汽车自动空调控制系统的建模建模与输出反馈控制Quansheng Zhang Marcello Canova外文翻译资料

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汽车自动空调控制系统的建模建模与输出反馈控制Quansheng Zhang Marcello Canova

摘要：

本文介绍了鲁棒控制理论的一个应用程序到一个汽车空调系统(A / C)。面向控制模型是使用移动边界法发动机恒定转速以及驾驶循环根据收集的实验数据进行验证车辆底盘测功机。然后,是通过制定一个优化问题的解决方案需要适当的合成权重函数的选择一个控制器。利用奇异摄动方法控制状态与快速动力学模型和控制器。完整的选择和降维控制器仿真结果验证了使用非线性A / C系统模型。 它是证明了设计的控制器能够跟踪参考轨迹输出而防止引入边界条件的热交换器干扰。此外,执行初步研究设计一个输出跟踪控制器。

关键字：

自动空调系统; 合成; 移动边界法; 汽车; 奇异摄动法

1. 介绍

汽车行业正在努力改善车辆的燃油经济性,在相当大的压力下由提高燃油价格而且要求减少有限的全球温室气体排放。几个工程解决方案介绍了生产在过去的几年中提高能量转换效率的动力部件,如发动机和传输 (Chiara and Canova, 2013)。 实质性的改进也可以实现通过使用先进的控制技术,例如优化使用A / C系统的基于发动机和传动系统操作(Harrison, 2009)。减少了汽车空调系统对车辆燃油消耗的影响是一个极具挑战性的控制问题,可以采用监督解决能量管理策略(负责系统操作和优化功耗不影响客舱舒适),以及低级跟踪目标设定值反馈控制方案。

一般来说,控制理论的应用A / C系统和制冷系统涉及到配方的蒸发器压力和过热温度跟踪控制问题(Rasmussen and Alleyne, 2010 and Zhang et al, 2014)。在细节中,过热温度应该保持超过一个特定的阈值,以避免液体制冷剂流入压缩机。同时,蒸发器压力应该控制所需的目标仔细平衡的能力热交换器从机舱空气中提取热量没有达到水分冰点。虽然控制输入是不同的根据致动器配置,控制器应该跟踪两个控制输出和拒绝干扰造成的A / C循环不同流量和空气温度在冷凝器和蒸发器(Lin and Yeh, 2007 and Yeh et al., 2009)。

强大的基于模型的控制算法的设计建模的A / C系统的动态精度和计算效率是至关重要的。然而,对系统动力学建模需要准确的表征相变过程,工作液体吸收和拒绝加热蒸发器和冷凝器是难题。最常见的面向控制建模方法对制冷循环热交换器是基于移动边界法 (MBM) (He et al., 1997a, He et al., 1998, Willatzen et al., 1998, Pettit et al., 1998, McKinley and Alleyne, 2008 and Li and Alleyne, 2010)。A / C系统模型基于移动边界法描述压力和焓动力学在蒸发器和冷凝器从详细描述的热交换器内的相对变化。

为了减少执行控制设计的困难在使用上述模型时,通常的做法是将从低阶开始,从中获得线性模型通过系统辨识或模型降阶(Jensen, 2003)。 例如,(Shah et al. 2004)提出了一种间接自适应控制递归确定离散状态变量模型使用一个多输入多输出(MIMO)参数估计算法。一个线性二次调节器(等)然后实现跟踪和干扰抑制供参考。基于本地模型网络参数化开发 (Rasmussen and Alleyne, 2010),该方法被用来稳定跟踪控制器对不同的局部线性模型。 同样,一个低阶非线性蒸发器模型开发逐步退焊法设计的非线性自适应控制器(Rasmussen and Larsen, 2011)。 模型预测控制算法应用于计算最优的命令配置文件的每个驱动器通过制定多个标准包括循环效率和技术约束(Leducq et al., 2006),基于低阶非线性模型,提出了蒸汽压缩循环(Leducq et al., 2003)。线性二次高斯控制器设计与卡尔曼滤波器的状态观测器控制蒸发器喂养类型和匹配的冷却能力 (Schurt et al., 2009)。最近,先进技术解决模型不确定性和外部干扰是初步调查,如滑模控制(Zhang et al., 2013)和鲁棒控制(Zhang et al., 2013)。

