一种汽车空调热泵系统控制方法

1.本公开属于系统控制领域，具体涉及一种汽车空调热泵系统控制方法。


背景技术：

2.目前，环境问题越来越受到各国的重视，为了减少排放，我国近几年也是在大力推荐新能源车的使用，然而目前新能源车能量补充较传统燃油车较慢，里程数也较短，而空调系统在新能源车耗能中占据一定比重，同时相比于传统燃油车少了燃料产生的余热，这对于新能源车空调制热有了更高的需求，因此对于汽车空调系统的优化控制，使得空调系统能够更加高效节能的运行具有重要价值。然而目前主流的pid系统控制方法并没有关注系统的动态性能，同时不能很好的解决系统的耦合特性，常规的模型预测控制虽然能够很好的解决上述问题，但是其调节区间会比较小。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的不足，本公开的目的在于提供一种汽车空调热泵系统控制方法，该方法能够根据当前车辆运行状态推断出空调热泵系统的控制参数，而且能够在设定参数后保证系统从调节开始到稳定工作的动态过程中高效节能运行。
4.为实现上述目的，本公开提供以下技术方案：
5.一种汽车空调热泵系统控制方法，包括如下步骤：
6.s100：选择空调热泵系统的工作模式并设定目标温度；
7.s200：获取汽车车厢内所需制冷量或制热量；
8.s300：根据所需制冷量或制热量、目标温度以及测量所得的冷凝器空气侧温度求解空调热泵系统的循环效率，以获得空调热泵系统的阀门开度和压缩机转速以及蒸发器出口过热度；
9.s400：读取换热器的出风温度和蒸发器出口过热度并通过模型预测控制器对阀门开度和压缩机转速进行调节；
10.s500：判断阀门开度和压缩机转速调节后的汽车运行状态以及判断汽车外部状态是否改变，若改变，则返回步骤s200重新获取制冷或制热量；否则继续执行下一步骤；
11.s600：判断系统是否切换了工作模式，若切换了工作模式，则需停止压缩机工作，并将膨胀阀开至最大，以及切换换向阀；否则继续执行下一步骤；
12.s700：判断是否需要关闭系统，若是，则将压缩机关闭，以及将膨胀阀开至最大；否则返回步骤s100重新选择空调热泵系统的工作模式并设定目标温度。
13.优选的，步骤s200中，所述制冷或制热量通过下式获得：
[0014][0015]
其中，q
cool
为所需制冷量，q
heat
为所需制热量，q
human
为乘客产生的热量，q
convection
为
座舱与环境的对流换热量，q
radiate
为太阳光的辐射热量。
[0016]
优选的，步骤s300中，所述最优系统循环效率表示为：
[0017][0018]
其中，cop为系统循环效率；h
comin
为压缩机入口焓；h
gco
为气体冷却器出口焓；t
gco
为气体冷却器出口温度；ph为系统高压压力；h
comout
为压缩机出口焓；t
comout
为压缩机出口温度。
[0019]
优选的，压缩机出口温度通过下式计算：
[0020]
t
comout
＝(t
eva
+t
shmin
)(ph/p
l
)
(n-1)/n
[0021]
其中，t
comout
为压缩机出口温度；t
eva
为蒸发温度；t
shmin
为最小过热度；ph为循环高压压力；p
l
为循环低压压力；n为过程指数。
[0022]
优选的，步骤s300中，根据下式获得膨胀阀开度以及压缩机转速：
[0023]qmc
＝w
kvk
ρ
cin
(1+c
k-dk(ph/p
l
)
1/n
)
[0024][0025]
其中，q
mc
为压缩机质量流量；q
me
为膨胀阀质量流量；ωk为压缩机转速；vk为压缩机理论容积；ρ
cin
为压缩机吸气密度；ph、p
l
分别为系统高压侧压力和低压侧压力；ck、dk、cv为常系数；n为压缩过程指数；av为膨胀阀开度；ρ
ein
为膨胀阀入口密度；下标k为压缩机，下标v为膨胀阀参数；下标h高压侧参数；下标l为低压侧参数。
[0026]
优选的，步骤s400中，所述模型预测控制器表示为：
[0027][0028]
y＝cx+du
[0029]
其中，x表示系统的状态空间变量，表示状态变量对时间的导数，u表示控制变量，y表示输出量，a、b、c、d表示系数矩阵。
[0030]
优选的，步骤s400中，所述通过模型预测控制器对控制参数进行调节包括以下步骤：
[0031]
