资新运， 李峻翔， 张卫锋， 庞海龙， 柳贵东

(1.军事交通学院 军用车辆系，天津 300161； 2.军事交通学院 基础部，天津 300161)

0 引 言

柴油机排气颗粒物(particulate matter,PM)是指经过空气稀释后的排气，在低于51.7 ℃的温度下，在涂有聚四氟乙烯的玻璃纤维滤纸上沉积的除水以外的物质，它是柴油机有害排放物之一。正确测试柴油机颗粒物的浓度、尺寸、形状等参数是研究汽车尾气污染物中颗粒物的形成及其控制技术的前提。

柴油机排气颗粒物包含以碳元素为主的碳烟、未氧化或未完全氧化的HC、硫酸盐以及与硫酸盐结合的水和其它杂质。一般认为，碳烟是燃料在高温缺氧条件下经过裂解脱氢的产物[1]。当温度低于500 ℃时，碳烟会吸附和凝聚多种有机物，称为可溶有机成分(soluble organic fraction,SOF)，这些有机物在一定温度下可以挥发，而且绝大部分能溶解于有机溶剂中。

柴油机排气颗粒物对环境和人体的危害较大，各国制定的排放法规中，对其测量标准日益严格。以欧盟为例[2]，轻型车于2014年实行欧6标准，其中标准规定了柴油机颗粒物排放限值较欧5标准严格10 %。重型车发动机于2013年实行欧6标准，首次将颗粒物数量纳入到法规中，重型柴油机的颗粒物排放限值较欧5标准严格了67 %。2013年9月17日，中国国家环境保部会同国家质检总局发布了《轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第五阶段)》国家标准(GB 18352.5—2013)[3]，规定2018年全面实施。国五标准进一步提高了排放控制要求，其中颗粒物排放限值较国四严格了82 %，并增加了污染控制新指标—颗粒物粒子数量。随着排放法规要求排放限值的减少，颗粒物的测试技术要求更加精确，以应对新的情况。

目前，颗粒物测试技术分为台架测试和车载测试两种方法：台架测试是排气颗粒物测试的传统测试方法，其具有测量准确的优点，但该方法的测试结果与汽车复杂工况下的颗粒物排放值无法避免差距。车载测试具有较好的实时性，其包括车载仪器测试与颗粒物传感器测试。

1 车载颗粒物测试技术

车载测试的研究是近年来颗粒物检测和控制技术中出现的新的研究方向。我国车载测试技术相对研究较晚，中国汽车研究中心秦孔建等人对气体污染物测量设备和颗粒物测量装备进行了集成，形成了一套综合性车载排放测试系统(integrity portable emission measurement system,IPEMS)来进行颗粒物排放的实时测量[4,5],其测试方案如图1所示。

图1 综合性车载排放测试系统图

天津大学高继东等人利用车载颗粒物测试系统对在实际道路上运行的重型柴油车的颗粒物排放用市内公交车测试循环进行了试验研究[6]。粒度范围为0.007～10 μm的颗粒物排放的粒度分布用Dekati公司生产的电子低压冲击器(ELPI)进行测量,其试验设备安装图如图2所示。

图2 试验设备安装图

但是，由于ELPI自身测试原理等条件的限制，ELPI的测试精度受稀释比和排气温度等因素的影响，因此,在车载测试中使用ELPI时不易控制好稀释比和采样环境条件，并且ELPI的研制成本较高[7]。目前车载测试的研究新方向主要是通过颗粒物传感器来实现。颗粒物传感器的研究背景包括2个方面:一方面是在日益严格的排放法规下，便携式排放测试系统(portable emission measurement system,PEMS)要求颗粒物检测具有较好的实时性和易操作性，而之前采用的光学烟度计的测量方法因实时性和重复性较差、安置困难等缺陷，不能满足车载测试的需求，ELPI也受到稀释比和采样环境的影响，颗粒物传感器的研究应运而生；另一方面，柴油机颗粒物过滤器(diesel particulate filter,DPF)是减少柴油机颗粒物的有效措施，其故障检测具有重要意义，特别是随着欧6法规对车载故障诊断(on-board diagnostics,OBD)的要求更高，传统的模型预估判别OBD的方法，精度上难以满足要求，颗粒物传感器是解决该问题的一个可行方案。现阶段学者机构对颗粒物传感器的研究集中在2个方面：传感器原理与设计、传感器应用。

