WO2006055992A2 - Verfahren zum ermitteln der partikelemissionen im abgasstrom einer brennkraftmaschine - Google Patents

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Definitions

  • the invention relates to a method for determining the particle emissions in Ab ⁇ gas stream of an internal combustion engine. Furthermore, the invention relates to methods for determining the particle entry in a particle filter arranged in the exhaust gas stream of an internal combustion engine. Furthermore, the invention relates to a method for controlling the regeneration of an exhaust aftertreatment device, in particular a particulate filter by means of a preferably map-based Rechen ⁇ model, the exhaust aftertreatment device is divided into at least two, vor ⁇ preferably at least five cells, the loading state in je ⁇ der Cells is determined by means of a deposition model and a Regene ⁇ rationsvorgange for the exhaust gas aftertreatment device is initiated as a function of the load condition.
  • DE 101 24 235 A1 describes a method and a device For the comprehensive characterization and control of the exhaust gas and the regulation of engines, whereby at the same time or staggered time solid and liquid particles are detected and characterized.
  • the method is based on the individual or combined use of laser-induced Raman scattering, laser-induced break-down spectroscopy, laser-induced Inonisationskopie, laser-induced atomic fluorescence spectroscopy, IR / VIS / UV laser absorption spectroscopy and laser-induced annealing.
  • the sensory and control-related effort for the exact determination of the particle emissions is very great, so that the standard use is associated with a relatively high cost.
  • An arranged in the exhaust stream of an internal combustion engine particulate filter in particular the so-called "wall-flow" type, must be regenerated at high loading with combustible particles.
  • the most accurate possible knowledge of the loading state of the particle filter is required.
  • a method, as based on the loading condition of the particulate filter and further sizes, such as e.g. The driving time and / or the route, a regeneration can be triggered, is described for example in DE 199 45 372 Al.
  • Some known methods only take into account the mass of particles accumulated in the particle filter, irrespective of the distribution of this mass within the particle filter.
  • a method that takes into account the mass of particles without their distribution can be considered as a so-called "zero-dimensional" model of the particulate filter.
  • From DE 102 52 732 Al an improved method is known, such as the aid of a one-dimensional model of the spatial distribution of the particles in the filter, the accuracy of the load determination can be improved.
  • the method disclosed in this document only uses the distribution of the particles to calculate a correction factor via an improved determination of the flow resistance of the loaded particle filter, which helps to determine the total mass of particles more accurately.
  • the correction factor is used to correct a characteristic size of the particulate filter determined by means of pressure and temperature sensors, thereby ultimately increasing the accuracy of the load condition.
  • the loading state which is required to initiate the regeneration is thus determined in a conventional manner by pressure sensors.
  • the object of the invention is to avoid these disadvantages and to allow in a simple manner the most accurate possible estimation of the particulate emissions in the exhaust stream of an internal combustion engine.
  • a further object of the invention is to improve the estimation of the particles deposited in the particle filter on the basis of an estimate of the nitrogen oxides present in the exhaust gas. It is also an object of the invention to make possible, on the basis of a computer model, a further improvement in the control of the regeneration of the particulate filter.
  • the method according to the invention provides for integrating the emissions from the map-based emission model during the measuring time of the in ⁇ integrating particle sensor and for comparing them with the measured value. In the case of deviations, the emissions from the map-based model are multiplied by a factor such that the deviations are reduced.
  • a unitary correction factor is selected for all operating points of the internal combustion engine.
  • the correction factor can be equal to the reciprocal of the ratio of ideal and measured emissions. It is particularly advantageous if, with each measurement, the correction factor is only slightly changed in order to smooth fluctuations.
  • the correction is only carried out if it lies within a plausibility interval.
  • correction factors are selected for different operating ranges, wherein preferably the different correction factors are determined on the basis of a correction characteristic field. It is particularly advantageous if the correction factors are determined taking into account the frequency distribution of operating points of the internal combustion engine. The determination of the correction factors is based on a histogram in which the frequency of occurrence, for example, of defined torque and speed intervals when driving through different engine operating points is entered.
  • the measurements are expediently carried out with at least one particle sensor which monitors the particle emissions over a longer period of time. For example, a few minutes, measures and integrates.
  • particle sensor which monitors the particle emissions over a longer period of time. For example, a few minutes, measures and integrates.
  • Such integrating sensors are known, for example, from WO 03/006976 A2.
  • the loading of a particulate filter can be better determined.
  • the improved knowledge of the loading of the particulate filter makes it possible to trigger a regeneration Ziel ⁇ directed, since the safety distance to an overloaded filter that would be thermally damaged during regeneration, can be reduced.
  • the additional fuel consumption for the regeneration of the diesel particulate filter can thus be substantially reduced.
  • the method according to the invention thus improves the estimation of the particle emissions.
  • Exact knowledge of the particulate emissions is important in order to be able to regenerate systems for exhaust aftertreatment, in particular a wall-flow particulate filter, as required.
  • the regeneration frequency can thus be substantially reduced.
  • the method according to the invention can be implemented as software in the motor control unit.
  • An improvement in the estimation of the particles deposited in the particle filter can be achieved in particular by the following steps:
  • the invention is based on the fact that the soot particles present in the exhaust gas are oxidized in the exhaust gas beach and / or in the particulate filter by the nitrogen oxides present at the same time and thus do not settle in the particulate filter.
  • the oxidation of the particles by nitrogen oxides is known as the so-called CRT effect (Continuous Regeneration Trap) and depends strongly on the temperature of the particulate filter.
  • the particle filter temperature is determined at at least one point and the negative particle equivalent mass and / or the negative particle equivalence concentration is determined as a function of the particle filter temperature, wherein preferably the particle filter temperature is determined by measuring the exhaust gas ⁇ temperature is preferably determined upstream of the particle filter. In this case, different temperatures at different points of the particulate filter can also be taken into account.
  • An even more accurate estimation of the particle input can be realized if separate map-based emission models for the NO and NO 2 emissions are provided and that the NO and / or NO 2 emissions are determined for the at least one operating point and that NO and NO 2 emissions effective particle masses and / or concentrations is determined. This takes into account that nitrogen oxides such as NO or NO 2 oxidize the soot particles to different extents.
  • a further improvement in the estimation can be achieved if it is taken into account in the determination of the effective particle mass that the nitrogen oxides present in the exhaust gas stream better oxidize the soot particles currently present in the exhaust gas than soot particles deposited in the particle filter.
  • the loading of a particulate filter can be better determined.
  • the improved knowledge of the loading of the particulate filter makes it possible to achieve a regeneration directed, since the safety distance to an overloaded filter, which would be thermally damaged during regeneration, can be reduced.
  • the additional fuel consumption for the regeneration of the diesel particulate filter can thus be substantially reduced.
  • the method according to the invention thus improves the estimation of the mass of soot particles deposited in a particle filter.
  • Exact knowledge of the deposited particulate mass is important in order to be able to regenerate systems for exhaust aftertreatment, in particular a wall-flow particulate filter, as required.
  • the regeneration frequency can thus be significantly reduced.
  • the method according to the invention can be implemented as software in the motor control unit.
  • At least one Schwell ⁇ value for the maximum permissible load state is defined for each cell, and that the regeneration process for the exhaust aftertreatment device is initiated when the loading state of at least one cell the corresponding threshold.
  • a state number is determined and that the regeneration process is initiated as a function of the state number.
  • the spatially inhomogeneous distribution of the particles in the filter is used not only for improved determination of the total mass of deposited particles, but directly for influencing the initiation of a regeneration of the particle filter.
  • This improvement in the triggering of the regeneration allows a reduction in the number of regenerations, which reduces the fuel consumption.
  • a thermal damage to the particulate filter can be avoided by local overheating particularly heavily loaded areas.
  • the loading conditions are determined in at least two cells of the particulate filter.
  • the cells of the particulate filter can be fictitious and do not necessarily have to match constructively formed cells.
  • For the detection of different cells in the flow direction of the exhaust gas or transversely to the calculation model for the loading of the particulate filter is thus at least one-dimensional type, ie, that at least one length dimension, for example in the flow direction of Ab ⁇ gases and / or transversely thereto, is detected.
  • the masses in different parts of the particle filter are thus also to initiate the regeneration of the particulate filter depending on the mass of particles in different cells of the particulate filter or depending on their distribution.
  • the particle filter is subdivided into cells of equal size in the mathematical model.
  • the computational effort can be kept as low as possible.
  • the cells have different sizes.
  • the deposition model divides the mass of particles flowing into each of the cells into a portion which is deposited in this cell and into a portion which flows out of the cell. For loading, especially the proportion that is deposited in each cell is of relevance.
  • threshold values corresponding to one another of at least two cells of different size are defined, wherein preferably the threshold value of an upstream cell is smaller than the threshold value of a downstream cell. If the loading state of at least one cell exceeds a corresponding threshold value, the regeneration process is initiated. However, it is also possible that the decision about the need for regeneration is derived from the loading state of several cells. Thus, information about the loading state can be obtained from the distribution of the particles in the cells of the particle filter model. This information about the load state is fed to a computational block which determines a statement about the need for regeneration from the load state and possible further information.
  • This statement about the need for regeneration can consist of a binary requirement (yes / no) or a state number which contains information about the urgency of a regeneration of the particle filter.
  • the regeneration requirement can furthermore be linked to further information, for example engine and / or exhaust gas parameters, in order then to actually trigger a regeneration of the particulate filter.
  • the particles are subdivided into combustible and non-combustible particles and if the loading of each cell is determined separately with combustible and non-combustible particles, wherein the regeneration of the particulate filter is preferably initiated only when the loading of one or more particles is initiated multiple cells with combustible particles exceeds a threshold for combustible particles. In this way, the regeneration efficiency can be substantially increased.
  • the loading state in each of the sections is determined as a function of the nitrogen oxides present in the exhaust gas flow and / or as a function of the temperature of the particle filter.
  • nitrogen oxides present in the exhaust gas stream can considerably reduce the deposition of particles in the particle filter, in particular at high temperature of the particle filter and / or in the case of a catalytic coating of the particle filter.
  • an effective particle mass reduced by the temperature-dependent influence of the nitrogen oxides can be determined, which deposits in the particle filter.
  • the temperature of the particulate filter is taken into account, since the oxidation of the particles by NO x depends on the temperature of the particulate filter. As found in Tem ⁇ below temperatures of about 200 0 C, no oxidation of NO x instead.
  • the mass of nitrogen oxides in the nitrogen oxide emission model is multiplied by a factor which depends on the temperature of the particle filter, the result is subtracted from the particle mass and the result of this subtraction is limited to a slightly negative value to obtain the ef ⁇ fective particle mass.
  • the value of said factor assumes the value 0 at low temperatures and corresponds at high temperatures ei ⁇ nem fixed value, which also takes into account the different (average) molecular mass of nitrogen oxides and carbon black.
  • Fig. 1 shows the structure of the system for carrying out the method according to the invention
  • FIG. 2 shows a relevant detail of the control algorithms in the motor control unit
  • 3 shows a simple method for correcting the emission model
  • 4 shows an improved method for correcting the emission model
  • FIG. 5 shows the structure of the system for carrying out the method according to the invention in a second embodiment variant
  • FIG. 7 shows an improved method for determining the particle introduction
  • Fig. 9 the particle filter model
  • FIG. 11 shows the method sequence in a second embodiment variant according to the invention
  • Fig. 13 the cumulative particle mass per cell.
  • Fig. 1 shows first the basic structure of the system: In the exhaust line of an internal combustion engine 1, a particle filter 2 is arranged. Furthermore, a particle sensor 3 is arranged in the exhaust line 5, advantageously in front of the particle filter 2.
  • the internal combustion engine 1 is controlled by an electronic control unit ECU.
  • the particle sensor 2 is also connected to the control unit ECU.
  • Other sensors, such as a differential pressure sensor are possible, but not essential for the inventive method.
  • FIG. 2 shows the relevant section of the control algorithms in the engine control unit 4.
  • a known emission model EM supplies a current ideal value for the particle mass m_soot (t) emitted by the engine on the basis of engine operating data such as rotational speed n, torque M, etc. This value is fed to an integrator I. In addition to the signal input for the particle mass, this integrator I also has a control input.
  • a control algorithm SP is provided for the integrating particle sensor.
