一种智能汽车乘员舱热管理方法

1.本发明涉及汽车热管理技术领域，特别是一种智能汽车乘员舱热管理方法。


背景技术：

2.汽车乘员舱内空间比较小，热容量小，而且汽车内外环境之间传热机制复杂，乘员舱内热环境会在外界环境载荷以及汽车热管理系统的作用下迅速产生复杂的变化，往往难以满足人们热舒适需求。而其中道路外环境是罪魁祸首，汽车通风系统也是为了改善这种热交互的恶劣结果。
3.已有的汽车空调预测控制算法基于随机模型预测控制算法进行了空调系统的数学模型推导，逐步建立压缩制冷循环和车舱热负荷的动力学模型﹐建立的空调系统控制模型中包含热负荷信息，采用马尔可夫链随机方法预测热负荷干扰，通过算法提升了空调系统能量效率和温度性能，降低了一部分能耗需求(管继富,赵宇枫,詹远,等.电动汽车空调系统随机模型预测控制算法研究[j].北京理工大学学报,2021,41(05):480-486.)，该方法重点关注对温度的控制效果和能耗表现，注重控制方法本身的先进性，忽略了对乘员热舒适评价，另一方面也缺乏对道路局部气候这一因素的重视。


技术实现要素：

[0004]
基于此，本发明要解决的技术问题是针对上述缺陷，提供一种乘员舱热管理方法，以完善现有技术中智能汽车乘员舱热管理对乘员热舒适温度选取，同时考虑道路局部气候因素。
[0005]
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
[0006]
一种智能汽车乘员舱热管理方法，包括以下步骤：
[0007]
构建道路局部气候场景库，确定各道路局部气候的环境参数；
[0008]
智能汽车通过传感器识别行车路径上的道路局部气候场景；
[0009]
根据行车路径上的道路局部气候场景，通过乘员舱瞬态传热模型，获得乘员舱在不同道路气候场景下的热环境响应；
[0010]
基于乘员舱热响应评估乘员热舒适性，确定不同道路下的空调系统出风温度，制定不同道路气候场景对应匹配方案。
[0011]
进一步地，所述道路局部气候场景库组成要素包括各道路局部气候环境参数、城市道路、城市气候、天气、时间。
[0012]
进一步地，所述城市道路包括：无遮挡路面、林荫路面、建筑遮挡路面、隧道；所述城市气候包括季风气候、大陆性气候、高原山地气候；所述天气包括晴、多云、阴、雨、雪；所述时间包括：早、午、晚、深夜。
[0013]
进一步地，各道路局部气候环境参数包括太阳辐射、环境温度、湿度、风速。
[0014]
进一步地，利用环境载荷采集平台获得气候环境下不同道路局部气候的环境载荷谱；
[0015]
环境载荷采集平台包括太阳辐射表、太阳辐射自计仪、黑球辐射表、热线风速仪、温湿度传感器和主控电脑。
[0016]
进一步地，所述乘员舱瞬态传热模型包括集总参数法、乘员舱质量和能量平衡方程。
[0017]
进一步地，所述乘员舱质量和能量平衡方程，包括：
[0018]
前排和后排区域中的空气适用以下质量平衡方程：
[0019][0020][0021]
式中，m
a1
为前排空气质量；m
a2
为后排空气质量；为前排出风口空气质量流率；为后排出风口空气质量流率；δ为分配率，表示前排出风口中直接进入前排区域空气的比例；β表示乘员舱中重新循环空气的比例，定义为循环空气的质量流率与出风口空气质量流率之比，
[0022][0023]
空调系统送风进入乘员舱，舱内空气与座椅、舱壁发生对流换热，式(4)和式(5)分别表示在多种热载荷下前排和后排区域空气的能量平衡：
[0024][0025][0026]
式中，ca为车内空气比热容；t
a1
为前排空气温度；t
ac1
为前排出风口送风温度；为前排空气与前排舱壁对流热负荷；为前排空气与前排座椅对流热负荷；为前排循环空气的质量流率；为空气从前排进入后排的质量流率；t
