本发明涉及一种用于检测柴油发动机的柴油颗粒物过滤器捕获的颗粒物量的方法、一种相应的系统、一种计算机可读存储介质以及一种用于车辆的控制单元。
背景技术:
柴油发动机因扭矩大、经济性能好等优点在某些领域中得到了广泛使用。然而,对于柴油发动机来说,工作时会产生包含颗粒物、氮氧化物等诸多有害成分的废气。颗粒物主要是碳,通常称为碳烟,它不仅会呈现为烟尘而污染空气,更重要的是,细小的颗粒物能深入人的肺部对肺部造成损伤。这些颗粒物往往还吸附有很多有不同程度的诱变和致癌作用的有机物质,例如多环芳烃。
因此,目前的柴油发动机一般都配备有柴油颗粒物过滤器,以满足日益严格的环保要求。柴油颗粒物过滤器通常安装在柴油发动机的排气系统中来降低废气中的有害颗粒物。
柴油颗粒物过滤器主要由颗粒物过滤系统和再生系统两部分组成。颗粒物过滤系统随着捕获的颗粒物的不断增多,会造成排放背压升高等问题,背压升高又会影响到发动机的动力性和经济性。因此,需要检测柴油颗粒物过滤器捕获的碳烟颗粒量,在柴油颗粒物过滤器的碳烟颗粒量达到预定阈值时,启动再生系统,例如通过高温燃烧除去颗粒物,恢复柴油颗粒物过滤器的性能。
目前,通常通过模型间接计算得到碳烟颗粒量。然而,对于碳烟检测模型来说,它高度依赖于发动机的原始排放,当一些部件出现故障、例如漏油等可能会使得模型不再准确。对于主要针对商用车的基于压差的计算方法,压差通常较低,在这种情况下,压差传感器的误差和载体的批量生产的公差再加上被动再生的影响会使得有可能不能准确地检测碳烟颗粒量。为此,迫切需要对现有的碳烟颗粒量的检测方法进行改进,以使柴油颗粒物过滤器始终能够高效地工作。
技术实现要素:
本发明的目的是提供一种改进的用于检测柴油发动机的柴油颗粒物过滤器捕获的颗粒物量的方法、一种相应的系统、一种计算机可读存储介质以及一种用于车辆的控制单元,以提高检测模型的可靠性,防止柴油颗粒物过滤器出现过热损坏的情况。
根据本发明的第一个方面,提供了一种用于检测柴油发动机的柴油颗粒物过滤器捕获的颗粒物量的方法,所述方法至少包括以下步骤:检测所述柴油颗粒物过滤器是否处于恶化工况下;以及如果检测到所述柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下,引入修正参数计算所述颗粒物量,否则不引入修正参数计算所述颗粒物量。
根据本发明的第二个方面,提供了一种用于检测柴油发动机的柴油颗粒物过滤器捕获的颗粒物量的系统,所述系统包括:控制单元,所述控制单元被构造成:检测所述柴油颗粒物过滤器是否处于恶化工况下,如果检测到所述柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下,引入修正参数计算所述颗粒物量,否则不引入修正参数计算所述颗粒物量。
根据本发明的第三个方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有程序指令,其中,所述程序指令被处理器执行时实现所述方法的步骤。
根据本发明的第四个方面,提供了一种用于车辆的控制单元,所述控制单元包括存储器、处理器以及存储在存储器上并能够在处理器上运行的程序指令,其中,所述处理器执行所述程序指令时实现所述方法的步骤。
通过在柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下引入修正参数,可以提高计算准确度或使计算出的碳烟颗粒量稍大于实际碳烟颗粒量,从而可以准确地提供再生指令和满足相应的法规要求。
附图说明
下面,通过参看附图更详细地描述本发明,可以更好地理解本发明的原理、特点和优点。附图包括:
图1简要地示出了一个发动机与废气排放处理系统的示意框图。
图2示出了一个现有模型的示意图。
图3示出了排气压差与体积流量的三次方之间两种不同的线性关系。
图4示出了排气压差与体积流量的三次方之间的比例系数随时间的变化。
图5示出了根据本发明的一个示例性实施例的引入了修正参数计算碳烟颗粒量的模型。
图6示出了根据本发明的另一个示例性实施例的引入了修正参数计算碳烟颗粒量的模型图。
