Desarrollo de un controlador de la relación aire-combustible basado en periodos mediante un sensor de conmutación de bajo coste

Este artículo describe un método para controlar la AFR que combina el coste bajo de un sensor de oxí­geno de conmutación convencional y la calibración racionalizada de la eficiencia de conversión del catali­zador que permite el ajuste directo de la amplitud, la frecuencia y la desviación de la AFR de escape.

El control de la proporción en­tre aire y combustible ( lambda o AFR por sus siglas en inglés) resulta esencial para mejorar el rendimien­to de un motor de automoción y, cuando se combina con un cata­lizador de tres vías (TWC), reduce significativamente las emisiones automotrices perjudiciales. A fin de controlar la AFR, el combustible se inyecta en la admisión o directa­mente en el cilindro del motor tras medir o estimar la masa de aire sin quemar en el cilindro y, a conti­nuación, se corrige el combustible inyectado de acuerdo con las medi­ciones de un sensor de oxígeno del gas de escape situado más adelante (Figura 1).

A fin de lograr simultáneamente una eficiencia correcta del com­bustible y un nivel bajo de emi­siones de escape, un catalizador de tres vías situado después del motor convierte los contaminantes nocivos en emisiones no perjudi­ciales. Los catalizadores funcionan de manera más eficiente cuando la AFR de escape está próxima a la AFR estequiométrica, que es también cuando el aire y el combustible se queman de forma más completa. Alrededor de este punto ideal, se dice que la AFR está dentro de la ventana catalítica, en la cual el cata­lizador alcanza su máxima eficiencia en la conversión del monóxido de carbono, los hidrocarburos y los óxidos de nitrógeno en productos de escape no perjudiciales (Figura 2). Existen estudios empíricos que demuestran que la oscilación de la AFR cerca de la estequiometría con una frecuencia, una amplitud y una desviación de la AFR optimizadas amplía la ventana catalítica, aumen­tando así la eficiencia de conversión del catalizador en presencia de per­turbaciones ineludibles [1].

Para mantener bajos los costes de producción, los fabricantes del sector de la automoción diseñan sistemas de control de AFR basados en sensores de oxígeno (sondas lambda) de conmutación de bajo coste colocados en el escape del motor antes y después del catali­zador.

Los sensores de oxígeno utiliza­dos más habitualmente en la indus­tria hoy en día tienen un rango muy limitado; básicamente, cambian entre AFR pobre (aire por encima de la proporción estequiométrica) y AFR rica (aire por debajo de la proporción estequiométrica) (Figura 3) [2].

La calibración de los sistemas de control proporcionales integrales (PI) tradicionales diseñados para estos sensores de conmutación pue­den resultar difíciles de calibrar. En concreto, encontrar la frecuencia, la amplitud y la desviación que maxi­mizan la eficiencia del TWC supone un reto, ya que la modificación de las ganancias del controlador afec­ta a la frecuencia y la amplitud de la AFR de escape solo de forma indirecta. Además, los efectos de la modificación de las ganancias son difíciles de evaluar, dado que el retardo de transporte (el tiempo entre el cambio de la mezcla de AFR y el cambio resultante en la AFR de escape) varía según las condiciones de funcionamiento del motor.

Una forma de hacer más directa la relación entre las ganancias del controlador, por un lado, y la fre­cuencia y la amplitud de la AFR del TWC, por otro, es usar un sensor de oxígeno de banda ancha. Este tipo de sensor proporciona realimenta­ción continua al determinar en qué medida la mezcla es rica o pobre, reduciendo así la oscilación del con­trol PI tradicional provocada por el retardo de transporte del motor. Con frecuencia se emplean sensores AFR de banda ancha en el desarrollo de vehículos, pero, por lo general, se consideran demasiado caros para su uso en la fabricación en serie.

Mis colegas y yo hemos diseñado e implementado un método para controlar la AFR que combina lo mejor de ambos mundos: el cos­te bajo de un sensor de oxígeno de conmutación convencional y la calibración racionalizada de la eficiencia de conversión del catali­zador que permite el ajuste directo de la amplitud, la frecuencia y la desviación de la AFR de escape. Este método se basa en un con­cepto presentado por Meyer et al [3]. Utilizamos el diseño basado en modelos para acelerar el dise­ño, el desarrollo y la validación del controlador en Simulink® y State­flow®. Mediante una combinación de Simscape™ y Model-Based Cali­bration Toolbox™, construimos un modelo de planta de un motor para simulaciones de bucle cerrado y, a continuación, generamos el código de producción para un controlador de motor Pi Innovo OpenECU M220 [4] con Embedded Coder.

Diseño de un método de control de la AFR basado en periodos

Con el fin de desarrollar un mé­todo para un control de la AFR que combine el bajo coste de los senso­res de conmutación y la calibración más sencilla de la frecuencia, la amplitud y la desviación de la AFR que aportan los sensores de banda ancha, empezamos con la simple suposición de que, si controlába­mos la AFR en el punto de inyección como una onda sinusoidal centrada en la mezcla estequiométrica, la AFR de escape también sería una onda sinusoidal. En una situación ideal, la onda sinusoidal de la AFR de escape también estaría centrada en la AFR óptima del catalizador (Fi­gura 4). En régimen estacionario, el calibrador del motor ajusta directa­mente la amplitud, la frecuencia y la desviación de la AFR de la sinusoide de inyección a fin de optimizar la eficiencia de conversión del TWC. Las frecuencias, amplitudes y des­viaciones típicas son de 0,25 Hz a 1 Hz, AFR de 0,25 a 1 y desviación de AFR entre 0 y 0,2, respectivamente.

