BR112019018599B1 - Aparelho, sistema e método para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor - Google Patents

Abstract

a presente invenção se refere a sistemas e métodos para otimizar um desempenho variável para um sistema de motor. o método inclui aplicar restrições de variáveis manipuladas assim como desempenhos variáveis, restrições mecânicas e o9utras respostas de motor a modelos de resposta. cada um dos modelos de resposta representa um relação linear por partes entre as variáveis manipuladas e outras respostas do motor, incluindo variáveis de desempenho e restrições. o método também compreende determinar um alvo ideal para cada uma das variáveis manipuladas, usando um processo de otimização quase simplex nos modelos de resposta. os alvos ideais das variáveis manipuladas correspondem a um valor ideal da variável de desempenho.

Description

Campo da Técnica

[001] A presente descrição refere-se em geral a otimização em tempo real da operação de sistema de pós-tratamento do motor.

Antecedentes

[002] Para ambientes operacionais variados, um sistema de motor e pós- tratamento precisa estar em conformidade com os rigorosos regulamentos de emissões nos ciclos de trabalho do mundo real. Enquanto isso, consumo mínimo de combustível e/ou fluido redutor e boa dirigibilidade são desejados. Técnicas complexas de otimização dinâmica têm sido aplicadas para resolver problemas não lineares multidimensionais, como a minimização do consumo de fluidos sob o óxido de nitrogênio fora do motor (EONOx), a temperatura de escape e outras restrições impostas pelo sistema de pós-tratamento. Por exemplo, uma sequência de decisões é feita em cada etapa de execução para otimizar uma função objetiva dinamicamente. Esta técnica pode ser razoavelmente dispendiosa em termos computacionais. É desejável ter uma abordagem simplificada para otimizar o funcionamento do sistema de motor e pós-tratamento em tempo real.

Sumário

[003] Uma modalidade se refere a um aparelho para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor. O aparelho compreende um circuito de modelo de resposta estruturado para aplicar restrições incluindo restrições de variáveis manipuladas aos modelos de resposta. Os modelos de resposta cada um representa uma relação linear por partes entre as variáveis manipuladas ou a relação linear por partes entre a variável de desempenho e as variáveis manipuladas. O aparelho também compreende um circuito de otimização quasi simplex estruturado para determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas por usar um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta. Os alvos ótimos das variáveis manipuladas correspondem a um valor ótimo da variável de desempenho.

[004] Outra modalidade se refere a um método para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor. O método compreende aplicar restrições incluindo restrições de variáveis manipuladas a modelos de resposta. Os modelos de resposta cada um representa uma relação linear por partes entre as variáveis manipuladas ou uma relação linear por partes entre a variável de desempenho e as variáveis manipuladas. O método também compreende determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas por usar um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta. Os alvos ótimos das variáveis manipuladas correspondem a um valor ótimo da variável de desempenho.

[005] Ainda outra modalidade se refere a um sistema para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor que compreende um circuito de processamento. O circuito de processamento é estruturado para aplicar restrições incluindo restrições de variáveis manipuladas a modelos de resposta. Os modelos de resposta cada um representa uma relação linear por partes entre as variáveis manipuladas ou uma relação linear por partes entre a variável de desempenho e as variáveis manipuladas. O circuito de processamento é também estruturado para determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas por usar um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta. Os alvos ótimos das variáveis manipuladas correspondem a um valor ótimo da variável de desempenho.

[006] Estas e outras características, juntamente com a organização e forma de operação, se tornarão evidentes a partir da descrição detalhada a seguir quando tomadas em conjunto com os desenhos em anexo.

Breve Descrição dos Desenhos

[007] A Figura 1 é um diagrama esquemático de um sistema de motor a partir de um ponto de vista de controle, de acordo com um exemplo de modalidade.

[008] A Figura 2 é um diagrama de bloco esquemático de um sistema para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor, de acordo com um exemplo de modalidade.

[009] A Figura 3A é um gráfico que mostra um modelo de resposta para óxido de nitrogênio fora do motor (EONOx) e oxigênio em cilindro, de acordo com um exemplo de modalidade.

[010] A Figura 3B é um gráfico que mostra o modelo de resposta da Figura 3A com restrições no EONOx e oxigênio em cilindro sendo aplicado, de acordo com um exemplo de modalidade.

[011] A Figura 4A é um gráfico que mostra desvio do modelo de resposta da Figura 3 A com uma umidade ambiente, de acordo com um exemplo de modalidade.

[012] A Figura 4B é um gráfico que mostra o modelo de resposta da Figura 3A sendo compensado com um fator de compensação de umidade, de acordo com um exemplo de modalidade.

[013] A Figura 5 é um diagrama de fluxo de um método para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor, de acordo com um exemplo de modalidade.

Descrição Detalhada

[014] Com o objetivo de promover uma compreensão dos princípios da descrição, será agora feita referência às modalidades ilustradas nos desenhos e será utilizada linguagem específica para descrever as mesmas. Será entendido, no entanto, que nenhuma limitação do âmbito da descrição é assim pretendida, quaisquer alterações e modificações adicionais nas modalidades ilustradas, e quaisquer outras aplicações dos princípios da descrição como ilustrados como normalmente ocorreria a aquele versado na técnica à qual a descrição se refere está contemplada aqui.

[015] Com referência às Figuras de um modo geral, várias modalidades descritas aqui se referem um sistemas, métodos e aparelhos para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor. A variável de desempenho pode ser, por exemplo, o consumo de fluido de redução por um sistema de pós-tratamento, o consumo de combustível, etc., que indicam o desempenho do sistema do motor. Ao mesmo tempo, o sistema de motor e pós-tratamento precisa estar em conformidade com os regulamentos de emissões nos ciclos de trabalho do mundo real. De acordo com a descrição aqui, a variável de desempenho pode ser otimizada em tempo real com as restrições de pós-tratamento sendo atendidas. Em particular, modelos de resposta entre variáveis manipuladas são criados juntamente com modelos de resposta para outras variáveis de desempenho, como fluido de redução e/ou consumo de combustível, e outras respostas do motor, como fumaça, emissões de hidrocarbonetos, temperatura de exaustão etc. Por exemplo, o óxido de nitrogênio fora do motor (EONOx), oxigênio no cilindro, etc., que pode afetar a variável de desempenho. Cada modelo de resposta é um modelo linear por partes. Restrições nas variáveis manipuladas são aplicadas aos modelos de resposta. Por exemplo, o sistema de pós-tratamento pode impor uma restrição de EONOx mínima permitida e uma restrição de EONOx máxima permitida com base em seu estado atual. Um sistema de tratamento de ar pode impor uma restrição mínima de oxigênio dentro do cilindro e uma restrição máxima possível no cilindro com base em seu estado atual.

