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原文传递基于双扩展卡尔曼滤波的柴油机SCR催化器状态及参数估计

论文题名：	基于双扩展卡尔曼滤波的柴油机SCR催化器状态及参数估计
关键词：	汽车柴油机;催化器;选择性催化还原反应;状态估计;参数估计;双扩展卡尔曼滤波
摘要：	随着我国汽车产业的蓬勃发展，目前，我国机动车制造企业在数量以及保有量上都已成为世界第一，尤其是机动车的生产、销售数量上已经连续6年保持世界第一。汽车行业的迅猛发展为我国经济发展作出了非常巨大的贡献。但是，汽车保有量的快速增长，除了带来经济的快速增长外，也带来了很多环境问题，尤其是机动车的尾气污染，颗粒物和氮氧化合物的排放。　　在国Ⅴ/国Ⅵ阶段，选择性催化还原反应(SCR)作为柴油机排放后处理降低NOx的关键技术，得到了深入的研究和广泛的应用。论文着重围绕SCR催化器系统建模、基于SCR催化器模型的双重扩展卡尔曼滤波（DEKF）的状态估计器和参数估计器的设计、NH3储存量，以及基于实验数据的状态估计器跟踪效果实验验证五个方面进行了研究。　　论文首先根据SCR催化器的化学机理完成了催化器实时Simulink仿真模型的建立，主要包括了催化器内部温度模型的搭建，NH3的选择性催化还原反应、NH3的氧化反应以及NH3的吸附和解吸附反应模型的搭建。　　其次，通过研究温度和空速对NH3储存量的影响，提出了NH3储存量在温度和空速共同作用下的储氨量模型。基于SCR催化器的数学模型和储氨量模型，设计了双重扩展卡尔曼滤波的估计方法。该估计算法是将两个互耦的状态和参数的扩展卡尔曼滤波器结合起来并行工作，将状态估计器嵌入到参数估计器中，状态估计和参数估计同时更新预测，使得状态估计值更加的接近真实值。分别通过DEKF状态估计器对催化器下游的NOx浓度、NH3浓度、NH3覆盖度以及NH3储存量进行估计;通过DEKF参数估计器对SCR催化器非线性状态模型中四个参数:NH3选择性催化还原反应速率因子、NH3氧化反应速率因子、NH3吸附反应速率因子以及NH3解吸附反应速率因子进行估计。估计过程采用发动机瞬态ETC工况的发动机转速、SCR催化器入口NOx浓度、SCR催化器入口温度以及尿素喷射量作为SCR催化器模型的输入，基于SCR催化器模型输出的NOx浓度、NH3浓度和NH3覆盖度验证状态估计器估计结果的精度。固定参数估计器估计的四个参数后验证发动机瞬态ETC工况下状态估计器估计的状态和SCR催化器模型下游的NOx浓度、NH3浓度和NH3覆盖度的匹配效果。　　最后省去SCR催化器模型的输出，固定参数估计器估计的四个参数，利用发动机ETC、ESC工况下催化器上游、下游的NOx浓度和NH3浓度作为扩展卡尔曼滤波(EKF)状态估计器的输入，通过状态估计器估计的NOx浓度和NH3浓度与实验测得的结果进行比较，试验结果显示:状态估计器能够实时跟踪实验测得的催化器下游的NOx浓度、NH3浓度，估计的结果非常好，为将来取代昂贵的NOx或NH3传感器、优化添蓝的喷射控制策略、控制NH3泄露提供了可能性，同时也能够对OBD中传感器故障模块研究工作提供一些参考。
作者：	周星
专业：	车辆工程
导师：	胡广地
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文