CN102191979A - 用于内燃机的发动机排出NOx虚拟传感器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于内燃机的发动机排出NOx虚拟传感器，提供一种控制内燃机的方法，包括监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作，用动态模型根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值，并且，在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间，根据快速瞬态NOx估计值控制发动机系统。

Description

用于内燃机的发动机排出NOx虚拟传感器
技术领域
本发明涉及内燃机中的NOx排放后处理的控制。
背景技术
本节陈述只是提供与本发明相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。
氮氧化物NOx是众所周知的燃烧副产物。NOx是由存在于发动机进气中的在高温燃烧中分解出的氮分子和氧分子生成，NOx生成速度包括与燃烧过程的已知关系，例如，越高的NOx生成速度与越高的燃烧温度以及空气分子越长时间的暴露在高温下相关联。燃烧过程期间所生成的NOx的还原是发动机设计和发动机排放后处理控制系统中需优先考虑的事。
NOx分子一旦在燃烧室中生成，就能够在更广泛类型后处理装置内的本领域已知的装置中变回氮分子和氧分子。然而，本领域普通技术人员将意识到后处理装置很大程度上依赖于工作状况，例如由排气流温度所达到的装置工作温度。
现代的发动机控制方法利用各种操作策略使燃烧最优化。一些操作策略，从燃油效率方面使燃烧最优化，包括燃烧室内的稀薄燃烧、局部燃烧或分层燃烧，从而降低获得气缸要求输出功所需的燃料供送。但是，燃烧室中的温度会在燃烧室凹处变得高得足以生成相当大量的NOx，燃烧室的总能量输出特别是通过排气流排出发动机的热能会从正常值大大减少。这类状况会是对排气后处理策略的考验，因为后处理装置常常需要由排气流温度所达到的升高的工作温度进行工作来充分处理NOx排放。
举例来说，已经知道后处理装置采用能够储存一些量NOx的催化剂，并且已经开发了发动机控制技术把NOx捕集器或NOx吸附器与燃料高效的发动机控制策略相结合来提高燃料效率并且仍然获得可接受程度的NOx排放。一种示例性策略包括在贫燃工作期间使用NOx捕集器储存NOx排放，然后在富燃、高温发动机工作状况期间清除储存的NOx。这类清除事件或再生事件会是改变车辆运行的结果或是强制清除事件。强制清除事件需要监控NOx的储存量并需要一些机构或标准来启动清除。例如，NOx捕集器具有有限的储存容量，并且可以在排气流中使用传感器估计NOx生成以便估计NOx捕集器状态。一旦NOx捕集器接近其最高容量，就必须用富燃还原"脉冲"使它再生。所希望的是，控制NOx捕集器再生事件的效率以提供最佳的排放控制和最小的燃料消耗量。已经提出多种策略。
众所周知的技术是，当流入NOx吸附剂的排气的空燃比为稀时吸附NOx（捕集），并且，当流入NOx吸附剂的排气的空燃比变得浓时释放所吸附的NOx（再生），其中，吸附在NOx吸附剂中的NOx量可以根据发动机负载和发动机转速来估计。当估计的NOx量变成NOx吸附剂的最大NOx吸附容量时，就使流入NOx吸附剂的排气的空燃比成为浓的。再生阶段的确定还可基于内燃机的单个工作循环。
还众所周知的是，通过使用NOx传感器或前NOx捕集器的氧传感器估计流入NOx捕集器的NOx量来估计NOx捕集器有多满。还众所周知的是，根据积存的NOx质量和发动机负载的估计、转速工作状况可能性安排再生进度。越来越严格的排放标准需要NOx后处理方法，例如，采用选择性催化还原装置（SCR）。SCR利用从尿素喷射获取的或从三元催化转化器装置的正常工作回收的氨来处理NOx。排气后处理的不断改进需要关于排气流中的NOx排放的精确信息以便获得有效的NOx还原，例如根据监控的NOx排放配给适当量的尿素。
NOx传感器或氧传感器增加了车辆的成本和重量，并且这类传感器常常需要在一段预热时间之后获得的特定工作温度范围才起作用。存在估计发动机排出NOx的方法，通过使用放热模型、分区段燃烧模型和Zodovich化学动力学方程所模拟的详细燃烧。这种详细模拟虽然适于分析，但可能不适于车辆内发动机控制模块（ECM）应用，因为复杂的编程和标定需求。另外，这类模型对传感器容差和使用年限敏感，对ECM造成很大的计算负担，需要处理时间而不提供即时结果，并且不会对影响NOx生成的发动机动态状况和系统瞬态事件做出补偿。
发明内容
一种控制内燃机的方法，包括监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作，用动态模型根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值，并且，在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间，根据快速瞬态NOx估计值控制发动机系统。
本发明提供下列技术方案。
技术方案1：一种控制内燃机的方法，所述方法包括：
监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作；
用动态模型根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值；以及
在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间，根据所述快速瞬态NOx估计值控制发动机系统。
技术方案2：如技术方案1所述的方法，其中，控制发动机系统包括：
比较所述快速瞬态NOx估计值与根据排气再循环阀的关闭和发动机加速率超过临界加速率而标定的快速瞬态NOx阈值；以及
当所述快速瞬态NOx估计值大于所述快速瞬态NOx阈值时，在基于快速瞬态发动机工作的期间，控制车辆发动机系统。
技术方案3：如技术方案1所述的方法，其中，控制发动机系统包括：
比较所述快速瞬态NOx估计值与根据排气再循环阀的关闭和发动机燃空比增长率超过发动机临界燃空比增长率而标定的快速瞬态NOx阈值；以及
