Titel

Verfahren zur Steuerung der Kraftstoffzumessung in eine Brennkraftmaschine

Stand der Technik

Die Erfindung geht aus von einem Verfahren nach Gattung der unabhängigen Ansprüche.

Aus der DE 10 2009 029 549 Al ist ein Verfahren zur Steuerung der

Kraftstoffzumessung in eine Brennkraftmaschine bekannt. Dort wird mittels eines NCS-Sensors ein Signalverlauf erfasst, der den zeitlichen Druckverlauf des Kraftstoffs in einem Injektor charakterisiert. Dabei wird der Druck im Steuerraum des Injektors erfasst. Ausgehend von dem Verlauf des Drucks im Steuerraum werden verschiedene Größen ermittelt, die den Bewegungszustand der

Düsennadel des Injektors charakterisieren. So werden beispielsweise verschiedene Zeitpunkte, die das Öffnen und/oder das Schließen des Injektors angeben, erfasst. Diese Größen werden wiederum zur Steuerung der

Brennkraftmaschine, insbesondere zur Ansteuerung des Injektors selbst verwendet. Mittels dieses NCS-Sensors ist eine Regelung mit einem

geschlossenen Regelkreis der Einspritzung und dort insbesondere des

Einspritzbeginns und der Einspritzdauer möglich.

Problematisch ist, dass dem Signal des NCS-Sensors verschiedene Störsignale überlagert sind.

Offenbarung der Erfindung

Vorteile der Erfindung Das erfindungsgemäße Verfahren mit den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs hat demgegenüber den Vorteil, dass die verschiedenen Größen, die ausgehend von dem Druckverlauf in dem Injektor sehr genau ermittelt werden. Dies wird insbesondere dadurch erreicht, dass mittels eines Sensors ein

Signalverlauf erfasst wird, der den zeitlichen Druckverlauf des Kraftstoffs in einem Injektor charakterisiert. Auf dieses Signal, das den zeitlichen Druckverlauf charakterisiert, wird ein neuronales Netz angewendet, das mittels eines

Lernverfahrens trainiert wurde. Wenigstens eine Ausgangsgröße des neuronalen Netzes wird zur Steuerung der Brennkraftmaschine verwendet. Dadurch kann ein Regelkreis zur Regelung einer die Einspritzung charakterisierende Größe realisiert werden. Dabei kann diese Größe auf einen gemeinsamen Sollwert für alle Injektoren einer Brennkraftmaschine eingeregelt werden.

Vorzugsweise wird wenigstens ein charakteristischer Zeitpunkt der Einspritzung mittels des Injektors als Ausgangsgröße von dem neuronalen Netz bereitgestellt. Dadurch ist eine genaue Steuerung der Injektoren möglich. Insbesondre ist eine Gleichstellung der Einspritzung aller Injektoren auf einen charakteristischen Zeitpunkt möglich.

Bei einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung handelt es sich bei dem charakteristischen Zeitpunkt um den Öffnungszeitpunkt, den Schließzeitpunkt und/oder den Umkehrzeitpunkt einer Düsennadel des Injektors oder einer Ventilnadel eines Schaltventils des Injektors. Diese Zeitpunkte bestimmen wesentlich den Verbrennungsbeginn und die Energieumsetzung im Brennraum. Da diese mit dem erfindungsgemäßen Verfahren geregelt bzw. für alle Zylinder gleichgestellt werden können. Ist eine schadstoffärmere Verbrennung möglich.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn das neuronale Netz als weitere Parameter wenigstens eine der Größen, Druck in einem Rail, eine Ansteuerdauer des Injektors und/oder de Abstand zweier Einspritzungen berücksichtigt.

Bei einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass als Ausgangsgröße des neuronalen Netzes wenigstens eine der Größen

eingespritzte Kraftstoffmenge und/oder ein Einspritzzeitpunkt verwendet wird. Der Aufwand beim Trainieren des neuronalen Netzes wird dadurch vereinfacht, dass zum Trainieren des neuronalen Netzes Daten verwendet werden, die gemessen und/oder mittels einer Simulation gewonnen werden.