s401：根据所读取的换热器的出风温度和蒸发器出口过热度获取空调热泵系统的当前运行状态，并更新参考工作点以及状态空间表达式；
[0032]
s402：根据空调热泵系统的当前运行状态修正模型预测控制器的预测结果，根据现有状态空间表达式求解最优性能函数得到控制序列；
[0033]
s403：判断空调热泵系统是否达到稳定，若稳定，则不执行控制器；否则返回步骤s401重新获取空调热泵系统的当前运行状态。
[0034]
优选的，步骤s4023中，所述最优性能函数表示为：
[0035][0036]
其中，j表示最优性能函数，δyi表示第i步输出量与参考值之间的偏差量，δui表
示第i步控制量的变化率，copi表示第i步系统循环效率，q、r、t分别表示权重系数矩阵，p表示预测时域，m表示控制时域。
[0037]
与现有技术相比，本公开带来的有益效果为：
[0038]
本公开通过根据汽车运行状态，外部工况获得车厢内所需制冷或制热量，并根据循环效率最优获得最优高压压力以及相应的系统控制参数对系统进行快速、高效的大范围调节。同时，当系统进入较稳定状态时开启模型预测控制器，根据系统所处状态优选系统线性模型作为预测模型并通过求解最优性能函数从而对系统的压缩机转速以及膨胀阀开度实现精确控制，同时保证控制过程中系统的动态响应快，控制器能耗低，以及系统循环效率高，使得系统无论在开机启动，切换工作模式还是在稳态运行时都能以更节能的方式运行，从而使得新能源车有更高的里程数。
附图说明
[0039]
图1是本公开一个实施例提供的汽车空调热泵系统的结构示意图；
[0040]
图2是本公开一个实施例提供的一种汽车空调热泵系统控制方法的流程图；
[0041]
图3是本公开另一个实施例提供的模型预测控制的流程示意图；
[0042]
图4是本公开另一个实施例提供的模型预测控制器与pid控制器关于系统过热度控制的相应对比图。
具体实施方式
[0043]
下面将参照附图1至图4详细地描述本公开的具体实施例。虽然附图中显示了本公开的具体实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0044]
需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本公开的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本公开的范围。本公开的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0045]
为便于对本公开实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本公开实施例的限定。
[0046]
一个实施例中，如图2所示，本公开提出一种汽车空调热泵系统控制方法，包括以下步骤：
[0047]
s100：选择空调热泵系统的工作模式并设定目标温度；
[0048]
如图1所示，汽车空调系统包括压缩机、室内换热器、膨胀阀、中间换热器、室外换热器、集液器、四通换向阀以及室内电加热器。该系统包括制冷制热两种模式，可以通过四通换向阀进行制冷、制热模式的切换。
[0049]
该步骤中，目标温度的设定采用记忆功能，根据用户的习惯以及原先设定智能的
设定相应的目标温度，空调热泵系统模式根据室外温度传感器的数值进行设定，当外界温度大于30℃时，系统自动转换为制冷模式，当外界温度小于20℃时，空调热泵自动转换为制热模式。
[0050]
s200：获取汽车车厢内所需制冷或制热量；
[0051]
该步骤中，除了目标温度外，汽车车厢内所需制冷或制热量还需考虑车厢外辐射、温度、车速以及车厢内人数，其中，车厢外辐射、温度、车速根据相应的传感器获得，车内人数通过座椅上安装的压力传感器获得，并通过相应公式获得辐射强度，对流换热系数，从而进一步获得太阳辐射换热量，车厢对流换热量，再根据自然对流换热公式以及人数获得人体的发热量，则根据能量守恒定律，车厢维持温度恒定需要提供的制冷制热量计算公式如下：
[0052][0053]
其中，q
cool
为所需制冷量，q
heat
为所需制热量，q
human
为乘客产生的热量，q
convection
为座舱与环境的对流换热量，q
radiate
为太阳光的辐射热量。
[0054]
其中，辐射强度计算公式如下：
[0055][0056]
其中，i为太阳辐射强度，t为时间点数，p为空气污染指数，a为常系数。
