CN117167120A - 基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统 - Google Patents
基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本公开提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统，所述方案包括：获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；将所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
Description
技术领域
本公开属于发动机后处理技术领域，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
选择性催化还原(SCR)系统被广泛应用于柴油发动机的排放系统中，以便处理此类发动机的排气，通过提升SCR系统的转化效率，有利于满足更高转化效率的需求，有利于发动机提高NOx水平降低油耗。
为了提高SCR系统的控制精度，基于模型的SCR控制成为了必要手段，但是，发明人发现，在实际环境下，SCR模型运行会受传感器精度以及喷射系统精度等因素影响，这些影响因素会导致SCR模型计算结果偏移；同时，由于NOx传感器的交叉敏感性，不易分辨泄露的是NOx还是NH3；但闭环控制方向的确定，需要提前判断NH3泄露，目前主要判断方法是根据特殊工况(例如：倒拖或急剧的温度变化等)进行判断，做不到实时的判断，影响闭环控制效果。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统，所述方案提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统，所述方案基于SCR模型设计氨储递推方程，简化了NOx值的观测模型，同时，通过非线性卡尔曼滤波对SCR模型氨储值进行校准，有效保证喷射控制精度及排放一致性，提升了控制鲁棒性。
根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，包括：
获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；其中，所述状态量包括氨储值、状态方程误差值及观测方程误差值；
基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；
将所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
进一步的，所述氨储守恒计算方程的获取，基于SCR模型所涉及的反应动力学方程，通过对吸附反应应用质量守恒来获得。
进一步的，所述NOx及氨气的浓度状态预测方程基于物质浓度质量守恒得到，所述SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式具体表示为：
其中，CNO为一氧化氮的浓度，为二氧化氮的浓度，/>为氨气的浓度，α为NOx传感器对NH2测量的交叉敏感系数，β为NOx传感器对NH3测量的交叉敏感系数，P为气体压力，R为通用气体常数，T为气体温度。
进一步的，所述将所述氨储变化率状态方程进行离散化和线性化处理，具体为：将所述氨储变化率状态方程进行离散化处理并建立递推方程，基于所述递推方程、SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储状态预估方程，并将所述氨储状态预估方程进行参数线性化处理。
进一步的，所述将SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，具体为：以气体浓度随时间变化为0作为前提，基于NOx及氨气的浓度状态预测方程的简化方程，获得SCR下游NOx传感器模型浓度表达式，并将所述SCR下游NOx传感器模型浓度表达式进行线性化处理。
进一步的，所述基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式，具体为：
其中，θk|k为当前时刻经卡尔曼修正后的氨储值；θk|k-1为根据上一时刻状态量预先估计的当前时刻状态量，kk为计算得到的卡尔曼增益，NOxsnr为真实SCR下游NOx传感器测量值，为SCR下游NOx传感器模型值。
进一步的，所述基于SCR模型所涉及的反应动力学方程，包括吸附反应动力学方程、脱附反应动力学方程、快速反应动力学方程、NOx标准反应动力学方程、慢反应动力学方程以及氧化反应动力学方程。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正系统，包括：
数据获取单元，其用于获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；
卡尔曼滤波处理单元，其用于基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
状态量修正单元，其用于将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
本公开所述方案提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统,所述方案基于SCR模型设计氨储递推方程，简化了NOx值的观测模型，同时，通过非线性卡尔曼滤波对SCR模型氨储值进行校准，有效保证喷射控制精度及排放一致性，提升了控制鲁棒性。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例中所述的基于卡尔曼滤波的氨储修正方法流程图；
图2为本公开实施例中所述的现有的基于模型的SCR系统控制逻辑示意图；
图3为本公开实施例中所述的SCR系统整体结构示意图；
其中，1、选择性催化还原系统；2、第一氮氧化合物传感器；3、尿素喷嘴；4、第二氮氧化合物传感器；5、温度传感器；6、混合器。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
术语解释：
SCR系统：即选择性催化还原系统，通过该系统能够在催化剂的作用下，喷入还原剂氨或尿素，把柴油车尾气中的NOx还原成N2和H2O；
SCR模型：基于化学反应动力学原理建立的数学模型，用于尿素喷射控制及诊断。
实施例一：
