CN105781765A - 用于催化转化器系统的基于模型控制的系统和方法 - Google Patents

用于催化转化器系统的基于模型控制的系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及用于催化转化器系统的基于模型控制的系统和方法。具体而言，系统包括控制器，该控制器包括处理器，该处理器构造成：从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游；和从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，第二氧传感器配置在催化转化器系统的下游；和执行催化剂估计器系统，其中，该催化剂估计器系统构造成基于第一信号、第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值。处理器构造成基于催化转化器模型和氧储存估值来推导用于催化转化器系统的系统氧储存设定点。

Description

用于催化转化器系统的基于模型控制的系统和方法
技术领域
在本文中公开的主题涉及催化转化器系统的基于模型的控制。具体而言，以下描述的主题涉及用于控制催化转化器系统的某些参数的系统和方法。
背景技术
燃气涡轮和发动机系统提供用于各种应用的功率，诸如油气处理系统、商业和工业建筑、以及车辆。涡轮和燃气发动机系统可流体地联接到催化转化器系统，诸如三元催化转化器，其适于控制某些氧化物(诸如氮氧化物)的排放。发动机系统包括或联接到控制系统，该控制系统监视发动机系统的操作。控制系统可改善发动机系统的效率，且提供其他功能。例如，控制系统可通过控制发动机的空气燃料比来改善内燃发动机系统的效率，发动机的空气燃料比表示提供至发动机的空气的量相对于提供至发动机的燃料的量。取决于所需的应用，控制系统可设法将空气燃料比保持在理想配比(stoichiometry)附近。其他应用可将空气燃料比保持在富(即，过量的燃料)和贫(即，过量的空气)之间的范围内。
如将理解的，发动机系统作为焚烧燃料的结果而产生排气；且排出的排气的类型可部分地取决于提供至发动机系统的燃料的类型和量。许多行业和管辖区(例如，燃煤厂、联邦和州政府等)可具有规定不同燃气发动机系统允许排放的排气的类型和量的法规和限制。
为了遵守法规和限制，燃气发动机系统可使用催化转化器系统来控制排放。催化转化器系统接收排气，且将排气充分地转化为法规和限制允许的其他类型的气体。催化转化器系统的性能可影响燃气发动机的性能，且反之亦然。通过控制系统来改善燃气发动机和催化转化器系统的性能将是有益的。
发明内容
与原始请求保护的发明在范围上相称的某些实施例在下文中总结。这些实施例不意图限制请求保护的发明的范围，相反，这些实施例仅意图提供发明的可能形式的简要总结。实际上，本发明可包含与下面阐述的实施例类似或不同的各种形式。
在第一实施例中，系统包括具有处理器的控制器。该处理器构造成接收从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游。处理器还构造成从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，第二氧传感器配置在催化转化器系统的下游。处理器还构造成执行催化剂估计器系统，其中，催化剂估计器系统构造成基于第一信号、第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值。处理器还构造成基于催化转化器模型氧储存估值来推导用于催化转化器系统的系统氧储存设定点，且将氧储存估值与系统氧储存设定点相比较，其中，处理器构造成在燃气发动机的控制期间应用该比较。
在第二实施例中，系统包括燃气发动机，该燃气发动机具有流体地联接到催化转化器系统的燃气发动机、和操作地联接到燃气发动机且通信地联接到催化转化器的催化控制器。催化控制器具有处理器，该处理器构造成从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游。处理器还构造成从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，第二氧传感器配置在催化转化器系统的下游。处理器还构造成执行催化剂估计器系统，其中，催化剂估计器系统构造成基于第一信号、第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值。处理器还构造成基于催化转化器模型和氧储存估值来推导用于催化转化器系统的系统氧储存设定点，且将氧储存估值与系统氧储存设定点相比较，其中，处理器构造成在燃气发动机的控制期间应用该比较。处理器还构造成基于该比较来推导空气燃料比(AFR)设定点，其中，AFR设定点被应用于控制燃气发动机。
