基于車內空氣質量檢測的智能凈化器控制研究

中圖分類號：U463.85 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）10-0118-03

【Abstract】Due to the relatively closed space and the existence of various polution sources，the air quality in thecar can easily adverselyafect the health of drivers and passengers.Despite the use of air purification equipment， existing systems oftenhave limitations interms of responsivenessand purification eficiency.The developmentof advanced sensor technology has made it possible to monitora wide range of polutants in vehicles more accurately， whileadvances in inteligent control technology have created conditions for real-time，adaptive air purification management.Therefore，this paper discusses how to efectively integrate the air qualitydetection technology in the car with thecontrol systemof intellgent purificationappliances，inorder to improve thepurification eficiencyof the environmental management in the vehicle.

【Key words 】air in the car;quality inspection; smart purification

0 引言

車內空氣質量直接影響駕乘者的駕乘體驗與健康狀況。外部環(huán)境污染物、車輛內飾材料釋放以及乘員活動等多方面因素，使得車內這個相對封閉的空間成為多種有害物質累積的區(qū)域。為規(guī)范管理并保障健康，中國推出了GB/T27630—2011《乘用車內空氣質量評價指南》。該標準作為國家層面的指導性文件，明確規(guī)定了乘用車內空氣中多種關鍵污染物的濃度限值，為評估和管理車內空氣環(huán)境設定了重要依據(jù)。因此，本文將探索如何基于標準的監(jiān)測指標與實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)車內空氣凈化設備的智能、動態(tài)、高效調控，以期構建更加符合實際需求的車內空氣質量管理模式。

1車內空氣質量監(jiān)測技術

1.1車內空氣質量的主要污染物與監(jiān)測指標

車內空氣質量的核心問題源自材料釋放、空調系統(tǒng)滲透及人為活動等多重污染源的共同作用]。主要監(jiān)測目標包含揮發(fā)性有機物（VOCs）如甲醛、苯系物（苯、二甲苯）及多環(huán)芳烴（PAHs），主要源于車內塑料部件、皮革裝飾、膠黏劑和瀝青阻尼片；懸浮顆粒物（PM2.5/PM10）由外部尾氣侵入、空調濾芯失效或車內吸煙產生；特征性有害物如一氧化碳（CO）源于發(fā)動機泄漏，二氧化碳（ CO₂ ）與乘員密度呈正相關。中國GB/T27630—2011《乘用車內空氣質量評價指南》作為行業(yè)基準，雖屬推薦性標準，但仍明確規(guī)定了8種典型VOCs的濃度限值，具體見表1。

實現(xiàn)有效管控的關鍵在于提升制造標準，推動環(huán)保材料替代傳統(tǒng)化工部件，這既是保障駕乘健康的必要條件，也是汽車企業(yè)履行社會責任與技術升級的核心體現(xiàn)。

1.2車內空氣質量檢測系統(tǒng)的構成

現(xiàn)代車輛空氣質量管理系統(tǒng)以分布式傳感網(wǎng)絡為基礎框架，其核心組件包含四類功能單元。即空間定位傳感組，車外PM2.5傳感器實時監(jiān)測外部空氣顆粒物濃度，車內PM2.5傳感器追蹤座艙污染水平；氣流通道監(jiān)測單元，空氣質量傳感器（部署于空調進氣口與循環(huán)風門間）捕獲即將進入艙內的空氣組分；中央分析控制器（空氣質量控制模塊）同步接收車內外PM2.5數(shù)據(jù)及進氣口質量參數(shù)，建立環(huán)境對比模型；執(zhí)行終端聯(lián)動組，基于污染特征動態(tài)驅動負離子發(fā)生器凈化艙內空氣，并向空調控制器發(fā)送循環(huán)模式/新風比例調節(jié)指令，具體如圖1所示。該系統(tǒng)通過三層級架構實現(xiàn)閉環(huán)管理，感知層完成原始數(shù)據(jù)采集（如PM2.5數(shù)值躍變、VOCs濃度梯度）；決策層分析內外污染差值及氣流路徑污染特征；執(zhí)行層協(xié)同負離子凈化與空調風門動作2]。