图7示出了根据本发明的另一个示例性实施例的在判断柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下时如何进行修正的模型的原理图。
图8示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于确定碳烟颗粒量的方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案以及有益的技术效果更加清楚明白,以下将结合附图以及多个示例性实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,而不是用于限定本发明的保护范围。
图1简要地示出了一个发动机与废气排放处理系统的示意框图。柴油车的柴油发动机10启动后,废气经由排气管20传导至废气排放处理系统30。该废气排放处理系统30包括柴油颗粒物过滤器31,用于过滤废气中的颗粒物。过滤后的废气再经由穿过废气排放处理系统30的排气管20向柴油车外排出。
目前,根据不同的情况、例如对于不同车型,已经存在多种确定柴油颗粒物过滤器31的碳烟颗粒量的方法。
例如,第一种方式是,在柴油颗粒物过滤器31的入口与出口两端分别设置压力传感器32和33,用于检测入口与出口处的排气压力。控制单元40、例如柴油车的ecu(电子控制单元)从这两个压力传感器32和33获得压力检测值,并依据入口与出口之间的排气压差△p反推计算得出柴油颗粒物过滤器31中已经捕集的碳烟颗粒量。当然,也可以设置一个压差传感器,直接测量柴油颗粒物过滤器31的入口与出口之间的压差△p。随着捕获的碳烟颗粒量的增加,废气不再容易流过柴油颗粒物过滤器31,即柴油颗粒物过滤器31此时的流阻较大,入口与出口之间的压差△p会相应地增大。此时,模型相对较为简单,输入参数主要为压差。
当然,该模型也可以引入其他输入参数,例如,废气的体积流量q、车速v等。图2示出了这种模型的示意图,模型f(△p,q,v)根据输入的信号计算碳烟颗粒量sw1。这种方法尤其适合于轻载柴油车。
控制单元40可以对柴油发动机10和废气排放处理系统30分别进行控制。例如,根据需要,控制单元40可以向废气排放处理系统30发出指示柴油颗粒物过滤器31进行再生过程的指令。
第二种方式是:事先基于废气排放标准来计算进行柴油颗粒物过滤器31的再生时所允许的柴油车的工况参数,例如(两次再生过程启动之间的)行驶里程、柴油发动机的运行时间以及油耗累计值等,然后基于该事先计算的工况参数规定一预定值,每当达到该预定值后,由控制单元40直接指令柴油颗粒物过滤器31进行再生。此时,模型的输入参数主要包括行驶里程、柴油发动机的运行时间以及油耗累计值。随着行驶里程的增加,汽车排放的废气总量也会增加,因此柴油颗粒物过滤器31捕获的碳烟颗粒量也会增加。类似地,柴油颗粒物过滤器31捕获的碳烟颗粒量也会随着柴油发动机的运行时间和油耗累计值的增加而增加。当然,也可引入其他输入参数。
第三种方式是:针对一台标准柴油车型(或者为用于备案测试的车型)在测试状态下测试其在不同的工况参数(例如,不同的发动机转速、单位时间的油耗、进气流量等)下柴油颗粒物过滤器捕集到的碳烟颗粒量,然后将它们作为基准参数表存储记录下来。此后,针对同一型号的其他柴油车,依据该存储的基准参数表在每次再生过程结束后(即下一个再生开始之前),根据该柴油车实际的工况参数(例如发动机转速、单位时间的油耗等)由控制单元推断柴油颗粒物过滤器中已捕集到的碳烟颗粒量,在该碳烟颗粒量累计到一定值后,由控制单元直接指令柴油颗粒物过滤器31进行再生。此时,模型的输入参数包括上述各种工况参数。该模型利用查表比对累加推算。这尤其适合重载柴油车。
实际中,用于确定启动再生的模型并不局限于上述三种方式,它们之间也可以彼此组合或互相修正,本发明不对模型的类型进行任何限制。换言之,只要模型能够基于输入参数估算碳烟颗粒量即可,例如cn102628386a等中描述了多种估算方法。
