DE102015201907B4

DE102015201907B4 - Berührungsfreie Abgassensorüberwachung

Info

Publication number: DE102015201907B4
Application number: DE102015201907.1A
Authority: DE
Inventors: Hassene Jammoussi; Imad Hassan Makki; Adam Nathan Banker; Michael Casedy
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2014-02-06
Filing date: 2015-02-04
Publication date: 2022-12-29
Anticipated expiration: 2035-02-05
Also published as: RU2015103211A; US9500151B2; RU2673648C2; MX2015001532A; CN104832304A; DE102015201907A1; MX360229B; RU2015103211A3; US20150219033A1

Abstract

Verfahren zum Überwachen eines Abgassensors, der in einen Kraftmaschinenauslass gekoppelt ist, wobei das Verfahren Folgendes umfasst:
Angeben, mit einem mit dem Abgassensor gekoppelten Controller, eines Typs einer Abgassensorverschlechterung basierend auf dem Formparameter K einer Verteilung der Extremwerte mehrerer Sätze von Lambda-Differentialen, die während ausgewählter Betriebsbedingungen basierend auf Messwerten des Abgassensors mit dem Abgassensor gesammelt werden, wobei der Formparameter K mit dem Controller basierend auf einer iterativen Suche identifiziert wird, die einen Bereich der Werte, innerhalb dessen der Formparameter K vorhanden ist, sukzessive einengt.

Description

Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf einen Abgassensor in einem Kraftfahrzeug.
Ein Abgassensor kann in einem Auslasssystem eines Fahrzeugs positioniert sein, um ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis des Abgases zu detektieren, das von einer Brennkraftmaschine des Fahrzeugs ausgestoßen wird. Die Messwerte des Abgassensors können verwendet werden, um den Betrieb der Brennkraftmaschine zu steuern, um das Fahrzeug anzutreiben.
Die Verschlechterung eines Abgassensors kann eine Verschlechterung der Kraftmaschinensteuerung verursachen, die zu vergrößerten Emissionen und/oder einer verringerten Fahrbarkeit des Fahrzeugs führen kann. Dementsprechend kann eine genaue Bestimmung der Abgassensorverschlechterung die Wahrscheinlichkeit einer Kraftmaschinensteuerung, die auf den Messwerten von einem verschlechterten Abgassensor basiert, verringern. Insbesondere kann ein Abgassensor sechs diskrete Typen des Verschlechterungsverhaltens zeigen. Die Typen des Verschlechterungsverhaltens können als die Verschlechterung des asymmetrischen Typs (z. B. eine asymmetrische Fett-zu-mager-Verzögerung, eine asymmetrische Mager-zu-fett-Verzögerung, eine asymmetrische langsame Fett-zu-mager-Reaktion, eine asymmetrische langsame Mager-zu-fett-Reaktion), die nur die Mager-zu-fett- oder Fett-zu-mager-Reaktionsraten des Abgassensors beeinflusst, oder die Verschlechterung des symmetrischen Typs (z. B. eine symmetrische Verzögerung, eine symmetrische langsam Reaktion), die sowohl die Mager-zu-fett- als auch die Fett-zu-mager-Reaktionsraten des Abgassensors beeinflusst, kategorisiert werden. Die Verschlechterungsverhalten des Verzögerungstyps können der anfänglichen Reaktion des Abgassensors auf eine Änderung der Abgaszusammensetzung zugeordnet werden, während die Verschlechterungsverhalten des Typs einer langsamen Reaktion einem Zeitraum nach einer anfänglichen Reaktion des Abgassensors, um von einer Fett-zu-mager- oder einer Mager-zu-fett-Abgassensorausgabe überzugehen, zugeordnet werden können.
Eine nichtintrusive Abgassensorüberwachung ist in DE 10 2013 200 338 A1 offenbart. Algorithmen für Extrema offenbart Råde, Lennart ;WESTERGREN, Bertil: Springers Mathematische Formeln - Taschenbuch für Ingenieure, Naturwissenschaftler, Wirtschaftswissenschaftler. übersetzt und bearb. von Peter Vachenauer. Zweite, korr. und erw. Aufl. Berlin Springer, 1997. S. 366.
Vorhergehende Herangehensweisen zum Überwachen der Abgassensorverschlechterung, insbesondere zum Identifizieren eines oder mehrerer der sechs Verschlechterungsverhalten, haben sich auf die intrusive Datensammlung gestützt. Das heißt, eine Kraftmaschine kann absichtlich mit einem oder mehreren Fett-zu-mager- oder Mager-zu-fett-Übergängen betrieben werden, um die Abgassensorreaktion zu überwachen. Diese Abweichungen können jedoch auf spezielle Betriebsbedingungen eingeschränkt sein, die nicht häufig genug auftreten, um den Sensor genau zu überwachen, wie z. B. während der Schubabschaltungsbedingungen. Ferner können diese Abweichungen den Kraftmaschinenbetrieb bei unerwünschten Luft/Kraftstoff-Verhältnissen vergrößern, die zu einem erhöhten Kraftstoffverbrauch und/oder vergrößerten Emissionen führen.
Die Erfinder haben hier die obigen Probleme erkannt und eine berührungsfreie Herangehensweise mit verringerten Rechenanforderungen zum Bestimmen der Abgassensorverschlechterung identifiziert. In einer Ausführungsform enthält ein Verfahren das Angeben einer Abgassensorverschlechterung basierend auf dem Formparameter K einer Verteilung der Extremwerte von mehreren Sätzen von Lambda-Differentialen, die während ausgewählter Betriebsbedingungen gesammelt werden, wobei der Formparameter K basierend auf einer iterativen Suche identifiziert wird, die einen Bereich der Werte sukzessiv einengt, innerhalb dessen der Formparameter K vorhanden ist.
Auf diese Weise kann die Abgassensorverschlechterung durch das Überwachen der Eigenschaften einer Verteilung der Extremwerte von mehreren Sätzen aufeinanderfolgender Lambda-Abtastwerte unter stationären Betriebsbedingungen angegeben werden. In einem Beispiel können die Eigenschaften eine Form einer verallgemeinerten Extremwertverteilung (GEV-Verteilung) der extremen Lambda-Differentiale, die während der stationären Betriebsbedingungen gesammelt werden, sein, wobei der Formfaktor K iterativ über eine Suche des Goldenen Schnitts bestimmt wird. Die Verschlechterung einer asymmetrischen Verzögerung oder einer asymmetrischen langsamen Reaktion kann auf diese Weise mit verringerten Rechenbetriebsmitteln bestimmt werden.
Durch das Bestimmen der Verschlechterung eines Abgassensors unter Verwendung einer berührungsfreien Herangehensweise mit Daten, die während ausgewählter Betriebsbedingungen gesammelt werden, kann die Überwachung der Abgassensorverschlechterung in einer einfachen Weise ausgeführt werden. Ferner kann unter Verwendung der Abgassensorausgabe, um zu bestimmen, welches der sieben Verschlechterungsverhalten der Sensor zeigt, die Regelung durch das Abstimmen der Kraftmaschinensteuerung (z. B. der Menge und/oder der Zeitsteuerung der Kraftstoffeinspritzung) in Reaktion auf die Angabe des speziellen Verschlechterungsverhaltens des Abgassensors verbessert werden, um die Auswirkung auf die Fahrbarkeit des Fahrzeugs und/oder die Emissionen aufgrund der Abgassensorverschlechterung zu verringern.
Die obigen Vorteile und weitere Vorteile und Merkmale der vorliegenden Beschreibung werden aus der folgenden ausführlichen Beschreibung leicht offensichtlich, wenn sie allein oder im Zusammenhang mit den beigefügten Zeichnungen betrachtet wird.
Es sollte selbstverständlich sein, dass die obige Zusammenfassung bereitgestellt ist, um eine Auswahl der Konzepte in vereinfachter Form einzuführen, die in der ausführlichen Beschreibung weiter beschrieben sind. Sie ist nicht beabsichtigt, Schlüssel- oder wesentliche Merkmale des beanspruchten Gegenstands zu identifizieren, dessen Umfang eindeutig durch die Ansprüche definiert ist, die der ausführlichen Beschreibung folgen. Außerdem ist der beanspruchte Gegenstand nicht auf die Implementierungen eingeschränkt, die alle oben oder in irgendeinem Teil dieser Offenbarung angegebenen Nachteile beseitigen.

