CN102312704A - 在颗粒过滤器中监测煤烟质量的方法及其监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及在颗粒过滤器中监测煤烟质量的方法及其监测系统。具体地，一种监测排气系统的颗粒过滤器中的煤烟质量的方法包括至少部分地基于流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差来预测颗粒过滤器中的煤烟质量。然后，至少部分地基于测量的操作参数来修正预测的煤烟质量，所述操作参数指示排气系统的排气流中的氮氧化物的质量流速和颗粒过滤器的温度。

Description

在颗粒过滤器中监测煤烟质量的方法及其监测系统

技术领域

本发明涉及在颗粒过滤器中监测煤烟质量的方法以及用于该过滤器的监测系统。

背景技术

颗粒过滤器被设计成从发动机的排气流中去除煤烟。所述发动机例如为柴油或汽油内燃发动机。当聚集的煤烟达到预定量时，或者主动地通过烧掉所聚集的煤烟，或者被动地通过例如使用催化剂来使过滤器“再生”。已经使用了数学的和经验的煤烟模型来估计过滤器中所存在的煤烟量，从而可确保及时地对过滤器进行处理或再生。一个煤烟模型基于排气流通过过滤器的压降（即，过滤器上的压力差）来预测过滤器中的煤烟量。所使用的煤烟模型的精度很重要，因为如果所存在的煤烟量过多，则会损害颗粒过滤器的功能。不精确的煤烟模型还导致过滤器在较低煤烟浓度（每过滤器体积的煤烟克数）时被再生，这降低了燃料经济性。

随着被动再生的增加，基于煤烟模型的压力差的精度降低。在给定温度范围并且排气流中的给定二氧化氮水平的情况下，被动再生的水平增加，并且由于过滤器中的煤烟的被动和不均匀燃烧，过滤器上的压降不是过滤器中的煤烟质量的精确预测。不均匀燃烧改变了过滤器中的煤烟分布并因此降低了过滤器上的压降和过滤器中的煤烟质量的相关性。例如，不均匀燃烧导致煤烟层中的裂缝，降低了流动阻力。因此，过滤器上的压降更小。如果模型不考虑不均匀燃烧的影响，则相比所实际存在的，该模型将预测出过滤器中更低的煤烟质量。

在煤烟装载期间，一些模型通过在Nox浓度达到预定水平时将测量的煤烟质量（通过对过滤器进行称重）和预测的煤烟质量（基于压降）之间的差与发动机速度、发动机燃料和海拔相关联，而试图校正基于压降的模型，以考虑由于被动再生引起的不均匀燃烧。

发明内容

相比仅仅过滤器上的压降，被动煤烟燃烧更好地与过滤器温度、氮氧化物质量速度和过滤器中存在的煤烟质量相关联。因此，一种监测排气系统的颗粒过滤器中的煤烟质量的方法包括至少部分地基于流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差来预测颗粒过滤器中的煤烟质量。可通过压力差传感器测量或者从过滤器上游的压力传感器和过滤器下游的建模压力计算出所述压力差。然后，至少部分地基于测量的操作参数来修正基于压力差的预测的煤烟质量，所述操作参数指示排气流中的氮氧化物的质量流速和颗粒过滤器的温度。难以直接测量过滤器温度，因此测量指示过滤器温度的参数（即，可与过滤器温度相关联的参数，或者可从该参数对过滤器温度进行建模）。例如，排气流温度指示颗粒过滤器的温度。也可基于预测煤烟质量本身（即预测煤烟质量的反馈）来修正或校正基于压力差的预测煤烟质量（仅基于过滤器上的压力差预测的煤烟质量），其与测量参数一起与过滤器中的测量煤烟质量和估计（基于压力差）煤烟质量之间的偏差的存储的经验数据进行比较，对于建模的过滤器温度和平均氮氧化物流速。

由于预测煤烟质量的修正（称为“校正模型”）部分地基于所感测的排气系统中的操作参数，而非发动机参数，所以该模型对于发动机参数的变化（所述变化可在发动机的设计和校准期间形成）较不敏感，从而可广泛地适用于不同的发动机平台。也就是说，在建立用于模型的数据库时所采集的数据是独立于发动机平台的。

