重型柴油機冷卻風(fēng)扇和水泵的功率分配對熱管理系統(tǒng)總能耗的影響

謝 輝，康 娜

(天津大學(xué)內(nèi)燃機燃燒學(xué)國家重點實驗室，天津 300072)

重型柴油機冷卻風(fēng)扇和水泵的功率分配對熱管理系統(tǒng)總能耗的影響

謝 輝，康 娜

(天津大學(xué)內(nèi)燃機燃燒學(xué)國家重點實驗室，天津 300072)

針對一款重型卡車用柴油機，在 GT-SUITE平臺上系統(tǒng)研究了電動風(fēng)扇和電動水泵功率分配對熱管理系統(tǒng)運行總能耗的影響規(guī)律，提出了風(fēng)扇和水泵功率分配控制策略. 為了減少水溫控制的波動，降低系統(tǒng)控制能耗，提出采用一種基于主動擾動觀測的控制算法．通過穩(wěn)態(tài)工況和 HUDDS循環(huán)工況的仿真，驗證了該算法降低能耗的效果．結(jié)果表明：穩(wěn)態(tài)工況下風(fēng)扇和水泵功率分配的不同可造成 2%～56%的總能耗差異．HUDDS工況下，通過風(fēng)扇和水泵的功率分配控制，總能耗可節(jié)能約8%．相對于PID水溫控制，采用主動抗擾控制算法可節(jié)約附件總能耗5%左右，出口水溫和進(jìn)出口溫差的控制精度可分別改善24%和40%.

熱管理系統(tǒng)一維建模；風(fēng)扇和水泵功率分配；主動抗擾控制算法；附件總能耗復(fù)合優(yōu)化策略

隨著汽車節(jié)能減排要求的日益提高，發(fā)動機熱管理系統(tǒng)面臨新的挑戰(zhàn)．傳統(tǒng)發(fā)動機熱管理系統(tǒng)中水泵、風(fēng)扇等附件的轉(zhuǎn)速與發(fā)動機轉(zhuǎn)速硬性機械耦合，在部分工況，尤其是高轉(zhuǎn)速中低負(fù)荷下附件浪費嚴(yán)重[1-3]．為此，以電動水泵、電動風(fēng)扇等可變附件為代表的智能熱管理系統(tǒng)引起了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注.密歇根大學(xué)的Cho[4]、Ricardo公司的Revereault等[5]采用電控冷卻水泵取代了機械水泵，通過降低寄生損失和啟動階段摩擦損失，使水泵節(jié)能約 87%．Page等[6]在M1084A1 FMTV 5,t的貨車上同時安裝了電動水泵、電動風(fēng)扇和電子節(jié)溫器，其穩(wěn)態(tài)工況下的燃油消耗率降低了5%～20%．Behr公司對配備有電動水泵和電動風(fēng)扇的熱管理系統(tǒng)的研究發(fā)現(xiàn)：發(fā)動機最大功率下，電動風(fēng)扇和電動水泵的功率分配可對熱管理系統(tǒng)總能耗產(chǎn)生顯著影響，其差異可達(dá)2%～10%[7]．因此，對于智能熱管理系統(tǒng)，實現(xiàn)電動風(fēng)扇和電動水泵功率的優(yōu)化分配控制，具有降低系統(tǒng)運行能耗的巨大潛力.

確保水溫處于合理值是熱管理系統(tǒng)的首要控制目標(biāo)．由于發(fā)動機水溫控制存在大時滯、非線性、多變量耦合等難點，目前常規(guī)的 PID[8-9]、Lyapnov[10-11]及模糊[12-13]等控制方法，基于水溫偏差進(jìn)行反饋控制，需要大量實驗標(biāo)定，且控制過程中效率較低，能量消耗較大．因此，采用先進(jìn)的水溫跟蹤控制算法，降低控制對模型的依賴性以及控制過程中的波動，是降低熱管理系統(tǒng)運行能耗的另一重要途徑．