1)颗粒物传感器的原理与设计研究

颗粒物传感器的原理重点研究为两种：第一种是基于颗粒物电特性的测量方法；第二种是基于无线能的测量方法。目前国内对该方面的研究还处于基础理论研究，主要集中在柴油机排气颗粒物荷电特性和颗粒物热泳特性为主的研究，浙江大学、北京交通大学等单位研究了感应电荷的静电场分布情况，并分析了不同粒径颗粒物的静电迁移行为及其理化特性[8，9]；清华大学、华北电力大学、武汉科技大学等单位研究了颗粒物凝聚规律和机理[10～12]；清华大学、华北电力大学、北京交通大学研究了温度梯度场内可吸入颗粒物的运动特性和采用热泳技术脱除可吸入颗粒物的可行性[13，14]；江苏大学对柴油机颗粒物传感器气固两相流进行了数值模拟[15]。国外的研究主要分为以下几个方向：

(1)基于颗粒物电特性的测量方法。

该技术路线以1998年德国汉堡应用科学大学Victor等人研制的颗粒物传感器为原型，一路发展过来的单电极火花放电碳烟传感器(spark discharge soot sensor，SDSS)[16]。该研究经过15年的发展，先后研制了V.07.2型传感器、V.07.5型传感器、V.13型传感器[17]，加拿大皇家军事学院Gloud D等人也对此研究进行了进一步的改进[18，19]。另外，美国Minnesota大学对颗粒物荷电特性进行了基础性研究[20]，为传感器设计提供了理论依据。此种方案原理是产生电火花高压电离通过传感器的排气，通过测量电火花的电压值来反映颗粒物浓度。气体最低火花放电电压主要取决于电极间距和气体的状态，包括温度、压力、速度、湿度和烟尘粒子浓度。

V.07.2型传感器是一种传统的结合火花和电热塞的传感器，由火花塞、平接地电极和集成在陶瓷外壳里的铂丝加热元件组成。该传感器存在的问题是，传感器由于平接地电极面积较大，容易积附颗粒物，积累的颗粒物完全燃烧需要几分钟的时间，而这段时间将没有测量信号，并且在发动机暖机阶段，传感器信号不精确。V.07.5型传感器对V.07.2型进行了结构改进，传感器没有火花塞突起，只有尖的接地电极，另外，铂丝加热和热电元件的温度调节的陶瓷外壳因为电热丝的布置而改变了形状。 V.13型传感器将中央加热电极缩小到了5mm，以减少所需的热能，但目前该传感器的研究仍在进行试验阶段中。

加拿大皇家军事学院Gloud D等人[18]针对SDSS传感器受到温度变化引起的信号漂移的影响，对传感器进行了改进，提出将火花塞极端改成铂针火花塞，采用电极梢部直径较小的火花塞改进了信号的稳定性。同时提出仍然存在的问题：传感器受环境温度影响较大;短时不稳定性;颗粒物特性的差别也会造成影响。

(2)第二种方案是在美国能源部牵头下，Texas大学和Emisense公司合作研制的双电级型静电颗粒物传感器[21～23]。双电极传感器一个电极施加高电压，另一电极连接到电荷放大器，为接地电极。颗粒物在排气携带自然电荷，被传感器电极的电场加速，会按废气中含碳物质的浓度，呈比例地改变第二个电极的电荷分布。电荷沉积在电极上的比率与颗粒物浓度呈正比。该研究得出传感器电压值与碳烟浓度具有相关性，但具体的模型还需要进一步研究。另外，该传感器的时间精确度受到电荷放大器电子时间分辨率为20 ms的影响，需要进一步提高精度。

