CN115095437A - 汽油机颗粒捕捉器状态监测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN115095437A CN202210619503.1A CN202210619503A CN115095437A CN 115095437 A CN115095437 A CN 115095437A CN 202210619503 A CN202210619503 A CN 202210619503A CN 115095437 A CN115095437 A CN 115095437A
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Abstract

本发明公开了一种汽油机颗粒捕捉器状态监测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；根据与汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；根据实测压差和模型压差确定汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。由于本发明是通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差，根据模型压差公式确定模型压差，根据实测压差和模型压差确定汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，能够结合实测压差和模型压差来确定捕捉器状态，解决了现有技术中压差传感器受车辆动态运行影响导致捕捉器状态监测准确度低的技术问题，提高了捕捉器状态监测的准确度。

Description

汽油机颗粒捕捉器状态监测方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆监测技术领域，尤其涉及一种汽油机颗粒捕捉器状态监测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
由于汽油在发动机气缸内不完全燃烧，会产生大量的固态碳烟颗粒，这些固态碳烟颗粒直接排放入大气会对环境造成污染，为了满足排放要求，乘用车主流的技术是在催化器后安装汽油机颗粒捕集器(Gasoline Particle Filter，GPF)，GPF是一个陶瓷滤网载体，易出现故障，根据相关规定，需要对GPF状态进行诊断监控，目前一般通过压差传感器来对GPF状态进行监测，但是车辆动态运行会造成压差不稳定，从而导致GPF状态诊断不准确。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供了一种汽油机颗粒捕捉器状态监测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术对汽油机颗粒捕捉器状态监测的准确度低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种汽油机颗粒捕捉器状态监测方法，所述方法包括以下步骤：
通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；
根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；
根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。
可选地，所述根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差，包括：
获取发动机的排气体积流量；
将所述排气体积流量输入与所述汽油颗粒捕捉器对应的模型压差公式，获得模型压差；
其中，所述模型压差公式为：
ΔPm＝AdVol+BdVol2
式中，ΔPm为模型压差，A和B为常数，dVol为排气体积流量。
可选地，所述根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，包括：
根据所述实测压差和所述模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉相关因子；
根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态；
其中，所述交叉相关因子公式为：
Figure BDA0003676225590000021
式中，C为交叉相关因子，n为采样数量，ΔPm为模型压差，ΔPa为实测压差。
可选地，所述根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，包括：
判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内；
若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器载体丢失。
可选地，所述判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内之后，还包括：
若否，则判断所述交叉相关因子是否小于第一预设阈值；
若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为传感器管路故障。
可选地，所述判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内之后，还包括：
若否，则判断所述交叉相关因子是否大于第二预设阈值；
若是，则根据所述交叉相关因子和累积碳量关系表确定所述汽油机颗粒捕捉器内的累积碳量；
在所述累积碳量大于碳量阈值时，判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器堵塞。
可选地，所述通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差之前，还包括：
对汽油机颗粒捕捉器进行压差特性测试，获得发动机的排气体积流量与所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器压差之间的散点图；
