一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法及系统与流程

1.本发明属于发动机点火角技术领域，更具体地，涉及一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法及系统。


背景技术：

2.egr即废气再循环，废气再循环是指把发动机排出的部分废气回送到进气歧管，并与新鲜混合气一起再次进入气缸。egr主要通过以下几方面发挥作用：egr中的co2和水蒸气大大增加了工质的比热容，同时废气的加入也稀释了原来混合气中的氧浓度，从而使燃烧速度变缓，使燃烧过程中的最高温度和平均温度都有所下降，破坏了no生成的有利环境，从而大大降低nox排放。因为汽油机的负荷调节方式通常为量调节，所以在汽油机上应用egr可以相应的增加进气量，egr率的增加能降低汽油机在中低负荷工况下的节流损失，降低汽油机的燃油消耗率。因为废气混入进气参与燃烧，会使发动机中的各个环节和参数发生变化，对发动机也会产生多方面的影响，而且影响是整体化的，必须总体考量。
3.研究表明egr系统在改善排放，降低油耗和改善抗爆震能力上有一定优势。egr废气降低燃烧温度，避免爆震，抑制点火提前角推迟。但是在egr率引入不当，包括egr废气波动大控制不稳或者egr率过大时反而会影响到燃烧稳定性，此时需要适当推迟点火角来抑制爆震或者发动机异常抖动的发生。且随着发动机生命周期推移，控制参数可能会发生偏移，为了能保证在不同生命周期内均能够确保egr系统发挥其优势。且随着发动机生命周期推移，控制参数可能会发生偏移。


技术实现要素：

4.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法及系统，在满足主动学习条件、激活条件、和更新条件后，更新不同工况下的点火角修正值，在不影响发动机正常运行的前提下，不管是发动机制造差异，还是发动机生命周期的差异导致的误差，均可以通过对egr率下的点火角修正控制，进行主动自学习，改善点火角，从而实现egr率下的点火角调整，改善点火效率和燃油经济性。
5.为实现上述目的，按照本发明的一方面，提供一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，包括如下步骤：
6.若满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段；
7.若满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件，进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段；
8.若进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段的累计时间t2至限度值，进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段，基于主动学习稳定化阶段满足次数、点火角修正值预设限度和egr率，主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。
9.进一步地，所述基本点火角修正值的更新方法为：
10.1)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数不超过预设次数，基本点火角修正值δphi
basesparka daptionact egr
不进行修正；
11.2)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，主动设置：
12.δphi
basesparkadaptionactegr
＝(phi
basesparkactegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
13.其中，基本修正因子k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
标定得；phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率下的基本点火角平均值；
14.限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值；
15.一段时间t3后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：
16.δphi
basesparkadaptionactegr
＝(phi
basesparkactegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
×
c1
17.其中，phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率的基本点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定，c1为第一学习系数；
18.限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值；
19.一段时间t4后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：
20.δphi
basesparka daptionact egr
＝(phi
basesparka ctegravg-phi
basesparkn oegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
×
c1
×
c2
21.其中，phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率的基本点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)为基本修正因子，由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
标定得，c1为第一学习系数、c2为第二学习系数；
22.在一段时间t5内，限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值；
23.若出现爆震或早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的δphi
basesparkadaptionactegr
；
24.重复上述动作，最终得到的δphi
basesparka daptionact egr
不超过预设角度；
25.3)若当前工况的实际egr率等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
，则在对应工况下的所有不同egr率r
actegrradium
均更新基本点火角，基本点火角修正值为：
[0026][0027]
其中，phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率下的基本点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定。
[0028]
进一步地，所述mbt点火角修正值的更新方法为：
[0029]
1)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数不超过预设次数，mbt点火角修正值δphi
mbtsparkad aptionacte gr
不进行修正；
[0030]
2)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，主动设置：
[0031]
δphi
mbtsparkad aptionacte gr
＝(phi
mbtsparkac tegravg-phi
mbtsparkno egravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
[0032]
其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k1(n
avg
,rho
avg
