智能溫度控制技術在汽車空調系統中的應用

中圖分類號：U463.385 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0143-03

【Abstract】 Aiming at the temperature response lag and energy consumption issues of automotive air conditioning systems indynamicscenarios，thisarticleanalyzes theimplementationlogicof intellgenttemperaturecontrol technology， mainlyincluding aspects'such asglobal environmental perception，intelligentdecision engine，andneural network predictivecontrol.Atthesametime，itdiscussestheenergyeficiencyoptimizationpaths，suchasintellgentdriveof compressor units，waste heat recovery，and integration of heat pumps.Soas to provide technical references for improving the driving and riding experience and energy efficiency.

【Key words】inteligent temperature control；automobileairconditioning；energy effciencyoptimization；control system；neural network

0 引言

汽車空調系統從基礎制冷制熱功能逐步發展為現代智能座艙的關鍵子系統，其技術演進始終圍繞提升舒適性與降低能耗兩大核心自標。當前主流空調系統在太陽輻射突變、乘員分布不均等動態場景下，普遍存在溫度響應滯后與局部過冷過熱問題。傳統控制方法難以有效協調溫度精度與能源消耗的關系，制約整車能效提升。智能溫度控制技術通過集成環境感知、預測控制與執行機構優化，構建動態響應與能源管理的協同機制，為解決上述問題提供系統化技術方案。本研究基于汽車空調系統的技術特性，深入分析智能溫控技術在系統架構、控制算法與能效優化中的實現邏輯，旨在探索提升駕乘體驗與能源效率的可行路徑。

1汽車空調系統與智能溫控技術的基本概念

1.1汽車空調系統的工作原理

汽車空調系統通過制冷劑循環實現溫度調節，核心工作原理包含4個環節。

1）壓縮機將低溫低壓的氣態制冷劑壓縮為高溫高壓狀態。2）高溫制冷劑進入冷凝器，通過散熱鰭片向外界空氣釋放熱量，逐步轉變為高壓液態。3）液態制冷劑經膨脹閥節流降壓后，壓力和溫度顯著降低。4）低溫低壓的液態制冷劑流入蒸發器，在鼓風機氣流作用下吸收車廂內熱量并汽化，降低出風溫度完成制冷循環。

制熱模式下，系統依靠發動機冷卻液流經暖風水箱，再通過鼓風機將加熱后的空氣送入車廂。整個循環過程由電子控制單元ECU實時監測車內溫度、濕度及太陽輻射強度，通過調節壓縮機工作狀態和風門開度維持設定溫度。現代空調系統普遍采用可變排量壓縮機技術，可根據實際負荷自動調整制冷輸出，既避免頻繁啟停造成的溫度波動，又能有效降低系統能耗，實現基礎溫控功能與能源效率的平衡。

1.2智能溫控技術

智能溫度控制技術是傳統空調調節技術的突破性演進，本質是通過多層次感知與自主決策構建動態響應機制。該技術首先通過分布式傳感器網絡實時采集車內各區域溫度、乘員分布密度、日照強度等多維數據，建立完整的車廂熱環境模型。隨后由智能決策系統分析不同位置的熱負荷差異，預測溫場變化趨勢并生成精確控制策略。最終通過執行機構實現對空調出風量、溫度及風向的精細化控制。與傳統控制系統相比，智能溫控技術的核心突破在于采用自適應控制算法，系統能夠自主學習駕駛習慣和乘客偏好，自動調整溫度控制參數以保持舒適性穩定。在特殊場景下可啟動主動預測機制，例如檢測到陽光突然增強時提前增加制冷量輸出。智能技術的應用不僅顯著提升駕乘體驗，更通過對空調系統各單元的協同優化，實現能源的合理分配與精確管理，形成響應快速、精度提升且能耗可控的新型溫度控制范式。

2汽車空調系統的智能溫控技術實現

2.1全域環境感知體系構建

全域環境感知體系通過多層次傳感網絡捕獲車相熱狀態動態信息。系統在車頂中央、儀表臺下方及座椅底部部署溫度傳感器陣列，實時獲取頭部、膝部和足部垂直溫差數據。擋風玻璃內側的太陽輻射傳感器精準監測光照強度變化。座椅壓力墊與紅外傳感器結合識別乘員分布位置，構建三維熱場分布模型。數據處理層采用多源數據融合技術實現溫度、濕度和光照參數的時間同步，通過異常值濾波算法消除傳感器局部失效干擾。核心處理單元對溫度梯度進行動態掃描，識別局部過冷過熱區域，并結合車門開關信號預測冷熱空氣入侵風險。該體系為智能溫控提供全時域空間熱狀態基準，克服傳統單點測溫的視野局限。

