CN115434792A - 一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法及系统 - Google Patents

一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，包括以下步骤：接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，并进行主动再生控制。本发明还提供一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制系统。实施本发明，能减少GPF再生进程对车辆运行工况的依赖性，并降低因主动再生策略产生的油耗增加量。

Description

一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法及系统
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法及系统。
背景技术
随着国家排放法规对颗粒物排放的逐步加严，汽油机颗粒捕集(以下简称GPF)在汽油机整车后处理系统中得到了广泛的应用，稳定的状态下可以捕集超过90％的发动机颗粒物，并运用再生技术燃烧掉捕集到的碳烟颗粒。随着颗粒物不断在GPF中累积，会导致发动机背压升高，动力性和燃油经济型降低，缸内寿命下降。因此，GPF控制策略需要能够精确预测每一时刻下的GPF内累碳量，当累碳量达到限定值时及时执行再生策略，以使得GPF保持在最佳的工作状态。
传统的GPF主动再生策略是根据当前GPF内的累碳量来判断是否进行主动再生。当GPF内的累碳量达到一定阀值时，在一定的工况范围内，通过推迟点火时刻和减稀空燃比来提高排气温度和排气中的氧气体积分数，进而促进碳颗粒的氧化来实现主动再生。
为优化GPF的主动再生策略，工程应用中研究了不同道路工况下进行主动再生时的再生方法。例如，通过提高“怠速再生”目标转速和减小“怠速再生”目标燃空当量比的方法来提高“怠速再生速率”；又如，通过调整倾斜空气/燃料混合物，延迟火花正时、燃料喷射和气门正时等方法优化主动再生。然而，当前的GPF主动再生控制策略，仅考虑当前车辆运行工况是否满足再生要求并保证再生过程能够快速完成，导致再生控制参数存在较激进的选择，未能覆盖当前工况因进行主动再生对经济型带来的不利影响。
因此，亟需一种GPF主动再生控制方法，能减少GPF再生进程对车辆运行工况的依赖性，并降低因主动再生策略产生的油耗增加量。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法及系统，能减少GPF再生进程对车辆运行工况的依赖性，并降低因主动再生策略产生的油耗增加量。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，所述方法包括以下步骤：
接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；
根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，并进行主动再生控制。
其中，所述GPF再生预测模型包括依序连接的道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型。
其中，所述道路模型以接收到的指定道路上的实时路况为输入，预测出指定道路工况下的车速曲线。
其中，所述驾驶员模型以所述指定道路工况下的车速曲线为输入，并结合驾驶员驾驶风格、道路环境及交通状况，对所述指定道路工况下的车速曲线进行修正。
其中，所述车辆模型以修正后的车速曲线为输入，并结合相互耦合的发动机模型、电池模型、变速箱模型及电机模型，预测出车辆动力系统的未来运行工况。
其中，所述累碳预测模型以预测出的车辆动力系统的未来运行工况为输入，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量。
其中，所述优化的再生控制策略的具体实现步骤为：
根据GPF内部温度对燃碳速率修正系数的影响，对燃烧速率修正系数曲线进行分析，为每个工况下的排气温度设置相应的权重系数；
根据所设置的权重系数，进行再生路段及再生控制参数选择；
根据GPF需要主动再生时间，并结合所选的再生路段及再生控制参数，形成优化的再生控制策略。
本发明实施例还提供了一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制系统，包括数据运算模块和再生控制模块；其中，
所述数据运算模块，用于接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；
所述再生控制模块，用于根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，且进一步选择相应的再生路段及再生控制参数，以形成优化的再生控制策略，使再生过程产生的额外油耗得到降低。
其中，所述GPF再生预测模型包括依序连接的道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、本发明所形成的优化的再生控制策略，是基于道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型所集成人-车-路关联的GPF再生预测模型形成的再生控制策略，使得在整车可实现的高排温区域可灵活激活再生功能并选择合理的再生控制参数，有效避开了低效再生工况，大幅提升了再生性能、整车商品性和颗粒捕集器的碳载安全性，因此能减少GPF再生进程对车辆运行工况的依赖性，并降低因主动再生策略产生的油耗增加量；