在第三实施例中，方法包括从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游。方法还包括从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，第二氧传感器配置在催化转化器系统的下游。方法还包括执行催化剂估计器系统，其中，催化剂估计器系统构造成基于第一信号、第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值。方法还包括基于催化转化器模型和氧储存估值来推导用于催化转化器系统的系统氧储存设定点，且将氧储存估值与系统氧储存设定点相比较，以在燃气发动机的控制期间应用该比较。
技术方案1：一种系统，包括：
控制器，其包括处理器，所述处理器被编程以：
从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，所述第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游；
从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，所述第二氧传感器配置在所述催化转化器系统的下游；
执行催化剂估计器系统，其中，所述催化剂估计器系统构造成基于所述第一信号、所述第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值；
基于所述催化转化器模型和所述氧储存估值来推导用于所述催化转化器系统的系统氧储存设定点；和
将所述氧储存估值与所述系统氧储存设定点相比较，其中，所述处理器构造成在燃气发动机的控制期间应用该比较。
技术方案2：根据技术方案1所述的系统，其中，所述催化剂估计器系统包括自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统，所述自适应扩展卡尔曼滤波器系统构造成：
推导所述氧储存估值；和
通过执行增广状态参数模型，基于所述第一和第二信号来调节所述氧储存估值。
技术方案3：根据技术方案2所述的系统，其中，AEKF系统构造成基于增广状态参数矢量来执行所述增广状态参数模型。
技术方案4：根据技术方案1所述的系统，其中，所述处理器构造成基于该比较来推导空气燃料比(AFR)设定点；和基于AFR设定点来调节配置在所述燃气发动机中的燃料致动器。
技术方案5：根据技术方案1所述的系统，其中，所述催化转化器模型包括动力学催化剂模型。
技术方案6：根据技术方案5所述的系统，其中，所述动力学催化剂模型对一氧化碳氧化、甲烷氧化、氮氧化物的还原、或它们的组合进行建模。
技术方案7：根据技术方案1所述的系统，其中，所述处理器构造成在所述燃气发动机的控制期间应用该比较，以至少改进所述催化转化器系统的整体性能、所述催化转化器系统的一氧化碳氧化效率、或它们的组合。
技术方案8：根据技术方案1所述的系统，其中，所述控制器构造成从配置在所述催化转化器系统的上游、所述催化转化器系统的下游、或所述催化转化器系统内侧的第三传感器接收第三信号，其中，传感器包括氮氧化物(NOx)传感器、一氧化碳传感器、质量流量传感器、压力传感器、温度传感器、氧传感器、或它们的组合，且其中，所述控制器构造成基于所述第三信号来调节所述催化转化器模型。
技术方案9：根据技术方案1所述的系统，其中，所述处理器构造成基于所述第三信号来推导空气燃料比(AFR)设定点；和基于AFR设定点来调节配置在所述燃气发动机中的燃料致动器。
技术方案10：一种系统，包括：
燃气发动机系统，其包括流体地联接到催化转化器系统的燃气发动机；
催化控制器，其操作地联接到所述燃气发动机，且通信地联接到所述催化转化器，所述催化控制器包括处理器，所述处理器被编程以：
从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，所述第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游；
从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，所述第二氧传感器配置在所述催化转化器系统的下游；
执行催化剂估计器系统，其中，所述催化剂估计器系统构造成基于所述第一信号、所述第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值；
基于所述催化转化器模型和所述氧储存估值来推导用于所述催化转化器系统的系统氧储存设定点；
将所述氧储存估值与所述系统氧储存设定点相比较，其中，所述处理器构造成在燃气发动机的控制期间应用该比较；和
基于该比较来推导空气燃料比(AFR)设定点，其中，AFR设定点被应用于控制所述燃气发动机。
技术方案11：根据技术方案10所述的系统，其中，所述催化剂估计器系统包括自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统，所述自适应扩展卡尔曼滤波器系统构造成：
推导所述氧储存估值；和
通过执行增广状态参数模型，基于所述第一和第二信号来调节所述氧储存估值。
技术方案12：根据技术方案11所述的系统，其中，AEKF系统构造成基于增广状态参数矢量来执行所述增广状态参数模型。
