。在步骤956 中，选择banchoice(k) aBandchoiceCk)可以是y(i，k)被归类的（来自Bandset(k)的）频带。 Bandho i ce (k)可以如下频带，该频带的FOF具有使得产生y (i，k)的最高概率。
[0115] 下面的实例描述了挑选出来的实施例。
[0116] 实例 1
[0117]下面的实例使用三个爆震指标（i = l，m，其中m = 3)来提供了附加细节：
[0119] 在本实施例中，可以将y (i，k)指定给三个不同爆震强度频带中的一个爆震强度频 带，表示为：
[0120] Band(l)=无爆震强度或低爆震强度；
[0121] Band(2) =中爆震强度；
[0122] Band(3)=高爆震强度。
[0123] 可以使用基准发动机101生成来自N个燃烧循环的数据。使用参考测量值r(k)，选 择属于Band( 1)、Band(2)和Band(3)的那些r(k)，所述Band( 1)、Band(2)和Band(3)每个均与 该频带内的y (i，k)相关联。
[0124] 在一些情况下，针对描述与每个频带相关联的那些y(i，k)的TOF，可以使用正常分 布。在此情况下，概率密度可以表示为
[0126]其中，m = 3是来自每个燃烧循环的爆震指标的数量，"det"表示行列式，Cy是爆震 指标矢量y的协方差矩阵，f为y的期望值(PDF的中心），以及"exp"表示自然指数。要计算 戸0卩（8&11(11)、？0?(8 &11(12)和？0?(8&11(13)中每一个，可以（分别）计算未知的预期值 3^ / 5^ / ^1和协方差（围绕期望值的多维展开)C*，Tr和Ca。可以使用以下公式的校准 数据来计算这些参数
[0128] 以及
[0130]在(例如生产型发动机103的)运行期间，可以使用y(i，k)来确定在燃烧循环(k)期 间发动机是（例如）"没有爆震"、"轻微爆震"还是"剧烈爆震"。可以计算统计距离（例如 Mahalanobis距离），这可以是用于量化观测值y(k)与Band( 1)、Band(2)和Band(3)的相应 PDF之间的关系的"描述性统计"的示例。可以使用下列公式来完成此计算：
[0132] 对于新观测的燃烧事件，可以计算与最有可能产生所观测的爆震的频带相关联的 TOF。例如，在新观测的爆震强度的坐标处具有最高概率密度的TOF可以来自最可能已经"产 生"所述新观测的强度频带。例如，可以将距新观测的爆震强度的坐标的距离D(k)(例如马 氏距离）与每个PDF(从频带集中的每个频带起）的距离进行比较，并且（例如从新观测得y (i，k)到关于每个TOF的均值y(i)的）最小距离可以与最有可能产生所观测爆震的强度频带 相关联。
[0133] 在一些实施例中，算法可优化地用协方差矩阵的逆对指标y(i，k)进行加权。可以 向比较准确和/或精确的爆震指标给予较高的权重，而向不够准确/精确的爆震指标给予较 低的权重。描述性统计可以敏感于观测值y(k)的量值和在m维空间中到歹的方向（例如可以 自动考虑互相关）。例如，即使两个功能中的一些信息可能是冗余的，冗余仍然可以针对当 特征被一起进行加权时进行补偿。各种实施例"跨越"或"映射"或以其他方式在m维空间中 解决问题，而不是(如在传统爆震检测中）使用（1维空间中的）阈值解决问题。
[0134] 可存在m维空间中处理爆震观测的另外的优点。例如，在离子感测测量(例如通过 火花塞来电容放电）中爆震指标测量的干扰可以表现为随机出现的并具有随机幅度的阻尼 正弦信号。这种干扰的频率往往与爆震基本频带(在汽车中通常为6kHz)-致。使用传统的 爆震测量技术，可能会(在使用信号的爆震基本频率部分时)错误地解释这种干扰。然而，通 过将问题公式化跨越到(数个爆震指标的)m维空间，将预期到干扰触发m维中的仅一个维度 (例如基本频率y(l，k))，而其他维度(例如7(2，1〇、7(3，1〇、7(4，1〇、7(5，1〇)可能不受影响。 当实际上存在(并且在m维中显示出）爆震状况时，则理想地所有m个维度将受爆震所影响， 并且通过使用所公开的方法，可以更准确地对爆震状况进行量化。