控制设计的一个重要方面A/ C系统和制冷系统鲁棒性有关,这是至关重要的,确保控制器的能力拒绝模型引入的不确定性系统识别和干扰在热交换器的边界条件。减轻模型不确定性和干扰对跟踪性能的影响是一个问题通常在鲁棒控制的框架下解决。在汽车领域,鲁棒控制已经证明了一些实际的应用程序,例如涡轮增压柴油发动机进气压力控制(Jung and Glover, 2006 and Wei and del Re, 2007)。另一方面,缺乏系统的鲁棒控制理论的应用研究A/ C系统的控制设计和压缩制冷系统(Lin and Yeh, 2007 and Daly, 2006)。

因此,本文提出一种鲁棒控制设计输出跟踪和干扰抑制的A/ C系统。部分二世基于移动边界的方法,解释了建模方法和结果模型校准和验证实验数据收集在一个汽车底盘测功机部分三世。控制目标制定和概述Hinfin;合成过程中给出了部分四世设计过程中详细的部分V与验证非线性喜忧参半A / C模式。

1. 汽车A / C系统描述

在这项研究中,一辆小型货车的生产空调系统,其电路图所示图1所示。特别是,两个球阀插入隔离线喂养后蒸发器,因此简化了电路的特性。两个压力传感器和两个热电偶被定位在压缩机的吸入和排出。离合器电流也通过一个电感式传感器测量。额外的热电偶(如图)终于插入测量空气的温度在进口的蒸发器和冷凝器。空气流动速度是由不同的PWM信号控制风扇和鼓风机,并通过皮托管测量。 测试车辆检测的贱民ES1000系统界面的ECU允许收购发动机扭矩和速度,控制散热器风扇和机舱风机。最后,车辆安装在底盘测功机,允许系统在稳态条件下的特征或在驾驶周期中。

图1.空调系统实验装置

空调系统实验装置车辆空调系统模型遵循植物的布局,包括4个主要组件,即蒸发器、压缩机、冷凝器和膨胀阀。一个完整的模型的关系图所示图2,说明了物理变量,如焓、质量流率和压力,交换的四个组件。一般来说,热交换器设置系统的压力,而压缩机和膨胀阀确定质量流率在蒸发器和冷凝器。每个组件的模型结构和方程式按顺序将详细描述。

图2.A/C系统的框图模型

压缩机和膨胀阀通常建模为静态组件,考虑到他们的瞬态响应通常比热交换器快得多。 压缩机模型是基于 (Scott and Sundaram, 2007),输出计算从特征地图由制造商提供。质量流率和出口焓h₂压缩机分别定义为:

在这里Vd是压缩机位移,rho;₁,h₁制冷剂在压缩机进气密度和焓,omega;c压缩机的速度和h₂ minus; h₁是等熵焓差。 容积效率eta;v和等熵效率eta;压缩机是建模为代数非线性函数的压力比公关 = p₂/p₁和无量纲马赫指数Z占压缩机转速的影响 ( Scott and Sundaram, 2007 and Chlumsky, 1965).。图3显示了预测体积和等熵效率的预测模型,由制造商提供的数据。

图3.A/C压缩机性能

热交换器的流体进行阶段的动力学变化通常的建模框架 (He et al., 1998, Li and Alleyne, 2010 and MacArthur and Grald, 1989),热交换器内的制冷剂是集总根据其阶段(液体,过热蒸汽或两相),以及两个相邻之间的边界位置将区域动态移动。简而言之,移动边界法获得一个控制模型,其微分方程详细(Zhang, 2014)在此不多加介绍。

