丁 鵬, 王 忠, 王 瑩, 馮 淵, 李慶蓮

(1.無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 無錫 214121；2.江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院 ，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；3.無錫市普歐電子有限公司，江蘇 無錫214100)

0 引 言

汽車空調(diào)的使用降低了新能源汽車的續(xù)航里程和動力性。為了降低空調(diào)在純電動汽車中的功耗，文獻[1，2]采用微通道熱交換器的方法提高了空調(diào)的效率。文獻[3～5]通過對壓縮機的改進和模擬降低了空調(diào)的能耗。文獻[6～8]改進了汽車空調(diào)控制系統(tǒng)的軟硬件，降低空調(diào)的能耗。文獻[9～11]分別使用了熱泵空調(diào)、太陽能輔助空調(diào)及二氧化碳汽車空調(diào)等新型空調(diào)，提高了能源利用率，但由于受安裝體積、汽車工況等因素的制約，距離實車應(yīng)用還存在一定差距。現(xiàn)行純電動汽車空調(diào)制系統(tǒng)制冷方式存在如下缺點:當(dāng)車廂內(nèi)乘客很少人時，空調(diào)仍會滿負(fù)荷工作，直到整個車廂溫度達到指定溫度為止，但大空間溫降不會提高乘員舒適度，且與外界的換熱面積較大，必然造成能源浪費。

本文設(shè)計了一種分布式純電動汽車空調(diào)。采用多個小容量壓縮機多級聯(lián)和調(diào)節(jié)車廂溫度，根據(jù)乘客所在車廂區(qū)域，對指定的位置按需供風(fēng)和制冷，只需調(diào)節(jié)有乘客區(qū)域的溫度即可，而不必對整個車廂進行調(diào)節(jié)。

1 分布式汽車空調(diào)系統(tǒng)

1.1 整車空調(diào)分布

為了實現(xiàn)客車按需供氣和制冷，將客車空調(diào)分為3個區(qū)域(前部區(qū)域、中部區(qū)域、后部區(qū)域)，各區(qū)域分別安裝一套空調(diào)設(shè)備，負(fù)責(zé)對應(yīng)區(qū)域的溫度調(diào)節(jié)。如圖1所示，標(biāo)號1，2，3分別代表各區(qū)域空調(diào)安裝位置?？照{(diào)電子控制單元(electronic control unit,ECU)根據(jù)環(huán)境單獨控制每套制冷設(shè)備的壓縮機及風(fēng)門電機的轉(zhuǎn)速。

圖1 分布式純電動客車空調(diào)布置

1.2 空調(diào)控制系統(tǒng)

空調(diào)系統(tǒng)主要包括:空調(diào)ECU、空調(diào)溫度傳感器(包括車廂內(nèi)、車廂外溫度傳感器)、光敏傳感器、控制面板、空調(diào)電源、電機驅(qū)動電路及驅(qū)動壓縮機等部件，如圖2中所示。壓縮機1～壓縮機3分別代表客車前部區(qū)域、中部區(qū)域及后部區(qū)域的壓縮機。由攝像頭采集車廂內(nèi)各區(qū)域乘員的數(shù)量，并傳送到ECU，由ECU根據(jù)設(shè)定的溫度、接收溫度傳感器、陽光傳感器、乘員集群數(shù)及控制器局域網(wǎng)絡(luò)(controller area network,CAN)總線獲取的整車運行參數(shù)依次驅(qū)動相應(yīng)的壓縮機及CAN總線獲取的整車運行參數(shù)依次驅(qū)動相應(yīng)的壓縮機及風(fēng)門電機工作，實現(xiàn)不同區(qū)域按需制冷與通風(fēng)。

圖2 空調(diào)控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

2 控制系統(tǒng)

2.1 基于攝像頭的乘員統(tǒng)計方法

乘客乘車為坐姿，車載攝像頭不能獲取全部乘客的完整肢體，只能獲取頭部區(qū)域，因此，使用人臉識別方法統(tǒng)計人數(shù)。

首先,獲取包含M張人臉圖像的集合S，每張圖像可以轉(zhuǎn)換成一個N維的向量

S={Γ1,Γ2,…，ΓM}

(1)

計算平均圖像Ψ

(2)

