SCR催化器温度在线预估算法及试验研究*

岳广照，孙振茂，田广东

（1.山东理工大学交通与车辆工程学院，淄博255000；2.山东大学机械工程学院，济南250061）

前言

尿素选择性催化还原（SCR）技术是应用最广的柴油机氮氧化物（NOx）处理技术之一［1-2］。随着排放法规的升级，对SCR系统NOx转化效率提出了更高的要求［3-4］。SCR催化器的温度是影响SCR系统NOx转化效率的最主要因素之一［5］。排气温度从220升高到350℃的过程中，NOx转化效率从30%增大到90%［6］。当排气温度高于450℃，V2O5基催化剂的NOx转化效率会急剧下降［7-8］。受限于系统结构和使用成本，商用催化器内部的温度不便直接测量［9］。SCR控制系统一般采用催化器入口温度代替催化器的温度［10］，但是催化器入口温度变化规律与催化器内部温度变化规律并不一致［11-12］，入口温度并不能真实反映催化器的温度［13］。环境温度、车速和催化器结构尺寸等参数都是催化器温度的影响因素，需要综合考虑并通过实车道路测试进行验证。研究催化器的温度变化规律，开发适用于SCR控制系统的催化器温度在线预估算法，可以进一步提高SCR系统的NOx转化效率，从而有利于满足更高的排放法规要求。

本研究将建立催化器温度场的物理模型，计算催化器内部和催化器出口的温度。与此同时加入基于车速的修正因子，简化物理模型并生成SCR控制器可识别的嵌入式代码，通过台架测试和整车路试进行算法验证。

1 试验装置与设计

搭建试验系统主要用于测试催化器内部的实际温度，并基于该温度对温度模型进行标定。图1为试验装置及测试原理示意图。催化器内部前后安装2块载体，并布置多支传感器用于分析催化器内部的温度变化规律。试验过程中，将控制算法下载到尿素喷射控制单元（DCU）中，DCU利用上游排温、废气流量、环境温度、催化器参数等进行综合计算，得到催化器的温度。将载体2入口截面的17支热电偶的平均温度作为催化剂的实测温度，并将该温度与温度模型计算值进行对比。表1为发动机与SCR系统主要参数。

表1 发动机与SCR系统主要参数

图1 试验装置与测试原理示意图

图中：1为进气流量计，用于测量进气流量；2为尿素喷嘴；3为上游排温传感器，型号为PT200；4为SCR催化反应器，为方便传感器布置，2块载体之间留有50 mm的间隙，并且载体2的入口截面均匀布置17支热电偶，用于测量催化剂的温度；5为下游排温，型号为PT200；6为NOx传感器；7为ECM尾气测量探头；8为ECM尾气分析仪；9为DCU，用来控制尿素喷射，测量上下游排温和NOx浓度信息。

评价温度模型的一个关键指标是模型计算温度与实测温度的吻合程度，采用相对误差表示，其计算方法如式（1）所示。

式中：Errrel为相对误差，%；Tcalc为温度计算值，℃；Texp为温度实测值，℃。

2 催化器温度预估算法开发

2.1 催化器温度变化过程分析

SCR催化器的温度场建模主要基于能量传递，能量来源于发动机的废气余热。由于催化器载体为多孔介质结构，而且被废气包裹，气相与固相作为一个整体考虑，忽略气相与固相的换热所引起的能量变化。根据能量守恒定律，将催化器作为一个整体，系统能量的变化主要受以下因素影响：进出口气体的热量差、催化器载体导热、化学反应放热、辐射放热［14］。能量变化方程如式（2）～式（7）所示。

