本发明专利技术公开了一种颗粒捕集器压差确定方法、装置、设备及介质。该方法通过获取目标颗粒捕集器的当前压差预测参数以及历史压差预测参数，根据预先训练的压差预测模型预测目标颗粒捕集器的当前压差，以前端进气温度、后端排气温度、当前瞬态废气体积流量、碳载量作为预测压差的参数，实现压差检测，能够解决故障模式下的信号干扰问题，进而解决由于机械故障导致的压差传感器测量的压差信号不可靠的问题，提高压差的估算精度，并且，通过历史压差预测参数一并对当前时刻的压差进行预测，可以使得所预测出的压差符合变化规律，进一步的提高了颗粒捕集器的压差的预测精度。颗粒捕集器的压差的预测精度。颗粒捕集器的压差的预测精度。
【技术实现步骤摘要】
颗粒捕集器压差确定方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及发动机
，尤其涉及一种颗粒捕集器压差确定方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]目前，DPF（Diesel Particulate Filter，颗粒捕集器）通常采用压差传感器测量DPF前端和后端之间的压差信号，压差信号主要用于DPF的碳载量估算、故障诊断等。
[0003]然而，当发动机出现机械故障，如烧毁、裂缝、泄露、堵塞等，压差传感器测量的信号是不可靠的，并且也没有相应的故障诊断算法加以识别，继而影响DPF控制和诊断的效果。
[0004]在实现本专利技术的过程中，发现现有技术中至少存在以下技术问题：由于机械故障导致的压差传感器测量的压差信号不可靠，进而影响颗粒捕集器控制和诊断的效果。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种颗粒捕集器压差确定方法、装置、设备及介质，以解决压差传感器测量的压差信号不可靠的技术问题。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种颗粒捕集器压差确定方法，包括：获取目标颗粒捕集器的当前压差预测参数以及历史压差预测参数，其中，当前压差预测参数包括当前前端进气温度、当前后端排气温度、当前瞬态废气体积流量以及当前碳载量，所述历史压差预测参数包括历史前端进气温度、历史后端排气温度、历史瞬态废气体积流量以及历史碳载量；基于所述当前压差预测参数、所述历史压差预测参数以及预先训练的压差预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前压差。
[0007]根据本专利技术的另一方面，提供了一种颗粒捕集器压差确定装置，包括：参数获取模块，用于获取目标颗粒捕集器的当前压差预测参数以及历史压差预测参数，其中，当前压差预测参数包括当前前端进气温度、当前后端排气温度、当前瞬态废气体积流量以及当前碳载量，所述历史压差预测参数包括历史前端进气温度、历史后端排气温度、历史瞬态废气体积流量以及历史碳载量；压差预测模块，用于基于所述当前压差预测参数、所述历史压差预测参数以及预先训练的压差预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前压差。
[0008]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的颗粒捕集器压差确定方法。
[0009]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的颗粒捕集器压差确定方法。
[0010]本专利技术实施例的技术方案，通过获取目标颗粒捕集器的当前前端进气温度、当前后端排气温度、当前瞬态废气体积流量以及当前碳载量等当前压差预测参数，以及历史前端进气温度、历史后端排气温度、历史瞬态废气体积流量以及历史碳载量等历史压差预测参数，进而根据预先训练的压差预测模型预测目标颗粒捕集器的当前压差，该方法以前端进气温度、后端排气温度、当前瞬态废气体积流量、碳载量作为预测压差的参数，实现压差检测，能够解决故障模式下的信号干扰问题，进而解决由于机械故障导致的压差传感器测量的压差信号不可靠的问题，提高压差的估算精度，并且，基于当前时刻以及历史各时刻的相关参数对当前时刻的压差进行预测，以结合历史各时刻的相关参数使得所预测出的压差符合变化规律，进一步的提高了颗粒捕集器的压差的预测精度。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1是本专利技术实施例一提供的一种颗粒捕集器压差确定方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例一提供的一种压差预测模型的模型结构图；图3是本专利技术实施例二提供的一种颗粒捕集器压差确定方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例二提供的一种颗粒捕集器压差确定方法的过程示意图；图5是本专利技术实施例三提供的一种颗粒捕集器压差确定方法的流程示意图；图6是本专利技术实施例四提供的一种颗粒捕集器压差确定装置的结构示意图；图7是本专利技术实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0014]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0015]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于
