| 专利名称： | 用于伺机性柴油微粒过滤器再生的系统和方法 | ||
| 专利名称(英文)： | For waiting for an opportunity diesel particulate filter regeneration system and method | ||
| 专利号： | CN201610017882.1 | 申请时间： | 20160112 |
| 公开号： | CN105781830A | 公开时间： | 20160720 |
| 申请人： | 福特环球技术公司 | ||
| 申请地址： | 美国密歇根州 | ||
| 发明人： | D·尤帕德雅; M·赫普卡; T·A·布鲁贝克; C·S·亨德里克森 | ||
| 分类号： | F02M37/22 | 主分类号： | F02M37/22 |
| 代理机构： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 赵蓉民; 孙娜燕 |
| 摘要： | 本发明涉及伺机性柴油微粒过滤器再生的系统和方法。提供用于基于基于云的交通信息和导航信息的柴油微粒过滤器伺机性再生的方法和系统。在一个示例中，方法可以包括，基于来自超前车辆网络的信息和导航信息确定再生的开始、再生的终止和再生的程度，以便降低再生燃料处罚。 | ||
| 摘要(英文)： | Methods and systems are provided for opportunistic regeneration of a diesel particulate filter based on cloud based traffic information and navigation information. In one example, a method may include determining initiation of regeneration, termination of regeneration and a degree of regeneration based on information from a lead vehicular network and navigation information in order to reduce a regeneration fuel penalty. | ||
1.一种方法，其包含： 基于烟粒负荷、预测的目的地距离和将车辆速度维持大于阈值车辆速度的估计的能 力，选择性地再生柴油微粒过滤器，所述微粒过滤器接收来自燃烧柴油燃料的发动机的排 气。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计的能力在大于阈值持续时间的持续时间 内被维持；并且其中所述估计基于车辆速度和车辆至车辆网络内的其他车辆的平均速度。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述烟粒负荷大于第一阈值烟粒负荷，所述预测的 目的地距离大于第一阈值距离，并且所述车辆速度小于所述车辆网络的所述平均速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述车辆网络包括在所述车辆前面并在相距所述 车辆的阈值距离内行进的一个或多个车辆。
5.根据权利要求3所述的方法，其进一步包含，响应于所述烟粒负荷大于第二阈值负 荷，仅基于烟粒负荷再生所述微粒过滤器，所述第二阈值负荷大于所述第一阈值负荷。
6.根据权利要求4所述的方法，进一步包含，响应于所述车辆速度大于所述阈值车辆速 度并且所述车辆速度小于所述车辆网络的所述平均速度，执行所述微粒过滤器的完全再 生。
7.根据权利要求4所述的方法，其进一步包含，响应于所述车辆速度大于所述车辆网络 的所述平均速度并且所述车辆网络的所述平均速度小于所述阈值车辆速度，执行所述微粒 过滤器的部分再生。
8.根据权利要求4所述的方法，其进一步包含，响应于以下状况中的一个或多个而准备 终止所述再生：检测到车辆从预测的路径绕道、所述预测的目的地距离小于第二阈值距离 和所述车辆速度小于所述阈值车辆速度，和其中所述第二阈值距离小于所述第一阈值距 离。
9.根据权利要求1所述的方法，其进一步包含，确定填充所述微粒过滤器的第一成本， 确定再生所述微粒过滤器的第二成本以及响应于所述再生的第二成本小于所述填充的第 一成本，开始所述微粒过滤器的所述再生。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述填充的第一成本基于被迫再生的概率、部分 再生的概率和估计的填充所述过滤器对所述发动机的效率的影响。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述再生的第二成本基于达到柴油氧化催化剂 起燃温度的第一燃料成本和实现期望再生量的第二燃料成本。
12.一种用于车辆的方法，其包含： 在第一状况期间，基于微粒过滤器中积聚的烟粒量和基于成本的伺机性再生状况，执 行微粒过滤器的再生； 在第二状况期间，基于所述积聚的烟粒量而不基于所述基于成本的伺机性再生状况， 执行再生；并且 其中，所述基于成本的再生状况基于包括所述车辆的车辆网络的交通信息、在阈值距 离内行进在所述车辆前面的一个或多个车辆和所述车辆的目的地的目的地信息中的一个 或多个来确定。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述第一状况包括所述烟粒量大于第一阈值量 且小于第二阈值量；并且其中所述第二阈值量大于所述第一阈值量。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述第二状况包括所述烟粒量大于所述第二阈 值量。
15.根据权利要求14所述的方法，其中确定所述基于成本的伺机性再生状况包括确定 填充所述过滤器的第一成本和再生所述过滤器的第二成本；其中所述填充的第一成本基于 被迫再生的概率、部分再生的概率和估计的填充所述过滤器对所述车辆中的发动机的效率 的影响；并且其中所述再生的第二成本基于达到柴油氧化催化剂起燃温度的第一燃料成本 和实现期望再生量的第二燃料成本。
16.根据权利要求15所述的方法，其进一步包含，响应于所述再生的第二成本降至所述 填充的第一成本之下，开始所述过滤器的再生。
17.根据权利要求16所述的方法，其进一步包含，响应于所述再生的第二成本增加至所 述填充的第一成本之上、或响应于估计的所述再生的第二成本保持在所述填充的第一成本 之下的持续时间小于阈值持续时间，停止所述过滤器的再生。
18.根据权利要求14所述的方法，其中确定所述基于成本的伺机性再生状况包括基于 达到最终目的地剩余的距离、超前车辆网络的平均车辆网络速度、所述超前车辆网络的平 均网络负荷和绕道的概率确定实现期望再生量的条件概率；以及进一步包含，响应于所述 条件概率增加至预先选定的概率之上，再生所述过滤器。
19.一种用于车辆的系统，其包含： 发动机，其具有排气管； 微粒过滤器，其在排放控制装置的下游耦接在所述排气管中； 通信模块，其用于将所述车辆通信地耦接至非车载云网络并且用于将所述车辆通信地 耦接至导航系统；和 计算机可读存储介质，其具有在其上被编码以控制所述微粒过滤器的再生的指令，所 述指令包括： 响应于存储的微粒量和估计的在大于阈值持续时间的持续时间内维持再生成本低于 填充所述过滤器的成本的能力，开始微粒过滤器再生的指令； 响应于所述存储的微粒量降至存储的微粒的阈值百分比之下和所述再生的成本增加 至所述填充的成本之上中的一个或多个，终止所述微粒过滤器再生的指令；其中，存储的微 粒的所述阈值百分比基于微粒燃烧速率。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述指令包括基于预测的车辆操作者的行为确 定所述再生的成本，所述预测的行为基于当前车辆速度、包括在所述车辆前面行进并且与 所述云网络通信的一个或多个车辆的超前车辆网络的平均速度、所述车辆的当前位置、所 述车辆的目的地和行进历史来确定。
