CN102312711B - 排气处理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及排气处理方法和系统。提供一种评估排气处理系统的微粒过滤器的方法。所述方法包括：基于微粒过滤器中的微粒物质水平选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个；当启动数据收集时，基于线性回归模型计算微粒过滤器阻力；以及当启动阻力评估时，基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。

Description

排气处理方法和系统
技术领域
本发明的示例性实施例公开了用于排气系统的方法和系统。更具体地，涉及用于评估排气系统的微粒过滤器的方法和系统。
背景技术
从内燃机（例如，柴油发动机）排出的排气是多种不同物质的混合物，包含气体排放物，诸如一氧化碳（CO），未燃烧的碳氢化合物（HC）和氮氧化物（NOx）以及构成微粒物质的凝相材料（液体和固体）。设置微粒过滤器以从排气过滤所述材料。当微粒过滤器已经充满微粒时，就对微粒过滤器进行再生。如果在再生处理过程中温度过高，则微粒过滤器可能出现裂纹或熔化。因此，期望经常评估微粒过滤器的效率，以确定微粒过滤器是否损坏。
发明内容
在一个示例性实施例中，提供一种评估排气处理系统的微粒过滤器的方法。所述方法包括：基于微粒过滤器中的微粒物质水平选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个；当启动数据收集时，基于线性回归模型计算微粒过滤器阻力；以及当启动阻力评估时，基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
根据下面结合附图进行的实现本发明的详细描述，本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点将是明显的。
本发明还提供了如下方案：
方案1. 一种评估排气处理系统的微粒过滤器的方法，包括：
基于微粒过滤器中的微粒物质水平选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个；
当启动数据收集时，基于线性回归模型计算微粒过滤器阻力；以及
当启动阻力评估时，基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
方案2. 如方案1所述的方法，其中，选择性地启动还基于再生状态。
方案3. 如方案1所述的方法，其中，选择性地启动还基于微粒过滤器温度。
方案4. 如方案1所述的方法，其中，评估微粒过滤器的效率还基于所收集数据的深度和宽度。
方案5. 如方案1所述的方法，其中，计算微粒过滤器阻力还基于排气压力。
方案6. 如方案1所述的方法，其中，计算微粒过滤器阻力还基于排气流。
方案7. 如方案1所述的方法，其中，线性回归模型包括线性回归变换函数和卡尔曼滤波器函数。
方案8. 一种排气处理控制系统，包括：
第一模块，其基于微粒过滤器中的微粒物质水平选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个；
第二模块，当启动数据收集时，其基于线性回归模型计算微粒过滤器阻力；以及
第三模块，当启动阻力评估时，其基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
方案9. 如方案8所述的系统，其中，第一模块基于再生状态选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个。
方案10. 如方案8所述的系统，其中，第一模块基于微粒过滤器温度选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个。
方案11. 如方案8所述的系统，其中，第三模块基于所收集数据的深度和宽度评估微粒过滤器的效率。
方案12. 如方案8所述的系统，其中，第二模块基于排气温度计算微粒过滤器阻力。
方案13. 如方案8所述的系统，其中，第二模块基于排气流计算微粒过滤器阻力。
方案14. 如方案8所述的系统，其中，线性回归模型包括线性回归变换函数和卡尔曼滤波器函数。
方案15. 一种车辆，包括：
发动机；
微粒过滤器，其从发动机接收排气；以及
控制模块，其基于线性回归模型选择性计算微粒过滤器阻力，并且基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
方案16. 如方案15所述的车辆，其中，线性回归模型包括线性回归变换函数和卡尔曼滤波器函数。
方案17. 如方案15所述的车辆，其中，控制模块基于排气流计算微粒过滤器阻力。
