Open Loop/Closed Loop und Lernen

Die elektronische Kraftstoffeinspritzung (EFI) liegt heute zu Recht voll im Trend. EFI hat viele Vorteile, die es uns ermöglichen, den Kraftstoff wesentlich präziser einzuspeisen, als es jemals mit einem Vergaser möglich war. Eines der uns zur Verfügung stehenden Tools ist der Closed-Loop-Algorithmus, bei dem das im Steuergerät vorgegebene Ziel-Luft-/Kraftstoffverhältnis mit dem tatsächlichen, vom O2-Sensor gemessenen Luft-/Kraftstoffverhältnis verglichen wird. Wenn die beiden Werte nicht übereinstimmen, nimmt das Steuergerät kleine Änderungen vor, indem es entweder den in der Kraftstofftabelle angegebenen Kraftstoffwert addiert oder davon subtrahiert, um die beiden Werte auszugleichen.

Im Gegensatz zu einem Vergaser, der eine einzige Düse verwendet, um die gesamte Kraftstoffkurve einzustellen, verfügt EFI über etwas, das man als Düsentabelle bezeichnen könnte. Diese mehrzellige Tabelle enthält einen Kraftstoffwert, der auf einer bestimmten Last und einem bestimmten Drehzahlpunkt (oder TPS- und Drehzahlpunkt beim Tuning in Alpha-N) basiert. Bei richtiger Einstellung liefert es größtenteils den erforderlichen Kraftstoff für den Motor, um das angestrebte Luft-Kraftstoff-Verhältnis zu erreichen. Eine einzelne, zweidimensionale Kraftstofftabelle oder sogar mehrere Kraftstofftabellen im Zusammenspiel können jedoch nicht immer genau die Kraftstoffversorgung liefern, die ein Motor (der sich in einem dynamischen Zustand befindet) benötigt. Hier ist die Rückmeldung des O2-Sensors oder die Regelung im geschlossenen Regelkreis so wertvoll.

Die Regelung mit geschlossenem Regelkreis kann so programmiert werden, dass sie bis zu einem bestimmten Prozentsatz Kraftstoff hinzufügt oder abzieht, damit der Motor das angestrebte Luft-/Kraftstoffverhältnis erreicht. Aufmerksamen Lesern ist vielleicht aufgefallen, dass ich erwähnt habe, dass eine Regelung mit geschlossenem Regelkreis nur kleine Änderungen an der Betankung bewirken sollte, und im Großen und Ganzen stimmt das auch. Gerade im Renneinsatz ist das aber besonders wichtig. Im Rennsport sollte der geschlossene Regelkreis nicht als langfristiges Tuning-Tool betrachtet werden, und idealerweise wollen wir bei Vollgas nur eine maximale Abweichung von 1 bis 2 Prozent zwischen Soll- und Ist-O2-Werten.

Der Hauptgrund für dieses niedrige Maximum liegt darin, dass die Regelung im geschlossenen Regelkreis ein reaktiver und relativ langsamer Prozess ist. Bedenken Sie Folgendes: Wenn das Abgasereignis eintritt, erkennt das O2 die Daten dieses Ereignisses, wandelt das Signal um, das vom Steuergerät gelesen wird, das dann die korrekte Kraftstoffzufuhr für dieses Ereignis berechnet und dann die Einspritzimpulsbreite ändert – das haben Sie bereits getan über diesen Tankpunkt hinaus beschleunigt. Mit anderen Worten: Mit der O2-Korrektur als Teil der Abstimmung werden Sie nie die richtige Kraftstoffzufuhr für den Motor und damit auch nicht die maximale Leistung erreichen.

Ein weiteres Szenario, das ich häufig sehe, sind große Schwankungen der O2-Korrektur in benachbarten Zellen; Dabei erfolgt die Beschleunigung durch eine Zelle, die -10 Prozent des entfernten Kraftstoffs benötigt, und der Übergang in eine Zelle, die +10 Prozent benötigt. Wenn man die Latenzzeit der O2-Korrektur bedenkt, wird diese zweite Zelle natürlich mager werden, was die Leistung und möglicherweise den Motor beeinträchtigt, bevor die O2-Korrektur umgekehrt wird. Dies spielt auch bei der Drosselklappeneinstellung eine Rolle und kann sich als Verlangsamung der Beschleunigung oder als Stottern bemerkbar machen. In jeder Situation, die eine übermäßige O2-Korrektur erfordert, muss die Brennstofftabelle korrigiert werden, damit die Betankung von Zelle zu Zelle ideal ist.