本文針對一款重型卡車用柴油機，在GT-SUITE平臺上系統(tǒng)研究了電動風(fēng)扇和電動水泵功率對熱管理系統(tǒng)運行總能耗的影響規(guī)律，提出了風(fēng)扇和水泵功率分配控制策略．為了減少水溫控制的波動，降低系統(tǒng)控制能耗，本文提出采用一種基于主動擾動觀測的控制算法．通過穩(wěn)態(tài)工況和HUDDS循環(huán)工況的仿真，驗證了該附件總能耗復(fù)合優(yōu)化算法降低能耗的效果．

1.1 發(fā)動機一維仿真模型構(gòu)建

如圖1所示，本文選用濰柴WP12.480柴油機作為建模對象，具體參數(shù)如表 1所示．發(fā)動機本體集成了進(jìn)排氣、燃油等多個系統(tǒng)．發(fā)動機燃燒模型采用Wiebe放熱模型．發(fā)動機傳熱模型采用Woschni模型并考慮了多區(qū)缸頭和缸套傳熱．圖2給出了發(fā)動機外特性扭矩和有效燃油消耗率(BSFC)校核曲線，誤差在1%以內(nèi).

圖1 發(fā)動機熱管理系統(tǒng)GT-SUITE示意Fig.1 General view of engine thermal management system in GT-SUITE

表1 WP12.480柴油機參數(shù)Tab.1 WP12.480 diesel engine specification

1 發(fā)動機及熱管理系統(tǒng)建模和校核

圖2 發(fā)動機外特性扭矩和BSFC校核曲線Fig.2 Engine external torque and BSFC validation curves

為了分析熱管理系統(tǒng)附件能耗優(yōu)化控制的規(guī)律以及發(fā)動機水溫控制的難點，本文利用GT-SUITE一維仿真軟件搭建了發(fā)動機及熱管理系統(tǒng)仿真模型，如圖 1所示．模型主要由發(fā)動機本體、缸體缸套傳熱、潤滑油路和外部冷卻循環(huán)回路組成．其中電動風(fēng)扇和水泵的控制策略集成于 Matlab/Simulink模塊中，并實現(xiàn)了與GT-SUITE的耦合仿真分析.

表2 熱管理系統(tǒng)基本參數(shù)Tab.2 Basic specification of thermal management system

1.2 熱管理系統(tǒng)一維仿真模型構(gòu)建

采用 GT-SUITE的標(biāo)準(zhǔn)模塊，構(gòu)建了由節(jié)溫器、風(fēng)扇、散熱器、水箱、水泵等主要部件構(gòu)成的車用重型柴油機熱管理系統(tǒng)模型．其中，風(fēng)扇、水泵(轉(zhuǎn)速/流量/壓升)、散熱器(水側(cè)和空氣側(cè)流量/壓降/傳熱量)均采用了基于特性 MAP的建模方式．冷卻水流動狀態(tài)由一維 N-S流動方程來描述. 熱管理系統(tǒng)主要部件的基本參數(shù)如表 2所示．水泵和風(fēng)扇的特性 MAP如圖3所示．

1.3 熱管理系統(tǒng)一維仿真模型的標(biāo)定

根據(jù)實測的風(fēng)扇和水泵能耗數(shù)據(jù)，標(biāo)定了空氣側(cè)阻力系數(shù)和冷卻液回路的阻力系數(shù)．通過校核，風(fēng)扇功率的實驗和仿真值偏差可以控制在 5%以內(nèi)，如圖4所示．對不同工況下水泵給水量進(jìn)行校核，偏差在1%以內(nèi)，如圖5所示.

圖3 水泵和風(fēng)扇特性MAPFig.3 Performance MAP of fan and pump

圖4 風(fēng)扇功率仿真與實驗值對比Fig.4 Comparison of fan power between simulation and experimental values

圖5 冷卻液流量仿真與實驗值對比Fig.5 Comparison of coolant mass flow between simulation and experimental values

基于上述附件的標(biāo)定結(jié)果，本文以傳統(tǒng)熱管理為例，在8個工況點(1,200,r/min和1,900,r/min 2個轉(zhuǎn)速，25%、50%、75%、100% 4種負(fù)荷)對冷卻液帶走熱量進(jìn)行了實驗校核，結(jié)果如圖 6所示．可以看出模型在8個工況點的散熱量估算誤差均在5%以內(nèi)．

