CN110073087A - 用于选择性催化还原系统的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

选择性催化还原系统是已知的，并且通常包括在柴油发动机的排放系统中，以便处理这种发动机的排气。这种系统涉及将柴油机排放流体(DEF)引入到在发动机排放通道(12)中流动的排气中。当将DEF定量配给到SCR系统(10)中的水解催化器(18)上时，DEF将在某些条件下充分冷却水解催化器(18)，以减缓或有效防止氨释放，这造成水解催化器(18)的功能滞后或延迟。这限制了可对SCR催化器(20)中氨储存和NOx转化施加的控制量。在第一步骤中，从设置在系统(10)中的一个或更多个传感器(28、30、32、34)接收一组测量数据。随后，导出与催化系统(10)的部件状态相关联的第一组特征、与催化系统(10)的输出相关联的第二组特征以及与系统(10)中的偏差和比例因子相关联的第三组特征。在第三步骤中，导出的特征组用于控制催化系统(10)。

Description

用于选择性催化还原系统的方法和装置
领域
本发明涉及用于处理排气的选择性催化还原(SCR)系统。特别地，本发明涉及提高SCR系统效率的方法。
背景
选择性催化还原(SCR)系统是已知的，并且通常包括在柴油发动机的排放系统中，以便处理这种发动机的排气。这种系统涉及将柴油机排放流体(DEF)引入到在发动机的排放通道中流动的排气中。DEF包含尿素，尿素在排放通道内经受水解和/或热解，从而产生氨。氨进入到SCR催化器中，在SCR催化器中氨与排气反应，其中在排气中存在的任何氮氧化物(NOx)在排气排出到大气中之前被转化为氮气和水。
已经提出了将DEF定量配给到排放通道的许多SCR系统。这种系统有时被称为“湿式喷射(wet spray)”系统，并将尿素溶液喷雾注射到排气中，在排气中尿素分解形成氨。这种系统的示例在US2008307967A1中示出。US’967公开了一种布置，其中DEF在主排放通道外部的供给通道中被水解。具体而言，将DEF定量配给到水解催化器上并水解成氨。氨向下游流到SCR催化器的入口，在那里氨起到还原NOx的作用。通常，当需要氨来还原NOx时，SCR系统(诸如，US’967中公开的SCR系统)所遵循的已知控制过程涉及给水解反应器定量配给DEF。
US 2013/0186086公开了一种催化系统，其包含位于将尿素溶液注射到系统中的注射装置下游的水解催化器，以及控制注射到系统中的尿素溶液量的控制器。温度传感器检测尿素注射装置位置附近的排气温度。基于温度信息，控制单元决定排气是否处于足以蒸发一定量的尿素溶液的高温下。
当将DEF定量配给到SCR系统中的水解催化器上时，DEF将在某些条件下充分冷却水解催化器，以减缓或有效防止尿素的热解和异氰酸的随后水解，以及氨和异氰酸的解吸。对氨释放的这种抑制造成水解催化器功能的滞后或延迟。这限制了可对SCR催化器中氨储存和NOx转化施加的控制量。此外，尿素缓慢的或被阻止的热解也可能导致在排放通道中形成尿素沉积物，并且未反应的尿素或氨在氨泄漏事件中(例如，如果排气入口温度升高的话)未经处理地流出排放通道。
可以采用解决上述问题的优化的定量配给策略。然而，要成功地采用这种策略，需要有关水解催化器内部状态的信息，例如内部温度和NH3当量储存分布。嵌入式模型，诸如通常在已知系统上使用的模型，可能不能足够精确地确定内部温度分布，以提供这种优化控制策略所需的信息。
本公开的目的在于至少解决上述问题中的一些。
发明概述
在第一方面中，提供了用于选择性催化还原系统的方法，该选择性催化还原系统包括水解催化器，该方法包括：
接收至少一组测量数据；
基于至少一组测量数据，导出系统的第一组特征、第二组特征和第三组特征，其中
第一组特征与催化系统的部件状态相关联，并且
第二组特征与系统的输出相关联；
第三组特征与系统的输入状态或输出偏差相关联；以及
使用导出的第一组特征、第二组特征和第三组特征来控制催化系统。
根据第二方面，提供了用于处理排放通道中的排气的选择性催化还原系统，该系统包括：
水解催化器；
定量配给单元，其被配置为将DEF注射到水解催化器上；
控制器，其被配置成执行权利要求1-至5中任一项的方法；以及
至少一个传感器，其与控制器通信。
根据第三方面，提供了计算机程序产品，其包含用于执行如上所述的方法的机器可读指令中的一个或更多个序列。
根据第四方面，提供了用于交通工具的排放装置，该装置包括如上所述的选择性催化还原系统。
根据第五方面，提供了交通工具，其包括如上所述的选择性催化还原系统。
下面参照附图详细描述本发明的其他方面、特征和优点，以及本发明的各个实施例的结构和操作。注意，本发明不限于本文描述的具体实施例。本文呈现的这些实施例仅仅是为了说明的目的。基于本文包含的教导，附加实施例对于相关领域的技术人员来说将是明显的。