  • Such integrating particle sensors are characterized in that particles are collected on the sensor during a measuring interval. After the end of the measurement interval, the total mass m_soot_real is determined on particles on the sensor.
  • a regeneration of the sensor is usually required, as a result of which the integrating particle sensor is not capable of measurement for the duration of this regeneration. It is therefore provided that the control algorithm SP for the integrating particle sensor is provided in addition to an for the particle mass m_soot_real still has at least one further signal output, via which it is displayed whether a particulate measurement is currently active (signal M_active). After the regeneration, the integrating particle sensor is available for a further measurement.
  • This signal is now fed to the control input of the integrator I.
  • the integrator is designed so that it integrates the input signal during the time span during which the signal M_active is present at the control input. If the signal is no longer present, the value of the integrator is stored in the variable m_soot_ideal and at the same time the value of the integrator is reset to zero.
  • the integrated value of the emissions m_soot_ideal from the emission model EM is now available at the output of the integrator I.
  • f_K fl * f_K_old + (l-fl) / soot_ratio with each change of soot_ratio that occurs in a new measurement of the integrating particle sensor, where f is a factor between 0 and 1 , preferably between 0.85 and 0.95.
  • the recalculation takes place here when it is detected from the signal Meß_15 that a particle measurement has been completed.
  • soot_ratio lies within a certain plausibility interval in order to prevent falsification in the event of incorrect measurements.
  • the limits of this plausibility interval depend on the measuring accuracy of the integrating particle sensor; here, limit values of 0.5 and 2 are advantageous.
  • This improved method of correction is based on the idea that the deviations between the emissions of an ideal engine stored in the emission map and the real emissions may depend on the operating point of the engine. For this reason, instead of a uniform factor, a correction characteristic map KK is used for all operating points, in which operating point-dependent correction factors are stored. To determine the particle emissions m_soot (t), the value of the emission model m_soot_roh (t) is then multiplied by the correction factor derived from the correction map KK, which is dependent on the current operating point.
  • the correction characteristic map KK is spanned over the same input variables which also enter into the emission model EM, thus e.g. Speed n and torque M of the engine. But it is also possible that the correction map is spanned over less Ein ⁇ gangsdorfn than the emission map.
  • H is spread over the same input variables in a further characteristic field as the correction characteristic KK determining the relative frequency of the engine operating points during the duration of the measurement of the integrating particle sensor.
  • the correction map KK and the histogram H are spanned over the variables engine speed and torque. Both axes are now divided into intervals of width ⁇ n for the rotational speed and ⁇ M for the torque, for example intervals of a width of 100 revolutions per minute for the engine speed n and intervals in a width of 5% of the maximum engine torque 5.
  • the support ⁇ and thus the number of fields in the correction map KK are the same as in the histogram H.
  • ⁇ t for example every 20 ms
  • the interval in which the current engine operating point is located is determined.
  • the frequency value H_abs (n, M) of this interval is then increased by one.
  • the relative frequency value h_rel (n, M) of each interval is determined by dividing the absolute frequency value H_abs (n, M) by the length of the measurement in units of ⁇ t.
  • the value of the correction map f_K (n, M) at these locations can be replaced by the value f_K.
  • the value h_rel_min of, for example, the value h_rel_min of all the fields in the correction map for which the value h_rel (n, M) in the corresponding field of the histogram is then determined.
  • the control method can be implemented in the engine control unit. Alternatively, it is also possible to transfer the control method to an external control device, e.g. in a "vehicle management computer", which is often used in heavy Nutz ⁇ vehicles to implement.
  • the process can be carried out separately for combustible and non-combustible particles.
  • FIG. 5 shows the basic structure of the system in a second embodiment variant:
  • a particle arranged filter 12 In the exhaust gas line 15 of an internal combustion engine 11, a particle arranged filter 12. Furthermore, in the exemplary embodiment in the exhaust line 15 in front of the particle filter 12, an oxidation catalyst 16 is arranged. However, the oxidation catalyst can also be omitted if necessary.
  • at least one temperature sensor 13 is provided, which may be mounted before or after the particle filter 12, possibly also upstream of the oxidation catalyst 16.
  • the internal combustion engine is controlled by an electronic control unit 14.
  • the at least one temperature sensor 13 is also connected to the control unit 14.
  • Other sensors, such as a differential pressure sensor are possible, but not essential for the inventive method.
  • the electronic control unit 14 also has a model which calculates at least one mean temperature of the particle filter 12 from the signal of the at least one temperature sensor and further variables.
  • a more complex model that calculates temperatures at multiple locations of the particulate filter 12 e.g., input, center, output is possible, but not essential.
  • a known emission model EMP for particles supplies a value for the particle mass m_soot emitted by the engine 11.
  • Another emission model EMNOX supplies a value for the mass of nitrogen oxides, m_N0x present in the exhaust gas flow upstream of the inlet of the particle filter 12.
  • the variable m_soot and / or m_N0X corresponds in each case to a fixed value, in other embodiments this value is taken from a characteristic field via engine operating data, such as rotational speed n and torque M. Even more complex models in which even further engine operating data are received are possible here.
  • an emission model is used which, instead of a single mass of nitrogen oxides, determines two separate masses for NO (nitrogen oxide) and NO 2 (nitrous oxide).
  • a model CRT-M for the oxidation of the soot particles by NO x is provided in the control algorithms, which determines a factor f_CRT, to which extent the nitrogen oxides in the particle filter 12 oxidize the particles present in the exhaust gas. This factor depends primarily on the temperature of the particle filter 12. So place at temperatures below about 200 0 C no Oxi ⁇ dation by NO x instead.
  • this model CRT-M consists of a characteristic curve above the temperature of the particle filter 12, which assumes the value zero at low temperatures and corresponds to a fixed value at high temperatures.
  • This fixed value also takes into account the different (average) molecular mass of nitrogen oxides and carbon black and thus corresponds to the reciprocal value of the experimentally determinable ratio of NO x to particles (NO x -SOOt ratio) from which no more soot particles are deposited in the particle filter
  • different temperatures at different locations of the particulate filter 12 and / or separation of the nitrogen oxides into NO and NO 2 can also be taken into account in this model CRT-M.
  • This model CRT-M can be used equally for uncoated particle filters as well as for particle filters with catalytic coating.
  • the factors f_CRT will generally be higher at the same temperature than with uncoated particle filters.
  • a negative particle equivalent mass m_soot_neg is determined, which expresses the mass of soot particles present in the exhaust gas at the current temperature of the particle filter 12 can be oxidized by NO x .
  • the particle mass m_soot estimated with the emission model EMP and the negative particle equivalent mass m_soot_neg are added so as to determine the effective mass m_soot_eff on particles which can settle in the particle filter 12.
  • This effective particle mass m_soot_eff is now fed to a calculation model of a particle filter DPF-M.
  • this model consists only of a simple integrator, which simply integrates the particles introduced into the filter 12.
  • a more complex model of particulate filter 12 may also be used, e.g. a model which has several cells in the flow direction of the exhaust gas.
  • FIG. 7 shows a particularly advantageous embodiment of the method according to the invention.
  • the nitrogen oxides present in the exhaust gas line oxidize the soot particles currently present in the exhaust gas much better than those particles which are already deposited in the particle filter 12.
  • m_soot_eff derived above, negative values can result for this variable given a very high ratio of NOx to particles in the exhaust gas stream.
  • the control method can be implemented in the engine control unit. Alternatively, it is also possible to transfer the control method to an external control device, e.g. in a "vehicle management computer", which is often used in heavy Nutz ⁇ vehicles to implement.
  • the inventive method is suitable for both diesel and gasoline engines.
  • Fig. 8 shows the basic structure of the system.
  • a particle filter 103 is arranged in the exhaust line 102 of an internal combustion engine 101.
  • a not further illustrated Oxidationska- be positioned analyzer.
  • Denoted CPU is the engine control unit.
  • raw emissions such as NO x , HC, CO, particulate emissions or the like are calculated in the emission model 105.
  • Part of the emission model 105 is a particle emission model EMP which provides values for the masses or the concentrations of the particles in the exhaust gas.
  • a particle filter model PF-M is provided in order to modulate the deposition of the particles in the particle filter 103.
  • the emission models 105, EMP and the particulate filter model PF-M can be modified via sensors 107, 108 in correction steps 108, 109.
  • the particle filter model PF-M determines the loading state and passes on requirements for carrying out a regeneration to a regeneration control unit 110, which initiates the next regeneration process for the particle filter 103 via the engine control unit CPU.
  • Reference numeral 111 designates data about the vehicle state and the driving situation supplied to the engine control unit CPU.
  • a well-known particle emission model EMP provides a value for the mass m_soot or the concentration of the particles in the exhaust gas. This model EMP can do this on engine operating variables such as speed n and torque M and / or rely on data from arranged in the exhaust system sensors 106, 107. With m A , the exhaust gas flow is called.
  • a particle filter model PF-M which models the deposition of the particles in the particle filter 103.
  • Be ⁇ known here are models that determine the total mass of particles.
  • the method according to the invention uses a model here which consists of n notional cells Z1, Z2,... Zn, where n is at least 102, advantageously about 4-8. In this case, it is particularly advantageous if these model cells Z1, Z2,... Zn are arranged in the flow direction of the exhaust gas, ie, a 1-dimensional model of the particulate filter 103 is involved.
  • ANF can, as known in the literature, consist of a binary request (yes / no) or a state number which contains information about the urgency of a regeneration of the particulate filter.
  • the regeneration request ANF can be linked to further information in further calculation blocks, not shown here, in order to actually trigger a regeneration of the particle filter 103.
  • FIG. 10 shows the model PF-M of the particle filter 103.
  • the mass of particles m_i is stored in each of the n cells Z1, Z2,... Zn with the index i, ie m_l in the first cell Z1, m_2 in the second Cell Z2 etc.
  • a simple algorithm for calculating the distribution of the particles in the individual cells Z1, Z2,... Zn divides the particle mass m_i_ein arriving at the input of each of the cells Z1, Z2,... Zn of the model PF-M , in two parts m_i_par and m_i_trans.
  • m_par represents the part of the particles which is transported further parallel to the flow direction 112 of the exhaust gas
  • m_trans represents that part of the particles which moves transversely to the direction of the exhaust gas flow 112 and is deposited on the wall of the particle filter 103.
  • m_i_ein m_i_trans + m_i_par
  • the particle mass m_i_par which is transported from cell Zi parallel to the exhaust gas line, at the same time the particle mass that arrives at the entrance of the next cell Zl, Z2, ... Zn with the index i + 1.
  • m_ (i + l) _ein m_i_par.
  • the particle mass m_i deposited in each cell Z1, Z2,... Zn is obtained by integration of the transverse component m_i_trans over time.
  • the speeds v_i_trans can be determined from the flow velocity of the exhaust gas upstream of the particle filter and the flow resistance through the wall of each cell using methods known from the literature, this flow resistance itself being dependent on the particle mass m_i already deposited in cell Zi.
  • the computing block R_ANF can now set a request for the regeneration of the particle filter 103.
  • the particle mass m_i deposited in each cell Zi is divided by the volume of the particle filter 103 assigned to this cell Zi so as to determine the particle loading B_i of each cell Zi. If the particle loading of a cell Zi now exceeds a threshold value B_max, a regeneration is requested.
  • the threshold value B_max is dependent on the material of the particulate filter 103 and the installation situation in the exhaust line 102.
  • a maximum loading between 2 g / l and 12 g / l, particularly advantageously between 8 g / l and 10 g / l advantageous.
  • different particle loading threshold values B_max are taken into account for different parts of the particle filter 103. It is particularly advantageous if this threshold value in the front part of the particulate filter 103 has a lower value than in the rear part, since an excessively high loading of the particulate filter 103 in the front part can particularly quickly lead to blockage of the particulate filter 103.
  • the regeneration request ANF does not consist of a binary yes / no value but of a state number which contains information about the urgency of a regeneration of the particulate filter, it is advantageous if this state number depends on the number of cells Zi of the particulate filter 103 depends whose loading B_i exceeds the threshold B_max.
  • the state number depends on the number of cells whose charge B_i exceeds the first threshold value B_max_l and on the number of cells whose charge B_i likewise exceeds the second threshold value B_max_2, where the number of cells the loading of which exceeds the value B_max_2 has a greater influence on the value of the state number than the number of cells Zi whose loading merely exceeds the value B_max_l.
