技术领域
[0001] 本
发明涉及一种估计环境压力的方法。更具体地，本发明涉及一种估计
涡轮增压器的压缩机的入口压力的方法。
背景技术
[0002]
内燃机配备有空气和
燃料的混合物以在
发动机内燃烧，从而产生机械动力。为了最大化该燃烧过程产生的动力，发动机可以配备
涡轮增压器。
[0003] 涡轮增压器包括涡轮，该涡轮利用来自发动机的排气来驱动压缩机以压缩流入发动机的空气，这迫使比自然吸气式发动机更多的空气进入发动机的
燃烧室。为了监测涡轮增压器的性能，
采样压力
传感器来测量进入压缩机的气流的环境压力。这种传感器需要全时车载诊断。然而，现有的诊断很复杂并且也很难校准。因此，已经利用了两个
压力传感器使得传感器可以相互诊断。
[0004] 因此，虽然用于涡轮增压器的当前环境压力传感器实现其预期目的，但是需要一种用于确定进入涡轮增压器的压缩机的气流的环境压力的新的和改进的方法。
发明内容
[0005] 根据若干方面，一种估计涡轮增压器的压缩机入口压力的方法包括：测量流入所述压缩机的空气的环境
温度；测量进入所述压缩机的所述空气的流速；测量从所述压缩机到发动机的所述空气的
增压压力；确定所述涡轮增压器的涡轮的速度；将压力比定义为所述增压压力与所述压缩机入口压力的比率；将函数定义为所述压缩机流速、所述
环境温度、所述压缩机入口压力和所述涡轮速度的函数；以及使所述压力比和所述函数等同并递归地求解所述压缩机入口压力。
[0006] 在本发明的附加方面中，所述方法还包括测量来自所述发动机的排气的排气流速、测量所述排气的排气温度、测量控制绕过所述涡轮的所述排气的所述流速的废气
门位置，以及将所述涡轮速度确定为所述排气流速、所述排气温度、所述压缩机入口压力和所述废气门位置的函数。
[0007] 在本发明的另一方面中，递归求解是基于线性参数变化(LPV)动态模型。
[0008] 在本发明的另一方面中，所述LPV动态模型采用卡尔曼
滤波器，所述估计的压缩机入口压力是所述卡尔曼滤波器的输出。
[0009] 在本发明的另一方面中，所述方法还包括利用传感器测量环境压力，并且将残差确定为所述估计的压缩机入口压力与所述环境压力之间的差值，所述残差提供故障检测隔离。
[0010] 在本发明的另一方面中，所述涡轮是可变几何涡轮。
[0011] 在本发明的另一方面中，当所述估计的压缩机入口压力在特定时间内具有突然变化并且大于所述环境压力时，所述故障检测隔离指示所述可变几何涡轮被卡住打开。
[0012] 在本发明的另一方面中，当所述估计的压缩机入口压力在特定时间内具有突然变化并且小于所述环境压力时，所述故障检测隔离指示所述可变几何涡轮被卡住关闭。
[0013] 在本发明的另一方面中，当所述估计的压缩机入口压力小于所述环境压力时，所述故障检测隔离指示在测量所述增压压力的传感器中存在故障。
[0014] 根据若干方面，一种估计涡轮增压器的压缩机入口压力的方法包括：测量流入所述压缩机的空气的环境温度；测量进入所述压缩机的所述空气的流速；测量从所述压缩机到发动机的所述空气的增压压力；确定所述涡轮增压器的涡轮的速度；将压力比定义为所述增压压力与所述压缩机入口压力的比率；将函数定义为所述压缩机流速、所述环境温度、所述压缩机入口压力和所述涡轮速度的函数；以及使所述压力比和所述函数等同并且递归地求解所述压缩机入口压力，其中递归地求解是基于采用卡尔曼滤波器的线性参数变化(LPV)动态模型，所述估计的压缩机入口压力是所述卡尔曼滤波器的输出。
[0015] 在本发明的附加方面中，所述方法还包括测量来自所述发动机的排气的排气流速、测量所述排气的排气温度、测量控制绕过所述涡轮的所述排气的所述流速的废气门位置，以及将所述涡轮速度确定为所述排气流速、所述排气温度、所述压缩机入口压力和所述废气门位置的函数。
