적응 조절

최신 차량에 사용되는 많은 제어 시스템 중 대부분은 변화하는 조건에 적응할 수 있는 시스템입니다. 이를 적응 제어 시스템이라고 합니다. 이러한 솔루션의 전형적인 예는 전자적으로 제어되는 휘발유 분사가 있는 엔진의 연료량 조절입니다. 주입 시간 수정

엔진 작동 중 언제든지 컨트롤러는 샤프트 속도라는 두 가지 주요 값을 기반으로 합니다. 크랭크 샤프트 및 엔진 부하, 즉 흡기 매니 폴드의 압력 값 또는 흡기 질량은 소위 메모리에서 읽습니다. 기본 주입 시간. 그러나 연료 혼합물의 구성에 영향을 미치는 다양한 요인의 영향과 많은 변화하는 매개변수로 인해 분사 시간을 조정해야 합니다.

혼합물의 구성에 영향을 미치는 많은 매개변수와 요인 중에서 소수의 영향만 정확하게 측정할 수 있습니다. 여기에는 엔진 온도, 흡기 온도, 시스템 전압, 스로틀 개폐 속도가 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 혼합물의 조성에 미치는 영향은 소위 단기 주입 보정 계수에 의해 결정됩니다. 그 값은 선택한 각 값의 측정된 현재 값에 대해 컨트롤러의 메모리에서 읽습니다.

첫 번째 주입 시간의 두 번째 수정은 혼합물의 구성에 대한 다양한 요인의 총 영향을 고려하며, 개별 영향은 측정하기 어렵거나 불가능합니다. 여기에는 컨트롤러에 의해 측정된 선택된 값의 혼합물 구성에 대한 영향을 수정하는 오류, 연료 구성 또는 품질의 차이, 인젝터 오염, 엔진 마모, 흡기 시스템 누출, 대기압 변화가 포함되지만 이에 국한되지 않습니다. , 온보드 진단 시스템이 감지할 수 없고 혼합물의 구성에 영향을 미치는 엔진 손상.

혼합물의 구성에 대한 이러한 모든 요인의 결합된 영향은 긴 주입 시간에 대한 소위 보정 계수에 의해 결정됩니다. 이 매개 변수의 음수 값은 단기 보정 계수의 경우와 같이 분사 시간 감소, 양수 증가 및 제로 분사 시간 보정을 의미합니다. 속도와 부하에 의해 결정되는 엔진 작동은 간격으로 나뉘며 각 간격에는 긴 분사 시간에 대한 하나의 보정 계수 값이 할당됩니다. 엔진이 시동 단계에 있거나 워밍업 단계의 시작 부분에 있거나 일정한 고부하에서 실행 중이거나 빠르게 가속해야 하는 경우 장기 분사 시간 보정 계수를 사용하여 마지막 보정으로 분사 시기 절차가 완료됩니다. .

연료량 적응

엔진이 공회전 중일 때, 경부하 범위에서 또는 완만하게 가속할 때 분사 시간은 촉매 변환기 앞의 배기 시스템에 있는 산소 센서, 즉 람다 프로브의 신호에 의해 다시 제어됩니다. 많은 요인의 영향을 받는 믹스의 구성은 언제든지 변경될 수 있으며 컨트롤러는 이러한 변경의 이유를 인식하지 못할 수 있습니다. 그런 다음 컨트롤러는 가능한 최상의 혼합을 제공할 주입 시간을 찾습니다. 순시 분사시간 보정계수 값의 변화폭이 정확한 범위에 속하는지 확인합니다.

그렇다면 XNUMX차 트림 후 결정된 분사시간 값이 맞다는 뜻이다. 그러나 순간 분사 시간 보정 계수의 값이 특정 엔진 사이클 수에 대한 허용 범위를 벗어나면 혼합물의 조성 변화를 유발하는 요인의 영향이 일정하다는 것을 증명합니다.

그런 다음 컨트롤러는 순간 분사 시간 보정 계수가 다시 올바른 값 내에 있도록 장기 분사 시간 보정 계수의 값을 변경합니다. 혼합물의 구성을 새롭고 변경된 엔진 작동 조건에 맞게 조정한 결과 얻은 장기 분사 시간 보정 계수의 새 값은 이제 컨트롤러 메모리에서 이 작동 범위에 대한 이전 값을 대체합니다. 엔진이 다시 이러한 작동 조건에 있으면 컨트롤러는 이러한 조건에 대해 계산된 분사 시간 값의 장기 보정을 즉시 사용할 수 있습니다. 완벽하지 않더라도 최적의 연료량을 찾는 시간이 이제 훨씬 줄어들 것입니다. 장기 분사 시간 보정 계수의 새로운 값을 생성하는 과정으로 인해 분사 시간 적응 계수라고도 합니다.

적응의 장점과 단점

분사 시간을 조정하는 과정을 통해 작동 중 연료 요구량의 변화에 ​​따라 연료량을 지속적으로 조정할 수 있습니다. 분사 시간 적응 프로세스의 결과는 제조업체가 개발하고 컨트롤러의 메모리에 저장되는 이른바 분사 시간 맞춤화입니다. 덕분에 특성 편차와 시스템 및 전체 엔진의 기술적 조건의 느린 변화의 영향을 완전히 보상할 수 있습니다.

그러나 적응 유형을 조정하면 발생하는 오류가 숨겨지거나 단순히 적응되어 인식하기 어려워질 수 있습니다. 더 큰 고장으로 인해 적응 제어 프로세스가 심각하게 방해를 받아 시스템이 비상 작동에 들어간 경우에만 오작동을 비교적 쉽게 찾을 수 있습니다. 최신 진단은 이미 적응의 결과로 발생하는 문제를 처리할 수 있습니다. 제어 매개변수를 적응시킨 제어 장치는 이 과정을 수정하고 후속 적응 변경을 수반하는 메모리에 저장된 매개변수를 통해 오작동을 사전에 명확하게 식별할 수 있습니다.