纯电动汽车热泵空调系统控制策略

mizhongquan

摘要：为保持纯电动汽车车室环境的热舒适性并提高能量使用效率，本文对纯电动汽车热泵空调系统的控制策略进行了研究。利用AMESim搭建了纯电动汽车热泵空调系统车室仿真平台，设计了开关控制策略、PID控制策略和模糊控制策略。采用Matlab/Simulink分别对3种控制策略进行仿真。在模糊控制策略的基础上加入了前馈控制环节并进行仿真。结果表明：开关控制策略、PID控制策略和模糊控制策略下COP值分别约为1.50、1.80和1.85；引入前馈控制环节前温度波动约为0.5 ℃，引入后无明显变化。在系统的动态响应和能效比方面模糊控制策略的控制性能优于开关控制和PID控制；加入前馈控制环节后的模糊控制策略有效地提高了系统在外部环境变化时的系统动态响应，降低了车室温度的波动。1 热泵空调系统的工作原理

纯电动汽车热泵空调系统主要由电动压缩机、内外换热器、四通换向阀、节流机构、散热风扇和储液罐等组成(如图1所示)。其中，压缩机通常由电动机驱动，通过活塞或螺旋结构对工质气体压缩做功；储液罐内有干燥剂，存储多余制冷剂的同时可吸收其中掺杂的水分；节流机构包括毛细管和膨胀阀，通过控制从冷凝器流向蒸发器的制冷剂的流量使得节流机构后面管路中的压力骤减，蒸发吸热；内部换热器在制冷模式下作为蒸发器使用，在制热模式下作为冷凝器使用；外部换热器在制冷模式下作为冷凝器使用，在制热模式下作为蒸发器使用。

图1 纯电动汽车热泵空调系统的工作原理图热泵空调制热时，低温低压的气态制冷剂进入压缩机，压缩机做功将其压缩成高温高压的制冷剂；随后，高温高压的制冷剂经四通换向阀流进内部换热器，此时，制冷剂向车室内散热，等压冷凝后成为中温高压的液体；经节流机构后压力骤降，制冷剂由液态转化为气液混合物流向外部换热器，从外部环境中吸收热量，蒸发成为低温低压的气体；最后制冷剂流入压缩机进入下一次循环。利用四通换向阀改变工质的流向就可完成制热模式向制冷模式的切换。2 仿真模型的建立与验证

根据热泵空调系统工作原理，在AMESim软件环境中建立仿真模型并设置仿真参数，最终得到如图2所示的纯电动汽车热泵空调仿真模型。利用AMESim中的传感器采集管路中工质的压力、温度、流量、熵和焓等数据信息，以及车内外换热器的换热量和压缩机的转速、转矩和功率等信息，根据以上数据信息可计算出系统的COP值。

图2 热泵空调系统仿真模型示意图为检验所建立的热泵空调仿真模型的有效性，设置压缩机转速为4 798 r/min，室外温度为-5 ℃，运行时间为1 200 s，对模型进行仿真。由热泵空调仿真模型和台架试验得到的结果如表1所示。表1 仿真和试验结果

从表1可以看出，在此工况下试验结果和仿真结果基本一致。相对误差最大值为3.7%，在误差允许的范围内。由此可见，所建立的仿真模型是有效的，可以在此仿真模型基础上进行后续的控制策略研究。3 压缩机转速控制策略研究

在纯电动汽车热泵空调系统中，能够对系统制热(冷)量影响的因素主要为内外部换热器散热风扇的转速和压缩机的转速。由于调节系统内工质的流量即可控制车室内温度，而压缩机的转速直接影响热泵系统内工质循环的流量，因此，本节将首先研究压缩机转速的开关控制、PID控制以及模糊控制策略。此外，外部换热器风量的变化对车室内的温度会有明显的扰动，因此，基于车速设计了前馈控制环节作为模糊控制器的补偿。3.1 开关控制策略

开关控制策略逻辑相对简单，控制框图如图3所示。当空调系统处于制冷模式时，如果实际温度高于目标温度，则启动压缩机以最高转速运行，反之则停止压缩机；当空调系统处于制热模式时，如果实际温度低于目标温度，则启动压缩机以最高转速运行，反之停止压缩机。