1. 模型的校准和验证

蒸发器和冷凝器模型是基于实物的,因此他们需要规范的主要几何参数,工作流体的热力学性质(R134a and air)和传热系数。几何参数从热交换器生产厂家提供的图纸,在制冷剂属性从热力学表导入到模型(有商业软件可用,如REFPROP)。在校正阶段的模型,具体联系单和两相流对于采用从文献确定制冷剂传热系数。在单相区,传热关联包括两部分(Steinke Kandlikar,2005)。蒸发的相关性提出了(Zhang et a.,2004年)结合成核沸腾和对流沸腾效应,alpha;tp = Salpha;注 Falpha;sp。凝结的相关性(Koyama etensp;al., 2003)结合了强制对流的影响nu;F和重力控制对流nu;B使用一个渐近表达式。在外部空气方面,具体的紧凑型换热器传热系数定义所指出的 ( Chang and Wang, 1997 and Kim and Bullard, 2002).为了补偿建模误差和不确定性传热系数的相关性,进行校准完成a / C系统模型,利用可用的实验装置。具体来说,校准仅限于应用乘数纠正传热系数的值预测的经验相关性文献中找到。

实验数据收集测试车辆位于热控制底盘测功机的房间,这样空气流速和温度可以控制蒸发器和冷凝器常数和已知值。对于每个测试条件,车辆运行在恒定速度(对应于发动机转速为700 rpm(空闲),1500 rpm和2500 rpm),和空调系统被激活,让A / C系统控制操作压缩机离合器。该模型校准使用收集的数据在测试期间在1500 rpm,和验证其他两个条件。模型参数(传热乘数)校准通过最小化代价函数,占之间的均方根误差测量冷凝器和蒸发器的压力,和模型预测。注意校准关注匹配模型响应当A / C系统完全活跃,从而忽视了启动和关闭阶段。图4比较了压力在两个热交换器和蒸发器出口温度预测模型与相应的实验数据的测试进行的700 rpm。所示图4,模型准确地预测系统行为,特别是捕捉动态诱导的冷凝器和蒸发器压力的压缩机离合器循环操作。模拟1500 rpm和2500 rpm这里省略没有显示。

图4

4.控制设计概述

控制问题是一个多目标优化问题。 首先,它需要一个蒸汽压缩循环不仅提供调节机舱温度的冷却能力,但也确保理想的能量转换效率。 控制器设计的冷却系统(Leducq et al. ,2006年)被用作基线控制器,多目标优化问题是制定使用加权和的二次部分标准,即偏离所需的制冷量,性能系数(COP)的倒数和光滑的命令与此同时,过热温度是独立处理的PID控制器驱动阀门。蒸发器的水流速度是当作一个扰动在冷水机组部分优化。

在上述中,虽然模型预测控制(MPC),作为一种先进的控制技术,采用解决在线优化问题,它仍然属于入门的SIS输出(输入)控制技术,只因为过热温度调节膨胀阀打开,独立于压缩机的速度。 强耦合的系统,量化(He et al. 1997 b)使用相对增益阵列(RGA),需要应用先进的MIMO控制技术。

那里,各种即将到来的控制设计蒸汽压缩循环相关的区域制定优化问题的最优线性二次调节器(等)设计(Schurt et al. ,2009年),通过铸造目标函数可以实现。

A / C循环中的冷凝器安装在发动机冷却系统散热器平行为了共享一个散热器风扇安装在车辆前,这是电动调节的目的主要是为了一个理想的发动机温度。 尽管这是一个可控的输入发动机冷却系统、散热器风扇是一个无法控制的外部干扰进入a / C系统通过冷凝器。此外,蒸发风机由司机手动或自动控制的智能机舱控制模块,两者都是依赖于气温动力学在客舱内但独立制冷剂动力学。因此,鲁棒控制,保证稳定性,如一个控制器,是必不可少的一个本地控制器专为A/ C开发的循环。

1. 设计过程

A / C系统的控制器所示图5设计规定轨迹跟踪的两个输出变量,即压差冷凝器和蒸发器、过热温度上海在蒸发器。参考价值与Delta;跟踪变量表示pr和r,区别。同时,控制器应该拒绝干扰造成冷凝

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