CN112943426B - 一种dpf碳载量的估算方法 - Google Patents

一种dpf碳载量的估算方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种DPF碳载量的估算方法，通过引入可信度因子F评估DPF内部碳载量受被动再生的影响程度，标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1；标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2；DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV为：PV＝Map1×F+Map2×(1‑F)。根据废气流量与DPF两端压差，通过DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV，估算DPF的碳载量。与现有技术相比，本发明提供的估算方法可以根据被动再生和碳累积的影响，不断调整实际的标定特性曲线，从而可以实现更精确地估算碳载量。

Description

一种DPF碳载量的估算方法
技术领域
本发明涉及内燃机尾气排放后处理技术领域，尤其涉及一种DPF碳载量的估算方法。
背景技术
目前采用DPF(Diesel Particulate Filter，柴油颗粒过滤器)技术的电控柴油发动机，采用DPF两端压差评估DPF的碳载量，是一种很常用的方法。这种方法通常是采集不同碳载量下，压差废气流量特性，然后根据这个特性估算发动机碳载量。但是在实际应用过程中发现，DPF内部的被动再生，对这种压差废气流量特性影响很大，如图1所示。可以看到同样为5g/l的碳载量，快速碳累积到的形式与快速被动再生后的形式，两种压差与废气流量特性有很大的偏差。甚至在较小流量，快速被动再生后5g/l与快速碳累积到2g/l的压差与废气流量特性很难区分，非常容易导致读取的DPF内部的碳载量精度降低且有很大的波动性，导致发动机的误报错，频繁再生等情况的发生。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明的目的在于提供一种混联式混合动力系统，其可有效地减小整体轴向尺寸，更加便于安装使用。
本发明提供的一种DPF碳载量的估算方法，包括以下步骤：
根据发动机微粒物排放速率和DPF内部被动再生速率计算时间间隔T1内，DPF内部碳累积变化量R；
根据所述碳累积变化量R确定高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV1的可信度因子F；
标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1；
标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2；
基于所述可信度因子F，得出在不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV的计算公式为：
PV＝Map1×F+Map2×(1-F)
根据废气流量与DPF两端压差，通过DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV，估算DPF的碳载量。
优选地，率的和与所述时间间隔T1的积分。
优选地，根据所述碳累积变化量R确定所述可信度因子F，包括以下步骤：
测量高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV1；
测量低烟度排放速率、高被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV2；
时间间隔T1为可标定变量，每经过T1可信度因子F更新一次；
通过测量不同的碳累积变化量R下，DPF两端压差与废气流量特性和PV1、PV2的关系，进行评估标定所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系；
基于所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系，可确定F＝F’+fac，其中F’为T1前的可信度因子。
优选地，测量经过时间T1中DPF内部碳累积变化量R，碳载量从S’变化为S，则S＝S’+R；测量碳载量在S时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV，根据PV＝PV1×F+PV2×(1-F)计算可信度因子F；测量碳载量在S’时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV’，根据PV＝PV1×F+PV2×(1-F)计算可信度因子F’；可信度因子变化量fac＝F-F’；可信度因子F的最大值为1，最小值为0，由于DPF中的累碳从0g/l开始，此时没有被动再生，因此可信度因子F的最初值F0＝1。
优选地，标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1，包括以下步骤：
根据发动机实测数据选取相对高烟度排放速率、低被动再生速率的工况，快速进行DPF碳累积过程；
当碳累积到特定的碳载量时，测量当前的DPF压差与废气流量特性关系，然后把对应关系数据填入Map1表格。
优选地，所述对应关系数据取滤波后，填入Map1表格。
优选地，选取发动机微粒物排放速率大于10倍的DPF内部被动再生速率的绝对值的工况，快速进行DPF碳累积过程。
例如，选取发动机微粒物排放速率为200g/hr，且DPF内部被动再生速率为10g/hr的工况，快速进行DPF碳累积过程。
优选地，标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2，包括以下步骤：
当DPF碳累积量达预设碳载量后，根据发动机实测数据选取相对低烟度排放速率、高被动再生速率的工况，进行快速DPF被动再生过程；
当碳累积量降到特定碳载量时，测量当前的DPF压差与废气流量特性关系，然后把对应关系数据填入Map2表格。
优选地，当DPF碳累积量达到预设碳载量后，选取发动机微粒物排放速率为10g/h，且DPF内部被动再生速率的绝对值大于10倍的发动机微粒物排放速率为-150g/h的工况，进行快速DPF被动再生过程。
