SCRNOX转化效率监测器的诊断启用条件稳健设计.pdf

本发明涉及SCR NOx转化效率监测器的诊断启用条件的稳健设计，提供了一种用于控制故障催化器诊断测试的方法，该方法确定选择性催化还原装置内的催化器的故障状态，并包括：监测所述后处理系统内的排气流；估计所述排气流对所述选择性催化还原装置内的催化器上的估计还原剂储量的影响；以及基于所述估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响，有选择地停止所述故障催化器诊断测试。

1.  一种用于控制动力系内的故障催化器诊断测试的方法，该动力系包括内燃机以及包含选择性催化还原装置的后处理系统，其中所述测试确定所述选择性催化还原装置内的催化器的故障状态，该方法包括：
监测所述后处理系统内的排气流；
估计所述排气流对所述选择性催化还原装置内的催化器上的估计还原剂储量的影响；以及
基于所述估计的所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响，有选择地停止所述故障催化器诊断测试。

2.  根据权利要求1所述的方法，其中所述估计还原剂储量包括估计氨储量。

3.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；
监测所述选择性催化还原装置内的所述排气流的空速；以及
监测所述排气流中的还原剂。

4.  根据权利要求3所述的方法，其中所述监测所述排气流中的所述还原剂包括：监测所述排气流中的尿素注入。

5.  根据权利要求3所述的方法，其中所述监测所述排气流中的所述还原剂包括：监测由所述排气流中的催化成份产生的氨。

6.  根据权利要求1所述的方法，还包括确定有效操作所述选择性催化还原装置所需的还原剂储量；
其中所述估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响包括确定所述估计还原剂储量；并且
其中基于所述估计所述影响，所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试包括若所述估计还原剂储量小于有效操作所述选择性催化还原装置所需的所述还原剂储量，则停止所述故障催化器诊断测试。

7.  根据权利要求1所述的方法，其中所述估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响包括确定所述估计还原剂储量；
该方法还包括评估所述估计还原剂储量的准确性；并且
其中基于所述估计所述影响，所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试包括若所述估计还原剂储量的所述准确性下降超过阈值准确性测量，则停止所述故障催化器诊断测试。

8.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的催化剂床温度；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述催化剂床温度。

9.  根据权利要求8所述的方法，其中所述停止所述故障催化器诊断测试包括若所述催化剂床温度超过高温阈值，则停止所述故障催化器诊断测试。

10.  根据权利要求8所述的方法，其中所述停止所述故障催化器诊断测试包括若所述催化剂床温度低于低温阈值，则停止所述故障催化器诊断测试。

11.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的催化剂床温度；
确定一段时间的平均催化剂床温度；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述平均催化剂床温度以及正常催化剂床温度操作范围。

12.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度变化率；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述温度变化率。

13.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；
监测所述选择性催化还原装置内的温度变化率；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述温度和所述温度变化率的。

14.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测发动机速度变化率；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述发动机速度变化率。

15.  根据权利要求14所述的方法，其中所述监测所述发动机速度变化率包括监测发动机燃料供应率；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于低于阈值发动机燃料供应率的所述发动机燃料供应率。

16.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测后处理再生循环的启动；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述后处理循环的所述启动。

17.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测NO与NO₂的比值；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述比值。

18.  根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述监测所述排气流确定期望的还原剂储量值；
其中所述估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响包括确定所述估计还原剂储量；
该方法还包括基于所述期望还原剂储量值和所述估计还原剂储量来确定控制误差；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述控制误差。

19.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测发动机输出NOx值；
该方法还包括基于所述发动机输出NOx值诊断发动机输出NOx故障；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述发动机输出NOx故障。

20.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；
其中所述估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响包括确定所述估计还原剂储量；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述温度和所述估计还原剂储量。

21.  根据权利要求1所述的方法，其中所述监测所述排气流包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；以及
监测所述选择性催化还原装置内的空速；并且
其中所述有选择地停止所述故障催化器诊断测试基于所述温度和所述空速。

22.  根据权利要求21所述的方法，其中所述基于所述温度和所述空速有选择地停止所述故障催化器诊断测试包括：
基于所述温度和所述空速将所述选择性催化还原装置的操作归类为在稳定区和瞬态区的其中之一内操作；
若所述归类指示所述稳定区，则基于稳定停止准则选择性地停止所述故障催化器诊断测试；并且
若所述归类指示所述瞬态区，则基于瞬态停止准则选择性地停止所述故障催化器诊断测试。

23.  一种用于控制动力系内的故障催化器诊断测试的方法，该动力系包括内燃机以及包含选择性催化还原装置的后处理系统，其中所述测试确定所述选择性催化还原装置内的催化器的故障状态，该方法包括：
监测所述选择性催化还原装置内的催化器上的估计还原剂储量；
对比所述估计还原剂储量与有效操作所述选择性催化还原装置所需的还原剂储量；以及
若所述估计还原剂储量低于所述有效操作所述选择性催化还原装置所需的还原剂储量，则有选择地停止所述故障催化器诊断测试。

24.  根据权利要求23所述的方法，其中所述估计还原剂储量包括估计氨储量；并且
其中有效操作所述选择性催化还原装置所需的所述还原剂储量包括有效操作所述选择性催化还原装置所需的氨储量。

25.  根据权利要求23所述的方法，其中所述监测所述催化器上的所述估计还原剂储量包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；
监测所述选择性催化还原装置内的排气流的空速；以及
基于所述温度和所述空速确定所述估计还原剂储量。

26.  根据权利要求23所述的方法，其中所述监测所述催化器上的所述估计还原剂储量包括：
监测至所述选择性催化还原装置的还原剂的引入；并且
其中所述确定所述估计还原剂储量还基于所述监测所述引入。

27.  根据权利要求23所述的方法，其中所述监测所述催化器上的所述估计还原剂储量包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；以及
估计所述温度对所述估计还原剂储量的影响。

28.  根据权利要求23所述的方法，其中所述监测所述催化器上的所述估计还原剂储量包括：
监测所述选择性催化还原装置内的温度；
监测所述选择性催化还原装置内的空速；以及
估计所述温度和所述空速对所述估计催化剂储量的影响。

29.  根据权利要求23所述的方法，还包括在标定为使所述估计还原剂储量恢复至高于有效操作所述选择性催化还原装置所需的所述还原剂储量的时间段之后，有选择地启用所述故障催化器诊断测试。

30.  一种用于控制动力系内的故障催化器诊断测试的装置，该动力系包括内燃机以及包含选择性催化还原装置的后处理系统，其中所述测试确定所述选择性催化还原装置内的催化器的故障状态，所述装置包括：
所述选择性催化还原装置；
监测所述后处理系统内的排气流的传感器；以及
控制模块，该控制模块构造成：
监测所述传感器；
估计所述排气流对所述选择性催化还原装置内的催化器上的估计还原剂储量的影响；以及
基于所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的所述估计有选择地停止所述故障催化器诊断测试。

31.  根据权利要求30所述的装置，其中所述传感器构造成监测所述选择性催化还原装置上游的排气流温度；监测允许估计所述选择性催化还原装置内的空速的发动机输出；以及监测所述排气流中还原剂的引入。

32.  根据权利要求30所述的装置，其中构造成估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的所述控制模块包括虚拟NOx传感器的使用。

33.  根据权利要求30所述的装置，其中构造成估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的所述控制模块包括构造成估计催化剂床温度的所述控制模块。

34.  根据权利要求30所述的装置，其中构造成估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的所述控制模块包括构造成评估所述选择性催化还原装置内的温度影响的所述控制模块。

35.  根据权利要求30所述的装置，其中构造成估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的所述控制模块包括构造成评估所述选择性催化还原装置内的温度变化率影响的所述控制模块。

36.  根据权利要求30所述的装置，其中构造成估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的所述控制模块包括构造成评估所述选择性催化还原装置内的发动机速度变化率影响的所述控制模块。

37.  根据权利要求30所述的装置，其中构造成估计所述排气流对所述估计还原剂储量的所述影响的控制模块包括构造成评估所述选择性催化还原装置内的温度和空速影响的所述控制模块。