技术方案13：根据技术方案10所述的系统，其中，所述控制器构造成从配置在所述催化转化器系统的上游、所述催化转化器系统的下游、或所述催化转化器系统内侧的第三传感器接收第三信号，其中，传感器包括氮氧化物(NOx)传感器、碳氧化物(COx)传感器、质量流量传感器、压力传感器、温度传感器、氧传感器、或它们的组合，且其中，所述控制器构造成基于该比较、所述第三信号、或它们的组合来推导AFR设定点。
技术方案14：根据技术方案10所述的系统，其中，所述处理器构造成基于多个氧储存估值来确定所述催化转化器系统的健康状态。
技术方案15：一种方法，包括：
从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，所述第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游；
从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，所述第二氧传感器配置在所述催化转化器系统的下游；
执行催化剂估计器系统，其中，所述催化剂估计器系统构造成基于所述第一信号、所述第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值；
基于所述催化转化器模型和所述氧储存估值来推导用于所述催化转化器系统的系统氧储存设定点；和
将所述氧储存估值与所述系统氧储存设定点相比较，以在燃气发动机的控制期间应用该比较。
技术方案16：根据技术方案15所述的方法，其中，所述催化剂估计器系统包括自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统，所述自适应扩展卡尔曼滤波器系统构造成：
推导所述氧储存估值；和
通过执行增广状态参数模型，基于所述第一和第二信号来调节所述氧储存估值。
技术方案17：根据技术方案16所述的方法，其中，AEKF系统构造成基于增广状态参数矢量来执行所述增广状态参数模型。
技术方案18：根据技术方案15所述的方法，其中，所述催化转化器模型包括动力学催化剂模型，所述动力学催化剂模型构造成对一氧化碳氧化、一氧化氮的还原、甲烷、或它们的组合的化学动力学建模。
技术方案19：根据技术方案15所述的方法，其中，指令构造成从配置在所述催化转化器系统的上游、所述催化转化器系统的下游、或所述催化转化器系统内侧的第三传感器接收第三信号，其中，传感器包括氮氧化物(NOx)传感器、碳氧化物(COx)传感器、质量流量传感器、压力传感器、温度传感器、或它们的组合，且其中，指令构造成基于所述第三信号来调节所述催化转化器模型。
技术方案20：根据技术方案19所述的方法，其中，指令构造成基于该比较、所述第三信号或它们的组合来推导空气燃料比(AFR)设定点；且基于AFR设定点来调节配置在所述燃气发动机中的燃料致动器。
附图说明
当参照附图阅读以下详细的说明时，本发明的这些和其他特征、方面、和优点将变得更好理解，其中，贯穿附图，相似的特征表示相似的部件，其中：
图1是根据实施例的包括催化估计器系统的燃气发动机系统的框图；
图2是根据实施例的用于图1的燃气发动机系统的发动机控制单元和催化估计器系统的框图；
图3是根据实施例的包含在图1的燃气发动机系统中的催化转化器系统的截面；
图4是根据实施例的包含在图1的催化估计器系统中的自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统的框图；
图5是根据实施例的流程图，其描绘用于图1的催化估计器系统的操作方法；且
图6是根据实施例的流程图，其描绘从图5的方导出的控制过程。
具体实施方式
本发明的一个或更多个具体实施例将在下面得到描述。为了提供这些实施例的简明描述，可以不在说明书中描述实际实现方式的全部特征。应当理解，在任何此种实际实现方式中，如在任何工程和设计项目中一样，必须作出许多实现方式特定的决定，以实现开发者的特定目标，诸如符合系统相关和商业相关的约束，这可从一个实现方式到另一个而不同。而且，应当理解，此种开发努力可能是复杂且耗时的，但对于从本发明受益的本领域技术人员而言，仍是设计、制作和制造的例行任务。
当介绍本发明的各种实施例的元件时，冠词“一”，“一个”、“该”和“所述”意图指存在一个或更多个元件。用语“包括”、“包含”和“具有”意图是包括性的，且意思是可存在除所列元件之外的额外元件。
各种实施例涉及控制流体地联接到例如涡轮或燃气发动机的催化转化器系统。在一个实施例中，催化估计器可提供为适合用于估计例如三元催化剂的氧储存状态。如下面进一步描述的，催化估计器可作为自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)来提供，且AEKF可使用三元催化剂的校准的动力学模型。在操作期间，催化估计器可接收来自各种位置的传感器输入，诸如三元催化剂的进口处、三元催化剂的出口处、和/或三元催化剂中的中间点处的位置。传感器输入可以包括测量在λ(lambda)传感器的位置处的氧(O2)的比例的λ传感器输入、以及温度传感器、氮氧化物(NOx)传感器、碳氧化物(COx)传感器、质量流量传感器、压力传感器等。还可基于当前发动机条件来预测发动机外排放物和对应的排放物类浓度。催化估计器可使用传感器数据来提高三元催化剂的性状的估计精确度，例如，通过适应性地修改其自身或底层动力学模型来捕获催化剂退化或老化、单独的催化剂之间的差异等。