例如，选取发动机微粒物排放速率为10g/hr，且DPF内部被动再生速率为-150g/hr的工况，进行快速DPF被动再生过程。
优选地，所述预设碳载量与所述特定碳载量的差值为2g/l。
与现有技术相比，本发明提供的DPF碳载量的估算方法，通过引入可信度因子F评估DPF内部碳载量受被动再生的影响程度，并根据被动再生和碳累积的影响，不断调整实际的标定特性曲线，从而可以实现更精确地估算碳载量。
上述技术特征可以各种适合的方式组合或由等效的技术特征来替代，只要能够达到本发明的目的。
附图说明
在下文中将基于仅为非限定性的实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。其中：
图1为现有技术中被动再生对DPF压差与废气流量特性的影响示意图；
图2为本发明一实施例中提供的DPF碳载量的估算方法流程图；
图3为本发明一实施例中提供的DPF碳载量估算方法的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，基于本发明中的具体实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
本发明通过引入可信度因子F评估DPF内部碳载量受被动再生的影响程度，并根据被动再生和碳累积的影响，不断调整实际的标定特性曲线，从而可以实现更精确地估算碳载量。
通过标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1。通过查表可得到在某一碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间PV1，PV1相当于测量高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性。
通过标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2；通过查表可得到在某一碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间PV2，PV2相当于测量低烟度排放速率、高被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性。
经过检测，DPF两端压差与废气流量之间PV，在PV1和PV2之间变化。
假定原碳载量为S’，测量经过可标定时间T1(即可人为设定T1)后，DPF内部碳累积变化量R，则碳载量从S’变化为S，S＝S’+R。
测量碳载量在S时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV；测量碳载量在S’时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV’。
PV经过PV1和PV2差值，可得出相信PV1的系数占比，该系数占比本发明中称之为可信度因子F，其计算公式为PV＝PV1×F+PV2×(1-F)；根据该公式可求得测量碳载量在S时可信度因子F，测量碳载量在S’时可信度因子F’。
可信度因子变化值fac，本发明中定义fac＝F-F’。
可信度F的最大值为1，最小值为0。并且由于DPF中的碳累积量从0g/l开始，此时没有被动再生，因此最初值F0＝1。
如图2所示，本实施例中提供的DPF碳载量的估算方法，包括以下步骤：
步骤S001：根据发动机微粒物排放速率和DPF内部被动再生速率计算时间间隔T1内，DPF内部碳累积变化量R；
发动机微粒物排放速率和DPF内部被动再生速率(NOx Regen rate)两者的和可以认为是DPF内部碳累积的实际速率，碳累积变化量R为发动机微粒物排放速率和DPF内部被动再生速率的和与所述时间间隔T1的积分；
步骤S002：根据碳累积变化量R确定高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV1的可信度因子F；
在该步骤中，首先测量高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV1；再测量低烟度排放速率、高被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV2；时间间隔T1为可标定变量，每经过T1可信度因子F更新一次；通过测量不同的碳累积变化量R下，DPF两端压差与废气流量特性PV和PV1、PV2的关系，进行评估标定所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系；基于所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系，可确定F＝F’+fac，其中F’为T1前的可信度因子；
评估标定所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系，具体地，测量经过时间T1中DPF内部碳累积变化量R，碳载量从S’变化为S，则S＝S’+R；测量碳载量在S时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV，根据PV＝PV1×F+PV2×(1-F)计算可信度因子F；测量碳载量在S’时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV’，根据PV＝PV1×F+PV2×(1-F)计算可信度因子F’；可信度因子变化量fac＝F-F’。
可信度因子F的最大值为1，最小值为0，由于DPF中的累碳从0g/l开始，此时没有被动再生，因此可信度因子F的最初值F0＝1。
步骤S003：标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1；
在该步骤中，根据发动机实测数据选取相对高烟度排放速率、低被动再生速率的工况，如选取发动机微粒物排放速率为200g/h，且DPF内部被动再生速率为10g/h的工况，快速进行DPF碳累积过程；
当碳累积到特定的碳载量时，测量当前的DPF压差与废气流量特性关系，然后把对应关系数据取滤波后，填入Map1表格；