[0135] 滋扰信号补偿
[0136] 如果爆震指标受可测量的滋扰信号所影响，则可以将所测量的滋扰信号对爆震指 标的影响并入到所公开发明中所需的数据模型中。例如，考虑当使用（用于爆震指标的）离 子感应操作传感器时的情况。离子感应系统的脉冲响应可以依赖于点火系统中的硬件(线 圈、电缆等），其中，在测量离子电流之前通过所述硬件对离子电流进行滤波。在一些情况下 脉冲响应可能(例如相对于压力消散时间或在TDC之后的时间）很长。通常根据爆震窗口中 的数据来计算爆震指标，所述爆震窗口在特定曲轴轴线位置处开放和闭合并且离子电流是 在爆震窗口之间测量的。来自滋扰信号的响应可以振铃(ring)进入爆震窗口并且破坏爆震 相关信息。然而，如果滋扰信号可以被测量，则可以相应地调整用于描述爆震强度水平的统 计模型的参数以分别生成改进模型和Μ%。通过与使用正态分布模型的比较，这将 意味着将会相应地调整由平均值歹4>、fr、以及协方差C?、Cr和Ca构成的模型参数。例 如，可以在模型中捕获(例如在线圈中振铃的）可重现滋扰信号，并且将将第一模型（基于 C?、Cr和Ca)修改成针对这种滋扰信号更稳健的第二模型(注解的，r和，λ)。在一些实 施例中，可以避免和/或适应由于滋扰信号而引起的假检测或偏置检测，并且可以进一步改 进爆震强度测量的可靠性。
[0137] 实例2
[0138] 图10示出了传统的爆震强度估算与根据实施例的改进估算之间的比较。
[0139] 图10将使用传统方法(〇)计算"爆震强度"的结果与在此描述的改进方法(*)进行 比较。使用同一组爆震指标数据(关于多个合成燃烧事件(k)的r(k)和y(i，k)二者），通过根 据组0、1和2之间的阈值将单个爆震指标y( 1，k)的值指定给爆震强度"仓"或"组"来确定"传 统的"爆震强度。因此，使用传统方法，将每个燃烧事件指定为"低"强度(Bin = 0)、"中等"强 度(Bin = l)或"高"强度(Bin = 2)。在图10中这些点图示为V'符号。
[0140] 对于与传统方法的结果进行比较，执行了示例性的基于TOF的计算，其中，（例如基 于操作传感器与参考传感器之间的不同重叠区域)使用三个不同的爆震指标y(l，k)、y(2， k)和y (3，k)。对y (i，k)和r (k)数据进行排序，并且确定一组三个不同频带的r (k)。在该示例 中，Band 0 = "低"爆震强度，Band 1 = "中等"爆震强度并且Band 2 = "高"爆震强度。
[0141 ]对于这三个频带中每个频带，计算该频带内的关于各个y (i，k)的概率分布函数。 对于（图10所示的)每个"新测量的" y(i，k)，选择与在y(i，k)中最有可能已经产生的频带相 关联的H)F，从而产生关于每个燃烧循环(k)的Bandchoice(k)。在该不例中，Bandchoice(k) 是与在特定y(i，k)处具有最高概率密度的H)F相关联的Band(0、1或2)。
[0142] 为了将"传统结果与本文所描述的新方面进行比较，图10将关于同一组燃烧循环 (k)的Bandchoice(k)与传统的Bin(k)进行比较。为了清楚起见，这些值在垂直方向上偏移 了少量(〇. 1)，以便于在同一图表上查看这些数据。例如，对于Bandchoice(k) =Bin(k) = 2， Bin(k)数据被绘制于2.1处(在y轴上），并且Bandchoice(k)数据被绘制于1.9处。
[0143] 如图10所示，使用频带选择来确定爆震强度与传统方法相比提供了改进的准确 度。在区域1010中，注明了（由参考传感器)表征为具有低爆震强度的燃烧事件。传统的"单 一指标"方法将该燃烧事件表征为具有高爆震强度(Bin = 2)，而该事件应当被表征为具有 低爆震强度(例如根据参考传感器的低值，在y轴上为〇或1)。与传统的测量形成比照，使用 基于选择频带的计算而未正确地表征该特定燃烧事件（即，新方法并没有将该燃烧置于最 高强度的Bandcho i ce = 2;该燃烧被表征为低强度）。