計算每張圖像和平均圖像的差值Φ為

Φ=Γi-Ψ

(3)

用M個正交的單位向量Un描述Φ的分布。 計算正交單位向量的第k(k=1,2,3，...，M)個向量uk

(4)

當(dāng)特征值λk取最小的值時，即確定uk數(shù)值。由于M個向量相互正交且為單位長度，所以,uk還要滿足

(5)

根據(jù)式(5)可知uk為單位正交向量，uk可用協(xié)方差矩陣的特征向量表示

(6)

式中A={Φ1,Φ2,…,Φn}。

對于一個N×N維的圖像，上述計算特征向量方法計算量過大，有必要對其進行簡化計算。

設(shè)矩陣P=AAT，P的第m行n列的元素可表示為

(7)

求出P的M個特征向量vl，協(xié)方差矩陣的特征向量ul為

(8)

將特征向量還原成像素排列，稱之為特征臉?？紤]一張新的人臉，以用特征臉對其進行表示

(9)

對于第k個特征臉uk，式(9)可以計算其對應(yīng)的權(quán)重，M個權(quán)重可以構(gòu)成向量

ΩT=[ω1,ω2,…,ωM]

(10)

至此，求出特征臉對人臉的表示。需對人臉進行識別，設(shè)

ωk=‖Ω-Ωk‖2

(11)

式中Ω為要判斷的人臉；Ωk為訓(xùn)練集中某人臉。式(11)對兩者求歐氏距離，根據(jù)距離的大小，設(shè)置合適的閾值即可判定是否屬于人臉。如系統(tǒng)判斷某一圖像屬于人臉的范疇，則系統(tǒng)對判斷屬于人臉的位置進行標(biāo)記，并識別該人臉?biāo)趨^(qū)域，對該區(qū)域所有位置逐一判別，計算人臉的數(shù)量，根據(jù)該數(shù)量控制該區(qū)域的壓縮機的運轉(zhuǎn)速度。

2.2 壓縮機控制函數(shù)

圖3 控制系統(tǒng)方框圖

根據(jù)圖2所示的控制器結(jié)構(gòu)可建立空調(diào)控制系統(tǒng)模型，如圖3所示。其中，放大器的作用是將脈沖信號轉(zhuǎn)換為電流信號驅(qū)動電動機運動。采用經(jīng)典放大電路，故放大器傳遞函數(shù)GF(S)可表示為

(12)

式中s為拉普拉斯變換后空間變量符號。

電機采用電樞控制式直流電機，建立電機的傳遞函數(shù)G2(s)[12]為

(13)

式中θ為電機旋轉(zhuǎn)角度；b為電機內(nèi)部摩擦系數(shù)；Ra為電樞電阻值；La為電樞磁感；Kb為感應(yīng)電壓系數(shù)；Km為電機常數(shù)；U為輸入電壓；J為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動慣量。忽略Ra/La的影響，設(shè)τ=RaJ/(Rab) +KbKm，為電機等效時間常數(shù)，取值為1；Km取值為2N·m/A，b=0.25(N·m·s)/rad，Ra=1.6 Ω，Kb=0.8(V·s)/rad。代入式(13)可求出電機的傳遞函數(shù)

(14)

根據(jù)文獻[12]可知，零階保持器傳遞函數(shù)為

(15)

式中τ為數(shù)字控制系統(tǒng)的采樣周期。

將放大器、直流電機及零階保持器的組合視為受控對象，求出受控對象的傳遞函數(shù)，根據(jù)圖3可知

(16)

對式(16)進行z變換，并將τ=0.1 s代入可得

(17)

根據(jù)控制系統(tǒng)原理及圖4可知，整個系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)為

τ(z)=D(z)Gp(z)/1+D(z)Gp(z)

(18)

式中D(z)為數(shù)字控制器表達式。

2.3 壓縮機控制方法

優(yōu)化脈寬調(diào)制(pulse-width modulation,PWM)占空比的控制方法。 根據(jù)區(qū)域人數(shù)與空調(diào)使用功率關(guān)系，確定最優(yōu)PWM。為了便于控制，使用車廂區(qū)域?qū)嶋H人數(shù)與該區(qū)域總座位數(shù)的比值表達車廂內(nèi)熱負(fù)荷的變化率，轉(zhuǎn)換成相對人數(shù)比[13]