  • NOx nitrogen oxides
  • EMNO x which describes the emission of nitrogen oxides.
  • m_NO x for the mass or concentration of nitrogen oxides in the exhaust stream, which can be obtained for example from a map containing speed n, torque M or similar operating variables of the internal combustion engine as an input.
  • NO X -MOD a NO x -influence model
  • This model determined based on the determined from the particle-Emissions ⁇ EMP model mass of particles m_soot that determined from the NO x -Emissi- onsmodell EMNO x mass of nitrogen oxides m_NO x as well as the structure of the particulate filter Tempera ⁇ T_PF a temperature dependent on the influence the nitrogen oxides reduced effective particle mass m_soot_eff, which deposits in Pumble ⁇ filter 103.
  • the temperature T_PF is considered, since the oxidation of the particles by NO x depends on the temperature of the particulate filter 103. Thus, at temperatures below about 200 0 C no oxidation by NO x instead.
  • the mass m_NO x of nitrogen oxides is multiplied by a factor f_Temp, which depends on the temperature of the particle filter T_PF, subtracts the result from the particle mass m_soot and the result of this subtraction to a slightly negative value
  • the value of the factor f_Temp assumes the value zero at low temperatures and corresponds to a fixed value at high temperatures, which also takes into account the different (average) molecular mass of nitrogen oxides and soot ⁇ considered.
  • FIG. 12 shows the particle mass distribution in the flow direction after a loading relative to the position in the particle filter.
  • A is the measured mass m p of the particles
  • B is the mass m p determined from the deposition model denotes the particle in the particulate filter, wherein the particulate filter 103 has been divided into four cells.
  • the cumulative mass m p of the particles per cell Z 1, Z 2, Z 3, Z 4 is shown in FIG. 13 for measured masses A, B determined using the deposition model. There is a good correspondence between real and calculated results.

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln des Partikeleintrages in ein im Abgasstrom einer Brennkraftmaschine angeordnetes Partikelfilter, mit dem unter Berücksichtigung der Emissionen an Partikeln und Stickoxiden die Masse der zur Ablagerung gelangenden Partikel bestimmt werden kann.

Description

Verfahren zum Ermitteln der Partikelemissionen im Abgasstrom einer Brennkraftmaschine
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln der Partikelemissionen im Ab¬ gasstrom einer Brennkraftmaschine. Weiters betrifft die Erfindung Verfahren zum Ermitteln des Partikeleintrages in einem im Abgasstrom einer Brennkraftma¬ schine angeordneten Partikelfilter. Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Steuerung der Regeneration einer Abgasnachbehandlungseinrichtung, insbeson¬ dere eines Partikelfilters mittels eines vorzugsweise kennfeldbasierten Rechen¬ modells, wobei die Abgasnachbehandlungseinrichtung in zumindest zwei, vor¬ zugsweise zumindest fünf Zellen, eingeteilt wird, der Beladungszustandes in je¬ der der Zellen mittels eines Ablagerungsmodells ermittelt wird und ein Regene¬ rationsvorgange für die Abgasnachbehandlungseinrichtung in Abhängigkeit des Beladungszustandes eingeleitet wird.
Um eine effektive Partikelfilterregeneration durchführen zu können, ist eine mög¬ lichst genaue Kenntnis des Beladungszustandes des Partikelfilters oder der Parti¬ kelemissionen erforderlich. Ein Verfahren, welches beschreibt wie - ausgehend vom Beladungszustand des Partikelfilters und weiteren Größen wie z.B. Fahrzeit und/oder Fahrstrecke - eine Regeneration ausgelöst werden kann, ist z.B. in der DE 199 45 372 Al beschrieben.
Es ist bekannt, den Beladungszustand des Partikelfilters aus einer Messung der Druckdifferenz zu bestimmen. Da solche Messungen aber mit hohen Ungenauig- keiten verbunden sind, ist weiterhin bekannt, neben der Druckdifferenz auch noch eine Schätzung über die im Partikelfilter akkumulierte Masse an Partikeln heranzuziehen.
Hierzu ist es bekannt, Partikelemissionen aus Kennfeldern abzuschätzen, in wel¬ che die Betriebsdaten des Motors, wie Drehzahl, Drehmoment, etc., eingehen. Es ist auch bekannt, die transienten Emissionen auf Basis stationärer Kennfelder und weiterer Messdaten, wie z.B. des λ-Wertes oder einer Abgasrückführrate zu bestimmen. Solche Kennfelder basieren auf einem idealen Motor. Abweichungen der Emissionen des realen Motor durch Alterung und/oder Bauteilstreuung von den im Kennfeld abgespeicherten idealen Emissionen können dabei aber nicht berücksichtigt werden.
Messsysteme, die die Partikelemissionen kontinuierlich überwachen, sind be¬ kannt, aber aufwendig und/oder verschleiß- und damit fehleranfällig. Die DE 101 24 235 Al beschreibt zum Beispiel ein Verfahren und eine Vorrichtung zur umfassenden Charakterisierung und Kontrolle des Abgases und der Regelung von Motoren, wobei gleichzeitig oder zeitlich versetzt feste und flüssige Partikel erfasst und charakterisiert werden. Das Verfahren beruht auf der einzelnen oder kombinativen Nutzung von laserinduzierter Raman-Streuung, laserinduzierter Break-down-Spektroskopie, laserinduzierter Inonisationskopie, laserinduzierter Atomfluoreszenz-Spektroskopie, IR-/VIS-/UV-Laserabsorptions-Spektroskopie und laserinduzierter Glühtechnik. Der sensorische und steuerungstechnische Auf¬ wand zur genauen Ermittlung der Partikelemissionen ist dabei allerdings sehr groß, so dass der serienmäßige Einsatz mit relativ hohem Kostenaufwand ver¬ bunden ist.
Bekannte Beladungsmodelle für den Partikelfilter bilden die Realität allerdings nur unzureichend ab, da der oxidierende Einfluss von Stickoxiden auf Rußpartikel nicht berücksichtigt wird. Eine Schätzung der im Partikelfilter akkumulierten Par¬ tikelmasse lediglich auf Basis der im Abgasstrang vorhandenen Partikel ohne Berücksichtigung der Stickoxide und deren Aktivität kann aber zu groben Ab¬ weichungen führen. Insbesondere wird so die im Partikelfilter akkumulierte Parti¬ kelmasse zu hoch abgeschätzt, was zu mehr Regenerationen des Partikelfilters und somit zu erhöhtem Kraftstoff-Verbrauch führt.
Ein im Abgasstrom einer Brennkraftmaschine angeordneter Partikelfilter, insbe¬ sondere vom sogenannten "Wall-Flow"-Typ, muss bei hoher Beladung mit brenn¬ baren Partikeln regeneriert werden. Um eine effektive Partikelfilterregeneration durchführen zu können, ist eine möglichst genaue Kenntnis des Beladungszu¬ standes des Partikelfilters erforderlich. Ein Verfahren, wie ausgehend vom Bela¬ dungszustand des Partikelfilters und weiterer Größen, wie z.B. der Fahrzeit und/ oder der Fahrstrecke, eine Regeneration ausgelöst werden kann, ist zum Beispiel in der DE 199 45 372 Al beschrieben.
Es ist bekannt, den Beladungszustand des Partikelfilters aus einer Messung der Druckdifferenz zu bestimmen. Da solche Messungen aber mit hohen Ungenauig- keiten verbunden sind, ist weiterhin bekannt, neben der Druckdifferenz auch noch eine Schätzung über die im Partikelfilter akkumulierte Masse an Partikeln heranzuziehen. Hierzu ist es bekannt, Partikelemissionen aus Kennfeldern abzu¬ schätzen, in welche Betriebsdaten der Brennkraftmaschine, wie Drehzahl, Dreh¬ moment, etc., eingehen.
Einige bekannte Verfahren berücksichtigen lediglich die im Partikelfilter akkumu¬ lierte Masse an Partikeln, ohne Rücksicht auf die Verteilung dieser Masse inner¬ halb des Partikelfilters. Ein Verfahren, das die Masse an Partikeln ohne deren Verteilung berücksichtigt, kann als sogenanntes "Null-Dimensionales" Modell des Partikelfilters angesehen werden. Aus der DE 102 52 732 Al ist ein verbessertes Verfahren bekannt, wie Mithilfe eines eindimensionalen Modells der räumlichen Verteilung der Partikel im Filter die Genauigkeit der Beladungsbestimmung verbessert werden kann. Das in die¬ ser Schrift offenbarte Verfahren nutzt die Verteilung der Partikel aber lediglich dazu, über eine verbesserte Bestimmung des Strömungswiderstandes des bela- denen Partikelfilters einen Korrekturfaktor zu berechnen, der die Gesamtmasse an Partikeln genauer zu bestimmen hilft. Der Korrekturfaktor wird dazu verwen¬ det, eine mittels Druck- und Temperatursensoren bestimmte charakteristische Größe des Partikelfilters zu korrigieren, um dadurch letztlich die Genauigkeit des Beladungszustandes zu erhöhen. Der zur Einleitung der Regeneration maßge¬ bende Beladungszustand wird somit auf konventionelle Weise durch Drucksen¬ soren bestimmt.
Aus dem Artikel „Elektronik ermöglicht Innovationen in der Motorenentwicklung", Dr. Holger Hülser et al., MTZ 1/2003 Jahrgang 64, Seite 30 bis 37, ist ein Re¬ chenmodell bekannt, welches die Abgasnachbehandlungseinrichtung in mehrere Zellen einteilt und den Beladungszustandes in jeder der Zellen mittels eines Ab¬ lagerungsmodells ermittelt. Durch die Kenntnis des Beladungszustandes muss eine aktive Regeneration des Partikelfilters erst dann ausgelöst werden, wenn kritische Grenzwerte überschritten werden. Gegenüber einem Partikelfiltersys¬ tem, das nur auf einer Druckmessung beruht, sind so weniger Regenerationen erforderlich.
Aufgabe der Erfindung ist es, diese Nachteile zu vermeiden und auf einfache Weise eine möglichst genaue Abschätzung der Partikelemissionen im Abgasstrom einer Brennkraftmaschine zu ermöglichen. Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es, auf Basis einer Abschätzung der im Abgas vorhandenen Stickoxide die Schät¬ zung der im Partikelfilter abgelagerten Partikel zu verbessern. Es ist auch Auf¬ gabe der Erfindung ist es, auf Basis eines Rechenmodells eine weitere Verbesse¬ rung der Steuerung der Regeneration des Partikelfilters zu ermöglichen.
Erfindungsgemäß wird dies durch folgende Schritte erreicht:
- Bereitstellen eines kennfeldbasierten Emissionsmodells;
- Messen der tatsächlichen Partikelemissionen im Abgasstrom während ei¬ nes festen oder variablen Messintervalls und Aufintegrieren der Partikel¬ emissionen über dem Messintervall;
- Ermitteln der idealen Partikelemissionen mittels des Emissionsmodells während des Messintervalls und Aufintegrieren der idealen Partikelemis¬ sionen über dem Messintervall; - Vergleichen der gemessenen tatsächlichen Partikelemissionen mit den er¬ mittelten idealen Partikelemissionen;
- Bestimmen eines Korrekturfaktors aufgrund der Differenz zwischen den gemessenen tatsächlichen Partikelemissionen und den ermittelten idealen Partikelemissionen;
- Berücksichtigen des Korrekturfaktors bei der Bestimmung der idealen Partikelemissionen aus dem Emissionsmodell.
Das erfindungsgemäße Verfahren sieht dabei vor, während der Messzeit des in¬ tegrierenden Partikel-Sensors die Emissionen aus dem kennfeldbasierten Emissi¬ onsmodell zu integrieren und mit dem Messwert zu vergleichen. Bei Abweichun¬ gen werden die Emissionen aus dem kennfeldbasierten Modell mit einem Faktor so multipliziert, dass die Abweichungen reduziert werden.
In einer einfachen Ausführung der Erfindung ist vorgesehen, dass ein einheitli¬ cher Korrekturfaktor für alle Betriebspunkte der Brennkraftmaschine gewählt wird. Im einfachsten Fall kann der Korrekturfaktor gleich dem Kehrwert des Ver¬ hältnisses von idealen und gemessenen Emissionen sein. Besonders vorteilhaft ist es, wenn bei jeder Messung der Korrekturfaktor nur wenig geändert wird, um Schwankungen zu glätten.