然而,无论是目前哪种模型,均发现存在检测不准确的情况,有时会造成过早、过频繁的再生,有时会造成过晚再生。过早、过频繁的再生会造成能量浪费,降低柴油颗粒物过滤器的使用寿命,恶化机油的稀释,过晚再生又可能会使燃烧温度过高而使柴油颗粒物过滤器产生烧裂的危险,排放的废气也不再满足环保要求,也会降低柴油发动机的工作性能。显然,相对过早再生,过晚再生的危险和危害更大,因此,迫切希望能够准确地估计或适当过大地估计碳烟颗粒量,从而能够及时或稍早地触发主动再生。
过晚再生意味着实际捕获的碳烟颗粒量大于通过模型计算出的碳烟颗粒量,原因通常在于没有考虑柴油颗粒物过滤器31的恶化工况。具体地讲,例如发动机的空气系统和/或燃油系统或柴油颗粒物过滤器31本身出现某种异常状况或极端状况时会使得柴油颗粒物过滤器31处于快速加载状态,这种快速加载状态如果没有被及时地发现和考虑,则有可能会使得实际碳烟颗粒量大于通过模型计算出的碳烟颗粒量,从而会造成过晚再生。
为此,首先需要可靠地检测柴油颗粒物过滤器31的恶化工况,至少不能漏判柴油颗粒物过滤器31的恶化工况。使柴油颗粒物过滤器31处于恶化工况的因素有多种,下面仅示例性地描述通过哪些信息可以判断柴油颗粒物过滤器31处于恶化工况下。
1)第一种示例性判断方法
排气压差△p与体积流量q之间存在以下函数关系:
δp=k*q3(1)
其中,k为比例系数。
显然,压差△p与体积流量q的三次方之间成线性关系,柴油颗粒物过滤器31捕获的碳烟颗粒量越大,比例系数k越大,压差△p也越大。
图3中示出了两种不同情况下的函数关系。线性关系y1表示的是新的未使用过的柴油颗粒物过滤器的情况,比例系数k1较小,线性关系y2表示的是柴油颗粒物过滤器已满载的情况,比例系数k2比k1大。
k1可以在车辆首次使用时确定,然后存储在相应的存储器中。如果更换了新的柴油颗粒物过滤器或完全清除了柴油颗粒物过滤器内的所有捕获物质,也可以通过测量此时的废气的体积流量q和压差△p确定k1。必要时,也可以通过测试校准k1。为了更准确起见,即使是新的柴油颗粒物过滤器,在每次确定k1之前都要启动再生,以消除任何可能的碳烟。
判断柴油颗粒物过滤器处于满载状态而需要触发再生的压差△p可预先确定。基于预先确定的压差△p通过废气的体积流量q可以确定比例系数k2。
根据本发明的一个示例性实施例,为了保证k值确定的准确性,可以选定一体积流量区间,只有测得的体积流量q位于该体积流量区间内才实施比例系数k的计算,如图3中的阴影框1所示。
根据本发明的另一个示例性实施例,为了保证k值确定的准确性,可以通过计算预定时段内的k值的平均值作为当前要求取的k值。对于本领域的技术人员来说,也可以采取其他处理方法、例如其他低通滤波技术来使得求取的k值具有更高的可靠性。
柴油颗粒物过滤器在正常工作状态下是逐步积累碳烟颗粒物的,这表现为,比例系数k在k1与k2之间的区间内随着发动机的工作时间t大致是线性变化的,如图4中的虚线2所示。
根据本发明的一个示例性实施例,定义一个变量r来反映k值的变化快慢,如式(2)所示:
其中,△k表示△t时间内的k值的变化量。当k值变化剧烈而使得r大于预定阈值r1时,则认为柴油颗粒物过滤器处于快速加载状态、即恶化工况下。
根据本发明的一个示例性实施例,也可以计算一段时间内的r值的平均值作为要确定的r值,以减少误判。
如图4所示,实线3比虚线2具有更大的斜率,表示此时k值变化剧烈,因此可以认为柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下。
2)第二种示例性判断方法
柴油发动机的空气系统通常包括废气再循环系统和涡轮增压系统,其中,废气再循环系统耦合到排气管与进气管之间,并且例如包括废气再循环阀、废气再循环冷却器等部件,涡轮增压系统耦合到排气管以利用排气管内的废气增大柴油发动机的进气压力,并且例如包括增压器、增压器转轴、空气压缩机等部件。废气再循环系统和涡轮增压系统都接收来自排气管内的废气,它们的进气流量分别由废气再循环阀和增压阀来控制。工作中,控制单元、例如图1中所示的控制单元40根据发动机的工况产生相应的废气再循环阀驱动信号和增压阀驱动信号,用以分别控制废气再循环阀和增压阀的开度。