一种用于发动机排气系统中的颗粒过滤器的监测系统，包括：氮氧化物传感器，其至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中；温度传感器，其至少部分地定位成与颗粒过滤器中的排气流操作连通；以及压力传感器，其定位成与颗粒过滤器的入口流体连通。压力传感器可以是还与颗粒过滤器的出口流体连通的压力差传感器。所述系统还包括处理器，其执行：第一经验算法，其基于压力传感器测量的压力（任选地，压力差）来确定颗粒过滤器中的预测煤烟质量；和第二经验算法，其基于由温度传感器和氮氧化物传感器测量的分别指示过滤器温度和氮氧化物质量流速的操作参数来确定预测煤烟质量与过滤器中的实际煤烟质量的预期偏差。预测煤烟质量被拟合到基于压力的预测煤烟质量与实际煤烟质量的偏差的存储的数据库，其与建模的过滤器温度、平均氮氧化物流速和基于压力的预测煤烟质量相关联。

从用于实施本发明的最佳模式的以下详细描述并结合附图，本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点将变得明显。

本发明还提供了以下方案：

1. 一种监测排气系统的颗粒过滤器中的煤烟质量的方法，包括：

至少部分地基于流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差来预测颗粒过滤器中的煤烟质量；以及

至少部分地基于测量的操作参数来修正预测的煤烟质量，所述操作参数指示排气系统的排气流中的氮氧化物的质量流速和颗粒过滤器的温度。

2. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述修正包括：

通过将测量的操作参数和预测煤烟质量拟合到预测煤烟质量和实际煤烟质量之间的偏差的存储数据库来估计预测煤烟质量和过滤器中实际煤烟质量之间的偏差，所述数据库在与颗粒过滤器基本相同的至少一个颗粒过滤器的多个各自煤烟装载循环上测量，存储在数据库中的每个偏差用于煤烟装载循环的各自一个中的各自平均建模的过滤器温度和氮氧化物的各自平均测量的质量流速。

3. 如方案2所述的方法，其特征在于，还包括：

以预定时间间隔重复测量操作参数、预测煤烟质量以及修正预测的煤烟质量；以及

当修正的预测煤烟质量达到预定值时，指示过滤器再生建议。

4. 如方案1所述的方法，其特征在于，使用至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中的氮氧化物传感器来测量所述指示氮氧化物质量流速的操作参数。

5. 如方案1所述的方法，其特征在于，使用定位成与排气流流体连通的温度传感器来测量所述指示颗粒过滤器的温度的操作参数。

6. 如方案1所述的方法，其特征在于，使用定位成与颗粒过滤器的入口和颗粒过滤器的出口流体连通的压力差传感器来测量所述压力差。

7. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述压力差基于在颗粒过滤器上游测量的压力和在颗粒过滤器下游建模的压力。

8. 一种监测排气系统的颗粒过滤器的煤烟质量的方法，包括：

测量第一操作参数，所述第一操作参数指示排气系统的排气流中的氮氧化物的质量流速；

测量第二操作参数，所述第二操作参数指示颗粒过滤器的温度；

至少部分地基于第三操作参数来预测颗粒过滤器中的煤烟质量，所述第三操作参数指示进入颗粒过滤器的排气流的压力和排出颗粒过滤器的排气流的压力之间的压力差；

通过将测量的第一操作参数、测量的第二操作参数和预测煤烟质量拟合到预测煤烟质量和实际煤烟质量之间的偏差的存储数据库来估计预测煤烟质量和过滤器中实际煤烟质量之间的偏差，所述数据库在与颗粒过滤器基本相同的至少一个过滤器的多个各自煤烟装载循环上测量，存储在数据库中的每个偏差用于煤烟装载循环的各自一个中的各自平均建模的过滤器温度和氮氧化物的各自平均测量的质量流速；以及

通过估计的偏差来修正预测煤烟质量。

9. 如方案8所述的方法，其特征在于，还包括：

以预定时间间隔重复测量第一操作参数、测量第二操作参数、预测煤烟质量、估计偏差、以及修正预测的煤烟质量；以及

当修正的预测煤烟质量达到预定值时，指示过滤器再生建议。

10. 如方案8所述的方法，其特征在于，通过至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中的氮氧化物传感器来测量所述第一操作参数。

