CN111022158A - 用于改进的催化转化器控制的NOx形成预测 - Google Patents

用于改进的催化转化器控制的NOx形成预测 Download PDF

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Abstract

公开了处理车辆中的排气的方法以及用于车辆的排气系统。示例方法可以包括在排气尾管中提供催化转化器和在催化转化器下游提供氧气传感器。催化转化器可以配置为降低流经催化转化器的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度。该方法进一步包括基于至少一个或多个实时车辆运行参数来预测催化转化器内氧气浓度的增加，其中该增加在下游氧气传感器测量氧气浓度的相应增加之前进行预测。该方法还可以包括基于预测的氧气浓度增加来调节车辆发动机的空燃比，从而至少部分地防止氧气浓度的相应增加。

Description

用于改进的催化转化器控制的NOx形成预测
技术领域
本公开涉及用于改进的催化转化器控制的NOx形成预测。
背景技术
催化转化器可以减少来自内燃机的排气流中的排放物，包括氮氧化物(NOx)。典型的三元催化转化器通常包含催化剂材料，该催化剂材料将NOx还原成氮气(N2)，将一氧化碳(CO)氧化成二氧化碳(CO2)并且将未燃烧的烃(HC)氧化成二氧化碳和水(H2O)。氧气(O2)是催化转化器的必需输入，因此在车辆运行期间必须控制催化转化器内的氧气量。给定控制窗口外的氧气水平将导致至少一些NOx排放物滑过转化器，并且可能排放到环境中。因此，催化转化器控制系统通常必须密切监测催化转化器中的氧气水平。
在车辆排气系统中的NOx形成是高度瞬态的，并且取决于车辆运行期间持续变化的状况。因此，当前监测催化转化器中或从催化转化器流出的氧气水平的方法通常依赖于排气系统的直接测量。例如，氧气传感器通常位于紧挨催化转化器的下游，以确定催化转化器和/或排气流中的氧气水平。然而，在进行下游测量时，即使传感器紧邻转化器，该测量也必然滞后于转化器中的氧气水平。换言之，当下游传感器观察到氧气水平下降并且控制系统介入时，一些NOx排放物将已从转化器产生或排放。
因此，需要一种用于通过催化转化器还原NOx排放物的改进的方法与系统。
发明内容
在至少一些示例说明中，一种处理车辆中尾气的方法包括在排气尾管中提供催化转化器和在催化转化器下游提供氧气传感器。催化转化器可以配置为降低流经催化转化器的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度。该方法还包括基于至少一个或多个实时车辆运行参数来预测催化转化器内氧浓度的增加，其中该增加在下游氧气传感器测量氧浓度的相应增加之前进行预测。该方法还可以包括基于预测的氧气浓度增加来调节车辆发动机的空燃比，从而至少部分地防止氧气浓度的相应增加。
在一些示例中，调节发动机的空燃比，以增浓发动机的空燃比。
至少一些示例方法包括在发生氧气浓度的相应增加之前调节空燃比。
在一些示例中，一个或多个实时车辆运行参数至少包括发动机的压力比、发动机每个气缸的空气质量、发动机速度以及发动机的空燃比。在这些示例的子集中，一个或多个实时车辆运行参数另外至少包括上游氧气温度、发动机压力比的变化率、发动机每个气缸的空气质量的变化率、以及发动机速度的变化率。
在一些示例性方法中，基于与发动机相关联的排放测试对预测的氧气浓度进行建模。在一些示例方法中，排放测试可以包括将NOx产生的变化与一个或多个实时车辆运行参数相关联。在这些示例中的一些示例中，该一个或多个实时车辆运行参数包括发动机的压力比、发动机每个气缸的空气质量、发动机速度和发动机的空燃比中的至少其中之一。在又一些示例方法中，该一个或多个实时车辆运行参数另外至少包括上游氧气温度、发动机压力比的变化率、发动机每个气缸的空气质量的变化率以及发动机速度的变化率。
在一些示例方法中，调节车辆发动机的空燃比防止氧气浓度的相应增加。