In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung einen neuen Programmcode zusammen mit Verarbeitungsanweisungen zum Erstellen eines auf einem Steuergerät ablauffähigen Computerprogramms, insbesondere Sourcecode mit Compilier- und/oder Verlinkungsanweisungen, wobei der Programmcode das Computerprogramm zur Ausführung aller Schritte eines der beschriebenen Verfahren ergibt, wenn er gemäß der Verarbeitungsanweisungen in ein ablauffähiges Computerprogramm umgewandelt wird, also insbesondere kompiliert und/oder verlinkt wird. Dieser Programmcode kann insbesondere durch Quellcode gegeben sein, welche beispielsweise von einem Server im Internet herunterladbar ist.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen

Figur 1 die wesentlichen Elemente eines Kraftstoffeinspritzsystems,

Figur 2 den zeitlichen Druckverlauf des Kraftstoffs im Injektor

Figur 3 ein neuronales Netz

Figur 4 verschieden über der Zeit aufgetragene Signale und

Figur 5 ein Blockdiagramm der wesentlichen Elemente.

In der Figur 1 sind die wesentlichen Elemente eines Kraftstoffeinspritzsystems dargestellt. Ein Injektor ist mit 100 bezeichnet. Dieser misst einer nicht dargestellten Brennkraftmaschine abhängig von einem Ansteuersignal, das von einer Steuereinheit 110 bereitgestellt wird, Kraftstoff zu. Diese Steuereinheit ist Teil eines Steuergeräts 115, das die gesamte Brennkraftmaschine steuert. Üblicherweise beinhalten diese Injektoren 100 ein Schaltventil mit einer Ventilnadel, das beim Öffnen desselben eine Druckentlastung bewirkt, die dazu führt, dass sich eine Düsennadel des Injektors die Einspritzung freigibt. Bei geschlossenem Schaltventil befindet die Düsennadel im Kräftegleichgewicht und die Einspritzöffnungen sind verschlossen. In diesem Fall erfolgt keine Einspritzung. Sobald das Schaltventil angesteuert wird, öffnet dieses. Dies hat zur Folge, dass in einem Steuerraum Kraftstoff abfließt und der Druck im

Steuerraum abfällt. Dies führt dazu, dass sich die Düsennadel nicht mehr im Kräftegleichgewicht befindet und damit die Einspritzöffnungen freigibt. Dies hat zur Folge, dass in der Hochdruckleitung Kraftstoff abfließt und der Druck in der Hochdruckleitung abfällt.

Bei bekannten Systemen ist in dem Injektor 100 ein Sensor 130 angeordnet. Dieser Sensor misst den Kraftstoffdruck im Injektor. Insbesondere wird der Druck im Steuerraum des Injektors erfasst. Der Sensor kann auch an anderen

Positionen im Injektor angeordnet sein. So kann er beispielsweise auch in der Hochdruckleitung im Injektor angeordnet sein. Das Ausgangssignal des Sensors 130 zur Erfassung des Drucks im Steuerraums gelangt ebenfalls zur

Steuereinheit 110. Dieser Sensor wird im Folgenden auch als NCS-Sensor bezeichnet. Dieser NCS-Sensor kann an verschieden Positionen im Injektor angebracht werden. Bevorzugt ist der NCS-Sensor im Steuerraum oder am Haltekörper des Injektors verbaut. Der NCS-Sensor ist derart am oder im Injektor verbaut, dass der NCS-Sensor ein Signal liefert, dass einen Druck im Injektor während der Einspritzung charakterisiert. Abhängig von der Position des NCS- Sensor charakterisiert sein Signal eher die Bewegung der Ventilnadel des Schaltventils oder die Bewegung der Düsennadel. Aus beiden können

charakteristische Zeitpunkte der Einspritzung berechnet und als Istwert einer Regelung zugeführt werden, die wiederum die Ansteuerung des Injektors steuert.

Dem Injektor 100 wird von einem Rail 140 Kraftstoff zugeführt. An dem Rail ist ein Raildrucksensor 150 angeordnet, der den Druck des Kraftstoffs im Rail erfasst. Das Ausgangssignal des Raildrucksensors 150 gelangt zu dem

Steuergerät 115. Das Steuergerät 115 wiederum steuert eine Hochdruckpumpe 160 an. Diese Ansteuerung der Hochdruckpumpe 160 erfolgt derart, dass sich im Rail 140 ein vorgegebener Raildruck aufbaut.