图3 开关控制框图实际应用时，为了防止实际温度在目标温度附近小范围波动时压缩机反复启停，通常会取±0.5 ℃的滞回区间。滞回比较器的输入输出信号如图4所示。滞回比较器和普通比较器的区别在于：普通比较器只有一个阈值，当输入信号大于阈值时输出一个信号(如“0”)，而当输入信号小于阈值时，输出另一个信号(如“1”)。而滞回比较器对于输入信号在上升阶段和下降阶段分别有不同的阈值。以目标温度为25 ℃，滞回区间为±0.5 ℃举例：若输入信号处于上升阶段，达到 25.5 ℃时才会输出0，而在信号下降阶段，直到24.5 ℃才会输出1。这样，当车内实际温度在24.5～25.5 ℃范围内抖动时，不会引起输出信号的频繁跳动，从而避免了压缩机的频繁启停。

图4 滞回比较器信号示意图3.2 PID控制策略

PID控制器由比例、积分和微分环节组成。PID控制器将被控对象的目标给定值与实际反馈值之差作为输入，对其进行比例、积分和微分计算，将所得结果乘以各自的比例系数，累加后输出于控制被控对象，其数学公式如式(1)所示。

(1)式中： e(t)为控制器输入函数，一般取目标值r(t)与实际值y(t)的差值； u(t)为PID控制器的输出，即控制量；KP为PID控制器比例环节的系数；KI为PID控制器积分环节的系数；KD为PID控制器微分环节的系数。电动汽车热泵空调系统的PID控制图如图5所示。汽车热泵空调系统将车室温度作为反馈值，将目标温度与车室温度的差值输入PID控制器，输出为控制压缩机的转速，进而调节压缩机的制热(冷)量，使车室温度维持在设定的目标温度左右。在实际应用中，PID控制器需要根据实际情况设定输出的限制值，文中选用的压缩机的最高转速为6 500 r/min，因此需要限定PID控制器的最大输出为6 500 r/min。

图5 电动汽车热泵空调系统的PID控制图3.3 模糊控制策略

模糊控制器是一种语言型控制器，模糊控制规则通过模糊集合中的模糊条件语句来体现。通常模糊控制器有知识库、模糊化、模糊推理和清晰化4个组成部分，其基本结构如图6所示。

图6 一般模糊控制器的基本结构框图本文设计的热泵空调系统压缩机转速模糊控制器采用如图7所示的二维模糊控制器结构。将车室温度信号与设定的目标温度之差以及温差的变化率经过模糊化、模糊推理和精确化后，得出压缩机目标转速，以此控制压缩机的制热量，最终达到控制车室内温度的目的。

图7 模糊控制器结构框图3.3.1 精确量模糊化模糊控制策略1) 温差和温差变化率的模糊化。定义目标温度减去实际车室温度的差值为温差。根据经验，若输入温差大于6 ℃，为了使车室温度快速上升至目标值，应控制压缩机按最高转速工作；若输入温差低于-6 ℃，为了使车室温度快速下降至目标值，应控制压缩机按最小转速工作；若输入温差在±6 ℃范围内，则由模糊控制器计算得出压缩机转速的控制量。把温差的基本论域[-6,6]划分为7个级别：{负大(NB)，负中(NM)、负小(NS)，零(O)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}。用温差变化率ec表示温差每秒的变化，根据仿真试验，对其基本论域的取值为[-1.5,1.5]，将其也划分为7个级别：{负大(NB)，负中(NM)、负小(NS)，零(O)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}。温度误差和温差变化率在NB区间的隶属函数采用降梯形分布，对PB区间的隶属函数采用升梯形分布，对其余区间的隶属函数则采用三角形。图8和图9分别为温差和温差变化率的隶属函数曲线。

图8 温差的隶属函数曲线

图9 温差变化率的隶属函数曲线2) 压缩机转速的模糊化。压缩机转速的实际变化范围为n=[0,6 500]，将其划分为7个级别：{零(Z)、低(L)、中低(ML)、中(M)、中高(MH)、高(H)、很高(VH)}。压缩机转速n的隶属度函数均采用三角形隶属函数(见图10)。

图10 压缩机转速的隶属函数曲线3.3.2 模糊推理规则设计模糊控制器中推理规则通常参考专业技术人员或一线操作人员长期积累的经验进行设计。模糊推理规则是一种模拟人类直觉思考的语言形式的表达式，一般由表示逻辑的关键词连接而成，常用的关键词有if、else、then、and和or 等。本文设计的模糊控制器为双输入单输出结构，其基本推理规则的格式是：If E and EC then P。基于经验得到如表2所示的模糊控制规则。表2 模糊控制规则表

