基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化.pdf

汽车与设计132023.7基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化陈 丹 刘福华 郝孟军（宜宾职业技术学院 四川 宜宾 644100）摘要：如今，电动汽车动力系统具有电池、电机、电力电子器件等多热源并存的特点。这些关键零部件只能在一定温度范围内保证其性能良好和安全性，同时不同热源之间存在强耦合关系，如电池发热会影响电机，电机的运转状况反过来也会影响电池。为了在复杂工况下保证电动汽车的性能、安全性和舒适性，必须有一个高效稳定的热管理系统来进行精确的温度控制。该文分析电动汽车热管理对象、设计目标及技术方案，探讨基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化路径，以提升电动汽车热管理系统的效率、安全性与适应性。关键词：电动汽车；热管理系统；人工智能注：本文系 2022 年宜宾职业技术学院“新能源汽车控制技术与研发”科技创新团队建设计划资助项目（ybzy20cxtd05）阶段性研究成果。作者简介：陈丹，宜宾职业技术学院讲师，研究方向为汽车热管理系统；刘福华，宜宾职业技术学院副教授，研究方向为车辆工程；郝孟军，宜宾职业技术学院副教授，研究方向为汽车检测与维修技术。近年来，电动汽车得到蓬勃发展，其热管理问题也日益凸显，电池、电机、控制器等关键部件的热管理直接关系电动汽车的性能、安全性与使用寿命。然而，电动汽车动力系统具有多源异构、强耦合的特点，给热管理系统设计优化带来了挑战。在这种背景下，人工智能技术为复杂热管理系统的智能化设计提供了新思路。1 电动汽车热管理系统设计分析电动汽车热管理系统具有多热源并存的特征，包括电池组、电机、功率电子器件等。这些关键部件的工作都伴随着热量的产生。因此，必须对电动汽车的热特征、耦合关系、使用情况等方面进行全面系统的分析，这样才能在复杂条件下实现热管理目标，保证电动汽车的性能、安全性和舒适性。1.1热管理对象电动汽车热管理系统的热管理对象包括电池、电动机、电力电子器件和车内空气等。其一，电池是关键的热管理对象之一。电池在充放电过程中会产生热量，过高的温度会对电池的使用寿命和性能造成负面影响1。因此，热管理系统需要通过散热和冷却手段，将电池的温度控制在适宜范围内。其二，电动机也需要进行热管理。电动机在工作过程中会产生热量，温度过高会影响其效率和使用寿命，所以热管理系统需要有合适的冷却方式，确保电动机的温度处于适宜范围内。其三，电力电子器件如逆变器和充电器等也需要进行热管理。这些器件在工作时会产生热量，如果温度过高，可能会发生故障或遭到损坏。其四，车内空气的热管理也至关重要。电动汽车的空调系统需要调节车内温度和湿度，提供舒适的驾乘环境。通过合理的设计和控制，热管理系统可以优化车内空气分布和循环，确保驾乘人员的舒适感。1.2设计目标电动汽车热管理系统针对不同热管理对象的特点有不同的设计目标，但总体目标是为热源组件提供合适的工作温度环境，使其处于最佳的温度范围内，从而达到确保电动汽车性能、安全性和舒适性的目的2。具体来说，动力电池的工作温度一般为1535，过冷会降低电池化学反应速率，影响放电性能，过热会加速电池衰减，缩短电池的使用寿命。因此，需要通过热管理使电池温度保持在该区间。而对于驱动电机，其过热会降低效率，并导致绝缘损坏，过冷会使绝缘性能降低。这些问题都会影响电机的正常输出。功率电子器件更是只能在较小的温度范汽车与设计14汽车测试报告围内保证转换效率。可以看出，针对不同热源器件的工作特性，热管理系统需要具备精确、稳定的温控能力。只有做到这些，才能在复杂条件下使电动汽车的电池和电机等关键器件的温度处于最佳工作状态，从而最大限度地挖掘电动汽车的性能潜力。1.3技术方案电动汽车热管理系统设计人员在确定了热管理对象并对不同的设计目标进行论证之后，会采用多种技术方案来有效管理热量。其一，冷却系统是热管理的核心技术之一，包括散热器、冷却液和泵等组件。