KR20160072063A - 촉매 변환기 시스템의 모델 기반 제어를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

촉매 변환기 시스템의 모델 기반 제어를 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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재신 마르셀 프리츠
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Abstract

시스템은 제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된 제1 산소 센서로부터 수신하고, 제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 상기 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된 제2 산소 센서로부터 수신하며, 상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된 촉매 추정기 시스템을 실행하도록 구성된 프로세서를 구비한 제어기를 포함한다. 프로세서는 상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하도록 구성된다.

Description

촉매 변환기 시스템의 모델 기반 제어를 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR MODEL BASED CONTROL OF CATALYTIC CONVERTER SYSTEMS}
본 발명은 촉매 변환기 시스템의 모델 기반 제어에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 촉매 변환기 시스템의 임의의 파라미터들을 제어하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
가스 터빈 및 엔진 시스템은 오일 및 가스 처리 시스템, 상업용 및 산업용 빌딩, 및 자동차와 같은 각종 응용을 위한 전력을 제공한다. 터빈 및 가스 엔진 시스템은 질소 산화물과 같은 정해진 산화물의 배출을 제어하는데 적합한 삼원 촉매 변환기와 같은 촉매 변환기 시스템에 유동적으로 결합될 수 있다. 엔진 시스템은 엔진 시스템의 동작을 감시하는 제어 시스템을 포함하거나 그러한 제어 시스템에 결합된다. 제어 시스템은 엔진 시스템의 효율을 개선하고, 다른 기능을 제공할 수 있다. 예를 들면, 제어 시스템은 엔진에 제공되는 연료량에 대한 엔진에 제공되는 공기량을 나타내는 엔진의 공연비(air-to-fuel ratio)를 제어함으로써 내연 엔진 시스템의 효율을 개선할 수 있다. 원하는 응용에 따라서, 제어 시스템은 상기 공연비를 화학량론(stoichiometry) 부근에서 유지하려고 할 수 있다. 다른 응용에서는 공연비를 농후(즉, 연료 과잉)와 희박(즉, 공기 과잉) 사이의 범위에서 유지할 수 있다.
인식되고 있는 바와 같이, 엔진 시스템은 연료 연소의 결과로서 배기 가스를 생성하고, 배출된 배기 가스의 종류는 부분적으로 엔진 시스템에 공급되는 연료의 종류 및 양에 의존할 수 있다. 많은 산업 및 관할권(화학발전소, 연방 및 주 정부 등)은 상이한 가스 엔진 시스템에서 배출이 허용되는 배기 가스의 종류 및 양을 특정하는 규정 및 제한을 갖고 있을 수 있다.
상기 규정 및 제한에 맞추기 위해, 가스 엔진 시스템은 배출물을 제어하기 위해 촉매 변환기 시스템을 사용할 수 있다. 촉매 변환기 시스템은 배기 가스를 수용하고 그 배기 가스를 규정 및 제한에 의해 허용되는 다른 종류의 가스로 실질적으로 변환한다. 촉매 변환기 시스템의 성능은 가스 엔진의 성능에 영향을 줄 수 있고, 가스 엔진의 성능은 촉매 변환기 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있다. 제어 시스템을 통해 가스 엔진 및 촉매 변환기 시스템의 성능을 개선하는 것이 유리할 것이다.
최초로 청구한 발명과 범위면에서 동등한 임의의 실시형태들이 이하에서 요약된다. 이 실시형태들은 청구되는 발명의 범위를 제한하는 것으로 의도되지 않고, 오히려 이 실시형태들은 가능한 발명 형태의 간단한 요약을 제공하는 것으로만 의도된다. 사실상, 발명은 이하에서 설명하는 실시형태와 유사하거나 상이한 다양한 형태를 포함할 수 있다.
제1 실시형태에 있어서, 시스템은 프로세서를 구비한 제어기를 포함한다. 상기 프로세서는 제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 제1 산소 센서로부터 수신하도록 구성되고, 상기 제1 산소 센서는 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된다. 상기 프로세서는 또한 제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 제2 산소 센서로부터 수신하도록 구성되고, 상기 제2 산소 센서는 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된다. 상기 프로세서는 또한 촉매 추정기 시스템을 실행하도록 구성되고, 상기 촉매 추정기 시스템은 상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된다. 프로세서는 또한 상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하고 상기 산소 저장 추정치를 상기 시스템 산소 저장 설정점과 비교하도록 구성되며, 상기 프로세서는 가스 엔진의 제어 중에 상기 비교 결과를 적용하도록 구성된다.
제2 실시형태에 있어서, 시스템은 촉매 변환기 시스템에 유동적으로 결합된 가스 엔진을 구비한 가스 엔진 시스템 및 상기 가스 엔진과 작용적으로 결합되고 상기 촉매 변환기와 통신 가능하게 결합된 촉매 제어기를 포함한다. 촉매 제어기는 제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 제1 산소 센서로부터 수신하도록 구성된 프로세서를 구비하고, 상기 제1 산소 센서는 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된다. 상기 프로세서는 또한 제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 제2 산소 센서로부터 수신하도록 구성되고, 상기 제2 산소 센서는 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된다. 상기 프로세서는 또한 촉매 추정기 시스템을 실행하도록 구성되고, 상기 촉매 추정기 시스템은 상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된다. 상기 프로세서는 또한 상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하고 상기 산소 저장 추정치를 상기 시스템 산소 저장 설정점과 비교하도록 구성되며, 상기 프로세서는 가스 엔진의 제어 중에 상기 비교 결과를 적용하도록 구성된다. 상기 프로세서는 추가로 상기 비교 결과에 기초하여 공연비(AFR) 설정점을 도출하도록 구성되고, 상기 AFR 설정점은 가스 엔진을 제어하기 위해 적용된다.
제3 실시형태에 있어서, 방법은 제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 제1 산소 센서로부터 수신하는 단계를 포함하고, 상기 제1 산소 센서는 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된다. 방법은 또한 제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 제2 산소 센서로부터 수신하는 단계를 포함하고, 상기 제2 산소 센서는 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된다. 방법은 또한 촉매 추정기 시스템을 실행하는 단계를 포함하고, 상기 촉매 추정기 시스템은 상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된다. 방법은 또한 상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하는 단계와, 가스 엔진의 제어 중에 비교 결과를 적용하기 위해 상기 산소 저장 추정치를 상기 시스템 산소 저장 설정점과 비교하는 단계를 포함한다.
본 발명의 상기 및 다른 특징, 양태 및 장점들은 이하의 상세한 설명을 첨부 도면을 참조하면서 읽을 때 더 잘 이해할 수 있을 것이고, 전체 도면에 걸쳐서 동일한 문자는 동일한 부분을 나타낸다.
