电动汽车热泵空调模糊控制的模拟研究

郭冲　魏名山　张志强　王智兴

（北京理工大学，北京 10081）

电动汽车热泵空调模糊控制的模拟研究

郭冲魏名山张志强王智兴

（北京理工大学，北京 10081）

利用AMESim建立了电动汽车热泵空调模型，采用MatlabSimulink建立了直流电动机和模糊控制器模型，将两种模型耦合在一起进行了车内温度控制的联合仿真研究。利用联合仿真模型对运用模糊控制与压缩机开关控制的空调性能进行了对比，结果表明，运用模糊控制，车内温度波动小，温度稳定后压缩机消耗功率降低了14.53%，且系统COP值保持在1.8。设计了自调整模糊控制器，采用该控制器加快了热泵系统响应，减少了热泵系统不同工况下的稳态误差，增强了模糊控制器的适应性。

主题词：电动汽车热泵空调模糊控制

1　前言

空调系统作为电动汽车功耗最大的辅助子系统，其功耗占所有辅助子系统功耗的60%～80%［1］。在冬季开启空调制热时，电动汽车的续驶里程会减少约33%；在夏季开启空调制冷时，续驶里程会减少约18%～30%［2］，因此空调对电动汽车的续驶里程和驱动性能影响很大。为有效提高电动汽车的续驶里程，可采用热泵型空调系统实现冬季取暖功能，因其制热系数COP（coefficient of performance）大于1.0，空调器能耗较小。

纯电动汽车要求空调系统既能快速制热，又能满足变负荷运行特性。热泵空调系统可通过改变压缩机的转速来实现空调制热量的连续调节，以适应动态变化的冷负荷的需要。为探究热泵压缩机变转速性能，通过AMESim建立了电动汽车热泵空调系统模型，采用MatlabSimulink建立了基于脉宽调制（PWM）方式的直流电动机调速模型，将两种模型耦合在一起进行了车内温度控制的联合仿真研究，利用联合仿真模型比较分析了电动汽车空调压缩机在开关控制和模糊控制两种控制策略下的性能。

2　电动汽车热泵空调系统工作原理

电动汽车热泵空调系统工作原理如图1所示，主要由电动压缩机、四通换向阀、车外换热器、储液干燥器、毛细管、车内换热器、风扇等零部件组成。制热循环过程为：压缩机对低温、低压的气态工质（R134a）做功，使其被压缩成高温、高压气体，工质经过四通换向阀流入车内换热器，经等压冷凝后变为中温高压液体并向车内散热，然后经膨胀阀的节流降压变为低温、低压的气液混合物，最后工质在车外换热器内蒸发变为低温、低压气体，并从车外环境中吸收热量，完成1次循环［3］。其制冷循环与制热循环原理相近，只要通过四通换向阀改变工质流动方向即可。

3　电动汽车热泵空调系统AMEsim/Simulink联合仿真

3.1热泵空调系统AMESim仿真模型与工况验证

3.1.1AMESim仿真模型

为了研究电动汽车热泵空调系统制热性能，根据热泵空调系统原理，基于AMESim软件环境，建立电动汽车热泵空调系统仿真模型，如图2所示。

根据实际热泵空调试验系统台架各部件的结构尺寸设置仿真参数，该仿真模型具备如下功能：

a.输出各检测点的温度、压力、流量、比焓等信息；

b.输出车内、外换热器的换热量以及压缩机转速、转矩、功率、COP等信息；

c.研究各部件变工况特性。

3.1.2工况验证

选取车外环境温度分别为-5℃、-10℃两种工况，利用仿真模型进行模拟。表1给出了在制热模式下，在压缩机排量（定排量34 ml/r）、换热器换热面积、空气侧相对湿度及工质充注量不变的条件下，不同环境温度下热泵空调系统各测点的压力和温度的试验值与仿真值的对比结果。

