CN111796582A - 一种国六汽油车gpf移除诊断的远程监测及优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及汽车控制技术领域，尤其涉及一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法，包括如下步骤：包括如下步骤：第一步，GPF移除诊断算法确认：基于GPF压差传感器实测压差值与模型压差值之比的归一化算法；第二步，移除诊断的需求车载ECU输出量确认及数据传输：第三步，移除诊断的需求车载ECU输出量确认及数据传输：使用云端Simulink软件进行GPF移除诊断模型搭建；第四步，云端GPF移除诊断模型根据数据采集系统无线传输至云端的数据对GPF是否移除进行诊断并给出诊断结果并输出移除诊断的鲁棒性分析图表。本发明可以降低研发阶段的人力成本及研发周期。

Description

一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法

技术领域

本发明涉及汽车控制技术领域，尤其涉及一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法。

背景技术

当前，我国大气环境污染形势十分严峻，机动车排放已成为当前大气污染防治工作的重点之一。由于机动车排放属于移动源，点多面广、流动性强，这为排放监管带来巨大挑战，故能否对机动车排放超标进行有效监控成为国六法规监管的重点。为了降低机动车排放物中颗粒物PM和颗粒物数量PN对环境的污染，轻型车国六法规中将原有颗粒物PM排放限值降低并增加了对颗粒物数量PN的限值要求。为了达到国六法规新增的颗粒物PM和PN的排放限值要求，国六轻型汽油车增加了GPF颗粒物捕集器以满足国六法规要求，故OBD系统能否有效监控GPF是否在车辆正常运行过程中载体移除或损坏成为尾气排放中颗粒物PM和PN是否满足国六法规OBD排放限值的关键。

正是基于上述原因，本发明提供了一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法，可以降低研发阶段的人力成本及研发周期；加强机动车排放监管并对开展机动车排放政策法规和标准制定及评估等工作发挥重要作用；通过将GPF移除诊断的远程实时数据采集的数据上传至云端并对车辆大数据的统计可对车辆的排放情况进行监管、提前预警及维修，对于车辆上的排放系统零部件进行健康管理，可为企业在生产一致性和在用车符合性方面保证合规，为企业的售后和开发管理提供更多市场数据，更加适应市场环境。

为了实现本发明的目的,本发明采用的技术方案为：

本发明公开了一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法，包括如下步骤：

第一步，GPF移除诊断算法确认：基于GPF压差传感器实测压差值与模型压差值之比的归一化算法；

第二步，移除诊断的需求车载ECU输出量确认及数据传输：

a)ECU输出量确认：根据模型搭建需要的输入量确认ECU需输出：滤波后排气体积流量、滤波后排气体积流量平方以及实测压差值等；

b)通过CCP协议将GPF移除诊断所需输出值传输至车载数据采集系统并通过4G/5G无线传输至云端；

第三步，移除诊断的需求车载ECU输出量确认及数据传输：使用云端Simulink软件进行GPF移除诊断模型搭建；

第四步，云端GPF移除诊断模型根据数据采集系统无线传输至云端的数据对GPF是否移除进行诊断并给出诊断结果并输出移除诊断的鲁棒性分析图表。

在所述第一步中，所述模型压差的计算公式如下：

式中，Dp为模型压差，

为流阻系数，dvol为排气体积流量，dvol²为排气体积流量平方；

归一化碳载量相关系数CCF计算公式如下：

其中dp_mess为GPF两端实测压差，dp_mod为GPF两端模型压差。

本发明的有益效果在于：

本发明通过对GPF移除诊断算法研究并在云平台上搭建GPF移除诊断模型，通过大数据分析进行OBD系统中GPF移除诊断进行远程监控，这种远程监控：1.样车研发阶段：可以降低研发阶段的人力成本及研发周期；2.国家法规方面：加强机动车排放监管并对开展机动车排放政策法规和标准制定及评估等工作发挥重要作用；3.量产车阶段：通过将GPF移除诊断的远程实时数据采集的数据上传至云端并对车辆大数据的统计可对车辆的排放情况进行监管、提前预警及维修，对于车辆上的排放系统零部件进行健康管理，可为企业在生产一致性和在用车符合性方面保证合规，为企业的售后和开发管理提供更多市场数据，更加适应市场环境。