清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0016]实施例一图1是本专利技术实施例一提供的一种颗粒捕集器压差确定方法的流程示意图，本实施例可适用于针对颗粒捕集器，根据颗粒捕集器当前时刻的相关参数以及历史各时刻的相关参数，预测颗粒捕集器在当前时刻的压差的情况，该方法可以由颗粒捕集器压差确定装置来执行，该颗粒捕集器压差确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该颗粒捕集器压差确定装置可配置于ECU（Electronic Control Unit，电子控制单元）等电子设备中。如图1所示，该方法包括：S110、获取目标颗粒捕集器的当前压差预测参数以及历史压差预测参数。
[0017]其中，当前压差预测参数包括当前前端进气温度、当前后端排气温度、当前瞬态废气体积流量以及当前碳载量，历史压差预测参数包括历史前端进气温度、历史后端排气温度、历史瞬态废气体积流量以及历史碳载量。
[0018]在本实施例中，当前压差预测参数可以是目标颗粒捕集器在当前时刻的用于进行压差预测的相关参数。
[0019]其中，当前前端进气温度、当前后端排气温度分别是目标颗粒捕集器的前端进气口和后端出气口在当前时刻的温度；可以通过温度传感器采集当前前端进气温度、当前后端排气温度。当前瞬态废气体积流量可以是目标颗粒捕集器的前端进气口在当前时刻的瞬态废气体积流量。
[0020]当前碳载量可以通过将发动机稳态排放乘以瞬态修正，然后减本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种颗粒捕集器压差确定方法，其特征在于，包括：获取目标颗粒捕集器的当前压差预测参数以及历史压差预测参数，其中，当前压差预测参数包括当前前端进气温度、当前后端排气温度、当前瞬态废气体积流量以及当前碳载量，所述历史压差预测参数包括历史前端进气温度、历史后端排气温度、历史瞬态废气体积流量以及历史碳载量；基于所述当前压差预测参数、所述历史压差预测参数以及预先训练的压差预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前压差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述当前压差预测参数、所述历史压差预测参数以及预先训练的压差预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前压差之后，所述方法还包括：获取预设滤波系数；基于所述预设滤波系数对所述当前压差进行一阶互补滤波处理，基于滤波处理结果更新所述当前压差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述预设滤波系数对所述当前压差进行一阶互补滤波处理，基于滤波处理结果更新所述当前压差之前，所述方法还包括：获取预设压差范围；判断所述当前压差是否位于所述预设压差范围，若否，则基于所述预设压差范围的临界值更新所述当前压差。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前压差预测参数、所述历史压差预测参数以及预先训练的压差预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前压差，包括：将所述当前压差预测参数以及所述历史压差预测参数输入至所述压差预测模型，以使所述压差预测模型中的各隐含层节点基于所述当前压差预测参数、所述历史压差预测参数、各输入层节点分别对应的目标权重以及各所述隐含层节点分别对应的目标阈值，确定各所述隐含层节点的节点输入数据；针对每一个所述隐含层节点，基于隐含层传递函数以及所述节点输入数据确定节点输出数据，根据各所述隐含层节点的节点输出数据、各所述隐含层节点分别对应的目标权重以及所述压差预测模型中各输出层节点分别对应的目标阈值，确定各所述输出层节点分别对应的输入数据；基于各所述输出层节点分别对应的输入数据以及输出层传递函数，确定所述压差预测模型输出的当前压差。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：构建压差预测网络，所述压差预测网络包括各输入层节点、各隐含层节点以及各输出层节点；获取压差试验数据，其中，所述压差试验数据包括样本当前时刻和样本历史时刻的前端进气温度、后端排气温度、瞬态废气体积流量、实际碳载量，以及样本当前时刻的实际压差；基于所述压差试验数据对所述压差预测网络进行训练，得到各所述输入层节点分别对应的目标权重、各所述隐含层节点分别对应的目标权重、各所述隐含层节点分别对应的目
标阈值以及各所述输出层节点分别对应的目标阈值，确定所述压差预测模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述压差试验数据对所述压差预测网络进行训练，得到各所述输入层节点分别对应的目标权重、各所述隐含层节点分别对应的目标权重、各所述隐含层节点分别对应的目标阈值以及各所述输出层节点分别对应的目标阈值，包括：确定各所述输入层节点分别对应的第一初始权重、各所述隐含层节点分别对应的第二初...
【专利技术属性】
技术研发人员：王秀雷，文武红，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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