CN112412643A - 一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法 - Google Patents

一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，用于车辆的尾气净化，包括以下步骤：建立碳烟检测模型；基于碳烟检测模型检测尾气，若检测到碳烟，则输出激活信号；若发动机控制单元接收到激活信号，则提高喷油压力，直至接收不到激活信号；采集选择性催化还原系统入口处和出口处的NOx浓度，计算NOx的转化效率η；若η低于预设置的效率阈值，则调节尿素喷射量，直至η等于预设置的效率阈值。与现有技术相比，本发明通过碳烟检测模型进行碳烟目标检测，若检测到碳烟，则提升喷油压力，减少碳烟颗粒物的生成量，同时通过闭环反馈控制调节尿素喷射量，防止NOx排放过多，机内外协同控制，提升了柴油机尾气的净化效果，控制难度低且响应迅速。

Description

一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法
技术领域
本发明涉及发动机尾气后处理领域，尤其是涉及一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法。
背景技术
柴油机由于热效率高、动力性好而被广泛应用于商用车、货车以及客车等交通工具中。然而，柴油机颗粒物(主要为碳烟)排放问题较为严重，解决柴油机运行过程中的颗粒物排放污染问题成为了目前的研究重点。当前减少柴油机颗粒物排放的方法主要有机内净化和机外净化两种方式。
机内净化主要通过控制柴油机的进气、喷油等控制参数改善柴油机的缸内燃烧情况以实现颗粒物减排，但较多研究已表明，柴油机的颗粒物排放与气态物(主要为NOx)排放存在着此消彼长的关系。
机外净化主要通过在柴油机排气后端增加柴油机颗粒捕集器(DPF)以实现碳烟捕集。随着碳烟捕集不断进行，颗粒捕集器DPF内会积累碳烟颗粒层，引起排气背压上升，必须进行DPF再生，通过升温使DPF内的碳烟颗粒燃烧，降低背压，否则会严重影响其工作性能。不涂覆催化剂的DPF需要附加后喷或电加热等主动再生系统，高温下(一般600℃以上)将DPF壁面上的颗粒物自然氧化，但经常性的高温运行会影响系统的使用寿命，增加风险。被动再生技术依靠载体上涂覆铂、钯等贵金属作为催化剂将捕集的颗粒物氧化，实现被动再生，成本较高。
现有技术往往通过改进DPF的结构或改变催化剂的种类和制备方法减少颗粒物排放和降低成本，依赖于高性能DPF进行减排，但是，只考虑了碳烟颗粒物的排放，没有兼顾NOx的排放，减排效果并不理想。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，通过碳烟检测模型进行目标检测，实时检测尾气中的碳烟，若检测到碳烟，则提升柴油机的喷油压力，减少碳烟颗粒物的生成量，同时通过闭环反馈控制调节选择性催化还原系统的尿素喷射量，防止因减少碳烟排放而导致的NOx排放过多，机内外协同控制，提升了柴油机尾气的净化效果，控制难度低且响应迅速。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，用于车辆的尾气净化，包括以下步骤：
S1：建立碳烟检测模型，将碳烟检测模型导入车辆的微型控制器；
S2：微型控制器基于碳烟检测模型实时检测尾气中是否出现碳烟，生成有碳烟信号或无碳烟信号，若微型控制器持续接收到有碳烟信号，则输出激活信号至车辆的发动机控制单元；
S3：柴油机以微型控制器中当前工况下的工作参数运行，如果发动机控制单元未接收到激活信号，则保持柴油机的工作参数不变，如果发动机控制单元接收到激活信号，则在保持柴油机的当前工况不变的前提下，提高柴油机的喷油压力，直至发动机控制单元接收不到激活信号，再将微型控制器中柴油机在当前工况下的工作参数修正为此时柴油机的工作参数；
S4：实时采集车辆的选择性催化还原系统的入口处NOx浓度和出口处NOx浓度，计算NOx的转化效率η；