1.一种方法，其包含： 基于烟粒负荷、预测的目的地距离和将车辆速度维持大于阈值车辆速度的估计的能 力，选择性地再生柴油微粒过滤器，所述微粒过滤器接收来自燃烧柴油燃料的发动机的排 气。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计的能力在大于阈值持续时间的持续时间 内被维持；并且其中所述估计基于车辆速度和车辆至车辆网络内的其他车辆的平均速度。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述烟粒负荷大于第一阈值烟粒负荷，所述预测的 目的地距离大于第一阈值距离，并且所述车辆速度小于所述车辆网络的所述平均速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述车辆网络包括在所述车辆前面并在相距所述 车辆的阈值距离内行进的一个或多个车辆。
5.根据权利要求3所述的方法，其进一步包含，响应于所述烟粒负荷大于第二阈值负 荷，仅基于烟粒负荷再生所述微粒过滤器，所述第二阈值负荷大于所述第一阈值负荷。
6.根据权利要求4所述的方法，进一步包含，响应于所述车辆速度大于所述阈值车辆速 度并且所述车辆速度小于所述车辆网络的所述平均速度，执行所述微粒过滤器的完全再 生。
7.根据权利要求4所述的方法，其进一步包含，响应于所述车辆速度大于所述车辆网络 的所述平均速度并且所述车辆网络的所述平均速度小于所述阈值车辆速度，执行所述微粒 过滤器的部分再生。
8.根据权利要求4所述的方法，其进一步包含，响应于以下状况中的一个或多个而准备 终止所述再生：检测到车辆从预测的路径绕道、所述预测的目的地距离小于第二阈值距离 和所述车辆速度小于所述阈值车辆速度，和其中所述第二阈值距离小于所述第一阈值距 离。
9.根据权利要求1所述的方法，其进一步包含，确定填充所述微粒过滤器的第一成本， 确定再生所述微粒过滤器的第二成本以及响应于所述再生的第二成本小于所述填充的第 一成本，开始所述微粒过滤器的所述再生。
10.根据权利要求9所述的方法，其中所述填充的第一成本基于被迫再生的概率、部分 再生的概率和估计的填充所述过滤器对所述发动机的效率的影响。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述再生的第二成本基于达到柴油氧化催化剂 起燃温度的第一燃料成本和实现期望再生量的第二燃料成本。
12.一种用于车辆的方法，其包含： 在第一状况期间，基于微粒过滤器中积聚的烟粒量和基于成本的伺机性再生状况，执 行微粒过滤器的再生； 在第二状况期间，基于所述积聚的烟粒量而不基于所述基于成本的伺机性再生状况， 执行再生；并且 其中，所述基于成本的再生状况基于包括所述车辆的车辆网络的交通信息、在阈值距 离内行进在所述车辆前面的一个或多个车辆和所述车辆的目的地的目的地信息中的一个 或多个来确定。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述第一状况包括所述烟粒量大于第一阈值量 且小于第二阈值量；并且其中所述第二阈值量大于所述第一阈值量。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述第二状况包括所述烟粒量大于所述第二阈 值量。
15.根据权利要求14所述的方法，其中确定所述基于成本的伺机性再生状况包括确定 填充所述过滤器的第一成本和再生所述过滤器的第二成本；其中所述填充的第一成本基于 被迫再生的概率、部分再生的概率和估计的填充所述过滤器对所述车辆中的发动机的效率 的影响；并且其中所述再生的第二成本基于达到柴油氧化催化剂起燃温度的第一燃料成本 和实现期望再生量的第二燃料成本。
16.根据权利要求15所述的方法，其进一步包含，响应于所述再生的第二成本降至所述 填充的第一成本之下，开始所述过滤器的再生。
17.根据权利要求16所述的方法，其进一步包含，响应于所述再生的第二成本增加至所 述填充的第一成本之上、或响应于估计的所述再生的第二成本保持在所述填充的第一成本 之下的持续时间小于阈值持续时间，停止所述过滤器的再生。
18.根据权利要求14所述的方法，其中确定所述基于成本的伺机性再生状况包括基于 达到最终目的地剩余的距离、超前车辆网络的平均车辆网络速度、所述超前车辆网络的平 均网络负荷和绕道的概率确定实现期望再生量的条件概率；以及进一步包含，响应于所述 条件概率增加至预先选定的概率之上，再生所述过滤器。
19.一种用于车辆的系统，其包含： 发动机，其具有排气管； 微粒过滤器，其在排放控制装置的下游耦接在所述排气管中； 通信模块，其用于将所述车辆通信地耦接至非车载云网络并且用于将所述车辆通信地 耦接至导航系统；和 计算机可读存储介质，其具有在其上被编码以控制所述微粒过滤器的再生的指令，所 述指令包括： 响应于存储的微粒量和估计的在大于阈值持续时间的持续时间内维持再生成本低于 填充所述过滤器的成本的能力，开始微粒过滤器再生的指令； 响应于所述存储的微粒量降至存储的微粒的阈值百分比之下和所述再生的成本增加 至所述填充的成本之上中的一个或多个，终止所述微粒过滤器再生的指令；其中，存储的微 粒的所述阈值百分比基于微粒燃烧速率。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述指令包括基于预测的车辆操作者的行为确 定所述再生的成本，所述预测的行为基于当前车辆速度、包括在所述车辆前面行进并且与 所述云网络通信的一个或多个车辆的超前车辆网络的平均速度、所述车辆的当前位置、所 述车辆的目的地和行进历史来确定。
翻译：技术领域
本发明大体涉及用于基于车辆网络信息控制车辆以执行柴油微粒过滤器再生的 方法和系统。
背景技术
排放控制装置(诸如柴油微粒过滤器(DPF))可以通过捕集烟粒微粒来减少柴油发 动机的烟粒排放量。此类装置可以在发动机运转期间再生，以减少捕集的微粒物质量。再生 通常通过将DPF的温度升高至预定水平、将温度维持在预定水平、以及确保进入DPF的排气 具有特定成分以便燃烧或氧化微粒物质来实现。
一种用于控制过滤器再生的方法包括，响应于过滤器中的微粒量增加至阈值量之 上而开始再生事件，以及响应于微粒量降至阈值量之下或响应于车辆在不利于再生的状况 下(诸如在怠速停止状况下)运转而终止再生事件。
然而，发明人在此已经认识到此类方法的问题。例如，在当持续完全再生的状况几 乎不可用时的车辆运转期间，诸如在包括频繁怠速停止和轻负荷运转的城市行驶状况期 间，基于烟粒负荷再生可能在DPF被完全再生之前引起频繁的提前再生终止。提前终止导致 增加的再生频率，从而导致增加的再生燃料处罚/缺陷(penalty)(RFP)和降低的燃料经济 性。
发明内容
在一个示例中，上述问题可以通过一种方法至少部分地解决，该方法包含：基于烟 粒负荷、预测的目的地距离和在持续时间内维持车辆速度大于阈值车辆速度的估计的能 力，选择性再生柴油微粒过滤器，所述微粒过滤器接收燃烧柴油燃料的发动机的排气，其中 所述估计基于当前车辆速度和车辆至车辆网络内的其他车辆的平均车辆网络速度 (networkspeed)。以此方式，通过利用来自车辆网络的信息，可以作出与包括再生的开始 和终止的DPF再生有关的智能决定以降低RFP并改善燃料经济性。
