純電動汽車熱管理系統(tǒng)集成設計及多級模糊控制策略研究

【摘要】基于熱泵技術，設計了一種充分利用電機余熱的集成式熱管理系統(tǒng)，采用換熱器將各獨立回路聯(lián)系起來，實現(xiàn)能量的高效利用。針對熱管理系統(tǒng)控制難度大的問題，提出了抗飽和積分模糊控制以及多級模糊控制兩種優(yōu)化型模糊控制。基于AMESim搭建了集成式熱管理系統(tǒng)模型，并建立了工作模式切換及各關鍵部件的Simulink控制策略模型，對整車的熱管理控制效果進行聯(lián)合仿真分析。仿真結果表明，在0 ℃下，集成式熱管理系統(tǒng)與各回路相互獨立的熱管理系統(tǒng)相比駕駛室加熱時間縮短約27.8%，能效比平均提升約31.3%，冬季續(xù)駛里程提升約9.57%。優(yōu)化型模糊控制的控制效果顯著提升，冬季駕駛室加熱時間縮短約18.4%；夏季駕駛室溫度的波動與超調減小，電池冷卻時間縮短約3.6%。

主題詞：電動汽車 集成式熱管理 余熱利用 熱泵空調系統(tǒng) 多級模糊控制

中圖分類號：U469.72" "文獻標志碼：A" "DOI： 10.19620/j.cnki.1000-3703.20240460

Integrated Design of Thermal Management System for Pure Electric Vehicles and Research on Multi-Level Fuzzy Control Strategy

Du Changqing1，2， Sun Jiahao1，2， Li Wenhao1，2， Ren Weiqun3

（1.Hubei Key Laboratory of Modern Automotive Parts Technology， Wuhan University of Technology， Wuhan 430070;

2. Hubei Engineering Technology Research Center for New Energy and Intelligent Connected Vehicles， Wuhan 430070;

3. Dongfeng Commercial Vehicle Co.， Ltd. Technical Center， Wuhan 430056）

【Abstract】Based on heat pump technology， an integrated thermal management system that fully utilizes the waste heat of the motor has been designed. The system uses heat exchangers to connect the independent circuits and achieve efficient energy utilization. In order to address the difficulty of controlling thermal management systems， this paper proposes two optimization fuzzy control approaches， anti-saturation integral fuzzy control and multi-level fuzzy control. An integrated thermal management system model is built based on AMESim， and Simulink control strategy models for working mode switching and key components are established to jointly simulate and analyze the thermal management control effect of the entire vehicle. The simulation results show that at 0 ℃， the integrated thermal management system reduces the cabin heating time by about 27.8% compared with the independent thermal management systems of each circuit， and the energy efficiency ratio has been increased by an average of about 31.3%， in addition the winter driving range has been increased by about 9.57%. The control effect of optimized fuzzy control is significantly improved with the heating time of the cab in winter shortened by about 18.4%， and the fluctuation and overshoot of the cabin temperature in summer reduced， and the battery cooling time shortened by about 3.6%.

Key words： Electric vehicles， Integrated thermal management， Waste heat utilization， Heat pump air conditioning system， Multi-level fuzzy control

【引用格式】 杜常清， 孫嘉豪， 李文浩， 等. 純電動汽車熱管理系統(tǒng)集成設計及多級模糊控制策略研究[J]. 汽車技術， 202X（XX）： XX-XX.

DU C Q， SUN J H， LI W H， et al. Integrated Design of Thermal Management System for Pure Electric Vehicles and Research on Multi-Level Fuzzy Control Strategy[J]. Automobile Technology， 202X（XX）： XX-XX.

