重型柴油机颗粒捕集器碳载模型离线标定研究

夏秀娟1，凌建群

(1. 同济大学汽车学院，上海 201804；2. 上海柴油机股份有限公司，上海 200438)

0 引言

根据国家环保部2018年6月发布的《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》要求，排气污染物中颗粒物(particulate matter, PM)质量在国V排放要求的基础上需进一步大幅降低，约降70%，世界统一瞬态循环(world harmonized transient cycle, WHTC)排放不超过10 mg/(kW·h)，同时法规还对颗粒数(Particulate Number, PN)也做了规定。在此要求下，满足重型国六排放的柴油机将必须采用颗粒捕集器(diesel particulate filter, DPF)后处理技术。

DPF是壁流式交叉堵孔结构，排气流经DPF时，颗粒物被过滤在壁面上。随着颗粒物的不断积累，需要对积满颗粒的DPF进行再生，保证系统工作正常。DPF再生前需要准确判断其中的碳载量，以便在恰当的时机实施再生。碳载量计算不准确，会引起再生的时机过早或过迟。时机过早，会导致频繁再生，车辆燃油耗增加，造成用户抱怨和不满；过迟的再生，则会造成排气背压过大，发动机性能降低，甚至造成 DPF堵塞、烧毁等严重后果。因此，对DPF内部碳载量进行精准的预测，确定合适的再生时机，是DPF应用过程中的关键工作内容。

由于DPF中的碳载量无法使用传感器直接测量，只能通过可测量的其它参数来建立估算模型，间接预估DPF内部的碳载量。在工程应用中，如果按传统试验的方法标定DPF碳载模型，需进行大量的发动机台架试验、整车验证及修正标定，人力及试验资源耗费极大，标定精度也难以保证。借助离线仿真工具，将电控单元(ECU)控制策略中的DPF碳载量计算过程搭建成MATLAB/Simulink模型，采用离线方式进行标定，可以很大程度减少发动机台架及整车标定工作，提升标定效率，降低试验成本，缩短项目开发周期。离线标定不仅不依赖于发动机台架及整车硬件资源，而且可反复仿真优化，获得更加理想的模型精度。

1 DPF碳载量估计方法研究

对于DPF碳载量的预估，常用的方法有压差法、里程法、时间及油耗法和基于发动机排放及再生反应模型法。

1.1 压差法

基于压差的DPF碳载量估算方法，是ECU根据DPF压差传感器的测量结果计算DPF中碳载量的一种方法。使用该方法需要测量发动机运行范围内不同排气温度和排气流量下的DPF空载压差、DPF满载压差，并计算各运行工况点的流阻，标定时用不同排气温度和不同排气流量下的流阻来计算理论压差所对应的理论碳载量。Dominik等研究了DPF两端压差与碳载量的关系，通过不同流阻下的压差可以计算DPF中的碳载量，但在排气流量较低的情况下，由于DPF内流阻特性导致压差法不能反映DPF真实碳载量[1]。DPF载体材料也直接影响压差法的应用。重型柴油机DPF载体一般采用堇青石材质，其所载的碳量对于压差的影响并不敏感[2]。另外，由于NO2对DPF中颗粒的被动再生作用，特别是对于目前广泛使用的带催化涂层的CDPF，在其平衡点温度附近，使用压差判断的碳载量也与实际碳载量相差甚远。同时，灰分、碳烟的不均匀分布都会对压差产生影响。

因此，通过压差计算的碳载量往往与实际碳载量存在较大偏差，会导致DPF 再生时机不准。

1.2 里程法、时间及油耗法

基于里程的碳载量估算方法，是建立车辆行驶里程和DPF碳载量间的关系，通过里程与碳载量里程系数的乘积得到碳载量。基于里程的碳载量计算方法，相比基于压差的碳载量计算方法更可靠。但是需要经过大量的试验得到碳载量里程系数，标定工作量较大；并且对于运行工况和区域变化较大的车辆而言，获得准确的里程碳载量模型是一项相当困难的工作。

基于发动机运行时间和燃油消耗量的DPF碳载量估算方法和里程法类似。通过大量的整车试验，获取车辆运行时间和实际油耗与DPF碳载量的关系曲线，从而确定再生时机。同里程模型一样，由于车辆运行工况和使用区域难以提前预知，因此很难建立精确的时间及油耗估算模型。

1.3 基于发动机排放和再生反应模型法

基于发动机排放和再生反应的估算模型，是重型柴油机DPF碳载量预测的一种主流方法，实际工程应用最为广泛。其原理如图1所示，DPF内存储的碳烟(soot)质量流量等于柴油机出口排气中soot质量流量减去主动再生及被动再生反应消耗掉的soot质量流量，通过积分计算即可得到DPF内部的实时碳载量。

图1 基于发动机排放和再生反应的DPF碳载量估算模型

实际运行中，柴油机排气中的soot质量主要取决于运行过程中的发动机转速n、扭矩T、喷油压力、喷油正时、过量空气系数λ等因素。由于喷油正时和喷油压力通常是基于发动机转速和扭矩标定的固定值，故其不随其它因素变化；发动机扭矩主要由ECU喷油量q决定。因此，发动机排气中的soot排放质量可简化为对发动机转速、喷油量及过量空气系数的函数：