)为第一修正因子；
[0033]
并限制δphi
mbtsparkad aptionacte gr
最大值；
[0034]
一段时间t6后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：
[0035]
δphi
mbtsparkadaptionactegr
＝(phi
mbtsparkactegravg-phi
mbtsparknoegravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
×
c3
[0036]
其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k1(n
avg
,rho
avg
)为第一修正因子；c3为第三学习系数；
[0037]
并限制δphi
mbtsparkad aptionacte gr
最大值；
[0038]
一段时间t7后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：
[0039]
δphi
mbtsparkadaptionactegr
＝(phi
mbtsparkactegravg-phi
mbtsparknoegravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
×
c3
×
c4
[0040]
其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k1(n
avg
,rho
avg
)为第一修正因子；c3为第三学习系数、c4为第四学习系数；
[0041]
在一段时间t8内，限制δphi
mbtsparkad aptionacte gr
最大值；
[0042]
如此反复观测，若出现爆震或早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值；
[0043]
重复上述动作，最终得到的δphi
mbtsparkadaptionactegr
不超过预设角度；
[0044]
3)若当前工况的实际egr率等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrradium
均更新mbt点火角，mbt点火角修正值为：
[0045][0046]
其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定。
[0047]
进一步地，所述最小点火角修正值更新方法为：
[0048]
1)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数不超过预设次数，最小点火角修正值δphi
minsparkadaptionactegr
维持上一次学习值；
[0049]
2)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，主动设置：
[0050]
δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkactegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
[0051]
其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k2(n
avg
,rho
avg
)为第二修正因子，k2(n
avg
,rho
avg
)小于k1(n
avg
,rho
avg
)；
[0052]
限制δphi
minsparkad aptionacte gr
最大值；
[0053]
一段时间t6后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：
[0054]
δphi
minsparkad aptionacte gr
＝(phi
minsparkac tegravg-phi
minsparkno egravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
×
c5
[0055]
其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k2(n
avg
,rho
avg
)为第二修正因子，k2(n
avg
,rho
avg
)小于k1(n
avg
,rho
avg
)；c5为第五学习系数；
[0056]
限制δphi
minsparkad aptionacte gr
最大值；
[0057]
一段时间t7后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：
[0058]
δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkactegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
×
c5
×
c6
[0059]
其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k2(n
avg
,rho
avg
)为第二修正因子；c5为第五学习系数、c6为第六学习系数
[0060]
在一段时间t9内，限制δphi
minsparkad aptionacte gr
最大值；
[0061]
如此反复观测，若出现爆震或早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值；
[0062]
重复上述动作，最终获得的δphi
minsparkad aptionacte gr
不超过预设角度；
[0063]
3)若当前工况的实际egr率等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrradium
均更新最小点火角，最小点火角修正值为：
[0064][0065]
其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定。
[0066]
进一步地，所述主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值后还包括：存储修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。
[0067]
进一步地，所述存储修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值，具体包括：
[0068]
1)确定在进入基于egr率的点火角主动学习阶段累计一定时间内t的发动机转速平均值、负荷平均值、进气温度平均值、水温平均值、进气vvt角度平均值、排气vvt角度平均值、基于实际egr率的基本点火角平均值、无egr率下的基本点火角平均值、基于实际egr率的最小点火角平均值、无egr率下的最小点火角平均值、基于实际egr率的mbt点火角平均值、无egr率下的mbt点火角平均值、实际egr率平均值；
[0069]
2)将当前平均发动机转速、平均负荷、平均进气温度、平均水温、平均进气vvt角度、平均排气vvt角度、平均实际egr率下的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值更新到对应工况下的eeprom中。
[0070]
进一步地，所述基于egr率的点火角主动学习的激活条件，具体包括：
[0071]
1)进入主动学习稳定化阶段时间超过预设时间t0；
[0072]
2)基于egr率的点火角主动学习次数未更新的持续时间不超过预设时间t1；
[0073]
若以上条件未满足，但初始条件满足，则维持在主动学习稳定阶段；
[0074]
若以上条件不满足，且初始条件未满足，则返回至主动学习未激活阶段；
[0075]
若以上条件满足，且初始条件满足时，则进入主动学习激活阶段。
[0076]
进一步地，所述基于egr率的点火角主动学习的初始条件，包括：
[0077]
发动机转速在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的发动机转速波动在一定范围内；
[0078]
