基于模型的DPF再生系統控制策略研究

馬成功 劉軍 熊明路 卞家柱

（江蘇大學，鎮江 212000）

主題詞：柴油機 顆粒捕集器 控制系統建模 再生

1 前言

環保法規對汽車尾氣中顆粒物的粒徑、數量均提出了嚴苛的要求，為了減少排氣中顆粒物的含量，必須在后處理系統中引入顆粒捕集器（DPF）。柴油機顆粒捕集器凈化效率高，是目前最有效的顆粒凈化技術[1]。DPF的工作循環包括過濾階段和再生階段，過濾階段時顆粒物被載體內壁攔截進而沉降在DPF內部，而隨著發動機運行時間的增加，聚集在顆粒捕集器內部的顆粒物數目越來越多，直接導致排氣背壓升高，當壓降達到16～20 kPa時會嚴重影響發動機的動力性和燃油經濟性[2],此時為減少發動機油耗，需要開啟DPF的再生階段。為此，DPF控制策略需要實現再生時機的判斷和再生策略的選擇。如果再生時間過早，碳煙顆粒沉積量少，則再生不完全，再生頻率過高；若再生過遲，則碳煙顆粒沉積量高，再生過程中可能會導致載體發生燒熔現象[3]。盡管再生措施各異，但再生過程都是通過升溫措施將DPF入口溫度提升至600℃以上，加快O2與碳煙顆粒的反應速率，此外設計再生策略時還需要對不同工況制定相應的升溫措施以避免DPF溫度過高而損壞。

為實現復雜工況下碳煙顆粒的有效、安全再生，本文設計了DPF再生控制系統，對發動機的工況進行區間劃分并分別制定溫度管理措施，并通過調用AVL Boost軟件中封裝的發動機、后處理系統元件庫，并與Simulink模型進行耦合搭建綜合仿真平臺，對設計的DPF再生系統控制策略進行了驗證。

2 仿真平臺建立

仿真過程選取滿足國Ⅴ排放標準的YN27型柴油機作為研究對象，配套的后處理系統包括氧化型催化器（DOC）和催化型顆粒捕集器（DPF）。發動機主要技術參數如表1所列，DOC和DPF的技術參數如表2所示。

表1 發動機主要技術參數

表2 DOC和DPF主要技術參數

為了滿足再生系統控制策略對輸入信號的要求，需要利用DOC前溫度傳感器T1、DPF前溫度傳感器T2、DPF兩端壓差傳感器P1、氧濃度傳感器O1進行標定試驗。圖1為柴油機后處理系統結構。

圖1 柴油機后處理系統結構

本文利用Simulink建立DPF再生系統控制模型，利用AVL-Boost建立發動機+DOC+DPF模型，最后將經過驗證的被控對象（發動機、后處理系統）仿真模型與基于Simulink的控制模型進行WHTC工況下的聯合仿真，以驗證所提出的再生控制模型的安全性和有效性。

3 系統建模

3.1 基于AVL Boost的發動機、DOC和DPF模型

AVL Boost是一個可以進行發動機瞬態和穩態性能分析的軟件，Boost元件庫還提供了DOC和DPF后處理模塊，利用內設的物理、化學模型可進行控制策略的快速驗證[4]。鑒于Boost不支持同時進行發動機的循環模擬和后處理系統的仿真分析，所以不直接集成發動機和后處理系統模型，而是將發動機在各工況下的輸出數據保存在MAP圖中，集成仿真模型通過Signal Builder模塊給定不同的轉速和扭矩作為輸入信號來查詢YN27發動機對應的輸出信息[5]。

3.2 被控模型的建立及標定

3.2.1 發動機被控模型的建立及標定

在Boost中根據發動機參數建立直列4缸增壓中冷發動機模型，其基本技術參數按廠商數據進行輸入，系統邊界SB1處空燃比設置為10 000，SB2處的氣壓設置為當地大氣壓。參照參考文獻[6],通過調節各管道模塊參數、渦輪增壓器TC1的增壓比、中冷器TC1模塊的冷卻效率等減小仿真結果與試驗結果之間的差距，發動機被控模型如圖2所示。

為了驗證所建立的發動機被控模型的準確性，根據發動機廠商提供的數據進行了排溫數據對比，經過參數校對后，發動機被控模型的輸出與廠商提供的排氣溫度結果對比如圖3和圖4所示，由圖可看出，仿真值與試驗值十分接近且變化趨勢吻合較好，表明所建立的發動機被控模型能夠代替該型發動機進行下一步研究。

