CN115059532B - 颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法 - Google Patents
颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115059532B CN115059532B CN202210834078.8A CN202210834078A CN115059532B CN 115059532 B CN115059532 B CN 115059532B CN 202210834078 A CN202210834078 A CN 202210834078A CN 115059532 B CN115059532 B CN 115059532B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- differential pressure
- dpf
- value sample
- sample
- time period
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000006378 damage Effects 0.000 title claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 239000011148 porous material Substances 0.000 title claims abstract description 31
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 23
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 50
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 48
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 20
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 19
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 claims description 14
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 claims description 14
- RZVAJINKPMORJF-UHFFFAOYSA-N Acetaminophen Chemical group CC(=O)NC1=CC=C(O)C=C1 RZVAJINKPMORJF-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- VJRITMATACIYAF-UHFFFAOYSA-N benzenesulfonohydrazide Chemical compound NNS(=O)(=O)C1=CC=CC=C1 VJRITMATACIYAF-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000008602 contraction Effects 0.000 claims description 3
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims description 3
- 238000005325 percolation Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000004071 soot Substances 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 239000012876 carrier material Substances 0.000 description 1
- 230000005779 cell damage Effects 0.000 description 1
- 208000037887 cell injury Diseases 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 229910052878 cordierite Inorganic materials 0.000 description 1
- JSKIRARMQDRGJZ-UHFFFAOYSA-N dimagnesium dioxido-bis[(1-oxido-3-oxo-2,4,6,8,9-pentaoxa-1,3-disila-5,7-dialuminabicyclo[3.3.1]nonan-7-yl)oxy]silane Chemical compound [Mg++].[Mg++].[O-][Si]([O-])(O[Al]1O[Al]2O[Si](=O)O[Si]([O-])(O1)O2)O[Al]1O[Al]2O[Si](=O)O[Si]([O-])(O1)O2 JSKIRARMQDRGJZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
- F01N—GAS-FLOW SILENCERS OR EXHAUST APPARATUS FOR MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; GAS-FLOW SILENCERS OR EXHAUST APPARATUS FOR INTERNAL COMBUSTION ENGINES
- F01N9/00—Electrical control of exhaust gas treating apparatus
- F01N9/002—Electrical control of exhaust gas treating apparatus of filter regeneration, e.g. detection of clogging
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
- F01N—GAS-FLOW SILENCERS OR EXHAUST APPARATUS FOR MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; GAS-FLOW SILENCERS OR EXHAUST APPARATUS FOR INTERNAL COMBUSTION ENGINES
