基于反应热的三效催化转化器车载监测研究

基于反应热的三效催化转化器车载监测研究

论文摘要

尽管汽车排放法规越来越严格,汽车排放控制技术已经相当成熟,但是车辆的实际道路排放水平却大大超出人们的预期,究其原因主要是部分车辆的排放控制部件在行驶中技术状况恶化得不到及时维修而导致了高排放。I/M制度是识别这些污染车辆的主要方法,但由于I/M制度具有周期性,并不能实时监测车辆排放状况。车载诊断(OBD)系统的引入弥补了I/M制度的不足。随着国Ⅲ/Ⅳ排放标准在全国范围内的逐步实施,OBD技术的研究也在我国全面展开。目前我国出现的OBD产品多数为外企开发产品,因此,开展OBD相关技术研究工作具有重要的现实意义。三效催化转化器效率监测是OBD系统研究开发中的核心技术之一,通过现有传感器间接评估催化转化器性能是目前研究的主要途径。本文在分析了基于催化转化器储氧能力(OSC)的双氧传感器监测方法不足的基础上,应用理论分析、数学建模、试验研究以及人工神经网络仿真等方法,系统地进行了基于反应热的催化转化器监测研究。研究成果对降低在用车排放具有较高的理论意义和工程借鉴价值。具体研究内容及成果如下:(1)论文分析了催化转化器失效原因及其主要性能指标,讨论了车载诊断系统的一般要求;对储氧能力法(OSC)、排放组分传感器法及反应热法等催化转化器效率监测方法进行了论证和比较,提出进行基于反应热催化转化器效率监测研究具有可行性和重要的研究价值。(2)分析了催化转化器的多相催化反应过程、传热传质、气流分布及储放氧现象,探讨了催化转化器的详细化学反应机理,将催化转化器工作过程简化为五个化学反应式;从流体传质传热、多相催化反应放热的角度,根据催化转化器中气相和固相质量守恒、能量守恒等原理,建立了催化转化器单孔道传质、传热模型以及催化转化器载体传质、传热模型,为催化转化器效率监测提供了控制方程;通过对控制方程的无量纲化,建立了基于反应热的单孔道转化效率温度监测模型和载体转化效率温度监测模型,并对该监测模型的应用策略进行了分析,最终确立了在发动机稳态工况下催化转化器进出口温差与其整体转化效率之间的关系式。(3)通过发动机台架试验研究,提出了整体转化效率的概念并进行了量化;分析了发动机转速、负荷对催化转化器效率的影响以及催化转化器的进出口温差随发动机转速、负荷的变化规律;最后结合温差系数对所建基于反应热的催化转化器监测模型进行验证。通过整车工况试验,进一步研究了车速对催化转化器整体转化效率及其进出口温差的影响变化规律,分析指出催化转化器转化效率与发动机参数及催化转化器进出口温差之间是一种非线性关系。(4)基于传统数学建模分析以及催化转化器工作效率及其模型输入参数之间的关系,本文采用具有非线性映射能力的BP人工神经网络技术,建立了催化转化器效率监测模型,以此评估催化转化器的状态;通过对所建BP神经网络模型的学习能力和泛化能力的验证,结果表明,该法的预测精度不依赖于研究对象的数学模型,就可以较为准确地预测催化转化器在使用中的转化水平,给车载催化转化器效率监测提供了新的途径。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 车载诊断(OBD)系统研究进展
  • 1.2.1 车载诊断(OBD)系统发展过程
  • 1.2.2 国Ⅲ车载诊断(OBD)系统要求
  • 1.3 三效催化转化器车载监测研究进展
  • 1.3.1 基于储氧能力的催化转化器监测研究
  • 1.3.2 基于反应热的催化转化器监测研究
  • 1.4 课题的提出及研究意义
  • 1.5 研究内容及技术路线
  • 第二章 催化转化器车载监测方法研究
  • 2.1 催化转化器研究概述
  • 2.1.1 催化转化器结构及发展历程
  • 2.1.2 催化转化器载体及催化剂的研究
  • 2.1.3 催化转化器失效分析
  • 2.2 催化转化器的主要性能指标
  • 2.3 车载诊断系统的一般要求
  • 2.4 催化转化器效率监测方法
  • 2.4.1 储氧能力法(OSC)
  • 2.4.2 排放组分传感器法
  • 2.4.3 反应热法
  • 2.5 催化转化器监测方法分析
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 基于反应热的催化转化器效率监测模型研究
  • 3.1 三效催化转化器工作过程分析
  • 3.1.1 多相催化反应过程
  • 3.1.2 传热和传质
  • 3.1.3 气流分布
  • 3.1.4 储放氧现象
  • 3.2 三效催化转化器催化反应机理
  • 3.3 三效催化转化器传热传质模型
  • 3.3.1 单孔道传热传质模型
  • 3.3.2 载体传热传质模型
  • 3.4 单孔道内转化效率的温度监测模型
  • 3.4.1 模型中的无量纲参数
  • 3.4.2 单孔道转化效率的温度监测模型
  • 3.5 催化转化器效率的温度监测模型
  • 3.5.1 载体传热传质模型的无量纲化
  • 3.5.2 载体转化效率的温度监测模型
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 催化转化器效率监测试验研究
  • 4.1 试验方法概述
  • 4.2 发动机台架试验
  • 4.2.1 试验目的
  • 4.2.2 试验设备
  • 4.2.3 试验方案
  • 4.2.4 试验结果与分析
  • 4.3 整车工况试验
  • 4.3.1 试验设备
  • 4.3.2 试验方案
  • 4.3.3 试验结果与分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于神经网络(ANN)的催化转化器效率监测研究
  • 5.1 人工神经网络建模原理及进展
  • 5.1.1 人工神经网络建模原理
  • 5.1.2 人工神经网络建模进展
  • 5.2 BP神经网络
  • 5.2.1 BP网络结构
  • 5.2.2 BP网络学习规则
  • 5.3 基于BP网络的催化转化器效率监测建模
  • 5.3.1 输入输出层神经元数的确定
  • 5.3.2 隐层数目的确定
  • 5.3.3 隐层神经元数的确定
  • 5.3.4 训练样本的确定
  • 5.3.5 样本的归一化
  • 5.3.6 网络训练
  • 5.4 基于BP网络的催化转化器效率监测模型仿真
  • 5.4.1 模型输出与学习样本的比较
  • 5.4.2 泛化能力验证
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 主要结论
  • 主要创新点
  • 研究展望
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间取得的研究成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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