[016] Um processo de otimização quasi simplex é realizado para determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas com base nos modelos de resposta restritos. Os alvos ideais das variáveis manipuladas correspondem a um valor ideal da variável de desempenho. Em particular, um valor ótimo local da variável de desempenho é determinado para cada modelo de resposta restrito. Um valor ideal global é escolhido a partir dos valores ótimos locais, que podem ser, por exemplo, o mínimo dos valores ótimos locais. Os alvos ideais para as variáveis manipuladas podem ser usados para gerar referências para a operação do sistema do mecanismo. Por exemplo, o alvo ideal para o EONOx pode ser usado para gerar uma referência para o sistema de combustível, e o alvo ideal para o oxigênio no cilindro pode ser usado para gerar uma referência para o sistema de tratamento de ar do sistema do motor.

[017] Em algumas modalidades, os modelos de resposta podem ser modificados com uma umidade ambiente de modo a aprimorar a precisão da otimização estática em tempo real. Em particular, EONOx monitorado por um sensor ou estimador de EONOx é usado como um feedback para estimar a umidade ambiente, que por sua vez é usada para calcular uma compensação de umidade. Embora a presente implementação não exija o uso de um sensor de umidade, um sensor de umidade pode ser usado em conjunto para validar a estimativa.

[018] A descrição aqui descreve uma abordagem de otimização simplificada, criando modelos de resposta linear por partes do sistema do motor, que permite a otimização estática em um único ponto do tempo. A abordagem quasi simplex usa uma forma modificada da técnica simplex clássica que reduz a carga computacional, o que a torna assim passível de controle em tempo real por um microprocessador embutido.

[019] Com referência agora à Figura 1, um diagrama esquemático de um sistema de motor 100 mostrado a partir de um ponto de vista de controle, de acordo com uma modalidade exemplificativa. O sistema de motor 100 pode ser utilizado em aplicações móveis, tais como com um veículo ou aplicações estacionárias, tais como um sistema de geração de energia. O sistema de motor 100 pode incluir qualquer motor de combustão interna (por exemplo, ignição por compressão, ignição por faísca) alimentado por qualquer tipo de combustível (por exemplo, diesel, etanol, gasolina, etc.). O sistema de motor 100 pode incluir um motor de quatro tempos (isto é, admissão, compressão, potência e escape).

[020] A partir de um ponto de controle, o sistema de motor 100 pode ser dividido em subsistemas incluindo um sistema de combustível 110, um sistema de manipulação de ar 120, um sistema de pós-tratamento 130, e um controlador de motor 150. Emissões acumuladas 140 (por exemplo, emissão de NOx) a partir de um tubo de escape do sistema de motor 100 durante um período de tempo (por exemplo, ciclos de trabalho) precisa ser mantido abaixo de um nível proporcionado por regulações das emissões. O sistema de combustível 110, o sistema de manipulação de ar 120, e o sistema de pós-tratamento 130 operam em diferentes escalas de tempo (isto é, têm diferentes constantes de tempo). A constante de tempo do sistema de combustível 110 é da ordem de milissegundos. A constante de tempo do sistema de manipulação de ar 120 é da ordem de segundos. A constante de tempo do sistema de pós- tratamento 130 é da ordem de minutos, enquanto as emissões acumuladas tenham uma escala de tempo mais longa de diversos minutos. A referida separação de escala de tempo permite que os subsistemas sejam controlados separadamente em virtude de um subsistema mais lento poder ser assumido ser estático por um subsistema mais rápido. O controlador de motor 150 está em comunicação com o sistema de combustível 110, o sistema de manipulação de ar 120, e o sistema de pós-tratamento 130 e configurado para otimizar uma variável de desempenho do sistema de motor 100 (por exemplo, consumo de fluido de redução, consumo de combustível, etc.) em base de tempo real.

[021] O sistema de combustível 110 pode incluir uma bomba de combustível, uma ou mais linhas de combustível (ou um sistema de trilho comum), e um ou mais injetores de combustível que fornecem combustível ou um ou mais cilindros a partir de uma fonte de combustível (por exemplo, tanque de combustível). Por exemplo, o combustível pode ser sugado a partir da fonte de combustível pela bomba de combustível e alimentado para o sistema de trilho comum, que distribui combustível para os injetores de combustível para cada cilindro. O combustível pode ser pressurizado para inicializar e controlar a pressão do combustível entregue aos cilindros. O sistema de combustível 110 inclui um controlador de sistema de combustível 115 configurado para controlar a pressão de injeção, o tempo de injeção, a quantidade das respectivas injeções, e assim por diante. Em algumas modalidades, o controlador de sistema de combustível 115 pode usar uma diferença entre o torque real do motor e um torque de referência do motor para determinar a quantidade de injeção de combustível. A injeção de combustível tem uma influência instantânea (por exemplo, na ordem de milissegundos) na combustão e as emissões resultantes de torque e poluentes.

[022] O sistema de tratamento de ar 120 pode incluir um turbocompressor e, opcionalmente, uma recirculação dos gases de escape (EGR). O turbocompressor pode incluir um compressor, uma turbina e um eixo que acopla de modo mecânico o compressor à turbina. O compressor pode comprimir a carga de ar fresco do sistema do motor 100, aumentando assim a temperatura e a pressão do fluxo de ar. Os produtos queimados do processo de combustão (isto é, gás de exaustão) podem ser expelidos na turbina e movimentar a turbina para girar, o que por sua vez aciona o compressor para comprimir o ar fornecido ao sistema do motor 100. Os turbocompressores podem ser controlados por uma turbina. A válvula de derivação (por exemplo, portão de resíduos) ou uma turbina de geometria variável (VGT). A válvula de derivação ou VGT permite que parte do gás de escape contorne a turbina. Portanto, menos energia de gás de escape está disponível para a turbina, menos energia é transferida para o compressor e o fluxo de ar é fornecido ao sistema de motor 100 a uma taxa mais baixa. A posição da válvula de derivação ou VGT pode ser ajustada para alterar a taxa de fluxo de carga.

[023] A EGR pode levar o gás de escape de um coletor de escape e alimentar o mesmo para um coletor de admissão, onde o gás de escape é misturado com o ar fresco fornecido pelo turbocompressor. A EGR pode diminuir a concentração de oxigênio da mistura de gás aspirado. Entretanto, a massa térmica do conteúdo do cilindro pode ser aumentada e, assim, a temperatura de combustão pode ser reduzida. Como a alta temperatura de combustão e a alta concentração de oxigênio podem resultar em alta produção de NOx, o uso de EGR pode diminuir a emissão de NOx. A EGR pode ser controlada por uma válvula e/ou um acelerador, que pode ser ajustado para alterar a taxa de fluxo do gás de exaustão misturado com o ar fresco.

