電動汽車熱泵空調模糊控制的模擬研究

郭沖　魏名山　張志強　王智興

（北京理工大學，北京 10081）

電動汽車熱泵空調模糊控制的模擬研究

郭沖魏名山張志強王智興

（北京理工大學，北京 10081）

利用AMESim建立了電動汽車熱泵空調模型，采用MatlabSimulink建立了直流電動機和模糊控制器模型，將兩種模型耦合在一起進行了車內溫度控制的聯合仿真研究。利用聯合仿真模型對運用模糊控制與壓縮機開關控制的空調性能進行了對比，結果表明，運用模糊控制，車內溫度波動小，溫度穩定后壓縮機消耗功率降低了14.53%，且系統COP值保持在1.8。設計了自調整模糊控制器，采用該控制器加快了熱泵系統響應，減少了熱泵系統不同工況下的穩態誤差，增強了模糊控制器的適應性。

主題詞：電動汽車熱泵空調模糊控制

1　前言

空調系統作為電動汽車功耗最大的輔助子系統，其功耗占所有輔助子系統功耗的60%～80%［1］。在冬季開啟空調制熱時，電動汽車的續駛里程會減少約33%；在夏季開啟空調制冷時，續駛里程會減少約18%～30%［2］，因此空調對電動汽車的續駛里程和驅動性能影響很大。為有效提高電動汽車的續駛里程，可采用熱泵型空調系統實現冬季取暖功能，因其制熱系數COP（coefficient of performance）大于1.0，空調器能耗較小。

純電動汽車要求空調系統既能快速制熱，又能滿足變負荷運行特性。熱泵空調系統可通過改變壓縮機的轉速來實現空調制熱量的連續調節，以適應動態變化的冷負荷的需要。為探究熱泵壓縮機變轉速性能，通過AMESim建立了電動汽車熱泵空調系統模型，采用MatlabSimulink建立了基于脈寬調制（PWM）方式的直流電動機調速模型，將兩種模型耦合在一起進行了車內溫度控制的聯合仿真研究，利用聯合仿真模型比較分析了電動汽車空調壓縮機在開關控制和模糊控制兩種控制策略下的性能。

2　電動汽車熱泵空調系統工作原理

電動汽車熱泵空調系統工作原理如圖1所示，主要由電動壓縮機、四通換向閥、車外換熱器、儲液干燥器、毛細管、車內換熱器、風扇等零部件組成。制熱循環過程為：壓縮機對低溫、低壓的氣態工質（R134a）做功，使其被壓縮成高溫、高壓氣體，工質經過四通換向閥流入車內換熱器，經等壓冷凝后變為中溫高壓液體并向車內散熱，然后經膨脹閥的節流降壓變為低溫、低壓的氣液混合物，最后工質在車外換熱器內蒸發變為低溫、低壓氣體，并從車外環境中吸收熱量，完成1次循環［3］。其制冷循環與制熱循環原理相近，只要通過四通換向閥改變工質流動方向即可。

3　電動汽車熱泵空調系統AMEsim/Simulink聯合仿真

3.1熱泵空調系統AMESim仿真模型與工況驗證

3.1.1AMESim仿真模型

為了研究電動汽車熱泵空調系統制熱性能，根據熱泵空調系統原理，基于AMESim軟件環境，建立電動汽車熱泵空調系統仿真模型，如圖2所示。

根據實際熱泵空調試驗系統臺架各部件的結構尺寸設置仿真參數，該仿真模型具備如下功能：

a.輸出各檢測點的溫度、壓力、流量、比焓等信息；

b.輸出車內、外換熱器的換熱量以及壓縮機轉速、轉矩、功率、COP等信息；

c.研究各部件變工況特性。

3.1.2工況驗證

選取車外環境溫度分別為-5℃、-10℃兩種工況，利用仿真模型進行模擬。表1給出了在制熱模式下，在壓縮機排量（定排量34 ml/r）、換熱器換熱面積、空氣側相對濕度及工質充注量不變的條件下，不同環境溫度下熱泵空調系統各測點的壓力和溫度的試驗值與仿真值的對比結果。

由表1可知，仿真結果與試驗數據具有較好的一致性，工況Ⅰ的最大誤差為7.53%，工況Ⅱ的最大誤差為6.85%，符合工程要求。所以運用AMESim建立的仿真模型可以用于對電動汽車熱泵空調系統的性能分析與預測研究。

表1　仿真結果與試驗數據對比

3.2直流電動機及PWM斬波器模型

3.2.1直流電動機電樞回路的數學模型

根據Kirchhof定律，直流電動機電樞回路微分方程為：

式中，Ud0為電樞電壓；R為電樞回路電阻；L為電樞回路總電感；Ed為電動機的反電動勢；Id為整流直流電流；Ce=Ke·Φd為電動機額定勵磁下的電動勢系數；Ke為電勢常數；Φd為磁通量。

