CN115450732A - 用于操控泵的方法、用于训练神经网络的方法和流体供应*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于操控泵的方法，所述泵具有泵室、用于泵室的至少一个可主动控制的阀和致动器，利用该致动器能使限定泵室的元件来回移动，其中在使用泵的基于人工神经网络（N）的获得至少一个对于所述泵的运行来说是表征性的参数（T、n、pS、pF、U）的当前值作为输入的模型（M）的情况下，确定泵室中的当前压力，其中基于泵室中的当前压力（pP）来确定用于运行泵的至少一个可主动控制的阀的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S），而且其中所述泵基于所确定的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S）来操控。本发明还涉及一种用于训练这种人工神经网络（N）的方法以及一种具有这种泵的流体供应***。

Description

用于操控泵的方法、用于训练神经网络的方法和流体供应 ***
技术领域
本发明涉及一种用于运行泵、例如流体供应***的方法、一种用于训练人工神经网络的方法、一种用于执行该方法的计算单元和一种用于执行该方法的计算机程序以及一种流体供应***。
背景技术
在机动车中的废气的后处理中，尤其是为了减少氮氧化物（NOx），可以使用所谓的SCR方法（英文：Selective Catalytic Reduction（选择性催化还原））。在此，将尿素水溶液（HWL）作为还原剂溶液引入典型的富氧废气中。
为此，可以使用计量模块或计量阀，该计量模块或计量阀包括喷嘴，以便将尿素水溶液喷射或引入到废气流中。在SCR催化净化器的上游，尿素水溶液反应生成氨，然后氨在SCR催化净化器处与氮氧化物结合，由此形成水和氮气。
计量阀通常经由压力管线与泵连接。该泵将尿素水溶液从还原剂罐泵送到计量模块。附加地，回流装置可以与还原剂罐连接，经由该还原剂罐可以回流多余的尿素水溶液。这种泵例如可拥有泵室和可主动控制的阀，如DE 10 2018 208 112 A1中所述。
发明内容
按照本发明，提出了具有专利独立权利要求的特征的一种用于运行泵的方法、一种用于训练人工神经网络的方法、一种用于执行该方法的计算单元和一种用于执行该方法的计算机程序，以及一种流体供应***。有利的设计方案是从属权利要求以及随后的描述的主题。
本发明涉及泵的运行，该泵具有泵室，该泵室具有至少一个阀，但是优选地具有两个阀，其中的至少一个阀、但是适宜地两个阀是可主动控制的。还设置致动器，利用该致动器能使限定泵室的元件来回移动，即能改变泵室的容积。
该致动器例如可以是电动机。限定泵室的元件尤其可以是膜片，该膜片例如经由连杆与安装在电动机的转子上的偏心轮联接。那么在这种情况下是所谓的隔膜泵，该隔膜泵通常被用于已经提及的SCR供应***。但是，原则上，该元件并不必须是膜片，（直接）限定泵室的活塞也是可设想的。在此，两个阀尤其用作入口阀和出口阀。但是，代替电动机，例如也可以考虑线性致动器，例如能借助于电磁体来移动的衔铁，该衔铁可以对抗弹簧力地使限定泵室的元件（这里也可以再次涉及膜片）上下移动。
在这种情况下，可主动控制的阀（这不仅适用于入口阀而且适用于出口阀）应被理解为：阀的打开和关闭可以主动地有针对性地被引起，更确切地说例如通过具有线圈和衔铁的电磁致动器来引起，使得通过对线圈的适当的通电可以对阀进行切换。易于理解的是：也可以使用例如具有多个线圈或者其它致动器的其它类型的可主动控制的阀。不同于此，其它阀——或者还有通常在SCR***中的泵中使用的阀是这种在施加一定压力时被动或自动打开的阀。即，利用这种常规阀，例如可以在泵的吸入阶段通过入口阀将流体吸入泵室，并且接着在泵送或输送阶段通过出口阀——在入口阀关闭时——将流体从泵室中压出。