[0144] 当使发动机运行（即生成在区域1010中所示的燃烧事件)并且响应于(基于操作传 感器的)爆震来调整运行时，即使(根据参考传感器)发动机没有发生爆震(并且因此应当不 会失谐），传统方法(不正确地感测高强度爆震)仍然可能造成发动机"失谐"从而降低性能。 传统的测量可能造成错误的失谐，而改进的测量很可能不会造成错误的失谐(这是因为频 带选择与参考传感器之间的一致）。
[0145] 在（如由参考传感器测量的）高爆震强度方面的类似改进是明显的。在区域1020 中，传统方法将与高强度爆震(例如根据参考传感器高于15% )相关联的数个燃烧事件表征 为中等强度（Bin=l)。与此对照，频带选择方法将这些事件表征为最高爆震强度 (Bandchoice = 2) 〇
[0146] 在区域1030中，注明了具有相对高爆震强度(根据参考传感器例如高于10)的数个 燃烧事件。对于该区域，传统的"单一指标"方法将这些燃烧事件表征为"低强度"（Bin = 0)， 然而参考传感器将这些事件表征为相对高强度(即在X轴上大于10)。在此情况下，"传统的" 方法没有检测到高爆震强度，并且因此在这些状况下发动机的继续运行（即继续生成高爆 震强度)可能会造成损坏。
[0147] 通过比较，"爆震强度"的基于频带选择的计算没有误表征这些事件。区域1030中 的燃烧事件（由传统方法表征为Bin = 0)由频带选择方法表征为Bandchoice = l(中等)或 Bandch〇ice = 2(高）。使用基于频带选择方法运行的已被识别为具有这些高爆震强度的发 动机可能失谐，从而需要减少爆震并防止损坏发动机。
[0148] 因此，图10图示了在感测"低强度爆震"（可能会传统地(错误地)被测量为"高强 度"）的方面的改进。图10还图示了在感测"高强度爆震"（可能会传统地(错误地)被测量为 "低强度"）方面的改进。在一些实施例中，本文中所公开的系统和方法改进了参考传感器相 对于"误报"和/或"漏报"的相关性。
[0149] 下面的矩阵量化在爆震强度感测方面的改进(相比于传统的单测量值，根据阈值 被表征为是〇、1或2)。每个矩阵的"布局"如下表所示：
[0151] 可以将(上述)矩阵1用作"图例（legend)"以解释下面的矩阵。
[0152] 在下面的矩阵中的每个框中，所述值表示与(基于操作传感器数据的)特定测量方 法与其相应的参考传感器测量一致的准确度。例如，在左上角(估算爆震=2,参考爆震=0) 中，该框中的值为(例如在一组100次测量中的）次数，即，基于操作传感器的测量返回爆震 强度为2次而参考传感器返回爆震强度为0次。
[0153] 在理想情况下，基于操作传感器的测量与参考传感器之间的相关性应当表示如 下：
[0155] 矩阵 2
[0156] 对于基于操作传感器的爆震强度与参考爆震强度之间的"完美"一致，其中参考爆 震强度=〇的所有燃烧事件也应当具有基于操作传感器的爆震强度（或者Bin(k)或 Bandch〇iCe(k)) = 0。类似地，当参考爆震强度=1时，基于操作传感器的爆震强度应当为1， 并且当参考爆震强度为2时，基于操作传感器得爆震强度应当为2。通过扩展，（理想情况下） 不应当存在"不正确"表征的燃烧事件(并且因此在反对角线之外的单元的值应当为0)。
[0157]下面的矩阵示出了 "传统"方法(针对在图10中图示的那些数据)的(操作传感器数 据与参考数据之间的)实际比较：
[0159] 矩阵 3
[0160] 下表示出了使用根据实施例的基于频带选择的计算的关于相同燃烧事件的（操作 传感器数据与参考数据之间的)实际比较：
[0162] 矩阵 4