在至少一些示例方法中，基于预测的氧气浓度增加调节车辆发动机的空燃比减少了由氧气浓度的相应增加而引起的NOx浓度增加。
在处理车辆中排气的方法的另一个示例中，该方法包括在排气尾管中提供催化转化器和在该催化转化器下游提供氧气传感器，该催化转化器配置为降低流经该催化转化器的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度。该方法可以进一步包括：在下游氧气传感器测量氧气浓度的相应增加之前，基于一个或多个实时车辆运行参数来预测催化转化器内氧气浓度的增加，并且在氧气浓度的相应增加发生之前，基于使用一个或多个实时车辆操作参数预测到的氧气浓度增加来至少部分地防止氧气浓度增加。
在一些示例中，一种用于车辆的排气系统包括：位于排气尾管中的催化转化器，该催化转化器配置为降低流经该催化转化器的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度；以及，在该尾管中的氧气传感器，该氧气传感器位于催化转化器的下游。该排气系统可以进一步包括与在车辆上测量的至少一个实时车辆运行参数通信的处理器，该处理器配置为在下游氧气传感器测量氧气浓度的相应增加之前基于该至少一个实时车辆运行参数来预测催化转化器内的氧气浓度增加，该处理器配置为基于预测得到的氧气浓度增加来调节车辆发动机的空燃比。
在一些示例排气系统中，处理器配置为通过增大发动机的空燃比来响应预测的氧气浓度增加。
在一个示例方法中，处理器可以配置为通过在发生氧气浓度的相应增加之前调节发动机的空燃比来响应预测的氧气浓度增加。
在至少一些示例中，基于与发动机相关联的排放测试来对预测的氧气浓度建模，其中排放测试将NOx产生的变化与一个或多个实时车辆运行参数相关联。在这些示例的子集中，将NOx产生的相关的变化存储在处理器的存储器中。
在一些示例排气系统中，该一个或多个实时车辆运行参数包括发动机的压力比、发动机每个气缸的空气质量、发动机速度和发动机的空燃比中的至少其中之一。在这些示例排气系统的一个子集中，该一个或多个实时车辆运行参数另外至少包括上游氧气温度、发动机压力比的变化率、发动机每个气缸的空气质量的变化率、以及发动机速度的变化率。
在至少一些示例排气系统中，催化转化器配置为降低从汽油发动机接收的排气流中的NOx浓度。
附图说明
下面将结合附图对本发明的一个或多个实施方案进行说明，其中相似的附图标记表示相似的要素，以及其中：
图1是根据一示例方法的具有排气系统的车辆的示意图；
图2是根据一示例的用于图1的车辆的控制方法的示意图；以及
图3是根据一个示例的用于处理车辆中尾气流的方法的流程图。
具体实施方式
用于车辆的示例方法与排气系统通常可以采用关于催化转化器中NOx水平或浓度变化的预测方法。更具体地，可以使用一个或多个实时车辆运行参数来预测NOx产生的偏差，例如，预期增加。在一些示例方法中，可以使用以排放实验室数据训练的模型来基于实时运行参数主动地预测发动机中的高NOx形成情况。因此，当预测到NOx形成增加的高可能性时，可以采取主动措施来减少NOx排放。在下面将要进一步论述的一些示例中，示例处理器可以基于预测的NOx形成增加发送信号，并且该信号可以用于调节发动机运行状况，例如发动机的空燃比。结果，至少部分地减少或者甚至消除了预测的NOx形成的增加。与使用主动预测NOx增加的示例方法相比，在催化转化器中存在的/附近的传感器实际检测到在催化转化器处指示NOx形成增加(例如相对低的氧气水平)的状况之前，先前的方法不会介入。
现在转到图1，示出了示例车辆100。车辆100可以具有用于向车辆100的一个或多个车轮(未示出)提供动力的内燃机102。发动机102可以是汽油发动机，尽管本文公开的理念可适用于产生作为燃烧副产物的NOx的其它燃烧发动机类型，例如柴油发动机。车辆100可以仅仅依靠用于向车辆100提供动力的发动机102，或者可以替代地包括其他动力源，例如电动发电机。因此，车辆100可以仅由发动机102提供动力，或者可以是采用除了发动机102之外的其他动力源的混合动力车辆。
