CN111194378B - 用于测定SCR催化器下游的NOx浓度和NH3溢出的方法 - Google Patents

用于测定SCR催化器下游的NOx浓度和NH3溢出的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于测定车辆的内燃机（1）的SCR催化器（3）下游的NOx浓度和NH3‑溢出的方法。在此，内燃机（1）的状态参量作为第一输入参量并且SCR催化器（3）的当前的NH3填充度作为第二输入参量输入到至少一个机器学习算法或至少一个随机模型中。所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型根据所述第一输入参量和所述第二输入参量计算所述SCR催化器（3）下游的NOx浓度以及NH3‑溢出并且将其作为输出参量输出。

Description

用于测定SCR催化器下游的NOx浓度和NH3溢出的方法
技术领域
本发明涉及一种用于测定车辆的内燃机的SCR催化器下游的NOx浓度和NH3溢出的方法。
背景技术
对于有害排放的改善的控制和进一步减少是未来内燃机的最显著挑战之一。已经知道使用SCR催化器（选择性催化还原），这些SCR催化器在还原剂的存在下将内燃机废气中所含的氮氧化物（NOx）还原成氮气。由此可以显著减少废气中的氮氧化物。对于反应过程需要混入废气中的氨（NH3）。使用的还原剂是NH3或裂解出NH3的试剂。例如，为此可以使用含水的尿素溶液，该尿素溶液在SCR催化器之前借助于计量装置喷射到废气系中。从该溶液中形成起还原剂的作用的NH3。还原剂的计量优选根据发动机的氮氧化物排放进行且因此优选根据发动机的瞬时转速和转矩来进行。然后相应地根据内燃机的运行特征参量以及根据废气特征参量进行计量。在此，SCR催化器具有特定的NH3存储能力，在超过该NH3存储能力时，NH3会在SCR催化器之后流出，这也称为NH3溢出。SCR催化器中NH3的当前存储度也被称为填充度。
由DE 102015207670 A1已知一种用于监控SCR催化器的针对NH3的存储容量的方法。在此，只要能够借助于布置在SCR催化器下游的NOx传感器的提高的信号推断出NH3溢出，则提前结束为了诊断目的而设置的具有过化学计量的阶段。
DE 102010002620 A1公开了一种用于运行用于后处理内燃机的废气的SCR催化器的方法，其中为了减少废气中的氮氧化物（NOx），计量还原剂并且借助于模型计算有待计量的还原剂的需要的量。在SCR催化器下游的测得的NOx传感器值与SCR催化器下游的模拟的NOx值之间的偏差高于可预先给定的阈值时，通过降低SCR催化器中的填充水平和根据识别到的还原剂的计量不足或计量过高调整***来执行不连续的适配。
发明内容
本发明涉及一种用于测定车辆的内燃机的SCR催化器下游的NOx浓度和NH3溢出的方法。在此，代表内燃机的状态参量、特别是内燃机的废气的状态参量的参量被考虑作为至少一个机器学习算法的或至少一个随机模型的第一输入参量。此外，将代表SCR催化器的当前NH3填充度的参量考虑作为另一输入参量。通过所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型，根据所述第一输入参量和所述另一个输入参量，计算和输出SCR催化器下游、尤其SCR催化器的输出端上的NOx浓度以及SCR催化器下游、尤其SCR催化器的输出端上的NH3溢出。
因此，SCR催化器的建模的输出参量是SCR催化器之后的NH3溢出（英语：NH3溢出）以及SCR催化器之后的NOx浓度，对于具有SCR催化器在废气系的端部的布置的常见的***而言，所述NOx浓度对应于车辆的排出NOx浓度（英语：尾管NOx排放）。NOx浓度可针对NO和NO2被单独计算和输出。
该方法针对内燃机的SCR催化器之后的NOx浓度和SCR催化器的NH3溢出这些输出参量提供了一种改进的测量***。出于成本原因，SCR催化器之后的NOx传感器目前还不能在所有车辆中使用。此外，在排放方面特别关键的运行状态下，例如在冷起动时，这些传感器通常不提供或仅提供不可靠的结果。对于SCR催化器的NH3的当前的填充度来说，在当前的***中没有传感装置。对于实际的NH3溢出而言，利用当前的传感装置难以得到当前的、定量的结论，特别是在特殊的运行状态、如冷起动时。
所描述的基于数据的动态建模在此具有如下优点，即实现比在常见的物理或化学模型中更高的精确度并且所述建模由于其通用性而不太耗费地研发以及可更容易地匹配于新的要求。
利用卷积神经网络（CNN）的特别优选的变型方案使得即使在较大的训练数据的情况下也能够实现特别快速的且有效的训练，因为CNN也能够良好地处理高的输入维度。此外，这些模型特别是在大量训练数据的情况下需要相对少的存储空间。
具有高斯过程模型的替代的、特别优选的变形方案允许关于模型的可靠性、例如置信区间的概率的结论。即使在少数训练数据的情况下，它们也可以提供相对精确的结果。尤其在训练数据数量少的情况下，这些模型需要相对少的存储空间。
该改进的测量***的输出参量可以以各种方式使用。为了优选的应用，在运行期间在车辆中的计算机上实时地计算机器学习算法或随机模型。这也可以是标准硬件，例如通过车辆控制器的计算单元来实现。但是，为此特别合适的是这样一种控制器，该控制器除了传统的计算核之外还具有专用的硬件单元，该硬件单元在计算机器学习算法或随机模型时辅助该计算核。特别是高级的模型单元适合作为这种硬件单元，如其例如在DE 10 2016216951 A1中描述的那样。
