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基于模型的尿素喷射量估计和SCR尿素喷射系统诊断
摘要
尿素喷射系统是urea-SCR后处理技术中的关键设备之一，因为喷射的精确性决定了车辆的NOX还原性能。本论文提出一种新的SCR尿素喷射系统诊断方法，即基于尿素喷射模型估计喷射的尿素流量，不需要高成本的尿素流量传感器。这个估计是基于一个尿素泵的物理模型，模型通过采用已有的传感器作为信号进行系统辨识。进一步采用卡尔曼滤波算法过滤估计噪声。通过比较估计的喷射尿素量与指令量来诊断喷射器劣化。该方法已通过车载快速成型控制系统的验证，实验结果证明了这种方法的有效性。
Ⅰ.介绍
汽车污染对城市的空气质量的影响依然是一个环境问题的研究课题，目前正在通过日益严格的排放法规来解决这个问题。汽车行业面临着的一大挑战是如何通过高效的排气后处理系统来显著减少废气排放。对于柴油机来说，通过技术创新实现这个目标已经有很长时间了，大量的技术被发展和使用，包括使用稀燃NOX催化剂（如LNT）和选择性催化还原技术。最有前景的NOX减排技术是使用尿素水溶液的SCR技术，其中的尿素水溶液可以分解生成氨。废气中含有的氮氧化物可以与氨反应，被还原为大气中常见的氮气和水蒸气。SCR技术最初是为固定使用开发的，如柴油发电厂，并且已被证明是高效的。然而，汽车应用SCR技术的主要挑战是减小催化剂体积和喷射策略的优化，以尽量减少负荷变化期间的NOx排放和瞬态氨泄漏。图1描述了尿素SCR系统的基本结构。尿素泵通过输送管将尿素从尿素罐输送到计量模块。来自发动机的废气流经柴油氧化催化剂（DOC）并与SCR催化剂上的氨反应以进行NOx还原。在排放到空气中之前，来自SCR出口的已经处理的废气到达另一个氧化催化剂（OC）那里，在那里残留的氨被消除。尿素喷射系统是个闭环控制系统。基于输送管线压力的传感器测量，定量控制单元控制流速和从输送管到喷管的尿素喷射。喷射量的控制很重要，喷射量不足可能导致NOx转化率不理想。如果喷射速率太高，则会导致氨向大气中泄漏。
已有大量文献报道了尿素喷射系统的发展情况[4,5,6]。[5]展示了一种新型尿素喷射系统，配有数字计量泵和电子控制单元，用于确保喷射精度。对于喷射量的控制策略，考虑到SCR催化剂的退化，[4]利用NH3传感器开发了一个反馈模型，用于控制和监测尿素喷射系统。[6]通过使用NOx传感器设计了尿素定量喷射的反馈和前馈控制策略。
为了实现高的氮氧化合物还原率和低的氨泄漏率，需要不断监测SCR系统性能[7]。在 [8]中，基于对SCR系统的NOX转换效率相关的噪声因子的分析，研究了NOx传感器测量所需的精度，以便准确检测催化剂故障。[7]介绍了一种通过比较喷射到排气中的尿素的预期值与尿素罐中的实际体积变化来监测尿素计量系统的方法。根据车辆行驶周期的不同，此监控过程可能会超过一天完成。在定量喷射期间尿素喷射的任何故障都会降低SCR系统的NOx转化效率;因此，应该及时发现并纠正故障。其中一种经常出现的喷射故障是喷嘴堵塞，例如，如果喷油嘴喷嘴面积小于预期值，则会导致喷射量误差。遗憾的是，由于低成本的传感器尚未被开发用于测量注入尿素流量，因此研究尿素喷射的实时监测和诊断方法的文献很少。
本文提出了尿素喷射系统的故障检测方法。在不使用专用质量流量传感器的情况下，该方法基于模型的估算量来预测喷射的尿素量并监测喷嘴孔口的有效面积。该模型通过使用车载设备提供的信号来识别，即尿素喷射命令，电泵的PWM信号和管路压力等。这种方法为故障诊断提供了一个低成本的软件解决方案。
Ⅱ.尿素喷射系统的建模
- 尿素喷射的操作原理
图2中的典型尿素定量喷射控制装置是闭环控制系统，其向尿素喷射器提供恒定的管路压力。闭环控制系统由直流电机尿素泵和尿素输送管路的压力传感器组成。在压力传感器反馈的情况下，通过电机控制将管路压力调节为恒定的6 Bar。电机由脉宽调制（PWM）信号控制，具有固定的周期和不同的占空比; 并且喷射器喷嘴开口由具有固定占空比的脉冲幅度调制（PAM）信号控制，但是每个脉冲有多种幅度。同时，通过NOx传感器持续监测废气中的NOx浓度，并用作反馈信号来控制要喷射的尿素量。
