電動空調匹配及模糊控制研究

楊坤，肖錦釗，王杰，董丹秀，馬超，劉國棟

（1.山東理工大學交通與車輛工程學院，山東 淄博 255000；2.山東意威汽車科技有限公司，山東 淄博 255000；3.濰柴動力股份有限公司，山東 濰坊 261001）

電動車續駛里程是影響電動車普及的關鍵因素，車載空調的能耗可占整車能耗的15%～20%［1］，并且采用電動空調對電動車本身的動力性以及續駛里程均有很大影響。因此，針對電動車開展空調系統的合理匹配和以節能為主要目標的電動空調控制對電動車的普及具有重要意義。目前，針對電動空調的研究主要集中在電動空調開啟對整車能耗的影響，以及改進電動空調能耗等方面。閔海濤等［2］應用ADVISOR和Matlab的聯合仿真驗證了電動空調開啟對整車續駛里程的影響，以及不同行駛條件下電動空調對整車性能的影響；Hosoz等［3］則通過調節熱泵空調系統壓縮機和風扇電機的運轉頻率，達到提高空調性能和降低能耗的目的；李麗等［4］對不同環境溫度下壓縮式冷暖雙模式熱泵空調系統進行實驗分析，驗證了該系統的可行性以及熱泵空調性能好壞與外界環境的關系；Lowe等［5］對R134a汽車空調進行改裝，利用兩相冷卻的方法對動力電子設備進行制冷降溫。在控制效果方面，以上研究多以控制到設定溫度為目標，而未對如何改善整車室內溫度舒適性開展研究；在能耗方面，多通過添加附件的方式改善電動空調能耗，未通過改善電動空調控制來減少電動空調能耗。

本文主要針對某純電動客車空調部件匹配和控制開展研究，利用穩態傳熱理論計算電動客車的整車熱負荷，基于熱負荷計算結果對汽車空調4大部件進行匹配；建立了壓縮機轉速控制模塊、整車熱負荷模塊和室內溫度計算模塊，根據氣候適應性模型，提出了以外界溫度與舒適溫度差值和動力電池SOC值作為輸入變量的模糊控制策略，在Matlab/Simulink中搭建了相應的仿真模型，基于中國典型城市工況對所匹配電動空調進行了仿真分析，驗證了其可行性和經濟性。

1 工作原理

電動空調系統結構簡圖如圖1所示。

圖1 電動空調系統結構Fig.1 Schematic diagram for electric air-conditioning system

由圖1可知，電動空調系統主要由控制系統和制冷系統兩大部分組成。控制系統包括室內及室外溫度傳感器、溫度比較器、模糊控制器等，在車輛運行過程中接收室內、室外溫度信號和動力電池荷電狀態（state of charge，SOC），對空調壓縮機轉速進行控制。制冷系統主要由壓縮機、冷凝器、膨脹閥、蒸發器4部分組成，分別完成壓縮、冷凝、節流、蒸發4個過程。

2 整車熱力學模型

2.1 客車參數及環境參數

客車的結構和車身參數是影響電動空調匹配的關鍵因素，所選客車結構參數、客車車身詳細參數見表1、表2。

表1 客車結構參數Tab.1 Parameters for bus structure

表2 客車車身詳細參數Tab.2 Parameters for bus body

以典型的淄博市夏季環境為例，對電動空調進行研究，環境參數見表3。

表3 環境參數Tab.3 Environment parameters

2.2 整車熱負荷

夏季客車整車的熱負荷主要由熱傳導、熱輻射在車身與門窗玻璃處傳入車中的熱量、客車室內乘員散發的熱量、通風系統引入的熱量、設備照明燈等儀器散發的熱量組成［6］，其公式為

式中：Q為整車熱負荷；Q1為車身不透明圍護結構傳入熱量；Q2為玻璃傳入熱量；Q3為乘員散發熱量；Q4為室外空氣帶入熱量；Q5為儀器散熱量。

2.2.1車身不透明圍護結構傳入熱量

不透明圍護結構由車身側圍（包括車門）、頂棚和地板3部分組成，其傳入熱量計算公式為［7］

式中：Ki為第i個不透明結構的傳熱系數；Fi為第i個不透明結構的面積；ti為第i個不透明結構的室外空氣綜合溫度；tn為電動客車室內空氣的溫度；u為行駛車速；δi為第i個不透明結構的厚度；λi為第i個不透明結構的導熱系數；an為客車室內空氣與車身內表面的對流換熱系數；T0為環境溫度；ρi為第i個不透明結構的吸收系數；Ii為第i個不透明結構的太陽輻射強度。