1 zeigt eine schematische graphische Darstellung einer Ausführungsform eines Antriebssystems eines Fahrzeugs, das einen Abgassensor enthält.
2 zeigt eine graphische Darstellung, die ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer symmetrischen Nacheilung oder einer symmetrischen langsamen Reaktion des Abgassensors angibt.
3 zeigt eine graphische Darstellung, die ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer asymmetrischen Fett-zu-mager-Nacheilung oder einer asymmetrischen langsamen Fett-zu-mager-Reaktion eines Abgassensors angibt.
4 zeigt eine graphische Darstellung, die ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer asymmetrischen Mager-zu-fett-Nacheilung oder einer asymmetrischen langsamen Mager-zu-fett-Reaktion eines Abgassensors angibt.
5 zeigt eine graphische Darstellung, die ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer symmetrischen Verzögerung eines Abgassensors angibt.
6 zeigt eine graphische Darstellung, die ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer asymmetrischen Fett-zu-mager-Verzögerung eines Abgassensors angibt.
7 zeigt eine graphische Darstellung, die ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer asymmetrischen Mager-zu-fett-Verzögerung eines Abgassensors angibt.
8 und 9 zeigen Ablaufpläne, die Verfahren zum Bestimmen des Abgassensor-Verschlechterungsverhaltens gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung veranschaulichen.
10 veranschaulicht eine Herangehensweise unter Verwendung der Suche des Goldenen Schnitts.
11 zeigt ein Verfahren zur Verwendung einer Suche des Goldenen Schnitts.
12 zeigt eine graphische Darstellung, die den Pearson-Korrelationskoeffizienten veranschaulicht.
13 zeigt eine graphische Darstellung, die die zentrale Spitze gegen die Form veranschaulicht.
14 zeigt eine graphische Darstellung für einen ersten Test.
15 zeigt eine graphische Darstellung für einen zweiten Test.