S5：如果NOx的转化效率η不低于预设置的效率阈值，则保持选择性催化还原系统的工作参数不变，如果NOx的转化效率η低于预设置的效率阈值，则调节选择性催化还原系统的尿素喷射量，直至NOx的转化效率η等于预设置的效率阈值；
S6：重复步骤S2，直至车辆停止运行。
进一步的，所述步骤S1包括以下步骤：
S101：获取多张不同场景下的尾气图像，各张尾气图像中包含不同角度、不同浓度的碳烟；
S102：识别并标记尾气图像中的碳烟区域，得到图像数据集；
S103：构建YOLO网络模型，对图像数据集进行预处理，使用图像数据集对YOLO网络模型进行训练，得到碳烟检测模型；
S104：将碳烟检测模型导入车辆的微型控制器。
更进一步的，所述步骤S103中，预处理包括在图像数据集中添加未经标记的尾气图像和通过旋转、平移对图像数据集中的图像进行数据增强。
进一步的，所述步骤S2中，微型控制器持续接收到有碳烟信号具体为微型控制器持续2s接收到有碳烟信号。
进一步的，所述步骤S3包括以下步骤：
S301：柴油机以微型控制器中当前工况下的工作参数运行，工作参数包括喷油量、喷油压力和喷油脉宽；
S302：如果发动机控制单元未接收到激活信号，则保持柴油机的工作参数不变；
S303：如果发动机控制单元接收到激活信号，则以预设置的速率提升柴油机的喷油压力，保持柴油机的喷油量不变，根据固定喷油量下喷油压力与喷油脉宽的反比关系实时计算并调整喷油脉宽，直至发动机控制单元接收不到激活信号或柴油机的工作参数已到达柴油机的性能指标阈值；
S304：将微型控制器中柴油机在当前工况下的工作参数修正为此时柴油机的工作参数，车辆以当前工况行驶时，发动机控制单元控制柴油机以微型控制器中当前工况下的工作参数运行。
更进一步的，所述步骤S303中，预设置的速率为10MPa/s。
进一步的，所述步骤S4中，NOx的转化效率η的计算公式为：
Figure BDA0002758347910000031
其中，A为选择性催化还原系统的入口处NOx浓度，B为选择性催化还原系统的出口处NOx浓度。
进一步的，所述步骤S5中，预设置的效率阈值为90％。
进一步的，所述步骤S5中，采用闭环反馈控制调节选择性催化还原系统的尿素喷射量。
更进一步的，所述闭环反馈控制具体为PID控制。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)通过碳烟检测模型进行目标检测，实时检测尾气中的碳烟，若检测到碳烟，则提升柴油机的喷油压力，减少碳烟颗粒物的生成量，同时通过闭环反馈控制调节选择性催化还原系统的尿素喷射量，防止因减少碳烟排放而导致的NOx排放过多，机内外协同控制，提升了柴油机尾气的净化效果，控制难度低且响应迅速。
(2)基于YOLO网络模型训练得到碳烟检测模型，使用不同场景下包含不同角度、不同浓度碳烟的尾气图像，增强了模型的鲁棒性，对图像数据集进行数据增强和添加未标记的尾气图像，提高了碳烟检测模型的性能。
(3)柴油机瞬态运行过程中因瞬时的不完全燃烧会产生少量碳烟，为避免误判，持续2s检测到尾气中出现碳烟才会输出激活信号，增加了控制的精度。
(4)当接收到激活信号后，发动机控制单元提升喷油压力以减少碳烟的产生，同时，由于喷油量决定了柴油机的运行工况，根据固定喷油量下喷油压力与喷油脉宽的反比关系实时计算并调整喷油脉宽，没有影响车辆的运行工况。
(5)柴油机的工作参数调整后，将调整后的喷油参数写入微型控制器，此后车辆以该工况行驶时，柴油机会以调整后的工作参数运行，不需要重新调整工作参数以减少碳烟排放，响应速度快。
(6)通过PID控制调节选择性催化还原系统的尿素喷射量，结构简单，鲁棒性好，可靠性高，调整方便。
(7)基于现有车辆的设备和硬件进行尾气净化调控，不涉及额外的硬件制造，成本低，且降低了柴油机对高性能DPF的依赖，一定程度上减少了因制造DPF而产生的成本。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为实施例中车辆的结构示意图；