式中：ΔE为催化器内能的增幅速率，J∕s；为流经催化器入口和出口的气体引起的热量的差值，J∕s；为催化器载体导热量，J∕s；为反应热流，J∕s；为辐射放热，J∕s；mgas为废气质量，kg；msol为载体质量，kg；cp为催化器的定压比热，J∕（kg·K）；Tgas为废气温度，K；为废气的质量流量，kg∕s；Tin为SCR催化器上游温度，K；Tout为SCR催化器下游温度，K；A为载体的横截面积，m2；λsol为载体导热率，W∕（m·K）；n为NOx排放速率，kmol∕s；Ri为物质i的反应速率；ΔHi为物质i的反应热，J∕kmol；f为基于车速的修正因子，根据车速进行标定；ε为催化剂的发射率；σ为Stephan Boltzmann常数，W·m2·K-4；Aa为催化剂热辐射表面积，m2；Tamb为环境温度，K。

为将温度模型用于嵌入式系统，对其进行简化处理。由于气体质量相对载体质量小得多，所以可忽略气体内能的增加。另外，载体导热和化学反应放热相对气体传热能量小得多，也将其忽略。只考虑进出口气体的热量差和辐射放热，式（2）可简化为

2.2 废气流量的计算

废气流量是SCR系统的关键运行参数，一方面影响温度模型的精度，另一方面影响尿素喷射量的计算，是必不可少的一个参数。台架试验时可以通过流量计测量进气流量，油耗仪测量油耗量，然后相加得到废气流量。对于控制单元也可以采用这种方式，只是数据需要计算。首先根据发动机转速、排量、进气温度压力、充气效率等参数计算得到进气量，然后利用进气量和过量空气系数计算得到燃油消耗量，两者相加得到废气流量。计算方法如式（9）～式（11）所示。

式中：MExh为排气流量，kg∕h；MA为进气流量，kg∕h；MF为燃油消耗量，kg∕h；n为发动机转速，r∕min；τ为发动机冲程数；Voln为发动机的排量，L；ρ为空气密度，kg∕m3；pA为进气压力，Pa；pAs为标准状态下的空气压力，Pa；TA为进气温度，K；TAs为标准状态下的空气温度，K；f为发动机的充气效率；λ为过量空气系数。

2.3 基于模型的温度预估算法

根据温度变化机理方程，利用Simulink建立温度场模型。建模过程中充分考虑催化器的特点，由于载体为2块，分别对2块载体建立模型，其中第1块载体的出口温度为第2块载体的入口温度。对于尿素喷射控制，直接利用第1块载体出口的温度作为催化剂的温度，而第2块载体的出口温度可以作为催化器下游的温度。由于SCR催化器载体对气流具有缓冲作用，在控制算法中加入了1阶惯性延迟模型，模型延迟参数根据发动机工况进行调节。图2为基于温度修正的控制算法示意图，将控制算法通过RTW工具生成可编译的C代码，然后下载到单片机中即可。

图2 基于温度修正的控制算法示意图

尿素喷射控制是控制算法开发的关键，其中需要根据排气温度、转速、SCR系统状态和SCR系统的约束条件等参数进行综合分析计算。排温低于200℃时，尿素热解水解不完全，容易造成尿素结晶，此时不宜进行尿素喷射［15］。SCR系统尿素喷射控制逻辑包括6个工作状态，分别是系统初始化、系统就绪、尿素预注、喷射、管路吹洗、故障诊断。工作状态根据系统运行参数进行相互切换。

控制算法采用基于模型的开发方式，以氨泄漏和尿素结晶为限制条件，以NOx转化效率为控制目标。主要开发流程包括：根据物理化学反应提炼反应方程；利用Matlab∕Simulink建立应用层控制算法，采用RTW生成可执行代码；利用C∕C++开发底层算法（IO接口、数据通信、数据存储、底层驱动）；基于CodeWarrior的软件集成与测试；软硬件集成与测试；标定功能开发；台架标定及整车路试。

3 试验结果与讨论

3.1 稳态工况测试

开展发动机试验台架试验，对温度控制算法进行验证，17支热电偶的温度代数平均值作为实测温度，对模型预估温度和实测温度进行对比。图3为稳态工况下催化器温度，由于温度模型算法加入了1阶惯性延迟模型，所以当温度模型启动后，模型计算温度经过一段时间的延迟才达到稳定状态。由图3可知，当转速为1 320 r∕min、转矩为410 N·m、排气流量为450 kg∕h时，系统运行的前50 s相对误差大于2.5%，但是小于5%，50 s以后温度模型计算值与实测值相对误差小于2.5%。稳态工况下，模型可以很好地预测催化剂温度。