- F01N11/00—Monitoring or diagnostic devices for exhaust-gas treatment apparatus, e.g. for catalytic activity
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Exhaust Gas After Treatment (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Filtering Of Dispersed Particles In Gases (AREA)
Abstract
本发明涉及颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,包含步骤:建立干净状态下DPF压差模型;进行故障诊断条件前置检查,得到前置检查结果;采集压差传感器的实际测量值样本;采集压差计算值样本;计算实际测量值样本的标准差、压差计算值样本的标准差;计算实际测量值样本与压差计算值样本的协方差;计算实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数;与相关系数故障阈值比较,得到故障诊断结果。本发明实现准确识别颗粒捕集器载体孔道损坏故障,保证排放符合标准;无需增设新的传感器即可识别,适于推广,具有很高的普适性。
Description
技术领域
本发明涉及发动机尾气净化处理控制技术领域,具体地涉及颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法。
背景技术
随着环境保护的重视及法规要求不断提高,柴油发动机排放问题日益突出,对发动机后处理要求也越来越严格。目前主流柴油机采用的后处理的形式中,DOC+DPF是减少柴油机颗粒物排放的主要手段。
随着DPF捕集到的碳烟增多,会造成发动机空气系统的阻力增大,燃烧恶化,排放物加剧。因此,当碳烟累积到一定程度时,需要对DPF载体进行再生。而当DPF载体出现故障时,会使再生效率低甚至再生无法进行、排放物超标或排气堵塞。因此,需要对DPF载体的故障进行准确识别,使DPF的再生控制正常进行,保证排放物符合标准。
目前对DPF载体故障识别有:载体移除故障、载体堵塞故障、孔道损坏故障和老化故障。其中,载体移除故障、载体堵塞故障与老化故障方法较多,识别较准确。但对孔道损坏故障的识别方法较少,目前有以下两种典型方法:
1.名称为“一种柴油机颗粒捕集器故障检测系统”,申请号为CN201721616999.8的中国发明专利,其技术原理为:在后处理上增加一个可以称量计算DPF重量的检测装置,通过计算DPF碳载量估算值与DPF重量检测测得的值的差值,该差值是否处于一定范围内,来判断识别是否存在孔道损坏故障。
该发明的缺点在于:存在工程实现难的缺点:根据该方法需要在车辆上安装DPF重量检测装置,该DPF重量检测装置需要安装在后处理系统中,并且不受外部环境,如泥泞、雨雪等,以及车辆运动过程中横向侧倾,纵向俯仰的影响,该重量检测装置较难实现。
2.名称为“一种柴油机颗粒捕集器故障检测方法及装置”,申请号为CN201811141127.X的中国发明专利,其技术原理为:分别获取DPF压差在高强度和低强度工况下的多个压差值,分别计算两种工况多个压差值的平均值,根据这两个平均值计算出百分误差,通过判断百分误差是否低于预设值来判断DPF是否效率低,这个效率低可由DPF载体老化或孔道损坏表现出来的。
该发明的缺点在于:存在无法准确区分DPF载体老化还是孔道损坏故障,以及识别不准确的缺点:该方法仅考虑了高强度工况和低强度工况带来的压差的差异,但没有考虑稳态工况和瞬态工况下压差测量值的差异,可能带来在高强度工况和低强度工况计算的平均压差值差异较小,误识别DPF载体效率低。另外,由于DPF载体效率低可能的原因有多种,无法准确识别是孔道损坏故障。
发明内容
本发明针对上述问题,提供颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,其目的在于实现准确识别颗粒捕集器载体孔道损坏故障,保证排放符合标准;无需增设新的传感器即可实现准确识别故障,只用根据使用环境调整预设的参数即可,非常适用于推广,具有很高的普适性。
为解决上述问题,本发明提供的技术方案为:
颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,包含以下步骤:
S100.建立干净状态下DPF压差模型;
S200.进行故障诊断条件前置检查,得到前置检查结果;所述前置检查结果包含字符串“前置检查通过”和字符串“前置检查不通过”;
S300.根据所述前置检查结果做出如下操作:
如果所述前置检查结果为“前置检查通过”,则执行S400;
如果所述前置检查结果为“前置检查不通过”,然后执行S1000;
S400.按人工预设的采集时间段,采集压差传感器的实际测量值样本;每个所述采集时间段内的实际测量值样本的个数由人工预设;每个所述实际测量值样本都包含自己的实际测量值;
同时,按所述采集时间段,在所述干净状态下DPF压差模型中,采集压差计算值样本;每个所述采集时间段内的压差计算值样本的个数由人工预设;每个所述压差计算值样本都包含自己的压差计算值;
S500.计算所述采集时间段中的实际测量值样本的标准差;计算所述采集时间段中的压差计算值样本的标准差;
S600.根据所述实际测量值样本的标准差和所述压差计算值样本的标准差,计算实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差;
S700.根据所述实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差,计算实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数;
S800.将所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数与人工预设的相关系数故障阈值进行比较,得到故障诊断结果;所述故障诊断结果包含字符串“DPF出现孔道损伤故障”和字符串“DPF未出现孔道损伤故障”;
S900.根据比较结果,做出如下操作:
如果所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数小于所述相关系数故障阈值,则在所述故障诊断结果置为字符串“DPF出现孔道损伤故障”,然后执行S1000;