μ=實際人數(shù)/總座位數(shù)×100 %

(19)

根據(jù)相對人數(shù)設(shè)定占空比數(shù)值，壓縮機暫時停止運轉(zhuǎn)不會對人體熱舒適性造成影響，因此，可以根據(jù)車廂區(qū)域人數(shù)，設(shè)定壓縮機停轉(zhuǎn)的時間長短。當(dāng)μ>90 %時，設(shè)置占空比為75 %；當(dāng)μ<20 %時，設(shè)置占空比為25 %；當(dāng)20 %≤μ≤75 %時，壓縮機電機占空比按照圖4的函數(shù)關(guān)系進行控制。

在確定基本的PWM控制電壓之后，應(yīng)根據(jù)汽車車內(nèi)溫度、環(huán)境溫度、溫度變化率、整車電量荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)、日照強度、環(huán)境溫度、車速、設(shè)定溫度等參數(shù)對PWM進行調(diào)節(jié)。在調(diào)節(jié)過程中以人體動態(tài)熱感知舒適度指標(biāo)(thermal comfort index，TCI)[10]作為純電動客車的控制目標(biāo)參數(shù)。建立基于人體舒適度的模糊控制系統(tǒng)[14，15]，并確定其模糊控制規(guī)則。建立表征TCI的方程

圖4 壓縮機PWM控制曲線

TCI=f(x1,x2,…,xn)=N

(20)

式中x1,x2,…,xn為影響TCI的變量;N為描述TCI狀態(tài)的參數(shù)，N=-2,-1,0,1,2,分別表示過熱、中熱、舒適、偏冷、過冷。以式(20)為基礎(chǔ)，建立人體動態(tài)熱感覺預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]。創(chuàng)建三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，不同層的神經(jīng)元之間通過權(quán)系數(shù)相聯(lián)系，輸入變量分別對應(yīng)客車空調(diào)室內(nèi)溫度、設(shè)定溫度、整車電量SOC、日照強度、環(huán)境溫度、車速、PWM占空比。隱含層設(shè)置10個神經(jīng)單元，輸出參數(shù)為TCI，然后運用BP法進行網(wǎng)絡(luò)各連接權(quán)值的調(diào)節(jié)。

圖5 壓縮機電機控制

由圖5可以看出：該控制曲面平滑有規(guī)律，說明起到了良好的控制效果?？照{(diào)控制器中對風(fēng)機的模糊控制方法與上述基本相同，限于篇幅，不再贅述。

3 分布式新能源空調(diào)試驗

樣車為蘇州某公司6829電動改裝車型，將空調(diào)應(yīng)用于該車型。在襄樊國家試驗中心進行。

1)試驗條件:將車置于環(huán)境溫度30 ℃陽光充足的天氣，以50 km/h 的速度勻速行駛，空調(diào)出風(fēng)口調(diào)至最大，空調(diào)調(diào)至最大風(fēng)速。分別測量空調(diào)系統(tǒng)氣流速度，駕駛員、乘客頭部溫度，以及壓縮機開啟時間。

2)測量方法:汽車第2排位置坐1人，4～7排座椅不坐人，8～10排座椅滿員，分別測量第2排左1座椅、第5排右2座椅及第9排座椅左1處乘客頭部的溫度和氣流速度。

試驗結(jié)果如圖6和表1。試驗開始時，車廂內(nèi)的平均溫度為30 ℃，由于車廂中部沒有乘客，所以，中部壓縮機一直處于停機狀態(tài)，前部區(qū)域與后部區(qū)域均有乘客，故此兩處壓縮機工作，由試驗表格壓縮機工作時間可以看出:開始快速制冷時，兩處壓縮機均滿負(fù)荷工作，制冷較快。但從第6 min開始，由于車廂內(nèi)溫度達到人體舒適性指標(biāo)，此時前部乘客數(shù)量較少區(qū)域處壓縮機開始間斷性工作，以減少耗能。由圖6可知，車廂溫度稍有上升，后部區(qū)域由于滿員乘坐，壓縮機工作時間相對較長，滿足乘客對制冷量的需求。