负荷在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的负荷波动在一定范围内；
[0079]
实际egr率在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内；
[0080]
egr率控制处于闭环控制激活状态；
[0081]
egr阀出口废气压力与入口废气压力之比小于预设值；
[0082]
发动机水温在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内；
[0083]
进气温度在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内；
[0084]
目标进气vvt角度与实际排气vvt角度偏差在预设范围内；
[0085]
目标排气vvt角度与实际排气vvt角度偏差在预设范围内；
[0086]
实际空燃比波动在预设范围内；
[0087]
进入egr率的点火角主动学习的基本点火角波动在一定范围内；
[0088]
进入egr率的点火角主动学习的最小点火角波动在一定范围内；
[0089]
基本点火角与运行点火角之差在预设范围内；
[0090]
基本点火角与最小点火角之差在预设范围c2内：
[0091]
未出现爆震，早燃，排温超限的情况；
[0092]
若以上初始条件任一条不满足时，则终止主动学习，进入主动学习未激活阶段；
[0093]
若以上初始条件均满足时，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段。
[0094]
进一步地，通过调整不同发动机转速和进入气缸新鲜空气密度，确定基本点火角与最小点火角之差的预设范围c2。
[0095]
按照本发明的第二方面，提供一种基于egr率的点火角主动学习系统，包括：
[0096]
初始条件确认模块，用于在满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件时，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段；
[0097]
激活条件确认模块，用于在满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件时，进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段；
[0098]
主动学习更新模块，用于进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段的累计时间t2至限度值，进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段，基于主动学习稳定化阶段满足次数、点火角修正值预设限度和egr率，主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。
[0099]
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
[0100]
1.本发明的主动学习方法，在满足主动学习条件、激活条件、和更新条件后，更新不同工况下的点火角修正值，在不影响发动机正常运行的前提下，不管是发动机制造差异，
还是发动机生命周期的差异导致的误差，均可以通过对egr率下的点火角修正控制，进行主动自学习，改善点火角，从而实现egr率下的点火角调整，改善点火效率和燃油经济性。
附图说明
[0101]
图1为本发明一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法流程图；
[0102]
图2为本发明实施例的一种电子设备示意图。
具体实施方式
[0103]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0104]
点火角包括mbt点火角，基本点火角和最小点火角，不同的点火角对应不同的点火效率，其中mbt点火角对应的点火效率是1；基本点火角是mbt点火角下避免爆震后并考虑发动机燃烧效率的情况下确定的基本点火角，基本点火角对应的点火效率小于1，基本点火角减去爆震推迟的点火角即可确定为最终允许的点火角；最小点火角是指：在发动机排温保护要求范围内和发动机燃烧稳定性允许范围内发动机允许达到的最小点火角，设置为最小点火角。最小点火角对应的点火效率不大于基本点火角对应的点火效率。
[0105]
首先在不同工况下确定最大的egr率和最大egr率下的点火角提前角度增量，而实际的egr率下的对应的点火角提前角度增量为实际egr率乘以最大的egr率对应的点火角提前角度增量除以最大的egr率。
[0106]
如图1所示，本发明提供一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，包括如下步骤：
[0107]
s100确定是否满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件，如满足进入下一步；
[0108]
s200进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段，确定是否满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件，如满足进入下一步；
[0109]
s300进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段，累计一定时间内t2至限度值，进入下一步；
[0110]
s400进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段，更新基于egr率的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值；
[0111]
s500进入基于egr率的点火角主动学习存储阶段，将s400中更新的对应工况下的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值存储到eeprom里。
[0112]
所述egr率的点火角主动学习，需要在发动机工况稳定的时候进行，以保证主动学习的准确性。所述s100中确定是否满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件，具体包括：
[0113]
1.发动机处于运行状态；
[0114]
2.发动机转速在一定范围内(本实例取600rpm到5900rpm之间)，且进入egr率的点火角主动学习的发动机转速波动较小(本实例取
±
15rpm)；
[0115]
3.负荷(进入气缸新鲜空气进气密度)在一定范围内(本实例取200mgpl到
3000mgpl之间)，且进入egr率的点火角主动学习的负荷波动在一定范围内(本实例取
±
20mgpl)；
[0116]
4.实际egr率在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内(本实例取
±
1％)；
[0117]
5.egr率控制处于闭环控制激活状态；
[0118]
6.egr阀出口废气压力与入口废气压力之比小于预设值(本实例取0.98)；
[0119]
7.发动机水温在一定范围内(本实例取0℃到100℃)，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内(本实例取
±
2℃)；
[0120]
8.进气温度在一定范围内(本实例取30℃到80℃)，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内(本实例取
±
1.5℃)；
[0121]
9.目标进气vvt角度与实际排气vvt角度偏差在预设范围内(本实例取
±
0.5
°
)；
[0122]
10.目标排气vvt角度与实际排气vvt角度偏差在预设范围内(本实例取
±
0.5
°
)；
[0123]
11.实际空燃比波动在预设范围内(本实例取
±
1％)；
[0124]
12.进入egr率的点火角主动学习的基本点火角波动在一定范围内(本实例取
±
1.2
°
)；
[0125]
13.进入egr率的点火角主动学习的最小点火角波动在一定范围内(本实例取
±
0.8