a2
为后排空气温度；t
ac2
为后排出风口送风温度；为后排空气与后排舱壁对流热负荷；为后排空气与后排座椅对流热负荷；为后排循环空气的质量流率。
[0027]
前排座椅与舱壁能量平衡方程分别为：
[0028][0029][0030]
式中，cs为座椅比热容；m
s1
为前排座椅质量；t
s1
为前排座椅温度；为前排座椅吸收太阳辐射热负荷；为前排座椅对前排舱壁的辐射热负荷；为前排座椅对后排舱壁的辐射热负荷；cw为舱壁比热容；m
w1
为前排舱壁质量；t
w1
为前排舱壁温度；为前排舱壁吸收太阳辐射热负荷；为外界空气与前排舱壁对流热负荷；为前排舱壁对后排舱壁的传导热负荷；为前排舱壁对前排座椅的辐射热负荷；为前排舱壁对
后排座椅的辐射热负荷；为前排舱壁对外界环境的辐射热负荷。
[0031]
进一步地，乘员舱瞬态传热模型的输入参数为环境太阳辐射、温度、湿度，空调输出温度，输出参数为前后排乘员舱空气、座椅、舱壁温度。
[0032]
进一步地，利用fanger热舒适性评价模型评估乘员热舒适性。
[0033]
进一步地，以乘员pmv值为0时的热需求为基础，结合乘员舱瞬态传热模型和fanger热舒适评价模型，计算得到不同道路下空调出风温度。
[0034]
进一步地，所述不同道路场景对应匹配方案在输入起点与终点时便可制定。
[0035]
与现有的技术相比，本发明的有益效果为：
[0036]
本发明提出的方法根据智能汽车行驶路径上的道路局部气候场景，结合乘员热舒适评价模型，准确预测乘员热舒适状态，实现提前设定对应的空调出风温度，能够降低乘员舱内温度调控滞后性，保证乘员热舒适和降低能耗。
附图说明
[0037]
图1为本发明中电动汽车乘员舱热管理方法的工作流程图；
[0038]
图2为本发明在实例不同道路场景下手动设置空调出风温度时乘员舱热响应示意图；
[0039]
图3为本发明在实例不同道路场景下制冷方案示意图；
[0040]
图4为本发明在实例不同道路场景下根据乘员热舒适调整空调出风温度后乘员舱热响应示意图。
具体实施方式
[0041]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，以下将结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面结合附图和具体实施例对本发明进一步详细的说明。
[0042]
如图1所示，一种智能汽车乘员舱热管理方法，包括以下步骤：
[0043]
构建道路局部气候场景库，确定各道路局部气候的环境参数；汽车道路局部气候环境载荷只有共性的热环境参数，即太阳辐射、环境温度、风速、湿度等。城市交通道路场景的局部气候差异正是由不同环境参数的数值差异和组合关系构成的，主要可分为几种典型情况：敞开路面(无遮挡路面)、林荫路面、建筑遮挡路面、隧道等。结合季风气候、大陆性气候等气候类型的差异和城市地域差异，经过排列组合组成道路局部气候场景库。
[0044]
本实施例利用环境载荷采集平台获得气候环境下不同道路局部气候的环境载荷谱。环境载荷采集平台包括太阳辐射表、太阳辐射自计仪、黑球辐射表、热线风速仪、温湿度传感器和主控电脑；将太阳辐射表、太阳辐射自计仪、黑球辐射表、热线风速仪、温湿度传感器采集到的数据采集至主控电脑的乘员舱瞬态传热模型中。
[0045]
智能汽车通过传感器、环境识别算法和高精地图识别行车路径上的道路局部气候场景。随着智能交通和车联网的发展，大数据交通可以通过车与车通讯、车与交通设施的通讯以实现更为精确的道路气候场景识别。通过这种实时道路局部气候场景信息的快速更
迭，准确获取识别行车路径上的道路局部气候场景预测在未来是可以期待的。
[0046]