SCR NOx转化效率监测器的诊断启用条件稳健设计
技术领域
本发明涉及内燃机中的NOx排放的后处理控制。
背景技术
这部分的陈述仅提供与本发明相关的背景信息，可能并不构成现有技术。
排放控制是发动机设计和发动机控制中的要素。公知为燃烧副产物的NOx由在高燃烧温度下分裂的发动机进气中存在的氮分子和氧分子产生的。NOx生成率与燃烧过程遵循公知关系，例如，高NOx生成率与高燃烧温度以及空气分子长时间暴露于高温度相关。在车辆设计中期望减少燃烧过程中产生的NOx并在排气后处理系统中管理NOx。
一旦在燃烧室中产生NOx分子，就可在更广泛后处理装置的现有技术公知的示例性装置中将其转化回氮分子和氧分子。然而，本领域技术人员应理解，后处理装置很大程度上依赖于操作条件，例如受排气流温度驱使的装置操作温度。此外，后处理装置包括因长时间使用和暴露于高温而易于损坏或变差的材料，例如催化剂床。
现代发动机控制方法利用不同操作策略来优化燃烧。某些操作策略，就燃料效率而言优化燃烧，包括燃烧室内的贫燃、局部燃烧或分层燃烧，从而减少获得气缸需要的输出功所必需的燃料充量。当燃烧室的温度可在燃烧袋(pocket)中高到足以产生大量NOx时，燃烧室的总体能量输出，尤其是通过排气流从发动机排放的热能相对于正常值可大大减少。这样的状态可对排气后处理策略形成挑战，因为如以上所述，后处理装置常常需要受排气流温度驱使的升高操作温度以适当操作来处理NOx排放。
公知的是后处理装置例如利用化学反应来处理排气流中的成份。一个示例性装置包括选择性催化还原装置(“SCR”)。SCR利用能够与NOx反应的还原剂来处理NOx。一种示例性还原剂为从尿素注入得到或通过排气流组份的催化反应回收的氨。本发明将讨论通常作为还原剂的氨，然而应理解本领域公知并且本发明中构想到多种还原剂。储存在SCR内的催化剂床上的氨与NOx优选的是NO₂反应并产生有利的反应物而处理NOx。公知的是，在柴油机应用中操作SCR上游的柴油氧化催化器(“DOC”)以将NO转化成NO₂，这对于SCR中的处理来说是优选的。排气后处理的不断改进需要与排气流中的NOx排放相关的准确信息以实现有效的NOx还原，例如根据监测到的NOx排放投配适量尿素。
还公知其它后处理装置用于处理排气流中的成份。尤其在汽油机应用中利用三效催化器(“TWC”)对成份进行处理。贫NOx捕集器(“NOx捕集器”)利用能够储存一定量的NOx的催化器，并且发动机控制技术已发展到将这些NOx捕集器或NOx吸收器与燃料有效发动机控制策略相结合来提高燃料效率，并且仍获得可接受的NOx排放水平。一种示例性策略包括在贫燃操作期间利用贫NOx捕集器储存NOx排放，然后在富燃高温发动机操作状态下利用传统三效催化器将储存的NOx净化成氮气和水。在柴油机应用中柴油颗粒过滤器(“DPF”)捕集油烟和颗粒物，并在高温再生场合周期性清除捕集到的材料。
SCR装置之类的后处理装置以一定转化效率将NOx转化成其它分子。NOx转化效率可由流入装置中的NOx流对退出装置的NOx流来表示。多种情况可引起SCR装置内的转化效率下降。由磨损或损坏引起的故障或性能变差可降低后处理装置的效率。此外，在其它情况下操作正常的SCR装置可根据影响该装置中发生的化学反应的排气流性质而发生效率降低。例如，NOx捕集器内的气体的温度和空速影响装置效率。SCR装置内的气体的温度和空速类似地影响装置效率。可在后处理系统中监测这些环境因素，并可估计这些因素对装置转化效率造成的影响。此外，系统无法补充SCR装置内的氨会引起效率降低，氨泄漏或耗散水平升高会引起效率变化。例如通过估计当前转化效率对期望转化效率来进行评估故障催化器的测试是公知的。然而，依据转化效率下降是故障装置引起的还是装置内的状态引起的，有可能会错误指示故障催化器。基于瞬态环境条件将性能变差与后处理装置的故障或损坏(例如处于启动故障催化器测试所需的状态形式)区别的方法对于诊断装置中的故障状态是有利的。
发明内容
动力系包括内燃机以及含有选择性催化还原装置的后处理系统。一种用于控制故障催化器诊断测试的方法，其确定选择性催化还原装置内的催化器的故障状态，该方法包括：监测所述后处理系统内的排气流；估计所述排气流对所述选择性催化还原装置内的催化器上的估计还原剂储量的影响；以及基于所述排气流对所述估计还原剂储量的所述估计影响，有选择地停止所述故障催化器诊断测试。
附图说明
现在，参照下面附图以示例方式描述一个或多个实施方式，在附图中：
图1是根据本发明的示例性柴油机的局部图；
图2示意性示出根据本发明的示例性后处理系统；
图3以曲线示出根据本发明在示例性SCR中使转化效率与催化剂床温度和空速相关的示例性测试数据；
图4示出根据本发明利用测量到的实际转化效率通过本文所述的方法诊断故障催化器的示例性信息流；
图5示出根据本发明利用SCR装置下游的测量到的NOx含量通过本文所述的方法诊断故障催化器的示例性信息流；
图6以曲线示出根据本发明的包括催化剂温度和由此导致的转化效率的后处理系统的示例性操作；
图7以曲线示出根据本发明由发动机燃料供应的快速减少以及由此导致的转化效率的变化引起的发动机快速减速；
图8以曲线示出根据本发明后处理系统中的示例性再生循环以及根据再生循环停止诊断测试；
图9示出根据本发明用于控制尿素注入以在SCR中获得期望的氨储量水平的示例性数据流；
图10以曲线示出根据本发明通过一定范围的氨储量值以及催化剂床温度的SCR装置的示例性操作；
图11以曲线示出根据本发明通过一定范围的空速值和催化剂床温度的SCR装置的示例性操作；
图12示意性示出根据本发明在发动机控制模块中使用并确定NOx生成估计的示例性NOx模型模块；
图13以曲线示出根据本发明的示例性质量分数燃烧(massfraction burn)曲线；
图14以曲线示出根据本发明在燃烧过程中针对曲柄角绘出的示例性气缸压力；
图15示出根据本发明能够在燃烧室内进行与描述燃烧过程相关的估计的多种不同温度；
图16是根据本发明在给定的一组状态下描述多种NOx排放输入的标准化影响的示例性模型化结果的图示；以及
图17示意性示出根据本发明的示例性系统，其产生NOx生成估计，利用神经网络内的模型产生NOx生成估计并包括动态模型模块以针对动态发动机和车辆状态的影响补偿NOx生成估计。
具体实施方式
现在参照附图，其中所示仅为说明某些示例性实施方式并非用于对其进行限制，图1是根据本发明的示例性柴油机的局部图。发动机10通常包括多个气缸12，其内具有与曲轴16相连的往复式活塞14。本发明总体上可应用于直喷式四冲程压燃发动机。气缸的端部由气缸盖18闭合，使得气缸和活塞限定变容燃烧室20。
气缸盖设有进气门22，在活塞的进气冲程期间进气门控制进气进入气缸的正时和流动。气缸盖中的排气门24在活塞的排气冲程期间控制来自燃烧室的排气产物的正时和流动。在所示的发动机中，各气缸均具有两个进气门和两个排气门，然而根据本发明可利用为发动机操作提供的任何合适数量的气门。
进气门和排气门由单独的气门致动装置26、28致动。气门致动装置专门操作其相应的进气门和排气门，然而二者都通过正时链30由曲轴16马区动。
示例性发动机10包括其内形成有多个气缸的铸造金属发动机缸体以及发动机盖。发动机缸体优选包括冷却剂通道32，发动机冷却流体通过该通道流动。可操作成监测冷却剂流体温度的冷却剂温度传感器位于适当位置，并向控制系统提供指示用于发动机控制中的发动机操作温度的参数信号输入。发动机优选包括具有外部排气再循环(“EGR”)阀和进气节气门(未示出)的公知系统。
各活塞14经由销和连杆与曲轴16相连。曲轴16在发动机缸体底部附近的主支承区可旋转地附连至发动机缸体，使得曲轴16能够绕垂直于各气缸限定的纵向轴线的轴线旋转。在适当位置布置曲柄传感器(未示出)，其可操作以产生被控制器用来测量曲柄角的信号，并且可平移以提供可用于各种控制体系的曲轴旋转、速度和加速度的测量。在发动机操作期间，各活塞14由于与曲轴16，曲轴16的旋转以及燃烧过程相连而以往复方式在气缸中上下运动。曲轴的旋转动作导致在燃烧期间施加在各活塞上的线性力转变为来自曲轴的角扭矩输出，该角扭矩输出可传递至另一装置，例如车辆传动系。
发动机缸盖包括铸造金属装置，其具有通向燃烧室20的一个或多个进气口以及一个或多个排气口。进气口将空气供应至燃烧室20。燃烧(点燃)的气体经由排气口从燃烧室20流出。通过致动一个或多个进气门22而控制通过各进气口的空气的流动。通过致动一个或多个排气门24而控制通过各排气口的燃烧气体的流动。
进气门22和排气门24均具有包括暴露于燃烧室的顶部的头部。各气门22、24具有与气门致动装置相连的杆。气门致动装置26操作成控制各进气门22的开闭，第二气门致动装置28操作成控制各排气门24的开闭。各气门致动装置26、28包括以信号方式与控制系统相连并操作成一齐或分别控制各气门开闭的正时、持续时间和幅度的装置。示例性发动机的一个实施方式包括双顶置凸轮系统，其具有作为气门致动装置26、28的一部分的可变升程控制(“VLC”)和可变凸轮相位(“VCP”)装置。VCP装置操作成控制各进气门和各排气门相对于曲轴旋转位置的开或闭正时，并使各气门开启一固定曲柄角持续时间。VLC装置操作成将气门升程的幅度控制成两个位置中的一个，这两个位置在示例性构造中包括在120～150度曲柄角的开启持续时间内3～5mm升程的一个位置以及在220～260度曲柄角的开启持续时间内9～12mm升程的另一位置。各个气门致动装置可用于相同功能，实现相同效果。气门致动装置优选地由控制系统25根据预定控制体系控制。还可使用包括例如完全柔性电气装置或电动液压装置的另选可变气门致动装置，其具有独立开闭相位控制以及在系统限度内基本无限的气门升程可变性的进一步优点。这里描述控制气门开闭的控制体系的具体方面。