带有可主动控制的阀的泵的一个特别优点在于：通过对阀的单独控制，泵可以以或多或少任意的方式来运行，例如也在输送方向与正常输送方向相反的情况下（那么入口阀和出口阀的功能调换）。在其中像尿素水溶液那样的流体从流体罐被输送到计量模块的SCR供应***中，这例如可意味着：流体也可以在需要时从计量模块重新被输送回流体罐中。为此，阀只须以相对应的方式被打开和关闭。与正常输送方向相反的该输送方向在SCR供应***的情况下特别有利，原因在于在那里在关掉燃烧发动机或柴油发动机之后，流体——或者那就是尿素水溶液——可以重新从计量模块被输送回流体罐中，以便尤其是在冬天防止冰冻。此外，那么例如不再需要回流装置。
通过有针对性地改变阀的打开和关闭时间——或者通常是切换时间或切换时间点，例如也可以改变泵的效率或者所希望的输送量或者输送流量。
在泵的正常运行时，吸入和压力侧的阀（或者入口和出口阀）在其工作范围内不是通过施加的流体压力来打开和关闭，而是借助于例如可电操控的致动器来主动打开和关闭。尤其是在所希望的完全输送的情况下，阀的切换时间（以及借此还有相应的致动器的操控时间）在此应该被度量为使得吸入侧的阀在整个吸入阶段期间都被打开并且压力侧的阀在整个输送阶段期间都被打开。
为原理所决定地，被动或液压控制的阀总是在正确的时间点打开和关闭。一旦泵的压缩室中的压力低于吸入路径中的压力，吸入阀就打开，并且一旦这些情况逆转，该吸入阀就关闭。一旦在压缩室中达到所需的输送压力，压力阀就打开，并且同样，一旦在压缩室中的压力低于所需的输送压力，压力阀就重新关闭。
相反，在主动控制的阀的情况下，这些阀在通过对这些阀的操控所指定的时间点打开和关闭。在此，泵驱动的机械地定义吸入和压缩或输送冲程的开始和结束的死点并未与液压吸入和输送阶段的开始和结束精确匹配。这种差异取决于对于泵的运行来说是表征性的多个参数，并且因而难以应用；与理想的切换时间点的任何偏差都可能导致泵的输送量的减少。借此也许无法最大可能的输送量。即使例如应该有针对性地减少输送量，精确了解对此来说理想的切换时间点也是有利的。
为了确定相应理想的切换时间点，需要了解泵的泵室或压缩室中的瞬态压力曲线。但是，该瞬态压力曲线在实践中由于成本和结构空间原因而通常无法被测量。
因而提出：创建和训练基于（人工）神经网络的模型，该模型有能力在不同或者尽可能所有重要的边界条件（对于泵的运行来说是表征性的参数）下预测在泵的泵室或压缩室中的压力并且例如在用于泵的控制设备中实现该模型。通过了解借助于神经网络来建模的在泵室中的瞬态压力，可以在各种或所有边界条件下确定理想的切换时间点并且因此总是以尽可能好的输送功率来运行该泵。与物理模型相比，借助于神经网络的建模在计算和存储能力方面所需要的资源少得多，并且因而也能在常见的控制设备上实现。
在此，泵的模型获得泵的至少一个对于泵的运行来说是表征性的参数的当前值作为输入或输入值，并且确定泵室中的当前压力，也就是说泵室中的当前压力是模型或人工神经网络的输出或输出值。
接着，基于泵室中的当前压力，确定用于运行泵的至少一个可主动控制的阀的切换时间点，即尤其是入口和出口阀的打开和关闭时间点，尤其是依据相应的阀的压力情况。接着，泵基于所确定的切换时间点来操控或运行；即，这尤其包括对可主动控制的阀以及致动器的操控。尤其是，基于泵室中的当前压力也可以确定用于运行泵的切换时间点，其方式是对指定的切换时间点机械能适配或校正。这样，例如可以为泵室中的特定的标准压力指定标准切换时间点，接着这些标准切换时间点根据所确定的当前压力来适配或改变。从这个意义上说，也可以说是用于切换时间点的校正函数。
就这方面来说，也应提及：对阀的操控例如需要向电磁体或磁致动器施加电压，以便将阀打开。由于从施加电压（也称为操控时间点）直至实际打开（切换时间点）为止经历或需要一定时间，所以应根据这些切换时间点来选择相对应的操控时间点（这不仅适用于打开而且适用于关闭，接着在关闭时移除或切断电压）。
至少一个对于泵的运行来说是表征性的其值被用作模型的输入的参数优选地选自：要借助于泵来输送的流体的温度；环境压力；泵的转速或频率（据此例如可以根据泵的类型就电动机或线性致动器而言来进行区分）；在泵的吸入侧的压力（吸入压力）；和在泵的输送侧的压力（输送压力）。同样，可以考虑输送量容差、压力脉动以及在泵内的压力损失（相应一个或多个）。这些参数也影响阀的理想的切换时间点。例如，更高的吸入压力引起：入口阀可以更早地打开，原因在于压缩室中的压力（该压力首先被降低）更早地低于吸入压力，使得流体可以被吸入。对于这种关系的更详细的描述，此处应参阅附图和相关的描述。
