CN101219314A - 用于清洁微粒过滤器压降的自适应学习方法 - Google Patents

用于清洁微粒过滤器压降的自适应学习方法 Download PDF

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Abstract

提供一种用于微粒过滤器的控制系统。该用于微粒过滤器的控制系统包括清洁过滤器估计模块，其基于在再生事件的预定周期内的微粒过滤器内的第一压力来估计清洁压力。炭烟预测模块，其基于对第一压力以及在预定周期之后接收的微粒过滤器内的第二压力的比较来估计微粒过滤器内的炭烟水平。

Description

用于清洁微粒过滤器压降的自适应学习方法
技术领域
本发明涉及用于微粒过滤器再生系统的方法以及系统。
背景技术
本部分中的陈述仅提供涉及本发明的背景信息而不构成现有技术。
柴油发动机典型地具有比汽油发动机更高的功率，这是由于柴油机燃料的增加的压缩率以及更高的能量密度。柴油机燃烧循环产生微粒，其典型地由布置在排气流中的微粒过滤器(PF)从柴油机废气过滤。随着时间的过去，PF变得充满并且截留的柴油机微粒必须移除。在再生期间，柴油机微粒在PF内燃烧。当排放标准增加时，期望微粒过滤器也可以在非柴油机应用中使用。
传统的方法基于行驶的距离、自上次再生以来的时间、燃烧的燃料、或预测的炭烟积累来启动再生。新的方法估算微粒过滤器中的压降以启动再生。这些方法使用一个或者更多的预定的表格以预测压降。典型地，记入预定表格的压力从名称部分来确定。因此，微粒过滤器的底层中的变化，传感器特性的变化，以及由于灰烬积累的各种各样的影响没有在表格中解决。这导致了在过滤器中炭烟预测精度的降低。
例如，当存在下限部分时，低估过滤器上炭烟填充量的方法导致在再生期间硬件的风险。当存在上限部分时，高估过滤器上炭烟填充量的方法导致太频繁的再生，这导致燃料的浪费。传统的方法也不考虑基于驱动循环特性的积累的可变性。因而，该方法已经被证明是不可靠的。
发明内容
因此，提供一种控制系统以用于微粒过滤器。控制系统包括清洁过滤器估计模块，其基于在再生事件的预定的周期内的微粒过滤器内的第一压力来估计清洁压力。炭烟预测模块，其基于对第一压力与在预定的周期之后接收的微粒过滤器内的第二压力的比较来估计微粒过滤器内的炭烟的水平。
在其它特征中，提供一种估计微粒过滤器内的炭烟水平的方法。该方法包括：在再生事件的预定周期内接收微粒过滤器内的第一压力；基于微粒过滤器内的第一压力估计清洁压力；在再生事件的预定的周期之后接收微粒过滤器内的第二压力；以及基于第一压力以及第二压力的比较估计微粒过滤器内的炭烟的水平。
更多的应用范围将从本文提供的说明中变得显而易见。应当理解，该说明以及详细的例子仅仅是为了举例说明，而不是意在限制本发明的范围。
附图说明
此处所描述的附图仅仅用于举例说明的目的，而不是意在以任何方式限制本发明的范围。
图1是包括微粒过滤器的车辆的原理框图。
图2是壁流整体微粒过滤器的截面图。
图3是显示自适应压降测量系统的数据流程图。
图4是显示自适应压降测量方法的工艺流程图。
具体实施方式
下列说明实际上仅作为示例，而不是意在限制本发明以及应用或使用。应当理解，遍及附图，对应的参考标号指示同样的或者对应的部分以及特征。在这里使用时，术语模块指的是专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享处理器、专用处理器、或者组处理器)和存储器、组合逻辑电路，和/或其它能提供上述功能的合适的元件。
现在参考图1，根据本发明示意性地显示了作为示例的柴油发动机系统10。应当意识到，柴油发动机系统10实际上仅作为示例，而在这里说明的自适应压降测量系统可以在实现微粒过滤器的各种各样的发动机系统内实现。这样的发动机系统可包括，但是不限于，汽油直接喷射发动机系统以及均质充量压缩点火发动机系统。为便于讨论，本发明的剩余部分将在柴油发动机系统的内容内讨论。
涡轮增压柴油发动机系统10包括发动机12，其燃烧空气和燃料的混合物以产生驱动转矩。空气经过空气过滤器14进入系统。空气经过空气过滤器14且被吸入涡轮增压器18。涡轮增压器18压缩进入系统10的新鲜空气。一般空气的压缩越大，发动机12的输出量越大。被压缩的空气然后在进入进气歧管22之前经过空气冷却器20。
进气歧管22内的空气分布到汽缸26内。虽然显示了四个汽缸26，应当意识到，本发明的系统以及方法可以在具有多个汽缸发动机中实现，其中汽缸的数目包括，但不限于2、3、4、5、6、8、10以及12。也应当意识到，本发明的系统以及方法可以在V型汽缸构造中实现。燃料由燃料喷射器28注入到汽缸26内。来自被压缩的空气的热度点燃空气燃料混合物。空气燃料混合物的燃烧产生废气。废气离开汽缸26进入排气系统内。
排气系统包括排气歧管30、柴油机氧化催化剂(DOC)32，以及微粒过滤器(PF)34。可选的，EGR阀(未显示)把一部分排气重新循环回进气歧管22内。排气的剩余部分被直接引到涡轮增压器18内以驱动涡轮。涡轮促进从空气过滤器14接收的新鲜空气的压缩。废气流从涡轮增压器18经过DOC 32以及PF 34。DOC 32基于燃烧后的空气燃料比率来使废气氧化。氧化的量增加了废气的温度。PF 34从DOC 32接收废气并过滤存在于废气之中的任何炭烟微粒。