[0016] 在本发明的另一方面中，所述方法还包括利用传感器测量环境压力，并且将残差确定为所述估计的压缩机入口压力与所述环境压力之间的差值，所述残差提供对环境压力传感器的故障检测或对其它增压系统故障模式的故障隔离。
[0017] 在本发明的另一方面中，所述涡轮是可变几何涡轮。
[0018] 在本发明的另一方面中，当所述估计的压缩机入口压力在特定时间内具有突然变化并且大于所述环境压力时，所述故障检测隔离指示所述可变几何涡轮被卡住打开。
[0019] 在本发明的另一方面中，当所述估计的压缩机入口压力在特定时间内具有突然变化并且小于所述环境压力时，所述故障检测隔离指示所述可变几何涡轮被卡住关闭。
[0020] 在本发明的另一方面中，当所述估计的压缩机入口压力小于所述环境压力时，所述故障检测隔离指示在测量所述增压压力的传感器中存在故障。
[0021] 根据若干方面，一种估计涡轮增压器的压缩机入口压力的方法包括：测量流入所述压缩机的空气的环境温度；测量进入所述压缩机的所述空气的流速；测量从所述压缩机到发动机的所述空气的增压压力；测量从所述发动机到涡轮的排气的排气流速；测量所述排气的排气温度；测量控制绕过所述涡轮的所述排气的所述流速的废气门位置；将所述涡轮的速度确定为所述排气流速、所述排气温度、所述压缩机入口压力和所述废气门位置的函数；将压力比定义为所述增压压力与所述压缩机入口压力的比率；将函数定义为所述压缩机流速、所述环境温度、所述压缩机入口压力和所述排气流、所述排气温度、所述废气门位置的函数；以及使所述压力比和所述函数等同并且递归地求解所述压缩机入口压力。
[0022] 在本发明的附加方面中，递归求解是基于线性参数变化(LPV)动态模型。
[0023] 在本发明的另一方面中，所述LPV动态模型采用卡尔曼滤波器，所述估计的压缩机入口压力是所述卡尔曼滤波器的输出。
[0024] 在本发明的另一方面中，所述方法还包括利用传感器测量环境压力，并且将残差确定为所述估计的压缩机入口压力与所述环境压力之间的差值，所述残差提供故障检测隔离。
[0025] 从本文所提供的描述中将明白进一步应用领域。应当理解的是，该描述和具体示例仅旨在用于说明目的并且不旨在限制本发明的范围。
附图说明
[0026] 本文所述的附图仅用于说明目的并且不旨在以任何方式限制本发明的范围。
[0027] 图1是用于根据本发明的原理的
机动车辆的涡轮增压器系统的示意图；
[0028] 图2是示出图1中所示的涡轮增压器系统的估计的增压压力与入口压缩机压力比和实际增压压力与入口压缩机压力比的比较的曲线图；
[0029] 图3是估计图1中所示的涡轮增压器系统的压缩机入口压力的过程图；
[0030] 图4A是来自图3中所示的过程的计算的增压压力的曲线图；
[0031] 图4B是来自图3中所示的过程的估计的压缩机入口压力的曲线图；
[0032] 图5是利用图3中所示的过程计算残差的过程图；
[0033] 图6是示出实际环境压力测量值与估计的压缩机入口压力之间的比较以确定压力传感器的故障检测隔离的曲线图；以及
[0034] 图7是示出可变几何涡轮和增压压力传感器的故障检测隔离的曲线图。
具体实施方式
[0035] 以下描述仅仅具有示例性本质并且不旨在限制本发明、应用或用途。
[0036] 参考图1，示出了根据本发明的原理的涡轮增压器系统10。涡轮增压器系统10包括涡轮增压器12，其中涡轮14通过驱动
连杆或轴18连接到压缩机16。涡轮增压器系统10还包括：一个或多个传感器20，其测量进入压缩机16的空气的流速Wc、流入压缩机16的空气的环境温度Ta和环境压力pa；空气冷却器22；压力传感器24，其测量流入发动机28的空气的增压压力pi；以及温度传感器26，其测量流入发动机28的空气的增压温度Ti。
