重型柴油机冷却风扇和水泵的功率分配对热管理系统总能耗的影响

谢 辉，康 娜

(天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072)

重型柴油机冷却风扇和水泵的功率分配对热管理系统总能耗的影响

谢 辉，康 娜

(天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室，天津 300072)

针对一款重型卡车用柴油机，在 GT-SUITE平台上系统研究了电动风扇和电动水泵功率分配对热管理系统运行总能耗的影响规律，提出了风扇和水泵功率分配控制策略. 为了减少水温控制的波动，降低系统控制能耗，提出采用一种基于主动扰动观测的控制算法．通过稳态工况和 HUDDS循环工况的仿真，验证了该算法降低能耗的效果．结果表明：稳态工况下风扇和水泵功率分配的不同可造成 2%～56%的总能耗差异．HUDDS工况下，通过风扇和水泵的功率分配控制，总能耗可节能约8%．相对于PID水温控制，采用主动抗扰控制算法可节约附件总能耗5%左右，出口水温和进出口温差的控制精度可分别改善24%和40%.

热管理系统一维建模；风扇和水泵功率分配；主动抗扰控制算法；附件总能耗复合优化策略

随着汽车节能减排要求的日益提高，发动机热管理系统面临新的挑战．传统发动机热管理系统中水泵、风扇等附件的转速与发动机转速硬性机械耦合，在部分工况，尤其是高转速中低负荷下附件浪费严重[1-3]．为此，以电动水泵、电动风扇等可变附件为代表的智能热管理系统引起了业内的广泛关注.密歇根大学的Cho[4]、Ricardo公司的Revereault等[5]采用电控冷却水泵取代了机械水泵，通过降低寄生损失和启动阶段摩擦损失，使水泵节能约 87%．Page等[6]在M1084A1 FMTV 5,t的货车上同时安装了电动水泵、电动风扇和电子节温器，其稳态工况下的燃油消耗率降低了5%～20%．Behr公司对配备有电动水泵和电动风扇的热管理系统的研究发现：发动机最大功率下，电动风扇和电动水泵的功率分配可对热管理系统总能耗产生显著影响，其差异可达2%～10%[7]．因此，对于智能热管理系统，实现电动风扇和电动水泵功率的优化分配控制，具有降低系统运行能耗的巨大潜力.

确保水温处于合理值是热管理系统的首要控制目标．由于发动机水温控制存在大时滞、非线性、多变量耦合等难点，目前常规的 PID[8-9]、Lyapnov[10-11]及模糊[12-13]等控制方法，基于水温偏差进行反馈控制，需要大量实验标定，且控制过程中效率较低，能量消耗较大．因此，采用先进的水温跟踪控制算法，降低控制对模型的依赖性以及控制过程中的波动，是降低热管理系统运行能耗的另一重要途径．

本文针对一款重型卡车用柴油机，在GT-SUITE平台上系统研究了电动风扇和电动水泵功率对热管理系统运行总能耗的影响规律，提出了风扇和水泵功率分配控制策略．为了减少水温控制的波动，降低系统控制能耗，本文提出采用一种基于主动扰动观测的控制算法．通过稳态工况和HUDDS循环工况的仿真，验证了该附件总能耗复合优化算法降低能耗的效果．

1.1 发动机一维仿真模型构建

如图1所示，本文选用潍柴WP12.480柴油机作为建模对象，具体参数如表 1所示．发动机本体集成了进排气、燃油等多个系统．发动机燃烧模型采用Wiebe放热模型．发动机传热模型采用Woschni模型并考虑了多区缸头和缸套传热．图2给出了发动机外特性扭矩和有效燃油消耗率(BSFC)校核曲线，误差在1%以内.

图1 发动机热管理系统GT-SUITE示意Fig.1 General view of engine thermal management system in GT-SUITE

表1 WP12.480柴油机参数Tab.1 WP12.480 diesel engine specification

1 发动机及热管理系统建模和校核

图2 发动机外特性扭矩和BSFC校核曲线Fig.2 Engine external torque and BSFC validation curves

为了分析热管理系统附件能耗优化控制的规律以及发动机水温控制的难点，本文利用GT-SUITE一维仿真软件搭建了发动机及热管理系统仿真模型，如图 1所示．模型主要由发动机本体、缸体缸套传热、润滑油路和外部冷却循环回路组成．其中电动风扇和水泵的控制策略集成于 Matlab/Simulink模块中，并实现了与GT-SUITE的耦合仿真分析.

