CN110821695A - 用于校正受压力波影响的燃料喷射的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种用于校正受压力波影响的燃料喷射的方法和设备，其中内燃机发动机的燃料喷射***(1)包括：至少一个燃料喷射致动器(3)，以将燃料喷射到内燃机发动机的汽缸(2)中；高压燃料供应***，以向所述燃料喷射致动器(3)供应燃料；和控制逻辑装置(12)，其包括人工神经网络(12A)，以计算用于校正由燃料喷射***(1)的至少一个致动器产生的压力波PW的压力校正数据(pcd)。

Description

用于校正受压力波影响的燃料喷射的方法和设备
相关申请的交叉引用
本申请要求于2018年8月13日提出的德国专利申请号为102018213620.3的优先权和权益，其内容通过引用而并入本文。
技术领域
本申请涉及一种用于校正燃料喷射***的燃料喷射致动器的受压力波影响的燃料喷射的方法和装置。
背景技术
本节中的陈述仅提供与本申请相关的背景信息，而并不构成现有技术。
内燃机发动机可以使用燃料喷射***来实现性能、排放、噪声和燃料效率的目标。然而，传统的储存蓄积器喷射***面临压力扰动或压力波，其对后续喷射的燃料喷***度产生负面影响。这些压力扰动降低了内燃机发动机的发动机性能并恶化了内燃机发动机的排放噪声和燃料效率。
在传统的内燃机发动机中，压力扰动及其对燃料喷射***的燃料喷***度的影响通过使用校正算法的控制程序来补偿，所述校正算法基于压力波对燃料喷***度的影响的测量。
图1显示了传统压力波控制逻辑的应用。来自不同种类的传感器的数据被提供给发动机管理***EMS，并且可以通过应用软件针对每个工作点捕获。检查、评估合适的采集并将其用于控制逻辑随后的应用步骤。在编写应用软件之后，在发动机管理***EMS或发动机控制单元ECU中实施该应用软件，以根据接收的负载点信息数据和测量的压力产生用于不同的燃料喷射致动器的控制信号。控制信号的计算是复杂的并且需要电子控制单元ECU的许多资源。此外，计算难以校准，其需要工程师团队的参与。由于计算和校准的复杂性，申请人发现这种传统方法相对于燃料供应***和/或内燃机发动机的变化而言容易出错并且非常不灵活。在传统***中，对受压力波影响的燃料喷射的校正是由工程师根据他们的经验创建的应用程序来执行的，即用于校正燃料喷射致动器对内燃机发动机汽缸的受压力波影响的燃料喷射的传统***并不是自我适应以在***内变化的。
公开于背景技术部分的上述信息仅仅旨在加深对本申请的背景技术的理解，因此其可以包含的信息并不构成本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本申请提供了一种方法和***，其以完全自主的方式提供对受压力波影响的燃料喷射的精确校正。
在本申请的一种形式中，内燃机发动机的燃料喷射***包括至少一个燃料喷射致动器、高压燃料供应***和控制逻辑装置。所述至少一个燃料喷射致动器适于将燃料喷射到内燃机发动机的汽缸中。所述高压燃料供应***适于向所述燃料喷射致动器供应燃料。所述控制逻辑装置包括人工神经网络，所述人工神经网络适于计算用于校正由燃料喷射***的至少一个致动器产生的压力波的压力校正数据。
根据本申请的第一个方面的燃料喷射***具有以下优点：它是完全自适应的，如果在***中(特别是在高压燃料供应***和/或使用的内燃机发动机中)发生变化，其不需要工程师预先工作。
根据本申请的第一个方面的燃料喷射***的另一个优点在于，它提高了对于由致动器产生的压力波(特别是由高压燃料供应***的高压泵和/或压力控制阀产生的压力波)的压力波校正的精度。
在一种形式中，本申请提供了一种用于校正由燃料喷射***的燃料喷射致动器的受压力波影响的燃料喷射的方法。
用于校正燃料喷射***的燃料喷射致动器的受压力波影响的燃料喷射的方法包括以下步骤：
通过人工神经网络基于由至少一个压力传感器提供的压力数据并基于负载点信息数据来计算压力校正数据；
响应于由人工神经网络计算的压力校正数据，控制燃料喷射***的燃料喷射致动器。