Die folgende Beschreibung bezieht sich auf eine Herangehensweise zum Bestimmen der Verschlechterung eines Abgassensors. Insbesondere können die im Folgenden beschriebenen Systeme und Verfahren implementiert sein, um die Abgassensorverschlechterung basierend auf der Erkennung irgendeines von sechs diskreten Typen des Verhaltens, die der Abgassensorverschlechterung zugeordnet sind, zu bestimmen.
1 ist eine schematische graphische Darstellung, die einen Zylinder einer Mehrzylinder-Kraftmaschine 10 zeigt, die in einem Antriebssystem eines Fahrzeugs enthalten sein kann, in dem ein Abgassensor 126 verwendet werden kann, um ein Luft-Kraftstoff-Verhältnis des durch die Kraftmaschine 10 erzeugten Abgases zu bestimmen. Das Luft-Kraftstoff-Verhältnis kann (zusammen mit anderen Betriebsparameter) für die Regelung der Kraftmaschine 10 in verschiedenen Betriebsmodi verwendet werden. Die Kraftmaschine 10 kann wenigstens teilweise durch ein Steuersystem, das einen Controller 12 enthält, und durch eine Eingabe von einer Bedienungsperson 132 des Fahrzeugs über eine Eingabevorrichtung 130 gesteuert sein. In diesem Beispiel enthält die Eingabevorrichtung 130 ein Fahrpedal und einen Pedalpositionssensor 134 zum Erzeugen eines proportionalen Pedalpositionssignals PP. Eine Verbrennungskammer (d. h. ein Zylinder) 30 der Kraftmaschine 10 kann Verbrennungskammerwände 32 enthalten, in denen ein Kolben 36 positioniert ist. Der Kolben 36 kann an eine Kurbelwelle 40 gekoppelt sein, so dass eine Hin- und Herbewegung des Kolbens in eine Drehbewegung der Kurbelwelle umgesetzt wird. Die Kurbelwelle 40 kann über ein Zwischengetriebesystem an wenigstens ein Antriebsrad eines Fahrzeugs gekoppelt sein. Ferner kann ein Startermotor über ein Schwungrad an die Kurbelwelle 40 gekoppelt sein, um eine Startoperation der Kraftmaschine 10 zu ermöglichen.
Die Verbrennungskammer 30 kann die Einlassluft über einen Einlasskanal 42 von einem Einlasskrümmer 44 empfangen und kann die Verbrennungsgase über einen Auslasskanal 48 ablassen. Der Einlasskrümmer 44 und der Auslasskanal 48 können wahlweise über ein Einlassventil 52 bzw. ein Auslassventil 54 mit der Verbrennungskammer 30 in Verbindung stehen. In einigen Ausführungsformen kann die Verbrennungskammer 30 zwei oder mehr Einlassventile und/oder zwei oder mehr Auslassventile enthalten.
In diesem Beispiel können das Einlassventil 52 und die Auslassventile 54 durch Nockenbetätigung über jeweilige Nockenbetätigungssysteme 51 und 53 gesteuert sein. Jedes der Nockenbetätigungssysteme 51 und 53 kann einen oder mehrere Nocken enthalten und kann ein Nockenkurvenschaltsystem (CPS) und/oder ein System mit variabler Nockenzeitsteuerung (VCT) und/oder ein System mit variabler Ventilzeitsteuerung (WT) und/oder ein System mit variablem Ventilhub (WL) verwenden, die durch den Controller 12 betrieben werden können, um den Ventilbetrieb zu variieren. Die Positionen des Einlassventils 52 und des Auslassventils 54 können durch die Positionssensoren 55 bzw. 57 bestimmt werden. In alternativen Ausführungsformen können das Einlassventil 52 und/oder das Auslassventil 54 durch eine elektrische Ventilbetätigung gesteuert sein. Der Zylinder 30 kann z. B. alternativ ein Einlassventil, das über eine elektrische Ventilbetätigung gesteuert ist, und ein Auslassventil, das über eine Nockenbetätigung, die CPS- und/oder VCT-Systeme enthält, gesteuert ist, enthalten.
Es ist gezeigt, dass eine Kraftstoffeinspritzdüse 66 in einer Konfiguration, die das bereitstellt, was als die Kanaleinspritzung des Kraftstoffs direkt in die Einlassöffnung stromaufwärts der Verbrennungskammer 30 bekannt ist, im Einlasskanal 44 angeordnet ist. Die Kraftstoffeinspritzdüse 66 kann den Kraftstoff proportional zu der Impulsbreite eines Signals FPW einspritzen, das über einen elektronischen Treiber 68 von dem Controller 12 empfangen wird. Der Kraftstoff kann durch ein (nicht gezeigtes) Kraftstoffzufuhrsystem, das einen Kraftstofftank, eine Kraftstoffpumpe und einen Kraftstoffverteiler enthält, der Kraftstoffeinspritzdüse 66 zugeführt werden. In einigen Ausführungsformen kann die Verbrennungskammer 30 alternativ oder zusätzlich eine Kraftstoffeinspritzdüse enthalten, die direkt an die Verbrennungskammer 30 gekoppelt ist, um den Kraftstoff in einer Weise, die als Direkteinspritzung bekannt ist, direkt darin einzuspritzen.
Das Zündsystem 88 kann gemäß ausgewählten Betriebsmodi in Reaktion auf ein Zündvorverstellungssignal SA vom Controller 12 über eine Zündkerze 92 der Verbrennungskammer 30 einen Zündfunken bereitstellen. Obwohl Funkenzündungskomponenten gezeigt sind, können in einigen Ausführungsformen die Verbrennungskammer 30 oder ein oder mehrere andere Verbrennungskammern der Kraftmaschine 10 in einem Kompressionszündungsmodus mit oder ohne einen Zündfunken betrieben werden.
Es ist gezeigt, dass ein Abgassensor 126 stromaufwärts einer Abgasreinigungsvorrichtung 70 an den Auslasskanal 48 des Auslasssystems 50 gekoppelt ist. Der Sensor 126 kann irgendein geeigneter Sensor sein, um eine Angabe des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses der Abgase bereitzustellen, wie z. B. ein linearer Sauerstoffsensor oder UEGO- (ein universeller oder Weitbereichs-Abgassauerstoff-), ein Zweizustands-Sauerstoffsensor oder EGO-, ein HEGO- (ein erwärmter EGO-), ein NOx-, HC- oder CO-Sensor. In einigen Ausführungsformen kann der Abgassensor 126 ein erster von mehreren Abgassensoren sein, die in dem Auslasssystem positioniert sind. Es können z. B. zusätzliche Abgassensoren stromabwärts der Abgasreinigung 70 positioniert sein.
Es ist gezeigt, dass die Abgasreinigungsvorrichtung 70 stromabwärts des Abgassensors 126 entlang dem Auslasskanal 48 angeordnet ist. Die Vorrichtung 70 kann ein Dreiwegekatalysator (TWC), eine NOx-Falle, verschiedene andere Abgasreinigungsvorrichtungen oder Kombinationen daraus sein. In einigen Ausführungsformen kann die Abgasreinigungsvorrichtung 70 eine erste von mehreren Abgasreinigungsvorrichtungen sein, die in dem Auslasssystem positioniert sind. In einigen Ausführungsformen kann während des Betriebs der Kraftmaschine 10 die Abgasreinigungsvorrichtung 70 durch das Betreiben wenigstens eines Zylinders der Kraftmaschine mit einem speziellen Luft/Kraftstoff-Verhältnis periodisch zurückgesetzt werden.
Der Controller 12 ist in 1 als ein Mikrocomputer gezeigt, der eine Mikroprozessoreinheit 102, Eingabe-/Ausgabe-Ports 104, ein elektronisches Speichermedium für ausführbare Programme und Eichwerte, das in diesem speziellen Beispiel als ein Festwertspeicher-Chip 106 gezeigt ist, einen Schreib-Lese-Speicher 108, einen Haltespeicher 110 und einen Datenbus enthält. Der Controller 12 kann zusätzlich zu jenen Signalen, die vorher erörtert worden sind, verschiedene Signale von an die Kraftmaschine 10 gekoppelten Sensoren empfangen, einschließlich der Messung des eingeleiteten Luftmassendurchflusses (MAF) von dem Luftmassendurchflusssensor 120; einer Kraftmaschinen-Kühlmitteltemperatur (ECT) von einem Temperatursensor 112, der an eine Kühlhülse 114 gekoppelt ist; eines Profil-Zündungs-Ansprechsignals (PIP) von einem Hall-Effekt-Sensor 118 (oder einem anderen Typ), der an die Kurbelwelle 40 gekoppelt ist; einer Drosselklappenposition (TP) von einem Drosselklappenpositionssensor; und eines Krümmer-Absolutdrucksignals MAP von einem Sensor 122. Das Kraftmaschinen-Drehzahlsignal, RPM, kann durch den Controller 12 aus dem Signal PIP erzeugt werden. Das Krümmerdrucksignal MAP von einem Krümmerdrucksensor kann verwendet werden, um eine Angabe des Unterdrucks oder des Drucks in dem Einlasskrümmer bereitzustellen. Es wird angegeben, dass verschiedene Kombinationen der obigen Sensoren verwendet werden können, wie z. B. ein MAF-Sensor ohne einen MAP-Sensor oder umgekehrt. Während des stöchiometrischen Betriebs kann der MAP-Sensor eine Angabe des Kraftmaschinendrehmoments angeben. Ferner kann dieser Sensor zusammen mit der detektierten Kraftmaschinendrehzahl eine Schätzung der in den Zylinder eingeleiteten Ladung (einschließlich der Luft) bereitstellen. In einem Beispiel kann der Sensor 118, der außerdem als ein Kraftmaschinen-Drehzahlsensor verwendet wird, bei jeder Umdrehung der Kurbelwelle eine vorgegebene Anzahl gleich beabstandeter Impulse erzeugen.
Außerdem können wenigstens einige der oben beschriebenen Signale bei dem Verfahren zur Bestimmung der Abgassensorverschlechterung verwendet werden, das im Folgenden ausführlicher beschrieben wird. Der Kehrwert der Kraftmaschinendrehzahl kann z. B. verwendet werden, um die Verzögerungen zu bestimmen, die dem Zyklus Einspritzung - Einlassen - Verdichtung - Arbeit - Ausstoßen zugeordnet sind. Als ein weiteres Beispiel kann der Kehrwert der Geschwindigkeit (oder der Kehrwert des MAF-Signals) verwendet werden, um eine Verzögerung zu bestimmen, die der Bewegung des Abgases vom Auslassventil 54 zum Abgassensor 126 zugeordnet ist. Die oben beschriebenen Beispiele zusammen mit der anderen Verwendung der Signale der Kraftmaschinensensoren können verwendet werden, um die Zeitverzögerung zwischen einer Änderung des befohlenen Luft-Kraftstoff-Verhältnisses und der Abgassensor-Reaktionsrate zu bestimmen.
In einigen Ausführungsformen kann die Bestimmung der Abgassensorverschlechterung in einem dedizierten Controller 140 ausgeführt werden. Der dedizierte Controller 140 kann Verarbeitungsbetriebsmittel 142 enthalten, um die Signalverarbeitung, die der Erzeugung, der Eichung und der Validierung der Verschlechterungsbestimmung des Abgassensors 126 zugeordnet sind, abzuwickeln. Insbesondere kann ein Abtastwertpuffer (der z. B. etwa 100 Abtastwerte pro Sekunde pro Kraftmaschinenreihe erzeugt), der verwendet wird, um die Reaktionsrate des Abgassensors aufzuzeichnen, für die Verarbeitungsbetriebsmittel eines Antriebsstrang-Steuermoduls (PCM) des Fahrzeugs zu groß sein. Dementsprechend kann der dedizierte Controller 140 betriebstechnisch mit dem Controller 12 gekoppelt sein, um die Bestimmung der Abgassensorverschlechterung auszuführen. Es wird angegeben, dass der dedizierte Controller 140 die Kraftmaschinen-Parametersignale von dem Controller 12 empfangen kann und Kraftmaschinen-Steuersignale und Verschlechterungsbestimmungsinformationen unter anderen Übertragungen an den Controller 12 senden kann.
Es wird angegeben, dass der Festwertspeicher 106 des Speichermediums und/oder die Verarbeitungsbetriebsmittel 142 mit computerlesbaren Daten programmiert sein können, die durch den Prozessor 102 und/oder den dedizierten Controller 140 ausführbare Anweisungen zum Ausführen sowohl der im Folgenden beschriebenen Verfahren als auch anderer Varianten repräsentieren.