[024] O sistema de tratamento de ar 120 inclui um controlador de tratamento de ar 125 configurado para controlar a válvula de derivação (ou VGT) para o turbocompressor e a válvula (e/ou acelerador) para o EGR para fornecer a mistura de gás aspirada desejada ao cilindro para a combustão. O consumo de combustível e as emissões de NOx dependem do conteúdo do cilindro, por exemplo, a concentração de oxigênio no cilindro. O tempo de resposta do sistema de tratamento de ar 120 a uma referência (isto é, um ponto de ajuste) na concentração de oxigênio no cilindro é da ordem de segundos, em algumas modalidades.

[025] O sistema de pós-tratamento 130 pode incluir dispositivo (s) catalítico (s) e filtro (s) particulado (s) configurados para transformar/reduzir as emissões nocivas ao meio ambiente (por exemplo, NOx, CO, fuligem, etc.) do sistema do motor 100. Para várias aplicações, o (s) dispositivo (s) catalítico (s) pode (m) incluir pelo menos um dispositivo catalisador de oxidação diesel (DOC), dispositivo catalisador de oxidação de amônia (AMOX), dispositivo de redução catalítica seletiva (SCR), catalisador de três vias (TWC), purgador de NOX enxuto (LNT) O (s) filtro (s) particulado (s) pode (m) incluir filtro de partículas diesel (DPF), filtro particulado de fluxo parcial (PFF), etc. No sistema de pós-tratamento 130 que inclui o (s) filtro (s) particulado (s), um evento de regeneração para o (s) dispositivo (s) catalítico (s) e filtro (s) de partículas para remover depósitos de ureia e para dessorção de hidrocarbonetos.

[026] Em algumas modalidades, um dispositivo de fornecimento de redutor é disposto a montante de um dispositivo SCR no sistema de pós-tratamento 130. O dispositivo SCR pode incluir um catalisador de redução que facilita a conversão de NOx em N2 por um redutor. O redutor inclui, por exemplo, hidrocarboneto, amônia, ureia, fluido de exaustão de diesel (DEF), ou qualquer redutor adequado. O redutor pode ser injetado no trajeto do escoamento dos gases de escape pelo dispositivo redutor de libertação na forma líquida e/ou gasosa, tal como soluções aquosas de ureia, amoníaco, amônia anídrica ou outros redutores adequados para operações de SCR. O sistema de pós-tratamento 130 inclui um controlador de sistema de pós- tratamento 135 configurado para controlar a quantidade de injeção de redutor para controlar as emissões de NOx do tubo de escape (também conhecido como NOx do sistema (SONOx)). O tempo de resposta do sistema de pós-tratamento 130 a uma referência (isto é, um ponto de ajuste) do SONOx é da ordem de minutos.

[027] O controlador de motor 150 inclui um regulador de referência do sistema de combustível 152, um regulador de referência de tratamento de ar 154, um regulador de referência de tratamento posterior 156 e um processador 158 de otimização de sistema (também designado um otimizador). O regulador de referência 154 e o regulador de referência de pós-tratamento 156 podem receber vários dados indicativos do estado de operação e restrições dos subsistemas correspondentes, isto é, o sistema de combustível 110, sistema de tratamento de ar 120, sistema de pós- tratamento 130 e tubo de escape. Os dados do motor podem incluir, por exemplo, velocidade do motor, torque do motor, temperaturas em vários subsistemas, concentração de espécies em vários subsistemas, etc. Os dados de restrição podem incluir, por exemplo, limites mecânicos, mínimo e máximo de EONOx permitidos pelo sistema de pós-tratamento,130 etc.

[028] Com base nos dados recebidos, o otimizador 158 pode determinar vários parâmetros de operação para otimizar a variável de desempenho (por exemplo, consumo de fluido/combustível) e ao mesmo tempo atender aos regulamentos de emissão, restrições de emissões pós-tratamento e outras restrições. Por exemplo, o otimizador 158 pode determinar um alvo ideal para EONOx e um alvo ideal para oxigênio no cilindro. O regulador de referência do sistema de combustível 152, o regulador de referência de tratamento de ar 154 e o regulador de referência de pós- tratamento 156 podem transmitir os alvos ótimos para os subsistemas correspondentes. O sistema de combustível 110, o sistema de tratamento de ar 120 e o sistema de pós-tratamento 130 podem usar os alvos ideais para gerar referências correspondentes (isto é, pontos de ajuste) para o seu funcionamento. O sistema de combustível 110, por exemplo, pode gerar referências de sistema de combustível otimizadas com base na referência EONOx, a fim de compensar o estado real de oxigênio, bem como o estado real de NOx.

[029] Com referência agora à Figura 2, um diagrama de blocos esquemático do sistema 200 para otimizar o funcionamento do sistema de motor 100 da Figura 1 é mostrado, de acordo com uma modalidade de exemplo. O sistema 200 inclui um otimizador 200, que pode ser usado como o processador de otimização de sistema 158 da Figura 1, ou uma combinação do processador otimizador de sistema 158 com qualquer ou todo o regulador de referência do sistema de combustível 152, o regulador de referência de tratamento de ar 154, e o regulador de referência de tratamento posterior 156. O otimizador 210 inclui um processador 211, memória 212, interface de comunicação 213, circuito do modelo de resposta 214, circuito de otimização quasi simplex 215 e, opcionalmente, um circuito de compensação de umidade 216.

[030] O processador 211 pode ser implementado como qualquer tipo de processador incluindo um microprocessador embutido, um circuito integrado específico de aplicação (ASIC), um ou mais FPGAs, um processador de sinal digital (DSP), um grupo de componentes de processamento, ou outros componentes de processamento eletrônico adequados. O um ou mais dispositivos de memória 212 (por exemplo, NVRAM, RAM, ROM, Memória Flash, armazenamento em disco rígido, etc.) podem armazenar dados e/ou código de computador para facilitar os vários processos aqui descritos. Assim, os um ou mais dispositivos de memória 212 podem estar ligados em modo de comunicação ao processador 211 e proporcionar código de computador ou instruções para executar os processos descritos em relação ao otimizador 210 aqui. Além disso, um ou mais dispositivos de memória 212 podem ser ou incluir memória volátil tangível não transitória ou memória não volátil. Consequentemente, os um ou mais dispositivos de memória 212 podem incluir componentes de base de dados, componentes de código de objeto, componentes de script ou qualquer outro tipo de estrutura de informação para suportar as várias atividades e estruturas de informação aqui descritas.