電力拖動系統的運動方程［4］為：

式中，TL為磁負載轉矩；Ted為電磁轉矩；Cm=Km·Φd為電動機額定勵磁下的轉矩系數；Km為轉矩系數；IL為負載電流。

根據式（3）～式（4）整理得直流電動機電流與電壓以及感應電動勢之間的傳遞函數為：

式中，T1=L/R為電樞回路的時間常數；為電力拖動系統的機電時間常數。

根據式（6）和式（7）可得到直流電動機動態結構框圖，如圖3所示。

3.2.2直流電動機驅動電路模型

由直流脈寬調制電源供電的直流電動機調速原理如圖4所示。圖4中，Us表示恒值電壓源，VT是電力電子開關器件的開關符號，VD表示續流二極管。VT一般采用全控型器件，如MOSFET、IGBT等，其開關頻率可達幾千赫茲甚至幾十千赫茲［5］。

當VT導通時，直流電壓Us加到無刷直流電動機上；當VT斷開時，直流電源與直流電動機脫開，電動機電樞電流經VT續流，電樞兩端電壓接近于零。如此反復，得到的電樞端電壓波形（圖4b）。電樞電壓Us在ton時間內被接上，又在（T-ton）時間內被斷開，所以該電源又稱為斬波器（Chopper），這樣直流電動機的平均電壓計算式為：

式中，T為開關周期；ton為開通時間；ρ=ton/T=ton·fSW為控制電壓占空比，fSW為開關頻率。

因此，可以通過改變ρ來改變Ud，達到調節直流電動機轉速的目的。

3.3熱泵空調系統模糊控制器設計

熱泵空調系統模糊控制器是將溫度傳感器測定的溫度信號與設定的目標溫度進行比較、模糊化、模糊量的精確化，模糊推理出PWM波形的占空比ρ，通過改變壓縮機無刷直流電機的供電電壓控制電機轉速。占空比ρ越大，電動機轉速越快，壓縮機制冷量越大，從而實現對壓縮機制冷量的調節［7］。

所設計的變轉速制熱空調模糊控制為雙輸入單輸出的二維模糊控制器，模糊控制器的輸入為設定溫度Tset與實際溫度T的溫差e以及溫度偏差變化率ec，輸出為PWM占空比ρ，其原理如圖5所示。

3.3.1輸入、輸出變量的模糊化及隸屬度函數

當車內溫度低于設定溫度大于3℃時，為盡快使溫度達到設定值，壓縮機以最大轉速運行；若溫差在±3℃之內，則壓縮機的轉速通過模糊算法加以控制。

溫度誤差e的基本論域為［-e，e］=［-3，3］，通過壓縮機以最大轉速運行試驗可確定溫差變化率ec的基本論域［-ec，ec］=［-0.5，0.5］。對于溫差e、溫差變化率ec的輸入模糊語言變量采用“負大（NB）、負中（NM）、負小（NS）、零（O）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）”等7個語言變量值來描述。考慮到輸入變量的正、負性，該控制器將溫差e模糊集合的論域E定義為［-n，n］=［-6，6］；將溫差變化率ec模糊集合的論域EC定義為［-n′，n′］=［-1.5，1.5］。輸出占空比采用“零（Z）、低（L）、中低（ML）、中（M）、中高（MH）、高（H）、很高（VH）”等7個語言變量值來描述。由于占空比ρ為0～1，輸出變量的模糊集合論域P定義為P=｛0，1，2，3，4，5，6，7，8，9｝。

溫差e、溫差變化率ec和輸出PMW占空比ρ的隸屬度函數都取三角形和梯形相結合形式的隸屬函數。

3.3.2模糊控制規則及模糊推理

該模糊控制器的規則采用多重“if E and EC than P”模糊條件語句，共49條模糊規則。常用的模糊推理方法有Mamdani和Sugeno［8］，本文采用Mamdani型推理，反模糊化采用最大隸屬度法。

3.4熱泵空調系統模糊控制聯合仿真分析

根據以上分析，在Simulink中建立電動機、PWM斬波器和模糊控制模型。將AMESim中建立的熱泵空調系統模型經過系統編譯、參數S設置等生成供Simulink使用的S函數，將AMESim模型當作一個普通的S函數對待，添加入系統的Simulink模型中，從而實現AMESim與Simulink的聯合建模與仿真（圖6）。當進行開關控制模擬時，將模糊控制器部分換成溫度閾值為17.5℃的壓縮機6 500 r/min開關控制，即壓縮機以6 500 r/min的定轉速運行，當車內溫度達到17.5℃時關閉壓縮機，車內溫度低于17.5℃時啟動壓縮機。

4　仿真結果與分析

在車外溫度為-10℃、相對濕度為40%時，對比分析模糊控制與壓縮機開關控制下的車內溫升、壓縮機轉速、壓縮機功率、熱泵空調系統制熱量及其COP值，結果如圖7～圖10所示。