对所述散点图进行二项式曲线拟合，获得与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种汽油机颗粒捕捉器状态监测装置，所述装置包括：
测量模块，用于通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；
第一确定模块，用于根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；
第二确定模块，用于根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种汽油机颗粒捕捉器状态监测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的汽油机颗粒捕捉器状态监测程序，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测程序配置为实现如上文所述的汽油机颗粒捕捉器状态监测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有汽油机颗粒捕捉器状态监测程序，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测程序被处理器执行时实现如上文所述的汽油机颗粒捕捉器状态监测方法的步骤。
本发明通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。由于本发明是通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差，根据模型压差公式确定模型压差，根据实测压差和模型压差确定汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，解决了现有技术中压差传感器受车辆动态运行影响导致捕捉器状态监测准确度低的技术问题，结合实测压差和模型压差来确定捕捉器状态，提高了捕捉器状态监测的准确度。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的汽油机颗粒捕捉器状态监测设备的结构示意图；
图2为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测方法一实施例中排气体积流量与捕捉器压差之间的散点图；
图4为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测方法第二实施例的流程示意图；
图5为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的汽油机颗粒捕捉器状态监测设备结构示意图。
如图1所示，该汽油机颗粒捕捉器状态监测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对汽油机颗粒捕捉器状态监测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及汽油机颗粒捕捉器状态监测程序。
在图1所示的汽油机颗粒捕捉器状态监测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在汽油机颗粒捕捉器状态监测设备中，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽油机颗粒捕捉器状态监测程序，并执行本发明实施例提供的汽油机颗粒捕捉器状态监测方法。
本发明实施例提供了一种汽油机颗粒捕捉器状态监测方法，参照图2，图2为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测方法包括以下步骤：
步骤S10：通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差。
需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如行车电脑、车载电脑、电子控制单元等，或者是一种能够实现上述功能的电子设备、汽油机颗粒捕捉器状态监测设备等。以下以汽油机颗粒捕捉器状态监测设备(简称监测设备)为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。
可以理解的是，压差传感器可以是检测GPF的入口排气压力和出口排气压力的传感器；实测压差可以是根据压力传感器检测的入口排气压力和出口排气压力确定的GPF入口和出口之间的压差。
应该理解的是，通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差可以是：通过压力传感器检测GPF的入口排气压力信号和出口排气压力信号，根据入口排气压力信号和出口排气压力信号确定GPF入口与出口之间的实测压差。
步骤S20：根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差。
可以理解的是，模型压差公式可以是根据排气体积流量和捕捉器压差之间的关系拟合确定的GPF入口和出口之间压差的公式，模型压差公式可以是二元一次方程也可以是二元二次方程；模型压差可以是根据模型压差公式确定的GPF入口和出口之间的压差。
步骤S30：根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。
应该理解的是，在理想状态下即GPF空载时，模型压差等于实测压差；捕捉器状态可以是捕捉器是否发生故障的状态；根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态可以是：确定所述实测压差与所述模型压差之间的差值，根据所述差值在预设映射关系中匹配，根据匹配结果确定捕捉器状态。
在具体实现中，监测设备通过压差传感器检测GPF的入口排气压力信号和出口排气压力信号，根据入口排气压力信号和出口排气压力信号确定GPF入口和出口之间的实测压差，根据与GPF对应的模型压差公式确定GPF的模型压差，确定实测压差与模型压差之间的差值，根据该差值在预设映射关系中匹配，根据匹配结果确定捕捉器状态。