In der Figur 2 ist der Verlauf des Messwert Sensors 130, das dem Druck P im Injektor entspricht, über der Zeit t aufgetragen. Dabei ist der Druckverlauf für zwei Ausführungsformen aufgetragen. In Figur 2a ist der Verlauf des

Ausgangssignals des Sensors 130 aufgetragen, wenn dieser im Steuerraum des Injektors angeordnet ist. In Figur 2b ist der Verlauf des Ausgangssignals des Sensors 130 aufgetragen, wenn dieser an einem Haltekörper des Injektors angeordnet ist.

Mit Beginn der Ansteuerung des Schaltventils zum Zeitpunkt tl beginnt der Druck im Steuerraum abzufallen. Dieser fällt dann auf einen bestimmten Wert ab und steigt mit dem Schließen des Schaltventils zum Zeitpunkt t2 wieder auf seinen Ausgangswert an. Dabei tritt mit dem völligen Schließen des Schaltventils eine kurzfristige Drucküberhöhung an und der Druck fällt anschließend wieder auf seinen Ausgangsdruck ab.

In der Figur 2 ist lediglich ein kleiner zeitlicher Ausschnitt des Druckverlaufs während einer Einspritzung dargestellt. Die Darstellung in der Figur ist stark vereinfacht und abstrahiert. Abhängig von der Position des Sensors 130 im Injektor ergeben sich abweichende Signalverläufe

In der Figur 3 ist ein vereinfachtes Beispiel eines neuronalen Netzes dargestellt.

In der dargestellten Ausführungsform umfasst dieses eine Eingangsschicht mit 6 Neuronen, eine Ausgangsschicht mit 1 Neuron und eine Zwischenschicht mit 3 Neuronen. Dies stellt lediglich eine vereinfachte Darstellung dar. Bevorzugt werden eine Eingangsschicht mit deutlich mehr Neuronen verwendet. Damit der zeitliche Verlauf des Drucks deutlich besser abgebildet werden kann. Ferner kann auch vorgesehen sein, dass die Ausgangsschicht mehrere Neuronen umfasst. So können mehrere Ausgangsgrößen mit einem Neuronalen Netz ermittelt werden. Es kann aber auch vorgesehen sein, dass für verschiedene Größen unterschiedliche Neuronale Netze vorgesehen sind.

Ferner kann auch vorgesehen sein, dass weitere Zwischenschichten, die auch als verborgene Schichten bezeichnet werden, vorgesehen sind.

Diese Neuronale Netz ist Bestandteil der Steuereinheit 110. Bei dem erfindungsgemäßen Neuronalen Netz sind deutlich mehr

Eingangsneuronen vorgesehen. Es ist nun vorgesehen, dass der zeitliche Verlauf des Drucksignals derart den Neuronen der ersten Schicht zugeordnet wird, dass der Druckverlauf in einzelne Messwerte zu bestimmten Zeitpunkten aufgeteilt und den Eingangsneuronen zugeordnet wird. Ausgehend von diesen Eingangssignalen berechnet dann das neuronale Netz eine Ausgangsgröße.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform können auch andere neuronale Netze verwendet werden. Insbesondere kann ein faltendes neuronales Netz verwendet werden. Ein solches faltendes neuronales Netz wird auch als Convolutional Neural Network bezeichnet. Ein Convolutional Neural Network (auch„ConvNet“ genannt) ist in der Lage, größere Mengen an Eingangsdaten in geringerer Zeit zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, größere Signalausschnitte als

Eingangsgrößen zu verwenden. Dies ist vorteilhaft, wenn frühe Merkmale im Signal Auswirkungen auf später im Signal auftretende Merkmale haben.

Ein neuronales Netz muss vor dessen Einsatz zur Steuerung der

Kraftstoffzumessung trainiert werden. Hierbei wird der Eingangsebene ein bekannter Signalverlauf des Drucksignals und gegebenen falls weitere

Parameter zugeführt, bei dem die Ausgangsgröße bekannt ist. Stimmt das Ausgangssignal des neuronalen Netzes nicht mit dem erwarteten

Ausgangssignal überein, so wird das neuronale Netz entsprechend angepasst. Dieses Trainieren des neuronalen Netzes erfolgt mit einer Vielzahl von Daten.

Mit jedem Trainingsschritt verbessert sich das Verhalten des neuronalen Netzes. Nach einer entsprechenden Anzahl von Trainingsschritten werden die

Abweichungen zwischen den erwarteten Werten und den von dem neuronalen Netz berechneten Werten immer kleiner.