当所述快速瞬态NOx估计值大于所述快速瞬态NOx阈值时，在基于快速瞬态发动机工作的期间，控制车辆发动机系统。
技术方案4：如技术方案1所述的方法，其中，监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作包括监控所述参数的测量值，所述方法还包括：
确定所述参数的基准指令；
根据所述参数的测量值与所述参数的基准指令的差异确定所述的参数的误差；并且
其中，在所述快速瞬态发动机工作期间控制发动机系统包括：
比较所述参数的误差与所述参数的临界误差；以及
在快速瞬态发动机工作期间，根据所述参数的误差的绝对值大于所述参数的临界误差控制车辆发动机系统。
技术方案5：如技术方案1所述的方法，其中，在所述快速瞬态发动机工作期间控制发动机系统是基于对发动机工作状态增强期间的排气再循环阀的实际关闭的估计。
技术方案6：如技术方案5所述的方法，其中，监控发动机工作还包括监控包含发动机转速和发动机负载的发动机工作状态；并且
其中，发动机工作状态增强期间的排气再循环阀的实际关闭的估计包括：
根据监控的发动机工作监控发动机工作状态的增强；
根据所述发动机转速和发动机负载确定预期燃空比；
监控测定的燃空比；
比较所述预期燃空比与所述测定的燃空比；以及
根据所述测定燃空比超过所述预期燃空比预定量确定在发动机工作状态增强期间所述排气再循环阀的实际关闭。
技术方案7：如技术方案1所述的方法，其中，监控发动机工作还包括，在包含不是快速瞬态发动机工作的发动机工作的稳态发动机工作期间监控描述发动机内NOx生成的参数，所述方法还包括：
根据监控的发动机工作确定稳态NOx估计值；并且
其中，在快速瞬态发动机工作期间控制系统进一步基于所述稳态NOx估计值。
技术方案8：如技术方案7所述的方法，其中，所述动态模型包括离散状态空间中的非线性动态模型，并且其中，稳态NOx估计利用人工神经网络。
技术方案9：如技术方案7所述的方法，其中，确定稳态NOx估计值包括利用非线性回归模型。
技术方案10：如技术方案1所述的方法，其中，监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作包括监控排气再循环率。
技术方案11：如技术方案1所述的方法，其中，监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作包括监控进气流量。
技术方案12：一种控制内燃机的方法，所述方法包括：
监控包含描述发动机内燃烧的参数的发动机工作；
用人工神经网络根据监控的发动机工作确定稳态NOx估计值；
用动态模型根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值；
在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间，根据所述稳态NOx估计值和所述快速瞬态NOx估计值确定发动机排出NOx估计值；以及
根据所述发动机排出NOx估计值控制车辆内系统的工作。
技术方案13：如技术方案12所述的方法，其中，所述动态模型是离散状态空间中的非线性瞬态动态模型，包含根据试验发动机的实验性工作确定的矩阵。
技术方案14：如技术方案12所述的方法，其中，描述发动机内燃烧的参数包括进入发动机的进气流量和进入发动机的排气再循环流量；并且
其中，根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值包括根据描述进气流量基准指令与测定进气流量之间差值的进气流量误差以及描述排气再循环基准指令与测定排气再循环之间差值的排气再循环误差确定快速瞬态NOx估计值。
技术方案15：如技术方案14所述的方法，其中，根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值还包括进一步根据进气流量误差的平方和排气再循环误差的平方确定快速瞬态NOx估计值。
技术方案16：如技术方案14所述的方法，其中，所述排气再循环基准指令是根据发动机转速和进入发动机的燃料流量计算。
技术方案17：如技术方案14所述的方法，其中，根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值还包括：
比较进气流量误差的绝对值与进气流量临界误差；
如果进气流量误差的绝对值小于进气流量临界误差就忽略进气流量误差；
比较排气再循环误差的绝对值与排气再循环临界误差；以及
如排气再循环误差的绝对值小于排气再循环临界误差就忽略排气再循环误差。
技术方案18：如技术方案12所述的方法，其中，描述发动机内燃烧的参数包括进入发动机的排气再循环流量和从由发动机空燃比、进气含氧比例、进入发动机的燃料流量、发动机输出转矩、进气歧管温度和燃料喷射正时的开始组成的组中选择的参数。
技术方案19：如技术方案12所述的方法，其中，描述发动机内燃烧的参数包括进入发动机的排气再循环流量、发动机空燃比、进入发动机的燃料流量、燃料喷射正时的开始以及进气歧管温度。
技术方案20：如技术方案12所述的方法，其中，根据发动机排出NOx估计值控制发动机系统工作包括控制稀燃NOx捕集器的再生。
技术方案21：如技术方案12所述的方法，其中，根据发动机排出NOx估计值控制发动机系统工作包括控制给选择性催化还原装置的尿素配给。
技术方案22：一种控制内燃机的方法，所述方法包括：
在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间调整试验发动机的输出转矩并且监控试验发动机的工作，所述监控工作包括监控发动机排出NOx传感器以确定实际发动机排出NOx；
模拟监控的工作，利用稳态NOx估计以确定估计发动机排出NOx；
确定实际发动机排出NOx与估计发动机排出NOx之间的残差，所述残差决定快速瞬态发动机排出NOx估计值；以及
根据快速瞬态发动机排出NOx估计值控制排气后处理系统的工作。
附图说明
现在将通过举例的方式参照附图描述一个或多个实施例，其中：
图1示意性地示出了一个示例性后处理系统，包括用于本发明装置的配给模块；
图2是本发明的示例性发动机系统的示意图；