圖6 冷卻液帶走熱量實驗與仿真值對比Fig.6 Comparison of coolant heat transfer between simulation and experimental values

2 風(fēng)扇和水泵功率分配對附件總能耗的影響及面向控制的建模

2.1 風(fēng)扇和水泵功率分配對附件總能耗的影響規(guī)律

圖 7為標(biāo)定轉(zhuǎn)速(2,100,r/min)下，發(fā)動機出口水溫一定時風(fēng)扇和水泵功率分配對于附件總能耗的影響曲線．可以看到，隨著負(fù)荷的下降，附件總能耗整體降低，且總能耗最優(yōu)點(紅點)逐漸向水泵功率減小的方向偏移．隨著水泵功率的增大，風(fēng)扇功率逐漸降低，附件總能耗特性呈 U型規(guī)律變化．發(fā)動機 100%和 75%負(fù)荷時，隨著水泵功率的增加，風(fēng)扇功率略微下降，降幅很小，不同功率分配對應(yīng)的總能耗差異僅在 2%～6%之間．在 50%和 25%負(fù)荷下，風(fēng)扇功率受水泵功率變化的影響增強，使得總能耗變化幅度增加，不同功率分配下的總能耗差異在 11%～56%之間，即功率分配帶來的節(jié)能效果隨著負(fù)荷的下降而增大(由 2%增大至 56%)．在風(fēng)扇和水泵功率分配的過程中，還需要同時考慮水泵自身給水能力(轉(zhuǎn)速不能超越上限)和發(fā)動機熱應(yīng)力(進(jìn)出口溫差和出口水溫控制在合理范圍內(nèi))的雙重限制．

圖7 2,100,r/min、不同負(fù)荷下總能耗隨風(fēng)扇和水泵功率分配變化特性曲線Fig.7 Total power consumption curves based on different fan and pump power distribution features under 2,100,r/min，various loads

圖8為發(fā)動機75%負(fù)荷、不同轉(zhuǎn)速、相同出口水溫下附件總能耗隨風(fēng)扇和水泵功率分配變化的特性曲線．在此工況下，附件總能耗隨著功率分配變化呈U型分布．隨著發(fā)動機轉(zhuǎn)速(1,900～1,300,r/min)的降低，由風(fēng)扇和水泵功率分配帶來的節(jié)能潛力逐步減小(由21%降至11%).

圖8 75%負(fù)荷、不同轉(zhuǎn)速下總能耗隨風(fēng)扇和水泵功率分配變化的特性曲線Fig.8 Power distribution features of fan and pump under different engine speeds and 75% load

圖 9為發(fā)動機轉(zhuǎn)速 1,300,r/min、75%負(fù)荷、不同出口水溫(90～105,℃)下附件總能耗隨功率分配變化的特性曲線．可以發(fā)現(xiàn)，隨發(fā)動機出口水溫提高，風(fēng)扇功率顯著降低，使得附件總能耗整體下降，但節(jié)能潛力增大(由 9%升高至 18%)．附件總能耗最優(yōu)點向水泵功率降低的方向偏移.

圖9 1,300,r/min、75%負(fù)荷、不同出口水溫下總能耗隨風(fēng)扇和水泵功率分配變化特性曲線Fig.9 Power distribution features of fan and pump under different outlet temperatures，1,300,r/minand 75% load

綜上所述，發(fā)動機附件總能耗隨著附件功率分配規(guī)律始終呈 U型分布. 標(biāo)定轉(zhuǎn)速下，隨著負(fù)荷的增大，功率分配帶來的能耗差異逐步增大(2%～56%)；部分負(fù)荷，隨發(fā)動機轉(zhuǎn)速降低，功率分配帶來的節(jié)能潛力下降(21%降至11%)．出口水溫升高，附件總能耗下降，功率分配的節(jié)能潛力增大．在附件功率分配的過程中，需要考慮發(fā)動機熱安全線(出口水溫最大值和進(jìn)出口溫差最大值)和水泵風(fēng)扇給水能力線(水泵風(fēng)扇轉(zhuǎn)速最大值)的限制．