附图简述
现在将仅通过示例的方式并参照附图对本发明的实施例进行描述，在附图中相应的参考符号表示相应的部分，并且在附图中：
图1示出了选择性催化还原系统；
图2描绘了示例性控制器；
图3图示了控制器的示例性处理单元；
图4示出了根据本发明的实施例的示例性方法；以及
图5图示了根据本发明的实施例的另外的示例性方法。
详细描述
在详细描述本发明的具体实施例之前，呈现可以实施本发明的实施例的示例环境是有益的。
图1示出了示例性的选择性催化还原(SCR)系统10。该系统位于排放通道12中，该排放通道12将排气从交通工具的发动机(未示出)中输送出去。最初地，排气穿过已知类型的柴油机氧化催化器(DOC，未示出)，该催化器催化排气中碳氢化合物、一氧化碳和一氧化氮的氧化反应，以产生二氧化碳和水。
柴油机排放流体(DEF)定量配给单元16位于DOC的下游，该定量配给单元16被配置成将DEF注射到水解催化器18上。DEF定量配给单元和水解催化器都是已知的类型。已知类型的SCR催化器20位于水解催化器的下游。应当认识到，系统10可以包括附加的部件，诸如氨泄露催化器。
该系统包括控制器26，该控制器26与DEF定量配给单元通信，并且被配置成控制DEF定量配给单元将DEF注射到水解催化器上的速率。
另外，该系统还包括与控制器通信的多个传感器。具体地，氮氧化物(NOx)传感器28和入口温度传感器30位于水解催化器的上游。出口温度传感器32和氨传感器34位于水解催化器和SCR催化器之间。应当认识到，上述传感器仅是示例性的，并且系统中可以包括附加的或可替代的传感器。各个传感器中的每一个可以连接到设置在控制器上的一个或更多个输入端和/或输出端。在操作期间，控制器部分地基于从系统的各个传感器接收的测量数据来调节DEF定量配给速率。
应当注意，虽然催化系统被显示为仅具有单个控制器26，但是原则上同样可以使用多个互连的控制器。可替代地，控制器可以包括多个单独的子控制器26a、26b。每个子控制器可以执行特定的操作，例如，第一子控制器26a可以执行与SCR催化器20的性能相关的操作，而第二子控制器26b可以执行与水解催化器18的性能相关的操作。
现在，将参照图2描述示例性控制器，诸如可以在图1中使用的控制器。控制器226包括上游传感器连接到的第一输入端240和下游传感器连接到的第二输入端242。应当认识到，第一输入端和第二输入端纯粹是出于示例性的目的，并且控制器可以包括任何合适数量和类型的输入端，以便从传感器接收测量数据。控制器包括第一输出端244和第二输出端246，其功能将在下面更详细地讨论。控制器还包括处理单元248，该处理单元用于基于接收的测量数据确定DEF定量配给速率。该确定可以使用处理单元中实施的一个或更多个算法或者建模部件以任何合适的方式执行。
现在，将参考图3描述诸如图2所示的处理单元中的建模部件的示例性实施方案。应当认识到，这仅仅是示例性的，并且可以在处理单元中实施附加的和/或可替代的建模部件。
在处理单元348中实施了估计器部件350。该估计器部件用于执行一个或更多个计算，并且可以以任何合适的方式实施，这将在下文中更详细地描述。除了估计器之外，还可以实施代表催化系统的一个或更多个部件的行为的一个或更多个模型。在本示例中，除了估计器部件之外，还实施了水解催化器模型部件352和传感器模型部件354。每个实施的模型部件都用于对催化系统的相应物理部件的行为进行建模，并在操作期间向估计器部件提供输入。在一些示例中，模型部件可以在操作期间从估计器部件接收输入，以进一步骤提高计算的准确性。
水解催化器模型部件可以以任何合适的方式实施，并且可以使用任何合适数量的参数作为输入。在示例中，水解催化器模型采用与催化器上游的排气条件和DEF喷射量相关的测量/计算信号作为输入，这些信号表示但不限于以下：HNCO的估计输入浓度；NH3的估计输入浓度；DEF的估计输入浓度；水分(H2O)的估计输入浓度；或者估计的输入温度(Tin)；其用于但不限于预计的系统内部分布参数状态的估计演变，包括：水解催化器的内部温度(Tint)；DEF水平；氨(NH3)水平；水分(H2O)水平；固态尿素(CO(NH2)2)的水平或异氰酸(HNCO)水平，以及系统的输出，但不限于表示以下的数据：HNCO的估计输出水平；NH3的估计输出水平；DEF的估计输出水平；水分(H2O)的估计输出水平；或者估计的输出温度(Tout)。
将认识到，该实施方案仅是示例性的，并且可以设想其他实施方案。示例包括但不限于：神经网络模型(其中内部状态与物理状态不对应，而是仅用于计算目的)；随机模型(例如，如在卡尔曼滤波器中使用的)；或者其他线性或非线性模型。