1 前言

純電動汽車的熱管理面臨著巨大挑戰(zhàn)，低溫時加熱能耗大幅增加，嚴重影響續(xù)駛里程；高溫時若不及時冷卻各部件，則會影響車輛安全性[1]。因此，需對熱管理技術進行深入研究。純電動汽車通常配置3個獨立的熱管理子系統(tǒng)：電池熱管理系統(tǒng)、空調系統(tǒng)和電機電控熱管理系統(tǒng)。集成式的整車熱管理系統(tǒng)就是將各個獨立回路進行耦合，對系統(tǒng)的熱量進行統(tǒng)一管理、充分利用，以簡化布置、降低能耗并提高整體效率。對于純電動汽車而言，冬季乘員艙加熱是一項重大挑戰(zhàn)，會顯著降低續(xù)駛里程。熱泵系統(tǒng)因其高效、節(jié)能的特點，被認為是增加續(xù)航里程的有效手段[2]。Tian等[3]提出了一種電池、電機回路與熱泵空調系統(tǒng)集成的熱管理系統(tǒng)，冬季利用電機余熱輔助熱泵系統(tǒng)為整車供熱，夏季制冷劑同時為乘員艙與電池制冷，結果表明，余熱利用使得能效比（Coefficient of Performance，COP）提高了25.55%，續(xù)駛里程提高了31.71%。Jae等[4]設計了一種空氣和廢熱雙熱源的熱泵系統(tǒng)，當環(huán)境溫度從-10 ℃升至0 ℃時，雙熱源模式下的COP和供熱能力均高于單熱源模式。Zou等[5]提出了一種電池冷卻系統(tǒng)與熱泵系統(tǒng)耦合的集成系統(tǒng)，可利用電池產生的熱量對空氣進行預熱，結果表明，不同工況下的節(jié)能率為3%～18%。

復雜的集成系統(tǒng)中各部件的控制目標相互耦合，因此合理有效的控制策略對于系統(tǒng)而言十分重要。比例-積分-微分（Proportional-Integral-Derivative，PID）控制作為一種成熟的控制方法， 被廣泛應用于各種系統(tǒng)，然而集成式熱管理系統(tǒng)具有多參數(shù)、非線性的特點，不同工況下的PID參數(shù)未達到最佳時，通常會出現(xiàn)振蕩甚至控制失穩(wěn)現(xiàn)象。越來越多的研究結合模糊控制、神經元網絡等耦合PID的控制方法以及模型預測控制、機器學習等智能控制[6-8]，以優(yōu)化控制效果。然而模型預測等智能控制方法對模型的準確性要求較高，控制系統(tǒng)較為復雜。模糊控制不需要系統(tǒng)的具體模型，具有較強的抗干擾性和快速響應性，是非線性系統(tǒng)中一種簡單高效的控制方法。

綜上所述，為了優(yōu)化系統(tǒng)性能、降低能耗，本文針對某型純電動重型汽車，基于熱泵技術設計了一種充分利用電機余熱的集成式熱管理系統(tǒng)架構，并利用AMESim搭建了集成式熱管理系統(tǒng)模型。針對壓縮機及風扇提出了抗飽和積分的模糊控制和多級模糊控制兩種優(yōu)化型模糊控制，并在Simulink中搭建了工作模式切換及各部件的控制策略模型，最后通過聯(lián)合仿真，驗證了此系統(tǒng)架構及優(yōu)化后控制策略的優(yōu)越性。

2 集成式熱管理系統(tǒng)設計

2.1 集成式熱管理系統(tǒng)架構設計

為了簡化布置、充分利用系統(tǒng)余熱、提高續(xù)駛里程，本文基于某型純電動重型汽車，設計了一種集成度高、經濟性好的熱管理系統(tǒng)。此系統(tǒng)由4個回路耦合而成：熱泵空調回路、電池熱管理回路、電機電控熱管理回路及暖風回路。各回路相互獨立的熱管理系統(tǒng)與本文設計的集成式熱管理系統(tǒng)的架構分別如圖1、圖2所示。

集成式熱管理系統(tǒng)中各子系統(tǒng)回路的工作原理及耦合關系如下：

熱泵空調回路：截止閥及單向閥組合使用，代替了熱泵系統(tǒng)中實現(xiàn)制冷與制熱模式轉換的四通閥，成本較低、結構簡單；此回路通過2個Chiller換熱器與其他回路耦合。制冷時，制冷劑可以通過換熱器2所在的并聯(lián)支路，實現(xiàn)對電池的冷卻；制熱時，制冷劑經過壓縮機成為高溫高壓的氣體，通過換熱器1與暖風回路換熱，可實現(xiàn)冬季駕駛室熱泵制熱的功能。同時，電池與電機電控的余熱可通過換熱器2傳遞給熱泵空調系統(tǒng)，實現(xiàn)熱泵從余熱中吸熱，與僅從環(huán)境中吸熱相比制熱效果更好、系統(tǒng)能耗更低。

