汽车空调制冷性能分析

史腾卉 钱锐

（1.同济大学；2.泛亚汽车技术中心有限公司）

鉴于近年来中国汽车市场的增速放缓，以及汽车维修保养频率下降等现状，建立消费者信任、忠诚度和推荐度对于整车企业持续成功具有至关重要的意义[1]。而随着汽车市场竞争更加激烈，各大整车生产企业越来越多地将关注点从汽车的基本性能转向客户的主观体验。如何解读客户主观感受的数据报告，使其能够在工程开发阶段提供有效的工程更改意见，是近年来各研发机构致力寻找的方法。文章以汽车空调制冷性能为例，讨论如何利用客户抱怨，分析顾客满意度与工程指标间的关系，达到在研发阶段有效提升产品质量，减少客户抱怨的目的。

1 空调的新车质量调研（IQS）数据

新车质量调研（IQS）是J.D.Power公司开展的基于消费者的汽车行业调查之一，重点关注新车车主所经历的设计质量和生产质量。质量的持续改进是企业增强竞争力的必由之路[2]，作为客户主观感受的反映，该调研结果起到关键性的指导意义。

每位接受调查的车主会被问及新车可能产生的202个问题，涉及发动机/变速系统、车身外观、驾车经历、配置/操控/仪表板、音响/娱乐设备/导航系统、座椅、空调系统和车身内饰8个类别。以每100位受访者反馈有该问题作为数据进行统计，因此IQS数值越低，说明该款车型的市场反馈越好。与空调制冷系统相关的失效问题有6个，分别为：前/后端制冷控制损坏/不工作、前/后端制冷控制不到位、制冷出风口损坏/不工作、制冷出风口不到位、鼓风机噪声和空调不够冷。

每100辆车的问题数（PPH）是IQS的评分标准，分数越低说明新车发生问题的频率越低，车主所感受到的新车质量越好。图1示出IQS问题中用户反馈最多的10个问题，其中空调制冷性能受关注度高，说明各车企在开发空调性能时设计的空调系统与市场预期存在不匹配的情况。为提升客户满意度，找出空调性能的试验数据与用户反馈间的联系非常必要。因此，文章主要关注用户针对空调性能的抱怨，即“空调不够冷”。

图1 新车质量调研（IQS）用户反馈前10位问题

2 新车质量调研（IQS）数据解读

收到客户对于上市车辆的抱怨后，需要确定如何将其反映的主观感受转换成客观的工程指标，才能够在工程开发中进行有针对性的改善。文章根据车辆的实际使用情况，针对空调不制冷的问题设计了试验工况。

从车主夏季的空调使用习惯上看，汽车点火后空调开启，行驶一段时间后仍然感受到空调制冷不足，为了促使车内温度快速降低，车主通常会选取内循环模式，且将温度设定为最低。由于空调不制冷主要发生在高温环境下，故将试验方案制定为：35℃左右的外界环境温度条件下，空调温度设置在最低，车内循环模式，鼓风机调至最高挡，使出风温度更均匀，便于测量。

当驾驶员或乘客进入车内开启空调后，主要能通过2个方面感知空调效果，一是直接感受出风口吹出的风是否凉爽，二是感受舱内的环境是否趋于舒适的温度。因此，分别在空调吹面出风口和乘客呼吸点2处布置传感器进行测量。

首先，为测量出风口的温度，在4个吹面出风口的中心位置，分别固定K型热电偶，前端测点伸入导向叶片37～50 mm，以确保准确测量出风温度，使其不受乘客舱内环境的影响。然后，在前排驾驶员和前排乘客的两侧肩部上方布置4个热电偶，模拟乘客的呼吸点位置，即乘客能感受到的舱内温度。最后，将热电偶的另一端连接至Fluke 54-II型温度采集设备，显示并记录所测得的温度值。

先将被测车辆静置在35℃左右的外界环境温度条件下50～60 min，发现所布置的热电偶温度趋于稳定，以此模拟乘客在夏季进入被暴晒一段时间后的车辆。且尽量保证每辆测试车的热电偶温度相近时开始试验。将车辆点火后模拟高速行驶工况，等待20 min后，记录各测点温度，取平均值进行分析。

图2和图3分别示出高速工况下20 min时各车乘客呼吸点平均温度和吹面出风口温度平均值与客户满意度之间的关系。其中，R2为可决系数，取值范围在0～1，是度量回归模型对样本观测值拟合优度的指标，即趋势线的估计值与实际数据之间拟合程度的指标，当R2越接近1，则说明趋势线的可靠性越高；反之则可靠性越低。由图2可以发现，客户抱怨与试验测得的呼吸点温度无相关性，而与吹面出风口的温度具有明显的相关性，如图3所示。

图2 20 min时空调制冷抱怨与乘客呼吸点温度关系

图3 20 min时空调制冷抱怨与空调出风温度关系

文章对26款市场主流车型进行上述试验，记录数据后与客户满意度进行对比发现，空调吹面出风温度与用户对空调制冷是否良好的主观感受明显呈现正相关关系，即当出风温度越高时，有越多的新车车主反馈空调不够制冷或无法保持制冷温度。

通常情况下，希望各项IQS反馈中，每100位用户仅有1人或无人对新车受访问题反馈意见，以此作为新车满意度较高的标准。因此，选取“PPH=1个/100辆”作为工程开发的预期目标。通过分析可知，用户满意度与空调吹面出风温度相关，所以对车辆的试验进行进一步分析，分别对20 min内每分钟出风温度与PPH间的关系进行分析，得到预期目标下的出风温度值，拟合出空调降温曲线，如图4所示。

图4 空调降温曲线拟合图（PPH=1个/100辆）

在“PPH=1个/100辆”的前提下，得到20 min内每相隔1 min的空调吹面出风温度数值，拟合得到图4中蓝色的曲线。该曲线表示当新车车主被问及“空调是否不够冷”时，如果该款车型在开发试验阶段测得的空调吹面出风温度落在该曲线上任意一点时，每100位受访车主中将有1位反馈“空调存在不够冷”的情况。考虑到空调试验的可重复性和试验误差值，将曲线上浮，得到70%置信区间下空调的降温曲线，即图4中红色虚线。综上所述，可以得出：在车辆开发阶段进行空调性能试验，当测试结果落在红色虚线以下时，认为该车辆满足空调降温要求，预计车辆发布后，新车车主对空调制冷性能满意度较高。

3 结论

文章提出的试验方法基于近3年的IQS数据，发现高速工况下空调吹面出风温度与PPH间存在较强的正相关性，即出风温度越低时客户对制冷性能的满意度越高，同时为进一步对工程开发阶段的空调性能试验给出指导性目标温度值。文章分析总结了在空调开启前20 min内，满足新车车主对空调性能需求的降温曲线，当试验结果满足该曲线或低于该曲线时，将得到良好的市场反馈。

汽车空调性能的客观数据与客户抱怨之间存在一定的关联，因此基于IQS数据，分析顾客满意度，在研发阶段就能把控产品质量，减少客户抱怨的方法在一定程度上是可行的。

但文章仍存在样本数量较少的不足之处，所以所制定的方法是否适用于所有车型所有年份的用户反馈，还有待进一步验证。同时，也应寻找更全面的，能够反映新车车主主观感受与工程指标间联系的指标，完善这一方法。