如果所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数不小于所述相关系数故障阈值,则在所述故障诊断结果置为字符串“DPF未出现孔道损伤故障”,然后执行S1000;
S1000.将所述前置检查结果发送给ECU,同时将在所述故障诊断结果发送给ECU;然后退出此次颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法的工作流程,并标记流程结束的时间点。
优选地,所述干净状态下DPF压差模型按下式表达:
其中:dpclean为所述干净状态下DPF压差模型;α1为摩擦损失和渗流损失系数;α2为收缩/膨胀损失系数;μ为排气动力粘度,单位为帕每秒,按物理符号表示为Pa/s;ρ为排气密度,单位为克每升,按物理符号表示为g/l;Vvol为排气流量,单位为升每秒,按物理符号表示为l/s;dpcont/expan为收缩/排气损失,按下式表达:
dpfric+poro为摩擦损失和渗流损失,按下式表达:
dpfric+poro=α1·μ·Vvol。
优选地,S200中所述故障诊断条件前置检查,具体包含以下步骤:
S210.检查DPF压差传感器是否具有故障,并根据检查结果,做出如下操作:
如果所述DPF压差传感器不具有故障,则执行S220;
如果所述DPF压差传感器具有故障,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S220.将所述排气流量与人工预设的排气流量阈值进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果所述排气流量大于所述排气流量阈值,则执行S230;
如果所述排气流量不大于所述排气流量阈值,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S230.将碳载量与人工预设的碳载量合理范围进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果所述碳载量落在所述碳载量合理范围的区间内,则执行S240;
如果所述碳载量不落在所述碳载量合理范围的区间内,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S240.将压差传感器测量值变化率与人工预设的压差传感器测量值变化率合理范围进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果所述压差传感器测量值变化率落在所述压差传感器测量值变化率合理范围的区间内,则执行S250;
如果所述压差传感器测量值变化率不落在所述压差传感器测量值变化率合理范围的区间内,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;S250.检查DPF是否处于主动再生状态中,并根据检查结果,做出如下操作:
如果DPF不处于所述主动再生状态中,则所述前置检查结果为“前置检查通过”;然后执行S300;
如果DPF处于所述主动再生状态中,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
优选地,每个所述采集时间段内的压差计算值样本的个数与每个所述采集时间段内的实际测量值样本的个数相等;其中:
所述采集时间段内的压差计算值样本按下式表达:
Y(y1,y2,y3,…,yn)
其中,Y为所述采集时间段内的压差计算值样本的集合;y1~yn都为所述采集时间段内的压差计算值样本;n为每个所述采集时间段内的实际测量值样本的个数,也是每个所述采集时间段内的压差计算值样本的个数。
优选地,所述采集时间段内的实际测量值样本按下式表达:
X(x1,x2,x3,…,xn)
其中,X为所述采集时间段内的实际测量值样本的集合;x1~xn都为所述采集时间段内的实际测量值样本。
优选地,所述采集时间段中的实际测量值样本的标准差按下式表达:
其中:E(X)为所述采集时间段中的实际测量值样本的平均值,按下式表达:
σ(X)为所述采集时间段中的实际测量值样本的标准差;i为计数器,且i∈[0,1,2,...n]。
优选地,所述采集时间段中的压差计算值样本的标准差按下式表达:
其中:E(Y)为所述采集时间段中的实际测量值样本的平均值,按下式表达:
σ(Y)为所述采集时间段中的压差计算值样本的标准差;j为计数器,且j∈[0,1,2,...n]。
优选地,所述实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差按下式表达:
Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)·E(Y)
其中:Cov(X,Y)为所述实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差;E(XY)按下式表达:
优选地,所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数按下式表达:
其中:r为所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数。
优选地,DPF的类型为壁流式DPF。
本发明与现有技术对比,具有以下优点:
1.由于本发明采用了将实际测量值与理论计算值对比统计的方法,从而可以实现准确识别颗粒捕集器载体孔道损坏故障,保证排放符合标准;
2.由于本发明采用了实际压差测量值与压差模型计算值样本相关系数来判断DPF载体孔道损伤性的诊断方法,而无需增设新的传感器即可实现准确识别故障,只用根据使用环境调整预设的参数即可,从而非常适用于推广,具有很高的普适性。
附图说明
图1为本领域现有技术中的柴油机后处理示意图;
图2为本发明具体实施例的颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法流程示意图;
图3为本发明具体实施例的壁流式DPF的结构示意图;
图4为本发明具体实施例的5个诊断的前置条件判断流程示意图;
图5为本发明具体实施例的压差传感器实测值与压差模型计算值采样方案流程示意图;
图6为本发明具体实施例的采集到的正常DPF载体压差传感器和模型压差值得样本示意图;
图7为本发明具体实施例的采集到孔道损坏DPF载体压差传感器和模型压差值得样本示意图;
图8为本发明具体实施例的样本的相关系数判断示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐明本发明,应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围,在阅读了本发明之后,本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
