郭沖　魏名山　張志強(qiáng)　王智興

（北京理工大學(xué)，北京 10081）

電動汽車熱泵空調(diào)模糊控制的模擬研究

郭沖魏名山張志強(qiáng)王智興

（北京理工大學(xué)，北京 10081）

利用AMESim建立了電動汽車熱泵空調(diào)模型，采用MatlabSimulink建立了直流電動機(jī)和模糊控制器模型，將兩種模型耦合在一起進(jìn)行了車內(nèi)溫度控制的聯(lián)合仿真研究。利用聯(lián)合仿真模型對運(yùn)用模糊控制與壓縮機(jī)開關(guān)控制的空調(diào)性能進(jìn)行了對比，結(jié)果表明，運(yùn)用模糊控制，車內(nèi)溫度波動小，溫度穩(wěn)定后壓縮機(jī)消耗功率降低了14.53%，且系統(tǒng)COP值保持在1.8。設(shè)計(jì)了自調(diào)整模糊控制器，采用該控制器加快了熱泵系統(tǒng)響應(yīng)，減少了熱泵系統(tǒng)不同工況下的穩(wěn)態(tài)誤差，增強(qiáng)了模糊控制器的適應(yīng)性。

主題詞：電動汽車熱泵空調(diào)模糊控制

1　前言

空調(diào)系統(tǒng)作為電動汽車功耗最大的輔助子系統(tǒng)，其功耗占所有輔助子系統(tǒng)功耗的60%～80%［1］。在冬季開啟空調(diào)制熱時(shí)，電動汽車的續(xù)駛里程會減少約33%；在夏季開啟空調(diào)制冷時(shí)，續(xù)駛里程會減少約18%～30%［2］，因此空調(diào)對電動汽車的續(xù)駛里程和驅(qū)動性能影響很大。為有效提高電動汽車的續(xù)駛里程，可采用熱泵型空調(diào)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)冬季取暖功能，因其制熱系數(shù)COP（coefficient of performance）大于1.0，空調(diào)器能耗較小。

純電動汽車要求空調(diào)系統(tǒng)既能快速制熱，又能滿足變負(fù)荷運(yùn)行特性。熱泵空調(diào)系統(tǒng)可通過改變壓縮機(jī)的轉(zhuǎn)速來實(shí)現(xiàn)空調(diào)制熱量的連續(xù)調(diào)節(jié)，以適應(yīng)動態(tài)變化的冷負(fù)荷的需要。為探究熱泵壓縮機(jī)變轉(zhuǎn)速性能，通過AMESim建立了電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)模型，采用MatlabSimulink建立了基于脈寬調(diào)制（PWM）方式的直流電動機(jī)調(diào)速模型，將兩種模型耦合在一起進(jìn)行了車內(nèi)溫度控制的聯(lián)合仿真研究，利用聯(lián)合仿真模型比較分析了電動汽車空調(diào)壓縮機(jī)在開關(guān)控制和模糊控制兩種控制策略下的性能。

2　電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)工作原理

電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)工作原理如圖1所示，主要由電動壓縮機(jī)、四通換向閥、車外換熱器、儲液干燥器、毛細(xì)管、車內(nèi)換熱器、風(fēng)扇等零部件組成。制熱循環(huán)過程為：壓縮機(jī)對低溫、低壓的氣態(tài)工質(zhì)（R134a）做功，使其被壓縮成高溫、高壓氣體，工質(zhì)經(jīng)過四通換向閥流入車內(nèi)換熱器，經(jīng)等壓冷凝后變?yōu)橹袦馗邏阂后w并向車內(nèi)散熱，然后經(jīng)膨脹閥的節(jié)流降壓變?yōu)榈蜏?、低壓的氣液混合物，最后工質(zhì)在車外換熱器內(nèi)蒸發(fā)變?yōu)榈蜏亍⒌蛪簹怏w，并從車外環(huán)境中吸收熱量，完成1次循環(huán)［3］。其制冷循環(huán)與制熱循環(huán)原理相近，只要通過四通換向閥改變工質(zhì)流動方向即可。

3　電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)AMEsim/Simulink聯(lián)合仿真

3.1熱泵空調(diào)系統(tǒng)AMESim仿真模型與工況驗(yàn)證

3.1.1AMESim仿真模型

為了研究電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)制熱性能，根據(jù)熱泵空調(diào)系統(tǒng)原理，基于AMESim軟件環(huán)境，建立電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)仿真模型，如圖2所示。

