[发明专利]一种发动机催化器的转化窗口的多区间自学习方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910745332.5 申请日: 2019-08-13
公开(公告)号: CN112392614A 公开(公告)日: 2021-02-23
发明(设计)人: 沈飞 申请(专利权)人: 联合汽车电子有限公司
主分类号: F02D41/14 分类号: F02D41/14;F02D41/24;F01N3/10
代理公司: 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 代理人: 曹廷廷
地址: 201206 *** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 发动机 催化 转化 窗口 区间 自学习 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种发动机催化器的转化窗口的多区间自学习方法及装置,应用于发动机管理系统,预先将发动机的目标特征的最小参数值和最大参数值所组成的自学习区间划分为连续且互不相交的多个自学习子区间,并根据后级氧传感器的实际信号值与目标信号值确定各个自学习子区间对应的自学习值,得到自学习子区间与自学习值的对应关系表;获得发动机当前所处工况点的目标特征的当前参数值;将目标特征的当前参数值所处的自学习子区间作为目标自学习子区间,并根据对应关系表确定目标自学习子区间对应的目标自学习值;根据目标自学习值,对发动机当前所处工况点进行修正。应用本发明提供的方案可以改善发动机排放恶化的情况。

技术领域

本发明属于汽车发动机技术领域,涉及一种发动机催化器的转化窗口的多区间自学习方法及装置。

背景技术

点燃式发动机排放的气态污染物在三元催化器中发生氧化和还原反应,以降低污染物的排放,三元催化器的转化窗口表示:三元催化器对污染物的转化效率最高时后级氧传感器所测得的空燃比的范围,即后级氧传感器的实际信号的范围。发动机管理系统(Engine Management System,EMS)中,通过后级氧传感器的实际信号与排放最优时设定的目标信号的差异(即自学习的偏差)作为后氧闭环自学习的输入,并将此偏差学习到自学习值中,作用到油路计算,最后对喷油进行精确修正。

以发动机的一个特征参数-排气流量为例,现有技术中,基于排气流量的后氧闭环自学习为一个大的自学习区间,该自学习区间由排气流量的最小参数值和最大参数值组成,自学习区间内仅有一个自学习值,该自学习值为基于某一工况点的排气流量的参数值确定的自学习值,该自学习值作为全局量修正发动机运行的所有工况点。但由于三元催化器在不同状态下储氧放氧的能力不同,单一工况点的自学习值不一定满足所有发动机运行工况点,而将单一工况点自学习值作用到其它工况点后,容易导致发动机排放恶化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种发动机催化器的转化窗口的多区间自学习方法及装置,以改善发动机排放恶化的情况。

为解决上述技术问题,本发明提供了一种发动机催化器的转化窗口的多区间自学习方法,应用于发动机管理系统,所述方法包括:

预先将发动机的目标特征的最小参数值和最大参数值所组成的自学习区间划分为连续且互不相交的多个自学习子区间,并根据后级氧传感器的实际信号值与目标信号值确定各个自学习子区间对应的自学习值,得到自学习子区间与自学习值的对应关系表;

获得所述发动机当前所处工况点的所述目标特征的当前参数值;

将所述目标特征的当前参数值所处的自学习子区间作为目标自学习子区间,并根据所述对应关系表确定所述目标自学习子区间对应的目标自学习值;

根据所述目标自学习值,对所述发动机当前所处工况点进行修正,以使修正后所述后级氧传感器的实际信号值处于所述催化器的转化窗口内。

可选的,按照以下方式确定各个自学习子区间对应的自学习值:

针对每一自学习子区间,当所述发动机在运行过程中所处工况点的所述目标特征的参数值处于该自学习子区间内时,在满足自学习条件的情况下,根据所处工况点的所述后级氧传感器的实际信号值和所述目标信号值确定所处工况点的自学习值,将所确定的自学习值作为该自学习子区间对应的自学习值。

可选的,将所述对应关系表存储于所述发动机管理系统中。

可选的,所述方法还包括:

在根据所述目标自学习值,对所述发动机当前所处工况点进行修正之后,判断所述后级氧传感器当前的实际信号值与所述目标信号值是否相等,如果否,根据所述后级氧传感器当前的实际信号值与所述目标信号值重新确定所述发动机当前所处工况点的自学习值;

将所述对应关系表中所述目标自学习值更新为所述重新确定的自学习值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于联合汽车电子有限公司,未经联合汽车电子有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910745332.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top