由表1可知，仿真结果与试验数据具有较好的一致性，工况Ⅰ的最大误差为7.53%，工况Ⅱ的最大误差为6.85%，符合工程要求。所以运用AMESim建立的仿真模型可以用于对电动汽车热泵空调系统的性能分析与预测研究。

表1　仿真结果与试验数据对比

3.2直流电动机及PWM斩波器模型

3.2.1直流电动机电枢回路的数学模型

根据Kirchhof定律，直流电动机电枢回路微分方程为：

式中，Ud0为电枢电压；R为电枢回路电阻；L为电枢回路总电感；Ed为电动机的反电动势；Id为整流直流电流；Ce=Ke·Φd为电动机额定励磁下的电动势系数；Ke为电势常数；Φd为磁通量。

电力拖动系统的运动方程［4］为：

式中，TL为磁负载转矩；Ted为电磁转矩；Cm=Km·Φd为电动机额定励磁下的转矩系数；Km为转矩系数；IL为负载电流。

根据式（3）～式（4）整理得直流电动机电流与电压以及感应电动势之间的传递函数为：

式中，T1=L/R为电枢回路的时间常数；为电力拖动系统的机电时间常数。

根据式（6）和式（7）可得到直流电动机动态结构框图，如图3所示。

3.2.2直流电动机驱动电路模型

由直流脉宽调制电源供电的直流电动机调速原理如图4所示。图4中，Us表示恒值电压源，VT是电力电子开关器件的开关符号，VD表示续流二极管。VT一般采用全控型器件，如MOSFET、IGBT等，其开关频率可达几千赫兹甚至几十千赫兹［5］。

当VT导通时，直流电压Us加到无刷直流电动机上；当VT断开时，直流电源与直流电动机脱开，电动机电枢电流经VT续流，电枢两端电压接近于零。如此反复，得到的电枢端电压波形（图4b）。电枢电压Us在ton时间内被接上，又在（T-ton）时间内被断开，所以该电源又称为斩波器（Chopper），这样直流电动机的平均电压计算式为：

式中，T为开关周期；ton为开通时间；ρ=ton/T=ton·fSW为控制电压占空比，fSW为开关频率。

因此，可以通过改变ρ来改变Ud，达到调节直流电动机转速的目的。

3.3热泵空调系统模糊控制器设计

热泵空调系统模糊控制器是将温度传感器测定的温度信号与设定的目标温度进行比较、模糊化、模糊量的精确化，模糊推理出PWM波形的占空比ρ，通过改变压缩机无刷直流电机的供电电压控制电机转速。占空比ρ越大，电动机转速越快，压缩机制冷量越大，从而实现对压缩机制冷量的调节［7］。

所设计的变转速制热空调模糊控制为双输入单输出的二维模糊控制器，模糊控制器的输入为设定温度Tset与实际温度T的温差e以及温度偏差变化率ec，输出为PWM占空比ρ，其原理如图5所示。

3.3.1输入、输出变量的模糊化及隶属度函数

当车内温度低于设定温度大于3℃时，为尽快使温度达到设定值，压缩机以最大转速运行；若温差在±3℃之内，则压缩机的转速通过模糊算法加以控制。

温度误差e的基本论域为［-e，e］=［-3，3］，通过压缩机以最大转速运行试验可确定温差变化率ec的基本论域［-ec，ec］=［-0.5，0.5］。对于温差e、温差变化率ec的输入模糊语言变量采用“负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（O）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）”等7个语言变量值来描述。考虑到输入变量的正、负性，该控制器将温差e模糊集合的论域E定义为［-n，n］=［-6，6］；将温差变化率ec模糊集合的论域EC定义为［-n′，n′］=［-1.5，1.5］。输出占空比采用“零（Z）、低（L）、中低（ML）、中（M）、中高（MH）、高（H）、很高（VH）”等7个语言变量值来描述。由于占空比ρ为0～1，输出变量的模糊集合论域P定义为P=｛0，1，2，3，4，5，6，7，8，9｝。

