DE102004058621A1 - Verfahren zum Ermitteln von Größen in einem Motorsteuergerät - Google Patents

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln von Größen in einem Motorsteuergerät.
Ein Verfahren zum Ermitteln von Größen in einem Motorsteuergerät sieht ein Modell zum Ermitteln von Größen vor. Dabei simuliert das Modell wenigstens einen Teil des Verhaltens des Motors. Gemäß der Erfindung werden zum Modellieren von Größen statisch, stückweise lineare Modelle verwendet. Dabei wird das Modell von dem physikalischen Zusammenhang zwischen dem Modellparameter und der ermittelten Größe entkoppelt. Es wird also lediglich der phänomenologische Zusammenhang zwischen Parameter und Größe näherungsweise durch das Modell wiedergegeben. Durch das Verwenden eines statisch linearen Modells wird die Funktion leicht berechenbar, insbesondere auch in Steuergeräten, die über keinen für die Gleitkommaarithmetik geeigneten Prozessor verfügen.

Description

• Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln von Größen in einem Motorsteuergerät.
• Es ist heute allgemein bekannt, aufgrund von Eingangsgrößen eine Größe mittels eines mathematischen Modells zu ermitteln, wobei das Modell die physikalischen Zusammenhänge zwischen den Eingangsgrößen und der modellierten Größe beschreibt. Solche Vorgehensweise finden in einer Motorsteuerung beispielsweise zum Kompensieren eines ausgefallenen oder nicht vorhandenen Sensors oder zu der Plausibilitätsdiagnose eines Sensors Verwendung.
• Steuerungen und Modelle für Motorsteuerungen von Fahrzeugen sind beispielsweise aus der WO 98/18063 und aus der EP 0883 046 B1 bekannt. Bei diesen Verfahren handelt es sich um Modelle, die physikalische Vorgänge möglichst genau abbilden, wobei die Modelle eine aufwändige Berechnung und näherungsweise Berechnungen, wie beispielsweise Kalmanfilter erfordern. Bei Motorsteuerungen ist dabei insbesondere im Betrieb der Motorsteuerung die zur Berechnung der Modelle erforderliche Rechenleistung und Rechengeschwindigkeit sehr hoch, um die Prozesse in genügendem zeitlichem Zusammenhang zu den Prozessen in der erforderlichen Dynamik des Systems abzubilden.
• Ein erheblicher Nachteil bei solchen Modellen ist es dabei auch, dass die Komplexität der Modelle unter Berücksichtigung vieler Eingangsgrößen es nicht mehr erlaubt Modell- oder Messfehler zu lokalisieren und zu isolieren, welche beispielsweise in besonderen Betriebssituationen zu unerwünschten ermittelten Größen führen. Deshalb werden für spezifische Betriebszustände teilweise kompensierende lokale Korrekturen durchgeführt. Diese Korrekturen erfordern genaue Versuche in einer Vielzahl von Betriebszuständen und exakte Erfassung einer Vielzahl von Messdaten und somit einen hohen Aufwand in der Entwicklung.
• Es ist somit zum einen erforderlich, äußerst komplexe Modelle zu verwenden, um das physikalische Verhalten über den gesamten Einsatzbereich und die gesamte Lebensdauer eines Motors im Modell abzubilden. Es werden daher Vereinfachungen notwendig, deren Wirkung nur in umfangreichen Erprobungen abgeschätzt und korrigiert werden können. Dies ist sehr aufwändig und zum anderen ist die verbleibende Vollständigkeit der vereinfachten Modelle kaum verifizierbar.
• Aufgabe der Erfindung ist es, ein möglichst einfach zu berechnendes Modell zu finden, das für den Betrieb des Motorsteuergerätes eine hinreichend genaue Bestimmung von Größen ermöglicht.
• Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß der Erfindung gelöst.