方案18. 如方案15所述的车辆，其中，控制模块基于排气压力计算微粒过滤器阻力。
方案19. 如方案15所述的车辆，其中，控制模块基于所收集数据的深度和宽度评估微粒过滤器的效率。
方案20. 如方案15所述的车辆，其中，控制模块基于再生状态选择性地计算微粒过滤器阻力。
附图说明
在下面实施例的详细描述中，仅通过示例方式呈现其他目的、特征、优点和细节，所述详细描述参照附图，其中：
图1是根据示例性实施例的排气系统的示意性说明；
图2是示出根据示例性实施例的微粒过滤器评估系统的数据流程图；
图3是示出根据示例性实施例的微粒过滤器评估系统的示例性线性回归模型的示图；以及
图4是示出根据示例性实施例的微粒过滤器评估方法的流程图。
具体实施方式
下面的详细描述仅是示例性的，且不意在限制本公开、应用或使用。应该理解，在整个附图中，相应的标号指示相同或相应的部件和特征。如在此使用，术语模块是指专用集成电路（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、专用或组）和内存、组合逻辑电路和/或提供描述的功能的其它适合的部件。
现参照图1，示例性实施例针对车辆10，其包括整体以12示出的排气处理系统。排气处理系统12减少整体以14所示的内燃机系统产生的排气成分。可以理解，可以在各种发动机系统14中实现在此描述的排气处理系统12。这些发动机系统14可以包括，例如但不限于，柴油发动机，汽油直喷系统，均质充气压燃发动机系统。
如图1所示，排气处理系统12通常包括一个或多个排气导管15，其从发动机系统14接收排气17。排气导管15将一个或多个排气处理设备连接到发动机系统14。排气处理设备包括至少一个微粒过滤器（PF）16。另外，排气处理设备可以包括，例如但不限于，一个或多个氧化催化剂（未示出）和/或一个或多个选择性催化还原设备（未示出）。
PF 16运行以过滤出排气17的碳和其他微粒。可以理解，PF 16可以是本领域已知的各种微粒过滤器。在各种实施例中，PF16包括过滤器18，可以使用壁流单个过滤器或其他设备（例如，缠绕的或包装的多个纤维过滤器、开孔泡沫、烧结金属纤维等）构建滤波器18。可以用膨胀垫包裹过滤器18，膨胀垫在被加热时膨胀，以保护基板并使其绝缘，并且可以用刚性外壳或罐封装过滤器18。
车辆10还包括各种传感器22-28，其检测和测量排气处理系统12和/或发动机系统14的可观测状态。传感器22-28基于可观测状态产生传感器信号。在各种实施例中，传感器22, 24是压力传感器。第一压力传感器22感测PF 16的整体以30示出的入口处或附近的排气17的压力，并且基于该压力产生排气压力信号32。第二压力传感器24感测PF 16的整体以34示出的出口处或附近的排气17的压力，并且基于该压力产生排气压力信号36。在各种其他实施例中，传感器22, 24是单个压力传感器，在PF 16的入口30处或附近感测第一压力，在PF 16的出口34处或附近感测参考压力。
在各种实施例中，传感器26, 28是温度传感器。第一温度传感器26感测PF 16的入口30处或附近的排气17的温度，并且基于该温度产生第一温度信号38。第二温度传感器28感测PF 16的出口34处或附近的排气17的温度，并且基于该温度产生第二温度信号40。
控制模块42接收信号32, 36, 38, 40，并且控制发动机系统14和/或排气处理系统12从而根据本领域已知的再生方法再生PF 16。在各种实施例中，控制模块42还基于感测或建模得到的数据以及还基于在此描述的PF评估方法和系统评估PF 16的效率。在各种实施例中，控制模块42接收信号32, 36, 38, 40，并且通过计算流动阻力确定PF 16的效率。控制模块42基于排气压力和排气流动的线性回归分析计算流动阻力。基于PF 16的效率，控制模块42对PF 16进行诊断。
现参照图2，数据流程图示出可以在图1的控制模块42中嵌入的PF评估系统的各种实施例。根据本公开的PF评估系统的各种实施例可以包括任何数量的嵌入控制模块42中的子模块。可以理解，图2所示的子模块可以被组合和/或进一步分割，以类似地评估PF 16的效率（图1）。控制模块42的输入可以是从发动机系统14（图1）感测的，从车辆10内的其他控制模块（未示出）接收的，和/或通过控制模块42中的其他子模块（未示出）确定/建模得到的。在各种实施例中，控制模块42包括启动模块50、线性回归模块52和评估模块54。
启动模块50接收指示排气处理系统12（图1）的当前运行状态的输入数据。例如，输入数据可以包括，但不限于，再生状态56、PF入口温度58、PF出口温度60、里程数62、排气流64、时间66和/或燃料68。基于部分输入数据、全部输入数据或各种输入数据的组合，启动模块50确定当前运行状态何时足以启动数据收集或阻力评估，并且基于此设置启动状态70。在各种实施例中，启动状态70可以是具有指示没有启动的值、指示数据收集启动的值和指示阻力评估启动的值的列举。