用于主动操控至少一个阀的磁致动器的线圈温度和/或操控电压通常不影响泵室中的压力；然而，该线圈温度和/或操控电压优选地被用于计算或确定操控时间。
在此，神经网络将如泵转速、流体温度等输入参量与泵室中的所希望的当前压力的关系建模为一种虚拟传感器信号。在此，各种类型的神经网络都适合于建模，例如像所谓的“Multilayer Perceptron”或多层感知器（MLP）那样的“前馈网络”，或者还有像所谓的“长短期记忆（Long short-term memory）”（LSTM）那样的递归神经网络。
神经网络提前被训练或教导，也就是说在用于运行泵之前被训练或教导。对泵的模型的如上所述的这种人工神经网络的训练同样是本发明的主题。为此，针对至少一个对于泵的运行来说是表征性的参数的参考值的多个集，借助于模型来分别确定泵室中的压力。根据借助于模型或神经网络所确定的压力与和这些参考值相对应的参考压力的相应的偏差，该模型或者在那里在神经网络的神经元中的权重被适配。
即，例如可以考虑所谓的监督学习，作为学习方法，其中向神经网络给予输入模式，并且将神经网络在其当前状态下产生的输出与该神经网络实际应该输出的值进行比较。通过目标输出与实际输出的比较，可以推断出所要进行的对网络配置的更改。在单层感知器的情况下，可以应用所谓的Delta规则（还有感知器学习规则）。多层感知器通常利用所谓的反向传播（或者错误反馈）来训练，这是对Delta规则的泛化。
该学习或训练例如可以基于测量数据或者还有瞬态仿真数据来实现，也就是说至少一个对于泵的运行来说是表征性的参数的参考值的多个集以及相对应的参考压力依据测量测量和/或仿真来确定。尤其是在使用仿真的情况下，所基于的仿真模型应该被验证并且足够精确并且有能力可以描绘所需的物理效果（例如与温度相关的流体特性对压缩室中的压力的影响）。
按照本发明的计算单元、例如机动车的控制设备、泵控制设备或者废气后处理控制设备尤其是以程序技术方式被设立为执行按照本发明的方法。对于训练来说，必要时也可以使用专用或者还有通用计算机或PC。
本发明的主题还是一种流体供应***、尤其是SCR供应***，该流体供应***具有上文阐述的泵以及按照本发明的计算单元，尤其是作为控制设备。
尤其是当进行实施的控制设备还被用于其它任务并且因而总归存在时，按照本发明的方法的以具有用于执行所有方法步骤的程序代码的计算机程序或计算机程序产品的形式的实现方案也是有利的，因为这引起了特别低的成本。尤其是，适合于提供该计算机程序的数据载体是磁存储器、光存储器和电存储器，诸如硬盘、闪速存储器、EEPROM、DVD以及其它等等。通过计算机网络（因特网、内联网等等）来下载程序也是可行的。
本发明的其它优点和设计方案从描述以及随附的附图中得到。
本发明依据实施例在附图中示意性示出并且在下文参考附图予以描述。
附图说明
图1示意性示出了流体供应***，该流体供应***具有泵，其中能执行按照本发明的方法。
图2示意性示出了泵，其中能执行按照本发明的方法。
图3示出了用于阐明本发明的在操控泵时的压力和冲程曲线。
图4示意性示出了按照本发明的在一个优选的实施方式中的方法的流程。
图5示意性示出了按照本发明的在另一优选的实施方式中的方法的流程。
具体实施方式
在图1中示意性且示例性示出了被设计成SCR供应***的流体供应***100，在该流体供应***的情况下或在那里存在的泵的情况下能执行按照本发明的方法。SCR供应***100包括泵或输送泵210，该泵或输送泵具有泵室220、用于该泵室220的两个可主动控制的阀221和222以及过滤器230。这些组件示例性地共同形成输送单元200，该输送单元例如可以作为结构单元来提供。
