新能源车型热管理控制策略逆向解析方案＊

汪琳琳，焦鹏飞，王伟

（1.天津大学 机械工程学院，天津 300072；2.中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300）

前言

随着新能源技术的兴起以及国家政策的大力扶持，国内外越来越多的整车企业致力于新能源车型的研发。到目前为止国内的新能源车型的研发技术已趋于成熟，但是针对不同的品牌的车型，其控制策略也是良莠不齐，因此通过解析这些优秀车型的控制策略，并将其借鉴于新车型的控制策略开发，能大大减少企业研发经费的投入，同时企业能够了解和对标一下其他畅销车型的控制逻辑和热管理设计方案，有助于提高企业的设计开发能力，缩短设计开发周期，同时能够准确把握自己的市场定位和未来的发展方向。

因此，本文提出了通过总线解析和整车测试两个方面对新能源车型进行热管理的策略解析的方案，通过对其总线信号的破解，同时利用测试的手段监测关键部件的阈值及其控制逻辑，最终逆向解析出此车型的控制策略。

1 热管理控制策略解析流程

新能源汽车的热管理控制策略解析流程详见图1，其主要分为以下几个方面：

①车辆参数调研；

②解析车辆热管理系统架构；

③确认关键解析部件；

④解析控制原理；

⑤制定解析方案；

⑥分析测试结果；

⑦解析控制策略。

图1 新能源汽车热管理控制策略解析流程

1.1 车辆参数调研

表1 某PHEV车型的车辆参数

车辆的配置参数、行驶模式、动力结构等关键参数都会影响车辆的热管理控制策略，因此在控制策略的解析前期，需要就解析车辆进行深入调研，通过车辆说明书、4S店、专业论坛、网站等途径对这款车型的所有与热管理控制策略相关的关键参数进行收集整理，这些关键参数将关系到后期的制定解析方案的制定和工况的选择。如表1所示为某PHEV车型热管理系统解析时的车辆调研参数表，它主要包含：车辆基本信息、动力结构参数信息、动力电池信息、空调系统信息以及车辆的各种运行模式。这些信息的获取将作为后期测试工况的重要信息输入，并影响整个控制策略解析方案的制定。因此，车辆参数调研是热管理控制逻辑解析的先决条件。

1.2 解析热管理系统架构

解析热管理控制架构首先就需要对对标车辆进行拆解，针对动力系统、冷却系统、空调系统和电池系统进行重点解析，这几个系统是热管理系统解析的关键，其直接影响到后期的策略解析方法和解析工况的制定。图2和图3分别为某PHEV车型的冷却系统架构和空调系统架构。

如图2所示的热管理系统架构主要包含发动机冷却回路、电驱冷却回路、电池冷却回路、充电机冷却回路四个热管理系统回路。这套冷却系统是国内比较常见，也比较成熟的混动车型冷却形式：发动机冷却形式与传统冷却形式相同,都采用了风冷式散热器的冷却形式；电驱系统通过低温散热器串联冷却的形式进行冷却；而充电机冷却区别于其他冷却系统，由于电池容量小，充电时发热量小，此车型采用了风冷式的冷却形式，完全可以满足充电机的冷却需求；电池冷却采用了板式换热器的冷却形式，通过空调系统间接冷却的形式给电池冷却。

图2 某PHEV车型的热管理冷却系统架构

图3 某PHEV车型的空调系统架构

图3为此PHEV车型的空调系统架构图，在采暖时利用发动机和PTC两种能源形式同时采暖，来有效保证低温采暖时的舒适性；而在制冷时，采用了乘员舱制冷和电池冷却回路并联的形式，通过电磁阀切换两个回路不同的制冷需求。

1.3 确认关键解析部件

通过前两个阶段的调研和分析，基本已经将车辆的热管理系统的架构解析清楚，下面需要根据架构中每一个冷却系统的冷却原理，对其中会影响热管理系统的关键零部件和需要执行相应动作的关键执行部件进行区分。如表2所示为某PHEV车型的热管理控制策略解析关键部件列表。

表2 某PHEV车型的热管理控制策略解析关键零部件列表

1.4 解析控制原理

根据不同系统的冷却原理，解析出关键执行部件控制的所有输入信号和输出信号，并画出冷却系统控制架构，以便给下阶段的解析方案的制定提供测试依据，只有将所有的输入和输出信号全部解析清楚，才能指导下阶段的方案制定，因此此阶段为整个策略解析方案的基础。以空调系统和冷却系统为例，图4所示为空调系统的控制架构，它的输入信号主要包含六大类，分别为开关信号、阳光信号、压力信号、温度信号、湿度信号和车速信号，这些因素都会影响或控制空调系统的运行或切换，这些信号上传到空调控制器，控制器会根据接受的信号进行反馈并发送对应控制信号到关键执行部件，从而实现空调系统在不同工况下的实时控制。图5为冷却系统的控制架构，冷却系统的主要目的是为了给发动机、三电系统、动力电池等发热部件散热降温，从而保证这些器件和系统的正常运行，因此，其输入信号包含环境的温度信号、车速信号、发动机、电机、动力电池等的温度信号、风扇当时的转速信号以及空调系统的压力信号，将这些信号反馈到整车控制器，通过控制计算，发送对应的控制信号到冷却关键部件，从而达到预期冷却的目的。