监视发动机系统操作的基于模型的控制(MBC)系统然后可用来控制催化系统的某些方面，诸如储存的氧量，且提供离开催化剂系统的排放物类和量的更精细的控制。MBC控制器例如可基于催化剂系统的估计器的推导来确定用于AFR的设定点。MBC控制器然后可相应地调节AFR。通过控制AFR，发动机可燃烧燃料，以导致例如期望的催化O2储存、离开流量等，从而控制催化系统。控制系统还可以使用催化转化器的估计的性状以用于诊断目的。
现在转到图1，描绘了燃气发动机系统10，其适合用于燃烧燃料，以产生用于各种应用的功率，诸如功率生成系统、油气系统、商业和工业建筑、车辆、填埋、和废水处理。燃气发动机10系统包括燃气发动机12，诸如可以从GeneralElectircCompany获得的WaukeshaTM燃气发动机。燃气发动机系统10还包括连接到燃气发动机12的节气门14。节气门14可以是阀，其位置控制提供至燃气发动机12的燃料或空气的量。因而，节气门14的位置部分地决定燃气发动机12的空气燃料比(AFR)。AFR表示可用来燃烧的氧化剂(例如氧)与提供至燃气发动机12的燃料的量之间的比值。
燃气发动机系统10还包括发动机控制单元16，其可控制燃气发动机系统10的操作，这在下面更详细地描述。因此，燃气发动机系统10还包括可由发动机控制单元16使用以执行各种任务的传感器和致动器。例如，如图1所示，燃气发动机系统10可包括配置在燃气发动机系统10中不同位置处的传感器30A、30B、30C。传感器30A、30B、30C可包括λ传感器(例如氧传感器)、温度传感器、质量流量传感器、压力传感器、NOx传感器、CO传感器等，它们提供与该具体位置的测量结果相关的信号。基于所使用的燃料类型，燃气发动机12可排放某些类型和量的排气。某些行业和组织(例如，油气行业、燃煤厂、联邦和州政府等)可具有规定燃气发动机允许排放的排气的类型和量的限制和法规。
为了符合这些限制和法规，燃气发动机系统10包括催化转化器系统32，催化转化器系统32联接到燃气发动机12的排气导管34。催化转化器系统32接收来自燃气发动机12的排气且捕获排气，并且/或者将排气转化为限制和法规允许的其他类型的排放物。例如，图1中描绘的催化转化器系统30可执行三种转化：1.)将氮氧化物转化为氮和氧，2.)将一氧化碳转化为二氧化碳，和3.)将未燃烧的烃转化为二氧化碳和水。即，图1中描绘的催化转化器系统32是三元催化剂。其他实施例可使用其他类型的催化转化器。转化的气体然后可经由输出导管36离开催化转化器系统32，输出导管36可通往燃气发动机系统10的另一构件(例如，另一催化转化器32、热回收系统)或通往出口。
为了监视催化转化器系统32，燃气发动机系统10包括如图1所示且在下面更详细地描述的催化估计器系统44。催化剂估计器系统44可以是发动机控制单元16的一部分，或者可以是与发动机控制单元16通信的单独的系统。
现在转到图2，发动机控制单元16包括处理器18；存储器20、对其他系统、构件和装置的通信链接22；和适合用于与传感器30(例如，传感器30A、30B、30C)和致动器28对接的硬件接口24。处理器18可包括例如多用途的单芯片或多芯片处理器。此外，处理器18可以是任意常规的特殊用途处理器，诸如专用处理器或电路。处理器18和/或其他数据处理电路可以可操作地联接到存储器20，以执行用于使发动机控制单元16运行的指令。这些指令可编码在程序中，程序储存在存储器20中。存储器20可以是有形的、非瞬时性计算机可读介质，且可通过处理器18存取和用于执行指令。
存储器20可以是大容量储存装置(例如，硬盘)、FLASH存储器装置、可移除的存储器、或任意其他非瞬时性计算机可读介质。附加地或备选地，指令可储存在附加的适合的制造物品中，该物品包括至少一个有形的、非瞬时性的计算机可读介质，该计算机可读介质以与上述存储器20的类似的方式至少共同地储存这些指令或例程。通信链接22可以是在发动机控制单元16与其他系统、构件、和装置之间的有线链接(例如，有线电信基础设施或采用以太网的局域网)和/或无线链接(例如，蜂窝网络或802.11xWi-Fi网络)。例如，链接22可以是控制器区域网(CAN)链接、板载诊断(OBD)链接、Modbus链接等。
传感器30可对发动机控制单元16提供各种信号。例如，如上所述，传感器30可包括配置在燃气发动机系统10中的不同位置处以提供与该具体位置的氧、温度、流量、和/或压力测量结果相关的信号的氧、温度、质量流量、和/或压力传感器30A、30B、30C。致动器28可包括可用于执行控制动作的阀、泵、定位器、进口引导叶片、开关等。例如，节气门14是特定类型的致动器28。