°
)；
[0126]
14.基本点火角与运行点火角(运行点火角是指发动机最终执行的点火角)之差在预设范围内(本实例取
±
0.5
°
)；
[0127]
15.基本点火角与最小点火角之差在预设范围c2内：
[0128]
为获取基本点火角与最小点火角之差的预设范围c2，提出一种实验标定方法：通过调整不同发动机转速和进入气缸新鲜空气密度，进行标定基本点火角与最小点火角之差的预设范围c2，实验标定数据详见表1。
[0129]
表1
[0130][0131]
16.未出现点火系统相关零部件故障；
[0132]
17.未出现爆震，早燃，排温超限的情况。
[0133]
如果在主动学习过程中任何一阶段出现初始条件中任一条不满足时，则终止主动学习，进入主动学习未激活阶段；在以上初始条件满足时，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段。
[0134]
基于上述实施例，作为一个可选的实施例，本发明实施例中一种发动机控制参数
修正的点火角主动学习方法，所述s200中确定是否满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件，如满足进入下一步，具体包括：
[0135]
1.进入主动学习稳定化阶段超过预设时间t0，预设时间t0取0.5～1.6，优选的，t0＝1s；
[0136]
2.基于egr率的点火角主动学习次数未更新不超过预设时间t1预设时间t1取50～70min，优选的，t1＝60min，基于egr率的点火角主动学习完成便更新一次主动学习次数。(如果学习间隔过长会导致每次学习值的差异不同可能是发动机零部件老化造成，而并非学习到了准确的信息)；
[0137]
若以上条件未满足，但初始条件满足，则维持在主动学习稳定阶段；
[0138]
若以上条件不满足，且初始条件未满足，则返回至主动学习未激活阶段；
[0139]
若以上条件满足，且初始条件满足时，则进入下一阶段，即基于egr率的点火角主动学习激活阶段。
[0140]
基于上述实施例，作为一个可选的实施例，本发明实施例中一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，所述s300中，在进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段时，累计一定时间内t2的发动机转速总和、负荷总和、进气温度总和、水温总和、进气vvt角度总和、排气vvt角度总和、基本点火角(基于实际egr率的基本点火角)总和、当前工况假定无egr率下的基本点火角总和、最小点火角(基于实际egr率的最小点火角)总和、当前工况假定无egr率下的最小点火角总和、mbt点火角(基于实际egr率的mbt点火角)总和、当前工况假定无egr率下的mbt点火角总和、实际egr率，在时间t2满足后，则进入下一阶段，即基于egr率的点火角主动学习更新阶段，t2取1～5s，优选的，t2＝3s。
[0141]
基于egr率的点火角主动学习更新阶段，就是更新基于egr率的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。
[0142]
存储在非易失性存储器eeprom中默认基于egr率的mbt点火角修正值＝0
°
、基本点火角修正值＝0
°
和最小点火角修正值＝0
°
；
[0143]
确定不同发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的基于egr率的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值；
[0144]
基于确定的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值更新eeprom中的存储值。
[0145]
基于egr率的点火角主动学习存储阶段包括以下步骤：
[0146]
1.计算在进入基于egr率的点火角主动学习阶段累计一定时间内t的发动机转速平均值n
avg
、负荷平均值rho
avg
、进气温度平均值t
manavg
、水温平均值t
coolantavg
、进气vvt角度平均值phi
intakevvtavg
、排气vvt角度平均值phi
exhaustvvtavg
、基本点火角(基于实际egr率的基本点火角)平均值phi
basesparkactegravg
、无egr率下的基本点火角平均值phi
basesparknoegravg
、最小点火角(基于实际egr率的最小点火角)平均值phi
minsparkactegravg
、无egr率下的最小点火角平均值phi
minsparknoegravg
、mbt点火角(基于实际egr率的mbt点火角)平均值phi
mbtsparkac tegravg
、无egr率下的mbt点火角平均值phi
mbtsparknoegravg
、实际egr率平均值r
actegravg
。
[0147]
2.将当前平均发动机转速、平均负荷、平均进气温度、平均水温、平均进气vvt角度、平均排气vvt角度、平均实际egr率下的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值更新到对应的工况(发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt
角度、实际egr率)下的eeprom中。
[0148]
基于上述实施例，作为一个可选的实施例，本发明实施例中一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，所述s400中基本点火角修正值更新方法为：
[0149]
1)在对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数(每一次满足后次数会加1)不超过预设次数(本实例取30次)时，δphi
basesparka daptionact egr
维持上一次学习值；
[0150]
2)在对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，本实例取30次时，主动设置：
[0151]
δphi
basesparkadaptionactegr
＝(phi
basesparkactegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
[0152]
其中，k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
标定得；
[0153]
并稳定一段时间t3(本实例t3取3s)，限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值(本实例取0.3
°
)；
[0154]
观测是否出现爆震或早燃，如果没有，则进一步调整主动设置：
[0155]
δphi
basesparkadaptionactegr
＝(phi
basesparka ctegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
×
c1
[0156]
其中，k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
标定得；c1本实例取1.2
[0157]
并稳定一段时间t4，t4不小于t3(本实例t4取5s，由于进一步提前点火角，出现爆震或早燃的风险加剧，需要更长时间进行观测)，限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值(本实例取0.5
°
)；
[0158]
进一步观测其是否出现爆震或早燃，如果没有，则进一步调整主动设置：
[0159]
δphi
basesparka daptionact egr
＝(phi
basesparka ctegravg-phi
basesparkn oegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
×
c1
×
c2
[0160]
其中，c2本实例取1.1；
[0161]
