[发明专利]设计虚拟传感器的过程、对应的虚拟传感器、系统和计算机程序产品

说明书

在本文中描述的是一种用于设计虚拟传感器的过程，该虚拟传感器能够作为可用变量usubgt;i/subgt;的集合的函数来估计感兴趣的变量v。该过程包括以下步骤：‑获取(1002)设计数据集Dsubgt;d/subgt;，其包括感兴趣的变量v的数量N个测量值和可用变量usubgt;i/subgt;的对应测量值‑确定关于可用变量usubgt;i/subgt;的干扰的界限δ和关于感兴趣的变量v的测量方法的误差的界限η；‑通过针对不同的数量n执行以下步骤一次或多次来选择(1004)具有相应李普希茨常数γ的李普希茨函数fsupgt;*/supgt;，所述李普希茨函数fsupgt;*/supgt;能够作为每个可用变量usubgt;i/subgt;的相应数量n个过去值的函数而估计感兴趣的变量v(t)：a)确定李普希茨常数γ的值；b)定义(1006)最大界限和最小界限

技术领域

本公开涉及用于设计虚拟传感器的解决方案，并且涉及对应的虚拟传感器。本文中描述的解决方案对于设计虚拟传感器特别有用，该虚拟传感器能够实时估计汽车领域中的热力发动机的排放（NO_x、PM、HC、CO等）。

背景技术

源自于空气和燃料的燃烧的废气的生成（特别是在燃料混合物不均匀的柴油发动机中）取决于许多因素，诸如高燃烧温度、燃烧室中的高氧气存在、以及在这些条件下的长时间停留。除了完全燃烧的产物之外，还排放了不期望的污染物质，诸如未燃烧的碳氢化合物（HC）、氮氧化物（NO_x）、一氧化碳（CO）和颗粒物质（PM）。

对于商业上可得的车辆而言，污染物质的排放已经随着在过去几十年中引入越来越严格的标准而受到限制，这些标准迫使汽车制造商开发用于消减此类物质的解决方案，诸如EGR（废气再循环）、SCR（选择性催化还原）、DOC（柴油氧化催化剂）和DPF（柴油颗粒过滤器）。EGR是一种使得能够在发动机的进气歧管（manifold）中实现废气的一部分的再循环的系统。上述气体是不参与燃烧的惰性气体，因此减少了对于燃烧本身而言有用的混合物的量。因此，通过降低该室中的温度，存在NO_x的排放中的下降。DOC将氧气、未燃烧的碳氢化合物（HC）和一氧化碳（CO）结合成二氧化碳和水蒸气。DPF是一种过滤器，其具有物理地过滤颗粒物质（PM）的目的。SCR借助于氨的注入使得能够将NO_x转化成氮分子和水。

对用于处理排放的系统的持续改进需要关于废气的准确测量信息，该信息用于消减控制系统并且以便评估污染作用物（agent）的有效减少两者。例如，对于SCR控制而言，通常使用用于瞬时测量NO_x的两个传感器，其被定位在SCR的上游和下游。然而，存在关于这些类型的传感器的各种类型的问题，诸如传感器的成本及其安装、重量、周期性改造、接通时间以及随时间的劣化。

为了克服上述问题，相当大的注意力在过去几年中已经致力于提供能够对感兴趣的变量进行估计的解决方案的可能性，该感兴趣的变量由物理传感器使用在发动机控制单元中可用的燃烧系统的数据和其他变量的测量结果来测量。在发动机控制单元中、或另外在其他硬件平台（微处理器、FPGA、ASIC等）上适当地实现的这些估计方法（也被称为“虚拟传感器”）可以在物理传感器出现故障或失效的情况下被用作备用，或者用于避免对其进行安装的需要，这具有购买和安装成本上的节约。

在过去几年中已经提出了关于用于估计排放的方法和系统的大量过程。这些过程基于彼此非常不同的方法，并且可以被分组成两个主要类别：基于化学/物理定律的方法（例如，卡尔曼模型和滤波器）和使用数据驱动方法的那些方法（例如，神经网络、小波等）。所有这些方法都导致了使用参数统计设置来对感兴趣的变量的估计，其中的估计被计算为例如经由发动机控制单元的可用变量的非线性函数：

（）

其中：

其中是例如在发动机控制单元中可能被干扰所破坏的可用变量的测量值，，其中是采样时间，并且是估计器（estimator）的存储器。