空气通过进气歧管通路34进入进气口，进气歧管通路34接收经过公知空气计量装置和节气门装置(未示出)的过滤空气。排气从排气口至排气歧管，排气歧管包括操作成监测排气流成份并确定其相关参数的排气传感器。排气传感器可包括操作成提供排气流的参数值(包括空燃比)或排气成份(例如，NOx、CO、HC等)测量值的若干公知感测装置中的任何感测装置。该系统可包括用于监测燃烧压力的缸内传感器或非侵入式压力传感器，或者以推导方式确定的压力测定(例如，通过曲轴加速度)。上述传感器和计量装置均向控制系统提供作为参数输入的信号。这些参数输入可由控制系统用来确定燃烧性能测量值。
控制系统优选包括操作成提供发动机10和其它系统的协调系统控制的整体控制结构子组。在整体操作中，控制系统操作成综合操作器输入、环境条件、发动机操作参数以及燃烧性能测量值，并执行算法以控制各种致动器来实现包括燃料效率、排放、性能和驾驶性能之类的参数在内的参数控制目标。控制系统与多个装置操作连接，借此操作员控制或引导发动机操作。当发动机用在车辆中时，示例性操作员输入包括加速器踏板、制动踏板、变速器档位选择器以及车速巡航控制。控制系统可经由局域网(“LAN”)总线(未示出)与其它控制器、传感器和致动器通讯，该局域网总线优选地允许控制参数和指令在各种控制器之间的结构化通讯。
控制系统与发动机10操作连接，并作用于从传感器获取参数数据并通过适当接口控制发动机10的各种致动器。控制系统基于操作员输入接收发动机扭矩指令，并产生期望扭矩输出。由控制系统利用上述传感器感测到的示例性发动机操作参数包括发动机冷却剂温度、曲轴转速(“RPM”)及位置、歧管绝对压力、环境气流及温度以及环境气压。能够监测曲轴旋转位置的传感器可用于监测或确定发动机和各气缸在燃烧周期的各个阶段的进程。燃烧性能测量值可包括测量的燃烧参数和推测的燃烧参数，所述参数还包括空/燃比以及峰值燃烧压力位置。
由控制系统控制的致动器包括：燃料喷射器(未示出)；VCP/VLC气门致动装置26、28；EGR阀(未示出)以及电子节气门控制模块(未示出)。燃料喷射器优选操作成将燃料直接喷射到各燃烧室20中。
控制系统优选包括一个或多个控制器，所述控制器包括通用数字计算机，该数字计算机通常包括微处理器或中央处理单元、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、高速时钟、模数(A/D)和数模(D/A)电路以及输入/输出电路和装置(I/O)以及适当的信号调理及缓冲电路。各控制器均具有一组控制算法，包括储存在ROM中并被执行以提供各计算机的相应功能的驻留程序指令和标定值。
发动机控制算法可在预设循环期间执行。储存在非易失性存储设备中的算法由中央处理单元执行，并且操作成监测来自感测装置的输入并利用预设标定值执行控制和诊断程序以控制发动机操作。在进行的发动机操作期间可以规则间隔执行循环周期，例如每隔3.125、6.25、12.5、25和100毫秒。另选的是，可响应于事件或中断请求的发生执行算法。
图1示出示例性柴油机。然而，应当理解在包括汽油机在内的其它发动机构造中利用NOx处理和后处理系统，并不意图将本发明限制于本文描述的具体示例性发动机实施方式。
图2示意性示出根据本发明的示例性后处理系统。后处理系统200包括DOC 210、SCR 220、上游NOx传感器230、下游NOx传感器240、温度传感器250以及尿素投配模块260。如本领域公知的，DOC 210执行排气流后处理所需的多种催化功能。DOC 210的一种功能是将NO(不容易在SCR中处理的NOx成份)转化成NO₂(容易在SCR中处理的NOx成份)。SCR 220利用尿素作为反应剂将NOx还原成其它分子。上游NOx传感器230检测并量化进入后处理系统200的排气流中的NOx。尽管上游NOx传感器230示出为量化进入后处理系统的NOx的示例性装置，但是应注意到可利用其它装置量化进入系统的NOx以用于评估在SCR中的转化效率，例如通过位于DOC 210和SCR 220之间的NOx传感器或者通过将发动机输出和排气流内的状态模型化以估计进入后处理系统的NOx的存在的虚拟NOx传感器。本发明总体论述了根据示例性实施方式描述进入后处理系统的NOx的传感器输入，然而应当理解根据上游传感器放置，所述输入可实际描述进入后处理系统的一部分的NOx含量。SCR 220利用例如从注入的尿素得到的氨通过本领域公知的方法将NOx转化成其它分子。示出了温度传感器250，其位于在后处理系统200中采集排气流温度的区域中。示出尿素投配模块260位于SCR 220上游的位置。可将尿素直接喷洒到进入SCR的排气流中。然而，示出了利用混合器装置270的优选方法。尿素投配模块260将尿素喷射到混合器装置270上，接着由排气流以基本均匀的分布将尿素带到SCR220内的催化剂表面上。下游NOx传感器240检测并量化退出后处理系统200的排气流中的NOx。应当注意，NOx传感器可与氨交叉敏感。公知的是辨别NOx、氨和二者的混合之间的传感器读数以正确诊断SCR装置的操作的方法。公开了利用进入后处理系统的NOx测量值和退出后处理系统的NOx测量值确定在后处理装置内将NOx转化成其它分子的转化效率的方法。
转化效率描述为后处理装置可将NOx转化成其它分子的效率。上述的示例性后处理系统描述了正被分析的后处理装置上游测得的排气流中的测量或估计NOx含量。在任意时刻t，进入后处理系统的NOx的测量可描述成为x(t)。上述的示例性后处理系统描述了正被分析的后处理装置下游测得的排气流中的测量或估计NOx含量。在任意时刻，退出后处理系统的NOx的测量可描述成为y(t)。任意给定时刻的转化效率由以下等式描述。
ηACTUAL(t)=1-y(t)x(t)]]>[1]
应理解，该等式提供任意瞬时的转化效率。这样的瞬时测量值或计算值易于基于信号噪声出现误差。应用低通滤波器的方法是本领域公知的。x(t)或y(t)的积分分别描述在一定时间段进入或退出后处理系统的实际NOx量。过滤了x(t)和y(t)中的异常测量值，确定积分后的转化效率的示例性等式可如下描述。
ηACTUAL=1-∫y(t)*dt∫x(t)*dt]]>[2]
这样，可利用进入和退出后处理系统的NOx的测量或估计值来确定后处理系统的估计或计算实际转化效率。
正常操作的或新的后处理装置对于给定的一组条件以某一最大程度可实现的转化效率操作。然而，应理解，后处理装置尤其是利用催化器的装置随着时间并且尤其是暴露于高温而性能变差。在保持低NOx排放和节省燃料发动机操作模式的持续可实施性时，期望识别故障催化器。
新装置的转化效率受多种环境因素或操作因素的影响。示例性SCR的转化效率可由以下函数表述的模型确定。
[3]
T_BED描述SCR内的催化剂床的温度。该温度可直接测量或者可基于排气流的温度、流速以及其它性质来估计。SV描述流过SCR装置的排气的空速，并可确定为排气流性质的函数(包括温度和流速)。SV可表述为由催化剂体积规范化的标准体积流。θ_NH3描述在催化剂床上的氨储存量，并且SCR上需要存在足够的氨，以实现期望的NOx转化反应。可例如通过分析氨吸收速度和解吸速度、NOx转化速度以及吸收的氨的氧化速度来估计θ_NH3。如以上所述，x(t)描述进入后处理系统中的排气流中的NOx的存在。低水平NOx容易在正常运行的SCR内反应，而N0x水平高于一定阈值则难以反应并对应低转化效率。限制超过一定量的NOx处理的因素的示例包括SCR中存在的受限氨。V_UREA描述注入的尿素的体积。当V_UREA描述类似于θ_NH3的氨的存在时，V_UREA包括正注入的尿素的当前测量值，并可更好地描述不久的将来期望存在的氨的瞬态指标。ρ_CELL描述SCR内的催化剂材料的密度，并因此描述SCR催化预期反应的能力。
描述转化效率的以上模型包括在SCR的正常操作中可采取或确认的因素。因此，可简化该模型，从而减少通过该模型分析转化效率所需的处理负载。例如，可通过尿素投配模块的操作监测V_UREA，并且假设V_UREA值在特定预期范围内，由此导致的转化效率计算保持不受影响。在一些实施方式中，V_UREA控制成与x(t)基本成正比。此外，在一些实施方式中可基于V_UREA、排气流和SCR的监测特性(例如温度)以及x(t)来估计θ_NH3。假设θ_NH3值在正常范围内，θ_NH3可减少为基于T_BED的函数模型的一部分。可通过上游NOx传感器或虚拟NOx传感器来监测上述的x(t)的值。ρ_CELL是SCR装置的特性，并且是已知值。由于这些已知或可估计因素，可通过由以下函数表述的简化模型确定示例性SCR的转化效率。