Das neuronale Netz wird zunächst mit zufälligen Gewichten initialisiert. Die Anwendung auf das NCS-Signal führt zunächst zu einem falschen Ergebnis Y mit einer erheblichen Abweichung vom wahren Wert Ytrue. Die Abweichung (|Y- Ytrue|) jedes Neurons zum wahren Wert wird berechnet und die Gewichte werden entsprechend angepasst. Dieser Trainingsvorgang wird bis zur

Konvergenz fortgesetzt. Ein solcher Vorgang des Trainierens des neuronalen Netzes erfordert eine Vielzahl von Daten. Üblicherweise stehen entsprechende Messwerte nicht zur Verfügung bzw. sind nur mit einem sehr hohen Aufwand im Rahmen der Applikation erfassbar. Deshalb ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass neben tatsächlichen Messwerten für die Ausgangsgröße auch simulierte Werte für die Ausgangsgröße zum Trainieren des neuronalen Netzes herangezogen werden.

So werden von einer Vielzahl unterschiedlicher Injektoren der Druckverlauf im Injektor bei einer oder mehreren definierten Ansteuerungen vermessen und die jeweilige Ausgangsgröße gemessen. Dabei werden die Injektoren alle mit dem gleichen Ansteuersignal beaufschlagt. Diese gemessenen Druckverläufe und gemessenen Ausgangsgrößen werden dann dazu verwendet das Neuronale Netz zu trainieren. Hiermit wird das unterschiedliche Verhalten der Injektoren, die auf Ihrer individuellen Abweichungen von einander beruhen gelernt.

Ferner werden unterschiedliche Druckverläufe bei einem Injektor bei

unterschiedlicher Ansteuerung des Injektors und die Ausgangsgrößen simuliert. Diese simulierten Druckverläufe und Ausgangsgrößen werden dann dazu verwendet, dass Neuronale Netz zu trainieren. Hiermit werden unterschiedliche Druckverläufe, die auf unterschiedlichen Ansteuerungen des Injektors beruhen gelernt.

Außerdem werden die Signalausschnitte so gewählt, dass das zu erkennende Merkmal überall im Signalausschnitt auftritt. Dazu wird bei einem gemessenen oder simulierten Signal der Beginn des Signalausschnitts und das zugehörige Target entsprechend verändert.

Als Eingangsgröße für das neuronale Netz kann der gesamte Druckverlauf während eines Einspritzvorgangs, so wie er in Figur 2 dargestellt ist, verwendet werden. Es kann aber erfindungsgemäß auch vorgesehen sein, dass lediglich ein kleiner Ausschnitt des Signals dem neuronalen Netz zugeführt wird. Dadurch reduziert sich der Aufwand bei der Programmierung und der Rechenaufwand, da die Zahl der Eingangsneuronen deutlich kleiner gewählt werden kann. So kann beispielsweise bei der Berechnung des Einspritzbeginns, d. h. des Öffnens der Düsennadel, nur ein gewisser Zeitbereich um den erwarteten Zeitpunkt verwendet werden.

Erfindungsgemäß hat sich herausgestellt, dass zahlreiche Größen, die den Einspritzvorgang charakterisieren, mittels des neuronalen Netzes aus dem Druckverlauf im Injektor ermittelt werden können. Im Folgenden werden einige Größen beispielhaft beschrieben.

Das neuronale Netz liefert verschiedene charakteristische Zeitpunkte der Einspritzung. Dies sind insbesondere der Öffnungszeitpunkt, der

Schließzeitpunkt und/oder der Umkehrzeitpunkt der Ventilnadel des Schaltventils des Injektors. Bei einer Ausgestaltung der Erfindung werden der

Öffnungszeitpunkt, der Schließzeitpunkt und/oder der Umkehrzeitpunkt der Düsennadel durch das neuronale Netz bereitgestellt.

Als weitere Ausgangsgrößen stellt das Neuronale Netz eine Größe bereit, die die eingespritzte Kraftstoffmenge und/oder einen Einspritzzeitpunkt charakterisiert. Dabei kann vorgesehen sein. Dass für jede der Größen ein speziell eingelerntes Neuronales Netz vorgesehen ist, dass als Ausgangsgröße jeweils eine Größe bereitstellt. Es kann aber auch vorgesehen sein, dass mehrere Größen von einem Neuronalen Netz bereitgestellt werden.