冷却液通过散热器与环境中的空气进行热交换，将热量带走。这种技术方案适用于电动汽车的电池、电动机和电力电子器件的冷却。其二，热泵技术被广泛应用于电动汽车热管理系统中。热泵系统可以通过逆转制冷循环来实现制冷和加热功能。在制冷模式下，热泵系统可以将热量从一个区域转移到另一个区域，从而降低电池和其他组件的温度。而在加热模式下，其可以利用废热或外部能源来加热车内空气或其他需要加热的部件。其三，液冷板技术也是一种常见的热管理方案。液冷板是一种通过在电池或电动机等组件表面覆盖热导板和冷却管路的方式来提高散热效率的技术3。通过热导板，热量可以均匀地分布在冷却管路，然后通过循环的冷却液被带走。这种技术方案可以实现紧凑的设计和高效的热管理。还有一些其他的技术方案被用于电动汽车热管理系统，如热管技术、相变材料技术和热电材料技术等。这些技术可以通过传导、辐射或吸收热量的方式来实现热管理。2 基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化2.1构建热管理多源异构数据平台，应用深度学习等算法构建电动汽车热管理的多源异构数据平台，是进行基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化的重要基础。该数据平台要达到 5 个方面的要求。一是能够采集各热源组件的实时状态数据、整车运行参数及环境条件数据。二是能够收集电池的电压、电流、温度数据，反映电池的发热状态。三是能够收集电机的转速、转矩、温度数据，反映其热负荷。四是能够收集电控器件的温度、功率消耗数据等。五是能够采集车辆的行驶速度、功率需求、蓄电池SOC 等参数，同时要能够获得车辆环境温度、风速等数据。这些多源异构数据可以用于建立在线实时传输的广域车联网，以进行统一集中式管理。然后借助云计算平台资源，利用深度学习等人工智能算法，建立电池热产生模型、电机损耗热模型、热传递耦合模型等，实现对不同热源热力学特性的准确描述，在此基础上预测关键器件的温度变化趋势、热管理系统的综合状态，为热管理系统的智能化优化设计提供支持4。构建汇聚热管理系统多源异构数据的智能平台，运用大数据分析和深度学习等算法建立精确模型，实现对热管理系统工作状态的预测和评估，是进行基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化的基础和前提，可以显著提升设计的针对性和有效性。2.2预测关键器件温度变化，评估系统热状态在基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化中，预测关键器件温度变化和评估系统热状态是至关重要的步骤。通过准确预测器件的温度变化，可以优化冷却系统的设计和控制策略，以确保器件在安全的温度范围内高效工作。第一，预测器件温度变化需要建立一个有效的模型来描述器件的热行为。这个模型可以基于物理原理、经验公式或数据驱动的机器学习方法来构建。物理模型考虑了器件的热传导、辐射和对流等机制。经验公式是基于过去的试验数据和经验规律进行建模。机器学习方法可以通过训练大量的历史数据，学习器件温度与其他因素之间的复杂关系，从而预测未来的温度变化。这些方法可以根据具体的应用和需求进行选择和组合，以获得最准确的预测结果。第二，预测器件温度变化需要输入多个参数，包括环境温度、电流负载、工作时间等。环境温度是指器件周围的环境条件，对器件温度的影响很大。电流负载是指器件的电流消耗，会产生热量并影响器件的温度。工作时间是指器件工作的持续时间，它对温度的累积效应也需要考虑。通过收集和监测这些实时数据，可以为预测模型提供准确的输入，从而实现精确的温度预测。第三，在预测器件温度变化的基础上，评估系统热状态，确定是否需要采取进一步的措施来调整热管理系统。通过分析温度曲线和设定的温度阈值，可以判断器件是否处于正常温度范围内，如果温度接近或超过阈值，则表示存在过热的风险，应立即采取措施降低温度。此时，热管理系统可以通过自动启动散热装置、调整冷却液流量或改变风扇速度汽车与设计152023.7等方式来降低器件温度。