CN103149032A - 一种发动机排气压强和流量动态检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种发动机排气压强和流量动态检测方法,属于汽车发动机技术领域。它解决了现有技术中发动机ECU估算出的发动机在各瞬态工况下的排气总管压强和流量值存在较大误差。本方法通过发动机ECU分别接收用于检测进气VVT相位的进气VVT凸轮轴位置传感器、用于检测排气VVT相位的排气VVT凸轮轴位置传感器、用于检测进气歧管压力的进气歧管压力传感器、用于检测节气门阀***置的节气门阀体传感器和用于检测发动机转速的转速传感器输送的信号,同时将这些信号赋值给发动机ECU内的排气总管压强动态模型,并通过上述的排气总管压强动态模型得出排气总管压强,值精确度高且易于实施。
Description
技术领域
本发明属于汽车发动机技术领域,涉及一种发动机排气压强和流量动态检测方法。
背景技术
发动机可变气门正时技术,简称为VVT,是近些年来被逐渐应用于现代轿车上的新技术中的一种,其VVT可变气门正时***通过配备的控制及执行***,对发动机凸轮的相位进行调节,从而使得气门开启、关闭的时间随发动机转速的变化而变化,提高了进气充量,使充量系数增加,发动机的扭矩和功率可以得到进一步的提高。
发动机排气总管压强信息在发动机的电控单元即ECU中有着非常重要的地位。发动机台架试验表明,发动机吸气的体积效率受排气总管压力的严重影响,排气总管压力越低,在一定进气压力下气缸进气流量越大;同时,排气总管压力越高,废气回流量越大,这将直接影响到缸内的残余废气量,继而决定缸内混合气燃烧质量。目前已经存在一系列成熟的排气总管压力稳态计算模型,用来在成品车上估算稳定工况下的排气总管压力和排气流量。然而,这些稳态数学模型并不能很好的估算在瞬态工况,比如节气门突变和VVT突变的情况下排气总管压力变化,继而导致ECU在这些瞬态工况时无法准确地预估出进气流量和燃烧质量等信息。另一方面,为节约成本,产品发动机一般配置非常有限的传感器,通常不会配置高响应速度的排气总管压力和流量传感器。目前现有的技术中发动机电控单元通过有限的传感器信息估算出的发动机在各瞬态工况下的排气总管压强和流量值误差较大,不够准确。
发明内容
本发明针对现有的技术存在上述问题,提出了一种发动机排气压强和流量动态检测方法,该方法能够通过有限的传感器信息正确估算出发动机在各瞬态工况下的排气总管压强和排气尾管流量,值精确度高且易于实施。
本发明通过下列技术方案来实现:一种发动机排气压强和流量动态检测方法,其特征在于,通过发动机ECU分别接收用于检测进气VVT相位的进气VVT凸轮轴位置传感器、用于检测排气VVT相位的排气VVT凸轮轴位置传感器、用于检测进气歧管压力的进气歧管压力传感器、用于检测节气门阀***置的节气门阀体传感器和用于检测发动机转速的转速传感器输送的信号,同时将这些信号赋值给发动机ECU内的排气总管压强和排气尾管流量动态模型,并通过上述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型得出排气总管压强和排气尾管流量。
在发动机上装配有进气VVT凸轮轴位置传感器、排气VVT凸轮轴位置传感器、进气歧管压力传感器、节气门阀体传感器和转速传感器的基础上。进气VVT凸轮轴位置传感器检测的进气VVT相位信号、排气VVT凸轮轴位置传感器检测的排气VVT相位信号、进气歧管压力传感器检测的进气歧管压力信号、节气门阀体传感器检测的节气门阀***置信号和转速传感器检测的发动机转速信号分别输送给发动机ECU,发动机ECU根据接受的上述检测信号赋值运用到排气总管压强和排气尾管流量动态模型上准确估算出排气总管压强。该方法不需要在发动机上安装排气总管压力传感器就能实现,也不需要在原有发动机安装检测方式上做任何调整,就能得到更加准确的排气总管压强,决定了发动机进一步对汽车缸体内混合气燃烧质量的控制。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,所述的排气总管 压强和排气尾管流量动态模型如下:
式中,为排气总管压强;Rem代表发动机转数;Vem代表节气门开度;Tem代表气缸排气总管温度;代表气缸排气口流量,其值在准稳态下等于气缸进气口流量 代表排气尾管流量;Pem代表排气歧管压强,其值等于排气总管压强pim代表进气歧管压强;N代表发动机转速;VVTi代表进气VVT相位;VVTe代表排气VVT相位;αcyli,i=1,2,…,10.为常数;αpipe,i,i=1,2,3.为常数。