2.2.2 車窗玻璃傳入的熱量

透過玻璃進入客車的總熱量Q2主要由熱輻射、對流導熱方式傳入［6］：

式中：η為玻璃對太陽輻射的透入系數；ρ為玻璃對太陽輻射的吸收系數；FB為陽面車窗玻璃面積；I為車窗外表面的總太陽輻射強度；FA為車窗總面積；Is為散射輻射強度；C為遮陽修正系數；Km為車窗傳熱系數；Fm為車窗傳熱面積；Δt為車外綜合溫度與車內溫度之差。

2.2.3 乘員散發的熱量

乘員散發的熱量Q3為［7］

式中：M為車內乘員數；M'為群集系數，取0.89。

2.2.4 由通風和密封性泄露進入熱量

由通風和密封性泄露進入的熱量Q4為［8］

式中：γ為空氣密度；VH為人均所需換氣量；ΔH為車內外空氣焓差。

2.2.5 電器設備散發的熱量

電動客車在運行時產生熱量的電氣設備主要包括電機、照明燈、音響等［8］，據統計取Q5=200 W。

由表1～表3的整車及環境條件可知，根據式（2）～式（7）計算得到各部分熱負荷，根據式（1）計算得到整車熱負荷。

3 電動空調系統參數匹配

3.1 制冷劑熱力循環參數的確定

用壓焓圖來表示制冷劑的壓縮、冷凝、節流及蒸發循環過程，如圖2所示。

圖2 制冷劑循環壓焓Fig.2 Pressure and enthalpy diagram of refrigerant

圖2中：橫坐標為比焓值；縱坐標為絕對壓力的對數值；e～f為壓縮過程；f～i為冷凝過程；i～j為節流過程；j～o為蒸發過程；e～g為絕熱壓縮過程；ab為飽和液體線；cd為飽和蒸汽線；o～e為回熱過程。

曲線e～g為等熵過程，是一種理想的壓縮機工作狀態，而實際上壓縮機壓縮過程與外界存在熱交換，故用曲線e～f作為壓縮機實際壓縮過程，f點焓值通過下式計算［6］：

式中：hf為f狀態點的比焓值；he為e狀態點的比焓；hg為壓縮機出口處的制冷劑實際焓值；TJ為蒸發溫度；TK為冷凝溫度；tJ為蒸發溫度。

選擇R134a作為電動空調的制冷劑，設定系統的過熱度、過冷度、蒸發溫度、冷凝溫度。根據R134a制冷劑的壓焓圖可得出制冷劑熱力循環參數點狀態值，見表4［9］。

表4 參數點狀態值Tab.4 State values of each parameter point

3.2 壓縮機匹配

渦旋壓縮機體積小、重量輕、結構件簡單、轉速可調范圍大，且工作效率穩定［9］，其排量計算為［10］

式中：v為壓縮機入口處的比容；n為壓縮機轉速；λ為輸氣系數；ho為o狀態點的比焓值；hi為i狀態點的比焓值；Q為制冷量，即整車熱負荷。

壓縮機軸功率由下式計算［11］：

式中：Ne為壓縮機的軸功率；ηm為壓縮機的機械效率。

根據制冷量Q及各工況點參數表中數據，利用式（9）和式（10）可算得壓縮機排量、壓縮機軸功率，從而得到驅動電機功率。

壓縮機轉速為n時，電動空調系統的制冷量為

式中：Qe為空調制冷量；v″為壓縮機進口處的制冷劑比容。

空調壓縮機功率為壓縮機制冷量與能效比的比值，其瞬時功率為［11］

式中：Ni為壓縮機瞬時功率；i為空調能效比。

根據式（12）可得到不同轉速下電動空調壓縮機的瞬時功率曲線。

3.3 冷凝器及蒸發器匹配

冷凝器參數需要根據熱力循環工況設定的冷凝溫度及進口溫度來確定，主要包括如下兩項。

冷凝器熱面積［6］：

式中：F為換熱器的傳熱面積；K為換熱器的傳熱系數；tf為進口溫度；t0為出口溫度；te為冷凝溫度。

冷凝器熱負荷［6］：

式中：QK為制冷器熱負荷。

由式（13）和式（14）可得冷凝器的熱面積和熱負荷。匹配冷凝器時還需要考慮其工作壓力和工作溫度，由表4可知制冷循環的冷凝壓力、冷凝溫度，因此工作壓力不得低于表內壓力，工作最高溫度不能低于表內冷凝溫度最大值，工作最低溫度不能高于表內冷凝溫度最小值。匹配蒸發器時，功率與冷凝器相同［6］，蒸發器工作壓力不能小于制冷劑蒸發壓力，工作溫度不能低于制冷劑蒸發溫度。