图3是本发明的示例性模拟结果的图形叙述，说明了描述燃烧过程的、在一组给定的稳态发动机映射工作状态下影响NOx排放生成的许多参数的标准化作用；
图4描绘本发明的示例性稳态NOx估计的操作；
图5A描绘本发明的通过示例性人工神经网络的信息流；
图5B描绘本发明的通过构造成生成稳态NOx估计值的示例性人工神经网络的信息流；
图6示意性地描绘本发明的示例性瞬态NOx估计的操作；
图7示意性地描绘本发明采用EGR%和进气质量作为描述在瞬态发动机状况下NOx生成的参数的瞬态NOx估计模块的操作；
图8A-8C描绘本发明的EGR率和容积效率的估计的结果和示例性特性；
图9描绘本发明的稳态NOx估计的示例性估计结果，确认稳态NOx估计的训练；
图10描绘本发明的图9所描述的结果的确认图；
图11A-11C描绘本发明的包括瞬态状况的发动机的工作和输出NOx估计值的稳态NOx估计的相应示例性结果；以及
图12描绘本发明的包括瞬态状况的发动机的工作和根据本文所述方法的发动机排出NOx估计的相应示例性结果。
具体实施方式
现在参照这些图，其中，这些展示只是为了图解某些示例性实施例，而不是为了限制这些实施例，图1示意性地示出了本发明的发动机的示例性后处理系统，包括尿素配给结构。后处理系统400包括控制模块405、柴油机氧化催化剂（DOC）410、选择性催化还原（SCR）装置420、上游NOx传感器430、下游NOx传感器440、温度传感器450和尿素配给模块460。DOC 410执行柴油机构造中的排气流的后处理所必需的许多催化功能。本领域技术人员将意识到，在同等的汽油机构造中，可用三元催化转化器代替DOC 410。SCR 420利用尿素作为反应物以把NOx还原成其它分子。上游NOx传感器430检测和量化进入后处理系统400的排气流中的NOx。正如本文将要论述的，获知必须处理的排气流中所存在的NOx量对控制后处理系统很重要。温度传感器450图示成位于这样的区域以采集后处理系统400内的排气流温度。下游NOx传感器440检测和量化离开后处理系统400的排气流中的NOx。控制模块405包括处理与后处理系统相关的输入所需的程序设计并且可包括程序设计以采用本文所述的方法。后处理系统400可另外包括稀燃NOx捕集器以储存NOx并且进行周期性地清除或再生以转化储存的NOx。
SCR 420利用例如从喷射的尿素获取的氨来把NOx转化成其它分子。另一种SCR装置构造利用碳氢化合物代替氨作为还原剂。尿素配给模块460图示成处于SCR 420上游的位置。尿素会直接喷到进入SCR的排气流中。然而，描述的优选方法是采用混合器装置470。尿素配给模块460喷射尿素到混合器装置470上，然后由排气流把尿素以基本上均匀分布的形式带至SCR 420内部的催化剂表面上。
来自NOx传感器430的信号可用于控制后处理系统，例如通过描述必须由后处理装置处理的排气流内的NOx含量。这类信号例如可以用来精确地配给尿素到SCR 420上或控制稀燃NOx捕集器的周期性再生。
如上所述，图1所示示例性构造包括柴油机的后处理系统。然而，将意识到本文所述方法可应用于包括汽油机构造在内的许多内燃机构造。
图2示意性地示出示例性内燃机10和按照本发明实施例构造的控制系统25。所示实施例用作总控制方案的一部分以运转示例性多缸点燃式直喷汽油四冲程内燃机，该内燃机适于在受控自动点火处理下运转，也称作均质充气压燃或HCCI模式。类似的模式在柴油机中描述成预混合受控压燃或PCCI模式。
具有大致12到13的压缩比的自然吸气式四冲程单缸0.55升受控自动点火汽油直喷供油式内燃机用于实施气门和供油控制以及本文所含各种数据的采集。如果没有明确地另外指出，就如本领域技术人员所理解的，所有这些实施和采集都假定为在标准条件下进行。
示例性发动机10包括铸造金属发动机缸体和发动机盖27，有多个气缸形成在发动机缸体中，图中示出其中一个气缸。每个气缸包括闭端圆筒，具有插在其中的可移动往复活塞11。变容燃烧室20形成在每个气缸中，并且由气缸壁、可移动活塞11和缸盖27限定。发动机缸体优选地包括有发动机冷却剂流体通过的冷却剂通道29。可操作成监控冷却剂流体温度的冷却剂温度传感器37位于适当位置并且给控制系统25提供可用于控制发动机的参量信号输入。发动机优选地具有包括外部排气再循环（EGR）阀和进气节流阀在内的已知系统。
每个可移动活塞11由按照已知的活塞成型方法设计的装置构成，并且包括活塞顶和与活塞在其中工作的气缸大致相配的活塞体。活塞具有暴露在燃烧室中的活塞顶或活塞头区域。每个活塞通过活塞销34和连杆33与曲轴35相连。在发动机缸体底部附近的主轴承区，曲轴35可旋转地连在发动机缸体上，因此曲轴能够围绕垂直于每个气缸所形成的纵轴的轴旋转。曲轴传感器31置于适当位置，可操作成生成可由控制系统25使用的信号来测量曲轴转角并且可转换成提供可用于各种控制方案的曲轴转数、转速和加速度的测量值。在发动机工作期间，由于活塞与曲轴35相连和曲轴的旋转，以及燃烧过程，每个活塞11在气缸中以往复的形式上下移动。在燃烧期间，曲轴的旋转动作实现了施加在每个活塞上的线性力转换成从曲轴输出的角转矩，这会传送给另一装置，例如车辆传动系统。
发动机盖27包括铸造金属装置，其具有通向燃烧室20的一个或多个进气口17和一个或多个排气口19。进气口17供应空气给燃烧室20。已燃（燃烧过的）气体从燃烧室20经由排气口19流出。通过一个或多个进气门21的致动来控制空气通过每个进气口的流动。通过一个或多个排气门23的致动来控制已燃气体通过每个排气口的流动。
进、排气门21、23都具有气门头部，气门头部包含暴露于燃烧室的顶部。每个气门21、23都具有连接到气门致动装置上的气门杆。气门致动装置，图示为60，操作成控制每个进气门21的打开和关闭，第二气门致动装置70操作成控制每个排气门23的打开和关闭。每个气门致动装置60、70都包括信号地连接到控制系统25并且操作成同时或单独控制每个气门的打开和关闭的正时、持续时间和开度的装置。示例性发动机的第一实施例包括双顶置凸轮系统，其具有可变升程控制（VLC）和可变凸轮定相（VCP）。VCP装置操作成控制每个进气门和每个排气门相对于曲轴旋转位置的打开或关闭正时并且以固定曲轴转角持续时间打开每个气门。示例性VLC装置操作成把气门升程的幅度控制为两个位置中的一个：一个位置是3-5mm的升程，打开持续时间为120-150度曲轴转角，另一位置是9-12mm的升程，打开持续时间为220-260度曲轴转角。单独的气门致动装置可以提供相同功能达到相同效果。优选地，由控制系统25根据预定控制方案控制气门致动装置。包括例如充分灵活的电力装置或电动液压装置在内的替代可变气门致动装置也可以使用并且具有独立的打开和关闭相位控制的又一好处以及在系统极限内的基本上无穷大的气门升程差异。本文描述控制气门打开和关闭的控制方案的具体方面。
