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    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車輛空調(diào)系統(tǒng)

    2018-10-08 09:31:50鄭飛鵬
    汽車電器 2018年9期
    關(guān)鍵詞:乘員人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度傳感器

    鄭飛鵬

    (長城汽車股份有限公司技術(shù)中心電子電氣架構(gòu)設(shè)計,河北 保定 071000)

    隨著車輛的大量普及,人們對汽車的要求越來越高,車輛的舒適度也被廣泛關(guān)注,其中乘員艙溫度是人們對車輛舒適度感知的一項重要參考標(biāo)準(zhǔn),同時乘員艙溫度也常用來作為車輛空調(diào)系統(tǒng)的輸入值和溫度反饋值,直接影響人們的溫度感知,因此乘員艙溫度的精確與否對人們的舒適度感知影響巨大。

    當(dāng)前技術(shù)條件下,乘員艙溫度信號多由內(nèi)部溫度傳感器測得,以貝洱海拉為例,內(nèi)部溫度傳感器包含2個溫度傳感器和1個陽光傳感器,其中一個溫度傳感器用來檢測表面溫度,另一個溫度傳感器主要用來檢測周圍環(huán)境對內(nèi)部溫度的影響(如PCB板發(fā)熱),同時結(jié)合陽光傳感器信號,通過內(nèi)部邏輯算法,計算得出乘員艙溫度。

    得出的乘員艙溫度值作為空調(diào)系統(tǒng)的輸入值及溫度反饋值,該溫度值可能存在誤差,從而對車輛乘員的舒適感知造成一定影響,可能存在的誤差主要由以下原因造成。

    1)僅參考3個輸入?yún)?shù),系統(tǒng)本身防誤差彈性較小,計算得出的溫度值,可能會因為某一個輸入?yún)?shù)的不準(zhǔn)確而影響整體的計算結(jié)果。

    2)用來檢測表面溫度的傳感器受安裝位置的影響較大,現(xiàn)在大多都安裝在空調(diào)面板或儀表板處,該位置可能由于距空調(diào)出風(fēng)口的距離、空氣流通程度、周圍的其他電器件工作時產(chǎn)生的功率熱以及發(fā)動機艙熱量對該安裝位置的熱傳遞等問題,造成測量值相對于乘員艙溫度真實值偏大或偏小。

    3)陽光傳感器用于檢測陽光強度,受云層厚度、停車位置影響較大,可能存在系統(tǒng)誤差。

    基于以上分析,為保證乘員艙溫度的相對準(zhǔn)確、操作簡單快捷的前提下,把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于乘員艙溫度模擬,提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乘員艙溫度的計算系統(tǒng)。

    1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量類似于神經(jīng)元的處理單元相互連接而成的非線性復(fù)雜的智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它是一個并行和分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),該網(wǎng)絡(luò)一般由許多個神經(jīng)元組成,每個神經(jīng)元可以連接到很多其他神經(jīng)元,其輸入有多個連接通路,每個連接通路對應(yīng)一個連接權(quán)系數(shù)。根據(jù)連接方式的不同,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分成兩大類:沒有反饋的前向網(wǎng)絡(luò)和相互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò)。前向型網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層組成。隱含層可有若干層,每一層的神經(jīng)元接受前一層神經(jīng)元輸出,這樣就實現(xiàn)了輸入層結(jié)點的狀態(tài)空間到輸出層狀態(tài)空間的非線性映射。在前向網(wǎng)絡(luò)中,誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)BP( Back Propogat ion) 應(yīng)用最廣。BP 網(wǎng)絡(luò)是一單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的空調(diào)系統(tǒng)模型搭建