도 1은 실시형태에 따른, 촉매 추정기 시스템을 포함한 가스 엔진 시스템의 블록도이다.
도 2는 실시형태에 따른, 도 1의 가스 엔진 시스템의 엔진 제어부 및 촉매 추정기 시스템의 블록도이다.
도 3은 실시형태에 따른, 도 1의 가스 엔진 시스템에 포함된 촉매 변환기 시스템의 단면도이다.
도 4는 실시형태에 따른, 도 1의 촉매 추정기 시스템에 포함된 적응적 확장형 칼만 필터(AEKF) 시스템의 블록도이다.
도 5는 실시형태에 따른, 도 1의 촉매 추정기 시스템의 동작 방법을 보인 흐름도이다.
도 6은 실시형태에 따른, 도 5의 방법으로부터 도출되는 제어 프로세스를 보인 흐름도이다.
본 발명의 하나 이상의 특정 실시형태를 이하에서 설명한다. 이 실시형태의 간결한 설명을 제공하기 위해, 실제 구현예의 모든 특징들이 명세서에서 설명되지 않을 수 있다. 임의의 이러한 실제 구현예의 전개에 있어서, 임의의 엔지니어링 또는 설계 프로젝트에서와 같이, 구현예마다 다를 수 있는 시스템 관련 및 비즈니스 관련 구속(constraint)과의 호환성과 같이 개발자의 특정 목표를 달성하기 위해 여러 가지 구현예 특유의 결정이 이루어져야 한다는 것을 이해할 것이다. 더욱이, 그러한 개발 노력은 복잡하고 시간 소모적일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 본 발명의 이익을 취하는 당업자가 설계, 조립 및 제조를 행하는 루틴이 된다는 것을 이해할 것이다.
본 발명의 각종 실시형태의 요소들을 소개할 때, 관사("a", "an", "the", "said")는 하나 이상의 요소가 존재한다는 것을 의미하는 것으로 의도된다. 용어 "포함하는", "구비하는" 및 "가진"은 내포적인 것으로 의도되고 리스트된 요소 이외에 추가의 요소들이 있을 수 있다는 것을 의미한다.
각종 실시형태는 예컨대 터빈 또는 가스 엔진에 유동적으로 결합된 촉매 변환기 시스템을 제어하는 것과 관련된다. 일 실시형태에 있어서, 일 예로서 삼원 촉매의 산소 저장 상태를 추정하기에 적합한 촉매 추정기(estimator)가 제공될 수 있다. 상기 촉매 추정기는 적응적 확장형 칼만 필터(Adaptive Extended Kalman Filter, AEKF)로서 제공될 수 있고, 상기 AEKF는 뒤에서 자세히 설명하는 바와 같이 삼원 촉매의 교정 운동 모델(calibrated kinetic model)을 이용할 수 있다. 동작 중에, 촉매 추정기는 삼원 촉매의 입구, 삼원 촉매의 출구, 및/또는 삼원 촉매의 중간 지점의 위치와 같은 각종 위치로부터의 센서 입력을 수신할 수 있다. 상기 센서 입력은 람다(lambda) 센서 위치에서뿐만 아니라 온도 센서, 질소 산화물(NOx) 센서, 탄소 산화물(COx) 센서, 질량 유량 센서, 압력 센서 등에서 산소(O2)의 비율을 측정하는 람다 센서 입력을 포함할 수 있다. 엔진 출력 배출물 및 대응하는 배출종 농도가 또한 현재 엔진 상태에 기초하여 예측될 수 있다. 촉매 추정기는 센서 데이터를 이용하여, 예를 들면 촉매 퇴화 또는 노화, 개별 촉매들 간의 편차 등을 포착하기 위해 촉매 자체 또는 하부 운동 모델을 적응적으로 수정함으로써 삼원 촉매의 작용의 추정 정밀도를 증가시킬 수 있다.
그 다음에, 엔진 시스템의 동작을 감시하는 모델 기반 제어(model based control, MBC) 시스템을 사용하여 저장 산소량과 같은 촉매 시스템의 임의의 양태를 제어하고 촉매 시스템을 빠져나오는 배출종 및 양의 더 미세한 제어를 제공할 수 있다. MBC 제어기는 예를 들면 촉매 시스템의 추정기 도출에 기초하여 AFR의 설정점을 결정할 수 있다. MBC 제어기는 그 다음에 그에 따라서 AFR을 조정할 수 있다. AFR을 제어함으로써, 엔진은 연료를 태워서 예를 들면 바람직한 촉매 O2 저장, 배출 유량 등을 만들고, 그에 따라서 촉매 시스템을 제어할 수 있다. 제어 시스템도 또한 진단 목적으로 촉매 변환기의 추정된 작용을 이용할 수 있다.
이제, 도 1을 참조하면, 발전 시스템, 오일 및 가스 시스템, 상업용 및 산업용 빌딩, 자동차, 매립식 쓰레기 처리 및 폐수 처리와 같은 다양한 응용을 위한 전력을 생산하기 위해 연료를 태우기에 적합한 가스 엔진 시스템(10)이 도시되어 있다. 가스 엔진 시스템(10)은 제네럴 일렉트릭 컴패니로부터 입수 가능한 와케샤(Waukesha™) 가스 엔진과 같은 가스 엔진(12)을 포함한다. 가스 엔진 시스템(10)은 가스 엔진(12)에 결합된 스로틀(14)을 또한 포함한다. 스로틀(14)은 그 위치에 의해 가스 엔진(12)에 공급되는 연료 또는 공기의 양을 조절하는 밸브일 수 있다. 그래서, 스로틀(14)의 위치는 가스 엔진(12)의 공연비(AFR)를 부분적으로 결정한다. AFR은 가스 엔진(12)에 공급되는 정해진 량의 연료를 태우는데 이용 가능한 산화체(예를 들면, 산소)의 양 중의 비율을 나타낸다.
가스 엔진 시스템(10)은 뒤에서 자세히 설명하는 바와 같이 가스 엔진 시스템(10)의 동작을 제어하는 엔진 제어부(16)를 또한 포함한다. 이를 위해, 가스 엔진 시스템(10)은 각종 타스크를 수행하기 위해 엔진 제어부(16)에 의해 사용되는 센서 및 액추에이터를 또한 포함한다. 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같이, 가스 엔진 시스템(10)은 가스 엔진 시스템(10) 내의 상이한 위치에 배치된 센서(30A, 30B, 30C)들을 포함할 수 있다. 센서(30A, 30B, 30C)들은 특정 위치의 측정치와 상관된 신호를 제공하는 람다 센서(예를 들면, 산소 센서), 온도 센서, 질량 유동 센서, 압력 센서, NOx 센서, CO 센서 등을 포함할 수 있다. 가스 엔진(12)은 사용되는 연료 유형에 기초하여 임의의 유형 및 양의 배기 가스를 배출할 수 있다. 임의의 산업 및 조직(예를 들면, 오일 및 가스 산업, 화력발전소, 연방 및 주 정부 등)은 가스 엔진이 배출하도록 허용되는 배기 가스의 종류 및 양을 특정하는 제한 및 규정을 갖고 있을 수 있다.
