《柴油机微粒捕集器再生系统建模与控制策略研究》
随着环保法规的日益严格，柴油机微粒捕集器（DPF）作为控制柴油机颗粒物排放的有效手段，得到了广泛应用。DPF的再生控制策略对于降低燃料消耗、确保DPF安全运行具有重要意义。本文针对这一主题进行了深入的研究，设计并优化了DPF再生控制策略，并通过模拟模型验证了其有效性。
首先，利用AVL Boost软件构建了柴油发动机及其后处理系统的仿真模型。这些模型基于实验数据进行校准和验证，确保了模型的准确性和可靠性。通过仿真模型，可以进行基础的模拟研究，了解DPF工作的一些基本规律。
其次，采用Matlab Simulink将发动机模型和后处理模型集成在一起，实现了控制策略的设计。在Simulink环境中构建的控制策略具有易于维护和移植的优势。为了实现更精确的再生控制，建立了简化的柴油氧化催化剂（DOC）和DPF的数学模型。基于这些模型，设计了一种闭环控制策略。通过数学模型计算DPF中的颗粒物量，并结合实际温度的反馈修正，通过数值计算实时确定燃油喷射量，从而形成闭环控制。
进一步，通过对模拟模型的优化，研究了在不同发动机工况和再生阶段采用不同的DPF升温速率和进气温度目标，可以在确保安全性的前提下最小化再生过程的燃料消耗。此外，还设计并制作了DPF再生控制系统硬件，该系统包含16位微控制器、大功率驱动电路以及通信模块等组件。
控制策略经过多方面的优化并在集成模拟模型中进行了仿真，验证了策略的有效性。通过这种方式，不仅能够提升DPF再生过程的效率，还能降低运营成本，同时确保系统的稳定性和安全性。
总结来说，这篇研究论文探讨了柴油机微粒捕集器再生系统的建模方法、控制策略设计以及硬件实现，为实际工程应用提供了理论基础和技术支持。其成果对提高柴油机排放控制的性能、减少环境污染以及节约能源具有显著意义。