根據(jù)實(shí)際熱泵空調(diào)試驗(yàn)系統(tǒng)臺架各部件的結(jié)構(gòu)尺寸設(shè)置仿真參數(shù)，該仿真模型具備如下功能：

a.輸出各檢測點(diǎn)的溫度、壓力、流量、比焓等信息；

b.輸出車內(nèi)、外換熱器的換熱量以及壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、功率、COP等信息；

c.研究各部件變工況特性。

3.1.2工況驗(yàn)證

選取車外環(huán)境溫度分別為-5℃、-10℃兩種工況，利用仿真模型進(jìn)行模擬。表1給出了在制熱模式下，在壓縮機(jī)排量（定排量34 ml/r）、換熱器換熱面積、空氣側(cè)相對濕度及工質(zhì)充注量不變的條件下，不同環(huán)境溫度下熱泵空調(diào)系統(tǒng)各測點(diǎn)的壓力和溫度的試驗(yàn)值與仿真值的對比結(jié)果。

由表1可知，仿真結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)具有較好的一致性，工況Ⅰ的最大誤差為7.53%，工況Ⅱ的最大誤差為6.85%，符合工程要求。所以運(yùn)用AMESim建立的仿真模型可以用于對電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)的性能分析與預(yù)測研究。

表1　仿真結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比

3.2直流電動機(jī)及PWM斬波器模型

3.2.1直流電動機(jī)電樞回路的數(shù)學(xué)模型

根據(jù)Kirchhof定律，直流電動機(jī)電樞回路微分方程為：

式中，Ud0為電樞電壓；R為電樞回路電阻；L為電樞回路總電感；Ed為電動機(jī)的反電動勢；Id為整流直流電流；Ce=Ke·Φd為電動機(jī)額定勵磁下的電動勢系數(shù)；Ke為電勢常數(shù)；Φd為磁通量。

電力拖動系統(tǒng)的運(yùn)動方程［4］為：

式中，TL為磁負(fù)載轉(zhuǎn)矩；Ted為電磁轉(zhuǎn)矩；Cm=Km·Φd為電動機(jī)額定勵磁下的轉(zhuǎn)矩系數(shù)；Km為轉(zhuǎn)矩系數(shù)；IL為負(fù)載電流。

根據(jù)式（3）～式（4）整理得直流電動機(jī)電流與電壓以及感應(yīng)電動勢之間的傳遞函數(shù)為：

式中，T1=L/R為電樞回路的時(shí)間常數(shù)；為電力拖動系統(tǒng)的機(jī)電時(shí)間常數(shù)。

根據(jù)式（6）和式（7）可得到直流電動機(jī)動態(tài)結(jié)構(gòu)框圖，如圖3所示。

3.2.2直流電動機(jī)驅(qū)動電路模型

由直流脈寬調(diào)制電源供電的直流電動機(jī)調(diào)速原理如圖4所示。圖4中，Us表示恒值電壓源，VT是電力電子開關(guān)器件的開關(guān)符號，VD表示續(xù)流二極管。VT一般采用全控型器件，如MOSFET、IGBT等，其開關(guān)頻率可達(dá)幾千赫茲甚至幾十千赫茲［5］。

當(dāng)VT導(dǎo)通時(shí)，直流電壓Us加到無刷直流電動機(jī)上；當(dāng)VT斷開時(shí)，直流電源與直流電動機(jī)脫開，電動機(jī)電樞電流經(jīng)VT續(xù)流，電樞兩端電壓接近于零。如此反復(fù)，得到的電樞端電壓波形（圖4b）。電樞電壓Us在ton時(shí)間內(nèi)被接上，又在（T-ton）時(shí)間內(nèi)被斷開，所以該電源又稱為斬波器（Chopper），這樣直流電動機(jī)的平均電壓計(jì)算式為：

式中，T為開關(guān)周期；ton為開通時(shí)間；ρ=ton/T=ton·fSW為控制電壓占空比，fSW為開關(guān)頻率。

因此，可以通過改變ρ來改變Ud，達(dá)到調(diào)節(jié)直流電動機(jī)轉(zhuǎn)速的目的。

3.3熱泵空調(diào)系統(tǒng)模糊控制器設(shè)計(jì)