Wie oben erörtert worden ist, kann die Abgassensorverschlechterung basierend auf irgendeinem oder in einigen Beispielen auf jedem der sechs diskreten Verhalten bestimmt werden, die durch die Verzögerungen der Reaktionsrate der Messwerte des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses angegeben werden, die durch einen Abgassensor während der Fett-zu-mager-Übergänge und/oder der Mager-zu-fett-Übergänge erzeugt werden. Jede der 2-7 zeigt eine graphische Darstellung, die einen der sechs diskreten Typen der Abgassensor-Verschlechterungsverhalten angibt. Die graphischen Darstellungen stellen das Luft/Kraftstoff-Verhältnis (Lambda) gegen die Zeit (in Sekunden) graphisch dar. In jeder graphischen Darstellung gibt die punktierte Linie ein befohlenes Lambda-Signal an, das an die Kraftmaschinenkomponenten (z. B. die Kraftstoffeinspritzdüsen, die Zylinderventile, die Drosselklappe, die Zündkerze usw.) gesendet werden kann, um ein Luft/Kraftstoff-Verhältnis zu erzeugen, das durch einen Zyklus weitergeht, der einen oder mehrere Mager-zu-fett-Übergänge und einen oder mehrere Fett-zu-mager-Übergänge umfasst. In jeder graphischen Darstellung gibt die gestrichelte Linie eine erwartete Lambda-Reaktionszeit eines Abgassensors an. In jeder graphischen Darstellung gibt die durchgezogene Linie ein verschlechtertes Lambda-Signal an, das durch einen verschlechterten Abgassensor in Reaktion auf das befohlene Lambda-Signal erzeugt werden würde. In jeder der graphischen Darstellungen geben die Doppelpfeillinien an, wo sich der gegebene Typ des Verschlechterungsverhaltens von dem erwarteten Lambda-Signal unterscheidet.
2 zeigt eine graphische Darstellung, die einen ersten Typ eines Verschlechterungsverhaltens angibt, das durch einen verschlechterten Abgassensor gezeigt werden kann. Dieser erste Typ des Verschlechterungsverhaltens ist ein Typ einer symmetrischen langsamen Reaktion, der eine langsame Reaktion des Abgassensors auf das befohlene Lambda-Signal sowohl für die Fett-zu-mager- als auch die Mager-zu-fett-Modulation enthält. Mit anderen Worten, das verschlechterte Lambda-Signal kann zu den erwarteten Zeitpunkten beginnen, von fett zu mager und von mager zu fett überzugehen, wobei aber die Reaktionsrate niedriger als die erwartete Reaktionsrate sein kann, was zu verringerten Mager- und Fett-Spitzenzeiträumen führt.
3 zeigt eine graphische Darstellung, die einen zweiten Typ eines Verschlechterungsverhaltens angibt, das durch einen verschlechterten Abgassensor gezeigt werden kann. Der zweite Typ des Verschlechterungsverhaltens ist ein Typ einer asymmetrischen langsamen Fett-zu-mager-Reaktion, der eine langsame Reaktion des Abgassensors auf das befohlene Lambda-Signal für einen Übergang von einem fetten zu einem mageren Luft/Kraftstoff-Verhältnis enthält. Dieser Verhaltenstyp kann den Übergang von fett zu mager zum erwarteten Zeitpunkt beginnen, wobei aber die Reaktionsrate langsamer als die erwartete Reaktionsrate sein kann, was zu einem verringerten Mager-Spitzenzeitraum führen kann. Dieser Typ des Verhaltens kann als asymmetrisch betrachtet werden, weil die Reaktion des Abgassensors während des Übergangs von fett zu mager langsam (oder niedriger als erwartet) ist.
4 zeigt eine graphische Darstellung, die einen dritten Typ eines Verschlechterungsverhaltens angibt, das durch einen verschlechterten Abgassensor gezeigt werden kann. Der dritte Typ des Verhaltens ist ein Typ einer asymmetrischen langsamen Mager-zu-fett-Reaktion, der eine langsame Reaktion des Abgassensors auf das befohlene Lambda-Signal für einen Übergang von einem mageren zu einem fetten Luft/Kraftstoff-Verhältnis enthält. Dieser Verhaltenstyp kann den Übergang von mager zu fett zum erwarteten Zeitpunkt beginnen, wobei aber die Reaktionsrate niedriger als die erwartete Reaktionsrate sein kann, was zu einem verringerten Fett-Spitzenzeitraum führen kann. Dieser Typ des Verhaltens kann als asymmetrisch betrachtet werden, weil die Reaktion des Abgassensors nur während des Übergangs von mager zu fett langsam (oder niedriger als erwartet) ist.
5 zeigt eine graphische Darstellung, die einen vierten Typ eines Verschlechterungsverhaltens angibt, das durch einen verschlechterten Abgassensor gezeigt werden kann. Dieser vierte Typ des Verschlechterungsverhaltens ist ein Typ einer symmetrischen Verzögerung, der eine verzögerte Reaktion auf das befohlene Lambda-Signal sowohl für die Fett-zu-mager- als auch für die Mager-zu-fett-Modulation enthält. Mit anderen Worten, das verschlechterte Lambda-Signal kann zu Zeitpunkten, die von den erwarteten Zeitpunkten verzögert sind, beginnen, um von fett zu mager und von mager zu fett überzugehen, wobei aber der jeweilige Übergang mit der erwarteten Reaktionsrate stattfinden kann, was zu verschobenen Mager- und Fett-Spitzenzeiträumen führt.
6 zeigt eine graphische Darstellung, die einen fünften Typ eines Verschlechterungsverhaltens angibt, das durch einen verschlechterten Abgassensor gezeigt werden kann. Dieser fünfte Typ des Verschlechterungsverhaltens ist ein Typ einer asymmetrischen Fett-zu-mager-Verzögerung, der eine verzögerte Reaktion auf das befohlene Lambda-Signal von dem fetten zu dem mageren Luft/Kraftstoff-Verhältnis enthält. Mit anderen Worten, das verschlechterte Lambda-Signal kann zu einem Zeitpunkt, der von dem erwarteten Zeitpunkt verzögert ist, beginnen, von fett zu mager überzugehen, wobei aber der Übergang mit der erwarteten Reaktionsrate stattfinden kann, was zu verschobenen und/oder verringerten Mager-Spitzenzeiträumen führt. Dieser Typ des Verhaltens kann als asymmetrisch betrachtet werden, weil die Reaktion des Abgassensors nur von dem erwarteten Anfangszeitpunkt während eines Übergangs von fett zu mager verzögert ist.
7 zeigt eine graphische Darstellung, die einen sechsten Typ eines Verschlechterungsverhaltens angibt, das durch einen verschlechterten Abgassensor gezeigt werden kann. Dieser sechste Typ des Verhaltens ist ein Typ einer asymmetrischen Mager-zu-fett-Verzögerung, der eine verzögerte Reaktion auf das befohlene Lambda-Signal von dem mageren zu dem fetten Luft/Kraftstoff-Verhältnis enthält. Mit anderen Worten, das verschlechterte Lambda-Signal kann zu einem Zeitpunkt, der von dem erwarteten Zeitpunkt verzögert ist, beginnen, von mager zu fett überzugehen, wobei aber der Übergang mit der erwarteten Reaktionsrate stattfinden kann, was zu verschobenen und/oder verringerten Fett-Spitzenzeiträumen führt. Dieser Typ des Verhaltens kann als asymmetrisch betrachtet werden, weil die Reaktion des Abgassensors nur von dem erwarteten Anfangszeitpunkt während eines Übergangs von mager zu fett verzögert ist.
In den 8-9 sind beispielhafte Verfahren zum Bestimmen eines Abgassensor-Verschlechterungsverhaltens gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung dargestellt. 8 enthält ein Verfahren 800 zum Überwachen eines Abgassensors, der in einen Kraftmaschinenauslass gekoppelt ist. Das Verfahren 800 kann durch ein Steuersystem eines Fahrzeugs, wie z. B. den Controller 12 und/oder den dedizierten Controller 140, ausgeführt werden, um einen Sensor, wie z. B. den Abgassensor 126, zu überwachen. 9 enthält ein Verfahren 900, das als ein Teil nach 8 zum Bestimmen eines Sensorverschlechterungsverhaltens basierend auf den Eigenschaften einer Verteilung der Extremwerte mehrerer Datensätze ausgeführt werden kann. Diese Eigenschaften, die im Folgenden ausführlicher erklärt werden, sind in den beispielhaften graphischen Darstellungen dargestellt, die in den 12A und 12B veranschaulicht sind.
Spezifisch in 8 enthält das Verfahren 800 bei 802 das Bestimmen der Betriebsparameter der Kraftmaschine. Die Betriebsparameter der Kraftmaschine können basierend auf der Rückkopplung von verschiedenen Kraftmaschinensensoren bestimmt werden und können die Drehzahl, die Last, das Luft/Kraftstoff-Verhältnis, die Temperatur usw. der Kraftmaschine enthalten. Ferner können die Betriebsparameter der Kraftmaschine während eines gegebenen Zeitraums, z. B. 10 Sekunden, bestimmt werden, um zu bestimmen, ob sich bestimmte Betriebsbedingungen der Kraftmaschine ändern oder ob die Kraftmaschine unter stationären Bedingungen arbeitet. Das Verfahren 800 enthält als solches bei 804 das Bestimmen, ob die Kraftmaschine unter stationären Bedingungen arbeitet, basierend auf den bestimmten Betriebsparametern der Kraftmaschine. Die stationären Bedingungen können basierend auf bestimmten Betriebsparametern bestimmt werden, die sich während des gegebenen Zeitraums weniger als einen Schwellenbetrag ändern. In einem Beispiel können die stationären Bedingungen angegeben werden, falls die Kraftmaschine im Leerlauf arbeitet oder falls sich die Kraftmaschinendrehzahl um weniger als 20 % ändert, sich die Kraftmaschinenlast um weniger als 30 % ändert und sich das Luft/Kraftstoff-Verhältnis der Kraftmaschine um weniger als 0,15 ändert. In einigen Ausführungsformen können die stationären Bedingungen außerdem enthalten, dass sich die Kraftmaschinentemperatur um weniger als einen Schwellenbetrag ändert oder dass sich die Kraftmaschinentemperatur über einem Schwellenbetrag befindet. Dies kann das Überwachen des Sensors während des Betriebs der kalten Kraftmaschine vermeiden, wenn der Sensor nicht erwärmt sein kann und folglich keine genaue Ausgabe erzeugen kann.
Falls bei 804 bestimmt wird, dass die Kraftmaschine nicht unter stationären Bedingungen arbeitet, kehrt das Verfahren 800 zu 802 zurück, um die Betriebsparameter der Kraftmaschine weiterhin zu bestimmen. Falls stationäre Bedingungen bestimmt werden, geht das Verfahren 800 zu 806 weiter, um die Differentiale des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses oder des Lambdas während eines gegebenen Zeitraums basierend auf den Messwerten von dem Abgassensor, der überwacht wird, (z. B. dem Sensor 126) zu berechnen. Das Lambda kann für eine gegebene Anzahl von Abtastwerten während eines gegebenen Zeitraums bestimmt werden, die Abtastwerte können z. B. während 60 Sekunden mit einer Rate von 1 Abtastwert/96 ms gesammelt werden. Der Unterschied zwischen dem bestimmten Lambda und dem vorhergehenden Lambda kann für jeden Abtastwert berechnet und im Speicher des Controllers gespeichert werden.
Es ist ein statistikbasiertes Verfahren dargestellt worden, um den Betrieb des UEGO-Sensors basierend auf dem gemessenen A/F-Verhältnis von dem Sensor berührungsfrei zu diagnostizieren.
Beim Vorhandensein von einem der sechs möglichen Fehler kann die Sensorreaktion irgendeines des Folgenden sein:

