虛擬傳感器：發動機控制

2015-7-13    來源：中國汽車技術信息網

虛擬傳感器是一種位于發動機電子控制單元中的計算機模型，它可以利用其他傳感器和來源的信息，然后像“真的”傳感器那樣輸出數據。（霍尼韋爾）

可變氣門正時、可變氣門升程、直噴系統、渦輪增壓和廢氣再循環系統（Exhaust Gas Recirculation，簡稱EGR），這些術語是不是讓你眼花繚亂？當下的環境對汽車的要求非常高，既要減排又要提高燃料經濟性。為了應對這些要求，上述的這些功能隨之出現，汽車發動機也因此變得越來越復雜。

在這種情況下，只有利用精準、快速的傳感器全面監控發動機，才能更好的全局控制這臺復雜的機器。有了這些數據，發動機控制單元就可以通過提前或延遲打火、啟動氣閥、調節渦輪氣流等操作，最終在符合排放要求的前提下，使發動機運轉在最佳狀態。

不過，利用不同傳感器監控發動機并不容易：一是很復雜；二是成本高。具體來說，發動機中每增加一個部件，工程師就要配置10多個參數；而更多部件也意味著更高的成本。霍尼韋爾汽車軟件經理Chris Greentree表示，比如測量NOx含量或渦輪轉速的獨立傳感器，其成本可以超過100美元（具體因發動機型號不同）。

虛擬傳感器也在這種要求中找到了市場，其會利用成本非常低的軟件模型來替代成本高昂的硬件傳感器。

虛擬傳感器和實體傳感器

如何打造虛擬傳感器呢？可以拿虛擬NOx傳感器舉個例子。Greentree表示，首先，工程師會利用多種量產傳感器和非量產傳感器的數據校準軟件模型，比如缸內氣壓傳感器、缸內溫度傳感器、空氣/燃料比傳感器、空氣流量傳感器、濕度傳感器和背壓傳感器。接著，公司會剔除非量產傳感器，進一步簡化模型。

Greentree解釋說，“上述的這些因素都與NOx的形成有關，如果我們能夠正確建模，就能夠準確預測發動機會排出的NOx量，這樣我們就不再需要用實體傳感器測量NOx。”

如今，似乎有越來越多人認同虛擬傳感器的思路。利用統計響應面(Reponse Surface)是實現虛擬傳感器的方法之一。一般來說，實驗室或測試場會用“試驗設計(Design of Experiments)”的方法收集數據，建立響應面。最終，成型的統計模型無需實體傳感器，就能直接預測傳感器的響應。不過，這種方法存在一定誤差，只能估計一個大概。

霍尼韋爾推出的OnRAMP研發工具還可提供另一種打造虛擬傳感器的方法。這款工具允許工程師在發動機控制單元中植入一個“第一性原理(First-principles)”模型，并用這個模型打造虛擬傳感器。

“這是一個反映發動機系統的實體模型。”Greentree解釋說，與工程師在設計發動機時常用的OD或1D系統模型很類似，“OnRAMP模型比傳統的系統模型簡單，而且運行速度也快很多。”他解釋說，“我們將這個工具稱為‘面向控制的中等準確性模型’，你可以在發動機控制單元內直接運行這個模型。”

雖然這個模型不會進行太多計算，但OnRAMP還是會遵循一些基礎物理原則，比如理想氣體定律(Ideal Gas Law)、伯努利方程(Bernoulli’s Equation)、質量守恒定律(Conservation of Mass)和能量守恒定律(Conservation of Energy)。根據Greentree的描述，用戶還是要用“實驗設計法（Design of Experiments，縮寫DoE）”來校準模型，但OnRAMP的優勢和其基于實體的控制策略均使其成為了更好的控制模型和專項虛擬傳感器。在將其載入發動機控制單元前，OnRAMP的研發環境能夠對模型進行優化，在保證準確度的前提下，使模式更小、運行更快。

“虛擬”的優勢

霍尼韋爾的OnRAMP可以使能5種虛擬傳感器，分別可以“測量”NOx排氣量、選擇性催化還原中價氨、排氣再循環氣流速度、渦輪增壓器轉速和空氣流速。

Greentree表示，除了成本非常低廉外，這些虛擬傳感器的優勢還有更快的響應速度和更大的可用性。

他解釋說，“（舉個例子），在發動機啟動后，實體NOx傳感器需要等待一些時間，才能達到合適的工作溫度。而且即使在工作溫度下，實體傳感器的工作原理也決定其信號會有一定輕微延遲，而這種延遲會給反饋控制應用的工作帶來一定挑戰。”

與此形成對比，OnRAMP模型可以在NOx剛剛排出發動機時就直接預測NOx的排量。“我們可以單獨利用虛擬傳感器，或采用實體/虛擬傳感器結合的方法，來提高對發動機的控制。”Greentree表示，“而且實體傳感器越少，可能發生故障的元件就越少，這樣還能在一定程度上降低公司在保修上的潛在成本。”

 

（原載：Automotive Engineering Magazine作者：Bruce Morey）