从公式(1)中可以看出,假设Rem代表发动机转数;Vem代表节气门开度;Tem代表气缸排气总管温度一定,在只要确定气缸进气口流量和气缸排气总管温度,排气排气总管压强变化只与气缸进气口流量和排气尾管流量的变化量存在确定的关系,从而推导出公式(2),公式(2)中的常量数αpipe,i,i=1,2,3.通过发动机台架的实际数据标定得出。既而发动机ECU根据接受的检测信号赋值运用到排气总管压强和排气尾管流量动态模型上准确估算出排气总管压强,相同的公式下代表排气尾管流量与排气总管压强和排气尾管流量动态模型存在如公式2中的关系,则当把公式(2)代入公式(1)消掉公式(1)中的量则得到排气总管压强模型,当把公式(1)Pem代入公式(1)消掉公式(1)中的Pem量则得到排气尾管流量模型。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,所述的气缸排气口流量等于在准稳态下气缸进气口流量这里只要知道气缸排气口流量或准稳态下气缸进气口流量的其中一个就能推导出上述的公式, 并且在发动机ECU的控制过程中对气缸进气口流量也非常的重要,并且在现有的发动机ECU也具有准稳态下气缸进气口流量数据那么对于本排气总管压强和排气尾管流量动态模型的建立的数据提供更加的方便、简单。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,所述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(3)中的常数αcyli,i=1,2,…,10.通过如下步骤获得:通过发动机试验台架上的气缸进气口流量传感器、发动机转速传感器、进气歧管传感器、进气VVT凸轮轴位置传感器和排气VVT凸轮轴位置传感器进行j次测量得j组公式(3)中的变量数据,将这些变量数据排列成矩阵并运算后得到排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(3)中的常数αcyli,i=1,2,…,10.。这里通过发动机实验台架上的实际特性测量得j组数据拟合后得到气缸进气口温度模型公式(3)中的待标定的常数αcyli,i=1,2,…,10.。
在上述的发动机排气总管压强和尾管流量动态检测方法中,将j个上述的气缸进气口流量排列成jΧ1的矩阵将测量的进气歧管压力pim、发动机转速N、进气VVT相位VVTi和排气VVT相位VVTe形成的十个变量排成jΧ10的矩阵矩阵的列为公式(3)中的十个变量,行为j行,将矩阵除以矩阵即得到上述的10Χ1的矩阵该矩阵中的十个常数即为排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的常数αcyli,i=1,2,…,10.。在已知发动机台架不同的j组实验数据中通过多变量最小二乘法的矩阵形式表现的结果如上所述即可得出气缸进气口温度模型公式(3)中的常数αcyli,i=1,2,…,10.。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,所述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(2)中的常数αpipe,i,i=1,2,3.通过如下步骤获得:通过发动机试验台架上的排气总管压力传感器和排气歧管压力传感器进行j次测量得j组公式(2)中的变量数据,将这些变量数据排 列成矩阵并运算后得到排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(2)中的常数αpipe,i,i=1,2,3.。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,将j个变量数据中的排气管流量排列成jΧ1的矩阵将变量数据中的气缸排气总管温度Tem和排气歧管压力pem的两个变量排成是jΧ4的矩阵矩阵的列为气缸排气总管温度Tem和排气歧管压强pim,行为j行,将矩阵除以矩阵 即得到上述的3Χ1的矩阵该矩阵中的三个常数即为排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的常数αpipe,i,i=1,2,3.。