1. symmetrisch (in den Fällen der symmetrischen Verzögerung, des symmetrischen Filters oder keines Fehlers),
2. eine asymmetrische Verzögerung (eine Mager-zu-fett-Verzögerung oder eine Fett-zu-mager-Verzögerung),
3. eine asymmetrische Nacheilung (ein Mager zu-fett-Filter oder ein Fett-zu-mager-Filter).

Eine symmetrische Verzögerung (SYMD), ein symmetrischer Filter (SYMF), ein Fett-zu-mager-Filter (R2LF), ein Mager-zu-fett-Filter (L2RF), eine Fett-zu-mager-Verzögerung (R2LD) und eine Mager-zu-fett-Verzögerung (L2RD).
Durch das Beobachten der Verteilungsfunktion eines Abtastwerte der differentiellen Daten von dem Sensor, wobei die Populationsdaten als $\begin{array}{l} X_{p} = Δ λ (k) |_{2 < k < n} \\ = [λ (2) - λ (1) \dots λ (n) - λ (n - 1)] \end{array}$
definiert sind.
Die Lambda-Differentiale können in einer Nicht-Normalverteilung graphisch dargestellt werden, wobei dann die Eigenschaften der Verteilung bei 808 bestimmt werden.
In einer Ausführungsform kann das Bestimmen einer Verteilungskurve basierend auf den Extremwerten eine verallgemeinerte Extremwertverteilung (GEV-Verteilung) enthalten: ${f (x) |}_{k, σ, μ} = {\begin{array}{l} • \frac{1}{σ} e^{- {(1 + k (\frac{x - μ}{σ}))}^{- \frac{1}{k}} {(1 + k (\frac{x - μ}{σ}))}^{- \frac{1}{k} - 1}} \\ falls \begin{matrix} k < 0 und - \infty < x \leq (μ - \frac{σ}{k}) oder \\ k > 0 und (μ - \frac{σ}{k}) \leq x < + \infty \end{matrix} \\ • 0 \\ falls \begin{matrix} k < 0 und x > (μ - \frac{σ}{k}) oder \\ k > 0 und x < (μ - \frac{σ}{k}) \end{matrix} \\ • \frac{1}{σ} e^{- \frac{(x - μ)}{σ}} e^{- e^{- \frac{(x - μ)}{σ}}} \\ falls k = 0, - \infty < x < + \infty \end{array}$
wobei k der Formparameter K ist, σ der Maßstab ist und µ der Ort der Verteilungskurve ist.
Die Eigenschaften der Verteilung können die Größe einer zentralen Spitze und eines Modalwerts der Verteilung enthalten. Der Modalwert ist der Wert, der am häufigsten in der Verteilung auftritt, während die zentrale Spitze der Prozentsatz der Daten-Abtastwerte ist, die diesen Wert besitzen. In einer GEV-Verteilung kann der Modalwert durch die folgende Gleichung bestimmt werden: $M o d e [x] = μ + \frac{σ}{k} [{(1 + k)}^{- k} - 1]$
Auf diese Weise kann der Modalwert eine Funktion der Formparameter (K) des Ortes (Mu) und der Standardabweichung (Sigma) der GEV-Funktion sein.
Das Verfahren, um den Modalwert zu schätzen, kann extensive Betriebsmittel erfordern, die sowohl den Speicher als auch den Prozessor einbeziehen. Mehrschrittprozesse, um den Formparameter K der Verteilungsfunktion zum Berechnen des Modalwerts zu schätzen, können z. B. problematisch sein. Die Schritte für die Schätzung des Formparameters K können auf einer nichtlinearen Optimierung basieren, wobei sie oftmals nur nach hunderten von Iterationen konvergieren. Ein Beispiel eines Verfahrens mit nicht verringerten Schritten verwendet einen Zweischrittprozess, um die Parameter zu schätzen. Der erste Schritt ist eine eindimensionale Suche unter Verwendung einer Linearisierung einer graphischen Wahrscheinlichkeits-Wahrscheinlichkeits-Darstellung über dem Formparameter K (der Form). Der zweite Schritt ist eine mehrdimensionale Suche, um die logarithmische Wahrscheinlichkeit bezüglich K, log(Sigma) und Mu zwischen den Daten und der GEV-Verteilungsfunktion (die früher durch f(x) für gegebenes k, Sigma und Mu definiert worden ist) zu maximieren. Das Berechnen dieser Parameter für einen gegebenen Daten-Abtastwert kann zu relativ großen Rechenbetriebsmitteln führen, was es schwierig macht, für eine Bordanwendung, die in Echtzeit abläuft, implementiert zu werden.
Bei der vorliegenden Anmeldung kann eine vereinfachte Herangehensweise mit verringerten Schritten verwendet werden, um den Formparameter K, auf der basierend die Detektion-Isolation der Verschlechterung des Luft-Kraftstoff-Sensors durch das Steuersystem ausgeführt werden kann, und den Formparameter K, die als ein Ersatz für den Modalwert verwendet wird, zu schätzen. Während ein Verfahren mit verringerten Schritten beschrieben wird, können zusätzliche Schritte hinzugefügt werden, falls gewünscht. Die im Folgenden beschriebene Herangehensweise kann in weniger Iterationen konvergieren, was die Verarbeitungsanforderungen des Steuersystems verringert. Ferner kann eine schnellere Schätzung die Genauigkeit und die Effektivität der Diagnose verbessern, wenn sie in dem Kraftmaschinen-Steuersystem implementiert ist, um während des Kraftmaschinenbetriebs in Echtzeit ausgeführt zu werden.
Die Herangehensweise mit verringerten Schritten basiert auf dem speziellen Betrieb der Luft-Kraftstoff-Verhältnis-Sensoren, wie z. B. der UEGO-Sensoren, während des Betriebs in einem Kraftmaschinenauslass. Spezifisch ist durch die Erfinder entdeckt worden, dass die Entscheidung über den Typ der Verteilung unter Verwendung der Schätzung des Formparameters K der Verteilungsfunktion anstatt des Modalwerts der Verteilung getroffen werden kann. Die Detektion-Isolation von Fehlern kann dann durch diesen Parameter ausgeführt werden, was eine verringerte Rechenverarbeitung in dem speziellen Beispiel eines Überwachungssystems des UEGO-Sensors bereitstellt.
Ferner kann die Schätzung des Formparameters K (der Form) durch eine Suche des Goldenen Schnitts über einen Bereich von Werten, innerhalb dessen der optimale Wert (die optimale Form) existiert und eindeutig ist, mit verringerten Rechenanforderungen ausgeführt werden. Die Suche des Goldenen Schnitts ist eine Technik zum Finden des Extremums (des Minimums oder des Maximums) einer streng unimodalen Funktion durch das sukzessive Einengen des Bereichs der Werte, von dem bekannt ist, dass das Extremum in ihm existiert.
Dieses vorgeschlagene Verfahren zeigt im Vergleich zu dem oben beschriebenen Zweischrittverfahren attraktive Konvergenzeigenschaften, einen schnellen Schätzprozess und eine gute Genauigkeit. Ein Vorteil dieses Verfahrens ist die Ausführbarkeit, dass es in dem Controller des Kraftmaschinen-Steuersystems für die Online-Datenverarbeitung und -diagnose in Echtzeit während des laufenden Betriebs der Kraftmaschine implementiert ist.
Die Suche des Goldenen Schnitts arbeitet über ein vorgegebenes Intervall für den Formparameter (K). Dieser Prozess maximiert die Wahrscheinlichkeit der graphischen Wahrscheinlichkeits-Wahrscheinlichkeits-Darstellung zwischen der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der gesammelten Daten (der Differentiale des Luft-Kraftstoff-Verhältnisses) und der Wahrscheinlichkeit der instrumentellen Variable Z, die als $Z = G E V^{- 1} (Y, k, σ = 1, μ = 0)$
erzeugt wird, wobei K durch den iterativen Prozess geschätzt werden soll und die künstlichen Daten (Y) die geordneten statistischen Daten sind, die als $Y = \frac{[\frac{1}{2} \frac{3}{2} Λ (n - 1) - \frac{1}{2}]}{(n - 1)}$
erzeugt werden. Hier ist n die Länge von X_p, wobei X_p der Vektor der vorsortierten Differentiale ist, der als $\begin{array}{l} X_{p} = Δ λ (k) |_{2 < k < n} \\ = [λ (2) - λ (1) \dots λ (n) - λ (n - 1)] \end{array}$
definiert ist, wobei (X) dann durch das Sortieren von X_p in aufsteigender Reihenfolge erhalten wird.
Der Pearson-Korrelationskoeffizient wird verwendet, um die Ähnlichkeit zwischen der PDF von (X) und der PDF von (Z) zu messen, wobei er als $ρ_{X, Z} = c o r r (X, Z) = \frac{E [(X - E [X]) (Z - E [Z])]}{σ_{X} σ_{Z}}$
definiert ist. Die zu optimierende Zielfunktion ist konvex, was bedeutet, dass die Lösung existiert und über den Bereich der möglichen K-Werte eindeutig ist. Der Algorithmus kann das Suchen nach K bei einem gegebenen weiten Intervall der Form zwischen den Extrema beginnen. Es kann z. B. ein Intervall von -1 und 1 verwendet werden.
Spezifisch veranschaulicht 10 eine Herangehensweise unter Verwendung einer Suche eines goldenen Schnittes zusammen mit einem entsprechenden Verfahren 1000 in 11. Die Suche des Goldenen Schnitts findet das Optimum der Zielfunktion durch das sukzessive Einengen des Bereichs der Werte, innerhalb dessen die optimale Lösung existiert und eindeutig ist.
Das Verfahren 1000 in 11 verwendet die oben beschriebenen Gleichungen, um den Formparameter K zu schätzen.
Bei 1002 erzeugt das Verfahren künstliche Standardwahrscheinlichkeitsdaten, Y. Das Verfahren geht dann weiter, um bei 1004 Z zu erzeugen.
Bei 1006 puffert das Verfahren die Daten im Speicher, wobei es Δλ(K) berechnet. Dann geht das Verfahren zur 1008 weiter, wobei es die bei 1006 berechneten Daten in aufsteigender Reihenfolge sortiert.
Bei 1010 gibt das Verfahren die Daten von 1004 und 1006 ein und berechnet den Korrelationskoeffizienten.
Bei 1012 kann das Verfahren bestimmen, ob eine maximale Korrelation erreicht ist. Wenn nicht, kann das Verfahren zu 1014 weitergehen und den Wert von k aktualisieren, bevor es bei 1004 wieder in das Verfahren eintritt, um Z zu erzeugen. Das Verfahren aktualisiert den Wert K unter Verwendung einer Suche eines goldenen Schnittes, wie in 10 veranschaulicht ist.
Wenn ja bei 1012, kann das Verfahren zu 1014 weitergehen und das K als die Formschätzung beibehalten und dann enden. Die Formschätzung wird dann zu den anderen Verfahren geleitet, um einen oder mehrere der verschiedenen Typen der Verschlechterung des Luft-Kraftstoff-Verhältnis-Sensors zu identifizieren.
Weitergehend mit 8 kann ein Sensorverschlechterungsverhalten basierend auf den Eigenschaften der Verteilung bei 810 (siehe 9) bestimmt werden, wie oben erklärt worden ist. Wie im Folgenden ausführlicher erklärt wird, kann die Größe der zentralen Spitze (die den Grad der Variation der extremen Lambda-Differentiale angibt) z. B. angeben, ob ein Verschlechterungsverhalten einer asymmetrischen Verzögerung vorhanden ist oder nicht, da die Sensoren mit einer Verschlechterung des Typs einer asymmetrischen Verzögerung weniger Variation als die Sensoren ohne eine asymmetrische Verzögerung zeigen können. Außerdem kann der Formparameter K der Verteilung als ein Ersatz für die Größe ein weiteres Wärmeabgabemodul (308) K (die angibt, ob die Sensorausgabe fett oder mager beeinflusst ist) arbeiten, um anzugeben, ob ein Verschlechterungsverhalten einer asymmetrischen Reaktion vorhanden ist oder nicht. Sowohl durch das Bestimmen der Größe der zentralen Spitze und des Formparameter K als auch das Bestimmen anderer Sensorparameter, wie im Folgenden ausführlicher beschrieben wird, kann der Sensor in eines oder mehrere der sechs diskreten Verschlechterungsverhalten klassifiziert werden oder als nicht verschlechtert klassifiziert werden. Das Bestimmen des Sensorverschlechterungsverhaltens basierend auf den Eigenschaften der Verteilung wird bezüglich 9 ausführlicher beschrieben.
In dieser Weise ist es möglich, über den Controller jede von wenigstens den folgenden verschiedenen Formen basierend auf dem Typ der Verschlechterung zu bestimmen und dann anzugeben:

1. eine hohe zentrale Spitze,
2. eine asymmetrische Verteilung - eine niedrige zentrale Spitze,
3. eine symmetrische Verteilung - eine niedrige zentrale Spitze.

Spezifisch kann die Entscheidung, ob es eine Verschlechterung gibt, und ferner des Typs (SYMD, SYMF, R2LF, L2RF, R2LD oder L2RD) auf zwei charakteristischen Parametern der Verteilungsfunktion basieren: der Größe der zentralen Spitze (CP) und der Formparameter (K), wie hier beschrieben ist.
Zurück beim Verfahren 800 umfasst das Verfahren bei 812 das Bestimmen, ob eine Sensorverschlechterung angegeben wird. Falls keine Verschlechterung angegeben wird (z. B. die Eigenschaften der Verteilung angeben, dass kein Verschlechterungsverhalten vorhanden ist), kehrt das Verfahren 800 zurück, um den Sensor weiterhin zu überwachen. Falls eine Verschlechterung angegeben wird, geht das Verfahren 800 zu 814 weiter, um zu bestimmen, ob das Sensorverschlechterungsverhalten einen Maximalwert übersteigt. Wie oben beschrieben worden ist, kann die Sensorverschlechterung basierend auf den Eigenschaften einer Extremwertverteilung der Lambda-Differentiale angegeben werden. Die Eigenschaften, die die Verschlechterung angeben (z. B. die zentrale Spitze oder der Formparameter K), können analysiert werden, um das Ausmaß der Verschlechterung zu bestimmen. Eine Größe der zentralen Spitze über einem gegebenen ersten Schwellenwert kann z. B. ein Verschlechterungsverhalten einer asymmetrischen Verzögerung angeben. Falls sich die Größe um einen ausreichenden Betrag über dem ersten Schwellenwert befindet, falls sie z. B. 20 % oder mehr größer als der erste Schwellenwert ist, kann das Verschlechterungsverhalten die maximale Grenze übersteigen. Falls das Verschlechterungsverhalten den Maximalwert übersteigt, kann dies angeben, dass der Sensor beschädigt oder anderweitig nicht funktionsfähig ist, wobei das Verfahren 800 als solches zu 816 weitergeht, um eine Bedienungsperson des Fahrzeugs von der Sensorverschlechterung zu benachrichtigen, z. B. durch das Aktivieren einer Fehlfunktions-Anzeigelampe. Falls das Verschlechterungsverhalten den Maximalwert nicht übersteigt, kann dies angeben, dass der Sensor immer noch funktionsfähig ist. Um jedoch eine angemessene Kraftmaschinensteuerung sicherzustellen, um die Kraftmaschinenemissionen und die Kraftstoffwirtschaftlichkeit auf einem Sollniveau aufrechtzuerhalten, können bei 818, falls gewünscht, ein oder mehrere Betriebsparameter der Kraftmaschine eingestellt werden. Dies kann das Einstellen der Menge und/oder der Zeitsteuerung der Kraftstoffeinspritzung enthalten und kann das Einstellen der Steuerroutinen enthalten, die auf der Rückkopplung von dem verschlechterten Sensor basieren, um die identifizierte Verschlechterung zu kompensieren.
Wie oben erklärt worden ist, geben sowohl das Verfahren 800 als auch das Verfahren 900, das im Folgenden bezüglich 9 beschrieben wird, eine Sensorverschlechterung basierend auf den Eigenschaften einer Verteilung der Extremwerte der berechneten Lambda-Differentiale an, die während des Kraftmaschinenbetriebs gesammelt werden.
In 9 ist ein Verfahren 900 zum Bestimmen des Sensorverschlechterungsverhaltens basierend auf den Eigenschaften der Extremwertverteilung dargestellt. Das Verfahren 900 kann als Teil des Verfahrens 800 ausgeführt werden, z. B. bei 810 des Verfahrens 800. Das Verfahren 900 enthält bei 902 das Bestimmen, ob die zentrale Spitze der Verteilung kleiner als ein erster Schwellenwert ist. Wie oben bezüglich 8 erklärt worden ist, ist die zentrale Spitze der Prozentsatz der Daten-Abtastwerte, die den häufigsten Wert besitzen. Weil die Verteilung auf den Lambda-Differentialen basiert, wird ein relativ hoher Betrag der Variation in der Verteilung erwartet, wenn der Abgassensor normal funktioniert. Folglich gibt eine mangelnde Variation, die zu einer hohen zentralen Spitze führt, eine Sensorverschlechterung an. Spezifisch gibt eine hohe zentrale Spitze ein Verhalten einer asymmetrischen Verzögerung an, wobei die Zeitverzögerung von dem Zeitpunkt, zu dem eine befohlene Änderung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses empfangen wird, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Änderung tatsächlich auftritt, größer als erwartet ist. Weil die Verzögerung asymmetrisch ist, wird entweder mehr Zeit bei einem fetten Betrieb zugebracht oder mehr Zeit bei einem mageren Betrieb zugebracht. In beiden Fällen ist weniger Gesamtvariation vorhanden. Der erste Schwellenwert kann in einer geeigneten Weise bestimmt werden. In einer Ausführungsform kann die Verteilung der Extremwerte für einen neuen, nicht verschlechterten Sensor offline bestimmt werden, wobei der erste Schwellenwert die zentrale Spitze der Verteilung des nicht verschlechterten Sensors sein kann. Ferner kann der erste Schwellenwert eingestellt werden, um die Empfindlichkeit der Verschlechterungsdetektion entweder zu vergrößern oder zu verkleinern. Ein beispielhafter erster Schwellenwert, T1, ist in 12A veranschaulicht.
Falls die zentrale Spitze nicht kleiner als der erste Schwellenwert ist, wird ein Sensorverschlechterungsverhalten einer asymmetrischen Verzögerung angegeben. Das Verfahren 900 geht zu 904 weiter, um zu bestimmen, ob ein erwartetes Lambda größer als ein bestimmtes Lambda im Leerlauf ist, um zu bestimmen, welches asymmetrische Verschlechterungsverhalten vorhanden ist. Falls die zentrale Spitze größer als der erste Schwellenwert ist, kann der Controller ein durchschnittliches Lambda während eines gegebenen Zeitraums, wenn das Lambda im Leerlauf ist, bestimmen. Falls der bestimmte durchschnittliche Lambda-Wert kleiner als der erwartete oder befohlene durchschnittliche Lambda-Wert ist, gibt dies an, dass mehr Zeit im fetten Betrieb zugebracht wird, als befohlen ist, wobei das Verfahren 900 als solches bei 906 das Angeben eines Sensorverschlechterungsverhaltens einer Fett-zu-mager-Verzögerung enthält. Falls der bestimmte durchschnittliche Lambda-Wert größer als der erwartete Wert ist, gibt dies an, dass in einem mageren Betrieb mehr Zeit zugebracht wird, wobei das Verfahren 900 bei 908 das Angeben eines Sensorverschlechterungsverhaltens einer Mager-zu-fett-Verzögerung enthält.
Falls zurück bei 902 die zentrale Spitze kleiner als der erste Schwellenwert ist, geht das Verfahren 900 zu 910 weiter, um zu bestimmen, ob der Formparameter K der Verteilung kleiner als ein zweiter Schwellenwert ist. Ein symmetrischer Sensor, d. h., ein Sensor, der keine asymmetrische Sensorverschlechterung zeigt, besitzt typischerweise einen Formparameter K in einem spezifizierten symmetrischen Bereich, die durch einen zweiten und einen dritten Schwellenwert begrenzt ist. Der zweite und der dritte Schwellenwert können in einer Weise bestimmt werden, die zu dem ersten Schwellenwert der zentralen Spitze ähnlich ist.
Falls der Formparameter K kleiner oder größer als der symmetrischer Bereich ist, wird ein Verschlechterungsverhalten des Typs einer asymmetrischen Reaktion angegeben. Falls der Formparameter K kleiner als der symmetrische Bereich ist, d. h., falls der Formparameter K kleiner als der zweite Schwellenwert ist, geht das Verfahren 900 zu 912 weiter, um eine Verschlechterung einer Fett-zu-mager-Nacheilungsreaktion anzugeben. In diesem Fall erfährt der Sensor eine Verzögerung der Reaktion auf eine befohlene Änderung von fett zu mager, wobei er folglich weniger Zeit bei dem befohlenen mageren Lambda als bei dem befohlenen fetten Lambda zubringt. Folglich tritt eine größere Menge der Lambda-Differentiale mit Werten mit einer positiven (mageren) Größe auf.
Falls der Formparameter K nicht kleiner als der zweite Schwellenwert ist, geht das Verfahren 900 zu 914 weiter, um zu bestimmen, ob der Formparameter K größer als der dritte Schwellenwert ist. Wenn ja ist der Formparameter K deshalb kleiner als der symmetrische Bereich, wobei das Verfahren 900 folglich bei 916 das Angeben einer Verschlechterung einer Mager-zu-fett-Nacheilungsreaktion enthält. Falls der Formparameter K nicht größer als der dritte Schwellenwert ist, befindet sich der Formparameter K in dem symmetrischen Bereich. Basierend auf den Eigenschaften der Verteilung können sowohl eine Verschlechterung einer symmetrischen Verzögerung und einer symmetrischen Reaktion als auch keine Verschlechterung nicht voneinander unterschieden werden.
Um zu bestimmen, welchen symmetrischen Zustand der Sensor zeigt, enthält das Verfahren 900 bei 918 das Bestimmen, ob die Zeitverzögerung des Sensors größer als eine Nenn-Zeitverzögerung ist. Die Nenn-Zeitverzögerung des Sensors ist die erwartete Verzögerung der Sensorreaktion auf eine befohlene Änderung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses basierend auf der Verzögerung von dem Zeitpunkt, zu dem der Kraftstoff eingespritzt wird, verbrannt wird und sich das Abgas von der Verbrennungskammer zum Abgassensor bewegt. Die bestimmte Zeitverzögerung kann der Zeitpunkt sein, zu dem der Sensor tatsächlich ein Signal ausgibt, das das geänderte Luft/Kraftstoff-Verhältnis angibt. Falls die Zeitverzögerung größer als die Nenn-Zeitverzögerung ist, geht das Verfahren 900 zu 920 weiter, um eine symmetrische Verzögerung anzugeben.