[031] A interface de comunicação 213 permite a comunicação entre o otimizador 210 e os subsistemas (por exemplo, sistema de combustível, sistema de tratamento de ar, sistema de pós-tratamento, tubo de escape) de um sistema de motor. Os subsistemas podem monitorar vários parâmetros operacionais do motor (por exemplo, o motor 100 da Figura 1), por exemplo, a rotação do motor, o torque do motor, temperaturas de vários componentes (por exemplo, cilindro, sistema de pós- tratamento, tubo de escape, etc.) , concentração de espécies em vários componentes (por exemplo, oxigênio no cilindro, EONOx, SONOx, etc.) e assim por diante. Os subsistemas podem gerar dados indicativos de várias restrições dos subsistemas, por exemplo, limites mecânicos (por exemplo, posições de válvulas), EONOx mínimo/máximo permitido no sistema de pós-tratamento e assim por diante. O otimizador 210 pode receber o estado do motor e restrições dos subsistemas, processar os dados para gerar alvos ideais para variáveis manipuladas para otimizar a variável de desempenho do mecanismo e enviar os alvos ideais para os subsistemas. Os alvos ideais podem incluir, por exemplo, o EONOx e oxigênio no cilindro ótimos usados para gerar referências do sistema de tratamento de ar e de combustível. O subsistema pode ajustar a operação de acordo com os alvos ideais do otimizador 210. A comunicação entre e dentre o otimizador 210 e os subsistemas pode ser através de qualquer número de conexões com ou sem fio. Por exemplo, uma conexão com fio pode incluir um cabo serial, um cabo de fibra ótica, um cabo CAT5 ou qualquer outra forma de conexão com fio. Em comparação, uma conexão sem fio pode incluir a Internet, Wi-Fi, celular, rádio, etc. Em algumas modalidades, um barramento CAN proporciona a troca de sinais, informações e/ou dados. O barramento CAN inclui qualquer número de conexões com fio e sem fio.

[032] Como mostrado, o otimizador 210 inclui vários circuitos para completar as atividades aqui descritas. Numa modalidade, os circuitos do otimizador 210 podem utilizar o processador 211 e/ou a memória 212 para realizar, executar ou de outro modo implementar várias ações aqui descritas em relação a cada circuito particular. Nesta modalidade, o processador 211 e/ou a memória 212 podem ser considerados componentes partilhados através de cada circuito. Em outra modalidade, os circuitos (ou pelo menos um dos circuitos) podem incluir o seu próprio circuito de processamento dedicado, tendo um processador e um dispositivo de memória. Nesta última modalidade, o circuito pode ser estruturado como um circuito integrado ou outro componente de processamento integrado. Ainda em outra modalidade, as atividades e funcionalidades de circuitos podem ser incorporadas na memória 212, ou combinadas em múltiplos circuitos, ou como um circuito único. Com relação a isso e enquanto vários circuitos com funcionalidade particular são mostrados na Figura 2, deve ser entendido que o otimizador 210 pode incluir qualquer número de circuitos para completar as funções e atividades aqui descritas. Por exemplo, as atividades de múltiplos circuitos podem ser combinadas como um único circuito, como um circuito adicional com funcionalidade adicional, etc.

[033] Determinadas operações do otimizador 210 aqui descritas incluem operações para interpretar e/ou para determinar um ou mais parâmetros. Interpretar ou determinar, como utilizado aqui, inclui receber valores por qualquer método conhecido na técnica, incluindo pelo menos receber valores de um link de dados ou comunicação de rede, receber um sinal eletrônico (por exemplo, tensão, frequência, corrente ou sinal PWM) indicativo do valor, receber um parâmetro gerado por computador indicativo do valor, ler o valor de uma localização de memória em um meio de armazenamento não transitório legível por computador, receber o valor como um parâmetro de tempo de execução por qualquer meio conhecido na técnica, e/ou receber um valor pelo qual o parâmetro interpretado pode ser calculado e/ou referenciar um valor padrão que é interpretado como sendo o valor do parâmetro

[034] Como mostrado, o otimizador 210 inclui um circuito de modelo de resposta 214, um circuito de otimização quasi simplex 215 e, opcionalmente, um circuito de compensação de umidade 216. Através dos circuitos 214 - 216, o otimizador 210 é estruturado para aplicar restrições de variáveis manipuladas à resposta modelos, determinar os alvos ideais para as variáveis manipuladas com base nos modelos de resposta restrita usando a otimização quase-simplex e, opcionalmente, compensar os modelos de resposta com uma umidade ambiente.

[035] O circuito do modelo de resposta 214 é estruturado para aplicar restrições incluindo restrições de variáveis manipuladas (por exemplo, EONOx, oxigênio no cilindro) nos modelos de resposta. Em algumas modalidades, são criados modelos de resposta linear por partes para descrever a dinâmica do complexo sistema do motor (por exemplo, o sistema do motor 100 da Figura 1). Com referência à Figura 3 A, um gráfico mostra um modelo de resposta de EONOx como uma função de oxigênio no cilindro a uma velocidade fixa, carga. Pode haver modelos de resposta múltipla para EONOx e oxigênio no cilindro, cada um dos quais é uma seção em linha reta (ou seja, linear por partes). A linha 310 representa o EONOx que varia com o oxigênio no cilindro sob uma primeira calibração. A linha 320 representa o EONOx que varia com o oxigênio no cilindro em uma segunda calibração. As primeira e segunda calibrações podem ser obtidas sob diferentes funções de custo (por exemplo, otimizar o abastecimento, otimizar para emissões particulares, etc.). Pode haver outras calibrações representadas pelas linhas entre as linhas 310 e 320. Para um determinado oxigênio no cilindro, o EONOx produzido em uma combustão sob a primeira calibração é mais do que EONOx produzido em uma combustão sob a segunda calibração. Deve ser entendido que o EONOx é descrito e ilustrado como um exemplo e não para limitação. De modo similar, podem ser estabelecidos modelos de resposta para outros parâmetros de saída de combustão, tais como temperaturas de escape, consumo de combustível, etc., que podem ser expressos como uma função de revestimento por partes de oxigênio no cilindro. Os modelos de resposta podem ser armazenados na memória 212.

[036] Com base no estado atual, o sistema de pós-tratamento 130 (por exemplo, o controlador de pós-tratamento 135) pode impor restrições de emissões e/ou temperatura. Como um exemplo para a ilustração aqui, o sistema de pós- tratamento 130 impõe um EONOx mínimo permitido e um EONOx máximo permitido como restrições. O sistema de tratamento de ar 120 também pode impor restrições com base no seu estado atual, por exemplo, o oxigênio no cilindro alcançável mínimo e o oxigênio no cilindro alcançável máximo. O otimizador 210 pode receber as restrições do sistema de tratamento posterior 130 e do sistema de tratamento de ar 120 através da interface de comunicação 213. O circuito modelo de resposta 214 pode aplicar as restrições aos modelos de resposta, como mostrado na Figura 3B. A linha 330 representa a restrição mínima permitida EONOx imposta pelo sistema de pós- tratamento 130. A linha 335 representa as restrições máximas permitidas de EONOx impostas pelo sistema de pós-tratamento 130. As linhas 340 e 345 mostram as restrições mínimas e máximas de oxigênio no cilindro impostas pelo sistema de tratamento de ar 120. Com as restrições sendo aplicadas, somente pares de (oxigênio no cilindro, EONOx) que se inserem no polígono ao longo dos limites de AB, BC, CD, DE (isto é, a área hachurada incluindo os limites lineares por partes formados por calibrações 1 & 2 entre os pontos BC e DE respectivamente) da Figura 3B são permitidos ou realizáveis. Da mesma forma, as restrições podem ser aplicadas a outros modelos de resposta linear por partes.