상기 제한 및 규정에 맞추기 위해, 가스 엔진 시스템(10)은 가스 엔진(12)의 배기 도관(34)에 결합된 촉매 변환기 시스템(32)을 포함한다. 촉매 변환기 시스템(32)은 가스 엔진(12)으로부터 배기 가스를 수용하고 그 배기 가스를 포착하며, 상기 배기 가스를 제한 및 규정에 의해 허용되는 다른 종류의 배출물로 변환한다. 예를 들면, 도 1에 도시된 촉매 변환기 시스템(32)은 3가지의 변환, 즉 1) 질소 산화물을 질소와 산소로의 변환, 2) 일산화탄소를 이산화탄소로의 변환, 및 3) 불연소 탄화수소를 이산화탄소와 물로의 변환을 수행할 수 있다. 즉, 도 1에 도시된 촉매 변환기 시스템(32)은 삼원 촉매이다. 다른 실시형태에서는 다른 유형의 촉매 변환기를 사용할 수 있다. 변환된 가스는 그 다음에 출력 도관(36)을 통해 상기 촉매 변환기 시스템(32)을 빠져나가고, 상기 출력 도관(36)은 가스 엔진 시스템(10)의 다른 컴포넌트(예를 들면, 다른 촉매 변환기(32), 열 회수 시스템)에 또는 배출구에 연결될 수 있다.
촉매 변환기 시스템(32)을 감시하기 위해, 가스 엔진 시스템(10)은 도 1에 도시되고 뒤에서 자세히 설명하는 촉매 추정기 시스템(44)을 포함한다. 촉매 추정기 시스템(44)은 상기 엔진 제어부(16)의 일부일 수 있고, 또는 상기 엔진 제어부(16)와 통신하는 별도의 시스템일 수 있다.
이제, 도 2를 참조하면, 엔진 제어부(16)는 프로세서(18)와, 메모리(20)와, 다른 시스템, 컴포넌트 및 장치에 대한 통신 링크(22)와, 센서(30)(예를 들면, 센서(30A, 30B, 30C)) 및 액추에이터(28)와의 인터페이스에 적합한 하드웨어 인터페이스(24)를 포함한다. 프로세서(18)는 예를 들면 범용 단칩 또는 다칩 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(18)는 용도 지정 프로세서 또는 회로와 같은 임의의 종래의 특수 용도 프로세서일 수 있다. 프로세서(18) 및/또는 다른 데이터 처리 회로는 메모리(20)에 작용적으로 결합되어 상기 엔진 제어부(16)를 동작시키기 위한 명령어를 실행할 수 있다. 상기 명령어는 메모리(20)에 저장되는 프로그램으로 인코드될 수 있다. 메모리(20)는 유형체의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체의 일 예일 수 있고, 프로세서(18)를 통해 명령어를 실행하기 위해 접근 및 사용될 수 있다.
메모리(20)는 대용량 기억장치(예를 들면, 하드 드라이브), 플래시 메모리 장치, 분리형 메모리, 또는 임의의 다른 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체일 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 명령어는 상기 명령어 또는 루틴을 전술한 바와 같이 메모리(20)와 유사한 방식으로 적어도 집합적으로 저장하는 적어도 하나의 유형체의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한 추가적인 적당한 제조 물품에 저장될 수 있다. 통신 링크(22)는 엔진 제어부(16)와 기타의 시스템, 컴포넌트 및 장치 간의 유선 링크(예를 들면, 유선 통신 하부구조 또는 이더넷을 이용한 근거리 통신망) 및/또는 무선 링크(예를 들면, 셀룰러 네트워크 또는 802.11x 와이파이 네트워크)일 수 있다. 예를 들면, 링크(22)는 제어기 통신망(controller area network, CAN) 링크, 온보드 진단(on-board diagnostics, OBD) 링크, 모드버스(Modbus) 링크 등일 수 있다.
센서(30)는 엔진 제어부(16)에 각종 신호를 제공할 수 있다. 예를 들면, 전술한 바와 같이, 센서(30)는 특정 위치의 산소, 온도, 유량 및/또는 압력 측정치와 상관된 신호를 제공하기 위해 가스 엔진 시스템(10)의 상이한 위치에 배치된 산소, 온도, 질량 유량 및/또는 압력 센서(30A, 30B, 30C)를 포함할 수 있다. 액추에이터(28)는 제어 동작을 수행하는데 유용한 밸브, 펌프, 포지셔너, 흡입 안내익(inlet guide vane), 스위치 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 스로틀(14)은 특수 유형의 액추에이터(28)이다.
센서(30)로부터 수신된 신호에 기초하여, 엔진 제어부(16)는 가스 엔진 시스템(10)의 하나 이상의 제어 양태가 변경되어야 하는지 결정하고 그에 따라서 액추에이터(28)를 이용하여 제어 양태를 조정한다. 예를 들면, 엔진 제어부(16)는 가스 엔진(12)의 AFR을 제어함으로써 가스 엔진(12)의 효율을 개선하도록 시도할 수 있다. 특히, 엔진 제어부(16)는 가스 엔진(12)의 AFR을 화학량론 부근과 같은 바람직한 비율로 유지하려고 시도할 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 엔진 제어부(16)는 가스 엔진(12)의 AFR을 바람직한 엔진(12) 응용에 따라서 AFR이 농후(즉, 연료 과잉)와 희박(즉, 공기 과잉) 연소를 포함한 값을 포함하는 협대역의 수용가능한 값 내로 유지하려고 시도할 수 있다.
엔진 제어부(16)는 또한 촉매 추정기 시스템(44)을 포함할 수 있다. 엔진(12)이 동작하는 동안, 촉매 추정기 시스템(44)은 촉매 시스템(32)에 의해 저장되어 있는 O2의 양뿐만 아니라, 환경 내에 배출될 수 있는 NOx 및 COx와 같은 관심있는 특수 종의 양과 같은 촉매 시스템(32)의 상태에 관한 각종 추정치를 연속적으로 제공할 수 있다. 엔진 제어부(16)는 이 정보를 이용하여 엔진(12)을 더 효율적으로 동작시킬 수 있을 뿐만 아니라 규제되는 배출물 순응성을 더 잘 유지할 수 있다. 촉매 추정기 시스템(44)은 촉매 변환기에서 발생하고 질량 전송 및 에너지 전송을 위한 적당한 교정을 포함한 화학 반응을 모델링하기에 적합한 촉매 변환기(32)의 활동적(kinetic) 제1 원리 화학 모델과 같은 모델(45)을 사용 또는 포함할 수 있다. 따라서, 엔진 제어부(16)는 촉매 시스템(32)을 제어하기에 적합한 촉매 제어기와 같은 제어기일 수 있다는 점에 주목한다. 비록 추정기(44)가 제어부(16)에 포함된 것으로 도시되어 있지만, 추정기(44)는 제어기(44)로부터 분리될 수 있고, 따라서 촉매 시스템을 제어하기에 적합한 촉매 제어기와 같은 제어기일 수 있다는 점에 또한 주목한다.