需要事先说明的是,本发明所要解决的技术问题是针对现有的柴油机;现有技术的主流柴油机采用的后处理的形式如图1所示,可见DOC+DPF是减少柴油机颗粒物排放的主要手段。
需要事先说明的是,本具体实施例的事实对象参数如表1所示;虽然表1给出一种特定的实施环境,但不意味着因为本实施例的存在而放弃本发明对于其他实施环境的保护要求,而是用于证明本发明方法的实用性和创造性;本发明的方法在权利要求书的要求保护范围之内都是能有效解决技术问题的。
表1.实施对象参数列表:
气缸数 | 6 | 气缸形式 | 直列 |
排量 | 7.5L | 排放标准 | 国六 |
DPF类型 | 壁流式 | DPF载体材料 | 堇青石 |
需要进一步说明的是,本具体实施例所对应实施的发动机与DPF组合为7.5L国六柴油发动机配置壁流式DPF。
需要进一步说明的是,本发明的发明思路为:利用安装在DPF装置上的压差传感器进行DPF的压差采样,通过计算使用状态下的DPF的压差采样样本与干净状态下的DPF压差模型的压差样本之间的相关系数,判断两个样本间的相关系数是否小于预设值来识别DPF载体孔道损伤的故障。
如图2所示,颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,包含以下步骤:
S100.建立干净状态下DPF压差模型。
需要说明的是,干净状态下DPF压差模型的作用在于用来计算模型中的压差计算值。
本具体实施例中,干净状态下DPF压差模型按式(1)表达:
其中:dpclean为干净状态下DPF压差模型;α1为摩擦损失和渗流损失系数;α2为收缩/膨胀损失系数;μ为排气动力粘度,单位为帕每秒,按物理符号表示为Pa/s;ρ为排气密度,单位为克每升,按物理符号表示为g/l;Vvol为排气流量,单位为升每秒,按物理符号表示为l/s;dpcont/expan为收缩/排气损失,按式(2)表达:
dpfric+poro为摩擦损失和渗流损失,按式(3)表达:
dpfric+poro=α1·μ·Vvol (3)
需要说明的是,式(2)和式(3)都是为了方便计算,给出的简化计算方法。
需要说明的是,如图3所示,为壁流式DPF的结构示意图;显然,在排气通过干净的DPF载体时考虑3个方面的压力损失:
1.排气在通过DPF载体过程中的收缩/膨胀损失。
2.排气在通过DPF载体的摩擦损失。
3.排气在通过DPF载体的渗流损失。
在综合考虑了上述三个方面的压力损失的基础上,本发明建立了干净状态下DPF压差模型。
S200.进行故障诊断条件前置检查,得到前置检查结果;前置检查结果包含字符串“前置检查通过”和字符串“前置检查不通过”。
本具体实施例中,故障诊断条件前置检查,具体包含以下步骤:
S210.检查DPF压差传感器是否具有故障,并根据检查结果,做出如下操作:
如果DPF压差传感器不具有故障,则执行S220。
如果DPF压差传感器具有故障,则前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
需要说明的是,S210的目的在于检查DPF压差传感器是否具有故障,从而保证查DPF压差传感器所测量的值的准确性。
S220.将排气流量与人工预设的排气流量阈值进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果排气流量大于排气流量阈值,则执行S230。
如果排气流量不大于排气流量阈值,则前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
S230.将碳载量与人工预设的碳载量合理范围进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果碳载量落在碳载量合理范围的区间内,则执行S240。
如果碳载量不落在碳载量合理范围的区间内,则前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
需要说明的是,S220和S230所共同的作用在于保证压差的实际测量值可以准确反映DPF载体的压差特性。
S240.将压差传感器测量值变化率与人工预设的压差传感器测量值变化率合理范围进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果压差传感器测量值变化率落在压差传感器测量值变化率合理范围的区间内,则执行S250。
如果压差传感器测量值变化率不落在压差传感器测量值变化率合理范围的区间内,则前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
需要说明的是,S240的作用在于保证压差波动不剧烈。
S250.检查DPF是否处于主动再生状态中,并根据检查结果,做出如下操作:
如果DPF不处于主动再生状态中,则前置检查结果为“前置检查通过”;然后执行S300。
如果DPF处于主动再生状态中,则前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
需要说明的是,S250的作用在于去除高温对压差的影响。
如图4所示,需要进一步说明的是,前置检查是DPF孔道损伤故障诊断的必要前续工作;对于DPF孔道损伤故障诊断条件,有五个是必须要进行的,即:判断压差传感器是否无任何故障,排气流量是否大于预设值,碳载量是否在预设值范围内,压差传感器实测值变化率是否在预设范围内,DPF是否处于主动再生状态,亦即S210~S250所经历的步骤。
需要进一步说明的是,S210~S250所判断的5个条件,是逻辑关系中的“且”的关系,即任何一个条件不成立,都会禁止DPF孔道损伤故障诊断,从而不对DPF孔道损坏故障做诊断;当且仅当这5个条件同时成立时,方能允许对DPF孔道损伤故障进行诊断。
需要进一步说明的是,在不同的应用场景中采用本发明,只需要在S210~S250的条件判断中,将各阈值、范围的大小根据具体发动机型号、后处理形式和DPF载体区别进行设置及调整,即可实现发明的适用。
S300.根据前置检查结果做出如下操作:
如果前置检查结果为“前置检查通过”,则执行S400。
如果前置检查结果为“前置检查不通过”,然后执行S1000。
S400.按人工预设的采集时间段,采集压差传感器的实际测量值样本;每个采集时间段内的实际测量值样本的个数由人工预设;每个实际测量值样本都包含自己的实际测量值。
同时,按采集时间段,在干净状态下DPF压差模型中,采集压差计算值样本;每个采集时间段内的压差计算值样本的个数由人工预设;每个压差计算值样本都包含自己的压差计算值。