传感器模型部件用于对系统的至少一个传感器的行为进行建模。在一个示例中，传感器模型包括多个单独的传感器模型，诸如：上游NOx传感器的模型和下游NOx传感器的模型。在另一示例中，传感器模型另外还包括温度传感器模型，该温度传感器模型对位于系统中的至少一个温度传感器进行建模。在特定示例中，温度传感器模型包括上游温度传感器和下游温度传感器的模型。通过对系统中使用的一个或更多个传感器的行为和特征进行建模，可以提高估计器结果的准确性。
需要对传感器和模型在各种不同操作条件下的统计精度进行表征，并将其提供作为估计器算法的参数。
除了上述模型部件之外，传感器模型还可以包括附加的模型部件。在一些示例中，数值传感器模型包括去相关器部件。例如，来自物理NOx传感器的检测器信号将包括NOx(例如，NO和/或NO2)以及其他气体和化合物(例如，NH3)的贡献。为了确定NOx的具体贡献，有必要确定NOx与任何其他气体或化合物(例如，NH3)之间的比率。
应当认识到，上述模型仅仅是示例性的，而不旨在是限制性的。处理单元可以包括附加的或可替代的模型。在示例中，处理单元包括描述DOC催化器的至少一个参数的行为的DOC模型。
工业适用性
现在将参照图4讨论示例性方法。该示例性方法可以在合适的装置中实施，例如图1所示的催化系统。
在第一步骤401中，接收至少一组测量数据。该至少一组测量数据是从设置在系统中的一个或更多个传感器接收的。在一些示例中，测量数据是从多个传感器接收的。在示例中，从图1所示系统的每个传感器接收一组测量数据。
测量数据组可以以任何合适的方式获得。在一些示例中，测量数据是在催化系统的操作期间获得的。在特定示例中，测量数据可以连续地或以固定间隔获得。在一些示例中，至少一组测量数据可以另外包括先前获得的测量数据。例如，可以使用在催化器的先前操作期间记录的测量数据。在另外其他的示例中，至少一组测量数据可以包括附加的历史数据或统计导出的数据(例如，从其他催化系统获得的数据)。
在第二步骤402中，导出与催化系统的部件状态相关联的第一组特征、与催化系统的输出相关联的第二组特征以及与系统中的偏差和比例因子相关联的第三组特征。
第一组特征可以与催化系统的任何部件相关联。在一些示例中，第一组特征与催化系统的水解催化器的至少一个内部状态相关联。在这样的示例中，第一组特征包括多个第一参数，每个第一参数描述水解催化器的多个内部参数中的一个。
参数值可以包括但不限于：储存在水解催化器中的异氰酸(HNCO)水平；储存在水解催化器中的氨(NH3)水平；储存在水解催化器中的DEF水平；储存在水解催化器中的水分(H2O)水平；储存在水解催化器中的固态尿素(CO(NH2)2)水平；水解催化器的内部温度(Tint)；或者至少一个所述水平的曲线/分布参数向量(profile/distributed-parametervector)。
第二组特征与催化系统的任何合适部分的输出相关联。在一些示例中，第二组特征与催化系统的整体输出相关联。在其他示例中，第二组特征与催化系统的部件(例如，水解催化器)的输出相关联。
第二组特征可以包括代表任何合适数量的输出相关参数的数据。在一个示例中，第二组特征包括但不限于表示以下项的数据：HNCO的估计输出水平；NH3的估计输出水平；DEF的估计输出水平；水分(H2O)的估计输出水平；或者估计的输出温度(Tout)。
第三组特征可用于表示由模型不确定性、传感器噪声和/或作用于系统的干扰引起的系统的输入、状态或输出中的任何未建模或未测量的偏差/比例因子。这些偏差/比例因子可以表示为附加的代表性状态，或者作用在系统上的输入/输出干扰，并且此后假设由第一或第二特征或者添加到系统模型的额外特征来完全地表示。
在第三步骤403中，导出的第一特征、第二特征和第三特征用于控制催化系统。在一些示例中，第一组特征、第二组特征和第三组特征用于一个或更多个控制算法和/或控制单元中，以控制催化系统的参数。
现在，将参照图5描述用于执行上述方法的导出步骤的示例性方法。应当认识到，下面描述的方法仅是示例性的，并且原则上可以同样地使用可替代的方法。
在第一步骤501中，生成多个西格玛点。基于传感器精度和模型的统计知识，和/或基于至少一个先前估计的系统状态，通过以典型方式使用所谓的无迹卡尔曼滤波器(UKF)生成西格玛点。
在第二步骤502中，执行水解催化器的模型的一个或更多个估计。在本示例中，针对生成的多个西格玛点中的每一个导出估计输出。此外，针对生成的多个西格玛点中的每一个，导出水解催化器的预计内部步长(step)。
在第三步骤503中，导出多个西格玛点中每一个的估计输出的平均值。此外，导出水解催化器的每个西格玛点的预计内部状态的平均值。
在第四步骤504中，为预计的内部状态和估计的输出计算多个协方差。