[0163] 将矩阵3(老方法)与矩阵4(新方法)进行比较，基于频带选择的方法总体上比传统 方法更准确。例如，在最低(参考)爆震强度处，传统方法将"低强度"燃烧事件的56%表征为 "低"（Bin = 0)，而基于频带选择的方法将这些事件的80%表征为"低"（Bandchoice = 0)。同 样地，传统方法正确地表征"中等"强度爆震事件的58%，而基于频带选择的方法正确地表 征这些事件的72%。传统方法正确地表征"高"强度爆震事件的75%，而基于频带选择的方 法正确地表征这些事件的82%。
[0164] 类似地，基于频带选择的方法总体上改进了事件的"误表征"。在非对角线位置 (即，根据矩阵2,在理想情况下为0)上，基于频带选择的方法通常得到与传统方法相比较低 的值(即，接近〇)。
[0165] 下面矩阵5和矩阵6将基于频带选择的方法与传统方法之间的差异量化。矩阵5示 出了源于使用基于频带选择的方法(与传统方法相比）的实际改进的量值（即为正数）（即在 矩阵4与矩阵3之间各个单元的差异的量值）：
[0167] 矩阵 5
[0168] 矩阵6示出了来自矩阵5的标准化为传统测量的值（即各个单元到矩阵3)的数据。 这样，矩阵6可以表示频带选择的方法超越传统方法的相对改进：
[0170] 矩阵 6
[0171] 一般而言，频带选择的方法始终优于传统方法(虽然对于这组数据，燃烧事件略有 下降，其中参考爆震强度=0而操作传感器爆震强度=1，这仅仅在矩阵6中这些四舍五入结 果表现）。
[0172] 附加间隔尺寸(例如4、5、6、7或甚至多个频带的使用）可以进一步改进测量。在一 些实施例中，计算"递减的边际回报"，其中，针对每个另外的频带计算(在估计参考的准确 度方面的）边际改进。对是否添加"新的"频带的决定可能会以新添加的频带实际上改善了 参考传感器的估计为前提。频带优选数目可以限于如下这些频带，对频带集的添加将参考 传感器的估计改进了有意义的量(例如，证明将该附加频带添加到频带集的附加计算成本 合理的量）。
【主权项】
1. 一种计算平台（120)，包括： 计算硬件，所述计算硬件包括计算机可读非暂态存储介质，所述存储介质親接到处理 器和存储器，所述处理器被配置为与操作传感器（140)和发动机控制系统（150)进行通信， 所述操作传感器被配置为感测在燃烧循环(k)期间发动机的汽缸内的爆震，所述发动机控 制系统被配置为使所述发动机运行，所述存储介质具有其上所实施的指令，所述处理器能 够执行所述指令以执行在所述存储器中所存储的方法，所述方法包括： 选择与所述燃烧循环(k)相关联的Bandset(k)，所述Bandset(k)包括两个或多个爆震 强度频带，其中优选地，每个所述爆震强度频带包括与另一频带中的爆震强度不同的一组 爆震强度； 从所述操作传感器接收关于燃烧循环(k)的操作传感器数据； 根据所接收的操作传感器数据来计算一个或多个爆震指标y(i，k); 计算Band choice (k)，所述Band choice (k)识别可能在所述y ( i，k)中已经得到的 Bandset(k)中的频带；以及 存储所述Bandchoice(k)并且可选地存储y(i，k)。2. 根据权利要求2所述的平台，其中，所述操作传感器包括压力传感器、声音传感器和 离子传感器中的至少一个，优选地，离子传感器包括火花塞点火装置，所述火花塞点火装置 被配置为在所述汽缸中点火燃烧。3. 根据权利要求1和2中任一项所述的平台，其中，所述方法还包括： 识别与在燃烧循环(k)期间的发动机运行状况相关联的Opc〇nditi〇n(k);以及 选择所述Bandset(k)包括根据所识别的Opcondition(k)来选择Bandset(k)，其中优选 地，根据第一 Opcondition(k)所选择的第一 Bandset(k)不同于根据第二Opcondition( j)所 选择的第二Bandset( j)。4. 根据权利要求3所述的平台，进一步包括：响应于所计算的Bandchoice(k)来调整所 述发动机运行状况以用于将来的燃烧循环，并且优选地存储更新的Opc 〇ndition(k+1)以用 于将来燃烧循环(k+1)。5. 