基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统技术方案

本公开提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统，所述方案包括：获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；基于

【技术实现步骤摘要】
基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统


[0001]本公开属于发动机后处理
，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]选择性催化还原
(SCR)
系统被广泛应用于柴油发动机的排放系统中，以便处理此类发动机的排气，通过提升
SCR
系统的转化效率，有利于满足更高转化效率的需求，有利于发动机提高
NOx
水平降低油耗
。
[0004]为了提高
SCR
系统的控制精度，基于模型的
SCR
控制成为了必要手段，但是，专利技术人发现，在实际环境下，
SCR
模型运行会受传感器精度以及喷射系统精度等因素影响，这些影响因素会导致
SCR
模型计算结果偏移；同时，由于
NOx
传感器的交叉敏感性，不易分辨泄露的是
NOx
还是
NH3；但闭环控制方向的确定，需要提前判断
NH3泄露，目前主要判断方法是根据特殊工况
(
例如：倒拖或急剧的温度变化等
)
进行判断，做不到实时的判断，影响闭环控制效果
。

技术实现思路

[0005]本公开为了解决上述问题，提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统，所述方案提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法及系统，所述方案基于
SCR
模型设计氨储递推方程，简化了
NOx
值的观测模型，同时，通过非线性卡尔曼滤波对
SCR
模型氨储值进行校准，有效保证喷射控制精度及排放一致性，提升了控制鲁棒性
。
[0006]根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，包括：
[0007]获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；其中，所述状态量包括氨储值
、
状态方程误差值及观测方程误差值；
[0008]基于
SCR
模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于
NOx
及氨气的浓度状态预测方程以及
SCR
系统下游
NOx
传感器模型值计算公式，构建
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程；
[0009]将所述氨储变化率状态方程及
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
[0010]将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值
。
[0011]进一步的，所述氨储守恒计算方程的获取，基于
SCR
模型所涉及的反应动力学方程，通过对吸附反应应用质量守恒来获得
。
[0012]进一步的，所述
NOx
及氨气的浓度状态预测方程基于物质浓度质量守恒得到，所述
SCR
系统下游
NOx
传感器模型值计算公式具体表示为：
[0013][0014]其中，
C
NO
为一氧化氮的浓度，为二氧化氮的浓度，为氨气的浓度，
α
为
NOx
传感器对
NH2测量的交叉敏感系数，
β
为
NOx
传感器对
NH3测量的交叉敏感系数，
P
为气体压力，
R
为通用气体常数，
T
为气体温度
。
[0015]进一步的，所述将所述氨储变化率状态方程进行离散化和线性化处理，具体为：将所述氨储变化率状态方程进行离散化处理并建立递推方程，基于所述递推方程
、SCR
模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储状态预估方程，并将所述氨储状态预估方程进行参数线性化处理
。
[0016]进一步的，所述将
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，具体为：以气体浓度随时间变化为0作为前提，基于
NOx
及氨气的浓度状态预测方程的简化方程，获得
SCR
下游
NOx
传感器模型浓度表达式，并将所述
SCR
下游
NOx
传感器模型浓度表达式进行线性化处理
。
[0017]进一步的，所述基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式，具体为：
[0018][0019]其中，
θ
k|k
为当前时刻经卡尔曼修正后的氨储值；
θ
k|k
‑1为根据上一时刻状态量预先估计的当前时刻状态量，
k
k
为计算得到的卡尔曼增益，
NOx
snr
为真实
SCR
下游
NOx
传感器测量值，为
SCR
下游
NOx
传感器模型值
。
[0020]进一步的，所述基于
SCR
模型所涉及的反应动力学方程，包括吸附反应动力学方程
、
脱附反应动力学方程
、
快速反应动力学方程
、NOx
标准反应动力学方程
、
慢反应动力学方程以及氧化反应动力学方程
。
[0021]根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于卡尔曼滤波的氨储修正系统，包括：
[0022]数据获取单元，其用于获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；
[0023]卡尔曼滤波处理单元，其用于基于
SCR
模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于
NOx
及氨气的浓度状态预测方程以及
SCR
系统下游
NOx
传感器模型值计算公式，构建
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程；所述氨储变化率状态方程及
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；
[0024]状态量修正单元，其用于将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值
。
[0025]根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于卡尔曼滤波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，包括：获取柴油发动机后处理系统上一时刻的相关状态量；其中，所述状态量包括氨储值
、
状态方程误差值及观测方程误差值；基于
SCR
模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储变化率状态方程；基于
NOx
及氨气的浓度状态预测方程以及
SCR
系统下游
NOx
传感器模型值计算公式，构建
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程；将所述氨储变化率状态方程及
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，基于线性化处理结果，获得卡尔曼滤波修正后的状态量表达式；将上一时刻的相关状态量带入所述状态量表达式，获得当前时刻修正后的氨储值
。2.
如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述氨储守恒计算方程的获取，基于
SCR
模型所涉及的反应动力学方程，通过对吸附反应应用质量守恒来获得
。3.
如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述
NOx
及氨气的浓度状态预测方程基于物质浓度质量守恒得到，所述
SCR
系统下游
NOx
传感器模型值计算公式具体表示为：其中，
C
NO
为一氧化氮的浓度，为二氧化氮的浓度，为氨气的浓度，
α
为
NOx
传感器对
NH2测量的交叉敏感系数，
β
为
NOx
传感器对
NH3测量的交叉敏感系数，
P
为气体压力，
R
为通用气体常数，
T
为气体温度
。4.
如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述将所述氨储变化率状态方程进行离散化和线性化处理，具体为：将所述氨储变化率状态方程进行离散化处理并建立递推方程，基于所述递推方程
、SCR
模型所涉及的反应动力学方程以及氨储守恒计算方程，获得氨储状态预估方程，并将所述氨储状态预估方程进行参数线性化处理
。5.
如权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的氨储修正方法，其特征在于，所述将
SCR
系统下游
NOx
传感器的观测方程分别进行离散化和线性化处理，具体为：以气体浓度随时间变化为0作为前提，基于
NOx
及氨气的浓度状态预测方程的简化方程，获得
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张军，谭治学，张晓丽，王继铭，王建东，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：