表1車內空氣中有機物濃度要求

圖1汽車車內空氣質量檢測及凈化裝置圖

2智能凈化器控制技術

2.1智能凈化器的工作原理與構成

智能凈化器由環(huán)境感知模塊、中央控制單元與執(zhí)行機構三部分組成。環(huán)境感知模塊通過多類傳感器協(xié)同工作，揮發(fā)性有機物檢測器持續(xù)監(jiān)測甲醛、苯系物濃度，激光粒子計數(shù)器追蹤PM2.5動態(tài)變化，溫濕度傳感單元補償環(huán)境干擾。中央控制單元整合傳感器數(shù)據(jù)流，結合預置污染特征庫解析污染類型與強度。執(zhí)行機構包含兩級凈化核心，風扇系統(tǒng)驅動氣流通過復合濾網(wǎng)，有效層攔截毛發(fā)等大顆粒，活性炭層吸附有機分子；高壓靜電裝置電離空氣產生活性粒子分解氣態(tài)污染物。各部件通過車輛總線傳輸數(shù)據(jù)，例如當系統(tǒng)識別苯濃度異常升高時，控制單元立即增強活性炭區(qū)域風壓并激發(fā)高壓靜電模塊協(xié)同降解。系統(tǒng)設計需解決傳感器漂移補償、風道流場優(yōu)化與濾材飽和預警等技術[3]

2.2控制策略與算法的研究進展

智能凈化器核心控制算法聚焦動態(tài)環(huán)境中的能效最優(yōu)化，主流方法采用分層決策架構：基礎層實施污染指數(shù)反饋控制，通過實時計算污染物綜合指數(shù) P 驅動設備：

P=α?C_pM2.5+β?C_q??+γ?C_?

式中：系數(shù) α，β，γ 依據(jù)污染物毒性與擴散特性 加權，滿足 y=1 。

調節(jié)層采用增量式PID算法動態(tài)計算風機轉速指令：

Δu（k）=K_p[e（k）?e（k-1）]+K_ie（k）+K_d[e（k）-2e（k-1）]， 1）+e（k-2）] （ （2）

式中： e（k） —當前 P 值與目標偏差； K_p 一 K_i. K_d —整定參數(shù)。

決策層引人情景預判機制，融合導航定位信息預載凈化策略，算法演進重點在于提升多參數(shù)耦合場景的魯棒性，包括采用滑動窗口標定權重系數(shù)、基于卡爾曼濾波的傳感器數(shù)據(jù)融合，以及通過歷史操作記錄優(yōu)化用戶偏好模型。

2.3智能凈化器的自動化調節(jié)與響應機制

自動化響應建立于實時傳感-決策-執(zhí)行閉環(huán)，環(huán)境感知模塊每 200ms 采集污染物濃度梯度變化，控制單元通過突變檢測算法識別有效污染事件，如PM2.5每分鐘增幅超 15% 判定為吸煙事件。決策引擎依據(jù)事件特征觸發(fā)響應鏈，檢測到PM2.5突發(fā)污染時，同步執(zhí)行三步操作：向車身控制器發(fā)送關閉車窗請求；將空調循環(huán)模式切至內循環(huán)；提升風機至最大轉速并激活靜電集塵單元。執(zhí)行機構實施動態(tài)負載分配，風量控制系統(tǒng)按目標潔凈度調節(jié)轉速曲線，電壓模塊依據(jù)污染物類型調整電離強度，對甲醛類分子增強電離電壓至7kV級。系統(tǒng)通過故障診斷矩陣排除誤觸發(fā)，如溫濕度突變導致的甲醛讀數(shù)漂移，并通過記錄用戶手動干預行為持續(xù)優(yōu)化響應閾值[4]。

3車內空氣質量檢測與凈化電器協(xié)同控制研究

3.1車內空氣質量檢測與智能凈化器的協(xié)同工作機制

車內空氣質量管理系統(tǒng)的協(xié)同運行基于“感知-決策-執(zhí)行-反饋”的閉環(huán)架構，如圖2所示。分布式環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡由多類型傳感器構成核心感知層，非分散紅外光譜儀在線解析甲醛濃度波動，電化學苯系物傳感器實施分區(qū)域氣體采樣，激光散射粒子計數(shù)器同步獲取全艙PM2.5分布數(shù)據(jù)，溫濕度復合探頭通過溫漂補償算法提升檢測可靠性。中央控制單元以周期性輪詢機制獲取各節(jié)點數(shù)據(jù)，采用特征提取引擎與污染物特征庫實時比對分析，如甲醛緩釋曲線與突發(fā)煙霧的微分特性差異，建立污染事件分類矩陣。凈化執(zhí)行子系統(tǒng)依據(jù)決策指令啟動多級響應流程，識別到甲醛超標時向車身域控制器發(fā)送空調外循環(huán)指令增強新風置換，同時激發(fā)活性炭濾網(wǎng)強吸附模式，并啟動雙極離子群發(fā)生裝置；應對顆粒物污染則觸發(fā)車窗自動關閉序列，內循環(huán)風道與靜電集塵模塊聯(lián)動進入高速過濾狀態(tài)。