附图说明

图1为本发明中GPF颗粒物捕集原理示意图；

图2为本发明中GPF压差对比图；

图3为本发明中充分再生的GPF流阻特性示意图；

图4为本发明中数据采集及云端数据处理示意图；

图5为本发明中实施方式示意图。

具体实施方式

下面对本发明进一步说明：

请参阅图1-5，

本发明公开了一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法，GPF移除诊断原理及GPF移除诊断算法确认：国六法规要求OBD系统应在颗粒捕集器载体完全损坏、移除及丢失时检测出故障；目前国六车辆通过压差传感器测量GPF载体两端压差进行移除诊断；本算法是通过归一化的算法将压差转换为无量纲值与GPF移除诊断阈值进行比较从而对GPF是否移除进行判断。

GPF移除诊断原理：

排气主要通过GPF载体中的多孔壁面至相邻孔道排出，由于壁面具有渗透作用，故排气中的颗粒物将被过滤在载体通道壁面从而实现捕集作用。根据其结构特点，颗粒物被捕集过滤从而达到降低汽油机排放中颗粒数量(PN)和颗粒物质量(PM)的目的，工作方式如图1所示：

如果GPF捕集器破损甚至移除从而导致捕集性能下降，必然会导致逸散到大气中颗粒物增加进而导致排放性能恶化。本发明使用压差法可以较好的完成GPF移除诊断，因为不同状态(载体内碳载量等)的GPF在压差上会有不同的表现，如果载体被移除在压差上会有不同的表现，具体如图2所示：

GPF移除诊断算法确认：

本发明采用的移除诊断算法是基于GPF压差传感器实测压差值与模型压差值之比的归一化算法，通过算法可以使数据变化更具有可比变性。

模型压差计算公式如下：

其中Dp为模型压差，

为流阻系数，dvol为排气体积流量，dvol²为排气体积流量平方。

归一化碳载量相关系数CCF计算公式如下：

其中dp_mess为GPF两端实测压差，dp_mod为GPF两端模型压差。

数据采集及云端数据处理如图4所示。

通过了解GPF移除诊断原理并确认移除诊断算法，使用云端Simulink建模工具进行移除诊断模型搭建；实时上传驾驶过程中车载ECU的输出数据至云端，再通过搭建的模型进行计算得出诊断结果并输出鲁棒性分析图表，具体如图5所示。

以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，GPF移除诊断算法确认：基于GPF压差传感器实测压差值与模型压差值之比的归一化算法；

第二步，移除诊断的需求车载ECU输出量确认及数据传输：

a)ECU输出量确认：根据模型搭建需要的输入量确认ECU需输出：滤波后排气体积流量、滤波后排气体积流量平方以及实测压差值等；

b)通过CCP协议将GPF移除诊断所需输出值传输至车载数据采集系统并通过4G/5G无线传输至云端；

第三步，移除诊断的需求车载ECU输出量确认及数据传输：使用云端Simulink软件进行GPF移除诊断模型搭建；

第四步，云端GPF移除诊断模型根据数据采集系统无线传输至云端的数据对GPF是否移除进行诊断并给出诊断结果并输出移除诊断的鲁棒性分析图表。

2.根据权利要求1所述的一种国六汽油车GPF移除诊断的远程监测及优化方法，其特征在于，在所述第一步中，所述模型压差的计算公式如下：

式中，Dp为模型压差，

为流阻系数，dvol为排气体积流量，dvol²为排气体积流量平方；

归一化碳载量相关系数CCF计算公式如下：

其中dp_mess为GPF两端实测压差，dp_mod为GPF两端模型压差。

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