王 菲,侯江麗,張 志,李文濤
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智能冷卻系統中的模糊控制策略研究
王 菲1,侯江麗2,張 志1,李文濤1
(1.河北機電職業技術學院,河北 邢臺 054048;2.邢臺職業技術學院,河北 邢臺 054035)
發動機智能冷卻技術成為節能環保大趨勢下的熱門研究領域。根據發動機規定的溫度特性曲線和散熱器出水口實際溫度之差及其變化率為輸入,制定合理的模糊控制策略,控制電控蠟式節溫器、電動風扇和電動水泵在不同工作狀態下工作,主動調節發動機工作溫度到達某規定值,使冷卻液溫度與實時的發動機工作溫度相匹配,為企業應對在WLTP工況(新的排放測試循環)下如何達到國Ⅵ排放標準提供一種方法。
智能冷卻系統;模糊控制策略;電控蠟式節溫器;WLTP工況
由于我國的道路擁堵情況特別嚴重,大部分車輛行駛在城區工況,加減速使用非常頻繁,借鑒WLTP工況來衡量汽車排放性更能符合我國絕大部分城市瞬變的實際駕駛情況,因此,對智能冷卻系統熱管理在WLTP工況下進行研究具有緊迫感和前瞻性[1]。鑒于傳統冷卻系統的局限,智能冷卻系統的集成開發與相關研究已有20年歷史[2][3],智能冷卻系統在改善燃油經濟性、延長機油使用壽命、減少有害物排放[4][5]、延長發動機壽命以及增加系統靈活性方面的具體效果一方面依托于結構設計,一方面取決于所采用的控制策略以及控制系統特性。根據發動機智能冷卻系統這一非線性復雜系統,所采用的控制策略主要有PID控制、模糊控制、模糊PID控制、自適應控制、神經網絡控制[6][7]等,這些控制方法各有千秋,很難說哪種控制方法更好。根據智能冷卻系統的特點,本文采用的模糊控制方法主要是在發動機運行時,利用水溫傳感器不斷檢測散熱器出口溫度與規定溫度差值及差值的變化率情況,通過事先確定的特性曲線關系,利用模糊推理的方法,在線進行水溫調節。由于模糊控制理論相當成熟,程序編寫相對簡單,因此模糊控制策略也越來越受到歡迎。同時對電控節溫器、電動風扇及電動水泵的優化控制是未來滿足智能冷卻系統各種需求的關鍵技術,也是其他技術路徑得以實施的重要輔助手段。因此,智能冷卻系統技術是傳統冷卻系統發展的必然趨勢[8][9]。
汽車發動機的智能冷卻系統主要將可控節溫器與電動風扇融入到現有冷卻系統環路中,構建出一套發動機智能冷卻系統,主要由電動冷卻水泵、電動風扇、電控蠟式節溫器等部件組成,如圖1所示。
對于智能冷卻系統中最重要組件可控節溫器來說,本文采用的電控蠟式節溫器,是將電阻絲加熱器嵌入到蠟式節溫器的石蠟腔內,加熱時石蠟膨脹推動閥桿將閥開啟,加熱器由ECU依據MAP圖通過PWM信號(脈沖寬度調節信號)控制,無信號輸入時僅由膨脹介質的特性決定。這個加熱過程由發動機控制單元通過PWM信號按照模糊控制策略輸出結果來激活,不同的加熱程度取決于脈沖寬度(時間)。電動風扇采用了轉速可調模式,它可以在零轉速、低轉速和高轉速三個狀態下工作,其工作模式也是由模糊控制策略輸出結果來決定。

圖1 智能冷卻系統組成

圖2 傳統冷卻系統工作溫度
1.冷卻系統工作溫度
燃油在發動機里燃燒所產生的溫度可高達2 000℃,這個高溫對于發動機的工作是有害的,所以必須將該溫度冷卻到“工作溫度”。合適的發動機工作溫度不但能夠提高發動機功率、減少燃油消耗,也能降低發動機尾氣的排放。
發動機的工作能力取決于冷卻系統是否正常工作。對于傳統節溫器調節的冷卻系統來說,其工作溫度要求如圖2所示,部分負荷時,冷卻液溫度較高,冷卻液溫度為95℃~110℃,這有助于降低油耗和廢氣中的有害物質。全負荷時,冷卻液溫度較低,冷卻液溫度為85℃~95℃,吸入的空氣被加熱到的溫度低一些,這有助于提高功率。但是傳統的冷卻方式僅僅依靠蠟式節溫器的被動調節,無法滿足冷卻液溫度與實時的發動機工作溫度相匹配的要求[10]。
智能冷卻系統的研究目的,就是要能按負荷狀態將發動機的工作溫度調節到某個規定值,在發動機的各個功率和負荷狀態下,冷卻狀態均能符合實際需要。當發動機在冷起動條件和部分負荷工況下,發動機需要進行快速的預熱,此時節溫器的位置只允許直接通往水泵的路徑是開通的,不經過散熱器,冷卻液進行小循環,當發動機冷卻液的溫度一旦達到110℃左右時,散熱器就參與到循環中來,此時冷卻液進行大循環。在整個過程中,電控節溫器的工作狀態根據負荷情況由模糊控制策略來決定,為了增強行車或者怠速時的冷卻效果,電動風扇會根據需要開啟相應的工作狀態。
2.模糊控制策略的制定
模糊控制系統如圖3所示,模糊控制器采用兩輸入(E和EC)單輸出(U),如圖4所示,其中E為規定溫度與散熱器出水口溫度之差,EC為溫差變化率,U為控制量,控制電動風扇、電控節溫器和電動水泵的組合工作狀態。