2、相较传统控制策略激活再生边界单一、控制参数单一、部分再生工况不合理并导致商品性下降的问题，本发明的灵活性大幅提升，有效的提升商品性的同时具备了较好的操作性，并且系统简单易搭载，适合大数据背景下的颗粒捕集器优化应用；
3、本发明所集成人-车-路关联的GPF再生预测模型，能根据发动机特性及运行工况的累积，精确的反馈颗粒捕集器内部的碳载量，不仅该模型在云端可利用道路模型有效预测碳载量，确认未来道路及驾驶工况下的碳载边界，而且该模型在云端数据生成的驾驶员模型基础上，进一步与未来实际驾驶曲线相吻合。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法中GPF再生预测模型的构建图；
图3为本发明实施例提供的一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法中形成优化的再生控制策略的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制系统的结构示意图。
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，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1、接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；
步骤S2、根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，且进一步选择相应的再生路段及再生控制参数，以形成优化的再生控制策略，使再生过程产生的额外油耗得到降低。
具体过程为，在步骤S1之前，预先构建GPF再生预测模型，该GPF再生预测模型包括依序连接的道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型，如图2所示。
(1)构建道路模型：以百度地图开放平台为例，在其开放平台开发文档的Web服务API中，通过实时路况查询服务中可以获取具体的信息。实时路况查询服务(Traffic API)是一类Web API接口服务，使用开放平台的开发者可以利用该服务查询指定道路或某区域的实时拥堵情况和拥堵趋势、当前路段的平均通行速度、拥堵距离等信息。因此，调用百度地图开放平台API的道路实时路况查询服务，调用服务端口，从而获得预测道路模型，并通过程序开发获得预测道路工况下的车速曲线。故，该道路模型以接收到的指定道路上的实时路况为输入，预测出指定道路工况下的车速曲线。
(2)构建驾驶员模型：通过道路模型预测的车速曲线与实际情况相比会有很大的不同，仍需考虑驾驶员的驾驶行为对汽车行驶状态的影响。在缺乏实际驾驶员数据的情况下，为反映不同驾驶员的驾驶风格，从数学建模的角度并于中心极限定理，判定不同驾驶员的驾驶数据会服从相应的正态分布。驾驶员的驾驶风格主要反映在平均车速相较于交通流速度的偏差，加速和制动踏板的开度变化幅度和频率，通过正态分布的均值，方差，变化步长来反映。
此外，除了驾驶风格以外，还需根据驾驶环境而有所不同，优化驾驶员模型以覆盖不同的道路类型，交通状况和驾驶状况，例如道路几何形状，天气状况，光照状况等，实现对道路不同工况下的车速曲线进行修正。
因此，该驾驶员模型以道路模型输出的指定道路工况下的车速曲线为输入，并结合驾驶员驾驶风格、道路环境及交通状况，对指定道路工况下的车速曲线进行修正。
(3)构建车辆模型：基于建立模型的方式，采用有限体积法进行流体的计算，计算步长设置自动可调，利用强大的辅助建模前处理工具和丰富的燃烧模型与SIMULINK进行耦合求解，与三维的CFD软件进行耦合计算，以对整车的运行过程进行实时仿真。通过建立发动机整车模型在一定程度上代替实际车辆，大大节省了实验的成本以及仿真的时间。本系统所构建的车辆模型主要包括发动机模型、电池模型、变速箱模型、电机模型等几大部分，每一部分之间相互耦合，共同反映车辆模型的运行过程，实现车辆动力系统的未来运行工况预测。
因此，该车辆模型以驾驶员模型修正后的车速曲线为输入，并结合相互耦合的发动机模型、电池模型、变速箱模型及电机模型，预测出车辆动力系统的未来运行工况。
(4)构建累碳预测模型：利用GPF离线碳载模型，即在碳载质量流量模型的基础上，通过GPF入口温度、氧浓度、空燃比、排气流量等参数构建温度修正模块、负荷修正模块等构建了GPF累碳预测模型。该累碳预测模型根据整车运行背景及颗粒捕集器工作特性，在离线累碳模型精确仿真的基础上，获得未来不同车速曲线下碳载量的变化趋势，用以分析未来道路路况对碳载量的影响，为GPF再生提供依据。该累碳预测模型可以独立的对碳载量进行预测和合理控制，并结合车速工况做出优化的再生时机判断，及时预判性的对碳载进行燃烧控制，避免了由于碳载和车速工况的未充分协调带来的碳载上升风险。
因此，该累碳预测模型以车辆模型预测出的车辆动力系统的未来运行工况为输入，预测出车辆基于指定道路路况上的未来GPF的碳载量。
在步骤S1中，接收指定道路上的实时路况，并导入合GPF再生预测模型中依次经过道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型进行数据处理，就可预测出车辆基于该指定道路路况上的未来GPF的碳载量。
在步骤S2中，根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，且进一步选择相应的再生路段及再生控制参数，以形成优化的再生控制策略，使再生过程产生的额外油耗得到降低。
如图3所示，该优化的再生控制策略的具体实现步骤为：
