APP下载

CDPF辅助被动再生控制策略开发及试验验证

2022-10-25冯海浩李杰王霞于佳

车用发动机 2022年5期
关键词:台架载量压差

冯海浩,李杰,王霞,于佳

(1.内燃机可靠性国家重点实验室,山东 潍坊 261061;2.潍柴动力股份有限公司,山东 潍坊 261061)

柴油机由于其强大的动力性、良好的经济性和较高的可靠性被广泛应用。相较于国五排放法规,国六排放法规大幅降低PM排放限值,瞬态排放要求由0.03 g/(kW·h)降低到0.01 g/(kW·h),稳态排放要求由0.02 g/(kW·h)降低到0.01 g/(kW·h),并且新增了颗粒数的要求。仅靠发动机机内净化已无法满足排放法规的要求。柴油机颗粒捕集器(DPF,Diesel Particulate Filter)能够有效降低柴油机的颗粒物排放(PM、PN),捕集效率可达95%以上,是柴油机满足严格国六法规要求必备的后处理装置之一。然而,炭烟颗粒不断地在 DPF 载体上沉积,会造成排气阻力增加,导致发动机动力性、经济性恶化,因此,对 DPF 进行再生,清除内部炭烟是十分必要的。

DPF标定的最大难点为DPF炭载量的准确预估和炭载量的消除。消除炭载量有主动再生和涂覆催化剂的被动再生两种方法,两种方法均需要柴油机氧化催化器(DOC,Diesel Oxidation Catalyst)配合,DOC的主要作用是将NO氧化为NO,进而氧化HC,为DPF提温。被动再生相比于主动再生优势明显,被动再生温度较低,且不需要额外的HC喷射,通过搭建合适的控制策略,既能够保证消除DPF中积累的炭载量,还能够避免高温带来的危害,延长后处理装置的使用寿命,保证一定的经济性。为保证被动再生的速率,通常在DPF上涂覆贵金属Pt和Pd,形成氧化催化柴油机颗粒捕集器(CDPF,Catalyzed Diesel Particulate Filter)。

针对CDPF被动再生的机理,国内外学者进行了大量研究。张波采用基于Arrhenius 方程的模型方法,确定了发动机部分被动再生适用工况,在此基础上提出了基于炭载量预测模型、发动机被动再生 MAP 图和发动机排温管理的被动再生控制策略简单构想。邹莉等基于试验数据建立CDPF一维反应动力学模型,对CDPF 的压降和内部化学反应进行了研究,并对再生反应模型的参数进行了标定及验证。褚国良等在一台重型柴油机上进行试验,验证了基于Arrhenius 方程的CDPF被动再生化学反应模型,标定后的 CDPF 被动再生模型能够很好地预测CDPF中炭烟被NO氧化的反应速率。李青等对堇青石和碳化硅(SiC)两种载体材料进行了CDPF 再生平衡点温度台架试验,对比了两种载体材料 CDPF 在不同炭载量下的高温极限被动再生特性。Kong等通过晶格玻尔兹曼法(LBM)对 DPF 通道内的流动现象和炭烟沉积现象进行数值模拟,分析了催化剂对压降特性的影响及炭烟与催化剂层的接触比对再生效率的影响。Haralampous等研究了入口温度对被动再生特性的影响,结果表明CDPF 在入口温度为300~400 ℃时再生速率最高。Kotrba等通过发动机台架试验,研究了稳态和瞬态条件下催化剂涂覆量、有无柴油氧化催化器、炭载量和温度等对被动再生速率的影响。本研究针对CDPF标定的难点,制定了合理的CDPF控制策略,并在Simulink中搭建了CDPF被动再生控制模型,经过台架试验和整车试验的验证,该模型可以精准地预测CDPF内的炭载量。

1 试验设备及试验方法

1.1 试验设备

试验选用的发动机为潍柴动力股份有限公司某重型发动机,后处理采用DOC+CDPF+SCR的高效路线,排放满足国六排放标准,试验地点为内燃机国家可靠性重点实验室。发动机主要技术参数见表1,试验仪器仪表包括HORIBA气体排放设备、AVL颗粒排放设备、AVL 483烟度仪、AVL油耗仪、AVL燃油温控仪和AVL进气流量计。

表1 柴油机的主要技术参数

1.2 试验方案

台架试验布置见图1。DOC位于CDPF前,DOC前还有一个HC喷射系统,此系统的作用是当炭载量超过被动再生能够处理的限值时触发主动再生,清除CDPF的炭载量。CDPF两端安装一个压差传感器,DOC前端和CDPF前端分别安装一个温度传感器。DOC和CDPF的贵金属Pt与Pb的配比均为5∶1,DOC和CDPF的体积分别为6.48 L和11.11 L。

图1 台架试验布置示意图

本研究提出了一种被动再生的控制策略,在Matlab/Simulink中搭建了炭载量计算模型,然后结合台架试验完成辅助热管理和炭载量模型的标定,并对炭载量模型的精确度和被动再生控制策略进行验证,最后进行了整车试验验证。