在此，在正常输送方向的情况下，阀221用作入口阀，而阀222用作出口阀。泵210还具有输送元件225——或限定泵室220的元件，以便增大或缩小泵室220的容积。输送元件225例如可以是膜片，如这一点随后还更详细地被阐述的那样。
现在，泵210被设立为：将还原剂121（或还原剂溶液）作为所要输送的流体从流体罐120经由压力管线122输送计量模块或计量阀130。接着，在那里将还原剂121喷射到燃烧发动机的排气管路170中。
此外，纯示例性地设置压力传感器140（该压力传感器也可以安放在输送单元200中），该压力传感器被设立为测量至少在压力管线122中的压力；接着是输送压力。易于理解的是：还可以设置其它传感器，用于如其它压力和温度等其它参数。例如被设计成废气后处理控制设备的计算单元150与压力传感器140连接并且从该压力传感器获得关于压力管线122中的压力的信息。此外，该废气后处理控制设备150与输送单元200连接，在那里尤其是与泵210并且与计量模块130连接，以便能够操控该泵。这也包括对可主动控制的阀221和222的操控。
此外，SCR供应***100示例性地包括回流装置160，通过该回流装置，可以将还原剂从该***中引导回到流体罐120中。在该回流装置160中示例性地布置有孔口（Blende）或节流门161，该孔口或节流们提供局部流动阻力。然而，为此应注意：在具有主动控制阀的泵的情况下也可以省去这种回流装置。
该废气后处理控制设备被设立为：依据重要数据、诸如从发动机控制设备或从用于废气中的温度、压力和氮氧化物含量的传感器接收到的数据，对该***的致动器进行协调，以便根据运行策略来将尿素水溶液引入到SCR催化净化器上游的排气道中。此外，例如车载诊断（OBD）监控该废气后处理***的对于遵守废气极限值来说重要的构件和器件。
在图2中，以截面图比图1中更详细地示意性示出了其中能执行按照本发明的方法的泵210。除了泵室220和用于泵室220的两个可主动控制的阀221和222之外，泵210尤其具有被设计成膜片的限定泵室220的元件225。
还设置电动机240，在该电动机的转子245处例如借助于偏心轮（为此参见角度φ）来安装连杆250，该连杆同样与膜片连接。以这种方式，可以通过转子250的旋转运动来实现膜片225的上下移动。
两个阀221和222这里示例性地具有电磁致动器或磁致动器，所述电磁致动器或磁致动器分别具有线圈223以及衔铁224，借助于所述电磁致动器或磁致动器可以操纵适当的元件，以便释放流动，即打开或阻断阀，即将阀关闭。
为了更详细地阐明本发明，在图3中示出了在对泵的如上所述的操控时的压力和冲程曲线。为此，在上方的图表中绘制随着时间t的压力p。用pS来表示吸入压力并且用pF来表示输送压力。压力曲线p1、p2和p3分别说明了在泵室或压缩室中的压力的变化过程，更确切地说针对各种边界条件或参数，诸如吸入压力。在下方的图表中，示出了泵驱动装置或致动器（以及借此还有膜片）的冲程h。
在时间点tOT，到达泵的上死点（OT），即输送冲程的机械结束和吸入冲程的机械开始。为此应提及：这里从电动机的视角朝着膜片的方向（参见图2）来定义冲程h。然而，吸入阶段在当压缩室中的压力低于在泵的吸入侧的压力pS时的时间点tE,O才开始。图中，该时间点tE,O只针对压力曲线p1来绘出；然而能看到：对于其它压力曲线p2和p3来说得出其它——这里是稍后的——时间点。吸入或入口阀必须——为了最佳输送条件——在该时间点被打开。即，打开的理想的切换时间点根据压缩室中的压力并且借此根据边界条件而有所不同。
在时间点tUT，到达泵的下死点（UT），即吸入冲程的机械结束和输送或压缩冲程的机械开始。然而，吸入阶段在当压缩室中的压力（这里重新针对p1来示出）超过在吸入侧的压力pS时的时间点tE,S才结束。对于所示出的三种情况来说，该时间点也有所不同。在时间点tE,S，入口阀应被关闭。
在当压缩室中的压力（这里重新针对p1来示出）超过在输送侧的压力pF时的时间点tA,O，输送阶段开始。只有在该时间点才允许打开压力或出口阀；尤其是必须在时间点tE,S与tA,O之间关闭两个阀。对于这三种情况来说，时间点tA,O也有所不同。