Die Brennstoffprozentsätze beziehen sich auf die Brennstoffzahl in einer Zelle, da eine 10-prozentige Änderung in einer Zelle 200 lbs. Treibstoff ist um einiges weniger Treibstoff als eine Zelle mit 500 Pfund. Kraftstoff. Und entsprechend wird auch der Wechsel von der positiven zur negativen Korrektur länger dauern. Die O2-Korrektur im optimalen Bereich von 1–2 Prozent zu halten, ist die Aufgabe des Tuners und ein Muss für jede Hochleistungsanwendung. Da immer eine kleine O2-Korrektur vorhanden ist, habe ich festgestellt, dass es am besten ist, die Kraftstofftabelle so anzupassen, dass die Korrektur tendenziell zum Entfernen von Kraftstoff und nicht zum Hinzufügen von Kraftstoff tendiert.

Das Fahren auf der Straße kann das Tuning noch komplexer machen, da wir größere Last- und Drehzahlschwankungen und damit auch größere Kraftstoffanforderungen beobachten können. Die Einstellung des Kraftstoffkennfelds kann ein Kompromiss sein, insbesondere wenn enge Wandler, niedrige Übersetzungsverhältnisse und schwere Fahrzeuge im Spiel sind. Sie können die O2-Korrektur öffnen, um in einigen dieser Übergangssituationen zu helfen und gleichzeitig die Korrektur auf ein Minimum zu beschränken.

Fuel Learning wird oft mit Closed Loop verwechselt, aber sie sind ganz anders, und hier erfahren Sie, wie es geht. Wir können den geschlossenen Regelkreis als kurzfristige Trimmung betrachten, während das Kraftstofflernen als langfristige Trimmung betrachtet werden würde. Lassen Sie uns die Lernfunktion erkunden, die in die beliebte Holley-Reihe von Steuergeräten integriert ist. Wenn das Kraftstofflernen aktiviert ist, führt das Steuergerät wie gewohnt Korrekturen im geschlossenen Regelkreis durch und beginnt dann mit der Entwicklung einer Kraftstofflerntabelle im Hintergrund, wobei die Korrekturen im geschlossenen Regelkreis als Leitfaden dienen. Durch Festlegen der Verstärkung der Lernfunktion wird gesteuert, wie viel der Korrektur im geschlossenen Regelkreis hinzugefügt wird und wie schnell. Die Lerntabelle ist semipermanent und arbeitet mit der Kraftstofftabelle zusammen, um in Zukunft so viel wie möglich vom geschlossenen Regelkreis zu eliminieren.

Der Lernalgorithmus ist insofern einzigartig, als er die Betankungszahlen in einer Zelle nicht anpasst, sondern die Betankungsänderungen zu Übergangszwecken in mehreren Zellen zusammenfasst. Aus diesem Grund erfordert das Lernen, dass die anfängliche Kraftstofftabelle so glatt wie möglich ist, damit sie korrekt übergeht. Die Lernfunktion dient nur dazu, die O2-Korrektur in der Kraftstofftabelle zu entfernen und wählt nicht die korrekten Ziel-Luft-/Kraftstoffzahlen, die richtige Zeitkurve, den Anlasskraftstoff oder eine andere benutzerdefinierte Tabelle aus. Diese Werte müssen vom Benutzer für jede Kombination optimiert werden, um die beste Leistung zu erzielen, die das EFI-System zu bieten hat.

Schließlich kann es zu Fahrproblemen kommen, wenn die Korrektur- und Lernwerte im geschlossenen Regelkreis auf Höchstgrenzen belassen werden, wenn einer oder mehrere der EFI-Sensoren aus dem normalen Betriebsbereich fallen. In Anlehnung an den Müll im Müll raus – stellen Sie sich einen defekten O2-Sensor vor, der bei einem Luft-Kraftstoff-Verhältnis von 20:1 feststeckt – fügt der geschlossene Regelkreis so viel Kraftstoff hinzu, wie erlaubt ist, möglicherweise bis zu dem Punkt, dass der Motor mit Kraftstoff überschwemmt wird . Dies kann dazu führen, dass Sie auf der Strecke bleiben, wenn Sie nicht wissen, was passiert. Aus diesem Grund ist es immer am besten, dass Sie nach der Abstimmung die Regelkreis- und Lerngrenzen auf ein angenehmes Minimum reduzieren, um das Risiko einer Blockade aufgrund eines fehlerhaften oder beschädigten Sensoreingangs auszuschließen. Bei Verwendung zur reinen Kraftstoffreduzierung können Closed-Loop und Learning dabei helfen, das EFI-System für die bestmögliche Leistung zu optimieren.EB