η=f(TBED.SV.θNH3)]]>[4]
这样，可通过将其它因素保持在已知或标定范围内，将SCR转化效率准确确定为车载诊断函数。
如以上所述，转化效率下降可指示处理排气流中的成份的性能降低的故障催化器或受损催化器。期望指示故障催化器以快速维修机器并避免排放增大地延长操作动力系。期望快速识别故障催化器以减少受损催化器引起增大排放的时间段。然而，为了消费者满意并避免对昂贵构件的不必要维修，期望避免错误指示故障催化器。构想了多种准确诊断故障催化器的方法。基于上述模型或本领域公知的用于特定后处理装置的其它模型的一个示例性方法包括将新的后处理装置的估计转化效率与测量转化效率进行对比。在给定操作条件下，可基于测试数据标定装置的故障转化效率，或者可将故障转化效率设定为新装置的估计转化效率的分数。可通过实验、经验、预测、通过建模或足以准确预计后处理装置操作的其它技术得出指示后处理装置未正常操作的转化效率的下降程度，并且相同后处理装置针对不同条件或操作范围可利用多个故障转化效率。以上述假设为条件，SCR的故障转化效率(η_{malf_predicted})，即装置应当以此操作而不应视为故障的给定操作条件阈值转化效率可由以下函数表述。
ηmalf_predicted=f(TBED.SV.θNH3)]]>[5]
在这种情况下，故障转化效率可表述为装置内的温度、流过装置的排气速度以及氨储存量的函数。这样的函数可由测试数据或已知的标定数据定义或映射以针对给定输入条件指示故障催化器。另选的是，鉴于在当前条件下在新装置内应当产生的已知可接受或正常转化效率(η_NO)，可利用位于0和1之间的可标定阈值系数(A)来指示装置中的故障。可用来描述故障转化效率的示例性等式表述如下。
1-η_{malf_predicted}＝A*(1-η_NO)                            [6]
对该等式求解η_{malf_predicted}得到以下等式。
η_{malf_predicted}＝1-A*(1-η_NO)                            [7]
利用上述示例性方法中的任一方法，可利用故障转化效率确定在一组操作条件下指示后处理装置中的故障的转化效率值。
图3以曲线示出根据本发明在示例性SCR中使转化效率与催化剂床温度和空速相关的示例性测试数据。三维投影表面描述示例性新SCR中的转化效率。在SV等于1的二维平面中，绘出了指示故障催化器行为的示例性数据曲线。利用通过正常操作在车辆中采集到的这样的测试数据或示例性数据，将测量转化效率与正常转化效率进行对比可确定后处理装置内的故障催化器。
如以上所述，可利用x项和y项的积分应用低通滤波器以确定实际转化效率。可采用类似方法来确定故障转化效率。利用装置的已知或预计行为，利用诸如图3中描述的数据得出预测故障转化效率，并监测x(t)输入，可基于当前操作条件描述预测的y_malf(t)。描述该预测的等式的示例性实施方式可如下表述。
y_malf(t)＝(1-η_{malf_predicted})*x(t)                     [8]
通过对该项进行时间积分，退出后处理系统的总阈值NOx可表述为∫y_malf(t)*dt。通过将从后处理系统退出的测量或实际NOx与该阈值项进行对比，可执行故障催化器指示。此外，可确定过滤后的η_{malf_predicted}项。该计算可如下表述。
ηmalf_predicted=1-∫ymalf(t)*dt∫x(t)*dt]]>[9]
该项基于来自预测装置行为的模型的η_{malf_predicted}得出阈值故障催化器会在一段时间展现给定x(t)的预测转化效率。这样，可基于一段时间的x(t)值确定故障转化效率，从而消除错误故障催化器指示瞬态或噪声x(t)信号。
可同时利用上述的确定测量或实际转化效率的方法以及确定故障转化效率的方法诊断后处理装置中的故障催化器。若对于当前操作条件实际转化效率低于故障转化效率，则可指示故障催化器。图4示出根据本发明通过本文所述的方法诊断故障催化器的示例性信息流。信息流400包括实际转化效率模块410、转化效率模型模块420、积分诊断阈值模块430以及对比模块440。实际转化效率模块410监测分别描述进入和退出后处理系统的NOx的x(t)和y(t)输入。应用等式1或优选的是上述等式2，确定η_ACTUAL项。同时，转化效率模型模块420监测与T_BED(t)、SV(t)和相关的输入，并在当前操作条件下应用描述转化效率η_{malf_predicted}的标定模型。得出y_malf(t)项，其描述将指示根据示例性等式8标定的催化器故障的退出后处理系统的NOx，并将其从模块420输出至积分诊断阈值模块430。积分诊断阈值模块430在一段时间对y_malf(t)进行积分，并确定η_{malf_predicted}项。在对比模块440中对比η_ACTUAL和η_{malf_predicted}。若η_ACTUAL大于η_{malf_predicted}，则确定催化器处于正常状态。若η_ACTUAL小于η_{malf_predicted}，则确定催化器为故障催化器，并发出故障指示。该确定可以以循环间隔连续进行，或者可由某些事件(例如，发动机起动事件)启动。此外或另选的，应当理解，通过与一段时间内的阈值转化效率做比较，可利用模块410和430的输出的积分计算在该段时间内的转化效率。
提供指示故障催化器的其它示例性方法。如以上在等式7中所述，可利用系数A确定与已知η_NO值相关的η_{malf_predicted}。该关系可重新整理成以下等式。
A=1-ηmalf_predicted1-ηNO]]>[10]
将重新整理的等式10以及η_NO的等价表达和y_NO(t)的积分值代入等式9中，得到以下等式。
[11]
可基于等式3、4或5以及x(t)描述的模型估计项y_NO(t)。基于等式11，鉴于标定的A值以及y_NO(t)在一段时间的预测积分，可确定y_malf(t)积分的预测阈值，其描述故障催化器中退出后处理系统的NOx量。通过对比退出后处理系统的实际NOx测量值与对于故障催化器的退出后处理系统的预测阈值NOx，可确定正被监测的催化器是否出现故障。
可同时利用上述的确定退出后处理系统的实际NOx的方法以及确定对于故障催化器的退出后处理系统的预测阈值NOx的方法诊断后处理装置中的故障催化器。若退出后处理系统的实际NOx大于当前操作条件下对于故障催化器的退出后处理系统的预测阈值NOx，则可指示故障催化器。图5示出根据本发明通过本文所述的方法诊断故障催化器的示例性信息流。信息流450包括实际NOx确定模块460、转化效率模型模块470、积分诊断阈值模块480以及对比模块490。实际NOx确定模块460监测描述退出后处理系统的NOx的y(t)。对y(t)进行积分，确定∫y(t)*dt项。同时，转化效率模型模块470监测与x(t)、T_BED(t)、SV(t)和θ_NH3(t)相关的输入，并应用描述故障装置的转化效率η_{malf_predicted}的标定模型。可通过本文所述的方法确定η_{malf_predicted}。得出y_malf(t)项，其描述将指示催化器故障的退出后处理系统的NOx，并将其从模块470输出至积分诊断阈值模块480。积分诊断阈值模块480在一段时间对y_malf(t)进行积分，并输出∫y_malf(t)*dt项。在对比模块490中对比∫y(t)*dt和∫y_malf(t)*dt。若∫y(t)*dt小于∫y_malf(t)*dt，则确定催化器处于正常状态。若∫y(t)*dt大于∫y_malf(t)*dt，则确定催化器为故障催化器，并生成故障指示。该确定可以以循环间隔连续进行，或者可由某些事件(例如，发动机起动事件)启动。
图5描述的方法包括x(t)或者进入后处理系统的NOx的测量值。然而，应当注意利用该项生成准确预测的y_malf(t)项以稍后进行积分。在x(t)项不能得到或者确定为不可靠时，可以以另外的方式确定y_malf(t)或∫y_malf(t)*dt的另选估计以与∫y(t)*dt进行对比。例如，可基于查询表和详述NOx产量的某些发动机操作特性产生从后处理系统退出的预测阈值NOx。下面在详述虚拟NOx传感器操作的部分中描述这些示例性特性中的一些特性，并且可同样利用这些因素中的一部分或全部来代替故障传感器估计预测阈值项。
如以上所述，可利用降低的转化效率或者SCR装置下游存在的NOx指示故障催化器。然而，降低的效率可由其它因素引起，期望一种能够辨别由故障催化器引起的效率降低与由其它因素引起的效率降低的方法，以避免错误指示。避免错误指示故障催化器的方法包括监测除故障传感器以外的可引起SCR装置的转化效率降低的一种或多种因素，并且仅当该监测不指示导致故障催化器错误指示的其中一种因素时启动诊断测试以指示故障传感器。
