一种柴油车颗粒物捕集器DPF典型故障诊断系统和方法

技术领域

本发明属于柴油车颗粒物排放控制技术领域，具体而言，涉及一种柴油车颗粒物捕集器DPF典型故障诊断系统和方法，尤其是一种基于车联网技术的对DPF装置堵塞或载体破损等典型故障的诊断系统和方法。

背景技术

随着柴油车排放法规的日益严格，颗粒物捕集器(DPF)作为降低柴油车颗粒物排放最有效、最主要的控制装置及技术，已广泛应用于新生产柴油车或在用柴油车排放治理中。作为柴油机在线故障诊断系统的重要组成部分，DPF故障诊断技术已经成为整个技术路线走向市场的关键，而该技术的核心和难点是对DPF出现失效时及时诊断和预警。

实际运行中，DPF典型失效故障主要是载体堵塞和破损，其主要分为两类：一类是因再生控制不当、碳烟累积过多等原因引起的DPF孔道堵塞，导致发动机排气压降增大，从而影响汽车的动力性和燃油经济性；另一类是因热冲击、机械振动等原因，导致载体出现烧融、断裂等破损情况，因而引起孔道中的碳烟出现泄漏，颗粒物排放超出法规限值。DPF载体堵塞和破损失效故障会造成DPF安全性、功能性以及可靠性问题，制约DPF的推广使用。

传统DPF故障诊断方法主要是直接传感器检测法和基于发动机和DPF信号诊断的方法，但在实际应用中存在不足，如：

①直接传感器检测法中相关颗粒物传感器技术尚不成熟、试验样件价格昂贵；

②基于发动机和DPF信号诊断的方法主要依靠DPF前后端平均排气压降变化进行诊断，数据波动性大、准确性差。

因此，对DPF状态进行实时的监测以及故障的判定变得更加尤为重要。

随着“互联网+”、OBD(On-Board Diagnostic，车载诊断系统)和云计算等技术的应用，柴油车车联网在线监测能够真实反映车辆实际道路工况数据，并且覆盖道路类型全面、测试成本低，有利于开展DPF实际运行及故障诊断监测。但在实际应用中，由于GPRS信号异常、断网、数据存储错误、数据并发上传网络拥堵等原因，导致车联网在线监控中出现突变、丢失、漂移等异常数据，需要在数据分析应用前对车联网在线数据进行清洗处理。

发明内容

本发明的目的是提供一种柴油车颗粒物捕集器DPF堵塞或载体破损故障诊断系统和方法，保证DPF在失效发生时系统能够做出准确的判断，便于管理部门和企业大规模开展柴油车DPF实际运行性能监测与监管。

本发明是通过如下技术方案来实现的：

根据第一方面，本发明提供一种柴油车颗粒物捕集器DPF堵塞或载体破损故障诊断系统，包括前压力传感器、后压力传感器、前温度传感器、后温度传感器、排气体积流量传感器、DPF控制器ECU、GPS模块和供电模块；前压力传感器和前温度传感器设置在DPF进气口端，后压力传感器、后温度传感器和排气体积流量传感器设置在DPF排气口端；DPF进气口端与发动机排气管端相连接；GPS模块固定放置车辆驾驶室内或车顶上。

供电模块通过电源线分别与DPF控制器ECU、前压力传感器、后压力传感器、前温度传感器、后温度传感器、排气体积流量传感器及GPS模块相连接，并在发动机启动后提供所需电源；前压力传感器、后压力传感器、前温度传感器、后温度传感器、排气体积流量传感器以及GPS模块分别通过CAN线与DPF控制器ECU进行通讯连接；DPF控制器ECU对收到的各传感器采集数据进行对齐和清洗处理；DPF控制器ECU通过其内置的GPRS模块将对齐和清洗处理后的数据实时远程传输至数据监测与分析监控系统，并在服务器端进行本地存储，数据监测与分析监控系统通过DPF载体典型故障诊断方法实现DPF故障诊断。

