韓煜嫻，婁 平，文 凱，楊佩琦，朱 昊

（1.福特汽車南京研究院有限公司，南京 211100；2.南京工程學院信息與通信工程學院，南京 211167）

0 引言

近年來，新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在國內(nèi)，以純電動汽車為代表的新能源汽車產(chǎn)業(yè)更是未來發(fā)展的重點和熱點。但是，在新能源汽車使用量不斷增加的同時，以起火為代表的有關新能源汽車故障的報道也越來越多的見諸于各種媒體。新能源汽車的安全問題也已經(jīng)成為人們重點關注的焦點。相對于傳統(tǒng)燃油車，新能源汽車的區(qū)別除了以電池、電機、和電控系統(tǒng)為核心取代傳統(tǒng)發(fā)動機之外，還體現(xiàn)在重要性大幅度提升的熱管理系統(tǒng)。與燃油車相比，新能源汽車的冷卻系統(tǒng)更復雜，冷卻要求更高[1-2]。新能源汽車使用大功率電機作為驅(qū)動，工作時會產(chǎn)生大量熱量。目前新能源汽車常用的電機冷卻方式主要分為風冷、水冷、油冷等形式。風冷主要通過自然空氣流動帶走熱量。相比之下水冷和油冷通過泵將冷卻液輸送至電機表面或軸承，雖然結(jié)構(gòu)復雜但效果更好[3-4]。除了電機之外，動力電池也是散熱控制的重點關注對象。目前新能源汽車最常用的動力電池是鋰電池。由于鋰電池能量密度高，在使用過程中也會產(chǎn)生很多的熱量。另一方面，鋰電池工作溫度過高時，還會對自身產(chǎn)生損傷，降低電池壽命。因此電池熱管理系統(tǒng)也十分重要。目前常用的電池冷卻系統(tǒng)主要有風冷、液冷、箱變材料冷卻以及熱管冷卻4 種[5-6]。其中以冷卻泵為核心的液冷是效果最好應用最廣的一種方法。由此可見，對于新能源汽車中的冷卻泵及其控制方法展開系統(tǒng)研究對于提高車輛安全性，提升車輛使用壽命具有重要意義。

1 系統(tǒng)硬件設計

1.1 核心控制器選擇

MC9S12XEQ512 是飛思卡爾推出的16 位單片機。C9S12X 系列是MC9S12 系列的升級款，功能更加強大。MC9S12XEQ512 集成度高，一般主頻可設置為32 MHz。片內(nèi)含有內(nèi)存保護單元和增強的EEPROM 等功能模塊。MC9S12XE 系列包括64 kb 的RAM、容量為512 kb 的程序存儲器、24×12b 的AD 轉(zhuǎn)換器，此外，該芯片還集成了CAN 總線模塊。它的工作溫度一般在-40 ℃～85 ℃，具有擴展性強、可靠性高、功耗低的優(yōu)點并且價格低廉。

1.2 溫度傳感器選型

在控制器系統(tǒng)中，需要將傳感器貼合在泵的進水口或出水口進行測溫。傳感器接觸式溫度傳感器有熱敏電阻和溫差電偶等。常用的溫度傳感器有NTC 溫度傳感器、熱電偶傳感器等，例如PT100/1000、DS18B20、TCN75、TMP03、AD7314 溫度傳感器。其中PT100、PT1000 溫度傳感器為熱敏電阻傳感器，根據(jù)其阻值隨溫度升高而降低的特性制造。此類傳感器可安裝在汽車冷卻泵內(nèi)與冷卻液直接接觸。實際應用中，汽車冷卻液溫度傳感器一般均采用NTC 傳感器。且PT100 溫度傳感器其測溫范圍為-200 ℃～350 ℃。

實際應用中考慮到汽車冷卻泵的工作環(huán)境與傳感器的測量方式，關于溫度傳感器的選型可選擇接觸式的高溫型DS18B20 溫度傳感器。DS18B20 可通過控制器直接驅(qū)動和通信，有較高的可靠性和較長的穩(wěn)定性實用性強。DS18B20 測量的溫度范圍為-55 ℃～125 ℃，測溫誤差不超過±2 ℃，工作所需電源為3.0～5.5 V，適于接入控制器電路此類型傳感器廣泛應用于軸瓦、汽車空調(diào)等設備。