在一种形式中，人工神经网络包括深度神经网络，所述深度神经网络具有用于接收输入变量的输入层、至少一个隐藏层以及用于提供输出变量的输出层。
在燃料喷射***的另一种可能的形式中，以训练数据集合来训练所述人工神经网络，所述训练数据集合设置为改变所述燃料喷射***和/或内燃机发动机的参数。
在本申请的第一个方面的燃料喷射***的又一可能形式中，高压燃料供应***包括高压泵，其适于将燃料从燃料箱泵送到高压燃料共轨，该高压燃料共轨适于向燃料喷射致动器供应高压燃料。
在本申请的第一个方面的燃料喷射***的又一可能形式中，所述高压泵形成所述高压燃料供应***的致动器，并且在所述高压泵的每个压缩行程中产生压力波。
在燃料喷射***的其它形式中，高压燃料供应***包括压力控制阀，其适于调节高压燃料共轨中的燃料压力，其中，压力控制阀形成高压燃料供应***的致动器并在致动时产生压力波。
在燃料喷射***的又一种可能的形式中，所述高压燃料供应***包括至少一个压力传感器，其适于测量高压燃料供应***内的压力，以将作为输入变量提供的压力数据提供给控制逻辑装置的人工神经网络。
在燃料喷射***的又一种可能的形式中，负载点信息数据作为输入变量提供给控制逻辑装置的人工神经网络。
在燃料喷射***的又一种可能的形式中，人工神经网络适于基于从至少一个压力传感器接收的压力数据并且基于接收的负载点信息数据计算压力校正数据作为输出变量。
在燃料喷射***的另一种可能的形式中，根据通过控制逻辑装置的人工神经网络计算的压力校正数据，通过调节每个燃料喷射致动器的激励时间和/或激励幅度中来校正受压力波影响的燃料喷射。
在燃料喷射***的又一种可能的形式中，燃料喷射致动器适于在主喷射期间以及一个或多个在主喷射之前的先导喷射期间将燃料喷射到其相关联的内燃机发动机的汽缸中。
在燃料喷射***的又一种可能的形式中，通过控制燃料喷射致动器的主喷射和/或先导喷射的激励时间和/或激励幅度，根据由控制逻辑装置的人工神经网络计算的压力校正数据来校正受压力波影响的燃料喷射。
本申请还提供了一种用于燃料喷射***的控制逻辑装置，包括人工神经网络和控制单元。人工神经网络适于计算用于校正由燃料喷射***的至少一个致动器产生的压力波的压力校正数据。控制单元适于根据计算出的压力校正数据产生用于燃料喷射***的燃料喷射致动器的控制信号。
通过本文提供的说明，其它应用领域将变得明显。应当理解，本说明书和具体示例仅旨在用于说明的目的，而并不旨在限制本申请的范围。
附图说明
为了可以很好地理解本申请，现在将参考所附附图来描述作为示例给出的本申请的不同形式，在这些附图中：
图1示出了传统燃料喷射***的框图；
图2示出了在本申请的第一种形式中的燃料喷射***的可能的示例性形式的方框图；
图3示出了在本申请的第一种形式中的燃料喷射***的控制逻辑装置中实现的人工神经网络的示意图；
图4示出了在本申请的第二种形式中的用于校正受压力波影响的燃料喷射的方法的流程图；
图5示意性地示出了测量数据的生成，该测量数据可用于训练在本申请的一种形式中的燃料喷射***中实现的人工神经网络；
图6示出了用于说明在本申请的一种形式中的燃料喷射***的操作的信号图；而
图7A至图7D示出了用于说明通过在本申请的一个形式中的方法和***而校正压力波的信号图。
本文描述的附图仅用于说明的目的，而并不旨在以任何方式限制本申请的范围。
具体实施方式
以下说明在本质上仅仅是示例性的，并非旨在限制本申请、应用或用途。应当理解，在整个附图中，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。