11. 如方案8所述的方法，其特征在于，通过定位在颗粒过滤器上游的排气流中的温度传感器来测量所述第二操作参数。

12. 如方案8所述的方法，其特征在于，通过定位成与颗粒过滤器的入口和颗粒过滤器的出口流体连通的压力差传感器来测量所述第三操作参数。

13. 如方案8所述的方法，其特征在于，所述压力差基于在颗粒过滤器上游测量的压力和在颗粒过滤器下游建模的压力。

14. 一种用于发动机排气系统中的颗粒过滤器的监测系统，包括：

氮氧化物传感器，其至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中；

温度传感器，其至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中；

压力传感器，其定位成与颗粒过滤器的入口流体连通；

处理器，其执行：

第一经验算法，其基于压力传感器测量的压力来确定颗粒过滤器中的预测煤烟质量；

第二经验算法，其基于由温度传感器和氮氧化物传感器测量的分别指示过滤器温度和氮氧化物质量流速的操作参数来确定预测煤烟质量与过滤器中的实际煤烟质量的预期偏差。

15. 如方案14所述的监测系统，其特征在于，所述第一经验算法将测量压力拟合到存储的经验数据，所述存储的经验数据将测量的压力与测量的煤烟质量相关联。

16. 如方案14所述的监测系统，其特征在于，所述压力传感器是压力差传感器，其进一步定位成与颗粒过滤器的出口流体连通，并且所述由压力传感器测量的压力是所述入口和所述出口之间的压力差。

17. 如方案14所述的监测系统，其特征在于，所述压力传感器测量过滤器上游的压力，并且所述第一经验算法对过滤器下游的压力进行建模，并且从测量的压力和过滤器下游建模的压力计算建模的压力差。

18. 如方案14所述的监测系统，其特征在于，所述第二经验算法将由温度传感器和氮氧化物传感器测量的操作参数拟合到预测煤烟质量和实际煤烟质量之间的偏差的存储数据库，所述数据库在与颗粒过滤器基本相同的至少一个颗粒过滤器的多个各自煤烟装载循环上测量，存储在数据库中的每个偏差用于煤烟装载循环的各自一个中的各自平均建模的过滤器温度和氮氧化物的各自平均测量的质量流速。

附图说明

图1是具有排气系统的发动机的示意图，该排气系统具有颗粒过滤器，其具有过滤器监测系统；

图2是用于图1的过滤器监测系统的处理器的示意图；并且

图3是监测图1的颗粒过滤器中的煤烟质量的方法的流程图。

具体实施方式

参见附图，其中在全部几幅附图中，相同的附图标记表示相同的部件，图1示出了具有排气系统12的发动机10，该排气系统12包括颗粒过滤器14。用于颗粒过滤器14的监测系统16可操作以监测颗粒过滤器14中的煤烟质量的量，以便确保过滤器性能以及提高总体燃料经济性并降低排放。

排气系统12包括柴油氧化催化剂18，其氧化并燃烧排出发动机10的排气流20中的碳氢化合物。排气然后流动通过选择性催化还原催化剂22，其将排气流20中的氮氧化物的至少一些转换为水和氮气。排气然后从过滤器14的入口24流到过滤器14的出口26，并且然后排出排气系统12。排气系统12可布置有在颗粒过滤器14下游的选择性催化还原催化剂22，而不影响监测系统16的功能。

监测系统16使用反映排气系统12中的实时操作参数的数据来估计过滤器14中的煤烟量。监测系统16包括氮氧化物传感器30，氮氧化物传感器30定位成至少部分地与颗粒过滤器14上游的排气流20流体连通。氮氧化物传感器30可操作以测量第一操作参数，即排气流20中的氮氧化物的质量流速，并且然后向控制器34提供信号32。如下面进一步描述的，信号32被控制器34使用。

监测系统16还具有温度传感器36，温度传感器36安装在排气系统12中，与排气流20流体连通。温度传感器36测量第二操作参数，即进入入口24的排气流20的温度，并且向控制器34提供信号38。信号38与测量的排气流温度相关联。可使用另外的温度传感器来测量过滤器出口26处的排气温度。排气流20的温度指示了过滤器14的温度，因为平均的过滤器温度可从排气流温度建模而来。如下面进一步描述的，信号38被控制器34使用。

监测系统16还包括压力差传感器40，压力差传感器40可操作以测量第三操作参数，即过滤器14的入口24处的排气流和出口26处的排气流之间的压力差。压力差传感器40发出信号42，其代表所测量的压力差。如下面进一步描述的，信号42被控制器34使用。替代性地，可使用测量过滤器14上游的压力的压力传感器来代替压力差传感器40。然后，可使用过滤器14下游的建模的压力来确定过滤器上的压力差，其部分地基于排气质量流速。

控制器34构造成确定建模的过滤器煤烟质量（这里也称为修正的预测煤烟质量44），其校正了预测煤烟质量46的不精确性，其仅基于过滤器14上的压降。通过将指示压力差的信号42映射到数据库52中存储的经验数据50，而确定基于压力差的预测煤烟质量46。如果使用了压力差传感器40，则数据50包括测量的压力差。如果相反使用了过滤器14上游的压力传感器，则数据50包括建模的压力差，其基于过滤器14上游的测量的压力以及过滤器14下游的建模的压力。基于对与过滤器14基本相同的颗粒过滤器的经验测试，数据库52将压力差与实际过滤器煤烟相关联。在采集和存储经验数据的测试期间，在多个煤烟装载循环上运行与过滤器14相同的一个或多个过滤器。