车辆100可以包括接收来自发动机102的排气流的排气系统104。排气系统104可以包括一个或多个管道或者其他装置，用于将排气流从发动机102引导到车辆周围的环境空气中或引导到大气中。此外，排气系统104可以包括各种部件，用于在将处理过的排气流排出到大气之前减少排气流中的排放物。如图1所示，排气系统104可以将排气流排出到尾管120，尾管120可以包括一个或多个消声器，用于降低与排气流相关联的噪音。尾管120转而可以将排气流排出到车辆周围的环境大气中。
排气系统104可以包括一个或多个后处理装置或配置为减少排放(例如氮氧化物(NOx)排放)的其它部件。NOx的还原可以通过任何方便的装置或系统来实现，并且不限于本文中论述的或图1中示出的具体类型或示例。图示的示例排气系统104包括三元催化转化器106，该三元催化转化器106包含催化剂材料，该催化剂材料(1)将NOx还原为氮气(N2)，(2)将一氧化碳(CO)氧化为二氧化碳(CO2)以及(3)将未燃烧的烃(HC)氧化为二氧化碳和水(H2O)。然而，催化转化器106可以是还原排气流中存在的NOx的任何类型的催化转化器，因此示例说明不限于采用三元转化器的那些说明。除了转化器106之外，排气系统104可以包括用于减少从发动机102排出的排放物或微粒的任何其他附加的部件，诸如过滤器、滤网、消声器等。
来自发动机102的排气流通常可以包含催化转化器106中的反应所需的足够量的氧气。来自发动机102的排气中的氧气浓度以及转化器106中的氧气浓度可以根据各种因素而变化，例如发动机负载和流经排气系统104的排气流的量。转化器106的催化剂活性也可以随温度而增加。通常，最小排气温度对于转化器106中的催化剂“熄火”是必需的，并且有效地减少排气流中的NOx排放。在升高的温度下，转化率取决于催化剂尺寸和设计，并且通常随温度而增加。在一个示例中，需要约200摄氏度(℃)的最小排气温度以使转化器106的催化剂有效。
发动机102的空燃比还可以影响NOx的产生和转换器106减少NOx排放的能力。通常，发动机102可以在接近化学计量点的相对窄的空燃比范围内运行，并且当发动机102在高于或低于化学计量点的范围外运行时，转换器106的效率通常会下降。当发动机102在空燃比低于化学计量点的“稀薄”燃烧下运行时，排气流通常包含过量的氧气，从而抑制转化器106在减少NOx排放方面的有效性。另外，在空燃比高于化学计量点的“富足”状况下，未燃烧燃料可以在排气流到达催化剂之前消耗部分或全部可用的氧气，从而减少了可用于氧化功能的氧气。转化器106可以在其中储存一些氧气，这可以提供用于临时降低从发动机102接收的排气流中的氧气水平的缓冲器。
排气系统104可以包括监测例如温度、压力等状况可能需要的任何传感器，该状况可以被传送至控制器108。例如，排气系统104可以包括位于紧挨催化转化器106上游的第一或上游氧气(O2)传感器110。第二或下游传感器112可以同样检测紧邻催化转化器106下游的位置处的氧气水平或浓度。温度传感器可以包括一个或多个热电偶，该热电偶配置为检测整个排气系统中的各个位置处的排气流的温度。例如，热电偶114可以位于发动机102或排气歧管的正下游。因此。热电偶114可以在排气流从发动机102和/或发动机102的排气歧管排出时测量排气流的温度。
控制器108通常可以监测与NOx产生和/或排气系统104相关联的一个或多个实时车辆参数，并且调节车辆100的运行方面。仅作为一个示例，控制器108可以是发动机控制模块(ECM)，其响应于检测到的状况调节发动机102的空燃比。因此，控制器108可以与排气系统104的部件、发动机102或车辆100的其他部件通信。控制器108通常可以实时监测车辆运行参数。例如，控制器108可以监测和/或确定：
·上游氧气温度(例如，如在上游氧气传感器110处测量的)；
·发动机102的压力比；
·发动机102的压力比的导数或变化率；