如在图2的框图中可以看到的，本申请的第一种形式中的燃料喷射***1可以用在如图2所示的具有一个或更多个汽缸2-1、2-2、2-3、2-4(Cyl)的内燃机发动机中。内燃机发动机的每个汽缸包括相关联的燃料喷射致动器3-1、3-2、3-3、3-4，其适于将燃料喷射到内燃机发动机的相应汽缸中。燃料喷射致动器3(FIA)和相关联的汽缸2的数量可以根据内燃机发动机的类型而变化。如图2所示，高压燃料供应***适于向燃料喷射***的燃料喷射致动器3-i(i＝1，2，3，4)供应燃料。高压燃料供应***在所示的示例性形式中包括高压燃料共轨4(HPFR)，其通过高压管6连接到高压泵5(HPP)。高压泵5适于将燃料从燃料箱7(FR)泵送到燃料供应***的高压燃料共轨4中。如图2所示，高压燃料共轨4通过高压管8-i(i＝1，2，3，4)向每个燃料喷射致动器3-i(i＝1，2，3，4)供给燃料。高压燃料供应***还包括压力控制阀9(PCV)，其适于调节高压燃料共轨4中的燃料压力。
如图2所示，高压燃料供应***还包括至少一个压力传感器10，其适于在高压燃料供应内的一个位置处测量高压燃料供应***内的当前压力，以向控制逻辑装置12的人工神经网络12A(ANN)提供经由信号线11提供的压力数据，如输入变量“x”。在所示的示例性的形式中，控制逻辑装置12包括两个主要组件，即人工神经网络12A和控制单元12B(C.U.)。控制逻辑装置12的人工神经网络12A适于计算压力校正数据“pcd”，其可用于校正由***1的至少一个致动器产生的压力波PW。控制单元12B从人工神经网络12A接收计算出的压力校正数据pcd，并且适于根据计算出的压力校正数据pcd产生提供给燃料喷射***1的不同燃料喷射致动器3-i(i＝1，2，3，4)的控制信号CTRL。在图2所示的示例性的形式中，控制逻辑装置12的控制单元12B经由信号控制线13-1至13-4控制燃料喷射致动器3-1至3-4。控制逻辑装置12的人工神经网络12A是经过经训练的人工神经网络，其已经在用于改变燃料供应***和/或内燃机发动机的参数的训练数据集合上受到训练。在可能的形式中，人工神经网络12A可以包括深度神经网络。深度神经网络12A包括用于接收输入变量“x”的输入层、至少一个隐藏层以及用于提供输出变量“y”的输出层。在图3的图中，示意性地示出了这种人工神经网络(ANN)12A的可能的示例性的形式。
燃料供应***的高压泵5形成致动器，该致动器在高压泵5的每个压缩行程中产生不希望的压力波PW。而且，压力控制阀9形成高压燃料供应***的致动器，其在致动时产生不希望的压力波PW。同样，每个燃料喷射致动器3-i在致动时可以产生压力波PW。压力波PW通过管道传播并且对燃料喷射致动器3-i的燃料喷射产生负面的影响。可以在高压燃料供应中的一个位置处测量***压力。***压力可以是最大压力至最小压力之间的任何值，这取决于发动机和/或泵速以及燃料量并且取决于若干其它影响因素。为了计算各个燃料喷射致动器3-1的正确致动，期望的理想信息是在每个燃料喷射致动器3-i处的精确压力，这是因为喷射燃料量取决于燃料喷射致动器3-i位置处的压力以及相应的燃料喷射致动器3-i的打开持续时间。然而，每个单独的燃料喷射致动器3-i的该压力信息不作为测量信号存在。仅可以计算该压力信息，并且由***1的控制逻辑装置12执行该计算。如图2所示，压力传感器10适于测量高压燃料供应***内的***压力，并将压力数据作为多个输入变量x中的一个提供给控制逻辑装置12的人工神经网络12A。其他负载点信息数据也作为输入变量x提供给控制逻辑装置12的人工神经网络12A。人工神经网络12A基于从至少一个压力传感器10接收的压力数据以及剩余的负载点信息数据来计算压力校正数据pcd作为输出变量y。根据实施方式和使用情况，负载点信息数据可以包含各种不同的数据，其包括与燃料喷射***的喷射策略有关的数据。这些负载点信息数据可以包括例如高压燃料共轨4的喷射次数、喷射正时，喷射量和/或轨道压力。作为变量x提供给人工神经网络12A的负载点信息数据还可以包括关于内燃机发动机的工作的负载点信息数据，例如发动机转速、发动机扭矩、环境温度、湿度或环境压力。
此外，作为负载点信息数据提供给人工神经网络12A的输入变量x还可以包括关于校正函数的状态的参数，特别是先导校正和/或主校正是否有效。在另一种形式中，作为输入变量x提供给人工神经网络12A的负载点信息数据还可以包括关于燃料的燃料特性的数据，特别是燃料温度和/或燃料类型(燃料的物理特性)。
