用于确定颗粒过滤器的颗粒装载量的方法和设备技术

本发明专利技术涉及用于利用至少一个装载量参量确定颗粒过滤器的颗粒装载量的方法，具有步骤：检测或提供所输送的气体质量流的多个状态参量，状态参量至少包括颗粒质量流和针对在颗粒过滤器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；借助于物理颗粒过滤器模型根据所输送的气体质量流的一个或多个状态参量确定至少一个经建模的装载量参量；借助于基于数据的误差模型根据所输送的气体质量流的状态参量、所述压力差异说明对针对至少一个经建模的装载量参量的校正参量进行建模，其中所述误差模型对应于时间卷积网络或包括这样的时间卷积网络；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确定所述至少一个装载量参量。定所述至少一个装载量参量。定所述至少一个装载量参量。

【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要求所述的用于运行废气颗粒过滤器的方法、相应的设备和发动机系统。
[0004]在从属权利要求中说明其他设计方案。
[0005]根据第一方面，提供一种用于作为内燃机的至少一个装载量参量而确定颗粒过滤器的颗粒装载量的方法，所述方法具有以下步骤：
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检测或提供所输送的气体质量流的多个状态参量，所述状态参量至少包括颗粒质量流（Partikelmassenstrom）和针对在所述颗粒过滤器的输入侧和输出侧之间的实际压力差异的压力差异说明（Druckunterschiedsangabe）；
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借助于物理颗粒过滤器模型根据所述所输送的气体质量流的一个或多个状态参量确定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根据所述所输送的气体质量流的状态参量、所述压力差异说明对针对至少一个经建模的装载量参量的校正参量进行建模，其中所述误差模型包括时间卷积网络（TCM：temporal convolutional network）或对应于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来确定至少一个装载量参量。
[0006]颗粒过滤器的装载量是重要参量，该重要参量决定性地影响如下系统的系统行为，在所述系统中颗粒过滤器被运行。在装载量过高的情况下，通过颗粒过滤器引起高气体背压，所述高气体背压可能导致系统的能量消耗增加或者甚至可能导致对颗粒过滤器的机械损坏。在使用颗粒过滤器作为机动车辆中的内燃机的废气颗粒过滤器时，这导致内燃机的燃料消耗增加。
[0007]此外，过少装载的颗粒过滤器的过滤效率（Filterwirkungsgrad）低，使得以颗粒进行的最小装载量对于足够过滤效率而言是必需的。
[0008]因此，重要的是使颗粒过滤器的装载量保持在适度水平，即保持在特定的范围内，以便鉴于整个系统的能量消耗和过滤方面优化过滤器的过滤效率。
[0009]这要求了解颗粒过滤器的当前装载量，以便能够以合适的方式对所述装载量进行影响。可以利用装载量参量来说明的颗粒过滤器装载量的度量可以通过激活或避免再生循环来调整或改变。
[0010]这种再生循环例如为了减少用于内燃机的烟尘颗粒过滤器的装载量而规定：通过在颗粒过滤器中输送氧气和提高温度来将烟尘颗粒烧尽（abbrennen）并由此将所述烟尘颗粒从过滤器中移除。
[0011]然而，颗粒过滤器的装载量不能直接被测量，使得必须借助于颗粒过滤器模型以模型的方式（modellhaft）基于在系统、例如具有内燃机的发动机系统运行期间的可用参量来确定所述装载量。传统的颗粒过滤器模型通常是基于物理的模型，这些模型根据状态参量而描绘（abbilden）颗粒过滤器的复杂行为。然而，尤其是在再生循环期间，常用的颗粒过滤器模型在精度上受限。虽然用于颗粒过滤器的详细模拟模型也是已知的，但这些模拟模型不适用于装载量参量的在线计算。
[0012]因此，上述方法规定使用物理颗粒过滤器模型，所述物理颗粒过滤器模型借助于基于数据的误差模型被校正。基于数据的误差模型可以提供例如校正偏移量或校正因子形式的校正参量用于校正至少一个经建模的装载量参量。
[0013]误差模型可以被训练，以便根据状态参量、压力差异说明的变化过程来说明针对相应装载量参量的相应校正参量，其中所述相应校正参量被构造用于对相应装载量参量加载，尤其是以加法或乘法的方式进行加载。
[0014]误差模型可以通过颗粒过滤器的离线模拟根据系统的状态参量以及根据至少一个装载量参量的真实值与至少一个装载量参量的经建模的值之间的差异被训练。
[0015]由于物理颗粒过滤器模型根据颗粒质量流的累加而确定装载量，因此有必要设置误差模型的结构，使得在考虑颗粒过滤器的动态行为的情况下确定校正参量。这实现：误差模型也可以描绘颗粒过滤器模型的经累加的误差，其中为了确定装载量参量要考虑的时间序列可能非常长。
[0016]已令人惊讶地确定出，使用时间卷积网络（TCN）作为误差模型特别适用于描绘经建模的装载量参量与颗粒过滤器的真实装载量的偏差。尤其是在长时间序列的情况下，使用时间卷积网络作为误差模型已被证明为比传统递归神经网络、例如LSTM或GRU更精确且较不复杂，其中所述传统递归神经网络仅对于较短时间范围而言能以良好的精度描绘动态行为。
[0017]状态参量可以包括气体体积流、温度和/或压力。
[0018]所述至少一个装载量参量和所述至少一个经建模的装载量参量可以包括：
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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的过滤材料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的过滤材料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的过滤元件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的净化效率（Reinigungseffizienz），所述经建模的过滤效率说明所述颗粒过滤器的经建模的净化效率。
[0019]可以规定，跨所述颗粒过滤器的入口侧和出口侧压力之间的经建模的压力差异说明借助于物理颗粒过滤器模型被确定，其中借助于基于数据的误差模型此外根据所述经建模的压力差异说明执行针对至少一个经建模的装载量参量的校正参量，其中所述误差模型被训练用于根据状态参量、压力差异说明和经建模的压力差异说明的变化过程来说明相应校正参量以确定所述相应装载量参量，其中相应校正参量被构造用于对相应经建模的装载量参量加载，尤其是以加法或乘法的方式进行加载。
[0020]可以规定，所述方法以时间步循环地被本文档来自技高网...

【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...

【专利技术属性】
技术研发人员：G，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：