附图标记：1、倒车摄像头，2、柴油机，3、整车控制器，4、发动机控制单元，5、微型控制器，6、氧化型催化器，7、颗粒捕集器，8、选择性催化还原系统，9、选择性催化还原系统入口处NOx浓度传感器，10、选择性催化还原系统出口处NOx浓度传感器，11、喷油器，12、高压油轨。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1：
以普通的车辆为例，该车辆的结构如图2所示，包括：倒车摄像头1、柴油机2、整车控制器3、发动机控制单元4、微型控制器5、氧化型催化器6、颗粒捕集器7、选择性催化还原系统8、选择性催化还原系统入口处NOx浓度传感器9、选择性催化还原系统出口处NOx浓度传感器10。可以看到，尾气经氧化型催化器6氧化后进入颗粒捕集器7，颗粒捕集器7捕集碳烟颗粒后尾气进入选择性催化还原系统8，通过选择性催化还原系统8后NOx的排放被降低。柴油机2包括喷油器11和高压油轨12，用于控制喷油压力和喷油脉宽。
发动机控制单元4记为ECU，氧化型催化器6记为DOC，颗粒捕集器7记为DPF，选择性催化还原系统8记为SCR。
一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，用于车辆的尾气净化，如图1所示，包括以下步骤：
S1：建立碳烟检测模型，将碳烟检测模型导入车辆的微型控制器5。
S101：获取多张不同场景下的尾气图像，各张尾气图像中包含不同角度、不同浓度的碳烟。
碳烟易被观测到，尾气图像中的黑烟就是碳烟。尾气图像由以下途径获得：在实验室监控视频中截取柴油机台架试验时的尾气图像；柴油机台架试验时通过单反相机运用定格动画功能拍摄尾气图像；通过实车运行时倒车摄像头1采集尾气图像。使用不同场景下包含不同角度、不同浓度碳烟的尾气图像进行模型训练能增强模型的鲁棒性，采集尾气图像的总数为8000张左右，格式为jpg。
S102：识别并标记尾气图像中的碳烟区域，得到图像数据集。
将每一张尾气图像中的碳烟区域用矩形框进行标记，得到标签数据，并将标记后的图片整合为图像数据集。
S103：构建YOLO网络模型，对图像数据集进行预处理，使用图像数据集对YOLO网络模型进行训练，得到碳烟检测模型。通过训练YOLO网络模型，采用基于深度学习的目标检测算法，实现碳烟的实时监测，成功率高、鲁棒性好。
可以直接将图像数据集分为训练集和测试集，由训练集训练YOLO模型，并通过测试集测试训练得到的碳烟检测模型的可靠性。同时，可以对图像数据集进行预处理以提高碳烟检测模型的性能，预处理包括：将未标记的图片加入图像数据集中，采用YOLO网络中的联合训练方法，使用有标记的检测数据集以精确定位，而使用分类数据以增加类别和鲁棒性；对训练集中的图片进行数据增强处理，如旋转、平移等，并将增强后的训练集用于YOLO网络的训练，以提高模型的鲁棒性。
S104：将碳烟检测模型导入车辆的微型控制器5。
将碳烟检测模型写入至微型控制器5中。在实车驾驶时通过倒车摄像头1采集到尾气的实时监控视频，基于碳烟检测模型对视频中的尾气实时检测。以一辆排气管布置位于倒车影像所采集监控视频中右下角处的柴油车为例，当监控视频输入至微型控制器5，并成功检测出碳烟时，生成有碳烟信号，可以直接由微型控制器5接收有碳烟信号和无碳烟信号，也可以将有碳烟信号和无碳烟信号传输至整车控制器3。
S2：微型控制器5基于碳烟检测模型实时检测尾气中是否出现碳烟，生成有碳烟信号或无碳烟信号，若微型控制器5持续接收到有碳烟信号，则输出激活信号至ECU。
可以由微型控制器5接收有碳烟信号和无碳烟信号，再通过整车控制器3向ECU传输激活信号，也可以由整车控制器3接收有碳烟信号和无碳烟信号，再向ECU传输激活信号。
由于碳烟检测模型在应用时仍有可能在监控视频中的个别帧出现误检测的情况，此外柴油机2在瞬态运行过程中也可能出现瞬时的不完全燃烧而产生的少量碳烟，因此，只有持续接收到有碳烟信号才会认为尾气中出现了持续碳烟，需要调节控制。具体的，本实施例中以高电位表示检测出碳烟、低电位表示未检测出碳烟，由于车辆行驶时速度较快，因此，如果持续2s接收到高电位信号，就会发出输出激活信号至ECU。其他实施方式中，也可以根据实际需要调整判定持续出现碳烟的时间长度。