控制器34使用存储在处理器54中的经验函数和经验数据、使用分别来自氮氧化物传感器30和温度传感器36的信号32和38并且使用当前修正的预测煤烟质量44，来估计过滤器14中的实际煤烟质量和预测煤烟质量44之间的偏差48。偏差48也称为校正因子。当偏差48随变化的操作参数（由信号32中的变化来指示的变化的氮氧化物传感器测量值、由信号38中的变化来指示的变化的排气流温度测量值、或者由信号42中的变化来指示的变化的压力差测量值）而改变时，当前修正的预测煤烟质量44被周期性地修正。在当前修正的预测煤烟质量44达到预定水平时，控制器34提供输出信号56，其指示建议执行过滤器再生。如果过滤器14是通过改变操作参数增加排气流温度而使煤烟燃烧从而主动再生的类型，则信号56可被引导到发动机10以影响发动机参数，来导致排气流20的温度增加。

参见图2，处理器54被更详细的示出，以代表被处理器54存取的经验函数和经验数据。当前修正的预测煤烟质量44是对第一经验算法60的输入，第一经验算法60将当前修正的预测煤烟质量44映射到存储的经验数据的数据库62，该数据库62是在与过滤器14基本相同的一个或多个过滤器的装载循环上获取的。第一经验算法60是一函数，其将实际测量的煤烟质量关联到独自基于压力差预测的煤烟质量。偏差48的第一分量63基于修正的预测煤烟质量44到数据库62的拟合。处理器54还执行第二经验算法64，其存取存储的经验数据的数据库66，该数据库66是在与过滤器14基本相同的一个或多个过滤器的装载循环上获取的。经验数据包括氮氧化物流速、排气流温度、时间、通过对所测试过滤器进行称重而确定的实际煤烟质量、基于基于压力差的模型（即通过第一经验算法60）而预测的煤烟质量、以及预测煤烟质量对比实际煤烟质量的测量偏差。因此，数据库66的子集是存储的偏差的数据库。该偏差是实际煤烟质量和基于压力差的模型所预测的煤烟质量之间的以克为单位的差。通过将质量中的偏差除以所测试过滤器的装载的经过时间，该偏差还可表达为煤烟的质量流速，在这种情况下，该偏差可表达为每秒多少克。每秒多少毫克，等等。特别地，为了建立存储的数据库，对于每一次煤烟装载，测试过滤器中的测量的煤烟质量和估计煤烟质量（基于没有校正的压力信号，压力差信号或来自过滤器入口处测量的压力的压力信号）之间的偏差被存储在数据库中，并且与以下相关联：（a）平均的、建模的过滤器温度，（b）平均氮氧化物流速，和（c）仅基于过滤器上的压力差（被测量作为压力差，或者在没有校正的情况下从入口处测量的压力和出口处建模的压力计算出来）的估计的煤烟质量。该偏差被除以平均煤烟装载时间，从计算出速率。该偏差率经由数据拟合与三个参数（a）、（b）和（c）相关联，因此限定了一关系。该关系（函数）然后被存储为数据库66。

因此，偏差48的第二分量65基于分别来自氮氧化物传感器30和温度传感器36的信号32和38代表的测量数量到数据库66中存储的数据的拟合（即映射）。可通过经验测试来确定给予偏差48的每个分量63、65的比例权重。

参见图3，监测颗粒过滤器14的方法100被示作为流程图。方法100被关于图1和2的监测系统16来进行描述，并且包括步骤102，即测量指示排气系统中的排气流中的氮氧化物的质量流速的第一操作参数。可使用图1的氮氧化物传感器30来执行步骤102。

方法100还包括步骤104，即测量指示颗粒过滤器14的温度的第二操作参数。可使用排气流温度传感器36来执行步骤104。排气流温度传感器36指示的温度指示了颗粒过滤器14中的温度（即，可基于过滤器上游的测量的排气流温度以及排气、过滤器和环境之间的建模的热交换来计算平均过滤器温度）。本领域普通技术人员可理解如何使用标准热力学关系来计算排气、过滤器和环境之间的热交换。

方法100还包括步骤106，即至少部分地基于第三操作参数（其指示进入过滤器14的入口24的排气流和排出过滤器14的出口26的排气流之间的压力差）来预测颗粒过滤器14中的煤烟质量。如上所述，第三操作参数可以是入口24处测量的压力，使用出口26处的建模的压力从其计算出压力差，或者用压力差传感器在过滤器上测量的压力差。可按照任何顺序或者同时执行步骤102、104和106。