電池熱管理回路：電池溫度較高時，可通過制冷劑并聯(lián)制冷及串聯(lián)電機電控回路中的散熱器兩種模式進行冷卻；電池溫度較低時，可利用電機余熱對電池加熱，回路中還包含正溫度系數(shù)加熱器（Positive Temperature Coefficient，PTC），以充分保證電池溫度。

電機電控熱管理回路：此回路通過四通閥、三通閥及換熱器與其他回路耦合。電機溫度超限時通過三通閥2接入散熱器進行冷卻。電機余熱可通過四通閥1、2串聯(lián)電池熱管理回路，加熱電池包；也可通過換熱器2對制冷劑預熱，提高熱泵空調的制熱效果，減少系統(tǒng)能耗。此外，在回路水溫較高時，可通過三通閥1及板式換熱器與暖風回路換熱以直接加熱駕駛室，大大降低了冬季制熱時空調系統(tǒng)的能耗，實現(xiàn)了對電機余熱的充分利用。

暖風回路：采用50%乙二醇作為介質。暖風回路可實現(xiàn)熱泵空調制熱、電機余熱直接制熱及PTC制熱三種冬季駕駛室制熱模式，在充分保證熱舒適性的同時也高效利用了有限的能源。

2.2 集成式熱管理系統(tǒng)建模

基于AMESim對集成式熱管理系統(tǒng)進行建模，詳細建立了各部件的生熱模型及熱管理回路的整體架構。本文研究對象整車參數(shù)如表1所示。

電池選用磷酸鐵鋰電池，電池主要參數(shù)如表2所示。隨著能量的供給，電池不可避免地會產生相應的熱量。由于電池的電壓參數(shù)以及內阻參數(shù)可通過測量等方法直接獲得，因此可基于Bernardi方程[9]對電池生熱功率進行求解：

[q=I2Rbat+ITdUOCVdT] （1）

式中：q為電池生熱功率；I為電池的放電電流，由車輛的負載決定；Rbat為等效電阻，即歐姆內阻與極化內阻之和；UOCV為開路電壓；T為電池溫度；dUOCV/dT為熵熱系數(shù)，用于計算可逆反應熱。

2.2.2 電機生熱模型

電機生熱主要是由于電機將電能轉換為機械能的過程中產生損耗，并轉換為熱能。電機的生熱功率可根據(jù)電機效率計算得到：

[Pmot=Pm（1-ηm）] （2）

式中：Pmot為電機生熱功率，Pm為電機功率，ηm為電機效率。電機主要參數(shù)如表3所示。

電機產生的多余熱量可以進行回收利用，尤其對于純電動重型汽車而言，其電機負載較大，在運行過程中會產生較多的電機余熱，低溫環(huán)境下充分利用電機余熱可提升整車性能。電機余熱的可利用功率為：

[Q=Pmotη=cqm（tout-tin）η] （3）

式中：Q為可利用的電機余熱功率，η為換熱器總效率，c為冷卻液比熱容，qm為冷卻液質量流量，tin、tout分別為電機進、出水口的溫度。

2.2.3 熱泵空調系統(tǒng)建模

熱泵空調系統(tǒng)作為集成式熱管理系統(tǒng)中的關鍵子系統(tǒng)，其回路中的介質為氣液兩相流，仿真時計算量較大。對空調系統(tǒng)的關鍵部件進行準確建模可以大大減少仿真時間、提高仿真精度。