熱泵空調(diào)系統(tǒng)模糊控制器是將溫度傳感器測定的溫度信號與設(shè)定的目標(biāo)溫度進(jìn)行比較、模糊化、模糊量的精確化，模糊推理出PWM波形的占空比ρ，通過改變壓縮機(jī)無刷直流電機(jī)的供電電壓控制電機(jī)轉(zhuǎn)速。占空比ρ越大，電動機(jī)轉(zhuǎn)速越快，壓縮機(jī)制冷量越大，從而實(shí)現(xiàn)對壓縮機(jī)制冷量的調(diào)節(jié)［7］。

所設(shè)計(jì)的變轉(zhuǎn)速制熱空調(diào)模糊控制為雙輸入單輸出的二維模糊控制器，模糊控制器的輸入為設(shè)定溫度Tset與實(shí)際溫度T的溫差e以及溫度偏差變化率ec，輸出為PWM占空比ρ，其原理如圖5所示。

3.3.1輸入、輸出變量的模糊化及隸屬度函數(shù)

當(dāng)車內(nèi)溫度低于設(shè)定溫度大于3℃時(shí)，為盡快使溫度達(dá)到設(shè)定值，壓縮機(jī)以最大轉(zhuǎn)速運(yùn)行；若溫差在±3℃之內(nèi)，則壓縮機(jī)的轉(zhuǎn)速通過模糊算法加以控制。

溫度誤差e的基本論域?yàn)椋?e，e］=［-3，3］，通過壓縮機(jī)以最大轉(zhuǎn)速運(yùn)行試驗(yàn)可確定溫差變化率ec的基本論域［-ec，ec］=［-0.5，0.5］。對于溫差e、溫差變化率ec的輸入模糊語言變量采用“負(fù)大（NB）、負(fù)中（NM）、負(fù)?。∟S）、零（O）、正?。≒S）、正中（PM）、正大（PB）”等7個(gè)語言變量值來描述?？紤]到輸入變量的正、負(fù)性，該控制器將溫差e模糊集合的論域E定義為［-n，n］=［-6，6］；將溫差變化率ec模糊集合的論域EC定義為［-n′，n′］=［-1.5，1.5］。輸出占空比采用“零（Z）、低（L）、中低（ML）、中（M）、中高（MH）、高（H）、很高（VH）”等7個(gè)語言變量值來描述。由于占空比ρ為0～1，輸出變量的模糊集合論域P定義為P=｛0，1，2，3，4，5，6，7，8，9｝。

溫差e、溫差變化率ec和輸出PMW占空比ρ的隸屬度函數(shù)都取三角形和梯形相結(jié)合形式的隸屬函數(shù)。

3.3.2模糊控制規(guī)則及模糊推理

該模糊控制器的規(guī)則采用多重“if E and EC than P”模糊條件語句，共49條模糊規(guī)則。常用的模糊推理方法有Mamdani和Sugeno［8］，本文采用Mamdani型推理，反模糊化采用最大隸屬度法。

3.4熱泵空調(diào)系統(tǒng)模糊控制聯(lián)合仿真分析

根據(jù)以上分析，在Simulink中建立電動機(jī)、PWM斬波器和模糊控制模型。將AMESim中建立的熱泵空調(diào)系統(tǒng)模型經(jīng)過系統(tǒng)編譯、參數(shù)S設(shè)置等生成供Simulink使用的S函數(shù)，將AMESim模型當(dāng)作一個(gè)普通的S函數(shù)對待，添加入系統(tǒng)的Simulink模型中，從而實(shí)現(xiàn)AMESim與Simulink的聯(lián)合建模與仿真（圖6）。當(dāng)進(jìn)行開關(guān)控制模擬時(shí)，將模糊控制器部分換成溫度閾值為17.5℃的壓縮機(jī)6 500 r/min開關(guān)控制，即壓縮機(jī)以6 500 r/min的定轉(zhuǎn)速運(yùn)行，當(dāng)車內(nèi)溫度達(dá)到17.5℃時(shí)關(guān)閉壓縮機(jī)，車內(nèi)溫度低于17.5℃時(shí)啟動壓縮機(jī)。

4　仿真結(jié)果與分析

在車外溫度為-10℃、相對濕度為40%時(shí)，對比分析模糊控制與壓縮機(jī)開關(guān)控制下的車內(nèi)溫升、壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、壓縮機(jī)功率、熱泵空調(diào)系統(tǒng)制熱量及其COP值，結(jié)果如圖7～圖10所示。