[0057]
自然对流换热公式如下：
[0058]
nu＝0.59(gr pr)
1/4
[0059]
其中，nu为对流换热努塞尔数，gr为格拉晓夫数，pr为普朗特数。
[0060]
s300：根据所需制冷量或制热量、目标温度以及测量所得的冷凝器空气侧温度求解空调热泵系统的循环效率，以获得空调热泵系统的阀门开度和压缩机转速以及蒸发器出口过热度；
[0061]
该步骤中，当空调热泵系统为制冷模式时，假定室外换热充分，根据换热温差和室外温度可以获得冷凝器出口温度为t
gco
＝t
amb
+δt(式中t
gco
气体冷却器出口温度；t
amb
为环境温度；δt为换热温差)，并根据用户设定的目标温度与经验的换热温差可以获得低压侧的压力以及温度，其中，低压侧温度为：t
eva
＝t
ref-δt(式中，t
eva
为蒸发维度；t
ref
为参考温度；δt为换热温差)，由于低压侧为两相区压力和温度是单值函数，便可通过物性软件获得低压压力p
l
。
[0062]
当空调热泵系统为制热模式时，假定室内换热器充分换热，则室内换热器出口温度为：t
gco
＝t
ref
+δt，根据室外环境温度与换热温差可以获得室外侧制冷剂温度为：t
eva
＝t
amb-δt，同时，由于室外制冷剂换热处于两相区，低压压力与温度为单值函数则可以获得低压侧的压力p
l
。根据逆卡诺循环公式可知，若想提高循环效率需要减少循环高压侧的温度，而压缩机出口温度与系统过热度成正相关，因此降低循环过热度有利于提高循环效率，然而为了保证压缩机进气的干燥，系统安全运行给系统一个最小过热度t
shmin
，则可以获得压缩机进口焓h
comin
＝h
comin
(p
l
，t
eva
+t
shmin
)，设系统高压压力为ph，则根据多方过程方程可以
获得压缩机出口温度为：
[0063]
t
comout
＝(t
eva
+t
shmin
)(ph/p
l
)
(n-1)/n
[0064]
其中，t
comout
为压缩机出口温度；t
eva
为蒸发温度；t
shmin
为最小过热度；ph为循环高压压力；p
l
为循环低压压力；n为过程指数。
[0065]
系统循环效率通过下式计算：
[0066][0067]
其中，cop为系统循环效率；h
comin
为压缩机入口焓；h
gco
为气体冷却器出口焓；t
gco
为气体冷却器出口温度；ph为循环高压压力；h
comout
为压缩机出口焓；t
comout
为压缩机出口温度。
[0068]
通过优化算法求解最优cop方程，便可以获得高压压力ph，并根据需求制冷量便可获得系统流量为：qm＝q
cool
/(h
comin-h
gco
)，同时可以根据压缩机流量式q
mc
＝w
kvk
ρ
cin
(1+c
k-dk(ph/p
l
)
1/n
)与膨胀阀流量式获得膨胀阀开度与压缩机转速信息。其中，q
mc
为压缩机质量流量；q
me
为膨胀阀质量流量；wk为压缩机转速；vk为压缩机理论容积；ρ
cin
为压缩机吸气密度；ph、p
l
分别为系统高压侧压力和低压侧压力；ck、dk、cv为常系数；n为压缩过程指数；av为阀门开度；ρ
ein
为膨胀阀入口密度；下标k为压缩机，下标v为膨胀阀参数；下标h高压侧参数；下标l为低压侧参数。
[0069]
s400：读取换热器的出风温度和蒸发器出口过热度并通过模型预测控制器对阀门开度和压缩机转速进行调节；
[0070]
该步骤中，如图3所示，通过模型预测控制器对控制参数进行调节包括以下步骤：
[0071]
s401：从传感器获取空调热泵系统的输出参数，并根据输出参数获取空调热泵系统的当前运行状态，并更新参考工作点以及状态空间表达式；
[0072]
具体的，需要通过传感器获得压缩机的进出口压力温度以及膨胀阀前后压力温度从而获得系统循环效率，同时读取室内换热器的出风温度以及过热度，将系统的循环效率，出风温度以及过热度作为系统的输出量输入到控制器中。
[0073]
具体的，由于模型预测控制器的预测模型是根据系统的非线性模型在优选的工作点线性化后的模型，所以模型预测控制器的有效控制范围有限，为解决这一问题，本实施例采用预先在控制器中存储多个优选工作点以及它们对应的形如的线性系统模型(其中，x为所研究系统的状态空间变量；为状态变量对时间的导数；u为控制变量；a、b为系数矩阵)，而控制器根据读入的数据进行判断，将当前状态向量x与预先选定的系统状态向量集合x＝{x