Die erste Vorgehensweise, dass eine Größe von dem Neuronalen Netz bereitgestellt wird hat den Vorteil, dass ein kleinerer zeitlicher Abschnitt des Drucksignals den Eingangsneuronen des Neuronalen Netzes zugeführt werden muss. Dadurch kann die Auflösung des ausgewerteten Signals erhöht oder die Anzahl der Eingangsneuronen reduziert werden.

In Figur 4 sind verschiedene Größen über der Zeit aufgetragen. In Figur 4a ist das Ansteuersignal A, mit dem der Injektor angesteuert wird qualitativ

aufgetragen, In Figur 4b ist die Einspritzrate R, die der eingespritzten

Kraftstoffmenge pro Zeiteinheit entspricht, aufgetragen. In Figur 4c ist das Signal P des NCS-Sensors 130 aufgetragen, der das Signal bereitstellt, dass den Druck des Kraftstoffs im Injektor charakterisiert. Bei dem hier dargestellten Ausführungsbeispiel handelt es sich um einen Injektor mit einem Piezo-Aktor. Mit einem ersten positiven Ansteuersignal wird der Piezo- Aktor geladen. Nach einer kurzen Verzögerungszeit beginnt zum Zeitpunkt tl die Einspritzung. Dies bedeutet, dass die Einspritzrate R ansteigt und der Druck P im Injektor abfällt. Dieser Zeitpunkt tl entspricht dem Öffnungszeitpunkt der Düsennadel des Injektors. Mit einem nachfolgenden negativen Ansteuersignal wird der Piezo-Aktor entladen. Nach einer kurzen Verzögerungszeit endet zum Zeitpunkt t2 die Einspritzung. Dies bedeutet, dass die Einspritzrate R wieder abfällt und der Druck P im Injektor ansteigt. Dieser Zeitpunkt t2 entspricht dem Schließzeitpunkt der Düsennadel des Injektors. Der dargestellte Verlauf der Signale ist grob vereinfacht und schematisiert. Bei anderen Injektor Typen, insbesondere bei Magnet-Injektoren ergibt sich ein anderer Verlauf. Es werden jedoch immer Merkmale im Verlauf des NCS-Signals auftreten, die den

Öffnungszeitpunkt bzw. den Schließzeitpunkt charakterisieren.

In Figur 5 sind wesentliche Elemente der Steuereinheit 110 dargestellt. Das Neuronale Netz, wie es beispielhaft in Figur 3 dargestellt ist, ist mit 500 bezeichnet. Die Eingangsneuronen sind mit einer Signalaufbereitung 510 verbunden. Die Ausgangsneuronen beaufschlagen eine Verarbeitungseinheit 520 mit Information. Ferner gelangen Signale weiterer Sensorenl50 zu dem Neuronalen Netz 500. Bei dem weiteren Sensor handelt es sich hier um den Raildrucksensor. Es können aber alternativ oder zusätzlich auch andere

Sensorsignale dem Neuronalen Netz zugeführt werden.

Das Ausgangsignal der Verarbeitungseinheit 520 gelangt über einen ersten Verknüpfungspunkt 530 zu einem zweiten Verknüpfungspunkt 540. Am zweiten Eingang des ersten Verknüpfungspunkt 530 liegt das Ausgangssignal DT der ersten Vorgabe 535. Am zweiten Eingang des zweiten Verknüpfungspunkt 540 liegt das Ausgangssignal TB der zweiten Vorgabe 535. Das Ausgangssignal des zweiten Verknüpfungspunkt gelangt dann zum Ausgang 550.

Die Signalauswertung 510 betrachtet lediglich einen Bereich des Signalverlaufs P des Sensors 130. So wird beispielsweise ein Zeitbereich von 120 ps betrachtet. Dieser Zeitbereich ist in Figur 4c mit einem waagrechten Pfeil markiert. Das auszuwertende Merkmal muss in dem Zeitbereich liegen. Vorzugsweise beginnt das Messfenster zum Zeitpunkt TB. Dieser wird beispielsweise abhängig von dem Ende des Ansteuersignals vorgegeben. In festen Zeitabständen TD, beispielsweise alle 8ps wird ein Messwert erfasst. Bei einem Zeitbereich von 120ps ergeben sich 15 Messpunkte. Diese 15

Messpunkte werden an die jeweiligen Eingangsneuronen des Neuronalen Netzes 500 übergeben.