根据权利要求1至4中任一项所述的平台，其中，对单次燃烧循环(k)计算所述一个或 多个爆震指标y(i，k)包括:计算至少两个爆震指标y(i，k)，优选地为至少三个爆震指标y (i，k)，优选地为至少四个爆震指标y(i，k)。6. 根据权利要求1至5中任一项所述的平台，其中，计算所述一个或多个爆震指标y(i， k)包括： 对所述操作传感器数据进行带通滤波； 将经滤波的数据变换到频域； 在经变换的数据内对限定j = l，n个频率窗口的频率界限进行选择； 对各个所述频率窗口的边界之间的经变换的数据进行积分；以及 将一个爆震指标y(i，k)与η个频率窗口中的每个频率窗口相关联。7. 根据权利要求1至6中任一项所述的平台，其中，计算所述Bandchoice(k)包括： 在所述Bandset (k)中对每个频带选择概率密度函数(PDF)，每个PDF在多维空间中对y (i，k)的位置处的概率密度进行量化； 计算在针对所接收的PDF中的每个PDF所计算的y(i，k)处的概率密度；以及 选择所述Bandchoice (k)作为在所计算的y (i，k)处具有最高概率密度的频带。8. 根据权利要求7所述的平台，其中，以下中的至少一个： 使用根据权利要求10至14中任一项所述的系统来计算所接收的PDF;并且优选地 使用根据权利要求15至17中任一项所述的系统来计算所述y(i，k)。9. 一种系统（102)，包括： 发动机（103)，所述发动机具有至少一个汽缸（112)，所述汽缸被配置为在燃烧循环(k) 中燃烧燃料； 操作传感器(140 )，所述操作传感器被配置为感测所述汽缸内的爆震；以及 根据权利要求1至8中任一项所述的与操作传感器进行通信的平台（120)。10. -种系统（100)，包括： 发动机（101)，所述发动机具有至少一个汽缸（110)，所述汽缸被配置为燃烧所述汽缸 内的燃料/空气混合物； 参考传感器（130)，所述参考传感器被配置为测量在燃烧循环(k)期间所述汽缸内的爆 震； 操作传感器（140)，所述操作传感器（140)被配置为测量在所述燃烧循环(k)期间的一 个或多个爆震指标;以及 与所述参考传感器和所述操作传感器通信的平台（120)，所述平台包括耦接到处理器 的计算机可读非暂态存储介质，所述存储介质具有其上所包含的指令，所述处理器能够执 行所述指令以执行方法(700)，所述方法(700)包括： 使所述发动机运行经过多个燃烧循环足以在所述汽缸内生成一系列爆震强度； 对每个燃烧循环，从所述参考传感器接收参考数据并且从所述操作传感器接收操作传 感器数据，所述数据与在所述燃烧循环中的爆震强度相关联； 对每个燃烧循环，根据所述参考数来计算参考爆震强度r(k)以及根据所述操作传感器 数来计算爆震指标y(i，k); 产生爆震强度数据的阵列，所述阵列至少包括关于每个所述燃烧循环的r(k)和y(i， k)； 从所述阵列中选择至少两个频带，每个所述频带包括燃烧循环的子集，关于所述燃烧 循环的r(k)在限定所述频带的r(k)的上限与r(k)的下限之间； 计算在每个所选择的频带内的所述y(i，k)的概率密度函数(PDF)，每个所述概率密度 函数描述所述频带内的y( i，k)的值的统计分布；以及 存储包含所计算的概率密度函数的频带集。11. 根据权利要求10所述的系统，其中，至少一个PDF包括关于所述频带内的y(i，k)的 值的平均和协方差。12. 根据权利要求10和11中任一项所述的系统，其中，至少两个频带包括至少三个频 带，优选地为至少四个频带，优选地为至少五个频带；并且至少一个频带，优选地为至少两 个频带，优选地为至少三个频带包括大于100个燃烧循环，优选地大于1000个燃烧循环，优 选地大于1〇,〇〇〇个燃烧循环。13. 根据权利要求10至12中任一项所述的系统，其中，对每个燃烧循环(k)计算y(i，k) 包括： 从所述参考传感器接收参考数据； 从所述操作传感器接收操作传感器数据； 识别在所述参考数据与所述操作传感器数据之间的一个或多个重叠区域(i);以及 将爆震指标y (i，k)指定给每个重叠区域(i)。14. 