모델(45)은 추가적인 운동 모델, 반응기 모델 등과 같은 하위 모델을 포함할 수 있다. 운동 모델은 일산화탄소 산화, 에틸렌 산화, 아세틸렌 산화, 메탄 산화 및/또는 질소 산화물의 환원을 묘사하는 모델들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 모델들은 아래의 수학식 1로 주어지는 바와 같이 귀금속의 성분 i의 흡착률에 기초를 둘 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에 있어서, k는 흡착률 계수이고, L은 촉매상(catalyst phase)의 용량이며, C는 농도(예를 들면, 몰)이고, θ*은 빈 세리아(ceria) 표면의 분수(fraction)를 결정한다. 흡착률 계수는 제1 원리, 예를 들면, 운동 가스 이론을 통해 찾아볼 수 있다. 반응기 모델은 벌크 가스로부터 촉매 밑칠(washcoat)까지의 층류(laminar flow)에 기초한 채널, 축 경사도, 및 열 및 질량 전달계수를 포함한, 촉매 변환기 시스템(32)의 지오메트리에 기초한 1차원 이상의 단열 반응기를 모델링할 수 있다. 운동 모델(45)은 예를 들면 시스템(32)을 희박 연소 및 농후 연소 조건을 포함한 각종 조건으로 동작시킴으로써 특정의 촉매 변환기 시스템(32)에 대하여 교정될 수 있다. 따라서, 촉매 변환기 시스템(32)의 실시형태를 더 자세히 설명하는 것이 유용할 것이다.
이제, 도 3을 참조하면, 촉매 변환기 시스템(32)의 실시형태는 적어도 2개의 촉매 구조, 즉 환원 촉매(38)와 산화 촉매(40)를 포함할 수 있다. 상기 양자의 촉매 구조는 백금, 로듐 및 팔라듐과 같은 귀금속 촉매로 코팅된 세라믹 구조를 포함할 수 있다. 상기 촉매 구조는 허니콤형 또는 세라믹 비드를 포함할 수 있고, 제곱 인치당 측정되는 복수의 셀로 나누어질 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 배기 도관(34)으로부터 오는 배기 가스는 먼저 환원 촉매(38)와 만난다. 환원 촉매(38)는 루테늄, 로듐, 팔라듐, 오스뮴, 이리듐 및/또는 백금을 포함한 하나 이상의 백금족 금속(platinum group metal, PGM) 코팅으로 코팅될 수 있고, 배기 가스의 질소 산화물을 질소와 산소로 환원시킨다. 다음에, 가스는 하나 이상의 PGM 코팅으로 코팅될 수 있는 산화 촉매(40)와 만난다. 산화 촉매(40)는 배기 가스 내의 불연소 탄화수소를 이산화탄소와 물로, 및 배기 가스 내의 일산화탄소를 이산화탄소로 산화시킨다. 마지막으로, 변환된 가스는 출력 도관(36)을 통하여 촉매 변환기 시스템을 빠져나간다.
임의의 실시형태에 있어서, 촉매 변환기 시스템(32)은 배기 샤프트(34)와 환원 촉매(38) 사이에 배치된 확산기(42)를 포함할 수 있다. 확산기(42)는 배기 가스를 촉매 변환기 시스템(32)의 촉매 구조의 폭 전반에 걸쳐서 고르게 분산시킨다. 그 결과, 다량의 배기 가스가 촉매 구조의 전단과 접촉하여 촉매 구조가 더 짧은 거리에서 다량의 배기 가스를 변환할 수 있게 한다. 또한, 확산기(34)를 이용한 배기 가스의 분산은 촉매 구조의 상이한 영역들이 특정 영역에서 배기 가스의 상이한 농도에 기인하여 다른 속도로 노후화되는 가능성을 또한 감소시킬 수 있다.
전술한 바와 같이, 엔진 제어부(16)는 촉매 변환기 시스템(32)을 제어하고 가스 엔진(12)의 효율을 개선하도록 가스 엔진(12)의 AFR을 제어할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 엔진 제어부(16)는 촉매 변환기 시스템(32)으로 유입 및/또는 촉매 변환기 시스템(32)으로부터 유출되는 배기 가스 성분과 같은 다수의 요소들을 모니터링하여 가스 엔진(12)의 AFR에 대한 임의의 조정을 결정할 수 있다. 많은 상황에서, 촉매 변환기 시스템(32)의 성능은 가스 엔진(12)의 AFR이 조정되어야 하는지 여부 및 어떻게 조정되어야 하는지에 대한 표시를 또한 제공할 수 있다. 예를 들어서, 만일 배기 가스의 산화량이 임의의 역치 미만이면, 가스 엔진은 충분한 산소를 수용하지 않는다고 표시하고, 공연비가 더 희박하게 되도록 조정되어야 한다.
가스 엔진(12)의 AFR의 제어를 개선하기 위해, 엔진 제어부(16)는 촉매 추정기 시스템(44)과 함께 작용할 수 있다. 즉, 엔진 제어부(16)는 촉매 추정기 시스템(44)으로부터의 피드백에 기초하여 가스 엔진(12)의 AFR을 제어할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 촉매 추정기 시스템(44)의 실시형태는 예를 들면 촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 및 방출을 추정하기에 적합한 적응적 확장형 칼만 필터(AEKF) 시스템(46)을 포함할 수 있다. 상기 AEKF의 "확장형" 부분은 종래의 칼만 필터 기술과는 달리 비선형 데이터를 분석하는데 더 적합한 것일 수 있다.