根据第二方面，本发明提供一种柴油车颗粒物捕集器DPF堵塞或载体破损故障诊断方法，包括：

(1)计算评价DPF堵塞或载体破损典型故障评价指标为DPF压降相对偏差因子δ，公式如下：

δ＝△

其中，△P

(2)DPF理论压降模型△P

DPF理论压降模型△P

上述公式(2)的参数中，除DPF出口端排气体积流量Qv与DPF压降呈二次曲线关系外，其他参数主要由DPF产品本身特性确定。

因此对于载体参数一定的DPF，其理论压降模型△P

其中：

式中：T

DPF理论压降模型△P

DPF实际压降值△

(3)将计算得到实际运行工况下通过测量得到DPF前后端压降△

较佳地，在DPF故障诊断中，当DPF故障诊断相关参数出现异常信号导致δ出现较大范围内波动时，并不能立即判定DPF故障并报警；为了对不准确的故障信息进行过滤，避免因多变工况导致异常信号抖动干扰诊断，减少故障诊断系统误判率，本发明采用一种24小时内、基于故障累积发生时间和基于故障累计发生次数的故障信号甄别、确认、判定方法，建立甄别DPF“真/假”故障诊断逻辑判定算法，具体如下：

1)基于故障累积发生时间的确认方法，主要通过对比24小时内、故障累积发生时间数值与预先设定故障确认所需持续时间的阈值后进行综合判断。通过标定的方式进行确定，经试验研究故障持续时间累积≥30分钟即可确认DPF载体存在堵塞或破损故障；

2)基于故障累积发生次数的确认方法，主要通过对比24小时内、故障累积发生次数数值与预先设定故障确认所需持续次数的阈值后进行综合判断。通过标定的方式进行确定，经试验研究同一故障累积发生次数≥10次即可确认DPF载体存在堵塞或破损故障；

监测到的故障信号消失时，故障管理模块也需要基于计时或计数的方式，对信号进行判定，采用基于故障累积发生时间和基于故障累积发生次数的确认方法进行综合判断(以先到者为准)，保障故障诊断系统监测的实时性与敏感性；

当δ≥25％，且满足故障信号持续时间和故障发生次数确认的综合判定方式，则可判定DPF出现载体堵塞和破损故障，并在故障预清单中标记故障状态为“是”，否则为“否”。

较佳地，对齐处理方式为：以GPS模块中车速“数据采集时间--天/时/分/秒”作为基准，分别与前压力传感器(1)、后压力传感器(2)、前温度传感器(3)、后温度传感器(4)以及排气体积流量传感器(5)进行对齐；各传感器参数对齐后，汇总建立新的数据库Excel文件，数据库参数项依次为“时间—车速—前压力—后压力—前温度—后温度—排气流量”。

较佳地，数据清洗处理方式为：除去时间参数项外，数据库Excel文件中不同参数项存在无效数据和丢包数据，利用线性插值和平滑处理两种方式进行数据清洗处理：

1)通过线性插值方法开展缺失或无效数据修复，对在2～4秒时间差的参数数据点进行线性插值，对于部分明显超过合理范围的特征参数数据值，采用前后平均值方法替换该点的方式；

2)对于参数数据在有效值范围内、但存在部分异常点的数据，提出基于T4253H滤波方法的时间序列标准平滑算法进行平滑处理。

DPF出现孔道堵塞或载体破损时，DPF压降表现较为敏感，可以作为判定DPF故障诊断的特征参数。在对DPF进行堵塞或破损的诊断过程中，主要通过布置在DPF两端的压降传感器，实时动态监测DPF前后压降；ECU模块中的DPF模型根据发动机的工况条件，预先估算出DPF的理论压降；将压降测量值△P

