【技术实现步骤摘要】
用于确定颗粒过滤器的颗粒装载量的方法和设备
[0001]本专利技术涉及用于净化气体质量流的颗粒过滤器,尤其是用于在机动车辆的废气再处理装置中使用的烟尘颗粒过滤器。此外,本专利技术涉及用于更精确地确定这种颗粒过滤器的颗粒装载量(Partikelbeladung)的方法。
技术背景
[0002]通常使用颗粒过滤器来降低气体质量流中的颗粒密度。例如,机动车辆中的内燃机的颗粒排放借助于颗粒过滤器被减少,所述颗粒过滤器对减少柴油发动机和奥托发动机的烟尘颗粒排出作出显著贡献。在内燃机运行时,颗粒过滤器通过灰烬和烟尘颗粒被装载,所述灰烬和烟尘颗粒在此沉淀在壁中和滤饼(Filterkuchen)中。在再生过程中,以烟尘进行的装载在输送氧气的情况下以及通过提高废气温度而以有规律的时间间隔被燃烧,以便使颗粒过滤器再生(regenerieren)并且使所述颗粒过滤器保持在最佳运行状态。
技术实现思路
[0003]根据本专利技术,提供根据权利要求1所述的用于确定颗粒过滤器的装载量、尤其是用于净化内燃机的燃烧废气的方法以及根据并列权利 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于利用至少一个装载量参量确定颗粒过滤器(6)的颗粒装载量的方法,所述方法具有以下步骤:
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检测(S1)或提供所输送的气体质量流的多个状态参量(T、、、),所述状态参量至少包括颗粒质量流和针对在所述颗粒过滤器(6)的输入侧和输出侧之间的实际压力差异的尤其是所测量的压力差异说明();
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借助于物理颗粒过滤器模型(31)根据所述所输送的气体质量流的所述一个或多个状态参量(T、、、)确定(S2)至少一个经建模的装载量参量(、);
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借助于基于数据的误差模型(32)根据所述所输送的气体质量流的所述状态参量(T、、、)、所述压力差异说明()对针对所述至少一个经建模的装载量参量(、)的校正参量(、、)进行建模(S4),其中所述误差模型(32)对应于时间卷积网络(TCM:temporal convolutional network)或包括这样的时间卷积网络;
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根据所述至少一个经建模的装载量参量(、)和经建模的校正参量(、、)而确定(S5)所述至少一个装载量参量(、)。2.根据权利要求1所述的方法,其中所述状态参量(T、、、)包括气体体积流()、温度(T)和/或压力。3.根据权利要求1和2中任一项所述的方法,其中所述装载量参量(、)和所述经建模的装载量参量(、)包括:
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壁装载量参量(、)以及经建模的壁装载量参量,所述壁装载量参量说明积聚在所述颗粒过滤器(6)的过滤材料(63)的表面处的颗粒的量,所述经建模的壁装载量参量说明积聚在所述颗粒过滤器(6)的过滤材料(63)的表面处的颗粒的经建模的量;和/或
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饼装载量参量(、)以及经建模的饼装载量参量,所述饼装载量参量说明积聚在所述颗粒过滤器(6)的过滤元件的表面上的饼中的颗粒的量,所述经建模的饼装载量参量说明积聚在所述颗粒过滤器(6)的过滤元件(63)的表面上的饼中的颗粒的经建模的量,和/或
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过滤效率(η)以及经建模的过滤效率,所述过滤效率说明所述颗粒过滤器(6)的净化效率,所述经建模的过滤效率说明所述颗粒过滤器(6)的经建模的净化效率。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法,其中所述误差模型(32)被训练,以便根据所述状态参量(T、、、)、所述压力差异说明()和所述经建模的压力差异说明()的变化过...
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