使用来自步骤102和104的测量数据以及来自步骤106的预测煤烟质量，方法100然后进行到步骤108，即估计来自步骤106的预测煤烟质量和过滤器14中的实际煤烟质量之间的偏差48。如上所述，根据图2的处理器54所存取的存储的函数和数据库来估计该偏差48。偏差48然后在步骤110中被使用，其中，步骤106的预测煤烟质量被估计的偏差48修正。

如果修正的预测煤烟质量不大于预定值，则步骤102、104、106、108和110重复进行。预测值是已经被确定为处于应当进行系统维护时的水平的过滤器中的煤烟量。系统维护可通过主动再生或通过更换过滤器14来进行。然而，如果修正的预测煤烟质量等于或大于预定值，则方法100进行到步骤112，并且指示过滤器再生，从而过滤器14中的煤烟将燃烧。

虽然已经详细描述了用于实施本发明的最佳模式，但本领域技术人员将会意识到所附权利要求范围内的用于实施本发明的各种替代设计和实施例。

Claims (10)

1.一种监测排气系统的颗粒过滤器中的煤烟质量的方法，包括：

至少部分地基于流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差来预测颗粒过滤器中的煤烟质量；以及

至少部分地基于测量的操作参数来修正预测的煤烟质量，所述操作参数指示排气系统的排气流中的氮氧化物的质量流速和颗粒过滤器的温度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正包括：

通过将测量的操作参数和预测煤烟质量拟合到预测煤烟质量和实际煤烟质量之间的偏差的存储数据库来估计预测煤烟质量和过滤器中实际煤烟质量之间的偏差，所述数据库在与颗粒过滤器基本相同的至少一个颗粒过滤器的多个各自煤烟装载循环上测量，存储在数据库中的每个偏差用于煤烟装载循环的各自一个中的各自平均建模的过滤器温度和氮氧化物的各自平均测量的质量流速。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

以预定时间间隔重复测量操作参数、预测煤烟质量以及修正预测的煤烟质量；以及

当修正的预测煤烟质量达到预定值时，指示过滤器再生建议。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中的氮氧化物传感器来测量所述指示氮氧化物质量流速的操作参数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用定位成与排气流流体连通的温度传感器来测量所述指示颗粒过滤器的温度的操作参数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用定位成与颗粒过滤器的入口和颗粒过滤器的出口流体连通的压力差传感器来测量所述压力差。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压力差基于在颗粒过滤器上游测量的压力和在颗粒过滤器下游建模的压力。

8.一种监测排气系统的颗粒过滤器的煤烟质量的方法，包括：

测量第一操作参数，所述第一操作参数指示排气系统的排气流中的氮氧化物的质量流速；

测量第二操作参数，所述第二操作参数指示颗粒过滤器的温度；

至少部分地基于第三操作参数来预测颗粒过滤器中的煤烟质量，所述第三操作参数指示进入颗粒过滤器的排气流的压力和排出颗粒过滤器的排气流的压力之间的压力差；

通过将测量的第一操作参数、测量的第二操作参数和预测煤烟质量拟合到预测煤烟质量和实际煤烟质量之间的偏差的存储数据库来估计预测煤烟质量和过滤器中实际煤烟质量之间的偏差，所述数据库在与颗粒过滤器基本相同的至少一个过滤器的多个各自煤烟装载循环上测量，存储在数据库中的每个偏差用于煤烟装载循环的各自一个中的各自平均建模的过滤器温度和氮氧化物的各自平均测量的质量流速；以及

通过估计的偏差来修正预测煤烟质量。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

以预定时间间隔重复测量第一操作参数、测量第二操作参数、预测煤烟质量、估计偏差、以及修正预测的煤烟质量；以及

当修正的预测煤烟质量达到预定值时，指示过滤器再生建议。

10.一种用于发动机排气系统中的颗粒过滤器的监测系统，包括：

氮氧化物传感器，其至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中；

温度传感器，其至少部分地定位在颗粒过滤器上游的排气流中；

压力传感器，其定位成与颗粒过滤器的入口流体连通；

处理器，其执行：

第一经验算法，其基于压力传感器测量的压力来确定颗粒过滤器中的预测煤烟质量；

第二经验算法，其基于由温度传感器和氮氧化物传感器测量的分别指示过滤器温度和氮氧化物质量流速的操作参数来确定预测煤烟质量与过滤器中的实际煤烟质量的预期偏差。

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