输入参量可以在行驶运行中使用时相当于当前的传感器数据或者从这些传感器数据中计算出或者同样来自于关于车辆参量的模型。除了描述SCR催化器的初始NH3填充水平的参量之外，废气温度、废气压力、废气质量流量、SCR催化器之前的NOx浓度、NO/NO2比例和废气的空间速度这些参量中的一个或多个参量尤其适合于此。通过选择这些输入参量，可以对SCR催化器的工作方式进行精确建模并且因此精确计算期望的输出参量。
利用所测定的初始值可以在行驶运行中改善废气后处理，例如通过对废气后处理本身的调控干预（例如通过匹配的计量或对NOx /炭黑调控的干预）或通过对其它行驶参量的调控干预、例如速度节流或对于混合动力发动机从燃烧器运行切换到利用电机的运行。也可以将输出参量考虑用于废气后处理***的诊断目的或者用于关于过强的排放的警告消息或导入相应的故障反应。特别是通过建模也可以在行驶运行中进行预见性的计算和因此进行预测性的调控干预。
在也由传感器冗余地确定机器学习算法的或随机模型的输出参量的***中，它们也可以用于监控或验证相应的传感器或者在特定的、对于传感器而言已知为困难的运行范围中校正或代替传感器结果。
优选地，所述方法重复地以彼此相继的时间步（Zeitschritt）运行。因此，在行驶运行中实时地计算当前的输出参量是可能的。所计算的输出参量也又可以作为用于在下一个时间步中的计算的输入参量来引用。在此特别优选的是这样一种变型方案，在该变型方案中除了所描述的计算之外还对输入的NH3、转换的NH3（所期望的将氮氧化物还原成氮气）和损失的NH3（NH3溢出和NH3氧化）进行质量平衡或物质量平衡，其中NH3转换基于化学计量的计算。为此，通过所述至少一个机器学***的这种观察和知识测定的当前的NH3填充度又用作用于在下一个时间步计算NOx浓度、NH3溢出和NH3氧化的输入值。因此，化学计量的计算考虑到在SCR催化器中运行的化学反应。通过基于数据的动态建模与质量或物质量平衡的这种组合，最好地考虑当前的NH3填充度。因此，它在计算所希望的输出参量时引起最好的结果。
在一种替代的设计方案中，所述的建模也可以与发动机模型（机器学习算法、随机模型、物理模型）一起在发动机研发中使用。在此，输入参量从发动机模型中获知，所述发动机模型例如针对特定的行驶状况或行驶循环模拟发动机特性。在此特别有利的是，在模拟和建模发动机时已经可以考虑任意的行驶循环和其对SCR催化器的工作方式的影响。SCR催化器的通过机器学习算法或随机模型进行的建模的输出参量或化学计量的计算在此又可以在下一个时间步用作用于发动机模型的输入参量。总体上，因此对于模拟的发动机而言，可以精确地考虑SCR催化器对发动机排放的影响，并且因此在发动机研发中已经对发动机布局或废气后处理***进行匹配，以便减少排放。
此外，本申请涉及一种存储介质，在该存储介质上保存有计算机程序，该计算机程序被设置用于执行根据本发明的方法。
附图说明
下面参照附图并且根据实施例进一步描述本发明。
图1示出了示例性的柴油发动机的废气系的示意性局部。
图2示意性地示出了用于测定SCR催化器下游的NOx浓度和NH3溢出的方法的示例性流程。
具体实施方式
为了在运行中调控发动机及其废气后处理***以及为了研发具有改善的废气后处理的内燃机，重要的是，提供关于所使用的废气后处理组件的有效性的精确的和高度实时的信息。这对于SCR催化器的构造而言通常是有挑战性的，特别是由于用于诸如氮氧化物浓度或NH3溢出这些运行参量的传感器的可用性和响应特性。
如果SCR催化器在特定的运行状况下比预期更差地起作用，那么这会对发动机的排放特性具有明显的影响，但是在某些情况下不会或仅明显延迟地得到确定。
图1示意性地示出了示例性的柴油发动机的废气系的局部。在此，示意性地示出了具有燃烧室作为废气系的开始的发动机局部1。在燃烧后，废气流动通过柴油氧化催化器2。在发动机局部1和柴油氧化催化器2之间布置有温度传感器和λ传感器。在废气系中，在柴油氧化催化器2下游跟随有SCR催化器3。温度传感器和NOx传感器布置在柴油氧化催化器2和SCR催化器3之间。在SCR催化器的下游布置有颗粒传感器（PM）和NOx传感器。
图2示意性地示出了所描述的方法的示例性的流程。在此，方框20表示SCR催化器的建模，以便借助至少一个机器学***衡以计算经更新的NH3填充度。此外，为了计算当前的NH3填充度，还考虑用于SCR催化器的当前的（在当前的时间步中进行的） NH3计量304。在计算方框30中，在此执行化学计量的计算，该化学计量的计算考虑在SCR催化器中运行的化学反应，特别是氮氧化物到氮气的期望的还原、不期望的NH3氧化以及NH3溢出。为此使用平衡方程。
所计算的、经更新的NH3填充度又除其它的输入参量202-205之外并且取代初始值201输入到用于下一时间步的计算方框20中。对于其它时间步迭代地执行该方法。
对于计算方框20，可以使用人工神经网络，例如卷积神经网络（卷积神经网络）、特别是具有非线性外源输入的卷积神经网络。替代地，高斯过程也适用，像比如稀疏高斯过程模型（Sparse Gaussian Process）、例如具有恒定偏差的稀疏高斯过程模型。替代地，学生t检验方法（Student-t-Prozess）也适用。替代地，长短期记忆网络（Long short-termmemory）也相应地适用。