图4 空调系统控制架构

图5 冷却系统控制架构

1.5 制定解析方案

系统的控制架构解析清楚后，就可以针对不同系统控制架构的控制原理制定相对应的解析方案，首先需要对所有的信号进行分类，目前车辆当中的信号种类基本分成两类：CAN信号和LIN信号，CAN（Controller Area Network），又称为控制器局域网络，是一种能有效支持分布式控制和实时控制的串行通讯网络。它将各个单一的控制单元以某种形式连接起来，形成一个完整的系统。车辆当中大部分信号都是CAN信号，这也是我们解析重点关注的信号。而 LIN信号（Local Interconnect Network）是一种低成本的串行通讯网络，用于实现汽车中的分布式电子系统控制，主要应用于压缩机、PTC、方向盘、座椅等器件的控制。根据之前确认的需要解析的关键部件和相应执行部件清单，有针对性的在报文中寻找解析相关信号。由于不同品牌不同车型的总线信号都是不同的，这些信号都经过了偏移或倍数因子的加密，采集到的信号只能是一堆毫无规律的报文，因此需要专用工具对这些信号进行分析，通过制定一些特殊工况，排除干扰因子，反复触发某个信号或通过设计特定的解析工况，来确认报文与器件的对应关系，同时通过触发已知量信号与对应报文中的信号数值进行换算，从而计算出对应偏移量和倍数因子，最终破解相应报文。例如PTC相关信号的破解，再排除其他干扰信号的前提下，通过反复触发采暖需求，强制PTC开启，结合报文的响应，确认PTC的开启报文。再通过设定不同温度需求，结合外部的功率计测量和报文反馈，确认PTC的档位或功率的相应报文，通过测量的数据和反馈的信号换算，最终破解出PTC相应报文。图6为PTC报文破解的解析文件。

图6 PTC报文破解的解析文件

由于总线信号有上千条报文，工程师的工作量会很大，在很多情况下很难通过以上手段解析出相应信号，这时就需要通过测试的手段来获得这些关键信号。例如温度信号、电流信号、电压信号、转速信号等，通过测量的手段能够简单有效的获得目标信号，减少工作量，提高破解效率。

图7 信号破解测点照片

图8 电池包关键位置测量照片

如图7和图8所示，为某车型信号破解时的测点照片，其中包含了电流、电压的测量、温度的测量以及压力测量照片。

当所有信号破解完成后，根据不同车辆的工作模式设计控制策略的解析工况。例如某车型电机冷却系统的解析案例中，此混动车型包含三种动力模式，燃油模式、混动模式、纯电动模式，同时每种模式下又有三种行驶模式，分别为运动模式、舒适模式以及经济模式。不同的行驶模式和动力模式都会影响其测试结果和测试精度。由于此次主要解析的是电机冷却系统，因此本次解析采用的是纯电动模式下进行，分别对三种行驶模式下，不同温度的控制策略进行解析，通过设计不同的环境温度和电机测试的起始温度，来还原车辆在相应环境下的响应策略。如图9和图10所示分别为某车型电机冷却系统和电池冷却系统的解析工况。

图9 某车型电机冷却系统解析工况

图10 某车型电池冷却系统解析工况

1.5 分析测试结果

将在特定解析工况下测量的到的解析数据进行分析，结合环境条件和工况设定条件，对关键零部件和关键执行部件的动作进行分析，从控制原理上进行剖析并归纳总结所以执行动作的控制原理和阈值，生成MAP图。如图11所示为某车型电机和发动机冷却系统在特定工况下的解析曲线。

图11 某车型电机和发动机冷却系统在特定工况下的解析曲线

根据不同工况下的测试曲线，最终解析出关键零部件在不同条件下的控制响应策略，并最终形成MAP图。如图12和图13所示为某车型风扇控制策略响应表和MAP图。

图12 某车型风扇控制策略响应表

图13 某车型风扇控制响应MAP图

1.6 解析控制策略

解析控制策略是策略解析的方案的最后一步，同时也是至关重要的一步，我们基于零部件的控制策略响应表，结合实际工况条件和整车测试结果，综合考察所有执行部件的执行动作，并最终破解出不同冷却和空调系统在不同条件下的控制逻辑，并绘制系统控制策略框架图。

图14 电机冷却系统控制策略框架图

图15 电池冷却系统控制策略框架图

如图14和15所示为电机和电池冷却系统控制策略框架，其中包含所有电机和电池冷却所需关键零部件的控制逻辑顺序以及触发阈值。

2 结论

本文提出了一种新能源汽车控制策略逆向解析的方案并列举了相关案例，新能源汽车热管理控制策略是车辆稳定运行的核心和前提条件，因此通过此方案可以有效获得优秀车型的控制策略，从而优化现有控制策略，弥补不足，缩减开发周期和成本，提高车辆的经济型和舒适性。