01
，x
02
，
…
，x
0n
}中每个状态向量进行匹配，选择最接近当前状态向量x的系统预设状态向量x
0i
，并根据该统预设状态向量x
0i
获得与该状态点对应的状态空间表达式，从而更新状态空间表达式。
[0074]
s402：根据空调热泵系统的当前运行状态修正模型预测控制器的预测结果，根据现有状态空间表达式求解最优性能函数得到控制序列；
[0075]
具体的，模型预测控制器以当前输入值作为初始条件，通过求解以下目标优化函数，从而得到一组优选的压缩机转速以及膨胀阀开度控制序列，该组控制序列是综合考虑了系统的响应速度、控制器的能量消耗以及系统动态响应时循环效率最优的结果。
[0076][0077]
其中，j为所求目标函数；δyi为第i步输出量与参考值之间的偏差量；δui为第i步的控制量的变化率；copi为第i步系统循环效率；q、r、t分别为权重系数矩阵；p为预测时域；m为控制时域。
[0078]
s403：判断空调热泵系统是否达到稳定，若稳定，则不执行控制器；否则返回步骤s401重新获取空调热泵系统的当前运行状态。
[0079]
s500：通过室外侧的光照传感器、温度传感器以及车速传感器判断车辆对流换热辐射换热量是否改变，从而判断判断汽车的运行状态以及外部状态，若改变，则返回步骤s200重新获取制冷或制热量；否则继续执行下一步骤；
[0080]
该步骤中，如果汽车的车速变化为10.8km/h，或者车外环境温度变化为3℃，或者太阳辐射强度变化为150w/m2时，就需重新计算所需要的制冷或制热量；如果以上变化量都在相应范围内，则执行下一步骤。
[0081]
s600：判断系统是否切换了工作模式，若切换了工作模式，则需停止压缩机工作，并将膨胀阀开至最大，以及切换换向阀；否则继续执行下一步骤；
[0082]
该步骤中，如果切换工作模式，如将制冷模式切换至制热模式或者将制热模式切换为制冷模式，则需要停止压缩机工作，并将膨胀阀开至最大，当循环高低压压差小于0.5bar时调节四通换向阀，将其切换到对应模式，最后重新启动压缩机，并跳至步骤s100，对设定温度进行重新读取。如果没有切换工作模式则执行下一步骤。
[0083]
s700：判断是否需要关闭系统，若是，则将压缩机关闭，以及将膨胀阀开至最大；否则返回步骤s100重新选择空调热泵系统的工作模式并设定目标温度。
[0084]
该步骤中，如果要关机，则需要将压缩机关闭，膨胀阀开至最大，整个空调热泵系统停止工作。如果没有则进行新一轮的循环。
[0085]
下面，本公开以制冷模式为例对本公开所述方法的效果进行说明。工作点室外温度35℃，设定室内温度25℃，压缩机转速为3000rpm，膨胀阀开度为36％，根据该工作点进行线性化处理得到的系统的状态空间表达式的系数矩阵为：
[0086]
[0087][0088][0089]
系统状态变量为：[p
c h
c t
cw l
1 p
e h
eout t
ew1 t
ew2
]
t
，分别为气体冷却器压力、气体冷却器平均焓、气体冷却器壁温、蒸发器两相区长度、蒸发器压力、蒸发器出口焓、蒸发器两相区壁温、蒸发器过热区壁温。
[0090]
控制变量为：[a
v n]
t
，分别为膨胀阀开度和压缩机转速。
[0091]
输出变量为：[t
e t
sh
]
t
，分别为蒸发温度以及蒸发器出口过热度。
[0092]
pid控制器的传递函数如下：
[0093][0094]
根据该工况点的性能曲线计算可得p＝-1e-2，i＝-2.5e-3。通过对过热度参考值设置为增加4℃，mpc控制器和pid控制器的控制相应如图4所示，可以看出，mpc控制器的响应速度远大于pid控制器。
[0095]
经过以上调节方法，便能够解决常规pid控制方法无法很好的保证系统动态响应时的能耗表现，同时也解决了常规模型预测控制无法大范围调节的缺陷，使得系统能够在稳态以及动态表现上都能以系统最优循环效率或者接近最优循环效率的方式进行运行。
[0096]
上述对本技术中涉及的发明的一般性描述和对其具体实施方式的描述不应理解为是对该发明技术方案构成的限制。本领域所属技术人员根据本技术的公开，可以在不违背所涉及的发明构成要素的前提下，对上述一般性描述或/和具体实施方式(包括实施例)中的公开技术特征进行增加、减少或组合，形成属于本技术保护范围之内的其它的技术方案。