1.3 MOS管選型

雖然單片機可以輸出直流的電流信號，但其驅(qū)動能力有限且電機驅(qū)動時工作于大電流，高頻高速狀態(tài)。且由于MOS 管為電壓控制型器件，多用于高頻高速電路，高輸入阻抗，損耗小，適合單片機控制輸出驅(qū)動，三極管為電流型控制器件，損耗大，飽和導通壓降大，驅(qū)動電流大，大電流工作狀態(tài)下發(fā)熱嚴重。所以單片機一般通過驅(qū)動大功率的MOS 管，產(chǎn)生大電流從而驅(qū)動無刷直流電機或舵機工作，且能通過輸入PWM信號至電路中驅(qū)動芯片達到控制電機轉(zhuǎn)速的目的。

作為直流電機驅(qū)動模塊中H 橋驅(qū)動電路的重要組成部分，在設計控制器的電機驅(qū)動電路時參考了MC9S12XEQ512MAL 開發(fā)板上相關模塊的電路部分，使用了N 溝道的MOS 管。控制器所使用的直流電機工作參數(shù)為12 V 的工作電壓、2W 的功率，所以MOS 管選用了IRF1010E 場效應管，其通態(tài)漏源電阻12 mΩ、耗散功率200 W、漏源擊穿電壓60 V，可使得該H 橋具有高達84 A 的驅(qū)動能力，工作參數(shù)范圍遠大于電機所要求，選擇IRF1010E 型號的MOS 管有豐富的盈余還可驅(qū)動更大功率的電機，IRF1010E 的工作的溫度為-55 ℃～175 ℃，也適合泵的工作環(huán)境。

1.4 核心控制電路結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)主要包括4 個模塊：電源模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、環(huán)境溫度采集模塊、直流無刷電機驅(qū)動模塊。數(shù)據(jù)處理模塊主要是由MC9S12XEQ512 核心芯片及其附屬電路組成；環(huán)境參數(shù)采集模塊主要由PCB 板上的相關電路與外接的貼片式高溫型DS18B20 溫度傳感器組成。溫度傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送端與數(shù)據(jù)處理模塊內(nèi)核心芯片的21號引腳相連接，采集環(huán)境溫度后將數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊，根據(jù)軟件中設置好的溫度閾值對當前環(huán)境溫度進行判斷并發(fā)出相應指令來調(diào)節(jié)直流無刷電機的轉(zhuǎn)動速率。

電機驅(qū)動模塊電路如圖1 所示，在電機驅(qū)動電路的器件選型中參考了MC9S12XEQ512 開發(fā)板的相關器件選型，選用IR2103S 驅(qū)動由IRF1010E 組成的H 橋。H 橋電路常用于調(diào)節(jié)無刷直流電機的轉(zhuǎn)速和旋轉(zhuǎn)方向。Q71、Q74 導通，Q72、Q73 截止時，電機反轉(zhuǎn)；Q72、Q73 導通，Q74、Q74 截止時，電機正轉(zhuǎn)。通過PWM 波可以控制電機轉(zhuǎn)速。

圖1 電機驅(qū)動模塊電路

需要注意的是，工作中，Q71 和Q73 不能同時導通，Q72與Q74也是如此。在設計程序時還要注意PWM波占空比不能達到100%。焊接完成后的控制器實物如圖2所示。

圖2 焊接完成后的控制器實物

2 控制系統(tǒng)設計

2.1 控制算法選擇

模糊PID 控制屬于智能算法范疇。智能算法的最大優(yōu)點是不需要精確的數(shù)學模型，便可以達到優(yōu)秀的控制效果，滿足高精度的需求[7-8]。模糊PID 主要是利用模糊規(guī)則和模糊推理方法，模擬人思考判斷，實現(xiàn)機器所不具有的模糊化判斷。主要優(yōu)點是能夠?qū)崟r調(diào)整PID 控制器的參數(shù)。

