碳载量预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种碳载量预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过获取颗粒捕集器的当前碳载量预测参数以及历史碳载量预测参数，以根据预先训练的碳载量预测模型预测当前碳载量，进而根据当前碳载量以及上一时刻的碳载量确定当前碳载量变化量，对当前碳载量进行更新，通过预先训练的碳载量预测模型输出当前碳载量，能够适应油品和部件状态，提高碳载量估算精度，结合历史碳载量预测参数一并对当前时刻的碳载量进行预测，可以使得所预测出的碳载量符合变化规律，并通过确定模型输出的当前碳载量的变化量并根据变化量调整当前碳载量，以对模型的输出加以限制，避免了最终预测出的当前碳载量不符合变化规律，进一步的提高了碳载量预测精度。了碳载量预测精度。了碳载量预测精度。

【技术实现步骤摘要】
碳载量预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及发动机
，尤其涉及一种碳载量预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，DPF（Diesel Particulate Filter，颗粒捕集器）的碳载量估算，是DPF控制的核心模块。当前的估算方法，通常采用首先将发动机稳态排放乘以瞬态修正，然后减去被动再生及修正，最后积分得到碳载量的方式。
[0003]本质上此方法采用的是开环策略，其过分依赖于标定数据的质量，尤其对于油品和部件状态（喷油器磨损、堵塞、增压器一致性等）的适应性差，导致碳载量估算精度低，误差过大（误差大于1g/L）。
[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：碳载量的预测精度低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种碳载量预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决碳载量预测精度低的技术问题。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种碳载量预测方法，包括：获取目标颗粒捕集器的当前碳载量预测参数以及历史碳载量预测参数，其中，所述当前碳载量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、当前压差以及当前预估碳载量，所述历史碳载量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、历史压差以及历史预估碳载量；基于所述当前碳载量预测参数、所述历史碳载量预测参数以及预先训练的碳载量预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前碳载量；基于所述当前碳载量以及上一时刻的碳载量确定当前碳载量变化量，基于所述当前碳载量变化量以及预设碳载量变化范围更新所述当前碳载量。
[0007]根据本专利技术的另一方面，提供了一种碳载量预测装置，包括：参数获取模块，用于获取目标颗粒捕集器的当前碳载量预测参数以及历史碳载量预测参数，其中，所述当前碳载量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、当前压差以及当前预估碳载量，所述历史碳载量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、历史压差以及历史预估碳载量；碳载量预测模块，用于基于所述当前碳载量预测参数、所述历史碳载量预测参数以及预先训练的碳载量预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前碳载量；碳载量更新模块，用于基于所述当前碳载量以及上一时刻的碳载量确定当前碳载量变化量，基于所述当前碳载量变化量以及预设碳载量变化范围更新所述当前碳载量。
[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碳载量预测方法。
[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碳载量预测方法。
[0010]本专利技术实施例的技术方案，通过获取颗粒捕集器的当前碳载量预测参数以及历史碳载量预测参数，以根据预先训练的碳载量预测模型预测当前碳载量，进而根据当前碳载量以及上一时刻的碳载量确定当前碳载量变化量，对当前碳载量进行更新，该方法以前端进气温度、后端排气温度、压差以及预估碳载量作为预测碳载量的参数，并通过预先训练的碳载量预测模型输出当前碳载量，能够适应油品和部件状态，提高碳载量估算精度，结合历史碳载量预测参数一并对当前时刻的碳载量进行预测，可以使得所预测出的碳载量符合变化规律，提高了碳载量的预测精度，并且，通过确定模型输出的当前碳载量的变化量，并根据变化量调整当前碳载量，以对模型的输出加以限制，避免了最终预测出的当前碳载量不符合变化规律，进一步的提高了碳载量预测精度。
[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碳载量预测方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例一提供的一种碳载量预测方法的过程示意图；图3是本专利技术实施例二提供的一种碳载量预测方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例二提供的一种碳载量预测模型的网络结构图；图5是本专利技术实施例三提供的一种碳载量预测方法的流程示意图；图6是本专利技术实施例四提供的一种碳载量预测装置的结构示意图；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碳载量预测方法的流程示意图，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碳载量的情况，该方法可以由碳载量预测装置来执行，该碳载量预测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该碳载量预测装置可配置于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碳载量预测参数以及历史碳载量预测参数。
[0017]其中，当前碳载量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、当前压差以及当前预估碳载量，历史碳载量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、历史压差以及历史预估碳载量。
[0018]在本实施例中，当前碳载量预测参数可以是目标颗粒捕集器在当前时刻的用于进行碳载量预测的相关参数。
[0019]其中，当前前端进气温度、当前后端本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碳载量预测方法，其特征在于，包括：获取目标颗粒捕集器的当前碳载量预测参数以及历史碳载量预测参数，其中，所述当前碳载量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、当前压差以及当前预估碳载量，所述历史碳载量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、历史压差以及历史预估碳载量；基于所述当前碳载量预测参数、所述历史碳载量预测参数以及预先训练的碳载量预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前碳载量；基于所述当前碳载量以及上一时刻的碳载量确定当前碳载量变化量，基于所述当前碳载量变化量以及预设碳载量变化范围更新所述当前碳载量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前碳载量变化量以及预设碳载量变化范围更新所述当前碳载量，包括：若所述当前碳载量变化量大于所述预设碳载量变化范围中的第一上限，则基于所述第一上限以及所述上一时刻的碳载量更新所述当前碳载量；若所述当前碳载量变化量小于所述预设碳载量变化范围中的第一下限，则基于所述第一下限以及所述上一时刻的碳载量更新所述当前碳载量。3.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碳载量变化量以及预设碳载量变化范围更新所述当前碳载量之前，所述方法还包括：获取预设碳载量范围；若所述当前碳载量大于所述预设碳载量范围中的第二上限，则基于所述第二上限更新所述当前碳载量，若所述当前碳载量小于所述预设碳载量范围的第二下限，则基于所述第二下限更新所述当前碳载量。4.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碳载量变化量以及预设碳载量变化范围更新所述当前碳载量之后，所述方法还包括：获取所述目标颗粒捕集器的当前平均温度，基于所述当前平均温度以及预设温度阈值确定预设滤波系数；基于所述预设滤波系数对所述当前碳载量进行一阶互补滤波处理，基于滤波处理结果更新所述当前碳载量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前碳载量预测参数、所述历史碳载量预测参数以及预先训练的碳载量预测模型，确定所述目标颗粒捕集器的当前碳载量，包括：将所述当前碳载量预测参数和所述历史碳载量预测参数输入至所述碳载量预测模型，基于所述碳载量预测模型中各输入层节点分别对应的目标权重以及各隐含层节点分别对应的目标阈值，确定各所述隐含层节点分别对应的输入数据；基于各所述隐含层节点分别对应的输入数据、隐含层传递函数、各所述隐含层节点分别对应的目标权重以及各所述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，确定所述碳载量预测模型输出的当前目标载碳量。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
构建碳载量预测网络，所述碳载量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；获取碳载量试验数据，其中，所述碳载量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...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷治梅，王秀雷，赵康荏，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：