预测冷却液温度控制策略的研究与评估
发动机冷却系统是现代汽车中至关重要的一个子系统,对于发动机的正常运行和性能表现具有重要影响。然而,由于道路条件的变化,传统的冷却液温度控制策略可能无法满足不同工况下的要求。本文提出了一种基于预测的冷却液温度控制策略,通过利用GPS/导航数据和模型预测控制(MPC)技术,结合成本函数最小化和系统/部件约束条件的优化方法,以实现发动机工作温度的最佳调节。
引言
在发动机运行过程中,冷却液的温度对发动机性能和燃油效率具有重要影响。传统的冷却液温度控制策略通常基于MAP图或模型,通过监测发动机转速、油门踏板位置、发动机扭矩和加油速度等参数来调整冷却液的温度。然而,这种方法无法应对道路坡度变化所导致的冷却液温度异常情况。
冷却液温度预测控制策略
本文提出了一种基于预测的冷却液温度控制策略,通过利用GPS/导航数据和模型预测控制(MPC)技术,结合成本函数最小化和系统/部件约束条件的优化方法,以实现发动机工作温度的最佳调节。具体步骤如下:
2.1 数据感知与状态识别
通过GPS/导航数据,获取车辆位置、限速、高程和坡度等道路信息。这些数据可以帮助我们识别当前的行驶状态,包括平路、上坡和下坡等情况。
2.2 模型预测控制(MPC)
利用MPC技术对感知到的道路信息进行处理,并对车辆未来轨迹的热行为进行预测。MPC可以根据当前状态和未来预测,生成最佳的控制策略来调节冷却液温度。
2.3 成本函数最小化与约束条件
为了将发动机工作温度调节到能够产生最佳燃油效率的理想水平,我们引入一个成本函数来衡量不同温度下的燃油效率,并根据该函数来确定目标冷却液温度的最佳时间和曲线。同时,我们也考虑系统和部件的约束条件,如冷却系统的能力和安全性要求。
技术效益评估
为了评估该预测冷却液温度控制策略的效益,我们采用GT-SUITE和Simulink联合仿真平台进行实验。通过模拟不同道路条件下的工况,比较该策略与传统方法的性能差异,并分析其对发动机燃油效率和性能的影响。
结果与讨论
通过仿真实验,我们观察到预测冷却液温度控制策略在各种工况下表现出更好的性能。在陡坡上,该策略可以避免发动机冷却不足的情况,保持冷却液温度在安全范围内。而在下坡时,该策略可以有效降低冷却液温度,避免发动机过热的问题。
结论
本文提出了一种基于预测的冷却液温度控制策略,通过利用GPS/导航数据和模型预测控制(MPC)技术,结合成本函数最小化和系统/部件约束条件的优化方法,实现发动机工作温度的最佳调节。仿真实验结果表明该策略在各种工况下都能够表现出良好的性能,并对发动机燃油效率和性能产生积极影响。未来的工作可以进一步优化该策略,并进行实际车辆实验验证其效果。
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