由圖7a可看出，在初始階段，因設(shè)定溫度與車內(nèi)溫相差較大，壓縮機(jī)以較高轉(zhuǎn)速運(yùn)行，因制熱量大而使車內(nèi)快速升溫。對于模糊控制，當(dāng)溫差較小時(shí)，壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速降低，制熱量減少，其制熱量與車內(nèi)冷負(fù)荷達(dá)到平衡，最后壓縮機(jī)以較低的定轉(zhuǎn)速（3 298 r/min）持續(xù)運(yùn)行，模糊控制時(shí)壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速變化平穩(wěn)，轉(zhuǎn)速波動較小。而壓縮機(jī)開關(guān)控制方式則比較機(jī)械，轉(zhuǎn)速變化大，對壓縮機(jī)的磨損及壽命影響較大。

由圖7b可看出，由于電動汽車空調(diào)自身的非線性和大延遲時(shí)滯特點(diǎn)，對于壓縮機(jī)開關(guān)控制方式，其對溫度的調(diào)節(jié)是一種斷續(xù)的變化過程，不能根據(jù)環(huán)境溫度變化及時(shí)調(diào)整空調(diào)器工作狀態(tài)，因而會造成車內(nèi)溫度有一定波動，影響空調(diào)的溫度控制精度和人體的舒適性。而對于模糊控制，其溫度波動較小，控制精度高，具有較好的舒適性。

由圖8可看出，壓縮機(jī)在定轉(zhuǎn)速6 500 r/min下運(yùn)行，由于工質(zhì)壓力較高，壓縮機(jī)功率較大。當(dāng)車內(nèi)的冷負(fù)荷與熱泵空調(diào)系統(tǒng)制熱量相等時(shí)，車內(nèi)溫度穩(wěn)定。采用壓縮機(jī)開關(guān)控制時(shí)壓縮機(jī)的平均功率為1 086.3 W；而采用模糊控制時(shí)功率為928.44 W，即采用模糊控制時(shí)壓縮機(jī)功率消耗降低了14.53%。由圖9可看出，在熱泵空調(diào)系統(tǒng)開始運(yùn)行階段，壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速越高，熱泵空調(diào)系統(tǒng)工質(zhì)流量越大，所以壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速為6 500 r/min時(shí)，系統(tǒng)制熱量較高，壓縮機(jī)開關(guān)控制時(shí)系統(tǒng)制熱量波動較大。由圖10可看出，模糊控制的熱泵空調(diào)系統(tǒng)COP值比壓縮機(jī)開關(guān)控制時(shí)要高，模糊控制時(shí)的COP值在1.4以上，車內(nèi)溫度穩(wěn)定后，系統(tǒng)COP值可達(dá)到1.8。

5　自調(diào)整模糊控制器

由于電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行的工況變化比較大，針對-10℃環(huán)境工況下設(shè)計(jì)的模糊控制器在不同室外環(huán)境溫度下，車內(nèi)溫度會出現(xiàn)穩(wěn)態(tài)誤差較大，不滿足舒適性和節(jié)能要求。對于熱泵空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)用模糊控制，控制性能在很大程度上取決于控制規(guī)則是否合理以及模糊控制器相關(guān)參數(shù)的選擇是否合適。對于復(fù)雜的控制系統(tǒng)，傳統(tǒng)模糊控制采用固定不變的量化因子和比例參數(shù)，控制器的輸出不能達(dá)到最大值，控制性能不夠理想。

在模糊算法中，輸入量化因子和輸出比例因子直接影響系統(tǒng)的動態(tài)特性和穩(wěn)定性。量化因子Ke、Kec分別相當(dāng)于模糊控制器的比例作用和積分作用。Ke、Kec增大，相當(dāng)于控制器比例作用和微分作用增大；比例因子Ku相當(dāng)于模糊控制器輸出的放大倍數(shù)。Ke對系統(tǒng)動態(tài)特性影響很大，Ke越大，系統(tǒng)超調(diào)量也越大，過度過程較長。因此，Ke取得過大，將使系統(tǒng)產(chǎn)生較大超調(diào)，調(diào)節(jié)時(shí)間增多，甚至產(chǎn)生振蕩，使系統(tǒng)工作不穩(wěn)定。Kec選擇越大，系統(tǒng)超調(diào)量越小，但是系統(tǒng)響應(yīng)速度變慢；而Kec過小，將引起大的超調(diào)，調(diào)節(jié)時(shí)間增長，嚴(yán)重時(shí)不能穩(wěn)定工作。