Im Neuronalen Netz 500 werden die Daten der 15 Messpunkte verarbeitet. Bei einer ersten Ausführungsform ist die Anzahl der Eingangsneuronen des

Neuronale Netzes gleich der Anzahl der Ausgangsneuronen. In diesem Fall besitzt ein Ausgangsneuron einen gegenüber den anderen Ausgangsneuronen erhöhten Wert. Jedes Ausgangsneuron ist einem Zeitpunkt im Messfenster zugeordnet. Der Zeitpunkt, der dem Ausgangsneuron mit dem erhöhten Wert zugeordnet ist, entspricht dem Zeitpunkt, bei dem das Merkmal auftritt.

Die Zeitabstände TD und die Anzahl der Messwerte ist nur beispielhaft gewählt. Es kann auch eine höher oder niedere Anzahl von Messwerten und damit von Eingangsneuronen vorgesehen sein.

Bei einer vorteilhaften Ausgestaltung ist vorgesehen sein, dass die

Ausgangsneuronen einen Abstand von 4ps und die Eingangsneueronen einen Abstand von 8ps besitzen. Bei gleicher Anzahl von Eingangsneuronen und Ausgangsneuronen bedeutet dies, dass der Zeitbereich in dem gemessen wird doppelt so lang ist, wie der Zeitbereich, in dem detektiert werden kann.

Wird bei einer zweiten Ausführungsform ein Neuronales Netz mit einer geringeren Anzahl von Ausgangsneuronen wie Eingangsneuronen verwendet, so kann beispielsweise vorgesehen sein, dass über die Ausgangsneuronen kodiert, vorzugsweise bitkodiert, ausgegeben wird, bei welchem Eingangsneuron das Merkmal auftritt.

Bei der Verwendung eines Neuronalen Netzes mit einem Ausgangsneuron wird über dieses ein Wert ausgegeben, der angibt an welcher Stelle im

Eingangssignal das Merkmal auftritt. Bei der Verwendung eines Neuronalen Netzes mit mehreren Ausgangsneuronen wird das Ausgangsneuron den größten Wert aller Ausgangsneuronen annehmen, an dessen Stelle das Merkmal im Eingangssignal auftritt.

Die Anzahl der Ausgangsneuronen ist unabhängig von der Anzahl

Eingangsneuronen. Im Extremfall ist lediglich ein Ausgangsneuron vorgesehen. Im anderen Extremfall ist die Anzahl der Ausgangsneuronen gleich der Anzahl der Eingangsneuronen. Die Ausgangsneuronen zeigen an, an welcher Stelle im Detektionsbereich das Merkmal liegt. Bei einem Ausgangsneuron erfolgt dies durch eine einzelne Zahl. Bei mehreren Ausgangsneuronen erfolgt dies als Maximum auf dem entsprechenden Ausgangsneuron. Das nennt sich dann Klassifikation. Jedes Ausgangsneuron entspricht einer Klasse.

Diese Ermittlung, bei welchem Eingangsneuron das Merkmal auftritt erfolgt in der Verarbeitung 520. Durch Multiplikation im Verknüpfungspunkt 530 mit der Abtastrate DT und Addition im Verknüpfungspunkt 540 mit dem Beginn TB des Messfensters wird der Zeitpunkt des Merkmals berechnet und am Ausgang 550 bereitgestellt.

Üblicherweise besitzt das Signal des Sensors 130 nicht den in Figur2 bzw. Figur 4 dargestellten Verlauf, da verschieden Störeinflüsse auf den Druck im Injektor und damit auf das Signal P einwirken. Dies beruhen insbesondere auf hydraulischen Effekten, wie beispielsweise Druckreflexionen. Diese Störungen sind reproduzierbar und hängen von verschiedenen Parametern ab.

Erfindungsgemäß werden diese Parameter dem Neuronalen Netz über einen weiteren Eingang zugeführt. Als wesentliche Größe wird dabei der Druck PR im Rail 140 verwendet, der vom Sensor 150 bereitgestellt wird. Weiter ist es vorteilhaft die Ansteuerdauer der Injektoren dem Neuronalen Netz als Parameter zu zuführen. Die Ansteuerdauer charakterisiert die eingespritzte Kraftstoffmenge. Insbesondere wenn zwei Einspritzungen in kurzem Abstand auf einander folgen, hat die Einspritzdauer bzw. die eingespritzte Kraftstoffmenge der ersten

