[发明专利]机动车内燃机的控制无效
申请号: | 200780052708.X | 申请日: | 2007-04-26 |
公开(公告)号: | CN101652553A | 公开(公告)日: | 2010-02-17 |
发明(设计)人: | 奥拉夫·埃里克·赫尔曼;托尔斯滕·施诺尔布斯;马蒂亚斯·兰平;卢德格尔·鲁坎普 | 申请(专利权)人: | FEV电机技术有限公司 |
主分类号: | F02D41/14 | 分类号: | F02D41/14;F02D35/02 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 | 代理人: | 李 辉 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 德国;DE |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 机动车 内燃机 控制 | ||
技术领域
本发明涉及一种机动车内燃机的运行方法,其包括用于最小化废气中的氮氧化物排放的控制;本发明还涉及内燃机的控制单元本身。
背景技术
为了遵守今后的排放值,氮氧化物排放变得越来越重要。在尤其是机动车的目前已在使用的内燃机中,经常做出以下规定,控制新风流量,以便实现考虑到氮氧化物排放情况下的可控燃烧。因为由原理决定地在这种控制中在空气系统区和传感器区内存在批次差别以及存在零部件老化,所以出现偏差。这尤其对氮氧化物排放特性产生显著影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种控制,借助于所述控制能够满足对氮氧化物排放的长期严格要求。
通过具有权利要求1的特征的方法以及具有权利要求16的特征的控制单元来实现该目的。在各个从属权利要求中给出了其它的有利设计和改进。
本发明建议了一种机动车内燃机的运行方法,其包括用于调整废气中的氮氧化物排放的控制,其中,彼此联合地进行氮氧化物控制和燃烧控制。氮氧化物控制的优点是,它与迄今常用的空气量控制相比,从原理上讲更不易受到批次差别(Serienstreuung)的影响。通过组合氮氧化物控制与燃烧控制,在使用寿命期间提高了稳定性。同时,该方法允许将在校准过程中确定的“差异”进一步最小化成预定的、尤其是法律规定的氮氧化物排放最高值。
根据一个改进方案规定,该氮氧化物控制为燃烧控制规定要遵守的氮氧化物值。尤其规定,该氮氧化物控制为燃烧控制规定理想值,尤其是与氮氧化物相关的参数。也可以规定,该氮氧化物控制为燃烧控制规定极限值。该极限值尤其可以是在燃烧控制过程内不应被超出的氮氧化物值。而该燃烧控制最好被实现为基于缸压的燃烧控制。从本申请人的德国专利申请DE 10 2006 015503中得到实现这种燃烧控制的可行方案,在本文公开范围内参引此公开文献的全文。从本申请人的DE 10 2007013119中得到燃烧控制的其它设计方案,尤其是基于缸压的燃烧过程控制的设计。在本文公开范围内还参引该公开文献的全文。在这里,燃烧控制尤其可以通过调整燃烧重心位置来有针对性地影响氮氧化物排放。
优选的是,利用模型可以预先估计:“与氮氧化物相关的值在燃烧控制发生变化时将如何变化”。氮氧化物控制器为此例如规定用于燃烧控制的理想值。这样,可以与模型相关地进行衡量,在燃烧控制方面进行怎样的变化接下来才能得到的期望的氮氧化物值。随后,基于这种估计来调整燃烧控制。在此情况下,例如调整喷油前移,最好是燃烧重心位置前移,调整幅度不要太大。而且,在控制中在容忍燃料燃烧略微变差的情况下,可以例如以分配相应的系数或相应的权重的形式实现对氮氧化物值的优先考虑。如果例如在模型计算过程中发现无法达到期望的氮氧化物值,那么还可以尝试这样的氮氧化物值,所述氮氧化物值是基于燃料消耗方面的优点而选出的。
优选的是,所提出的方法使得能够通过模型化计算来评估:“燃烧重心位置变化对氮氧化物排放造成了何种影响”,并且使得能够借助于相应的关联关系(Korrelation)来调节期望的氮氧化物值。
一个改进方案规定,氮氧化物控制监测内燃机废气中的氮氧化物值并使之与氮氧化物极限值相关联,而燃烧控制依据氮氧化物控制的值采取调整,以遵守氮氧化物极限值。这可以归于改变燃烧重心位置。不过,在燃烧控制过程中也可以采取其它调整。例如,可以通过改变喷油过程、喷油起点时刻或喷油结束时刻、预喷油和/或二次喷油或多次喷油来实现所需要的调整。
一个改进方案规定,将源于真实的氮氧化物传感器的值与源于虚拟的氮氧化物传感器的值进行比较。为此,尤其可以采用氮氧化物模型和/或自适应型废气反馈控制,参见同一申请人在与本申请同一天提交的PCT申请“Regelungssystem zur Regelung der Abgasrückführrate mittelsvirtuellem NOx-Sensors mit Adaption über einen NOx-Sensor”。在本发明的公开范围内,在虚拟氮氧化物传感器以及所提出的自适应AGR模型以及氮氧化物模型方面引用前述PCT申请。
此外,可以在此方法中加入学习功能(Lernfunktion)。例如规定,该学习功能从由氮氧化物传感器确定的值和由虚拟的氮氧化物传感器确定的值的关联中获得参数,其中,该学习功能可以将该参数加入氮氧化物模型,该氮氧化物模型给该控制提供虚拟的氮氧化物信号。
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