圖3 滿負荷工況排溫數據對比曲線

3.2.2 DOC和DPF一維模型的建立和標定

圖5為搭建的后處理系統被控模型，其中，ATB1和ATB2為輸入、輸出邊界條件；CAT1和DPF1分別代表DOC和DPF模型；DLL1為動態鏈接庫，功能是代替傳感器將Boost仿真模型中各節點的測試參數傳輸給Simulink控制模型，同時作為執行器將調控后的邊界溫度值輸送給ATB1，以提高DOC內部化學反應速率。

圖4 普通工況下排溫數據對比

圖5 后處理系統被控模型

當溫度達到一定條件時,催化器中會發生多個化學反應[7]，進而對實時碳載量和溫度產生影響。本文基于宏觀反應動力學，選取了DOC和DPF中的6種化學反應，分別為：DOC中發生的C、C3H6、NO的氧化反應；DPF中的NO2輔助氧化、催化氧化、熱氧化[8]。

AVL-Boost后處理系統中DOC和DPF的容積、直徑、長度、催化劑涂覆量等結構參數按照廠商提供的數據進行輸入，化學反應動力學參數在系統模型的初始值基礎上經由AVL Design Explorer優化工具進行優化得到。為了驗證DOC和DPF模型參數和化學反應動力學參數的準確性，對最終確立的再生系統控制模型進行了催化再生狀態下的壓降試驗，數據對比如圖6和圖7所示，集成仿真模型如圖8所示。

圖6 DPF壓降特性曲線

圖7 DOC+DPF壓降特性曲線

圖8 集成仿真模型

4 控制策略設計

建立基于模型的DPF再生系統控制策略，其目的一是對碳載量的準確估計，以便在最適合的時機進入主動再生狀態；二是再生過程中的溫度管理。所設計的DPF再生系統控制策略架構如圖9所示，包括：DPF目標溫度計算模型、DPF再生所要求的最大/最小轉速計算模型、DPF主動再生需求模型、碳載量估算模型、再生過程控制模型、再生功能及安全性監控模型等。

4.1 再生時機判斷

碳載量估算模型的輸入信號包括壓差傳感器的實時測量值、發動機的轉速、負荷百分比、排氣流量、灰分質量流量等參數。通過碳載量估算子模型可以得到2個碳載量估算值，然后協調器子模型開始判斷當前工況下基于排氣壓差進行估算的合理性，如果排氣流量可以滿足壓差傳感器對精度要求的響應，則在2個估算值中取最大值SMAX后與閾值SML（本策略中設定為6.5 g/L）進行比較，若SMAX＞SML，則將主動再生標志位置1，反之繼續等待再生時機。如果當前工況不滿足壓差傳感器的適用范圍，則將基于模型的碳載量估算值SA與SML進行比較作為判斷是否需要轉入主動再生的依據。

ECU除可以通過碳煙加載量來判斷再生需求外，還需要讀取ECU記錄的自上一次成功再生后發動機的運行時間Ha、行駛里程Sa等信息，為了提升安全系數，當三者中的任何一個超過標定閾值時即可確定再生需求。

為確定再生控制系統中基礎參數值進行了仿真試驗。圖10為DOC入口溫度對排氣溫升的影響曲線，由圖10可知，當DOC入口溫度達到230℃時，催化器內部溫升效果明顯，所以初步確定DOC的起燃溫度為230℃。為了確定DPF主動再生溫度起始線，單獨取ATB1、ATB2和DPF模塊搭建仿真平臺，進行再生仿真前關閉DPF模型中關于被動再生的一系列化學反應，僅考慮主動再生中的熱氧化反應。圖11為ATB1中的入口溫度、相應工況下DPF中的碳煙顆粒（Soot）隨時間的變化曲線，對比兩圖可以發現，在時間t=200 s、DPF入口溫度達到500℃時，Soot含量開始急劇下降，因此初步確定DPF中熱氧化反應的溫度起始線為500℃。由廠商提供的試驗數據可知，當DPF中的溫度達到650℃時，載體會發生燒熔現象，損壞催化劑載體，因此再生控制系統確定DPF主動再生溫度安全線為650℃。

圖9 DPF再生系統控制策略架構

圖10 DOC入口溫度對排氣溫升的影響

圖11 DPF入口溫度、Soot質量流量隨時間變化曲線

利用發動機被控模型進行仿真可以得到該型發動機在3個臨界溫度下對應的工況點信息，如圖12所示，其中3條曲線的目標溫度值使用前述仿真結果的230℃、500℃和650℃。

進行碳載量、壓降隨時間變化關系的仿真試驗時，設定的ATB1入口處排氣體積流量為常量，結果如圖13所示。由圖13可看出，當發動機轉速、負荷等工況基本不變時，碳載量與發動機運行時間基本符合線性關系。因此，當發動機工況處于穩定階段時，可以根據碳載量與發動機運行工況之間的穩態對應關系及各工況時間所占行駛總時間的權重來估算碳載量。