在網(wǎng)絡教學中，網(wǎng)絡教育資源相當豐富，學生在選擇資源時往往較為盲目，如何在海量的教育資源中幫助學生進行篩選，使其更符合學生的發(fā)展水平及實際的需要，這就需要教師的組織和引導，比如找出哪些信息是學生最需要的，哪些信息對教學科研更有價值可以利用，并對信息資源進行創(chuàng)造性地運用，培養(yǎng)學生通過對網(wǎng)絡資源的利用獲取自主學習能力，這是在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下我們所有教育工作者面臨的一項重要挑戰(zhàn)。

現(xiàn)實生活中絕大多數(shù)系統(tǒng)的都不滿足線性條件。一般情況經(jīng)典PID 控制無法滿足泵系統(tǒng)的控制需求。而其衍生算法模糊PID控制便是為此類系統(tǒng)設計的[9]。模糊控制器一般分為兩大部分，一部分由模糊化、迷糊推理、解模糊構(gòu)成；另一部分由知識庫組成。使用知識庫進行模糊推理是模糊系統(tǒng)的精髓所在。通過實時改變Kp、Ki、Kd這3個參數(shù)，來根據(jù)需要調(diào)節(jié)PID控制器的增益。

2.2 模糊控制器設計

2.2.1 模糊集合及隸屬函數(shù)選擇

關于模糊控制器的設計步驟，首先是傳遞函數(shù)的確定；然后是模糊子集和隸屬度函數(shù)的選??；接著模糊規(guī)則設置和推理方法選取，這是模糊控制器設計的重中之重；最后是解模糊化算法的選取。

傳遞函數(shù)的零極點情況能夠反應系統(tǒng)的特性。根據(jù)泵工作特點，本文選擇一階純滯后系統(tǒng)作為其數(shù)學模型。在此基礎上，將給定論域U，U到[0，1]閉區(qū)間的任一映射μA:U→[0，1]定義為模糊集合。一般來說，模糊集合越多控制則越復雜。因此本文根據(jù)新能源汽車冷卻泵系統(tǒng)的特性，設置控制器的e、ec、Kp、Ki、Kd的模糊子集均為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}（負大[NB]、負中[NM]、負小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB]）。模糊控制的性能與比例系數(shù)Kp、積分系數(shù)Ki、微分系數(shù)Kd這三個參數(shù)相關。本系統(tǒng)將輸入信號e和ec的論域分別設為[-5，5]和[-3，3]。輸出信號Kp、Ki、Kd的論域設為[-0.6，0.6]、[0.03，0.03]和[-3，3]。

隸屬度函數(shù)用于描述模糊量的模糊程度。正確使用模糊集合理論解決實際系統(tǒng)問題的前提，是能夠正確且合適地確定變量的隸屬度函數(shù)[10]。隸屬度函數(shù)的選擇沒有嚴格的標準，通常參考實際應用中的經(jīng)驗。隸屬函數(shù)的圖形斜率越小，則相應控制的效果會相對較好，系統(tǒng)也會比較穩(wěn)定；反之，隸屬函數(shù)的圖形斜率越大，則控制會更加靈敏，對參數(shù)變化更加敏感。隸屬度函數(shù)也對控制器性能有著一定程度的影響。

（1）正態(tài)型是最主要的也是最常見的一種分布，一般表示如下式所示：

式中：λ＞0，ν＞0；當x=λν時，隸屬度為1。

（3）三角形如下式所示：

本系統(tǒng)從魯棒性和靈敏性的角度考慮，選用三角型隸屬度函數(shù)。

2.2.2 模糊規(guī)則設置

模糊控制規(guī)則并非精確的數(shù)學模型，而是通過長時間的工程應用積累而成的經(jīng)驗模型。設置的常規(guī)策略如下。

（1）當偏差為NB 或NM 且偏差變化量也為負值時，控制量的變化應該取PB，以便抑制不斷負向增大的偏差。

（2）當偏差為NB且偏差變化量為PB時，系統(tǒng)偏差返回的趨勢較大，控制量的變化通常取ZO，以避免產(chǎn)生超調(diào)量。

（3）當偏差為NB 且偏差變化量為PM 時，控制量變化量通常取PM 或PS，以便在消除偏差的同時，不至于產(chǎn)生過大的超調(diào)量。

（4）當偏差為NB 且偏差變化量為PS 時，控制量變化量可以考慮取PM。

（5）當偏差為NS時，系統(tǒng)本身趨近穩(wěn)態(tài)，若偏差變化量為負值，控制量變化量可以考慮取PS 或PM。若偏差為正值，控制量變化量可以考慮取ZO或PS。