例如，预设映射关系可参照表1-预设映射关系表，监测设备通过压差传感器测量的实测压差为0，根据模型压差公式确定的模型压差为2，则模型压差与实测压差之间的差值为2，根据差值2在表1中进行匹配，从而确定确定GPF的状态为GPF碎裂或GPF丢失。
表1-预设映射关系表
预设差值 捕捉器状态
大于2 压差传感器管路反接或压差传感器入口脱落
[1.8,2] GPF碎裂或GPF丢失
(0.5,1) GPF堵塞
进一步地，为了准确地确定GPF的模型压差，以提高GPF状态监测的准确度，所述步骤S20，包括：获取发动机的排气体积流量；将所述排气体积流量输入与所述汽油颗粒捕捉器对应的模型压差公式，获得模型压差；其中，所述模型压差公式为：
ΔPm＝AdVol+BdVol2
式中，ΔPm为模型压差，A和B为常数，dVol为排气体积流量。
在具体实现中，A和B可提前进行标定，排气体积流量的单位可以是m3/h；监测设备获取发动机的排气体积流量，将排气体积流量输入模型压差公式，获得模型压差。
进一步地，为了确定与GPF对应的模型压差公式，所述步骤S10之前，还包括：对汽油机颗粒捕捉器进行压差特性测试，获得发动机的排气体积流量与所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器压差之间的散点图；对所述散点图进行二项式曲线拟合，获得与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式。
可以理解的是，压差特性测试可以是监测获得排气体积流量与捕捉器压差之间关联特性的测试；捕捉器压差可以是根据压差传感器检测的GPF的入口压力信号和出口压力信号确定的GPF入口与出口之间的压差；散点图可以是排气体积流量与捕捉器压差之间的对应关系图。
在具体实现中，模型压差公式可表示为ΔPm＝AdVol+BdVol2，排气体积流量与捕捉器压差之间的散点图可参照图3，对图3中的散点图进行二项式曲线拟合，得到二元二次方程，根据获得的二元二次方程的系数即可确定A和B的值，将A和B代入上式即可获取与GPF对应的模型压差公式，针对不同的车辆，可分别进行压差特性测试获得对应的散点图，从而确定对应的模型压差公式，也可使用同一模型压差公式，本实施例在此不作限制。
本实施例通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。由于本实施例是通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差，根据模型压差公式确定模型压差，根据实测压差和模型压差确定汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，解决了现有技术中压差传感器受车辆动态运行影响导致捕捉器状态监测准确度低的技术问题，结合实测压差和模型压差来确定捕捉器状态，提高了捕捉器状态监测的准确度。
参考图4，图4为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S30包括：
步骤S301：根据所述实测压差和所述模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉相关因子。
可以理解的是，交叉相关因子公式可以是确定实测压差与模型压差之间的交叉相关因子的公式；交叉相关因子可以是表示实测压差与模型压差之间关系的因子。
步骤S302：根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态；
其中，所述交叉相关因子公式为：
Figure BDA0003676225590000081
式中，C为交叉相关因子，n为采样数量，ΔPm为模型压差，ΔPa为实测压差。
可以理解的是，在理想状态下即GPF空载时，模型压差等于实测压差，此时交叉相关因子等于1；在GPF工作过程中，GPF中会累积碳烟颗粒，实测压差升高，而模型压差是通过排气体积流量和模型压差公式计算得到，碳烟颗粒对模型压差无影响，随着GPF中碳累积量的增加，交叉相关因子随之增大。
应该理解的是，在车辆动态运行过程中，可能存在瞬态工况即实测压差发生突变，影响监测结果的准确度，为了避免瞬态工况对捕捉器状态监测准确度的影响，以提高监测准确度，在交叉相关因子公式中设置采样数据量n，在计算交叉相关因子时，取n为大于等于1的整数，例如取n＝10，从而提高监测准确度。
可以理解的是，根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态可以是：将通过交叉因子公式计算获得的交叉相关因子与预设值进行对比，根据对比结果确定GPF的捕捉器状态。
在具体实现中，监测设备将通过压差传感器n次采样获得的n个实测压差和通过模型压差公式计算获得的n个模型压差输入交叉相关因子公式，获得交叉相关因子，将交叉相关因子与预设值进行对比，根据比较结果确定GPF的捕捉器状态。
进一步地，为了根据交叉相关因子确定GPF的状态，从而提高GPF状态监测的准确度，所述步骤S302，包括：判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内；若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器载体丢失。
可以理解的是，预设范围可以是预先设定的GPF丢失或碎裂时交叉相关因子的范围；在GPF载体丢失或碎裂时，GPF两端的实测压差接近于0，此时交叉相关因子也约等于0，为了提高容错率，可将预设范围设置为[0,a)，a的值可根据实际情况标定获得。
在具体实现中，例如，在整车上安装GPF空壳样件，通过压差传感器检测GPF的m个入口压力信号和对应的m个出口压力信号，根据m个入口压力信号和m个出口压力信号确定m个实测压力，根据m个排气体积流量和模型压差公式确定m个模型压差，将m个模型压差和m个实测压差输入交叉相关因子公式，获得的交叉相关因子为0.2，则可将预设范围设置为[0,0.2)，若根据当前实测压差和当前模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉因子为0.1，处于上述预设范围内，则判定GPF的捕捉器状态为捕捉器丢失或捕捉器碎裂。
