Modelování a odhadování stavů automobilového SCR katalyzátoru

Abstract

Množství amoniaku (NH3) usazeného na stěnách katalyzátoru pro Selektivní katalytickou redukci (SCR) je parametr zajímavý pro využití v řízení vstřikování močoviny. Tento parametr však nelze měřit během provozu, může být pouze odhadován.

Tato diplomová práce představuje současnou úroveň modelování a odhadování SCR systémů průzkumem literatury. Dále představuje nelineární model SCR katalyzátoru založený na fyzice a rozšířený Kalmanuv Filtr (EKF) pro odhadování výstupních koncentrací látek a množství usazeného NH3.

Simulace přes standardizovaný jízdní cyklus ukazují, že navržený model poskytuje přesné predikce a EKF je dále mírně vylepšuje. Analýza robustnosti ukazuje, že i přes citlivost na vstupní hodnoty, EKF přináší výraznou výhodu oproti simulacím modelu v otevřené smyčce.

The amount of NH3 stored on the walls of Selective Catalytic Reduction (SCR) systems is an interesting parameter for utilization in urea injection control. However, it has to be estimated as it cannot be measured onboard vehicle.

This thesis introduces the state of the art in modeling and estimation of SCR systems by reviewing the published literature. Further, it proposes a nonlinear physics-based SCR catalyst model and Extended Kalman Filter (EKF) for online estimation of outlet specie concentrations and NH3 storage.

Simulations over standardized driving cycle show the designed model provides accurate openloop predictions and the EKF further slightly improves them. A robustness analysis shows that, despite sensitivity to inputs, EKF introduces significant benefit over open-loop model simulations.