Um dies zu erreichen, kann vorgesehen sein, dass der aktuelle Korrekturfaktor f_K aus einem alten Wert des Korrekturfaktors f_K_alt und dem Verhältnis soot_ratio zwischen den gemessenen tatsächlichen und den ermittelten idealen Partikelemissionen nach der Formel f_K = fl * f_K_alt + (1-fl) / soot_ratio be¬ stimmt wird, wobei der Faktor fl ein Wert zwischen 0 und 1, vorzugsweise zwi¬ schen 0,85 und 0,95, ist. Um bei Fehlmessungen eine Verfälschung zu vermei¬ den, ist es weiters vorteilhaft, wenn die Korrektur nur dann durchgeführt wird, wenn sie innerhalb eines Plausibilitätsintervalls liegt.
Genauere Ergebnisse lassen sich erreichen, wenn unterschiedliche Korrekturfak¬ toren für unterschiedliche Betriebsbereiche gewählt werden, wobei vorzugsweise die unterschiedlichen Korrekturfaktoren aufgrund eines Korrekturkennfeldes be¬ stimmt werden. Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Korrekturfaktoren unter Berücksichtigung der Häufigkeitsverteilung von Betriebspunkten der Brennkraft¬ maschine bestimmt werden. Der Bestimmung der Korrekturfaktoren wird dabei ein Histogramm zu Grunde gelegt, in welchem die Häufigkeit des Auftretens, bei¬ spielsweise von definierten Drehmoment- und Drehzahlintervallen beim Durch¬ fahren verschiedener Motorbetriebspunkte eingetragen wird.
Die Messungen werden zweckmäßigerweise mit zumindest einem Partikelsensor durchgeführt, der die Partikelemissionen über einen längeren Zeitraum, bei- spielsweise einige Minuten, misst und aufintegriert. Solche integrierenden Sen¬ soren sind etwa aus der WO 03/006976 A2 bekannt.
Durch verbesserte Schätzung der Partikelemissionen der Brennkraftmaschine kann die Beladung eines Partikelfilters besser bestimmt werden. Die verbesserte Kenntnis der Beladung des Partikelfilters ermöglicht es, eine Regeneration ziel¬ gerichteter auszulösen, da der Sicherheitsabstand zu einem überladenen Filter, das bei Regeneration thermisch geschädigt würde, verringert werden kann. Der Kraftstoffmehrverbrauch für die Regeneration des Diesel-Partikelfilters kann da¬ mit wesentlich reduziert werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren verbessert somit die Abschätzung der Partikel¬ emissionen. Eine genaue Kenntnis der Partikelemissionen ist wichtig, um Sys¬ teme zur Abgasnachbehandlung, insbesondere einen Wall-Flow-Partikelfilter, be¬ darfsgerecht regenerieren zu können. In Verbindung mit einem geeigneten Bela¬ dungsmodell für den Partikelfilter kann so die Regernationsfrequenz wesentlich reduziert werden. Das erfindungsgemäße Verfahren kann als Software in die Mo¬ torsteuerungseinheit implementiert werden.
Eine Verbesserung der Abschätzung der im Partikelfilter abgelagerten Partikel kann insbesondere durch die folgenden Schritte erreicht werden:
- Bereitstellen eines vorzugsweise kennfeldbasierten Emissionsmodells für Partikel;
- Bereitstellen zumindest eines vorzugsweise kennfeldbasierten Emissions¬ modells für Stickoxide;
- Bereitstellen eines vorzugsweise temperaturabhängigen Modells für die Oxidation der Rußpartikel durch Stickoxide;
- Bestimmen der theoretischen Partikelmasse und/oder Partikelkonzentra¬ tion aufgrund des Emissionsmodells für Partikel für zumindest einen Be¬ triebspunkt;
- Bestimmen der Stickoxide aufgrund des Emissionsmodells für Stickoxide für zumindest einen Betriebspunkt;
- Bestimmen einer negativen Partikel-Äquivalenz und/oder -Konzentration aufgrund des Modells für die Oxidation der Rußpartikel durch Stickoxide für die bestimmten Stickoxide;
- Bestimmen der effektiven Partikelmasse und oder -konzentration auf¬ grund des Emissionsmodells für Partikel und der negativen Partikel-Äqui¬ valenz und - Akkumulieren der effektiven Partikelmasse und/oder -konzentration in ein Modell des Partikelfilters.
Die Erfindung geht von dem Faktum aus, dass die im Abgas vorhandenen Ru߬ partikel im Abgasstrand und/oder im Partikelfilter durch die gleichzeitig vorhan¬ denen Stickoxide oxidiert werden und sich somit nicht im Partikelfilter festsetzen. Die Oxidation der Partikel durch Stickoxide ist als sogenannter CRT-Effekt (Con- tinuous Regeneration Trap) bekannt und hängt stark von der Temperatur des Partikelfilters ab. Um diesen Umstand zu berücksichtigen, ist vorzugsweise vor¬ gesehen, dass die Partikelfiltertemperatur an zumindest einer Stelle ermittelt wird und die negative Partikel-Äquivalentmasse und/oder die negative Partikel- Äquivalenzkonzentration in Abhängigkeit der Partikelfiltertemperatur bestimmt wird, wobei vorzugsweise die Partikelfiltertemperatur durch Messen der Abgas¬ temperatur vorzugsweise stromaufwärts des Parikelfilters bestimmt wird. Dabei können auch unterschiedliche Temperaturen an verschiedenen Stellen des Parti¬ kelfilters berücksichtigt werden.
Eine noch genauere Abschätzung des Partikeleintrages lässt sich realisieren, wenn getrennte kennfeldbasierte Emissionsmodelle für die NO- und NO2-Emissio- nen bereitgestellt werden und dass für den zumindest einen Betriebspunkt die NO- und/oder NO2-Emissionen bestimmt werden und dass aufgrund der NO- und NO2-Emissionen effektive Partikelmassen und/oder Konzentrationen bestimmt wird. Damit wird berücksichtigt, dass Stickoxide, wie NO oder NO2 die Rußpartikel unterschiedlich stark oxidieren.
Eine weitere Verbesserung der Abschätzung lässt sich erreichen, wenn bei der Bestimmung der effektiven Partikelmasse berücksichtigt wird, dass die im Abgas¬ strang vorhandenen Stickoxide, die aktuell im Abgas befindlichen Rußpartikel besser oxidieren als im Partikelfilter abgelagerte Rußpartikel.
Da zu den Rußpartikeln aus dem Emissionsmodell die negativen äquivalenten Partikel addiert werden, können sich für die effektiven Partikel auch negative Werte ergeben. Um zu berücksichtigen, dass auch bei hohem Überschuss von Stickoxiden gegenüber Partikeln die bereits im Partikelfilter abgelagerten Partikel nur sehr langsam abgebaut werden, kann vorgesehen sein, dass der Wert für die effektive Partikelmasse nach unten begrenzt wird.
Statt der Massenströme der Komponenten im Abgas können die entsprechenden Konzentrationen und der Volumenstrom an Abgas verwendet werden.
Durch verbesserte Schätzung der Partikelemissionen der Brennkraftmaschine kann die Beladung eines Partikelfilters besser bestimmt werden. Die verbesserte Kenntnis der Beladung des Partikelfilters ermöglicht es, eine Regeneration ziel- gerichteter auszulösen, da der Sicherheitsabstand zu einem überladenen Filter, das bei Regeneration thermisch geschädigt würde, verringert werden kann. Der Kraftstoffmehrverbrauch für die Regeneration des Diesel-Partikelfilters kann da¬ mit wesentlich reduziert werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren verbessert somit die Abschätzung der in einem Partikelfilter abgelagerten Masse an Rußpartikeln. Eine genaue Kenntnis der ab¬ gelagerten Partikelmasse ist wichtig, um Systeme zur Abgasnachbehandlung, insbesondere einen Wall-Flow-Partikelfilter, bedarfsgerecht regenerieren zu kön¬ nen. In Verbindung mit einem geeigneten Algorithmus für die Auslösung einer Partikelfilter-Regeneration kann so die Regenerationsfrequenz wesentlich redu¬ ziert werden. Das erfindungsgemäße Verfahren kann als Software in die Mo¬ torsteuerungseinheit implementiert werden.
Um eine weitere Verbesserung der Steuerung der Regeneration des Partikelfilters zu ermöglichen, wird vorgeschlagen, dass für jede Zelle zumindest ein Schwell¬ wert für den maximal zulässigen Beladungszustand definiert wird, und dass der Regenerationsvorgang für die Abgasnachbehandlungseinrichtung eingeleitet wird, wenn der Beladungszustand zumindest einer Zelle über dem entsprechenden Schwellwert liegt. Alternativ oder zusätzlich kann auch vorgesehen sein, dass aufgrund des Beladungszustandes zumindest einer Zelle eine Zustandszahl er¬ mittelt wird und dass der Regenerationsvorgang in Abhängigkeit der Zustands¬ zahl eingeleitet wird.
Im Unterschied zu bekannten Verfahren zum Betrieb eines Partikelfilters wird die räumlich inhomogene Verteilung der Partikel im Filter nicht nur zur verbesserten Bestimmung der Gesamtmasse an abgelagerten Partikeln benutzt, sondern un¬ mittelbar zur Beeinflussung der Auslösung einer Regeneration des Partikelfilters. Diese Verbesserung in der Auslösung der Regeneration erlaubt eine Reduktion der Anzahl der Regenerationen, was den Kraftstoff-Mehrverbrauch reduziert. Insbesondere kann aber auch eine thermische Schädigung des Partikelfilters durch lokale Überhitzung besonders stark beladener Bereiche vermieden werden.
Gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren werden die Beladungszustände in zumindest zwei Zellen des Partikelfilters bestimmt. Die Zellen des Partikelfilters können dabei fiktiv festgesetzt sein und müssen nicht unbedingt mit konstruktiv ausgebildeten Zellen übereinstimmen. Zur Erfassung von verschiedenen Zellen in Strömungsrichtung des Abgases oder quer dazu ist das Rechenmodell für die Beladung des Partikelfilters somit zumindest eindimensionaler Art, d.h., dass zumindest eine Längendimension, beispielsweise in Strömungsrichtung des Ab¬ gases und/oder quer dazu, erfasst wird. Neben der Gesamtmasse an Partikeln werden somit auch die Massen in unterschiedlichen Teilen des Partikelfilters be- rücksichtigt, um die Regeneration des Partikelfilters abhängig von der Masse an Partikeln in unterschiedlichen Zellen des Partikelfilters bzw. in Abhängigkeit von deren Verteilung einzuleiten.
Vorzugsweise wird der Partikelfilter im Rechenmodell in gleich große Zellen un¬ terteilt. Dadurch kann der Rechenaufwand so gering für möglich gehalten wer¬ den. Prinzipiell ist es aber auch möglich, dass die Zellen unterschiedliche Größe aufweisen.
In einer besonders bevorzugten Ausführungsvariante ist vorgesehen, dass das Ablagerungsmodell die in jede der Zellen einströmende Masse an Partikeln in ei¬ nen Anteil, welcher in dieser Zelle abgelagert wird und in einen Anteil, welcher aus der Zelle ausströmt, einteilt. Für die Beladung ist vor allem der Anteil, der in jeder Zelle abgelagert wird, von Relevanz.
Gemäß der Erfindung ist kann vorgesehen sein, dass einander entsprechende Schwellwerte zumindest zweier Zellen unterschiedlich groß definiert werden, wo¬ bei vorzugsweise der Schwellwert einer stromaufwärtigen Zelle kleiner ist als der Schwellwert einer stromabwärtigen Zelle. Überschreitet der Beladungszustand zumindest einer Zelle einen entsprechenden Schwellwert, so wird der Regenera¬ tionsvorgang eingeleitet. Es ist aber auch möglich, dass die Entscheidung über die Regenerationsnotwendigkeit aus dem Beladungszustand mehrerer Zellen ab¬ gleitet wird. So kann aus der Verteilung der Partikel in den Zellen des Partikel¬ filter-Modells eine Information über den Beladungszustand gewonnen werden. Diese Information über den Beladungszustand wird einem Rechenblock zuge¬ führt, der aus dem Beladungszustand und möglichen weiteren Informationen eine Aussage über die Regenerationsnotwendigkeit bestimmt. Diese Aussage über die Regenerationsnotwendigkeit kann aus einer binären Anforderung (ja/nein) oder einer Zustandszahl bestehen, die eine Information über die Dring¬ lichkeit einer Regeneration des Partikelfilters enthält. Die Regenerationsanfor¬ derung kann weiters mit weiteren Informationen, beispielsweise Motor- und/oder Abgasparameter, verknüpft werden, um dann tatsächlich eine Regeneration des Partikelfilters auszulösen.