根据行车路径上的道路局部气候场景，通过乘员舱瞬态传热模型，获得乘员舱在不同道路气候场景下的热环境响应；乘员舱瞬态传热模型的输入参数为环境太阳辐射、温度、湿度，空调输出温度，输出参数为前后排乘员舱空气、座椅、舱壁温度。所述乘员舱瞬态传热模型包括集总参数法、乘员舱质量和能量平衡方程。
[0047]
所述乘员舱质量和能量平衡方程，包括：
[0048]
前排和后排区域中的空气适用以下质量平衡方程：
[0049][0050][0051]
式中，m
a1
为前排空气质量；m
a2
为后排空气质量；为前排出风口空气质量流率；为后排出风口空气质量流率；δ为分配率，表示前排出风口中直接进入前排区域空气的比例；β为再循环比例，表示乘员舱中重新循环空气的比例，定义为循环空气的质量流率与出风口空气质量流率之比，
[0052][0053]
空调系统送风进入乘员舱，舱内空气与座椅、舱壁发生对流换热，式(4)和式(5)分别表示在多种热载荷下前排和后排区域空气的能量平衡：
[0054][0055][0056]
式中，ca为车内空气比热容；t
a1
为前排空气温度；t
ac1
为前排出风口送风温度；为前排空气与前排舱壁对流热负荷；为前排空气与前排座椅对流热负荷；为前排循环空气的质量流率；为空气从前排进入后排的质量流率；t
a2
为后排空气温度；t
ac2
为后排出风口送风温度；为后排空气与后排舱壁对流热负荷；为后排空气与后排座椅对流热负荷；为后排循环空气的质量流率。
[0057]
前排座椅与舱壁能量平衡方程分别为：
[0058][0059][0060]
式中，cs为座椅比热容；m
s1
为前排座椅质量；t
s1
为前排座椅温度；为前排座椅吸收太阳辐射热负荷；为前排座椅对前排舱壁的辐射热负荷；为前排座椅对后排舱壁的辐射热负荷；cw为舱壁比热容；m
w1
为前排舱壁质量；t
w1
为前排舱壁温度；为前排舱壁吸收太阳辐射热负荷；为外界空气与前排舱壁对流热负荷；为前排舱壁对后排舱壁的传导热负荷；为前排舱壁对前排座椅的辐射热负荷；为前排舱壁对
后排座椅的辐射热负荷；为前排舱壁对外界环境的辐射热负荷。
[0061]
利用fanger热舒适性评价模型评估乘员热舒适性，确定不同道路下的空调系统出风温度，制定不同道路气候场景对应匹配方案，不同道路场景对应匹配方案，在输入起点与终点时便可制定。fanger热舒适性评价模型的pmv值是代表热舒适的重要指标。
[0062]
作为一种优选的实施例，选取pmv＝0表示乘员热中性，代表乘员处于热舒适状态。由乘员pmv值为0时的热需求为基础，结合乘员舱瞬态传热模型和fanger热舒适评价模型，计算得到不同道路下空调出风温度。
[0063]
作为另一种实施例的智能汽车乘员舱热管理方法，包括以下步骤：
[0064]
步骤s101、感知部分，乘员输入起点和目的地后，智能汽车通过车上传感器和环境识别算法，结合高精地图，提取出智能汽车行驶路径上的道路场景，如在夏季中国南方城市的敞开路面、林荫路面、建筑遮挡道路以及隧道等道路场景，时间为中午、天气晴。
[0065]
步骤s102、决策部分，识别道路场景后，便可通过已构建的道路局部气候场景库提取各道路场景对应的环境载荷与当前的空调出风温度，导入乘员舱瞬态传热模型，并与热舒适评价模型耦合，计算乘员pmv值。具体要根据pmv值不断调整空调出风温度。
[0066]
步骤s103、执行部分，确定各道路气候场景下空调输出温度后，由空调系统执行输出。
[0067]
本实施例以，中国南方城市一夏日中午，用手动设置空调出风温度为17℃时，在敞开道路、林荫道路和地下车库场景下系统运行10分钟内乘员舱温度变化情况如图2所示。
[0068]