温差e、温差变化率ec和输出PMW占空比ρ的隶属度函数都取三角形和梯形相结合形式的隶属函数。

3.3.2模糊控制规则及模糊推理

该模糊控制器的规则采用多重“if E and EC than P”模糊条件语句，共49条模糊规则。常用的模糊推理方法有Mamdani和Sugeno［8］，本文采用Mamdani型推理，反模糊化采用最大隶属度法。

3.4热泵空调系统模糊控制联合仿真分析

根据以上分析，在Simulink中建立电动机、PWM斩波器和模糊控制模型。将AMESim中建立的热泵空调系统模型经过系统编译、参数S设置等生成供Simulink使用的S函数，将AMESim模型当作一个普通的S函数对待，添加入系统的Simulink模型中，从而实现AMESim与Simulink的联合建模与仿真（图6）。当进行开关控制模拟时，将模糊控制器部分换成温度阈值为17.5℃的压缩机6 500 r/min开关控制，即压缩机以6 500 r/min的定转速运行，当车内温度达到17.5℃时关闭压缩机，车内温度低于17.5℃时启动压缩机。

4　仿真结果与分析

在车外温度为-10℃、相对湿度为40%时，对比分析模糊控制与压缩机开关控制下的车内温升、压缩机转速、压缩机功率、热泵空调系统制热量及其COP值，结果如图7～图10所示。

由图7a可看出，在初始阶段，因设定温度与车内温相差较大，压缩机以较高转速运行，因制热量大而使车内快速升温。对于模糊控制，当温差较小时，压缩机转速降低，制热量减少，其制热量与车内冷负荷达到平衡，最后压缩机以较低的定转速（3 298 r/min）持续运行，模糊控制时压缩机转速变化平稳，转速波动较小。而压缩机开关控制方式则比较机械，转速变化大，对压缩机的磨损及寿命影响较大。

由图7b可看出，由于电动汽车空调自身的非线性和大延迟时滞特点，对于压缩机开关控制方式，其对温度的调节是一种断续的变化过程，不能根据环境温度变化及时调整空调器工作状态，因而会造成车内温度有一定波动，影响空调的温度控制精度和人体的舒适性。而对于模糊控制，其温度波动较小，控制精度高，具有较好的舒适性。

由图8可看出，压缩机在定转速6 500 r/min下运行，由于工质压力较高，压缩机功率较大。当车内的冷负荷与热泵空调系统制热量相等时，车内温度稳定。采用压缩机开关控制时压缩机的平均功率为1 086.3 W；而采用模糊控制时功率为928.44 W，即采用模糊控制时压缩机功率消耗降低了14.53%。由图9可看出，在热泵空调系统开始运行阶段，压缩机转速越高，热泵空调系统工质流量越大，所以压缩机转速为6 500 r/min时，系统制热量较高，压缩机开关控制时系统制热量波动较大。由图10可看出，模糊控制的热泵空调系统COP值比压缩机开关控制时要高，模糊控制时的COP值在1.4以上，车内温度稳定后，系统COP值可达到1.8。

5　自调整模糊控制器

由于电动汽车热泵空调系统运行的工况变化比较大，针对-10℃环境工况下设计的模糊控制器在不同室外环境温度下，车内温度会出现稳态误差较大，不满足舒适性和节能要求。对于热泵空调系统运用模糊控制，控制性能在很大程度上取决于控制规则是否合理以及模糊控制器相关参数的选择是否合适。对于复杂的控制系统，传统模糊控制采用固定不变的量化因子和比例参数，控制器的输出不能达到最大值，控制性能不够理想。

在模糊算法中，输入量化因子和输出比例因子直接影响系统的动态特性和稳定性。量化因子Ke、Kec分别相当于模糊控制器的比例作用和积分作用。Ke、Kec增大，相当于控制器比例作用和微分作用增大；比例因子Ku相当于模糊控制器输出的放大倍数。Ke对系统动态特性影响很大，Ke越大，系统超调量也越大，过度过程较长。因此，Ke取得过大，将使系统产生较大超调，调节时间增多，甚至产生振荡，使系统工作不稳定。Kec选择越大，系统超调量越小，但是系统响应速度变慢；而Kec过小，将引起大的超调，调节时间增长，严重时不能稳定工作。