Um eine genaue Aussage über den Beladungszustand des Partikelfilters zu er¬ halten, ist es vorteilhaft, wenn für zumindest eine Gruppe von Zellen jeweils zu¬ mindest zwei Schwellwerte, vorzugsweise ein erster und ein zweiter Schwellwert, definiert wird und dass in Abhängigkeit der Häufigkeit des Überschreitens der Schwellwerte die Zustandszahl ermittelt wird, wobei vorzugsweise Überschrei¬ tungen von höheren Schwellwerten die Zustandszahl mehr beeinflusst als Über¬ schreitungen von niedrigeren Schwellwerten. Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Partikel in brennbare und nicht brennbare Partikel unterteilt werden und wenn die Beladung jeder Zelle mit brennbaren und nicht brennbaren Partikeln getrennt ermittelt wird, wobei vorzugsweise die Rege¬ neration des Partikelfilters nur dann eingeleitet wird, wenn die Beladung einer oder mehrerer Zellen mit brennbaren Partikeln einen Schwellwert für brennbare Partikel überschreitet. Auf diese Weise kann die Regenerationseffektivität we¬ sentlich erhöht werden.
In weiterer Ausführung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Beladungszustand in jedem der Abschnitte in Abhängigkeit der im Abgasstrom vorhandenen Stick¬ oxiden und/oder in Abhängigkeit der Temperatur des Partikelfilters ermittelt wird. Hierbei wird berücksichtigt, dass im Abgasstrom vorhanden Stickoxide die Ablagerung von Partikeln im Partikelfilter erheblich reduzieren können, insbeson¬ dere bei hohen Temperatur des Partikelfilters und/oder bei einer katalytischen Beschichtung des Partikelfilters. Weiters ist es möglich, den Einfluss der Stick¬ oxide auf die im Partikelfilter abgelegte Masse an Partikeln zu berücksichtigen. Dabei kann auf Basis der aus dem Partikelemissionsmodell bestimmten Masse an Partikeln, der aus dem NOχ-Emissionsmodell bestimmten Masse an Stickoxiden, sowie der Temperatur des Partikelfilters eine um dem temperaturabhängigen Einfluss der Stickoxide verminderte effektive Partikelmasse bestimmt werden, die sich im Partikelfilter ablagert.
Die Temperatur des Partikelfilters wird berücksichtigt, da die Oxidation der Parti¬ kel durch NOx von der Temperatur des Partikelfilters abhängt. So findet bei Tem¬ peraturen unterhalb von ca. 2000C keine Oxidation von NOx statt. In einer ein¬ fachen Ausführungsform wird im Stickoxidemissionsmodel die Masse an Stickoxi¬ den mit einem Faktor multipliziert, der von der Temperatur des Partikelfilters ab¬ hängt, das Ergebnis von der Partikelmasse subtrahiert und das Resultat dieser Subtraktion auf einen nur leicht negativen Wert nach unten begrenzt, um die ef¬ fektive Partikelmasse zu erhalten. Der Wert des genannten Faktors nimmt bei tiefen Temperaturen den Wert 0 an und entspricht bei hohen Temperaturen ei¬ nem festen Wert, welcher auch die unterschiedliche (mittlere) molekulare Masse von Stickoxiden und Ruß berücksichtigt.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand der Figuren näher erläutert. Es zeigen schematisch
Fig. 1 den Aufbau des Systems zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
Fig. 2 einen relevanten Ausschnitt der Steuerungsalgorithmen im Mo¬ torsteuergerät;
Fig. 3 ein einfaches Verfahren zur Korrektur des Emissionsmodells; Fig. 4 ein verbessertes Verfahren zur Korrektur des Emissionsmodells;
Fig. 5 den Aufbau des Systems zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens in einer zweiten Ausführungsvariante;
Fig. 6 ein einfaches Verfahren zur Ermittlung des Partikeleintrages gemäß der Erfindung;
Fig. 7 ein verbessertes Verfahren zur Ermittlung des Partikeleintrages;
Fig. 8 den grundsätzlichen Aufbau des Systems zur Durchführung des er¬ findungsgemäßen Verfahrens;
Fig. 9 das Partikelfilter-Modell;
Fig. 10 den Verfahrensablauf in einer erfindungsgemäßen Ausführungs¬ variante;
Fig. 11 den Verfahrensablauf in einer zweiten erfindungsgemäßen Aus¬ führungsvariante;
Fig. 12 die Partikelverteilung in einem Partikelfilter in Strömungsrichtung; und
Fig. 13 die kumulierte Partikelmasse pro Zelle.
Fig. 1 zeigt zunächst den grundsätzlichen Aufbau des Systems: Im Abgasstrang eines Verbrennungsmotors 1 ist ein Partikelfilter 2 angeordnet. Weiterhin ist im Abgasstrang 5, vorteilhafterweise vor dem Partikelfilter 2, ein Partikelsensor 3 angeordnet. Der Verbrennungsmotor 1 wird von einem elektronischen Steuer¬ gerät ECU gesteuert. Auch der Partikelsensor 2 ist an das Steuergerät ECU ange¬ schlossen. Weitere Sensoren wie z.B. ein Differenzdrucksensor sind möglich, aber nicht unbedingt erforderlich für das erfindungsgemäße Verfahren.
Fig. 2 zeigt den relevanten Ausschnitt der Steuerungsalgorithmen im Motorsteu¬ ergerät 4. Ein bekanntes Emissionsmodell EM liefert auf Basis von Motorbetriebs¬ daten wie etwa Drehzahl n, Drehmoment M etc. einen aktuellen idealen Wert für die vom Motor emittierte Partikelmasse m_soot(t). Dieser Wert wird einem In¬ tegrator I zugeführt. Dieser Integrator I weist neben dem Signaleingang für die Partikelmasse noch einen Steuerungseingang auf.
Weiterhin ist ein Steuerungsalgorithmus SP für den integrierenden Partikelsensor vorgesehen. Solche integrierenden Partikelsensoren zeichnen sich dadurch aus, dass während eines Messintervalls Partikel auf dem Sensor gesammelt werden. Nach dem Ende des Messintervalls wird die Gesamtmasse m_soot_real an Parti¬ keln auf dem Sensor bestimmt. Zudem ist meist eine Regenerierung des Sensors erforderlich, wodurch der integrierende Partikelsensor für die Dauer dieser Rege¬ neration nicht zur Messung in der Lage ist. Daher ist vorgesehen, dass der Steu¬ erungsalgorithmus SP für den integrierenden Partikelsensor neben einem Aus- gang für die Partikelmasse m_soot_real noch zumindest einen weiteren Signal- Ausgang aufweist, über den angezeigt wird, ob gerade eine Partikelmessung ak¬ tiv ist (Signal M_aktiv). Nach der Regeneration steht der integrierende Partikel¬ sensor für eine weitere Messung zur Verfügung.
Dieses Signal wird nun dem Steuerungseingang des Integrators I zugeführt. Der Integrator ist dabei so ausgeführt, dass er das Eingangssignal während der Zeit¬ spanne integriert, während der das Signal M_aktiv am Steuerungseingang an¬ liegt. Liegt das Signal nicht mehr an, wird der Wert des Integrators in der Vari¬ ablen m_soot_ideal gespeichert und gleichzeitig der Wert des Integrators auf Null zurückgesetzt. Der integrierte Wert der Emissionen m_soot_ideal aus dem Emissionsmodell EM liegt nun am Ausgang des Integrators I an.
Sowohl dieser Wert als auch die vom integrierenden Partikelsensor während der Messdauer gemessenen reale integrierte Partikelmasse m_soot_real werden ei¬ nem Vergleicher-Algorithmus V zugeführt. Dieser Vergleicher V bestimmt vorteil¬ hafterweise nun das Verhältnis soot_ratio aus den Emissionen, die aus dem Emissionsmodell integriert werden und den realen vom Partikelsensor gemesse¬ nen Emissionen soot_ratio = m_soot_ideal / m_soot_real.
Auch weitere mathematische Verfahren, um die Abweichung zwischen den realen und den aus dem Emissionsmodell ermittelten idealen Emissionen zu beschrei¬ ben, wie etwa die relative Differenz, sind hier möglich und auch im erfindungs¬ gemäßen Verfahren enthalten.
Der Wert für die Abweichung, vorteilhafterweise also der Wert soot_ratio wird nun einem weiteren Algorithmus zur Korrektur MK des Emissionsmodells EM zu¬ geführt. Für die Korrektur des Emissionsmodells gibt es mehrere Möglichkeiten, die im folgenden näher beschrieben werden.
Fig. 3 stellt ein sehr einfaches Verfahren zu dieser Korrektur MK dar. Aus der Abweichung, soot_ratio, wird ein Faktor f_K bestimmt, der mit dem Ausgang des Emissionskennfelds m_soot_roh(t) multipliziert wird. Die korrigierte geschätzte Partikel-Emission bestimmt sich so in jedem Betriebspunkt zur Zeit t zu: m_soot(t) = m_soot_roh(t) * f_K.
Im einfachsten Fall ist dieser Korrekturfaktor gleich dem Kehrwert des zuvor be¬ stimmten Verhältnisses von geschätzten und gemessenen Emissionen soot_ratio: f_K = l/soot_ratio = m_soot_real/m_soot_ideal
Besonders vorteilhaft ist es jedoch, wenn bei jeder Messung der Korrekturfaktor auf Basis von soot_ratio nur wenig geändert wird, um Schwankungen zu glätten. Zu diesem Zweck wird der letzte Wert von f_K in einer Variablen f_K_alt gespei- chert um mit jeder Änderung von soot_ratio, die bei einer neuen Messung des integrierenden Partikelsensors auftritt, den Wert f_K nach der Gleichung: f_K = fl * f_K_alt + (l-fl) / soot_ratio zu bestimmen, wobei fl ein Faktor zwischen 0 und 1 ist, bevorzugt zwischen 0,85 und 0,95. Die Neuberechnung findet hier jeweils dann statt, wenn aus dem Signal Messung_aktiv erkannt wird, dass eine Partikelmessung abgeschlossen wurde.
Weiterhin ist es vorteilhaft, den Wert von f_K nur dann zu ändern, wenn soot_ratio innerhalb eines bestimmten Plausibilitätsintervalls liegt, um bei Fehl¬ messungen eine Verfälschung zu verhindern. Die Grenzen dieses Plausibilitätsin¬ tervalls hängen von der Messgenauigkeit des integrierenden Partikelsensors ab, vorteilhaft sind hier Grenzwerte von 0,5 und 2.
Fig. 4 zeigt ein verbessertes Verfahren zur Korrektur des Emissionsmodells EM. Diesem verbesserten Verfahren zur Korrektur liegt der Gedanke zugrunde, dass die Abweichungen zwischen den im Emissionskennfeld abgelegten Emissionen eines idealen Motors und den realen Emissionen vom Betriebspunkt des Motors abhängen können. Darum wird hier statt eines einheitlichen Faktors für alle Be¬ triebspunkte ein Korrektur-Kennfeld KK eingesetzt, in dem betriebspunktabhän¬ gige Korrekturfaktoren abgelegt sind. Zur Bestimmung der Partikelemissionen m_soot(t) wird nun der Wert des Emissionsmodells m_soot_roh(t) mit dem aus dem Korrektur-Kennfeld KK abgelesenen vom aktuellen Betriebspunkt abhängi¬ gen Korrekturfaktor multipliziert. Hierbei ist es vorteilhaft, wenn das Korrektur- Kennfeld KK über den gleichen Eingangsgrößen aufgespannt wird, die auch in das Emissionsmodell EM eingehen, also z.B. Drehzahl n und Drehmoment M des Mo¬ tors. Es ist aber auch möglich, dass das Korrektur-Kennfeld über weniger Ein¬ gangsgrößen aufgespannt ist als das Emissions-Kennfeld.