利用fanger热舒适性评价模型评价三种道路气候场景下乘员的热舒适性，根据ashrae七级标度，在敞开道路，由于环境温度和太阳辐射强度都很高，乘员舱内前排乘员感到稍暖，ppd指数也显示超过22％的前排乘员对此时车舱内的热环境不满意；在林荫道路，乘员热感觉为中性偏稍暖，热不满意比低于13％；而在地下车库，由于没有太阳辐射以及环境温度较前两者更低，乘员感到稍凉，乘员热不满意比超过18％。空调系统出风温度相同的条件下，不同道路环境载荷的差异造成乘员舱内温度不同程度偏离了乘员热舒适区间，使乘员具有不同的制冷需求，过度制冷造成了能源的浪费，制冷不足甚至会危及驾驶安全。
[0069]
根据本发明提出的智能汽车乘员舱热管理方法，智能汽车识别了行车路径上的敞开道路、林荫道路、地下车库等道路气候场景。根据fanger热舒适评价模型，对于前排乘员，在地下车库乘员舱空气温度为25.3℃时，便可获得良好的热舒适状态，而在敞开道路及林荫道路，太阳辐射使座椅和乘员舱壁的温度比地下车库高，道路环境辐射温度也相对较高，乘员要获得在地下车库同样的热舒适状态，前排空气温度分别须下降至22.5℃和23.7℃。
[0070]
根据不同道路气候场景下乘员热需求，求解得到在敞开道路环境下空调系统出风温度为10.5℃，林荫道路出风温度为15.8℃，地下车库出风温度为20.5℃，大致5℃的三级匹配制冷方案，制冷10min后，乘员均可获得良好的热舒适性。
[0071]
最终形成的制冷方案如图3所示，在敞开道路、林荫道路、地下车库需要分别采用10.5℃、15.8℃、20.5℃，大致间隔5℃的三级匹配制冷方案。
[0072]
与调整空调出风温度前的制冷结果相比，制冷10min后，如图4所示，敞开路面和林荫路面下乘员舱内空气温度有所降低；而地下车库乘员舱整体温度有所上升。
[0073]
本实施例根据所述道路气候场景，结合热舒适评价模型，确定空调出风温度，从而适应不同的道路气候场景，使车内乘员获得良好热舒适性。
[0074]
本发明提出的方法根据智能汽车行驶路径上的道路局部气候场景，结合乘员热舒适评价模型，准确预测乘员热舒适状态，实现提前设定对应的空调出风温度，能够降低乘员舱内温度调控滞后性，保证乘员热舒适和降低能耗。
[0075]
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，包括以下步骤：构建道路局部气候场景库，确定各道路局部气候的环境参数；智能汽车通过传感器识别行车路径上的道路局部气候场景；根据行车路径上的道路局部气候场景，通过乘员舱瞬态传热模型，获得乘员舱在不同道路气候场景下的热环境响应；基于乘员舱热响应评估乘员热舒适性，确定不同道路下的空调系统出风温度，制定不同道路气候场景对应匹配方案。2.根据权利要求1所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，所述道路局部气候场景库组成要素包括各道路局部气候环境参数、城市道路、城市气候、天气、时间。3.根据权利要求2所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，所述城市道路包括：无遮挡路面、林荫路面、建筑遮挡路面、隧道；所述城市气候包括季风气候、大陆性气候、高原山地气候；所述天气包括晴、多云、阴、雨、雪；所述时间包括：早、午、晚、深夜。4.根据权利要求2所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，各道路局部气候环境参数包括太阳辐射、环境温度、湿度、风速。5.根据权利要求2所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，利用环境载荷采集平台获得气候环境下不同道路局部气候的环境载荷谱；环境载荷采集平台包括太阳辐射表、太阳辐射自计仪、黑球辐射表、热线风速仪、温湿度传感器和主控电脑。