当空气系统工作异常、例如出现故障时,进入发动机的气缸内的空气有可能不再能使喷入气缸内的柴油高效地燃烧,从而会影响废气成分。为此,例如控制单元40在工作过程中检测空气系统,如果出现异常情况,则会产生空气系统报错信号,该报错信号的产生也可能意味着柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下。
3)第三种示例性判断方法
表示空气与柴油的混合比的空燃比α是发动机工作时的一个非常重要的参数,对尾气排放、发动机的动力性和经济性都有很大的影响。空燃比α大于理论空燃比α1的混合气称作稀混合气,气多油少,燃烧完全,油耗低,污染小,但功率较小。空燃比α小于理论空燃比α1的混合气称作浓混合气,气少油多,功率较大,但燃烧不完全,油耗高,污染大,这会使得排气状况恶化。为此,可以设定一个空燃比阈值α2,当实际空燃比α低于该空燃比阈值α2时可以判断柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下。
当发动机的喷油系统出现异常时,可能影响喷油量,进而也会引起空燃比α的变化,因此,通过空燃比α的变化可以从某种程度上反映喷油系统的状况。
根据本发明的一个示例性实施例,为了避免误判,可以通过计算预定时段内的空燃比α的平均值作为当前要求取的α值。
实际中,也可以基于以空燃比α为函数变量的其他参数(即基于空燃比的变型参数)、例如实际空燃比与理论空燃比的比值λ来判断柴油颗粒物过滤器是否处于恶化工况下,这实际上也是基于空燃比进行判断的。
以上描述了可以基于比例系数k的变大、有关空气系统的报错信号的产生或空燃比α的变小来判断柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下,但对于本领域的技术人员来说,这些仅是示例性的,而非限制性的,例如也可以采用它们之间的任意组合进行判断。影响废气成分的参数和因素有许多种,只要能够判断废气内的需要过滤的颗粒物变多而使得柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下即可。
根据本发明,当判断柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下时,需要对碳烟模型进行修正,以使碳烟模型更准确地计算出柴油颗粒物过滤器捕获的碳烟颗粒量,和/或允许适当过大地估计碳烟颗粒量,这是因为适当过早地触发主动再生虽不是最佳的,但可以确保避免柴油颗粒物过滤器出现过热现象。
为了更清楚地、更通用地表述如何修正模型,定义了一个通用函数关系式如下:
sw=f(c,x)(3)
其中,sw表示碳烟颗粒量,f表示函数关系,c是修正参数,x表示其他输入参数,例如可以是压差△p、体积流量q、车速v等。需要指出的是,修正参数和其他参数的数量不受限制。
根据本发明的一个优选的示例性实施例,上述公式(3)可以变型为:
sw=f(c,sw1)(4)
其中,sw1如上所述表示未考虑柴油颗粒物过滤器的恶化工况计算得出的碳烟颗粒量,其可以由现有模型进行计算,然后再引入修正参数c对sw1进行修正。
根据公式(4)计算碳烟颗粒量,可以简化计算,降低计算量,这是因为可以不改变现有模型而只是对现有模型的计算结果进行修正。通过这种方法,可以很容易对现有的模型进行修正,而无需重新进行编程,同时提高了系统的可靠性。
根据本发明的另一个优选的示例性实施例,采用以下公式(5)基于碳烟颗粒量sw1计算碳烟颗粒量sw:
sw=f(c)*sw1(5)
其中,f(c)表示基于修正参数c的修正函数,这样可以进一步简化对碳烟颗粒量sw的计算。
图5示出了根据本发明的一个示例性实施例的引入了修正参数c计算碳烟颗粒量的模型。如图5所示,可以构造一个子模型、即函数f(c)来计算修正因子β,然后该修正因子β与压差△p、体积流量q、车速v一起输入到模型f(△p,q,v,β)中来计算碳烟颗粒量。
图6示出了根据本发明的另一个示例性实施例的引入了修正参数c计算碳烟颗粒量的模型。如图6所示,流量信号q被引入到一个子模型中来被修正参数c修正以生成修正后的流量信号q’,然后输入到模型f(△p,q,v)中,从而可以不改变现有模型的输入参数的个数和种类,进而不需要更改现有模型。