·发动机102的质量空气流(总计或每个气缸)；
·发动机102的质量空气流的导数或变化率；
·发动机的速度，例如以每分钟转数(RPM)计；
·发动机速度的导数或变化率；以及
·发动机的空燃比。
可以方便地监测或使用发动机102和/或车辆100的任何其他参数。
如上所述，控制器108可以是发动机102的ECM。备选地，控制器108可以是单独的控制器，或者可以包含在车辆100的一个或多个单独的控制器中。控制器108通常可以是处理器和计算机可读存储器，例如非暂时性计算机可读存储器，该计算机可读存储器包括指令，这些指令在被处理器执行时配置为监测实时车辆参数并且控制本文论述的发动机102、排气系统104和车辆100的各个方面。
在图1所示的示例中，控制器108包括第一和第二燃料供给控制器或子控制器108a、108b以及NOx形成模型108c。除了发动机102的任何其它方便的运行参数之外，第一和第二燃料供给控制器108a和108b通常可以协作以监测和控制发动机102的空燃比。控制器108a、108b不一定包含在单独的存储器和/或处理器中，并且指定为单独的控制器108a和108b仅仅是为了阐明有关本文的示例说明中的单独功能。在一个示例中，第一燃料供给控制器108a是比例积分微分(PID)控制器，该PID控制器调节喷射器燃料供给以控制发动机102的当量比(即发动机102的实际空燃比与化学计量空燃比的比值14.7:1)。第一燃料供给控制器108a在监测发动机102的空燃比时可以接收来自上游氧气传感器110的反馈。第二燃料供给控制器108b可以是比例积分(PI)控制器，该PI控制器使用校准的氧气水平窗口基于由下游氧气传感器112测量得到的氧气水平来调节发动机102的目标当量比。通常，第一燃料供给控制器108a可以提供比第二燃料供给控制器108b更快的控制响应，因为第一燃料供给控制器108a是基于连续宽范围空气-燃料(WRAF)氧气传感器110的反馈。换言之，第一燃料供给控制器108a通常实时进行控制校正，并且第一燃料供给控制器108a的输出直接用于调节发动机102处的喷射器燃料命令。相比之下，第二燃料供给控制器108b相对较慢，因为它是基于从下游氧气传感器112接收到的输入；而且，第二燃料供给控制器108b的输出用于调节由第一燃料供给控制器108a使用的燃料供给目标(即第二燃料供给控制器108b不直接对发动机102进行调节)。第二燃料供给控制器108b可以配置为在接收到来自NOx形成模型108c的输出标志时输出调节后的“前馈”命令(至第一燃料供给控制器108a)。输出标志可以用于识别预测到NOx形成增加的情况。
在一个示例中，NOx形成模型108c通常可以实时监测一个或多个车辆运行参数，并根据这些参数确定何时NOx产生可能增加。该确定可以基于与发动机102相关联的历史，使用拟合模型根据一个或多个参数来进行。例如，发动机102的排放循环测试可以用于根据监测到的参数开展NOx形成的预测。在一个示例中，NOx形成模型的输出是NOx质量输出的变化率或导数，该变化率或导数是基于使用实时车辆运行参数作为输入的模型来确定的。因此，控制器108可以基于由下游氧气传感器112测量得到的氧气水平和来自NOx形成模型的NOx估计，来预测是否有可能发生NOx穿透(即，由于氧气浓度的增加)。作为响应，控制器108可以调节第二燃料供给控制器108b的增益设置，并且选择不同的(即更高的)窗口以用作下游氧气传感器112的目标，以计算第一燃料供给控制器108a要遵循的更激进的当量比偏移量。通过这方式，在与检测到的实施参数相关联的NOx产生滑过转换器106前，可以改变发动机102的空燃比。
现在转到图2，图示了一种示例控制方法200，例如以供上述的控制器108和部件使用。控制200通常可以用于基于在发动机102运行期间由控制器108实时监测得到的车辆参数来预测增加或相对高的NOx形成。在图示的示例中，NOx形成模型108c可以接收实时车辆运行参数作为输入。例如，如上所述，输入可以包括上游氧气温度(例如，如在上游氧气传感器110处测量得到的)、发动机102的压力比、发动机102的压力比的导数或变化率、发动机102的质量气流(总计或每个气缸)、发动机102的质量气流的导数或变化率、发动机的速度(例如以每分钟转数(RPM)计)、发动机速度的导数或变化率以及发动机的空燃比。
