新能源汽车电动空调控制系统及其实现研究

刘健豪

摘 要：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，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。

关键词：电动汽车;电池;能力回收;控制算法

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 燃料电池余热利用空调系统

所谓燃料电池就是在相关燃料利用过程中与氧化剂发生相应化学反应，然后将发生反应的能源进行直接性的电能转换，其在具体的转化效率可以达到55%-65%，然后将剩余部分通过一定方式转化为废热、温水及蒸汽，通过转化装置将其能量作为主要的动力来源，在具体的能源利用当中，其在具体的能源利用率与普通燃料动力来源相比，明显高于后者数倍。如果在运行当中存在相应燃料电池过热状况，会导致其所具有的工作效率下降，并造成其相关的性能恶化，所以可将燃料电池所产生余热能源直接用在相关车辆供暖当中，对于车辆的经济效益和能量利用率状况都具有很好的提升效果，从而使燃料电池在具体的车辆用能方面更加具有合理性。其与传统的以甲醇和汽油为其燃料的电池相比，在具体的成本、环境效益以及效率等方面综合考量来看，在燃料电池汽车当中氢是首要的能源选择目标。通过电解质的方法可以将燃料电池划分为五种类型，分别是磷酸燃料电池（PAFC）、碱性燃料电池（AFC）、质子交换膜燃料电池（PEMFC）、熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）以及固体氧化物燃料电池（SOFC）。从相关的车辆动力方面综合考量来看，世界各大车厂对质子交换膜燃料电池更加关注和所重视，这种燃料电池的工作电流为（1-5A/cm2，0.7V），其相应的比功率高为（0.2-0.3kW/kg），这种能源不仅具有很好的比能量，而且在具体的能量效率上也非常高，在冷启动时间短也是其它能源所无法比拟的。这种电池所具有的正常工作温度为65℃-110℃，并且在具体的室温状况下其在额定功率还可以达到85%，其所排出的废热温度可以达到75℃。如果采用这种燃料作为其能量来源，其在具体的汽车空调选择上，可以根据实际需要采用吸收式制冷空调系统，利用其排出的热源来实现对热泵的动力供应作用，热源可以从燃料所排出的冷却水当中进行提取，吸收式热泵在输出功率耗费方面明显优于传统压缩式空调系统，其在具体的运作过程中只有溶液泵对少量的电能进行消耗，其相关的总需求的电能状况与压缩式热泵相比，是后者的4%。

2 设计内容

設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。

3 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。

4 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。

参考文献：

[1]丁鹏，王忠，王莹，冯渊，李庆莲.分布式新能源汽车空调控制系统[J].传感器与微系统，2018（02）.

[2]尹立春.浅谈新能源汽车空调系统的现状与发展趋势[J].科技经济导刊，2018（01）.

[3]陈帅，杜碧雪.新能源汽车空调控制系统研究[J].汽车与驾驶维修（维修版），2017（11）.