[发明专利]用于识别内燃机的、优选汽油发动机的爆震的方法和设备

说明书

本发明涉及一种用于识别内燃机的、优选汽油发动机的爆震的方法，其中测量固体声音信号，由所述固体声音信号获得固体声音特征(m_i)。在实现特别明确的爆震识别的方法中，由所述固体声音特征(m_i)估计用于内燃机(1)的燃烧(i)的峰值压力(p_i)，并且将所估计的峰值压力(p_i)与爆震识别阈值比较，其中在所估计的峰值压力(p_i)超过所述爆震识别阈值时识别出所述内燃机(1)的爆震。

技术领域

本发明涉及一种用于识别内燃机的、优选汽油发动机的爆震的方法，其中测量固体声音信号，由所述固体声音信号获得固体声音特征；本发明还涉及一种用于执行该方法的设备。

背景技术

在汽油发动机中通常借助爆震传感器来探测爆震。在此，爆震传感器布置在汽油发动机上并且识别出汽油发动机的固体声音振动，所述固体声音振动由于汽油发动机的汽缸内爆炸式的燃烧产生。这种在汽油发动机的燃烧室内部产生的爆炸式的燃烧被转变为振动，所述振动被传导到内燃机壁上并且在那里作为固体声音被察觉。过大的振动能够导致汽油发动机损坏并且因此必须被禁止。

为了识别爆震，由固体声音传感器提供的固体声音信号基本上在适宜的测量窗口内被滤波、整流和积分。然后根据积分值计算相对固体声音特征，借此借助阈值比较来判断爆震。

由于干扰，这种爆震识别引起了越来越多的问题。为了改善爆震识别存在下述可行方案：在测量窗口内计算时间频率图，由此获取用于燃烧的多个固体声音特征。但是这里通常有这样的问题：应该如何基于所述多个固体声音特征在多维空间内进行分类。已知像支持矢量分类(SVC)一样的方法，借助该方法能够在高维空间内进行分类。但是该方法对爆震识别来说并非最优，因为这里总是仅能进行数字的判断，但是爆震强度是连续的信号。此外已知支持矢量回归(SVR)，但是它至少在标准应用中具有下述缺点：各个元件的加权始终相同。

发明内容

因此本发明的任务在于，给出一种用于识别内燃机的爆震的方法，其中由多个表征燃烧的固体声音特征实现对爆震的分类，以便由此保证准确地识别爆震。

根据本发明该任务通过以下方式解决：由固体声音特征估计用于内燃机的燃烧的绝对峰值压力，并且将所估计的绝对峰值压力与爆震识别阈值比较，其中在所估计的峰值压力超过爆震识别阈值时，识别出内燃机的爆震。这具有下述优点：能够实现对爆震的或者不爆震的燃烧的分类，因为由所测量的固体声音特征计算出的绝对峰值压力是用于爆震强度的参考，所述绝对峰值压力优选由带通滤波的燃烧室压力信号(通常4-40kHz)获得。

有利的是，在燃烧中展开的测量窗口期间测量固体声音信号，由此确定多个固体声音特征。通过分析大量的固体声音特征能够准确地得出汽油发动机内是否存在爆震的结论。

在一种设计方案中由固体声音信号通过傅立叶变换获取固体声音特征。因此能够以一种简单的软件方法处理固体声音测量值并且由此反推出每次燃烧的绝对峰值压力。

在一种实施方式中，高频的固体声音特征由燃烧的功率密度谱的不同频率的能量组成，其中通过傅立叶变换能够确定大量能量特征。

有利的是分别对固体声音特征进行加权。借助加权和随之的总计，所述大量固体声音特征通过平差计算绘成峰值压力。随后能够借助阈值比较参照如此确定的峰值压力判断：是否存在汽油发动机的爆震。

在一种设计方案中，为了在应用过程或者说逻辑演算过程(Applikationsvorgang)中进行加权在使用燃烧期间在内燃机的汽缸内测量的燃烧室压力的情况下获取用于固体声音特征的加权系数和/或偏移。在此在不同的运行点测量燃烧室压力，其中每个运行点通过预先规定的负荷和预先规定的转速表征。通常对于每个运行点分析1000-3000次燃烧，以保证在所分析的燃烧内存在适宜数目的爆震燃烧。