如等式3所述，多种因素或条件会影响SCR装置内的转化效率。例如，催化剂床温度显著影响SCR装置内发生的反应。此外，储存在催化器上的氨量与装置的转化效率直接相关。尽管可在继续执行故障催化器的诊断测试的同时，将这些因素或条件考虑在内确定例如由等式5表述的关系，然而瞬态或不正常状态下的NOx转化可能是不稳定的。停止故障催化器诊断测试操作的一种条件或一组条件可减少错误指示故障催化器的发生。
描述SCR操作的一个因素是氨储量水平。虽然对于SCR装置的正常操作来说无故障催化器是必需的，然而适当氨量的存在对于正常操作来说也是必需的。例如可通过分析氨吸收速度和解吸速度、NOx转化速度以及吸收的氨的氧化速度来估计θ_NH3。通过相关变量(例如，V_UREA、T_BED、x(t))和包括氨储存能力和ρ_CELL在内的SCR装置的特性的建模，可最准确地监测θ_NH3。由于氨的存在，催化器上的足量化学反应还原剂是SCR装置中的NOx正常转化的先决条件，在已知的情况下，可利用缺乏足量氨来停止故障催化器诊断测试操作，直至在催化器上沉积足量氨。
SCR装置的正常操作所需的氨量很大程度上取决于所利用的具体SCR装置以及需要转化的NOx流。可通过实验、经验、预测、建模或足以准确预测后处理系统或SCR装置操作的其它技术得出限定阈值氨量的值，并且相同系统可针对不同设定、条件或操作范围利用多个范围或值。为了维持所需的催化反应，必需得到与进入装置的NOx的摩尔量大致成1比1比例的氨摩尔量。有效操作SCR装置所需的氨量(S_NH3)的示例性表述可由以下函数关系给出。
S_NH3＝f(T_BED.SV)                                  [12]
这样，可基于描述NOx转化的各种因素预测S_NH3。将S_NH3和θ_NH3对比，例如确定θ_NH3是否至少等于S_NH3，可以是用于停止故障催化器诊断测试操作直至在催化器上沉积足量氨的示例性条件。
可利用S_NH3和θ_NH3的对比确认有效操作SCR装置所需的氨储存量与催化器上的估计氨储量之间的差距。然而，应当理解θ_NH3是估计值，可能含有估计误差。公开了用于测试θ_NH3的准确性的示例性方法。控制适应循环可操作成侵入性测试实际储存水平在期望氨储量水平的哪一侧。由于该控制适应循环是侵入性的，并且需要对后处理过程进行调制，优选地不作为每一故障催化器诊断测试的每次发生的先决条件执行该循环，因为侵入式操作会对动力系的正常操作不利。利用这类测试的一种方法包括根据其它启用条件操作故障测试，以及在单个或某一限定数量的故障催化器指示时，在后继故障传感器诊断测试之前操作控制适应循环。在后一种条件下可利用控制适应循环来测试θ_NH3的准确性。通过分析该准确性，可使在先故障催化器指示有效或无效，并且可利用识别出的不准确性停止故障催化器诊断测试操作(例如若准确性下降超过阈值准确性测量)，直至可恢复θ_NH3的正常准确性。应当注意，能够以非侵入式测试直接测量θ_NH3或直接测量θ_NH3的准确性的传感器可以用作与本文所述的其它测试类似的故障催化器诊断测试的条件。然而，公知传感器包括产生θ_NH3估计准确性的潜在不准确评估的交叉敏感性。这样，可利用θ_NH3的准确性评估停止故障催化器诊断测试操作，直至该估计可恢复至可接受的准确性。
如本文所述，利用通过尿素注入引入的氨之类的还原剂在SCR装置内产生必要反应以转化NOx。然而，本领域技术人员应当理解，可通过除尿素注入以外的方法将氨、基于碳氢化合物的还原剂或者其它还原剂引入后处理系统中。例如，在某些操作条件下，氨公知为使用公知后处理催化器发动机内的燃烧的副产品。在利用氨产生循环以不注入还原剂而在动力系内产生氨的方法中，可对氨产生循环进行监测或建模，并且可利用通过氨产生循环的估计氨积累停止故障催化器诊断测试操作，直至氨储量恢复正常水平。类似地，在利用其它还原剂的系统中，可监测并利用还原剂的产生以在适当的时候根据本文所述的方法停止诊断测试。
如以上所述，催化器的温度或T_BED是描述SCR操作的另一因素。正常操作范围以下的温度抑制后处理装置中的化学转化过程，具体地说是在SCR内通过催化反应借助氨转化NOx。此外，低温可表明发动机处于预热期，在该期间排气流中的NOx和其它成份的产生可是异常的或处于过渡期。高于正常操作范围的温度可引起从催化器至下游排气流的高速氨泄漏或储存的氨的损失。因此，可利用低于或高于SCR正常操作范围的温度停止故障催化器诊断测试操作，直至温度回到正常范围。这样的温度操作范围可由低温阈值和高温阈值限定。
可采取多种形式测试作为停止故障诊断测试操作的条件的T_BED。例如，直接位于SCR内的温度传感器可读取温度并将该温度与阈值温度进行对比。接着，可利用超过正常范围的温度提供(toggle)控制故障诊断测试的启用/停止参数。在另选方案中，可基于在后处理系统的其它位置取得的排气温度读数对T_BED进行建模。此外或另选的是，这样的模型可将排气流速和包括速度和负载的发动机操作之类的其它变量考虑在内。T_BED的示例性表述可由以下函数关系给出。
T_BED＝f(T₁，T₂，M_{DOT_EXH}，T_AMB，SCR Geometry)        [13]
T₁描述在SCR装置的上游测得的排气流温度，T₂描述在SCR装置的下游测得的排气流温度。M_{DOT_EXH}描述通过SCR装置的排气的质量流率，并可基于发动机操作估计或建模M_{DOT_EXH}。T_AMB描述排气系统的环境条件温度，并可基于进气温度之类的普通测量值被直接测量或确定。此外，可利用T_BED的时间加权评估(例如通过一定时期的T_BED平均值)代替利用瞬时温度测量值或估计值，以近似温度对SCR操作的影响。例如，T_BED中的瞬时峰值不会在SCR装置中引起与上升T_BED的持续期程度相同的氨泄漏。
限定T_BED的正常操作范围的值可通过实验、经验、预测、建模或足以准确预测后处理系统或SCR装置操作的其它技术得出，并且利用不同设定、条件或操作范围的相同系统可使用多个范围或值。例如，在温度峰值的情况下，可利用某一程度的峰值作为阈值，并且对于上升温度的持续期可利用低阈值。在一个实施方式中正常操作范围的上限的示例性值为350℃，并且正常操作范围的下限的示例性实施方式为200℃。然而，如以上所述，这些数字很大程度上取决于所涉及的系统的具体情况。
如以上关于T_BED的时间加权评估所述，由于高T_BED或低T_BED值引起的转化效率下降未必立即恢复至正常转化效率。例如，若T_BED被提升超过SCR装置的正常操作范围一延长时段导致氨从催化器耗减，并且接着T_BED下降到正常操作范围内，氨储量水平可花时间恢复至所需的适当水平。作为停止故障诊断测试条件的T_BED的测试可识别T_BED从高温至正常温度的下降，并可维持持续停止故障诊断测试操作一段时间，该段时间为固定时期或者直至θ_NH3的预测模型描述催化器上的氨适当补充。
T_BED的瞬态效应可对转化效率造成不利影响。例如，SCR装置内快速升高的温度可影响装置内的氨浓度，且尽管T_BED此外保持在正常范围内，仍可对转化效率造成不利影响。类似地，SCR装置内的快速下降的温度可通过装置内的条件变化对转化效率造成不利影响。
图6以曲线示出根据本发明包括催化器温度和由此导致的转化效率的后处理系统的示例性操作。曲线图的顶部示出SCR装置内的温度变化。图示出在接近980秒处温度开始快速上升。曲线图的底部示出了SCR装置中的由此导致的转化效率。装置中的温度的快速上升随之而来的是转化效率的显著降低。停止故障催化器诊断测试的示例性条件包括监测SCR装置内的温度变化率，并针对超过阈值变化率的任何温度变化率停止测试。基于本文所述的由在200℃至350℃之间的T_BED描述的正常转化效率的示例性系统，停止故障催化器诊断测试的另一示例性条件包括温度相关项，例如要求T_BED大于300℃并要求T_BED上升率超过阈值上升率。在图6中，温度上升率由曲线图顶部的线的斜率描述。例如，可通过分析由图6描述的数据或者可由足以描述SCR装置的操作和转化效率的模型设定的值来标定温度相关项和阈值温度上升率。类似地，可分析并利用SCR装置内的温度的快速下降来停止诊断测试。这样，可基于对转化效率导致的影响，利用T_BED的瞬态上升停止诊断测试。
T_BED的瞬态行为可引起SCR装置中的转化效率的下降。类似地，发动机速度变化可影响转化效率。发动机速度加速在排气流中产生高温，可引起氨泄漏，从而影响转化效率。此外，尤其是包括截断燃料至燃烧室的发动机减速可显著减少发动机输出NOx，在某些情况下几乎是全面减少，从而导致不准确的转化效率测量并可引起储存的氨损失。结果，瞬时监测到的效率非常低或不准确。停止诊断测试并包括延迟直至发动机重新开始加速是优选的。监测作为停止故障诊断测试操作条件的发动机速度变化可识别其中瞬时发动机操作不利地影响转化效率的条件。