在燃料喷射***1的一种形式中，所提供的输入变量x还可以包括关于燃料供应***和/或内燃机发动机的硬件设置的数据。所提供的变量x可以包括关于***的实施硬件的信息，例如供应管的长度、高压泵5的泵类型、所用的燃料喷射致动器3的喷射器类型、高压燃料共轨4的体积以及关于压力控制阀9的信息。在实施***(即燃料供应***和/或内燃机发动机)之后，这些类型的信息数据通常是恒定的。然而，这些输入变量的使用允许将控制逻辑装置12也用于不同类型的内燃机发动机和/或燃料供应***。因此，人工神经网络12A不仅可以被训练用于单一类型的内燃机发动机或车辆类型，而且用于内燃机发动机和/或电动机的不同类型或变型。
如图2所示，人工神经网络12A计算压力校正数据pcd作为提供给控制单元12B的输出变量y。控制单元12B根据由人工神经网络12A计算的压力校正数据pcd产生用于燃料喷射致动器3-i的控制信号CRTL。因此，通过调节每个燃料喷射致动器3-i的激励时间(energizingtime)ET和/或激励幅度(energizing amplitude)EA，根据控制逻辑装置12的压力校正数据pcd而自动且连续地校正受压力波影响的燃料喷射。在一种可能的实施方案中，每个燃料喷射致动器3-i适于在主喷射MI期间以及一个或多个在主喷射之前的先导喷射PI期间将燃料喷射到其相关联的内燃机发动机的汽缸2-i(i＝1，2，3，4)中。通过控制由燃料喷射致动器3-i执行的主喷射MI和/或先导喷射PI的激励时间ET和/或激励幅度EA，根据由控制逻辑装置12的人工神经网络12A计算的压力校正数据pcd来校正受压力波影响的燃料喷射。
在控制逻辑装置12中实施的人工神经网络12A可以包括若干层，其中每个层可以包括多个计算节点。在另一种形式中，人工神经网络12A是这样的深度神经网络DNN，其包括输入层IL、一个或更多个隐藏层HL和输出层OL。在可能的实施方案中，人工神经网络12A包括输入层IL、三个隐藏层HL和输出层OL。图3示意性地示出了具有输入层IL、两个隐藏层HL1、HL2和输出层OL的人工神经网络12A。输入层中的节点数对应于提供给人工神经网络12A的输入变量x的数量。在图3所示的示例性的形式中，输出层OL包括提供输出变量y的单个节点，输出变量y包括提供给校正单元12B的压力校正数据pcd。在循环或事件中，输出变量y可包括用于先导激励校正、主激励校正和/或后激励校正的值。最初在多个训练数据集合上的训练设置中训练人工神经网络12A，以调整不同层的节点之间的权重参数。在另一种形式中，人工神经网络12A也可以在车辆中实施的喷射燃料***1的工作期间连续地学习并逐步改善其性能。如图3所示的人工神经网络12A的不同层可以对它们相应的输入数据执行不同种类的变换。信号(可能在多次穿过不同层之后)从第一个输入层穿过隐藏层行进到最后的输出层。在一种形式中，人工神经网络12A的输出变量y可以临时地储存并反馈到人工神经网络12A的输入层的节点。人工神经网络12A的不同节点可以应用不同的激活函数，特别是余弦激活函数、Tanh激活函数、S形(sigmoid)激活函数或ReLU激活函数。根据使用情况，可以通过将训练数据集合应用于人工神经网络12A来实现并训练不同的激活函数。
共轨燃料***可以将轨道压力稳定至标称值的相对较小的边际范围内。高压泵5提供较高的轨道压力并且连续地将燃料F输送到高压燃料共轨4。压力由压力传感器10监测，并且当前压力的压力数据被提供给人工神经网络12A。共轨燃料供应***具有以下优点：燃料压力与发动机转速和负载条件无关。这允许灵活地控制燃料喷射量和喷射正时，并且即使在较低的内燃机发动机转速和负载下也能提供更好的混合喷射穿透性。此外，共轨***提供较低的燃料泵峰值扭矩要求以及改进的发动机噪声质量。
图4示出了用于校正燃料喷射***中燃料致动器处受压力波影响的燃料喷射的方法的示例性的形式的流程图。
如图4所示，该方法包括两个主要步骤。
在第一步骤S1中，通过人工神经网络ANN基于由至少一个压力传感器提供的压力数据并基于所接收的负载点信息数据来计算压力校正数据pcd。
在另一个步骤S2中，响应于由人工神经网络ANN计算的压力校正数据来控制燃料喷射***的燃料喷射致动器。
