[发明专利]调整机动车排气系统中SCR催化转化器的方法有效
申请号: | 201110322601.0 | 申请日: | 2011-10-21 |
公开(公告)号: | CN102454458A | 公开(公告)日: | 2012-05-16 |
发明(设计)人: | Y·M·S·雅库伯 | 申请(专利权)人: | 福特环球技术公司 |
主分类号: | F01N9/00 | 分类号: | F01N9/00;F01N3/20 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 赵蓉民 |
地址: | 美国密*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 调整 机动车 排气 系统 scr 催化 转化 方法 | ||
技术领域
本发明涉及到一种调整机动车排气系统中SCR催化转化器的方法。
背景技术
SCR(选择性催化还原)催化转化器可通过还原剂还原氮氧化物。作为还原剂,通常是利用氨(NH3)或尿素直接喷射入催化转化器上游的排气流中。进一步的,喷射的氨可以在低温下存储于催化转化器中,而随后在高温下,氨会释放出来。相反的,在基质相对较高的温度下,氮氧化物NOx的转化效率大体上由SCR催化转化器入口处的氨与NOx的分子比决定。
在现有的控制算法中,氨以水溶液的形式直接进入SCR催化转化器的上方的排气流中。氨的最大储存容量基本上取决于SCR催化转化器的尺寸及设计并取决于其温度。SCR催化转化器的下游氨偏移和转化的NOx的水平都会受到催化转化器中氨存储水平建模的误差以及上游NOx释放的不确定性所导致的干扰。系数还会由于考虑到喷射喷嘴的污染因而不能精确确定喷射的氨的实际水平以及由于在排气管道中产生的沉积而产生其它不确定的系数。
发明内容
本发明的一个目的是改善SCR催化转化器的转化效率。
根据本发明,所述的目的可以通过权利要求1中的特征来实现。从属权利要求确定了本发明的一些有利的改进。
根据本发明的第一方面,一种调整在机动车排气系统中的SCR催化转化器的方法包括以下步骤:
-确定催化转化器上游的氮氧化物(NOx)的量;
-计算催化转化器中存储的还原剂的量并通过催化转化器的动力学模型估算出催化转化器的下游NOx估算浓度和下游还原剂估算浓度;
-确定催化转化器下游的还原剂浓度;
-基于下游的还原剂浓度和上游氮氧化物的量计算出极限函数;
-从极限函数中减去下游还原剂估算浓度而计算出调整信号;
-向动力学模型提供调整信号和/或;
-通过调整信号调整还原剂的存储量和/或;
-通过剩余调整信号调整还原剂释放和/或;
-通过存储调整率调整还原剂总存储率,所述存储调整率通过从调整信号中减去还原剂释放量,将浓度转化成为质量,除以最大存储容量并将结果变号而产生,和/或;
-通过存储调整而改进还原剂存储量的估算,存储调整通过将存储调整率积分,由此而产生一系数,乘以标称的总容量而得到。
本发明提出了一种基于催化转化器下游的NOx浓度和/或还原剂浓度(例如NH3)并提供了模型的级联调整的算法。通过处理催化转化器下游NOx浓度和/或还原剂浓度,催化转化器中存储的还原剂的质量可以被调整并且催化转化器老化程度可以被确定,而这可以从催化转化器的最大存储容量劣化中识别出。这种方法允许了稳健的实时控制。由于级联(即重复的中继以及使用残余物或者剩余调整信号),后者在某种意义上是多维地被利用,其尤其允许对反应进行较好的调整。
催化转化器的上游的氮氧化物的量可以利用估算模型和/或上游布置的传感器来确定。估算模型已经提供可靠的值。可以进一步通过传感器来改进确认。
下游NOx估算浓度和/或下游还原剂估算浓度可以经过时间延迟和/或利用低通滤波器过滤。时间延迟可以考虑到至下游传感器位置的传播时间,而低通滤波器可以考虑到传感器模型的时间常数。所述措施允许改进的建模。
下游还原剂的浓度可以被测量。直接的测量允许无需计算成本而得到可靠的测得值,但是需要专用的传感器。
下游还原剂的浓度可以通过测得的下游NOx浓度和测得或者估算的上游NOx浓度来计算。所述的变化免除了用于还原剂浓度的专用的传感器。仅需要由已经存在的NOx传感器或者已估算值确定下游的还原剂的浓度的处理支出。此目的所需的处理能力通常由控制计算机或者类似装置提供。
极限函数可以具有最小极限和最大极限。通过两个极限,极限函数可以针对相应的情况而被简单和精确地调整。
如果估算的下游还原剂的浓度在极限函数之外,则可计算调整信号,而如果估算的下游还原剂的浓度在极限函数之内,调整信号可以被设置为等于0。这种方法可以通过本发明的描述而被简化,因为差异信号只有在实际需要的时候才会被计算。
可以相对于壁温和/或排气的λ值修正调整信号。这使得该方法更精确和稳健。
催化转化器的温度稳定率可以被检测,并且针对大的温度变化梯度可以将存储调整率设定为0。在例如可能在启动或者关闭的过程期间出现的大温度变化梯度的情况下,在一些环境下精密的建模可能不太可能。因而会在建模中不考虑所述的短时间段。
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