CN107035490A - 一种柴油机scr系统氮氧化物输入传感器故障诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种柴油机SCR系统氮氧化物输入传感器故障诊断方法，属于机械故障诊断技术领域。所述的故障诊断方法，首先根据SCR系统参数，设置NOx输入浓度阈值和时间阈值；然后将NOx输入传感器测量的NOx输入浓度实际值输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx输入浓度估计模块估算NOx输入浓度估计值输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx传感器故障诊断模块根据接收到的信号计算NOx输入浓度残差Δδ，通过与NOx输入浓度阈值和时间阈值的比较，确定NOx输入传感器工作状态，并给出最终的NOx输入浓度值。本发明计算方法简单，响应速度快，能够实时在线对SCR系统传感器进行故障诊断，具有较高的诊断精度，可以广泛应用于柴油机SCR系统传感器故障诊断中。

Description

一种柴油机SCR系统氮氧化物输入传感器故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种故障诊断方法，特别适用于中重型柴油机尾气后处理SCR系统中对输入NOx传感器的故障诊断。
背景技术
SCR系统被广泛应用于柴油机中来减少NOx(x＝1,2)的排放，被认为是最具有前途的去除氮氧化物的一种尾气后处理技术。SCR(Selective Catalytic Reduction)主要就是一种选择催化还原技术，它是在系统入口端喷入尿素，利用其水解出的氨气在催化剂的作用下将NOx还原为对大气无污染的氮气和水。
在SCR系统中，尿素的喷射是系统唯一的输入控制，而NOx的浓度被认为是SCR尿素喷射控制中重要的状态参数，所以NOx的输入浓度对控制算法的设计至关重要。现实中输入浓度测量一般都是借助于传感器，但是传感器作为一种精细的装置，是整个SCR系统中最易发生故障的部件。此外柴油机在工作状态时会产生强烈的振动，在这种恶劣的工作环境下传感器也极其容易发生故障。因此开发一种SCR系统NOx传感器故障诊断方法对提高SCR系统的经济效益和工作效率十分重要。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种柴油机SCR系统NOx(x＝1,2)输入传感器故障诊断方法，所述的故障诊断方法包括如下步骤：
第一步，设置柴油机SCR系统NOx输入传感器故障诊断系统，其包括NOx输入传感器、NOx输入浓度估计模块、NOx传感器故障诊断模块；所述的NOx输入传感器和NOx输入浓度估计模块分别通过线缆连接到NOx传感器故障诊断模块。
第二步，根据SCR系统参数，设置NOx输入浓度阈值Δδ(y)和时间阈值T(y)；
第三步，NOx输入传感器测量NOx输入浓度实际值δ0，并将NOx输入浓度实际值δ0的信号输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx输入浓度估计模块估算NOx输入浓度估计值并将NOx输入浓度估计值的信号输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx传感器故障诊断模块根据接收到的信号计算NOx输入浓度残差Δδ，计算公式如下：
第四步，比较NOx输入浓度残差Δδ和NOx输入浓度阈值Δδ(y)，若Δδ≤Δδ(y)，则进入第五步；若Δδ>Δδ(y)，则继续测量NOx输入浓度残差Δδ大于NOx输入浓度阈值Δδ(y)持续的时间T1，若T1<T(y)，则进入第五步；否则进入第六步；
第五步，NOx传感器故障诊断模块确定NOx输入传感器正常，并将NOx输入浓度实际值δ0和NOx输入浓度估计值输送至SCR系统控制单元，控制单元输出最终的NOx输入浓度值
