尿素喷射量计算方法及装置与流程

1.本发明涉及柴油机尾气后处理技术领域，具体而言，涉及一种尿素喷射量计算方法及装置。


背景技术：

2.为应对国vi法规对氮氧化合物(nox)排放的严格要求，道路用途的柴油机选择催化还原(scr)系统很多都配备前馈控制系统，由于nox是作为计算前馈还原剂的最重要的参数，因此对原机nox排放的获取至关重要。
3.目前，通常在scr催化器上安装物理nox传感器，通过nox传感器获得nox排放量。然而，这种方式会增加硬件成本，同时由于nox传感器的低温响应时间较长，使得传感器的值经过采样获得后在控制过程中丧失了实时性，因此不利于实现尿素的精准喷射，进而无法满足排放要求。


技术实现要素：

4.本发明提供一种尿素喷射量计算方法及装置，主要在于能够解决nox传感器成本高，响应速度慢，不利于实现尿素精准喷射的问题。
5.根据本发明实施例的第一方面，提供一种尿素喷射量计算方法，包括：
6.获取柴油发动机的运行数据；
7.利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；
8.将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；
9.确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；
10.根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；
11.基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
12.根据本发明实施例的第二方面，提供一种尿素喷射量计算装置，包括：
13.获取单元，用于获取柴油发动机的运行数据；
14.降维单元，用于利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；
15.预测单元，用于将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量
之间的映射关系；
16.确定单元，用于确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；
17.计算单元，用于根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；
18.所述确定单元，还用于基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
19.根据本发明实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
20.获取柴油发动机的运行数据；
21.利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；
22.将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；
23.确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；
24.根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；
25.基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
26.根据本发明实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
27.获取柴油发动机的运行数据；
28.利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；
29.将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；
30.确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；
31.根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；
32.基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
33.本发明实施例的创新点包括：
34.1、遵循软件替代硬件的思想，以虚拟传感器替代传统的scr上游nox传感器，节约了硬件成本，弥补了nox传感器的局限性是本发明实施例的创新点之一。
35.2、利用主成分分析算法对柴油发动机的运行数据进行降维处理，减少计算量是本
发明实施例的创新点之一。
36.3、分别计算第一实际预控量和第二实际预控量，以在柴油发动机的不同工况下实现尿素的精准喷射是本发明实施例的创新点之一。