3.3.3 模糊量的清晰化模糊控制器最终需要输出精确的控制量来控制被控系统，所以对于输入变量推理后得到的模糊集还需要对其进行清晰化处理。对于热泵空调系统的模糊控制器而言，需要转化成电机转速精确量n。本文设计的模糊控制器选用重心法进行模拟量的清晰化，模糊控制表如表3所示。表3 模糊控制表

3.4 前馈环节的引入

模糊控制属于反馈控制，在反馈控制中当被控对象的实际值与目标值产生了偏差后控制器才会改变控制量使被控对象的实际值重新达到目标值。由于外部换热器风量的变化对车室温度有明显扰动且系统重新恢复稳态的时间较长，因此本文基于车速建立了前馈控制环节作为模糊控制器的补偿，控制过程如图11所示。从图11可以看出，以设定温度与车室实际温度的温差作为模糊控制器的输入，车速作为前馈控制环节的输入，模糊控制器和前馈控制环节的输出累加即可得到压缩机的转速控制信号。

图11 加入前馈控制的热泵空调控制过程框图4 仿真结果分析

为了进一步探究开关控制、PID控制和模糊控制3种控制策略下纯电动汽车热泵空调系统的性能，将AMESim中搭建的热泵空调仿真模型导出为Simulink模块，在Simulink环境中首先对这3种控制策略进行了仿真分析。4.1 开关控制

开关控制策略仿真模型如图12所示。目标温度设为25 ℃，目标温度与车室实际温度的温差经过滞回区间为±0.5的滞回比较器后，输出压缩机的控制信号。压缩机开启时，以6 500 r/min的转速运行；压缩机关闭时，以0 r/min的转速运行。开关控制控制策略仿真的车室温度、压缩机转速和COP曲线分别如图13—15。

图12 开关控制仿真模型

图13 开关控制策略温度曲线

图14 开关控制策略压缩机转速曲线

图15 开关控制策略COP曲线从图13可以看出，在开关控制策略下，车室温度在100 s时达到目标温度25 ℃。在稳态阶段，车室内温度在24～25.5 ℃呈周期性波动，波动周期约为55 s。结合图13的温度曲线，从图14不难发现在稳态阶段当车室温度上升至25.5 ℃时，压缩机停止工作；当车室温度下降至24.5 ℃时，压缩机以6 500 r/min的转速运行。从图15可以看出，开关控制的COP值也很不稳定，这是因为开关控制策略下压缩机是间歇性工作的。稳态时的COP平均值为1.5。4.2 PID控制

在Simulink下建立纯电动汽车热泵空调PID控制仿真模型。目标温度设为25 ℃，目标温度与车室实际温度的温差作为PID控制器的输入，PID控制器的输出作为控制压缩机的转速信号。PID控制策略下仿真的车室温度、压缩机转速和COP曲线分别如图16—18。由于汽车空调系统的非线性特性和时滞较大的特点，并且汽车运行过程中工况变化大、情况复杂，因此PID控制器的效果并不理想。从图16可以看出，在PID控制策略下，车室内温度在大约180 s时达到目标温度25 ℃。在稳态阶段，车室温度几乎没有波动。在图17中，PID控制策略下的压缩机转速首先以最高转速工作，当车室温度接近目标温度时，转速不断下降至约 3 500 r/min左右，在稳态阶段压缩机以约 3 450 r/min的转速运行。在图18中，稳态时COP平均值为1.8。

图16 PID控制策略温度曲线

图17 PID控制策略压缩机转速曲线

图18 PID控制策略COP曲线4.3 模糊控制

首先在Matlab中创建一个模糊控制器，并将输入、输出信号的隶属函数和模糊推理规则等信息录入控制器模块。通过规则观察器和曲面观察器可以看到模糊推理和输出曲面。本文设计的模糊控制器的模糊推理规则和输出曲面分别如图19和图20所示。

图19 模糊控制器的模糊推理规则示意图

图20 模糊推理输出曲面将设计好的模糊控制器导入Simulink中，建立电动汽车热泵空调仿真模型。目标温度设为25 ℃，目标温度与车室实际温度的温差作为模糊控制器的输入，模糊控制器的输出作为控制压缩机的转速信号。模糊控制策略下的车室温度、压缩机转速和COP曲线分别如图21—23。