3.4 膨脹閥匹配

膨脹閥容量是蒸發器效率能否得到充分發揮的關鍵［6］，其容量為

式中：Lp為電子膨脹閥容量。

根據式（15）可計算出電子膨脹閥的容量。為確保閥門的安全，膨脹閥的工作壓力應該大于等于R134a制冷劑在熱力循環工況中高壓側壓力，即表4中狀態點f處的壓力。

4 電動空調控制系統

電動空調系統是一種典型的瞬態非線性控制系統。由于電動空調系統在溫度控制時的復雜不確定性與模糊控制算法的特性相符，因此選用模糊控制對電動空調系統進行控制。

4.1 控制變量

4.1.1 溫差

基于澳大利亞學者Dedear的“氣候適應性模型”，根據淄博市冬冷夏熱氣候特點，得出淄博市“人體熱舒適氣候適應性模型”［12］：

式中：Tn為人體舒適溫度；T0為環境溫度。

根據式（16）可計算出淄博地區，不同的外界環境溫度下人體舒適溫度。基于人體熱舒適氣候適應性模型的電動空調系統，能夠根據環境溫度計算出人體舒適溫度，從而提高乘客的舒適性，因此選擇室內溫度與人體舒適溫度的差值作為控制變量。溫差劃分區域為：NB（-7，-2.5）、NS（-3.5，0.5）、Z（-2，2）、PS（-0.5，3.5）、PB（2.5，7）。

4.1.2 動力電池SOC值

考慮到經濟性，由于電動空調系統在電動附件中耗能較大，若動力電池SOC值處于較低狀態時，仍繼續保持空調壓縮機高轉速運行，會嚴重影響整車續駛里程和電池壽命，因此選擇動力電池SOC值作為控制變量。SOC值劃分區域為：S（0，0.3）、JS（0.25，0.45）、M（0.4，0.6）、JB（0.55，0.75）、B（0.7，1）。

4.1.3 壓縮機轉速

模糊控制的輸出變量選擇電動空調的控制變量，即壓縮機轉速，結合所選壓縮機的特性建立輸出量的隸屬度函數［2，6］。其劃分區域為：S（0，1 000）、JS（0，2 000）、MS（1 000，3 000）、M（2 000，4 000）、MB（3 000，5 000）、JB（4 000，6 000）、B（5 000，6 000）。

4.2 控制規則

確定模糊控制的輸入輸出變量后，從保證車內溫度舒適性和低電量時延長整車續駛里程的角度出發，根據如下原則制定模糊控制規則：

（1）SOC值大于0.7時，壓縮機轉速與溫差成正比，以保證車內溫度舒適性；

（2）SOC值在0.3～0.7時，適當降低壓縮機轉速，以兼顧車內溫度舒適性和整車續駛里程；

（3）SOC值低于0.3時，逐漸降低壓縮機轉速，直至關閉空調系統，以延長整車續駛里程。制定的模糊控制規則見表5。

表5 模糊控制規則Tab.5 Fuzzy control rules

5 仿真驗證

5.1 仿真工況

針對電動空調驗證，國際上還沒有標準循環工況，本文選擇中國典型城市工況作為仿真工況對電動空調系統的有效性和經濟性進行驗證。

5.2 有效性驗證

基于前文建立的整車熱負荷模塊、人體熱舒適氣候適應性模塊、室內溫度模塊、壓縮機轉速控制模塊等建立完整的客車空調仿真模型［13］，基于單次中國典型城市工況來驗證空調系統的有效性：設置環境溫度為35℃，舒適溫度為28℃，5組車輛的SOC值為0.5～0.9。對各組車輛的壓縮機轉速、室內溫度進行仿真，結果如圖3、圖4所示。

