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摘要： 电池和电机系统冷却泵是保障新能源汽车安全行驶的重要设备 。为了提高电池组的使用寿命 、增强电动机性能 、提高能源 利用率， 基于嵌入式处理器设计了新能源汽车电池组冷却泵自适应控制系统 。 系统的硬件部分采用 MC9S12XEQ512 芯片为核心， 包括 AD 采集模块 、CAN 通信模块 、测温模块以及直流电机驱动模块等 。软件部分选择了基于模糊 PID 的智能控制策略， 构建了理 论控制模型， 讨论了输入变量和输出变量论域的确定及其模糊化处理 、隶属函数的确定 、模糊规则设计和输出的解模糊处理 。基 于 C 语言实现了控制算法， 给出了部分控制代码 。使用 Matlab 软件建立仿真模型， 观察比较得到的曲线波形， 分析不同参数如 Ki、 Kp 、Kd 等对曲线的影响 。最后调试了参数， 使其达到最佳控制效果。
关键词 ：新能源汽车,冷却泵,自适应控制
Research on the Control System of Cooling Pump for New Energy Vehicles
Han Yuxian1. Lou Ping1. Wen Kai2. Yang Peiqi2. Zhu Hao2
( 1. Ford Motor Research & Engineering Co., Ltd., Nanjing 211100. China;
2. School of Information and Communication Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167. China)
Abstract: The cooling water pump of battery and motor system is important equipment for the normal operation of new energy vehicles . In order to improve the service life of the battery pack, enhance the motor performance and improve the energy utilization rate, an adaptive control system for the cooling water pump of the new energy vehicle battery pack based on the embedded processor was designed . The hardware part of the system used MC9S12XEQ512 chip as the core, including AD acquisition module, CAN communication module, temperature measurement module and DC motor drive module. In the software part, the intelligent control strategy based on fuzzy PID was selected, and the determination of the universe of input variables and output variables, their fuzzification, the determination of membership functions, the design of fuzzy rules and the de fuzzification of outputs were discussed. The Matlab software was used to establish a simulation model, observe and compare the curve waveforms, and analyze the influence of different parameters such as Ki , Kp , Kd , etc. on the curve. Finally, the parameters were adjusted to achieve the best control effect.
Key words: new energy vehicles; cooling water pump: adaptive control
引言