壓縮機建模：壓縮機的質量流量由容積效率及壓縮機排量計算得到，通過對壓縮機的排量、容積效率、等熵效率和機械效率進行標定即可完成建模：

[qm=ηv ρsucND] （4）

式中：qm為質量流量，ηv為容積效率，ρsuc為吸氣密度，N為壓縮機轉速，D為壓縮機排量。

通過等熵效率計算焓增量：

[hinc=hd-hs=hdis-hsηis] （5）

式中：hinc為焓增量，hd為排氣比焓，hs為吸入比焓，hdis為等熵排氣比焓，ηis為等熵效率。

壓縮機的轉矩為：

[τis=qmhincηmechN] （6）

式中：τis為壓縮機的轉矩，ηmech為壓縮機的機械效率。

換熱器建模：蒸發(fā)器和冷凝器均可視為微通道翅片管換熱器，換熱原理相同。

內部制冷劑與換熱器內壁的對流換熱量Фint為：

[Фint=hciS（Tref-Twall）] （7）

式中：hci為對流換熱系數(shù)，S為換熱面積，Tref為制冷劑溫度，Twall為換熱器內壁溫度。

換熱器內部換熱存在單相流換熱和兩相流換熱，對于單相層流換熱，換熱系數(shù)hlam為：

[hlam=NulamλhDh] （8）

式中：Nulam為制冷劑層流努塞爾數(shù)，λh為制冷劑的導熱率，Dh為制冷劑側的水力直徑。

對于單相湍流換熱，對流換熱系數(shù)hci采用Gnielinski關聯(lián)式[10]計算。兩相流換熱存在冷凝和蒸發(fā)兩種情況，當制冷劑溫度大于內壁溫度時，發(fā)生冷凝過程，hci采用Shah關聯(lián)式[11]計算獲得；當內壁溫度大于制冷劑溫度時，則發(fā)生蒸發(fā)過程，hci采用Steiner流動沸騰換熱模型[12]得到。

外部對流換熱為換熱器外壁與外界濕空氣換熱，對流換熱量Фext為：

[Фext=hceS（Tair-Twall）] （9）

式中：hce為濕空氣與外壁對流換熱系數(shù)，Tair為濕空氣溫度。

基于圖2所示的集成式熱管理系統(tǒng)架構及上述建模搭建的AMESim整車熱管理系統(tǒng)模型如圖3所示。

3 熱管理系統(tǒng)控制策略

3.1 系統(tǒng)工作模式切換

定義各種工作模式的基礎是部件的溫度。當部件溫度過高或過低時，需要通過切換工作模式進行冷卻或加熱。基于邏輯門限的控制方法可以簡單、快速地識別觸發(fā)條件，完成工作模式的切換。模式切換的控制邏輯如圖4所示。本文基于Simulink中的Stateflow狀態(tài)機搭建控制策略。具體工作模式如表4所示，表中各部件的工作需求均為部件編號，如圖2所示。其中，Tamb為環(huán)境溫度，Tcab為駕駛室溫度，Tbat為電池溫度，Tmot為電機電控系統(tǒng)溫度，Tm為電機電控回路水溫。

3.2 關鍵部件控制策略及優(yōu)化

保證各部件在適宜溫度范圍內運行是熱管理控制的目標。整車熱管理系統(tǒng)具有多參數(shù)、非線性的特點，PID控制在不同工況條件下，其參數(shù)可能無法達到最佳，控制對象穩(wěn)定到目標值所需的時間較長。模糊控制作為語言控制的一種，不需要系統(tǒng)的具體數(shù)學模型，具有較強的抗干擾性和快速響應性，是非線性系統(tǒng)中一種簡單高效的控制方法。模糊控制器的模糊規(guī)則由經驗得到，可能會產生穩(wěn)態(tài)誤差，本文將模糊控制與抗飽和積分進行耦合，在防止積分飽和現(xiàn)象的前提下消除穩(wěn)態(tài)誤差，優(yōu)化控制效果。

