資料介紹
隨著人們對汽車的舒適性要求越來越高,汽車空調作為舒適性的關鍵功能件,其性能直接影響著用戶體驗,是評價整車舒適性的重要因素。自動空調通過對乘客的設定溫度和傳感器采樣到的車內溫度、環境溫度、陽光強度、蒸發器溫度進行特定的計算方式,算出車內的控制溫度信息(制冷量和制熱量的需求信息),來確定模式風門、溫度風門、鼓風機風速、內外循環的控制,從而達到控制車內溫度的需求。目前國內學者在自動空調控制方面已有大量研究,李睿欽等、張義等將增量式PID算法應用在汽車自動空調控制中,同時指出系統本身輸入條件的復雜性使得PID參數整定將很麻煩,可能導致控制效果不佳,鑒于此將諸如模糊和神經網絡等融入參數整定中,實現在線調整PID參數,一定程度上增強了控制的適應性,但也增加了求解器的復雜程度。江志斌等、JIANG等分析了模糊控制方法,用車內溫度設定值與實際溫度之間的溫差E及E的變化率EC作為輸入量控制各輸出。然而模糊控制主要依賴模擬人的經驗判斷,其控制精度不高,存在穩態誤差,且會由于系統遲滯,需要較長時間才能實現溫度的穩定。吳寶志等利用BP網絡強大的數據擬合能力,從乘客實際需求數據反向推導各控制參數,但若直接使用BP網絡作為核心算法擬合輸出量控制參數,則訓練樣本的信息采集量巨大。
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