Falls die Zeitverzögerung nicht größer als die Nenn-Zeitverzögerung ist, geht das Verfahren 900 zu 922 weiter, um zu bestimmen, ob eine Zeitkonstante des Sensors größer als eine Nenn-Zeitkonstante ist. Die Nenn-Zeitkonstante kann die Zeitkonstante sein, die angibt, wie schnell der Sensor auf eine befohlene Änderung des Lambda reagiert, wobei sie offline basierend auf einer nicht verschlechterten Sensorfunktion bestimmt werden kann. Falls die bestimmte Zeitkonstante größer als die Nenn-Zeitkonstante ist, gibt sie eine langsame Reaktionsrate an, wobei folglich bei 924, falls die Zeitkonstante größer als die Nenn-Zeitkonstante ist, ein Verschlechterungsverhalten einer symmetrischen Reaktion angegeben wird.
Falls die Zeitkonstante nicht größer als die Nenn-Zeitkonstante ist, enthält das Verfahren 900 bei 926 das Angeben keiner Verschlechterung. Keine Verschlechterung wird aufgrund der Eigenschaften der Verteilung angegeben, die ein symmetrisches Verhalten des Sensors angibt, wobei sowohl die Zeitkonstante des Sensors als auch die Verzögerung zu der Nenn-Zeitkonstante und der Nennverzögerung ähnlich sind. Beim Angeben eines Sensorverhaltens, entweder eines der sechs diskreten Verschlechterungsverhalten oder des Verhaltens ohne Verschlechterung, endet das Verfahren 900.
Folglich stellen die bezüglich der 8 und 9 beschriebenen Verfahren die Überwachung eines Abgassensors bereit, um ein Sensorverschlechterungsverhalten zu bestimmen. Falls eine Sensorverschlechterung bestimmt wird, kann die Schwere der Verschlechterung bewertet werden. Falls die Verschlechterung stark ist, kann die Ersetzung/Reparatur des Sensors einer Bedienungsperson des Fahrzeugs angegeben werden. Falls die Verschlechterung weniger stark ist, kann der aktuelle Sensor weiterhin betrieben werden. Die Steuerroutinen, die den Sensor einbeziehen, können jedoch basierend auf der Verschlechterung angepasst werden. Es können z. B. die Zeitkonstante und/oder die Verzögerungskonstante des Sensors, der bei der Regelung des Luft/Kraftstoff-Verhältnisses verwendet wird, eingestellt werden. Da die Zeitsteuerung und die Menge der Kraftstoffeinspritzung basierend auf der Rückkopplung von den stromabwärts angeordneten Abgassensoren bestimmt werden, können die Menge und/oder die Zeitsteuerung des eingespritzten Kraftstoffs ferner eingestellt werden, um die Kraftmaschinensteuerung und die Fahrzeugemissionen in einem Sollbereich aufrechtzuerhalten.
Ferner überwacht das Verfahren nach den 8 und 9 den Abgassensor berührungsfrei durch das Sammeln von Daten während stationärer Betriebsbedingungen. In einigen Ausführungsformen kann jedoch absichtlich befohlen werden, dass die Kraftmaschine während der Ausführung der Verfahren fett oder mager arbeitet. Dieser Typ des Betriebs kann verwendet werden, um die Bestimmung der Sensorverschlechterung basierend auf den Eigenschaften der Verteilung, wie beschrieben worden ist, zu validieren.
In 12 ist eine beispielhafte graphische Darstellung für einen Pearson-Korrelationskoeffizienten als eine Funktion des Formparameters K für die verschiedenen Fehlertypen gezeigt. Die Größe der Fehler beträgt 500 ms. Die Figur veranschaulicht den Mager-zu-fett-Filter (L2RF), den Fett-zu-mager-Filter (R2LF), die symmetrische Verzögerung (SYMD), den symmetrischen Filter (SYMF) und keinen Fehler (NOF). Die Daten in diesem Beispiel wurden von einer Muster-V-6-Kraftmaschine gesammelt. Diese Figur zeigt die Variation des Korrelationskoeffizienten als eine Funktion des Formparameters K für verschiedene Fehlertypen mit der gleichen Fehlergröße. Aus diesem Beispiel besitzt der symmetrische Betrieb (NOF, SYMF, SYMD) einen Formparameter K mit vergleichbarer Größe, wohingegen der Koeffizient des R2LF-Betriebs relativ kleiner und der L2RF-Koeffizient relativ größer ist. Die Wahl der Schwellenwerte, wobei ein in 14 gezeigtes Beispiel (β₁) und (β₂) ist, veranschaulicht die Schwellenwerte der Trennung zwischen den Fehlertypen und ermöglicht das Isolieren asymmetrischer Filterfehler von den symmetrischen Betriebsmodi.
In 13 ist ein Beispiel der zentralen Spitze gegen die Form, also den Formparameter K, gezeigt, das für die verschiedenen Fehler, verschiedenen Größen und Straßenbedingungen berechnet worden ist. Die hier gezeigten beispielhaften Daten wurden unter Verwendung einer V8-5L-Kraftmaschine gesammelt. Die Abkürzungen sind die gleichen wie die, die in 13 verwendet werden. Außerdem veranschaulicht die Figur die Mager-zu-fett-Verzögerung (L2RD) und die Fett-zu-mager-Verzögerung (R2LD). Die Entscheidungsschwellenwerte Alpha α, β₁ und β₁ sind mit gestrichelten Linien gezeigt. Die SYMD, NOF und SYMF fallen in den Abschnitt der graphischen Darstellung, der durch die x-Achse β₁, β₂ und α begrenzt ist. Der R2LF fällt in den Abschnitt der graphischen Darstellung, der durch die x-Achse, α, β₁ und die y-Achse begrenzt ist. Der L2RF fällt in den Abschnitt der graphischen Darstellung, der durch die x-Achse, α, β₂ und die y-Achse begrenzt ist. Sowohl die L2RD als auch die R2LD treten über der α-Linie auf, wobei die R2LD die zentralen Spitzen mit der höchsten Größe zeigt.
Die 14 und 15 zeigen Beispiele der Diagnoseergebnisse, die unter Verwendung des vorgeschlagenen Formschätzprozesses erhalten worden sind.
14 zeigt einen ersten Test, der ein Fehler eines symmetrischen Filters (einer symmetrischen Nacheilung) ist. Die Entscheidungsschwellenwerte wurden als α, = 10, β₁ = -0,1 und β₂ = -0,5 gewählt. Die graphische Darstellung zeigt die Diagnoseergebnisse für die Bags 4, 5 und eine Hauptverkehrsstraße und einen heißen Start. Die Größe der Fehler beträgt 1200 ms. In der graphischen Darstellung sind eine obere Linie für die Fahrzeuggeschwindigkeit, dann eine zentrale Spitze der Statistik, dann den Formparameter K der Statistik, ein DFSO und eine SYS-ID gezeigt. Die Entscheidungsschwellenwerte sind als punktierte Linien gezeigt und dementsprechend beschriftet. Die zentrale Spitze ist niedrig, was zeigt, dass es keine asymmetrische Verzögerung gibt. Der geschätzte Formparameter K gibt einen symmetrischen Betrieb an, wobei die Form zwischen β₁ und β₂ fällt.
15 zeigt einen zweiten Test, der ein R2LF-Fehler ist. Die Entscheidungsschwellenwerte wurden als α = 10, β₁ = -0,55 und β₂ = -0,1 gewählt.
Die graphische Darstellung zeigt die Diagnoseergebnisse für die Bags 1, 2 und CD533 und einen Kaltstart. Die Größe der Fehler beträgt 900 ms. In der graphischen Darstellung sind eine obere Linie für die Fahrzeuggeschwindigkeit, dann eine zentrale Spitze der Statistik, dann den Formparameter K der Statistik, ein DFSO und eine SYS-ID gezeigt. Die Entscheidungsschwellenwerte sind als punktierte Linien gezeigt und dementsprechend beschriftet. Die zentrale Spitze ist niedrig, was zeigt, dass es keine asymmetrische Verzögerung gibt. Der geschätzte Formparameter K gibt das Vorhandensein eines R2LF-Fehlerbetriebs an, wobei der Formparameter K kleiner als β1 ist.
Es ist klar, dass die hier offenbarten Konfigurationen und Routinen beispielhafter Art sind und dass diese spezifischen Ausführungsformen nicht in einem einschränkenden Sinn zu betrachten sind, weil zahlreiche Variationen möglich sind. Die obige Technik kann z. B. auf V-6-, I-4-, I-6-, V-12-, Boxer-4- und andere Kraftmaschinentypen angewendet werden. Der Gegenstand der vorliegenden Offenbarung enthält alle neuartigen und nicht offensichtlichen Kombinationen und Unterkombinationen der verschiedenen Systeme und Konfigurationen und anderen Merkmale, Funktionen und/oder Eigenschaften, die hier offenbart sind.
Die folgenden Ansprüche legen bestimmte Kombinationen und Unterkombinationen besonders dar, die als neuartig und nicht offensichtlich betrachtet werden. Diese Ansprüche können sich auf „ein“ Element oder „ein erstes“ Element oder dessen Äquivalent beziehen. Derartige Ansprüche sollten so verstanden werden, dass sie die Einbeziehung eines oder mehrerer derartiger Elemente enthalten und zwei oder mehr derartige Elemente weder erfordern noch ausschließen. Weitere Kombinationen und Unterkombinationen der offenbarten Merkmale, Funktionen, Elemente und/oder Eigenschaften können durch Abänderung der vorliegenden Ansprüche oder durch Darstellung neuer Ansprüche in dieser oder einer in Beziehung stehenden Anmeldung beansprucht werden. Derartige Ansprüche, ob ihr Umfang umfassender als der, enger als der oder gleich dem Umfang der ursprünglichen Ansprüche ist oder vom Umfang der ursprünglichen Ansprüche verschieden ist, werden außerdem als im Gegenstand der vorliegenden Offenbarung enthalten betrachtet.