    當(dāng)前空調(diào)系統(tǒng)中,乘員艙溫度的測量通常由內(nèi)部溫度傳感器測得,由以上分析可知,該測量方法存在一定的溫度誤差,對乘員舒適度造成某種程度的影響。比如,在自動空調(diào)工作時,空調(diào)控制器需根據(jù)乘員艙溫度傳感器的測量值,判斷當(dāng)前乘員艙溫度是否達(dá)到乘員設(shè)定溫度,控制器以此判定條件執(zhí)行制熱或制冷動作,但是由于這種誤差,可能造成空調(diào)控制器執(zhí)行制熱、制冷動作不準(zhǔn)確,從而造成乘員艙溫度不均衡,進而影響乘員的舒適度。為解決上述問題,建立一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乘員艙溫度模型,以更加精確地測量乘員艙溫度,從而使空調(diào)系統(tǒng)更好地運行,其原理如圖2所示。

    3 模型樣本分析

    根據(jù)熱傳導(dǎo)原理,將車內(nèi)空間看作一個有自平衡能力的單個整體,影響車內(nèi)空間溫度變化的因素主要有:①由車內(nèi)外溫度差引起的對乘員艙的熱傳遞Qa;②由發(fā)動機艙溫度引起的對乘員艙的熱傳遞Qb;③由車內(nèi)乘員人體熱、車載設(shè)備功率熱引起的溫度變化Qc;④空調(diào)系統(tǒng)工作引起的溫度變化Qd。

    3.1 Qa分析

    在車輛門窗關(guān)閉的情況下,由車內(nèi)外溫度差通過車身引起的熱傳遞,對車內(nèi)乘員艙的溫度變化起到很大影響。這種影響主要與熱傳遞系數(shù)K1、乘員艙與外部接觸的車身面積S、車內(nèi)外溫度差ΔT有關(guān),其中車身面積S中包含有車窗、天窗的面積S1,同時車身的熱傳遞系數(shù)K1與玻璃的熱傳遞系數(shù)K2也有所差別,所以設(shè)定一個新的物理量——單位車身熱傳遞系數(shù) Ke。

    Ke=[K1×(S-S1)+ K2×S1]/ S

    車內(nèi)外溫度差ΔT由空調(diào)系統(tǒng)中車外溫度傳感器測得車外溫度Tw和測量時乘員艙的初始溫度T0求得。

    因此可知熱傳遞Qa與單位車身熱傳遞系數(shù)Ke、乘員艙與外部接觸的車身面積S、車外溫度Tw和測量時乘員艙的初始溫度T0有關(guān)。

    3.2 Qb分析

    在發(fā)動機工作情況下,發(fā)動機艙對車輛乘員艙的熱傳遞影響非常明顯,特別是在發(fā)動機工作一段時間后,發(fā)動機附近溫度將達(dá)到90 ℃左右。雖然在車輛設(shè)計開發(fā)階段,設(shè)計人員在機艙與乘員艙隔板處安裝了一種類似隔熱棉之類的裝置,但是這種裝置并不能完全消除由發(fā)動機艙溫度引起的對乘員艙的熱傳遞,這種熱傳遞同樣也是乘員艙溫度變化的主要因素。

    因此可知熱傳遞Qb主要與發(fā)動機溫度Te(即發(fā)動機水溫)、汽車機艙到乘員艙的熱傳遞系數(shù)Ke1及發(fā)動機機艙熱傳遞面積Se有關(guān)。

    3.3 Qc分析

    在分析乘員艙內(nèi)部空間溫度變化時,該空間內(nèi)部熱源也同樣不應(yīng)忽視,該熱源主要指車內(nèi)乘員人體生命活動產(chǎn)生的生物熱Qc1及車內(nèi)照明設(shè)備工作時產(chǎn)生的功率熱Qc2。其中人體產(chǎn)生的Qc1主要與性別、年齡、衣著、人數(shù)有關(guān);車內(nèi)照明設(shè)備產(chǎn)生的功率熱Qc2主要與該設(shè)備的照明功率、使用時間有關(guān)。由于乘員的性別、年齡、衣著變動較大,且若是識別乘員的性別、年齡、衣著情況,需要添加額外的傳感設(shè)備,并作大量的內(nèi)部識別計算,增加該模型成本,因此關(guān)于人體產(chǎn)生的Qc1僅看作與乘員人數(shù)n相關(guān)。

    因此可知熱傳遞Qc主要與乘員人數(shù)n、車內(nèi)照明設(shè)備的功率Pz、及使用時間Tz有關(guān)。其中Tz為車輛喚醒到當(dāng)前時刻的時間。

    3.4 Qd分析

    車內(nèi)空調(diào)系統(tǒng)是專門為調(diào)節(jié)車內(nèi)溫度,以滿足車內(nèi)乘員舒適要求而專門設(shè)計的,在空調(diào)系統(tǒng)工作情況下,空調(diào)系統(tǒng)是引起車內(nèi)溫度變化的最為重要的因素,空調(diào)系統(tǒng)引起乘員艙溫度變化主要與空調(diào)出風(fēng)口溫度Tk、空調(diào)出風(fēng)口的單位時間出風(fēng)量An、空調(diào)出風(fēng)模式Mk和空調(diào)工作時間Tg有關(guān)。

    綜上所述,在對Qa、Qb、Qc、Qd這4種溫度變化量分析之后,可知乘員艙溫度變化主要與單位車身熱傳遞系數(shù)Ke、乘員艙與外部接觸的車身面積S、車外溫度Tw、乘員艙初始溫度T0、發(fā)動機溫度Te、汽車機艙到乘員艙的熱傳遞系數(shù)Ke1、發(fā)動機艙熱傳遞面積Se、乘員人數(shù)n、車內(nèi)照明設(shè)備的功率Pz及使用時間Tz、空調(diào)出風(fēng)口溫度Tk、空調(diào)出風(fēng)口的單位時間出風(fēng)量An、空調(diào)出風(fēng)模式Mk和空調(diào)工作時間Tg等14個參數(shù)有關(guān)。

    因此該模型結(jié)構(gòu)中,輸入層節(jié)點數(shù)為14個,隱含層數(shù)1層,隱含層節(jié)點數(shù)4個,輸出層節(jié)點數(shù)1個(為乘員艙溫度),具體如圖3所示。

    圖3 模型結(jié)構(gòu)框圖

    4 模型樣本采集

    根據(jù)圖3模型框圖結(jié)構(gòu),在計算機中構(gòu)建采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的該溫度模型,模型輸入量為Ke、S、Tw、T0、Te、Ke1、Se、n、Pz、Tz、Tk、An、Mk、Tg等14個參數(shù)。

    1)Ke、S、Ke1、Se這4個輸入層參數(shù)相對于同款車型而言,可看作定值,具體可由計算或測量得出。

    2)Tw、T0、Te、n、Pz、Tz、Tk、An、Mk和Tg,這10個輸入層參數(shù)雖為變量,均可以用傳感器、計時器等工具測得。

    3)模型訓(xùn)練樣本中乘員艙溫度信息為該模型輸出層的唯一數(shù)據(jù),樣本中它的精確性直接影響到該模型的最終結(jié)果,因此,對乘員艙溫度信息的樣本采集必須做到盡可能準(zhǔn)確,現(xiàn)擬定乘員艙溫度的采集方式如下。

    取6個溫度傳感器,安裝于乘員艙內(nèi)不同位置,如圖4所示。其中①號②號傳感器安裝在乘員艙前部,③號④號傳感器安裝在乘員艙尾部,⑤號傳感器安裝在乘員艙地板,⑥號傳感器安裝在乘員艙頂篷,取這6個溫度傳感器測量值的平均值Ti作為乘員艙溫度訓(xùn)練樣本。

    圖4 溫度傳感器安裝位置示意圖

    4)根據(jù)以上方式采集N組訓(xùn)練樣本,制作出樣本集Xp,其中p=1,2,3……N,為保證模型精確性,需確保N足夠大,

    5 模型訓(xùn)練

    在訓(xùn)練樣本采集完成之后,便開始用樣本集對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,主要包含前向計算過程、誤差反向過程和權(quán)值更新過程,具體流程如圖5所示。