应当注意，NOx形成模型可能被其它系统级交互所消耗。例如，当在过去时间窗口上的d/dt(RINOXM)的积分超过预定量时，控制器108可以防止发动机102产生可能负面影响NOx形成的发动机功能，例如，通过防止发动机102使用减速燃料切断(DFCO；即，当发动机在某些状况下的减速期间不供给燃料时)或临时发动机停止特征(即，在车辆暂时停止时停止发动机，例如在红灯或交通状态下)。
在一个示例中，NOx形成模型108c是根据与发动机102相关联的排放动力学数据训练得到的非线性输入输出时间序列神经网络。NOx形成模型可以是数学拟合模型，即该模型通常不是基于检测到的参数化学地计算NOx产生或预期输出，而是使用与发动机102或车辆100相关联的发展历史基于所监测参数的测量值来确定何时NOx形成可能增加。该模型可以具有预定时间窗口(例如2秒)的存储器，使得由NOx形成模型108c在每个时刻做出的预测是基于最后2秒的输入)。NOx形成模型108c通常根据一个或多个实时车辆运行参数(诸如上述的八个(8个)输入)来预测在各给定时刻来自发动机102的ΔNOx。如下面将进一步描述的，在其他示例方法中，可以使用不同数量的输入。
示例神经网络模型可以按如下描述，针对神经元(n)、延迟状态(d)和输入(i)的数量做出调整：
Y＝{LW2[tanh(LW1·X+B1)]+B2}
其中：
Y1x1是输出(发动机输出NOx的质量变化率，或d/dt(NOx))；
层2权重矩阵或Dim(LW2)＝1xn
层1权重矩阵或Dim(LW1)＝nx(d*i)
输入矩阵或X为(d*n)x1
层1偏移矩阵或DimDim(B1)＝nx1
层2偏移矩阵或Dim(B2)＝1x1
LW2、LW1、B1和B2的值可以从排放循环数据训练得到。
如上所述，模型可以针对不同数量的神经元(n)和输入(i)来调整。另外，上述变量d将延迟状态描述为采样时间范围除以采样率。仅作为一个示例，采样时间可以是2秒，并且采样率可以是100毫秒，从而延迟状态的值为20。本文中提供的示例神经网络模型使用了模型中的20个神经元和八个(8个)输入，但是可以使用方便的任何数量的神经元或输入。通常，模型具有的神经元越多，模型就越精确，但是这也导致需要额外的计算能力来运行模型。此外，精度的增益通常在达到一定数量的神经元之后会降低，并且受到输入本身的限制(例如，如果输入信号没有携带足够的信息或重要性，则添加额外的神经元通常不足以补偿输入的缺陷)。
因此，在使用八个(8个)不同的实时车辆运行参数作为输入(i)、20个神经元(n)和20个延迟状态(d)的示例神经网络函数的数学表达式中，NOx形成模型可以描述如下：
Y＝{LW2[tanh(LW1·X+B1)]+B2}
其中：
Y1x1是输出(发动机输出NOx的质量变化率，d/dt(NOx))
LW21x20是层2权重矩阵
LW120x160是层1权重矩阵
X160x1是输入矩阵(8个信号*20个延迟状态＝160)
B120x1是层1偏移矩阵
B21x1是层2偏移矩阵
LW2、LW1、B1和B2的值是由排放循环数据训练得到的
在八输入模型的示例中，所采用的实时车辆运行参数是(1)上游氧气温度(即，在上游氧气传感器110附近测量得到的)；(2)发动机的压力比；(3)发动机每个气缸的空气质量；(4)发动机速度；(5)发动机的空燃比；(6)发动机压力比的变化率；(7)发动机每个气缸的空气质量的变化率；以及(8)发动机速度的变化率。
在另一示例方法中，其中只有四个(4个)输入(i)与20个神经元(n)和20个延迟状态(d)一起使用，NOx形成模型可以描述如下：
Y＝{LW2[tanh(LW1·X+B1)]+B2}
其中：