由圖3、圖4可知，在外界環境溫度為35℃的情況下，隨著電動空調系統的開啟，室內溫度與舒適溫度的差值逐漸降低，壓縮機轉速也隨著溫差逐漸降低，最終達到穩定。雖然在低SOC值的車輛會降低乘客舒適性，但整體上各組車輛空調系統均可在150 s內將室內溫度控制在28℃附近，能夠滿足乘客對空調系統的需求。

圖3 壓縮機轉速Fig.3 Rotating speed

圖4 室內溫度Fig.4 Indoor temperature

5.3 經濟性驗證

一次中國典型城市工況下車輛行駛5.9 km，本文選擇35次中國典型城市工況對電動空調系統的經濟性進行驗證。

設置環境溫度固定為35℃，舒適溫度為28℃，動力電池放電深度為80%，動力電池初始SOC值為0.95。設置3組不同控制方案：方案1關閉空調系統，以確定開空調對整車經濟性的影響；方案2采用溫差、溫差變化率雙輸入模糊控制［14］；方案3采用溫差、SOC值雙輸入模糊控制。通過3種方案的對比，分析電動空調對整車經濟性的影響，各方案下動力電池SOC值如圖5所示。

根據圖5可知，方案1的車輛經過44 000 s后SOC值降低到0.2，方案2和方案3分別在28 890 s和31 450 s處SOC值降低到0.2。由此可知空調系統開啟會嚴重影響續駛里程，且方案3的電池SOC值降低速度低于方案2。

為進一步分析空調控制系統對整車經濟性的影響，對方案2及方案3的壓縮機轉速、室內溫度進行分析，結果如圖6、圖7所示。根據圖5、圖6所示，方案2的車輛在0時刻啟動電動空調系統，室內溫度逐漸降低到設定溫度28℃附近，控制壓縮機轉速逐漸降低到3 600 r/min并趨于穩定，系統運行到28 890 s處，動力電池SOC值降低到0.2，空調系統關閉，室內溫度迅速回升到35℃。

圖6 方案2壓縮機轉速和室內溫度Fig.6 Compressor speed and indoor temperature of scheme 2

圖7 方案3壓縮機轉速和室內溫度Fig.7 Compressor speed and indoor temperature of scheme 3

由圖5、圖7可知：方案3的車輛在0時刻開啟空調系統，室內溫度逐漸降低到舒適溫度附近；運行到8 000 s，動力電池SOC值降低到0.7，為減少空調系統能耗，系統控制壓縮機轉速梯度降低，室內溫度回升；運行到27 000 s，動力電池SOC值降低到0.3，動力電池處于極低荷電狀態，為提高整車續駛里程，控制空調系統在500 s內關閉，達到梯度關閉空調系統的效果；在關閉空調的情況下，車輛繼續運行到31 450 s處，動力電池SOC值降低到0.2，具體仿真結果見表6。

表6 仿真結果Tab.6 Simulation results

根據表6對比可知：相比較傳統電動空調系統，本文所匹配的電動空調系統每行駛100 km可節省6.9 kW·h的電量。

綜上所述，方案3在保證車輛室內舒適性的前提下，能在動力電池SOC值較低的情況下有效降低壓縮機轉速甚至關閉空調系統，從而有效延長行駛里程。

6 結論

根據國內外電動空調的研究現狀，以提高電動空調系統經濟性和整車室內溫度舒適性為目標，基于整車熱負荷及制冷劑循環工況，提出電動空調系統的匹配流程，并針對傳統電動空調能耗高的問題，對電動空調控制開展研究，結論如下：

（1）基于熱負荷模型及制冷劑熱力學循環工況對整車熱負荷及電動空調參數進行匹配，以保證整車室內溫度舒適性和提高整車續駛里程為目標對空調控制系統進行設計，在Matlab/Simulink中搭建了電動空調系統模型，通過中國典型城市工況驗證了當室外溫度為35℃時空調系統能在150 s內將室內溫度穩定控制在28℃附近，能夠滿足整車需求，為電動空調系統的匹配提供了理論依據。

（2）基于人體舒適溫度與室內溫度差值、動力電池SOC值的電動空調模糊控制，能夠根據環境溫度將室內溫度控制到人體感覺舒適的溫度，提高整車室內溫度舒適性；動力電池SOC值處于0.3～0.7時，能夠在兼顧整車室內溫度舒適性的前提下，降低壓縮機轉速，減少電動空調的能耗，延長續駛里程；能夠在動力電池SOC值小于0.3時梯度關閉空調，以進一步提高整車續駛里程。