2 被动再生控制策略及炭载量模型搭建

CDPF被动再生的技术难点主要有控制策略的开发、炭载量的准确预估以及温度的合理控制。本研究通过控制策略、炭载量计算模型与数据标定相结合的方式,实现了炭载量的精准预估,只触发被动再生便可满足整车运行的消炭需求。

2.1 被动再生控制策略

合理的控制策略是被动再生技术的核心,本研究提出了一种被动再生控制策略,通过辅助热管理的方式来控制CDPF的被动再生速率,详细的控制策略如图2所示。

图2 被动再生控制策略示意图

如图2所示,纵坐标从上到下共有4个阈值。阈值A表示被动再生炭载量保护限值,当CDPF内的炭载量超过阈值A时,仅靠被动再生已经无法消掉CDPF里的积炭,为保证发动机的性能和CDPF的安全,此时会触发主动再生,通过HC喷射系统(DPM)喷射额外的柴油并与原机燃油系统、空气系统协调控制的方式来快速提升排气温度,达到快速清除积炭的目的。

阈值B为被动再生触发限值,当CDPF内的炭载量超过阈值B时,触发被动再生热管理,通过原机辅助热管理合理控制温度,使温度保持在被动再生的高效窗口。原机热管理的主要方式有降低轨压和提前角、减少进气量和近后喷等方式。

阈值C为CDPF被动再生热管理退出的限值,当CDPF内的炭载量高于阈值B时,触发CDPF被动再生热管理,发动机一直运行在被动再生辅助热管理模式,直到炭载量低于阈值C,发动机退出辅助被动再生热管理模式,恢复到发动机正常模式。

阈值D为主动再生炭载量退出阈值,当炭载量超过阈值A触发主动再生,进入主动再生热管理模式,直到炭载量低于阈值D,发动机退出主动再生热管理模式,恢复到发动机正常模式。

2.2 炭载量计算模型的搭建

精确估算CDPF炭载量对CDPF的再生十分关键,它有助于掌握CDPF最佳再生时刻,保证CDPF安全可靠工作。如果炭载量的预测值与实际值差别过大,CDPF载体会有烧毁、烧裂的风险,缩短 CDPF 的寿命。在整车运行过程中炭载量无法直接测量,需通过间接的方式得到,因此,获得一个可实时响应、炭载量预估精准的模型是再生控制策略实施的基础。本研究根据DOC和CDPF系统的工作原理,结合被动再生控制策略,在Matlab/Simulink中搭建了炭载量计算模型,模型示意见图3。

炭载量模型共包括两种计算方法:基于模型计算的炭载量和基于压差计算的炭载量。基于模型计算的炭载量模型主要根据化学方程式和试验标定相关速率系数相结合的方式对炭载量进行计算;对于基于压差计算的炭载量模型,在体积流量很低时压差区分度很小,预测结果偏差大,因此只有当体积流量大于阈值时才会启用基于压差的炭载量预估模型。炭载量模型的计算框架见图4所示。

图3 炭载量计算模型示意图

图4 CDPF炭载量模型计算架构

如图4所示,根据发动机传输的试验数据,无论体积流量大还是小,基于模型的炭载量预估方法均会对炭载量进行计算,基于压差的炭载量预估方法只有在体积流量大于阈值时才会进行计算。为降低CDPF被烧融、烧毁的风险,对两种方法计算出来的炭载量采用取大的策略,最后根据发动机运行的时间和喷油量对炭载量模型进行灰分修正,灰分修正系数是经过大量试验得出的经验值。

影响被动再生的关键因素主要有两点:合适的排气温度和较高的NO转化效率。仅靠发动机原始的排放和排温水平无法满足被动再生的速率需求,因此需要在CDPF前加装DOC,其主要作用是将NO氧化为NO提高DPF被动再生速率和氧化HC,为CDPF再生提供高的温度。通过被动再生的反应方程可知,DOC对NO的转化效率越高,被动再生的速率也越高。DOC对NO的转化特性主要与DOC内温度相关,DOC对NO的转化效率特性见图5。图5中,左侧转化效率曲线受化学反应速率限制,右侧曲线受化学平衡限制,因此CDPF被动再生的温度窗口为250~550 ℃,其中350~400 ℃时最佳。

图5 DOC对NO2转化效率特性图

发动机在低负荷运行时,排气温度较低,因而被动再生速率较低。为提高被动再生的速率,需要进行辅助热管理,辅助热管理主要有进气节流、推迟主喷和缸内后喷等手段。本研究综合考虑排温和油耗的trade-off关系,采用试验设计(Design Of Experiment,DOE)方法分析各种手段在万有特性不同运行区域提升排气温度的效率,即采用在相同工况点平均损失1 g/(kW·h)的燃油消耗率带来的排气温度提升来表征提升排气温度的效率。在需要提升排温的区域,进气节流阀的提排温效率最高,但是会导致烟度增大;推迟主喷的提排温效率最低,标定合适的缸内后喷油量和后喷角可以降低烟度。本试验辅助热管理以调节进气节流阀为主,推迟主喷和缸内后喷为辅,在满足发动机对烟度和动力性要求的同时,通过牺牲尽量少的经济性来达到需求排气温度。辅助热管理前后DOC前温度和NO转化效率提升情况见图6和图7。