Claims (22)

1.一种用于测定车辆的内燃机的SCR催化器（3）下游的NOx浓度和NH3溢出的方法，其特征在于，内燃机的状态参量作为第一输入参量（202、203、204、205）并且SCR催化器（3）的当前的NH3填充度（201、206）作为第二输入参量被输入到至少一个机器学习算法（20）或至少一个随机模型（20）中，并且所述至少一个机器学习算法（20）或所述至少一个随机模型（20）根据所述第一输入参量（202、203、204、205）和所述第二输入参量（201、206）计算所述SCR催化器（3）下游的NOx浓度（21）以及NH3溢出（22）并且将其作为输出参量（207、208）输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法重复地针对彼此相继的时间步运行。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个机器学习算法（20）或所述至少一个随机模型（20）根据所述第一输入参量（202、203、204、205）和所述第二输入参量（201、206）计算所述SCR催化器（3）中的NH3氧化（23）并且将其作为输出参量（209）输出。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，除了用于SCR催化器的当前NH3计量（303）之外，输出的NOx浓度（21）、输出的NH3溢出（22）和输出的NH3氧化（23）作为输入参量（301、302）输入到经更新的NH3填充度的化学计量的计算（30）中，并且输出所计算的经更新的NH3填充度，并且作为当前的NH3填充度和作为第二输入参量（206）以用于在下一时间步中通过所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型（20）计算和输出所述SCR催化器（3）下游的NOX浓度（21）、NH3溢出（22）和NH3氧化（23）。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，在第一时间步中，根据内燃机的运行状态来选择或估算用于当前的NH3填充度的初始值（201），或者从之前的计算中选择所存储的初始值（201）。
6.根据权利要求或5所述的方法，其特征在于，在化学计量的计算（30）中考虑在SCR催化器（3）中运行的化学反应，其中考虑到氮氧化物还原成氮气、NH3氧化以及NH3溢出。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对于化学计量的计算（30）使用平衡方程。
8.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，第一输入参量（202、203、204、205）包括废气温度（202）、废气压力、废气质量流量、在SCR催化器（203）之前的NOx浓度、NO/NO2比例（204）以及废气（205）的空间速度这些参量中的至少一个参量。
9.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，在车辆中的计算在行驶运行期间进行。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，通过车辆的控制器的计算单元进行计算。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型（20）进行计算时通过对此优化的硬件单元来辅助计算单元。
12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型（20）的计算出的输出参量（21、22）进行所述内燃机的废气后处理***的预测性的调控或所述车辆的驱动***的预测性的调控。
13.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型（20）的所计算的输出参量（21、22）来监控或校正相应的传感器输出参量。
14.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型（20）的所计算的输出参量（21、22）来确定超过排放量并且输出相应的警告消息或导入相应的故障反应。
15.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述至少一个机器学习算法（20）被构造为人工神经网络。
16.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述至少一个随机模型（20）包括至少一个高斯过程模型或学生t检验方法。
17.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，在第一时间步中，选择或估算初始的NH3填充度为零。
18.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，在车辆中的计算实时地进行。
19.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述人工神经网络是指卷积神经网络、递归神经网络或长短期记忆网络。
20.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述至少一个随机模型（20）包括稀疏的高斯过程。
21.一种存储介质，在该存储介质上保存有计算机程序，该计算机程序被设置用于执行根据权利要求1至20中任一项所述的方法。
22.一种车辆控制器，所述车辆控制器设置用于执行根据权利要求1至20中任一项所述的方法。
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