空气通过进气歧管流道50引到进气口17，该进气歧管流道接收流过公知的空气计量装置和节流装置的过滤空气。排气从排气口19流到排气歧管42，该排气歧管包括操作成监控排气流组分并且确定与此相关的参数的排气传感器40。排气歧管42可连通地连接到后处理系统，例如，示例性后处理系统400的汽油机同等物。排气传感器40可以包括操作成提供排气流参量数值的数个公知传感装置中的任何一个，这些参量数值包括空燃比或排气组分例如NOx、CO、HC、O2、微粒物质（PM）等的测量值，并且可以包括上述的上游NOx传感器430。系统可以包括气缸内传感器16用于监控燃烧压力、或非插入式压力传感器或由推理确定的压力确定（例如通过曲轴加速度）。上述传感器和计量装置都提供信号作为控制系统25的参量输入。这些参量输入可由控制系统用来确定燃烧性能测量值。
控制系统25优选地包括总控制体系的子集，该子集可操作成提供对发动机10与其它系统的系统协同控制。在整个工作中，控制系统25可操作成综合驾驶员输入、环境状态、发动机工作参数和燃烧性能测量值，并且执行算法以控制各个致动器从而获得控制参数的目标值，这些控制参数包括如燃料经济性、排放、效能和驾驶性能在内的这类参数。控制系统25可操作地连接到多个装置，驾驶员通常通过这些装置控制或指引发动机的工作。当发动机用在车辆中时，示例性操作员输入包括加速踏板、制动踏板、变速器挡位选择器和车速巡航控制。控制系统可以经由局域网（LAN）总线与其它控制器、传感器和致动器相通讯，该局域网总线优选地允许各个控制器之间的控制参数和指令的结构化通讯。
控制系统25可操作地连接到发动机10，并且用于获取来自传感器的参量数据和通过适当的接口45控制发动机10的各种致动器。控制系统25接收发动机转矩指令，并且根据操作员输入生成期望转矩输出。由控制系统25使用上述传感器检测到的示例性发动机工作参数包括：发动机温度，由例如监控发动机冷却剂温度、润滑油温度或金属温度等方法索引的；曲轴转速（RPM）和位置；歧管绝对压力；大气流量和温度；以及，大气压力。燃烧性能测量值通常包括测定和推断的燃烧参数，尤其包括空燃比、燃烧压力峰值的位置。
控制系统25控制的致动器包括：燃料喷射器12；VCP/VLC气门致动装置60、70；可操作地连接到用于控制点火暂停和正时的点火模块的火花塞14；排气再循环（EGR）阀，以及电子节气门控制模块（未示出）。优选地，燃料喷射器12可操作成把燃料直接喷入每个燃烧室20中。示例性直喷式燃料喷射器的详细结构是公知的，本文不详细介绍。控制系统25采用火花塞14在部分发动机转速和负载工作范围内强化示例性发动机的点火正时控制。当示例性发动机在纯HCCI模式下工作时，发动机不采用通电的火花塞。然而，已经证明所希望的是，在某些状况下采用火花点火来补充HCCI模式，这些状况包括在冷启动期间以防堵塞，并且根据本发明的某些方面在接近低负载极值的低负载工况下。而且，已经证明，优选在HCCI模式中在高负载工作极限下以及在节流或非节流火花点火工作下的高转速/负载工况下采用火花点火。
控制系统、控制模块、模块、控制器、处理器和类似术语指的是下列中的一个或多个中任何合适的一个或它们的组合：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中央处理器（优选地为微处理器）和相关的内存和存储器（只读的、可编程只读的、随机存取的、硬盘驱动器等）、组合逻辑电路、输入/输出电路和装置、适当的信号调节和缓冲电路以及其它提供所述功能的适当部件。控制模块具有一组控制算法，包括存储在存储器中且被执行以提供期望功能的常驻软件程序指令和校准。优选地，在预定循环期间执行这些算法。算法由例如中央处理器执行，并且可操作成监控来自传感装置及其它联网的控制模块的输入以及执行控制和诊断程序来控制致动器的工作。以规则的时间隔执行这些循环，例如在正在进行的发动机和车辆工作期间，每隔3.125、6.25、12.5、25和100毫秒。可替代地，可以响应于事件的发生而执行算法。
如上所述，可以利用上游NOx传感器430测量排气流中的NOx含量。然而，传感器会增加车辆的成本和重量，因此不用这类传感器而估计发动机排出NOx的方法会有优势。可替代地，不用NOx传感器而估计发动机排出NOx的方法可用于检查现有NOx传感器的故障。公开一种方法，模拟发动机输出和排气流内的状况来估计发动机排出NOx的存在或进入后处理系统的NOx。本文所公开的方法可用于多种发动机构造和多种后处理构造，并且不意图限制为本文所述的特定示例性实施例。估计NOx排放生成可包括监控稳态下或是受控或慢速瞬态状况下的包括描述燃烧过程的识别参数在内的发动机工作，以及根据监控的发动机工作估计在稳态或慢速瞬态状况中的NOx生成。然而，快速或更极端的瞬态发动机工作可包括发动机内的会对用为稳态或慢速瞬态工作配置的方法来估计NOx造成困难的状况。稳态发动机工作的参考理解成包括不是快速瞬态发动机工作的慢速瞬态发动机工作。估计可以描述为稳态NOx估计或瞬态NOx估计，但是将意识到，稳态NOx估计对应于发动机的稳态发动机工作或慢速瞬态发动机工作，瞬态NOx估计对应于快速瞬态发动机工作。描述稳态下发动机排出NOx的参数会不同于描述快速瞬态状况下发动机排出NOx的参数。例如，在发动机输出快速增大的踩油门操纵期间，稳态确定所做出的NOx生成的估计值会极大地不同于实际的NOx生成。这类误差的一个示例性来源会包括在瞬态期间关闭EGR阀。EGR阀的这种关闭快速地改变进入进气歧管的流入物。因此，会观察到与EGR阀的关闭相符的进气质量的快速增加或峰值。为此或作为发动机的快速变化的独立指标，可监控发动机进气质量的快速变化以指示快速瞬态发动机状况。可以把用于控制车辆中系统的估计瞬态NOx确定为独立值，估计瞬态的影响，或者，这种估计值可以例如与稳态NOx估计值一起用来估计瞬态发动机状况期间的NOx总生成。