并稳定一段时间t5，t5不小于t4(本实例t5取7s，由于在进一步提前点火角，出现爆震或早燃的风险加剧，需要更长时间进行观测)，限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值(本实例取0.8
°
)。
[0162]
如此反复观测其是否出现爆震或早燃，如果出现爆震则早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值；
[0163]
重复上述动作，最终得到的δphi
basesparka daptionact egr
不超过预设角度(本实例取8
°
)。数值设置过大会存在爆震的风险，过小可能没有学习准确。
[0164]
此时并将对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数清零；如果在学习过程中出现学习条件不满足，则同样将对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数清零。
[0165]
对应工况(发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度、实际egr率)的基本点火角更新后的值为
[0166][0167]
其中，为上一次学习更新后的同样工况的基本点火角，特别地，首次phi
basesparka ctegr
(0)由发动机台架标定得到。
[0168]
为获取k(n
avg
,rho
avg
)，提出一种实验标定方法：通过调整不同发动机转速和进入气缸新鲜空气密度，标定k(n
avg
,rho
avg
)，实验标定数据详见表2。
[0169]
表2
[0170][0171]
3)如果当前工况的实际egr率r
actegravg
等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
时，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrradium
均更新基本点火角
[0172][0173]
其中，为上一次学习更新后的同样工况的基本点火角，特别地首次phi
basesparkactegrradium
(0)由发动机台架标定得到。
[0174]
基本点火角修正值为：
[0175][0176]
基于上述实施例，作为一个可选的实施例，本发明实施例中一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，所述s400中mbt点火角修正值更新方法为：
[0177]
在对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数(每一次满足后次数会加1)不超过预设次数，本实例取30次时，mbt点火角修正值δphi
mbtsparkadaptionactegr
维持上一次学习值；
[0178]
在对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，本实例取30次时，主动设置：
[0179]
δphi
mbtsparkad aptionacte gr
＝(phi
mbtsparkac tegravg-phi
mbtsparkno egravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
[0180]
其中，k1(n
avg
,rho
avg
)不小于k(n
avg
,rho
avg
)，
[0181]
并稳定一段时间t6(本实例t6取3s)，并限制δphi
mbtsparkadaptionactegr
最大值(本实例取0.3
°
)；
[0182]
观测其是否出现爆震或早燃，如果没有，则进一步调整主动设置
[0183]
δphi
mbtsparkad aptionacte gr
＝(phi
mbtsparkac tegravg-phi
mbtsparkno egravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
×
c3
[0184]
其中，其中c3本实例取1.2
[0185]
并稳定一段时间t7，t7不小于t6(本实例t7取5s，由于在进一步提前点火角，出现爆震或早燃的风险加剧，需要更长时间进行观测)，并限制δphi
mbtsparkadaptionactegr
最大值
(本实例取0.5
°
)。
[0186]
进一步观测其是否出现爆震或早燃，如果没有，则进一步调整主动设置δphi
mbtsparkad aptionacte gr
＝(phi
mbtsparkac tegravg-phi
mbtsparkno egravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
×
c3
×
c4其中，其中c4本实例取1.1；
[0187]
并稳定一段时间t8，t8不小于t7(本实例t8取7s，由于在进一步提前点火角，出现爆震或早燃的风险加剧，需要更长时间进行观测)，并限制δphi
mbtsparkadaptionactegr
最大值(本实例取0.8
°
)；
[0188]
如此反复观测其是否出现爆震或早燃，如果出现爆震则早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值；
[0189]
重复上述动作，最终得到的δphi
mbtsparkadaptionactegr
不超过预设角度，本实例取8
°
。数值设置过大会存在爆震的风险，过小可能没有学习准确。
[0190]
此时并将对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数清零。如果在学习过程中出现学习条件不满足，则同样将对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数清零。
[0191]
对应工况(发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度、实际egr率)的mbt点火角更新后的值为
[0192]
其中，为上一次学习更新后的同样工况的mbt点火角，特别地首次时刻phi
mbtsparkac tegr
(0)由发动机台架标定得到。
[0193]
3)如果当前工况的实际egr率r
actegravg
等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
时，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrradium
均更新mbt点火角
[0194][0195]
其中，为上一次学习更新后的同样工况的mbt点火角，特别地首次时刻phi
mbtsparkactegrradium
(0)由发动机台架标定得到。
[0196]
其中mbt点火角修正值为：
[0197][0198]
为获取k1(n
avg
,rho
avg
)，提出一种实验标定方法：通过调整不同发动机转速和进入气缸新鲜空气密度，标定k1(n
avg
,rho
avg
)，实验标定数据详见表3。
[0199]
表3
[0200][0201]
基于上述实施例，作为一个可选的实施例，本发明实施例中一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，所述s400中最小点火角修正值更新方法为：
[0202]
1)在对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数(每一次满足后次数会加1)不超过预设次数，本实例取30次时，δphi
minsparkadaptionactegr
维持上一次学习值；
[0203]
2)在对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，本实例取30次时，主动设置：
[0204]
δphi
minsparkad aptionacte gr
＝(phi
minsparkac tegravg-phi
minsparkno egravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
[0205]
其中，k2(n
avg
,rho
avg
)小于k1(n
avg
,rho
avg
)
[0206]
并稳定一段时间t6(本实例t6取3s)，限制δphi