[037] O circuito de otimização quasi simplex 215 é estruturado para usar um processo quasi simplex para determinar alvos ótimos para variáveis manipuladas (por exemplo, EONOx, oxigênio no cilindro) a fim de otimizar a variável de desempenho (por exemplo, consumo de fluido redutora, consumo de combustível) , enquanto satisfaz as restrições impostas pelos subsistemas do sistema do motor. Como discutido acima, os modelos de resposta definem a variável de desempenho como uma função linear de variáveis manipuladas (oxigênio no cilindro, EONOx, rotação do motor, torque, etc.) para garantir erros limitados em todos os pontos de estado estacionário das variáveis manipuladas. Em um processo simplex clássico, um problema de programação linear é resolvido com base em duas regras. Primeiro, a solução está na interseção das restrições ou nas condições de contorno da função de resposta. Em segundo lugar, o mínimo local é o mesmo que o mínimo global. O processo simplex clássico não pode ser aplicado diretamente aos problemas lineares por partes porque a segunda regra não é satisfeita. No entanto, como a primeira regra é satisfeita, o processo simplex pode ser modificado para as funções lineares por partes, que podem ser consideradas como uma coleção de vários problemas de programação linear. O processo simplex modificado é referido como processo quasi simplex aqui.

[038] No processo quasi simplex, para cada modelo de resposta linear por partes, um mínimo local pode ser tanto nas interseções entre as restrições quanto nas condições de contorno. Um mínimo global para o problema linear completo por partes pode ser escolhido a partir dos mínimos locais. Por exemplo, o mínimo global pode ser o mínimo dos mínimos locais. Assim, com o conhecimento de todos os pontos de interseção de restrição e condições de contorno em cada região linear, o mínimo dos referidos valores pode ser encontrado.

[039] Com referência à Figura 3B, cada par de (oxigênio em cilindro, EONOx) com os limites AB, BC, CD, DE corresponde a um valor particular de uma variável de desempenho, tal como o consumo de fluido. Embora o exemplo use o consumo de fluido como variável de desempenho, a otimização pode ser executada em outras variáveis de desempenho. O circuito de otimização quasi simplex 215 determina o mínimo do consumo de fluido para todos os pares (em cilindro, EONOx) dispostos ao longo dos limites, AB, BC, CD e DE. As linhas BC e DE não são necessariamente retas. No entanto, existe uma linearidade por partes entre cada segmento, isto é, existem linhas retas entre todos os pontos com estrelas Bm, mn, np, pC, Dq, qr, rs, st e tE. Assim, entre os pontos B a C e D a E, provavelmente há uma coleção de linhas retas, onde cada estrela (A, B, C, D, E, m, n, p, q, r, s, t) é candidata potencial para ótimo. Assim, o polígono hachurado tem vértices A, B, m, n, p, C, D, q, r, s, t, E. Como discutido acima, pode haver múltiplos modelos de resposta linear por partes como mostrado na Figura 3B. O circuito de otimização quasi simplex 215 determina o consumo mínimo de fluido para cada um dos modelos de resposta linear por partes. Um mínimo global para todos os modelos de resposta linear por partes é determinado como sendo o valor ótimo final. O par (em oxigênio no cilindro, EONOx) que corresponde ao valor ótimo final do consumo de fluido é determinado como sendo os alvos ótimos emitidos para subsistemas através da interface de comunicação 213. O circuito de otimização quasi simplex 215 também pode determinar em qual linha de calibragem o par alvo ótimo (oxigênio em cilindro, EONOx) está ligado e comanda a combustão para seguir a referida calibração. O alvo ótimo ideal pode estar entre as calibrações também. Deve ser entendido que o consumo de fluido é dado aqui como um exemplo para descrição e não para limitação. Outras variáveis de desempenho podem ser otimizadas e outras restrições podem ser manipuladas, desde que possam ser modeladas por modelos de resposta linear por partes.

[040] Em algumas modalidades, o otimizador 210 inclui um circuito de compensação de umidade 216, estruturado para compensar os modelos de resposta com uma umidade ambiente. Os modelos de resposta podem variar em condições ambientais. A precisão dos alvos ótimos estáticos em tempo real pode ser melhorada com os modelos de resposta sendo precisos. As condições de umidade ambiente podem ter um impacto significativo na produção de Ox, como mostrado na Figura 4 A. As linhas de umidade padrão 410 e 420 na Figura 4 A representam o modelo de resposta para EONOx e oxigênio em cilindro sob uma primeira e uma segunda calibrações, para uma umidade padrão. A linha 412 representa o deslocamento da primeira linha de calibração 410 sob uma umidade ambiente inferior à umidade padrão. A linha 414 representa o deslocamento da primeira linha de calibração 410 sob uma umidade ambiente superior à umidade padrão. A linha 422 representa o deslocamento da segunda linha de calibração 420 sob uma umidade ambiente inferior à umidade padrão. A linha 424 representa o deslocamento da segunda linha de calibração 420 sob uma umidade ambiente superior à umidade padrão.

[041] Como mostrado pela Figura 4A, a calibração do motor pode ter sido feita em condições ambientes padrão (isto é, umidade) e, portanto, pode haver um desencontro quando as condições ambientais se desviam do padrão (por exemplo, mudança na umidade). Em algumas modalidades, o circuito de compensação de umidade 216 estima a umidade ambiente e utiliza a umidade ambiente estimada para compensar os modelos de resposta. Em algumas modalidades, um sensor de umidade pode ser utilizado em vez de, ou além de, um estimador de umidade. Em outras modalidades, o circuito de compensação de umidade 216 utiliza um método de mínimos quadrados recursivos para estimar a umidade ambiente com base no Kcomp monitorado por um sensor Kcomp. A concentração real de NOx (NOxact) pode estar relacionada com a concentração de NOx de referência como a seguir:

[042] Em que K comp é um fator de compensação. A Equação (1) pode ser transformada em: em que SH é a umidade específica, e:

[043] Nas equações acima, α , β, e Y são constantes, Tamb é uma temperatura ambiente, e TRef é uma temperatura de referência. Os dados atuais podem ter ruído e cada observação pode ser escrita como (Observar que cada observação corresponde a uma diferente velocidade /carga /oxigênio em ponto do cilindro): em que i representa a i-ésima observação. Assim, o objetivo é para estimar a umidade específica SH considerando as diferentes observações de a, b, e NOxact, ou seja,

[044] Em algumas modalidades, a técnica de estimativa por quadrados mínimos recursiva pode ser aplicada para resolver este problema. A umidade pode ser atualizada recursivamente de acordo com a equação a seguir: em que Kk é o ganho de filtro de Kalman.