作为一个示例，包括DPF的目标车辆的控制网络(例如，CAN)可以连接至包括在目 标车辆前面并且在阈值距离内行进的一组车辆的车辆至车辆网络。进一步，目标车辆的控 制网络可以连接至车辆导航系统，所述车辆导航系统被链接至提供行进路线信息和位置信 息的全球定位系统。响应于烟粒负荷大于阈值量，可以确定包括在当前车辆工况下再生的 成本和填充DPF的成本的伺机性(opportunistic)再生参数。再生的成本可以基于当前的车 辆工况(所述工况包括烟粒负荷、排气温度、DPF两端的压差)；以及进一步基于来自车辆至 车辆网络的信息，该信息包括在阈值持续时间内维持期望的车辆速度的估计的能力。响应 于再生的成本降低至填充的成本之下，DPF再生可以开始，并且响应于再生的成本增加至填 充的成本之上，DPF再生可以终止。另外，再生的程度(例如，完全再生、部分再生)可以基于 估计的能力来确定。
以此方式，当烟粒负荷在再生范围内时，来自车辆至车辆网络和车辆导航系统的 信息可以用来执行伺机性再生，以便降低提前再生终止的频率并识别和改善部分再生时机 的效率，并由此降低再生燃料处罚和改善燃料经济性。
应当理解，提供以上概述是为了以简化的形式介绍一些概念，这些概念在具体实 施方式中被进一步描述。这并不意味着确定所要求保护的主题的关键或基本特征，要求保 护的主题的范围由随附于具体实施方式的权利要求唯一地限定。此外，要求保护的主题不 限于解决在上面或在本公开的任何部分中提及的任何缺点的实施方式。
附图说明
图1示出一种内燃发动机的示意图，该内燃发动机燃烧柴油燃料并包括接收来自 发动机的排气并过滤来自排气的微粒物质的DPF。
图2示出图示在包括图1示出的发动机的车辆的行驶周期期间的再生燃料处罚的 示例曲线图。
图3示出图示用于执行DPF的伺机性再生的一个示例方法的流程图。
图4示出图示用于基于交通信息和/或导航信息进行伺机性再生的一个示例方法 的方框图。
图5示出根据本公开用于执行伺机性再生的一个示例操作序列。
图6示出各种车辆工况期间的示例性再生程度。
具体实施方式
微粒过滤器再生可以在诸如图1示出的涡轮增压发动机的运转期间发生以减少捕 集的微粒物质量。如在图2的示例中示出的，发动机可能在再生期间遭受再生燃料处罚 (RFP)。为了降低RFP，可以配置执行控制程序(诸如图3的程序和图4的示例方法)，以基于基 于来自通信地耦接至车辆的车辆至车辆网络的交通信息和/或车辆的导航信息确定的驾驶 员行为执行伺机性再生。图5处示出基于车辆网络和导航信息的示例伺机性再生，并且图6 处示出在各种车辆工况和车辆网络工况期间的示例再生影响。通过利用本文公开的系统和 方法，通过降低终止再生的频率能够实现降低再生燃料处罚并改善燃料经济性的技术效 果。
现在转向图1，示出图示说明多缸内燃发动机10的一个汽缸的示意图，发动机10可 以被包括在汽车的推进系统中。发动机10可以由包括控制器12的控制系统以及经由输入装 置130来自车辆操作者132的输入至少部分控制。在这个示例中，输入装置130包括加速器踏 板和用于产生成比例的踏板位置信号PP的踏板位置传感器134。发动机10的燃烧室(即汽 缸)30可以包括燃烧室壁32，活塞36被设置在燃烧室30中。活塞36可以耦接至曲轴40，使得 活塞的往复运动被转换为曲轴的旋转运动。曲轴40可以经由中间变速器系统耦接至车辆的 至少一个驱动轮。进一步，启动器马达可以经由飞轮被耦接至曲轴40，以实现发动机10的启 动运转。
燃烧室30可以经由进气通道42从进气歧管44接收进气空气，并且可以经由排气通 道48排出燃烧气体。进气歧管44和排气通道48能够经由各自的进气门52和排气门54与燃烧 室30选择性地连通。在一些实施例中，燃烧室30可以包括两个或更多个进气门和/或两个或 更多个排气门。
在这个示例中，可以通过凸轮驱动经由各自的凸轮驱动系统51和53控制进气门52 和排气门54。凸轮驱动系统51和53的每个可以包括固定凸轮正时，或可以包括一个或更多 个凸轮，并且可以使用可以由控制器12运转的凸轮廓线变换(CPS)、可变凸轮正时(VCT)、可 变气门正时(VVT)和/或可变气门升程(VVL)系统中的一个或更多个，以改变气门运转。进气 门52和排气门54的位置可以分别由位置传感器55和57确定。在可替代的实施例中，进气门 52和/或排气门54可以由电动气门驱动控制。例如，可替代地，汽缸30可以包括经由电动气 门驱动控制的进气门和经由包括CPS和/或VCT系统的凸轮驱动控制的排气门。
燃料喷射器66被示为直接耦接至燃烧室30以喷射燃料。以此方式，燃料喷射器66 提供到燃烧室30内的所谓的燃料直接喷射。例如，燃料喷射器可以被安装在燃烧室的侧部 或燃烧室的顶部。燃料可以由包括燃料箱、燃料泵和可以为共同燃料导轨的燃料导轨的燃 料系统(未示出)被输送至燃料喷射器66。
进气歧管44可以包括具有节流板64的节气门。然而，在其他示例中，节气门可以位 于进气通道42中。在该具体示例中，控制器12可以经由提供给包括在节气门62内的电动马 达或致动器改变节流板64的位置，这种构造通常被称为电子节气门控制(ETC)。以此方式， 节气门62可以经运转以改变提供给燃烧室30以及其他发动机汽缸的进气空气和/或EGR。节 流板64的位置可以由节气门位置信号TP提供给控制器12。进气通道42可以包括质量空气流 量传感器120和歧管空气压力传感器122以向控制器12提供各自的信号MAF和MAP。
在该实施例中，发动机为被配置为经由压缩点火燃烧柴油燃料(例如石化柴油或 生物柴油)的柴油发动机。排气传感器126被示为耦接至排放控制装置70上游的排气通道 48。传感器126可以是用于提供排气空燃比的指示的任何合适的传感器，例如线性氧传感器 或UEGO(通用或宽域排气氧传感器)、双态氧传感器或EGO、HEGO(加热型EGO)、NOx、HC或CO传 感器。排放控制装置70被示为沿排气氧传感器126下游的排气通道48布置。装置70可以包括 柴油氧化催化剂(DOC)和选择性催化还原(SCR)催化剂。氨(或尿素)输送系统可以耦接至 SCR催化剂或耦接在SCR催化剂的上游，以向SCR催化剂输送还原剂。
至少一个柴油微粒过滤器(DPF)72可以耦接在排放控制装置70的下游以捕集烟 粒。DPF可以由包括堇青石、碳化硅和其他高温氧化物陶瓷的各种材料制造。因此，DPF具有 有限的容纳烟粒的能力。因此，DPF可以被周期性地再生以减少过滤器中的烟粒沉积，使得 由于烟粒积聚的流阻不降低发动机性能。过滤器再生可以通过将过滤器加热至将以比新烟 粒微粒的沉积更快的速率燃烧烟粒微粒的温度(例如400-600℃)来实现。在一个示例中， DPF能够是含有贵金属(诸如铂)涂层的催化的微粒过滤器，以降低烟粒燃烧温度并将碳氢 化合物和一氧化碳氧化为二氧化碳和水。
当需要DPF再生以改善发动机性能时，它会增加总燃料成本。例如，直接再生燃料 处罚(RFP)可以与开始和维持再生事件相关。当车辆刚好启动并且排气温度在再生阈值之 下时，开始和维持再生的RFP会更高，因为需要更多燃料来增加并维持再生温度。进一步，在 高烟粒负荷状况下(例如，由于延迟的再生引起)，间接RFP可以与高烟粒负荷引起的增加的 背压相关。在图2处示出将RFP示为排气温度和排气背压的函数的示例曲线图200。
具体地，图2的曲线图200示出行驶周期开始以后的不同行驶距离(沿着x-轴线)处 的RFP(沿着y-轴线)。曲线202图示基于排气温度的RFP，曲线204图示基于排气背压的RFP， 而曲线206图示基于排气温度和背压的总RFP。竖直标记p0-p1、p1-p2和p2-p3之间的距离表 示行驶周期期间的感兴趣阶段。