촉매 추정기 시스템(44)은 촉매 변환기 시스템(32)의 동작을 추정 및 모니터링할 수 있다. 특히, 촉매 추정기 시스템(44)은 촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 동역학(dynamics)을 추정 및 모니터링할 수 있다. 이상적으로, 촉매 변환기 시스템(32)은 불연소 탄화수소 및/또는 일산화탄소를 산화하기 위해 연료 또는 산화 구조(40)로부터 적당한 산소를 수용한다. 즉, 연료로부터 수용된 또는 산화 구조(40)에 저장된 산소량은 그 다음에 그 주요 기능들 중의 2가지, 즉 불연소 탄화수소를 이산화탄소와 물로 변환하고 일산화탄소를 이산화탄소로 변환하는 것에 대한 촉매 변환기 시스템(32)의 성능을 결정할 수 있다. 그래서, 촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 동역학은 촉매 변환기 시스템(32)의 성능의 적당한 표시자일 수 있다. 그러나, 촉매 추정기 시스템(44)을 이용하여 촉매 변환기 시스템(32)의 다른 성능 표시자, 예를 들면, 온도, 질량 유량, 관심있는 종(예를 들면, COx, NOx, 메탄)의 농도, 압력 등을 추정 및 모니터링할 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
이를 위해, 상류에서(또는 촉매 변환기 시스템(32)의 내측에서) 센서(30)로부터 수신된 신호를 나타내는 측정치(u)는 아날로그-디지털(A/D) 컨버터(48)에 의해 값 uk로 처리될 수 있다. 마찬가지로, 하류에서(또는 촉매 변환기 시스템(32)의 내측에서) 센서(30)를 나타내는 출력 신호(y)는 A/D 컨버터(50)에 의해 값 yk로 처리되고, AEKF 시스템(46)을 개선하기 위한 피드백으로서 사용될 수 있다. 예를 들면, yk는 합산되고 관측 h 블록(52)의 출력(예를 들면,
Figure pat00002
의 출력)은 감산되어 예를 들면 갱신과 함께 최적의 칼만 이득인 값 K(요소 번호 53으로 표시됨)에 도달할 수 있다.
Figure pat00003
는 운동 모델(45)을 통해 도달한 추정치(예를 들면, 산소 저장, 온도, 질량 유량, 압력, 종 농도)를 나타낼 수 있다. 값 K는 그 다음에 fd 블록(54)의 출력(예를 들면,
Figure pat00004
)과 합산되고, 상기 합산은 그 다음에 블록(56)에 대한 입력(예를 들면, 참 상태(true state)의 관측치의 제곱근을 나타내는 z- 1)뿐만 아니라 블록(52)에 대한 입력으로 사용될 수 있다. uk는 또한 블록(58)에 대한 입력(예를 들면, z-1)에 대한 입력으로서 사용될 수 있고, 블록(58)은 그 출력을 블록(54)에 제공할 수 있다.
일 실시형태에 있어서, AEKF 시스템(46)의 증대된 상태 파라미터 모델은 수학식 2를 포함할 수 있다.
Figure pat00005
여기에서 yk=h(xk,uk,θk -1)+vk이고, θL≤θk＜θU이며, 웨이트 매트릭스는 도시된 것처럼 2개의 요소 매트릭스이다.
증대된 상태 파라미터 벡터는 수학식 3을 포함할 수 있다.
Figure pat00006
여기에서 θ는 분수 표면 세리아 커버리지를 나타내고, T는 온도이다. 시스템(46)에 추가하여 다른 칼만 필터 시스템도 또한 사용할 수 있다는 점에 주목한다. 뉴럴 네트워크, 유전 알고리즘, 전문가 시스템 등과 같은 다른 기술도 시스템(46)에 추가하여 또는 대안적으로 사용될 수 있다는 점에 또한 주목한다.
촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 동역학을 평가하기 위해, 촉매 추정기 시스템(44)은 AEKF 시스템(46)을 통해 촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 동역학을 추정한다. 제어 시스템(16)은 또한 바람직한 동작 조건(예를 들면, 희박 연소, 농후 연소), 바람직한 배출물 레벨(예를 들면, 규제되는 배출물 순응성을 유지하기에 적합한 레벨), 촉매 퇴화(예를 들면, 추정기(44)를 통해 결정된 퇴화) 등에 기초하여 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 결정한다. 엔진 제어부(16)는 그 다음에 상기 산소 저장 추정치와 상기 산소 저장 설정점의 비교 결과에 기초하여 가스 엔진(12)의 AFR의 설정점을 결정하고, 그에 따라서 AFR을 조정한다. 임의의 실시형태에 있어서, 촉매 추정기 시스템(44)은 엔진 제어부(16) 대신에 AFR 설정점을 결정할 수 있다. 또한, 촉매 추정기 시스템(44)은 임의의 실시형태에서 AFR을 조정할 수 있다. 여하튼, AFR 설정점은 그 다음에 엔진 제어부(16)에 의해 사용되어 연료 전달 액추에이터 등을 포함한 각종 액추에이터의 제어를 제공할 수 있다.
도 5는 촉매 추정기 시스템(44)을 규정하고 적용하기에 적합한 프로세스(60)의 실시형태를 보인 것이다. 비록 프로세스(60)가 이하에서 자세히 설명되지만, 프로세스(60)는 도 5에 도시되지 않은 다른 단계들을 포함할 수 있다. 게다가, 도시된 단계들은 동시에 수행될 수도 있고 다른 순서로 수행될 수도 있다. 또한, 이해되고 있는 바와 같이, 프로세스(60)의 단계들 중 일부는 가스 엔진 시스템(10)이 오프라인(즉, 동작하지 않음)에 있는 동안 수행될 수 있다. 프로세스(60)는 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들면, 메모리(20))에 저장된 실행 코드 또는 명령어로서 구현될 수 있고, 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 프로세서(18))를 통해 실행될 수 있다.
블록(62)에서 시작하여, 프로세스(60)는 운동 모델(45)과 같은 하나 이상의 물리적 촉매 변환기 모델(64)을 생성한다. 제어 시스템(16)은 모델 기반 제어(MBC) 기술을 사용할 수 있고, 이때 가스 엔진 시스템(10)의 동작 상태 및 조건은 개별 상태로서 취급된다. 그러한 실시형태에 있어서, 프로세스(60)는 각각의 개별 동작 상태, 각각의 개별 동작 조건, 또는 개별 동작 상태와 동작 조건의 각각의 조합에 기초하여 촉매 변환기 모델(64)을 생성할 수 있다. 촉매 변환기 모델(64)은 가스 엔진 시스템(10)의 오프라인 시뮬레이션 중에 생성될 수 있고, 그 다음에 프로세스(60)의 다른 단계 중에 접근하기 위해 메모리(20)(예를 들면, 룩업 테이블)에 저장될 수 있다.
블록(66)에서, 프로세스(60)는 전술한 추정기(44)를 포함한 하나 이상의 촉매 추정기 시스템(68)을 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, 추정기(44)는 AEKF 시스템(46)을 포함할 수 있다. AEKF 시스템(46)은 예를 들면 고이득, 저이득 등으로 동조함으로써 촉매 시스템(32)의 추정치를 더 효율적으로 제공하도록 동조될 수 있다. 블록(70)에서, 프로세스(60)는 가스 엔진 시스템(10) 및 촉매 변환기 시스템(32)의 상태에 관한 다양한 입력을 수신한다. 특히, 프로세스(60)는 적어도 센서(30A, 30B, 30C)로부터 데이터를 수신한다.
