王成君，黎 苏，周文瑾，白晓鑫，郭向阳

（1.河北工业大学能源与环境工程学院，天津 300401；2.中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300）

前言

《轻型汽车污染物排放限值及测量方法（中国第六阶段）》[1]（以下简称“国六法规”）对轻型车污染物排放限值提出了更高的要求，在颗粒物排放方面，PM的限值要求由50 mg/km降低至12 mg/km。为满足法规要求，汽油车后处理系统加装颗粒捕集器（简称GPF）已成为降低汽油机颗粒物排放的一种重要技术路径[1]。“OBD”是一种车载诊断系统，用于排放控制系统监测，当与排放相关的任何部件发生故障时，OBD系统的监测应显示出现了故障[2]。作为后处理系统的重要组成部分，国六法规明确要求OBD系统对GPF的正常工作进行监测。

作为OBD系统监测的新增部件，GPF故障诊断的研究目前还处于起步阶段，国内外学者都进行了一些相关研究。军事交通学院的姚广涛[3]通过台架试验获取了不同故障程度下柴油机颗粒捕集器（DPF）的温度数据，提出了基于温度数据相关分析的故障诊断策略，为颗粒捕集器故障诊断技术的发展提供了一种理论依据。清华大学的刘洋[4]设计了一种基于神经网络的诊断算法，该算法建模简单、准确度高、泛化能力强，具有良好的应用前景。国外的Husted H[5]和Sappok Alexander[6]等人分别研究了基于PM传感器的诊断算法和基于射频传感器的诊断算法。利用PM传感器可以直接测量颗粒物的浓度，测试方法简单有效，但PM传感器价格比较昂贵，大规模应用尚不具备条件。射频传感器可以直接测量碳烟和灰分的加载量，并具有监测GPF结构损坏的能力，其相关应用还在研究中。……