虚拟传感器：发动机控制

虚拟传感器：发动机控制

2015-7-13    来源：中国汽车技术信息网

虚拟传感器是一种位于发动机电子控制单元中的计算机模型，它可以利用其他传感器和来源的信息，然后像“真的”传感器那样输出数据。（霍尼韦尔）

可变气门正时、可变气门升程、直喷系统、涡轮增压和废气再循环系统（Exhaust Gas Recirculation，简称EGR），这些术语是不是让你眼花缭乱？当下的环境对汽车的要求非常高，既要减排又要提高燃料经济性。为了应对这些要求，上述的这些功能随之出现，汽车发动机也因此变得越来越复杂。

在这种情况下，只有利用精准、快速的传感器全面监控发动机，才能更好的全局控制这台复杂的机器。有了这些数据，发动机控制单元就可以通过提前或延迟打火、启动气阀、调节涡轮气流等操作，最终在符合排放要求的前提下，使发动机运转在最佳状态。

不过，利用不同传感器监控发动机并不容易：一是很复杂；二是成本高。具体来说，发动机中每增加一个部件，工程师就要配置10多个参数；而更多部件也意味着更高的成本。霍尼韦尔汽车软件经理Chris Greentree表示，比如测量NOx含量或涡轮转速的独立传感器，其成本可以超过100美元（具体因发动机型号不同）。

虚拟传感器也在这种要求中找到了市场，其会利用成本非常低的软件模型来替代成本高昂的硬件传感器。

虚拟传感器和实体传感器

如何打造虚拟传感器呢？可以拿虚拟NOx传感器举个例子。Greentree表示，首先，工程师会利用多种量产传感器和非量产传感器的数据校准软件模型，比如缸内气压传感器、缸内温度传感器、空气/燃料比传感器、空气流量传感器、湿度传感器和背压传感器。接着，公司会剔除非量产传感器，进一步简化模型。

Greentree解释说，“上述的这些因素都与NOx的形成有关，如果我们能够正确建模，就能够准确预测发动机会排出的NOx量，这样我们就不再需要用实体传感器测量NOx。”

如今，似乎有越来越多人认同虚拟传感器的思路。利用统计响应面(Reponse Surface)是实现虚拟传感器的方法之一。一般来说，实验室或测试场会用“试验设计(Design of Experiments)”的方法收集数据，建立响应面。最终，成型的统计模型无需实体传感器，就能直接预测传感器的响应。不过，这种方法存在一定误差，只能估计一个大概。

霍尼韦尔推出的OnRAMP研发工具还可提供另一种打造虚拟传感器的方法。这款工具允许工程师在发动机控制单元中植入一个“第一性原理(First-principles)”模型，并用这个模型打造虚拟传感器。

“这是一个反映发动机系统的实体模型。”Greentree解释说，与工程师在设计发动机时常用的OD或1D系统模型很类似，“OnRAMP模型比传统的系统模型简单，而且运行速度也快很多。”他解释说，“我们将这个工具称为‘面向控制的中等准确性模型’，你可以在发动机控制单元内直接运行这个模型。”

虽然这个模型不会进行太多计算，但OnRAMP还是会遵循一些基础物理原则，比如理想气体定律(Ideal Gas Law)、伯努利方程(Bernoulli’s Equation)、质量守恒定律(Conservation of Mass)和能量守恒定律(Conservation of Energy)。根据Greentree的描述，用户还是要用“实验设计法（Design of Experiments，缩写DoE）”来校准模型，但OnRAMP的优势和其基于实体的控制策略均使其成为了更好的控制模型和专项虚拟传感器。在将其载入发动机控制单元前，OnRAMP的研发环境能够对模型进行优化，在保证准确度的前提下，使模式更小、运行更快。

“虚拟”的优势

霍尼韦尔的OnRAMP可以使能5种虚拟传感器，分别可以“测量”NOx排气量、选择性催化还原中价氨、排气再循环气流速度、涡轮增压器转速和空气流速。

Greentree表示，除了成本非常低廉外，这些虚拟传感器的优势还有更快的响应速度和更大的可用性。

他解释说，“（举个例子），在发动机启动后，实体NOx传感器需要等待一些时间，才能达到合适的工作温度。而且即使在工作温度下，实体传感器的工作原理也决定其信号会有一定轻微延迟，而这种延迟会给反馈控制应用的工作带来一定挑战。”

与此形成对比，OnRAMP模型可以在NOx刚刚排出发动机时就直接预测NOx的排量。“我们可以单独利用虚拟传感器，或采用实体/虚拟传感器结合的方法，来提高对发动机的控制。”Greentree表示，“而且实体传感器越少，可能发生故障的元件就越少，这样还能在一定程度上降低公司在保修上的潜在成本。”

 

（原载：Automotive Engineering Magazine作者：Bruce Morey）