圖3 模糊控制系統示意圖

圖4 模糊控制器
模糊控制器的設計主要包含以下幾個步驟:
(1)輸入輸出變量的模糊化


各模糊子集中的語言變量均采用高斯型隸屬函數,數學表達式為:

(2)模糊規則建立
控制量U代表的是冷卻能力,它是被控對象(電動水泵、電動風扇和電控節溫器)的工作狀態組合,例如當電動水泵工作時,電動風扇高速運轉,節溫器開啟時,此時該智能冷卻系統冷卻能力達到最強,如表1所示。其中0表示電動水泵關閉,電動風扇不工作,電控節溫器小循環;0.5表示電動風扇低速工作;1表示電動水泵開啟,電動風扇高速工作,電控節溫器大循環。

表1 冷卻能力與被控對象的關系
控制變量E、EC與被控對象U之間的模糊規則如表2所示。查表2我們可以知道,if E=PB,and EC=PB,then U=NB可以解釋為如果E為正大,表示散熱器出水口溫度遠低于規定溫度,此時不需要冷卻,使控制量的冷卻能力最弱。按照此種方法建立出49條模糊規則,使之組成模糊規則庫,三維MAP如圖6所示。

表2 控制變量與被控對象之間的模糊規則

圖6 控制量與被控量之間MAP關系

圖7 智能冷卻系統MATLAB仿真圖
模糊規則的制定是模糊控制的核心內容,控制性能的好壞很大程度上由模糊規則決定,目前主要是根據經驗來制定相應的規則[11]。
(4)控制量的反模糊化
利用模糊控制決策得到的控制量U是一個3X1矩陣,并不能直接應用在工程上,因此需要對u采用加權平均法進行反模糊化操作。
通過以上步驟,模糊控制器就設計完成了,接下來需要將其導入到MATLAB/Simulink 中,結合電動風扇、電動水泵和電控節溫器的數學模型就可以進行仿真,示意圖如圖7所示。
2020年底,更加嚴格的國六排放標準將在全國范圍內實施,這樣使得企業節能減排任務非常大,形勢非常之嚴峻。由于冷卻系統在發動機熱管理系統里面占有重要比例,因此基于模糊控制策略的智能冷卻系統的研究為解決上述問題提供了一個方向,從這方面來講,本文所采用的模糊策略能夠為今后相關研究提供一定的參考借鑒意義。同時在WLTP工況下對模糊控制策略進行改進也是本文將來研究的方向。
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On Fuzzy Control Strategy of Intelligent Cooling System
WANG Fei1,HOU Jiang-li2,ZHANG Zhi1,LI Wen-tao1
(1.Hebei Institute Of Machinery Electricity, Xingtai, Hebei 054048, China; 2.Xingtai Polytechnic College, Xingtai, Hebei 054035, China)
Intelligent engine cooling technology has become a hot research field under the trend of energy conservation and environmental protection. Taking the difference between the engine temperature characteristic curve and the actual temperature of radiator outlet and its rate of change as input, this paper formulates a reasonable fuzzy control strategy to control electronic wax-type thermostats, electric fans and electric water pumps working under different working conditions, and to actively adjust the engine operating temperature to a certain specified value to match the coolant temperature with the real-time engine operating temperature, so as to provide a method for companies to meet the national VI emission standards under the WLTP conditions (new emission test cycle).
intelligent engine cooling system, fuzzy control strategy, electronically controlled wax type thermostat,WLTP condition
2018—04—03
河北省高等學校科學技術研究青年基金項目資助——“基于模糊控制的發動機智能冷卻系統在WLTP工況下的試驗研究”,項目編號:QN2016227。
王菲(1983—),女,河北邢臺人,河北機電職業技術學院,講師。
U464.138
A
1008—6129(2018)03—0078—05