[0037] 来自发动机28的排气的温度Tex和压力pex分别由温度传感器30和压力传感器32测量。排气流到涡轮14，其中流量Wex是从测量的空气流速和喷射的燃料流量来估计的，而来自涡轮14的排气的出口压力pto是由传感器42测量的。废气门40为期望量的排气绕过涡轮14提供路径。在压缩机16与发动机28之间流动的空气的路径管线和排气从发动机28流到压缩机16的路径管线通过路径管线与排气再循环(EGR)冷却器36和EGR
阀34连接，该EGR阀将一些排气从排气路径管线引导到空气路径管线。该管线还包括允许一些排气绕过EGR冷却器36的路径管线38。
[0038] 在涡轮增压器系统10的典型操作中，排气流入涡轮14。当涡轮14以Nt的速度转动时，涡轮14利用驱动连杆或轴18驱动压缩机16。当压缩机16转动时，空气以流速Wc被吸入压缩机16。
[0039] 通过涡轮增压器系统10的气流和排气流的动态可以通过以下表达式组来描述：
[0040]
[0041] 其中prc是pi与pa的压力比，f是Wc、Ta、pa和Nt的函数，并且其中Nt被写为Wex、Tex、Nt和WG的函数，该WG是废气门40的位置。因此，压力比prc可以表达为函数H，其是如上所示的x1(pa)、x2(pa)、x3的函数。
[0042] 参考图2，示出了针对100kPa、90kPa、80kPa和70kPa的各种环境压力利用传感器20和24测量的实际压力比(pi/pa)act与利用上文描述的方程1中所示的表达式获得的估计压力比(pi/pa)est的比较。
[0043] 参考图3，示出了实施表达式方程1以针对递归分析中的步长k估计压缩机入口压力pa(k)est的过程100。具体地，过程100采用线性参数变化(LPV)模型，其将发动机空气和排气流与环境压力相关。然后可以利用估计的环境压力或压缩机入口压力来诊断测量实际环境压力的传感器20的操作。因此，H函数(114)
[0044]
[0045] 被提供作为过程100的输入102。注意在方程2中，pa的禁止值是估计的环境压力的移动平均值。即，过程100的输出110产生并入H函数114中的移动平均值112。
[0046] 输入102作为如下递归表达式在步骤104中被实施到过程100中
[0047] pa(k+1)＝pa(k)
[0048]
[0049] 其中k再次是递归计算的第k个步长。步骤104计算增压压力pi(k)。以kPa为单位的增压压力pi的示例性计算示于图4A中。过程100前进到步骤108，其是卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器108然后提供估计的环境压力或压缩机入口压力pa(k)est作为输出110。输出110的示例性计算示于图4B中。更具体地，图4B示出了测量的环境压力202与估计的环境压力204的比较。
[0050] 现在转到图5，示出了来自卡尔曼滤波器108的输出pa(k)est和测量的环境压力paact可以用于确定残差R，其继而可以用于系统诊断以隔离故障检测。例如，如图6中所示，如果测量的环境压力302在
指定的车辆行驶距离内偏离估计的环境压力304，其中环境压力并未如其估计值所指示那样有太多改变，则估计的环境压力304与测量的环境压力302之间的残差或差值可以指示测量环境压力的传感器20可能有故障或有
缺陷。
[0051] 如图7中所示，系统诊断也可以用于其它目的。例如，不变的测量环境压力402指示传感器20在有限的车辆行驶距离内正常工作。然而，估计的环境压力404示出了值的较大变化，这可以指示可变几何涡轮(VGT)被卡住打开，而估计的环境压力406可以指示VGT被卡住关闭。此外，估计的环境压力408可以指示传感器24未正常操作。
[0052] 本发明的描述本质上仅仅是示例性的，并且不偏离本发明的主旨的变型旨属于本发明的范围。这样的变型不应被视为脱离本发明的精神和范围。