图7以曲线图示出根据本发明由发动机燃料供应快速减少引起的发动机快速减速以及由此导致的转化效率的变化。曲线的顶部绘出发动机的燃料供应率。燃料供应是发动机输出的直接指示，并且燃料供应的锐减对应于发动机输出以及排气输出的快速减少。曲线图的底部绘出由此导致的转化效率。如以上所述，发动机速度的快速降低导致SCR装置的变化的或不可预测的操作。在图7的示例性数据中，曲线图顶部的燃料供应的减少导致转化效率的随后降低。可利用燃料供应的这一减少来停止故障催化器诊断测试。例如，在图7的底部中，绘出了二元启用/停止指示器。在绘出的示例性实施方式中，诊断测试停止准则设定成燃料供应等于零并持续一定延迟时段。另选诊断测试停止准则可包括指示低燃料供应率的阈值，并且若燃料供应率跌破阈值则停止测试。这样的阈值可是固定的或者可基于最近燃料供应率变化。这样，可基于对转化效率导致的影响，利用描述发动机操作减速的燃料供应减少来停止诊断测试。
如以上所述，示例性后处理装置包括利用再生循环净化储存的污染物。例如，DPF将未燃烧的碳氢化合物和油烟储存在DPF内，并且利用周期性高温再生循环从DPF清除污染物。在某些示例性后处理系统中，该高温排放经过SCR装置并引起高的氨泄漏。在其它示例性后处理系统中，可利用旁通回路保护SCR装置以及对由高温再生循环造成的损坏敏感的其它后处理装置。然而，使用这样的旁通阀会影响SCR装置的转化效率。因此，可利用后处理系统内的高温再生循环检测来停止故障催化器诊断测试操作直至再生循环结束。图8以曲线示出根据本发明后处理系统中的示例性再生循环以及基于再生循环停止诊断测试。曲线图的三个部分绘出针对公共时间尺度的再生循环。曲线图的顶部绘出整个再生循环的T_BED。在顶部的中央，温度激增的一段时期与实现后处理系统的净化再生的升高排气温度相关联。曲线图的中央部分绘出描述当前利用的催化器的氨储存能力分数的氨储量分数。如以上所述，上升的T_BED值导致氨泄漏的升高。因此，在再生循环期间，氨储量分数急剧下降。曲线图的底部绘出整个再生循环的转化效率。再生循环期间转化效率下降是明显的。在再生循环结束之后，转化效率不会在T_BED值下降之后立即恢复。相反，将催化器上的氨恢复至正常水平需要在整个填充时间随时间注入还原剂。曲线示出已知在整个再生循环期间以及在再生循环之后的填充时间由于整个循环的排气流的高温使转化效率下降。这样可利用在再生循环期间以及再生循环之后的整个标定填充时间停止故障催化器诊断测试来避免故障催化器的错误指示。
排气流中的NOx包括NO和NO₂。在SCR装置中利用氨转化NO₂比转化NO更有效。可利用进入SCR装置的NO与NO₂的比值估计导致的NOx转化效率。可利用NO与NO₂的阈值比值停止故障催化器诊断测试操作，直至该比值恢复至有利于正常NOx转化的水平。
根据期望值控制以θ_NH3跟踪的储存在催化器上的氨。图9示出根据本发明用于控制尿素注入以在SCR中实现期望的氨储量水平的示例性数据流。信息流300包括基于发动机输出NOx确定未修改尿素注入指令的目标尿素注入模块310以及期望氨储量模块320、氨储量求和模块330以及确定氨注入校正项的氨至尿素转化模块340。信息流300对未修改尿素注入指令和尿素注入校正项求和，以确定校正尿素注入指令。目标尿素注入模块310监测发动机输出NOx，利用NH₃与NOx的比值指令，结合任何补偿因素，确定未修改尿素注入指令。可直接测量或通过对发动机操作建模(例如通过这里所述的虚拟NOx传感器)估计发动机输出NOx。NH₃与NOx的比值指令描述实现NOx转化的化学反应，并且如以上所述，该比值优选接近1比1。补偿因素包括改变有效NOx转化要求SCR装置中所需的氨量的任何可确定影响。模块310利用这些监测项估计会将所需氨量输送到催化器的尿素注入。然而，SCR装置内的状态可改变产生NOx转化所需的催化器上的氨储量实际所需的尿素量。模块320监测T_BED和目标转化效率。模块320对这些监测输入进行处理并确定期望θ_NH3以满足目标转化效率。模块320可包括标定查询表或公知根据这里所述的方法从T_BED和θ_NH3得到的描述转化效率的编程模型。氨储量求和模块330将来自模块320的期望θ_NH3项与预计θ_NH3项进行对比，并输出控制误差项。该控制误差项描述期望θ_NH3项与估计θ_NH3项之间的差或者达到期望θ_NH3项所需的θ_NH3的变化。该控制误差项量化氨储量差异。氨至尿素转化模块340将控制误差项转化成尿素注入校正项。求和模块350使未修改尿素注入指令与尿素注入校正项相加以产生校正尿素注入指令，其基于发动机输出NOx和控制误差量化待注入的尿素量。这样，可控制尿素注入以有效转化NOx。
上述控制误差项描述估计θ_NH3项与期望θ_NH3项的差或偏差。由于多种原因，不稳定或瞬态条件可引起实际氨储量变化。根据上述方法，在不稳定期或者在除故障催化器以外的因素引起转化效率变化时停止故障催化器诊断测试操作可避免错误指示故障催化器。公开了将控制误差与阈值控制误差进行对比的方法，并且若控制误差超过阈值项，则停止故障催化器诊断测试，直至控制误差减小。
如这里所述，可基于发动机操作测量或估计发动机输出NOx。其中发动机输出NOx超过正常范围或者传感器故障产生不利于正确测试转化效率的处理问题，可识别为发动机输出NOx故障。通过指示估计或实际NOx产生的发动机或后处理操作参数的任何组合监测发动机输出NOx故障，利用该监测可停止故障催化器诊断测试操作，直至发动机输出NOx恢复正常水平。
如在用于停止故障催化器诊断测试操作的示例性条件中所述，可利用影响SCR装置的转化效率的因素识别其中降低的转化效率或转化效率中的不稳定性可归因于除故障催化器之外的源的状况。这些因素可孤立使用，利用各因素与阈值或操作范围进行对比，以估计SCR装置中的正常操作。另选地或附加地，可同时利用多种因素评估在有利于诊断故障催化器的范围内的SCR装置的正常操作。图10以曲线示出根据本发明SCR装置通过一定范围的氨储量值以及催化剂床温度的示例性操作。针对θ_NH3绘出了NOx转化效率，绘出了多个数据图以示出具有各种T_BED值的SCR装置。如沿各数据图绘出的，催化器上存在的氨的减少导致转化效率的降低。如在数据图之间绘出的，对于给定θ_NH3值，温度变化影响导致的转化效率。此外，绘出了优选θ_NH3图，其描述可作为目标保持在催化器上的优选氨量。应当理解，氨储量要控制成的优选θ_NH3图是动力系所需的转化效率的函数，例如作为调节结果是实现所需转化效率所需的还原剂注入、氨泄漏率以及SCR装置和利用该装置的动力系的其它操作特性的函数。基于T_BED、θ_NH3的限制和输送至目标值的还原剂的正常操作，正常操作区域可定义为其中SCR装置的操作和导致的转化效率在正常的稳定范围内并且其中故障催化器诊断测试是适当的。可利用该区域内的操作停止故障催化器诊断测试操作，直至可将操作控制回该范围。
类似地，可同时利用T_BED和SV评估在有利于诊断故障催化器的范围内的SCR装置的正常操作。图11以曲线示出根据本发明SCR装置通过一定范围的空速值和催化剂床温度的示例性操作。如以上所述，由T_BED表示的SCR装置内的高温增大氨泄漏，并且对于运行故障催化器诊断测试是不优选的。类似地，高SV值也增大氨泄漏而产生对于运行故障催化器诊断测试来说是不优选的条件。图11通过T_BED和SV值的范围示出转化效率。如在数据中清楚的，T_BED和SV对转化效率具有累积效应。公开了利用T_BED和SV的动态阈值停止故障诊断测试操作的方法，可识别其中T_BED和SV不利地影响转化效率的状态。如图11中所示，区域1可被限定为在其中保持高转化效率。在该区域外，T_BED和SV的影响可不利地影响转化效率或使转化效率不稳定，从而停止故障诊断测试可避免故障催化器误指示。区域1上方指示其中T_BED和SV例如通过引起过度氨泄漏而显著降低转化效率的操作。该区域下方指示其中T_BED和SV例如通过引起低效转化的低温以及引起装置中的不稳定状态或者致使NOx在可发生转化之前被吹过SCR装置的高空速而显著降低转化效率的操作。在图11的具体示例性数据中，区域2被限定为其中转化效率可变或者未必处于较高值。后处理系统通常最佳地设计成在高转化效率的稳定区域(例如区域1)操作。后处理系统在瞬态期间或在升温期间在示例性区域2中操作。尽管由于T_BED和SV值提供的可预测的高转化效率，在稳定区域1中进行测试是有利的，但是已显示出由于有利的温度和SV条件，在该区域中的转化效率未必受故障催化器的高度影响。与故障催化器无关的该有效操作在故障催化器诊断测试中引起还原剂减少。另选的是，非最佳操作区域(例如，图11的示例性瞬态区域2)中的转化效率可更明显地受到故障催化器的影响。结果，尽管正常催化器的转化效率较低且可能在诸如区域2的瞬态区域中更可变，在这一区域中的诊断测试操作对于识别故障催化器来说可能是有用的。在这种情况下，优选的是不停止这一区域中的诊断测试，而是仔细选择阈值转化效率或者在该区域中进行冗余测试以在利用诊断测试的提高解析度的同时对区域中的可变性做出解释。以上述方式，通过估计T_BED和SV或对其建模，可与动态阈值进行对比，以停止或启用诊断测试，其中在稳定区域中应用稳定停止准则，在瞬态区域中应用瞬态停止准则。