图2 DPF碳载量计算的Simulink模型

msoot=f(n,q,λ)

(1)

DPF的被动再生，指soot和NO2的化学反应。柴油机的排气中的NOx经过DOC时，在合适的排气温度范围内，其中一部分会被氧化成具有高氧化性的NO2。NO2进入DPF后和沉积在其中的soot发生持续的氧化还原反应，从而发生被动再生。其主要反应方程如下：

C+2NO2→CO2+2NO

(2)

C+NO2→CO+NO

(3)

研究表明[3]，由于NO2具有较强的氧化性，参与式(3)反应的碳载量约占DPF中总碳载量的15%，为简化标定，大部分被动再生模型仅考虑化学反应方程(2)。根据质量作用定律则可求得DPF中被NO2氧化的soot质量。

DPF的主动再生，指碳烟和O2发生的化学反应。排气温度在450 ℃左右时，DPF中的soot和排气中的O2开始发生缓慢的氧化反应，在600 ℃左右时获得较快的反应速率[4]，其主要反应方程如下：

C+O2→CO2

(4)

2C+O2→2CO

(5)

由于主动再生模式下，发动机排气温度较高，化学反应(5)所占的比例较小，为了简化计算，通常仅考虑化学反应方程(4)。根据质量作用定律可得被O2氧化的soot质量。

综上，目前重型国六柴油机主流的DPF再生触发策略为：以基于发动机排放和再生反应的碳载量模型为主要触发方式，车辆行驶里程、发动机运行时间及燃油消耗模型作为保护触发手段，压差模型则主要用于极限载碳量下的故障报警保护。

2 DPF碳载量估算Simulink模型搭建

本文主要基于发动机排放和再生反应的DPF碳载量估算模型进行离线仿真及验证研究。

基于ECU控制策略，搭建DPF碳载量计算的Simulink模型，如图2所示。DPF最终碳载量模型主要由发动机出口soot排放流量模型和再生掉的soot流量模型2部分组成。

2.1 发动机出口soot排放流量模型

发动机出口soot排放流量由发动机出口基础soot排放流量、环境修正soot排放流量及动态修正系数组成。

发动机出口基础soot排放流量指稳态条件下的soot排放，可基于发动机转速和喷油量，在发动机台架上进行发动机工况图谱(engine map)试验，通过AVL 483设备直接测得。

基于环境的soot排放流量的修正主要包括水温、大气温度及大气压力的修正。该修正标定理论上可在环境仓中进行，通过设定不同的环境条件，获取不同环境条件下的发动机原机soot排放测量值，与发动机出口稳态soot排放流量进行比对，从而得到相应的环境修正量。但根据国内现状，很少有企业具备带环境仓的重型柴油机开发台架。因此，基于环境的原机soot排放修正量的标定，通常都在整车三高试验过程中进行。根据不同环境条件下实际DPF加载称重结果和标准环境条件下的DPF加载结果进行对比，获得相应的修正结果。

瞬态情况下，发动机soot排放会随缸内空燃比的变化而变。本研究体现为基于排气氧浓度变化的动态修正系数模型，通过台架试验方案设计，采用变EGR开度的方式，获取不同排气氧浓度变化条件下的发动机出口soot排放测量值。该值与发动机出口稳态soot排放流量进行比对，从而得到对应的动态修正系数。

2.2 再生掉的soot流量模型

DPF的再生主要包括主动再生和被动再生，被DPF再生掉的soot流量等于主动再生和被动再生掉的soot流量的累加。

由于主动再生是一个周期性发生的事件，且单次主动再生持续时间一般仅为30 min左右，因此主动再生过程中燃烧掉的soot量的计算主要对碳载量模型值的初始化具有较大的意义。本研究主要考虑被动再生消耗掉的soot量对整个DPF碳载量计算的影响。

根据被动再生的化学反应机理，影响被动再生速率的主要因素包括NO2流量、DPF温度、DPF内部的实际积碳量等。基于本研究中的ECU控制策略，需要标定的主要内容有NOx流量、NO2转换系数、被动再生基础速率及基于DPF碳载量的修正系数。其中，NOx流量可基于台架engine map试验获取，或直接从前NOx传感器获取。

3 离线标定

受进、排气系统及各种边界条件差异影响，发动机在台架上的性能表现难以和在实际整车上运行时保持一致。因此，仅仅基于台架的标定结果，DPF的碳载量模型值和实际整车称重结果往往还有较大的差异。因此，除了部分基础标定可在发动机台架上进行外，大部分的修正标定都需要在整车路试的基础上进行。本研究主要针对整车路试过程中需要进行的DPF碳载模型相关修正进行离线标定。

通过离线仿真模型，从采集的整车路谱数据中提取模型计算相关的发动机运行参数作为仿真输入，将路试过程中DPF的实际称重结果作为目标，对发动机原排soot流量及被动再生相关模型参数进行离线标定和优化。

