基于模型的DPF再生系统控制策略研究

基于模型的DPF再生系统控制策略研究

马成功

刘军

熊明路

卞家柱

（江苏大学，镇江212000）

【摘要】以YN27型柴油机的颗粒捕集器（DPF）再生系统为研究原型，在相关氧化型催化器（DOC）和DPF化学反应特性

标定试验的基础上，借助Simulink搭建了再生系统控制模型，基于AVLBoost搭建了被控模型。首先对发动机和后处理系统模型进行了参数标定以确保被控模型的准确性，然后结合Simulink对DPF再生控制策略进行了模型验证。在全球统一瞬态试验循环（WHTC）工况下的仿真结果表明，使用该策略搭建的控制模型可以准确的判断再生时机，流经DOC后的气体成分中CO和C3H6等碳氧化物含量较低，且DPF中的碳烟颗粒在仿真时间为800s时接近完全再生，可以达到工程应用要求。

主题词：柴油机

ResearchonModel-basedDPFRegenerationSystemControlStrategy

MaChenggong,LiuJun,XiongMinglu,BianJiazhu

（JiangsuUniversity,Zhenjiang212000）

中图分类号：U4.134+.4

颗粒捕集器

文献标识码：A

控制系统建模再生

DOI:10.19620/j.cnki.1000-3703.20180779

【Abstract】WithDieselParticulateFilter(DPF)regenerationsystemofYN27dieselengineasresearchprototype,aregenerationsystemcontrolmodelwasestablishedwithSimulinkbasedonthereferenceofthecalibrationtestoftherelatedDOCandDPFchemicalreactioncharacteristics,andacontrolledmodelwereestablishedbasedonAVL-Boost.ThemodelverificationoftheDPFregenerationcontrolstrategywascarriedoutwithSimulink.ThesimulationintheWHTCconditionshowsthatthecontrolledmodelestablishedwiththisstrategycanaccuratelydetermineregenerationtiming,thecontentofsimulationtimeis800s,whichcanmeettherequirementsofengineeringapplication.

ofengineandpostprocessingsystemwerecalibratedtoensuretheaccuracyofthecontrolledmodel.Then,themodelCOandC3H6inthegascomponentsflowingoutofDOCislow,andPMinDPFisclosetocompleteregenerationwhenthe

Keywords:Dieselengine,Particulatefilter,Controlsystemmodeling,Regeneration

1前言

环保法规对汽车尾气中颗粒物的粒径、数量均提出了严苛的要求，为了减少排气中颗粒物的含量，必须在后处理系统中引入颗粒捕集器（DPF）。柴油机颗粒捕集器净化效率高，是目前最有效的颗粒净化技术[1]。DPF的工作循环包括过滤阶段和再生阶段，过滤阶段时颗粒物被载体内壁拦截进而沉降在DPF内部，而随着发数目越来越多，直接导致排气背压升高，当压降达到16~20kPa时会严重影响发动机的动力性和燃油经济性[2],此时为减少发动机油耗，需要开启DPF的再生阶段。为此，DPF控制策略需要实现再生时机的判断和再生策略

2019年

第3期

的选择。如果再生时间过早，碳烟颗粒沉积量少，则再生不完全，再生频率过高；若再生过迟，则碳烟颗粒沉积量高，再生过程中可能会导致载体发生烧熔现象[3]。尽管再生措施各异，但再生过程都是通过升温措施将DPF入口温度提升至600℃以上，加快O2与碳烟颗粒的反应速率，此外设计再生策略时还需要对不同工况制定相应的升温措施以避免DPF温度过高而损坏。

为实现复杂工况下碳烟颗粒的有效、安全再生，本文设计了DPF再生控制系统，对发动机的工况进行区间划分并分别制定温度管理措施，并通过调用AVLBoost软件中封装的发动机、后处理系统元件库，并与Simu⁃link模型进行耦合搭建综合仿真平台，对设计的DPF再生系统控制策略进行了验证。

动机运行时间的增加，聚集在颗粒捕集器内部的颗粒物

-47-

马成功，等：基于模型的DPF再生系统控制策略研究

2仿真平台建立

仿真过程选取满足国Ⅴ排放标准的YN27型柴油机作为研究对象，配套的后处理系统包括氧化型催化器（DOC）和催化型颗粒捕集器（DPF）。发动机主要技术参数如表1所列，DOC和DPF的技术参数如表2所示。