图5示意性地显示了可用于训练人工神经网络(例如图2中所示的人工神经网络12A)的测量数据的生成。高压分析单元(HDA)附接到通过高压管连接到高压燃料共轨的测试燃料喷射致动器TFIA。控制器CONT激励训练建立的测试燃料喷射致动器TFIA。高压分析单元HDA提供可用于训练人工神经网络ANN的测量数据。由测试燃料喷射致动器TFIA提供的测量数据可以例如包括作为训练数据集合提供给人工神经网络ANN的喷射量、返回流量、轨道压力、激励曲线和/或喷射速率曲线。
图6示出了说明压力波PW对燃料计量精度的影响的图。压力波PW导致提前的喷射，使得喷射量(在恒定的激励时间下)偏差。在图6所示的示例中，主喷射MI之前是两次先导喷射PI。先导喷射PI2对先导喷射PI1和主喷射MI具有影响。进一步地，先导喷射PI1对随后的主喷射MI有影响。影响取决于喷射进行了多少次以及相应喷射的激励何时开始。受影响的主喷射MI可能在最坏的情况下表现出每行程最多5mm3的偏差。图6在右侧示出了由校正和不校正压力波PW的燃料喷射致动器对主喷射MI产生的影响。曲线I显示了未校正压力波的影响随时间的变化。曲线II显示了使用传统压力波校正控制器校正压力波PW。曲线III显示了由根据本申请的控制逻辑装置12实现的压力波校正PWC，所述控制逻辑装置12具有实施经训练的人工神经网络12A。从图6的右侧可以看出，利用根据本申请的方法和装置，由***的至少一个致动器产生的压力波PW几乎完全被消除或补偿。
通过调节相应喷射的激励时间ET和/或激励幅度EA来执行压力波PW对燃料喷射的负面影响的校正。根据何时释放喷射，将激励时间ET设定为适当的值。燃料喷射***1的控制逻辑装置12提供精确消除由***的致动器产生的压力波PW，特别是由高压泵5和高压控制阀9产生的压力波PW。
图7A至图7D示出了用于说明使用该方法和装置校正不需要的压力波PW的信号图。
图7A示出了施加到燃料喷射致动器3的控制电流的第一激励曲线EP1。在燃料喷射致动器3的操作期间，如图7B的信号图中所示，通过***1的致动器产生压力波PW。
图7C示出了由燃料喷射致动器3喷射的燃料量FQ，以毫克/毫秒(mg/ms)为单位。
图7D示出了校正的激励曲线EP2与图7A中的第一激励曲线EP1不同。根据输入变量x(尤其包括压力数据)，稍微调节激励时间ET和/或激励幅度EA以抵消或消除图7B中所示的不需要的压力波PW。
例如如图2所示的根据本申请的燃料喷射***1可用于不同种类的车辆，特别是具有柴油发动机的公路车辆。燃料喷射致动器3可包括由控制单元12B控制的电磁阀或压电阀。控制单元12B控制燃料喷射致动器3-i的燃料喷射时间和燃料喷射量。共轨燃料供应的高压(例如超过100巴)提供更好的燃料雾化。为了降低内燃机发动机的噪声，控制单元12B在主喷射事件之前控制少量燃料F的喷射，即先导喷射PI。向燃料喷射致动器3-i供应燃料的高压燃料共轨4形成压力蓄积器，其中燃料F在高压下储存。该蓄积器为多个燃料喷射致动器3-i供应高压燃料。这简化了高压泵5的操作，因为它仅需要保持目标压力，该目标压力可以是机械或电子控制的。
燃料喷射致动器3-i由控制单元12B电启动。液压阀(由喷嘴和柱塞组成)可以机械地或液压地打开，燃料F以所需的压力喷射到相关的汽缸2-i(i＝1，2，3，4)中。由于燃料压力能量被远程存储并且燃料喷射致动器3-i响应于从控制单元12B接收的控制信号CRTL而被电致动，因此喷射开始和结束时的喷射压力接近在蓄积器内的压力，即在高压燃料共轨4处的压力。根据蓄积器、泵和管道的尺寸，对于多个喷射事件中的每一个，喷射压力和速率可以几乎相同。
人工神经网络(ANN)12A、控制单元12B、控制逻辑装置12、控制器CONT和高压分析单元HDA可以实现为由预定程序操作的至少一个微处理器，并且预定程序可以包括执行上述功能的一组指令。
虽然参考目前被视为是实际的示例性的形式描述本发明，但应理解本发明并不限于所公开的形式，而相反本发明旨在覆盖包括在本申请的精神和范围之内的各种修改形式和等效形式。

Claims (15)

