Optimierung des Einspritzverhaltens von Dieselinjektoren unter dem Einfluss von Alterungserscheinungen des Injektors

• Antragsteller: Professor Dr. Daniel J. Rixen; Professor Dr.-Ing. Georg Wachtmeister
• Fachliche Zuordnung: Strömungs- und Kolbenmaschinen
• Förderung: Förderung von 2014 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 252168426

• Erstellungsjahr: 2018

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Mit Dieselmotoren ausgestattete Fahrzeuge sind aktuell meist mit der Common-Rail-Einspritztechnologie (CR) ausgerüstet. Höhere Einspritzdrücke, schnellere Ansprechzeiten und eine flexible Anpassung der Einspritzung tragen zur Einhaltung steigender Anforderungen durch Abgasnormen bei. Neben der Ermittlung des Schadstoffausstoßes bei der Zulassung von Dieselfahrzeugen gewinnt auch das Emissionsverhalten über die gesamte Lebensdauer des Motors zunehmend an Bedeutung und muss deshalb bereits bei der Motorentwicklung berücksichtigt werden. Bei Dieselinjektoren sind Verkokung, Verschleiß und Kavitation mögliche Ursachen für Alterungserscheinungen, die zu einem veränderten Einspritzverhalten führen. Da sich diese Veränderungen negativ auf den Emissionsausstoß auswirken können, sind die Langzeitfolgen von Alterungserscheinungen Gegenstand aktueller Untersuchungen. Eine gezielte Steuerung des Verbrennungsablaufs und der dabei entstehenden Schadstoffemissionen kann durch eine geeignete Abstimmung des CR-Einspritzsystems erreicht werden. Eine erfolgsversprechende Möglichkeit bietet insbesondere die modellbasierte Optimierung des Einspritzverhaltens während des Betriebs. In diesem Vorhaben wurde eine Adaptionsmethodik entwickelt, die eine Anpassung der Ansteuerung an den aktuellen Alterungszustand des Injektors ermöglicht und damit zur Einhaltung der Emissionsgrenzwerte über die Betriebsdauer des Motors beitragen kann. Zur Untersuchung der Auswirkungen von Alterungserscheinungen auf die Einspritzung wurden zusätzliche Messgrößen, wie der Einspritzdruck und der Steuerkolbenhub, erfasst und anschließend verwendet, um ein detailliertes Simulationsmodell des Injektors zu validieren. Mithilfe des Injektormodells konnte die Einspritzrate während des Betriebs geschätzt und anschließend zur Kompensation alterungsbedingter Veränderungen verwendet wurden. Zusätzlich wurden, zur Verbesserung des Emissionsverhaltens, Motorkennwerte als Zielwerte für die Optimierung der Injektorsteuerung untersucht. Die adaptive Injektorsteuerung wurde exemplarisch anhand eines Magnetventil-Injektors umgesetzt und an einem Einspritzverlaufsindikator getestet. Weiterhin wurden verschiedene, durch die Adaptionsmethodik vorgeschlagene, Strategien am Einzylinder-Forschungsmotor getestet und die realen Auswirkungen auf Motorkennwerte analysiert. Diese Untersuchungen lieferten auch wertvolle Erkenntnisse zur Applikation der vorgeschlagenen Injektorsteuerung für Motoruntersuchungen im Dauerbetrieb.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• “Identification of Aging Effects in Common Rail Diesel Injectors using Geometric Classifiers and Neural Networks,” SAE Technical Papers 2016-01-08, 2016
  Hofmann, O., Strauß, P., Schuckert, S., Huber, B., Rixen, D. und Wachtmeister, G.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.4271/2016-01-0813)
• “Robust Injection Rate Estimation in Common Rail Diesel Injectors with Nozzle Wear,” FISITA 2016 World Automotive Congress F2016-ESYH-009, International Federation of Automotive Engineering Societies (FISITA), Sep. 2016
  Hofmann, O., Huber, B. und Rixen, D.
  
• “Characteristics of Control Piston Motion and Pressure Inside of a Common Rail Diesel Injector,” ILASS–Europe 2017, 28th Conference on Liquid Atomization and Spray Systems, 2017
  Schuckert, S. und Wachtmeister, G.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.4995/ILASS2017.2017.6454)
• “Common Rail Diesel Injectors with Nozzle Wear: Modeling and State Estimation,” SAE Technical Papers 2017-01-05, 2017
  Hofmann, O., Han, S. und Rixen, D.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.4271/2017-01-0543)
• Model‐based identification of injector aging in common rail fuel systems. PAMM, 18(1), e201800236
  Hofmann, O. und Rixen, D.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1002/PAMM.201800236)
• “A Neural Network Observer for Injection Rate Estimation in Common Rail Injectors with Nozzle Wear,” Lecture Notes in Mechanical Engineering: Proceedings of DINAME 2017, Springer International Publishing, 2018, S. 277–289
  Hofmann, O., Kiener, M. und Rixen, D.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-91217-2_19)
• “Aging Tolerant Control of Direct Injection Engines,” Control Engineering Practice 77:201–212, 2018
  Hofmann, O. und Rixen, D.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2018.06.002)
• “Nonlinear Predictive Control of Combustion and Emissions in Direct Injection Engines with Nozzle Aging,” IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), IEEE, 2018, S. 1420–1426
  Hofmann, O., Ponn, T., Buchmann, R. und Rixen, D.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1109/AIM.2018.8452324)
• “Optimal Injection Strategies to Compensate for Injector Aging in Common Rail Fuel Systems,” SAE International Journal of Engines 2018-01-11, 2018
  Hofmann, O., Schuckert, S., Wachtmeister, G. und Rixen, D.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.4271/2018-01-1160)