B. 基于泵速的尿素流动模型
活塞泵部分通过尿素流体的物理方程来建模，
其中a是泵送的尿素流量，omega;是电机速度，D是活塞位移，泵的容积效率eta;近似等于1。rho;是尿素密度，取决于尿素罐压力Pa和尿素温度T0。 因此，电机转速与流入输送管线的尿素流量成正比。
根据质量平衡方程，当泵的返回流量可忽略不计且尿素输送管没有泄漏时，该泵输送流量等于喷射器的喷射流量，并且泄漏常常导致管路压力显著下降。值得注意的是，虽然上面的等式定义了电动机转速与喷射流量之间的关系，但由于生产系统通常没有电动机转速传感器，因此直接使用该等式是不可行的。为了估计尿素流量，还需要估计电动机速度。
C. 基于喷油器PAM的尿素流动模型
喷射器将尿素从输送管喷射到排气管; 喷嘴在可控的范围内开关。在6Bar注射压力下，基于液体孔口方程[9]描述喷射的尿素质量流量：
其中a是注入尿素流量，Ainj是喷射器喷嘴（或孔）的“等效”有效面积，即喷射器喷嘴流量系数CDA乘以与PAM信号成比例的喷射器激励时间ET。在等式中，P是尿素输送管的压力，Pst是排气管中的压力。该等式公开了尿素质量流量主要由一些物理和环境因素决定，例如喷射器孔口的有效面积和输送管的压力以及喷射的尿素密度rho;。由于喷油器喷嘴的“等效”有效面积由PAM信号控制，我们将方程改写为
A（PAM）代表喷油器孔口的有效面积（为简单起见，下文中不再重复“等效”），它是PAM信号和喷油器孔口流量系数的函数。 对于一个好的喷油器，流量系数是一个常数。
Ⅲ.电泵模型的识别
A.电机动力学泵模型
其中Va是与电机PWM占空比成比例的电压，TL是与电压成比例的电机负载。（2）中的其他参数是电动机特性常数，例如电动机电阻、电感、惯量等。从（2）可以推导出电动机速度模型如下：
因此从（1）和（3）得出喷射的尿素流动模型如下：
在（2）中，可以合理地假定电机的电阻、电感、惯量和其他系数变化不大。根据输入输出的变量，包括：电动机PWM、管路压力和尿素流量，系统模型可以被识别为一个二阶多输入常参数线性系统，其状态如下：
其中u1=PWM，u2=P，y=a。对于校准良好的注射器，尿素喷射量等于命令喷射量。该模型可以用大量的PWM输入频率来识别。举例来说，在具有SCR容积13L和DOC容积4L的6.6L柴油发动机上执行测试以识别注入的尿素喷射模型（5）。
尿素泵的电机规格为：电压（标称）= 13.5V，最大转速 = 3500r/min; 最大电流：1000mA
下面列出了识别的系统A、B和C矩阵。 C基准可以针对不同的密度进行校正。
图 3系统识别和验证
图3显示了模型验证结果和识别精度。 该图绘制了来自模型的预测尿素流量和命令尿素流量。X轴为时间轴，以秒为单位，而Y轴为尿素喷射量，单位为毫克/秒。蓝色曲线表示识别的系统模型预测的喷射量。红色曲线是实际的喷射量或具有校准喷射系统的实际喷射量。
图3还显示了模型的输出与期望值的一致度，FIT测量的定义如下
其中(t)是基于模型的y(t)的预测，因此，基于FIT测量，该模型预测尿素喷射量准确率为89.44％。
Ⅳ.喷射器诊断
A.喷射器故障检测
由于所识别的模型的输出是预测的尿素喷射量，所以可以使用给定的模型来在线估计实际尿素喷射量。根据估计，喷射状态分为两种状态：正常喷射（见图4）和不正常喷射，不正常喷射包括喷射过量或喷射不足（见图5）。
对于校准良好的喷油器，命令尿素流量应该等于实际喷射尿素流量。因此，检测故障的一种方法是将估计的尿素量与命令量进行比较。然而，直接比较喷射命令量和估计之间的瞬态响应是很麻烦的。由于喷射器喷嘴的有效面积是喷射器工作状态的关键指标，所以喷射器喷嘴的实际有效面积与期望的喷嘴有效面积之间的比值可以用作诊断标准。
B.面积比值估计
根据第二部分的喷射系统模型，实际的尿素喷射质量流量为：
所需的尿素喷射质量流量由下式表示：
其中A（PAM）是实际的喷嘴有效面积。 A0（PAM）是所需的喷嘴面积，参考线压力Pref设置为6 Bar。（6）和（7）服从下式：
由于A/A0被认为是常数，
因此，喷射器喷嘴实际有效面积和所需喷嘴有效面积之间的比值，或者称为面积比可以表示为
其中a由（5）得到。