为降低DPF故障诊断误差率，提出了基于故障信号持续时间和基于故障发生次数的DPF故障诊断确认方法。整个故障诊断流程为：第一步通过DPF控制器ECU利用各传感器实时动态获取DPF前后端温度和压力数据、DPF后端流量数据；第二步利用DPF控制器ECU对各传感器数据分别采集的数据进行对齐和清洗处理；第三步DPF控制器ECU利用内嵌的GPRS模块将对齐和清洗处理后的数据实时远程传输至数据监测与分析监控系统，并在服务器端进行本地存储；第四步利用数据监测与分析监控系统中DPF故障诊断算法对车联网数据进行统计分析，初步判断出DPF载体是否存在堵塞或破损故障、并建立故障预清单；第五步通过DPF故障确认方法最终确定是否存在故障，并在清单中标记故障状态“是”或“否”；第六步利用数据监测与分析监控系统将已确认的故障动态反馈至管理部门和企业端系统、以及驾驶室内，通过点亮MIL指示灯的方式提示各相关方及时对DPF故障进行维修，以保障DPF稳定高效运行。

本发明的有益效果：

通过制定一种基于车联网技术的DPF装置载体堵塞和破损典型故障诊断系统，保证DPF在失效发生时系统能够做出准确的判断，保障DPF能够高效、可靠运行。

附图说明

图1为本发明系统的示意图。

图2为本发明故障诊断流程示意图。

图3为本发明故障诊断方法和逻辑示意图。

图4为车联网在线监测中异常数据点示意图。

图5为车联网在线监测数据处理示意图。

图6为基于时间累积(左图)和基于累计发生次数(右图)的故障确认示意图。

具体实施方式

现在参考附图描述本发明的实施例，本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术、连接关系、条件或工艺者，按照本领域内的文献所描述的技术、连接关系、条件、工艺或者按照产品说明书进行。所用材料、仪器或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。

如图1所示，一种基于车联网技术的DPF装置载体堵塞和破损典型故障诊断系统和方法，包括前压力传感器1、后压力传感器2、前温度传感器3、后温度传感器4、排气体积流量传感器5、DPF控制器ECU6、供电模块7；前压力传感器1和前温度传感器3设置在DPF进气口端8，后压力传感器2、后温度传感器4和排气体积流量传感器5设置在DPF排气口端9；DPF进气口端8与发动机排气管端相连接，DPF排气口端9向环境空气排放经过DPF过滤的发动机尾气；GPS模块11固定放置车辆驾驶室内或车顶上，用于采集车辆车速和经纬度地理位置数据信息。

供电模块7通过电源线与DPF控制器ECU6相连接，并在发动机启动后提供24V电源，当发动机关闭后供电模块7在5秒内自动停止供电；前压力传感器1、后压力传感器2、前温度传感器3、后温度传感器4、排气体积流量传感器5以及GPS模块11分别通过CAN线与DPF控制器ECU6进行通讯连接，数据采集和传输频率均为1Hz，数据格式均为“数据采集时间+数据参数值”；DPF控制器ECU6对收到的各传感器采集数据进行对齐和清洗处理；DPF控制器ECU6通过其内嵌的GPRS模块将对齐和清洗处理后的数据实时远程传输至数据监测与分析监控系统10，并在服务器端进行本地存储。

如图2-图6所示，整个故障诊断流程为：

第一步，通过DPF控制器ECU利用各传感器实时动态获取DPF前后端温度和压力数据、DPF后端流量数据；

第二步，利用DPF控制器ECU对各传感器数据分别采集的数据进行对齐和清洗处理；

第三步，DPF控制器ECU利用内嵌的GPRS模块将对齐和清洗处理后的数据实时远程传输至数据监测与分析监控系统，并在服务器端进行本地存储；

第四步，利用数据监测与分析监控系统中DPF故障诊断算法对车联网数据进行统计分析，初步判断出DPF载体是否存在堵塞或破损故障、并建立故障预清单；

第五步，通过DPF故障确认方法最终确定是否存在故障，并在清单中标记故障状态“是”或“否”；

第六步，利用数据监测与分析监控系统将已确认的故障动态反馈至管理部门和企业端系统、以及驾驶室内，通过点亮MIL指示灯的方式提示各相关方及时对DPF故障进行维修，以保障DPF稳定高效运行。