為了改進(jìn)電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)在不同環(huán)境工況下的適應(yīng)性，設(shè)計(jì)了參數(shù)自調(diào)整的自適應(yīng)模糊控制器，因直接使用Simulink難以對參數(shù)自調(diào)整模糊控制器進(jìn)行仿真，所以采用編寫S函數(shù)的方法，其原理如圖11和圖12所示。

圖13為自調(diào)整模糊控制在-5℃、-10℃和-15℃等3種工況下的性能曲線。從圖13可看出，不同工況下自調(diào)整模糊的響應(yīng)速度都較快。對于-5℃工況，自調(diào)整控制器加快了響應(yīng)速度，降低了穩(wěn)態(tài)時(shí)的超調(diào)；對于-15℃工況，穩(wěn)態(tài)誤差降低至0.25℃以內(nèi)，而傳統(tǒng)模糊控制的溫差為0.84℃。所以，參數(shù)自調(diào)整模糊控制器可使熱泵空調(diào)系統(tǒng)的響應(yīng)速度加快，提高穩(wěn)態(tài)控制精度，增強(qiáng)系統(tǒng)在不同環(huán)境工況下的適應(yīng)性。

6　結(jié)束語

a.通過穩(wěn)態(tài)模擬仿真結(jié)果與試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比驗(yàn)證了AMESim中熱泵仿真模型的準(zhǔn)確性，該模型可用于電動汽車熱泵空調(diào)系統(tǒng)的性能分析與性能預(yù)測的研究。

b.通過對比分析壓縮機(jī)開關(guān)控制和模糊控制可知，模糊控制溫度波動小，控制精度高，具有優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)性和舒適性。

c.設(shè)計(jì)了參數(shù)自調(diào)整模糊控制器，通過調(diào)整比例系數(shù)ku加快了系統(tǒng)的響應(yīng)；通過對量化因子ke、kec不同加權(quán)調(diào)整，減少了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差。自調(diào)整模糊控制器對熱泵空調(diào)系統(tǒng)的超調(diào)量、響應(yīng)時(shí)間、穩(wěn)態(tài)誤差及不同工況下的適應(yīng)性都優(yōu)于傳統(tǒng)模糊控制。

1閔海濤，王曉丹，曾小華.電動汽車空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)匹配與計(jì)算研究.汽車技術(shù)，2006（6）：19～22.

2John P Rugh.Proposal for a Vehicle Level Test Procedure to Measure Air Conditioning Fuel Use.SAE International，2010-01-0799.

3黃海圣，魏名山，彭發(fā)展，等.電動汽車熱泵空調(diào)制熱模式啟動性能的試驗(yàn)研究.汽車技術(shù)，2014（1）：34～35.

4張紅蓮.電機(jī)與電力拖動控制系統(tǒng).北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013.

5楊耕，羅應(yīng)立.電機(jī)與運(yùn)動控制系統(tǒng).北京：清華大學(xué)出版社，2014.

6Trzynadlowsky A M，et al.Random pulse width modulation techniques for converter-fed drive systems-A review.IEEE Trans.on Industry Applications.1994，30（5）：1166～1174.

7王娟娟.新型汽車空調(diào)電動壓縮機(jī)PMW控制的研究：［學(xué)位論文］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2007.

8曾光奇，胡均安，等.模糊控制理論與工程應(yīng)用.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2006.

（責(zé)任編輯文楫）

修改稿收到日期為2016年7月1日。

Simulation Research on Fuzzy Control of Heat Pump Air-Conditioning Systems for Electric Vehicles

Guo Chong，Wei Mingshan，Zhang Zhiqiang，Wang Zhixing
（Beijing Institute of Technology，Beijing 10081）

An electric vehicle heat pump air-conditioning（HPAC）system model is established by AMESim，and the DC motor model and fuzzy controller are established by Matlab/Simulink，then the two models are coupled together for a joint simulation research of interior temperature control.The AC performance applying the fuzzy or the on-off control method of compressor is compared.The results show that，with the fuzzy control，interior temperature fluctuates slightly，and the power consumption of compressor is reduced by 14.53%and the coefficient of performance（COP）is maintained at 1.8，when the compartment temperature is stable.An adaptive fuzzy controller is designed，which speeds up response of the heat pump system，reduces the steady-state error of the heat pump system at different operating conditions，and enhances the adaptability of the fuzzy controller.

Electric vehicle，Heat pump air-conditioning，F(xiàn)uzzy control

U463.85+1

A

1000-3703（2016）10-0057-06