在p0与p1之间，当排气温度在再生阈值之下时(即，当排气温度不利于再生时)，相 对于在车辆已经行进阈值距离或已经运转阈值持续时间之后(例如，在p1之后)的行驶周期 中的阶段，基于排气温度的RFP(曲线202)可以在行驶周期开始的时候高。例如，在p0与p1之 间，车辆可以在冷启动状况下运转。因此，对于DPF再生比当车辆已经行进阈值距离(或已经 行驶阈值持续时间)并且已经暖机时(例如在p1之后)可以需要利用更多燃料来产生额外的 排气能量。因此，当车辆刚开始行驶周期时(例如，在p0与p1之间)，基于排气温度的RFP会更 高，并且总RFP(基于排气温度和排气背压)会由于增加的排气温度而相对于车辆已经行进 阈值距离和/或已经运转阈值持续时间时(例如在p1之后)的车辆工况更高。进一步，冷启动 状况期间的RFP会由于DOC的状态而更高。例如，在冷启动状况期间，额外的燃料可以用来增 加DOC的温度，以便达到催化剂起燃温度。换言之，对于冷系统，必须消耗额外燃料以在超过 DOC起燃温度的任何可察觉放热能够被建立用于DPF再生之前首先使DOC起燃。
如果再生开始被延迟，基于排气背压的RFP(曲线204)会增加。例如，如果DPF不在 p2之前再生，烟粒积聚可能过多。过多的烟粒积聚会增加排气背压，伴随增加发动机泵送损 失的影响。因此，当在过多烟粒负荷区内(即，在p2与p3之间)再生DPF过滤器时，基于排气背 压的RFP会增加，并且总RFP(基于排气温度和排气背压)会增加。因此，发动机性能会降低， 由此降低燃料经济性。
在p1与p2之间的车辆运转期间，车辆可以在具有比p0与p1之间的排气温度更高的 排气温度的再生区内运转而无过多的烟粒负荷(例如在p2与p3之间)。因此，基于p1与p2之 间的再生区内的排气温度和排气背压的总RFP(曲线206)会低于车辆在低温下运转时的p0 与p1之间的总RFP和过多烟粒负荷积聚时的p2与p3之间的总RFP。例如，如果再生被延迟 (即，如果DPF不在p1与p2之间再生)，过多的烟粒则会积聚。因此，被迫和必要再生必须被执 行，以防止由于过度背压而严重降低发动机功率。
因此，为了减少用于开始并维持DPF再生的燃料处罚，DPF可以在车辆已经暖机并 且烟粒负荷不过多时在再生区内(例如在p1与p2之间)再生。例如，DPF再生可以响应于以下 状况中的一个或更多个而开始以使DPF再生在降低的RFP的再生区内发生：排气温度大于阈 值再生温度、烟粒负荷大于阈值负荷、DPF两端的压差大于阈值压差和行驶周期内车辆行进 的距离大于阈值距离。
然而，发明人在此已经认识到，当单独基于烟粒负荷、排气温度和/或排气背压再 生时可能出现潜在问题。作为一示例，除在冷车辆运转和延迟的再生循环期间，增加燃料处 罚之外，总RFP可能由于频繁的再生中止而增加。例如，车辆可能进入对于再生不是最佳的 车辆工况(例如，包括频繁停止的城市行驶情况)。响应于不是最佳的再生状况，主动再生循 环可能在完成之前被终止。因此，在不知晓驾驶员意图或即将到来的交通模式的情况下， DPF再生可能在开始之后立即终止，并且再生开始和终止的循环可能比期望的更频换地发 生，从而导致退化的燃料经济性和降低的发动机性能。
在一个示例中，上述问题可以通过基于基于成本的计量确定再生的开始时间、再 生的停止时间和从燃烧柴油燃料的发动机接收排气的DPF的再生程度来解决，基于成本的 计量基于根据经由车辆控制网络(例如CAN系统)链接至控制器12的车辆至车辆网络确定的 交通信息(在本中也被称为交通预告)和/或根据经由车辆控制网络链接至控制器12的导航 系统确定的目的地、位置和/或路线信息(在本文也被称为导航预告)而得到。在一些示例 中，导航系统可以包括链接至全球定位系统(GPS)的车辆内导航系统。在其他示例中，附加 地或替代地，导航系统可以包括与GPS通信的蓝牙装置。
以此方式，通过利用交通信息和/或导航信息，可以减少许多DPF再生终止事件。因 此，DPF可以被再生，得到增加的效率，从而导致改善的燃料经济性。基于交通和/或导航预 告的再生DPF的细节将会针对图3-6进一步详述。
在一个示例中，再生可以仅当估计到期望的再生状况在大于阈值持续时间的持续 时间内可用时开始，以减少试图再生DPF的次数。例如，来自车辆至车辆网络的信息可以用 来基于交通和/或导航预告估计对于再生存在最佳状况时的持续时间。
返回到图1，碳氢化合物(HC)还原剂输送系统74可以用来将HC从燃料箱或从存储 容器输送至排气系统，以产生用于加热微粒过滤器72的热而用于再生目的。替代地或附加 地，晚燃料喷射(例如，在排气冲程期间)可以用来升高排气温度。
温度传感器76和78可以分别位于DPF72的上游和下游。温度传感器76和78或附加 的温度传感器也可以位于DPF内，或DPF温度(或排气温度)可以利用排气温度模型基于工况 来估计。压差信号被示为根据分别在DPF72上游和下游的压力传感器80和82确定。注意，单 个压差也可以用来测量DPF72两端的压差。还可以使用单端口表压传感器(SPGS)。
应当认识到，在替代实施例中可以使用替代的排放控制系统构造。例如，排放控制 装置70可以耦接在DPF下游。进一步在其他示例中，多个柴油微粒过滤器可以被包括在排放 控制系统中。此外，在其他示例中，SCR催化剂可以不被包括在排放控制系统中。每个催化 剂、过滤器等可以被封装在单个壳体内或替代地可以经由单独的壳体封装。应认识到，多种 构造是可能的并且图1中描绘的构造本质上是示例性的。此外，如上面提及的，还原剂(例 如，氨或尿素)喷射系统可以耦接至排气以在排放控制装置70上游喷射尿素。
为了使DPF再生，可以实施再生喷射策略。再生喷射策略可以以包括多个喷射事件 的喷射分布图实施，所述多个喷射事件诸如燃料预喷射(pilotfuelinjection)、主燃料 喷射、近后燃料喷射(nearpostfuelinjection)、和/或远后燃料喷射。应认识到，在其他 实施例中，上述燃料喷射可以包括多个喷射事件。因此，DPF可以在发动机运转期间再生。例 如，通过各种喷射量的调整，DOC下游和DPF上游的温度可以被控制为期望值以促进DPF内的 微粒物质燃烧。在该示例中，DOC下游和DPF上游的温度设定点可以被确立为便于DPF再生。
发动机10可以进一步包括诸如涡轮增压器或机械增压器的压缩设备，该压缩设备 至少包括沿着进气歧管44布置的压缩机162。对于涡轮增压器，压缩机162可以至少部分由 沿排气通道48布置的涡轮164(例如，通过轴)驱动。对于机械增压器，压缩机162可以至少部 分由发动机和/或电动机驱动，并且可以不包括涡轮。因此，经由涡轮增压器或机械增压器 提供给发动机的一个或更多个汽缸的压缩量(例如，升压)可以由控制器12改变。另外，传感 器123可以设置在进气歧管44中以提供升压信号至控制器12。
发动机10可以进一步包括高压EGR系统150。高压EGR系统150包括EGR管道152，所 述EGR管道152在涡轮164上游耦接至排气通道48并且在压缩机162下游耦接至进气通道44。 高压EGR系统150可以包括沿着EGR管道152设置的EGR阀154以控制通过EGR系统150的排气 流。发动机10可以还包括低压EGR系统156。低压EGR系统156包括EGR管道158，所述EGR管道 158在涡轮164下游耦接至排气通道48并且在压缩机162上游耦接至进气通道44。低压EGR系 统156可以包括沿着EGR管道152设置的EGR阀160以控制通过EGR系统156的排气流。
控制器12在图1中被示为微型计算机，其包括微处理器单元(CPU)102、输入/输出 (I/O)端口104、在这个具体示例中示为只读存储器芯片(ROM)106的用于可执行程序和校准 值的电子存储介质、随机存取存储器(RAM)108、保活存储器(KAM)110和数据总线。控制器12 可以接收来自耦接至发动机10的传感器的各种信号，除了之前所讨论的那些信号外，还包 括：来自质量空气流量传感器120的进气质量空气流量(MAF)的测量值；来自耦接至冷却套 筒114的温度传感器112的发动机冷却剂温度(ECT)；来自耦接至曲轴40的霍尔效应传感器 118(或其他类型)的表面点火感测信号(PIP)；来自节气门位置传感器的节气门位置(TP)； 以及来自传感器122的绝对歧管压力信号MAP。发动机转速信号RPM可以由控制器12根据信 号PIP产生。来自歧管压力传感器的歧管压力信号MAP可以用来提供进气歧管内的真空或压 力的指示。