[045] Quando a umidade ambiente é sentida ou determinada de acordo com a equação (6), o fator de compensação Kcomp pode ser calculado de acordo com a equação a seguir e ser aplicado para deslocar (ou seja, compensar) os modelos de resposta.

[046] Quando a temperatura ambiente Tamb é expressa como graus Celsius (°C) e a umidade específica SH expressa em gramas de água por quilograma de ar, a equação (7) pode ser transformada na equação de Krause:

[047] Na equação acima, a umidade específica pode ser determinada de acordo com a equação (6), e a temperatura ambiente Tamb pode ser medida, por exemplo, por um termômetro. O fator de compensação Kcomp calculado de acordo com a equação (7 ou 8) pode ser aplicado para ajustar os modelos de resposta para umidade, melhorando assim a geração de referência e reduzindo o esforço de controle de retorno:

[048] O NOxref,new calculado é mostrado na Figura 4B comparando ao NOxrej.

[049] Com referência agora à Figura 5, é mostrado um diagrama de fluxo de um método 500 para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor, de acordo com um exemplo de modalidade. O método 500 pode ser implementado com o otimizador 210 e no sistema de motor 100. O método 500 pode ser executado em tempo real usando a formulação de Krauss discutida acima, ou uma relação de compensação de umidade diferente.

[050] Em uma operação opcional 502, os modelos de resposta das variáveis manipuladas e outras respostas do motor são compensadas com uma umidade ambiente atual. As variáveis manipuladas podem incluir, por exemplo, EONOx e oxigênio em cilindro. Pode haver vários modelos de resposta, cada um dos quais é uma seção de linha reta (ou seja, linear por partes) de função para as variáveis manipuladas. A velocidade e a carga são invariantes para um determinado modelo de resposta. Os modelos de resposta podem ser gerados para várias calibrações do motor. Como as calibrações podem ter sido feitas em condições ambientais padrão (por exemplo, umidade), os modelos de resposta podem precisar ser ajustados quando as condições ambientais se desviam do padrão (por exemplo, mudança na umidade). Em algumas formas de realização, um sensor de umidade pode ser usado para detectar mudanças de umidade ambiente. Em algumas modalidades, um método de quadrados mínimos é usado para estimar a umidade ambiente com base no EONOx monitorado por um sensor EONOx ou estimar de acordo, por exemplo, com a equação (6) como discutido acima. Em seguida, a umidade ambiente estimada é usada para calcular um fator de compensação de acordo com as equações (7) ou (8). O fator de compensação pode ser usado para mudar os modelos de resposta de acordo com a equação (9). Como o EONOx monitorado por um sensor ou estimador EONOx é usado como um feedback para estimar a umidade ambiente, nenhum sensor de umidade adicional é necessário. No entanto, um sensor de umidade pode ser usado em vez de ou além do estimador de umidade para validar seus resultados.

[051] Na operação 504, as restrições são aplicadas aos modelos de resposta. Os subsistemas do sistema do motor podem impor várias restrições à operação do motor. Por exemplo, o sistema de pós-tratamento 130 pode impor restrições de emissões e/ou temperatura com base no seu estado atual. As restrições podem incluir um EONOx mínimo permitido e um EONOx máximo permitido. O sistema de tratamento de ar 120 também pode impor restrições com base no seu estado atual, por exemplo, o oxigênio em cilindro alcançável mínimo e o oxigênio em cilindro alcançável máximo. As restrições podem ser aplicadas aos modelos de resposta, como mostrado na Figura 3B. Com as restrições sendo aplicadas, somente pares de (oxigênio no cilindro, EONOx) que caem na área hachurada (incluindo os limites lineares por partes formados pelas calibrações 1 e 2 entre os pontos B-C e D-E, respectivamente) da Figura 3B são permitidos ou realizáveis. A área quadriculada cobre os limites, AB, BC, CD e DE. As linhas BC e DE não são necessariamente retas. No entanto, existe uma linearidade por partes entre cada segmento, isto é, existem linhas retas entre todos os pontos com estrelas Bm, mn, np, pC, Dq, qr, rs, st e tE. Assim, entre os pontos B a C e D a E, provavelmente há uma coleção de linhas retas, onde cada estrela (A, B, C, D, E, m, n, p, q, r, s, t) é candidato potencial para o melhor. Portanto, a área é um polígono com vértices A, B, m, n, p, C, D, q, r, s, t, E.

[052] Na operação 506, um alvo ideal para cada uma das variáveis manipuladas é determinado usando um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta. Os alvos ideais das variáveis manipuladas correspondem a um valor ideal de uma variável de desempenho (por exemplo, consumo de fluido/combustível). No processo quasi simplex, para cada modelo de resposta linear por partes, um mínimo local pode ser tanto nas interseções entre as restrições quanto nas condições de contorno. Pegue a Figura 3B como exemplo. Cada par de (oxigênio no cilindro, EONOx) na área quadriculada com os limites AB, BC, CD, DE corresponde a um valor particular de uma variável de desempenho, como o consumo de fluido. Embora o exemplo use o consumo de fluido como variável de desempenho, a otimização pode ser executada em outras variáveis de desempenho. As linhas BC e DE não são necessariamente retas. No entanto, existe uma linearidade por partes entre cada segmento, isto é, existem linhas retas entre todos os pontos com estrelas Bm, mn, np, pC, Dq, qr, rs, st e tE. Assim, entre os pontos B a C e D a E, provavelmente há uma coleção de linhas retas, onde cada estrela (A, B, C, D, E, m, n, p, q, r, s, t) é candidata potencial para o melhor. Como discutido acima, podem existir múltiplos modelos de resposta linear por partes como mostrado na Figura 3B. O consumo mínimo de fluido é determinado para cada modelo de resposta linear por partes. Um mínimo global para todos os modelos de resposta linear por partes é determinado como sendo o valor ótimo final. O par (oxigênio no cilindro, EONOx) correspondente ao valor ótimo final do consumo de fluido é determinado como sendo os alvos ideais. Também é determinado em qual linha de calibração o par alvo ótimo (oxigênio no cilindro, EONOx) está ligado e a combustão é comandada para seguir essa calibração. Os alvos ideais e a combustão ótima podem ser usados para controlar a operação do motor. Por exemplo, uma primeira referência pode ser gerada para o sistema de combustível usando o alvo ideal para o EONOx. Uma segunda referência pode ser gerada para o tratamento de ar usando o alvo ideal para o oxigênio em cilindro.