根据权利要求13所述的系统，其中，识别所述一个或多个重叠区域包括： 对所述操作传感器数据和所述参考数据进行带通滤波； 将所述经滤波的数据变换到频域； 识别一个或多个频率窗口的界限，在所述一个或多个频率窗口内所变换的操作传感器 数据与所变换的参考数据相关；以及 将重叠区域与每个频率窗口相关联。15. -种系统（100)，包括： 发动机（101)，所述发动机具有至少一个汽缸（110)，所述汽缸被配置为燃烧所述汽缸 内的燃料/空气混合物； 参考传感器（130)，所述参考传感器被配置为测量在燃烧循环(k)期间所述汽缸内的爆 震，所述参考传感器优选地为压力传感器； 操作传感器（140)，所述操作传感器被配置为测量所述汽缸内的爆震，所述操作传感器 优选地为离子传感器；以及 与所述参考传感器和所述操作传感器进行通信的平台（120)，所述平台包括耦接到处 理器的计算机可读非暂态存储介质，所述存储介质具有其上所实施的指令，所述处理器能 够执行所述指令以执行方法(400)，所述方法包括： 从所述参考传感器接收参考数据； 从所述操作传感器接收操作传感器数据； 识别所述参考数据与所述操作传感器数据之间的一个或多个重叠区域（i)，优选地为 两个或多个重叠区域(i)，优选地为三个或多个重叠区域(i);以及 将爆震指标y (i，k)指定给每个重叠区域(i)。16. 根据权利要求15所述的系统，其中，所述方法还包括： 识别与在燃烧循环(k)期间的发动机运行状况相关联的Opc〇nditi〇n(k);以及 将所述y(i，k)与所述Opcondition(k)相关联。17. 根据权利要求15和16中任一项所述的系统，其中， 识别所述一个或多个重叠区域包括： 对所述操作传感器数据和所述参考数据进行带通滤波； 将所述经滤波的数据变换到频域； 识别一个或多个频率窗口的界限，在所述一个或多个频率窗口内所变换的操作传感器 数据与所变换的参考数据相关；以及 将重叠区域与每个频率窗口相关联。18. -种计算机实现的方法，包括： 选择与所述燃烧循环(k)相关联的Bandset(k)，所述Bandset(k)包括两个或多个爆震 强度频带，每个爆震强度频带限定爆震强度的量值； 从所述操作传感器接收关于燃烧循环(k)的操作传感器数据； 根据所接收的操作传感器数据来计算一个或多个爆震指标y(i，k); 计算Band choice (k)，所述Band choice (k)识别可能在所述y ( i，k)中已经得到的 Bandset(k)中的频带；以及 存储所述Bandchoice(k)并且可选地存储y(i，k)。19. 一种计算机实现的方法，包括： 使所述发动机运行经过多个燃烧循环足以在所述汽缸内生成一系列爆震强度； 对每个燃烧循环，从所述参考传感器接收参考数据并且从所述操作传感器接收操作传 感器数据； 对每个燃烧循环，根据所述参考数来计算r(k)以及根据所述操作传感器数来计算y(i， k)； 产生爆震强度数据的阵列，所述阵列至少包括关于每个所述燃烧循环的r(k)和y(i， k)； 从所述阵列中选择至少两个频带，每个所述频带包括燃烧循环的子集，关于所述燃烧 循环的r(k)在限定所述频带的r(k)的上限与r(k)的下限之间； 计算在每个所选择的频带内的所述y(i，k)的概率密度函数(PDF)，每个所述概率密度 函数描述所述频带内的y( i，k)的值的统计分布；以及 存储包含所计算的概率密度函数的频带集。20. -种计算机实现的方法，包括： 从所述参考传感器接收参考数据； 从所述操作传感器接收操作传感器数据； 识别所述参考数据与所述操作传感器数据之间的一个或多个重叠区域（i)，优选地为 两个或多个重叠区域(i)，优选地为三个或多个重叠区域(i);以及 将爆震指标y (i，k)指定给每个重叠区域(i)。
【文档编号】G01L23/22GK106030273SQ201480074012
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2014年11月24日
【发明人】J·安格比
【申请人】Sem公司