프로세스(60)는 그 다음에 블록(70)의 수신된 입력에 기초하여 촉매 변환기 모델(64) 및 추정기(68)를 선택한다(블록 72). 이 입력들은 총 공기 질량 유량, 배기 가스 온도, 산화 구조(40)의 산소 저장 용량, 산화 구조(40)의 깁스(Gibbs) 에너지, 흡입 가스 성분, 압력 등을 포함할 수 있다. 상기 수신된 입력들은 메모리(20)에 저장된 촉매 변환기 시스템(32)의 물리적 특성(예를 들면, 산화 구조(40)의 산소 저장 용량, 산화 구조(40)의 깁스(Gibbs) 에너지)뿐만 아니라, 하나 이상의 센서(30)에 의해 측정된 경험 데이터(예를 들면, 배기 가스 온도 및 흡입 가스 성분)를 포함한다.
다음에, 블록(74)에서, 촉매 추정기 시스템(44)은 촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 동역학과 같은 임의의 시스템 동역학을 추정한다. 특히, 촉매 추정기 시스템(44)은 촉매 변환기 시스템(32) 내의 각종 위치에서 전체 촉매 변환기 시스템(32)의 산소 저장 동역학뿐만 아니라, 입구 및 출구 위치를 포함한 전체 촉매 변환기 시스템(32)의 온도, 압력 및 질량 유량을 추정할 수 있다. 촉매 추정기 시스템(44)은 선택된 촉매 변환기 모델(64), 및 프리캣(pre-cat) 및 포스트캣(post-cat) 산소 측정치를 비롯하여 센서(30)로부터의 각종 측정치에 기초하여 추정치(76)를 결정한다. 촉매 추정기 시스템(44)은 또한 산소 저장 동역학의 추정치(76)를 결정할 때, 만일 이용 가능하면, 미드캣(mid-cat) 산소 측정치를 고려할 수 있다. 게다가 촉매 추정기 시스템(44)은 배기 가스에 존재하는 산소량인 산소 흡입량, 및 배기 가스 내의 산소량이 불충분한 경우 방출 및 소비되는 촉매 변환기 시스템(30) 내에 저장된 산소에 기초하여 상기 추정치(76)를 결정할 수 있다.
프로세스(60)는 또한 선택된 촉매 변환기 모델(64) 및 추정기(68)에 기초하여 촉매 변환기 시스템(30)의 산소 저장 설정점(80)을 도출한다(블록 78). 유리하게도, 프로세스(60)는 예를 들면 배출물의 더 좋은 제어를 위해, 촉매 시스템(32)의 성능을 개선하기 위해, 촉매 시스템(32)의 퇴화를 고려하기 위해, 엔진(12)의 성능을 개선하기 위해, 또는 이들의 조합을 위해 상기 산소 저장 설정점(80)을 도출한다. 일 실시형태에 있어서, 개별적인 설정점(80)은 시뮬레이션(예를 들면, 오프라인 시뮬레이션)을 통해 도출될 수 있고, 그 다음에, 도출물이 시스템(10)의 동작 중에 사용하기 위해 예를 들면 하나 이상의 룩업 테이블에 저장될 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 상기 개별적인 설정점(80)은 동작 중에 도출되고(예를 들면, 실시간 도출) 엔진 제어부(16)에 의해 실시간으로 사용될 수 있다.
블록(82)에서, 프로세스(60)는 시스템 산소 저장 설정점(80)을 산소 저장 추정치(76)와 비교한다. 프로세스(60)는 그 다음에 비교 결과를 엔진 제어부(16)에 제공하고, 엔진 제어부(16)는 상기 비교 결과를 이용하여 AFR 설정점(86)을 결정한다(블록 84). 엔진 제어부(16)는 그 다음에 블록(88)에서 AFR을 달성하도록 하나 이상의 액추에이터(28)(예를 들면, 스로틀(14))를 제어한다. 임의의 실시형태에 있어서, 프로세스(60)는 수신된 입력, 선택된 촉매 변환기 모델(64), 및 산소 저장 추정치(76)를 메모리(20)에 저장할 수 있다(블록 90). 프로세스(60)는 그 다음에 상기 저장된 데이터를 분석하여 촉매 변환기 모델(64)에 대한 개선을 결정한다(블록 92). 이것은 뉴럴 네트워크 및 데이터 클러스터링과 같은 하나 이상의 기계 학습 알고리즘을 이용하여 행하여질 수 있다. 촉매 변환기 모델(64)을 개선하기 위해 상기 분석된 데이터를 이용함으로써, 프로세스(60)는 시스템 노화 및 퇴화와 같은 시간에 따른 가스 엔진(12) 및 촉매 변환기 시스템(32)에 대한 변화를 고려할 수 있다. 이해하고 있는 바와 같이, 프로세스(60)는 가스 엔진 시스템(10)이 오프라인에 있는 동안 상기 저장된 데이터에 대한 임의의 분석을 수행할 수 있다.
촉매 변환기 모델(64)을 개선하는 것 외에, 상기 분석된 데이터는 촉매 변환기 시스템(32)에서 진단 테스트를 수행하기 위해 또한 사용될 수 있다(블록 94). 분석된 데이터에 기초해서, 프로세스(60)는 촉매 변환기 시스템(32)에 대한 건전성 상태(96)를 지정할 수 있다(예를 들면, 유지관리, 우수한 성능 등의 필요시에). 일부 실시형태에 있어서, 건전성 상태(94)는 산소 포화량, 저장된 산소량, 또는 모든 변환 중에서 특정 반응종 변환의 백분율과 같은 촉매 변환기 시스템(32)에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 프로세스(60)는 그 다음에 상기 건전성 상태(94)를 엔진 제어부(16)에 전달할 수 있고, 상기 엔진 제어부(16)는 필요한 동작을 취할 수 있다.
예를 들면, 도 6은 가스 엔진 시스템(10)을 제어하기 위해 사용할 수 있는 제어 프로세스(100)의 실시형태를 보인 것이다. 제어 프로세스(100)는 전술한 바와 같이 산소 저장 설정점(80)을 도출 또는 검색하는 것으로 시작한다. 다음에, 블록(102)에서, 엔진 제어부(16)는 AFR 람다 설정점(104)을 도출한다. 상기 AFR 람다 설정점(104)은 공기-연료 당량비에 대한 설정점이고, 이것은 가끔 그리스 문자 람다를 이용하여 표시된다. 상기 공기-연료 당량비는 특정 유형의 연료에 대한 화학량론 AFR 대 AFR 값의 비율을 측정한다. 그래서, AFR 람다 설정점(104)의 도출은, 부분적으로, 전술한 바와 같이 AFR 설정점(86)의 도출에 의존할 수 있다. 따라서, 블록 102와 AFR 람다 설정점(104)은 블록 82와 설정점(86)(도 5에 도시됨)의 특정 예로서 각각 간주될 수 있다.
