[發明專利]一種融合遺傳蟻群算法的熱管理控制方法及系統

有效

• 申請號: 202110301556.4
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113050426B
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 閆偉;梅娜;曲春燕;紀嘉樹;王俊博;袁子洋
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;F04B49/06;F04D27/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

本發明提供了一種融合遺傳蟻群算法的熱管理控制方法及系統，獲取環境溫度、環境濕度、電機轉速、電機轉矩和電機出水溫度，作為控制輸入參數；利用基于融合遺傳蟻群算法改進的支持向量機預測模型，基于控制輸入參數進行控制，確定與當前工況相匹配的風扇占空比，利用該風扇占空比控制電子風扇轉速。本發明在保證滿足電機散熱需求的同時，盡可能地降低風扇的能耗，對于電驅動總成熱管理系統的有效工作以及節能減排具有較大的應用價值。

技術領域

本發明屬于熱管理技術領域，具體涉及一種融合遺傳蟻群算法的熱管理控制方法及系統，更為具體的，是根據實時測定的各傳感器信號來對電驅動車輛及工程機械在不同工況下電子風扇的轉速進行控制的技術領域。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本發明相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

電動汽車及電驅動工程機械低能耗，零排放的特點使其成為勢不可擋的新興產業。對純電動汽車及電驅動工程機械而言，電機等關鍵部件的正常工作是保證其安全運行的基礎，是汽車及工程機械的動力系統的核心所在。電機及其控制器作為電驅動總成動力轉換的關鍵部件，必須運行在最高安全溫度以下，才能保證其內部的滾動軸承、電機繞組等正常工作，而一套完善且高效的熱管理系統是保證電機及控制器工作在適合溫度范圍的關鍵。因此研發和設計滿足熱負荷要求的熱管理系統成為研究的熱點。

電子風扇和電子水泵作為熱管理系統必不可少的一環，其消耗的功率隨轉速的提高而增大，其中電子水泵的能耗低于風扇能耗，因此控制風扇的轉速是降低能耗的有效手段。現存的電驅動總成熱管理系統一般將風扇轉速設置為幾個檔位，無法滿足具體工況需求，某些工況可能會出現以下情況：一是風扇轉速過低，無法達到制冷需求；二是風扇轉速過高，造成能源的浪費。

發明內容

本發明為了解決上述問題，提出了一種融合遺傳蟻群算法的熱管理控制方法及系統，本發明根據電機散熱需求實時地匹配電子風扇的合理轉速，即建立有效的風扇控制策略，保證滿足電機散熱需求的同時，盡可能地降低風扇的能耗，對于電驅動總成熱管理系統的有效工作以及節能減排具有較大的應用價值。

根據一些實施例，本發明采用如下技術方案：

一種融合遺傳蟻群算法的熱管理控制方法，包括以下步驟：

獲取環境溫度、環境濕度、電機轉速、電機轉矩和電機出水溫度，作為控制輸入參數；

利用基于融合遺傳蟻群算法改進的支持向量機預測模型，基于控制輸入參數進行控制，確定與當前工況相匹配的風扇占空比，利用該風扇占空比控制電子風扇轉速。

作為可選擇的實施方式，所述融合遺傳蟻群算法，將遺傳算法引入到蟻群算法中，采用遺傳算法的選擇算子和變異算子，執行選擇算子時，將螞蟻個體按照信息素濃度高低進行排序，選擇信息素濃度排名位于前面設定范圍的個體進行信息素更新；執行變異算子時，螞蟻個體的基因值以設定變異率進行實值變異為其他等位基因值。

作為可選擇的實施方式，所述基于融合遺傳蟻群算法改進的支持向量機預測模型中，通過設定初始參數，隨機生成懲罰因子和徑向基核函數的方差參數組合作為初始種群，每代螞蟻經過轉移、選擇、變異和釋放信息素操作，尋找使支持向量機預測模型誤差最小的懲罰因子和徑向基核函數的方差參數組合。

作為進一步的限定，所述初始參數包括但不限于種群個數、最大迭代次數、信息素揮發上下限、轉移概率、變異概率和選擇概率。

作為可選擇的實施方式，所述基于融合遺傳蟻群算法改進的支持向量機預測模型預先經過訓練，訓練樣本由歷史環境溫度、環境濕度、電機轉速、電機轉矩和電機出水溫度檢測數據以及仿真模擬實驗數據得到。

作為進一步的限定，通過設置不同的環境溫度、環境濕度、電機轉速、電機轉矩，電子水泵轉速，結合散熱模塊風洞試驗數據仿真得到不同工況下滿足電機出水溫度目標要求的電子風扇轉速，轉換得到作為輸出參數的風扇占空比。