表1发动机主要技术参数

属性

参数缸径×行程/mm×mm

排量/L114×144压缩比2.667气缸数14.7最大功率/kW最大扭矩/N·m1474最高转速/r·min-1

2700500表2

DOC和DPF参数

直径/mmDOC主要技术参数

长度/mm190DPF孔密度/cm2100190200Pt壁面厚度涂覆量/g·m-3/mm

1765.54620.34176.55480.305为了满足再生系统控制策略对输入信号的要求，需要利用DOC前温度传感器T1、DPF前温度传感器T2、DPF验。图两端压差传感器1为柴油机后处理系统结构。

P1、氧浓度传感器O1进行标定试油箱

控制器

T1

DOCO1DPF

P1

SCR

喷油器

T2

图1柴油机后处理系统结构

本文利用Simulink建立DPF再生系统控制模型，利用AVL-Boost建立发动机+DOC+DPF模型，最后将经过验证的被控对象（发动机、后处理系统）仿真模型与基于Simulink验证所提出的再生控制模型的安全性和有效性。

的控制模型进行WHTC工况下的联合仿真，以3系统建模

3.1

基于AVLBoost的发动机、DOC和DPF模型分析的软件，AVLBoostBoost是一个可以进行发动机瞬态和稳态性能

元件库还提供了DOC和DPF后处理模块，利用内设的物理、化学模型可进行控制策略的快速验证[4]。鉴于Boost不支持同时进行发动机的循环模

-48-

拟和后处理系统的仿真分析，所以不直接集成发动机和后处理系统模型，而是将发动机在各工况下的输出数据保存在MAP图中，集成仿真模型通过SignalBuilder模块给定不同的转速和扭矩作为输入信号来查询YN27发动机对应的输出信息[5]。3.2被控模型的建立及标定

3.2.1

在发动机被控模型的建立及标定

Boost中根据发动机参数建立直列4缸增压中冷发动机模型，其基本技术参数按厂商数据进行输入，系统边界SB1处空燃比设置为10000，SB2处的气压设置为当地大气压。参照参考文献[6],通过调节各管道模块参数、涡轮增压器TC1的增压比、中冷器TC1模块的冷却效率等减小仿真结果与试验结果之间的差距，发动机被控模型如图2所示。

4

MP5

PL15

CO1MP6

6

MP7

7

MP8

8

MP9

E1

MP10

C1

MP11

C2C4

MP49MP14

10

PL2

11

MP12

C3

12

MP13MP15

SB13MP3

MP16

13

1

CL1

MP1

2

MP2

TC1

MP17SB2

15

14

PL3

DPF1

CAT1

AT1116

MP10

器C1~C4.1~8.进气管发动机气缸9-16.排气管PL1.进气总管CL1.空气滤清器PL2.排期总管Tc1.涡轮增压器PL3.颗粒捕集器前排CO1.中冷气总管MP1~MP16.测点SB1~SB2.入口边界条件和出口边界条件

图2发动机被控模型

为了验证所建立的发动机被控模型的准确性，根据发动机厂商提供的数据进行了排温数据对比，经过参数校对后，发动机被控模型的输出与厂商提供的排气温度结果对比如图3和图4所示，由图可看出，仿真值与试验

值十分接近且变化趋势吻合较好，表明所建立的发动机被控模型能够代替该型发动机进行下一步研究。

650仿真值试验值

℃/度550温气450排350250

800

1发动机转速6002400/r·min3200-1

4000

3.2.2

图DOC图5为搭建的后处理系统被控模型，和3DPF满负荷工况排温数据对比曲线

一维模型的建立和标定

其中，ATB1和

ATB2DOC和为输入、DPF模型；输出边界条件；DLL1为动态链接库，CAT1和功能是代替传感

DPF1分别代表汽

车

技

术

马成功，等：基于模型的DPF再生系统控制策略研究

器将Boost仿真模型中各节点的测试参数传输给Simu⁃link控制模型，同时作为执行器将后的边界温度值输送给ATB1，以提高DOC内部化学反应速率。

550排气温度/℃500450400350300250

1

2

3

45

工况

6

7

8

仿真值

试验值

径、长度、催化剂涂覆量等结构参数按照厂商提供的数据进行输入，化学反应动力学参数在系统模型的初始值基础上经由AVLDesignExplorer优化工具进行优化得到。为了验证DOC和DPF模型参数和化学反应动力学参数的准确性，对最终确立的再生系统控制模型进行了催化再生状态下的压降试验，数据对比如图6和图7所示，集成仿真模型如图8所示。