블록(106)에서, 엔진 제어부(106)는 AFR 람다 설정점(104)을 달성하도록 엔진(12)의 AFR을 조정할 수 있다. 이 동작은 블록(86)과 관련하여 전술한 바와 같은 액추에이터(28)(예를 들면, 스로틀(14))를 제어하는 것을 포함할 수 있다. AFR을 조정한 후에, 엔진 제어부(106)는 그 다음에 센서(30)로부터의 데이터에 기초하여 엔진(12)의 실제 공기-연료 당량비를 측정할 수 있다(블록 108). 엔진 제어부(16)는 그 다음에 상기 실제 공기-연료 당량비를 AFR 람다 설정점(104)과 비교하여 필요에 따라 AFR을 조정하고, 이것으로 AFR 내측 피드백 루프(110)를 종료한다.
블록(112)에서, 촉매 추정기 시스템(44)은 상기 측정된 공기-연료 당량비를 수신하고, 상기 비율 및 다른 입력(예를 들면, 프리캣 및 포스트캣 산소 측정치, 중간 촉매 측정치))에 기초하여, 블록 74와 관련하여 전술한 바와 같이 촉매 변환기 시스템(32)의 시스템 동역학(76)을 추정한다. 시스템 동역학(76)을 추정한 후에, 촉매 추정기 시스템(44)은 산소 저장 설정점(80)을 도출한다(블록 114). 새로 도출된 산소 저장 설정점(80) 중의 적어도 하나는 그 다음에 블록 82와 관련하여 전술한 바와 같이 산소 저장 추정치와 비교될 수 있다. 그 비교 결과는 그 다음에 새로운 AFR 람다 설정점(104)을 도출하기 위해 사용되고, 이것으로 산소 저장 외부 피드백 루프(116)를 종료한다.
다른 실시형태에 있어서, 블록(102)은 산소 설정점(80)에 추가적으로 또는 대안적으로 하나 이상의 배출종 농도(예를 들면, NOx, COx)와 관련된 설정점을 수신할 수 있다. 엔진 제어부(16)는 그 다음에 입력된 하나 이상의 배출종 및/또는 설정점(80)에 기초하여 원하는 AFR 설정점(104)을 도출할 수 있다. 촉매 추정기 시스템(44)은 노화 또는 퇴화를 보상하도록 동작을 적응시킬수 있다는 점을 또한 주목한다. 예를 들면, 촉매 추정기 시스템(44)은 센서(30)로부터의 현재 측정치를 추정치(76)뿐만 아니라 시스템(10)의 총 동작 시간(예를 들면, 운전 시간)과 비교하여 퇴화가 발생하는지 결정할 수 있다. 엔진 제어부(16)는 그 다음에 예를 들면 규제적 순응성을 유지하기 위해 상기 퇴화에 기초하여 AFR 설정점(104)을 도출할 수 있다.
발명의 기술적 효과는 부분적으로 촉매 변환기 시스템의 실제 및 바람직한 성능에 기초하여 촉매 변환기 시스템을 제어하는 것을 포함한다. 예를 들면, 가스 엔진의 AFR은 촉매 변환기 시스템의 정해진 배출물 기준에 부합하도록 제어될 수 있다. 임의의 실시형태는 촉매 변환기 시스템의 실제 성능의 더 정확한 결정을 가능하게 한다. 예를 들면, 본 발명의 촉매 추정기 시스템은, 부분적으로, 운동 모델 및 적응적 확장형 칼만 필터(AEKF) 시스템에 기초하여 촉매 변환기 시스템의 산소 저장 동역학을 추정할 수 있다. 운동 모델 및 AEKF 시스템은 이전의 추정치를 이용하여 시간에 따라 또한 갱신될 수 있다. 임의의 실시형태는 모든 또는 일부 촉매 변환기 시스템의 실제 및 바람직한 성능의 결정을 또한 가능하게 한다. 임의의 실시형태는 촉매 변환기 시스템의 성능을 분석하는 단계와 상기 분석에 기초하여 촉매 변환기 시스템의 건전성을 결정하는 단계를 또한 포함할 수 있다. 명세서에서의 기술적 효과 및 기술적 문제들은 예시적인 것이고 제한하는 것이 아니다. 본 명세서에서 설명한 실시형태들은 다른 기술적 효과를 가질 수 있고 다른 기술적 문제를 해결할 수 있다는 점에 주목한다.
전술한 설명은 최상 모드를 포함한 본 발명을 개시하기 위해, 및 또한 임의의 당업자가 임의의 장치 또는 시스템을 제작 및 이용하고 임의의 관련 방법을 수행하는 것을 비롯한 본 발명의 실시를 가능하게 하기 위해 몇 가지 예를 이용하고 있다. 특허 가능한 발명의 범위는 특허 청구범위에 의해 규정되고, 당업자라면 생각할 수 있는 다른 예를 포함할 수 있다. 그러한 다른 예는, 만일 그 예가 특허 청구범위의 문자 언어(literal language)와 차이가 없는 구조적 요소를 갖고 있으면, 또는 그 예가 특허 청구범위의 문자 언어로부터 중요하지 않은 차이를 가진 등가적 구조 요소를 포함하고 있으면, 특허 청구범위의 범위 내에 속하는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 시스템에 있어서,
    제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된 제1 산소 센서로부터 수신하고,
    제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 상기 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된 제2 산소 센서로부터 수신하고,
    상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된 촉매 추정기 시스템을 실행하고,
    상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하고,
    상기 산소 저장 추정치를 상기 시스템 산소 저장 설정점과 비교하도록 프로그램된 프로세서 - 상기 프로세서는 가스 엔진의 제어 중에 상기 비교 결과를 적용하도록 구성된 것임 - 를 구비한 제어기를 포함하는 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 촉매 추정기 시스템은,
    산소 저장 추정치를 도출하고,
    증대된 상태 파라미터 모델의 실행을 통해 상기 제1 및 제2 신호에 기초하여 상기 산소 저장 추정치를 조정하도록 구성된 적응적 확장형 칼만 필터(Adaptive Extended Kalman Filter; AEKF) 시스템을 포함한 것인 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 AEKF 시스템은 증대된 상태 파라미터 벡터에 기초하여 상기 증대된 상태 파라미터 모델을 실행하도록 구성된 것인 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 비교 결과에 기초하여 공연비(air-to-fuel ratio; AFR) 설정점을 도출하고, 상기 AFR 설정점에 기초하여 가스 엔진 내에 배치된 연료 액추에이터를 조정하도록 구성된 것인 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 촉매 변환기 모델은 운동(kinetic) 촉매 모델을 포함한 것인 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 운동 촉매 모델은 일산화탄소 산화, 메탄 산화, 질소 산화물 환원, 또는 이들의 조합을 모델링하는 것인 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는 적어도 상기 촉매 변환기 시스템의 전체 성능, 상기 촉매 변환기 시스템의 일산화탄소 산화 효율, 또는 이들의 조합을 개선하기 위해 상기 가스 엔진의 제어 중에 상기 비교 결과를 적용하도록 구성된 것인 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제어기는 상기 촉매 변환기 시스템의 상류, 상기 촉매 변환기 시스템의 하류, 또는 상기 촉매 변환기 시스템의 내측에 배치된 제3 센서로부터 제3 신호를 수신하도록 구성되고, 상기 센서는 질소 산화물(NOx) 센서, 일산화탄소 센서, 질량 유량 센서, 압력 센서, 온도 센서, 산소 센서, 또는 이들의 조합을 포함하며, 상기 제어기는 상기 제3 신호에 기초하여 상기 촉매 변환기 모델을 조정하도록 구성된 것인 시스템.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는 제3 신호에 기초하여 공연비(AFR) 설정점을 도출하고, 상기 AFR 설정점에 기초하여 상기 가스 엔진 내에 배치된 연료 액추에이터를 조정하도록 구성된 것인 시스템.