基于从传感器30接收的信号，发动机控制单元16可确定是否燃气发动机系统10的一个或更多个控制方面应改变，且使用致动器28来相应地调节该控制方面。例如，发动机控制单元16可试图通过控制燃气发动机12的AFR来改善燃气发动机12的效率。具体而言，发动机控制单元16可试图将燃气发动机12的AFR保持在期望比率，诸如在理想配比附近。在其他实施例中，取决于期望的发动机12应用，发动机控制单元16可试图将燃气发动机12的AFR保持在窄幅的可接受值内，包括AFR包括富(即，过量的燃料)燃烧和贫(即，过量的空气)燃烧的值。
发动机控制单元16还可包括催化估计器系统44。在发动机12操作期间，催化估计器系统44可连续地提供催化系统32状态的各种估计，诸如由催化系统32储存的O2的量、以及所关心的某些物类(诸如可排出到环境中的NOx和COx)的量。发动机控制单元16可使用这些信息，以更有效地操作发动机12，以及更好地维持规章排放符合性。催化估计器系统44可使用或包括模型45，诸如催化转化器32的动力学第一原理化学模型，其适合用于对在催化转化器中发生的化学反应建模，且包括用于质量转移和能量转移的适当校准。应当注意，发动机控制单元16因此可以是控制器，诸如适合用于控制催化系统32的催化控制器。还应注意，尽管估计器44描绘为包含在控制单元16内，但估计器44可与控制器44分开且因此也可以是控制器，诸如适合用于控制催化系统32的催化控制器。
模型45可包括子模型，例如附加的动力学模型、反应器模型等。动力学模型可包括描述一氧化碳氧化、乙烯氧化、乙炔氧化、甲烷氧化、和/或氮氧化物的还原的模型。例如，模型可以基于成分i在贵金属上的吸附速率，这可由等式1给出。
等式(1)：ra，i＝ka，iLN，MCs，iθ*
对于等式1，k是吸附速率系数，L是催化剂相的容量，C是浓度(例如，摩尔)，且θ*确定空的二氧化铈表面的分数。吸附速率系数可以通过第一原理来发现，例如，动力学气体理论。反应器模型可基于催化转化器系统32的几何形状(包括通道、轴向梯度、和基于从大宗气体至催化剂载体涂料的层流的热和质量转移系数)来模拟一个或更多个空间的绝热反应器。动力学模型45可对于具体的催化转化器系统32校准，例如，通过在各种条件下，包括在贫燃和富燃条件下运行系统。因此，更详细地描述催化转化器系统32的实施例可能是有用的。
现在转到图3，催化转化器系统32的实施例可以包括至少两个催化结构，还原催化剂38和氧化催化剂40。两个催化结构可包括涂覆有贵金属催化剂(例如铂、铑、和钯)的陶瓷结构。催化结构可以包含蜂巢形的或陶瓷的焊缝，且可被分为每平方英寸地测量的小室。
如图3中所描绘的，来自排气导管34的排气首先遇到还原催化剂38。还原催化剂38可涂覆有铂族金属(PGM)涂料中的一种或更多种，包括钌、铑、钯、锇、铱、和/或铂，并且将排气中的氮氧化物还原为氮和氧。接着，气体遇到氧化催化剂40，其可涂覆有一种或更多种PGM涂料。氧化催化剂38将排气中的未燃烧的烃氧化为二氧化碳和水，并且将排气中的一氧化碳氧化为二氧化碳。最终，转化的气体经由输出导管36离开催化转化器系统。
在某些实施例中，催化转化器系统32可包括位于排气轴34与还原催化剂38之间的扩散器42。扩散器42跨过催化转化器系统32中的催化结构的宽度均匀地分散排气。因此，大量的排气可与催化结构的前端接触，从而允许它们在较短距离内转化大量的排气。此外，使用扩散器34分散排气还可以减少催化结构的不同区域由于特定区域中排气的不同浓度而在不同的速率下老化的可能性。
如上所述，发动机控制单元16可控制燃气发动机12的AFR，以便控制催化转化器系统32和改善燃气发动机12的效率。为了这样做，发动机控制单元16可监控多个因素，诸如进入和/或离开催化转化器系统32的排气组成，以便确定对燃气发动机12的AFR的任何调节。在许多情况下，催化转化器系统32的性能还可提供是否应调节和应如何调节燃气发动机12的AFR的指示。例如，如果排气的氧化的量低于某阈值，则可指示燃气发动机未接收足够的氧，且空气燃料比应被调节以变得更贫。
为了改善燃气发动机12的AFR的控制，发动机控制单元16可与催化剂估计器系统44结合地工作。即，发动机控制单元16可基于来自催化剂估计器系统44的反馈来控制燃气发动机12的AFR。如图4中描绘的，催化剂估计器系统44的实施例可包括自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统46，其适合用于估计例如催化转化器系统32的氧储存和释放。不同于传统的卡尔曼滤波器技术，AEKF的“扩展”部分可更适合用于分析非线性数据。
催化剂估计器系统44可估计和监控催化转化器系统32的操作。具体而言，催化剂估计器系统44可估计和监控催化转化器系统32的氧储存动态。理想地，催化转化器系统32接收来自燃料或氧化结构40的适当的氧，以氧化未燃烧的烃和/或一氧化碳。即，从燃料接收的或储存在氧化结构40中的氧的量然后可以决定催化转化器系统32的用于其主要功能中的两个的性能，将未燃烧的烃转化为二氧化碳和水，和将一氧化碳转化为二氧化碳。因此，催化转化器系统32的氧储存动态可以是催化转化器系统32的性能的适当的指标。然而，应当理解，催化剂估计器系统44可用于估计和监测用于催化转化器系统32的其他性能指标，诸如温度、质量流量、所关心的物类(例如，COx、NOx、甲烷)的浓度、压力等。
