Aktuální vydání

celé číslo

08

2019

MSV 2019 v Brně

celé číslo

Nový článek

Bez optimalizované kalibrace spalovacího motoru nelze docílit vyvážené kombinace jeho dynamického výkonu a šetrnosti k životnímu prostředí. Dosáhnout optimálního nastavení současných komplexních pohonů s mnoha stupni volnosti však není snadné ani pro zku­šené konstruktéry. Existuje zde příliš mnoho variant, než aby bylo možné ověřit všechny kombinace proměnných veličin individuálně, a vztahy mezi výkonem, účinností, emise­mi a spolehlivostí pohonu jsou velmi složité.
 
Společnost Mercedes-AMG vyvinula vlast­ní nástroj pro kalibraci pohonů založený na vý­početním prostředí Matlab a jeho nadstavbách Model-Based Calibration Toolbox Parallel Computing Toolbox (obr. 1). Z jeho předností mohou těžit vývojáři na všech úrovních. Nástroj je využíván v celém procesu kalibrace spalovacího motoru od návr­hu experimentů, přes tvorbu a výběr modelu až po optima­lizační úlohy.
 

Úloha kalibrace ve vývoji motoru

 
Chování motoru závisí na přesném řízení velkého počtu parametrů, který rok od roku roste. Současné ří­dicí jednotky např. umožňu­jí vstřikovat palivo do válce několikrát během spalovacího cyklu, pokaždé v jiném množství, což vede k mnohem větší­mu počtu parametrů v systému než při jedno­rázovém vstřiku. Kalibrovat motor znamená la­dit všechny jeho dostupné parametry za účelem získat maximální výkon v celém pracovní roz­sahu otáček a zatížení.
 
Účinky změn hodnot jednotlivých para­metrů jsou na sobě závislé, proto není mož­né parametry jednoduše optimalizovat jeden po druhém. Naproti tomu je zde více než de­set proměnných, každá s mnoha různými hodnotami, a tak není možné ani vyzkoušet všechny kombinace. Východisko z této situ­ace nabízí technika zvaná plánování experi­mentů (Design of Experiments; viz vložený text), která při použití plánovaných zkoušek efektivně určuje povahu odezvy pohonu. Na­vržený kalibrační nástroj umožňuje použít techniku plánování experimentů jako součást souhrnného kalibračního procesu, a to i vývojářům bez předchozích zkušeností s tou­to metodou.
 

Vznik kalibračního nástroje

 
Kalibrační nástroj byl vyvinut ve třech fá­zích. V první bylo nutné sestavit celý postup ro­bustního návrhu, modelování a optimalizace pro systematickou kalibraci motorů. Práci usnad­nilo dodávané grafické rozhraní programové­ho nástroje Model-Based Calibration Toolbox.
 
Po sestavení kalibračního procesu byly jednotlivé kroky převedeny z grafického roz­hraní do funkcí nástroje Model-Based Cali­bration Toolbox volaných z příkazové řád­ky výpočetního prostředí Matlab. Cílem bylo vytvořit vlastní aplikační program pracující se specifickými vstupy z výrobního proce­su, který by umožnil snadno zahrnout po­žadavky konstruktérů. Z uvedeného důvo­du bylo ve třetí fázi vývoje kalibračního nástroje vytvořeno nové grafické rozhraní, které volalo potřebné funkce a bylo přizpů­sobeno konkrétním potřebám společnosti Mercedes-AMG.
 

Proces kalibrace motoru

 
V procesu kalibrace je nutné nejprve za­dat známá omezení proměnných veličin, jako např. minimální a maximální množství vstři­­kovaného paliva (v miligramech na vstřik), mezní časy pro zážeh směsi (měřené v úh­lech natočení klikové hřídele) atd. Aplikační rozhraní požaduje pouze ty údaje, které jsou konstruktéři schopni poskytnout. Kalibrační nástroj poté zavolá funkce nadstavby Model--Based Calibration Toolbox, které vytvoří mi­nimalizovanou sadu zkušebních bodů urče­ných k proměření motoru na dynamometru.
 
Zjištěné údaje o krouticím momentu, emi­sích a spotřebě paliva jsou poté přeneseny zpět do kalibračního nástroje, který vytvoří sadu matematických modelů daného moto­ru (obr. 2). Generování modelů a vyhodno­cení vhodných kandidátů jsou výpočetně ná­ročné úlohy. K jejich urychlení byly využity schopnosti prostředí Matlab pracovat s více­jádrovými procesory, v nichž je výpočetní zá­těž rozložena na několik paralelních procesů.
 
Posledním krokem je optimalizace kalib­račních nastavení napříč pracovním rozsahem otáček a zatížení motoru. Například je mož­né určit emisní limity dané platnými regula­torními požadavky a zadat omezení spotřeby paliva. Aplikační program pak vypočítá opti­mální průběh krouticího momentu s ohledem na výkon motoru. Výsledkem řešení této roz­sáhlé podmíněné optimalizační úlohy jsou ta­bulkové funkce připravené k exportu do elek­tronické řídicí jednotky pohonu.
 

Závěr

 
Výpočetní prostředí Matlab a funkce ob­sažené v nadstavbě Model-Based Calibrati­on Toolbox umožnily vytvořit efektivní nástroj, který byl bez potíží začleněn do existu­jícího kalibračního procesu. Hlavní předností vlastního kalibračního nástroje je respekto­vání veškerých potřeb konstruktérů, kteří se tak mohou zaměřit na specifické požadavky vyvíjených motorů. Mezi splněné cíle patřilo např. snížení emisí navrženého pohonu v sou­ladu s normou Euro 6.
Ing. Jaroslav Jirkovský,
Humusoft s. r. o.
 
Obr. 1. Hlavní menu programu pro kalibraci pohonů
Obr. 2. Porovnání variant a výběr modelu motoru
 

Plánování experimentů

Plánování experimentů je disciplína matematické statistiky, která se zabývá sběrem dat v situaci, kdy je hledaná informace zatížena nahodilostí a provázaností efektů změn hodnot vstupních parametrů. Součástí experimentu je obvykle zásah experimentátora, přičemž cílem je zjistit jeho účinek, zlepšit kvalitu informace a odstranit nadbytečná data. Dobře navržený ex­periment umožňuje omezit množství měřených údajů na minium a zároveň poskytnout dosta­tečnou informaci k přesnému odhadu parametrů modelu a určení kauzálního působení zásahů.