[发明专利]用于废气净化的方法和系统无效
申请号: | 201180041546.6 | 申请日: | 2011-08-24 |
公开(公告)号: | CN103069122A | 公开(公告)日: | 2013-04-24 |
发明(设计)人: | C-J·卡尔松;K·泰尔博恩 | 申请(专利权)人: | 斯堪尼亚商用车有限公司 |
主分类号: | F01N11/00 | 分类号: | F01N11/00;F01N3/023;F01N9/00 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 周家新;蔡洪贵 |
地址: | 瑞典南*** | 国省代码: | 瑞典;SE |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 废气 净化 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及颗粒过滤器,尤其涉及一种根据权利要求1的前述部分的用于估算颗粒过滤器中的烟尘负荷的方法。本发明还涉及一种根据权利要求20的前述部分的适于进行颗粒过滤器中的烟尘负荷估算的系统。本发明还涉及一种用来应用该方法的计算机程序,并且涉及一种设有该系统的车辆。
背景技术
对于尤其是城区中的污染和空气质量的官方关注的不断增加使得在很多行政区中已经采用排放标准和条例。
这类排放标准通常设置要求来限定从配备内燃式发动机的车辆排放出的废气的容许极限。这些标准通常规定例如来自多数类型的车辆的氧化氮(NOx)、碳氢化合物(HC)、一氧化碳(CO)和颗粒的排放等级。
为努力满足这类排放标准,当前的研究着眼于借助于对内燃式发动机中的燃烧产生的废气的后处理(净化)来降低排放。
一种对内燃式发动机的废气进行后处理的方法是所谓的催化净化过程,因此,由内燃式发动机提供动力的车辆和许多其它至少大型的交通设备通常也设有至少一个催化转换器。
后处理系统也可选择性地或与一个或多个催化转换器组合地包括其它器件、例如颗粒过滤器。也存在颗粒过滤器和催化转换器互相集成的情况。
内燃式发动机的气缸中的燃烧导致烟尘颗粒的形成。颗粒过滤器被用来捕获这些烟尘颗粒,且以如下方式工作:废气流被引导通过过滤器结构,烟尘颗粒由此从经过的废气流中捕获并被储存在颗粒过滤器中。
颗粒过滤器在车辆操作过程中逐步充满烟尘,迟早需要将其清空,这通常由所谓的再生来实现。
再生涉及在一个或多个化学过程中将主要由碳颗粒组成的烟尘颗粒转化为二氧化碳和/或一氧化碳,其中,再生可原则上以两种不同的方式执行。一种方式是由所谓基于氧气(O2)的再生来进行的再生,也称为主动再生。在主动再生中,燃料被添加到废气中并意图在定位于颗粒过滤器上游的氧化催化转换器中燃烧掉。在主动再生中,碳由氧气转化为二氧化碳和水。
该化学反应需要相对较高的颗粒过滤器温度以尽力达到期望的反应速率(过滤器清空速率)。
除主动再生之外,还可采用基于NO2的再生,也称为被动再生。在被动再生中,由碳和二氧化氮之间的反应而生成氧化氮和氧化碳。被动再生的优点是,能够在明显较低的温度下达到期望的反应速率以及过滤器清空的速率。
如下所述,经过颗粒过滤器的压力差、即经过过滤器的压力下降被用来确定过滤器中的烟尘负荷。然后,该压力下降被用作决定必须在何时进行再生的依据。然而,对经过颗粒过滤器的压力差的测量受到多个误差源的影响,因此,已知的对烟尘负荷的估算变得不确切。
这会导致再生在非最优的时刻执行,从而汽车行驶时在颗粒过滤器中具有不必要的高的背压,因而增加燃料消耗。或者,非最优时刻的再生导致再生太频繁地执行,同样引起更大的能量消耗。
发明内容
本发明的目的是提出一种用于估算颗粒过滤器中的烟尘负荷的方法。本目的通过根据权利要求1的特征部分的前述方法来实现。本目的还通过根据权利要求20的特征部分的前述系统来实现。本目的还通过前述计算机程序和前述车辆来实现。
本发明提供颗粒过滤器中的烟尘负荷的可靠和准确的估算,以便将使用的传感器的精度和分辨率对估算的影响和颗粒过滤器中的冷凝物对估算的影响最小化。
该方法通过确定对经过颗粒过滤器的压力差进行测量的适当时刻来保证烟尘负荷估算的可靠性。然后,在所述时刻测得的压力差被用来估算过滤器中的烟尘负荷。根据本发明,选择所述时刻避免了在现有的估算中导致不可靠的各种问题和误差来源。根据本发明,对测量的时刻的适宜选择也意味着,得到的对过滤器中的烟尘负荷的估算对于存储和计算目的而言完全有效。
在开始测量压力下降和估算烟尘负荷之前,保证颗粒过滤器的温度在足够长的时间上足够高,为以下提供了保证:过滤器此时基本没有任何在车辆发动之时处于过滤器中的水。因此,防止了由自车辆关停而在过滤器中累积的任何冷凝物所引起的背压在估算时刻被加到由烟尘负荷而引起的背压上。
当测量经过颗粒过滤器的压力下降以及估算烟尘负荷时,保证废气体积流量超过设置得足够高的阈值,为以下提供了保证:压力下降传感器的分辨率足以使测得的流量值达到好的精度。换言之,经过颗粒过滤器的压力下降在这些高流量下相对于传感器的精度而言是大的。因此,来自传感器的信号仅受到对估算具有相对较小作用的误差的影响。
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