本实施例的目的是提供一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法。
如图1所示，一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，包括：
获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；其中，所述状态量包括氨储值、状态方程误差值及观测方程误差值；
基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；
将所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
在具体实施中，所述氨储守恒计算方程的获取，基于SCR模型所涉及的反应动力学方程，通过对吸附反应应用质量守恒来获得。所述NOx及氨气的浓度状态预测方程基于物质浓度质量守恒得到，所述SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式具体表示为：
其中，CNO为一氧化氮的浓度，为二氧化氮的浓度，/>为氨气的浓度，α为NOx传感器对NH2测量的交叉敏感系数，β为NOx传感器对NH3测量的交叉敏感系数，P为气体压力，R为通用气体常数，T为气体温度。
在具体实施中，所述将所述氨储变化率状态方程进行离散化和线性化处理，具体为：将所述氨储变化率状态方程进行离散化处理并建立递推方程，基于所述递推方程、SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储状态预估方程，并将所述氨储状态预估方程进行参数线性化处理；所述将SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，具体为：以气体浓度随时间变化为0作为前提，基于NOx及氨气的浓度状态预测方程的简化方程，获得SCR下游NOx传感器模型浓度表达式，并将所述SCR下游NOx传感器模型浓度表达式进行线性化处理。
在具体实施中，所述基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式，具体为：
其中，θk|k为当前时刻经卡尔曼修正后的氨储值；θk|k-1为根据上一时刻状态量预先估计的当前时刻状态量，kk为计算得到的卡尔曼增益，NOXSNR为真实SCR下游NOx传感器测量值，为SCR下游NOx传感器模型值。
在具体实施中，所述基于SCR模型所涉及的反应动力学方程，包括吸附反应动力学方程、脱附反应动力学方程、快速反应动力学方程、NOx标准反应动力学方程、慢反应动力学方程以及氧化反应动力学方程。
具体的，为了便于理解，以下结合附图从具体实施的角度对本实施例所述方案进行详细说明：
如图2所示，展示了现有的基于模型的SCR系统控制逻辑示意图；目前基于模型的SCR控制中，以设定氨储为目标，模型氨储作为反馈值，进行喷射量的前向反馈控制，并通过下游NOx传感器和模型值进行闭环控制，具体的,现有的控制主要包括:主要由以下5个主要模块组成。SCR预控制根据上游NOx排放、当前温度、模型氨储及设定效率等计算前馈NH3喷射量NH3_Pre。氨储修正根据设定氨储与模型氨储计算氨喷射修正量NH3_Cor。SCR模型根据上游NOx、温度等计算SCR内部氨储及下游NOx。闭环控制器根据模型SCR下游NOx与实际传感器NOx进行闭环PI控制得到喷射修正因子Fac_CL。自适应功能一般采用固定时间或SCR效率低触发，通过停喷、固定喷射和效率检测三个过程得到过喷还是欠喷状态及修正因子FacAdap。
如图3所示，展示了SCR系统的硬件结构示意图，在选择性催化还原系统1之前为尿素喷嘴3和温度传感器5，第一氮氧化合物传感器2位于选择性催化还原系统1之前，第二氮氧化合物传感器4位于选择性催化还原系统1之后，其中，如图3所示，在选择性催化还原系统1之前还设置有混合器6。
以下给出本实施例所述方案所涉及的具体公式推导：
SCR模型涉及的反应动力学方程：
吸附反应：
脱附反应：
快速反应：
NOx标准反应：
慢反应：
氧化反应：
其中，r:反应速率，mol/(m3s)，NOx气体反应物浓度，mol/m3，/>氨气反应物浓度，mol/m3，kStd：NOx标准反应的频率因子，1/s；kAds:吸附反应的频率因子，1/s；kDes:脱附反应的频率因子，mol/m3/s；kOx：氧化反应的频率因子，1/s；kFst：快速反应的频率因子，1/s；E：活化能除以通用气体常数；T：温度；θ：SCR催化剂氨覆盖度；ε：脱附与氨储关联参数；θC：NOx反应的氨储调整参数，kSlw为慢反应频率因子。
氨储守恒计算：
其中，Ω为最大氨储量mol/m3；为NH3在催化剂中的实际质量，/>为催化剂中能够存储的最大NH3质量，/>V为催化剂的体积，17表示NH3的摩尔质量。
根据物质浓度质量守恒，NOx和NH3状态预测方程：
其中，为SCR入口NH3浓度，mol/m3；CNO,in为SCR入口NO浓度，mol/m3；/>为SCR入口NO2浓度，mol/m3；volFlow为废气体积流量，m3/s；V为SCR催化剂体积，m3；OpFrt为SCR催化器流通体积与总体积之比。
为了便于描述，以下描述中令
SCR下游NOx传感器模型值：
其中，P：气体压力；R：通用气体常数；T:气体温度；α＝0.8,为NOx传感器对NO2
测量的交叉敏感系数；β＝1，为NOx传感器对NH3测量的交叉敏感系数针对SCR系统，根据公式(7)建立如下的状态方程：
其中，为氨储变化率；f(θ)为与氨储相关的反应速率函数，w为状态方程的过程噪声，符合高斯正态分布，方差为Q；
根据公式(11)，建立SCR下游NOx传感器的观测方程：
NOxDs＝ g(θ)+v (13)
其中，NOxDs为SCR下游NOx传感器模型值；g(θ)为NOx与氨储相关的函数，v为观测方程的噪声，符合高斯正态分布，方差为R；
对于公式(11)和(13)，离散后建立递推方程，如下所示：
θk＝f(θk-1)+wk (14)
根据公式(1)-(7)及(14)：氨储状态预估为：
由于状态方程非线性，将状态方程参数线性化：
根据公式(8)-(10)简化方程，认为气体浓度随时间变化为0，NO、NO2和NH3出口体积浓度计算：
根据公式(11)计算SCR下游NOx传感器模型浓度：
由于NOx浓度观测方程非线性，将观测方程参数线性化：
其中：
k|k-1：为根据上一时刻状态量预先估计的当前时刻状态量