Claims

Verfahren zum Überwachen eines Abgassensors, der in einen Kraftmaschinenauslass gekoppelt ist, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Angeben, mit einem mit dem Abgassensor gekoppelten Controller, eines Typs einer Abgassensorverschlechterung basierend auf dem Formparameter K einer Verteilung der Extremwerte mehrerer Sätze von Lambda-Differentialen, die während ausgewählter Betriebsbedingungen basierend auf Messwerten des Abgassensors mit dem Abgassensor gesammelt werden, wobei der Formparameter K mit dem Controller basierend auf einer iterativen Suche identifiziert wird, die einen Bereich der Werte, innerhalb dessen der Formparameter K vorhanden ist, sukzessive einengt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Verteilung eine verallgemeinerte Extremwertverteilung (GEV-Verteilung) ist und wobei die Verschlechterung ferner auf einer zentralen Spitze der GEV-Verteilung basiert.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei, falls die Größe der zentralen Spitze größer als ein Schwellenwert ist, eine Sensorverschlechterung einer asymmetrischen Verzögerung angegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei, falls ein erwartetes durchschnittliches Luft/Kraftstoff-Verhältnis größer als ein bestimmtes durchschnittliches Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Leerlauf ist, eine Sensorverschlechterung einer Fett-zu-mager-Verzögerung angegeben wird, und falls das erwartete durchschnittliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis kleiner als das bestimmte durchschnittliche Luft/Kraftstoff-Verhältnis im Leerlauf ist, eine Sensorverschlechterung einer Mager-zu-fett-Verzögerung angegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei, falls die Größe der zentralen Spitze kleiner als der Schwellenwert ist und sich der Formparameter K außerhalb eines symmetrischen Bereichs befindet, eine Sensorverschlechterung einer asymmetrischen Reaktion angegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei, falls der Formparameter K kleiner als ein symmetrischer Bereich ist, eine Sensorverschlechterung einer Fett-zu-mager-Reaktion angegeben wird, und falls der Formparameter K größer als der symmetrische Bereich ist, eine Sensorverschlechterung einer Mager-zu-fett-Reaktion angegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei, falls sich der Formparameter K in dem symmetrischen Bereich befindet, keine Verschlechterung oder eine symmetrische Sensorverschlechterung angegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 7, das ferner das Angeben einer Sensorverschlechterung einer symmetrischen Verzögerung, falls eine bestimmte Zeitverzögerung größer als eine Nenn-Zeitverzögerung ist, und das Angeben einer Sensorverschlechterung einer symmetrischen langsamen Reaktion, falls eine bestimmte Zeitkonstante größer als eine Nenn-Zeitkonstante ist, umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die ausgewählten Betriebsbedingungen ferner stationäre Betriebsbedingungen umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner das Einstellen mit dem Controller einer Menge und/oder einer Zeitsteuerung der Kraftstoffeinspritzung basierend auf dem angegebenen Typ der Verschlechterung des Abgassensors umfasst, wobei der Formparameter K auf einer Suche des Goldenen Schnitts der Daten, die in einer aufsteigenden oder einer absteigenden Reihenfolge sortiert werden, basiert.
System für ein Fahrzeug, wobei das System Folgendes umfasst: eine Kraftmaschine, die ein Kraftstoffeinspritzsystem enthält; einen Abgassensor, der in ein Auslasssystem der Kraftmaschine gekoppelt ist; und einen Controller, der Anweisungen enthält, die ausführbar sind, um: eine Abgassensorverschlechterung basierend auf dem iterativ identifizierten Formparameter K einer Verteilung von Extremwerten mehrerer Sätze von Lambda-Differentialen, die während des stationären Kraftmaschinenbetriebs gesammelt werden, anzugeben; und eine Menge und/oder eine Zeitsteuerung der Kraftstoffeinspritzung basierend auf der angegebenen Sensorverschlechterung einzustellen.
System nach Anspruch 11, wobei die Anweisungen ferner ausführbar sind, um eine Bedienungsperson des Fahrzeugs zu benachrichtigen, falls die angegebene Sensorverschlechterung einen Schwellenwert übersteigt.
System nach Anspruch 11, wobei die Form aus einer Suche des Goldenen Schnitts bestimmt wird.
Verfahren zum Überwachen eines Sauerstoffsensors, der in einen Kraftmaschinenauslass gekoppelt ist, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Angeben, mit dem Controller, einer Sensorverschlechterung einer asymmetrischen Verzögerung, falls der Formparameter K einer Verteilung der Extremwerte von mehreren Sätzen von Lambda-Differentialen einen ersten Schwellenwert übersteigt; und Angeben, mit dem Controller, einer Sensorverschlechterung einer asymmetrischen langsamen Reaktion, falls sich der Formparameter K unter dem ersten Schwellenwert befindet und sich eine zweite Eigenschaft der Verteilung außerhalb eines zweiten Schwellenbereichs befindet, wobei der Formparameter K auf dem sukzessiven Einengen eines Bereichs der Werte basiert, in dem sich der Formparameter K befindet.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei die Angaben ferner auf einer Größe einer zentralen Spitze der Verteilung basieren.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei der Formparameter K auf einer Suche des Goldenen Schnitts basiert.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei ein größerer Formwert des Formparameters K eine Mager-zu-fett-Verschlechterungsasymmetrie des Sensors angibt und ein kleinerer Formwert des Formparameters K eine Fett-zu-mager-Verschlechterungsasymmetrie angibt.
Verfahren nach Anspruch 14, das ferner das Einstellen einer Kraftstoffeinspritzmenge basierend auf der angegebenen Sensorverschlechterung mit dem Controller umfasst.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei die Lambda-Differentiale während stationärer Betriebsbedingungen gesammelt werden.