为此，表示从上游(或催化转化器系统32内侧)的传感器30接收的信号的测量结果u可由模拟数字(A/D)转换器48处理为值uk。同样地，表示下游(或催化转化器系统32内侧)的传感器30的输出信号y可由A/D转换器50处理为值yk，其可用作反馈以改进AEKF系统46。例如，yk可被相加，而观察h框52的输出(例如的输出)可被减去以达到值K(通过元件数字53所示)，例如具有更新的最佳卡尔曼增益。可表示通过动力学模型45达到的估计值(例如，氧储存、温度、质量流量、压力、物类浓度)。值K然后可以与fd框54的输出(例如，)相加，该和然后可用作对框56的输入(例如，z-1，表示真实状态的观察的平方根)，以及对框52的输入。uk还可用作对框58的输入(例如，z-1)，框58可对框54提供其输入。
在一个实施例中，用于AEKF系统46的增广状态参数模型(augmentedstate-parametermodel)可包括：
等式(2)： X k θ k = f d ( x k - 1 , u k - 1 . θ k - 1 ) θ k - 1 + w k - 1 x w k - 1 θ
其中yk＝h(xk，uk，θk-1)+vk，且θL≤θk＜θU且权矩阵w是如所示的二元矩阵(twoelementmatrix)。
增广状态参数矢量可包括：
等式(3)：xk＝[xkθk]T
其中θ表示分数表面二氧化铈覆盖度，且T是温度。应当注意，可使用其他卡尔曼滤波器系统以及系统46，或除系统46之外使用其他卡尔曼滤波器系统。还应当注意，除系统46之外或作为系统46的备选，可使用其他技术，诸如神经网络、遗传算法、专家系统等。
为了评估催化转化器系统32的氧储存动态，催化剂估计器系统44通过AEKF系统46来估计催化转化器系统32的氧储存动态。控制系统16还基于期望的操作条件(例如贫燃、富燃)、期望排放水平(例如，适合用于维持规章排放符合性的水平)、催化退化(例如，通过估计器44确定的退化)等来决定用于催化转化器系统的系统氧储存设定点。发动机控制单元16然后基于氧储存估值与氧存储设定点之间的比较来决定用于燃气发动机12的AFR的设定点且相应地调节AFR。在某些实施例中，催化剂估计器系统44可代替发动机控制单元16来确定AFR设定点。此外，在某些实施例中，催化剂估计器系统44可调节AFR。无论如何，AFR设定点然后可由发动机控制单元16使用，以提供各种致动器的控制，包括燃料输送致动器等。
图5描述了适合用于限定和应用催化剂估计器系统44的处理60的实施例。尽管处理60在下文中详细描述，但处理器60可包括图5中未示出的其他步骤。此外，例示的步骤可同时地或以不同的顺序执行。此外，如将要理解的，可在燃气发动机系统10离线(即，未操作)时执行处理60的步骤的一部分。处理60可实现为储存在计算机可读介质(例如，存储器20)中的可执行代码或指令，且能够通过一个或更多个处理器(例如，处理器18)执行。
在框62处开始，处理60产生一个或更多个物理催化转化器模型64，诸如动力学模型45。控制系统16可采用基于模型的控制(MBC)技术，其中，燃气发动机系统10的操作状态和条件被作为独立的状态来处理。在此种实施例中，处理60可以基于各独立的操作状态、各独立的操作条件、或独立的操作状态和操作条件的各组合来产生催化转化器模型64。催化转化器模型64可以在燃气发动机系统10的离线模拟期间产生，且然后保存在存储器20中(例如，作为查找表)，以用于处理60的其他步骤期间的存取。
在框66处，处理60可产生一个或更多个催化估计器系统68，包括以上详细说明的估计器44。如前所述，估计器44可包括AEKF系统46。AEKF系统46可被调整，以更有效地提供催化系统32的估计，例如通过调整以用于高增益、低增益等。在框70处，处理60接收关于燃气发动机系统10和催化转化器系统32的状态的各种输入。具体而言，处理60接收至少来自传感器30A、30B、和30C的数据。
处理60然后基于接收的框70的输入来选择(框72)催化转化器模型64和估计器68。这些输入可包括总的空气质量流量、排气温度、氧化结构40的氧储存容量、氧化结构40的吉布斯能(Gibbsenergy)、进口气体组成、压力等。接收的输入包括可储存在存储器20上的催化转化器系统32的物理特征(例如，氧化结构40的氧储存容量和吉布斯能)，以及由一个或更多个传感器30测量的经验数据(例如，排气温度和进口气体组成)。
接着，在框74处，催化剂估计器系统44估计某些系统动态，诸如催化转化器系统32的氧储存动态。具体而言，催化剂估计器系统44可估计在催化转化器系统32内的各种位置处的整个催化转化器系统32的氧储存动态，以及整个催化转化器系统32的温度、压力、和质量流量，包括进口和出口位置。催化剂估计器系统44基于所选择的催化转化器模型64和来自传感器30的各种测量值(包括催化剂前和催化剂后(pre-andpost-cat)氧测量结果)来确定估值76。当确定氧储存动态的估值76时，催化剂估计器系统44还可以考虑催化剂中氧测量结果，如果可用。此外，催化剂估计器系统44可基于氧气吸入量来确定估值76，氧气吸入量是存在于排气中的氧和存储在催化转化器系统30内的、当排气中的氧的量不足时释放和消耗的氧的量。