表2 热管理系统基本参数Tab.2 Basic specification of thermal management system

1.2 热管理系统一维仿真模型构建

采用 GT-SUITE的标准模块，构建了由节温器、风扇、散热器、水箱、水泵等主要部件构成的车用重型柴油机热管理系统模型．其中，风扇、水泵(转速/流量/压升)、散热器(水侧和空气侧流量/压降/传热量)均采用了基于特性 MAP的建模方式．冷却水流动状态由一维 N-S流动方程来描述. 热管理系统主要部件的基本参数如表 2所示．水泵和风扇的特性 MAP如图3所示．

1.3 热管理系统一维仿真模型的标定

根据实测的风扇和水泵能耗数据，标定了空气侧阻力系数和冷却液回路的阻力系数．通过校核，风扇功率的实验和仿真值偏差可以控制在 5%以内，如图4所示．对不同工况下水泵给水量进行校核，偏差在1%以内，如图5所示.

图3 水泵和风扇特性MAPFig.3 Performance MAP of fan and pump

图4 风扇功率仿真与实验值对比Fig.4 Comparison of fan power between simulation and experimental values

图5 冷却液流量仿真与实验值对比Fig.5 Comparison of coolant mass flow between simulation and experimental values

基于上述附件的标定结果，本文以传统热管理为例，在8个工况点(1,200,r/min和1,900,r/min 2个转速，25%、50%、75%、100% 4种负荷)对冷却液带走热量进行了实验校核，结果如图 6所示．可以看出模型在8个工况点的散热量估算误差均在5%以内．

图6 冷却液带走热量实验与仿真值对比Fig.6 Comparison of coolant heat transfer between simulation and experimental values

2 风扇和水泵功率分配对附件总能耗的影响及面向控制的建模

2.1 风扇和水泵功率分配对附件总能耗的影响规律

图 7为标定转速(2,100,r/min)下，发动机出口水温一定时风扇和水泵功率分配对于附件总能耗的影响曲线．可以看到，随着负荷的下降，附件总能耗整体降低，且总能耗最优点(红点)逐渐向水泵功率减小的方向偏移．随着水泵功率的增大，风扇功率逐渐降低，附件总能耗特性呈 U型规律变化．发动机 100%和 75%负荷时，随着水泵功率的增加，风扇功率略微下降，降幅很小，不同功率分配对应的总能耗差异仅在 2%～6%之间．在 50%和 25%负荷下，风扇功率受水泵功率变化的影响增强，使得总能耗变化幅度增加，不同功率分配下的总能耗差异在 11%～56%之间，即功率分配带来的节能效果随着负荷的下降而增大(由 2%增大至 56%)．在风扇和水泵功率分配的过程中，还需要同时考虑水泵自身给水能力(转速不能超越上限)和发动机热应力(进出口温差和出口水温控制在合理范围内)的双重限制．

图7 2,100,r/min、不同负荷下总能耗随风扇和水泵功率分配变化特性曲线Fig.7 Total power consumption curves based on different fan and pump power distribution features under 2,100,r/min，various loads

图8为发动机75%负荷、不同转速、相同出口水温下附件总能耗随风扇和水泵功率分配变化的特性曲线．在此工况下，附件总能耗随着功率分配变化呈U型分布．随着发动机转速(1,900～1,300,r/min)的降低，由风扇和水泵功率分配带来的节能潜力逐步减小(由21%降至11%).

图8 75%负荷、不同转速下总能耗随风扇和水泵功率分配变化的特性曲线Fig.8 Power distribution features of fan and pump under different engine speeds and 75% load

图 9为发动机转速 1,300,r/min、75%负荷、不同出口水温(90～105,℃)下附件总能耗随功率分配变化的特性曲线．可以发现，随发动机出口水温提高，风扇功率显著降低，使得附件总能耗整体下降，但节能潜力增大(由 9%升高至 18%)．附件总能耗最优点向水泵功率降低的方向偏移.