6.根据权利要求1所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，所述乘员舱瞬态传热模型包括集总参数法、乘员舱质量和能量平衡方程。7.根据权利要求5所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，所述乘员舱质量和能量平衡方程，包括：前排和后排区域中的空气适用以下质量平衡方程：前排和后排区域中的空气适用以下质量平衡方程：式中，m
a1
为前排空气质量；m
a2
为后排空气质量；为前排出风口空气质量流率；为后排出风口空气质量流率；δ为分配率，表示前排出风口中直接进入前排区域空气的比例；β表示乘员舱中重新循环空气的比例，定义为循环空气的质量流率与出风口空气质量流率之比：空调系统送风进入乘员舱，舱内空气与座椅、舱壁发生对流换热，式(4)和式(5)分别表示在多种热载荷下前排和后排区域空气的能量平衡：示在多种热载荷下前排和后排区域空气的能量平衡：
式中，c
a
为车内空气比热容；t
a1
为前排空气温度；t
ac1
为前排出风口送风温度；为前排空气与前排舱壁对流热负荷；为前排空气与前排座椅对流热负荷；为前排循环空气的质量流率；为空气从前排进入后排的质量流率；t
a2
为后排空气温度；t
ac2
为后排出风口送风温度；为后排空气与后排舱壁对流热负荷；为后排空气与后排座椅对流热负荷；为后排循环空气的质量流率；前排座椅与舱壁能量平衡方程分别为：前排座椅与舱壁能量平衡方程分别为：式中，c
s
为座椅比热容；m
s1
为前排座椅质量；t
s1
为前排座椅温度；为前排座椅吸收太阳辐射热负荷；为前排座椅对前排舱壁的辐射热负荷；为前排座椅对后排舱壁的辐射热负荷；c
w
为舱壁比热容；m
w1
为前排舱壁质量；t
w1
为前排舱壁温度；为前排舱壁吸收太阳辐射热负荷；为外界空气与前排舱壁对流热负荷；为前排舱壁对后排舱壁的传导热负荷；为前排舱壁对前排座椅的辐射热负荷；为前排舱壁对后排座椅的辐射热负荷；为前排舱壁对外界环境的辐射热负荷。8.根据权利要求1所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，乘员舱瞬态传热模型的输入参数为环境太阳辐射、温度、湿度，空调输出温度，输出参数为前后排乘员舱空气、座椅、舱壁温度。9.根据权利要求1所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，利用fanger热舒适性评价模型评估乘员热舒适性。10.根据权利要求9所述的一种智能汽车乘员舱热管理方法，其特征在于，以乘员pmv值为0时的热需求为基础，结合乘员舱瞬态传热模型和fanger热舒适评价模型，计算得到不同道路下空调出风温度。

技术总结
本发明公开一种智能汽车乘员舱热管理方法，构建道路局部气候场景库，确定各道路局部气候的环境参数；智能汽车可以通过传感器和算法识别行车路径上的道路局部气候场景；根据行车路径上的道路局部气候场景，通过乘员舱瞬态传热模型，获得乘员舱获得乘员舱在不同道路场景下的热环境响应；基于乘员舱热响应评估乘员热舒适性，确定不同道路下的空调系统出风温度，制定不同道路场景对应匹配方案。本发明提出的方法根据智能汽车行驶路径上的道路局部气候场景提前设定对应的空调出风温度，能够降低乘员舱内温度调控滞后性，保证乘员热舒适和降低能耗。降低能耗。降低能耗。


技术研发人员：陈海文 兰凤崇 陈吉清 李伟健
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2023.03.20
技术公布日：2023/7/4