为了改进电动汽车热泵空调系统在不同环境工况下的适应性，设计了参数自调整的自适应模糊控制器，因直接使用Simulink难以对参数自调整模糊控制器进行仿真，所以采用编写S函数的方法，其原理如图11和图12所示。

图13为自调整模糊控制在-5℃、-10℃和-15℃等3种工况下的性能曲线。从图13可看出，不同工况下自调整模糊的响应速度都较快。对于-5℃工况，自调整控制器加快了响应速度，降低了稳态时的超调；对于-15℃工况，稳态误差降低至0.25℃以内，而传统模糊控制的温差为0.84℃。所以，参数自调整模糊控制器可使热泵空调系统的响应速度加快，提高稳态控制精度，增强系统在不同环境工况下的适应性。

6　结束语

a.通过稳态模拟仿真结果与试验数据对比验证了AMESim中热泵仿真模型的准确性，该模型可用于电动汽车热泵空调系统的性能分析与性能预测的研究。

b.通过对比分析压缩机开关控制和模糊控制可知，模糊控制温度波动小，控制精度高，具有优越的经济性和舒适性。

c.设计了参数自调整模糊控制器，通过调整比例系数ku加快了系统的响应；通过对量化因子ke、kec不同加权调整，减少了系统的稳态误差。自调整模糊控制器对热泵空调系统的超调量、响应时间、稳态误差及不同工况下的适应性都优于传统模糊控制。

1闵海涛，王晓丹，曾小华.电动汽车空调系统参数匹配与计算研究.汽车技术，2006（6）：19～22.

2John P Rugh.Proposal for a Vehicle Level Test Procedure to Measure Air Conditioning Fuel Use.SAE International，2010-01-0799.

3黄海圣，魏名山，彭发展，等.电动汽车热泵空调制热模式启动性能的试验研究.汽车技术，2014（1）：34～35.

4张红莲.电机与电力拖动控制系统.北京：机械工业出版社，2013.

5杨耕，罗应立.电机与运动控制系统.北京：清华大学出版社，2014.

6Trzynadlowsky A M，et al.Random pulse width modulation techniques for converter-fed drive systems-A review.IEEE Trans.on Industry Applications.1994，30（5）：1166～1174.

7王娟娟.新型汽车空调电动压缩机PMW控制的研究：［学位论文］.哈尔滨：哈尔滨工业大学，2007.

8曾光奇，胡均安，等.模糊控制理论与工程应用.武汉：华中科技大学出版社，2006.

（责任编辑文楫）

修改稿收到日期为2016年7月1日。

Simulation Research on Fuzzy Control of Heat Pump Air-Conditioning Systems for Electric Vehicles

Guo Chong，Wei Mingshan，Zhang Zhiqiang，Wang Zhixing
（Beijing Institute of Technology，Beijing 10081）

An electric vehicle heat pump air-conditioning（HPAC）system model is established by AMESim，and the DC motor model and fuzzy controller are established by Matlab/Simulink，then the two models are coupled together for a joint simulation research of interior temperature control.The AC performance applying the fuzzy or the on-off control method of compressor is compared.The results show that，with the fuzzy control，interior temperature fluctuates slightly，and the power consumption of compressor is reduced by 14.53%and the coefficient of performance（COP）is maintained at 1.8，when the compartment temperature is stable.An adaptive fuzzy controller is designed，which speeds up response of the heat pump system，reduces the steady-state error of the heat pump system at different operating conditions，and enhances the adaptability of the fuzzy controller.

Electric vehicle，Heat pump air-conditioning，Fuzzy control

U463.85+1

A

1000-3703（2016）10-0057-06