En los casos en que queremos que el motor funcione con una AFR pobre, la onda sinusoidal se eleva y, cuando queremos que el motor funcione con una mezcla rica, la onda sinusoidal desciende (Figura 5).

Con una mezcla pobre, cuan­do la sinusoide sube, el sensor de oxígeno de conmutación indica un mayor tiempo de mezcla pobre y un menor tiempo de mezcla rica para cada periodo de la onda sinusoidal.

Con una mezcla rica, el sensor indica un mayor tiempo rico y un menor tiempo pobre. La diferencia entre los tiempos medidos de mez­cla pobre y rica está directamente relacionada con la riqueza o pobre­za con la que funciona el motor. Las ecuaciones 1a y 1b definen la relación entre la desviación de la AFR medida y las mediciones de periodos ricos y pobres utilizadas para calcular el error del controla­dor de AFR.

Tal y como se indica en Meyer et al [3], el hecho de inyectar una os­cilación de AFR conocida antes del motor y después medir si la AFR es pobre o rica en función del tiempo de cruce en la parte de escape del motor elimina la necesidad de com­pensar las ganancias de realimenta­ción del controlador en relación con los retardos de transporte descono­cidos y variables en el motor.

Donde:

Clean es el número esperado de recuentos de mediciones de ten­sión del sensor de AFR pobres entre cruces de tensión estequiométrica;

Crich es el número esperado de recuentos de mediciones de tensión del sensor de AFR ricos entre cruces de tensión estequiométrica;

AFRstoich es la proporción aire-combustible estequiométrica para la química del combustible utilizada en la aplicación del motor;

AFRcmd es la proporción aire-com­bustible media esperada del gas de escape en función del comando de ancho de pulso promedio enviado al hardware de inyección de com­bustible;

Acmd es la amplitud de la pro­porción aire-combustible esperada del gas de escape en función de la amplitud del comando de ancho de pulso enviado al hardware de inyección de combustible;

fcmd es la frecuencia de la pro­porción aire-combustible esperada del gas de escape en función de la frecuencia del comando de ancho del pulso enviado al hardware de inyección de combustible;

Δt es el periodo de muestreo fijo de la medición de tensión del sensor de oxígeno.

Implementamos directamente la función arcsine de la ecuación (1a) en nuestra ECU M220 de Pi Innovo. La función arcsine no es un cálculo difícil en una ECU de coma flotante moderna.

Con las ecuaciones (1a-b) en la ECU, ahora podemos cuantificar la AFR en un rango limitado mediante un sensor de conmutación de la misma forma que si utilizáramos un sistema con un sensor de banda ancha.

Desarrollo de un controlador de la AFR mediante el diseño basado en modelos

Con el fin de implementar este nuevo concepto de control de AFR, empleamos Simulink y Stateflow para modelizar un controlador que calcula el tiempo de mezcla pobre y de mezcla rica esperado para una entrada sinusoidal de AFR concre­ta y, a continuación, produce una señal de error de AFR basada en la diferencia entre esos tiempos y los tiempos medidos por el sensor de oxígeno de conmutación.

Mediante Simscape y Model-Ba­sed Calibration Toolbox, creamos un modelo de valor medio del motor para su uso como modelo de planta en simulaciones de lazo cerrado del diseño íntegro (Figura 6).

El modelo de planta, que incluía un submodelo de tabla de búsque­da de las características del sensor de oxígeno de conmutación mostra­das en la Figura 3, nos permitió rea­lizar iteraciones rápidas en nuestro diseño antes de la implementación.

Tras verificar la funcionalidad del controlador a través de estas simu­laciones de nivel de sistema para la habilitación del sensor de oxígeno y el control de lazo cerrado (Figura 7), utilizamos Embedded Coder® con objeto de generar código para el procesador embebido de la ECU Pi Innovo M220.

Después de la realización de pruebas HIL (hardware-in-the-loop) para comprobar el rendimiento de la ECU en tiempo real, validamos el sistema de control de la AFR en la cámara de pruebas dinamométricas del motor en situaciones de régi­men estacionario y dinámicas, tras lo cual se llevó a cabo la verificación en el vehículo.

Verificamos en el banco de emi­siones dinamométrico que la ECU Pi Innovo M220 controlaba la AFR de inyección para realizar un se­guimiento de las proporciones me­dias aire-combustible deseadas y, además, que podíamos cambiar la frecuencia, la amplitud y el des­centramiento de la AFR de escape a voluntad. Con esta capacidad, la eficiencia del catalizador se puede optimizar directamente mediante la ejecución de pruebas de barri­do a fin de producir una tabla de velocidad/carga que establezca la frecuencia, la amplitud y la desvia­ción de la AFR del TWC óptimas de acuerdo con los puntos de funcio­namiento de velocidad y carga del motor.

El enfoque del control de AFR basado en periodos permite una calibración de la eficiencia catalítica mucho más rápida y sencilla que el enfoque tradicional de ajustar itera­tivamente las ganancias proporcio­nales e integrales a fin de producir de forma indirecta la frecuencia y la amplitud deseadas.

Productos utilizados

• Simulink

• Embedded Coder

• Model-Based Calibration Toolbox

• Simscape

• Stateflow

Acerca del autor

Pete Maloney es un Senior Prin­cipal Technical Consultant con 24 años de experiencia industrial en desarrollo, diseño y calibración avanzados de sistemas de control para motores.

Pete preside la Powertrain Con­trol and Calibration World Congress Session, además de copresidir el Co­mité de Control y Calibración (Con­trol and Calibration Committee) de la Sociedad de Ingenieros Técnicos en Automoción (SAE). Cuenta con una Licenciatura en Ingeniería Me­cánica de la Texas Tech University y un Máster en Ingeniería Mecánica del Massachusetts Institute of Te­chnology.