存储介质只读存储器106能够用计算机可读数据编程，该计算机可读数据表示由 处理器102可执行的指令以实现下述方法和控制策略以及期望但没有具体列出的其他变 体。
附加地，控制器12可以从GPS34和/或车辆至车辆网络(诸如非车载云网络13)接 收数据。
如上所述，图1仅示出多缸发动机中的一个汽缸；然而，应当理解，每个汽缸可以类 似地具有其自身组的进气门/排气门、燃料喷射器、火花塞等。
在一个示例中，图1的系统提供一种用于车辆的系统，其包含：发动机，其具有排气 通道；微粒过滤器，其在排放控制装置下游耦接在排气通道中；通信模块，其用于将车辆通 信地耦接至非车载云网络并且将车辆通信地耦接至导航系统；以及计算机可读存储介质， 其具有在其上被编码以控制微粒过滤器的再生的指令，包括：响应于存储的微粒量和估计 的在大于阈值持续时间的持续时间内维持再生的成本低于填充过滤器的成本而开始微粒 过滤器再生的指令；响应于存储的微粒量降至存储的微粒的阈值百分比之下和再生的成本 增加至填充的成本之上中的一个或更多个而终止微粒过滤器再生的指令；其中，存储的微 粒的阈值百分比基于微粒燃烧速率。
该系统进一步包括基于预测的车辆操作者的行为确定再生的成本的指令，基于当 前车辆速度、包括在车辆前面行进并且与云网络通信的一个或更多个车辆的超前(lead)车 辆网络的平均速度、车辆的当前位置、车辆的目的地和包括车辆的行驶历史与车辆操作者 的行驶历史的行进历史来确定所述行为。
转向图3，示出用于基于来自车辆至车辆网络和/或车辆导航系统的交通和/或导 航预告信息再生被包括在车辆中的DPF(例如，在图1处示出的DPF72)的示例方法300。图3 的方法可以作为存储在控制器(诸如图1处描绘的控制器12)的非临时性存储器中的可执行 指令被包括在图1的系统中。
在302处，方法300包括估计和/或测量车辆工况。估计的状况可以包括例如发动机 转速(Ne)、车辆速度(Vs)、发动机温度、燃烧空燃比(AFR)、排气催化剂温度、环境状况、DPF 过滤器两端的压降、踏板位置等。
方法300然后进入到304以确定当前烟粒负荷(例如，DPF中的存储的微粒量)。当前 烟粒负荷可以通过各种方法确定。在一个示例中，烟粒负荷可以基于当前存储的微粒量和 燃烧过程期间每预定采样时间产生的微粒增量。在该示例中，每预定采样时间产生的微粒 增量可以基于发动机工况(诸如燃料喷射量和发动机转速)。
在另一示例中，如果再生正在进行，那么烟粒负荷可以通过包括燃烧过程产生的 微粒、当前存储的微粒量和再生阶段期间释放的微粒量来确定；其中，燃烧过程期间产生的 微粒量可以基于发动机工况(诸如燃料喷射量和发动机转速)来确定；并且其中，再生过程 期间释放的微粒量可以基于排气空间速度和微粒过滤器温度来确定。
在确定当前烟粒负荷后，方法300可以进入到306。在306处，方法300可以包括确定 当前烟粒负荷是否大于第一阈值量，第一阈值低于下述第二更高阈值。如果在306处回答为 是，那么方法300进入到308。在308处，方法300包括针对当前烟粒负荷基于交通预告和/或 目的地预告确定再生参数。再生参数可以包括再生倾向性因素(RFF)、填充DPF的成本和再 生DPF的成本。
RFF可以是基于来自车辆至车辆网络的交通信息和/或导航信息和当前烟粒负荷 实现X％(百分比)再生(即，期望的再生量)的条件概率，其中X的值可以大于零且小于或等 于一百(即，0＜X≤100)。作为一示例，RFF可以被定义为：
RFF＝P(X％/1、2、3)，
其中P(X％/1、2、3)是在给定状况1、2和3下实现X％再生的条件概率。例如，状况1 可以包括达到最终目的地剩余的大于阈值距离的距离(或在最终目的地不是已知的情况下 基于过去行驶历史的潜在目的地)；状况2可以包括超前车辆网络(LVN)的大于阈值网络速 度的平均车辆网络速度、大于阈值网络负荷的平均网络负荷和大于阈值网络排气温度的平 均网络排气温度中的一个或更多个；以及状况3可以包括大于阈值概率的绕道的概率。
进一步，如果最终目的地已知并且烟粒负荷在再生限制内(例如，大于第一阈值)， 那么RFF可以基于以下项确定：从当前位置到最终目的地的剩余距离(例如，当距离减小时， RFF会减小，因为再生可能在达到目的地之前没有完成，由此促进被迫终止的概率的增加)； 过去行驶历史和当前GPS路线信息给出的绕道概率；基于在阈值距离内在所述车辆前面行 进的车辆的超前车辆网络的当前交通信息和相距目的地的剩余距离的不受阻碍的再生概 率；发动机负荷要求(例如，增加等级需要更高的发动机负荷，并且会导致可能增加RFF的更 热的排气)；以及车辆的当前热状态(例如，更高的排气温度状况会增加RFF)。如果最终目的 地不是已知的并且烟粒负荷在再生限制内，那么RFF可以基于到潜在的停止目的地剩余的 距离来确定(例如，当到潜在目的地的剩余距离减小时，RFF会减小)，其中潜在的停止目的 地可以基于过去行驶历史；来自超前车辆网络的交通信息(例如，交通信息可以包括平均车 辆网络速度、相对于车辆速度的平均车辆网络速度、平均负荷和车辆网络的平均排气温 度)；以及绕道概率(例如，当绕道概率增加时，RFF会减小，因为绕道会导致停止，由此迫使 再生终止)和基于学习算法由于绕道造成的影响(例如，响应于即将发生的停止情况的再生 中止的概率。再生中止的概率的增加会使RFF减小)。
在一个示例中，RFF可以用来确定再生程度。确定再生程度的细节将会关于图3的 步骤316和图6进一步详述。
填充DPF的成本可以是预计的填充DPF的成本并且可以包括由于递增烟粒负荷接 近高阈值(例如，第二更高阈值)而必须经历被迫且极有必要的再生的增加的概率。被迫的 再生可以具有高概率的无效运转；因此，预计的填充成本会随着烟粒负荷增加至第一阈值 之上而增加。另外，在当前的烟粒负荷和估计的烟粒积聚速率(基于当前车辆工况和/或来 自导航系统(例如，GPS)的导航信息(包括目的地信息)的积聚速率)下，在被迫的再生变得 必要之前，可以确定剩余界限(例如，剩余的行驶距离、剩余的持续时间等)的估计。例如，小 于阈值预测持续时间的预测持续时间会增加填充的成本。即，当预测持续时间减小时，填充 的成本会增加。此外，填充DPF还会增加下一次再生事件的再生负担，由此增加由于更高烟 粒负荷所需的更长的再生持续时间的部分再生的概率。换言之，当烟粒负荷增加时，会需要 更长的再生持续时间。因此，部分再生的概率会增加并因此会增加填充的成本。此外，填充 DPF还会增加排气背压，由此由于更高泵送损失降低有效发动机运转。
再生的成本可以是预计的再生成本并且可以包括在能够产生超过DOC温度的再生 温度之前起燃DOC的燃料成本。因此，再生的成本可以基于DOC温度。例如，在冷启动运转期 间，在建立再生温度之前会需要额外的燃料来起燃DOC。因此，在冷启动运转期间将排气温 度增加至再生所需的燃料量会比在DOC已经达到起燃温度时的车辆运转期间需要的燃料量 更高。因此，在冷DOC状况期间(例如，在冷启动期间)的再生的成本会大于在DOC起燃已经实 现之后的状况期间的再生的成本，因为在DOC起燃之后会需要更少的燃料来达到再生温度。 进一步，再生的成本可以包括当前烟粒负荷状况下实现X％再生的燃料成本。例如，在不足 的烟粒负荷存在时(例如，在图2处的p0与p1之间)的给定烟粒负荷小于第一阈值的状况下 的再生的成本可以大于在给定烟粒负荷大于第一阈值的状况下(例如，在图2处的p1与p2之 间的再生区内)的再生的成本，因此一旦产生放热，对于更低的烟粒负荷，放热不会被完全 利用。