[053] Deve ser entendido que nenhum elemento de reivindicação aqui é para ser interpretado sob as provisões de 35 U.S.C. § 112 (f), a menos que o elemento seja expressamente recitado usando a expressão "meios para". Os diagramas esquemáticos do fluxograma e os diagramas esquemáticos do método descritos acima são em geral apresentados como diagramas de fluxogramas lógicos. Como tal, a ordem representada e os passos marcados são indicativos das modalidades representativas. Podem ser concebidos outros passos, ordenações e métodos que sejam equivalentes em função, lógica ou efeito a um ou mais passos, ou partes dos mesmos, dos métodos ilustrados nos diagramas esquemáticos. Além disso, a referência ao longo desta especificação a "uma modalidade", "a modalidade", "um exemplo de modalidade", ou linguagem semelhante significa que uma característica particular, estrutura ou qualidade descrita em relação à modalidade é incluída em pelo menos uma modalidade da presente invenção. Assim, os surgimentos das expressões "em uma modalidade", "na modalidade", "em um exemplo de modalidade" e linguagem semelhante ao longo desta especificação podem, mas não necessariamente, se referem todas à mesma modalidade.

[054] Ademais, o formato e os símbolos empregados são proporcionados para explicar os passos lógicos dos diagramas esquemáticos e são entendidos como não limitando o escopo dos métodos ilustrados pelos diagramas. Embora vários tipos de setas e tipos de linhas possam ser empregados nos diagramas esquemáticos, eles são entendidos como não limitando o escopo dos métodos correspondentes. De fato, algumas setas ou outros conectores podem ser usados para indicar apenas o fluxo lógico de um método. Por exemplo, uma seta pode indicar um período de espera ou monitoramento de duração não especificada entre as etapas enumeradas de um método representado. Além disso, a ordem na qual um determinado método ocorre pode ou não aderir estritamente à ordem das etapas correspondentes mostradas. Também será notado que cada bloco dos diagramas de bloco e/ou diagramas de fluxograma, e combinações de blocos nos diagramas de bloco e/ou diagramas de fluxograma, podem ser implementados por sistemas baseados em hardware de propósito especial que executam as funções ou atos especificados, ou combinações de hardware para fins especiais e código de programa.

[055] Muitas das unidades funcionais descritas na presente especificação foram rotuladas como circuitos, a fim de enfatizar mais particularmente sua independência de implementação. Por exemplo, um circuito pode ser implementado como um circuito de hardware compreendendo circuitos de integração de larga escala (VLSI) personalizados ou matrizes de portas, semicondutores de prateleira, tais como chips lógicos, transistores ou outros componentes distintos. Um circuito também pode ser implementado em dispositivos de hardware programáveis, tais como matrizes de portas programáveis de campo, lógica de matriz programável, dispositivos lógicos programáveis ou similares.

[056] Como mencionado acima, os circuitos podem também ser implementados em meio legível por máquina para execução por vários tipos de processadores, tal como o otimizador 210 da Figura 2. Um circuito identificado de código executável pode, por exemplo, compreender um ou mais blocos físicos ou lógicos de instruções de computador, que podem, por exemplo, ser organizados como um objeto, procedimento ou função. No entanto, os executáveis de um circuito identificado não precisam estar fisicamente localizados juntos, mas podem compreender instruções díspares armazenadas em locais diferentes que, quando unidos logicamente juntos, compõem o circuito e atingem a finalidade determinada para o circuito. De fato, um circuito de código de programa legível por computador pode ser uma única instrução, ou muitas instruções, e pode até mesmo ser distribuído em vários segmentos de código diferentes, entre diferentes programas e em vários dispositivos de memória. Da mesma forma, os dados operacionais podem ser identificados e ilustrados aqui dentro de circuitos, e podem ser incorporados em qualquer forma adequada e organizados dentro de qualquer tipo adequado de estrutura de dados. Os dados operacionais podem ser coletados como um único conjunto de dados ou podem ser distribuídos em diferentes locais, inclusive em diferentes dispositivos de armazenamento, e podem existir, pelo menos parcialmente, meramente como sinais eletrônicos em um sistema ou rede.

[057] O meio legível por computador (também aqui referido como meio legível por máquina ou conteúdo legível por máquina) pode ser um meio de armazenamento legível por computador tangível que armazena o código de programa legível por computador. O meio de armazenamento legível por computador pode ser, por exemplo, mas não limitado a, um sistema, aparelho ou dispositivo eletrônico, magnético, ótico, eletromagnético, infravermelho, holográfico, micromecânico ou semicondutor, ou qualquer combinação adequada dos anteriores. Como mencionado acima, exemplos do meio de armazenamento legível por computador podem incluir, mas não estão limitados a um disquete de computador portátil, um disco rígido, uma memória de acesso aleatório (RAM), uma memória somente de leitura (ROM), uma memória de apenas leitura programável apagável (EPROM ou memória Flash), uma memória de leitura de disco compacto portátil (CD-ROM), um disco versátil digital (DVD), um dispositivo de armazenamento ótico, um dispositivo de armazenamento magnético, um meio de armazenamento holográfico, um dispositivo de armazenamento micromecânico ou qualquer combinação adequada do anterior. No contexto do presente documento, um meio de armazenamento legível por computador pode ser qualquer meio tangível que possa conter e/ou armazenar código de programa legível por computador para uso por e/ou em conexão com um sistema, aparelho ou dispositivo de execução de instruções.

[058] Código de programa legível por computador para realizar operações para aspectos da presente invenção pode ser escrito em qualquer combinação de uma ou mais linguagens de programação, incluindo uma linguagem de programação orientada a objeto como Java, Smalltalk, C ++ ou similar e linguagens de programação procedural convencionais, como a linguagem de programação "C" ou linguagens de programação semelhantes.

[059] O código do programa também pode ser armazenado em um meio legível por computador que pode direcionar um computador, outro aparelho programável de processamento de dados ou outros dispositivos para funcionar de uma maneira particular, de modo que as instruções armazenadas no meio legível por computador produzam um artigo de fabricação incluindo instruções que implementam a função/ato especificado nos diagramas de gráficos de fluxo esquemáticos e/ou bloco ou blocos de diagramas de blocos esquemáticos.

[060] Assim sendo, a presente descrição pode ser incorporada em outras modalidades sem se afastar do seu espírito ou características essenciais. As modalidades descritas devem ser consideradas em todos os aspectos apenas como ilustrativas e não restritivas. O âmbito da descrição é, portanto, indicado pelas reivindicações em anexo e não pela descrição anterior. Todas as alterações que se enquadrem no significado e alcance da equivalência das reivindicações devem ser abrangidas pelo seu escopo.

Claims (17)

1. Aparelho para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor, o aparelho compreendendo: um circuito de modelo de resposta estruturado para aplicar restrições que incluem restrições de variáveis manipuladas a modelos de resposta, em que os modelos de resposta representam cada um uma relação linear por partes entre as variáveis manipuladas ou uma relação linear por partes entre a variável de desempenho e as variáveis manipuladas; e o aparelho CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente um circuito de otimização quasi simplex estruturado para determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas usando um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta de tal forma que os alvos ótimos das variáveis manipuladas satisfazem as restrições das variáveis manipuladas, em que os alvos ótimos das variáveis manipuladas correspondem a um valor ótimo da variável de desempenho, em que a variável de desempenho é indicativa do desempenho de operação do sistema de motor, e as variáveis manipuladas incluem variáveis capazes de afetar a variável de desempenho, e em que a variável de desempenho inclui um valor de consumo de fluido e as variáveis manipuladas incluem um valor de óxido de nitrogênio fora do motor (EONOx) e um valor de oxigênio no cilindro do sistema de motor, e em que a operação do sistema de motor é ajustada com base nos alvos ótimos das variáveis manipuladas pela geração de uma referência da operação do sistema de motor que controla pelo menos um entre um sistema de combustível ou um sistema de manipulação de ar do sistema de motor.