第六步，NOx传感器故障诊断模块确定NOx输入传感器发生故障，并将NOx输入浓度实际值δ0和NOx输入浓度估计值输送至SCR系统控制单元，控制单元将估计值作为最终的NOx输入浓度值，并发出传感器故障警报，停止诊断。
本发明的优点在于：
1、本发明运用无迹卡尔曼滤波来估算NOx输入浓度的估计值，适用于SCR非线性系统，具有较高的诊断精度。
2、采用的无迹卡尔曼滤波估算方法计算简单，响应速度快，能够实时在线对SCR系统传感器进行故障诊断。本发明可以广泛应用于柴油机SCR系统传感器故障诊断中。
附图说明
图1是SCR系统及相应传感器示意图。
图2是本发明的NOx传感器故障诊断实时在线诊断过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种柴油机SCR系统氮氧化物输入传感器故障诊断方法进行详细的描述。
如图1所示，本发明所述的SCR系统中，SCR装置的输入管路上设置了NOx输入传感器和NH3输入传感器，输出管路上设置了NOx输出传感器和NH3输出传感器，NOx输入传感器测量NOx输入浓度，NH3输入传感器测量NH3输入浓度，NOx输出传感器测量NOx输出浓度，NH3输出传感器测量NH3输出浓度。本发明提供的故障诊断方法旨在对所述的NOx输入传感器进行故障诊断。如图2所示，本发明提供了一种柴油机SCR系统NOx输入传感器故障诊断方法，包括以下步骤：
第一步，设置柴油机SCR系统输入NOx传感器故障诊断系统，其包括NOx输入传感器、NOx输入浓度估计模块、NOx传感器故障诊断模块；
第二步，根据SCR系统参数，设置NOx输入浓度阈值Δδ(y)和时间阈值T(y)；
第三步，NOx输入传感器测量NOx输入浓度实际值δ0，并将NOx输入浓度实际值δ0的信号输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx输入浓度估计模块估算NOx输入浓度估计值并将NOx输入浓度估计值的信号输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx传感器故障诊断模块根据接收到的信号计算NOx输入浓度残差Δδ，计算公式如下：
其中，NOx输入浓度估计值的计算方法如下：
(1)根据SCR系统内化学反应，及摩尔守恒和质量守恒建立状态空间模型，
其中，rm表示相应反应过程的反应速率，m＝ad，de，ox，re；ad代表氨气吸附过程反应速率；de代表氨气解吸附过程反应速率；ox代表氨气氧化反应速率；re代表氨气还原NOx反应速率；CNO和是NOx(x＝1,2)和氨气的浓度；表示氨气入口的浓度，CNO,in表示柴油机排出尾气中NOx的浓度；Km表示相应反应过程的反应系数，Em表示相应反应过程的化学反应活化能；R为反应常数；T代表温度；F是尾气流速；V是SCR装置的体积；是SCR罐内氨气的覆盖率；和分别为氮氧化物浓度的变化率、氨气浓度的变化率和SCR罐内氨气的覆盖率的变化率。
(2)将状态空间模型与无迹卡尔曼滤波(UKF)方程结合起来。UKF估计状态一般分为两步，包括预测和更新。非线性系统的UKF方程一般表示如下：
x(k)＝f[x(k-1),u(k)]+w(k) (2)
z(k)＝h[x(k)]+v(k)， (3)
方程(2)是预测方程。x(k)代表状态向量，u(k)是输入向量，w(k)代表高斯过程噪声，f()是预测函数。方程(3)是更新方程，也叫观测方程，它包括观测向量z(k)，观测函数h(x)和高斯观测噪声v(k)。
其中预测过程包括以下几个步骤：
a)构造sigma点；
在k-1步，根据随机状态变量x的统计量和协方差Pk-1构造sigma点集。
其中λ是尺度参数，λ＝α2(nx+q)-nx。nx为状态空间维数，在本发明中是3。
q是第二个尺度参数，一般取0或者3-nx。α设定为一个很小的常数，在本发明中取0.001。
b)对sigma点进行传播计算