5000

45004000350030002500200015001000500

优化前优化后试验值

图4普通工况下排温数据对比

CAT1

1

DPF1

ATB2

ATB1

排气背压/Pa123

45工况

678

DLL1

图6DPF压降特性曲线

45004000350030002500200015001000500

优化前优化后试验值

当温度达到一定条件时,催化器中会发生多个化学反应[7]，进而对实时碳载量和温度产生影响。本文基于宏观反应动力学，选取了DOC和DPF中的6种化学反应，分别为：DOC中发生的C、C3H6、NO的氧化反应；DPF中的NO2辅助氧化、催化氧化、热氧化[8]。

AVL-Boost后处理系统中DOC和DPF的容积、直

TOWorkspace

排气质量流量喷油速率

发动机被控模型输出信号

DOC入口温度氧气浓度

EngineRaw

EmissionModel

复位

气体体积流量DOC内部压降

DOCAVLBOOSTAftertreatment

发动机转速喷油量

DOC_outlet

排气背压/Pa图5后处理系统被控模型

123

45工况

678

图7DOC+DPF压降特性曲线

DPF上游温度进气质量流量

气体浓度

ToWorkspace2ToWorkspace1

DPFAVLBOOSTAftertreatment

ResultsDPF_inlet

DPF_outlet

DOC入口气体组分浓度气体组分浓度

仿真输出结果

DOC上游温度

DOC气体组合参数计算

碳烟颗粒流量

发动机工况点信息

参数输入和工况信息查询

DPF气体组合参数计算

图8集成仿真模型

4控制策略设计

建立基于模型的DPF再生系统控制策略，其目的一是对碳载量的准确估计，以便在最适合的时机进入主动再生状态；二是再生过程中的温度管理。所设计的DPF再生系统控制策略架构如图9所示，包括：DPF目标温度计算模型、DPF再生所要求的最大/最小转速计算模型、DPF主动再生需求模型、碳载量估算模型、再生过程控制模型、再生功能及安全性监控模型等。4.1

再生时机判断

碳载量估算模型的输入信号包括压差传感器的实时测量值、发动机的转速、负荷百分比、排气流量、灰分质量流量等参数。通过碳载量估算子模型可以得到2个碳载量估算值，然后协调器子模型开始判断当前工况

2019年

第3期

下基于排气压差进行估算的合理性，如果排气流量可以满足压差传感器对精度要求的响应，则在2个估算值中取最大值SMAX后与阈值SML（本策略中设定为6.5g/L）进行比较，若SMAX>SML，则将主动再生标志位置1，反之继续等待再生时机。如果当前工况不满足压差传感器行比较作为判断是否需要转入主动再生的依据。需要读取ECU记录的自上一次成功再生后发动机的运

ECU除可以通过碳烟加载量来判断再生需求外，还

的适用范围，则将基于模型的碳载量估算值SA与SML进

行时间Ha、行驶里程Sa等信息，为了提升安全系数，当三者中的任何一个超过标定阈值时即可确定再生需求。

为确定再生控制系统中基础参数值进行了仿真试验。图10为DOC入口温度对排气温升的影响曲线，由

-49-

马成功，等：基于模型的DPF再生系统控制策略研究

图10可知，当DOC入口温度达到230℃时，催化器内部温升效果明显，所以初步确定DOC的起燃温度为230ATB1℃前关闭、。为了确定ATB2DPF主动再生温度起始线，单独取DPF模型中关于被动再生的一系列化学反应，和DPF模块搭建仿真平台，进行再生仿真仅考虑主动再生中的热氧化反应。图11为ATB1中的入口温度、相应工况下DPF中的碳烟颗粒（Soot）随时间的变化曲线，对比两图可以发现，在时间t=200s、DPF入口温度达到500℃时，Soot含量开始急剧下降，因此初步确定DPF中热氧化反应的温度起始线为500℃。由厂商提供的试验数据可知，当DPF中的温度达到650℃时，载体会发生烧熔现象，损坏催化剂载体，因此再生控制系统确定DPF主动再生温度安全线为650℃。

