Modellierung, Identifikation und Diagnose eines Hochdruckkraftstoffsystems unter Verwendung rekursiver Parameterschätzer
Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der Modellierung und Identifikation eines Benzindirekteinspritzsystems sowie der modellbasierten Diagnose der Hochdruckpumpe und der Injektoren. Im Rahmen der Modellierung werden die Systemparameter bezüglich ihrer Unsicherheiten bewertet, nach Kontext und Relevanz gruppiert und darauf basierend die drei folgenden Schätzprobleme, Schätzung von Kraftstoffeigenschaften sowie von volumetrischen Korrekturfaktoren und Identifikation der Hochdruckpumpe, definiert und untersucht. Bei der Schätzung der Kraftstoffeigenschaften werden die Dichte und der Kompressionsmodul des verwendeten Kraftstoffs bestimmt. Beide Eigenschaften charakterisieren maßgeblich das dynamische Verhalten des hydraulischen Systems und variieren in Abhängigkeit von Druck, Temperatur und chemischer Zusammensetzung, insbesondere vom Ethanolgehalt. Da diese Eigenschaften im Allgemeinen nicht im Pkw gemessen werden können, werden sie in dieser Arbeit geschätzt, mit dem Ziel zukünftig die Regelung der Einspritzung und der Verbrennung zu verbessern. Dabei werden sowohl konstante Schätzwerte für verschiedene Arbeitspunkte als auch ein druckabhängiges Kraftstoffmodell identifiziert. Weiterhin wird eine Diagnosemethode vorgestellt, bei der Korrekturfaktoren für die geförderten und eingespritzten Volumenströme geschätzt und anhand dieser die Bauteilzustände bezüglich Verschleiß und eingeschränkter Funktionalität abgeleitet werden. Zudem wird anhand dieser Parameter die Injektorstreuung bestimmt, auf deren Basis eine Mengengleichstellung der Injektoren erfolgen kann. Bei den Untersuchungen dieser beiden Schätzprobleme wird jedoch auch gezeigt, dass die resultierenden Schätzfehler stark von Modellunsicherheiten der Hochdruckpumpe abhängen. Diese sind bedingt durch Nichtlinearitäten sowie unsichere Systemkonstanten und Schließzeitpunkte der Pumpenventile. Daher wird in einem dritten Schätzproblem die Hochdruckpumpe identifiziert. Durch Schätzung von Korrekturwerten für den Schließwinkel des Mengensteuerventils, die Nockenwellenverstellung und den Fördervolumenstrom wird das Förderereignis sowohl zeitlich positioniert als auch im Wertebereich skaliert. Die Lösung dieser drei Schätzprobleme erfolgt primär mittels der rekursiven Zustandsschätzer EKF und UKF, wobei die gesuchten Parameter als erweiterte Zustände angenommen werden. Zunächst werden alle Schätzprobleme in Simulationen unter Optimalbedingungen untersucht, wobei deren Identifizierbarkeit nachgewiesen, Schätzfehler analysiert und Sensitivitäten bezüglich Filtereinstellungen und verschiedener Modellunsicherheiten bestimmt werden. Nachfolgend wird die Parameterschätzung auch anhand von experimentellen Arbeitspunktmessungen eines speziell hierfür konstruierten Prüfstands validiert. Aus den resultierenden stationären Arbeitspunktschätzwerten werden Kennfelder für die Schätzprobleme generiert, die über Druck und Einspritzdauer aufgespannt sind und somit den betrachteten Arbeitsbereich beschreiben. Abschließend werden Transfermöglichkeiten der entwickelte Methoden und Ergebnisse auf andere Systeme diskutiert.
In this thesis, a gasoline direct injection system is modeled and its parameters are identified using recursive estimation methods. In addition to this, model-based diagnostic methods are presented for monitoring the health states of the high-pressure pump and the injectors. Within the framework of the modeling, the system parameters are evaluated based on their uncertainties, where they are grouped according to their context and relevance. The resulting three estimation problems are subsequently defined and investigated: estimation of fuel properties, estimation of volumetric correction factors, and identification of the high-pressure pump. The fuel properties used in this thesis are determined by estimating its density and bulk modulus. Both properties significantly characterize the dynamic behavior of the entire hydraulic system and vary depending on pressure, temperature, and chemical composition, particularly its ethanol content. Since these properties generally cannot be measured in passenger vehicles, they are estimated in this thesis with the aim of improving the control of injection and combustion.
The identification includes stationary estimates for different operating points as well as a pressure-dependent fuel model which accounts for the entire pressure range of the system. Furthermore, a diagnostic method is presented which estimates correction factors for the delivered and injected volume flows, and in turn, derives the component states for wear and limited functionality. Additionally, the injector dispersion is determined based on these parameters, which allows for the equalization of the fuel injection quantities across the cylinders. While investigating these two estimation problems, it is shown that the resulting estimation errors strongly depend on the model uncertainties from the high-pressure pump. These are due to nonlinearities as well as uncertainties with the system constants as well as with the closing times of the pump valves. Therefore, a third estimation task is undertaken for the system identification of the high-pressure pump. By estimating correction values for the closing angle of the control valve, the camshaft adjustment, and the delivery volume flow, the delivery event is both temporally positioned and scaled in a range of values. The solution of these three estimation problems is primarily achieved using the recursive state estimators EKF and UKF, where the sought parameters are assumed to be extended states.
Initially, all estimation tasks are investigated in simulations under optimal conditions with the goal of demonstrating their identifiability, analyzing estimation errors, as well as determining sensitivities regarding filter settings and various model uncertainties. Subsequently, the parameter estimation is validated based on experimental operating point data measured on a specially designed test bench. Using the resulting stationary estimates in the analyzed operating points, lookup tables for the estimation problems could then be generated. These tables are derived based on pressure and injection duration, thus describing the relevant operating range.
Finally, the applicability of the developed methods and results to other systems is discussed.
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