NOx传感器和氧传感器会为车辆增加成本和重量，并且这样的传感器通常需要在一段升温时间后实现的特定操作温度范围以发挥功效。如以上所述，可利用虚拟NOx传感器估计后处理系统中NOx的存在。图12示意性绘出根据本发明在发动机控制模块中使用并确定NOx生成估计的示例性NOx模型模块。示例性模型模块500在NOx生成估计系统510内操作，并包括模型模块520以及NOx估计模块530。发动机传感器输入x₁至x_n被输入至NOx模型模块，并可包括多种因素，这些因素包括温度、压力、包括气门和点火正时的发动机控制设置以及指示燃烧室内的燃烧状态的其它读数。模型模块520接收这些输入并应用已知关系确定多个参数以描述燃烧室内的燃烧。这些描述性参数的实施例包括：EGR％，即转移回燃烧室以控制燃烧过程的排气的百分比；空燃充量比(AFR)，其描述燃烧室中存在的空气和燃料的混合物；燃烧温度衡量(measurable)，包括例如燃烧点燃气体温度或者评估燃烧温度；在整个燃烧过程跟踪燃烧进程的燃烧正时衡量，例如CA50，即在50％曲柄角处燃烧室中最初存在的燃料量燃烧的测量值；以及燃料轨压力，其指示可用于燃料喷射器以喷洒到燃烧室的燃料压力。这些描述性参数可用于估计在整个燃烧过程中燃烧室内存在的状态。如以上所述，燃烧室内存在的状态影响燃烧过程中NOx的产生。这些描述性参数可被传送至NOx估计模块530，其中编程计算利用这些描述性参数作为输入以估计因燃烧过程引起的NOx生成。然而，如以上所述，分析描述燃烧过程的变量的模型可包括复杂计算，与得到实时结果所需的时间相比这要花更长时间计算，需要大量处理能力，并且仅具有预编程算法允许的准确性。由于这些挑战以及对准确及时的信息的需求，作为后处理控制策略的一部分的ECM内的NOx生成估计当前不是优选的。
可利用各种发动机传感器输入来量化描述燃烧过程的参数。然而，难以直接监测发动机内发生的燃烧。传感器可检测并测量流入气缸的燃料流和空气流，一传感器可监测正施加至火花塞的特定电压，或者一处理器可采集预测产生自动燃烧所必需的条件的信息总和，但是这些读数一起仅是燃烧的预测并未测量实际燃烧结果。测量实际燃烧结果的一种示例性方法利用在整个燃烧过程中从燃烧室内取得的压力测量值。气缸压力读数提供描述燃烧室内的状态的真实读数。基于对燃烧过程的理解，可对气缸压力进行分析以估计具体气缸内的燃烧过程的状态，按照燃烧相位和燃烧强度描述燃烧。在已知条件下在已知正时的已知充量的燃烧在气缸内产生可预测的压力。通过描述某些曲柄角处的燃烧相位和强度，可将具体燃烧过程的启动和进程描述为估计燃烧状态。通过估计气缸的燃烧过程的状态，可确定在整个燃烧过程中影响NOx生成的因素，并可将这些因素用于NOx生成估计。
用于监测燃烧相位的一种公知方法是基于已知参数估计给定曲柄角的燃烧质量分数比。燃烧质量分数比描述已燃烧并用于燃烧相位的良好估计的燃烧室中的充量百分比。图13以曲线示出根据本发明的示例性燃烧质量分数曲线。对于给定曲柄角，示出的曲线描述对于该燃烧过程已燃烧的充量内的燃料空气混合物的估计百分比。为了用作燃烧相位度量，公知的是识别所关心的具体燃烧质量分数百分比或者所关心的具体曲柄角。图13将CA50％识别为燃烧质量分数等于50％的曲柄角。通过在该气缸中在多个燃烧过程中或者在多个气缸中检验该具体度量，可描述具体燃烧过程的对比相位。
如以上所述，可利用燃烧相位来估计具体燃烧过程的状态。公开了一种用于监测燃烧相位以诊断低效燃烧的示例性方法，借此监测发动机中的燃烧，针对各气缸燃烧过程产生燃烧质量分数比，并比较气缸的燃烧相位。若一个气缸在该第一气缸的具体曲柄角处的燃烧相位与另一气缸在该第二气缸的相同曲柄角处的燃烧相位相差超过阈值相位差，则可推断异常燃烧。通过该方法可诊断异常燃烧的多个源。例如，若某些状态引起燃烧室内的提前点燃或爆燃，则气缸压力读数会表现与正常燃烧不同的值。此外，致使在不正确时刻注入充量的燃料系统注入正时故障将引起异常气缸压力读数。而且，若气缸不点火或从未实现燃烧，则气缸压力读数会表现与正常燃烧不同的值。类似地，可利用压力曲线来诊断其它异常燃烧状态，例如空气燃料混合物变化、凸轮轴相位变化以及相关部件的维护失效。任意这类燃烧健康诊断都涉及NOx，对估计NOx生成是有用的。
已知有多种方法来估计燃烧质量分数。一种方法检查来自燃烧室内的压力数据，包括分析因燃烧导致的燃烧室内的升压。有各种方法来量化因燃烧导致的气缸中的升压。压力比管理(PRM)是基于Rassweiler方法的方法，Rassweiler方法称可由燃烧引起的升压分数来近似得出燃烧质量分数。在已知条件下在已知时刻的已知充量燃烧往往产生气缸内的可持续预测的升压。PRM从在给定曲柄角(P_CYL(θ))的燃烧下的测量气缸压力与计算马达压力之比得出压力比(PR)，若在给定曲柄角(P_MOT(θ))处气缸中未发生燃烧则估计压力值，得到以下等式。
PR(θ)=PCYL(θ)PMOT(θ)]]>[14]
图14以曲线示出根据本发明的在整个燃烧过程中针对曲柄角绘出的示例性气缸压力。P_MOT(θ)展示在无任何燃烧的情况下来自压缩被困袋的气体的活塞的光滑反抛物线峰。在BDC处的活塞关闭所有气门，活塞上升而压缩气体，活塞在压力曲线的峰值处达到TDC，并且当活塞下落离开TDC时压力下降。超过P_MOT(θ)的压力升高由P_CYL(θ)绘出。燃烧正时因应用而异。在该具体示例性曲线中，P_CYL(θ)在TDC附近开始从P_MOT(θ)上升，这描述TDC之前某一时刻的点火事件。当充量燃烧时，由燃烧产生热和功，从而引起燃烧室内的压力升高。PR是P_MOT与P_CYL的比值，并且P_MOT是P_CYL的分量。净燃烧压力(NCP(θ))是在给定曲柄角处P_CYL(θ)与P_MOT(θ)之差或者由燃烧导致的燃烧室内的升压。应当理解，通过PR减一，可如下确定NCP与P_MOT之比。
[15]
因此可利用通过以上等式测得的PR来直接描述气缸内的燃烧强度。将曲柄角θ处的PR减一规范化为期望或理论最大的PR值减一得出在曲柄角θ处因燃烧引起的升压与在燃烧过程完成时因燃烧引起的期望总升压的分数压力比。该规范化可由以下等式表述。
[16]
通过将因燃烧引起的升压等同于燃烧进程，该分数压力比描述该具体燃烧过程的燃烧质量分数。通过利用PRM，可利用来自气缸的压力读数来估计该气缸的燃烧质量分数。
利用PRM的上述方法可应用于大范围的与压燃式发动机相关的温度、气缸充量和正时，其附加好处是不需要标定的压力传感器。由于PR为压力比，可利用未标定的线性压力换能器从各气缸获取压力数据读数。
估计燃烧质量分数的另一方法是直接利用Rassweiler方法，通过计算给定曲柄角处释放的总热量而确定燃烧质量分数。Rassweiler方法利用来自气缸的压力读数近似得出气缸中的增量热释放。该方法由以下等式给出。
[17]
燃烧质量分数，即在某一曲柄角处有多少充量已燃烧的计量，可通过确定在给定曲柄角处整个燃烧过程的发生的热释放分数来近似得出。由Rassweiler方法确定的增量热释放可在一定范围的曲柄角上求和，与燃烧过程的总期望或理论热释放进行对比，并用于估计燃烧质量分数。例如，若对于给定曲柄角已实现总期望热释放的75％，则可估计在该曲柄角处发生该循环的75％的燃烧。
可利用其它方法估计燃烧质量分数。一种方法通过基于分析整个充量燃烧的释放的热和所做的功来分析经典热释放测量而量化因燃烧引起的燃烧室内的能量变化率。这样的分析关注热力学第一定律，该定律指出在封闭系统中能量的净变化等于该系统增加的热和功的总和。应用于燃烧室，燃烧室和封闭的气体中的能量增大等于传递至燃烧室的壁和气体的热加上燃烧所做的膨胀功。
利用这些经典热释放测量来近似得出燃烧质量分数估计的示例性方法对整个燃烧过程的充量燃烧释放的热释放率进行分析。可在一定范围的曲柄角上对该热释放率dQ_ch/dθ进行积分，从而描述以热形式释放的净能量。通过本领域公知的推导，该热释放可由以下等式表述。
[18]
γ包括比热比，并名义上选择为与计算信号偏差并且不具有EGR所用的温度对应的温度下的空气比热比。因而，名义上或最初对于柴油机γ＝1.365，名义上对于传统汽油机γ＝1.30。然而，这可基于来自空气和化学计量产品的比热数据，利用等价比估计以及针对操作条件的EGR摩尔分数并利用关系式[γ＝1+(R/c_v)]以及空气和产品特性的加权平均通过以下表达式进行调节，其中R为通用气体常数。
c_v(T)＝(1.0-φ*EGR)*c_vair(T)+(φ*EGR)*c_vstoichprod(T)    [19]
该表达式在与用于计算信号偏差取样的压力的温度对应的气体温度下进行评估。
无论是通过上述方法计算还是通过本领域公知的其它方法计算，可将对于给定曲柄角在燃烧过程中释放的能量的计算与燃烧过程的期望或理论总能量释放进行对比。该对比得出用于描述燃烧相位的燃烧质量分数估计。
上述方法容易简化而编程到微控制器或其它装置中以在内燃机正在进行的操作期间如下执行。
一旦对于具体燃烧过程生成燃烧质量分数曲线，该曲线对于评估具体燃烧过程的燃烧相位是有用的。再次参照图14，取一参考点，从该参考点对比来自不同燃烧过程的燃烧质量分数估计。在该具体实施方式中，选择代表燃烧了50％的充量的曲柄角CA50％。可选择其它测量，只要对于每一对比使用相同测量即可。
燃烧质量分数值确定是本领域公知的实践。尽管以上描述了用于确定燃烧质量分数的示例性方法，然而本文公开的利用燃烧质量分数值来诊断气缸燃烧问题的方法可与任何确定燃烧质量分数的方法一起使用。可利用得出燃烧质量分数的任何实践，并且本发明并不意图局限于本文所述的具体方法。
