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      SCR催化器溫度在線預估算法及試驗研究*

      2021-09-30 03:19:30岳廣照孫振茂田廣東
      汽車工程 2021年9期
      關鍵詞:催化器階躍控制算法

      岳廣照,孫振茂,田廣東

      (1.山東理工大學交通與車輛工程學院,淄博255000;2.山東大學機械工程學院,濟南250061)

      前言

      尿素選擇性催化還原(SCR)技術是應用最廣的柴油機氮氧化物(NOx)處理技術之一[1-2]。隨著排放法規(guī)的升級,對SCR系統(tǒng)NOx轉化效率提出了更高的要求[3-4]。SCR催化器的溫度是影響SCR系統(tǒng)NOx轉化效率的最主要因素之一[5]。排氣溫度從220升高到350℃的過程中,NOx轉化效率從30%增大到90%[6]。當排氣溫度高于450℃,V2O5基催化劑的NOx轉化效率會急劇下降[7-8]。受限于系統(tǒng)結構和使用成本,商用催化器內部的溫度不便直接測量[9]。SCR控制系統(tǒng)一般采用催化器入口溫度代替催化器的溫度[10],但是催化器入口溫度變化規(guī)律與催化器內部溫度變化規(guī)律并不一致[11-12],入口溫度并不能真實反映催化器的溫度[13]。環(huán)境溫度、車速和催化器結構尺寸等參數(shù)都是催化器溫度的影響因素,需要綜合考慮并通過實車道路測試進行驗證。研究催化器的溫度變化規(guī)律,開發(fā)適用于SCR控制系統(tǒng)的催化器溫度在線預估算法,可以進一步提高SCR系統(tǒng)的NOx轉化效率,從而有利于滿足更高的排放法規(guī)要求。

      本研究將建立催化器溫度場的物理模型,計算催化器內部和催化器出口的溫度。與此同時加入基于車速的修正因子,簡化物理模型并生成SCR控制器可識別的嵌入式代碼,通過臺架測試和整車路試進行算法驗證。

      1 試驗裝置與設計

      搭建試驗系統(tǒng)主要用于測試催化器內部的實際溫度,并基于該溫度對溫度模型進行標定。圖1為試驗裝置及測試原理示意圖。催化器內部前后安裝2塊載體,并布置多支傳感器用于分析催化器內部的溫度變化規(guī)律。試驗過程中,將控制算法下載到尿素噴射控制單元(DCU)中,DCU利用上游排溫、廢氣流量、環(huán)境溫度、催化器參數(shù)等進行綜合計算,得到催化器的溫度。將載體2入口截面的17支熱電偶的平均溫度作為催化劑的實測溫度,并將該溫度與溫度模型計算值進行對比。表1為發(fā)動機與SCR系統(tǒng)主要參數(shù)。

      表1 發(fā)動機與SCR系統(tǒng)主要參數(shù)

      圖1 試驗裝置與測試原理示意圖

      圖中:1為進氣流量計,用于測量進氣流量;2為尿素噴嘴;3為上游排溫傳感器,型號為PT200;4為SCR催化反應器,為方便傳感器布置,2塊載體之間留有50 mm的間隙,并且載體2的入口截面均勻布置17支熱電偶,用于測量催化劑的溫度;5為下游排溫,型號為PT200;6為NOx傳感器;7為ECM尾氣測量探頭;8為ECM尾氣分析儀;9為DCU,用來控制尿素噴射,測量上下游排溫和NOx濃度信息。

      評價溫度模型的一個關鍵指標是模型計算溫度與實測溫度的吻合程度,采用相對誤差表示,其計算方法如式(1)所示。

      式中:Errrel為相對誤差,%;Tcalc為溫度計算值,℃;Texp為溫度實測值,℃。

      2 催化器溫度預估算法開發(fā)

      2.1 催化器溫度變化過程分析

      SCR催化器的溫度場建模主要基于能量傳遞,能量來源于發(fā)動機的廢氣余熱。由于催化器載體為多孔介質結構,而且被廢氣包裹,氣相與固相作為一個整體考慮,忽略氣相與固相的換熱所引起的能量變化。根據(jù)能量守恒定律,將催化器作為一個整體,系統(tǒng)能量的變化主要受以下因素影響:進出口氣體的熱量差、催化器載體導熱、化學反應放熱、輻射放熱[14]。能量變化方程如式(2)~式(7)所示。