控制模块44基于各种各样的检测信息以控制发动机和PF再生。第一压力传感器检测流过PF的废气的压力差，并因此生成第一压力传感器信号。可以意识到，其它传感器以及方法也可用于检测或确定PF 34内的压力差。控制模块44接收压力传感器信号并基于将在下文进一步地讨论的下降测量方法以及系统来确定PF压降。然后控制模块4后基于压降来估计PF 34的填充量(loading)。当估计的填充量达到阈值水平(举例来说，5克/公升微粒物质)且废气流率在所希望的范围内时，启动再生程序。再生程序的持续时间基于确定要在PF 34内的微粒物质量而变化。
详细地参考图2，其中显示了作为示例的PF 34。作为示例的PF 34是整体微粒收集器(trap)且包括交替的关闭的单元(cell)/通道50以及打开的单元/通道52。单元/通道50、52典型地截面为方形，轴向地伸展穿过该部分。PF 34的壁58优选为由堇青石材料制成的多孔陶瓷蜂窝壁。应当意识到，任何陶瓷的蜂窝材料被认为处在本发明的范围内。相邻的通道在以56所显示的各个末端为可选择地塞紧。这迫使柴油机悬浮微粒穿过相当于机械式过滤器的多孔底层壁。微粒物质沉淀在关闭的通道50内而废气穿过打开的通道52离开。炭烟微粒59流入到PF 34内且被截留在那里。炭烟微粒的积累对PF 34内的压降发生影响。
参考图3，数据流程图显示了可以植入在控制模块44内的自适应压降测量系统的各种各样的实施例。根据本发明的自适应压降测量系统的各种各样的实施例可包括植入在控制模块44内的任意数量的子模块。显示的子模块可以组合和/或进一步分割开，以类似地测量PF 34的压降。系统的输入可以从系统10(图1)来检测，从系统10(图1)内的其它控制模块(未显示)来接收，并/或由控制模块44内的其它子模块(未显示)来确定。在各种各样的实施例中，图3的控制模块44包括清洁过滤器估计模块70、自适应学习模块72以及炭烟预测模块74。
清洁过滤器估计模块70监测再生事件的条件以确定清洁PF 34的时间并及因此设置允许状态标志76。在各种各样的实施例中，清洁过滤器估计模块70监测再生时间80、再生温度82以及再生完成状态指示器78以确保再生已经完成且PF 34是清洁的。例如，如果在再生期间，再生状态指示器78指示了再生已完成，再生时间80指示了再生发生在预定的时刻，并且再生温度82指示了PF温度等于或者超过预定的温度阈值，则PF 34被认为是清洁的，并且使能状态标志76设置为TRUE。否则，使能状态标志76保持设置为FALSE。
可以意识到，清洁过滤器估计模块70也可监测发动机系统使能条件以确定适当的时间以在PF 34清洁的时候来执行自适应学习。这样的发动机系统使能条件可包括，但不限于，速度84以及负载86。例如，如果速度84以及负载86条件分别在预定的范围之内，使能状态标志76设置为TRUE。否则，使能状态标志76保持设置为FALSE。
一旦经由使能状态标志76而使能，自适应学习模块72自适应地学习压降数值88，并且将该数值存储在存储器90内以稍后使用。在各种各样的实施例中，一旦PF 34是清洁的，测量用于给定流率92以及给定PF温度94的压降数值91。然后将测量的压降91作为清洁过滤器压降(clean filter pressure drop)85存储在由PF温度94以及体积流率92存取(access)的二维清洁压降表格内。炭烟预测模块74基于PF的总的测量的压力98、来自清洁过滤器压力表格的数值88、PF温度94以及体积流率92来估计PF 34内的炭烟的水平96。更详细地，炭烟预测模块74测量横穿PF 34的总的压降98；以及从基于PF温度94和体积流率92的清洁过滤器表格重新得到清洁压降88。基于总的压降(TP)98、清洁压降(CP)88、以及流率(FR)92，炭烟预测模块74计算如下列方程式所示的阻抗流率(RF)：
RF＝(TP-CP)/FR             (1)
然后炭烟预测模块74使用计算的阻抗流率以确定炭烟积累水平96。在各种各样的实施例中，炭烟积累水平96是基于由体积流率92以及阻抗流定义的二维查找表格来估计的。
参考图4，工艺流程图显示了可以由图3的控制模块44执行的自适应压降测量方法的各种各样的实施例。可以意识到，在发动机运转期间该方法可以周期性地运行。该方法在100开始。在110，判断(evaluate)再生完成使能条件。如果再生完成使能条件在110为TRUE，在120判断发动机系统运行条件。否则，控制回路后退且继续在110监测再生完成使能条件。如果发动机系统运行条件在120为TRUE，在130测量清洁过滤器压降且将其存储在存储器内。否则，控制回路后退且继续在120监测发动机系统使能条件。可以意识到，如果控制器在130继续监测发动机系统使能条件在完成再生之后太久，以至于在PF内积累太多炭烟，控制器进入结束。否则，一旦清洁过滤器压降分别在130以及140被测量且存储在存储器内，如上文所述，控制器在150基于阻抗流率以及体积流率来估计PF内的炭烟积累。可以意识到，在发动机运转期间，炭烟估计(soot estimation)在150可以在各种各样的时间执行而不限于如图4所示的顺序执行。
现在本领域的技术人员可以从前述的说明中意识到本发明的广泛的教义可以以多种形式实现。因此，虽然本发明已经联系其详细的示例来说明，本发明的真实范围不应该因此受到限制，因为对于熟练的专业人员来说，凭着对附图、说明书，以及下列权利要求的研究，其它修改将变得显而易见。