2. Aparelho, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o valor de consumo de fluido é um valor de consumo do redutor, e em que o valor ótimo da variável de desempenho é um valor mínimo do valor de consumo do redutor dentre todos os modelos de resposta.

3. Aparelho, de acordo com a reivindicação 2, CARACTERIZADO pelo fato de que o alvo ótimo para o EONOx é usado para gerar uma primeira referência para um sistema de combustível do sistema de motor, e o alvo ótimo para o oxigênio em cilindro é usado para gerar uma segunda referência para um sistema de manipulação de ar do sistema de motor.

4. Aparelho, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que o sistema de combustível é controlado usando a primeira referência, e o sistema de manipulação de ar é controlado usando a segunda referência.

5. Aparelho, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que adicionalmente compreende uma interface de comunicação estruturada para: receber dados indicativos de um estado de operação atual do sistema de motor e as restrições a partir de subsistemas do sistema de motor; e transmitir os alvos ótimos aos subsistemas.

6. Aparelho, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que adicionalmente compreende um circuito de compensação de umidade estruturado para compensar os modelos de resposta com uma umidade ambiente atual.

7. Aparelho, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que adicionalmente compreende um circuito de compensação de umidade estruturado para: atualizar uma umidade ambiente atual; determinar um fator de compensação para a umidade ambiente atual; e mudar os modelos de resposta usando o fator de compensação.

8. Método para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor, o método compreendendo: aplicar restrições incluindo restrições de variáveis manipuladas a modelos de resposta, em que os modelos de resposta representam cada um uma relação linear por partes entre as variáveis manipuladas ou uma relação linear por partes entre a variável de desempenho e as variáveis manipuladas; e o método CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas usando um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta de tal forma que os alvos ótimos das variáveis manipuladas satisfazem as restrições das variáveis manipuladas, em que os alvos ótimos das variáveis manipuladas correspondem a um valor ótimo da variável de desempenho, em que a variável de desempenho é indicativa do desempenho da operação do sistema de motor, e as variáveis manipuladas incluem variáveis capazes de afetar a variável de desempenho, e em que a variável de desempenho inclui um valor de consumo de fluido e as variáveis manipuladas incluem um valor de óxido de nitrogênio fora do motor (EONOx) e um valor de oxigênio no cilindro do sistema de motor; e ajustar a operação do sistema de motor com base nos alvos ótimos das variáveis manipuladas pela geração de uma referência da operação do sistema de motor que controla pelo menos um de um sistema de combustível e um sistema de manipulação de ar do sistema de motor.

9. Método, de acordo com a reivindicação 8, CARACTERIZADO pelo fato de que o valor de consumo de fluido é um valor de consumo do redutor, e em que o valor ótimo da variável de desempenho é um valor mínimo do valor de consumo do redutor dentre todos os modelos de resposta.

10. Método, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que a referência inclui uma primeira referência do sistema de combustível e uma segunda referência do sistema de manipulação de ar, o método adicionalmente compreende: gerar a primeira referência para o sistema de combustível do sistema de motor usando o alvo ótimo para o EONOx, e gerar a segunda referência para o sistema de manipulação de ar do sistema de motor usando o alvo ótimo para o oxigênio em cilindro.

11. Método, de acordo com a reivindicação 10, CARACTERIZADO pelo fato de que adicionalmente compreende: controlar o sistema de combustível usando a primeira referência; e controlar o sistema de manipulação de ar usando a segunda referência.

12. Método, de acordo com a reivindicação 8, CARACTERIZADO pelo fato de que adicionalmente compreende: receber dados indicativos de um estado de operação atual do sistema de motor e as restrições a partir de subsistemas do sistema de motor; e transmitir os alvos ótimos aos subsistemas.

13. Método, de acordo com a reivindicação 8, CARACTERIZADO pelo fato de que adicionalmente compreende: atualizar uma umidade ambiente atual; determinar um fator de compensação para a umidade ambiente atual; e mudar os modelos de resposta usando o fator de compensação.

14. Sistema para otimizar uma variável de desempenho para um sistema de motor, o sistema compreendendo: um circuito de processamento estruturado para: aplicar restrições que incluem restrições de variáveis manipuladas a modelos de resposta, em que os modelos de resposta representam cada um uma relação linear por partes entre as variáveis manipuladas ou uma relação linear por partes entre a variável de desempenho e as variáveis manipuladas; CARACTERIZADO pelo fato de determinar um alvo ótimo para cada uma das variáveis manipuladas usando um processo de otimização quasi simplex nos modelos de resposta de tal forma que os alvos ótimos das variáveis manipuladas satisfazem as restrições das variáveis manipuladas, em que os alvos ótimos das variáveis manipuladas correspondem a um valor ótimo da variável de desempenho, em que a variável de desempenho é indicativa do desempenho da operação do sistema de motor, e as variáveis manipuladas incluem variáveis capazes de afetar a variável de desempenho, e em que a variável de desempenho inclui um valor de consumo de fluido e as variáveis manipuladas incluem um valor de óxido de nitrogênio fora do motor (EONOx) e um valor de oxigênio no cilindro do sistema de motor; e ajustar a operação do sistema de motor com base nos alvos ótimos das variáveis manipuladas pela geração de uma referência da operação do sistema de motor que controla pelo menos um de um sistema de combustível ou um sistema de manipulação de ar do sistema de motor.

15. Sistema, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que o valor de consumo de fluido é um valor de consumo do redutor, e em que o valor ótimo da variável de desempenho é um valor mínimo do valor de consumo do redutor dentre todos os modelos de resposta.

16. Sistema, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que a referência inclui uma primeira referência do sistema de combustível e uma segunda referência para o sistema de manipulação de ar, e em que o circuito de processamento é adicionalmente estruturado para: gerar a primeira referência para o sistema de combustível do sistema de motor usando o alvo ótimo para o EONOx, e gerar a segunda referência para o sistema de manipulação de ar do sistema de motor usando o alvo ótimo para o oxigênio em cilindro.

17. Sistema, de acordo com a reivindicação 14, CARACTERIZADO pelo fato de que o circuito de processamento é adicionalmente estruturado para: atualizar uma umidade ambiente atual; determinar um fator de compensação para a umidade ambiente atual; e mudar os modelos de resposta usando o fator de compensação.