摘要
柴油机选择性催化还原（Urea-SCR）系统是减少柴油机尾气排放、满足日益严格的环保法规的关键技术之一。
然而，SCR系统在复杂工况下容易发生传感器故障、执行器老化等问题，导致系统性能下降甚至失效。
因此，对SCR系统进行故障诊断和容错控制研究，对于保障柴油机排放控制系统的可靠性和稳定性具有重要意义。
本文综述了柴油机Urea-SCR控制系统故障诊断和容错控制方法的研究现状。
首先，介绍了SCR系统的基本原理、组成结构和控制策略；其次，重点概述了基于模型的故障诊断方法，包括状态估计方法、参数估计方法和基于学习的方法等，并分析了各种方法的优缺点；接着，讨论了SCR系统的容错控制策略，包括基于模型预测控制、滑模控制、自适应控制等方法；最后，总结了现有研究成果，并展望了未来的研究方向。
关键词：柴油机；选择性催化还原；故障诊断；容错控制；模型预测控制
近年来，随着环境污染和能源短缺问题的日益严重，世界各国对机动车尾气排放法规的要求越来越严格。
选择性催化还原技术(SelectiveCatalyticReduction，SCR)作为一种高效的柴油机尾气后处理技术，能够有效地降低柴油机尾气中的氮氧化物(NOx)排放，已成为满足国六及以上排放标准的首选技术。
Urea-SCR系统通过喷射尿素溶液到排气管中，使其在高温下分解成氨气(NH3)，并在催化剂的作用下将NOx还原成无害的氮气(N2)和水(H2O)。
然而，SCR系统是一个复杂的非线性系统，其性能受到多种因素的影响，例如催化剂老化、传感器漂移、执行器故障等。
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