图3 稳态工况下催化器温度

3.2 阶跃工况测试

设计工况阶跃变化试验，验证温度模型的计算精度，试验工况如表2所示。

表2 试验工况

试验过程中待发动机稳定运行，并且温度模型运行稳定后开始记录，通过测功机控制转速和负载，其中工况切换时间设定为1 s，而实际执行结果受限于测功机控制系统，时间会大于1 s。该时间对温度计算和测量几乎没有影响。

图4为阶跃工况下催化器温度，随着发动机工况的不同，最终稳定后的温度也不同。

图4 阶跃工况下催化器温度

由图4可知，工况阶跃变化后，温度升高并达到稳定需要较长的时间，当温度变化率小于0.3℃∕s时，模型计算温度和实测温度的相对误差较小。当发动机工况变化次序为1-2-1时，包含升温过程和降温过程，温度从265升到354℃，然后降到270℃。其中升温过程中温度模型计算的最大相对误差为4.4%，降温过程中最大相对误差为3.8%。同样，当发动机工况按照其他次序变化时，也同样包含了升温过程和降温过程。阶跃过程中温度模型计算精度低于稳态工况，但会很快恢复到较小误差范围内。对于工况按照次序1-4-1变化时，相对误差最大达5%，该工况的升温幅度也最大，温度从270升到442℃，温升达172℃。

由图4可知，温度上升阶段和下降阶段的相对误差比稳态工况的要大。可以把温度上升过程分为两个阶段，其中在温度上升的第1阶段，温度上升幅度较大，模型计算温度小于实测温度，此时相对误差较大，是最大误差容易出现的区域。在温度上升的第2阶段，模型计算温度大于实测温度，此时相对误差较小。基于以上试验，重点分析温度上升的第1阶段各参数的变化规律，表3为温度过渡过程参数。

表3 温度过渡过程参数

由表3可知，随着温度上升持续时间的增大，温度变化率也在增大。但是达到最大相对误差所用时间没有明显的规律，最大相对误差对应的温度上升百分比也没有明显的规律，这与试验过程中的环境参数存在一定的关系。

3.3 连续工况测试

发动机运行时的实际状态既包含稳定工况又包含瞬态阶跃工况，本文中设计2组试验循环用来模拟发动机真实道路的工况。图5为连续工况下催化器温度。由图可知，相对误差全部控制在5%以内。而且工况变化越缓，模型计算精度越高。

图5 连续工况下催化器温度

3.4 整车测试

开展重型货车加载试验，测试温度模型在整车运行工况下的计算精度，重型货车加载量为42 t，采用商用矾基催化剂。整车测试时由于催化剂处受限于温度传感器的安装，所以将下游排温作为对比对象。图6为整车道路测试结果。由图可知，与台架测试相比，整车测试时相对误差稍大，最大相对误差为9.3%。排温整体预测结果较好，其中相对误差小于5%的概率分布达到75.4%，小于6%的概率分布达到91%。误差较大的原因主要是催化器参数的差异，虽然整车和台架试验都是采用的商用催化器，但是仍然存在一些差异。

图6 整车道路测试结果

4 结论

（1）分析SCR催化器温度变化过程和变化规律，建立催化反应器温度场平衡方程，利用Simulink建立基于模型的温度预估算法，并将其转化为嵌入式代码用于SCR控制单元。基于模型的SCR催化器温度预算法可实时预测催化器的温度。

（2）台架和整车测试结果表明，模型计算温度与实测温度存在一定的偏差，最大相对误差一般出现在温度阶跃上升或阶跃下降阶段。随着温度变化率的增大，最大相对误差也在增大，但是达到最大相对误差所用时间几乎不变。

（3）温度模型可在线计算催化器内部和催化器下游的温度，计算结果能够反映出温度的真实变化规律，可用于指导SCR系统尿素喷射控制。