再生效率主动再生评估模型

需求模型发动机运行工况点信号

启动服务再生命令

目标温度、各再生模

碳载量估算模型

再生过程控制模型

式要求的最低转速计

算模型

发动机转速

3校正碳烟质量

1发动机运行时长4修正

压差传感器信号值

喷碳

2汽车行驶里程数油发动机负荷百分比

1载环碳载量估算子模型

基于压降和体积流量信号的闭量灰分校正因子2碳载量估算值策修正

喷油量

协

灰分质量流量

调4驾驶员手动再生

略

碳烟质量流量2基于反模型的开环碳载量估算器子灰分体积流量

子模型

模DPF监测模型

NO型

灰分校正因子质量流量

模拟的碳烟质量1DPF当前物理特性（烧熔烧裂）按照故障状况进行修正

校正的碳烟质量2DPF当前化学特性（排放超标）

图9

DPF再生系统控制策略架构

300℃250/值200幅升150温10050

0

150200250DOC300入口温度350/℃

400450500

图10DOC入口温度对排气温升的影响

60055010

3℃/度5004508-mc·g温口400DOCSoot质量流量

入口温度6k/入C350量流O3004

量D2502

质t200oo150

S0

100200时间30/s

400500600

0

图11DPF入口温度、Soot质量流量随时间变化曲线

利用发动机被控模型进行仿真可以得到该型发动机在3个临界温度下对应的工况点信息，如图12所示，其中3条曲线的目标温度值使用前述仿真结果的230℃进行碳载量、、500℃和650压降随时间变化关系的仿真试验时，

℃。

-50-

设定的ATB1入口处排气体积流量为常量，结果如图13所示。由图13可看出，当发动机转速、负荷等工况基本不变时，碳载量与发动机运行时间基本符合线性关系。因此，当发动机工况处于稳定阶段时，可以根据碳载量与发动机运行工况之间的稳态对应关系及各工况时间所占行驶总时间的权重来估算碳载量。

%100DPF/比分80DPFDOC主动再生温度安全线主动再生温度起始线起燃温度线

百荷60自动再生区域

负机40喷油升温区域

动发200

非再生区域

1000

发动机转速20003/r·min000-1

4000

图12

再生工况分区图

4540压降1035碳载量

308

1-aPk/降25压206L·g/15104量载50

2碳0100020000时间3000/s

40005000

图13压降和碳载量随发动机运行时间变化

4.2温度管理

当碳载量估算值（SMAX或SA）大于再生阈值SML时，

ECU过程对氧气含量的需求，发出指令关闭EGR废气再循环系统，然后喷油器开始按照既定温升以保证再生策略调整喷油脉宽。温升策略的设计思路主要是按照DOC行分区，上游温度传感器测量值的不同对汽车行驶工况进本文通过对仿真数据进行处理将发动机工况分

为低（低于DOC氧化反应所需的230℃）、中（230~550动再生时，℃）、高（如果检测到发动机排气温度低于500~650℃）3个区域。当系统需要进行主230℃，由于当前工况达不到DOC的起燃温度，系统延迟再生，暂缓喷油；如果排气温度位于230~500℃之间，按照先急后缓的策略输出喷油脉宽，即先急速升温至580℃后再减小喷油脉宽缓速升温[9]；如果处于高排温工况，则依靠发动机排温就可以满足主动再生对温度的需求，不需要喷油提升排温。

当上述检测结果符合主动再生需求时，ECU首先计算DPF再生温度目标值与DPF入口温度的偏差，获得DOC入口温度的目标值，然后根据DOC入口温度目标值与实测值的偏差调节HCI喷油器喷油脉宽和进气量，使DOC入口温度稳定在230~300℃。上述计算过