37.本发明提供的一种尿素喷射量计算方法及装置，与现有技术通过安装nox传感器获得nox排放量的方式相比，能够获取柴油发动机的运行数据；并利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据，与此同时，将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，之后确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量，接着根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量，最终基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。由此可知，本发明遵循软件替代硬件的思想，以虚拟传感器替代传统的scr上游nox传感器，弥补了nox传感器的局限性，响应时间快，成本低，有利于实现尿素的精准喷射，此外，本发明采用主成分分析算法对柴油发动机的运行数据进行降维处理，能够减少计算量，提高氮氧化合物排放量的计算效率，进一步地，本发明通过计算第一实际预控量和第二实际预控量，能够在柴油发动机的不同工况下实现尿素的精准喷射。
38.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
40.图1示出了本发明实施例提供的一种尿素喷射量计算方法流程示意图；
41.图2示出了本发明实施例提供的另一种尿素喷射量计算方法流程示意图；
42.图3示出了本发明实施例提供的一种尿素喷射量计算装置的结构示意图；
43.图4示出了本发明实施例提供的另一种尿素喷射量计算装置的结构示意图；
44.图5示出了本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
45.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或
设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
47.在scr催化器上安装物理nox传感器的方式，会增加硬件成本，同时由于nox传感器的低温响应时间较长，使得传感器的值经过采样获得后在控制过程中丧失了实时性，因此不利于实现尿素的精准喷射，进而无法满足排放要求。
48.为了克服上述缺陷，本发明实施例提供了一种尿素喷射量计算方法，如图1所示，该方法包括：
49.步骤101、获取柴油发动机的运行数据。
50.其中，柴油发动机的运行数据包括发动机转速、转矩、喷油量、进气流量、进气压力、进气温度、氧气浓度、机油压力、机油温度、冷却水温度、egr开度、大气压力、大气温度、轨压和主喷提前角等数据。需要说明的是，本发明实施例中柴油发动机的运行数据并不局限于上述数据，也可以为其他数据。
51.本发明实施例主要适用于利用模型预测氮氧化合物排放量，并基于预测的氮氧化合物排放量，计算尿素喷射量的场景。本发明实施例的执行主体为能够预测氮氧化合物排放量，并计算尿素喷射量的装置或者设备。
52.为了采用软件算法预测柴油发动机的氮氧化合物排放量，本发明实施例采用各种类型的传感器每隔预设时间间隔采集发动机转速、转矩、喷油量、进气流量、进气压力、进气温度、氧气浓度、机油压力、机油温度、冷却水温度、egr开度、大气压力、大气温度、轨压和主喷提前角等运行数据，上述运行数据经过a/d转换后会发送给ecu，ecu基于该运行数据，可以预测柴油发动机的氮氧化合物排放量。其中，预设时间间隔可以根据实际的业务需求进行设定，如每隔10ms进行数据采集。
53.步骤102、利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据。
54.为了减少氮氧化合物排放量预测过程中的计算量，本发明实施例采用预设主成分分析算法对运行数据进行降维处理，针对该过程，所述方法包括：确定所述运行数据组成的参数矩阵；计算所述参数矩阵对应的协方差矩阵；计算所述协方差矩阵对应的各个特征值，以及所述各个特征值对应的特征向量；根据所述各个特征值，计算所述各个特征向量对应的贡献率，并按照所述贡献率对所述各个特征向量进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果，从所述各个特征向量中筛选出排名在预设范围内的目标特征向量；将所述目标特征向量对应的贡献率相加，得到所述目标特征向量的累计贡献率；若所述累计贡献率大于预设贡献率，则将所述目标特征向量组成转换矩阵，并将所述参数矩阵与所述转换矩阵相乘，得到降维后的运行数据。
55.例如，对原本15维的运行数据进行降维处理，得到3维主成分载荷矩阵。具体进行主成分分析时，ecu首先会将接收到的柴油发动机的运行数据组成p
×