评价DPF堵塞或载体破损典型故障评价指标为DPF压降相对偏差因子δ，公式如下：

DPF压降相对偏差因子δ＝△

其中，△P

在数据监测与分析监控系统10中嵌入DPF理论压降模型△P

DPF理论压降模型△P

上述公式参数中，除DPF出口端排气体积流量Qv与DPF压降呈二次曲线关系外，其他参数主要由DPF产品本身特性确定。在数据监测与分析监控系统10中，可根据DPF产品生产企业进行上述相关参数设置，进而建立不同类型DPF载体的理论压降参数。

对于载体参数一定的DPF，其理论压降模型△P

其中：

式中：T

DPF理论压降模型△P

DPF实际压降值△

通过数据监测与分析监控系统10，将计算得到实际运行工况下通过测量得到DPF前后端压降△

进一步优化方案，在DPF故障诊断中，当DPF故障诊断相关参数出现异常信号导致δ出现较大范围内波动时，并不能立即判定DPF故障并报警。为了对不准确的故障信息进行过滤，避免因多变工况导致异常信号抖动干扰诊断，减少故障诊断系统误判率，提出了一种24小时内、基于故障累积发生时间和基于故障累计发生次数的故障信号甄别、确认、判定方法，建立甄别DPF“真/假”故障诊断逻辑判定算法，具体如下：

1)基于故障累积发生时间的确认方法，主要通过对比24小时内、故障累积发生时间数值与预先设定故障确认所需持续时间的阈值后进行综合判断。通过标定的方式进行确定，经试验研究故障持续时间累积≥30分钟即可确认DPF载体存在堵塞或破损故障；

2)基于故障累积发生次数的确认方法，主要通过对比24小时内、故障累积发生次数数值与预先设定故障确认所需持续次数的阈值后进行综合判断。通过标定的方式进行确定，经试验研究同一故障累积发生次数≥10次即可确认DPF载体存在堵塞或破损故障；

监测到的故障信号消失时，故障管理模块也需要基于计时或计数的方式，对信号进行判定，采用基于故障累积发生时间和基于故障累积发生次数的确认方法进行综合判断(以先到者为准)，保障故障诊断系统监测的实时性与敏感性；

当δ≥25％，且满足故障信号持续时间和故障发生次数确认的综合判定方式，则可判定DPF出现载体堵塞和破损故障，并在故障预清单中标记故障状态为“是”，否则为“否”；对于已确认的故障，利用数据监测与分析监控系统将已确认的故障动态反馈至管理部门和企业端系统、以及驾驶室内，通过“故障提示”或“故障等闪烁”等方式提醒各相关方及时对DPF故障进行维修。

具体地，对齐处理方式为：以GPS模块中车速“数据采集时间--天/时/分/秒”作为基准，分别与前压力传感器1、后压力传感器2、前温度传感器3、后温度传感器4以及排气体积流量传感器5进行对齐；各传感器参数对齐后，汇总建立新的数据库Excel文件，数据库参数项依次为“时间—车速(km/h)—前压力(kPa)—后压力(kPa)—前温度(℃)—后温度(℃)—排气流量(m

数据清洗处理方式为：除去时间参数项外，数据库Excel文件中不同参数项存在无效数据和丢包数据，利用线性插值和平滑处理两种方式进行数据清洗处理：

1)通过线性插值方法开展缺失或无效数据修复，对在2～4秒时间差的参数数据点进行线性插值，对于部分明显超过合理范围的特征参数数据值，采用前后平均值方法替换该点的方式；

2)对于参数数据在有效值范围内、但存在部分异常点的数据，采用基于T4253H滤波方法的时间序列标准平滑算法进行平滑处理，对非线性数据的处理效果比较好，有效地减少数据异常点。

以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。