在一个示例中，再生燃料处罚优化器功能可以利用来自车辆至车辆网络的交通信 息(例如，目标车辆速度(即，包括再生参数针对其被确定的DPF的车辆速度)、超前车辆网络 的速度、目标车辆与超前车辆网络之间的距离等)和/或来自包括全球定位系统和无线通信 网络系统的车辆远程信息处理系统的导航信息(当前经度、当前纬度、目的地经度、目的地 纬度、行驶历史、绕道概率、绕道影响等)确定再生参数。进一步，燃料处罚优化器可以利用 来自基于发动机转速、踏板位置、车辆速度、燃料喷射量、后燃料喷射量、微粒过滤器温度、 排气温度等的烟粒积聚建模函数的当前烟粒负荷信息作为输入来确定再生参数。在基于交 通信息和/或导航信息确定针对当前烟粒负荷的再生参数后，当前烟粒负荷状况下的再生 参数(RFF、预计填充成本和预计的再生成本)可以由控制器更新。在更新再生参数后，方法 300可以进入到310。在310处，方法300可以包括确定伺机性再生状况是否已经满足。例如， 伺机性再生状况可以包括确定当前工况下再生DPF的成本是否小于填充DPF的成本。在一些 示例中，伺机性再生状况可以包括确定当前工况下再生DPF的成本是否小于填充的成本并 且可以进一步包括确定从当前时间点(和/或位置)再生的成本保持小于填充的成本的再生 持续时间(和/或再生距离)大于阈值再生持续时间(和/或阈值再生距离)的概率是否大于 阈值概率。在一些其他示例中，伺机性再生状况可以包括确定填充的成本与再生的成本之 间的差是否大于阈值差，并且可以进一步包括估计所述差是否可以从当前时间点(和/或位 置)在大于阈值再生持续时间(和/或阈值再生距离)的再生持续时间(和/或再生距离)内保 持大于阈值差。以此方式，基于驾驶员行为(根据交通和/或导航预告信息确定)和车辆工况 确定的填充的成本和再生的成本可以用来估计再生的最优性。
虽然填充的成本和再生的成本可以用来如在上述示例中讨论的那样确定伺机性 再生状况，但是应认识到，在一些示例中，伺机性再生状况可以附加地或替代地包括确定 RFF是否大于阈值概率。即，伺机性再生状况可以基于填充的成本、再生的成本和/或RFF。在 一些其他示例中，伺机性再生状况可以包括确定再生程度是否大于阈值程度，其中再生程 度可以基于RFF确定。确定再生程度的细节将会针对图3的步骤316和图6进一步详述。换言 之，可以确定在当前车辆和网络工况下可能的再生量是否大于阈值量。
进一步，在一些其他示例中，伺机性再生状况可以包括估计车辆在阈值持续时间 内维持车辆速度大于阈值速度的能力，其中所述估计可以基于车辆速度和车辆至车辆网络 内的其他车辆的平均速度。
如果在310处回答为是，那么伺机性再生状况满足，并且相应地，方法300可以进入 到316。在316处，可以确定再生程度。再生程度可以指示可以被执行的再生量。再生程度可 以基于RFF，其中RFF基于当前烟粒负荷和车辆交通信息和/或导航信息。例如，当RFF增加 时，更多的再生可以被执行并且因此再生程度可以增加。在一个示例中，可以确定完全不受 阻碍的再生是否是可能的、部分再生是否是可能的、部分确定的再生是否是可能的或再生 终止是否是即将发生的。确定再生程度的细节将会针对图6进一步详述。
在确定再生程度后，方法300可以进入到318。在318处，方法300可以包括基于车辆 网络信息利用燃料控制，开始DPF再生循环或继续再生循环以反应从更新的RFF可获得的期 望再生量的更新值。
进一步，与DPF再生有关的决定(诸如开始再生循环、停止再生循环)和再生程度可 以基于交通和导航信息。
返回到306，如果在306处回答为否，那么烟粒负荷不大于第一阈值量，并且相应 地，方法300进入到314。在314处，方法300包括确定再生是否正在进行。如果在314处回答为 是，那么再生正在进行并且响应于烟粒负荷小于第一阈值，当前的DPF再生可以停止。例如， 如果进气道燃料喷射用来再生DPF，那么确定烟粒负荷小于阈值后，后燃料喷射可以停止。 如果在314处回到为否，那么没有进行再生并且相应地，该方法可以返回而不再生DPF。
返回到310，如果伺机性再生状况不满足，那么方法300可以进入到312。例如，确定 如果再生的成本大于填充的成本、如果RFF小于阈值概率和/或如果从当前时间点(和/或位 置)再生的成本保持小于填充的成本的再生持续时间(和/或再生距离)大于阈值再生持续 时间(和/或阈值再生距离)的概率小于阈值概率，方法300可以进入到312。在312处，方法 300可以包括确定当前烟粒负荷是否大于第二阈值量。第二阈值可以是给定当前背压和发 动机驱动参数下没有再生的情况下能够容许的最大烟粒负荷。因此，第二阈值可以是发动 机转速、扭矩需求和烟粒负荷的函数。即，第二阈值＝f(N，扭矩，烟粒负荷)。如果在312处回 答为是，那么过多烟粒负荷状况即将发生或正在进行中，并且相应地，方法300可以进入到 320。在320处，方法300可以仅基于烟粒负荷再生以维持DPF过滤器捕集效率。即，如果烟粒 负荷大于第二阈值，那么可以给予基于烟粒负荷的DPF再生超过基于交通信息和/或导航信 息的DPF再生的优先权。
如果在312处回答为否，那么方法300可以进入到314以确定DPF再生是否正在进 行。如果在314处回答为是，那么再生正在进行并且响应于烟粒负荷小于第二阈值，当前的 DPF再生可以停止。例如，如果烟粒负荷不大于第二阈值，那么可以给予RFP优先权，并且相 应地，当前的烟粒再生可以停止直至伺机性再生状况满足或直至烟粒负荷增加至第二阈值 之上。在一个示例中，如果后燃料喷射用来再生DPF，在确定烟粒负荷小于第二阈值后，后燃 料喷射可以停止。如果在314处回答为否，那么没有进行再生并且相应地该方法可以返回而 不再生DPF。
以此方式，可以基于烟粒负荷、基于来自车辆至车辆网络的交通信息、来自车辆导 航系统的导航信息估计的维持有利再生状况的能力和基于再生DPF的成本和填充DPF的成 本评估再生与不再生之间的权衡来确定与DPF再生相关的智能决定。因此，提前再生终止的 次数可以减少并且再生效率可以增加。
在一个示例中，图3的方法可以提供一种用于车辆的方法，其包含：在第一状况期 间，基于微粒过滤器中积聚的烟粒量和基于成本的伺机性再生状况执行微粒过滤器的再 生；在第二状况期间，基于积聚的烟粒量而不基于基于成本的伺机性再生状况执行再生；并 且其中，基于成本的再生状况基于包括车辆和在所述车辆前面在阈值距离内行进的一个或 更多个车辆的车辆网络的交通信息和车辆的目的地的目的地信息中的一个或更多个来确 定。
该方法进一步包括，其中第一状况包括烟粒量大于第一阈值量且小于第二阈值 量；并且其中第二阈值量大于第一阈值量；其中第二状况包括烟粒量大于第二阈值量。
该方法进一步包括，其中确定基于成本的伺机性再生状况包括确定填充过滤器的 第一成本和再生过滤器的第二成本；其中填充的第一成本基于被迫再生的概率、部分再生 的概率和估计的填充过滤器对车辆中的发动机的效率的影响；并且其中再生的第二成本基 于达到柴油氧化催化剂起燃温度的第一燃料成本和实现期望再生量的第二燃料成本。
该方法进一步包含，响应于再生的第二成本降至填充的第一成本之下而开始过滤 器的再生；响应于再生的第二成本增加至填充的第一成本之上或响应于估计的再生的第二 成本保持在填充的第一成本之下的持续时间小于阈值持续时间，停止过滤器的再生。
该方法进一步包括，其中确定基于成本的伺机性再生状况包括基于达到最终目的 地剩余的距离、超前车辆网络的平均车辆网络速度、超前车辆网络的平均网络负荷和绕道 概率确定实现期望再生量的条件概率；以及进一步包含，响应于条件概率增加至预先选定 的概率之上而再生过滤器。