n维的参数矩阵x，其中，p为维度，n为采样个数，之后计算参数矩阵x的p阶协方差矩阵cov(x)，其中，cov(x)为p阶方阵，接着求出协方差矩阵cov(x)的特征值和特征向量，进一步地，计算各个特征向量对应的贡献率，针对任意一个特征向量对应的贡献率，可以将所有特征向量对应的特征值相加，得到特征值总和，并将任意一个特征向量对应的特征值与该特征值总和相除，得到任意一个特征向量对应的贡献率，由此按照上述方式能够得到所有特征向量对应的贡献率。
56.进一步地，将各个特征向量按照其对应的贡献率由高到低进行排序，并筛选排名前几的特征向量作为目标特征向量，之后将目标特征向量对应的贡献率相加，得到累计贡献率，如果累计贡献率大于预设贡献率，如80％，则将目标特征向量组合成转换矩阵，接着将参数矩阵与该转换矩阵相乘，得到主成分载荷矩阵，该主成分载荷矩阵中即为降维后的运行数据。
57.步骤103、将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量。
58.其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系。所述预设氮氧化合物排放量预测模型为预设长短期记忆模型lstm，所述降维后的运行数据为运行数据序列。
59.对于本发明实施例，为了预测柴油发动机的氮氧化合物排放量，步骤103具体包括：将所述运行数据序列输入至所述预设长短期记忆模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量。
60.其中，预设长短期记忆模型lstm包括遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定上一时刻当前的状态有多少信息保留到当前时刻，其计算公式为：
61.f
t
＝σ(wf*[h
t-1
，x
t
]+bf)
[0062]
进一步地，输入们包括两个部分，一是sigmoid层决定哪些信息需要更新，二是tanh层生成一个向量，也就是备选的用来更新的内容(ct)，其计算公式为：
[0063]it
＝σ(wi*[h
t-1
，x
t
]+bi)
[0064][0065][0066]
进一步地，输出门包括两个部分，一是sigmoid层确定细胞状态的输出部分，二是tanh将细胞状态进行处理并将它和sigmoid门的输出相乘，其计算公式为：
[0067][0068]ht
＝o
t
*tanh(c
t
)
[0069]
其中，wf、bf、wi、bi、wo、bo分别为遗忘门的权重矩阵、遗忘门的偏置项，输入门的权重矩阵、输入门的偏置项、输出门的权重矩阵、输出门的偏置项。h
t-1
，x
t
分别为上一时刻长短期记忆神经网络的输出值，和当前时刻的输入向量。σ(
·
)为sigmoid激活函数，其计算公式为tanh是双曲正切激活函数，其计算公式为
[0070]
由此通过预设长短期记忆模型lstm，可以根据发动机运行的时间序列参数，在保留之前时刻的发动机运行参数的基础上，根据发动机当前的运行参数对nox的排放量进行精准预测，从而能够分别得出以体积分数和质量流量为单位的nox值，起到虚拟传感器的作用。
[0071]
进一步地，在利用预设长短期记忆模型lstm预测nox原机排放值之前，需要训练预设长短期记忆模型lstm，具体可以采用粒子群算法通过迭代对lstm算法的时间窗口大小，隐藏层数，每层神经元个数，学习率的不同参数组合进行优化，经过50次的迭代得出最优参数组合，从而得到最终的lstm预测模型，再将优化好的预测模型烧写进ecu。
[0072]
步骤104、确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量。
[0073]
对于本发明实施例，在获得虚拟传感器测量的nox排放量之后，可以基于该nox排放量，计算尿素的理论预控量，以实现尿素的精准喷射。具体地，先根据scr催化剂平均温度和预设化学计量比图表map，确定目标化学计量比，之后将目标化学计量比与预测的nox排放量相乘，得到nox全部消除的情况下所需的尿素量，从而能够得到尿素的理论预控量，以便根据该理论预控量，确定尿素的实际喷射量。
[0074]
步骤105、根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量。
[0075]
对于本发明实施例，在得到尿素的理论预控量之后，还需要计算尿素的两个实际预控量，包括第一实际预控量和第二实际预控量。其中，第一实际预控量是依据scr模型确定的实际预控量，第二实际预控量是考虑到发动机的特殊工况和系统效率，独立于scr模型计算的预控量。
[0076]
步骤106、基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
[0077]
对于本发明实施例，可以设置使能开关在第一实际预控量和第二实际预控量之间进行切换，正常情况下第一实际预控量为尿素喷射量，但是如果环境温度，环境压力，hc状态，scr催化剂平均温度以及发动机运行状态均满足相应条件，则可以认为柴油发动机处于特殊工况，此时状态机会发出主动适应指令，预控量从第一实际预控量切换为第二实际预控量，即选择第二实际预控量作为尿素喷射量。如果状态机发出不再进行主动适应的指令，则继续将第一实际预控量作为尿素喷射量。
[0078]
本发明实施例提供的一种尿素喷射量计算方法，采用软件替代硬件的思想，以虚拟传感器替代传统的scr上游nox传感器，弥补了nox传感器的局限性，响应时间快，成本低，有利于实现尿素的精准喷射，此外，本发明实施例采用主成分分析算法对柴油发动机的运行数据进行降维处理，能够减少计算量，提高氮氧化合物排放量的计算效率，进一步地，本发明实施例通过计算第一实际预控量和第二实际预控量，能够在柴油发动机的不同工况下实现尿素的精准喷射。
[0079]
进一步的，作为对上述实施例的细化和扩展，本发明实施例提供了另一种尿素喷射量计算方法，如图2所示，所述方法包括：
[0080]
步骤201、获取柴油发动机的运行数据。
[0081]
对于本发明实施例，可以采用各种类型的传感器每隔预设时间间隔采集发动机转速、转矩、喷油量、进气流量、进气压力、进气温度、氧气浓度、机油压力、机油温度、冷却水温度、egr开度、大气压力、大气温度、轨压和主喷提前角等运行数据。
[0082]
步骤202、利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据。
[0083]
对于本发明实施例，为了减少氮氧化合物排放量预测过程中的计算量，采用预设主成分分析算法对运行数据进行降维处理，该过程与步骤102完全相同，在此不再赘述。
[0084]
步骤203、将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量。
[0085]
其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排
放量之间的映射关系。所述预设氮氧化合物排放量预测模型为预设长短期记忆模型lstm，所述降维后的运行数据为运行数据序列。
[0086]
具体地，将所述运行数据序列输入至所述预设长短期记忆模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量。
[0087]
需要说明的是，本发明实施例中的预测模型并不局限于长短期记忆模型lstm，也可以为其他模型。
[0088]
步骤204、确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量。
[0089]
对于本发明实施例，在预测出nox排放量之后，可以根据该nox排放量和目标化学计量比，推算尿素的理论预控量。针对目标化学计量比的确定过程，作为一种可选实施方式，所述方法包括：从预设化学计量比图表中获取不同scr催化剂平均温度下的离散化学计量比；确定scr催化剂老化因子，基于所述scr催化剂老化因子对所述不同scr催化剂平均温度下的离散化学计量比进行修正，得到多个修正后的离散化学计量比；对所述多个修正后的离散化学计量比进行插值处理，得到化学计量比曲线；获取scr催化剂上游温度和scr催化剂下游温度，并根据所述scr催化剂上游温度和所述scr催化剂下游温度，计算scr催化剂平均温度；根据所述化学计量比曲线，确定所述scr催化剂平均温度对应的目标化学计量比。
[0090]
具体地，可以从预设化学计量比图表map中提取一些离散的化学计量比，并根据scr催化剂老化因子对这些离散化学计量比进行修正，之后通过对这些修正后的离散化学计量比进行插值处理，可以得到化学计量比关于scr催化剂平均温度的曲线，具体可以采用牛顿插值法或者拉格朗日插值法进行插值处理。
[0091]
进一步地，根据scr催化剂上游温度和scr催化剂下游温度，计算scr催化剂平均温度，之后根据计算的scr催化剂平均温度查找化学计量比曲线，确定该scr催化剂平均温度对应的目标化学计量比。之后将确定的目标化学计量比乘以预测的氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量。
[0092]
步骤205、根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量。
[0093]
对于本发明实施例，在确定尿素的理论预控量之后，可以基于该理论预控量，计算尿素的第一实际预控量，针对该过程，所述方法包括：获取车辆总里程数、scr催化剂老化因子、no与no2的比例、原排气温度和scr催化剂平均温度；根据所述车辆总里程数、所述scr催化剂老化因子、所述no与no2的比例、所述原排气温度和所述scr催化剂平均温度，查询预设scr催化剂转化效率图表，确定目标转化效率；将所述理论预控量与所述目标转化效率相乘，得到所述尿素的第一实际预控量。
[0094]
除此之外，还可以独立于scr模型，计算尿素的第二实际预控量，针对该过程，所述方法包括：获取scr催化剂上游温度、上游氮氧化合物质量流量、废气质量流量、scr催化剂老化因子和scr催化剂的hc污染情况；根据所述scr催化剂上游温度和所述上游氮氧化合物质量流量，查询预设基础预控量图表，确定相应的基础预控量；根据所述废气质量流量、所述scr催化剂老化因子和所述scr催化剂的hc污染情况，查询预设预控量修正图表，确定相应的预控量修正系数；将所述基础预控量与所述预控量修正系数相乘，得到所述尿素的第
二实际预控量。
[0095]
由此按照上述方式能够计算出尿素的第一实际预控量和第二实际预控量，以便根据第一实际预控量和第二实际预控量，确定尿素的喷射量。
[0096]
步骤206、若所述柴油发动机处于特殊工况，则将所述第二实际预控量确定为所述尿素喷射量。
[0097]
对于本发明实施例，如果环境温度，环境压力，hc状态，scr平均温度以及发动机运行状态均满足相应条件，则确定发动机处于特殊工况，此时状态机会发出主动适应指令，预控量从第一实际预控量切换为第二实际预控量，即选择第二实际预控量作为尿素喷射量。
[0098]
步骤207、若所述柴油发动机处于正常工况，则将所述第一实际预控量确定为所述尿素喷射量。
[0099]
对于本发明实施例，当柴油发动机处于正常工况时，通常选择第一实际预控量作为尿素喷射量。
[0100]
本发明实施例提供的另一种尿素喷射量计算方法，采用软件替代硬件的思想，以虚拟传感器替代传统的scr上游nox传感器，弥补了nox传感器的局限性，响应时间快，成本低，有利于实现尿素的精准喷射，此外，本发明实施例采用主成分分析算法对柴油发动机的运行数据进行降维处理，能够减少计算量，提高氮氧化合物排放量的计算效率，进一步地，本发明实施例通过计算第一实际预控量和第二实际预控量，能够在柴油发动机的不同工况下实现尿素的精准喷射。
[0101]
进一步地，作为图1的具体实现，本发明实施例提供了一种尿素喷射量计算装置，如图3所示，所述装置包括：获取单元31、降维单元32、预测单元33、确定单元34和计算单元35。
[0102]
所述获取单元31，可以用于获取柴油发动机的运行数据。
[0103]
所述降维单元32，可以用于利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据。
[0104]
所述预测单元33，可以用于将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系。
[0105]
所述确定单元34，可以用于确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量。
[0106]
所述计算单元35，可以用于根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量。
[0107]
所述确定单元34，还可以用于基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
[0108]
在具体应用场景中，所述降维单元32，如图4所示，包括：第一确定模块321、第一计算模块322和排序模块323。
[0109]
所述第一确定模块321，可以用于确定所述运行数据组成的参数矩阵。
[0110]
所述第一计算模块322，可以用于计算所述参数矩阵对应的协方差矩阵。
[0111]
所述第一计算模块322，还可以用于计算所述协方差矩阵对应的各个特征值，以及
所述各个特征值对应的特征向量。
[0112]
所述排序模块323，可以用于根据所述各个特征值，计算所述各个特征向量对应的贡献率，并按照所述贡献率对所述各个特征向量进行排序，得到排序结果。
[0113]
所述第一确定模块321，还可以用于根据所述排序结果，从所述各个特征向量中筛选出排名在预设范围内的目标特征向量。
[0114]
所述第一计算模块322，还可以用于将所述目标特征向量对应的贡献率相加，得到所述目标特征向量的累计贡献率。
[0115]
所述第一计算模块322，还可以用于若所述累计贡献率大于预设贡献率，则将所述目标特征向量组成转换矩阵，并将所述参数矩阵与所述转换矩阵相乘，得到降维后的运行数据。
[0116]
在具体应用场景中，所述预设氮氧化合物排放量预测模型为预设长短期记忆模型，所述降维后的运行数据为运行数据序列，所述预测单元33，可以具体用于将所述运行数据序列输入至所述预设长短期记忆模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量。
[0117]
在具体应用场景中，所述确定单元34，包括第一获取模块341、第二确定模块342、插值模块343和第二计算模块344。
[0118]
所述第一获取模块341，可以用于从预设化学计量比图表中获取不同scr催化剂平均温度下的离散化学计量比。
[0119]
所述第二确定模块342，可以用于确定scr催化剂老化因子，基于所述scr催化剂老化因子对所述不同scr催化剂平均温度下的离散化学计量比进行修正，得到多个修正后的离散化学计量比。
[0120]
所述插值模块343，可以用于对所述多个修正后的离散化学计量比进行插值处理，得到化学计量比曲线。
[0121]
所述第二计算模块344，可以用于获取scr催化剂上游温度和scr催化剂下游温度，并根据所述scr催化剂上游温度和所述scr催化剂下游温度，计算scr催化剂平均温度。
[0122]
所述第二确定模块342，还可以用于根据所述化学计量比曲线，确定所述scr催化剂平均温度对应的目标化学计量比。
[0123]
在具体应用场景中，计算单元35，包括：第二获取模块351、第三确定模块352和第三计算模块353。
[0124]
所述第二获取模块351，可以用于获取车辆总里程数、scr催化剂老化因子、no与no2的比例、原排气温度和scr催化剂平均温度。
[0125]
所述第三确定模块352，可以用于根据所述车辆总里程数、所述scr催化剂老化因子、所述no与no2的比例、所述原排气温度和所述scr催化剂平均温度，查询预设scr催化剂转化效率图表，确定目标转化效率。
[0126]
所述第三计算模块353，可以用于将所述理论预控量与所述目标转化效率相乘，得到所述尿素的第一实际预控量。
[0127]
进一步地，所述第二获取模块351，还可以用于获取scr催化剂上游温度、上游氮氧化合物质量流量、废气质量流量、scr催化剂老化因子和scr催化剂的hc污染情况。
[0128]
所述第三确定模块352，还可以用于根据所述scr催化剂上游温度和所述上游氮氧
化合物质量流量，查询预设基础预控量图表，确定相应的基础预控量。
[0129]
所述第三确定模块352，还可以用于根据所述废气质量流量、所述scr催化剂老化因子和所述scr催化剂的hc污染情况，查询预设预控量修正图表，确定相应的预控量修正系数。
[0130]
所述第三计算模块353，还可以用于将所述基础预控量与所述预控量修正系数相乘，得到所述尿素的第二实际预控量。
[0131]
在具体应用场景中，所述确定单元34，可以具体用于若所述柴油发动机处于特殊工况，则将所述第二实际预控量确定为所述尿素喷射量；若所述柴油发动机处于正常工况，则将所述第一实际预控量确定为所述尿素喷射量。
[0132]
需要说明的是，本发明实施例提供的一种尿素喷射量计算装置所涉及各功能模块的其他相应描述，可以参考图1所示方法的对应描述，在此不再赘述。
[0133]
基于上述如图1所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：获取柴油发动机的运行数据；利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
[0134]
基于上述如图1所示方法和如图3所示装置的实施例，本发明实施例还提供了一种电子设备的实体结构图，如图5所示，该电子设备包括：处理器41、存储器42、及存储在存储器42上并可在处理器上运行的计算机程序，其中存储器42和处理器41均设置在总线43上所述处理器41执行所述程序时实现以下步骤：获取柴油发动机的运行数据；利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。
[0135]
本发明实施例采用软件替代硬件的思想，以虚拟传感器替代传统的scr上游nox传感器，弥补了nox传感器的局限性，响应时间快，成本低，有利于实现尿素的精准喷射，此外，本发明实施例采用主成分分析算法对柴油发动机的运行数据进行降维处理，能够减少计算量，提高氮氧化合物排放量的计算效率，进一步地，本发明实施例通过计算第一实际预控量和第二实际预控量，能够在柴油发动机的不同工况下实现尿素的精准喷射。
[0136]
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或
流程并不一定是实施本发明所必须的。
[0137]
本领域普通技术人员可以理解：实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0138]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种尿素喷射量计算方法，其特征在于，包括：获取柴油发动机的运行数据；利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据，包括：确定所述运行数据组成的参数矩阵；计算所述参数矩阵对应的协方差矩阵；计算所述协方差矩阵对应的各个特征值，以及所述各个特征值对应的特征向量；根据所述各个特征值，计算所述各个特征向量对应的贡献率，并按照所述贡献率对所述各个特征向量进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果，从所述各个特征向量中筛选出排名在预设范围内的目标特征向量；将所述目标特征向量对应的贡献率相加，得到所述目标特征向量的累计贡献率；若所述累计贡献率大于预设贡献率，则将所述目标特征向量组成转换矩阵，并将所述参数矩阵与所述转换矩阵相乘，得到降维后的运行数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设氮氧化合物排放量预测模型为预设长短期记忆模型，所述降维后的运行数据为运行数据序列，所述将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，包括：将所述运行数据序列输入至所述预设长短期记忆模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，包括：从预设化学计量比图表中获取不同scr催化剂平均温度下的离散化学计量比；确定scr催化剂老化因子，基于所述scr催化剂老化因子对所述不同scr催化剂平均温度下的离散化学计量比进行修正，得到多个修正后的离散化学计量比；对所述多个修正后的离散化学计量比进行插值处理，得到化学计量比曲线；获取scr催化剂上游温度和scr催化剂下游温度，并根据所述scr催化剂上游温度和所述scr催化剂下游温度，计算scr催化剂平均温度；根据所述化学计量比曲线，确定所述scr催化剂平均温度对应的目标化学计量比。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述理论预控量，计算所述尿素
的第一实际预控量，包括：获取车辆总里程数、scr催化剂老化因子、no与no2的比例、原排气温度和scr催化剂平均温度；根据所述车辆总里程数、所述scr催化剂老化因子、所述no与no2的比例、所述原排气温度和所述scr催化剂平均温度，查询预设scr催化剂转化效率图表，确定目标转化效率；将所述理论预控量与所述目标转化效率相乘，得到所述尿素的第一实际预控量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量，包括：获取scr催化剂上游温度、上游氮氧化合物质量流量、废气质量流量、scr催化剂老化因子和scr催化剂的hc污染情况；根据所述scr催化剂上游温度和所述上游氮氧化合物质量流量，查询预设基础预控量图表，确定相应的基础预控量；根据所述废气质量流量、所述scr催化剂老化因子和所述scr催化剂的hc污染情况，查询预设预控量修正图表，确定相应的预控量修正系数；将所述基础预控量与所述预控量修正系数相乘，得到所述尿素的第二实际预控量。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量，包括：若所述柴油发动机处于特殊工况，则将所述第二实际预控量确定为所述尿素喷射量；若所述柴油发动机处于正常工况，则将所述第一实际预控量确定为所述尿素喷射量。8.一种尿素喷射量计算装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取柴油发动机的运行数据；降维单元，用于利用预设主成分分析算法对所述运行数据进行降维处理，得到降维后的运行数据；预测单元，用于将所述降维后的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到所述柴油发动机的氮氧化合物排放量，其中，预设氮氧化合物排放量预测模型表征有降维后的运行数据与氮氧化合物排放量之间的映射关系；确定单元，用于确定所述氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将所述目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；计算单元，用于根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；所述确定单元，还用于基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种尿素喷射量计算方法及装置，本发明涉及柴油机尾气后处理技术领域，其中包括：将柴油发动机的运行数据按照时间顺序依次输入至预设氮氧化合物排放量预测模型中进行氮氧化合物排放量预测，得到柴油发动机的氮氧化合物排放量；确定氮氧化合物排放量对应的目标化学计量比，并将目标化学计量比乘以预测的所述氮氧化合物排放量，得到尿素的理论预控量；根据所述理论预控量，计算所述尿素的第一实际预控量，并确定当所述柴油发动机处于特殊工况时所述尿素的第二实际预控量；基于所述第一实际预控量和所述第二实际预控量，确定尿素喷射量。通过应用本申请的技术方案，能够解决NOx传感器成本高，响应速度慢，不利于实现尿素精准喷射的问题。尿素精准喷射的问题。尿素精准喷射的问题。


技术研发人员：陆必伟 李捷辉 沈大双 劳毅仁 刘子琪 李中 方成 郝守刚 李进
受保护的技术使用者：常州易控汽车电子股份有限公司
技术研发日：2023.02.10
技术公布日：2023/6/27