在实际标定过程中,只需要采集j次测量数据,并且每个变量在每次测量时不同,这样通过上述方式拟合后得到排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(2)中的常数αpipe,i,i=1,2,3.。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,所述的j组数据采用多变量最小二乘法来拟合使在每次测量时每一组数据都不同。通过不同变量情况下测量的j组测量数据进行待定常数的标定,通过多变量最小二乘法拟合后得到排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的常数αpipe,i,i=1,2,3.。
在上述的发动机排气压强和流量动态检测方法中,所述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的气缸排气总管温度Tem由经验公式估算出来。
现有技术相比,本发明发动机排气压强和流量动态检测方法具有以下优点:
1、本发明能够通过有限的传感器信息正确估算出发动机在各瞬态工况下的排气总管压强和流量值,通过推导的新的排气总管压动态模型在排气总管压强和流量的瞬态变化估算精度上有大幅度提高,瞬态排气总管压强误差从原来的2.1%降低到0.19%,并使瞬态排气流量估算误差从原来的4.2%降到1.4%。
2、本发明提出的排气总管压动态模型在对待定的常数进行标定时,过程简单,可以沿用现有的发动机台架实验数据。
3、本发明不需要在发动机上安装排气总管压力传感器就能实现,也不需要在原有发动机安装检测方式上做任何调整,就能得到更加准确的排气总管压强,对了发动机进一步对汽车缸体内混合气燃烧质量的控制起决定性的作用。
附图说明
图1是本发明计算排气压强和流量的结构示意图;
图2是本发明的排气尾管流量估算结果的实验数据分析图;
图3是本发明排气尾管流量和排气总管压强估算结果与实际测量值以及现有的发动机ECU估算结果对比图。
图中,1、发动机ECU;2、进气VVT凸轮轴位置传感器;3、排气VVT凸轮轴位置传感器;4、进气歧管压力传感器;5、转速传感器;6、节气门阀体传感器。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例,并结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述,但本发明并不限于这些实施例。
如图1所示,本发动机排气压强和流量动态检测方法是通过发动机ECU1分别接收用于检测进气VVT相位的进气VVT凸轮轴位置传感器2、用于检测排气VVT相位的排气VVT凸轮轴位置传感器3、用于检测进气歧管压力的进气歧管压力传感器4、用于检测节气门阀***置的节气门阀体传感器6和用于检测发动机转速的转速传感器5输送的信号,同时将这些信号赋值给发动机ECU1内的排气总管压强和排气尾管流量动态模型,并通过上述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型得出排气总 管压强。
排气总管压强和排气尾管流量动态模型如下:
式中,为排气总管压强;Rem代表发动机转数;Vem代表节气门开度;Tem代表气缸排气总管温度;代表气缸排气口流量,其值在准稳态下等于气缸进气口流量 代表排气尾管流量;Pem代表排气歧管压强,其值等于排气总管压强pim代表进气歧管压强;N代表发动机转速;VVTi代表进气VVT相位;VVTe代表排气VVT相位;αcyli,i=1,2,…,10.为常数;αpipe,i,i=1,2,3.为常数。即气缸排气口流量等于在准稳态下气缸进气口流量
在发动机上装配有进气VVT凸轮轴位置传感器2、排气VVT凸轮轴位置传感器3、进气歧管压力传感器4、节气门阀体传感器6和转速传感器5的基础上。进气VVT凸轮轴位置传感器2检测的进气VVT相位信号、排气VVT凸轮轴位置传感器3检测的排气VVT相位信号、进气歧管压力传感器4检测的进气歧管压力信号、节气门阀体传感器6检测的节气门阀***置信号和转速传感器5检测的发动机转速信号分别输送给发动机ECU1,发动机ECU1根据接受的上述检测信号赋值运用到排气总管压强和排气尾管流量动态模型上准确估算出排气总管压强。