minsparkad aptionacte gr
最大值，本实例取0.3
°
。
[0207]
观测其是否出现爆震或早燃，如果没有，则进一步调整主动设置δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkactegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
×
c5并稳定一段时间t7(本实例t7取5s，t7不小于t6，由于在进一步提前点火角，出现爆震或早燃的风险加剧，需要更长时间进行观测)，限制δphi
minsparkadaptionactegr
最大值，本实例取0.5
°
，其中c5本实例取1.1。
[0208]
进一步观测其是否出现爆震或早燃，如果没有，则进一步调整主动设置δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkactegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
×
c5
×
c6并稳定一段时间t9(本实例t9取7s，由于在进一步提前点火角，出现爆震或早燃的风险加剧，需要更长时间进行观测)，限制δphi
minsparkadaptionactegr
最大值，本实例取0.8
°
，其中c6本实例取1.05。
[0209]
如此反复观测其是否出现爆震或早燃，如果出现爆震则早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值。
[0210]
重复上述动作，最终获得的δphi
minsparkadaptionactegr
不超过预设角度，本实例取8
°
。数值设置过大会存在爆震的风险，过小可能没有学习准确。
[0211]
此时并将对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数清零。如果在学习过程中出现学习条件不满足，则同样将对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数清零。
[0212]
对应工况(发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度、实际egr率)的最小点火角更新后的值为
[0213][0214]
其中，为上一次学习更新后的同样工况的最小点火角，特别地首次时刻phi
minsparkactegr
(0)由发动机台架标定得到。
[0215]
3)如果当前工况的实际egr率r
actegravg
等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
时，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrradium
均更新最小点火角
[0216][0217]
其中，为上一次学习更新后的同样工况的最小点火角，特别地首次时刻phi
minsparkactegrradium
(0)由发动机台架标定得到。
[0218]
其中最小点火角修正值为：
[0219][0220]
为获取k2(n
avg
,rho
avg
)，提出一种实验标定方法：通过调整不同发动机转速和进入气缸新鲜空气密度，标定k2(n
avg
,rho
avg
)，实验标定数据详见表4。
[0221]
表4
[0222][0223]
最终将对应工况下的基本点火角修正值、mbt点火角修正值、最小点火角修正值存储到eeprom里。
[0224]
本发明各个实施例的实现基础是通过具有中央处理器功能的设备进行程序化的处理实现的。因此在工程实际中，可以将本发明各个实施例的技术方案及其功能封装成各种模块。基于这种现实情况，在上述各实施例的基础上，本发明的实施例提供了一种发动机控制参数修正的点火角主动学习系统，用于执行上述方法实施例中的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法。包括：
[0225]
初始条件确认模块，用于确定是否满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件，如满足，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段；
[0226]
激活条件确认模块，用于确定是否满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件，如满足，进入进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段；
[0227]
激活阶段累积模块，用于确定进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段是否累
计一定时间t2至限度值，如满足，进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段；
[0228]
主动学习更新模块，用于进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段后，基于主动学习稳定化阶段满足次数、点火角修正值预设限度和egr率，主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。
[0229]
需要说明的是，本发明提供的装置实施例中的装置，除了可以用于实现上述方法实施例中的方法外，还可以用于实现本发明提供的其他方法实施例中的方法，区别仅仅在于设置相应的功能模块，其原理与本发明提供的上述装置实施例的原理基本相同，只要本领域技术人员在上述装置实施例的基础上，参考其他方法实施例中的具体技术方案，通过组合技术特征获得相应的技术手段，以及由这些技术手段构成的技术方案，在保证技术方案具备实用性的前提下，就可以对上述装置实施例中的装置进行改进，从而得到相应的装置类实施例，用于实现其他方法类实施例中的方法。
[0230]
本发明实施例的方法是依托电子设备实现的，因此对相关的电子设备有必要做一下介绍。基于此目的，本发明的实施例提供了一种电子设备，如图2所示，该电子设备包括：至少一个中央处理器(central processor)、通信接口(communications interface)、至少一个存储器(memory)和通信总线，其中，至少一个中央处理器，通信接口，至少一个存储器通过通信总线完成相互间的通信。至少一个中央处理器可以调用至少一个存储器中的逻辑指令，以执行前述各个方法实施例提供的方法的全部或部分步骤。
[0231]
此外，上述的至少一个存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个方法实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0232]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0233]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0234]
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。基于这种认识，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多
个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0235]