2.2 面向附件總能耗優(yōu)化控制的建模

為實現(xiàn)熱管理系統(tǒng)總能耗與風(fēng)扇水泵功率的分配，并保證熱管理系統(tǒng)中水溫的有效控制，本節(jié)建立了熱管理系統(tǒng)面向附件總能耗優(yōu)化控制的模型．系統(tǒng)的物理模型如圖10所示．

發(fā)動機熱管理系統(tǒng)被抽象為由產(chǎn)熱源(發(fā)動機)和散熱源(散熱器)組成的熱平衡系統(tǒng)．發(fā)動機產(chǎn)生的熱量經(jīng)缸壁與冷卻液換熱，冷卻液經(jīng)過散熱器與空氣換熱，保證冷卻液溫度可控. 由能量守恒可得，發(fā)動機側(cè)為

圖10 熱管理系統(tǒng)物理模型Fig.10 Thermal-fluid model of thermal management system

式中：Ce為發(fā)動機熱容；Qin為發(fā)動機缸壁與冷卻水傳熱量；Q1為冷卻水帶走的熱量；αwc為缸壁與冷卻水之間的換熱系數(shù)[14](與水側(cè)雷諾數(shù)、普朗特數(shù)相關(guān))；Tw、Tout、Tin、ΔT分別為發(fā)動機缸壁溫度、出口水溫、進(jìn)口水溫、進(jìn)出口溫差；m?和 Cc分別為冷卻液流量和比容；A1為水套換熱面積．

散熱器側(cè)為

式中：Cr為散熱器熱容；Q0為散熱器散熱損失；Q2為空氣帶走的熱量；ε為換熱器效率；Tr為散熱器冷卻液出口溫度；Te和T∞為空氣升高的溫度和環(huán)境溫度．

發(fā)動機進(jìn)口水溫為

式中 m?1和 m?2分別為小循環(huán)和大循環(huán)水流量.

基于上述式(1)～式(7)推導(dǎo)，在附件功率分配過程中，需要考慮電動風(fēng)扇功率 Pfan和電動水泵功率Ppump分配對附件總能耗的影響規(guī)律．根據(jù)轉(zhuǎn)速比例定律，風(fēng)扇和水泵的能耗分別與對應(yīng)的流量呈3次方關(guān)系．由此推導(dǎo)可得

式中 A、B為水泵和風(fēng)扇設(shè)計參數(shù)，可通過風(fēng)扇和水泵性能測試曲線予以標(biāo)定．本文中假定附件總能耗為Psum，將式(8)和式(9)代入可得

根據(jù)式(10)，可得到以下2個基本規(guī)律．

(1) ΔT 不變時，隨著 Tout的增大，Ppump和 Pfan均減小，總能耗Psum降低.

(2) Tout不變、Ppump減小時，m?降低，散熱器水側(cè)雷諾數(shù)降低，導(dǎo)致了水側(cè)換熱系數(shù)降低，散熱器換熱效率ε降低[15]，為滿足發(fā)動機冷卻需求，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速升高，Pfan增大．在 Pfan減小與Ppump增大的折中過程中，總能耗Psum理論上存在最優(yōu)點.

3 附件總能耗復(fù)合優(yōu)化算法設(shè)計

基于上述分析，本文提出了一種簡單易行的附件總能耗復(fù)合優(yōu)化算法(optimized control，active disturbance rejection control，ODRC)．①依據(jù)發(fā)動機轉(zhuǎn)速、負(fù)荷變化，由風(fēng)扇和水泵功率優(yōu)化分配模塊給出優(yōu)化的風(fēng)扇和水泵功率，進(jìn)而通過水溫計算模塊給出理想的出口水溫和溫差控制目標(biāo)，實現(xiàn)附件功率分配優(yōu)化(第 1級優(yōu)化)．②基于上述功率分配優(yōu)化算法，采用主動抗擾控制(active disturbance rejection control，ADRC)方法[16]，提高目標(biāo)水溫的閉環(huán)控制效率，降低瞬態(tài)過程的控制能耗(第2級優(yōu)化)，利用兩級優(yōu)化降低附件總能耗．控制框架如圖11所示．