Y1x1是输出(发动机输出NOx的质量变化率，d/dt(NOx))。
LW21x20是层2权重矩阵
LW120x80是层1权重矩阵
X80x1是输入矩阵(4个信号*20个延迟状态＝80)
B120x1是层1偏移矩阵
B21x1是层2偏移矩阵
LW2、LW1、B1和B2的值是由排放循环数据训练得到的
在四输入模型的示例中，所采用的实时车辆运行参数是(1)发动机102的压力比；(2)发动机102的每个气缸的空气质量；(3)发动机102的发动机速度；以及(4)空燃比，例如，如在上游氧气传感器110处测量的。
现在转到图3，图示了用于处理车辆中的排气流的示例过程300。过程300可以开始于框305，其中在排气尾管中提供催化转化器、以及在催化转化器下游的氧气传感器。例如，如上所述，催化转化器106可以配置为降低流经催化转化器106的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度。然后，过程300可以前进到框310。
在框310处，例如，根据与发动机相关联的发动机排放测试循环，可以开展NOx形成模型。通常，可以根据在给定车辆、发动机或系统上运行的多个排放测试循环来开发模型，尽管这不是必需的。如上所述，NOx形成模型108c可以根据来自发动机102的排放循环数据来开发。通过这种方式，发动机102的NOx产生的变化可以与一个或多个实时车辆运行参数相关。如上所述，对于NOx形成模型，可以依靠便于预测排气流中NOx形成的任何车辆运行参数。在图示中，这些参数可以包括(1)上游氧气温度；(2)发动机的压力比；(3)发动机每个气缸的空气质量；(4)发动机速度；(5)发动机的空燃比；(6)发动机压力比的变化率；(7)发动机的每个气缸的空气质量的变化率；以及(8)发动机速度的变化率。虽然已经发现当基于所有八个(8)参数时NOx形成模型特别精确，但是可以仅利用这八个参数的子集来实现NOx形成模型的足够预测精度。仅作为一个示例，可以采用仅使用(1)发动机的压力比；(2)发动机的每气缸空气质量；(3)发动机速度和(4)发动机的空燃比的NOx形成模型。此外，NOx形成模型的其他示例方法可以使用更少或更多数量的参数。
前进到框315，可以基于至少一个或多个实时车辆运行参数来预测催化转化器内氧气浓度的增加，该增加在下游氧气传感器测量氧气浓度的相应增加之前进行预测。例如，如上所述，这八个示例参数可以用于预测高NOx形成，并且相应地调节控制器108或其部件的设置。然后，过程300可以前进到框320。
在框320处，可以基于预测的氧气浓度增加来调节车辆发动机的空燃比。例如，如上所述，NOx形成模型108c可以使用预测的NOx形成来设置触发燃料供给控制器108a的增益集增加的标志，从而更快地修改发动机102的空燃比，并由此至少部分地防止与预测的氧气浓度增加相对应的NOx形成。空燃比可以通过使空燃比增大来调节。在一些示例中，空燃比可以在相应的氧气浓度增加发生之前进行调节。因此，调节车辆发动机的空燃比可以完全抑制或防止氧气浓度的相应增加，从而抑制或防止NOx形成的增加。
前述示例预测方法与系统通常可以实现对催化转化器106的改进控制，从而与采用基于测量的氧气水平的反应性方法的先前方法相比，实现了NOx排放的减少。NOx排放的减少可能对具有更严格NOx要求的车辆特别有利，例如超低排放车辆(SULEV)等。在一个实例中，使用上述实例性预测方法的测试表明了NOx形成减少约10％。此外，减少NOx产生可以使发动机停止或卸燃料程序的使用增加。例如，DFCO或发动机停止事件可能对NOx产生产生一定程度的负面影响，以使转化器106的工作温度可能由于发动机102暂时停止而降低，从而在重新启动发动机102时引起NOx产生的增加。本文中的示例预测方法可以将NOx形成减少到可以使用诸如DFCO或发动机停止的附加燃料切断事件的程度。因此，可以实现燃料经济性的增加。备选地或另外，由提高的性能导致的转化器106的效率提高可以允许在转化器106中使用更少的催化剂材料，从而降低转化器106的成本和/或重量。