在各种实施例中，在再生状态56指示再生完成时，以及在PF 16（图1）的性质相对稳定时，启动模块50设置启动状态70以指示数据收集启动。性质可以包括，但不限于，温度和微粒物质累积。例如，可以评估与PF 16（图1）中的微粒物质相关的微粒物质水平或数据（即，排气流64、里程数62、时间66和/或燃料68），以确定在出现再生之后微粒物质的累积何时相对稳定。例如，当微粒物质等级处于一定范围内（例如，由最低进入阈值和最高离开阈值限定的范围）时，认为微粒物质水平是稳定的。
在另一示例中，可以评估PF温度58, 60，以确定出现再生之后PF温度何时相对温度。例如，当PF入口温度58和PF出口温度60中的差异在一定温度范围内（例如，由最低进入阈值和最高离开阈值限定的范围）时，认为PF温度是稳定的。
在各种实施例中，当PF性质超过稳定极限时，启动模块50设置启动状态70以指示阻力评估启动。例如，当在数据收集阶段过程中微粒物质水平和/或里程数超过各自的阈值时（例如，已经满足离开标准），认为PF性质超过稳定极限。
在各种实施例中，启动模块50初始化启动状态70以指示未启动。当不满足将启动状态70设置为数据收集启动或阻力评估启动的条件时，启动模块50设置启动状态70为未启动。
线性回归模块52接收作为输入的启动状态70，以及指示排气处理系统12（图1）的当前运行状态的数据。在各种实施例中，所述数据包括但不限于，入口排气压力72、出口排气压力74、微粒过滤器温度75和排气流76。在各种实施例中，排气流76可以是通过排气系统12（图1）估计或测量的排气流76的体积。在各种实施例中，微粒过滤器温度75是在PF 16（图1）的入口30（图1）处测量的温度。
当启动状态70指示启动数据收集时，线性回归模块52利用线性回归模型90（图3）计算PF阻力78。例如，如图3所示，线性回归模型90计算入口排气压力72与出口排气压力74之间的德耳塔（delta）压力92，并且基于排气流76和微粒过滤器温度75将线性变换函数94应用于德耳塔压力92。然后，线性回归模型90将卡尔曼过滤器函数96应用于使用排气流76线性化的德耳塔压力98，以确定PF阻力78（其中，PF阻力78是直线的斜率）。
再参照图2，在各种实施例中，当排气流处于一定范围内（例如，由最低排气流阈值和最高排气流阈值限定的范围）时，线性回归模块52计算PF阻力78。在各种实施例中，线性回归模块52还可以在排气流76处于所述范围内时追踪收集的数据的数据深度和宽度80。例如，排气流范围可以分段成多个区域，并且可以追踪用于计算PF阻力的排气流数据作为每个区域的数据深度和宽度80。
评估模块54接收作为输入的启动状态70、PF阻力78和数据深度和宽度80。当启动状态70指示启动阻力评估时，评估模块54确定是否已经捕获足够的数据来评估计算的PF阻力78。例如，将数据深度和宽度80与数据阈值进行比较。如果数据深度和宽度超过阈值，则获得了足够的数据。然后，评估模块54将计算的PF阻力78与阻力阈值进行比较。如果计算的PF阻力78小于或等于阻力阈值，则确定PF 16（图1）高效地操作。如果计算的PF阻力大于阻力阈值，则确定PF 16（图1）低效地操作。
基于效率确定，评估模块54可以设置诊断代码82和/或产生通知信号84。例如，如果对于X连续次数，对于X连续秒或者对于Y个样本中的X个，确定一次或多次低效，则可以产生通知信号84。在各种实施例中，通知信号84可以是激活车辆10（图1）的音频系统（未示出）的音频信号。在各种其他实施例中，通知信号84可以是激活车辆10（图1）的警报灯（未示出）的指示信号。在各种其他实施例中，通知信号84包括适当的诊断故障码82，并且服务工具可以检索通知信号84，或者通过车辆10（图1）的远程信息处理系统将通知信号84发送到远程位置。
现参照图4，并且继续参照图1和图2，流程图示出根据本公开图1的控制模块42可以执行的排气处理控制方法。根据本公开可以理解，该方法的操作顺序不限于图4所示的执行顺序，而是可以按照应用和根据本公开以一种或多种不同的顺序改变来执行。
在各种实施例中，可以调度所述方法以基于预定事件运行，和/或在发动机系统（如图4的示例所示）的操作期间连续运行（例如，以预定时间间隔）。
在一个示例中，方法在100开始，在110至170评估数据收集启动标准和阻力评估标准。如果再生状态56指示在110完成再生，在120微粒物质水平在阈值之上，在130里程数62在阈值之上，在140 PF入口温度58在阈值之上，在150微粒物质水平在第二阈值之下，在160里程数62在第二阈值之下，并且PF入口温度58和PF出口温度60处于一定范围内，则已经满足数据收集的启动标准，并且方法进行到180-200的数据收集。