由圖7a可看出，在初始階段，因設定溫度與車內溫相差較大，壓縮機以較高轉速運行，因制熱量大而使車內快速升溫。對于模糊控制，當溫差較小時，壓縮機轉速降低，制熱量減少，其制熱量與車內冷負荷達到平衡，最后壓縮機以較低的定轉速（3 298 r/min）持續運行，模糊控制時壓縮機轉速變化平穩，轉速波動較小。而壓縮機開關控制方式則比較機械，轉速變化大，對壓縮機的磨損及壽命影響較大。

由圖7b可看出，由于電動汽車空調自身的非線性和大延遲時滯特點，對于壓縮機開關控制方式，其對溫度的調節是一種斷續的變化過程，不能根據環境溫度變化及時調整空調器工作狀態，因而會造成車內溫度有一定波動，影響空調的溫度控制精度和人體的舒適性。而對于模糊控制，其溫度波動較小，控制精度高，具有較好的舒適性。

由圖8可看出，壓縮機在定轉速6 500 r/min下運行，由于工質壓力較高，壓縮機功率較大。當車內的冷負荷與熱泵空調系統制熱量相等時，車內溫度穩定。采用壓縮機開關控制時壓縮機的平均功率為1 086.3 W；而采用模糊控制時功率為928.44 W，即采用模糊控制時壓縮機功率消耗降低了14.53%。由圖9可看出，在熱泵空調系統開始運行階段，壓縮機轉速越高，熱泵空調系統工質流量越大，所以壓縮機轉速為6 500 r/min時，系統制熱量較高，壓縮機開關控制時系統制熱量波動較大。由圖10可看出，模糊控制的熱泵空調系統COP值比壓縮機開關控制時要高，模糊控制時的COP值在1.4以上，車內溫度穩定后，系統COP值可達到1.8。

5　自調整模糊控制器

由于電動汽車熱泵空調系統運行的工況變化比較大，針對-10℃環境工況下設計的模糊控制器在不同室外環境溫度下，車內溫度會出現穩態誤差較大，不滿足舒適性和節能要求。對于熱泵空調系統運用模糊控制，控制性能在很大程度上取決于控制規則是否合理以及模糊控制器相關參數的選擇是否合適。對于復雜的控制系統，傳統模糊控制采用固定不變的量化因子和比例參數，控制器的輸出不能達到最大值，控制性能不夠理想。

在模糊算法中，輸入量化因子和輸出比例因子直接影響系統的動態特性和穩定性。量化因子Ke、Kec分別相當于模糊控制器的比例作用和積分作用。Ke、Kec增大，相當于控制器比例作用和微分作用增大；比例因子Ku相當于模糊控制器輸出的放大倍數。Ke對系統動態特性影響很大，Ke越大，系統超調量也越大，過度過程較長。因此，Ke取得過大，將使系統產生較大超調，調節時間增多，甚至產生振蕩，使系統工作不穩定。Kec選擇越大，系統超調量越小，但是系統響應速度變慢；而Kec過小，將引起大的超調，調節時間增長，嚴重時不能穩定工作。

為了改進電動汽車熱泵空調系統在不同環境工況下的適應性，設計了參數自調整的自適應模糊控制器，因直接使用Simulink難以對參數自調整模糊控制器進行仿真，所以采用編寫S函數的方法，其原理如圖11和圖12所示。

圖13為自調整模糊控制在-5℃、-10℃和-15℃等3種工況下的性能曲線。從圖13可看出，不同工況下自調整模糊的響應速度都較快。對于-5℃工況，自調整控制器加快了響應速度，降低了穩態時的超調；對于-15℃工況，穩態誤差降低至0.25℃以內，而傳統模糊控制的溫差為0.84℃。所以，參數自調整模糊控制器可使熱泵空調系統的響應速度加快，提高穩態控制精度，增強系統在不同環境工況下的適應性。

6　結束語

a.通過穩態模擬仿真結果與試驗數據對比驗證了AMESim中熱泵仿真模型的準確性，該模型可用于電動汽車熱泵空調系統的性能分析與性能預測的研究。

b.通過對比分析壓縮機開關控制和模糊控制可知，模糊控制溫度波動小，控制精度高，具有優越的經濟性和舒適性。

c.設計了參數自調整模糊控制器，通過調整比例系數ku加快了系統的響應；通過對量化因子ke、kec不同加權調整，減少了系統的穩態誤差。自調整模糊控制器對熱泵空調系統的超調量、響應時間、穩態誤差及不同工況下的適應性都優于傳統模糊控制。

1閔海濤，王曉丹，曾小華.電動汽車空調系統參數匹配與計算研究.汽車技術，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黃海圣，魏名山，彭發展，等.電動汽車熱泵空調制熱模式啟動性能的試驗研究.汽車技術，2014（1）：34～35.

4張紅蓮.電機與電力拖動控制系統.北京：機械工業出版社，2013.

5楊耕，羅應立.電機與運動控制系統.北京：清華大學出版社，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.新型汽車空調電動壓縮機PMW控制的研究：［學位論文］.哈爾濱：哈爾濱工業大學，2007.

8曾光奇，胡均安，等.模糊控制理論與工程應用.武漢：華中科技大學出版社，2006.

（責任編輯文楫）

修改稿收到日期為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