存在分析气缸压力信号的其它方法。公知有用于处理复杂或噪声信号并将该信号简化成有用信息的方法。一种这样的方法包括通过快速傅立叶变换(FFT)进行频谱分析。FFT将周期性或重复信号简化成有助于将该信号变换成其频谱分量的谐波信号的总和。一旦识别了该信号的分量，就可对其进行分析并可从该信号获取信息。
来自位于燃烧气缸中或与燃烧气缸通讯的压力转换器的压力读数包含与燃烧室内发生的燃烧直接相关的信息。然而，发动机是非常复杂的机构，并且这些压力读数除P_CYL(θ)测量外还可包含来自其它源的多重压力振荡。快速傅立叶变换(FFT)是本领域公知的数学方法。公知为频谱分析的一种FFT方法对复杂信号进行分析并将该信号分成可由谐波总和表示的分量部分。由f(θ)表示的压力转换器信号的频谱分析可如下表示。
FFT(f(θ))＝A₀+(A₁sin(ω₀θ+φ₁))+(A₂sin(2ω₀θ+φ₂))
            +...+(A_Nsin(Nω₀θ+φ_N))                     [20]
信号f(θ)的各分量N表示燃烧室内的压力的周期性输入，N的各渐增增量包括信号或较高频率。实验分析表明在燃烧过程的各个阶段由燃烧和活塞运动引起的压力振荡P_CYL(θ)往往为频率最低的第一谐波。通过分离该第一谐波信号，可测量并评估P_CYL(θ)。如本领域公知的，FFT提供与各识别谐波的振幅和相位相关的信息，在以上等式的各谐波中记录为项。因此，第一谐波的角度或为跟踪燃烧相位信息的主项。通过分析与P_CYL相关的FFT输出的分量，可量化该分量的相位信息并使其与期望相位或其它缸的相位进行对比。该对比允许对测量相位值进行评估并且若差值大于阈值相位差，则指示警报，表明该气缸中存在燃烧问题。
当输入信号处于稳态时，最有效地估计通过FFT分析的信号。变化输入信号的瞬态效应会在所进行的估计中产生误差。尽管公知补偿输入信号的瞬态效应的方法，然而本文公开的方法在其中消除了瞬态效应的空转或稳态平均发动机速度条件下最佳执行。在可接受的稳定测试期间完成测试的一种公知方法是进行采样并利用控制模块内的算法使发动机的稳态操作期取得的测试数据生效或无效。
应当注意，尽管优选在发动机空转或稳态操作时取得测试数据，然而可通过复杂的编程计算或发动机模型利用从这些分析导出的信息，以在整个发动机操作的各种范围中实现更准确的发动机控制。例如，若在空转时进行的测试和分析表明编号四的气缸具有部分阻塞的注射器，则可在整个操作的不同范围内对该气缸的燃料注入正时进行修改以补偿察觉到的问题。
一旦通过FFT分析了气缸压力信号，可以各种方式应用来自压力信号的信息以分析燃烧过程。例如，可利用分析过的压力信号产生在以上方法中讨论的分数压力比，并可用于描述燃烧质量分数百分比，以描述燃烧过程的进程。
一旦诸如压力读数的测量可用，则可计算与燃烧过程相关的其它描述性参数。可利用本领域公知的物理性质和关系采用描述燃烧过程的具体特性的子模型将气缸压力和其他容易得到的发动机传感器项转化成描述燃烧过程的变量。例如，体积效率，即进入气缸的空燃充量与气缸容量的比值，可由以下等式表述。
[21]
如以上所述，可通过曲轴速度传感器容易地测量RPM或者说发动机速度。P_im或者说进气歧管压力通常由于与发动机控制相关而进行测量，并且为容易得到的项。或者说流入气缸的充量的新鲜空气质量流量部分也是通常可在发动机的进气系统中测量的项，或者可另选地容易从P_im、环境大气压力以及进气系统的公知特性导出。可从气缸压力以及其它容易得到的传感器读数导出的描述燃烧过程的另一变量是流入气缸中的充量流其可由以下等式确定。
m·c=Pim·rpm·D·η2RTim]]>[22]
D等于发动机排量。R为本领域公知的气体常数。T_im为来自入口歧管的温度读数。可从气缸压力以及其它容易得到的传感器读数导出的描述燃烧过程的另一变量为EGR％，或者说转向进入排气再循环回路中的排气的百分比。EGR％可由以下等式确定。
EGR%=1-m·am·c]]>[23]
可由气缸压力以及其它容易得到的传感器读数导出的描述燃烧过程的再一变量为CAx，其中x等于期望分数压力比。CAx可由以下等式确定。
Z=PCYL(θ)PMOT(θ)-1]]>[24]
填入期望分数压力比作为Z并对θ求解得到CAx。例如，CA50可如下确定。
PCYL(θ)PMOT(θ)=1.5]]>[25]
还可从气缸压力以及其它容易得到的传感器读数来估计燃烧室内的各种温度。图15绘出根据本发明的能够在燃烧室内估计到的用于描述燃烧过程的多种不同温度。燃烧室内的平均温度T_a可由以下等式确定。
Ta=Pmax·V(PPL)1.05*m·cR]]>[26]
P_max为在整个燃烧过程中在燃烧室内获得的最大压力。PPL为出现P_max的曲柄角的测量。V(PPL)为出现P_max的点处气缸的容积。燃烧室内的充量的尚未燃烧或未燃烧部分的平均温度T_u可由以下等式确定。
[27]
是燃料质量流，并可由公知燃料轨压力与公知特性以及燃料喷射器操作相结合而确定，或者由和确定。α和β是基于发动机速度和负载的标定量，并可通过实验、经验、预测、建模或足以准确预计发动机操作的其它技术得到，并且相同发动机针对每一气缸并针对不同发动机设定、条件或操作范围可利用多个标定曲线。λ_s是具体燃料的化学计量空燃比，并包括本领域公知的值。T_ex是测量排气温度。T_im和P_im是在进气歧管处取得的温度和压力读数。P_max-ΔP描述就在燃烧开始之前燃烧室中的压力。γ是上述比热常数。燃烧室内的充量的燃烧或燃尽部分的平均温度T_b可由以下等式确定。
[28]
注意，以上等式通过忽略至气缸壁的热损耗而以本领域公知的方法简化。补偿这种简化的方法是本领域公知的，这里不详细描述。通过利用上述关系及推导，可利用气缸压力及其它容易得到的传感器读数来确定描述正监测的燃烧过程的多个参数。
如以上所述，可利用气缸压力读数来描述燃烧室内发生的燃烧状态以用作估计NOx生成的因素。还如以上所述，多种其它因素与正确估计NOx生成相关。图16是根据本发明在一组给定状态下描述多种输入对NOx排放的标准化影响的示例性模型化结果的图示。如以上所述，公知基于发动机的公知特性利用模型模块和NOx排放模块来模拟或估计NOx生成的方法。在该具体示例性分析中用表征燃烧过程NOx生成的模型可由以下表达式表征。
NOx＝NNT(Pmax，CA50，CApmax，EGR％，AFR)          [29]
如图16的图示结果所示，多种因素对于NOx生成具有变化影响。在该特定组条件下，对于被建模的发动机来说EGR％对NOx生成的影响最大。在该情况下，通过本领域公知的方法，通过EGR回路使特定量的排气再循环回到燃烧室中会降低燃烧过程的绝热火焰温度，从而降低氮分子和氧分子在燃烧期间所处的温度，从而降低NOx生成率。通过在各种发动机操作条件下研究这样的模型，神经网络可具有最有用的输入以提供NOx生成的正确估计。此外，研究这样的模型提供对于选择输入数据以初始化训练该神经网络、改变输入并提供与传感器输入对应的输出以及最可能影响NOx生成的描述性参数的有用的信息。
通过上述方法，可针对一组发动机传感器输入产生NOx生成估计。如本领域普通技术人员将理解的，发动机操作的等式和模型预测通常在发动机以稳态或接近稳态操作时最有效地操作。然而，可针对瞬态或动态发动机操作对NOx生成估计及其准确性的影响进行观察和预测。描述动态模型或动态过滤模块的示例性表述如以下所述：
[30]
其中利用暂时NOx读数和来自训练神经网络的输出y估计NOx生成中的变化。这样的变化变量可用于渐进地估计NOx生成或可用于检查或过滤NOx生成估计。图17示意性示出根据本发明的示例性系统，其产生NOx生成估计，利用神经网络内的模型产生NOx生成估计并包括动态模型模块以针对动态发动机和车辆状态的影响补偿NOx生成估计。NOx生成估计系统400包括模型模块410、神经网络模块420以及动态模型模块430。可通过实验、经验、预测、建模或足以准确预计发动机操作的其它技术确定在动态或变化条件下最有可能影响NOx生成估计的当前操作条件下的因素。与这些因素相关的输入与来自神经网络模块420的输出一起供送至动态模型模块430，并且可基于动态模型模块430确定的动态条件的突出影响对来自神经网络的原始输出进行调节、过滤、平均、去优先或其它修改。这样，在估计NOx生成时可将动态发动机或车辆操作条件的影响考虑在内。
实际转化效率的测量可能是有噪声的。在实际转化效率与故障转化效率进行对比时可利用积分作为低通滤波器。各种信号尤其是在任何给定时刻的各种预测NOx值的对比的译释易于具有由噪声导致的误释或误指示。通过积分产生的数据曲线对比大大简化，并且对比中误释或误指示的可能性大大降低。
本发明描述了某些优选实施方式及其变型。通过阅读并理解说明书，本领域技术人员会想到进一步变型及变更。因此，本发明理应不局限于作为实施本发明而构想的最佳模式而公开的具体实施方式，而是本发明包括落于所附权利要求范围内的所有实施方式。