2.2 智能決策控制引擎設計

智能決策引擎通過構建動態規則庫驅動執行機構精確響應。控制核心采用運行參數自適應調整機制，檢測到太陽輻射突增時自動增強壓縮機功率輸出，乘員離座區域則降低送風強度維持節能狀態。系統持續學習駕駛習慣與乘客偏好，在長途駕駛中自動降低溫度波動瀕率以提升舒適性。執行單元協同調度模塊聯動變頻壓縮機、電子膨脹閥和風門電機，根據實時熱負荷調整制冷劑流量與氣流分布。控制策略引入過渡過程抑制機制，在設定溫度調整階段自動限制壓縮機轉速變化率，避免空調出風溫度驟變引發體感不適，形成兼顧響應速度與運行平順性的控制范式。

2.3基于神經網絡的預測控制

如圖1所示，基于神經網絡的預測控制系統通過輸入層采集多維環境參數，其中溫度傳感器陣列精確監測空間熱分布，太陽輻射傳感器捕捉光熱變化，乘員識別模塊獲取人體熱源信息，共同構成環境感知基礎。特征處理器對原始信號進行標準化處理，通過熱慣量補償消除金屬部件熱延遲對測溫精度的影響，并加權融合各區域數據以構建三維溫度場模型。

圖1基于神經網絡預測控制流程圖

預測引擎作為核心決策中樞，采用三階神經網絡結構模擬車廂熱力學特性。首層解析太陽輻射與溫度傳遞的非線性關系，中間層量化玻璃透熱的時滯效應，輸出層生成未來時域溫變曲線。該模型特別強化超前預判能力，在車輛啟動前即可基于地理位置獲取天氣預報數據，主動調整座艙初始溫度以降低能耗峰值。

控制決策模塊將預測結果轉化為執行指令，創新性在于結合前饋補償與動態規則庫。預測顯示陽光輻射將增強時，前饋通道提前提升壓縮機功率。識別到乘員離座時，規則庫自動調低對應區域送風強度。執行機構據此精準調控變頻壓縮機轉速、制冷劑流量及氣流分配，形成分鐘級動態響應能力。關鍵在于系統每30s掃描環境狀態進行閉環驗證，通過預測與實測數據的偏差分析持續優化網絡參數，使溫控精度穩定維持在 范圍內，實現舒適性與能效的協同優化。

3汽車空調系統的能效優化技術路徑

3.1壓縮機組智能驅動策略

壓縮機組智能驅動策略依托變頻控制核心技術實現能耗動態優化，系統通過霍爾傳感器實時監測蒸發器進出口壓差與過熱度，基于熱負荷變化動態調節永磁同步電機轉速。永磁電機轉子采用哈爾巴赫陣列優化磁場分布，配合空間矢量控制（SpaceVectorControl，SVC）算法實現 500～9000r/min 寬范圍線性調速。斜盤式變排量機構通過步進電機驅動斜盤傾角0 0^°～15^° 連續可調），在低負荷工況將活塞排量縮減至標準值的 30% ，避免頻繁啟停造成的溫度波動，同時有效降低系統能耗。控制系統集成雙閉環反饋機制：內環依據吸氣壓力波動實時修正膨脹閥開度；外環根據冷凝溫度自動調整油冷流量，確保高溫工況潤滑可靠性。新能源車型中采用碳化硅（SiliconCarbide，SiC）功率模塊搭建的直流-直流（DC/DC）轉換器（開關頻率 100kHz ），實現電機驅動效率 gt;97% ，較傳統方案能耗降低 34% 且電磁干擾降低 20dB^[2] ○