      式中:ΔE為催化器內能的增幅速率,J∕s;為流經(jīng)催化器入口和出口的氣體引起的熱量的差值,J∕s;為催化器載體導熱量,J∕s;為反應熱流,J∕s;為輻射放熱,J∕s;mgas為廢氣質量,kg;msol為載體質量,kg;cp為催化器的定壓比熱,J∕(kg·K);Tgas為廢氣溫度,K;為廢氣的質量流量,kg∕s;Tin為SCR催化器上游溫度,K;Tout為SCR催化器下游溫度,K;A為載體的橫截面積,m2;λsol為載體導熱率,W∕(m·K);n為NOx排放速率,kmol∕s;Ri為物質i的反應速率;ΔHi為物質i的反應熱,J∕kmol;f為基于車速的修正因子,根據(jù)車速進行標定;ε為催化劑的發(fā)射率;σ為Stephan Boltzmann常數(shù),W·m2·K-4;Aa為催化劑熱輻射表面積,m2;Tamb為環(huán)境溫度,K。

      為將溫度模型用于嵌入式系統(tǒng),對其進行簡化處理。由于氣體質量相對載體質量小得多,所以可忽略氣體內能的增加。另外,載體導熱和化學反應放熱相對氣體傳熱能量小得多,也將其忽略。只考慮進出口氣體的熱量差和輻射放熱,式(2)可簡化為

      2.2 廢氣流量的計算

      廢氣流量是SCR系統(tǒng)的關鍵運行參數(shù),一方面影響溫度模型的精度,另一方面影響尿素噴射量的計算,是必不可少的一個參數(shù)。臺架試驗時可以通過流量計測量進氣流量,油耗儀測量油耗量,然后相加得到廢氣流量。對于控制單元也可以采用這種方式,只是數(shù)據(jù)需要計算。首先根據(jù)發(fā)動機轉速、排量、進氣溫度壓力、充氣效率等參數(shù)計算得到進氣量,然后利用進氣量和過量空氣系數(shù)計算得到燃油消耗量,兩者相加得到廢氣流量。計算方法如式(9)~式(11)所示。

      式中:MExh為排氣流量,kg∕h;MA為進氣流量,kg∕h;MF為燃油消耗量,kg∕h;n為發(fā)動機轉速,r∕min;τ為發(fā)動機沖程數(shù);Voln為發(fā)動機的排量,L;ρ為空氣密度,kg∕m3;pA為進氣壓力,Pa;pAs為標準狀態(tài)下的空氣壓力,Pa;TA為進氣溫度,K;TAs為標準狀態(tài)下的空氣溫度,K;f為發(fā)動機的充氣效率;λ為過量空氣系數(shù)。

      2.3 基于模型的溫度預估算法

      根據(jù)溫度變化機理方程,利用Simulink建立溫度場模型。建模過程中充分考慮催化器的特點,由于載體為2塊,分別對2塊載體建立模型,其中第1塊載體的出口溫度為第2塊載體的入口溫度。對于尿素噴射控制,直接利用第1塊載體出口的溫度作為催化劑的溫度,而第2塊載體的出口溫度可以作為催化器下游的溫度。由于SCR催化器載體對氣流具有緩沖作用,在控制算法中加入了1階慣性延遲模型,模型延遲參數(shù)根據(jù)發(fā)動機工況進行調節(jié)。圖2為基于溫度修正的控制算法示意圖,將控制算法通過RTW工具生成可編譯的C代碼,然后下載到單片機中即可。

      圖2 基于溫度修正的控制算法示意圖

      尿素噴射控制是控制算法開發(fā)的關鍵,其中需要根據(jù)排氣溫度、轉速、SCR系統(tǒng)狀態(tài)和SCR系統(tǒng)的約束條件等參數(shù)進行綜合分析計算。排溫低于200℃時,尿素熱解水解不完全,容易造成尿素結晶,此時不宜進行尿素噴射[15]。SCR系統(tǒng)尿素噴射控制邏輯包括6個工作狀態(tài),分別是系統(tǒng)初始化、系統(tǒng)就緒、尿素預注、噴射、管路吹洗、故障診斷。工作狀態(tài)根據(jù)系統(tǒng)運行參數(shù)進行相互切換。

      控制算法采用基于模型的開發(fā)方式,以氨泄漏和尿素結晶為限制條件,以NOx轉化效率為控制目標。主要開發(fā)流程包括:根據(jù)物理化學反應提煉反應方程;利用Matlab∕Simulink建立應用層控制算法,采用RTW生成可執(zhí)行代碼;利用C∕C++開發(fā)底層算法(IO接口、數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)存儲、底層驅動);基于CodeWarrior的軟件集成與測試;軟硬件集成與測試;標定功能開發(fā);臺架標定及整車路試。

      3 試驗結果與討論

      3.1 穩(wěn)態(tài)工況測試

      開展發(fā)動機試驗臺架試驗,對溫度控制算法進行驗證,17支熱電偶的溫度代數(shù)平均值作為實測溫度,對模型預估溫度和實測溫度進行對比。圖3為穩(wěn)態(tài)工況下催化器溫度,由于溫度模型算法加入了1階慣性延遲模型,所以當溫度模型啟動后,模型計算溫度經(jīng)過一段時間的延遲才達到穩(wěn)定狀態(tài)。由圖3可知,當轉速為1 320 r∕min、轉矩為410 N·m、排氣流量為450 kg∕h時,系統(tǒng)運行的前50 s相對誤差大于2.5%,但是小于5%,50 s以后溫度模型計算值與實測值相對誤差小于2.5%。穩(wěn)態(tài)工況下,模型可以很好地預測催化劑溫度。