近年来， 新能源产业发展势头迅猛 。在国内， 以纯 电动汽车为代表的新能源汽车产业更是未来发展的重点 和热点 。但是， 在新能源汽车使用量不断增加的同时， 以起火为代表的有关新能源汽车故障的报道也越来越多 的见诸于各种媒体 。新能源汽车的安全问题也已经成为 人们重点关注的焦点 。相对于传统燃油车， 新能源汽车 的区别除了以电池 、电机 、和电控系统为核心取代传统 发动机之外， 还体现在重要性大幅度提升的热管理系统。 与燃油车相比， 新能源汽车的冷却系统更复杂， 冷却要 求更高[1-2] 。新能源汽车使用大功率电机作为驱动， 工作 时会产生大量热量 。 目前新能源汽车常用的电机冷却方 式主要分为风冷 、水冷 、油冷等形式 。风冷主要通过自 然空气流动带走热量 。相比之下水冷和油冷通过泵将冷却液输送至电机表面或轴承， 虽然结构复杂但效果更 好[3-4] 。除了电机之外， 动力电池也是散热控制的重点关 注对象 。 目前新能源汽车最常用的动力电池是锂电池 。 由于锂电池能量密度高， 在使用过程中也会产生很多的 热量 。另一方面， 锂电池工作温度过高时， 还会对自身 产生损伤， 降低电池寿命 。因此电池热管理系统也十分 重要 。 目前常用的电池冷却系统主要有风冷 、液冷 、箱 变材料冷却以及热管冷却 4 种[5-6] 。其中以冷却泵为核心 的液冷是效果最好应用最广的一种方法 。 由此可见， 对 于新能源汽车中的冷却泵及其控制方法展开系统研究对 于提高车辆安全性， 提升车辆使用寿命具有重要意义。
1 系统硬件设计
1.1 核心控制器选择
MC9S12XEQ512 是 飞 思 卡 尔 推 出 的 16 位 单 片 机 。
C9S12X 系列是 MC9S12 系列的升级款， 功能更加强大 。 MC9S12XEQ512 集成度高， 一般主频可设置为 32 MHz。 片内含有内存保护单元和增强的 EEPROM 等功能模块。 MC9S12XE 系列包括 64 kb 的 RAM 、容量为 512 kb 的程 序存储器 、24×12b 的 AD 转换器， 此外， 该芯片还集成 了 CAN 总线模块 。它的工作温度一般在 -40 ℃~85 ℃， 具有扩展性强 、可靠性高 、功耗低的优点并且价格低廉。
1.2 温度传感器选型
在控制器系统中， 需要将传感器贴合在泵的进水口 或出水口进行测温 。传感器接触式温度传感器有热敏电 阻和温差电偶等 。常用的温度传感器有 NTC 温度传感 器 、 热 电 偶 传 感 器 等， 例 如 PT100/1000 、 DS18B20、 TCN75 、 TMP03 、 AD7314 温 度 传 感 器 。 其 中 PT100、 PT1000温度传感器为热敏电阻传感器， 根据其阻值随温 度升高而降低的特性制造 。此类传感器可安装在汽车冷 却泵内与冷却液直接接触 。实际应用中， 汽车冷却液温 度传感器一般均采用 NTC 传感器 。且 PT100 温度传感器 其测温范围为-200 ℃ ~ 350 ℃。
实际应用中考虑到汽车冷却泵的工作环境与传感器 的测量方式， 关于温度传感器的选型可选择接触式的高 温型 DS18B20 温度传感器 。DS18B20 可通过控制器直接 驱动和通信， 有较高的可靠性和较长的稳定性实用性强。 DS18B20 测量的温度范围为 -55 ℃ ~ 125 ℃， 测温误差 不超过±2 ℃， 工作所需电源为 3.0 ~ 5.5 V， 适于接入 控制器电路此类型传感器广泛应用于轴瓦 、汽车空调 等设备 。
1.3 MOS 管选型
虽然单片机可以输出直流的电流信号， 但其驱动能 力有限且电机驱动时工作于大电流， 高频高速状态 。且 由于 MOS 管为电压控制型器件， 多用于高频高速电路， 高输入阻抗， 损耗小， 适合单片机控制输出驱动， 三极 管为电流型控制器件， 损耗大， 饱和导通压降大， 驱动 电流大， 大电流工作状态下发热严重 。所以单片机一般 通过驱动大功率的 MOS 管， 产生大电流从而驱动无刷直 流电机或舵机工作， 且能通过输入 PWM 信号至电路中驱 动芯片达到控制电机转速的目的。
作为直流电机驱动模块中 H 桥驱动电路的重要组成 部 分， 在设计控制器的电机驱动电路时参考了MC9S12XEQ512MAL 开发板上相关模块的电路部分， 使 用了 N 沟道的 MOS 管 。控制器所使用的直流电机工作参 数为 12 V 的工作电压 、2W 的功率， 所以 MOS 管选用了 IRF1010E 场效应管， 其通态漏源电阻 12 mΩ 、耗散功率 200 W 、漏源 击 穿 电 压 60 V， 可 使 得 该 H 桥 具 有 高 达 84 A 的驱动能力， 工作参数范围远大于电机所要求， 选 择 IRF1010E 型号的 MOS 管有丰富的盈余还可驱动更大功率的电机， IRF1010E 的工作的温度为-55 ℃ ~ 175 ℃， 也适合泵的工作环境。
1.4 核心控制电路结构