转向图4，示出描绘用于伺机性再生的示例方法400的方框图。方法400可以包括利 用基于交通和/或导航信息的再生调度器404确定智能DPF再生决定，包括再生开始、再生终 止和再生程度。例如，再生调度器404可以接收来自RFP成本优化器402的输入，其中来自优 化器的输入可以包括基于再生成本和填充DPF的成本的RFP成本函数。进一步，再生调度器 404可以接收来自车辆导航系统的信息作为输入，其中来自导航系统的输入可以包括当前 位置、目的地和路线信息。基于来自RFP成本优化器402和车辆导航系统的输入，再生调度器 可以确定评估再生与不再生之间的权衡的策略，可以确定再生是否可以执行以及是否作出 再生的决定，调度器可以确定再生的最优窗口和DPF再生的输出决定，包括再生开始、预测 的再生停止和再生程度。
在一个示例中，如果确定再生的成本小于填充的成本，并且确定再生的成本可以 在大于第一阈值持续时间的预测持续时间内保持小于填充的成本，再生调度器可以确定完 全不受阻碍的再生可以执行，并且相应地可以确定再生的开始时间和停止时间。
在另一示例中，如果确定再生的成本小于填充的成本，并且确定再生的成本可以 在小于第一阈值持续时间且大于第二持续时间的预测持续时间内保持小于填充的成本，再 生调度器404可以确定部分再生可以执行。附加地或替代地，如果确定填充的成本与再生的 成本之间的差小于阈值差，并且如果再生的成本可以在小于第一阈值持续时间且大于第二 持续时间的预测持续时间内保持小于填充的成本，那么再生调度器404可以确定部分再生 可以执行。
在又一示例中，如果确定再生的成本小于填充的成本并且确定再生的成本可以在 小于第二持续时间的预测持续时间内保持小于填充的成本，那么再生调度器404可以确定 DPF再生可以不执行。
RFP成本优化器402可以接收烟粒积聚信息以及导航和位置信息作为输入并且可 以输出基于填充DPF的成本和再生DPF的成本的RFP成本函数。例如，在冷启动状况期间，当 车辆刚好已经开始运转时，车辆速度会小于阈值速度并且排气温度可能不利于DPF再生。另 外，烟粒负荷会小于阈值负荷。因此，填充DPF的成本可以小于再生DPF的成本。然而，如果烟 粒负荷大于阈值，如果车辆已经暖机至可以有利于DPF再生的排气温度，并且如果(基于车 辆至车辆网络和导航数据)预测到车辆可以在阈值运转持续时间内以大于期望速度的速度 运转，那么再生DPF的成本会降至填充的成本之下。
烟粒积聚函数406可以基于车辆工况(诸如发动机转速、踏板位置、车辆速度、发动 机关闭时间和排气温度信息)确定烟粒负荷(即，积聚的微粒量)。自烟粒积聚函数输出的烟 粒负荷可以用作上述RFP成本优化器402和再生模型408的输入。再生模型可以确定可以随 后被输入到烟粒积聚函数中以便更新烟粒负荷(或烟粒积聚量)的再生速率。
在一些示例中，再生调度器404基于交通和/或目的地信息确定的再生决定可以进 一步包括EGR优化和升压压力优化。
以此方式，通过利用当前车辆工况下的交通信息、导航信息和烟粒负荷，可以确定 再生DPF的成本和填充DPF的成本，所述再生DPF的成本和填充DPF的成本可以用来估计伺机 性再生状况的可用性的持续时间。
图5示出描绘基于基于成本的系统(包括填充DPF的成本和再生DPF的成本)的DPF 再生的示例确定的操作序列500。图5在曲线501处图示示例烟粒负荷，在曲线502处图示填 充的成本，在曲线504处图示再生的成本，在曲线506处图示车辆速度并且在曲线508处图示 再生程度。图5中的事件的序列可以通过根据图3的方法执行图1的系统中的指令来提供。时 间t0-t4处的竖直标记表示序列期间感兴趣的时间。在下面讨论的所有曲线中，X轴线表示 车辆的行驶时间并且时间从每条曲线的左侧向每条曲线的右侧增加。
自图5顶部的第一曲线表示烟粒负荷(即，DPF中积聚的微粒量)随着时间的变化。Y 轴线表示烟粒负荷并且烟粒负荷沿Y轴线箭头的方向增加。水平线501表示在其之下可以不 再生DPF的烟粒负荷阈值。
自图5顶部的第二曲线表示成本随着时间的变化。Y轴线表示成本并且成本沿Y轴 线箭头的方向增加。轨迹502表示填充DPF的成本而轨迹504表示再生DPF的成本。
自图5顶部的第三曲线表示车辆速度随着时间的变化。Y轴线表示车辆速度并且车 辆速度沿Y轴线箭头的方向增加。水平线507表示车辆速度阈值。
自图5顶部的第四曲线表示伺机性再生状况随着时间的变化。Y轴线表示当伺机性 再生可以执行时的启动状态和当伺机性再生可以不执行时的关闭状态。
因此，填充的成本可以是预计的填充成本并且可以基于被迫再生的概率、部分再 生的概率和估计的由于烟粒积聚引起的增加的排气背压对发动机效率的影响(即，对DPF中 积聚微粒物质的再生燃料处罚)。例如，填充的成本会随着被迫再生的概率增加而增加。被 迫再生可以具有高概率的无效运转；因此，预计的填充成本会增加。进一步，在当前烟粒负 荷和估计的烟粒积聚速率(基于当前车辆工况和/或来自导航系统(例如，GPS))的导航信息 (包括目的地信息)的积聚速率)下，可以确定在被迫再生变得必要之前的剩余界限(例如， 剩余行驶距离、剩余持续时间等)的估计。例如，小于阈值预测持续时间的预测持续时间可 以增加填充的成本。
填充的成本会随着部分再生的概率增加而增加。部分再生会增加烟粒负荷，并且 因此会由于更高烟粒负荷所需的更长再生持续时间而增加下一次再生的再生负担。进一 步，填充DPF还可以增加排气背压，由此由于更高泵送损失而降低有效发动机运转。因此，填 充会增加RFP并且因此填充的成本会增加。
再生的成本可以是预计的再生成本并且可以基于起燃DOC的燃料成本和在当前烟 粒负荷状况下实现X％再生的燃料成本。因此，实现X％再生的燃料成本可以基于交通信息 和/或导航信息、行驶时间、车辆速度、排气温度、DPF两端的压降和发动机转速中的一个或 更多个。交通预告可以基于来自包括在目标车辆前面行进的一个或更多个车辆的车辆网络 (在本中也被称为超前车辆网络(LVN))的信息。来自车辆网络的信息可以包括超前车辆网 络的平均速度、目标车辆与超前车辆网络之间的距离、平均网络负荷状况、平均网络排气温 度等。导航预告可以基于来自包括全球定位系统的车辆导航系统的信息，并且可以包括位 置信息、目的地信息和路线信息。
在时间t0处，车辆运转可以开始(例如，通过激活点火钥匙)并且车辆可以在冷启 动状况下运转(例如，排气催化剂的温度可以小于催化剂起燃温度)。进一步，车辆速度(曲 线506)可以在阈值速度507之下(例如，车辆速度可以在t0处为零)，并且烟粒负荷(曲线 501)可以小于阈值负荷503。因此，DPF可以不再生。
在t0与t1之间的时间处，车辆速度可以增加但是可以保持在阈值之下，并且车辆 可以继续在冷启动状况下运转。另外，烟粒负荷可以增加并且刚好在t1之前的时间烟粒负 荷可以达到阈值。
在时间t1处，烟粒负荷可以大于阈值负荷。另外，车辆速度可以在阈值之下并且车 辆可以继续在冷启动状况下运转。由于烟粒负荷大于阈值，车辆控制器可以利用RFP优化器 功能确定DPF再生是否可以执行。RFP优化器功能可以输出当前工况下的再生成本(曲线 504)。另外，可以确定当前发动机工况下的填充DPF的成本(曲线502)。由于车辆在冷启动状 况下运转并且车辆速度在阈值之下，再生的成本会高于填充的成本。因此，DPF可以不再生。
在t1与t2之间的时间处，车辆可以继续运转并且车辆速度可以增加至阈值速度之 上。随着行驶时间增加，车辆可以被暖机，其中排气催化剂温度增加至起燃温度之上。烟粒 负荷可以继续增加至第一阈值负荷之上。另外，随着车辆行驶时间增加，再生DPF的成本会 降低。然而，再生DPF的成本会大于填充的成本。因此，DPF可以不再生。
在刚好在t2之后的时间处，再生的成本可以降至填充的成本之下。因此，DPF的再 生可以开始。DPF可以通过再生控制策略再生。再生控制策略可以包括建立DPF上游的排气 的温度设定点以及调整工况以将排气温度增加至设定点。具体地，可以针对DPF上游且DOC 下游的位置建立温度设定点。应认识到，实施再生控制策略可以进一步包括基于稳态状况 将后燃料喷射输送至燃烧室。此外，应认识到，排气空燃比可以在DPF再生期间为稀的，以促 进DPF中的微粒物质的去除。