步骤S004：标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2；
在该步骤中，当DPF碳累积量达到预设碳载量后，根据发动机实测数据选取相对低烟度排放速率、高被动再生速率的工况，如选取发动机微粒物排放速率为10g/h，且DPF内部被动再生速率为-150g/h的工况，进行快速DPF被动再生过程；
当碳累积量降到特定碳载量时，测量当前的DPF压差与废气流量特性关系，然后把对应关系数据取滤波后，填入Map2表格。
步骤S005：基于可信度因子F，得出在不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV的计算公式为：
PV＝Map1×F+Map2×(1-F)
步骤S006：根据废气流量与DPF两端压差，通过DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV，估算DPF的碳载量。
上述步骤中，步骤003和步骤004也可以在步骤001或步骤002之前实施，并且步骤003和步骤004实施的先后顺序也可以互换。
图3为使用本申请提供的DPF碳载量的估算方法进行DPF碳载量估算的原理框图。如图3所示，根据申请提供的DPF碳载量的估算方法建立模型Model1～模型Model4四个模型。
模型Model1为计算一段时间内碳累积变化量R的模型。
模型Model2为计算相信高烟度排放速率、低DPF被动再生速率下的压差废气流量特性PV1的可信度因子F的模型。
模型Model3为计算DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV的模型。
模型Model4为计算压差模型碳载量的模型。
将时间间隔T1以及距离当前的时间间隔T1内发动机微粒物排放速率、DPF内部被动再生速率输入模型Model1，经过模型Model1计算后得到DPF内部碳累积变化量R，并将碳累积变化量R输出至模型Model2；
模型Model2接收到来自模型Model1的碳累积变化量R后，计算得到可信度因子F，并将可信度因子F输出至模型Model3；
模型Model3接收到来自模型Model2的可信度因子F后，计算得到DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV，并将对应关系PV输出至模型Model4；
将当前废气流量与DPF两端压差输入到模型Model4，计算得到当前DPF碳载量。
以下结合实例对DPF碳载量的估算方法进行说明。
假定：设置的标定如表1-表3所示，其中，表1为累积量R与可信度因子F的对应关系；表2为在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1(发动机微粒物排放速率为200g/h，且DPF内部被动再生速率为-10g/h)；表3为快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2(发动机微粒物排放速率为10g/h，且DPF内部被动再生速率为-150g/h)。
表1：
累积变化量R(g) -600 -400 -200 0 200 400 600
可信度因子变化量fac -0.9 -0.6 -0.3 0 0.3 0.6 0.9
表2：
Figure BDA0002289226980000071
表3：
Figure BDA0002289226980000081
假定：T1＝200s，在最近的200s内，发动机工况稳定，在该固定时间间隔内发动机微粒物排放速率为1.25g/s，DPF内部被动再生速率为-0.25g/s，则可得出碳累积变化量R＝200g。从表1中读取可信度因子变化量fac，得出可信度因子变化量fac＝0.3。
如果初始可信度因子F’为0.6，则得出经过T1周期后，可信度因子F为0.9。
根据PV＝Map1×F+Map2×(1-F)，在相同废气流量，相同碳载量时，对应关系PV中DPF两端压差等于对应关系Map1中DPF两端压差与可信度因子F的乘积加上对应关系Map2中DPF两端压差与(1-F)的乘积，由此得出如表4所示的当前DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV。
表4：
Figure BDA0002289226980000091
如果当前工况为废气流量为0.3m3/s，DPF两端压差为7kPa，则通过表4差值可得出当前压差模型碳载量为2.375g/l。
如果按照现有的标定方法，采用快速被动的特性曲线标定，如表3Map2所示，模型读出的压差模型碳载量为4.95g/l。
假定：T1＝200s，在最近的200s内，前100s发动机工况稳定，该时间间隔内发动机微粒物排放速率为1.25g/s，DPF内部被动再生速率为-0.25g/s；后100s工况为另一稳定工况，该时间间隔内发动机微粒物排放速率为0.25g/s，DPF内部被动再生速率为-1.25g/s；则可得出碳累积变化量R＝0g。从表1中读取可信度因子变化量fac，得出可信度因子变化量fac＝0。
如果初始可信度因子F’为0.5，则经过200s后，可信度因子F没有变化。根据PV＝Map1×F+Map2×(1-F)，在相同废气流量，相同碳载量时，对应关系PV中DPF两端压差等于对应关系Map1中DPF两端压差与可信度因子F的乘积加上对应关系Map2中DPF两端压差与(1-F)的乘积，由此得出如表5所示的当前DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV。
表5：
Figure BDA0002289226980000101
如果当前工况为废气流量为0.3m3/s，DPF两端压差为7kPa，则通过表5差值可得出当前压差模型碳载量为3.008g/l。
如果按照现有的标定方法，采用快速被动的特性曲线标定，如表2Map1所示，模型读出的压差模型碳载量为2.27g/l。
采用目前通用的标定方法，如果根据碳快速累积的方式，标定DPF压差与废气流量特性关系(如图1)。假设在实际使用中DPF内部的累碳存在快速的被动再生后，实际累碳量为5g/L，如果发动机常用的工况，废气量在0.24m3/s附近，则此时根据模型读值碳载量为2g/l，实际与模型的偏差为(5-2＝3)g/l，基于DPF应用安全是无法接受的。同样如果根据碳快速被动再生后的方式，标定DPF压差与废气流量特性关系。假设在实际使用中DPF内部的累碳快速累计后，实际累碳量为5g/L，如果发动机常用的工况，废气量在0.24m3/s附近，则此时根据模型读值碳载量明显大于5g/l，基于DPF应用中将会出现频繁再生问题，也是无法接受的。
