[发明专利]冗余转矩安全通路有效

专利信息
申请号: 200710102344.3 申请日: 2007-04-30
公开(公告)号: CN101067401A 公开(公告)日: 2007-11-07
发明(设计)人: J·彭;T·J·哈特里 申请(专利权)人: 通用汽车环球科技运作公司
主分类号: F02D41/26 分类号: F02D41/26
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 代理人: 曹若;刘华联
地址: 美国密*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 冗余 转矩 安全 通路
【说明书】:

技术领域

发明一般涉及汽车,更具体地说涉及汽车中的冗余转矩安全通路(redundant torque security path)。

背景技术

传统上,汽车是由内燃机产生转矩来进行驱动。转矩请求基于例如加速踏板或巡航控制系统以及车速的驾驶员的输入。此转矩请求由转矩控制通路传递以控制发动机输出转矩。

在某些汽车中,由于以处理器为基础的控制系统的弱点以及各种电子故障的可能性导致由转矩控制安全通路辅助上述转矩控制通路。尽管如此,由于算法公式、算法计算和/或算术逻辑部件(运算器)(ALU)中通常的故障模式导致此转矩安全控制通路可能不能探测到转矩控制通路中的故障。

发明内容

为此,发动机控制系统包括转矩请求控制模块,以确定第一发动机转矩请求。人工神经网络(ANN)转矩请求模块利用ANN模型确定第二发动机转矩请求。转矩安全校验模块基于上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值选择性地产生故障信号。

在一个特征中,上述第一和第二发动机转矩请求基于巡航转矩请求信号,发动机转速信号以及踏板位置信号。

在另一特征中,发动机控制系统包括将控制信号输出到发动机系统以产生上述第一发动机转矩请求的转矩控制模块。

在再一特征中,如果上述第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值大于一预定值,那么上述转矩安全校验模块就产生故障信号。当此第一发动机转矩请求与第二发动机转矩请求的差值小于此预定值时,便更新上述ANN模型。

在又一特征中,上述发动机控制系统包括一关闭模块单元,它在接收到故障信号时产生用于燃油喷射系统的关闭信号。

在一个特征中,上述ANN模型包括当该ANN模型更新时所使用的颗粒群优化算法(particle swarm optimization algorithm)。此ANN模型为一前馈系统,它接收加速踏板位置输入、发动机转速输入以及车速请求输入。在又一特征中,发动机系统包括上述发动机控制系统以及发动机控制模块,该模块包括上述转矩请求控制模块,ANN转矩请求模块,以及转矩安全校验模块。

根据后面的详细说明,可以了解到本发明的其他应用领域。应当认识到,这里所作的详细说明及具体事例在表明本发明最佳实施形式的同时只是用于进行阐述而非用来限制本发明的范围。

附图说明

从以下的详细说明及附图中将能更加全面地理解本发明,附图中:

图1示明本发明的发动机系统的功能框图;

图2示明本发明的发动机控制模块(ECM)的功能框图;

图3示明本发明的人工神经网络(ANN)模型;

图4为一流程图,示明更新本发明ANN模型的步骤;以及

图5为一流程图,示具体定转矩请求故障的步骤;

具体实施方式

以下所描述的最佳实施形式实际上只是作为范例,决非用来限制本发明、其应用或使用。这里所用的术语“模块”或“装置”是指特定用途的集成电路(ASIC),电子电路,处理器(共享的、专用的、或组群的)以及执行一或多个软件或固件程序的存储器,组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他配合元件。

依照本发明,转矩控制安全通路独立于转矩控制通路以避免通常的故障模式。更具体地说,此转矩控制安全通路在输入信号接收、算法公式、算法计算和/或ALU的使用方面独立于转矩控制通路。在执行过程中,人工神经网络(ANN)模型用于将转矩控制安全通路与转矩安全通路脱开。此ANN模型是仿照大脑神经结构设计的。它通过学习过程从数据集中辨认出图案并产生出该数据的所需输出值。

现在参看图1,发动机系统11包括发动机12和变速器14。此发动机12产生驱动转矩以驱动变速器14。更具体地说,此发动机12把空气吸入总进气管16并将空气分配至气缸(未图示),在气缸内空气与燃料结合形成空气/燃料混合物。燃料喷射器(未图示)在空气被吸入气缸中时喷射出结合了空气的燃料。此燃料喷射器可能是结合有电子的或机械的燃料喷射系统18的喷射器。燃料喷射系统18受到控制以给各个气缸内的所需空气对燃料(A/F)的比。

发动机控制模块(EMC)20利用来自踏板位置检测器22、车速传感器26及巡航转矩请求模块28中的数据产生驱动转矩请求。最好此EMC20可包括一个或多个控制模块。此EMC20与关闭模块32通信,该关闭模块在转矩请求故障期间使上述燃料喷射系统18不能使用。

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