本具体实施例中,每个采集时间段内的压差计算值样本的个数与每个采集时间段内的实际测量值样本的个数相等;其中:
采集时间段内的压差计算值样本按式(4)表达:
Y(y1,y2,y3,…,yn) (4)
其中,Y为采集时间段内的压差计算值样本的集合;y1~yn都为采集时间段内的压差计算值样本;n为每个采集时间段内的实际测量值样本的个数,也是每个采集时间段内的压差计算值样本的个数。
需要说明的,这里的个数n在不同的应用环境中,由人工根据采样时间、具体发动机型号、后处理形式和DPF载体区别进行设置及调整。
本具体实施例中,采集时间段内的实际测量值样本按式(5)表达:
X(x1,x2,x3,…,xn) (5)
其中,X为采集时间段内的实际测量值样本的集合;x1~xn都为采集时间段内的实际测量值样本。
需要说明的是,如图5所示,S400为采样的过程;采样开始由DPF孔道损伤故障诊断允许进行触发,若在允许DPF孔道损伤故障诊断期间,采样时间达到前置检查结果为“前置检查通过”,则表示完成一次采样,然后将采样时间进行重置,进行下一次采样。若不允许DPF孔道损伤故障诊断,则不进行采样。若在采样时间未达到前置检查结果为“前置检查通过”期间,允许DPF孔道损坏诊断的条件未达到,则终止采样。
本具体实施例中,在允许DPF孔道损坏诊断的条件下,采集到的正常DPF载体压差传感器和模型压差值得样本如图6所示,采集到孔道损坏DPF载体压差传感器和模型压差值得样本如图7所示。
S500.计算采集时间段中的实际测量值样本的标准差;计算采集时间段中的压差计算值样本的标准差。
本具体实施例中,采集时间段中的实际测量值样本的标准差按式(6)表达:
其中:E(X)为采集时间段中的实际测量值样本的平均值,按式(7)表达:
σ(X)为采集时间段中的实际测量值样本的标准差;i为计数器,且i∈[0,1,2,...n]。
本具体实施例中,采集时间段中的压差计算值样本的标准差按式(8)表达:
其中:E(Y)为采集时间段中的实际测量值样本的平均值,按式(9)表达:
σ(Y)为采集时间段中的压差计算值样本的标准差;j为计数器,且j∈[0,1,2,...n]。
S600.根据实际测量值样本的标准差和压差计算值样本的标准差,计算实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差。
本具体实施例中,实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差按式(10)表达:
Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)·E(Y) (10)
其中:Cov(X,Y)为实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差;
E(XY)按式(11)表达:
S700.根据实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差,计算实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数。
本具体实施例中,实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数按式(12)表达:
其中:r为实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数。
S800.将实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数与人工预设的相关系数故障阈值进行比较,得到故障诊断结果;故障诊断结果包含字符串“DPF出现孔道损伤故障”和字符串“DPF未出现孔道损伤故障”。
S900.根据比较结果,做出如下操作:
如果实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数小于相关系数故障阈值,则在故障诊断结果置为字符串“DPF出现孔道损伤故障”,然后执行S1000。
如果实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数不小于相关系数故障阈值,则在故障诊断结果置为字符串“DPF未出现孔道损伤故障”,然后执行S1000。
S1000.将述前置检查结果发送给ECU,同时将在故障诊断结果发送给ECU;然后退出此次颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法的工作流程,并标记流程结束的时间点。
需要说明的是,如图8所示,本发明的DPF孔道损伤性故障判断逻辑如下:
在允许DPF孔道损伤故障诊断的前提下,若实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数r小于预设的相关系数故障阈值,则判断DPF出现孔道损伤故障;而另一方面,在禁止DPF孔道损伤故障诊断时,不会进行孔道损伤故障的判断。
在上述的详细描述中,各种特征一起组合在单个的实施方案中,以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图,即,所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反,如所附的权利要求书所反映的那样,本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此,所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中,其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明,上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说;这些实施例的各种修改方式都是显而易见的,并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此,本公开并不限于本文给出的实施例,而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然,为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的,但是本领域普通技术人员应该认识到,各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此,本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外,就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”,该词的涵盖方式类似于术语“包括”,就如同“包括,”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外,使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或”是要表示“非排它性的或者”。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,其特征在于:包含以下步骤:
S100.建立干净状态下DPF压差模型;
S200.进行故障诊断条件前置检查,得到前置检查结果;所述前置检查结果包含字符串“前置检查通过”和字符串“前置检查不通过”;
S300.根据所述前置检查结果做出如下操作:
如果所述前置检查结果为“前置检查通过”,则执行S400;
如果所述前置检查结果为“前置检查不通过”,然后执行S1000;
S400.按人工预设的采集时间段,采集压差传感器的实际测量值样本;每个所述采集时间段内的实际测量值样本的个数由人工预设;每个所述实际测量值样本都包含自己的实际测量值;
同时,按所述采集时间段,在所述干净状态下DPF压差模型中,采集压差计算值样本;每个所述采集时间段内的压差计算值样本的个数由人工预设;每个所述压差计算值样本都包含自己的压差计算值;
S500.计算所述采集时间段中的实际测量值样本的标准差;计算所述采集时间段中的压差计算值样本的标准差;
S600.根据所述实际测量值样本的标准差和所述压差计算值样本的标准差,计算实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差;
S700.根据所述实际测量值样本与压差计算值样本之间的协方差,计算实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数;
S800.将所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数与人工预设的相关系数故障阈值进行比较,得到故障诊断结果;所述故障诊断结果包含字符串“DPF出现孔道损伤故障”和字符串“DPF未出现孔道损伤故障”;
S900.根据比较结果,做出如下操作:
如果所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数小于所述相关系数故障阈值,则在所述故障诊断结果置为字符串“DPF出现孔道损伤故障”,然后执行S1000;
如果所述实际测量值样本与压差计算值样本的协方差相关系数不小于所述相关系数故障阈值,则在所述故障诊断结果置为字符串“DPF未出现孔道损伤故障”,然后执行S1000;
S1000.将述前置检查结果发送给ECU,同时将在所述故障诊断结果发送给ECU;然后退出此次颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法的工作流程,并标记流程结束的时间点。
3.根据权利要求2所述的颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,其特征在于:S200中所述故障诊断条件前置检查,具体包含以下步骤:
S210.检查DPF压差传感器是否具有故障,并根据检查结果,做出如下操作:
如果所述DPF压差传感器不具有故障,则执行S220;
如果所述DPF压差传感器具有故障,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S220.将所述排气流量与人工预设的排气流量阈值进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果所述排气流量大于所述排气流量阈值,则执行S230;
如果所述排气流量不大于所述排气流量阈值,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S230.将碳载量与人工预设的碳载量合理范围进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果所述碳载量落在所述碳载量合理范围的区间内,则执行S240;
如果所述碳载量不落在所述碳载量合理范围的区间内,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S240.将压差传感器测量值变化率与人工预设的压差传感器测量值变化率合理范围进行比较,并根据比较结果,做出如下操作:
如果所述压差传感器测量值变化率落在所述压差传感器测量值变化率合理范围的区间内,则执行S250;
如果所述压差传感器测量值变化率不落在所述压差传感器测量值变化率合理范围的区间内,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300;
S250.检查DPF是否处于主动再生状态中,并根据检查结果,做出如下操作:
如果DPF不处于所述主动再生状态中,则所述前置检查结果为“前置检查通过”;然后执行S300;
如果DPF处于所述主动再生状态中,则所述前置检查结果为“前置检查不通过”;然后执行S300。
4.根据权利要求3所述的颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,其特征在于:每个所述采集时间段内的压差计算值样本的个数与每个所述采集时间段内的实际测量值样本的个数相等;其中:
所述采集时间段内的压差计算值样本按下式表达:
Y(y1,y2,y3,…,yn)
其中,Y为所述采集时间段内的压差计算值样本的集合;y1~yn都为所述采集时间段内的压差计算值样本;n为每个所述采集时间段内的实际测量值样本的个数,也是每个所述采集时间段内的压差计算值样本的个数。
5.根据权利要求4所述的颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,其特征在于:所述采集时间段内的实际测量值样本按下式表达:
X(x1,x2,x3,…,xn)
其中,X为所述采集时间段内的实际测量值样本的集合;x1~xn都为所述采集时间段内的实际测量值样本。