进一步地，在某些情况下GPF可能不存在故障，而是压差传感器的管路，此时若仍然对GPF进行故障排查，则会增大排查故障的耗费时长，为了提高故障排查效率，所述判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内之后，还包括：若否，则判断所述交叉相关因子是否小于第一预设阈值；若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为传感器管路故障。
可以理解的是，第一预设阈值可以是预先设定的用于确定压力传感器是否存在管路故障的数值；传感器管路故障包括压差传感器的入口管路脱落和压差传感器的入口管与出口管接反；在压差传感器的入口管脱落或压差传感器的入口管与出口管接反时，实测压差小于0，相应的交叉相关因子也小于0，因此第一预设阈值为小于0的值，可通过标定获得。
在具体实现中，例如，在整车上安装空载GPF，将GPF的压差传感器的入口管与出口管反接，控制车辆行驶，在车辆行驶过程中根据实测压差和模型压差，通过交叉相关因子公式确定若干交叉相关因子，其中最大的交叉相关因子为-0.1，则可将第一预设阈值标定为-0.1，监测设备在交叉相关因子不处于预设范围内时，判断交叉因子是否小于-0.1，若是，则判定汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为检测GPF实测压差的压差传感器入口管脱落或压差传感器的入口管与出口管接反，此时发出压差传感器管路故障提示。
进一步地，随着时间的推移，GPF内部累积的碳量会逐渐增加，若累积碳量过多，则会影响GPF的性能导致排放的尾气超标，为了及时检测出GPF内部的累积碳量是否超过碳量阈值，以保证GPF发挥最大性能，从而保证排放的尾气符合排放标准，所述判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内之后，还包括：若否，则判断所述交叉相关因子是否大于第二预设阈值；若是，则根据所述交叉相关因子和累积碳量关系表确定所述汽油机颗粒捕捉器内的累积碳量；在所述累积碳量大于碳量阈值时，判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器堵塞。
可以理解的是，第二预设阈值可以是预先设定的用于确定GPF累积碳量是否超标的数值；累积碳量可以是GPF内部累积的碳烟颗粒的量；累积碳量关系表可以是预先设定的交叉相关因子与累积碳量之间映射关系的图表；碳量阈值可以是预先设定的GPF内部可累积碳量的最大值，在GPF内部的累积碳量小于碳量阈值时，可判定GPF内部的累积碳量不影响GPF的性能；在GPF内部的累积碳量大于或等于碳量阈值时，判定GPF内部的累积碳量超标。
在具体实现中，例如，表2为交叉相关因子累积碳量映射关系表，碳量阈值为10g，第二预设阈值为11，假设交叉相关因子为12，交叉相关因子大于第二预设阈值，第二预设阈值对应的累积碳量为10g，由于交叉相关因子大于11小于13.2，则可确定交叉相关因子12对应的累积碳量大于碳量阈值10g，判定GPF的捕捉器状态为捕捉器堵塞即捕捉器内部累积的碳量超标，监测设备发出捕捉器堵塞提示。
表2-交叉相关因子累积碳量映射关系表
Figure BDA0003676225590000101
本实施例根据所述实测压差和所述模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉相关因子；根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。由于本实施例是根据实测压差和模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉相关因子，根据交叉相关因子确定捕捉器状态，提高了捕捉器状态监测的准确度。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有汽油机颗粒捕捉器状态监测程序，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测程序被处理器执行时实现如上文所述的汽油机颗粒捕捉器状态监测方法的步骤。
参照图5，图5为本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测装置第一实施例的结构框图。
如图5所示，本发明实施例提出的汽油机颗粒捕捉器状态监测装置包括：测量模块10、第一确定模块20和第二确定模块30。
所述测量模块10，用于通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；
所述第一确定模块20，用于根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；
所述第二确定模块30，用于根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。
本实施例通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。由于本实施例是通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差，根据模型压差公式确定模型压差，根据实测压差和模型压差确定汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，解决了现有技术中压差传感器受车辆动态运行影响导致捕捉器状态监测准确度低的技术问题，结合实测压差和模型压差来确定捕捉器状态，提高了捕捉器状态监测的准确度。
基于本发明上述汽油机颗粒捕捉器状态监测装置第一实施例，提出本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测装置的第二实施例。
在本实施例中，所述第一确定模块20，还用于获取发动机的排气体积流量；将所述排气体积流量输入与所述汽油颗粒捕捉器对应的模型压差公式，获得模型压差；其中，所述模型压差公式为：
ΔPm＝AdVol+BdVol2
式中，ΔPm为模型压差，A和B为常数，dVol为排气体积流量。
所述第二确定模块30，还用于根据所述实测压差和所述模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉相关因子；根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态；其中，所述交叉相关因子公式为：
