CN110307988B - 一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法 - Google Patents
一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及汽车技术领域,尤其涉及一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法。一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:步骤一:将ECU内部的GPF部分碳载量计算模型进行优化并通过MATLAB SIMULINK进行模型搭建。通过实车采集数据进行多次验证以保证与ECU内部计算的结果和精度保持一致;步骤二:累碳模型验证;步骤三:再生速率模型验证;步骤四:最后进行整车多工况验证,其中包括城市工况、城郊工况、高速工况、冷启动工况等,不断根据称重结果优化SIMULINK模型直到模型准确,然后把优化的结果刷写至ECU以完成颗粒捕集器的碳载量模型标定。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域,尤其涉及一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法。
背景技术
随着中国环保部颁布国家第六阶段排放法规,大多汽油机也开始运用了颗粒捕捉器,以满足PM和PN的要求。由于汽油机的颗粒相对于柴油机偏小偏低,在汽油机的控制逻辑中,无法使用类似柴油机中的压差传感器来探知颗粒捕捉器中的碳载量。于是在汽油系统中,对颗粒捕捉器的碳载量模型精度,提出来很高的要求,需要对累碳模型和燃烧模型做精确的标定,以满足汽油机的需求。不精确的模型,容易导致车辆频繁再生,影响驾驶性以及增加机油稀释;也容易导致颗粒捕捉器出现堵塞,影响车辆性能。然而,由于汽油机产生颗粒的量级问题,整车上优化碳载量模型非常费时,每次称重后,需要经历几千公里的里程,才能知道模型优化的是否准确,但仍然保证不了,在其余不同工况下,模型是否依然稳定和准确。此在线优化方法,采用MATLAB中的simulink模块,将ECU内部的控制逻辑简化并在MATLAB中搭建模型,根据工况点的权重,区域重点优化,在线得出优化结果,极大的增加了标定的准确性,并缩短了路试的时间。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,适应现实需要,提供一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法。
为了实现本发明的目的,本发明采用的技术方案为:
一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,所述方法包括以下步骤:
步骤一:将ECU内部的GPF部分碳载量计算模型进行优化并通过MATLAB SIMULINK进行模型搭建。通过实车采集数据进行多次验证以保证与ECU内部计算的结果和精度保持一致;
步骤二:累碳模型验证;
步骤三:再生速率模型验证;
步骤四:最后进行整车多工况验证,其中包括城市工况、城郊工况、高速工况、冷启动工况等,不断根据称重结果优化SIMULINK模型直到模型准确,然后把优化的结果刷写至ECU以完成颗粒捕集器的碳载量模型标定。
步骤一所述累碳模型验证的步骤为:
(1)实车进行4000--8000km道路试验,包含城市,郊区以及高速三种典型的道路工况;
(2)采集ECU内部与颗粒捕积器模型相关的输入数据。每种特定路况试验完成后拆下颗粒捕集器进行称重并记录颗粒捕集器中实际碳载量;
(3)把记录文件导入到SIMULINK模型中,针对发动机运行的工况点进行模型中相关Curve曲线及MAP的调整使模型结果匹配称重结果以确定最终的累碳模型数据。注:在碳加载验证过程中需关闭主动再生并禁止车辆断油以确保累碳过程中无主动及被动再生。
步骤二所述再生速率模型验证的步骤为:
(1)通过加浓空燃比并推迟喷油相位角进行快速累碳,分别累碳:8g、10g、12g、14g等直到满载碳载量;
(2)拆下颗粒捕集器进行称重并准确记录称重结果;
(3)手动进行再生碳量控制,每次模型再生碳量2g左右并称重直至颗粒捕集器内部实际碳量低于0.5g;
(4)手动再生前记录ECU内部与颗粒捕积器模型相关的输入参数;
(5)导入记录文件到SIMULINK模型中,针对发动机运行的工况点调整模型中与再生速率相关的Curve曲线及MAP使模型再生碳量匹配实际再生碳量以确定最终的再生速率模型数据。
生速率验证包括主动再生工况及被动再生速率验证。
主动再生速率验证需全工况禁止断油;被动再生速率验证需全工况禁止主动再生。
本发明的有益效果在于:
此在线优化方法,采用MATLAB中的simulink模块,将ECU内部的控制逻辑简化并在MATLAB中搭建模型,根据工况点的权重,区域重点优化,在线得出优化结果,极大的增加了标定的准确性,并缩短了路试的时间。
附图说明
下面结合附图和实施案例对本发明做进一步的说明。
图1为累碳模型;
图2为再生速率模型;
图3模型与ECU数据一致性对比;
图4、图5工况权重及参数优化;
图6再生速率模拟;
图7再生碳量模拟;
图8为运行步骤示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明:
参见图1-7。
本发明公开了一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,所述方法包括以下步骤:
步骤一:将ECU内部的GPF部分碳载量计算模型进行优化并通过MATLAB SIMULINK进行模型搭建。通过实车采集数据进行多次验证以保证与ECU内部计算的结果和精度保持一致;
步骤二:累碳模型验证;
步骤三:再生速率模型验证;
步骤四:最后进行整车多工况验证,其中包括城市工况、城郊工况、高速工况、冷启动工况等,不断根据称重结果优化SIMULINK模型直到模型准确,然后把优化的结果刷写至ECU以完成颗粒捕集器的碳载量模型标定。
步骤一所述累碳模型验证的步骤为:
(1)实车进行4000--8000km道路试验,包含城市,郊区以及高速三种典型的道路工况;
(2)采集ECU内部与颗粒捕积器模型相关的输入数据。每种特定路况试验完成后拆下颗粒捕集器进行称重并记录颗粒捕集器中实际碳载量;
(3)把记录文件导入到SIMULINK模型中,针对发动机运行的工况点进行模型中相关Curve曲线及MAP的调整使模型结果匹配称重结果以确定最终的累碳模型数据。注:在碳加载验证过程中需关闭主动再生并禁止车辆断油以确保累碳过程中无主动及被动再生。
步骤二所述再生速率模型验证的步骤为:
(1)通过加浓空燃比并推迟喷油相位角进行快速累碳,分别累碳:8g、10g、12g、14g等直到满载碳载量;
(2)拆下颗粒捕集器进行称重并准确记录称重结果;
(3)手动进行再生碳量控制,每次模型再生碳量2g左右并称重直至颗粒捕集器内部实际碳量低于0.5g;
(4)手动再生前记录ECU内部与颗粒捕积器模型相关的输入参数;
(5)导入记录文件到SIMULINK模型中,针对发动机运行的工况点调整模型中与再生速率相关的Curve曲线及MAP使模型再生碳量匹配实际再生碳量以确定最终的再生速率模型数据。
生速率验证包括主动再生工况及被动再生速率验证。
将ECU内部GPF相关的计算模型进行优化化并使用MATLAB SIMULINK建模工具进行模型搭建。之后,验证模型结果与ECU内部计算结果的精度一致性。
实车进行GPF道路验证试验并记录GPF相关的输入参数,同时,称重GPF并记录称重结果;然后,不断优化图4、图5中的各MAP及Curve曲线使不同工况下模型碳载量匹配实际称重碳载量。
再生速率模拟计算,主要是通过称重得出再生前后的GPF内部碳载量,并在软件中根据再生温度、再生氧含量、再生碳载量变化率进行再生速率调整直到模拟值与称重结果一致,如图6所示。
最后进行动态工况验证,如图7所示。
最后将MATLAB SIMULINK中模拟计算出的标定参数刷写至ECU,完成标定工作。
主动再生速率验证需全工况禁止断油;被动再生速率验证需全工况禁止主动再生。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换或直接或间接运用在相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (4)
1.一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
步骤一:将ECU内部的GPF部分碳载量计算模型进行优化并通过MATLAB SIMULINK进行模型搭建;通过实车采集数据进行多次验证以保证与ECU内部计算的结果和精度保持一致;
步骤二:累碳模型验证;
步骤三:再生速率模型验证;
步骤四:最后进行整车多工况验证,其中包括城市工况、城郊工况、高速工况、冷启动工况,不断根据称重结果优化SIMULINK模型直到模型准确,然后把优化的结果刷写至ECU以完成颗粒捕集器的碳载量模型标定;
步骤一所述累碳模型验证的步骤为:
(1)实车进行4000--8000km道路试验,包含城市,郊区以及高速三种典型的道路工况;
(2)采集ECU内部与颗粒捕积器模型相关的输入数据;每种特定路况试验完成后拆下颗粒捕集器进行称重并记录颗粒捕集器中实际碳载量;
(3)把记录文件导入到SIMULINK模型中,针对发动机运行的工况点进行模型中相关Curve曲线及MAP的调整使模型结果匹配称重结果以确定最终的累碳模型数据;注:在碳加载验证过程中需关闭主动再生并禁止车辆断油以确保累碳过程中无主动及被动再生。
2.根据权利要求1所述的一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,其特征在于:步骤二所述再生速率模型验证的步骤为:
(1)通过加浓空燃比并推迟喷油相位角进行快速累碳,分别累碳:8g、10g、12g、14g等直到满载碳载量;
(2)拆下颗粒捕集器进行称重并准确记录称重结果;
(3)手动进行再生碳量控制,每次模型再生碳量2g左右并称重直至颗粒捕集器内部实际碳量低于0 .5g;
(4)手动再生前记录ECU内部与颗粒捕积器模型相关的输入参数;
(5)导入记录文件到SIMULINK模型中,针对发动机运行的工况点调整模型中与再生速率相关的Curve曲线及MAP使模型再生碳量匹配实际再生碳量以确定最终的再生速率模型数据。
3.根据权利要求2所述的一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,其特征在于:再生速率验证包括主动再生工况及被动再生速率验证。
4.根据权利要求2所述的一种汽油颗粒捕捉器标定开发在线优化方法,其特征在于:主动再生速率验证需全工况禁止断油;被动再生速率验证需全工况禁止主动再生。
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Families Citing this family (9)