雖然模糊控制可以解決復雜的非線性問題，但當被控對象增加時，輸入變量也隨之增加，導致所需的模糊規(guī)則急劇增多。本文提出一種多級模糊控制，將多變量的模糊控制器簡化為多個層級的2變量模糊控制器，逐層輸入，即上一層的輸出作為下一層的輸入，從而減少模糊規(guī)則數(shù)量。在多級模糊控制的基礎上，僅需3×52=75條規(guī)則即可完成上述規(guī)則庫的制定。本文在Simulink中搭建各部件的控制策略仿真模型，主要針對壓縮機及風扇的控制進行研究，對比PID控制、模糊控制及優(yōu)化型模糊控制的控制效果。水泵采用擋位控制，其他部件如電子膨脹閥等均采用PID控制。針對并聯(lián)制冷工況下的壓縮機控制，將抗飽和積分與多級模糊控制耦合，其控制原理如圖5所示，同時考慮了溫差、溫差變化率及積分的影響，以優(yōu)化控制效果。抗飽和積分引入第一級的2個模糊子系統(tǒng)中，第一級子系統(tǒng)的輸出分別為駕駛室和電池制冷需求的模糊表征AC、BC，二者同時也是第二級的輸入。第二級的輸出為壓縮機占空比信號，其模糊集定義為{ZO、L、ML、M、MH、H、PO}，其隸屬度函數(shù)如圖６所示，第二級模糊控制器規(guī)則如表5所示，模糊推理表面如圖7所示，第一級模糊控制器的制定方法與之相似。

4 系統(tǒng)仿真與結果分析

本文將AMESim中搭建的集成式熱管理系統(tǒng)模型與Simulink中搭建的控制策略模型進行聯(lián)合仿真，驗證系統(tǒng)架構及控制策略的有效性。在AMESim和Simulink兩端分別設置聯(lián)合仿真接口，在AMESim中創(chuàng)建Simulink（co-simulation）接口，設置完成后將生成mex64文件，隨后在Simulink中創(chuàng)建AME2SLCoSim接口，讀取已生成的mex64文件即可完成配置。

本文針對冬、夏兩季典型環(huán)境條件進行仿真分析，仿真工況為重型商用車輛瞬態(tài)循環(huán)（World Transient Vehicle Cycle，WTVC），冬季環(huán)境溫度與車內部件溫度均設定為0 ℃；夏季環(huán)境溫度設定為35 ℃，車內溫度受高溫下太陽輻射等因素影響，各部件溫度設定為40 ℃，冬、夏兩季駕駛室目標溫度分別設定為22 ℃和25 ℃。

4.1 冬季系統(tǒng)性能及控制效果分析

冬季工況下熱管理系統(tǒng)對駕駛室和電池同時加熱。首先將本次設計的集成式熱管理系統(tǒng)與各回路相互獨立的熱管理系統(tǒng)進行仿真結果對比。

對于冬季駕駛室制熱，獨立回路的熱管理系統(tǒng)只能實現(xiàn)熱泵空調從環(huán)境中吸熱（模式4），而集成式熱管理系統(tǒng)還可以實現(xiàn)熱泵從電機余熱中吸熱（模式6），并且電機余熱也可直接加熱駕駛室（模式7）。駕駛室溫度對比如圖8所示。結果表明，集成式熱管理系統(tǒng)可以使駕駛室溫度更快達到目標溫度，加熱時間縮短約27.8%。同時，對熱泵系統(tǒng)的能耗進行分析，系統(tǒng)能耗通常采用能效比COP進行描述：

[εCOP=QW] （10）

式中：Q為系統(tǒng)制熱（制冷）功率；W為系統(tǒng)能耗功率。

仿真結果如圖9所示，集成式熱管理系統(tǒng)的COP整體較高，與獨立回路的熱管理系統(tǒng)相比，駕駛室制熱所需能耗平均降低約31.3%。

對于電池加熱，集成式的熱管理系統(tǒng)可以利用電機余熱加熱電池，降低能耗，電池溫度變化如圖10所示。電池在低于10 ℃時采用正溫度系數(shù)加熱器（Positive Temperature Coefficient，PTC）快速加熱以保護電池，10 ℃～15 ℃采用電機余熱進行加熱，因此電池在前半段升溫較快，后半段升溫速度下降。結果表明，經過約2 550 s后，電池溫度上升至15 ℃，說明電機余熱可以在一定程度上滿足冬季電池的加熱需求。