圖6 車中各位置溫度變化

表1 各壓縮機工作時間

試驗表明:客車制冷空調(diào)在額定的時間內(nèi)可以達到人體舒適性溫度范圍，具有良好的制冷效果，同時由于壓縮機工作時間降低又大幅度降低了空調(diào)的耗能量，增加了汽車的續(xù)航里程和動力性，滿足了純電動客車的需求。

4 結(jié) 論

采用客車進行分區(qū)域管理多個小容量壓縮機多級聯(lián)和調(diào)節(jié)車廂溫度，根據(jù)乘員所在車廂區(qū)域，對指定的位置按需供風(fēng)和制冷。試驗表明:在30℃時，快速制冷開始，壓縮機滿負(fù)荷工作，此時溫降顯著。第6 min后空調(diào)達到人體舒適性指標(biāo)溫度23 ℃，此后按照既定的PWM控制方法進行間歇性停機，減少電池能量。乘客數(shù)量不同，空調(diào)指定時間內(nèi)停機時間也不同，在沒有乘客的區(qū)域壓縮機完全停轉(zhuǎn)，達到了分段控制效果，該方法能夠有效降低空調(diào)功耗，降低整車的耗電量。

[1] 巫江虹，薛志強，金 鵬，等.電動汽車熱泵空調(diào)微通道換熱器溫度分布特性[J].浙江大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版，2016，50(8):1537-1544.

[2] Sar S B,Clement P，F(xiàn)ourmiuue J F,at al.Single phase pressure drop and two-phase distribution in an offset strip fin compact heat exchanger[J].Applied Thermal Engineering,2012，49(1):99-105.

[3] Qiang Jianguo.Study on basic parameters of scroll fluid machine based on general profile [J].Mechanism and Machine Theory,2010，45(2):212- 223.

[4] 宋明毅，吳偉烽，李 直.汽車空調(diào)壓縮機氣閥運動規(guī)律模擬[J].西安交通大學(xué)學(xué)報，2015，49(12):144-150.

[5] 王立存,董光輝,王旭東,等.通用型線電動渦旋壓縮機的結(jié)構(gòu)設(shè)計及動態(tài)仿真[J].中國機械工程,2017,28(6):728-733.

[6] Shang liandong，Hu Dongfeng，Wang Libo.Fuzzy-PID control for control system of airborne optoelectronic pod[C]∥IEEE International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation,2011:199-201.

[7] 魏海峰，張 爵，楊 康，等.電動汽車空調(diào)電機無位置傳感器控制的實驗研究[J].汽車工程,2016,38(1):116-121.

[8] 丁 鵬，葛如海.基于模糊控制算法的純電動汽車空調(diào)控制器的研發(fā)[J].計算機測量與控制，2015，23(12):4079-4083.

[9] 彭慶豐，趙 韓，陳祥吉，等.電動汽車新型熱泵空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)計與試驗研究[J].汽車工程，2015,37(12):1467-1470.

[10] 瞿曉華.電動汽車熱系統(tǒng)性能及控制優(yōu)化研究[D].上海:上海交通大學(xué)，2012:62-75.

[11] 楊 濤，陳江平，陳芝久.跨臨界二氧化碳汽車空調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)仿真與實驗研究[J].上海交通大學(xué)學(xué)報,2006,40(8):1365-1368.

[12] Dorf R C,Bishop R H.Modern control systems[M].11th ed.UpperSaddle River:Prentice Hall,2015:752-753.

[13] 湯一平，李 雯，俞 立.基于動態(tài)圖像理解的節(jié)能空調(diào)控制器設(shè)計[J].計算機測量與控制，2008，16(4):506-509.

[14] 趙國柱，黃 相，孫瓊瓊，等.模糊控制的電動車復(fù)合電源能量管理研究[J].傳感器與微系統(tǒng)，2017，36(1):48-51.

[15] 楊小菊，張 偉，高宏偉，等.基于模糊控制的移動機器人避障研究[J].傳感器與微系統(tǒng)，2017，36(3):51-54.

[16] 劉 萍，簡家文，陳志蕓，等.偽逆BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽車尾氣檢測中的應(yīng)用[J].傳感器與微系統(tǒng)，2016，35(3):157-160.