在评估系统热状态的过程中，还可以通过比较实际温度和预测温度的差异来检测潜在的故障或异常情况，并触发相应的警报或故障诊断机制。在基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化中，预测关键器件温度变化和评估系统热状态是关键步骤。准确预测器件温度变化可以优化热管理系统的设计和控制策略，评估系统热状态可以实时监测和调整系统工作，确保器件在安全的温度范围内高效工作。2.3以评估结果指导系统仿真与热控制参数优化基于人工智能建立的电动汽车热管理系统状态评估模型，可以为后续的系统优化设计提供重要的支撑。第一，评估结果可以用来指导热管理系统的仿真建模与仿真优化。将评估结果中预测出的热源温度曲线、系统热状态特征等数据输入热管理系统仿真模型，然后进行多种方案的仿真对比分析，以确定在不同工况下最优的系统控制策略和结构方案。经过大量仿真验证，可以找出电机冷却、电池布置结构、流道设计等方面的最佳匹配方案。第二，评估结果可以用来优化热管理系统的参数设定。利用预测出的关键器件温度曲线，可以反算出合理的参数控制范围。在此基础上，可采用在线自适应优化算法，实现对流量、风扇转速等热控制参数的实时调节，保证其值处于当前热负荷状态下的最优点，避免资源浪费。基于人工智能的系统状态评估，为热管理系统模型设计与控制参数优化提供了更加科学有效的指导，可以显著提升热管理系统的性能和适应性，是进行热管理系统智能化设计的重要手段。2.4优化系统架构与布局迭代在基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化中，进行系统架构与布局的迭代优化是关键步骤。不断优化系统架构和布局，可以最大限度地提高热管理系统的效率和性能。其一，系统架构的优化涉及确定热管理系统中各个组件的位置和连接方式，这需要考虑器件之间的热交换关系、能源传输路径和散热效率等因素。通过建立物理模型和仿真分析，可以评估不同的架构方案，并基于预测的器件温度和热流分布来选择最佳的方案。而人工智能可以通过学习大量历史数据和模拟试验，自动发现和优化系统架构，以实现最佳的热管理效果。其二，系统布局的优化涉及确定热管理系统中各个组件的位置和空间分配。人工智能利用大量的历史数据和模拟结果，自动学习和优化布局，从而提供最优的热管理方案。这需要考虑器件的热负荷、体积限制和散热条件等因素，通过使用优化算法，如遗传算法或粒子群算法，搜索最佳的组件布局，以最大限度地提高散热效率和空间利用率。在基于人工智能的电动汽车热管理系统设计优化中，系统架构与布局的迭代优化是一个复杂且关键的过程，其涉及多个因素的权衡和优化，需要综合考虑热交换、能源传输和散热效率等方面的要求。而利用人工智能的强大计算和学习能力，可以加速优化过程，并为电动汽车提供高效、可靠和安全的热管理解决方案。3 结束语在电动汽车高速发展的背景下，其热管理系统的智能化和优化是一个重要课题。分析电动汽车热管理系统的热管理对象、设计目标和技术方案，详细探讨在人工智能技术的推动下，如何进行热管理系统的智能设计，包括建立热管理多源异构数据平台，利用深度学习进行系统状态评估，以评估结果指导仿真和控制策略优化，进行系统架构和布局优化。人工智能为电动汽车热管理系统的智能化提供了新的思路和有效手段。当然，这还需要进行持续的研发与应用积累，以应对更为复杂的热管理问题，推动电动汽车热管理系统朝更高效、更智能的方向发展。参考文献：1 阎明瀚.增程式电动汽车电池热管理系统优化设计策略 J .汽车测试报告,2 0 2 3(4):1 3-1 5.2 杨林.纯电动汽车动力电池热管理系统设计及仿真优化 D .杭州:浙江大学,2 0 2 1.3 胡远志,罗毅.纯电动汽车制冷工况下电池直冷优化设计 J .重庆理工大学学报(自然科学),2 0 2 3(2):1 2 3-1 3 3.4 蔡诚,王鹿军.基于电动汽车热管理系统的设计与控制策略的研究 J .时代汽车,2 0 2 2(1 7):1 2 7-1 2 9.