在本技术中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排它性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0236]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，包括如下步骤：若满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段；若满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件，进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段；若进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段的累计时间t2至限度值，进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段，基于主动学习稳定化阶段满足次数、点火角修正值预设限度和egr率，主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。2.根据权利要求1所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述基本点火角修正值的更新方法为：1)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数不超过预设次数，基本点火角修正值δphi
basesparkadaptionacetgr
不进行修正；2)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，主动设置：δphi
basesparkadaptionacetgr
＝(phi
basesparkactegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)其中，基本修正因子k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
标定得；phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率下的基本点火角平均值；限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值；一段时间t3后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：δphi
basesparkadaptionacetgr
＝(phi
basesparkactegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
×
c1其中，phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率的基本点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定，c1为第一学习系数；限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值；一段时间t4后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：δphi
basesparkadaptionacetgr
＝(phi
basesparkactegravg-phi
basesparknoegravg
)
×
k(n
avg
,rho
avg
)
×
c1
×
c2其中，phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率的基本点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)为基本修正因子，由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
标定得，c1为第一学习系数、c2为第二学习系数；在一段时间t5内，限制δphi
basesparkadaptionactegr
最大值；若出现爆震或早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的δphi
basesparkadaptionactegr
；重复上述动作，最终得到的δphi
basesparkadaptionacetgr
不超过预设角度；3)若当前工况的实际egr率等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
，则在对应工况下的所有不同egr率r
actegrraduim
均更新基本点火角，基本点火角修正值为：
其中，phi
basesparkactegravg
为基于实际egr率的基本点火角平均值；phi
basesparknoegravg
为无egr率下的基本点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定。3.根据权利要求1所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述mbt点火角修正值的更新方法为：1)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数不超过预设次数，mbt点火角修正值δphi
mbtsparkadaptionactegr
不进行修正；2)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，主动设置：δphi
mbtsparkadaptionactegr
＝(phi
mbtsparkactegravg-phi
mbtsparknoegravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparkn
o
egravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k1(n
avg
,rho
avg
)为第一修正因子；并限制δphi
mbtsparkadaptionactegr
最大值；一段时间t6后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：δphi
mbtsparkadaptionactegr
＝(phi
mbtsparkactegravg-phi
mbtsparknoegravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
×
c3其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k1(n
avg
,rho
avg
)为第一修正因子；c3为第三学习系数；并限制δphi
mbtsparkadaptionactegr
最大值；一段时间t7后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：δphi
mbtsparkadaptionactegr
＝(phi
mbtsparkactegravg-phi
mbtsparknoegravg
)
×
k1(n
avg
,rho
avg
)
×
c3
×
c4其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k1(n
avg
,rho
avg
)为第一修正因子；c3为第三学习系数、c4为第四学习系数；在一段时间t8内，限制δphi
mbtsparkadaptionactegr
最大值；如此反复观测，若出现爆震或早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值；重复上述动作，最终得到的δphi
mbtsparkadaptionactegr
不超过预设角度；3)若当前工况的实际egr率等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrraduim
均更新mbt点火角，mbt点火角修正值为：其中，phi
mbtsparkactegravg
为基于实际egr率的mbt点火角平均值；phi
mbtsparknoegravg
为无egr率下的mbt点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定。4.根据权利要求1所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述最小点火角修正值更新方法为：1)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数不超过预设次数，最小点火角修正值δphi
