車輛空調系統的自適應智能控制

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車輛空調系統的自適應智能控制

車輛空調（AC）系統的效率受諸多因素影響，如路況信息、外界環境和駕駛習慣等。本文設計了能量管理系統，其特點是基于自適應智能空調控制器，實現不同道路負荷下的正常工作。為獲取自適應模糊控制器，須考慮模糊集合隸屬函數大小、隸屬函數位置、權重和鏈路值。

首先，建立空調模型，主要包括進氣口、送風機、冷凝器、艙室、送氣口和空氣循環通道。用性能系數（COPref）反映空調系統的效率。

式中，COPref為空調的性能系數；Q為輸出熱量；W為輸入能量。

然后，建立環境模型并考慮循環工況。環境模型主要包括環境條件、駕駛員駕駛行為和用電需求預測系統。為建立閉環控制系統，考慮了艙室溫度、濕度和CO2濃度等參數。基于帶有用電需求預測系統的模糊空調控制器（FAC-LA）和智能控制策略的智能控制系統，其控制策略分為瞬態和穩態兩部分。智能控制系統實際為自適應模糊推理系統（ANFIS），該系統是一個多層自適應網絡模糊推理系統，包括5個層面，根據混合學習方法完成不同節點函數的學習和參數調整。

基于瞬態和穩態工況，對帶有用電需求預測系統的模糊空調系統和自適應智能控制系統進行了模擬仿真。分析了這兩種控制系統的特點。結果表明，相比帶有用電需求預瞄系統的模糊控制空調，自適應智能空調系統可節省約1%的能耗，實現了在不同環境條件下，通過對空調、送風機、進風口和循環通道的控制，可為室內提供適宜的溫度和良好品質的空氣。

刊名：Applied Thermal Engineering（英）

刊期：2013年第51卷

作者：Hamid Khayyam

編譯：張振偉