[發(fā)明專利]基于改進的智能模型預測控制的電動汽車空調系統(tǒng)智能控制方法

在審

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• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111597723A
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發(fā)明（設計）人: 謝翌;劉釗銘;李夔寧;張揚軍
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/063;G06F119/08
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

本發(fā)明涉及一種基于改進的智能模型預測控制的電動汽車空調系統(tǒng)智能控制方法，屬于整車熱管理技術領域，包括步驟：S1：建立汽車空調系統(tǒng)?乘員艙耦合熱模型；S2：基于汽車空調系統(tǒng)?乘員艙耦合模型建立與之匹配的模型預測控制器；S3：基于神經網絡建立車速預測器，通過利用歷史車速來對未來車速進行預測；S4：基于PMV理論以及適應算法建立針對不同個體熱習慣的適應器，并由此得出目標舒適溫度T_comfort；S5：結合車速預測與熱舒適適應，建立完整的針對于汽車空調系統(tǒng)的智能控制器。本發(fā)明基于模型預測控制，適合于多輸入多輸出控制器系統(tǒng)，同時控制器高效節(jié)能，更為智能，適合用于未來智能化，個性化駕駛的空調控制系統(tǒng)。

技術領域

本發(fā)明屬于整車熱管理技術領域，涉及一種基于改進的智能模型預測控制的電動汽車空調系統(tǒng)智能控制方法。

背景技術

隨著世界能源危機和環(huán)境污染問題的日益嚴峻，人們對汽車的節(jié)能減排性能提出了更高的要求。如今汽車工業(yè)向著電動化與智能化的方向發(fā)展，這些新技術的發(fā)展有利于推進汽車節(jié)能減排，然而電動汽車與智能車的發(fā)展也面臨過許多亟待解決的問題。我們知道，汽車暖通空調系統(tǒng)(HAVC)能耗占汽車總能耗相當大一部分，對于電動汽車而言，空調系統(tǒng)的能耗對其續(xù)航歷程有重大影響，有關研究表明，電動汽車空調系統(tǒng)的能耗會使電動汽車的續(xù)航歷程平均下降30％-40％。為了提升汽車在行駛過程中的經濟性，需要在各方面提升空調效率性能。在智能性方面，由于汽車智能化發(fā)展需求，汽車空調需要做到比傳統(tǒng)空調更加智能來提升駕駛熱舒適性。因此，如何減少電動汽車空調系統(tǒng)的能耗并且提高乘客的舒適性，是如今電動汽車熱管理系統(tǒng)研究的重點之一。另外，汽車智能空調系統(tǒng)的發(fā)展對與無人駕駛汽車的研發(fā)工作的推進起到重要的輔助作用。

而智能現進的汽車空調系統(tǒng)能量管理決策器與控制器可保證汽車空調系統(tǒng)的運行效率以及智能性。因此，如何進行控制決策是汽車空調系統(tǒng)的研究重點之一。與傳統(tǒng)汽車相比，電動汽車壓縮機主要以電機帶動的方式運行，由于電動壓縮機的轉速控制可以比較精確且不受發(fā)動機轉速的影響，所以壓縮機轉速控制可以根據實時需要進行調節(jié)，而不受外界車速工況的影響。現在汽車空調系統(tǒng)主流的控制方法，是基于規(guī)則的開關控制器并根據相應的查表的方式進行控制，或者PID控制，模糊控制等一些較為傳統(tǒng)的方法。這些傳統(tǒng)的控制方法主要根據系統(tǒng)反饋，利用目標值與反饋值的差進行控制調節(jié)。此類型的控制方法雖然簡單，但是對于汽車系統(tǒng)而言，由于工況多變，且變化迅速，傳統(tǒng)單單依靠的反饋信號的方式的效果往往是有局限性的。另外，傳統(tǒng)的純反饋控制器沒有涉及優(yōu)化算法，因此在面對多輸入多輸出系統(tǒng)，尤其像汽車空調系統(tǒng)時，各個控制量很難實現高效合理的搭配，使得控制效果難以保證。而且當汽車工況迅速變化時，反饋回來的信號支持當前時間的系統(tǒng)，但系統(tǒng)變狀態(tài)變化迅速，當控制器最終作用在系統(tǒng)上時，往往已經不是最佳操作。或者說，即使反饋信號對于當前來說是最佳操作，但對于未來長遠來說卻不一定是最佳操作。因此，為了進一步提升控制器的效率與智能性，同時滿足汽車空調系統(tǒng)多輸入多輸出控制需求，需要用更為具有預測性的控制器。