minsparkadaptionactegr
维持上一次学习值；
2)若对应工况下的主动学习稳定化阶段满足次数超过预设次数，主动设置：δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkatcegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k2(n
avg
,rho
avg
)为第二修正因子，k2(n
avg
,rho
avg
)小于k1(n
avg
,rho
avg
)；限制δphi
minsparkadaptionactegr
最大值；一段时间t6后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkatcegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
×
c5其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k2(n
avg
,rho
avg
)为第二修正因子，k2(n
avg
,rho
avg
)小于k1(n
avg
,rho
avg
)；c5为第五学习系数；限制δphi
minsparkadaptionactegr
最大值；一段时间t7后若未出现爆震或早燃，则进一步调整主动设置：δphi
minsparkadaptionactegr
＝(phi
minsparkatcegravg-phi
minsparknoegravg
)
×
k2(n
avg
,rho
avg
)
×
c5
×
c6其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k2(n
avg
,rho
avg
)为第二修正因子；c5为第五学习系数、c6为第六学习系数在一段时间t9内，限制δphi
minsparkadaptionactegr
最大值；如此反复观测，若出现爆震或早燃，则维持上一次主动调整点火角时未出现爆震或早燃的学习数值；重复上述动作，最终获得的δphi
minsparkadaptionactegr
不超过预设角度；3)若当前工况的实际egr率等于其对应工况的最大egr率r
maxegr
，则在对应工况发动机转速、负荷、进气温度、水温、进气vvt角度、排气vvt角度下的所有不同egr率r
actegrraduim
均更新最小点火角，最小点火角修正值为：其中，phi
minsparkactegravg
为基于实际egr率的最小点火角平均值；phi
minsparknoegravg
为无egr率下的最小点火角平均值；k(n
avg
,rho
avg
)由发动机转速n
avg
和进入气缸新鲜空气密度rho
avg
确定。5.根据权利要求1所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值后还包括：存储修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。6.根据权利要求5所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述存储修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值，具体包括：1)确定在进入基于egr率的点火角主动学习阶段累计一定时间内t的发动机转速平均值、负荷平均值、进气温度平均值、水温平均值、进气vvt角度平均值、排气vvt角度平均值、基于实际egr率的基本点火角平均值、无egr率下的基本点火角平均值、基于实际egr率的最
小点火角平均值、无egr率下的最小点火角平均值、基于实际egr率的mbt点火角平均值、无egr率下的mbt点火角平均值、实际egr率平均值；2)将当前平均发动机转速、平均负荷、平均进气温度、平均水温、平均进气vvt角度、平均排气vvt角度、平均实际egr率下的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值更新到对应工况下的eeprom中。7.根据权利要求1所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述基于egr率的点火角主动学习的激活条件，具体包括：1)进入主动学习稳定化阶段时间超过预设时间t0；2)基于egr率的点火角主动学习次数未更新的持续时间不超过预设时间t1；若以上条件未满足，但初始条件满足，则维持在主动学习稳定阶段；若以上条件不满足，且初始条件未满足，则返回至主动学习未激活阶段；若以上条件满足，且初始条件满足时，则进入主动学习激活阶段。8.根据权利要求1所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，所述基于egr率的点火角主动学习的初始条件，包括：发动机转速在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的发动机转速波动在一定范围内；负荷在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的负荷波动在一定范围内；实际egr率在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内；egr率控制处于闭环控制激活状态；egr阀出口废气压力与入口废气压力之比小于预设值；发动机水温在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内；进气温度在一定范围内，且进入egr率的点火角主动学习的实际egr率波动在一定范围内；目标进气vvt角度与实际排气vvt角度偏差在预设范围内；目标排气vvt角度与实际排气vvt角度偏差在预设范围内；实际空燃比波动在预设范围内；进入egr率的点火角主动学习的基本点火角波动在一定范围内；进入egr率的点火角主动学习的最小点火角波动在一定范围内；基本点火角与运行点火角之差在预设范围内；基本点火角与最小点火角之差在预设范围c2内：未出现爆震，早燃，排温超限的情况；若以上初始条件任一条不满足时，则终止主动学习，进入主动学习未激活阶段；若以上初始条件均满足时，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段。9.根据权利要求8所述的一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法，其特征在于，通过调整不同发动机转速和进入气缸新鲜空气密度，确定基本点火角与最小点火角之差的预设范围c2。10.一种基于egr率的点火角主动学习系统，其特征在于，包括：
初始条件确认模块，用于在满足基于egr率的点火角主动学习的初始条件时，进入基于egr率的点火角主动学习稳定化阶段；激活条件确认模块，用于在满足基于egr率的点火角主动学习的激活条件时，进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段；主动学习更新模块，用于进入基于egr率的点火角主动学习激活阶段的累计时间t2至限度值，进入基于egr率的点火角主动学习更新阶段，基于主动学习稳定化阶段满足次数、点火角修正值预设限度和egr率，主动学习更新修正后的mbt点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。

技术总结
本发明公开了一种发动机控制参数修正的点火角主动学习方法及系统，方法包括：若满足基于EGR率的点火角主动学习的初始条件，进入基于EGR率的点火角主动学习稳定化阶段；若满足基于EGR率的点火角主动学习的激活条件，进入基于EGR率的点火角主动学习激活阶段；若累计一定时间T2至限度值，进入基于EGR率的点火角主动学习更新阶段，基于主动学习稳定化阶段满足次数、点火角修正值预设限度和EGR率，主动学习更新修正后的MBT点火角修正值、基本点火角修正值和最小点火角修正值。在不影响发动机正常运行的前提下，可以进行主动学习，实现EGR率下的点火角调整，改善点火效率和燃油经济性。性。性。


技术研发人员：秦龙 雷雪 赵田芳 雷言言 张春娇
受保护的技术使用者：东风汽车集团股份有限公司
技术研发日：2022.10.27
技术公布日：2023/5/30