进一步，再生程度可以基于当前烟粒负荷状况、基于来自车辆网络和车辆导航系 统的信息的具有有利再生状况的预测的行驶时间、车辆速度和超前车辆网络中的车辆的平 均速度中的一个或更多个来确定，其中所述网络经由车辆至车辆网络系统链接到车辆。例 如，随着预测的行驶时间增加，再生程度会增加。在一个示例中，再生程度可以是DPF过滤器 可以再生的持续时间。在另一示例中，再生程度可以是基于估计的车辆和网络工况可以被 再生的烟粒量，所述估计的车辆和网络工况可以包括预测的行驶时间、预测的负荷要求和 预测的车辆热状态。
在一些示例中，开始再生的决定可以基于填充的成本与再生的成本之间的差大于 阈值差。在一些其他示例中，开始再生的决定可以基于在大于阈值持续时间的持续时间内 将再生的成本维持在填充的成本之下的估计的能力。在进一步示例中，开始再生的决定可 以基于估计的在大于阈值持续时间的持续时间内将车辆速度维持在阈值速度之上的能力， 其中所述估计基于车辆速度和车辆至车辆网络内其他车辆的平均车辆网络速度。在又一示 例中，开始再生的决定可以基于RFF。例如，再生可以响应于RFF增加至阈值开始概率之上而 开始。
在t2与t3之间的时间处，烟粒负荷可以降低(响应于再生)，但是可以保持在第一 阈值之上。随着烟粒被燃烧，填充的成本会降低。然而，再生的成本可以低于填充的成本。因 此，DPF再生可以继续。
在时间t3处，再生的成本可以等于填充的成本。随后，在超过t3的时间，再生的成 本可以增加并且填充的成本可以降至再生的成本之下。因此，DPF再生可以终止。再生的成 本可以在t3之后增加，因为例如烟粒负荷在之前的再生事件期间已经被降低。使具有很少 颗粒的DPF再生所需的燃料多于使高度负荷的DPF再生所需的燃料，因为积聚的微粒的燃烧 提供使DPF再生所需的一些热。在一个示例中，再生的成本也会响应于车辆网络信息而增 加。如果交通预告指示前面高度不利的状况，那么继续再生的成本会上升至填充的成本之 上。例如，来自车辆网络和导航系统的信息可以指示超前车辆网络减慢。因此，再生的成本 会增加。在另一示例中，车辆可能正在接近其目标目的地。因此，再生的成本会增加。在又一 示例中，车辆可能偏离其当前的指示绕道的导航路径，并因此增加即将到来的停止状况的 概率。因此，再生的成本会增加。以此方式，基于再生的成本(其基于交通和导航预告)相对 于填充的成本的策略可以用来确定DPF再生状况以及开始和终止参数。
图6示出在各种车辆工况、交通状况和位置信息期间的再生影响。换言之，示出可 以在各种车辆工况期间的伺机性DPF再生期间执行的再生程度。具体地，表600示出可以基 于包括DPF(VTV)的目标车辆的车辆速度、超前车辆网络(VLVN)中的车辆的平均速度和位置信 息被使用的不同再生程度(部分、完全不受阻碍的等)。除车辆、交通和位置状况之外，再生 程度可以基于当前烟粒负荷和RFF，其中RFF可以基于从当前位置到最终目的地或潜在最终 目的地的剩余距离(例如，随着距离减小，RFF会降低，因为再生可能在达到目的地之前没有 完成，由此促进被迫终止的概率的增加)；过去行驶历史和当前的GPS路线信息给出的绕道 概率；基于在阈值距离内在所述车辆前面行进的车辆的超前车辆网络的当前交通信息和距 离目的地的剩余距离的不受阻碍的再生概率；发动机负荷要求(例如，增加等级需要更高的 发动机负荷并且会导致可能增加RFF的更热的排气)；以及车辆的当前热状态(例如，更高的 排气温度状况会增加RFF)来确定。
在目标车辆速度大于阈值车辆速度(VTV＞VLL)和平均超前网络速度大于或等于目 标车辆速度(VLVN≥VTV)时的第一状况期间，目标车辆可以在大于阈值持续时间的持续时间 内不受阻碍地移动。因此，可以执行完全不受阻碍的再生。
在目标车辆速度大于或等于平均超前车辆网络速度(VTV≥VLVN)和平均超前车辆网 络速度小于阈值速度(VLVN＜VLL)时的第二状况期间，目标车辆可以与超前车辆网络合并。超 前车辆网络可以包括停止的交通。因此，仅部分再生可以是可能的。
在最终目的地已知时的第三状况期间，再生可以基于路线知识和再生参数(例如， 烟粒负荷、RFF、填充的成本、再生的成本等)。确定RFF、填充的成本和再生的成本的细节针 对图3进一步讨论。再生可以是完全再生、部分再生，或再生可以不开始。
在目标车辆从公路绕道时的第四状况期间，社交媒体和全球定位系统参数可以用 来确定潜在的车辆停止状况。响应于检测到绕道，目标车辆可以准备DPF再生终止。因此， DPF再生终止可以被更有效地管理。
在一个示例中，一种方法可以包含，基于烟粒负荷、预测的目的地距离和在大于阈 值持续时间的持续时间内维持车辆速度大于阈值速度的估计的能力，选择性再生柴油微粒 过滤器，所述微粒过滤器接收来自燃烧柴油燃料的发动机的排气。该方法可以进一步包括， 其中估计基于车辆速度和车辆至车辆网络内的其他车辆的平均速度；其中烟粒负荷大于第 一阈值烟粒负荷，预测的目的地距离大于第一阈值距离，并且车辆速度小于车辆网络的平 均速度；并且其中车辆网络包括在车辆前面并且在距离车辆的阈值距离内行进的一个或更 多个车辆。该方法可以进一步包含，响应于烟粒负荷大于第二阈值负荷而仅基于烟粒负荷 再生微粒过滤器，第二阈值负荷大于第一阈值负荷；响应于车辆速度大于阈值速度并且车 辆速度小于车辆网络的平均速度，执行微粒过滤器的完全再生；响应于车辆速度大于车辆 网络的平均速度并且车辆网络的平均速度小于阈值车辆速度，执行微粒过滤器的部分再 生；以及响应于以下状况中的一个或更多而准备终止再生：检测到从预测路径的车辆绕道、 预测的目的地距离小于第二阈值距离和车辆速度小于阈值速度，并且其中第二阈值距离小 于第一阈值距离。
进一步，该方法可以包含，确定填充微粒过滤器的第一成本，确定再生微粒过滤器 的第二成本，并且响应于再生的第二成本小于填充的第一成本，开始微粒过滤器的再生；其 中填充的第一成本基于被迫再生的概率、部分再生的概率和估计的填充过滤器对发动机效 率的影响；并且其中再生的第二成本基于达到柴油氧化催化剂起燃温度的第一燃料成本和 实现期望再生量的第二燃料成本。
注意，本文包括的示例性控制和估计例程能够和各种发动机和/或车辆系统配置 一起使用。本文公开的控制方法和例程可以作为可执行指令储存在永久存储器中且可以由 包括控制器结合各种传感器、致动器和其它发动机硬件的控制系统实施。本文所述的具体 例程可以表示任何数量的处理策略中的一个或更多个，诸如事件驱动、中断驱动、多任务、 多线程等。如此，所示的各种动作、操作和/或功能可以以所示顺序执行、并行执行或在一些 情况下省略。同样地，处理顺序不一定是实现本文所述的实例实施例的特征和优点所必需 的，但为说明和描述的方便而提供。所示动作、操作和/或功能中的一个或更多个可以根据 所使用的具体策略重复执行。进一步，所述动作、操作和/或功能可以图形化表示待编程进 发动机控制系统中的计算机可读存储介质的永久存储器中的代码，其中所述动作通过执行 在包括各种发动机硬件组件结合电子控制器的系统中的指令来实施。
应该理解，本文所公开的配置和例程在本质上是示例性的，且这些具体实施例不 认为具有限制含义，因为许多变化是可行的。例如，上述技术能够应用到V-6、I-4、I-6、V- 12、对置4缸和其它发动机类型。本公开的主题包括本文公开的各种系统和配置以及其它特 征、功能和/或特性的所有新颖和非显而易见的组合和子组合。
随附权利要求特别指出视为新颖和非显而易见的某些组合和子组合。这些权利要 求可涉及“一个”元件或“第一”元素或其等效物。此类权利要求应被理解为包括一个或更多 个此类元件的结合，既不要求也不排除两个或多个此类元素。所公开的特征、功能、元件和/ 或特性的其它组合和子组合可通过本权利要求的修正或通过在本申请或相关申请中的提 出新的权利要求来要求保护。此类权利要求，无论是比原始权利要求的范围更宽、更窄、相 等或不同，都应被视为包括在本公开内容的主题内。