Die Bestimmung der betriebspunktabhängigen Korrekturfaktoren wird nun er¬ läutert: Während eine Messung des integrierenden Partikelsensors aktiv ist (Sig¬ nal M_aktiv) wird in einem weiteren Kennfeld H ("Histogramm"), das über den gleichen Eingangsgrößen aufgespannt ist wie das Korrektur-Kennfeld KK, die re¬ lative Häufigkeit der Motorbetriebspunkte während der Dauer der Messung des integrierenden Partikelsensors bestimmt. In einer bevorzugten Ausführungsform sind das Korrektur-Kennfeld KK und das Histogramm H über den Größen Motor¬ drehzahl und Drehmoment aufgespannt. Beide Achsen sind nun in Intervalle der Breite Δn für die Drehzahl und ΔM für das Drehmoment geteilt, z.B. Intervalle in einer Breite von 100 Umdrehungen pro Minute für die Motordrehzahl n und In¬ tervalle in einer Breite von 5% des maximalen Motordrehmoments 5. Die Stütz¬ stellen und damit die Anzahl der Felder im Korrektur-Kennfeld KK sind dabei gleich wie im Histogramm H. In festen Zeitabständen Δt, z.B. alle 20 ms, während der Messdauer des integ¬ rierenden Partikelsensors wird nun dasjenige Intervall bestimmt, in dem der ak¬ tuelle Motorbetriebspunkt liegt. Der Häufigkeitswert H_abs(n, M) dieses Inter¬ valls wird dann um 1 erhöht. Nach dem Ende der Messdauer des integrierenden Partikelsensors wird der relative Häufigkeitswert h_rel(n, M) jedes Intervalls be¬ stimmt, indem der absolute Häufigkeitswert H_abs(n, M) durch die Länge der Messung in Einheiten von Δt geteilt wird.
Weiterhin wird am Ende der Messdauer der Korrekturfaktor f_K nach der Glei¬ chung f_K = l/soot_ratio = m_soot_real/m_soot_ideal bestimmt. Für alle diejenigen Felder im Korrektur-Kennfeld KK, für die der Wert h_rel(n, M) im korrespondierenden Feld des Histogramms H nun den Wert h_rel_min von z.B. 0,02 übersteigt, wird der Wert des Korrektur-Kennfeldes mo¬ difiziert.
Wie oben bereits dargelegt, kann der Wert des Korrektur-Kennfeldes f_K(n, M) an diesen Stellen durch den Wert f_K ersetzt werden. Besonders vorteilhaft ist es aber, analog zu dem oben für einen einzigen Parameter dargestellten Verfahren, die letzten Werte von f_K(n, M) für alle Felder des Korrektur-Kennfelds in einem neuen Kennfeld Korrektur_Kennfeld_alt zu speichern, das dann die Felder f_K_alt(n, M) enthält. Nach Abschluss einer Messung des integrierenden Partikel¬ sensors wird dann für alle Felder im Korrekturkennfeld, für die der Wert h_rel(n, M) im korrespondierenden Feld des Histogramms den Wert h_rel_min von z.B. 0,02 übersteigt, der Wert des Korrektur-Kennfeldes nach der Gleichung: f_K(n, M) = fl * f_K_alt(n, M) + (1-fl) / soot_ratio bestimmt, wobei fl ein Faktor zwischen 0 und 1 ist, bevorzugt zwischen 0,85 und 0,95.
Weiterhin werden nach der Neuberechung des Korrektur-Kennfelds KK alle Werte H_abs(n, M) im Histogramm auf Null zurückgesetzt.
Das Steuerungsverfahren kann in das Motorsteuergerät implementiert werden. Alternativ ist es auch möglich, das Steuerungsverfahren in ein externes Steuer¬ gerät, z.B. in einen "Fahrzeugführungsrechner", der vielfach in schweren Nutz¬ fahrzeugen eingesetzt wird, zu implementieren.
Bei Einsatz von Sensoren, die zwischen brennbaren und nicht-brennbaren Parti¬ keln unterscheiden können, kann das Verfahren separat für brennbare und nicht¬ brennbare Partikel durchgeführt werden.
Fig. 5 zeigt den grundsätzlichen Aufbau des Systems in einer zweiten Ausfüh¬ rungsvariante: Im Abgasstrang 15 eines Verbrennungsmotors 11 ist ein Partikel- filter 12 angeordnet. Weiters ist im Ausführungsbeispiel im Abgasstrang 15 vor dem Partikelfilter 12 ein Oxidations-Katalysator 16 angeordnet. Der Oxidations- katalysator kann aber auch gegebenenfalls entfallen. Zur Bestimmung der Tem¬ peratur des Partikelfilters 12 ist zumindest ein Temperatursensor 13 vorgesehen, der vor oder nach dem Partikelfilter 12 angebracht sein kann, evtl. auch vor dem Oxidationskatalysator 16.
Der Verbrennungsmotor wird von einem elektronischen Steuergerät 14 gesteu¬ ert. Auch der zumindest eine Temperatursensor 13 ist an das Steuergerät 14 an¬ geschlossen. Weitere Sensoren wie z.B. ein Differenzdrucksensor sind möglich, aber nicht unbedingt erforderlich für das erfindungsgemäße Verfahren.
Im elektronischen Steuergerät 14 ist auch ein Modell vorhanden, das aus dem Signal des zumindest einen Temperatursensors und weiteren Größen zumindest eine mittlere Temperatur des Partikelfilters 12 berechnet. Ein komplexeres Mo¬ dell, das Temperaturen an mehreren Stellen des Partikelfilters 12 (z.B. Eingang, Mitte, Ausgang) berechnet ist möglich, aber nicht unbedingt erforderlich.
Fig. 6 zeigt den relevanten Ausschnitt der Steuerungsalgorithmen im Motorsteu¬ ergerät 14. Ein bekanntes Emissionsmodell EMP für Partikel liefert einen Wert für die vom Motor 11 emittierte Partikelmasse m_soot. Ein weiteres Emissionsmodell EMNOX liefert einen Wert für die im Abgasstrom vor dem Eingang des Partikel¬ filters 12 vorliegende Masse an Stickoxiden, m_N0x. In einfachen Fällen ent¬ spricht die Größe m_soot und/oder m_N0X jeweils einem festen Wert, in ande¬ ren Ausführungsformen wird dieser Wert einem Kennfeld über Motorbetriebsda¬ ten wie etwa Drehzahl n und Drehmoment M entnommen. Auch komplexere Mo¬ delle, in die noch weitere Motorbetriebsdaten eingehen, sind hier möglich.
In einer besonderen Ausführungsform wird ein Emissionsmodell verwendet, wel¬ ches statt einer einzigen Masse an Stickoxiden zwei getrennte Massen für NO (Stickstoffoxid) und NO2 (Distickstoffoxid) bestimmt.
Weiterhin ist in den Steuerungsalgorithmen ein Modell CRT-M für die Oxidation der Rußpartikel durch NOx vorgesehen, welches einen Faktor f_CRT bestimmt, in welchem Maße die Stickoxide im Partikelfilter 12 die im Abgas vorhandenen Par¬ tikel oxidieren. Dieser Faktor hängt in erster Linie von der Temperatur des Parti¬ kelfilters 12 ab. So findet bei Temperaturen von unterhalb ca. 2000C keine Oxi¬ dation durch NOx statt.
In einer einfachen Ausführungsform besteht dieses Modell CRT-M aus einer Kennlinie über der Temperatur des Partikelfilters 12, welche bei tiefen Tempera¬ turen den Wert Null annimmt und bei hohen Temperaturen einem festen Wert entspricht. Dieser feste Wert berücksichtigt auch die unterschiedliche (mittlere) molekulare Masse von Stickoxiden und Ruß und entspricht somit dem Kehrwert des experimentell bestimmbaren Verhältnisses von NOx zu Partikeln (NOx-SoOt- Ratio) ab welchem keine Ruß-Partikel mehr im Partikelfilter abgelagert werden
In weiteren Ausführungsformen können in diesem Modell CRT-M auch unter¬ schiedliche Temperaturen an unterschiedlichen Stellen des Partikelfilters 12 und/oder eine Trennung der Stickoxide in NO und NO2 berücksichtigt werden.
Dieses Modell CRT-M kann gleichermaßen für unbeschichtete Partikelfilter wie für Partikelfilter mit katalytischer Beschichtung eingesetzt werden. Bei katalytisch beschichteten Partikelfiltern 12 werden in der Regel die Faktoren f_CRT bei glei¬ cher Temperatur höher sein als bei unbeschichteten Partikelfiltern.
Durch Multiplikation dieses Faktors f_CRT mit der aus dem NOx-Emissionsmodell EMNOx bestimmten Masse an Stickoxiden m_NOx wird dann eine negative Parti¬ kel-Äquivalentmasse m_soot_neg bestimmt, welche ausdrückt, welche Masse an im Abgas vorhandenen Rußpartikeln bei der aktuellen Temperatur des Partikel¬ filters 12 durch NOx oxidiert werden kann.
In einem weiteren Rechenschritt werden die mit dem Emissionsmodell EMP abge¬ schätzte Partikelmasse m_soot und die negative Partikel-Äquivalentmasse m_soot_neg addiert, um so die effektive Masse m_soot_eff an Partikeln zu be¬ stimmen, die sich im Partikelfilter 12 absetzen kann.
Diese effektive Partikelmasse m_soot_eff wird nun einem Rechenmodell eines Partikelfilters DPF-M zugeführt. In einer einfachen Ausführung besteht dieses Modell lediglich aus einem einfachen Integrator, der die in das Filter 12 eingetra¬ genen Partikel einfach aufintegriert. In weiteren Ausführungsformen kann auch ein komplexeres Modell eines Partikelfilters 12 eingesetzt werden, z.B. ein Mo¬ dell, das über mehrere Zellen in Strömungsrichtung des Abgases verfügt.
Fig. 7 zeigt eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens: Hierbei wird noch berücksichtigt, dass die im Abgasstrang 15 vor¬ handenen Stickoxide die aktuell im Abgas befindlichen Rußpartikel sehr viel bes¬ ser oxidieren als solche Partikel, die bereits im Partikelfilter 12 abgelagert sind. Nach der oben hergeleiteten Berechnungsvorschrift für m_soot_eff können sich für diese Größe bei einem sehr hohen Verhältnis von NOx zu Partikeln im Abgas¬ strom ja negative Werte ergeben. Um zu berücksichtigen, dass auch bei hohem Überschuss von NOx gegenüber Partikeln die bereits im Partikelfilter 12 abgela¬ gerten Partikel nur sehr langsam abgebaut werden, ist demnach vorgesehen, einen Rechenblock Be einzusetzen, der den Wert der in die Berechnung der Fil¬ terbeladung eingehenden effektiven Partikelmasse auf den nur leicht negativen Wert m_soot_eff_lim begrenzt. Anstelle der in den Ausführungsbeispielen und den Figuren verwendeten Massen¬ ströme der Komponenten im Abgas können auch die entsprechenden Konzentra¬ tionen und der Volumenstrom an Abgas verwendet werden.
Das Steuerungsverfahren kann in das Motorsteuergerät implementiert werden. Alternativ ist es auch möglich, das Steuerungsverfahren in ein externes Steuer¬ gerät, z.B. in einen "Fahrzeugführungsrechner", der vielfach in schweren Nutz¬ fahrzeugen eingesetzt wird, zu implementieren.
Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich sowohl für Diesel- als auch für Otto-Motoren.
Fig. 8 zeigt den grundsätzlichen Aufbau des Systems. Im Abgasstrang 102 einer Brennkraftmaschine 101 ist ein Partikelfilter 103 angeordnet. Gegebenenfalls kann vor dem Partikelfilter 103 noch ein nicht weiter dargestellter Oxidationska- talysator positioniert sein.