图7示出了根据本发明的另一个示例性实施例的在判断柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下时如何进行修正的模型的原理图。
如图7所示,该模型包括传统模型部分和修正部分,传统模型部分包括碳烟静态排放映射ⅰ和碳烟动态排放映射ⅲ,修正部分包括碳烟静态排放映射修正曲线ⅱ和碳烟动态排放修正映射ⅳ。碳烟静态排放映射ⅰ和碳烟静态排放映射修正曲线ⅱ连接到第一切换开关4,碳烟动态排放映射ⅲ和碳烟动态排放修正映射ⅳ连接到第二切换开关5。碳烟静态排放映射ⅰ的输入参数为发动机转速n和喷油量b,碳烟静态排放映射修正曲线ⅱ的输入参数为反映k值变化快慢的变量r。碳烟动态排放映射ⅲ的输入参数为实际比值λ和实际比值λ与理论比值λ1之间的差λ-λ1,碳烟动态排放修正映射ⅳ的输入参数与碳烟动态排放映射ⅲ的相同。当柴油颗粒物过滤器处于正常工况时,第一切换开关4和第二切换开关5处于第一工作状态,如图7所示,此时通过碳烟静态排放映射ⅰ和碳烟动态排放映射ⅲ的叠加计算碳烟颗粒量。当柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下而产生触发信号6时,第一切换开关4和第二切换开关5在触发信号6的触发下切换到第二工作状态,即在图7中向下切换,此时通过碳烟静态排放映射修正曲线ii和碳烟动态排放修正映射ⅳ计算碳烟颗粒量,其中,碳烟静态排放映射修正曲线ii先修正碳烟静态排放映射ⅰ、例如与碳烟静态排放映射ⅰ相乘获得碳烟静态排放修正映射ⅴ,如图7中的附图标记7所示,然后碳烟静态排放修正映射ⅴ再与碳烟动态排放修正映射ⅳ叠加计算碳烟颗粒量。
根据本发明的一个示例性实施例,碳烟静态排放映射修正曲线ⅱ修正碳烟静态排放映射ⅰ而使得碳烟静态排放修正映射ⅴ大于碳烟静态排放映射i,和/或碳烟动态排放修正映射ⅳ例如通过采用更大的标定系数而使得碳烟动态排放修正映射ⅳ在相同输入参数下大于碳烟动态排放映射ⅲ。通过这样的修正,可以更准确地反映实际碳烟颗粒量或者使计算出的碳烟颗粒量稍大于实际碳烟颗粒量,这样就可以及时地或稍早地触发主动再生。
实际中,修正参数c对碳烟颗粒量的影响可通过实验或仿真确定,然后基于该影响例如构建出一个修正函数f(c)存储在控制单元40的存储器中或存储在一个单独的存储器中。当需要计算碳烟颗粒量时,同时考虑获得的修正参数c通过修正函数f(c)参与碳烟颗粒量的计算,从而,可以提高碳烟颗粒量的计算精度和/或确保计算出的碳烟颗粒量不会明显小于实际碳烟颗粒量。例如,对不同型号的车,可以分别进行相应的实验或仿真来确定修正函数。对于累计地计算碳烟颗粒量而言,在每次计算时都要考虑修正参数c的影响。
根据本发明的一个示例性实施例,可以将修正函数f(c)以查询表的方式存储,这样可以减少计算量。
图8示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于确定碳烟颗粒量的方法的流程图。
该方法以步骤s1开始。在步骤s2中,判断柴油颗粒物过滤器是否处于恶化工况下。如果是(y),则行进到步骤s3中,在引入修正参数c的情况下计算碳烟颗粒量。如果否(n),则行进到步骤s4中,在不引入修正参数c的情况下计算碳烟颗粒量,例如采用传统模型进行计算。在步骤s5中,获得碳烟颗粒量sw。
当确定了碳烟颗粒量sw之后,将其与设定的阈值进行比较,判断是否需要发出再生指令。
经过大量的实验发现,通过在柴油颗粒物过滤器处于恶化工况下引入修正参数,可以提高计算准确度或使计算出的碳烟颗粒量稍大于实际碳烟颗粒量,从而可以准确地提供再生指令和满足相应的法规要求。
此外,尽管以上以柴油车为例描述了本发明,但本发明的思想适用于任何使用了柴油发动机的设备。
尽管这里详细描述了本发明的特定实施方式,但它们仅仅是为了解释的目的而给出的,而不应认为它们对本发明的范围构成限制。在不脱离本发明精神和范围的前提下,各种替换、变更和改造可被构想出来。