圖12 再生工況分區圖

圖13 壓降和碳載量隨發動機運行時間變化

4.2 溫度管理

當碳載量估算值（SMAX或SA）大于再生閾值SML時，ECU發出指令關閉EGR廢氣再循環系統，以保證再生過程對氧氣含量的需求，然后噴油器開始按照既定溫升策略調整噴油脈寬。溫升策略的設計思路主要是按照DOC上游溫度傳感器測量值的不同對汽車行駛工況進行分區，本文通過對仿真數據進行處理將發動機工況分為低（低于DOC氧化反應所需的230℃）、中（230～550℃）、高（500～650℃）3個區域。當系統需要進行主動再生時，如果檢測到發動機排氣溫度低于230℃，由于當前工況達不到DOC的起燃溫度，系統延遲再生，暫緩噴油；如果排氣溫度位于230～500℃之間，按照先急后緩的策略輸出噴油脈寬，即先急速升溫至580℃后再減小噴油脈寬緩速升溫[9]；如果處于高排溫工況，則依靠發動機排溫就可以滿足主動再生對溫度的需求，不需要噴油提升排溫。

當上述檢測結果符合主動再生需求時，ECU首先計算DPF再生溫度目標值與DPF入口溫度的偏差，獲得DOC入口溫度的目標值，然后根據DOC入口溫度目標值與實測值的偏差調節HCI噴油器噴油脈寬和進氣量，使DOC入口溫度穩定在230～300℃。上述計算過程需要根據能量平衡公式以及DOC的轉化效率來計算噴油量：

式中，d T為DOC兩端溫度差；T1為DOC入口溫度；T2為出口溫度；c為燃油的比熱容；m1為所需噴入的燃油質量；m2為參與氧化反應的燃油質量；q為燃料的熱值；η為DOC在各工況下的氧化效率；Q放為燃油氧化放熱量（通過仿真試驗獲取，見圖14）。

圖14 DOC內的氧化效率隨入口溫度變化曲線

當DPF開啟主動再生前，排氣目標溫度模型需要實時采集DOC前溫度傳感器信號值及DPF前、后溫度傳感器信號值，確保噴入燃油后系統內的溫度可以滿足主動再生對溫度的需求而又不至于燒損DOC和DPF載體，如果DOC內部溫度TDOC或DPF內部溫度TDPF超過了各自發生燒熔燒裂的危險閾值Ta、Tb，則指示噴油器立即停止噴油，反之亦然。此外，考慮到當發動機轉速過高時，排氣帶走的熱量也會增多，所以此工況下應適當增大噴油量。

整個再生過程中ECU需要不斷讀取DPF壓差傳感器的壓降值，估算Soot殘余量，判斷再生是否已經完全。此外，ECU還需要不斷監測當前發動機轉速、扭矩、DOC入口排氣溫度等信息，判斷當前工況點是否仍然滿足再生需求。再生控制策略邏輯如圖15所示。

5 再生控制模型驗證

在DPF再生系統控制策略的設定中，主動再生方式采取DOC前加裝噴油器的形式來提高發動機排溫，因此，為了充分檢驗策略的可靠性，需要從功能和安全性能兩方面指標來進行綜合評估。功能方面的檢測指標為再生過程中流經DPF的氣體成分中CO、C3H6濃度以及再生完成后載體中PM的殘余量；安全性能指標主要有再生過程中DOC和DPF載體內的最高溫度值。WHTC工況下仿真結果如圖16～圖18所示。

圖15 DPF再生控制系統基本邏輯流程

圖16 DOC和DPF中平均溫度變化

圖17 CO/C3H6轉化率

圖18 DPF中碳載量變化

由圖16～圖18可看出，在5 s內，DOC可將流經其通道內的CO和C3H6幾乎全部氧化為CO2和H2O，減小了碳氧、碳氫化合物的排出量。再生過程中DOC和DPF的再生溫度小于650℃，避免了載體的燒熔現象發生；在WHTC工況下，碳煙顆粒的再生效果很好，在800 s時顆粒物已實現全部再生。

6 結束語

在AVL-Boost中搭建了發動機、DOC和DPF被控模型，與Matlab/Simulink進行耦合建立了聯合仿真平臺。通過對發動機、DOC和DPF模型進行壓降仿真試驗、參數調校驗證了模型的準確性。利用建立的再生系統控制模型可以準確判斷出再生時機，并根據發動機工況輸出噴油信號，滿足工程應用要求。