Figure BDA0003676225590000121
式中，C为交叉相关因子，n为采样数量，ΔPm为模型压差，ΔPa为实测压差。
所述第二确定模块30，还用于判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内；若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器载体丢失。
所述第二确定模块30，还用于若否，则判断所述交叉相关因子是否小于第一预设阈值；若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为传感器管路故障。
所述第二确定模块30，还用于若否，则判断所述交叉相关因子是否大于第二预设阈值；若是，则根据所述交叉相关因子和累积碳量关系表确定所述汽油机颗粒捕捉器内的累积碳量；在所述累积碳量大于碳量阈值时，判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器堵塞。
所述测量模块10，还用于对汽油机颗粒捕捉器进行压差特性测试，获得发动机的排气体积流量与所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器压差之间的散点图；对所述散点图进行二项式曲线拟合，获得与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式。
本发明汽油机颗粒捕捉器状态监测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种汽油机颗粒捕捉器状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：
通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；
根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；
根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差，包括：
获取发动机的排气体积流量；
将所述排气体积流量输入与所述汽油颗粒捕捉器对应的模型压差公式，获得模型压差；
其中，所述模型压差公式为：
ΔPm＝AdVol+BdVol2
式中，ΔPm为模型压差，A和B为常数，dVol为排气体积流量。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，包括：
根据所述实测压差和所述模型压差，通过交叉相关因子公式确定交叉相关因子；
根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态；
其中，所述交叉相关因子公式为：
Figure FDA0003676225580000011
式中，C为交叉相关因子，n为采样数量，ΔPm为模型压差，ΔPa为实测压差。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述交叉相关因子确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态，包括：
判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内；
若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器载体丢失。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内之后，还包括：
若否，则判断所述交叉相关因子是否小于第一预设阈值；
若是，则判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为传感器管路故障。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述交叉相关因子是否处于预设范围内之后，还包括：
若否，则判断所述交叉相关因子是否大于第二预设阈值；
若是，则根据所述交叉相关因子和累积碳量关系表确定所述汽油机颗粒捕捉器内的累积碳量；
在所述累积碳量大于碳量阈值时，判定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态为捕捉器堵塞。
7.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差之前，还包括：
对汽油机颗粒捕捉器进行压差特性测试，获得发动机的排气体积流量与所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器压差之间的散点图；
对所述散点图进行二项式曲线拟合，获得与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式。
8.一种汽油机颗粒捕捉器状态监测装置，其特征在于，所述装置包括：
测量模块，用于通过压差传感器测量汽油机颗粒捕捉器的实测压差；
第一确定模块，用于根据与所述汽油机颗粒捕捉器对应的模型压差公式确定模型压差；
第二确定模块，用于根据所述实测压差和所述模型压差确定所述汽油机颗粒捕捉器的捕捉器状态。
9.一种汽油机颗粒捕捉器状态监测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的汽油机颗粒捕捉器状态监测程序，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的汽油机颗粒捕捉器状态监测方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有汽油机颗粒捕捉器状态监测程序，所述汽油机颗粒捕捉器状态监测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的汽油机颗粒捕捉器状态监测方法的步骤。
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