从公式(1)中可以看出,假设Rem代表发动机转数;Vem代表节气门开度;Tem代表气缸排气总管温度一定,在只要确定气缸进气口流量和气缸排气总管温度,排气排气总管压强变化只与气缸进气口流量和排气尾管流量的变化量存在确定的关系,从而推导出公式(2),公式(2)中的常量数αpipe,i,i=1,2,3.通过发动机台架的实际数据标定得出。既而发动 机ECU根据接受的检测信号赋值运用到排气总管压强和排气尾管流量动态模型上准确估算出排气总管压强。相同的公式下代表排气尾管流量与排气总管压强和排气尾管流量动态模型存在如公式2中的关系,则当把公式(2)代入公式(1)消掉公式(1)中的量则得到排气总管压强模型,当把公式(1)Pem代入公式(1)消掉公式(1)中的Pem量则得到排气尾管流量模型。其中,公式(1)引用来自《第五届机电一体化***的国际研讨会关于最优可变气门正时和点火正时控制初步结果》。《第五届机电一体化***的国际研讨会关于最优可变气门正时和点火正时控制初步结果》由以下括号内的英文文献翻译得到(Lee,D.,Jiang,Li.,Yilmaz,H.,Stefanopoulou,A.G.(2010).prelimina ry results on optimal variable valve timing and spark timingcontrol via extremum seeking.5th IFAC Symposium on Mechatronic Systems)。
排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(3)中的常数αcyli,i=1,2,…,10.通过如下步骤获得:通过发动机试验台架上的气缸进气口流量传感器、发动机转速传感器5、进气歧管传感器、进气VVT凸轮轴位置传感器2和排气VVT凸轮轴位置传感器3进行j次测量得j组公式(3)中的变量数据。将j个上述的气缸进气口流量排列成jΧ1的矩阵,将测量的进气歧管压力、发动机转速N、进气VVT相位和排气VVT相位形成的十个变量排成jΧ10的矩阵,矩阵的列为公式(3)中的十个变量,行为j行,将矩阵除以矩阵即得到上述的10Χ1的矩阵,该矩阵中的十个常数即为排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的常数αcyli,i=1,2,…,10.。
排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(2)中的常数αpipe,i,i=1,2,3.通过如下步骤获得:通过发动机试验台架上的排气总管压力传感器和排气歧管压力传感器进行j次测量得j组公式(2)中的变量数 据,将j个变量数据中的排气管流量排列成jΧ1的矩阵,将变量数据中的气缸排气总管温度和排气歧管压力的两个变量排成是jΧ4的矩阵,矩阵的列为气缸排气总管温度和排气歧管压强,行为j行,将矩阵除以矩阵即得到上述的3Χ1的矩阵,该矩阵中的三个常数即为排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的常数αpipe,i,i=1,2,3.。
j组数据采用多变量最小二乘法来拟合使在每次测量时每一组数据都不同。通过不同变量情况下测量的j组测量数据进行待定常数的标定,通过多变量最小二乘法拟合后得到排气总管压强和排气尾管流量动态模型中和排气尾管流量模型中的常数。最小二乘法是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法用于曲线拟合时即对给定数据点如{(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m),在取定的函数类Φ中,求p(x)∈Φ,使误差的平方和E^2最小,E^2=∑[p(Xi)-Yi]^2。从几何意义上讲,就是寻求与给定点{(Xi,Yi)}(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线y=p(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。本发明的待标定的常数就通过不同变量下的测定发动机实验台架的实际数据根据上述的最小二乘法的原理进行拟合得的,该多变量的最小二乘法的拟合模式可通过Matlab计算工具实现曲线的拟合。
同时排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的气缸排气总管温度由经验公式估算出来。
本发明提出的排气总管压强和排气尾管流量动态模型在发动机ECU1试验后采集各稳态工况的试验结果如下:
如图2所示,本方法将气缸进气流量模型应用在发动机ECU1中后,根据在工况为1200到2000转、进气VVT为700到1000K、排气VVT为 700到1000K和排气总管压强为0.95到1.3bar时得出的实验数据可知,在本发明的实验数据排气尾管流量估算结果和实际测量值的比较分析如图2,纵坐标Y轴表示排气尾管流量,范围值在0~80g/s,横坐标X轴表示排气总管压强,范围值为0.95到1.3bar,图中,“—”表示由改进前排气尾管流量模型计算出的排气尾管流量,“×”表示由改进排气尾管流量模型计算出的排气尾管流量,“○”表示在发动机试验台架上实际测量的排气尾管流量;在发动机试验台架上获得一个在0.95到1.3bar之间的排气总管压强,如1.0bar,将该排气总管压强值赋值给改进后的排气尾管流量模型和改进前的排气尾管流量模型,得到同一个排气总管压强下的排气尾管流量,再在发动机试验台架上获取另一个排气尾管流量,如1.1bar,得到另一个分别由改进后和改进前的排气尾管流量模型得出的排气尾管流量,再根据不同排气总管压强值获取一系列由改进后和改进前的排气尾管流量模型得出的排气尾管流量;上述试验也可直接沿用现有的试验数据,只需由改进后的排气尾管流量模型在同等条件下计算排气尾管流量,通过三次上述试验可知,改进前的排气尾管流量模型所测的数据与实验实测数据随着排气温度的变化存在较大的误差,特别是排气温度在700K时估算排气尾管流量的误差最大,而改进后的排气尾管流量模型所测的数据与实验实测数据较为接近,从而由这几个重要工况的气缸流量预估情况可发现改进后的排气尾管流量模型在排气温度不同变化时的稳定估算较改进前的气缸进气流量模型有较大改善,尤其是在排气温度较低时的估算更加精确,并且从实验的数据可发现本发明改进后计算的排气尾管流量和实际测量值的比较得到平均误差为0.61g/s,可以看出平均预估误差从原来的4.2%降到1.4%。
图3是本发明排气尾管流量和排气总管压强估算结果与实际测量值以及现有的发动机ECU1估算结果对比图。如图3所示,M/g/s轴表示排气口流量单位为g/s;Y/K轴表示排气总管温度单位为K;Z/bar轴表 示排气总管压强单位为bar;W/g/s轴表示排气尾管流量单位为g/s;X/s轴表示时间单位为s。图3为排气口流量在24到30g/s和排气总管温度为990到1005K范围内变动时得出的实验数据排气尾管流量在20到30g/s和排气总管压强为1.04到1.1bar范围内的具体数据,具体数据包括改进后本动态模型下估算的排气总管压强和排气尾管流量数据,分别与改进前动态模型的估算数据和发动试验实测数据比较分析。图中,“—-”表示由改进前排气尾管流量模型计算出的排气总管压强和排气尾管流量,“—”表示由改进后排气尾管流量模型计算出的排气总管压强和排气尾管流量,“—-”表示在发动机试验台架上实际测量的排气总管压强和排气尾管流量;在发动机试验台架上获得一个在24到30g/s之间的排气口流量和990到1005K之间的排气总管温度,如图在第7秒时,排气口流量大约为25.5g/s,此时对应的排气总管温度为991K,试验实测数据排气总管压强为1.065bar和排气尾管流量为25.6g/s,把排气口流量大约为25.5g/s和排气总管温度为991K的赋值给改进后的排气总管压强模型和改进前的排气总管压强模型,得到同一个排气总管温度和排气口流量下的排气总管压强,改进后的排气总管压强模型估算得到排气总管压强为1.06bar,改进前的排气总管压强模型估算得到排气总管压强为1.049bar;同理把排气口流量大约为25.5g/s和排气总管温度为991K的赋值给改进后的排气尾管流量模型和改进前的排气尾管流量模型,得到同一个排气总管温度和排气口流量下的排气尾管流量,改进后的排气尾管流量模型估算得到排气尾管流量为25.5g/s,改进前的排气尾管流量模型估算得到排气尾管流量为24g/s。
多次进行上述试验后得到如图3的数据图,有图可知改进前的排气尾管流量模型所测的数据与实验实测数据随着排气温度的变化存在较大的误差,而改进后的排气尾管流量模型所测的数据与实验实测数据较为接近,改进后排气总管压强模型计算出的排气总管压强在图中表示的的 “—”线与发动机试验台架上实际测量的排气总管压强在图中的表示“—-”近似重合;改进后排气尾管流量模型计算出的排气尾管流量在图中表示的“—”线与发动机试验台架上实际测量的排气尾管流量在图中的表示“—-”近似重合。从而由这几个重要工况的排气尾管流量和总管压强预估情况可发现改进后的排气尾管流量模型在排气温度不同变化时估算较改进前的排气尾管流量模型估算的排气尾管流量更接近试验测试值,尤其是瞬态排气流量估算结果更加精确,并且从实验的数据可发现本发明改进后估算的排气尾管流量比改进前排气尾管流量模型估算的瞬态排气流量平均预估误差从原来的4.2%降到1.4%。