在第五步骤505中，为预计的内部状态和估计的输出计算最佳观测器增益(observer gain)。
在第六步骤506中，基于以下项中的至少一项导出得到的水解催化器的预计的内部状态和相应协方差：观测器增益、测量结果或预计的内部状态。
西格玛点和预计的内部状态可能需要在任何/每个上述步骤中被限制在合适的水平内，以保持估计算法的稳定性。此外，可以通过估计状态的合适函数(例如，对数函数)来实现改进的估计器性能。所选择的状态数/轴向曲线分辨率(axial profile resolution)决定了算法的计算负担，因此，必须仔细选择，以便在可行的情况下最大化估计精度。
随后，导出的值可以以合适的方式使用。在一些示例中，导出的值可以用作在处理单元中执行的其他数值方法的输入，例如用作一个或更多个模型部件的输入。在其他示例中，这些值可以存储在存储器中和/或可以传输到中央处理单元进行分析。
应当注意，以上描述旨在是说明性的，而不是限制性的。因此，对于本领域技术人员将明显的是，在不背离以下陈述的权利要求范围的情况下，可以对所述的本发明进行修改。

Claims (15)

1.一种用于选择性催化还原系统的方法，所述选择性催化还原系统包括水解催化器，所述方法包括：
接收至少一组测量数据；
基于所述至少一组测量数据，导出所述系统的第一组特征、第二组特征和第三组特征，其中
所述第一组特征与所述催化系统的部件的状态相关联，并且
所述第二组特征与所述系统的输出相关联；
所述第三组特征与所述系统的输入状态或输出偏差相关联；以及
使用所导出的第一组特征、第二组特征和第三组特征来控制所述催化系统。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一组特征与水解催化器的内部状态相关联。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一组特征包括多个第一参数，每个第一参数描述所述水解催化器的多个内部参数中的一个内部参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一组特征包括以下项中的至少一项：储存在所述水解催化器中的异氰酸水平；储存在所述水解催化器中的氨水平；储存在所述水解催化器中的DEF水平；储存在所述水解催化器中的固态尿素水平；储存在所述水解催化器中的水分水平；所述水解催化器的内部温度；或者所述水平中的至少一个水平的曲线/分布参数向量。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二组特征与所述水解催化器的输出相关联。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第二组特征包括以下项中的至少一项：尿素量；水分量；异氰酸量；氨量；输出温度；或者所述量或温度中的至少一个的曲线/分布参数向量。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，导出的所述步骤包括使用一组非线性算法来导出所述第一组特征、第二组特征和第三组特征。
8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述一组非线性算法包括以下项中的一项：无迹卡尔曼滤波器；扩展卡尔曼滤波器；滚动时域估计器；或者粒子滤波器。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一组测量结果包括以下项中的至少一项：DEF定量配给速率、入口温度、入口质量流率或至少一种化合物的入口浓度。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一组测量结果包括以下项中的至少一项：出口温度；或者至少一种化合物的出口浓度。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括对所述至少一组测量数据中的至少一个测量数据执行去相关步骤。
12.一种用于处理排放通道中的排气的选择性催化还原系统，所述系统包括：
水解催化器；
DEF定量配给单元，其被配置为将DEF注射到所述水解催化器上；
控制器，其被配置为执行权利要求1至11中任一项所述的方法；以及
至少一个传感器，其与所述控制器通信。
13.一种计算机程序产品，包括用于执行权利要求1至11中的任一项所述的方法的机器可读指令的一个或更多个序列。
14.一种用于交通工具的排放装置，所述装置包括权利要求12所述的选择性催化还原系统。
15.一种交通工具，包括权利要求12所述的选择性催化还原系统。
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