• Ein Verfahren zum Ermitteln von Größen in einem Motorsteuergerät sieht ein Modell zum Modellieren von Größen vor. Dabei simuliert das Modell wenigstens einen Teil des Verhaltens des Motors. Gemäß der Erfindung werden zum Modellieren von Größen statische, stückweise lineare Modelle verwendet. Dabei wird das Modell von dem physikalischen Zusammenhang zwischen dem Modellparameter und der ermittelten Größe entkoppelt. Es wird also lediglich der phänomenologische Zusammenhang zwischen Parameter und Größe näherungsweise durch das Modell wiedergegeben. Durch das Verwenden eines statisch linearen Modells wird die Funktion leicht berechenbar, insbesondere auch in Steuergeräten, die über keinen für die Gleitkommaarithmetik geeigneten Prozessor verfügen.
• Dabei kann das statisch lineare Modell insbesondere durch eine Anzahl von Stützstellen und dem Funktionswert der Größe an dieser Schnittstelle beschrieben sein. Die Stützstellen sind Werte aus dem Wertebereich des der linearen Funktion zugrunde gelegten Parameters. Die Verteilung der Stützstellen und die Abschätzung des Parameters für die Stützstellen erfolgt dabei vorzugsweise mit bekannten Methoden der linearen Theorie und der statistischen Analyse.
• Durch diese Maßnahme kann die Anzahl der für die Modellbildung erforderlichen Versuche und Messungen auf ein geringes, spezifisch im Voraus planbares Niveau reduziert werden und somit die Entwicklung des Motorsteuergeräts im Hinblick auf die Verwendung bei einem bestimmten Motor minimiert werden.
• Gemäß vorteilhafter Ausgestaltung ist vorgesehen, dass das statisch stückweise lineare Modell selbstlernend ist. Das Selbstlernen erfolgt dabei insbesondere dadurch, dass durch Berechnung die Stützstellen ermittelt werden, welche eine möglicht genaue Wiedergabe der Beziehung zwischen den Parametern und der zu ermittelnden Größe im linearen Modell ermöglicht. Hierzu wird in besonders günstiger Weise in einem automatisierten Verfahren die Anzahl der Stützstellen aufgrund statistischer Analyse der Modellabweichung für eine modellierte Größe vom Ist-Verhalten der modellierten Größe bestimmt. Es wird also beispielsweise in einem iterativen Verfahren zunächst von keiner Stützstelle ausgegangen, also einer über den gesamten Parameterbereich linearen Zuordnung. Daraus wird ein Wert für den Fehler der Näherung, also der Modellabweichung, ermittelt. Diese Modellabweichung wird dann durch Einfügen von Stützstellen minimiert, bis er einen Grenzwert unterschreitet. Dabei wird zur Bestimmung der Modellabweichung ein Kollektiv von Einzelmessungen herangezogen, um ein auf wenige oder einzelne Messungen spezifisches Lernen zu vermeiden. Es entspricht dabei vorteilhafter Ausgestaltung, wenn entsprechende zusätzliche Stützstellen dort eingefügt werden, wo die Reduktion der Modellabweichung durch das Einfügen der Stützstelle am größten ist. Als Maß für die Modellabweichung kann dabei insbesondere der quadratische Fehler über den Wertebereich hinweg herangezogen werden.
• Eine Selbstadaption ermöglicht es dabei das Modell einer sich verändernden Umgebung laufend anzupassen. Setzt man die Stützstellen voraus ist eine Selbstadaption insbesondere unter Verwendung typischer Algorithmen der linearen Theorie möglich.
• Darüber hinaus kann durch ein Ergänzen des Modells auch ein Feststellen von Systemfehlern erfolgen, wenn die Modelle um mögliche Fehler ergänzt werden. Über Redundanz und Residuen können dann Fehlerort und Fehlergröße bestimmt werden.
• Gemäß vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden als Eingangssignale des Modells Rohsignale von Sensoren verwendet. Durch die Abstimmung des Modells auf die Rohsignale der Sensoren wird es ermöglicht, auf die Signalaufbereitung der Sensoren zu physikalischen Größen zu verzichten. Der Sensormesswert kann direkt Eingang in das Steuergerät finden. Die Umsetzung in eine physikalisch interpretierbare Größe, wie dies bei einem das Verhalten des Systems physikalisch beschreibenden Modell erforderlich ist, wird nicht mehr benötigt.
• Ein stückweise lineares Modell weist die Form

