[发明专利]DPF碳载量预警的系统

权利要求书

1.一种DPF碳载量预警的系统，其特征在于包括控制器、车载T-BOX、云平台和手机APP，控制器和车载T-BOX安装于车辆上，云平台是数据网络平台，手机APP安装于用户手机上；控制器实时采集车辆的状态信息，包括转速、扭矩、油耗、DPF温度、原机碳排放、DPF碳载量、原机NOx排放、排气氧浓度；控制器将采集的车辆的状态信息发送给车载T-BOX，车载T-BOX将车辆的状态信息发送给云平台，云平台根据收集的车辆的状态信息进行预测，分析计算DPF碳载量达到设定预警值所需的时间，并将该时间发送给手机APP。

2.根据权利要求1所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于云平台将DPF碳载量设置为由小到大的三个等级L1、L2和L3，L2和L3为设定预警值；当判断DPF碳载量在L1以下，表明车辆在正常行驶，无需进行其他操作；当判断DPF碳载量在L1～L2，发送“存在DPF再生需求”的信息至手机APP；当判断DPF碳载量在L2～L3，发送“立即启动DPF再生功能”的信息至手机APP；当判断DPF碳载量大于L3，发送“需要进入服务站维修，车辆已经限速限扭”的信息至手机APP。

3.根据权利要求2所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于DPF碳载量达到设定预警值所需的时间小于目标时间时，云平台通过自动拨号系统给用户打电话以告知用户需要进行再生。

4.根据权利要求3所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于云平台采用一段时间t1内收集到的车辆的状态信息，通过拟合曲线得到碳载量变化曲线计算DPF碳载量达到L2的所需时间A和DPF碳载量达到L3的所需时间B；其中t时间段的数据起点的DPF碳载量大于L1。

5.根据权利要求3或4所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于云平台采用一段时间t内收集到的车辆的状态信息构建仿真模型，通过仿真模型计算DPF碳载量达到L2的所需时间C和DPF碳载量达到L3的所需时间D；其中假设车辆未来运行的工况与t时间内的工况相同，所述DPF碳载量仿真模型如下：

M＝M1+f(m1)-f(m2,m3,T)

f(m1)＝m1*Δt

f(m2,m3,T)＝k1*m2*e-E1/RT+k2*m3*e-E2/RT

M为当前工况的碳载量，M1为上一时刻的碳载量，m1为原机碳排放，Δt为两个计算时刻的时间差，k1和k2为比例常数，m2为原机NOx浓度，E1为NOx与碳发生反应的活化能，m3为排气氧浓度，E2为氧气与碳发生反应的活化能，T为DPF温度；R是气体常数，8.31J/(mol·K)；

其中t时间段的数据起点的DPF碳载量大于L1。

6.根据权利要求5所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于将拟合曲线得到的所需时间和仿真模型计算得到的所需时间通过加权计算得到最终的时间E和F；

E＝w1*A+w2*C；F＝w1*B+w2*D；

其中，w1，w2是权重系数，是亚奥参考曲线拟合和模型计算的时间综合效果；E为DFP碳载量达到L2所需时间；F为DFP碳载量达到L3所需时间。

7.根据权利要求4所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于云平台将时间A和时间B作为DPF碳载量达到设定预警值所需的时间的最终计算结果反馈至手机APP。

8.根据权利要求5所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于云平台将时间C和时间D作为DPF碳载量达到设定预警值所需的时间的最终计算结果反馈至手机APP。

9.根据权利要求6所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于云平台将时间E和时间F作为DPF碳载量达到设定预警值所需的时间的最终计算结果反馈至手机APP。

10.根据权利要求6所述的DPF碳载量预警的系统，其特征在于L1、L2、L3根据需要设置成相应的数值。