10.根据权利要求1~9任一所述的颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法,其特征在于:DPF的类型为壁流式DPF。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210834078.8A CN115059532B (zh) | 2022-07-14 | 2022-07-14 | 颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210834078.8A CN115059532B (zh) | 2022-07-14 | 2022-07-14 | 颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115059532A CN115059532A (zh) | 2022-09-16 |
CN115059532B true CN115059532B (zh) | 2023-05-12 |
Family
ID=83206349
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210834078.8A Active CN115059532B (zh) | 2022-07-14 | 2022-07-14 | 颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115059532B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006111675A1 (fr) * | 2005-04-22 | 2006-10-26 | Renault S.A.S. | Procede et dispositif de diagnostic de l'etat de fonctionnement d'une ligne d'echappement d'un moteur a combustion interne |
CN101341315A (zh) * | 2005-12-20 | 2009-01-07 | 斯堪尼亚有限公司 | 用于监控传感器或废气再处理系统的功能的方法和设备 |
CN105736101A (zh) * | 2014-12-30 | 2016-07-06 | 卡明斯公司 | 用于排气后处理系统的NOx传感器诊断 |
CN107023367A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-08-08 | 北京航空航天大学 | 一种柴油机scr系统氨气输入传感器故障诊断和容错控制方法 |
CN107956543A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-04-24 | 东风商用车有限公司 | 一种柴油机颗粒捕集器故障检测系统及其检测方法 |
KR20180066487A (ko) * | 2016-12-09 | 2018-06-19 | 현대자동차주식회사 | 질소산화물 센서를 이용한 dpf 리크 진단 방법 |
CN110397495A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-11-01 | 武汉理工大学 | 一种基于数据驱动的发动机后处理装置的性能估计方法 |
CN111255549A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于确定颗粒过滤器的颗粒负荷的方法和设备 |
CN111997723A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 东风汽车集团有限公司 | 一种发动机颗粒捕集器诊断方法及存储介质 |
CN112504685A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-16 | 东风商用车有限公司 | 基于dpf碳载量的发动机故障预警方法 |
CN113339115A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-09-03 | 潍柴动力股份有限公司 | 柴油机、柴油机后处理故障检测系统及方法 |
CN113606025A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-05 | 一汽解放汽车有限公司 | 一种用于柴油机dpf捕集效率故障诊断方法 |
CN113669140A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-11-19 | 潍柴动力股份有限公司 | Dpf主动再生的控制方法、装置、存储介质和车辆 |
CN114087056A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-25 | 潍柴动力股份有限公司 | 柴油硫含量预测方法、装置及发动机 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5418611B2 (ja) * | 2011-04-21 | 2014-02-19 | 株式会社デンソー | 粒子状物質検出装置の補正方法 |
-
2022
- 2022-07-14 CN CN202210834078.8A patent/CN115059532B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006111675A1 (fr) * | 2005-04-22 | 2006-10-26 | Renault S.A.S. | Procede et dispositif de diagnostic de l'etat de fonctionnement d'une ligne d'echappement d'un moteur a combustion interne |
CN101341315A (zh) * | 2005-12-20 | 2009-01-07 | 斯堪尼亚有限公司 | 用于监控传感器或废气再处理系统的功能的方法和设备 |
CN105736101A (zh) * | 2014-12-30 | 2016-07-06 | 卡明斯公司 | 用于排气后处理系统的NOx传感器诊断 |
KR20180066487A (ko) * | 2016-12-09 | 2018-06-19 | 현대자동차주식회사 | 질소산화물 센서를 이용한 dpf 리크 진단 방법 |
CN107023367A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-08-08 | 北京航空航天大学 | 一种柴油机scr系统氨气输入传感器故障诊断和容错控制方法 |
