电动空调匹配及模糊控制研究

杨坤，肖锦钊，王杰，董丹秀，马超，刘国栋

（1.山东理工大学交通与车辆工程学院，山东 淄博 255000；2.山东意威汽车科技有限公司，山东 淄博 255000；3.潍柴动力股份有限公司，山东 潍坊 261001）

电动车续驶里程是影响电动车普及的关键因素，车载空调的能耗可占整车能耗的15%～20%［1］，并且采用电动空调对电动车本身的动力性以及续驶里程均有很大影响。因此，针对电动车开展空调系统的合理匹配和以节能为主要目标的电动空调控制对电动车的普及具有重要意义。目前，针对电动空调的研究主要集中在电动空调开启对整车能耗的影响，以及改进电动空调能耗等方面。闵海涛等［2］应用ADVISOR和Matlab的联合仿真验证了电动空调开启对整车续驶里程的影响，以及不同行驶条件下电动空调对整车性能的影响；Hosoz等［3］则通过调节热泵空调系统压缩机和风扇电机的运转频率，达到提高空调性能和降低能耗的目的；李丽等［4］对不同环境温度下压缩式冷暖双模式热泵空调系统进行实验分析，验证了该系统的可行性以及热泵空调性能好坏与外界环境的关系；Lowe等［5］对R134a汽车空调进行改装，利用两相冷却的方法对动力电子设备进行制冷降温。在控制效果方面，以上研究多以控制到设定温度为目标，而未对如何改善整车室内温度舒适性开展研究；在能耗方面，多通过添加附件的方式改善电动空调能耗，未通过改善电动空调控制来减少电动空调能耗。

本文主要针对某纯电动客车空调部件匹配和控制开展研究，利用稳态传热理论计算电动客车的整车热负荷，基于热负荷计算结果对汽车空调4大部件进行匹配；建立了压缩机转速控制模块、整车热负荷模块和室内温度计算模块，根据气候适应性模型，提出了以外界温度与舒适温度差值和动力电池SOC值作为输入变量的模糊控制策略，在Matlab/Simulink中搭建了相应的仿真模型，基于中国典型城市工况对所匹配电动空调进行了仿真分析，验证了其可行性和经济性。

1 工作原理

电动空调系统结构简图如图1所示。

图1 电动空调系统结构Fig.1 Schematic diagram for electric air-conditioning system

由图1可知，电动空调系统主要由控制系统和制冷系统两大部分组成。控制系统包括室内及室外温度传感器、温度比较器、模糊控制器等，在车辆运行过程中接收室内、室外温度信号和动力电池荷电状态（state of charge，SOC），对空调压缩机转速进行控制。制冷系统主要由压缩机、冷凝器、膨胀阀、蒸发器4部分组成，分别完成压缩、冷凝、节流、蒸发4个过程。

2 整车热力学模型

2.1 客车参数及环境参数

客车的结构和车身参数是影响电动空调匹配的关键因素，所选客车结构参数、客车车身详细参数见表1、表2。

表1 客车结构参数Tab.1 Parameters for bus structure

表2 客车车身详细参数Tab.2 Parameters for bus body

以典型的淄博市夏季环境为例，对电动空调进行研究，环境参数见表3。

表3 环境参数Tab.3 Environment parameters

2.2 整车热负荷

夏季客车整车的热负荷主要由热传导、热辐射在车身与门窗玻璃处传入车中的热量、客车室内乘员散发的热量、通风系统引入的热量、设备照明灯等仪器散发的热量组成［6］，其公式为

式中：Q为整车热负荷；Q1为车身不透明围护结构传入热量；Q2为玻璃传入热量；Q3为乘员散发热量；Q4为室外空气带入热量；Q5为仪器散热量。

2.2.1车身不透明围护结构传入热量

不透明围护结构由车身侧围（包括车门）、顶棚和地板3部分组成，其传入热量计算公式为［7］

式中：Ki为第i个不透明结构的传热系数；Fi为第i个不透明结构的面积；ti为第i个不透明结构的室外空气综合温度；tn为电动客车室内空气的温度；u为行驶车速；δi为第i个不透明结构的厚度；λi为第i个不透明结构的导热系数；an为客车室内空气与车身内表面的对流换热系数；T0为环境温度；ρi为第i个不透明结构的吸收系数；Ii为第i个不透明结构的太阳辐射强度。

2.2.2 车窗玻璃传入的热量

透过玻璃进入客车的总热量Q2主要由热辐射、对流导热方式传入［6］：

式中：η为玻璃对太阳辐射的透入系数；ρ为玻璃对太阳辐射的吸收系数；FB为阳面车窗玻璃面积；I为车窗外表面的总太阳辐射强度；FA为车窗总面积；Is为散射辐射强度；C为遮阳修正系数；Km为车窗传热系数；Fm为车窗传热面积；Δt为车外综合温度与车内温度之差。

2.2.3 乘员散发的热量

乘员散发的热量Q3为［7］

式中：M为车内乘员数；M'为群集系数，取0.89。

2.2.4 由通风和密封性泄露进入热量

由通风和密封性泄露进入的热量Q4为［8］

式中：γ为空气密度；VH为人均所需换气量；ΔH为车内外空气焓差。

2.2.5 电器设备散发的热量

电动客车在运行时产生热量的电气设备主要包括电机、照明灯、音响等［8］，据统计取Q5=200 W。

由表1～表3的整车及环境条件可知，根据式（2）～式（7）计算得到各部分热负荷，根据式（1）计算得到整车热负荷。

3 电动空调系统参数匹配

3.1 制冷剂热力循环参数的确定

用压焓图来表示制冷剂的压缩、冷凝、节流及蒸发循环过程，如图2所示。

图2 制冷剂循环压焓Fig.2 Pressure and enthalpy diagram of refrigerant

图2中：横坐标为比焓值；纵坐标为绝对压力的对数值；e～f为压缩过程；f～i为冷凝过程；i～j为节流过程；j～o为蒸发过程；e～g为绝热压缩过程；ab为饱和液体线；cd为饱和蒸汽线；o～e为回热过程。

曲线e～g为等熵过程，是一种理想的压缩机工作状态，而实际上压缩机压缩过程与外界存在热交换，故用曲线e～f作为压缩机实际压缩过程，f点焓值通过下式计算［6］：

式中：hf为f状态点的比焓值；he为e状态点的比焓；hg为压缩机出口处的制冷剂实际焓值；TJ为蒸发温度；TK为冷凝温度；tJ为蒸发温度。

选择R134a作为电动空调的制冷剂，设定系统的过热度、过冷度、蒸发温度、冷凝温度。根据R134a制冷剂的压焓图可得出制冷剂热力循环参数点状态值，见表4［9］。

表4 参数点状态值Tab.4 State values of each parameter point

3.2 压缩机匹配

涡旋压缩机体积小、重量轻、结构件简单、转速可调范围大，且工作效率稳定［9］，其排量计算为［10］

式中：v为压缩机入口处的比容；n为压缩机转速；λ为输气系数；ho为o状态点的比焓值；hi为i状态点的比焓值；Q为制冷量，即整车热负荷。

压缩机轴功率由下式计算［11］：

式中：Ne为压缩机的轴功率；ηm为压缩机的机械效率。

根据制冷量Q及各工况点参数表中数据，利用式（9）和式（10）可算得压缩机排量、压缩机轴功率，从而得到驱动电机功率。

压缩机转速为n时，电动空调系统的制冷量为

式中：Qe为空调制冷量；v″为压缩机进口处的制冷剂比容。

空调压缩机功率为压缩机制冷量与能效比的比值，其瞬时功率为［11］

式中：Ni为压缩机瞬时功率；i为空调能效比。

根据式（12）可得到不同转速下电动空调压缩机的瞬时功率曲线。

3.3 冷凝器及蒸发器匹配

冷凝器参数需要根据热力循环工况设定的冷凝温度及进口温度来确定，主要包括如下两项。

冷凝器热面积［6］：

式中：F为换热器的传热面积；K为换热器的传热系数；tf为进口温度；t0为出口温度；te为冷凝温度。

冷凝器热负荷［6］：

式中：QK为制冷器热负荷。

由式（13）和式（14）可得冷凝器的热面积和热负荷。匹配冷凝器时还需要考虑其工作压力和工作温度，由表4可知制冷循环的冷凝压力、冷凝温度，因此工作压力不得低于表内压力，工作最高温度不能低于表内冷凝温度最大值，工作最低温度不能高于表内冷凝温度最小值。匹配蒸发器时，功率与冷凝器相同［6］，蒸发器工作压力不能小于制冷剂蒸发压力，工作温度不能低于制冷剂蒸发温度。

3.4 膨胀阀匹配

膨胀阀容量是蒸发器效率能否得到充分发挥的关键［6］，其容量为

式中：Lp为电子膨胀阀容量。

根据式（15）可计算出电子膨胀阀的容量。为确保阀门的安全，膨胀阀的工作压力应该大于等于R134a制冷剂在热力循环工况中高压侧压力，即表4中状态点f处的压力。

4 电动空调控制系统

电动空调系统是一种典型的瞬态非线性控制系统。由于电动空调系统在温度控制时的复杂不确定性与模糊控制算法的特性相符，因此选用模糊控制对电动空调系统进行控制。

4.1 控制变量

4.1.1 温差

基于澳大利亚学者Dedear的“气候适应性模型”，根据淄博市冬冷夏热气候特点，得出淄博市“人体热舒适气候适应性模型”［12］：

式中：Tn为人体舒适温度；T0为环境温度。

根据式（16）可计算出淄博地区，不同的外界环境温度下人体舒适温度。基于人体热舒适气候适应性模型的电动空调系统，能够根据环境温度计算出人体舒适温度，从而提高乘客的舒适性，因此选择室内温度与人体舒适温度的差值作为控制变量。温差划分区域为：NB（-7，-2.5）、NS（-3.5，0.5）、Z（-2，2）、PS（-0.5，3.5）、PB（2.5，7）。

4.1.2 动力电池SOC值

考虑到经济性，由于电动空调系统在电动附件中耗能较大，若动力电池SOC值处于较低状态时，仍继续保持空调压缩机高转速运行，会严重影响整车续驶里程和电池寿命，因此选择动力电池SOC值作为控制变量。SOC值划分区域为：S（0，0.3）、JS（0.25，0.45）、M（0.4，0.6）、JB（0.55，0.75）、B（0.7，1）。

4.1.3 压缩机转速

模糊控制的输出变量选择电动空调的控制变量，即压缩机转速，结合所选压缩机的特性建立输出量的隶属度函数［2，6］。其划分区域为：S（0，1 000）、JS（0，2 000）、MS（1 000，3 000）、M（2 000，4 000）、MB（3 000，5 000）、JB（4 000，6 000）、B（5 000，6 000）。

4.2 控制规则

确定模糊控制的输入输出变量后，从保证车内温度舒适性和低电量时延长整车续驶里程的角度出发，根据如下原则制定模糊控制规则：

（1）SOC值大于0.7时，压缩机转速与温差成正比，以保证车内温度舒适性；

（2）SOC值在0.3～0.7时，适当降低压缩机转速，以兼顾车内温度舒适性和整车续驶里程；

（3）SOC值低于0.3时，逐渐降低压缩机转速，直至关闭空调系统，以延长整车续驶里程。制定的模糊控制规则见表5。

表5 模糊控制规则Tab.5 Fuzzy control rules

5 仿真验证

5.1 仿真工况

针对电动空调验证，国际上还没有标准循环工况，本文选择中国典型城市工况作为仿真工况对电动空调系统的有效性和经济性进行验证。

5.2 有效性验证

基于前文建立的整车热负荷模块、人体热舒适气候适应性模块、室内温度模块、压缩机转速控制模块等建立完整的客车空调仿真模型［13］，基于单次中国典型城市工况来验证空调系统的有效性：设置环境温度为35℃，舒适温度为28℃，5组车辆的SOC值为0.5～0.9。对各组车辆的压缩机转速、室内温度进行仿真，结果如图3、图4所示。