图9 1,300,r/min、75%负荷、不同出口水温下总能耗随风扇和水泵功率分配变化特性曲线Fig.9 Power distribution features of fan and pump under different outlet temperatures，1,300,r/minand 75% load

综上所述，发动机附件总能耗随着附件功率分配规律始终呈 U型分布. 标定转速下，随着负荷的增大，功率分配带来的能耗差异逐步增大(2%～56%)；部分负荷，随发动机转速降低，功率分配带来的节能潜力下降(21%降至11%)．出口水温升高，附件总能耗下降，功率分配的节能潜力增大．在附件功率分配的过程中，需要考虑发动机热安全线(出口水温最大值和进出口温差最大值)和水泵风扇给水能力线(水泵风扇转速最大值)的限制．

2.2 面向附件总能耗优化控制的建模

为实现热管理系统总能耗与风扇水泵功率的分配，并保证热管理系统中水温的有效控制，本节建立了热管理系统面向附件总能耗优化控制的模型．系统的物理模型如图10所示．

发动机热管理系统被抽象为由产热源(发动机)和散热源(散热器)组成的热平衡系统．发动机产生的热量经缸壁与冷却液换热，冷却液经过散热器与空气换热，保证冷却液温度可控. 由能量守恒可得，发动机侧为

图10 热管理系统物理模型Fig.10 Thermal-fluid model of thermal management system

式中：Ce为发动机热容；Qin为发动机缸壁与冷却水传热量；Q1为冷却水带走的热量；αwc为缸壁与冷却水之间的换热系数[14](与水侧雷诺数、普朗特数相关)；Tw、Tout、Tin、ΔT分别为发动机缸壁温度、出口水温、进口水温、进出口温差；m?和 Cc分别为冷却液流量和比容；A1为水套换热面积．

散热器侧为

式中：Cr为散热器热容；Q0为散热器散热损失；Q2为空气带走的热量；ε为换热器效率；Tr为散热器冷却液出口温度；Te和T∞为空气升高的温度和环境温度．

发动机进口水温为

式中 m?1和 m?2分别为小循环和大循环水流量.

基于上述式(1)～式(7)推导，在附件功率分配过程中，需要考虑电动风扇功率 Pfan和电动水泵功率Ppump分配对附件总能耗的影响规律．根据转速比例定律，风扇和水泵的能耗分别与对应的流量呈3次方关系．由此推导可得

式中 A、B为水泵和风扇设计参数，可通过风扇和水泵性能测试曲线予以标定．本文中假定附件总能耗为Psum，将式(8)和式(9)代入可得

根据式(10)，可得到以下2个基本规律．

(1) ΔT 不变时，随着 Tout的增大，Ppump和 Pfan均减小，总能耗Psum降低.

(2) Tout不变、Ppump减小时，m?降低，散热器水侧雷诺数降低，导致了水侧换热系数降低，散热器换热效率ε降低[15]，为满足发动机冷却需求，风扇转速升高，Pfan增大．在 Pfan减小与Ppump增大的折中过程中，总能耗Psum理论上存在最优点.

3 附件总能耗复合优化算法设计

基于上述分析，本文提出了一种简单易行的附件总能耗复合优化算法(optimized control，active disturbance rejection control，ODRC)．①依据发动机转速、负荷变化，由风扇和水泵功率优化分配模块给出优化的风扇和水泵功率，进而通过水温计算模块给出理想的出口水温和温差控制目标，实现附件功率分配优化(第 1级优化)．②基于上述功率分配优化算法，采用主动抗扰控制(active disturbance rejection control，ADRC)方法[16]，提高目标水温的闭环控制效率，降低瞬态过程的控制能耗(第2级优化)，利用两级优化降低附件总能耗．控制框架如图11所示．

图11 热管理系统附件总能耗复合优化控制框架Fig.11 Control structure of ODRC on thermal management system

此控制框架中包括附件功率分配模块和主动抗扰控制(ADRC)器．其中，附件功率分配模块根据发动机工况确定最佳的风扇和水泵功率(Pfan和Ppump)，经目标水温模块计算，即在发动机特定工况下可由式(8)和式(9)计算出此工况下发动机理想的最佳出口水温(Tout_op)和进出口温差( ΔTop)．最后基于 2个ADRC控制模块，分别由 ufan和 upump进行水温的闭环控制．

3.1 基于风扇和水泵功率的优化分配

附件功率分配最优解为

式中：Pheatloss和 Pfriction分别为发动机与外界热交换损失和摩擦损失，本文暂不考虑；N为转速.