S3：柴油机2以微型控制器5中当前工况下的工作参数运行，如果ECU未接收到激活信号，则保持柴油机2的工作参数不变，如果ECU接收到激活信号，则在保持柴油机2的当前工况不变的前提下，提高柴油机2的喷油压力，直至ECU接收不到激活信号，再将微型控制器5中柴油机2在当前工况下的工作参数修正为此时柴油机2的工作参数。
S301：柴油机2以微型控制器5中当前工况下的工作参数运行，工作参数包括喷油量、喷油压力和喷油脉宽，通过读取当前工况下ECU喷油Map图中的喷油量、喷油压力和喷油脉宽。ECU喷油Map图是柴油机2生产时指定的工作指标。
S302：如果ECU未接收到激活信号，则保持柴油机2的工作参数不变。
S303：如果ECU接收到激活信号，则以预设置的速率提升柴油机2的喷油压力，保持柴油机2的喷油量不变，根据固定喷油量下喷油压力与喷油脉宽的反比关系实时计算并调整喷油脉宽，直至ECU接收不到激活信号或柴油机2的工作参数已到达柴油机2的性能指标阈值。
较多研究表明，提高柴油机2的喷油压力能够改善柴油在缸内的雾化效果，从而减少碳烟生成，因此可以通过提高喷油压力减少碳烟生成。具体的，本实施例中，预设置的速率为10MPa/s，即喷油压力每秒提升10MPa，直至尾气中没有碳烟产生，ECU接收到不到激活信号。其他实施方式中，也可以根据实际需要、柴油机2的型号等调整喷油压力提升速率。
由于喷油量决定了柴油机2的运行工况，因此为保证控制喷油压力的同时不改变柴油机2的工况，根据固定喷油量下喷油压力与喷油脉宽的反比关系，实时计算并调整当前的喷油脉宽。
若柴油机2的工作参数已到达柴油机的性能指标阈值，则不再调整。
激活信号消失后，表示在当前工况下，柴油机2以当前工作参数运行，产生的碳烟较少，故将此时的运行参数写入车辆的微型控制器5中的ECU喷油Map图，此后，车辆以此工况运行时，ECU会根据微型控制器5中此工况下柴油机2的工作参数来控制柴油机2运行。
S304：将微型控制器5中柴油机2在当前工况下的工作参数修正为此时柴油机2的工作参数，车辆以当前工况行驶时，ECU控制柴油机以微型控制器5中当前工况下的工作参数运行，不需要重新调整工作参数以减少碳烟排放。
S4：实时采集SCR的入口处NOx浓度和出口处NOx浓度，计算NOx的转化效率η；
NOx的转化效率η的计算公式为：
Figure BDA0002758347910000071
其中，A为SCR的入口处NOx浓度，B为SCR的出口处NOx浓度。本实施例中，通过选择性催化还原系统入口处NOx浓度传感器9、选择性催化还原系统出口处NOx浓度传感器10来采集SCR的入口处NOx浓度A和出口处NOx浓度B。
S5：如果NOx的转化效率η不低于预设置的效率阈值，则保持SCR的工作参数不变，如果NOx的转化效率η低于预设置的效率阈值，则调节SCR的尿素喷射量，直至NOx的转化效率η等于预设置的效率阈值。
本实施例中，预设置的效率阈值为90％，可以极大程度上减少NOx的排放，其他实施方式中，也可以根据实际需要调整效率阈值。
S6：重复步骤S2，直至车辆停止运行。
采用闭环反馈控制调节SCR统的尿素喷射量，调节效果更好。具体的，采用PID控制。
PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。PID的时域表达式为：
Figure BDA0002758347910000081
e(t)＝r(t)-y(t)
其中，u(t)为PID控制器的输出量，e(t)为偏差量，r(t)为输入量，y(t)为输入量，被控对象为SCR的尿素喷射量，KP为比例常数，KI为积分常数，KD为微分常数。在本实施例中，r(t)表示NOx预设置的效率阈值，y(t)表示当前的NOx转化效率η。
在PID控制系统实际应用时，比例常数、积分常数、微分常数需要根据实际需求进行标定。
机内控制中，通过碳烟检测模型进行目标检测，实时检测尾气中的碳烟，若检测到碳烟，则提升柴油机2的喷油压力，减少碳烟颗粒物的生成量；机外控制中，通过PID调节SCR的尿素喷射量，防止因减少碳烟排放而导致的NOx排放过多。机内外协同控制，提升了柴油机尾气的净化效果，控制难度低且响应迅速。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，用于车辆的尾气净化，包括以下步骤：