電機電控回路水溫變化如圖11所示，0～600 s時，由于駕駛室加熱時模式4與模式6不斷切換，集成式熱管理系統(tǒng)的電機電控回路水溫不斷波動，當水溫滿足Tmgt;Tamb+5 ℃時采用模式6加熱駕駛室，而當Tm≤Tamb時則切換為模式4；750～2 550 s時，工況為電池利用電機余熱進行加熱，水溫波動較小；2 900 s左右，水溫升至50 ℃，采用模式7，利用電機余熱直接給駕駛室加熱。總體來看，集成式熱管理系統(tǒng)的電機電控回路水溫整體較低，說明余熱得到了充分利用，而獨立回路熱管理系統(tǒng)中的余熱不僅得不到利用，反而由于水溫過高需要散熱系統(tǒng)進行散熱，額外增加了能耗。

將獨立回路的熱管理系統(tǒng)與集成式熱管理系統(tǒng)分別加熱駕駛室及電池到相同溫度的系統(tǒng)能耗進行對比。電池荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）仿真結果如圖12所示。結果表明，在完成2個WTVC工況后，獨立回路熱管理系統(tǒng)的電量下降較多，能耗較高。WTVC工況單個循環(huán)的總里程為20.51 km，經過計算，當車輛行駛至SOC下限20%時，采用集成式熱管理系統(tǒng)的續(xù)航里程可提升約9.57%。

其次，針對集成式熱管理系統(tǒng)的控制策略進行研究。將壓縮機和暖風風扇進行控制優(yōu)化，對比PID控制、模糊控制及引入抗飽和積分的優(yōu)化型模糊控制3種控制策略的控制效果。仿真結果如圖13所示，傳統(tǒng)模糊控制下駕駛室溫度存在約1.3 ℃的穩(wěn)態(tài)誤差，控制效果不佳；而PID控制的響應速度較慢；引入抗飽和積分的優(yōu)化模糊控制效果最佳，在消除穩(wěn)態(tài)誤差的同時，駕駛室溫度更快的到達目標溫度，與參數(shù)整定到最佳的PID控制相比，駕駛室到達目標溫度的時間縮短了約18.4%。

4.2 夏季系統(tǒng)性能及控制效果分析

夏季工況下熱管理系統(tǒng)對駕駛室、電池和電機進行冷卻，由于環(huán)境溫度較高，駕駛室與電池均通過空調系統(tǒng)冷卻，電機溫度超限時采用散熱器進行散熱。電機溫度穩(wěn)定控制在90 ℃以下，如圖14所示。

由前文所述，夏季壓縮機的控制需同時考慮駕駛室與電池溫度，不能使用PID控制，本文將僅考慮駕駛室與電池溫差的單級模糊控制與引入抗飽和積分的兩級模糊控制進行仿真對比。此時蒸發(fā)器風扇保持PID控制。駕駛室溫度對比如圖15所示。結果表明，壓縮機單級模糊控制會使駕駛室溫度出現(xiàn)較大波動。優(yōu)化后的兩級模糊控制減小了溫度波動，穩(wěn)定性及抗干擾能力更好。電池溫度對比如圖16所示，優(yōu)化后的兩級模糊控制也使電池冷卻速度加快，冷卻時間相較單級模糊控制縮短了約3.6%。

由于夏季工況下駕駛室溫度存在系統(tǒng)輸出量超過其穩(wěn)態(tài)值的情況，即超調現(xiàn)象。通過分析將蒸發(fā)器風扇由PID控制改為引入抗飽和積分的模糊控制。仿真結果如圖17所示，優(yōu)化后的駕駛室溫度超調量消失。