正如本文在下面所描述的，NOx排放估计利用各种发动机传感器输出和发动机控制设置来量化描述燃烧过程的参数。通过估计燃烧室16的燃烧过程的状态，可以确定在整个燃烧过程中影响NOx生成的因素并且可将其用于NOx生成估计。
根据描述燃烧过程的参数确定稳态NOx估计值。对描述发动机工作范围内的NOx生成的参数的选择会对精确地估计发动机中的稳态NOx生成有用。图3是本发明的示例性模拟结果的图形叙述，说明了描述燃烧过程的许多参数的标准化影响，它们影响着稳态发动机映射工作状态下的NOx排放生成。通过研究各种发动机工作状态下的这类模型，可以为方法提供描述燃烧过程的最影响NOx生成的预定数量的参数。正如本领域技术人员将意识到的，描述燃烧过程的方程式和参数的模型预测常常在发动机10工作在稳态或受控缓慢发动机加速时或附近时最起作用。图3的示例性帕雷托（pareto）图说明了发动机参数对NOx输出的影响，在统计上有95%的可靠区，低于2.069的参数所引起的影响被看成是噪音。因此，对应于最短暂时发动机传感器输入的描述燃烧过程的参数优选地被选择输入至神经网络，如本文在下面所描述的。
图3表明许多参数对NOx生成有不同影响。根据特定发动机构造的测试或模拟选择参数。例如，在一个实施例中，从发动机10中去除燃烧压力传感器由此阻止了根据压力传感器测量值所确定的可识别因素的使用。在一个实施例中，测试或模拟表明EGR%对所模拟发动机的NOx生成具有最大影响。在这种情况下，通过EGR阀38把特定量的排气再循环回到燃烧室降低了燃烧过程的绝热火焰温度，由此降低了氮分子和氧分子在燃烧期间所面临的温度，并由此降低了NOx生成速度。在一个示例性实施例中，如图3所描绘的，选择描述燃烧过程的七个参数作为NOx估计模型的输入，按照对NOx生成的模型预测影响的重要性的顺序列出，包括EGR%、空燃比（AFR）、进气含氧比例、燃料流率、发动机输出转矩、进气歧管温度和燃料喷射正时的开始。将意识到，不同的发动机参数可以指示类似效果。例如，EGR%和进气O2%提供对燃烧室内的类似效果的估计。类似地，发动机转矩和燃料流率提供对燃烧室内的相同影响的估计。因此，选用的参数可以减少为描述燃烧的五个参数，输入到稳态NOx估计模型。那些参数包括EGR%、AFR、燃料流率、喷射正时的起始（SOI）和进气歧管温度。可以根据在特定条件下对示例性发动机的模拟或测试估计用于估计NOx生成的特定参数的选择。
一旦选定了根据稳态条件描述发动机中NOx生成的一组参数，这些参数就能用于NOx估计。在图4中描述了示例性稳态或慢速瞬态NOx估计的操作。描述了构造200。描述的稳态NOx估计模块210包括物理模型模块220和估计模块230。确定上述选定的这组参数所包含或所必需的发动机传感器输入是作为数值x1、x2……xn的输入。物理模型模块220根据传感器输入值确定NOx估计所必需的该组参数。这组参数输入估计模块230并且该模块输出NOx估计值。注意到，燃烧进行了50%的曲柄转角测量CA50包括在所述模型中。根据一个实施例，CA50是根据来自气缸内压力传感器的数据而确定的。然而，将意识到本文所述方法可以在有或者没有气缸内压力传感器的情况下操作。
估计模块230可以利用许多不同的方法来估计稳态NOx。例如，估计模块230可以利用人工神经网络。人工神经网络或神经网络是为复杂和可适应的决策建立的计算机系统。然而传统的计算方法是基于在整个算法期间对数据的顺序处理得到可预测的结果，神经网络为人们熟知的是以连续层和在每层内并行路径的方式处理交替节点中的数据。最初用得到一组已知结果的数据训练神经网络。通过这个训练，在各层之间以及各节点中应用权数，神经网络自动地适应于训练数据并且调整权数以更准确地模拟这个数据。在以后的使用中，神经网络可以保持这个训练调整并且在神经网络的整个使用寿命期间应用它们，或者，神经网络可以采用各种已知方法来学习进行中的数据模式。神经网络具有的优势是，适应于复杂的数据组和变化的状况，并且可用于在制作神经网络时不是所有因素或数据关系都已知的情况中。这种基于数据的分析法的另一个优势是，神经网络较少依赖实际传感器输入而更依赖数据中的趋势。
图5A描绘本发明的通过示例性人工神经网络或神经网络的信息流。神经网络为人们熟知的是以连续层和在每层内并行路径的方式处理交替节点中的数据。示例性神经网络100包括输入110和115以及三个层，这三个层包括输入层120、隐含层130和输出层140。输入层120包括三个节点，节点122、124和126。隐含层130包括三个节点，节点132、134和136。输出层140包括一个节点，节点142。每层中的每个节点提供交替的函数关系和能够依据提供给这层的信息而执行的操作。通过权数来调整每个节点对这层输出的影响，并且这些权数可适应于修正神经网络的总输出。影响每个节点作用的权数是通过最初用得到一组已知结果的数据训练神经网络并且调整权数使得神经网络的输出匹配这些已知结果而得到。要么仅仅通过这个最初训练，要么通过这个最初训练加上通过神经网络的进行中的使用学习到的适应因子，在各层之间以及各节点中应用权数。通过训练和调整神经网络，可以分析带有变化因子和未知依赖关系的输入数据以产生估计输出。
图5B描绘本发明的通过构造成生成稳态NOx估计值的示例性人工神经网络的信息流。图5B包括由上述方法选择的输入并且应用到示例性神经网络以便生成稳态NOx估计值输出。如上所述，示例性神经网络包括输入或"第一"层和隐含或"第二"层，生成输出。用在估计中的示例性输入包括EGR%、AFR、SOI、燃料消耗率、进气歧管温度（Temp）、冷却剂温度（CLT）和相对湿度（RH）。将意识到，所描述的神经网络是示例性的，并且本发明不意图限制于本文所描述的这些特定示例性实施例。而且，将意识到，其它的数学运算也可用于根据所已知的影响NOx生成的确认数目的输入确定稳态NOx估计值，并且本发明不意图限制于本文所描述的这些特定示例性实施例。
例如，预想的另一种确定稳态NOx估计值的方法包括非线性回归模型。可以利用的一种方法是根据下面的示例性等式模拟稳态响应：