由图6和图7可以看出,对中低负荷区域进行热管理后,排气温度升高明显,NO浓度也随之大幅提升。被动再生时主要是NO和碳发生化学反应,NO浓度越高,消耗的碳也越快越多,因此提高热管理水平,增加NO的浓度占比,可以有效提高CDPF的被动再生速率。

图6 辅助热管理前后DOC前排温差值

图7 辅助热管理前后DOC出口NO2转化效率差值

3 试验结果分析讨论

3.1 台架试验结果

通过台架试验完成了对炭载量模型和CDPF辅助被动再生热管理数据标定,并验证了标定模型的准确性,试验步骤如下。

1)无积炭CDPF称重。更换干净、无积炭的CDPF,并对其称重,为保证每次积炭称重时状态一致,发动机在某一固定工况运行10 min,运行结束后,整个称重过程在3 min内完成,称重时应保证CDPF入口端朝上,防止积炭掉落。

2)CDPF积炭。发动机在低温且烟度大的区域运行,根据CDPF的积炭速率,间隔一段固定时间后对DPF进行一次称重,一直积到炭载量阈值A的1.4倍左右,并根据相关数据对炭载量模型进行标定。

3)CDPF消炭。当炭载量位于阈值A和阈值B之间时,运行发动机常用工况路谱,并启用CDPF辅助被动再生功能,验证CDPF辅助被动再生效果。

步骤2首先要标定基于压差的炭载量模型,CDPF炭载量与CDPF压差和体积流量的关系见图8。当发动机运行在体积流量较小的工况时,各炭载量下压差区分度不明显,基于压差的模型误差较大,只有当体积流量大于阈值时,不同炭载量下压差区分才会明显,此时启用基于压差的炭载量计算模型。

图8 不同CDPF炭载量下随体积流量变化的压差特性

基于压差和基于化学反应的炭载量计算模型相互协调工作,相互印证炭载量计算的准确性,降低因炭载量模型计算不准确导致的CDPF被烧融、烧毁的风险。台架标定的CDPF炭载量和实际称重值见图9。由图9可知,炭载量计算值和实际值最大偏差0.14 g/L,偏差3.6%,满足CDPF再生控制的功能需求。

图9 炭载量实际称重值和模型计算值对比

对台架试验中模型计算炭载量和实际称重炭载量进行数据拟合,以数值表示趋势线的拟合程度,数值越接近于1,表示模型计算值和实际称重值之间的相关性系数越高,数据拟合结果见图10。由图知,模型计算炭载量和实际称重炭载量数据落点均接近趋势线,两者之间偏差小,线性拟合相关系数>0.99,两者之间炭载量数据拟合可靠性强。

图10 实际称重炭载量与模型计算炭载量相关性系数

运行步骤3,当积炭值位于阈值A和阈值B之间时,启用CDPF辅助被动再生功能,并运行整车常用路谱,在没有触发主动再生的情况下,仅需2 h,CDPF内的炭载量便能从3.8 g/L降低到0.96 g/L,能够满足CDPF消炭的需求,试验结果见图11。

图11 CDPF辅助被动再生炭载量实际称重试验结果

3.2 整车试验结果

启用CDPF辅助被动再生功能进行整车试验,试验结果见图12。

图12 CDPF炭载量随行驶里程变化的整车试验验证结果

如图12所示,炭载量模型计算值与实际称重值偏差小,炭载量计算值和实际值最大偏差0.21 g/L,偏差为9.8%,辅助被动再生策略能够满足CDPF消炭需求,炭载量控制稳定,整车运行5 000 km无主动再生发生。

对整车试验中模型计算炭载量和实际称重炭载量进行数据拟合,数据拟合结果见图13。模型计算炭载量和实际称重炭载量数据落点均接近趋势线,两者之间偏差小,线性拟合相关系数>0.99,两者之间炭载量数据拟合可靠性强。

图13 实际称重炭载量与模型计算炭载量相关性系数

4 结论

a)精准和实时响应的炭载量计算模型是再生控制的基础,台架试验和整车试验预估炭载量最大偏差分别为0.14 g/L和0.21 g/L;

b)合理的排温、NO占比是实现被动再生成功的关键;

c)辅助被动再生控制策略能够满足整车的运行需求,整车运行5 000 km无主动再生发生。

猜你喜欢

台架载量压差
某电动车铝转向节台架失效分析及优化
发动机台架排放测试影响因素
燃气过滤器滤网流阻特性及压差评价
可变进气歧管(VIS)切换点的台架标定方法研究
病毒载量检测在102例HIV抗体不确定样本诊断中的应用
陈建杰教授治疗低病毒载量慢性乙型肝炎经验总结
在线处理脱丁烷塔压差高
HCMV感染婴儿尿液病毒载量与肝脏损伤指标的相关性分析
锥形齿PDC钻头台架试验研究
乙肝患者HBV载量与IgA,IgG,IgM及C3,C4相关性研究