同时由这几个重要工况的气缸排气流量和压强预估情况可发现改进后的排气总管压强模型在排气总管温度不同变化时估算较改进前的排气总管压强模型估算的排气总管压强更接近试验测试值,尤其是瞬态排气总管压强估算结果更加精确,并且从实验的数据比较可发现本发明改进后估算的排气总管压强比改进前排气总管压强模型估算的瞬态排气总管压强平均预估误差从原来的2.1%降到0.19%。
综上所述,本发明改进排气总管压强模型和排气尾管流量模型的发动机ECU1在排气总管温度不同变化下估算的瞬态排气总管压强和瞬态排气尾管流量值更加精确度,缩小了误差,能跟接近发动机运行情况下的实际数值。发动机吸气的体积效率受排气总管压力的严重影响,排气总管压力越低,在一定进气压力下气缸进气流量越大;同时,排气总管压力越高,废气回流量越大,这将直接影响到缸内的残余废气量,继而决定缸内混合气燃烧质量。由此可见更精确的估算排气总管压强和排气尾管流量对发动机ECU1的进一步控制起到了非常重要的作用。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越 所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了发动机ECU1、进气VVT凸轮轴位置传感器2、排气VVT凸轮轴位置传感器3、进气歧管压力传感器4、转速传感器5、节气门阀体传感器6等术语,但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质;把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
Claims (9)
1.一种发动机排气压强和流量动态检测方法,其特征在于,通过发动机ECU(1分别接收用于检测进气VVT相位的进气VVT凸轮轴位置传感器(2)、用于检测排气VVT相位的排气VVT凸轮轴位置传感器(3)、用于检测进气歧管压力的进气歧管压力传感器(4)、用于检测节气门阀***置的节气门阀体传感器(6)和用于检测发动机转速的转速传感器(5)输送的信号,同时将这些信号赋值给发动机ECU(1)内的排气总管压强和排气尾管流量动态模型,并通过上述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型得出排气总管压强和排气尾管流量。
4.根据权利要求2或3所述的发动机排气压强和流量动态检测方法,其特征在于,所述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(3) 中的常数αcyli,i=1,2,…,10.通过如下步骤获得:通过发动机试验台架上的气缸进气口流量传感器、发动机转速传感器(5)、进气歧管传感器、进气VVT凸轮轴位置传感器(2)和排气VVT凸轮轴位置传感器(3)进行j次测量得j组公式(3)中的变量数据,将这些变量数据排列成矩阵并运算后得到气缸进气口温度模型公式(3)中的常数αcyli,i=1,2,…,10.。
6.根据权利要求5所述的发动机排气压强和流量动态检测方法,其特征在于,所述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(2)中的常数αpipe,i,i=1,2,3.通过如下步骤获得:通过发动机试验台架上的排气总管压力传感器和排气歧管压力传感器进行j次测量得j组公式(2)中的变量数据,将这些变量数据排列成矩阵并运算后得到排气总管压强和排气尾管流量动态模型公式(2)中的常数αpipe,i,i=1,2,3.。
8.根据权利要求7所述的发动机排气压强和流量动态检测方法,其特征在于,所述的j组数据采用多变量最小二乘法来拟合使在每次测量时每一组数据都不同。
9.根据权利要求2所述的发动机排气压强和流量动态检测方法,其特征在于,所述的排气总管压强和排气尾管流量动态模型中的气缸排气总管温度Tem由经验公式估算出来。
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