5 結束語

本文設計了一種充分利用電機余熱的純電動重型汽車集成式整車熱管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)使各個獨立回路耦合在一起，實現(xiàn)了系統(tǒng)能量的高效利用，使能耗降低、續(xù)駛里程提高。控制策略方面，提出了抗飽和積分的模糊控制和多級模糊控制兩種優(yōu)化型模糊控制，二者也可相互耦合，共同優(yōu)化控制。優(yōu)化后的控制策略提高了各部件的控制效果、響應速度及抗干擾能力。利用AMESim對集成式熱管理系統(tǒng)進行建模，在Simulink中搭建了工作模式切換及各部件的控制策略仿真模型，基于WTVC工況進行聯(lián)合仿真，驗證了此系統(tǒng)架構及優(yōu)化后控制策略的優(yōu)越性。仿真結果表明，冬季工況下，集成式熱管理系統(tǒng)與各回路相互獨立的熱管理系統(tǒng)相比，其在有效加熱駕駛室和電池的前提下，很好地降低了系統(tǒng)的整體能耗：駕駛室加熱時間縮短約27.8%；COP平均提升約31.3%；車輛由SOC為90%行駛至SOC為20%的情況下，冬季續(xù)駛里程可提升約9.57%。引入抗飽和積分的優(yōu)化型模糊控制相較于傳統(tǒng)模糊控制，消除了穩(wěn)態(tài)誤差；相較于參數(shù)整定到最佳的PID控制，駕駛室加熱時間縮短約18.4%。夏季工況下，壓縮機控制采用引入抗飽和積分的兩級模糊控制與單級模糊控制相比，駕駛室溫度波動減小，電池冷卻時間縮短約3.6%；風扇由PID控制改為引入抗飽和積分的模糊控制后，消除了駕駛室溫度的超調。

參 考 文 獻

[1] 姚孟良， 甘云華， 梁嘉林， 等. 電動汽車集成熱管理研究進展[J]. 工程科學學報， 2020， 42（4）： 412-422.

YAO M L， GAN Y H， LIANG J L， et al. Research Progress on Integrated Thermal Management of Electric Vehicles [J]. Engineering Science Journal， 2020， 42 （4）： 412-422

[2] LAJUNEN A， YANG Y， EMADI A. Review of Cabin Thermal Management for Electrified Passenger Vehicles[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2020， 69（6）： 6025-6040.

[3] TIAN Z， GAN W， ZHANG X L， et al. Investigation on An Integrated Thermal Management System with Battery Cooling and Motor Waste Heat Recovery for Electric Vehicle[J]. Applied Thermal Engineering， 2018， 136（1）： 16-27.

[4] AHN H J， KANG H， LEE S H， et al. Heating Performance Characteristics of A Dual Source Heat Pump Using Air and Waste Heat in Electric Vehicles[J]. Applied Energy， 2014， 119： 1-9.

[5] ZOU H M， JIANG B， WANG Q， et al. Performance Analysis of a Heat Pump Air Conditioning System Coupling with Battery Cooling for Electric Vehicles[J]. Energy Procedia， 2014， 61： 891-894.

[6] XIE Y， LIU Z M， LIU J Y， et al. A Self-Learning Intelligent Passenger Vehicle Comfort Cooling System Control Strategy[J]. Applied Thermal Engineering， 2019， 166.

[7] 黃世佩. 某型純電動汽車熱泵空調集成式熱管理系統(tǒng)構建及研究[D]. 長春： 吉林大學， 2021.

HUANG S P. Construction and Research of An Integrated Heat Management System for Heat Pump Air Conditioning in A Certain Type of Pure Electric Vehicle[D]. Changchun： Jilin University， 2021.

[8] XING W T， QIN G， MING L， et al. Performance Analysis on Liquid-Cooled Battery Thermal Management for Electric Vehicles Based on Machine Learning[J]. Journal of Power Sources， 2021， 494.

[9] BERNARDI D， PAWLIKOWSKI E， NEWMAN J. A General Energy Balance for Battery Systems[J]. Journal of the Electrochemical Society， 1985， 132（1）： 5-12.

[10] AMMAR M S， PARK W C. Validation of the Gnielinski Correlation for Evaluation of Heat Transfer Coefficient of Enhanced Tubes by Non-Linear Regression Model： An Experimental Study of Absorption Refrigeration System[J]. International Communications in Heat and Mass Transfer， 2020， 118.

[11] SHAH M.M. A General Correlation for Heat Transfer During Film Condensation Inside Pipes[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer， 1979， 22（4）： 547-556.

[12] STEINER D， TABOREK J. Flow Boiling Heat Transfer in Vertical Tubes Correlated by An Asymptotic Model[J]. Heat Transfer Engineering， 1992， 13（2）： 43-69.

（責任編輯 王 一）

修改稿收到日期為2024年8月20日。