(3)第三种方案是芬兰Dekati公司研制的电晕放电型颗粒物传感器(electrical tailpipe PM sensor,ETaPS)[24]。该传感器是将一个电晕放电针放在电荷笼内，电荷笼连接到一个静电计,笼子里有多孔墙和允许排气自由流过去的充电部分。当废气流过内部充电壁时，颗粒物带上电荷，带上电荷的颗粒物到达外壁时将被静电器测量其电荷值。该传感器提高了测量的最高温度，但这种方案本质上与双电级传感器是一样的。

(4)基于无线能的技术路线是使用无线射频(radio frequency,RF)技术测量DPF中的颗粒物质量。该技术路线的原理是：无线能被颗粒物吸收后信号随之衰减。该技术能测量颗粒物质量浓度，并已经应用于发动机控制单元(ECU)确定DPF何时进行再生，但目前该技术路线只能测量DPF中沉积的颗粒物质量而不能测试过滤器下游的颗粒物质量。

2)颗粒物传感器的应用研究

该研究主要以国外为主，其中包括原机颗粒物排放测试、颗粒物车载测试、DPF的在线故障诊断等，主要相关研究有：

(1)美国Minnesota大学和Honeywell公司在ICAT项目中设计了一种传感器并将其应用在了DPF的故障诊断当中[24]。为了减小噪声干扰，该传感器的探针在暴露部分外面接了一层接地电绝缘外壳，因为最初探针和放大器之间较长的电线连接容易造成信号误差，因此,确定了两级放大电路。实验对发动机、后处理系统、选定的标定仪器和实验设备进行了标定，仿真了失效的DPF模型，重点进行了颗粒物传感器在DPF上下游进行检测的试验与分析。其在DPF上下游的信号变化，设置上下游信号比门限值，一旦超过门限值则报警。文章得到的结论为传感器能够满足较低水平的OBD限制检测，传感器能够较准确地检测出DPF有600个孔的情况。因为传感器响应影响因素较多，要得到统一而可靠的颗粒物质量和颗粒物传感器响应之间标定方程和相关性具有难度。

(2)GE Sensing & Inspection Technologies公司将ACCUSOLVE 高级DPF颗粒物传感器的无线发射端和无线接收端分别布置在DPF的上、下游。采用2.1～2.2 GHz的无线频段，信号值能通过串口和CAN通信传输，能够准确实时地测量DPF中的颗粒物质量[25]。

(3)瑞典Linkopings大学的Hansson John采用了ACCUSOLVE 高级DPF颗粒物传感器对DPF的颗粒物浓度进行了测量，该传感器用于颗粒物质量测量主要采取两种方法：第一种方法的原理是通过测量无线电波被颗粒物衰减的程度来判断颗粒物的浓度，然后通过线性最小二乘法来拟合其相关性，为了测量衰减程度，对不同频率的波测量不同的正向增益；第二种方法的原理是基于共振频率，这种方法把DPF看做是较好的导电金属谐振腔。随着颗粒物的积累，DPF的介电性能被改变。谐振腔的共振频率根据颗粒物的介电性能而发生改变。研究表明：这种改变与颗粒物浓度有关。文章还研究了试验参数，如，传感器安装位置、DPF温度、DPF内流速以及DPF中颗粒物的分布对传感器输出的测量结果的影响。文章通过研究并分析测量结果，最后得出了DPF中颗粒物质量的估计模型：平均增益模型和黑箱模型。其中，最小二乘法平均增益模型能够比原有的VOLVO模型在颗粒物质量大于25g的情况下更符合碳烟浓度，但与实际质量还是有差别。黑箱模型中ARX模型(多输入/单输出自回归模型)可以较好地估计出碳烟质量值。

2 结 论

目前，颗粒物传感器的研制与应用是柴油机排气颗粒物测试技术的重要发展方向。颗粒物传感器的研究存在的问题主要包括：

1)模型建立复杂：颗粒物荷电特性与颗粒物粒径、质量有关，在尾气中，颗粒物的实际荷电往往不能准确反映质量浓度的真实值，颗粒物荷电与质量浓度间的物理模型建立较为复杂。

2)信号分析与处理复杂：发动机振动易产生较大的信号噪声，使颗粒物传感器信号处理较难；传感器在连续工作较长时间里，容易发生信号漂移等问题。

3)传感器应用在DPF的OBD算法、标定及测试复杂：传感器在不同发动机的适应性具有局限性，要生产出实用而稳定的产品，标定的工作量较大，而且试验参数，如，传感器安装位置、DPF温度、DPF内流速以及DPF中颗粒物的分布对传感器输出的测量结果的影响较复杂。

参考文献:

[1] 王建强,王 远,刘双喜,等.柴油机颗粒物控制技术研究进展[J].现代化工,2012,32(6):11-17.