上述最优求解过程较为复杂，为简化求解过程，本文通过标定形成发动机全工况范围下风扇和水泵功率优化分配MAP(见图12，出口水温为363,K)，进而实现附件总能耗的第1级优化．

图12 热管理系统风扇和水泵功率优化分配MAPFig.12 Optimized power distribution MAP of fan and pump of thermal management system

3.2 基于ADRC的低能耗水温闭环控制

为实现水温闭环控制，基于式(1)～式(7)，将热管理系统模型归纳为用于控制的两输入两输出系统，即

由于本文中发动机目标出口水温均高于节温器全开时的温度，故假定 Tin＝Tr．控制目标为 Tout和Tin，控制变量分别为风扇转速和水泵转速将式(12)变形为可以用于控制的状态空间，即

其中

为实现水温的闭环控制，基于ADRC思想，将式(13)转换为2个一阶微分方程，其中风扇回路模型可转换为

式中：ffan为风扇回路扰动，为B(1，2)在某一个固定工况点下近似的常数.

对式(13)进行如下变形：

式中 fpump为水泵回路扰动．

针对Tout和Tin两个回路分别设计一阶ADRC控制器，由于 2个回路设计类似，故本文仅以 Tout回路为例对ADRC控制器算法予以说明．首先ADRC控制器将式(13)转化为如下状态空间：

式中：x2为扩张状态，x2＝ ffan；h为未知扰动，h＝

于是，可以构建线性状态观测器(LESO)为

式中：L为观测器增益向量；z为待观测态，也就是式(13)中的Tout和ffan的估计值通过设计的控制律(Z2为真实扰动观测值)，可以将式(13)近似变换为 y≈u0，很容易通过一个比例控制进行控制，即

式中：r为设定值；Z1为x1的估计值；Kp为比例系数，这里比例系数可以利用基于带宽的参数整定方法[17]实现快速调参．本文中风扇和水泵的 ADRC控制器参数如表3所示．

表3 风扇和水泵的ADRC控制器参数Tab.3 ADRC control parameters of fan and pump

4 附件总能耗复合优化策略效果验证

在第1节建立的仿真平台上，对比了ODRC与PID控制算法在水温控制精度和能耗方面的差异.采用误差绝对值对时间积分的性能指标ITAE[18]，即

作为水温控制精度的评价指标.

4.1 ODRC阶跃测试控制效果分析

图 13给出了发动机标定转速下负荷阶跃(0.5～2.0,MPa)时ODRC与PID的控制效果对比.

图13 标定工况点负荷阶跃ODRC与PID控制效果对比Fig.13 Control performance comparison of ODRC and PID at rated point

如图 13所示，在负荷阶跃过程中，ODRC中观测器LESO通过对负荷变化带来影响的主动观测，使得其风扇转速可以在水温产生明显偏差之前产生补偿动作，比PID控制器的响应更超前，从而避免了调节过程中出现过高的风扇转速/功耗，因此有效降低了控制能耗，提升了水温控制的抗扰能力，体现出更高的控制效率．变发动机转速工况下，水温控制效果与之类似．表4中给出了具体的对比结果.

表4 阶跃测试控制效果评价Tab.4 Evaluation for the control performance by step test

可以看出：发动机转速和负荷阶跃变化时，相对于PID、ODRC作用下的能耗改善约6%～8%，Tout和ΔT的ITAE优化了30%和90%左右. 以上2个测试结果印证了ODRC中ADRC算法对降低控制能耗、提升水温控制抗扰能力发挥的重要作用.

4.2 HUDDS下控制效果对比

在道路工况下，发动机运行工况频繁波动，水温的控制管理更为复杂多变.为了更系统地评价 ODRC的控制效果，本文在HUDDS工况下，设计了3种控制测试实例(见表 5)，通过相互对比，评价了 ODRC中功率分配优化和控制能耗优化的效果.出口水温参考文献[19]中的优化管理方法，设定发动机怠速(n＜700,r/min，BMEP＜0.5,MPa)时目标值为 368,K，其余工况为保证发动机安全性，定为363,K.

通过对比表5中的第1行和第2行，水温闭环控制均采用 PID算法，将功率未分配(进出口温差固定为 7,K)变为基于发动机工况查询的功率分配最优值(基于功率分配MAP)以后，Psum改善了8%.这一结果验证了功率分配优化(第1级优化)对Psum改善的重要作用.在采用优化的功率分配算法的基础上，将PID算法改为ADRC算法(表5第3行，即ODRC算法)，能耗效果对比如图14和图15所示.

