基于ADVISOR混合電動汽車自動空調控制算法優(yōu)化.pdf

1、隨著人們對資源環(huán)境的日益重視,汽車行業(yè)正逐漸向低碳低排放的方向發(fā)展。例如電動汽車具有能源消耗少,無尾氣排放,噪聲低等優(yōu)點,逐漸受到人們的青睞。但由于其能量大部分由電池提供,因此要求車上各系統(tǒng)具有較高的能效。作為汽車中的第二大耗能設備,空調系統(tǒng)能效的高低會影響整車性能和續(xù)航里程,因此通過建立電動車自動空調模型,開發(fā)較節(jié)能的控制算法具有十分重要的現(xiàn)實意義。
　　本論文對混合電動汽車自動空調系統(tǒng)展開了研究,主要工作和貢獻如下:
　

2、　1.研究了混合電動汽車自動空調系統(tǒng)的特點,提出了一種自動空調的部件匹配方案,確定壓縮機類型、驅動電機類型以及制冷劑型號。
　　2.研究了模糊控制算法與PID控制算法的特點以及適用范圍,建立了電動壓縮機轉速的模糊-PID復合變頻控制方法,該方法將模糊控制和 PID控制的原理結合起來,既保持了模糊控制靈活性與適應性強的優(yōu)點,還集合了PID控制精度高的特點,最后有效的實現(xiàn)了車室內溫度的調節(jié)。
　　3.研究了自動空調功能模塊的設計

3、,分別建立了電動壓縮機模型、車室熱負荷準穩(wěn)態(tài)模型、基于制冷循環(huán)熱力狀態(tài)變化的熱交換模型等。通過一系列功能部件的模型建立,進行了空調系統(tǒng)的功率控制、溫度控制等仿真實驗。
　　4.研究了基于CAN總線的車載網(wǎng)絡通信方式,在CAN總線的基礎上最終確定采用LabVIEW編寫數(shù)據(jù)采集程序,由Kvaser協(xié)助完成了對空調實驗數(shù)據(jù)的采集。
　　5.搭建了混合電動汽車模型的二次開發(fā)平臺,利用仿真軟件 Advisor2002對整車模型進行二次