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）

主题词：柴油机 颗粒捕集器 控制系统建模 再生

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，而随着发动机运行时间的增加，聚集在颗粒捕集器内部的颗粒物数目越来越多，直接导致排气背压升高，当压降达到16～20 kPa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AVL Boost软件中封装的发动机、后处理系统元件库，并与Simulink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。

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

表2 DOC和DPF主要技术参数

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两端压差传感器P1、氧浓度传感器O1进行标定试验。图1为柴油机后处理系统结构。

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的控制模型进行WHTC工况下的联合仿真，以验证所提出的再生控制模型的安全性和有效性。

3 系统建模

3.1 基于AVL Boost的发动机、DOC和DPF模型

AVL Boost是一个可以进行发动机瞬态和稳态性能分析的软件，Boost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Signal Builder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 发动机被控模型的建立及标定

在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10 000，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。

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。

图3 满负荷工况排温数据对比曲线

3.2.2 DOC和DPF一维模型的建立和标定

图5为搭建的后处理系统被控模型，其中，ATB1和ATB2为输入、输出边界条件；CAT1和DPF1分别代表DOC和DPF模型；DLL1为动态链接库，功能是代替传感器将Boost仿真模型中各节点的测试参数传输给Simulink控制模型，同时作为执行器将调控后的边界温度值输送给ATB1，以提高DOC内部化学反应速率。

图4 普通工况下排温数据对比

图5 后处理系统被控模型

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AVL Design Explorer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。

图6 DPF压降特性曲线

图7 DOC+DPF压降特性曲线

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6.5 g/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的适用范围，则将基于模型的碳载量估算值SA与SML进行比较作为判断是否需要转入主动再生的依据。

ECU除可以通过碳烟加载量来判断再生需求外，还需要读取ECU记录的自上一次成功再生后发动机的运行时间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230℃。为了确定DPF主动再生温度起始线，单独取ATB1、ATB2和DPF模块搭建仿真平台，进行再生仿真前关闭DPF模型中关于被动再生的一系列化学反应，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=200 s、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℃。

图9 DPF再生系统控制策略架构

图10 DOC入口温度对排气温升的影响

图11 DPF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℃、500℃和650℃。

进行碳载量、压降随时间变化关系的仿真试验时，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。

图12 再生工况分区图

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发出指令关闭EGR废气再循环系统，以保证再生过程对氧气含量的需求，然后喷油器开始按照既定温升策略调整喷油脉宽。温升策略的设计思路主要是按照DOC上游温度传感器测量值的不同对汽车行驶工况进行分区，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℃）、高（500～650℃）3个区域。当系统需要进行主动再生时，如果检测到发动机排气温度低于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：

式中，d T为DOC两端温度差；T1为DOC入口温度；T2为出口温度；c为燃油的比热容；m1为所需喷入的燃油质量；m2为参与氧化反应的燃油质量；q为燃料的热值；η为DOC在各工况下的氧化效率；Q放为燃油氧化放热量（通过仿真试验获取，见图14）。

图14 DOC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或DPF内部温度TDPF超过了各自发生烧熔烧裂的危险阈值Ta、Tb，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、C3H6浓度以及再生完成后载体中PM的残余量；安全性能指标主要有再生过程中DOC和DPF载体内的最高温度值。WHTC工况下仿真结果如图16～图18所示。

图15 DPF再生控制系统基本逻辑流程

图16 DOC和DPF中平均温度变化

图17 CO/C3H6转化率

图18 DPF中碳载量变化

由图16～图18可看出，在5 s内，DOC可将流经其通道内的CO和C3H6几乎全部氧化为CO2和H2O，减小了碳氧、碳氢化合物的排出量。再生过程中DOC和DPF的再生温度小于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800 s时颗粒物已实现全部再生。

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。