CN102312713B - 具有主动再生无效率的校正的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

监测排气系统的颗粒过滤器中的煤烟质量的方法包括：确定过滤器上的压力差；通过将确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储数据库而获得第一煤烟质量估计，第一存储数据库在使用基本类似的过滤器在完全过滤器再生之后先装载的情况下的过滤器再生期间获得；并且通过将确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储数据库而获得第二煤烟估计，第二存储数据库在使用基本类似的过滤器在不完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得。通过利用基于指示再生效率的操作参数的权重计算第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和来估计实际煤烟质量。还提供了颗粒过滤器的监测系统。

Description

具有主动再生无效率的校正的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。

由于煤烟的不均匀燃烧，主动再生可低于完全效率的（即，即使在完成再生之后也可导致残留煤烟）。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。该方法在过滤器的煤烟装载过程中使用，但是不能补偿主动再生事件导致的不均匀燃烧，因为其不考虑预测煤烟质量和实际煤烟质量之间的即时偏移。

发明内容

如果排气流中的氧气水平从理想量变化，如果排气温度过低，或者如果再生时间过短，则主动再生可能不充分，上述三种情况均由驱动条件影响（例如，公路驱动对比城市驱动）。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确定过滤器上的压力差。通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而获得第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在完全过滤器再生之后先装载的情况下的过滤器再生期间获得的。通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而获得第二煤烟估计，所述第二存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在不完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的。如本文所使用的，“完全”过滤器再生是导致没有残余煤烟或者导致不超过预定最小煤烟量的再生。“不完全”过滤器再生是导致高于预定最小量的残余煤烟的再生。

然后，通过利用基于指示再生效率的操作参数的权重计算第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和来估计实际煤烟质量。操作参数可包括由氧气传感器测量的氧气水平、由温度传感器测量的排气温度、自从开始再生所经过的时间（包括每次测量的排气温度的时间）、前面连续不完全再生的数量以及驱动模式。“驱动模式”指的是安装了过滤器的车辆是经历公路驱动、城市驱动或者其他识别的模式或模式组合，由诸如发动机速度、发动机负载、制动等监测参数确定。

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：氧气传感器，其定位在排气流中；温度传感器，其定位在排气流中；压力差传感器，其定位成与颗粒过滤器的入口和出口流体连通并且测量颗粒过滤器上的压力差或者压力传感器，其定位成与颗粒过滤器上游的排气流流体连通；和处理器。

所述处理器执行第一算法，其通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而确定第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在完全过滤器再生之后的过滤器再生期间获得的。所述处理器还执行第二算法，其通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而确定第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在不完全过滤器再生之后的过滤器再生期间获得的。进一步，所述处理器执行第三算法，其基于诸如氧气传感器测量的氧气水平、温度传感器测量的排气温度、每次测量的排气温度的时间、前面连续不完全再生的数量以及驱动模式之类的操作参数来确定过滤器的当前再生的再生效率。最后，所述处理器执行第四算法，其计算校正的煤烟质量估计。加权是基于由第三算法确定的再生效率。因此，考虑到操作参数（包括历史再生数据）对再生效率的影响来校正仅基于过滤器上的压力差的煤烟质量估计。

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：

确定流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差；

通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而获得第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；

通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而获得第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在不完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；以及

通过利用基于指示再生效率的操作参数的权重计算第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和来估计实际煤烟质量。

2. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括排气温度。

3. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括排气流中的氧气水平。

4. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括自从前次再生完成经过的时间。

5. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括导致不完全再生的前面连续再生循环的数量。

6. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括驱动模式。

7. 如方案1所述的方法，其特征在于，所述确定压力差是通过测量压力差或者通过测量过滤器上游的压力和对过滤器下游的压力进行建模。

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：

确定指示再生效率的操作参数，其包括排气温度、自从前次再生完成所经过的时间、前面连续不完全再生的数量以及驱动模式；

确定流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差；

通过将所确定的压力差拟合到测量的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而获得第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在基本完全再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；

通过将所确定的压力差拟合到测量的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而获得第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在不完全再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；以及

通过利用基于指示再生效率的操作参数的权重计算第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和来估计实际煤烟质量。

9. 如方案8所述的方法，其特征在于，所述确定压力差是通过测量压力差或者通过测量过滤器上游的压力和对过滤器下游的压力进行建模。

10. 如方案8所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括排气中的氧气浓度。

11. 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：

温度传感器，其定位在排气流中；

压力传感器，其定位成与排气流流体连通并且测量颗粒过滤器上的压力差和颗粒过滤器上游的压力中的一个；和

处理器，其执行

第一算法，其通过将压力传感器测量的压力差或者基于颗粒过滤器上游的压力和建模的下游压力的建模的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而确定第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在完全再生之后的过滤器再生期间获得的；

第二算法，其通过将压力传感器测量的压力差或者基于颗粒过滤器上游的压力和建模的下游压力的建模的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而确定第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在不完全再生之后的过滤器再生期间获得的；