图21 模糊控制策略温度曲线

图22 模糊控制策略压缩机转速曲线

图23 模糊控制策略COP曲线从图21可以看出，在模糊控制策略下，车室内温度在大约140 s时达到目标温度25 ℃，且在稳态阶段，车室内温度几乎没有波动。从图22和图23中可以看出，在稳态阶段，压缩机以约3 400 r/min的转速运行，COP平均值为1.85。4.4 对比分析

对比3种控制策略的车室温度曲线图不难发现：开关控制策略的温度波动最大，模糊控制和PID控制在稳态时均能稳定地将车室温度控制在目标温度。在动态响应方面，模糊控制策略在此方面的性能明显优于PID控制策略，能够更快地达到目标温度。在COP曲线方面，由于开关控制策略会导致压缩机频繁启停，因此COP值波动很大，模糊控制和PID控制的COP曲线比较平稳，模糊控制在稳态阶段的COP值略高于PID控制。4.5 带前馈环节的模糊控制

在汽车正常行驶过程中，车速或外部环境风速的变化都会导致外部换热器风量的变化，引起汽车室内温度的波动，系统动态响应的优劣直接影响到温度波动的大小，最终影响车室环境的热舒适性。将环境温度设为0 ℃，分别模拟车速在10 s内从 40 km/h加速100 km/h和车速从100 km/h减速到40 km/h 2种工况下，采用模糊控制策略的热泵空调系统的车室温度波动情况。车速从40 km/h加速到100 km/h的仿真实验结果如图24所示。车速从100 km/h减速到 40 km/h的仿真实验结果如图25所示。

图24 汽车加速时车室温度曲线

图25 汽车减速时车室温度曲线从图24可以看出，当车速在10 s内从40 km/h增加到100 km/h后，车室温度首先上升了约 0.5 ℃，经过约200 s后系统将车室温度重新调整为 25 ℃。从图25可以看出，当车速在10 s内从100 km/h降低到40 km/h后，车室温度首先下降了约0.5 ℃，经过约200 s后系统将车室温度重新调整为25 ℃。这是因为车辆加减速过程中外部换热器风量随着车速的变化而变化，换热量变化进而导致热泵空调系统的制热量发生了变化。可见，室外换热器风量的变化对车室温度有明显扰动，且系统重新恢复稳态的时间较长。其原因在于，无论PID控制或模糊控制，都属于反馈控制，只有当被控对象的实际值与目标值产生了偏差后，才会尝试改变控制量，使被控对象的实际值重新达到目标值。而温控系统是一个长时滞、大惯量的系统，无论是外部环境变化导致的温度变化还是控制系统通过改变压缩机转速尝试修正温度，都需要较长的时间，这就导致了系统的动态响应速度较慢。因此，有必要在模糊控制的基础上增加前馈环节，以减小车速变化对车室内温度的影响。将环境温度设为0 ℃，分别模拟车速在10 s内从40 km/h加速到100 km/h和车速从100 km/h减速到40 km/h两种工况下，采用加入前馈环节的模糊控制策略的热泵空调系统的车室温度波动情况，仿真实验结果如图26和图27所示。

图26 汽车加速时车室温度曲线

图27 汽车减速时车室温度曲线从图中可以看出，模糊控制器控制策略加入前馈环节后，对于加减速时产生的温度变化有了明显的抑制作用，车室温度几乎没有波动，达到了提高系统动态响应的目的。5 结论

本文以保持电动汽车车室环境的热舒适性并提高能量的使用效率为目标，基于AMESim搭建了电动汽车热泵空调系统车室仿真模型，由仿真模型得到的仿真结果和台架试验得到的实验结果在误差范围内基本一致，验证了仿真模型的有效性。设计了开关控制器、PID控制器和模糊控制器，在Simulink环境下对3种控制策略进行仿真。基于仿真结果从系统温度控制动态响应和能效比两方面对3种控制策略进行比较，模糊控制策略优于开关控制策略和PID控制策略。针对车辆加减速时外部换热量变化导致热泵空调系统的制热量发生变化影响车室温度稳定，在模糊控制策略中加入了前馈环节。仿真结果表明，加入前馈环节后的模糊控制策略能有效提高动态响应，抑制车室温度的波动。
作者：潘 新1，于 萍2，田 杰1

1.南京林业大学 汽车与交通工程学院

2.福特汽车工程研究南京有限公司