汽

车

技

术

马成功，等：基于模型的DPF再生系统控制策略研究

程需要根据能量平衡公式以及DOC的转化效率来计算喷油量：

c·mdT=T2-T1

（1（12））Q·dT·η=Q放

放=q·m2式中，dT为DOC两端温度差；T（3）

1出口温度；c为燃油的比热容；m为DOC入口温度；T2为1量；m为所需喷入的燃油质

2为DOC为参与氧化反应的燃油质量；在各工况下的氧化效率；Qq为燃料的热值；

η放为燃油氧化放热量通过仿真试验获取，见图14）。

100%/80η率效60化氧40200

200

DOC300入口温度400

/℃

500

图14DOC内的氧化效率随入口温度变化曲线

当DPF开启主动再生前，排气目标温度模型需要实时采集DOC前温度传感器信号值及DPF前、后温度传感器信号值，确保喷入燃油后系统内的温度可以满足主动再生对温度的需求而又不至于烧损DOC和DPF载体，如果DOC内部温度TDOC各自发生烧熔烧裂的危险阈值或DPFT内部温度TTDPF超过了a、b，则指示喷油器立即停止喷油，反之亦然。此外，考虑到当发动机转速过高时，排气带走的热量也会增多，所以此工况下应适当

增大喷油量。

整个再生过程中ECU需要不断读取DPF压差传感器的压降值，估算Soot残余量，判断再生是否已经完全。此外，ECU还需要不断监测当前发动机转速、扭矩、DOC入口排气温度等信息，判断当前工况点是否仍然满足再生需求。再生控制策略逻辑如图15所示。

5再生控制模型验证

在DPF再生系统控制策略的设定中，主动再生方式采取DOC前加装喷油器的形式来提高发动机排温，因此，为了充分检验策略的可靠性，需要从功能和安全性能两方面指标来进行综合评估。功能方面的检测指标为再生过程中流经DPF的气体成分中CO、C3的残余量；安全性能指标主要H6及再生完成后载体中PM浓度以有再生过程中DOC和DPF载体内的最高温度值。

WHTC2019工况下仿真结果如图年

第3期

16~图18所示。

系统初始化

开始喷油

向ECU发送

按照预设温升策略调节喷油

是否出现故障码?

是

故障信息，点量

亮故障指示灯

否

TDOC否

读取当前工况信息

<TDPFb?是

选择碳载量的

估算方法并计

计算DPF算

碳载量

发碳载量>6.5g/L？碳载量否

汽动车机行运驶行里时程间>>SaHa？

？否是

是读取当前工况信息

再生结束

当前工况是否处于否喷油升温区域？

是转入主动再生

图15

DPF再生控制系统基本逻辑流程

℃650/化600DOCDPF平均温度变化

平均温度变化700

℃变550600/化度500变温450500度均平400400温C350均平O300300FPD250D200

0200

200

时间400/s

600

800

图16

DOC和DPF中平均温度变化

1.00.8COC3H转化率6转化率

率化0.6转0.40.200

2

时间4

/s

68

图17

CO/C73H6转化率

16-L·g5/量4载碳32100

200

时间400/s

600

800

图18DPF中碳载量变化

由图16~图18可看出，在5s内，DOC可将流经其通道内的CO和C3氧、碳氢化合物的排出量。再生过程中H6几乎全部氧化为CO2和DOCH2O，和减小了碳DPF的

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（马成功，等：基于模型的DPF再生系统控制策略研究

再生温度小于650℃，避免了载体的烧熔现象发生；在WHTC工况下，碳烟颗粒的再生效果很好，在800s时颗粒物已实现全部再生。

策略研究[J].杭州电子科技大学学报,2011,31(6):131-[5]VinayagamS.AStudyonImprovementinComputationalEfficiencyforHCCIEngineUsingTurbochargersand10.

Superchargers[J].ExperimentalTechniques,2014,10(10):9-134.

6结束语

在AVL-Boost中搭建了发动机、DOC和DPF被控模

型，与Matlab/Simulink进行耦合建立了联合仿真平台。通过对发动机、DOC和DPF模型进行压降仿真试验、参数调校验证了模型的准确性。利用建立的再生系统控制模型可以准确判断出再生时机，并根据发动机工况输出喷油信号，满足工程应用要求。

参

考

文

献

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（责任编辑

修改稿收到日期为2018年10月24日。

文

楫）

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