第三算法，其至少部分地基于温度传感器测量的排气温度、每次测量的排气温度时的时间、前面连续不完全再生的数量以及驱动模式来确定过滤器的再生效率；以及

第四算法，其计算校正的煤烟质量估计，作为基于由第三算法确定的再生效率加权的第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和。

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，其具有包括处理器的颗粒过滤器监测系统；并且

图2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包括氧气传感器30，氧气传感器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。氧气传感器30可操作以测量第一操作参数，即排气流20中的氧气的浓度，并且然后向控制器34提供信号32。氧气传感器30是任选的，并且监测系统16可在没有反映氧气水平的数据的情况下估计过滤器14中的煤烟的量。如下所述，控制器34包括处理器35，其是一组算法47、49、60和88。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（这里也称为校正煤烟质量估计44），其校正了预测煤烟质量的不精确性，其仅基于过滤器14上的压力差。通过各自第一和第二经验算法47和49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以及映射到数据库56中存储的经验数据54，而确定第一和第二不同的基于压力差的煤烟质量估计46和48。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。因此，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50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。在这些煤烟装载循环中的过滤器的再生完成，从而在每个循环的装载开始时的残留煤烟基本为零，即低于预定最小值，并且过滤器被认为是完全清洁或深度清洁的。因而，每个循环的再生效率非常高，并且可在0.0到1.0的标度上获得1.0的值。

基于与过滤器14基本相同的颗粒过滤器的经验测试，存储在数据库56中的经验数据54还将压力差与实际过滤器煤烟质量相关联。如果使用了压力差传感器40，则数据54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54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。在采集和存储经验数据54的测试期间，在多个煤烟装载循环上运行与过滤器14基本相同的一个或多个过滤器。然而，在这些煤烟装载循环中过滤器再生是不完全的，从而在每个装载循环开始时还存在高于预定最小值的残留煤烟，并且过滤器被认为仅仅是部分清洁的。每个循环的再生效率因而大于0.0且小于1.0。

控制器34依赖于排气系统12的实际操作参数来确定过滤器14的估计的再生效率（从下面描述的算法60），并且确定校正的煤烟质量估计44，其是基于深度清洁的过滤器再生数据50的数据库52从第一算法47获得的估计和基于仅部分清洁的过滤器再生数据54的数据库56从第二算法49获得的估计的加权。

处理器35包括第三算法60，其基于指示再生效率的操作参数来确定过滤器14的当前再生的再生效率（在0.0到1.0的标度上）。操作参数包括上述由信号32提供的氧气质量流速数据和由信号38提供的排气温度数据。所考虑的其他操作参数包括由信号62指示的从最近一次再生经过的时间以及由信号64指示的再生状态（即当前是否正在执行再生循环）。当控制器34命令发动机12根据一定参数运行以便执行再生循环时，再生状态和时间的数据对于控制器34是可用的。

由信号32、38、62和64提供的操作参数信息被第三算法60的第一部分66分析。第三算法60产生加权的平均再生描述符68和最大值再生描述符70，其代表基于当前操作参数的过滤器14的再生效率的初始估计。描述符68、70还代表由第三算法60的第一部分66从信号32、38、62和64确定的64车辆的当前驱动模式的分类，例如城市模式或公路模式。城市模式的分类将比公路模式的分类被授予更低值的再生描述符，因为过滤器14的再生在公路驱动模式下可更加完全。

第三算法60的第二部分69考虑影响过滤器14的再生效率的其他操作参数，以提炼描述符68、70。所考虑的另外的操作参数包括由信号72指示的前次再生开始时存在的煤烟、由信号74指示的前次再生结束时存在的残留煤烟、以及由信号76指示的后继再生标志，其提供每个前次再生是完全还是不完全的指示。

然后，第二部分69基于描述符68、70和信号72、74、76等的评估来提供再生质量估计（其由信号78表示并且在0.0和1.0之间），即基于当前操作参数和历史再生数据。第二部分69还从由信号72、74和76提供的历史操作信息来确定多个连续的不完全再生（由信号80指示）。

由信号78和80指示的使用再生质量估计和所述多个连续不完全再生，第三算法60的第三部分82确定第一校正系数84，以分配到第一算法47，即分配到仅基于压力差数据的煤烟预测估计46（测量的压力差或者测量的过滤器14上游的压力和建模的过滤器14下游的压力，如上所述），其被拟合或映射到完全再生的过滤器上的数据50的数据库52。第三部分82还确定第二校正系数86，以分配到第二算法49，即分配到仅基于压力差数据的煤烟预测估计48（测量的压力差或者测量的过滤器14上游的压力和建模的过滤器14下游的压力，如上所述），其被拟合到仅部分再生的过滤器上的数据50的数据库56。系数84、86代表第三算法60的基于经验的确定，关于给定当前和历史操作参数的情况下的估计46、48的适当加权。