最后，在当压缩室中的压力（这里重新针对p1来示出）低于在输送侧的压力pF时的时间点tA,S，到达输送阶段的结束，在该结束时应该关闭压力或出口阀。这里，在这三种情况之间也存在区别；此外，时间点tA,S不同于现在重复的时间点tOT、即泵的上死点。
由于当泵的运行边界条件发生变化时阀的理想的切换时间点发生变化，所以这些切换时间点通常被应用于整个运行边界条件范围。影响切换时间点的运行边界条件例如是流体温度、环境压力、操控电压、线圈温度（在使用磁致动器的情况下）、泵转速或者吸入和输送压力或者必要时其它参数，如上文已经描述的那样。依据图3，例如能清楚地看到吸入和输送压力的影响：如果输送压力pF更高，则例如时间点tA,O、即出口阀的打开在时间上向后推迟（pF与p1的交点）。
在考虑所有这些边界条件的情况下的应用相对应地复杂。因而，如所提及的那样提出：借助于例如在控制设备中的模型来确定切换时间。因为物理模型由于在控制设备中供支配的资源而通常不被考虑，所以应该创建基于（人工）神经网络的模型并且对该模型进行训练，使得该模型有能力在泵的所有重要的运行边界条件下作为虚拟传感器来预测压缩室中的压力并且这样来确定相应最佳的操控时间。
在图4中示意性示出了按照本发明的在一个优选的实施方式中的方法的流程，更确切地说在使用基于人工神经网络N的模型M的情况下对泵的操控或运行。
为此，示例性地针对要借助于泵来输送的流体的温度T、泵的转速n、在泵的吸入侧的压力pS以及在泵的输送侧的压力pF分别检测当前值（这些值例如分别借助于适当的传感器来测量），并且将这些值作为输入或输入值输送给模型M或该模型的人工神经网络N。
接着，在那里确定泵的泵室或压缩室中的当前压力pP，作为输出或输出值。据此或基于此，进而接着可以例如根据如图3中所示的压力pS和pF来确定阀的切换时间，更确切地说尤其是入口阀的打开时间点tE,O和关闭时间点tE,S以及出口阀的打开时间点tA,O和关闭时间点tA,S。
据此，接着在考虑被用于主动操控至少一个阀的磁致动器的操控电压u以及磁致动器的线圈温度TS的情况下确定操控时间。接着，阀相对应地***控。操控时间点与打开时间点（或者一般来说切换时间点）之差、即所谓的操控偏移取决于线圈温度和操控电压。这例如可以被校准。
在图5示意性示出了按照本发明的在另一优选的实施方式中的流程，更确切地说对人工神经网络N的训练或教导，如其例如按照图4所使用的那样。首先，针对例如结合图4所提及的参数（温度T等等）的参考值的集PR,1，借助于模型或神经网络N来确定泵室中的压力pP。
接着，将该借此获得的压力pP与参考压力pR进行比较，该参考压力例如是在试验台上的测试测量时针对参数集PR,1所确定的。接着，根据pP与pR的偏差，例如对神经网络N的神经元的权重G进行适配；获得权重G'。接着，使用该经适配的神经网络，利用另一参数集PR,2来重复该过程。
这例如可以利用多个现有的参数集和相对应的参考压力来一直重复，直至所确定的压力pP与参考压力pR之间的偏差低于指定的阈值或尽可能小为止。接着，这样训练的神经网络可以被用于运行泵，如参考图4所阐述的那样。

Claims (14)

1.一种用于操控泵（210）的方法，所述泵具有泵室（220）、用于所述泵室（220）的至少一个可主动控制的阀（221、222）和致动器，利用所述致动器能使限定所述泵室（220）的元件（225）来回移动，
其中在使用所述泵的基于人工神经网络（N）的获得至少一个对于所述泵的运行来说是表征性的参数（T、n、pS、pF、U）的当前值作为输入的模型（M）的情况下，确定所述泵室中的当前压力，
其中基于所述泵室中的当前压力（pP）来确定用于运行所述泵的至少一个可主动控制的阀的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S），而且