[2] B—1049.Impact Assessment for Euro 6 emission limits for light duty vehicles[S].

[3] GB 18352.5—2013.轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第五阶段)[S].

[4] 秦孔建,高俊华,高继东,等.重型车辆车载排放测试系统的集成和验证[J].汽车工程,2009,31(11):1081-1085.

[5] 高俊华,高 章,刘双喜,等.国Ⅳ汽油车颗粒物数目排放特性研究[J].武汉理工大学学报,2013,37(2):311-315.

[6] 高继东,张远军,李孟良,等.重型柴油车实际道路排放颗粒物的粒度分布[J].吉林大学学报,2008,38(1):37-41.

[7] 刘双喜,高继东,景晓军.车用发动机颗粒物测量和评价方法的发展研究[J].小型内燃机与摩托车,2005,34(2):41-46.

[8] 曾宇翾.起晕电压下ESP内离子风的产生、传播及其对颗粒物迁移规律的影响[D].杭州：浙江大学,2013.

[9] 马静颖.可吸入颗粒物的静电迁移行为及其理化特性研究[D].杭州:浙江大学,2002.

[10] 龙正伟,姚 强,黄 斌,等.用ELPI测量颗粒物的分级荷电量[J].工程热物理学报,2006,27(2):354-356.

[11] 王 宇.电场作用下火焰中碳烟颗粒的分布与聚积规律[D].北京:清华大学,2009.

[12] 陈旺生,向晓东,陆继东.偶极荷电静电凝并除尘器收尘机理及性能研究[J].环境工程学报,2008,2(7):973-976.

[13] 贺美陆.湍流场中可吸入颗粒物双极荷电凝聚机理的实验研究[D].北京:清华大学,2004.

[14] 刘 忠.超细颗粒物聚并模型的比较研究[J].燃烧科学与技术,2012,18(3):212-216.

[15] 汤 东,李 楠,陈 烈,等.柴油机颗粒物传感器气固两相流数值模拟[J/OL].内燃机工程,2013—10—28.http:∥www.cnki.net/rewriter/CNKI_EPUB/http/vvv9bmjh9mds/kcms/detail/31.1255.TK.20131028.1819.002.html.

[16] Victor Gheorghiu.Soot sensor for emission onboard control system-s[J].SAE，2006(241):1-11.

[17] Victor Gheorghiu.Soot sensor for emission onboard control sys-tem[C]∥SAE OBD Symposium,2012.

[18] Gould D,Gardiner D P,LaViolette M,et al.Further development of a smoke sensor for diesel engines[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and Power,2009(131):22801.

[19] Gardiner David P,Pucher Greg R,Allan William D.Development of a spark discharge PM sensor for measurement of engine-out soot emissions[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and Power,2011(133):1145021-1145024.

[20] Kittelson David B,Jung Heejung.Measurement of electrical charge on diesel particles[J].Aerosol Science and Technology,2005(39):1129-1135.

[21] Alok Arun W.Development of an electronic sensor for engine exhaust particulate measurements[D].Austin:The University of Texas,2005.

[22] Timothy T D.Development,characterization,and modeling of an electronic particulate matter sensor for internal combustion engines[D].Austin:The University of Texas,2009.

[23] Antti Rostedt,Marko Marjamaki,Jaakko Yli-Ojanpera,et al.Non-collecting electrical sensor for particle concentration measuremen-t[J].Aerosol and Air Quality Research,2009(9):470-477.

[24] Ragatz Adam C.Characteristics of particles downstream of a partially failed diesel particulate filter[D].[S.l.]:The University of Minnesota,2010.

[25] Hansson John.A method for estimating soot load in a DPF using an RF-based sensor[D].Sweden:Linkopings Universitet,2012.