k-1|k-1：为上一时刻，经过卡尔曼修正后的状态量
k|k：为当前时刻，经过卡尔曼修正后的状态量
具体的，整个卡尔曼滤波包括如下过程：
步骤1)根据守恒方程推导的氨储递推公式计算预先估计的氨储θk|k-1，具体表示如下：
θk|k-1＝f(θk-1|k-1) (16)
步骤2)利用上一时刻的协方差矩阵Pk-1|k-1来计算θk|k-1估计后的协方差Pk|k-1，具体表示如下：
其中，氨储、状态方程误差值以及观测方程误差值均存储于所述协方差矩阵中。
同时，对于由于当前时刻氨储与上一时刻氨储不是线性关系，即不是一次方形式，故通过应用泰勒公式展开θk＝(θk-1)，获得其一次方形式，将该方程线性化，得到更新的协方差矩阵系数。
步骤3)根据θk|k-1的值计算SCR下游NOx传感器模型值，具体表示如下：
步骤4)计算卡尔曼增益kk，具体表示如下：
步骤5)根据卡尔曼增益修正氨储，得到修正后的氨储值，具体表示如下：
其中，NOxsnr为真实SCR下游NOx传感器测量值。
步骤6)根据卡尔曼增益更新协方差矩阵，用于下一时刻的计算，具体表示如下：
其中，对于的计算，与/>的计算一致，此处不再赘述。
通过重复步骤1)至6)，能够得到不同时刻修正的氨储值。
实施例二：
本实施例的目的是提供一种基于卡尔曼滤波的氨储修正系统。
一种基于卡尔曼滤波的氨储修正系统，包括：
数据获取单元，其用于获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；
卡尔曼滤波处理单元，其用于基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
状态量修正单元，其用于将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
进一步的，本实施例所述系统与实施例一中所述方法相对应，其技术细节在实施例一中已经进行了详细说明，故此处不再赘述。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一中所述的方法。
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。
上述实施例提供的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统可以实现，具有广阔的应用前景。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，包括：
获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；其中，所述状态量包括氨储值、状态方程误差值及观测方程误差值；
基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；
将所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
2.如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述氨储守恒计算方程的获取，基于SCR模型所涉及的反应动力学方程，通过对吸附反应应用质量守恒来获得。
3.如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述NOx及氨气的浓度状态预测方程基于物质浓度质量守恒得到，所述SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式具体表示为：
其中，CNO为一氧化氮的浓度，为二氧化氮的浓度，/>为氨气的浓度，α为NOx传感器对NH2测量的交叉敏感系数，β为NOx传感器对NH3测量的交叉敏感系数，P为气体压力，R为通用气体常数，T为气体温度。
4.如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述将所述氨储变化率状态方程进行离散化和线性化处理，具体为：将所述氨储变化率状态方程进行离散化处理并建立递推方程，基于所述递推方程、SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储状态预估方程，并将所述氨储状态预估方程进行参数线性化处理。
5.如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述将SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，具体为：以气体浓度随时间变化为0作为前提，基于NOx及氨气的浓度状态预测方程的简化方程，获得SCR下游NOx传感器模型浓度表达式，并将所述SCR下游NOx传感器模型浓度表达式进行线性化处理。
6.如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式，具体为：
其中，θk|k为当前时刻经卡尔曼修正后的氨储值；θk|k-1为根据上一时刻状态量预先估计的当前时刻状态量，kk为计算得到的卡尔曼增益，NOxsnr为真实SCR下游NOx传感器测量值，为SCR下游NOx传感器模型值。
7.如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述基于SCR模型所涉及的反应动力学方程，包括吸附反应动力学方程、脱附反应动力学方程、快速反应动力学方程、NOx标准反应动力学方程、慢反应动力学方程以及氧化反应动力学方程。
8.一种基于卡尔曼滤波的氨储修正系统，其特征在于，包括：
数据获取单元，其用于获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；
卡尔曼滤波处理单元，其用于基于SCR模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于NOx及氨气的浓度状态预测方程以及SCR系统下游NOx传感器模型值计算公式，构建SCR系统下游NOx传感器的观测方程；所述氨储变化率状态方程及SCR系统下游NOx传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
状态量修正单元，其用于将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法。
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