Claims (20)

1.一种用于微粒过滤器的控制系统，包括：
清洁过滤器估计模块，其基于在再生事件的预定周期内的所述微粒过滤器内的第一压力来估计清洁压力；
炭烟预测模块，其基于对所述第一压力与在所述预定周期之后接收的所述微粒过滤器内的第二压力的比较来估计所述微粒过滤器内的炭烟水平。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述炭烟预测模块基于所述第二压力与所述第一压力之间的差来估计所述微粒过滤器内的炭烟水平。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述再生事件基于再生周期、再生状态指示器以及再生温度来确定。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括自适应学习模块，其选择性地存储所述第一压力。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，当满足发动机使能条件时，所述清洁过滤器估计模块基于所述微粒过滤器内的第一压力来估计所述清洁压力，其中所述发动机使能条件基于速度和负载中的至少一个。
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，当满足发动机使能条件时，所述清洁过滤器估计模块基于所述微粒过滤器内的第一压力来估计所述清洁压力，其中所述发动机使能条件基于自再生以来的时间。
7.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述自适应学习模块选择性地存储用于给定流率以及给定微粒过滤器温度的所述第一压力。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括存储器，并且其中所述自适应学习模块将所述第一压力存储在所述存储器内的查找表格内，其中所述查找表格由相应的所述流率以及所述微粒过滤器温度来存取。
9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述炭烟预测模块基于阻抗流来估计所述微粒过滤器内的所述炭烟水平，其中所述阻抗流是从所述第二压力、所述第一压力以及流率估计的。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述炭烟预测模块基于由所述阻抗流以及所述流率来存取的查找表格而估计所述微粒过滤器内的所述炭烟水平。
11.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括布置在所述微粒过滤器内的压力传感器，其生成第一压力信号以及第二压力信号。
12.一种估计微粒过滤器内的炭烟水平的方法，包括：
在再生事件的预定周期内，接收所述微粒过滤器内的第一压力；
基于所述微粒过滤器内的所述第一压力，估计清洁压力；
在所述再生事件的所述预定周期之后，接收所述微粒过滤器内的第二压力；
基于所述第一压力以及所述第二压力的比较，估计所述微粒过滤器内的炭烟水平。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述微粒过滤器内的所述炭烟水平的所述估计基于所述第二压力与所述第一压力之间的差。
14.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于再生周期、再生状态指示器以及再生温度中的至少一个，来选择性地确定再生事件。
15.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括将所述第一压力选择性地存储在存储器内。
16.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括估计发动机使能条件，其中当满足所述发动机使能条件时，执行所述第一压力的所述接收，并且其中所述发动机使能条件基于速度以及负载中的至少一个。
17.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括估计发动机使能条件，其中当满足所述发动机使能条件时，执行所述第一压力的所述接收，并且其中所述发动机使能条件基于自再生以来的时间。
18.如权利要求15所述的方法，其特征在于所述第一压力的所述存储还包括将所述第一压力存储在由流率以及微粒过滤器温度存取的查找表格内。
19.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述微粒过滤器内的所述炭烟水平的所述估计基于阻抗流，其中所述阻抗流从所述第二压力、所述第一压力以及流率来估计。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述炭烟水平的所述估计还包括基于由所述阻抗流以及所述流率存取的查找表格内的数值来估计所述微粒过滤器内的所述炭烟水平。
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