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CN111911268B (zh) * | 2020-06-29 | 2022-01-25 | 东风汽车集团有限公司 | 一种混动车gpf再生质量阈值的计算方法 |
CN111796582B (zh) * | 2020-07-16 | 2022-02-08 | 江铃汽车股份有限公司 | 一种国六汽油车gpf移除诊断的远程监测及优化方法 |
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CN112213112A (zh) * | 2020-09-04 | 2021-01-12 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种基于低温环境舱的整车gpf碳加载模型修正方法 |
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CN113340605B (zh) * | 2021-04-29 | 2023-01-24 | 广西玉柴机器股份有限公司 | 一种拖拉机整车累碳试验方法及系统 |
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CN114687835B (zh) * | 2022-03-14 | 2023-03-07 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 颗粒捕集器控制方法、存储介质以及车辆 |
CN115163320B (zh) * | 2022-07-04 | 2023-12-22 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 碳载量确定方法及车辆系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107605583A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-19 | 北京汽车研究总院有限公司 | 柴油车颗粒捕集器累碳量估算方法 |
CN108279125A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-07-13 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种汽油机颗粒捕集系统快速积灰装置 |
CN108647430A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-10-12 | 中国重汽集团济南动力有限公司 | 一种dpf碳加载计算方法 |
CN108798851A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-13 | 上海汽车集团股份有限公司 | 低温环境下汽油机颗粒物模型的标定方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7281440B2 (en) * | 2005-04-29 | 2007-10-16 | Caterpillar Inc. | Particulate sampling system having flow check device |
EP2120043A4 (en) * | 2007-03-15 | 2014-05-14 | Ngk Insulators Ltd | PARTICULAR MATERIAL PROVIDING DEVICE |
US9638127B2 (en) * | 2014-01-28 | 2017-05-02 | Delphi Technologies, Inc. | Method of verifying particulate matter sensor validity |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107605583A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-19 | 北京汽车研究总院有限公司 | 柴油车颗粒捕集器累碳量估算方法 |
CN108279125A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-07-13 | 清华大学苏州汽车研究院(吴江) | 一种汽油机颗粒捕集系统快速积灰装置 |
CN108647430A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-10-12 | 中国重汽集团济南动力有限公司 | 一种dpf碳加载计算方法 |
CN108798851A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-13 | 上海汽车集团股份有限公司 | 低温环境下汽油机颗粒物模型的标定方法 |
Non-Patent Citations (1)
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国六排放标准下的缸内直喷汽油机颗粒捕集器精度碳载模型建立及验证;李祥 等;《机械科学与技术》;20190630;正文第878-881页 * |
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