转换公式如下，其中u代表输入。
c)计算输出先验均值与误差协方差；
输出的先验均值与误差协方差Pk|k-1计算公式计算如下：
其中Q为噪声协方差，和为计算先验均值和误差协方差的加权，定义如下：
其中β为常数，在高斯分布中，为获得最佳估计一般取2。
更新过程通过如下步骤实现：
a)构造sigma点
根据上面预测过程计算出的先验均值，再次构造sigma点。
b)计算预测输出
传播计算每个sigma点
则预测输出公式如下：
c)计算卡尔曼增益
在这个过程中同时需要一个最佳的卡尔曼增益Kk。计算方程如下所示：
其中，是预测出输出误差协方差，是均值与预测输出交叉协方差，R是噪声协方差。
d)计算后验状态估计和后验协方差
在第k步，根据输出的测量值，可以计算出后验的状态和协方差。
其中Yk表示第k步的实际测量值，表示估计的观测值。
假设NH3输入浓度、输出浓度和NOx输出浓度可以由传感器测得，这样就可以通过UKF观测器来估计NOx输入浓度。由于在短时间内NOx输入浓度变化并不是特别剧烈，因此也可以认为NOx输入浓度的微分为零，公式如下。
在这一部分中，由于要估计NOx输入浓度，因此选择NOx输入浓度作为预测方程的一个状态量，另一个状态量依然选择SCR内氨气覆盖率公式表达如下。
其中ΔT表示AUKF(自适应无迹卡尔曼滤波，Adaptive Unscented KalmanFilter)计算方程中每步迭代更新时间，可以根据实际情况设定，本发明中设为0.01s。
在建立观测方程时，选择传感器测量的NH3输出浓度和NOx输出浓度作为两个状态量,在此认为NOx输出传感器测得NOx输出浓度足够精确。观测方程如下所示。
其中定义
根据上述建立的预测方程和观测方程，经过UKF迭代计算，便可以估计出NOx输入浓度
第四步，比较NOx输入浓度残差Δδ和NOx输入浓度阈值Δδ(y)，若Δδ≤Δδ(y)，则进入第五步；若Δδ>Δδ(y)，则继续测量NOx输入浓度残差Δδ大于NOx输入浓度阈值Δδ(y)持续的时间T1，若T1<T(y)，则进入第五步；否则进入第六步；
第五步，NOx传感器故障诊断模块确定NOx输入传感器正常，并将NOx输入浓度实际值δ0和NOx输入浓度估计值输送至SCR系统控制单元，控制单元输出最终的NOx输入浓度值
第六步，NOx传感器故障诊断模块确定NOx输入传感器发生故障，并将NOx输入浓度实际值δ0和NOx输入浓度估计值输送至SCR系统控制单元，控制单元将估计值作为最终的NOx输入浓度值，并发出传感器故障警报，停止诊断。

Claims (2)

1.一种柴油机SCR系统氮氧化物输入传感器故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤，
第一步，设置柴油机SCR系统NOx输入传感器故障诊断系统，其包括NOx输入传感器、NOx输入浓度估计模块、NOx传感器故障诊断模块；所述的NOx输入传感器和NOx输入浓度估计模块分别通过线缆连接到NOx传感器故障诊断模块；
第二步，根据SCR系统参数，设置NOx输入浓度阈值Δδ(y)和时间阈值T(y)；
第三步，NOx输入传感器测量NOx输入浓度实际值δ0，并将NOx输入浓度实际值δ0的信号输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx输入浓度估计模块估算NOx输入浓度估计值并将NOx输入浓度估计值的信号输送至NOx传感器故障诊断模块，NOx传感器故障诊断模块根据接收到的信号计算NOx输入浓度残差Δδ，计算公式如下：
第四步，比较NOx输入浓度残差Δδ和NOx输入浓度阈值Δδ(y)，若Δδ≤Δδ(y)，则进入第五步；若Δδ>Δδ(y)，则继续测量NOx输入浓度残差Δδ大于NOx输入浓度阈值Δδ(y)持续的时间T1，若T1<T(y)，则进入第五步；否则进入第六步；