1.一种内燃机发动机的燃料喷射***，该燃料喷射***包括：
燃料喷射致动器，其适于将燃料喷射到内燃机发动机的汽缸中；
高压燃料供应***，其适于向所述燃料喷射致动器供应燃料；和
控制逻辑装置，其包括人工神经网络，所述人工神经网络适于计算用于校正由燃料喷射致动器产生的压力波的压力校正数据。
2.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述人工神经网络包括经训练的人工神经网络。
3.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述人工神经网络包括深度神经网络，所述深度神经网络包括：
用于接收输入变量的输入层，
至少一个隐藏层，和
用于提供输出变量的输出层。
4.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，以训练数据集合来训练所述人工神经网络，所述训练数据集合设置用于改变所述燃料喷射***或所述内燃机发动机的参数。
5.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述高压燃料供应***包括：
高压泵，其适于将燃料从燃料箱泵送到高压燃料共轨，该高压燃料共轨适于向燃料喷射致动器供应高压燃料。
6.根据权利要求5所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述高压泵形成所述高压燃料供应***的致动器，并且在所述高压泵的每个压缩行程中产生压力波。
7.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述高压燃料供应***包括：
压力控制阀，适于调节共用高压燃料共轨中的燃料压力，
其中，压力控制阀形成高压燃料供应***的致动器并在致动时产生压力波。
8.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述高压燃料供应***包括：
压力传感器，适于测量高压燃料供应***内的压力，以将作为输入变量提供的压力数据提供给控制逻辑装置的人工神经网络。
9.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，负载点信息数据作为输入变量提供给控制逻辑装置的人工神经网络。
10.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，
其中，人工神经网络适于基于从压力传感器接收的压力数据和负载点信息数据计算压力校正数据作为输出变量。
11.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，基于通过控制逻辑装置的人工神经网络计算的压力校正数据，通过调节燃料喷射致动器的激励时间或激励幅度中的至少一个来校正压力波。
12.根据权利要求1所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，所述燃料喷射致动器适于在主喷射期间以及在主喷射之前的先导喷射期间将燃料喷射到汽缸中。
13.根据权利要求12所述的内燃机发动机的燃料喷射***，其中，基于通过控制逻辑装置的人工神经网络计算的压力校正数据，通过控制燃料喷射致动器主喷射或先导喷射的激励时间、激励幅度中的至少一个来校正压力波。
14.一种用于校正燃料喷射***的燃料喷射致动器的压力波的方法，该方法包括：
基于由压力传感器提供的负载点信息数据和压力数据，通过人工神经网络计算压力校正数据；
响应于由人工神经网络计算的压力校正数据来控制燃料喷射***的燃料喷射致动器。
15.一种用于燃料喷射***的控制逻辑装置，该控制逻辑装置包括：
人工神经网络，其适于计算用于校正由燃料喷射***的致动器产生的压力波的压力校正数据，
控制单元，其适于基于计算出来的压力校正数据产生用于燃料喷射***的燃料喷射致动器的控制信号。
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