C.使用积分的面积比估计
直观地，面积比可以直接由式（9）估算，其中是估算的尿素喷射量随时间的积分，而是命令尿素喷射量随时间的积分。这种集成通过一个固定窗口长度的移动窗口来实现。统计上，在启动后的一段时间内，基于两个积分的估计面积比将会收敛到真实的面积比。
D.卡尔曼滤波估计面积比
我们讨论了基于积分方法的估计会在一段时间内收敛，这在很大程度上取决于窗口缓冲区长度。在用噪声测量数据填充数据缓冲区的过程中，集成开始时的估算精度也会受到影响。另外，当命令尿素喷射量很小时，（9）中分母变小会导致估计不准确。为了提高估计精度，在估计面积比时使用随时间变化的卡尔曼滤波器（KF）来滤除噪声。
基于（8）得出了用于卡尔曼滤波的状态空间方程：
a(t)从（5）估计得到。 然后卡尔曼滤波包括：预测的状态方程
随着滤波增益
新息和残差
预测的估计协方差是
新息的协方差是
如上所述，喷射器孔的估计面积比是喷射器工作状态的指标。例如，可以定义，如果估计面积比小于0.8，则认为是尿素剂量不足，或者如果，则认为尿素超量， 诊断阈值可以被校准。
E.双重方法
检测尿素喷射系统故障的双重方法是使用逆模型并通过指令喷射量和泵压力估计所需的PWM。估计的PWM反过来又与电机控制系统产生的实际PWM进行比较。算法的细节将在另一篇论文中讨论。
V.车辆验证
A.实验系统设置
SCR尿素喷射的故障诊断由快速控制原型系统验证。图6显示了6.6L柴油发动机和配备urea-SCR系统的车辆的实验装置。系统由硬件和软件组成。硬件包括喷射系统中的传感器和执行器，两个NOx传感器测量SCR催化剂的上游和下游NOx浓度。发动机的基准由ECU控制，ES1000是一款ETAS快速成型控制器。，通过ETK接口，ES1000控制器能够传送数据并执行来自PC的控制命令，其中实时控制软件被运行。该软件系统包括Matlab / Simulink、ETAS Intecrio和INCA。控制算法由Simulink编写，并根据工况实时编译。可执行代码上传到ES1000。INCA用作控制接口、校准和数据日志工具。通过这种设置，可以在车辆的不同行驶周期上进行各种试验。
B.实验验证
作为验证诊断算法的一个测试示例，该车辆以恒定速度行驶。图7显示了实验结果，从0秒开始，喷射器正常工作。在第七百六十秒后，引入了一个故障，通过阻挡一半的喷射器孔口，降低了约50%的尿素剂量。然后车辆继续运行此故障约500秒。
图7显示了估计喷射器孔面积比的结果，其中使用卡尔曼滤波器和基于积分的方法。从实验结果来看，这两种方法都可以检测到800秒和1200秒之间引入的喷射故障。在过量估计较少的情况下，卡尔曼滤波器的响应速度比使用50秒数据缓冲区的集成方法快。为了减少积分方法中的过量估计，需要一个更长的数据缓冲时间，例如， 200秒，见图7。但是，这会使整合估计面积比收敛慢很多。
在另一个实验中，发动机以瞬时速度运行，排气中产生不同的NOx浓度。通过催化剂上游NOx的测量来相应地调整SCR尿素喷射量，参见图8中的前600秒。由于喷射器系统正常工作，所以喷射器孔的估计面积比收敛到1。第630秒后，人为关闭尿素喷射。
可以看出指令喷射量为0使得两种估计都不准确或不一致。 原因是面积比的分母是命令喷射量的整合。当命令喷射量接近于零且有数据噪音时，分母接近于零。在这些地点，估计实际上是无效的。在从第630秒到第1200秒的图8中，使用基于积分的方法的估计偏离并且高估，就像过量喷射。
基于卡尔曼滤波器的估算也略有分歧，显示喷嘴面积比期望值小，见图8。由于630秒后所需的喷射器孔面积为零，所以卡尔曼滤波器不会产生误报。为了避免这个问题，可以设计一个诊断开始条件。例如，当命令喷射量低于5mg / s时，应该停止估计并保持最后的估计值，直到指令喷射量大于5mg / s。
Ⅳ.总结
本文所提出的诊断方法不是使用专用的尿素喷射流量传感器，而是利用具有现有传感器和执行器命令信息的控制模型作为输入。喷射器孔口的有效面积与喷射的尿素量成正比，面积比是实际有效喷嘴孔口面积除以期望的喷嘴孔口面积，它为检测尿素喷射系统
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