y=f(x1,x2…xn)                    [1]
式中，x1、x2…xn叙述了描述稳态NOx生成的选定参数
可以根据描述燃烧过程的参数生成稳态NOx排放估计值。然而，如上所述，根据稳态模型的发动机排出NOx在发动机工作处于在快速或极端瞬态状况下时会变化并且变得不可预测，其中，发动机参数例如进气质量和EGR%会快速地改变。
发动机10中的瞬态NOx排放生成可积极或消极地作用于总发动机排出NOx排放生成。可以通过输入描述瞬态NOx生成的参数的动态模型来估计瞬态NOx。在一个示例性实施例中，瞬态NOx估计值可以从当前状况下的准稳态NOx估计值的变化计算而来，且准稳态和瞬态项之和等于总发动机排出NOx估计值。然后可以根据下面的表达式计算总发动机排出NOx估计值：
NOx=f(x1,x2,…xn)+g(e1,e2…en,t)              [2]
式中，f(x)表示准稳态NOx排放生成，g(e)表示瞬态NOx排放生成，并且t表示这两个估计之间的经过时间。如上所述，x表示描述稳态NOx生成的参数。项e叙述了描述瞬态NOx生成的参数。这种关系可以由下面的常微分方程式的响应表示：
Figure 2011100496111100002DEST_PATH_IMAGE001
                                        [3]
y=x                                                              [4]
方程式的解如下。
Figure 497311DEST_PATH_IMAGE002
               [5]
将意识到，方程式5表示的解是稳态项减去瞬态项。
这种常微分方程式可用于预测发动机排出NOx对发动机工作快速变化的瞬态响应。例如，根据测试或标定结果使微分方程式适应于发动机的响应能够根据这些方法而执行。例如，上述微分方程式可用下式表示：
X(k+1)=Ax(k)+Bu(k)                              [6]
Y(k)=Cx(k)                                              [7]
式中，A、B和C表示矩阵，能够根据试验发动机的观察到的工作调整它们。这种调整在本领域称作状态空间建模。通过使这些矩阵适于实际试验数据，这些方程式接近于所模拟系统的运算。一旦做出这些调整，所得到的模型能够描述成离散状态空间中的非线性动态模型。
如方程式6和7的运算以及上述相关方法所估计的，快速瞬态NOx估计可以表示成实际的发动机排出NOx值与由稳态或慢速瞬态NOx估计所确定的估计的发动机排出NOx之间的差值或残差。可以通过包括快速瞬态工作在内的标定循环监控试验发动机，并且包括来自发动机排出NOx传感器的数据在内的所监控的操作可以与由稳态或慢速瞬态NOx估计得到的发动机排出NOx估计值作比较。这个差值可用于确定瞬态NOx估计的行为以确定上述矩阵。
图6示意性地描绘本发明的示例性瞬态NOx估计的操作。瞬态NOx估计模块300叙述成监控描述瞬态发动机状况下NOx生成的一组选定参数并且输出瞬态NOx估计值。如上所述，预想的方法能够独自利用瞬态NOx估计值，例如描述瞬态发动机工作对当前工作的净影响。在所述实施例中，如上所述，瞬态NOx估计值与由稳态NOx估计模块210生成的稳态NOx估计值结合，总和项是发动机排出NOx估计，描述总发动机排出NOx值。
示例性瞬态NOx估计模块300包括基准指令模块302、求和模块304以及动态模型补偿模块310。根据上述方法，选择一项作为对瞬态NOx生成的预测。可以选择多项，但是本示例性实施例叙述了选用单项。如下所述，图7图示了多项的运算。信号估计模块302输入发动机传感器读数，这些读数输入到示例性对照表或其它类似装置。表格的输出是基准指令，基于当前发动机工作，作为控制NOx排放的关键发动机参数。该基准信号连同该项的相应测定值或测定信号一起输入到求和块304。将意识到，测定信号易受系统和传感器滞后及其他因素的影响，这使NOx生成的瞬态估计困难。求和块304输出基准信号与测定信号之间的差值或误差e。这个值e描述了测定发动机状况与期望基准状况或轨迹之间的瞬时间隔。这个值e可用于估计瞬态NOx生成并且是动态模型补偿模块310的输入。动态模型补偿模块采用上述方法，例如离散状态空间中的非线性动态模型，并且根据e生成瞬态NOx估计值。通过这种方式，可以评估发动机的瞬态工作，并且可以确定估计这个瞬态工作对发动机排出NOx生成的影响的数值。在本实施例中，求和模块400输入在模块210中得到的稳态NOx估计值和瞬态NOx估计值并且输出发动机排出NOx估计值。
如上面的图6所描绘的，发动机排出NOx估计值包括稳态NOx估计值（或稳态或慢速瞬态NOx估计值）和瞬态NOx估计值（或快速瞬态NOx估计值）。可以连续地确定快速瞬态NOx估计值。在稳态或慢速瞬态状况下，快速瞬态NOx估计值与稳态或慢速瞬态NOx估计值相比会很小并且会因此对发动机排出NOx估计值的影响小。在另一种实施例中，一种方法可以包括对快速瞬态条件的分析，并且快速瞬态NOx估计值可以被忽略或者置为零或者通过把快速瞬态NOx估计值确定为不重要而失活。可以通过与重要快速瞬态NOx阈值的比较把快速瞬态NOx估计值确定为重要或不重要。在一个实施例中，如下面更详细描述的，快速瞬态NOx估计值是基于对描述NOx生成的参数的基准指令或预期指令信号与描述NOx生成的参数的测定信号之间的差值或误差的确定。根据这个误差的绝对值大于临界误差可以做出决定加上或利用快速瞬态NOx估计值，表明这个误差描述了重要瞬态状况或重要快速瞬态NOx估计。这个重要快速瞬态NOx阈值或这样的临界误差可以由任何足以预期发动机工作、NOx处理和快速瞬态状况的方法来确定。在一个示例性方法中，可以根据EGR阀的实际关闭来标定这种阈值。此外，可以根据表明有可能是快速瞬态状况的发动机临界加速率或发动机燃空比的临界增长率来校准这种阈值。
