新能源汽车空调控制系统研究

陈帅、杜碧雪

（无锡职业技术学院 214121)

新能源汽车空调控制系统研究

陈帅、杜碧雪

（无锡职业技术学院 214121)

根据整车电流负载大小、电池荷电状态和车内实测温度与设定温度的温差等参数，利用车载网络技术，通过模糊控制、神经网络控制等智能控制算法，实时对压缩机输出功率、风门开度及风机转速等执行器的精确调节，实时对整车运行状态的监测和故障模式的判别，实现人、车、充电设备的联网和智能化的人机交换。

空调；新能源；汽车；控制

0 引言

电动汽车是未来汽车技术发展的方向，其空调系统的节能、智能和舒适性，是设计的主要目标。本文旨在通过开发电动汽车电池工作过程中的热量回收系统，提高电池与智能空调系统之间的热转换效率，提高电动汽车的续驶里程，具有节能的意义，降低汽车电池的工作温度，提高汽车的安全性；提出智能空调控制系统与整车控制集成化管理，研究智能空调系统动力模式和经济模式下的控制策略，确保整车电能的合理分配和能量的高效利用，保证汽车在启动、爬坡等工况下，达到最佳的整车性能。通过先进的智能控制方法，对车厢空气进行柔性调节的同时，实现人、车充电设备的联网和人际交换的智能化[1]。

1 设计内容

设计与电池管理系统集成化的智能空调控制系统，对电池工作过程中的热量进行再利用，利用电池放电热量对车厢进行加热的同时，实现对电池的温度控制，提高整车的安全性。对智能空调系统中的制冷系统、制热系统及车厢等建立数学模型。对模糊控制、神经网络控制等智能控制方法进行比较研究，利用Matlab／Simulink系统仿真分析，确定最佳的控制算法，对车厢内空气温度、湿度及新鲜度等进行智能控制。利用车联网技术，将空调系统与整车负载、电池能量进行实时匹配，并进行友好的人机交互，实现空调系统的高度智能化。搭建电动智能空调控制系统，进行试验研究和对比，根据试验结果，对控制系统进行优化设计。通过项目开发出具有智能控制器的电动空调系统，具有控制精度高、响应速度快、能耗低、稳定性好的性能。

2 试验

试验条件，将车置于环境温度30℃阳光充足的天气，车辆以50 km/h 的速度匀速行驶，空调出风口调至最大开，空调调至最大风速。分别测量空调系统气流速度，驾驶员、乘客头部温度，以及压缩机开启时间。

测量方法为，汽车第2排位置坐1人，第4、5、6、7排座椅不坐人，第8、9、10排座椅满员，分别测量第2排左1座椅、第5排右2座椅及第9排座椅左1处乘客头部的温度和气流速度。试验开始部压缩机一直处于停机状态，前部区域与后部区域均有乘客存在，故此两处压缩机工作，由试验表格压缩机工作时间可以看出开始快速制冷时，两处压缩机均满负荷工作，制冷较快。但从第6 min开始，由于车厢内温度达到人体舒适性指标，此时前部乘客数量较少区域处压缩机开始间断性工作，以减少耗能，由试验可知，车厢温度稍有上升。后部区域由于满员乘坐，压缩机工作时间相对较长，满足乘客对制冷量的需求[2]。

3 结束语

(1)将新能源客车智能空调控制系统与电池的管理系统集成化，对电池工作过程的热量进行再利用，在保证电池处于最佳工作温度的前提下，充分利用电池运行过程的热量对车厢进行加热，提高续驶里程。

(2)提出新能源客车智能空调与整车的匹配，根据整车的工作状态参数，包括电池的荷电状态、负载、车速等。运用高效利用能量的控制策略，实现整车电能的合理分配，保证汽车在启动或爬坡等各工况下，达到最佳的整车性能。

(3)根据整车电流负载大小、电池荷电状态和车内实测温度与设定温度的温差等参数，利用车载网络技术，通过模糊控制、神经网络控制等智能控制算法，实时对压缩机输出功率、风门开度及风机转速等执行器的精确调节，实时对整车运行状态的监测和故障模式的判别，实现人、车、充电设备的联网和智能化的人机交换。

[1] Lee D,Cho C,Won J,et al.Performance characteristics of mobile heat pump for large passenger electric vehicle [J].Appl Therm Eng, 2013, 50(1): 660-669.

[2]丁鹏,王忠,葛如海,王莹,李庆莲.新能源汽车暖风分段制热控制系统[J].汽车安全与节能学报,2017,8(3):303-309.

U463文献标示码：A

陈帅（1990—），男，专科，研究方向为汽车智能控制。