第四算法88通过将估计46乘以系数84，将估计48乘以系数86，并且将乘积相加来确定煤烟预测估计46、48的加权和，以确定校正的煤烟估计44。校正的煤烟估计44因此不仅通过考虑其他操作参数针对依赖于压力差的不精确性而校正了煤烟估计46、48，而且应用了由系数84、86指示的再生质量估计。

当校正的煤烟质量估计44达到预定水平时，控制器34提供输出信号90，其指示建议执行过滤器再生。信号90可被引导到发动机10以影响发动机参数以导致排气流20的温度的增加。

参见图2，关于图1的部件描述了监测排气系统12的颗粒过滤器14中的煤烟质量的方法100，该方法100由处理器35执行。方法100包括步骤102，即确定指示再生效率的操作参数。如上所述，这些操作参数可包括排气温度、氧气水平（即排气流中的氧气浓度）、自从前次再生循环完成所经过的时间、导致不完全再生的前面相继再生循环的数量、每个前次再生循环所估计的初始和残余煤烟质量、以及从操作参数对驱动模式的识别。

同时，在步骤102之前或之后，方法100在步骤104中确定流入过滤器14的排气和流出过滤器14的排气之间的压力差（使用测量的压力差或者测量的过滤器14上游的压力以及建模的过滤器14下游的压力，如上所述）。从压力差的确定，方法100在步骤106中经由第一算法47通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟数据50的第一存储的数据库52而获得第一煤烟估计46，所述数据库54是在使用基本类似的过滤器在完全过滤器再生之后先装载的情况下的过滤器再生期间获得的。

而且，从压力差的确定，方法100在步骤108经由第二算法49通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟数据54的第二存储的数据库56而获得第二煤烟估计48，所述数据库56是在使用基本类似的过滤器在不完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的。

在步骤110，方法100基于操作参数（当前操作参数和历史再生数据）估计再生质量（由信号78指示），并且在步骤112确定第一和第二煤烟质量估计46、48的适当加权（即在1.0到0之间的适当系数，以分配到估计46和48，在给定估计的再生质量和历史再生数据的情况下）（由信号72、74、76和78指示）。

在步骤114，方法100使用在步骤112中确定的系数来计算第一和第二煤烟质量估计46、48的加权和，以获得校正的煤烟质量估计44，其比仅仅基于压力差的估计更好地反映了实际煤烟质量，并且考虑了估计的再生质量，在给定操作条件和历史再生数据的情况下。

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 (11)

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：

确定流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差；

通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而获得第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；

通过将所确定的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而获得第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在不完全过滤器再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；以及

通过利用基于指示再生效率的操作参数的权重计算第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和来估计实际煤烟质量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括排气温度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括排气流中的氧气水平。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括自从前次再生完成经过的时间。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括导致不完全再生的前面连续再生循环的数量。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括驱动模式。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定压力差是通过测量压力差或者通过测量过滤器上游的压力和对过滤器下游的压力进行建模。

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：

确定指示再生效率的操作参数，其包括排气温度、自从前次再生完成所经过的时间、前面连续不完全再生的数量以及驱动模式；

确定流入过滤器的排气和流出过滤器的排气之间的压力差；

通过将所确定的压力差拟合到测量的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而获得第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在基本完全再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；

通过将所确定的压力差拟合到测量的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而获得第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在使用基本类似的过滤器在不完全再生之后装载的情况下的过滤器再生期间获得的；以及

通过利用基于指示再生效率的操作参数的权重计算第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和来估计实际煤烟质量。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定压力差是通过测量压力差或者通过测量过滤器上游的压力和对过滤器下游的压力进行建模。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述指示再生效率的操作参数包括排气中的氧气浓度。

11.一种用于发动机排气系统中的颗粒过滤器的监测系统，包括：

温度传感器，其定位在排气流中；

压力传感器，其定位成与排气流流体连通并且测量颗粒过滤器上的压力差和颗粒过滤器上游的压力中的一个；和

处理器，其执行

第一算法，其通过将压力传感器测量的压力差或者基于颗粒过滤器上游的压力和建模的下游压力的建模的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第一存储的数据库而确定第一煤烟质量估计，所述第一存储的数据库是在完全再生之后的过滤器再生期间获得的；

第二算法，其通过将压力传感器测量的压力差或者基于颗粒过滤器上游的压力和建模的下游压力的建模的压力差拟合到测量或建模的压力差以及对应测量的煤烟质量的第二存储的数据库而确定第二煤烟质量估计，所述第二存储的数据库是在不完全再生之后的过滤器再生期间获得的；

第三算法，其至少部分地基于温度传感器测量的排气温度、每次测量的排气温度时的时间、前面连续不完全再生的数量以及驱动模式来确定过滤器的再生效率；以及

第四算法，其计算校正的煤烟质量估计，作为基于由第三算法确定的再生效率加权的第一煤烟质量估计和第二煤烟质量估计的加权和。

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