CN107956543A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-04-24 | 东风商用车有限公司 | 一种柴油机颗粒捕集器故障检测系统及其检测方法 |
CN111255549A (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于确定颗粒过滤器的颗粒负荷的方法和设备 |
CN110397495A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-11-01 | 武汉理工大学 | 一种基于数据驱动的发动机后处理装置的性能估计方法 |
CN111997723A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-11-27 | 东风汽车集团有限公司 | 一种发动机颗粒捕集器诊断方法及存储介质 |
CN112504685A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-16 | 东风商用车有限公司 | 基于dpf碳载量的发动机故障预警方法 |
CN113339115A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-09-03 | 潍柴动力股份有限公司 | 柴油机、柴油机后处理故障检测系统及方法 |
CN113606025A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-05 | 一汽解放汽车有限公司 | 一种用于柴油机dpf捕集效率故障诊断方法 |
CN113669140A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-11-19 | 潍柴动力股份有限公司 | Dpf主动再生的控制方法、装置、存储介质和车辆 |
CN114087056A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-25 | 潍柴动力股份有限公司 | 柴油硫含量预测方法、装置及发动机 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115059532A (zh) | 2022-09-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7396389B2 (en) | Abnormality detection apparatus for exhaust gas purification apparatus for internal combustion engine | |
CN107956543B (zh) | 一种柴油机颗粒捕集器故障检测系统及其检测方法 | |
JP4430704B2 (ja) | 内燃機関の排気浄化装置 | |
CN110462177B (zh) | 用于诊断颗粒过滤器的方法和计算机程序产品 | |
US7794528B2 (en) | Exhaust gas cleaning device for internal combustion engine | |
CN108414141B (zh) | 柴油机dpf压差传感器故障的诊断方法 | |
CN105089759B (zh) | 用于对排气净化设备的组件的拆除进行诊断的方法和装置 | |
EP1992800A1 (en) | Integrated DPF loading and failure sensor | |
JP4942744B2 (ja) | 内燃エンジンの排出ラインにおける排出ガス処理システムの存在を検出するための方法とデバイス | |
DE102019200978B4 (de) | Verfahren und Vorrichtung zur Überprüfung der Funktionsfähigkeit eines Kurbelgehäuseentlüftungssystems eines Verbrennungsmotors | |
EP2402569A1 (en) | Abnormality diagnosis system and abnormality diagnosis method of filter regeneration system | |
US8869528B2 (en) | Low pressure EGR system and method for determining intake air leakage therethrough | |
CN112211705B (zh) | 监控dpf移除的方法、装置及系统 | |
CN110714823B (zh) | Doc硫中毒的检测方法、检测装置及发动机 | |
CN110397495B (zh) | 一种基于数据驱动的发动机后处理装置的性能估计方法 | |
DE102011086361A1 (de) | Verfahren zum Erkennen von Leckagen im Ansaugtrakt einer Brennkraftmaschine in einem Kraftfahrzeug | |
CN112648056B (zh) | 一种监控scr转化效率的方法、装置及系统 | |
DE102014209960A1 (de) | Verfahren und Vorrichtung zum Bewerten der Funktionsfähigkeit eines SCR-Katalysators in einem Abgassystem eines Dieselmotors | |
GB2508667A (en) | Exhaust condition diagnosis | |
CN115059532B (zh) | 颗粒捕集器载体孔道损坏诊断方法 | |
CN113175382B (zh) | 一种发动机进气管路的漏气诊断方法、装置和设备 | |
CN112901378B (zh) | Egr有效流量诊断方法 | |
CN115126583B (zh) | 一种双路颗粒捕集器故障诊断方法及系统 | |
DE102016111574A1 (de) | Einrichtung zur Abgasreinigung mit Filterfunktion und Diagnoseverfahren für diese Einrichtung | |
CN113803144A (zh) | 后处理碳氢覆盖判断方法及后处理系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |