【技术实现步骤摘要】
本申请涉及发动机，尤其涉及一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法及装置。
技术介绍
1、动力系统中的颗粒捕集器(diesel particulate filter,dpf)在减少柴油车辆排放过程中产生的颗粒物方面发挥着重要作用。在柴油发动机燃烧过程中，由于燃烧不完全，形成了复杂的微小颗粒物，这些颗粒物的不断积累会对dpf的正常功能产生影响。目前，常用的dpf再生温度控制方法通过在doc(柴油机氧化催化器，diesel oxidation catalyst)前喷入燃油的方式来提高dpf内的温度，使得微小颗粒物得到氧化，从而让dpf重新获得对微小颗粒物的捕获能力。然而，这种方法存在诸多问题，一方面，燃烧效率受发动机运行工况、喷油策略等因素影响，并非所有喷射的燃料都能够完全燃烧；另一方面，由于温度的惯性和滞后性，无法实现精准的再生控制，需要消耗的能量较多，严重影响了整个系统的性能。
2、因此，如何高效地进行稳定精准的dpf再生温度控制是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法及装置，用于进行稳定精准的dpf再生温度控制。
2、第一方面，提供一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法。该方法包括：
3、获取运行数据，将运行数据输入至热量动态模型中，获取颗粒物堆积预测数据；
4、当颗粒物堆积预测数据高于第一颗粒物堆积阈值并低于第二颗粒物堆积阈值时，选择采用被动再生方法，第一颗粒
5、当颗粒物堆积预测数据高于第二颗粒物堆积阈值时，选择采用主动再生方法，主动再生方法根据运行数据和颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，再由pid控制器根据第一热量差对燃烧器进行多级控制；
6、当颗粒物堆积预测数据重新下降至低于第一颗粒物堆积阈值时，停止主动再生或者被动再生过程。
7、一种可能的设计方案中，运行数据包括发动机目标温度、燃烧器出口温度、发动机排气流量、发动机排气温度和热损失数据。
8、一种可能的设计方案中，热量动态模型由历史运行数据预训练得到；
9、热量动态模型包括时间序列模块、卷积神经网络模块和随机森林模块。
10、一种可能的设计方案中，被动再生方法包括：
11、根据运行数据将dpf的温度提升至第一预设温度，第一预设温度的范围为280℃-360℃。
12、可选地，主动再生方法根据运行数据和颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，包括：
13、根据发动机目标温度、燃烧器出口温度和燃烧器热交换效率计算所需热量；
14、根据发动机排气流量、发动机排气温度和废气热交换效率计算实际热量；
15、根据所需热量、实际热量、热损失数据和颗粒物堆积预测数据计算第一热量差。
16、一种可能的设计方案中，由pid控制器根据第一热量差对燃烧器进行多级控制，包括：
17、当第一热量差在第一预设热量差范围内时，根据pid控制器输出的燃料供应调节信号和一级燃料供应范围调节燃烧器的燃料供应量，并根据燃烧器的燃料供应量和颗粒物堆积预测数据对气门开度进行相应调节；
18、当第一热量差超出第一预设热量差范围时，根据pid控制器输出的燃料供应调节信号和二级燃料供应范围调节燃烧器的燃料供应量，并根据燃烧器的燃料供应量和颗粒物堆积预测数据对气门开度进行相应调节；
19、一级燃料供应范围小于二级燃料供应范围。
20、可选地，pid控制器的增益参数包括比例增益、积分增益和微分增益；
21、增益参数的初步设定由ziegler-nichols方法确定。
22、可选地，pid控制器的增益参数调节通过mpc自适应模块进行修正；
23、mpc自适应模块由燃烧器的历史运行数据和历史颗粒物堆积数据预训练得到；
24、mpc自适应模块对燃烧器的运行数据和颗粒物堆积预测数据进行最优控制求解计算，获得pid控制器的自适应增益参数。
25、一种可能的设计方案中，该方法还包括：
26、当颗粒物堆积预测数据高于第三颗粒物堆积阈值时，发出颗粒物异常超量报警，直接将燃烧器的燃料供应量调至三级燃料供应范围。
27、第二方面，提供一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制装置。该装置包括：
28、获取模块，用于获取运行数据，将运行数据输入至热量动态模型中，获取颗粒物堆积预测数据；
29、被动再生模块，用于当颗粒物堆积预测数据高于第一颗粒物堆积阈值并低于第二颗粒物堆积阈值时，选择采用被动再生方法，第一颗粒物堆积阈值小于第二颗粒物堆积阈值；
30、主动再生模块，用于当颗粒物堆积预测数据高于第二颗粒物堆积阈值时，选择采用主动再生方法，主动再生方法根据运行数据和颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，再由pid控制器根据第一热量差对燃烧器进行多级控制；
31、恢复模块，用于当颗粒物堆积预测数据重新下降至低于第一颗粒物堆积阈值时，停止主动再生或者被动再生过程。
32、本专利技术提供的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法及装置，该方法包括：获取运行数据，将运行数据输入至热量动态模型中，获取颗粒物堆积预测数据。当颗粒物堆积预测数据高于第一颗粒物堆积阈值并低于第二颗粒物堆积阈值时，选择采用被动再生方法，第一颗粒物堆积阈值小于第二颗粒物堆积阈值。当颗粒物堆积预测数据高于第二颗粒物堆积阈值时，选择采用主动再生方法，主动再生方法根据运行数据和颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，再由pid控制器根据第一热量差对燃烧器进行多级控制。当颗粒物堆积预测数据重新下降至低于第一颗粒物堆积阈值时，停止主动再生或者被动再生过程。也就是说，通过获取运行数据并将其输入到热量动态模型中，实时分析和预测颗粒物堆积情况，能够更即时了解当前颗粒物的堆积情况，提前采取修正措施。并且，根据颗粒物堆积预测数据设计了被动再生和主动再生两种方法，可以优化能源使用，延长设备寿命。在主动再生方法部分，根据运行数据和颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，由pid控制器根据第一热量差对燃烧器进行多级控制，可以更精确地控制燃烧器的燃料供应和气门开度，确保颗粒物的有效燃烧，避免过度加热导致设备损耗。与传统的采用直接加热的再生方式相比，本专利技术提供了一种更全面的控制方法来更好地应对不断变化的颗粒物堆积情况，通过多级控制来提高燃烧器的整体效率，以减少不必要的能量消耗，实现更加精准的可再生控制，延长设备使用寿命，同时还可以预防极端或有害的热量波动，确保动力系统可靠且高效。
33、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本专利技术的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述运行数据包括发动机目标温度、燃烧器出口温度、发动机排气流量、发动机排气温度和热损失数据。
3.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述热量动态模型由历史运行数据预训练得到；
4.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述被动再生方法包括：
5.根据权利要求2所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述主动再生方法根据所述运行数据和所述颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，包括：
6.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述由所述PID控制器根据所述第一热量差对所述燃烧器进行多级控制，包括：
7.根据权利要求6所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述PID控制器的增益参数包括比例增益、积分增益和微分增益；
8.根据权利要
9.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述运行数据包括发动机目标温度、燃烧器出口温度、发动机排气流量、发动机排气温度和热损失数据。
3.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述热量动态模型由历史运行数据预训练得到；
4.根据权利要求1所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述被动再生方法包括：
5.根据权利要求2所述的基于能量估算的燃烧器再生温度控制方法，其特征在于，所述主动再生方法根据所述运行数据和所述颗粒物堆积预测数据计算第一热量差，包...
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