与现有技术相比，本发明提供的DPF碳载量的估算方法，通过引入可信度因子F评估DPF内部碳载量受被动再生的影响程度，并根据被动再生和碳累积的影响，不断调整实际的标定特性曲线，从而可以实现更精确地估算碳载量。
最后应说明的是：以上实施方式及实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式及实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施方式或实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施方式或实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种DPF碳载量的估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据发动机微粒物排放速率和DPF内部被动再生速率计算时间间隔T1内，DPF内部碳累积变化量R；
根据所述碳累积变化量R确定高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV1的可信度因子F；
标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1；
标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2；
基于所述可信度因子F，得出在不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV的计算公式为：
PV＝Map1×F+Map2×(1-F)
根据废气流量与DPF两端压差，通过DPF两端压差与废气流量之间的对应关系PV，估算DPF的碳载量。
2.根据权利要求1所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，所述碳累积变化量R为所述发动机微粒物排放速率和所述DPF内部被动再生速率的和与所述时间间隔T1的积分。
3.根据权利要求1所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，根据所述碳累积变化量R确定所述可信度因子F，包括以下步骤：
测量高烟度排放速率、低被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV1；
测量低烟度排放速率、高被动再生速率下的DPF两端压差与废气流量特性PV2；
时间间隔T1为可标定变量，每经过T1可信度因子F更新一次；
通过测量不同的碳累积变化量R下，DPF两端压差与废气流量特性和PV1、PV2的关系，进行评估标定所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系；
基于所述碳累积变化量R和所述可信度因子变化量fac的对应关系，可确定F＝F’+fac，其中F’为T1前的可信度因子。
4.根据权利要求3所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，测量经过T1后DPF内部碳累积变化量R，碳载量从S’变化为S，则S＝S’+R；测量碳载量在S时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV，根据PV＝PV1×F+PV2×(1-F)计算可信度因子F；测量碳载量在S’时，DPF两端压差与废气流量之间的特性关系PV’，根据PV＝PV1×F+PV2×(1-F)计算可信度因子F’；可信度因子变化量fac＝F-F’；可信度因子F的最大值为1，最小值为0，由于DPF中的累碳从0g/l开始，此时没有被动再生，因此可信度因子F的最初值F0＝1。
5.根据权利要求1所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，标定在碳快速累积下，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map1，包括以下步骤：
根据发动机实测数据选取相对高烟度排放速率、低被动再生速率的工况，快速进行DPF碳累积过程；
当碳累积到特定的碳载量时，测量当前的DPF压差与废气流量特性关系，然后把对应关系数据填入Map1表格。
6.根据权利要求5所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，所述对应关系数据取滤波后，填入Map1表格。
7.根据权利要求5所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，选取发动机微粒物排放速率大于10倍的DPF内部被动再生速率的绝对值的工况，快速进行DPF碳累积过程。
8.根据权利要求1所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，标定在快速被动再生后，不同碳载量下，DPF两端压差与废气流量之间的对应关系Map2，包括以下步骤：
当DPF碳累积量达预设碳载量后，根据发动机实测数据选取相对低烟度排放速率、高被动再生速率的工况，进行快速DPF被动再生过程；
当碳累积量降到特定碳载量时，测量当前的DPF压差与废气流量特性关系，然后把对应关系数据填入Map2表格。
9.根据权利要求8所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，当DPF碳累积量达到预设碳载量后，选取DPF内部被动再生速率的绝对值大于10倍的发动机微粒物排放速率的工况，进行快速DPF被动再生过程。
10.根据权利要求8或9所述的DPF碳载量的估算方法，其特征在于，所述预设碳载量与所述特定碳载量的差值为2g/l。
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