Mit Bezugszeichen CPU ist die Motorsteuereinheit bezeichnet. Aufgrund des durch die Motorsteuereinheit CPU vorgegebenen Motorbetriebspunkts werden im Emis¬ sionsmodell 105 Rohemissionen, wie NOx, HC, CO, Partikelemissionen oder der¬ gleichen berechnet. Teil des Emissionsmodells 105 ist ein Partikel-Emissionsmo¬ dell EMP, welches Werte für die Massen bzw. die Konzentrationen der Partikel im Abgas liefert. Zur Modulierung der Ablagerung der Partikel im Partikelfilter 103 ist ein Partikelfiltermodell PF-M vorgesehen. Gegebenenfalls können die Emissi¬ onsmodelle 105, EMP und das Partikelfiltermodell PF-M über Sensoren 107, 108 in Korrekturschritten 108, 109 modifiziert werden. Das Partikelfiltermodell PF-M ermittelt den Beladungszustand und gibt Anforderungen zur Durchführung einer Regeneration an eine Regenerationssteuereinheit 110 weiter, die über die Mo¬ torsteuereinheit CPU den nächsten Regenerationsvorgang für den Partikelfilter 103 einleitet. Mit Bezugszeichen 111 sind der Motorsteuereinheit CPU zugeführte Daten über den Fahrzeug-Zustand und über die Fahrsituation bezeichnet. Das Emissionsmodell 105, das Partikel-Emissionsmodell EMP und/oder das Partikel¬ filtermodell PF-M können in die Motorsteuereinheit CPU integriert sein. Es ist aber auch möglich, zumindest eines der Modelle in ein separates Steuergerät oder in ein anderes Steuergerät, beispielsweise einen sogenannten "Fahrzeugführungs¬ rechner", der vielfach in schweren Nutzfahrzeugen eingesetzt wird, zu imple¬ mentieren.
Fig. 9 zeigt den relevanten Ausschnitt der Steuerungsalgorithmen im Motorsteu¬ ergerät CPU. Ein bekanntes Partikel-Emissionsmodell EMP liefert einen Wert für die Masse m_soot bzw. die Konzentration der Partikel im Abgas. Dieses Modell EMP kann hierzu auf Motorbetriebsgrößen wie etwa Drehzahl n und Drehmoment M und/oder auf Daten von im Abgasstrang angeordneten Sensoren 106, 107 zurückgreifen. Mit mA ist der Abgas-Volumenstrom bezeichnet.
Weiterhin ist in den Steuerungsalgorithmen ein Partikelfilter-Modell PF-M vorge¬ sehen, welches die Ablagerung der Partikel im Partikelfilter 103 modelliert. Be¬ kannt sind hier bisher Modelle, welche die Gesamtmasse an Partikeln bestimmen. Das erfindungsgemäße Verfahren setzt hier ein Modell ein, das aus n fiktiven Zel¬ len Zl, Z2, ... Zn besteht, wobei n zumindest 102, vorteilhafterweise etwa 4-8 beträgt. Besonders vorteilhaft ist es hierbei, wenn diese Modell-Zellen Zl, Z2, ... Zn in Strömungsrichtung des Abgases angeordnet sind, es sich also um ein 1-di- mensionales Modell des Partikelfilters 103 handelt.
Diese mehreren Zellen Zl, Z2, ... Zn können unterschiedlich große Abschnitte des Partikelfilters 103 simulieren, aber der Rechenaufwand ist besonders gering, wenn jede Zelle Zl, Z2, ... Zn einen gleich großen Abschnitt des Partikelfilters 103 modelliert.
Aus der Verteilung der Partikel in den Zellen Zl, Z2, ... Zn des Partikelfilter-Mo¬ dells PF-M wird dann eine Information über den Beladungszustand, BZ, gewon¬ nen, wie weiter unten ausführlich erläutert wird. Diese Information über den Be¬ ladungszustand BZ wird dann einem Rechenblock R_ANF zugeführt, der aus BZ und möglichen weiteren Informationen eine Anforderung ANF bestimmt, dass das Partikelfilter 103 zu regenerieren ist. Diese Anforderung ANF, kann, wie in der Li¬ teratur bekannt, aus einer binären Anforderung (ja/nein) oder einer Zustands- zahl bestehen, die eine Information über die Dringlichkeit einer Regeneration des Partikelfilters enthält.
Die Regenerations-Anforderung ANF kann, wie ebenfalls bekannt, in weiteren, hier nicht dargestellten Rechenblöcken mit weiteren Informationen verknüpft werden um dann tatsächlich eine Regeneration des Partikelfilters 103 auszulö¬ sen.
Fig. 10 zeigt das Modell PF-M des Partikelfilters 103. In jeder der n Zellen Zl, Z2, ... Zn mit dem Index i ist die Masse an Partikeln m_i abgelegt, d.h. m_l in der ersten Zelle Zl, m_2 in der zweiten Zelle Z2 usw. Ein einfacher Algorithmus zur Berechnung der Verteilung der Partikel in den einzelnen Zellen Zl, Z2, ... Zn teilt die Partikelmasse m_i_ein, die am Eingang jeder der Zellen Zl, Z2, ... Zn des Modells PF-M ankommt, in zwei Anteile m_i_par und m_i_trans auf. Dabei stellt m_par den Teil der Partikel dar, der parallel zur Strömungsrichtung 112 des Ab¬ gases weiter transportiert wird, während m_trans denjenigen Teil der Partikel darstellt, der transversal zur Richtung des Abgasstromes 112 bewegt und auf der Wand des Partikelfilters 103 abgelagert wird. Für jede Zelle Zl, Z2, ... Zn gilt also die Gleichung: m_i_ein = m_i_trans + m_i_par. Zudem ist die Partikelmasse m_i_par, die aus Zelle Zi parallel zum Abgasstrang transportiert wird, gleichzeitig diejenige Partikelmasse, die am Eingang der nächsten Zelle Zl, Z2, ... Zn mit dem Index i+1 ankommt. Es gilt also: m_(i+l)_ein = m_i_par.
Am Eingang der ersten Zelle Zl kommt die gesamte Partikelmasse an, es gilt also: m_l_ein = m_soot.
Weiterhin kann man davon ausgehen, dass ein "Wall Flow" Partikelfilter die Par¬ tikel nahezu vollständig aus dem Abgas herausfiltert, dass also am Ausgang der letzten Zelle in guter Näherung keine Partikel mehr parallel transportiert werden. Es gilt also: m_n_par » 0.
Die in jeder Zelle Zl, Z2, ... Zn abgelagerte Partikelmasse m_i ergibt sich durch Integration des transversalen Anteils m_i_trans über die Zeit.
Die Aufteilung von m_i_ein in die beiden Anteile m_i_par und m_i_trans wird vorteilhafterweise durch einen Faktor f_i beschrieben, welcher für jede Zelle un¬ terschiedlich ist. Es gilt also: m__i_par = f_i x m_i_ein und: m_i_trans= (l-f_i) x m_i_ein
Da, wie oben ausgeführt, am Ende des Partikelfilters nahezu keine Partikel ent¬ weichen, gilt die Beziehung: f_l x f_2 x ... x f_n « 0.
Aus der Literatur ist bekannt, dass die Ablagerung der Partikel auf der Wand des Filters mit der lokalen Strömungsgeschwindigkeit durch die Wand v_i_trans steigt. Daher ist es vorteilhaft, in jedem Rechenschritt die Faktoren f_i durch eine quadratische Abhängigkeit von v_i_trans zu berechnen:
1- f_i = f + g x v_i_trans + h x (v_i_trans)2
Die Geschwindigkeiten v_i_trans können mit aus der Literatur bekannten Ver¬ fahren aus der Strömungsgeschwindigkeit des Abgases vor dem Partikelfilter und dem Strömungswiderstand durch die Wand jeder Zelle bestimmt werden, wobei dieser Strömungswiderstand seinerseits von der bereits in Zelle Zi abgelagerten Partikelmasse m_i abhängt.
Selbstverständlich sind auch komplexere Abhängigkeiten möglich, werden aber der Klarheit wegen hier nicht näher erörtert. Abhängig von dem Beladungszustand des Partikelfilters 103, der durch die in je¬ der Zelle Zi abgelagerten Partikelmasse m_i charakterisiert ist, kann der Rechen¬ block R_ANF nun eine Anforderung zur Regeneration des Partikelfilters 103 stel¬ len.
In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die in jeder Zelle Zi abgelagerte Partikelmasse m_i durch das dieser Zelle Zi zugeordnete Volumen des Partikelfilters 103 dividiert um so die Partikelbeladung B_i jeder Zelle Zi zu bestimmen. Übersteigt nun die Partikelbeladung einer Zelle Zi einen Schwellwert B_max, wird eine Regeneration angefordert. Der Schwellwert B_max ist abhän¬ gig vom Material des Partikelfilters 103 und der Einbausituation im Abgasstrang 102. Für ein Partikelfilter 103 aus Siliziumkarbid (SiC) ist eine maximale Bela¬ dung zwischen 2 g/l und 12 g/l, besonders vorteilhafterweise zwischen 8 g/l und 10 g/l vorteilhaft.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird für den Vergleich nicht die Beladung B_i einer einzelnen Zelle Zi, sondern die über mehrere Zellen z.B. zwei oder drei Zellen, gemittelte Beladung herangezogen.
In einer weiteren Ausgestaltung werden für unterschiedliche Teile des Partikel¬ filters 103 unterschiedliche Partikelbeladungs-Schwellwerte B_max berücksich¬ tigt. Hierbei ist es besonders vorteilhaft, wenn dieser Schwellwert im vorderen Teil des Partikelfilters 103 einen geringeren Wert hat als im hinteren Teil, da eine übermäßig hohe Beladung des Partikelfilters 103 im vorderen Teil besonders schnell zu einer Verstopfung des Partikelfilters 103 führen kann.
Wenn die Regenerations-Anforderung ANF nicht aus einem binären ja/nein Wert sondern aus einer Zustandszahl besteht, die eine Information über die Dringlich¬ keit einer Regeneration des Partikelfilters enthält, ist es vorteilhaft, wenn diese Zustandszahl von der Anzahl der Zellen Zi des Partikelfilters 103 abhängt, deren Beladung B_i den Schwellwert B_max überschreitet.
Hierbei ist es noch vorteilhafter, wenn es einen ersten Schwellwert B_max_l und einen zweiten Schwellwert B_max_2 gibt, wobei B_max_2 vorteilhafterweise größer ist als B_max_l. In dieser Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Ver¬ fahrens hängt die Zustandszahl von der Anzahl der Zellen ab, deren Beladung B_i den ersten Schwellwert B_max_l überschreitet sowie von der Anzahl der Zellen, deren Beladung B_i ebenfalls den zweiten Schwellwert B_max_2 über¬ schreitet, wobei die Anzahl der Zellen deren Beladung den Wert B_max_2 über¬ schreitet einen größeren Einfluss auf den Wert der Zustandszahl hat als die An¬ zahl der Zellen Zi, deren Beladung lediglich den Wert B_max_l überschreitet.
Weiterhin ist es vorteilhaft die Partikel in brennbare Partikel (Ruß) und nicht brennbare Partikel (Asche) zu unterteilen und die Beladung jeder Zelle Zi mit brennbaren und nicht brennbaren Partikeln getrennt zu berechnen. Weiterhin ist es vorteilhaft, eine Regeneration des Partikelfilters 103 nur dann anzufordern, wenn die Beladung einer oder mehrerer gemittelter Zellen Zi mit brennbaren Partikeln einen Schwellwert B_brennbar_max überschreitet.
Fig. 11 zeigt eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Ver¬ fahrens. Hierbei wird berücksichtigt, dass im Abgasstrom vorhandene Stickoxide (NOx) die Ablagerung von Partikeln im Partikelfilter 103 erheblich reduzieren können (sogenannter CRT-Effekt), insbesondere bei einer hohen Temperatur des Partikelfilters und/oder bei einer katalytischen Beschichtung des Partikelfilters 103.
Daher ist vorgesehen, zusätzlich zu dem Emissionsmodell für Partikel, EMP, ein weiteres Modell EMNOx zu verwenden, welches die Emission an Stickoxiden be¬ schreibt. Solch ein Modell liefert einen Wert m_NOx für die Masse oder Konzent¬ ration an Stickoxiden im Abgasstrom, welcher z.B. aus einem Kennfeld gewonnen werden kann, das Drehzahl n, Drehmoment M oder ähnliche Betriebsgrößen der Brennkraftmaschine als Eingang enthält.