处理60还基于所选择的催化转化器模型64和估计器68来推导(框78)用于催化转化器系统32的氧储存设定点80。有利地，处理60推导氧储存设定点80，例如，以更好地控制排放、改善催化剂系统32的性能、考虑催化剂系统32的退化、改善发动机12的性能、或它们的组合。在一个实施例中，独立的设定点80可通过模拟(例如，离线模拟)来推导，且然后推导结果例如储存在一个或更多个查找表中，以用于在系统10的操作期间使用。在另一实施例中，独立的设定点80可以在操作期间推导(例如，实时推导)且由发动机控制单元16实时地使用。
在框82处，处理60将系统氧储存设定点80与氧储存估值76相比较。处理60然后对发动机控制单元16提供比较结果，发动机控制单元16使用比较来确定(框84)AFR设定点86。发动机控制单元16然后控制一个或更多个致动器28(例如，节气门14)以在框88处实现AFR设定点。在某些实施例中，处理60可在框90处在存储器20上储存接收的输入、选择的催化转化器模型64、和氧储存估值76。处理60然后在框92处分析所保存的数据，以确定对催化转化器模型64的改进。这可使用一种或更多种机器学习算法来进行，诸如神经网络和数据分组。通过使用分析的数据来改进催化转化器模型64，处理60可考虑随时间经过而对燃气发动机12和催化转化器系统32的改变，诸如系统老化和退化。如将要理解的，处理60可在燃气发动机系统10离线时执行所保存的数据的任何分析。
除了改进催化转化器模型64外，分析的数据还可用来在框94处执行在催化转化器系统32上的诊断试验。基于分析的数据，处理60可对催化转化器系统32分配健康状态96(例如需要维护、优秀的性能等)。在一些实施例中，健康状态94可以包括与催化转化器系统32相关的数据，诸如氧饱和度、储存的氧量、或在全部转化中特定反应物类转化的百分比。处理60然后可将健康状态94传达至发动机控制单元16，发动机控制单元16可根据需要采取行动。
例如，图6描述了可用来控制燃气发动机系统10的控制过程100的实施例。如上所述，控制过程100以推导或检索氧储存设定点80开始。接着，在框102处，发动机控制单元16推导AFRλ设定点104。AFRλ设定点104是用于空气燃料等值比(air-to-fuelequivalenceratio)的设定点，其通常使用希腊字母λ表示。空气燃料等值比度量AFR的值与用于该具体类型的燃料的理想配比AFR的比率。因此，推导AFRλ设定点104可部分地取决于如上所述地推导AFR设定点86。因此，框102和AFRλ设定点104可分别认为是框82和设定点86(如图5所示)的特例。
在框106处，发动机控制单元106可调节发动机12的AFR，以实现AFRλ设定点104。该动作可包括如在上面关于框86所述地控制致动器28(例如，节气门14)。在调节AFR后，在框108处，发动机控制单元106然后可基于来自传感器30的数据来测量发动机12的实际空气燃料等值比。发动机控制单元16然后将实际空气燃料等值比与AFRλ设定点104相比较，且根据需要调节AFR，从而完成AFR内反馈回路110。
在框112处，催化剂估计器系统44可接收所测量的空气燃料等值比，且基于该比和其他输入(例如，催化剂前和催化剂后氧测量结果、催化剂中测量结果)来如在上面关于框74所述地估计催化转化器系统32的系统动态76。在估计器系统动态76之后，在框114处，催化剂估计器系统44推导氧储存设定点80。如在上面参照框82所说明的，新推导的氧储存设定点80中的至少一个然后可与氧储存估值相比较。比较结果然后用于推导新的AFRλ设定点104，从而完成氧储存外反馈回路116。
在另一实施例中，框102可在氧设定点80之外或作为其备选而接收与一个或更多个排放物类浓度(例如，NOx，COx)相关的设定点。发动机控制单元16然后可基于输入的一个或更多个排放物类和/或设定点80来推导期望的AFR设定点104。还应注意，催化剂估计器系统44可修改操作以补偿老化或退化。例如，催化剂估计器系统44可将来自传感器30的当前测量结果与估值76以及系统10的总运行时间(运行小时)相比较，以确定老化正在发生。发动机控制单元16然后可基于老化来推导AFR设定点104，例如以维持规章符合性。
本发明的技术效果包括部分地基于催化转化器系统的实际的和期望的性能来控制催化转化器系统。例如，燃气发动机的AFR可受控，以满足催化转化器系统的某些排放规范。某些实施例可以允许催化转化器系统的实际性能的更准确的确定。例如，本催化剂估计器系统可部分地基于动力学模型和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统来估计催化转化器系统的氧储存动态。模型和AEKF系统还可利用上述估计来随时间经过而更新。某些实施例还可以允许确定用于催化转化器系统的整体或一部分的实际的和期望的性能。某些实施例还可包括分析催化转化器系统的性能，和基于该分析来确定催化转化器系统的健康。说明书中的技术效果和技术问题是示范性的，且不是限制性的。应当注意，说明书中描述的实施例可具有其他技术效果，且可解决其他技术问题。