S1：建立碳烟检测模型，将碳烟检测模型导入车辆的微型控制器；
S2：微型控制器基于碳烟检测模型实时检测尾气中是否出现碳烟，生成有碳烟信号或无碳烟信号，若微型控制器持续接收到有碳烟信号，则输出激活信号至车辆的发动机控制单元；
S3：柴油机以微型控制器中当前工况下的工作参数运行，如果发动机控制单元未接收到激活信号，则保持柴油机的工作参数不变，如果发动机控制单元接收到激活信号，则在保持柴油机的当前工况不变的前提下，提高柴油机的喷油压力，直至发动机控制单元接收不到激活信号，再将微型控制器中柴油机在当前工况下的工作参数修正为此时柴油机的工作参数；
S4：实时采集车辆的选择性催化还原系统的入口处NOx浓度和出口处NOx浓度，计算NOx的转化效率η；
S5：如果NOx的转化效率η不低于预设置的效率阈值，则保持选择性催化还原系统的工作参数不变，如果NOx的转化效率η低于预设置的效率阈值，则调节选择性催化还原系统的尿素喷射量，直至NOx的转化效率η等于预设置的效率阈值；
S6：重复步骤S2，直至车辆停止运行。
2.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
S101：获取多张不同场景下的尾气图像，各张尾气图像中包含不同角度、不同浓度的碳烟；
S102：识别并标记尾气图像中的碳烟区域，得到图像数据集；
S103：构建YOLO网络模型，对图像数据集进行预处理，使用图像数据集对YOLO网络模型进行训练，得到碳烟检测模型；
S104：将碳烟检测模型导入车辆的微型控制器。
3.根据权利要求2所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S103中，预处理包括在图像数据集中添加未经标记的尾气图像和通过旋转、平移对图像数据集中的图像进行数据增强。
4.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，微型控制器持续接收到有碳烟信号具体为微型控制器持续2s接收到有碳烟信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S301：柴油机以微型控制器中当前工况下的工作参数运行，工作参数包括喷油量、喷油压力和喷油脉宽；
S302：如果发动机控制单元未接收到激活信号，则保持柴油机的工作参数不变；
S303：如果发动机控制单元接收到激活信号，则以预设置的速率提升柴油机的喷油压力，保持柴油机的喷油量不变，根据固定喷油量下喷油压力与喷油脉宽的反比关系实时计算并调整喷油脉宽，直至发动机控制单元接收不到激活信号或柴油机的工作参数已到达柴油机的性能指标阈值；
S304：将微型控制器中柴油机在当前工况下的工作参数修正为此时柴油机的工作参数，车辆以当前工况行驶时，发动机控制单元控制柴油机以微型控制器中当前工况下的工作参数运行。
6.根据权利要求5所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S303中，预设置的速率为10MPa/s。
7.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S4中，NOx的转化效率η的计算公式为：
Figure FDA0002758347900000021
其中，A为选择性催化还原系统的入口处NOx浓度，B为选择性催化还原系统的出口处NOx浓度。
8.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S5中，预设置的效率阈值为90％。
9.根据权利要求1所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述步骤S5中，采用闭环反馈控制调节选择性催化还原系统的尿素喷射量。
10.根据权利要求9所述的一种基于目标检测的柴油机尾气净化控制方法，其特征在于，所述闭环反馈控制具体为PID控制。
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