Comparison of Engine Calibration Methods Based on Design of Experiments (DoE)

Abstract

Résumé -Comparaison de différentes méthodes de calibration moteur fondées sur des plans d'expérience -Du fait de la complexité croissante des technologies mises en oeuvre sur les groupes motopropulseurs pour répondre à la sévérisation des normes et aux attentes des clients, les constructeurs automobiles sont demandeurs de méthodes et outils de calibration du contrôle moteur permettant de prendre en considération l'augmentation du nombre de variables à optimiser. Couplées à une automatisation toujours plus poussée des moyens d'essais, ces nouvelles méthodes ont également pour objet de réduire le temps consacré à cette tâche afin de satisfaire aux exigences de rentabilité et de renouvellement accéléré de leur gamme auxquelles les constructeurs doivent dans le même temps faire face. Dans le but de répondre aux demandes du marché et à ses propres besoins, l'IFP s'inscrit dans cette dynamique et développe des méthodes de calibration. Ces méthodes sont fondées sur l'utilisation d'un pilotage avancé des bancs d'essais, sur l'usage d'outils mathématiques sophistiqués de planification des essais, de modélisation et d'optimisation des réponses du moteur aux sollicitations du contrôle, ainsi que sur l'usage croissant de la simulation phénoménologique. Ce papier décrit et compare les différentes approches envisagées pour mener à bien l'optimisation des réglages en fonctionnement stabilisé d'un moteur sur la zone du cycle NEDC. Des résultats obtenus sur un moteur Diesel Common Rail illustrent les développements effectués. Abstract -Comparison of Engine Calibration Methods Based on Design of Experiments (DoE) -

Use of Ethanol/Diesel Blend and Advanced Calibration Methods to Satisfy Euro 5 Emission Standards without DPF

“…This approach is briefly described in this paper. To ensure a good understanding of the following section, it is recommended to read previous References [3,4].…”

“…For this purpose, distortions of the engine maps are generated instead of optimising individually the selected OP and building afterwards the engine maps by the smoothing step [3]. In case of the mixed approach, the models of engine responses are available only for a limited number of representative Operating Points as in the local approach.…”

“…The previous formulation requires an adapted parameterisation of the engine maps in order to limit the total number of unknowns in the optimisation process [3]. This parameterisation has to be also flexible enough to model the different shapes of engine map surfaces.…”

“…This parameterisation has to be also flexible enough to model the different shapes of engine map surfaces. LoLiMoT (Local Linear Mode Tree) models [3,5,6] seem to be a good compromise between flexibility, accuracy and complexity: some very simple local models (linear or bilinear) are combined using a weighted sum. These models were more deeply explained and an example of application of this method was presented in a previous reference [3].…”

“…Hence the engine control parameters could be optimised to enhance the engine/fuel matching. The calibration process of these high numbers of parameters, that could be a time-consuming task, requires advanced methods and tools [3].…”