其中所述泵基于所确定的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S）来操控。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述泵具有至少两个可主动控制的阀，其中的一个阀被用作入口阀（221）并且其中的一个阀被用作出口阀（222）。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述切换时间点选自：入口阀的打开时间点（tE,O）；所述入口阀的关闭时间点（tE,S）；出口阀的打开时间点（tA,O）；和所述出口阀的关闭时间点（tA,S）。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中基于所述泵室中的当前压力（pP）来确定用于运行所述泵的至少一个可主动控制的阀的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S），其方式是使指定的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S）适配。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中借助于所述泵来在流体供应***（100）、尤其是SCR供应***中输送流体（121）。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中基于所确定的切换时间点（tE,O、tE,S、tA,O、tA,S）来确定操控时间点（t'），按照所述操控时间点来操控所述至少一个可主动控制的阀。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述操控时间点（t'）在考虑用于主动操控至少一个阀的磁致动器的线圈温度（TS）和/或操控电压（u）的情况下被确定。
8. 一种用于训练泵的模型（M）的人工神经网络的方法，所述泵具有泵室（220）、用于所述泵室（220）的至少一个可主动控制的阀（221、222）和致动器，利用所述致动器能使限定所述泵室（220）的元件（225）来回移动，并且在使用获得至少一个对于所述泵的运行来说是表征性的参数（T、n、pS、pF、U）的当前值作为输入的模型（M）的情况下能确定所述泵室中的当前压力（pP），
其中针对至少一个对于所述泵的运行来说是表征性的参数的参考值的多个集（PR,1、PR,2），借助于所述模型来分别确定所述泵室中的压力（pP），而且
其中根据借助于所述模型所确定的压力（pP）与和所述参考值相对应的参考压力（pR）的相应的偏差来使所述模型适配。
9.根据权利要求8所述的方法，其中至少一个对于所述泵的运行来说是表征性的参数的参考值的多个集（PR,1、PR,2）以及相对应的参考压力（pR）依据测试测量和/或仿真来确定。
10.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中至少一个对于所述泵的运行来说是表征性的参数选自：要借助于所述泵来输送的流体（121）的温度（T）；环境压力；所述泵的转速（n）或频率；在所述泵的吸入侧的压力（pS）；在所述泵的输送侧的压力（pF）；输送量容差；压力脉动；和在所述泵内的压力损失。
11.一种计算单元（150），所述计算单元被设立为执行根据上述权利要求中任一项所述的方法的所有方法步骤。
12.一种流体供应***（100）、尤其是SCR供应***，所述流体供应***具有：泵（210），所述泵具有泵室（220）、用于所述泵室（220）的至少一个可主动控制的阀（221、222）和致动器，利用所述致动器能使限定所述泵室（220）的元件（225）来回移动；以及根据权利要求11所述的计算单元（150）。
13.一种计算机程序，当所述计算机程序在计算单元（150）上被实施时，所述计算机程序促使所述计算单元（150）执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的所有方法步骤。
14.一种机器可读存储介质，其具有被存储在其上的根据权利要求13所述的计算机程序。
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