圖11 熱管理系統(tǒng)附件總能耗復(fù)合優(yōu)化控制框架Fig.11 Control structure of ODRC on thermal management system

此控制框架中包括附件功率分配模塊和主動抗擾控制(ADRC)器．其中，附件功率分配模塊根據(jù)發(fā)動機工況確定最佳的風(fēng)扇和水泵功率(Pfan和Ppump)，經(jīng)目標(biāo)水溫模塊計算，即在發(fā)動機特定工況下可由式(8)和式(9)計算出此工況下發(fā)動機理想的最佳出口水溫(Tout_op)和進(jìn)出口溫差( ΔTop)．最后基于 2個ADRC控制模塊，分別由 ufan和 upump進(jìn)行水溫的閉環(huán)控制．

3.1 基于風(fēng)扇和水泵功率的優(yōu)化分配

附件功率分配最優(yōu)解為

式中：Pheatloss和 Pfriction分別為發(fā)動機與外界熱交換損失和摩擦損失，本文暫不考慮；N為轉(zhuǎn)速.

上述最優(yōu)求解過程較為復(fù)雜，為簡化求解過程，本文通過標(biāo)定形成發(fā)動機全工況范圍下風(fēng)扇和水泵功率優(yōu)化分配MAP(見圖12，出口水溫為363,K)，進(jìn)而實現(xiàn)附件總能耗的第1級優(yōu)化．

圖12 熱管理系統(tǒng)風(fēng)扇和水泵功率優(yōu)化分配MAPFig.12 Optimized power distribution MAP of fan and pump of thermal management system

3.2 基于ADRC的低能耗水溫閉環(huán)控制

為實現(xiàn)水溫閉環(huán)控制，基于式(1)～式(7)，將熱管理系統(tǒng)模型歸納為用于控制的兩輸入兩輸出系統(tǒng)，即

由于本文中發(fā)動機目標(biāo)出口水溫均高于節(jié)溫器全開時的溫度，故假定 Tin＝Tr．控制目標(biāo)為 Tout和Tin，控制變量分別為風(fēng)扇轉(zhuǎn)速和水泵轉(zhuǎn)速將式(12)變形為可以用于控制的狀態(tài)空間，即

其中

為實現(xiàn)水溫的閉環(huán)控制，基于ADRC思想，將式(13)轉(zhuǎn)換為2個一階微分方程，其中風(fēng)扇回路模型可轉(zhuǎn)換為

式中：ffan為風(fēng)扇回路擾動，為B(1，2)在某一個固定工況點下近似的常數(shù).

對式(13)進(jìn)行如下變形：

式中 fpump為水泵回路擾動．

針對Tout和Tin兩個回路分別設(shè)計一階ADRC控制器，由于 2個回路設(shè)計類似，故本文僅以 Tout回路為例對ADRC控制器算法予以說明．首先ADRC控制器將式(13)轉(zhuǎn)化為如下狀態(tài)空間：

式中：x2為擴張狀態(tài)，x2＝ ffan；h為未知擾動，h＝

于是，可以構(gòu)建線性狀態(tài)觀測器(LESO)為

式中：L為觀測器增益向量；z為待觀測態(tài)，也就是式(13)中的Tout和ffan的估計值通過設(shè)計的控制律(Z2為真實擾動觀測值)，可以將式(13)近似變換為 y≈u0，很容易通過一個比例控制進(jìn)行控制，即

式中：r為設(shè)定值；Z1為x1的估計值；Kp為比例系數(shù)，這里比例系數(shù)可以利用基于帶寬的參數(shù)整定方法[17]實現(xiàn)快速調(diào)參．本文中風(fēng)扇和水泵的 ADRC控制器參數(shù)如表3所示．

表3 風(fēng)扇和水泵的ADRC控制器參數(shù)Tab.3 ADRC control parameters of fan and pump

4 附件總能耗復(fù)合優(yōu)化策略效果驗證

在第1節(jié)建立的仿真平臺上，對比了ODRC與PID控制算法在水溫控制精度和能耗方面的差異.采用誤差絕對值對時間積分的性能指標(biāo)ITAE[18]，即

作為水溫控制精度的評價指標(biāo).