  10. 시스템에 있어서,
    촉매 변환기 시스템에 유동적으로 결합된 가스 엔진을 포함한 가스 엔진 시스템과,
    상기 가스 엔진에 동작가능하게 결합되고 상기 촉매 변환기 시스템에 통신 가능하게 결합된 촉매 제어기를 포함하고,
    상기 촉매 제어기는,
    제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된 제1 산소 센서로부터 수신하고,
    제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 상기 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된 제2 산소 센서로부터 수신하고,
    상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된 촉매 추정기 시스템을 실행하고,
    상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하고,
    상기 산소 저장 추정치를 상기 시스템 산소 저장 설정점과 비교하고,
    상기 가스 엔진의 제어에 적용되는 공연비(AFR) 설정점을 상기 비교 결과에 기초하여 도출하도록 프로그램된 프로세서 - 상기 프로세서는 가스 엔진의 제어 중에 상기 비교 결과를 적용하도록 구성된 것임 - 를 포함한 것인 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 촉매 추정기 시스템은,
    산소 저장 추정치를 도출하고,
    증대된 상태 파라미터 모델의 실행을 통해 상기 제1 및 제2 신호에 기초하여 상기 산소 저장 추정치를 조정하도록 구성된 적응적 확장형 칼만 필터(AEKF) 시스템을 포함한 것인 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 AEKF 시스템은 증대된 상태 파라미터 벡터에 기초하여 상기 증대된 상태 파라미터 모델을 실행하도록 구성된 것인 시스템.
  13. 제10항에 있어서, 상기 제어기는 상기 촉매 변환기 시스템의 상류, 상기 촉매 변환기 시스템의 하류, 또는 상기 촉매 변환기 시스템의 내측에 배치된 제3 센서로부터 제3 신호를 수신하도록 구성되고, 상기 센서는 질소 산화물(NOx) 센서, 탄소 산화물(COx) 센서, 질량 유량 센서, 압력 센서, 온도 센서, 또는 이들의 조합을 포함하며, 상기 제어기는 상기 비교 결과, 상기 제3 신호, 또는 이들의 조합에 기초하여 상기 AFR 설정점을 도출하도록 구성된 것인 시스템.
  14. 제10항에 있어서, 상기 프로세서는 복수의 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 건전성(health) 상태를 결정하도록 구성된 것인 시스템.
  15. 방법에 있어서,
    제1 산소 측정치를 표시하는 제1 신호를 촉매 변환기 시스템의 상류에 배치된 제1 산소 센서로부터 수신하는 단계와,
    제2 산소 측정치를 표시하는 제2 신호를 상기 촉매 변환기 시스템의 하류에 배치된 제2 산소 센서로부터 수신하는 단계와,
    상기 제1 신호, 상기 제2 신호 및 촉매 변환기 모델에 기초하여 산소 저장 추정치를 도출하도록 구성된 촉매 추정기 시스템을 실행하는 단계와,
    상기 촉매 변환기 모델 및 상기 산소 저장 추정치에 기초하여 상기 촉매 변환기 시스템의 시스템 산소 저장 설정점을 도출하는 단계와,
    상기 가스 엔진의 제어 중에 비교 결과를 적용하기 위해 상기 산소 저장 추정치를 상기 시스템 산소 저장 설정점과 비교하는 단계를 포함하는 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 촉매 추정기 시스템은,
    산소 저장 추정치를 도출하고,
    증대된 상태 파라미터 모델의 실행을 통해 상기 제1 및 제2 신호에 기초하여 상기 산소 저장 추정치를 조정하도록 구성된 적응적 확장형 칼만 필터(AEKF) 시스템을 포함한 것인 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 AEKF 시스템은 증대된 상태 파라미터 벡터에 기초하여 상기 증대된 상태 파라미터 모델을 실행하도록 구성된 것인 방법.
  18. 제15항에 있어서, 상기 촉매 변환기 모델은 일산화탄소 산화, 산화 질소의 환원, 메탄, 또는 이들의 조합의 화학적 운동을 모델링하도록 구성된 운동 촉매 모델을 포함한 것인 방법.
  19. 제15항에 있어서, 명령어는 상기 촉매 변환기 시스템의 상류, 상기 촉매 변환기 시스템의 하류, 또는 상기 촉매 변환기 시스템의 내측에 배치된 제3 센서로부터 제3 신호를 수신하도록 구성되고, 상기 센서는 질소 산화물(NOx) 센서, 탄소 산화물(COx) 센서, 질량 유량 센서, 압력 센서, 온도 센서, 또는 이들의 조합을 포함하며, 상기 명령어는 상기 제3 신호에 기초하여 상기 촉매 변환기 모델을 조정하도록 구성된 것인 방법.
  20. 제19항에 있어서, 상기 명령어는 상기 비교 결과, 상기 제3 신호 또는 이들의 조합에 기초하여 공연비(AFR) 설정점을 도출하고, 상기 AFR 설정점에 기초하여 상기 가스 엔진 내의 연료 액추에이터를 조정하도록 구성된 것인 방법.
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