应当理解，前述是对本发明的一个或多个实施方案进行了描述。本发明不限于本文中公开的特定实施方案，而是仅由下面的权利要求限定。此外，包含在前述描述中的陈述涉及特定实施方案，并且不应被解释为限制本发明的范围或权利要求中使用的术语的定义，除非上文明确定义了术语或短语。对于本领域技术人员而言，各种其它实施方案以及对所公开实施方案的各种改变和修改将变得显而易见。所有这些其它实施方案、改变和修改都落入所附权利要求的范围内。
当与一个或多个部件或其它项目的列表结合使用时，在本说明书和权利要求书中使用的术语“例如”、“比如”、“举例说”、“诸如”和“等等”以及动词“包括”、“具有”、“包含”及它们的其它动词形式均解释为开放式的，这意味着该列表不被视为排除其它的附加部件或项目。其它术语应当使用最广泛的合理含义进行解释，除非它们用于需要不同解释的上下文中。

Claims (10)

1.一种处理车辆中排气的方法，包括：
在排气尾管中提供催化转化器和在所述催化转化器下游提供氧气传感器，所述催化转化器配置为降低通过所述催化转化器的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度；
基于至少一个或多个实时车辆运行参数，预测所述催化转化器内的氧气浓度的增加，其中所述增加在所述下游氧气传感器测量氧气浓度的相应增加之前进行预测；以及
基于预测的氧气浓度增加，调节所述车辆的发动机的空燃比，从而至少部分地防止氧气浓度的相应增加。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，调节所述发动机的空燃比以增浓所述发动机的空燃比。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述空燃比在所述氧气浓度的相应增加发生之前进行调节。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个实时车辆运行参数至少包括发动机的压力比、发动机的每气缸空气质量、发动机速度、以及发动机的空燃比。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述一个或多个实时车辆运行参数另外至少包括上游氧气温度、发动机压力比的变化率、发动机的每气缸空气质量的变化率、以及发动机速度的变化率。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测的氧气浓度基于与所述发动机相关联的排放测试来进行建模。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述排放测试包括将NOx产生的变化与所述一个或多个实时车辆运行参数相关联。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，调节所述车辆的所述发动机的空燃比防止所述氧气浓度的相应增加。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述预测的氧气浓度增加调节所述车辆的发动机的空燃比，减少了由所述氧气浓度的相应增加引起的NOx浓度增加。
10.一种用于车辆的排气系统，包括：
位于排气尾管中的催化转化器，所述催化转化器配置为降低通过所述催化转化器的排气流中存在的氮氧化物(NOx)的浓度；
在所述尾管中的氧气传感器，所述氧气传感器位于所述催化转化器的下游；以及
处理器，该处理器与在所述车辆处测量的至少一个实时车辆运行参数通信，所述处理器配置为在所述下游氧气传感器测量氧气浓度的相应增加之前，基于所述至少一个实时车辆运行参数来预测所述催化转化器内的氧气浓度的增加，所述处理器配置为基于所述预测的氧气浓度增加来调节所述车辆的发动机的空燃比。
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