第五步，NOx传感器故障诊断模块确定NOx输入传感器正常，并将NOx输入浓度实际值δ0和NOx输入浓度估计值输送至SCR系统控制单元，控制单元输出最终的NOx输入浓度值
第六步，NOx传感器故障诊断模块确定NOx输入传感器发生故障，并将NOx输入浓度实际值δ0和NOx输入浓度估计值输送至SCR系统控制单元，控制单元将估计值作为最终的NOx输入浓度值，并发出传感器故障警报，停止诊断。
2.根据权利要求1所述的一种柴油机SCR系统氮氧化物输入传感器故障诊断方法，其特征在于：第三步中所述的NOx输入浓度估计值的计算方法如下：
(1)根据SCR系统内化学反应，及摩尔守恒和质量守恒建立状态空间模型，
其中，rm表示相应反应过程的反应速率，m＝ad，de，ox，re；ad代表氨气吸附过程反应速率；de代表氨气解吸附过程反应速率；ox代表氨气氧化反应速率；re代表氨气还原NOx反应速率；CNO和是NOx和氨气的浓度，x＝1,2；表示氨气入口的浓度，CNO,in表示柴油机排出尾气中NOx的浓度；Km表示相应反应过程的反应系数，Em表示相应反应过程的化学反应活化能；R为反应常数；T代表温度；F是尾气流速；V是SCR装置的体积；是SCR罐内氨气的覆盖率；和分别为氮氧化物浓度的变化率、氨气浓度的变化率和SCR罐内氨气的覆盖率的变化率；
(2)将状态空间模型与无迹卡尔曼滤波方程结合起来；UKF估计状态一般分为两步，包括预测和更新，非线性系统的UKF方程表示如下：
x(k)＝f[x(k-1),u(k)]+w(k) (2)
z(k)＝h[x(k)]+v(k)， (3)
方程(2)是预测方程，x(k)代表状态向量，u(k)是输入向量，w(k)代表高斯过程噪声，f()是预测函数；方程(3)是更新方程，也叫观测方程，包括观测向量z(k)，观测函数h(x)和高斯观测噪声v(k)；
其中预测过程包括以下几个步骤：
a)构造sigma点；
在k-1步，根据随机状态变量x的统计量和协方差Pk-1构造sigma点集；
其中λ是尺度参数，λ＝α2(nx+q)-nx；nx为状态空间维数；
q是第二个尺度参数，α设定为一个很小的常数；
b)对sigma点进行传播计算；
转换公式如下，其中u代表输入；
c)计算输出先验均值与误差协方差；
输出的先验均值与误差协方差Pk|k-1计算公式计算如下：
其中Q为噪声协方差，和为计算先验均值和误差协方差的加权，定义如下：
其中β为常数；
更新过程通过如下步骤实现：
a)构造sigma点
根据上面预测过程计算出的先验均值，再次构造sigma点；
b)计算预测输出；
传播计算每个sigma点：
则预测输出公式如下：
c)计算卡尔曼增益；
在这个过程中同时需要一个最佳的卡尔曼增益Kk，计算方程如下所示：
其中，是预测出输出误差协方差，是均值与预测输出交叉协方差，R是噪声协方差；
d)计算后验状态估计和后验协方差；
在第k步，根据输出的测量值，计算出后验的状态和协方差：
其中Yk表示第k步的实际测量值，表示估计的观测值；
假设NH3输入浓度、输出浓度和NOx输出浓度由传感器测得，通过UKF观测器来估计NOx输入浓度；认为NOx输入浓度的微分为零，公式如下：
在这一部分中，由于要估计NOx输入浓度，因此选择NOx输入浓度作为预测方程的一个状态量，另一个状态量依然选择SCR内氨气覆盖率公式表达如下：
其中ΔT表示自适应无迹卡尔曼滤波计算方程中每步迭代更新时间；
在建立观测方程时，选择传感器测量的NH3输出浓度和NOx输出浓度作为两个状态量,观测方程如下所示：
其中定义，
根据上述建立的预测方程和观测方程，经过UKF迭代计算，便估计出NOx输入浓度
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CN114152880B (zh) * 2022-02-08 2022-04-12 湖南大学 一种软包电池传感器故障在线检测方法

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