      圖3 穩(wěn)態(tài)工況下催化器溫度

      3.2 階躍工況測試

      設計工況階躍變化試驗,驗證溫度模型的計算精度,試驗工況如表2所示。

      表2 試驗工況

      試驗過程中待發(fā)動機穩(wěn)定運行,并且溫度模型運行穩(wěn)定后開始記錄,通過測功機控制轉速和負載,其中工況切換時間設定為1 s,而實際執(zhí)行結果受限于測功機控制系統(tǒng),時間會大于1 s。該時間對溫度計算和測量幾乎沒有影響。

      圖4為階躍工況下催化器溫度,隨著發(fā)動機工況的不同,最終穩(wěn)定后的溫度也不同。

      圖4 階躍工況下催化器溫度

      由圖4可知,工況階躍變化后,溫度升高并達到穩(wěn)定需要較長的時間,當溫度變化率小于0.3℃∕s時,模型計算溫度和實測溫度的相對誤差較小。當發(fā)動機工況變化次序為1-2-1時,包含升溫過程和降溫過程,溫度從265升到354℃,然后降到270℃。其中升溫過程中溫度模型計算的最大相對誤差為4.4%,降溫過程中最大相對誤差為3.8%。同樣,當發(fā)動機工況按照其他次序變化時,也同樣包含了升溫過程和降溫過程。階躍過程中溫度模型計算精度低于穩(wěn)態(tài)工況,但會很快恢復到較小誤差范圍內。對于工況按照次序1-4-1變化時,相對誤差最大達5%,該工況的升溫幅度也最大,溫度從270升到442℃,溫升達172℃。

      由圖4可知,溫度上升階段和下降階段的相對誤差比穩(wěn)態(tài)工況的要大。可以把溫度上升過程分為兩個階段,其中在溫度上升的第1階段,溫度上升幅度較大,模型計算溫度小于實測溫度,此時相對誤差較大,是最大誤差容易出現(xiàn)的區(qū)域。在溫度上升的第2階段,模型計算溫度大于實測溫度,此時相對誤差較小?;谝陨显囼?,重點分析溫度上升的第1階段各參數(shù)的變化規(guī)律,表3為溫度過渡過程參數(shù)。

      表3 溫度過渡過程參數(shù)

      由表3可知,隨著溫度上升持續(xù)時間的增大,溫度變化率也在增大。但是達到最大相對誤差所用時間沒有明顯的規(guī)律,最大相對誤差對應的溫度上升百分比也沒有明顯的規(guī)律,這與試驗過程中的環(huán)境參數(shù)存在一定的關系。

      3.3 連續(xù)工況測試

      發(fā)動機運行時的實際狀態(tài)既包含穩(wěn)定工況又包含瞬態(tài)階躍工況,本文中設計2組試驗循環(huán)用來模擬發(fā)動機真實道路的工況。圖5為連續(xù)工況下催化器溫度。由圖可知,相對誤差全部控制在5%以內。而且工況變化越緩,模型計算精度越高。

      圖5 連續(xù)工況下催化器溫度

      3.4 整車測試

      開展重型貨車加載試驗,測試溫度模型在整車運行工況下的計算精度,重型貨車加載量為42 t,采用商用礬基催化劑。整車測試時由于催化劑處受限于溫度傳感器的安裝,所以將下游排溫作為對比對象。圖6為整車道路測試結果。由圖可知,與臺架測試相比,整車測試時相對誤差稍大,最大相對誤差為9.3%。排溫整體預測結果較好,其中相對誤差小于5%的概率分布達到75.4%,小于6%的概率分布達到91%。誤差較大的原因主要是催化器參數(shù)的差異,雖然整車和臺架試驗都是采用的商用催化器,但是仍然存在一些差異。

      圖6 整車道路測試結果

      4 結論

      (1)分析SCR催化器溫度變化過程和變化規(guī)律,建立催化反應器溫度場平衡方程,利用Simulink建立基于模型的溫度預估算法,并將其轉化為嵌入式代碼用于SCR控制單元?;谀P偷腟CR催化器溫度預算法可實時預測催化器的溫度。

      (2)臺架和整車測試結果表明,模型計算溫度與實測溫度存在一定的偏差,最大相對誤差一般出現(xiàn)在溫度階躍上升或階躍下降階段。隨著溫度變化率的增大,最大相對誤差也在增大,但是達到最大相對誤差所用時間幾乎不變。

      (3)溫度模型可在線計算催化器內部和催化器下游的溫度,計算結果能夠反映出溫度的真實變化規(guī)律,可用于指導SCR系統(tǒng)尿素噴射控制。

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