根据GPF内部温度对燃碳速率修正系数的影响，对燃烧速率修正系数曲线进行分析，为每个工况下的排气温度设置相应的权重系数；
根据所设置的权重系数，进行再生路段及再生控制参数选择；
根据GPF需要主动再生时间，并结合所选的再生路段及再生控制参数，形成优化的再生控制策略。
因此，相比于传统的GPF主动再生策略，本发明选择在再生权重最高的路段进行主动再生，可显著降低再生过程导致的额外油。
如图4所示，为本发明实施例中，提供的一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制系统，包括数据运算模块1和再生控制模块2；其中，
所述数据运算模块1，用于接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；
所述再生控制模块2，用于根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，且进一步选择相应的再生路段及再生控制参数，以形成优化的再生控制策略，使再生过程产生的额外油耗得到降低。
其中，所述GPF再生预测模型包括依序连接的道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、本发明所形成的优化的再生控制策略，是基于道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型所集成人-车-路关联的GPF再生预测模型形成的再生控制策略，使得在整车可实现的高排温区域可灵活激活再生功能并选择合理的再生控制参数，有效避开了低效再生工况，大幅提升了再生性能、整车商品性和颗粒捕集器的碳载安全性，因此能减少GPF再生进程对车辆运行工况的依赖性，并降低因主动再生策略产生的油耗增加量；
2、相较传统控制策略激活再生边界单一、控制参数单一、部分再生工况不合理并导致商品性下降的问题，本发明的灵活性大幅提升，有效的提升商品性的同时具备了较好的操作性，并且系统简单易搭载，适合大数据背景下的颗粒捕集器优化应用；
3、本发明所集成人-车-路关联的GPF再生预测模型，能根据发动机特性及运行工况的累积，精确的反馈颗粒捕集器内部的碳载量，不仅该模型在云端可利用道路模型有效预测碳载量，确认未来道路及驾驶工况下的碳载边界，而且该模型在云端数据生成的驾驶员模型基础上，进一步与未来实际驾驶曲线相吻合。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (9)

1.一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；
根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，并进行主动再生控制。
2.如权利要求1所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述GPF再生预测模型包括依序连接的道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型。
3.如权利要求2所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述道路模型以接收到的指定道路上的实时路况为输入，预测出指定道路工况下的车速曲线。
4.如权利要求3所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述驾驶员模型以所述指定道路工况下的车速曲线为输入，并结合驾驶员驾驶风格、道路环境及交通状况，对所述指定道路工况下的车速曲线进行修正。
5.如权利要求4所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述车辆模型以修正后的车速曲线为输入，并结合相互耦合的发动机模型、电池模型、变速箱模型及电机模型，预测出车辆动力系统的未来运行工况。
6.如权利要求5所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述累碳预测模型以预测出的车辆动力系统的未来运行工况为输入，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量。
7.如权利要求1所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制方法，其特征在于，所述优化的再生控制策略的具体实现步骤为：
根据GPF内部温度对燃碳速率修正系数的影响，对燃烧速率修正系数曲线进行分析，为每个工况下的排气温度设置相应的权重系数；
根据所设置的权重系数，进行再生路段及再生控制参数选择；
根据GPF需要主动再生时间，并结合所选的再生路段及再生控制参数，形成优化的再生控制策略。
8.一种汽油机颗粒捕集器主动再生控制系统，其特征在于，包括数据运算模块和再生控制模块；其中，
所述数据运算模块，用于接收指定道路上的实时路况，并结合预先构建的GPF再生预测模型，预测出车辆基于所述指定道路路况上的未来GPF的碳载量；
所述再生控制模块，用于根据所预测的碳载量，判断是否需要GPF进行主动再生，并在判定出GPF需要主动再生时，对整车可实现的高排温区域进行再生功能确认，且进一步选择相应的再生路段及再生控制参数，以形成优化的再生控制策略，使再生过程产生的额外油耗得到降低。
9.权利要求8所述的汽油机颗粒捕集器主动再生控制系统，其特征在于，所述GPF再生预测模型包括依序连接的道路模型、驾驶员模型、车辆模型和累碳预测模型。
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