然而，如果再生状态56指示在110完成再生，在120微粒物质水平在阈值之上，在130里程数62在阈值之上，在140 PF入口温度58在阈值之上，在150微粒物质水平大于或等于第二阈值，或者在160里程数62大于或等于第二阈值，则已经满足阻力评估的启动标准，并且方法进行到220-240的阻力评估。
然而，如果再生状态56没有指示在110完成再生，在120微粒物质水平小于阈值，在130里程数62小于阈值，在140 PF入口温度58小于阈值，或者在170 PF入口温度58和PF出口温度60在一定范围之外，则不满足启动标准，并且不启动该启动状态。方法在210结束。
如果启动数据收集，则在180评估流动范围。如果排气流76处于流动范围内，则在190记录数据深度和宽度80，并且在200基于线性回归模型90计算PF阻力78。其后，方法在210结束。然而，如果在180排气流76处于流动范围之外，则方法在210结束。
如果启动阻力评估，则在220评估数据深度和宽度80。如果在220数据深度和宽度80大于或等于数据阈值，则在230评估PF阻力78。否则，方法在210结束。
如果在230 PF阻力78大于或等于阻力阈值，则在240确定PF低效，并且执行适当的诊断措施。然而，如果在230 PF阻力78小于阻力阈值，则方法在210结束。
尽管已经参照示例性实施例描述了本公开，但是本领域的技术人员将理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行各种修改，并且等同物可以替换其元件。另外，在不脱离本发明的基本范围的情况下，可以进行多种改变以使具体的情况或材料适应本发明的教导。因此，本发明不限制在作为实现本发明的最佳实施例公开的特定实施例，而是本发明将包括落入本申请的范围内的所有实施例。

Claims (20)

1.一种评估排气处理系统的微粒过滤器的方法，包括：
基于微粒过滤器中的微粒物质水平选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个；
当启动数据收集时，基于线性回归模型计算微粒过滤器阻力；以及
当启动阻力评估时，基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
2.如权利要求1所述的方法，其中，选择性地启动还基于再生状态。
3.如权利要求1所述的方法，其中，选择性地启动还基于微粒过滤器温度。
4.如权利要求1所述的方法，其中，评估微粒过滤器的效率还基于所收集数据的深度和宽度。
5.如权利要求1所述的方法，其中，计算微粒过滤器阻力还基于排气压力。
6.如权利要求1所述的方法，其中，计算微粒过滤器阻力还基于排气流。
7.如权利要求1所述的方法，其中，线性回归模型包括线性回归变换函数和卡尔曼滤波器函数。
8.一种排气处理控制系统，包括：
第一模块，其基于微粒过滤器中的微粒物质水平选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个；
第二模块，当启动数据收集时，其基于线性回归模型计算微粒过滤器阻力；以及
第三模块，当启动阻力评估时，其基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
9.如权利要求8所述的系统，其中，第一模块基于再生状态选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个。
10.如权利要求8所述的系统，其中，第一模块基于微粒过滤器温度选择性地启动数据收集和阻力评估中的至少一个。
11.如权利要求8所述的系统，其中，第三模块基于所收集数据的深度和宽度评估微粒过滤器的效率。
12.如权利要求8所述的系统，其中，第二模块基于排气温度计算微粒过滤器阻力。
13.如权利要求8所述的系统，其中，第二模块基于排气流计算微粒过滤器阻力。
14.如权利要求8所述的系统，其中，线性回归模型包括线性回归变换函数和卡尔曼滤波器函数。
15.一种车辆，包括：
发动机；
微粒过滤器，其从发动机接收排气；以及
控制模块，其基于线性回归模型选择性计算微粒过滤器阻力，并且基于微粒过滤器阻力评估微粒过滤器的效率。
16.如权利要求15所述的车辆，其中，线性回归模型包括线性回归变换函数和卡尔曼滤波器函数。
17.如权利要求15所述的车辆，其中，控制模块基于排气流计算微粒过滤器阻力。
18.如权利要求15所述的车辆，其中，控制模块基于排气压力计算微粒过滤器阻力。
19.如权利要求15所述的车辆，其中，控制模块基于所收集数据的深度和宽度评估微粒过滤器的效率。
20.如权利要求15所述的车辆，其中，控制模块基于再生状态选择性地计算微粒过滤器阻力。
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