3.1 路试方案设计

3.1.1 试验对象及试验设备

本次研究使用的发动机为一台4.3 L电控高压共轨车用柴油机，其主要技术参数如表1所示。

表1 试验柴油机主要技术参数

本次研究中所使用的DOC和DPF规格如下表2。

表2 DOC和DPF技术参数

试验用整车基本参数如下表3。

表3 试验用整车(牵引车)基本参数

试验过程中使用的主要设备见表4。

表4 试验用主要设备

3.1.2 试验方案

如前文所述，DPF最终碳载量取决于发动机原机soot排放和被动再生速率。整车路试过程中，由于无法采用AVL483设备直接测量发动机出口的soot排放，只能采用最终的DPF称重结果。因此，在标定过程中如何合理地将发动机原机soot排放和被动再生掉的soot量进行解耦，是首要考虑的内容。

根据被动再生机理，DPF内部的碳颗粒和NO2发生化学反应，将soot氧化成CO或CO2。足够的NO2是被动再生发生的前提，而NO2主要靠DOC内部的氧化反应生成。根据研究中的DOC催化剂特性，NO2主要生成温度区间为300～450 ℃。在该温度区间以外，生成的NO2量非常少，相应的被动再生很弱，可忽略其影响以简化标定。试验过程中可对路试工况进行设计，将被动再生较弱的工况和被动再生较强的工况进行区分。针对被动再生较弱的路试工况，假定DPF称重的结果主要由发动机原机soot排放产生，据此结果进行发动机原机soot排放的修正标定。在此基础上，选取被动再生较为强烈的运行工况进行试验，再根据DPF称重结果，重点进行被动再生的优化标定。

为保证标定的结果能覆盖车辆运行的所有区间，对试验车辆进行路谱采集分析。通过设计城市空载、城市满载、郊区空载、郊区满载及高速满载5种车辆运行工况，使发动机的转速和喷油量分布基本覆盖了发动机的整个运行区间。因此通过该5种路试工况进行DPF积碳试验，用于DPF碳载模型的标定和验证，具备工程实用价值。

图3～7显示了这5种车辆运行工况下的DPF入口排气温度分布情况。城市空载工况下，DPF入口温度最低，绝大部分入口温度在280 ℃以下；城市满载、郊区空载、郊区满载及高速满载工况下，DPF入口温度依次提高。

图3 城市空载工况下的DPF入口温度占比分布

图4 城市满载工况下的DPF入口温度占比分布

图5 郊区空载工况下的DPF入口温度占比分布

图6 郊区满载工况下的DPF入口温度占比分布

图7 高速满载工况下的DPF入口温度占比分布

基于这些温度分布情况，对DPF碳载模型离线仿真和验证方案进行设计。首先，以城市空载路况积碳的试验结果对发动机原排soot进行离线修正；其次，锁定原排soot修正相关的标定量，进行整车郊区空载和高速满载积碳试验，对被动再生速率进行离线修正，使DPF碳载量模型拟合值和实际路试称重值接近并适当高估10%左右；最后，将离线修正的结果导入ECU，采用城市满载和郊区满载2种路况进行实车验证，验证离线修正后的DPF碳载量模型精度是否满足工程应用要求。

3.2 DPF碳载量离线标定结果

采用城市空载、郊区空载及高速满载3种工况进行整车路试，并且每隔一定的里程对DPF进行称重。将3种工况下采集到的路试数据输入到Simulink模型，进行离线优化标定。

图8～10分别显示了这3种工况下，通过离线仿真，DPF碳载模型拟合值和实际称重结果的对比情况。对比结果表明，拟合值和实际DPF称重值具有较好的一致性，模型值略微高估，模型偏差满足±30%的总体设计要求。

图8 城市空载工况DPF碳载量拟合结果

图9 郊区空载工况DPF碳载量拟合结果

图10 高速满载工况DPF碳载量拟合结果

4 路试验证

将离线优化标定输出的map结果导入到ECU，分别进行城市满载和郊区满载2种工况下的路试验证。路试验证试验条件和试验设备见第3章。实际路试过程中的ECU内部DPF碳载量模型值和实际DPF称重值的对比情况如图11～12所示。验证结果表明，DPF碳载模型值和实际称重结果走势一致；在设定的再生触发碳载量21 g附近，模型值相对实际称重值偏高约10%左右。偏差在可接受范围内，满足工程应用要求。

图11 城市满载工况下的碳载模型验证结果

图12 郊区满载工况下的碳载模型验证结果

5 结论

基于发动机排放和再生化学反应的DPF碳载模型是一种广泛使用的碳载量估算方法。本文使用MATLAB/Simulink软件搭建了DPF碳载量估算离线仿真模型，对发动机soot原排和被动再生相关的模型参数进行离线优化标定，并基于不同的整车运行工况进行了验证。经仿真优化后，实车验证中DPF的碳载模型值与实际称重结果跟随性较好，满足±30%的设计偏差要求。离线标定优化是一种较为有效的DPF碳载模型标定方法，可满足工程实用目标，并有效节约标定资源和标定周期。