  

  auf. Dabei sind P und PA eine stückweise lineare Funktion, die den Einfluss einer Eingangsgröße bzw. die Wechselwirkung zwischen zwei Eingangsgrößen darstellt. Die Struktur entspricht einer statistischen Beschreibung der Größe I in Abhängigkeit der Modellparameter in Form einer statischen Beschreibung. Die Modellparameter und ihre Verknüpfung werden dabei nicht mehr in einem physikalischen Zusammenhang mit dem zu modellierenden Signal gewählt, sondern können gleich durch mathematische Optimierungsmethoden so erstellt werden, dass das Modell einen gewünschte Optimierungseigenschaften, wie eine geringst mögliche Modellabweichung aufweist. Eine spezifische Eigenschaft des gewählten Modells ist dabei, dass in den gewählten Stützstellen die Stetigkeit und Differenzierbarkeit nicht unbedingt gegeben ist.
• Zum Bilden des stückweise linearen Modells sind Versuche erforderlich. Diese können aber wegen der bekannten Funktionsform in einfacher Weise geplant werden. Dabei reduziert sich der Applikationsaufwand darauf, die Stützstellen für Haupteinflüsse und Wechselwirkungen erster Ordnung auszulegen. Darüber hinaus gestattet die statische Linearität der Modelle gute theoretische Vorhersagen des Verhaltens. Die Eigenschaften der Modelle erlaubt die Modellierung von Systemverhalten zur Feststellung von Systemfehlern, hierzu wird das Modell um mögliche Systemfehlern ergänzt.
• Im ersten Schritt wird das Modell durch seinen Ausgang und durch seine Eingänge definiert. Die Eingangsgrößen werden so diskretisiert, dass der ganze Betriebsbereich des Systems mit einer endlichen Anzahl möglicher Experimente definiert wird. Statistisch gesehen hat dann jeder Eingang einen mittleren Einfluss auf den Ausgang. Entsprechend kann, z.B. mittels Mittelwertbildung, eine Wechselwirkung zwischen zwei Eingängen ermittelt werden. Diese dient dazu, nur den Teil des durch die Haupteinflüsse nicht erfassten Verhaltens abzubilden. Wechselwirkungen höherer Ordnung werden dabei vernachlässigt. Mit diesem Ansatz wird es ermöglicht, mehrere Sätze von Experimenten automatisch zu definieren und so das Modell in einfachster Weise mit geringem Versuchsaufbau zu erzeugen. Für die Modellbildung wird dann die Anzahl der Stützstellen und ihre Position so gewählt, dass der Modellfehler in der statistischen Analyse der Experimente möglichst gering ist, wobei als Modellfehler insbesondere der quadratische Fehler über dem Intervall herangezogen werden kann. Die Stützstellen werden dabei insbesondere durch mathematische Verfahren der Schätzung ermittelt. Die Ermittlung der Stützstellen und der daraus resultierenden Parameter der statischen, stückweise linearen Funktion erfolgt im Wege einer automatisierten mathematischen Minimierung des Modellfehlers.
• Im Betrieb des Motorsteuergeräts können dann aufgrund der Eingangsgrößen und unter Verwendung des statisch stückweise linearen Modells Größen ermittelt werden. Hierbei ist der erforderliche Rechenaufwand gering. Ferner können die Einflüsse einzelner Eingangsgrößen in ihrer Auswirkung auf die ermittelte Größe in einfacher Weise nachvollzogen werden.
• Im Übrigen ist die Erfindung auch anhand des in der einzigen Figur dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert.
• Die einzige Figur zeigt in schematischer Darstellung die Beziehung zwischen einem Parameter x und einer durch ein statisch lineares Modell wiedergegebenen Größe. Dabei wird die stückweise lineare Funktion durch die Stützstellen X1 und X2 und die hierdurch definierten drei Wertbereiche festgelegt, wobei in jedem der drei Wertbereiche eine lineare Beziehung zwischen dem Wert des Parameters x und dem Wert der Größe I festgelegt ist.
• In der Figur sind in schematischer Weise die stückweise, durch die Stützpunkte X1 und X2 linearen Funktionsabschnitte des Modells dargestellt. In jedem dieser drei Funktionsabschnitte ist das Modell durch die Gleichung I(x) = a_jx + b_j mit j = 1, 2, 3 wiedergegeben. a_j und b_j sind also ebenso durch Optimieren zu bestimmen, wie die beiden Stützstellen X1 und X2. Jede weitere Stützstelle teilt eines der drei Intervalle in zwei Teilintervalle für die jeweils ein unabhängiges Bestimmen der linearen Zuordnungsfunktion durchgeführt werden kann.
• Dabei kann es sich bei dem Parameter x um ein gemessenes Signal oder eine bestimmte Größe handeln, bei der Größe I um eine den Zustand des Motors beschreibende Größe oder Sollwerte für Regelgrößen des Aggregats. Beispiele für Parameter sind Motortemperatur, Drehzahl, Luftdruck. Beispiele für Zustandsgrößen sind Abgaskennwerte wie der Verbrennungsgrad ☐, Zündzeitpunkt und Beispiele für Sollwerte von Regelgrößen Kraftstoffeinspritzmenge und Drehzahl.

Claims (8)

1. Verfahren zum Ermitteln von Größen in einem Motorsteuergerät, – mit einem Modell zum Ermitteln von Größen – wobei das Modell wenigstens einen Teil des Verhaltens des Motors simuliert, dadurch gekennzeichnet, dass – zum Modellieren von Größen statische, stückweise lineare Modelle verwendet werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die statisch stückweise linearen Modelle selbstlernend sind.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die statisch stückweise linearen Modelle selbstadaptierend sind.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Selbstadaption durch Bestimmen der Stützstellen des statisch linearen Modells erfolgt, wobei als Stützstellen insbesondere die Grenzen der statisch linearen Bereiche herangezogen werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der Stützstellen aufgrund statistischer Analyse der Modellabweichung für eine modellierte Größe vom Ist-Verhalten der modellierten Größe bestimmt wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass zusätzliche Stützstellen dort eingefügt werden, wo die Reduktion der Modellabweichung durch das Einfügen der Stützstelle am größten ist.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass als Modellabweichung der Methode des quadratischen Fehlers herangezogen wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Eingangssignale des Modells Rohsignale von Sensoren verwendet werden.