确定快速瞬态状况的另一种方法包括监控燃空比。如上所述，响应于例如由发动机转速和发动机负载确定的发动机工作状态的迅速增强，发动机会立即需要更多空气以正确地工作。在瞬态期间，燃料喷射质量会比进气质量增加得更迅速。因此，发动机工作状态的增强会由于燃空比的迅速增加而提前。发动机控制方法通常响应于通过基本上完全关闭EGR阀而引起的发动机工作状态的增强以及燃空比的伴随增加。通过用本领域公知的方法监控或估计燃空比，燃空比的快速增大或峰值可用于确定快速瞬态状况的出现，其中，快速瞬态NOx估计会是必要的。
如上所述，根据特定发动机构造的测试或模拟必须选择项作为描述瞬态发动机状况下的NOx生成的参数。然而，测试和模拟已经表明，EGR%和进气质量通常是瞬态NOx生成的控制因素。具体地说，瞬态NOx生成已经显示出按照描述EGR基准指令与测定EGR之间差值的EGR误差、EGR误差的平方、描述进气质量基准指令与测定进气质量之间差异的进气质量误差以及进气质量误差的平方而变化。因此，在本文公开的一个示例性实施例中，EGR%和进气质量（MAF）确定为描述在瞬态发动机状况下用于瞬态NOx估计模块的NOx生成的参数。将意识到，可以通过发动机工作例如根据发动机转速和燃料供给速度估计EGR基准指令。图7示意性地描绘本发明采用EGR%和进气质量作为描述在瞬态发动机状况下NOx生成的参数的瞬态NOx估计模块的操作。瞬态NOx估计模块350描述成上述瞬态NOx估计模块300的特定实施例。瞬态NOx估计模块350包括求和模块352和372、稳态分析模块354和374、平方模块356和376、输入模块360以及动态模型补偿模块380。在当前示例性实施例中，进气流量的指令值（MAF指令）和EGR%的指令值（EGR指令）用来描述每项的估计基准指令值。求和模块352和372用来分别比较MAF指令与MAF测定项和EGR指令与EGR测定项。每个求和模块输出一个误差项。每个误差项分别被输入到稳态分析模块354和374。稳态分析模块354和374检查各自的误差项，并且如果误差项的绝对值小于阈值，就把信号确定为不重要的，并且输出零值。可以选择为所要分析的各个项所选择的不同阈值。如果各个误差项的绝对值大于阈值，就把误差确定为重要的并且输出。如上所述，当前实施例把瞬态NOx生成描述成对进气质量和EGR%以及这两项的平方都敏感。平方模块356和376接收各自的重要误差项，并且这些重要误差项和重要误差项的平方被输入给输入模块360。模块360输出各种项给作为上述动态模型补偿模块310的一个实施例的动态模型补偿模块380，并且输出瞬态NOx估计值。将意识到，模块380包括估计根据给模块380的输入所确定的发动机瞬态行为的函数关系，例如通过上述与方程式7和8相关的方法或其它方法。在本实施例中，求和模块400输入在模块210中得到的稳态NOx估计值和瞬态NOx估计值并且输出发动机排出NOx估计值。
图7的实施例利用EGR指令或EGR率指令作为输入。根据一个实施例，基于下列方程式能够实时精确地估计描述进入进气歧管的EGR流的EGR率估计值
Figure 2011100496111100002DEST_PATH_IMAGE003
。
Figure 352134DEST_PATH_IMAGE004
                  [8]
                            [9]
Figure 318822DEST_PATH_IMAGE006
                          [10]
Figure DEST_PATH_IMAGE007
                    [11]
项
Figure 714031DEST_PATH_IMAGE008
表示EGR率，描述EGR率与的关系并且可用作至用于图7的示例性实施例的输入。项
Figure 466087DEST_PATH_IMAGE009
表示气缸充量流。Pim和Pex分别表示进气歧管和排气歧管中的压力。Tex表示排气歧管中的温度。项rpm表示发动机转速。
Figure 974035DEST_PATH_IMAGE010
表示容积效率并且
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示进气密度。值A表示EGR阀的有效EGR流动面积，D是发动机排量。可以例如在上述信号估计模块302中做出确定
Figure 241068DEST_PATH_IMAGE008
的这种确定，该信号估计模块302要么在瞬态NOx估计模块内，要么作为一个单独的模块调节作为输入给瞬态NOx估计模块的信号。
图8A-8C描绘本发明的EGR率和容积效率的估计的结果和示例性行为。图8A示出了测定的
Figure 377652DEST_PATH_IMAGE008
值与由上述方法确定的估计的
Figure 46530DEST_PATH_IMAGE008
值之间的比较。类似地，图8B示出了测定的
Figure 39894DEST_PATH_IMAGE010
值与由上述方法确定的估计的
Figure 981174DEST_PATH_IMAGE010
值之间的比较。图8C示出了示例性发动机构造中的
Figure 718186DEST_PATH_IMAGE010
与进气歧管压力和发动机转速相比较所观察到的行为的绘图。将意识到，图8A-8C描绘了可用于生成基准指令值的关系，例如由模块302的输出所描述的。
图9描绘本发明的稳态NOx估计的示例性估计结果，确认稳态NOx估计的训练。标出的点描述了从在不同稳态状况下工作的测试系统得到的测定NOx值。这个线图代表着基于从测试系统获取的输入的稳态NOx估计的输出估计。回顾数据显示，稳态NOx估计足够确定系统在稳态的NOx输出。
图10描绘本发明的图9所描述的结果的确认图。把给定输入状况下的测定和估计结果做成图，使完全匹配的结果将沿着一对一的线重叠。描绘出了接受线，画在与一对一的线有10%的差异处。将意识到，所描绘的结果展示了合理可接受的结果，以10%的差异阈值为判断。