由图3、图4可知，在外界环境温度为35℃的情况下，随着电动空调系统的开启，室内温度与舒适温度的差值逐渐降低，压缩机转速也随着温差逐渐降低，最终达到稳定。虽然在低SOC值的车辆会降低乘客舒适性，但整体上各组车辆空调系统均可在150 s内将室内温度控制在28℃附近，能够满足乘客对空调系统的需求。

图3 压缩机转速Fig.3 Rotating speed

图4 室内温度Fig.4 Indoor temperature

5.3 经济性验证

一次中国典型城市工况下车辆行驶5.9 km，本文选择35次中国典型城市工况对电动空调系统的经济性进行验证。

设置环境温度固定为35℃，舒适温度为28℃，动力电池放电深度为80%，动力电池初始SOC值为0.95。设置3组不同控制方案：方案1关闭空调系统，以确定开空调对整车经济性的影响；方案2采用温差、温差变化率双输入模糊控制［14］；方案3采用温差、SOC值双输入模糊控制。通过3种方案的对比，分析电动空调对整车经济性的影响，各方案下动力电池SOC值如图5所示。

根据图5可知，方案1的车辆经过44 000 s后SOC值降低到0.2，方案2和方案3分别在28 890 s和31 450 s处SOC值降低到0.2。由此可知空调系统开启会严重影响续驶里程，且方案3的电池SOC值降低速度低于方案2。

为进一步分析空调控制系统对整车经济性的影响，对方案2及方案3的压缩机转速、室内温度进行分析，结果如图6、图7所示。根据图5、图6所示，方案2的车辆在0时刻启动电动空调系统，室内温度逐渐降低到设定温度28℃附近，控制压缩机转速逐渐降低到3 600 r/min并趋于稳定，系统运行到28 890 s处，动力电池SOC值降低到0.2，空调系统关闭，室内温度迅速回升到35℃。

图6 方案2压缩机转速和室内温度Fig.6 Compressor speed and indoor temperature of scheme 2

图7 方案3压缩机转速和室内温度Fig.7 Compressor speed and indoor temperature of scheme 3

由图5、图7可知：方案3的车辆在0时刻开启空调系统，室内温度逐渐降低到舒适温度附近；运行到8 000 s，动力电池SOC值降低到0.7，为减少空调系统能耗，系统控制压缩机转速梯度降低，室内温度回升；运行到27 000 s，动力电池SOC值降低到0.3，动力电池处于极低荷电状态，为提高整车续驶里程，控制空调系统在500 s内关闭，达到梯度关闭空调系统的效果；在关闭空调的情况下，车辆继续运行到31 450 s处，动力电池SOC值降低到0.2，具体仿真结果见表6。

表6 仿真结果Tab.6 Simulation results

根据表6对比可知：相比较传统电动空调系统，本文所匹配的电动空调系统每行驶100 km可节省6.9 kW·h的电量。

综上所述，方案3在保证车辆室内舒适性的前提下，能在动力电池SOC值较低的情况下有效降低压缩机转速甚至关闭空调系统，从而有效延长行驶里程。

6 结论

根据国内外电动空调的研究现状，以提高电动空调系统经济性和整车室内温度舒适性为目标，基于整车热负荷及制冷剂循环工况，提出电动空调系统的匹配流程，并针对传统电动空调能耗高的问题，对电动空调控制开展研究，结论如下：

（1）基于热负荷模型及制冷剂热力学循环工况对整车热负荷及电动空调参数进行匹配，以保证整车室内温度舒适性和提高整车续驶里程为目标对空调控制系统进行设计，在Matlab/Simulink中搭建了电动空调系统模型，通过中国典型城市工况验证了当室外温度为35℃时空调系统能在150 s内将室内温度稳定控制在28℃附近，能够满足整车需求，为电动空调系统的匹配提供了理论依据。

（2）基于人体舒适温度与室内温度差值、动力电池SOC值的电动空调模糊控制，能够根据环境温度将室内温度控制到人体感觉舒适的温度，提高整车室内温度舒适性；动力电池SOC值处于0.3～0.7时，能够在兼顾整车室内温度舒适性的前提下，降低压缩机转速，减少电动空调的能耗，延长续驶里程；能够在动力电池SOC值小于0.3时梯度关闭空调，以进一步提高整车续驶里程。