3.2余熱回收與熱泵系統集成

余熱回收系統構建三級熱能梯級利用架構：一級回收渦輪增壓器尾氣余熱（ Φgt;400^°C ）驅動有機朗肯循環（OrganicRankineCycle，ORC）發電；二級捕獲缸蓋冷卻液熱量（ 90～120^°C ）預熱制冷劑；三級利用尾氣處理單元中溫熱量 （70～90^°C ）加熱空調新風。熱泵系統采用復疊式壓縮技術，主回路采用 CO₂ 工質（臨界壓力7.38MPa， ），二級回路使用四氟丙烯R1234yf，通過板式換熱器與主回路耦合實現 -25^°C 可靠制熱。系統配置八通換向閥組實現制冷、制熱、除霜模式切換，除霜周期通過光纖式霜層傳感器（精度 ±0.1mm 檢測蒸發器翅片結霜密度，透光率下降 15% 時啟動逆循環除霜，除霜能耗較正溫度系數（PositiveTemperatureCoefficient，PTC）加熱器降低 82% 。

3.3制冷介質環保替代

制冷介質替代方案采用 R744（CO₂） 跨臨界循環系統，高壓渦旋壓縮機配置氮化硅陶瓷滾動軸承（耐壓 45MPa） ，配合浮動密封結構實現 12MPa 超臨界壓力運行。氣體冷卻器設計為微通道并行流結構（翅片密度22FPI），鋸齒形擾流片使氣側換熱系數提升至120W/（m²?K） 。高低壓雙級節流系統由主電子膨脹閥（步進角 0.072^° ）和輔助電磁閥組成，實現最優壓力點 （9～12MPa 的精準控制。密封系統采用金屬-碳纖維復合墊片（熱膨脹系數 1.2×10^-6/K ），通過激光焊接工藝確保 25MPa 壓力下年泄漏量 lt;1.5g^[3] 。充注過程應用科里奧利（Coriolis）質量流量計（精度 ±0.2% ）配合電磁截止閥實現充注量誤差 ±3g 。安全防護系統設置三級泄放機制：一級電子泄壓閥（響應時間lt;10ms， ），二級爆破片（開啟壓力 32MPa ），三級催化分解裝置將超臨界 CO₂ 轉化為碳酸鹽沉積，徹底規避溫室氣體排放。

3.4氣流系統智慧調控

氣流調控系統基于乘客三維定位技術（飛行時間紅外 + 超聲波復合探測，TimeofFlight- ?IR+ UltrasonicHybridDetection），建立車廂熱場數字孿生模型。風道結構采用參數化拓撲優化設計（減阻 28% ），文丘里喉部流速優化至 52m/s ，配合導流葉片（角度 ±60^° ）實現射流精準導向。創新應用多孔介質均流層（梯度孔徑 0.3～1.2mm ），通過層流化改造使湍流強度降至12% 。系統集成熱舒適度智能評估模塊，采用等效溫度（Equivalent Temperature， ET^* ）模型綜合分析輻射溫度、風速與濕度。當 ETgt;28^°C 時，啟動混合通風模式（頂棚出風速度 gt;6m/s ）； ETlt;18^°C 時，激活地暖模式（腳部送風 45% ）[4]。

4結束語

汽車空調智能溫控技術的應用實現了從被動調節到主動優化的根本性轉變。通過全域環境感知體系的構建，系統可精準捕捉車廂三維熱場動態變化。智能決策引擎結合自適應控制算法，有效解決傳統空調在動態工況下的響應滯后問題。基于神經網絡的預測控制技術突破性地實現溫度場演變趨勢的超前判斷，大幅提升控制前瞻性。在能效優化路徑上，變頻壓縮機的智能驅動策略顯著降低部分負荷能耗，余熱回收與熱泵系統的梯級利用架構突破傳統制熱瓶頸，環保制冷劑應用兼顧性能與環境可持續性，動態氣流分配技術則實現舒適性與能耗的精細平衡。

參考文獻

[1]劉建，柳陽，陳乾乾，等.基于某新能源汽車空調系統的深度強化學習控制策略訓練算法比較研究[C]//2024中國汽車工程學會汽車空氣動力學分會學術年會論文集，2024：253-263.

[2]張華凱.新能源汽車空調智能控制系統關鍵技術研究[J].汽車測試報告，2023（23）：46-48.

[3]王智海，姜鑫，王天根.新能源汽車空調互補式智能溫控系統研究[J].上海汽車，2022（12）：34-39，44.

[4]付裕.新能源汽車空調智能控制系統關鍵技術研究[J].內燃機與配件，2022（21）：82-84.

（編輯林子衿）