4.1 ODRC階躍測試控制效果分析

圖 13給出了發(fā)動機標(biāo)定轉(zhuǎn)速下負(fù)荷階躍(0.5～2.0,MPa)時ODRC與PID的控制效果對比.

圖13 標(biāo)定工況點負(fù)荷階躍ODRC與PID控制效果對比Fig.13 Control performance comparison of ODRC and PID at rated point

如圖 13所示，在負(fù)荷階躍過程中，ODRC中觀測器LESO通過對負(fù)荷變化帶來影響的主動觀測，使得其風(fēng)扇轉(zhuǎn)速可以在水溫產(chǎn)生明顯偏差之前產(chǎn)生補償動作，比PID控制器的響應(yīng)更超前，從而避免了調(diào)節(jié)過程中出現(xiàn)過高的風(fēng)扇轉(zhuǎn)速/功耗，因此有效降低了控制能耗，提升了水溫控制的抗擾能力，體現(xiàn)出更高的控制效率．變發(fā)動機轉(zhuǎn)速工況下，水溫控制效果與之類似．表4中給出了具體的對比結(jié)果.

表4 階躍測試控制效果評價Tab.4 Evaluation for the control performance by step test

可以看出：發(fā)動機轉(zhuǎn)速和負(fù)荷階躍變化時，相對于PID、ODRC作用下的能耗改善約6%～8%，Tout和ΔT的ITAE優(yōu)化了30%和90%左右. 以上2個測試結(jié)果印證了ODRC中ADRC算法對降低控制能耗、提升水溫控制抗擾能力發(fā)揮的重要作用.

4.2 HUDDS下控制效果對比

在道路工況下，發(fā)動機運行工況頻繁波動，水溫的控制管理更為復(fù)雜多變.為了更系統(tǒng)地評價 ODRC的控制效果，本文在HUDDS工況下，設(shè)計了3種控制測試實例(見表 5)，通過相互對比，評價了 ODRC中功率分配優(yōu)化和控制能耗優(yōu)化的效果.出口水溫參考文獻(xiàn)[19]中的優(yōu)化管理方法，設(shè)定發(fā)動機怠速(n＜700,r/min，BMEP＜0.5,MPa)時目標(biāo)值為 368,K，其余工況為保證發(fā)動機安全性，定為363,K.

通過對比表5中的第1行和第2行，水溫閉環(huán)控制均采用 PID算法，將功率未分配(進(jìn)出口溫差固定為 7,K)變?yōu)榛诎l(fā)動機工況查詢的功率分配最優(yōu)值(基于功率分配MAP)以后，Psum改善了8%.這一結(jié)果驗證了功率分配優(yōu)化(第1級優(yōu)化)對Psum改善的重要作用.在采用優(yōu)化的功率分配算法的基礎(chǔ)上，將PID算法改為ADRC算法(表5第3行，即ODRC算法)，能耗效果對比如圖14和圖15所示.

可以看到，水溫的控制精度有了明顯提升(Tout控制精度提升 24%，ΔT的控制精度提升 40%)，同時，Psum也得到較大幅度的降低．其原因在于：①采用了控制效率更高的 ADRC算法，其控制過程的能耗得到了明顯的改善，具體表現(xiàn)為水泵和風(fēng)扇的波動幅度減小，高轉(zhuǎn)速運行的比例顯著下降；②由于實際水泵和風(fēng)扇的功率分配值更趨于最優(yōu)值(散熱器效率處于優(yōu)化值，只需要較低的風(fēng)扇功率就可以實現(xiàn)有效散熱)，進(jìn)一步改善了 Psum．由此驗證了 ODRC中第2級優(yōu)化(控制能耗優(yōu)化)控制的有效性．

表5 HUDDS工況下測試控制效果對比Tab.5 Control performance under HUDDS driving cycle

圖14 HUDDS工況下ODRC與PID出口水溫控制/風(fēng)扇能耗效果對比Fig.14 Toutand fan power consumption comparisonof ODRC and PID under HUDDS driving cycle

圖15 HUDDS工況ODRC與PID溫差控制/水泵能耗效果對比Fig.15 Comparison of ΔT and pump power consumption of ODRC and PID under HUDDS driving cycle

綜上所述，在 HUDDS道路工況下的驗證結(jié)果，進(jìn)一步說明了ODRC控制算法在功率分配和控制能耗降低上的有效性(較無功率分配、采用 PID控制的策略相比，Psum改善13%)，是智能熱管理系統(tǒng)節(jié)能控制的一種有效方案.