圖2車內空氣質量協(xié)同控制架構圖

3.2 數(shù)據(jù)融合與實時控制策略

多源異構數(shù)據(jù)融合架構實施三層協(xié)同處理機制。空間-時間對齊層采用動態(tài)插值算法補償數(shù)據(jù)離散性，對分布在儀表臺、頂棚及座椅底部的傳感器節(jié)點進行三維坐標建模，每 50ms 將原始數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一時空坐標系，消除因物理位置差異造成的濃度梯度測量誤差。特征級融合引擎構建污染動態(tài)云圖，基于流體力學仿真建立車廂流場模型，通過推演污染物擴散路徑，例如，駕駛位煙塵向空調出風口遷移的軌跡仿真，準確標定乘員呼吸濃度熱點區(qū)域。決策控制層實施多目標動態(tài)平衡策略：當檢測到顆粒物濃度分鐘級增幅超設定閾值時，立即調度預置策略組，具體包括：內循環(huán)閥門開閉時序控制、風機PWM脈寬調制參數(shù)刷新、靜電磁場強度階梯調整，并在凈化進程啟動 200ms 后，激活效果評估算法循環(huán)，驗證處理效果。技術演進聚焦于車規(guī)級多核處理器平臺部署預測控制器（ModelPredictiveControl，MPC），強化復雜擾動環(huán)境下的凈化能力[5]。

3.3車內空氣質量管理系統(tǒng)的智能化發(fā)展方向

新一代系統(tǒng)進化路徑圍繞“全域協(xié)同感知－認知決策增強－車路云一體化”展開。感知層擴展多模態(tài)傳感維度，前向毫米波雷達預判千米級道路場景，如識別隧道入口觸發(fā)尾氣預凈化，艙內紅外熱成像陣列監(jiān)測載員分布與活動狀態(tài)，依據(jù)頭部位置優(yōu)化局部氣流，智能氣味識別傳感器通過分子光譜庫解析揮發(fā)性有機物組分。決策層構建混合智能架構，增量學習模塊持續(xù)采集用戶手動干預數(shù)據(jù)優(yōu)化控制邊界，例如頻繁降低夜間風速，自動調節(jié)至睡眠模式；配置遷移學習引擎，實現(xiàn)跨車型策略適配。協(xié)同控制域推動車際聯(lián)動革新，基于C-V2X廣播協(xié)議傳遞環(huán)境參數(shù)，車輛集群通過分布式學習建立區(qū)域污染擴散特征圖譜，駛入工業(yè)區(qū)前 1.2km 自動激活聯(lián)合凈化預案，全車組關閉外循環(huán)并啟動離子群協(xié)同凈化，路側智能設施同步推送氣象擴散系數(shù)，修正系統(tǒng)計算模型。核心技術攻堅涵蓋車載邊緣計算平臺架構革新，以及制定跨品牌設備通信接口標準，解決生態(tài)鏈互聯(lián)互通壁壘。

4結論

文章明確了車內空氣質量智能凈化系統(tǒng)在于檢測設備與控制設備的協(xié)同聯(lián)動，并揭示了多傳感器協(xié)同感知與閉環(huán)反饋機制對凈化效率的關鍵影響。因此，后續(xù)研發(fā)應優(yōu)先提升核心傳感器精度與車載處理器響應速度，同步優(yōu)化空調系統(tǒng)調節(jié)、空氣凈化裝置調度策略的跨系統(tǒng)兼容框架，加強實際運行環(huán)境中的自適應控制能力。建立覆蓋典型區(qū)域（如城市道路、高速公路、工業(yè)區(qū)等）的污染物數(shù)據(jù)庫，完善極端溫濕度環(huán)境下的算法驗證體系，推動低成本高性能傳感器的車規(guī)級量產落地。

參考文獻

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（編輯 楊景）