本书面说明使用示例以公开本发明，包括最佳实施方式，且还使任何本领域技术人员能够实践本发明，包括制造且使用任何装置或系统，并执行任何合并的方法。本发明的可申请专利的范围由权利要求限定，并且可包括本领域技术人员想到的其他示例。如果这些其他示例包括不与权利要求的字面语言不同的结构元件，或者如果这些其他示例包括与权利要求的字面语言无显著差别的等同结构元件，则这些其他示例意图在权利要求的范围内。

Claims (10)

1.一种系统，包括：
控制器，其包括处理器，所述处理器被编程以：
从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，所述第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游；
从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，所述第二氧传感器配置在所述催化转化器系统的下游；
执行催化剂估计器系统，其中，所述催化剂估计器系统构造成基于所述第一信号、所述第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值；
基于所述催化转化器模型和所述氧储存估值来推导用于所述催化转化器系统的系统氧储存设定点；和
将所述氧储存估值与所述系统氧储存设定点相比较，其中，所述处理器构造成在燃气发动机的控制期间应用该比较。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述催化剂估计器系统包括自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)系统，所述自适应扩展卡尔曼滤波器系统构造成：
推导所述氧储存估值；和
通过执行增广状态参数模型，基于所述第一和第二信号来调节所述氧储存估值。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，AEKF系统构造成基于增广状态参数矢量来执行所述增广状态参数模型。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器构造成基于该比较来推导空气燃料比(AFR)设定点；和基于AFR设定点来调节配置在所述燃气发动机中的燃料致动器。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述催化转化器模型包括动力学催化剂模型。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述动力学催化剂模型对一氧化碳氧化、甲烷氧化、氮氧化物的还原、或它们的组合进行建模。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器构造成在所述燃气发动机的控制期间应用该比较，以至少改进所述催化转化器系统的整体性能、所述催化转化器系统的一氧化碳氧化效率、或它们的组合。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器构造成从配置在所述催化转化器系统的上游、所述催化转化器系统的下游、或所述催化转化器系统内侧的第三传感器接收第三信号，其中，传感器包括氮氧化物(NOX)传感器、一氧化碳传感器、质量流量传感器、压力传感器、温度传感器、氧传感器、或它们的组合，且其中，所述控制器构造成基于所述第三信号来调节所述催化转化器模型。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器构造成基于所述第三信号来推导空气燃料比(AFR)设定点；和基于AFR设定点来调节配置在所述燃气发动机中的燃料致动器。
10.一种系统，包括：
燃气发动机系统，其包括流体地联接到催化转化器系统的燃气发动机；
催化控制器，其操作地联接到所述燃气发动机，且通信地联接到所述催化转化器，所述催化控制器包括处理器，所述处理器被编程以：
从第一氧传感器接收表示第一氧测量结果的第一信号，其中，所述第一氧传感器配置在催化转化器系统的上游；
从第二氧传感器接收表示第二氧测量结果的第二信号，其中，所述第二氧传感器配置在所述催化转化器系统的下游；
执行催化剂估计器系统，其中，所述催化剂估计器系统构造成基于所述第一信号、所述第二信号、和催化转化器模型来推导氧储存估值；
基于所述催化转化器模型和所述氧储存估值来推导用于所述催化转化器系统的系统氧储存设定点；
将所述氧储存估值与所述系统氧储存设定点相比较，其中，所述处理器构造成在燃气发动机的控制期间应用该比较；和
基于该比较来推导空气燃料比(AFR)设定点，其中，AFR设定点被应用于控制所述燃气发动机。
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