5 結(jié) 論

(1)研究了熱管理系統(tǒng)附件總能耗與電動水泵和風(fēng)扇功率分配的特殊規(guī)律：在電動水泵和電動風(fēng)扇功率分配過程中，附件總能耗與功率分配之間呈 U型關(guān)系.通過兩者的功率分配調(diào)節(jié)，可產(chǎn)生 2%～56%的總能耗優(yōu)化潛力(隨發(fā)動機負(fù)荷的減小/轉(zhuǎn)速的升高而增大)；隨著發(fā)動機出口水溫的增加，功率分配節(jié)能潛力逐步增加(9%升至 18%).功率分配的最優(yōu)值需要在發(fā)動機熱安全線(出口水溫和進(jìn)出口溫差的最高值)和水泵給水能力線(水泵轉(zhuǎn)速最高值)所定義的有限窗口內(nèi)選取.

(2)提出了由電動水泵和電動風(fēng)扇功率分配優(yōu)化(第 1級)和水溫閉環(huán)控制能耗優(yōu)化(第 2級)組成的兩級優(yōu)化策略O(shè)DRC：根據(jù)發(fā)動機工況預(yù)估最佳的風(fēng)扇和水泵功率輸出，實現(xiàn)第1級優(yōu)化；采用ADRC控制方法，對發(fā)動機工況變化對水溫的影響進(jìn)行主動觀測和抑制，提升控制效率，降低控制能耗，實現(xiàn)第 2級優(yōu)化．

(3)在 HUDDS工況下的仿真驗證結(jié)果表明：與固定目標(biāo)ΔT的策略(無功率分配優(yōu)化)對比，通過標(biāo)定的風(fēng)扇水泵功率分配優(yōu)化MAP控制，附件總能耗降低8%；與PID控制方法相比，ODRC可以降低水溫的控制能耗，使附件總能耗改善約 5%，同時使出口水溫和進(jìn)出口溫差的控制精度分別提高了 24%和40%，兩級優(yōu)化綜合節(jié)約附件總能耗13%.

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(責(zé)任編輯：金順愛)

Influence of Power Distribution of Fan and Pump on the Total Power Consumption of Thermal Management System in Heavy-Diesel Engine

Xie Hui，Kang Na
(State Key Laboratory of Engines，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

Based on a heavy diesel engine，the influence of power distribution of fan and pump on the total power consumption of thermal management system had been studied on GT-SUITE platform. In addition，corresponding control strategy of fan and pump power distribution had been proposed. In order to decrease the variation of water temperature and power consumption，a dual loop optimization strategy optimized control，active disturbance rejection control (ODRC) had been presented. The effect of this strategy in reducing the power had also been validated under steady and HUDDS driving cycles. The result has shown that different power distributions of fan and pump can lead to 2%—56% variation in total power consumption. Under HUDDS driving cycle，8% total power consumption can also be saved. Compared with PID，ODRC can get additional 5% of reduction in total power consumption. The accuracy of engine outlet and the deviation between engine ontlet and inlet temperature control can improve 24%and 40% respectively.

one-dimension model for thermal management system；power distribution of fan and pump；active disturbance rejection control method；active disturbance rejection control (ODRC)

TK422

A

0493-2137(2015)03-0225-09

10.11784/tdxbz201311019

2013-11-07；

2013-12-16.

國家重點基礎(chǔ)研究計劃(973計劃)資助項目(2011CB707206).

謝 輝（1970— ），男，博士，教授.

謝 輝，xiehui@tju.edu.cn.

時間：2014-01-03.

http：//www.cnki.net/kcms/doi/10.11784/tdxbz201311019.html.