Weiterhin ist ein NOx-Einfluss-Modell (NOX-MOD) vorgesehen, welches den Ein- fluss der Stickoxide auf die im Partikelfilter 103 abgelegte Masse an Partikeln be¬ rücksichtigt. Dieses Modell bestimmt auf Basis der aus dem Partikel-Emissions¬ modell EMP bestimmten Masse an Partikeln m_soot, der aus dem NOx-Emissi- onsmodell EMNOx bestimmten Masse an Stickoxiden m_NOx sowie der Tempera¬ tur des Partikelfilters T_PF eine um den temperaturabhängigen Einfluss der Stickoxide verminderte effektive Partikelmasse m_soot_eff, die sich im Partikel¬ filter 103 ablagert.
Die Temperatur T_PF wird berücksichtigt, da die Oxidation der Partikel durch NOx von der Temperatur des Partikelfilters 103 abhängt. So findet bei Temperaturen von unterhalb ca. 2000C keine Oxidation durch NOx statt.
In einer einfachen Ausführungsform wird im Modell NOx-MOD die Masse m_NOx an Stickoxiden mit einem Faktor f_Temp multipliziert, der von der Temperatur des Partikelfilters T_PF abhängt, das Ergebnis von der Partikelmasse m_soot subtrahiert und das Resultat dieser Subtraktion auf einen nur leicht negativen Wert nach unten begrenzt, um die effektive Partikelmasse m_soot_eff zu erhal¬ ten. Der Wert des Faktors f_Temp nimmt bei tiefen Temperaturen den Wert Null an und entspricht bei hohen Temperaturen einem festen Wert, welcher auch die unterschiedliche (mittlere) molekulare Masse von Stickoxiden und Ruß berück¬ sichtigt.
In Fig. 12 ist die Partikelmassenverteilung in Strömungsrichtung nach einer Bela¬ dung relativ zur Position im Partikelfilter gezeigt. Mit A ist dabei die gemessene Masse mp der Partikel, mit B die aus dem Ablagerungsmodell ermittelte Masse mp der Partikel im Partikelfilter bezeichnet, wobei der Partikelfilter 103 in vier Zellen eingeteilt wurde. Die kumulierte Masse mp der Partikel pro Zelle Zl, Z2, Z3, Z4 ist in Fig. 13 für gemessene und mit dem Ablagerungsmodell ermittelte Massen A, B dargestellt. Es ist eine gute Übereinstimmung zwischen realen und errech¬ neten Ergebnissen erkennbar.
Das erfindungsgemäße Verfahren wurde anhand von Massenströmen der Kom¬ ponenten im Abgas erörtert. Anstelle der Massenströme können aber auch die entsprechenden Konzentrationen und der Volumenstrom der Abgase verwendet werden.

Claims

P A T E N T A N S P R Ü C H E
1. Verfahren zum Bestimmen der Partikelemissionen im Abgasstrom einer Brennkraftmaschine, mit folgenden Schritten:
- Bereitstellen eines kennfeldbasierten Emissionsmodells;
- Messen der tatsächlichen Partikelemissionen im Abgasstrom während ei¬ nes festen oder variablen Messintervalls und Aufintegrieren der Partikel¬ emissionen über dem Messintervall;
- Ermitteln der idealen Partikelemissionen mittels des Emissionsmodells während des Messintervalls und Aufintegrieren der idealen Partikelemis¬ sionen über dem Messintervall;
- Vergleichen der gemessenen tatsächlichen Partikelemissionen mit den er¬ mittelten idealen Partikelemissionen;
- Bestimmen eines Korrekturfaktors aufgrund der Differenz zwischen den gemessenen tatsächlichen Partikelemissionen und den ermittelten idealen Partikelemissionen;
- Berücksichtigen des Korrekturfaktors bei der Bestimmung der idealen Partikelemissionen aus dem Emissionsmodell.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein einheitli¬ cher Korrekturfaktor für alle Betriebspunkte der Brennkraftmaschine ge¬ wählt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass unterschiedli¬ che Korrekturfaktoren für unterschiedliche Betriebsbereiche gewählt wer¬ den.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die unter¬ schiedlichen Korrekturfaktoren aufgrund eines Korrekturkennfeldes be¬ stimmt werden.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrekturfaktoren unter Berücksichtigung der Häufigkeitsverteilung von Be¬ triebspunkten der Brennkraftmaschine bestimmt werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der aktuelle Korrekturfaktor f_K aus einem alten Wert des Korrektur¬ faktors f_K_alt und dem Verhältnis soot_ratio zwischen den gemessenen tatsächlichen und den ermittelten idealen Partikelemissionen nach der For¬ mel f_K = fl * f_K_alt + (1-fl) / soot_ratio bestimmt wird, wobei der Fak¬ tor fl ein Wert zwischen 0 und 1, vorzugsweise zwischen 0,85 und 0,95, ist.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrektur nur dann durchgeführt wird, wenn sie innerhalb eines Plausibilitätsintervalls liegt.
8. Verfahren zum Ermitteln des Partikeleintrages in einem im Abgasstrom ei¬ ner Brennkraftmaschine angeordneten Partikelfilter, mit folgenden Schrit¬ ten:
- Bereitstellen eines vorzugsweise kennfeldbasierten Emissionsmodells für Partikel;
- Bereitstellen zumindest eines vorzugsweise kennfeldbasierten Emissions¬ modells für Stickoxide;
- Bereitstellen eines vorzugsweise temperaturabhängigen Modells für die Oxidation der Rußpartikel durch Stickoxide;
- Bestimmen der theoretischen Partikelmasse und/oder Partikelkonzentra¬ tion aufgrund des Emissionsmodells für Partikel für zumindest einen Be¬ triebspunkt;
- Bestimmen der Stickoxidmasse und/oder -konzentration aufgrund des Emissionsmodells für Stickoxide für zumindest einen Betriebspunkt;
- Bestimmen einer negativen Partikel-Äquivalentmasse und/oder -konzen¬ tration aufgrund des Modells für die Oxidation der Rußpartikel durch Stickoxide für die bestimmte Stickoxidmasse und/oder -konzentration;
- Bestimmen einer effektiven Partikelmasse und/oder -konzentration auf¬ grund des Emissionsmodells für Partikel und der negativen Partikel-Äqui¬ valentmasse und/oder -konzentration und
- Akkumulieren der effektiven Partikelmasse und/oder -konzentration in ein Modell des Partikelfilters.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass getrennte kennfeldbasierte Emissionsmodelle für die NO- und N02-Emissionen bereit¬ gestellt werden und dass für den zumindest einen Betriebspunkt die NO- und/oder NO2-Emissionen bestimmt werden und dass aufgrund der NO- und NO2-Emissionen effektive Partikelmassen und/oder Konzentrationen be¬ stimmt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Partikelfiltertemperatur an zumindest einer Stelle ermittelt wird und die ne- gative Partikel-Äquivalentmasse und/oder die negative Partikel-Äquivalent¬ konzentration in Abhängigkeit der Partikelfiltertemperatur bestimmt wird, wobei vorzugsweise die Partikelfiltertemperatur durch Messen der Abgas¬ temperatur vorzugsweise stromaufwärts des Partikelfilters bestimmt wird.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung der effektiven Partikelmasse berücksichtigt wird, dass die im Abgasstrang vorhandenen Stickoxide die aktuell im Abgas be¬ findlichen Rußpartikel besser oxidieren als im Partikelfilter abgelagerte Ru߬ partikel.
12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Wert für die effektive Partikelmasse nach unten begrenzt wird.
13. Verfahren zur Steuerung der Regeneration einer Abgasnachbehandlungsein¬ richtung, insbesondere eines Partikelfilters mittels eines vorzugsweise kenn- feldbasierten Rechenmodells, wobei die Abgasnachbehandlungseinrichtung in zumindest zwei, vorzugsweise zumindest fünf Zellen, eingeteilt wird, der Beladungszustandes in jeder der Zellen mittels eines Ablagerungsmodells ermittelt wird und ein Regenerationsvorgange für die Abgasnachbehand¬ lungseinrichtung in Abhängigkeit des Beladungszustandes eingeleitet wird, dadurch gekennzeichnet, dass aufgrund des Beladungszustandes zumin¬ dest einer Zelle eine Zustandszahl ermittelt wird und dass der Regenera¬ tionsvorgang in Abhängigkeit der Zustandszahl eingeleitet wird.
14. Verfahren zur Steuerung der Regeneration einer Abgasnachbehandlungsein¬ richtung, insbesondere eines Partikelfilters mittels eines vorzugsweise kenn- feldbasierten Rechenmodells, wobei die Abgasnachbehandlungseinrichtung in zumindest zwei, vorzugsweise zumindest fünf Zellen, eingeteilt wird, der Beladungszustandes in jeder der Zellen mittels eines Ablagerungsmodells ermittelt wird und ein Regenerationsvorgange für die Abgasnachbehand¬ lungseinrichtung in Abhängigkeit des Beladungszustandes eingeleitet wird, dadurch gekennzeichnet, dass für jede Zelle zumindest ein Schwellwert für den maximal zulässigen Beladungszustand definiert wird, und dass der Regenerationsvorgang für die Abgasnachbehandlungseinrichtung eingeleitet wird, wenn der Beladungszustand zumindest einer Zelle über dem ent¬ sprechenden Schwellwert liegt.
15. Verfahren nach Anspruch 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, dass zu¬ mindest zwei Zellen in Strömungsrichtung hintereinander angeordnet wer¬ den.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 13 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Zellen zumindest annähernd gleicher Größe definiert werden.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass für jede Zelle zumindest ein Schwellwert für den maximal zulässigen Beladungszustand definiert wird.
18. Verfahren nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Schwell¬ werte zumindest zweier Zellen unterschiedlich groß definiert werden, wobei vorzugsweise der Schwellwert einer stromaufwärtigen Zelle kleiner definiert wird als der Schwellwert einer stromabwärtigen Zelle.
19. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass ein Regenerationsvorgang eingeleitet wird, wenn der Beladungszu¬ stand zumindest einer Zelle über dem entsprechenden Schwellwert liegt.
20. Verfahren nach Anspruch 14 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass ein Regenerationsvorgang eingeleitet wird, wenn ein Mittelwert über die BeIa- dungszustände mehrerer Zellen über dem Schwellwert liegt.
21. Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass aufgrund des Beladungszustandes zumindest einer Zelle eine Zu- standszahl ermittelt wird und dass der Regenerationsvorgang in Abhängig¬ keit der Zustandszahl eingeleitet wird.
22. Verfahren nach Anspruch 13 oder 20, dadurch gekennzeichnet, dass für zumindest eine Gruppe von Zellen jeweils zumindest zwei Schwellwerte, vorzugsweise ein erster und ein zweiter Schwellwert, definiert wird und dass in Abhängigkeit der Häufigkeit des Überschreitens der Schwellwerte die Zu¬ standszahl ermittelt wird, wobei vorzugsweise Überschreitungen von höhe¬ ren Schwellwerten die Zustandszahl mehr beeinflusst als Überschreitungen von niedrigeren Schwellwerten.
23. Verfahren nach einem der Ansprüche 13 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass die Beladung der Abgasnachbehandlungseinrichtung in brennbare und nicht brennbare Partikel unterteilt wird und dass die Beladung jeder Zelle mit brennbaren und nicht brennbaren Partikeln getrennt ermittelt wird.
24. Verfahren nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass die Regene¬ ration der Abgasnachbehandlungseinrichtung nur dann eingeleitet wird, wenn die Beladung eines oder mehrerer Zellen mit brennbaren Partikeln ei¬ nen Schwellwert für brennbare Partikel überschreitet.
25. Verfahren nach einem der Ansprüche 13 bis 24, dadurch gekennzeichnet, dass der Beladungszustand in jedem der Zellen in Abhängigkeit der im Ab¬ gasstrom vorhandenen Stickoxide und/oder in Abhängigkeit der Temperatur der Abgasnachbehandlungseinrichtung ermittelt wird.
26. Verfahren nach einem der Ansprüche 13 bis 25, dadurch gekennzeichnet, dass das Ablagerungsmodell die in jede der Zellen einströmende Masse an Partikeln in einen Anteil, welcher in dieser Zelle abgelagert wird und in ei¬ nen Anteil, welcher aus der Zelle ausströmt, einteilt.
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