（6）當偏差為正值時，各種情況與上述負值時類似。在盡快消除偏差的同時，盡可能避免超調(diào)。本系統(tǒng)的模糊規(guī)則選擇如表1～3所示。

表1Kp的模糊規(guī)則

表2Ki的模糊規(guī)則

表3Kd的模糊規(guī)則

2.3 系統(tǒng)控制軟件設計

主程序程序框圖如圖3 所示。在軟件設計中，模糊PID 算法的設計尤為重要，第一步確定誤差e和誤差變化率ec的論域，并對其進行模糊化處理，Ki、Kd、Kp經(jīng)過模糊推理轉(zhuǎn)換為真實值，并輸入到模糊PID 控制器。最后控制器輸出控制量。

圖3 主程序框圖

3 仿真與測試

為測試上述模型的實際效果，文本使用在Simulink中Fuzzy Logic Toolbox 工具箱中的Fuzzy Logic Controller 模塊進行了仿真。具體操作過程如圖4 所示，首先在Matlab中輸入fuzzy，打開模糊邏輯模塊，確定兩個輸入量e、ec，以及3個輸出量Ki、Kd、Kp。

圖4 模糊邏輯控制模塊

接下來確定輸入輸出變量的模糊子集，如{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，設置其論域，設置誤差E、誤差變化EC的論域為[-6 6]，控制量U的論域為[-10 10]；然后為模糊語言變量選取相應的隸屬度函數(shù)。打開如圖5 所示隸屬度函數(shù)編輯器，分別對輸入輸出變量定義論域范圍，添加隸屬函數(shù)。

圖5 隸屬度函數(shù)編輯器

保存建立的模糊控制器。在Matlab 命令窗口中輸入Simulink 打開Simulink，然后使用Simulink Library Browser根據(jù)模糊控制系統(tǒng)原理選擇自己需要的模塊，可以得到如圖6 所示的仿真模型。下一步在Matlab 命令窗口輸入fuzzy=readfis（′fuzzy-control′），將之前設計好的模糊規(guī)則fuzzy.fis文件輸入到模糊邏輯控制器中即可進行仿真。使用基本PID算法和模糊PID算法仿真結(jié)果如圖7、圖8所示。

圖6 模糊邏輯控制仿真模型

圖7 基本PID仿真結(jié)果

圖8 模糊PID仿真結(jié)果

由此可知，在基本PID 算法的控制下，當T為150 s左右時出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象，超調(diào)量11.26 ℃。當T接近400 s的時候，才趨于穩(wěn)態(tài)。總體上看，系統(tǒng)調(diào)整時間較長，超調(diào)量也較大。改為模糊PID控制后，當T接近200 s時，就趨于穩(wěn)態(tài)。從波形中可以發(fā)現(xiàn)，超調(diào)量約為7.3 ℃，溫度在135 s時升到最高，隨后出現(xiàn)一個小幅度下降，到達穩(wěn)態(tài)?？梢?，模糊PID控制相比較于基本PID，超調(diào)量要小得多，而到達穩(wěn)態(tài)的時間也短的多，最終保持在85±0.002 ℃，穩(wěn)定性良好。具有響應快、誤差小的性能優(yōu)勢。

4 結(jié)束語

本文以新能源汽車為對象，介紹了基于嵌入式控制器的硬件系統(tǒng)和基于模糊PID 的軟件控制策略。給出了關鍵模塊的電路圖和程序代碼。通過Matlab 對控制算法的仿真，分析了該控制策略的優(yōu)勢。