图11A-11C描绘本发明的包括瞬态状况的发动机的工作和输出NOx估计值的稳态NOx估计的相应示例性结果。图11A描绘了基于稳态NOx估计模型的估计NOx和在瞬态发动机响应期间从NOx传感器输出的实际测定NOx。如数据所展示的，估计NOx追踪着对大部分测试的测定NOx。然而，在三个不同的点处，在近似500秒、550秒和620秒处，测定NOx经历最大峰值，然而估计NOx图没有跟踪这些峰值。图11C描绘了对应于图11A的试验结果的燃料供给指令。燃料供给指令展示了燃料供给指令的迅速增加，如通过踩油门操纵所描述的，正好在测定NOx数据的全部三个峰值之前。如上所述，诸如随着踩油门操纵发生的发动机状况的大变化会引起EGR%和进气质量的急剧变化，在快速加速期间关闭EGR阀以避免浓烟。图11B描绘了指令进气质量和对应于图11A和11C的试验结果的测定进气质量。如图11B的曲线所展示的，指令进气质量与实际进气质量之间的大差异大致出现在图11A所示峰值的时候。图11A-11C说明了所述稳态NOx估计不能精确地确定相应瞬态发动机状况时的NOx。
图12描绘本发明的包括瞬态状况的发动机的工作和根据本文所述方法的发动机排出NOx估计的相应示例性结果。描绘了估计NOx和测定NOx并且展示了在试验期间估计NOx生成的合理可接受的结果，包括跟踪对应于发动机状况大变化的试验数据的峰值的结果。
上述方法可用于根据估计发动机排出NOx控制排气后处理系统。可以估计NOx在稀燃NOx捕集器中的积存，甚至可以根据对车辆的预期使用进行预计，并且可以确定NOx捕集器的再生时间安排。类似地，可以根据SCR装置的需求控制尿素或碳氢化合物的配给量。然而，将意识到，估计发动机排出NOx可以以其它方式用于车辆的其它系统中，例如，通过控制发动机来改变离开发动机的排气的属性。例如，在后处理系统内的状态无助于有效NOx处理的时段期间，本文所述方法可用于跟踪、预测或是调整发动机工作以降低发动机中的NOx生成。可以预想所公开方法的许多示例性用途，并且本发明不意图限制于本文所描述的这些特定示例性实施例。
本发明已经描述了某些优选实施例及其改型。在阅读和理解说明书的基础上可以想到其它更多的改型和变化。因此，本发明不意图限制为作为设想为实施本发明的最佳方式所公开的特定的一个（或多个）实施例，而是将包括落入所附权利要求书范围的所有实施例。

Claims (10)

1. 一种控制内燃机的方法，所述方法包括：
监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作；
用动态模型根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值；以及
在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间，根据所述快速瞬态NOx估计值控制发动机系统。
2. 如权利要求1所述的方法，其中，控制发动机系统包括：
比较所述快速瞬态NOx估计值与根据排气再循环阀的关闭和发动机加速率超过临界加速率而标定的快速瞬态NOx阈值；以及
当所述快速瞬态NOx估计值大于所述快速瞬态NOx阈值时，在基于快速瞬态发动机工作的期间，控制车辆发动机系统。
3. 如权利要求1所述的方法，其中，控制发动机系统包括：
比较所述快速瞬态NOx估计值与根据排气再循环阀的关闭和发动机燃空比增长率超过发动机临界燃空比增长率而标定的快速瞬态NOx阈值；以及
当所述快速瞬态NOx估计值大于所述快速瞬态NOx阈值时，在基于快速瞬态发动机工作的期间，控制车辆发动机系统。
4. 如权利要求1所述的方法，其中，监控包含描述发动机内NOx生成的参数的发动机工作包括监控所述参数的测量值，所述方法还包括：
确定所述参数的基准指令；
根据所述参数的测量值与所述参数的基准指令的差异确定所述的参数的误差；并且
其中，在所述快速瞬态发动机工作期间控制发动机系统包括：
比较所述参数的误差与所述参数的临界误差；以及
在快速瞬态发动机工作期间，根据所述参数的误差的绝对值大于所述参数的临界误差控制车辆发动机系统。
5. 如权利要求1所述的方法，其中，在所述快速瞬态发动机工作期间控制发动机系统是基于对发动机工作状态增强期间的排气再循环阀的实际关闭的估计。
6. 如权利要求5所述的方法，其中，监控发动机工作还包括监控包含发动机转速和发动机负载的发动机工作状态；并且
其中，发动机工作状态增强期间的排气再循环阀的实际关闭的估计包括：
根据监控的发动机工作监控发动机工作状态的增强；
根据所述发动机转速和发动机负载确定预期燃空比；
监控测定的燃空比；
比较所述预期燃空比与所述测定的燃空比；以及
根据所述测定燃空比超过所述预期燃空比预定量确定在发动机工作状态增强期间所述排气再循环阀的实际关闭。
7. 如权利要求1所述的方法，其中，监控发动机工作还包括，在包含不是快速瞬态发动机工作的发动机工作的稳态发动机工作期间监控描述发动机内NOx生成的参数，所述方法还包括：
根据监控的发动机工作确定稳态NOx估计值；并且
其中，在快速瞬态发动机工作期间控制系统进一步基于所述稳态NOx估计值。
8. 如权利要求7所述的方法，其中，所述动态模型包括离散状态空间中的非线性动态模型，并且其中，稳态NOx估计利用人工神经网络。
9. 一种控制内燃机的方法，所述方法包括：
监控包含描述发动机内燃烧的参数的发动机工作；
用人工神经网络根据监控的发动机工作确定稳态NOx估计值；
用动态模型根据监控的发动机工作确定快速瞬态NOx估计值；
在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间，根据所述稳态NOx估计值和所述快速瞬态NOx估计值确定发动机排出NOx估计值；以及
根据所述发动机排出NOx估计值控制车辆内系统的工作。
10. 一种控制内燃机的方法，所述方法包括：
在包含发动机工作状态增强和排气再循环阀实际关闭的快速瞬态发动机工作期间调整试验发动机的输出转矩并且监控试验发动机的工作，所述监控工作包括监控发动机排出NOx传感器以确定实际发动机排出NOx；
模拟监控的工作，利用稳态NOx估计以确定估计发动机排出NOx；
确定实际发动机排出NOx与估计发动机排出NOx之间的残差，所述残差决定快速瞬态发动机排出NOx估计值；以及
根据快速瞬态发动机排出NOx估计值控制排气后处理系统的工作。
CN201110049611.1A 2010-03-02 2011-03-02 用于内燃机的发动机排出NOx虚拟传感器 Active CN102191979B (zh)

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