Einspritzung einen wesentlichen Einfluss auf das Signal P bei der nachfolgenden Einspritzung. Ferner ist es vorteilhaft den Abstand der beiden Einspritzungen dem Neuronalen Netz als Parameter zuzuführen und zu berücksichtigen. Die Steuereinheit 110 umfasst dieses Neuronales Netz. Diesem wird der zeitliche Verlauf des Signals des NCS-Sensors 130 zugeführt. Dieses Signal entspricht dem zeitlichen Druckverlauf des Kraftstoffs im Injektors. Vorzugsweise wird dabei der Druck im Steuerraum des Injektors erfasst. Ausgehend von diesem zeitlichen Druckverlauf ermittelt das Neuronale Netz verschiedene Ausgangsgrößen. Dies Ausgangsgrößen werden dann zur Steuerung der Brennkraftmaschine verwendet. Vorzugsweise wird der Injektor abhängig von den Ausgangsgrößen des Neuronalen Netzes angesteuert.

Als Ausgangsgrößen stellt das Neuronale Netz Größen einen oder mehrere charakteristische Zeitpunkte der Einspritzung mittels des Injektors bereits. Dies sind insbesondere der Öffnungszeitpunkt und/oder der Schließzeitpunkt der Düsennadel des Injektors. Diese Zeitpunkte entsprechen den Zeitpunkten, bei denen die Einspritzung beginnt bzw. endet. Diese Zeitpunkte bestimmten wesentlich die eingespritzte Kraftstoffmenge bzw. den Beginn der Verbrennung. Mittels der Ausgangsgröße kann eine Regelung dieser Größen realisiert werden.

Der Öffnungszeitpunkt der Ventilnadel entspricht dem Zeitpunkt tl, bei dem der Druck abfällt. Bei einer bevorzugten Ausführungsform wird der Druckverlauf nur in dem Zeitraum ausgewertet, in dem der Öffnungszeitpunkt voraussichtlich auftritt. Hierzu wird das Zeitintervall zur Druckauswertung gestartet, nachdem eine entsprechende Ansteuerung des Injektors erfolgt ist.

Der Schließzeitpunkt der Ventilnadel entspricht dem Zeitpunkt t2, bei dem der Druck wieder ansteigt. Bei einer bevorzugten Ausführungsform wird der

Druckverlauf nur in dem Zeitraum ausgewertet, in dem der Schließzeitpunkt voraussichtlich auftritt. Hierzu wird das Zeitintervall zur Druckauswertung gestartet, nachdem eine entsprechende Ansteuerung des Injektors erfolgt ist.

Ferner kann das Neuronale Netz den Umkehrzeitpunkt der Ventilnadel oder der Düsennadel bereitstellen. Bei diesem Zeitpunkt ändert die Ventilnadel bzw. die Düsennadel ihre Bewegungsrichtung.

Mit den Ausgangsgrößen des neuronalen Netzes erfolgt eine Gleichstellung des Timings und der eingespritzten Kraftstoffmenge aller Injektoren. Dabei werden das Timing und/oder die eingespritzte Kraftstoffmenge auf einen gemeinsamen Wert für alle Injektoren eingeregelt. Der Istwert für eine eingespritzte

Kraftstoffmenge und das Timing wird von dem neuronalen Netz bereitgestellt. Zur Gleichstellung des Timings werden Ersatzgrößen gleichgestellt. Als

Ersatzgrößen werden drei Zeitpunkte der Nadelbewegung des Schaltventils bzw. der Düsennadel verwendet. Dies sind der Zeitpunkt, wenn das Schaltventil öffnet und wenn das Schaltventil schließt. Bei der Düsennadel wird das Öffnen und Schließen der Düsennadel sowie der Umkehrzeitpunkt der Düsennadel betrachtet. Bei dem Umkehrzeitpunkt handelt es sich um den Zeitpunkt, bei dem die Düsennadel ihre Bewegungsrichtung vom Öffnen in schließen ändert.

Ferner kann das Neuronale Netz weitere Größe bereitstellen. Vorzugsweise ermittelt das Neuronale Netz die eingespritzte Kraftstoffmenge. Die eingespritzte Kraftstoffmenge entspricht näherungsweise der Größe des Druckeinbruchs bei der Einspritzung. Die eingespritzte Kraftstoffmenge entspricht dem Produkt der Druckänderung und der Zeitdauer des Druckeinbruchs.