可以看到，水温的控制精度有了明显提升(Tout控制精度提升 24%，ΔT的控制精度提升 40%)，同时，Psum也得到较大幅度的降低．其原因在于：①采用了控制效率更高的 ADRC算法，其控制过程的能耗得到了明显的改善，具体表现为水泵和风扇的波动幅度减小，高转速运行的比例显著下降；②由于实际水泵和风扇的功率分配值更趋于最优值(散热器效率处于优化值，只需要较低的风扇功率就可以实现有效散热)，进一步改善了 Psum．由此验证了 ODRC中第2级优化(控制能耗优化)控制的有效性．

表5 HUDDS工况下测试控制效果对比Tab.5 Control performance under HUDDS driving cycle

图14 HUDDS工况下ODRC与PID出口水温控制/风扇能耗效果对比Fig.14 Toutand fan power consumption comparisonof ODRC and PID under HUDDS driving cycle

图15 HUDDS工况ODRC与PID温差控制/水泵能耗效果对比Fig.15 Comparison of ΔT and pump power consumption of ODRC and PID under HUDDS driving cycle

综上所述，在 HUDDS道路工况下的验证结果，进一步说明了ODRC控制算法在功率分配和控制能耗降低上的有效性(较无功率分配、采用 PID控制的策略相比，Psum改善13%)，是智能热管理系统节能控制的一种有效方案.

5 结 论

(1)研究了热管理系统附件总能耗与电动水泵和风扇功率分配的特殊规律：在电动水泵和电动风扇功率分配过程中，附件总能耗与功率分配之间呈 U型关系.通过两者的功率分配调节，可产生 2%～56%的总能耗优化潜力(随发动机负荷的减小/转速的升高而增大)；随着发动机出口水温的增加，功率分配节能潜力逐步增加(9%升至 18%).功率分配的最优值需要在发动机热安全线(出口水温和进出口温差的最高值)和水泵给水能力线(水泵转速最高值)所定义的有限窗口内选取.

(2)提出了由电动水泵和电动风扇功率分配优化(第 1级)和水温闭环控制能耗优化(第 2级)组成的两级优化策略ODRC：根据发动机工况预估最佳的风扇和水泵功率输出，实现第1级优化；采用ADRC控制方法，对发动机工况变化对水温的影响进行主动观测和抑制，提升控制效率，降低控制能耗，实现第 2级优化．

(3)在 HUDDS工况下的仿真验证结果表明：与固定目标ΔT的策略(无功率分配优化)对比，通过标定的风扇水泵功率分配优化MAP控制，附件总能耗降低8%；与PID控制方法相比，ODRC可以降低水温的控制能耗，使附件总能耗改善约 5%，同时使出口水温和进出口温差的控制精度分别提高了 24%和40%，两级优化综合节约附件总能耗13%.

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(责任编辑：金顺爱)

Influence of Power Distribution of Fan and Pump on the Total Power Consumption of Thermal Management System in Heavy-Diesel Engine

Xie Hui，Kang Na
(State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

Based on a heavy diesel engine，the influence of power distribution of fan and pump on the total power consumption of thermal management system had been studied on GT-SUITE platform. In addition，corresponding control strategy of fan and pump power distribution had been proposed. In order to decrease the variation of water temperature and power consumption，a dual loop optimization strategy optimized control，active disturbance rejection control (ODRC) had been presented. The effect of this strategy in reducing the power had also been validated under steady and HUDDS driving cycles. The result has shown that different power distributions of fan and pump can lead to 2%—56% variation in total power consumption. Under HUDDS driving cycle，8% total power consumption can also be saved. Compared with PID，ODRC can get additional 5% of reduction in total power consumption. The accuracy of engine outlet and the deviation between engine ontlet and inlet temperature control can improve 24%and 40% respectively.

one-dimension model for thermal management system；power distribution of fan and pump；active disturbance rejection control method；active disturbance rejection control (ODRC)

TK422

A

0493-2137(2015)03-0225-09

10.11784/tdxbz201311019

2013-11-07；

2013-12-16.

国家重点基础研究计划(973计划)资助项目(2011CB707206).

谢 辉（1970— ），男，博士，教授.

谢 辉，xiehui@tju.edu.cn.

时间：2014-01-03.

http：//www.cnki.net/kcms/doi/10.11784/tdxbz201311019.html.