    圖5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練流程圖

    5.1 前向計算過程

    1)根據(jù)圖1所示,依次從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層開始向隱含層計算。隱含層第j結(jié)點來自輸入層的總輸入為。其中i從1到14,為輸入層節(jié)點編號,xi依次對應(yīng)輸入層的14個輸入?yún)?shù)的具體數(shù)值,Wij為輸入層第i個節(jié)點與隱含層第j個節(jié)點之間的權(quán)值。則隱含層第j節(jié)點的輸出為Vj=f(hj),其中函數(shù)其中j從1到4,為隱含層節(jié)點編號。

    其中Wjk為隱含層和輸出層之間的權(quán)值,k為輸出層節(jié)點數(shù),該模型中輸出層有1個輸出節(jié)點。則輸出層的輸出為。

    5.2 誤差反向計算過程

    2)定義該模型反向?qū)W習(xí)效率β,考慮到該模型中學(xué)習(xí)樣本測量需要大量的人力、物力,因此為加速該模型的快速學(xué)習(xí),且保證相對準(zhǔn)確,在這里定義3個等級的學(xué)習(xí)效率,分別為β1,β2,β3,且β1>β2>β3;定義模型誤差δ的3個門限值,分別為A,B,C,且A>B>C,其中定義C≤γ,γ為該模型訓(xùn)練完成后允許的模型最小誤差。不同誤差門限值對應(yīng)不同的學(xué)習(xí)效率,如表1所示。

    3)誤差反向傳播規(guī)則,采用梯度下降法調(diào)整初始權(quán)值Wjk、Wij。是誤差函數(shù)δ對Wjk的負(fù)偏導(dǎo);是誤差函數(shù)δ對Wij的負(fù)偏導(dǎo)。

    5.3 更新Wij、Wjk權(quán)值

    Wjkn=Wjkn-1+ΔWjk。其中Wjkn-1是Wjk上一次的運算結(jié)果,Wjkn是Wjk本次運算結(jié)果;Wijn=Wijn-1+ΔWij,其中Wijn-1是Wij上一次的運算結(jié)果,Wijn是Wij本次運算結(jié)果。

    根據(jù)以上邏輯,模型的每次學(xué)習(xí),都會調(diào)整權(quán)值系數(shù)Wij、Wjk的值。

    表1 不同誤差門限值對應(yīng)不同的學(xué)習(xí)效率

    5.4 模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)的完成

    由于權(quán)值Wij、Wjk為負(fù)梯度更新,所以模型誤差δ隨著每次的訓(xùn)練學(xué)習(xí)總是在減小,當(dāng)判定誤差δ<C時,模型即可認(rèn)為該誤差滿足要求,更新權(quán)值,停止訓(xùn)練學(xué)習(xí),即模型訓(xùn)練完成。

    6 該模型在實車上的應(yīng)用

    設(shè)計該乘員艙溫度模型(圖6),主要目的是為了應(yīng)用于車載空調(diào)系統(tǒng),因此可將該溫度模型集成于空調(diào)控制器內(nèi)部,通過獲取來自數(shù)據(jù)采集機構(gòu)、乘員操作面板的相關(guān)輸入信息,再結(jié)合該模型中的其他相關(guān)定值參數(shù)(如Ke、S、Ke1、Se),計算得出當(dāng)前乘員艙溫度,空調(diào)控制器根據(jù)當(dāng)前乘員艙溫度,向空調(diào)執(zhí)行機構(gòu)發(fā)送相關(guān)制熱或制冷的命令。

    圖6 乘員艙溫度模型控制系統(tǒng)框圖

    7 結(jié)語

    該空調(diào)系統(tǒng)的溫度調(diào)節(jié),是基于內(nèi)部的溫度模型實現(xiàn)的,空調(diào)控制器通過對比該模型的溫度值,來對執(zhí)行機構(gòu)發(fā)送繼續(xù)制冷或制熱的命令,對乘員艙溫度調(diào)節(jié)具有更加積極效果。

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