本系统主要包括 4 个模块： 电源模块 、数据处理模 块 、环境温度采集模块 、直流无刷电机驱动模块 。数据 处理模块主要是由 MC9S12XEQ512 核心芯片及其附属电 路组成; 环境参数采集模块主要由 PCB 板上的相关电路 与外接的贴片式高温型 DS18B20 温度传感器组成 。温度 传感器数据发送端与数据处理模块内核心芯片的 21 号引 脚相连接， 采集环境温度后将数据发送至数据处理模块， 根据软件中设置好的温度阈值对当前环境温度进行判断 并发出相应指令来调节直流无刷电机的转动速率。
电机驱动模块电路如图 1 所示， 在电机驱动电路的 器件选型中参考了 MC9S12XEQ512 开发板的相关器件选 型， 选用 IR2103S 驱动由 IRF1010E 组成的 H 桥 。H 桥电 路常用于调节无刷直流电机的转速和旋转方向 。Q71、 Q74 导通， Q72 、Q73 截止时， 电机反转; Q72 、Q73 导 通， Q74 、Q74 截止时， 电机正转 。通过 PWM 波可以控 制电机转速。需要注意的是， 工作中， Q71 和 Q73 不能同时导通， Q72与Q74也是如此。在设计程序时还要注意PWM波占空 比不能达到 100%。焊接完成后的控制器实物如图 2 所示。
2 控制系统设计
2.1 控制算法选择
模糊 PID 控制属于智能算法范畴 。智能算法的最大 优点是不需要精确的数学模型， 便可以达到优秀的控制 效果， 满足高精度的需求[7-8] 。模糊 PID 主要是利用模糊规则和模糊推理方法， 模拟人思考判断， 实现机器所不 具有的模糊化判断 。主要优点是能够实时调整 PID 控制 器的参数。
现实生活中绝大多数系统的都不满足线性条件 。一 般情况经典 PID 控制无法满足泵系统的控制需求 。而其 衍生算法模糊 PID 控制便是为此类系统设计的[9] 。模糊控 制器一般分为两大部分， 一部分由模糊化 、迷糊推理、 解模糊构成; 另一部分由知识库组成 。使用知识库进行 模糊推理是模糊系统的精髓所在 。通过实时改变 Kp 、Ki、 Kd 这 3 个参数， 来根据需要调节 PID 控制器的增益。
2.2 模糊控制器设计
2.2. 1 模糊集合及隶属函数选择
关于模糊控制器的设计步骤， 首先是传递函数的确定; 然后是模糊子集和隶属度函数的选取; 接着模糊规 则设置和推理方法选取， 这是模糊控制器设计的重中之 重; 最后是解模糊化算法的选取。
传递函数的零极点情况能够反应系统的特性 。根据 泵工作特点， 本文选择一阶纯滞后系统作为其数学模型。 在此基础上， 将给定论域 U， U到[0. 1]闭区间的任一映 射 μA :U→ [0. 1]定义为模糊集合 。一般来说， 模糊集合 越多控制则越复杂 。因此本文根据新能源汽车冷却泵系 统的特性， 设置控制器的 e、ec、Kp 、Ki 、Kd 的模糊子集 均为{NB， NM， NS， ZO， PS， PM， PB} (负大[NB] 、负 中[NM] 、负小[NS] 、零[ZO] 、正小[PS] 、正中[PM] 、正大 [PB])。 模糊控制的性能与比例系数 Kp 、积分系数 Ki 、微 分系数 Kd 这三个参数相关 。本系统将输入信号 e 和 ec 的 论域分别设为[-5. 5]和[-3. 3] 。输出信号 Kp 、Ki 、Kd 的 论域设为[-0.6. 0.6] 、[0.03. 0.03]和[-3. 3]。
隶属度函数用于描述模糊量的模糊程度 。正确使用 模糊集合理论解决实际系统问题的前提， 是能够正确且 合适地确定变量的隶属度函数[10] 。隶属度函数的选择没 有严格的标准， 通常参考实际应用中的经验 。隶属函数 的图形斜率越小， 则相应控制的效果会相对较好， 系统 也会比较稳定; 反之， 隶属函数的图形斜率越大， 则控 制会更加灵敏， 对参数变化更加敏感 。隶属度函数也对 控制器性能有着一定程度的影响。
( 1 ) 正态型是最主要的也是最常见的一种分布， 一 般表示如下式所示：
本系统从鲁棒性和灵敏性的角度考虑， 选用三角型 隶属度函数。
2.2.2 模糊规则设置
模糊控制规则并非精确的数学模型， 而是通过长时间 的工程应用积累而成的经验模型 。设置的常规策略如下。
( 1 ) 当偏差为 NB 或 NM 且偏差变化量也为负值时， 控制量的变化应该取 PB， 以便抑制不断负向增大的偏差。
( 2 ) 当偏差为NB 且偏差变化量为PB 时， 系统偏差返 回的趋势较大， 控制量的变化通常取ZO， 以避免产生超调量。
( 3 ) 当偏差为 NB 且偏差变化量为 PM 时， 控制量变 化量通常取 PM 或 PS， 以便在消除偏差的同时， 不至于 产生过大的超调量。
( 4 ) 当偏差为 NB 且偏差变化量为 PS 时， 控制量变 化量可以考虑取 PM。
( 5 ) 当偏差为 NS 时， 系统本身趋近稳态， 若偏差变 化量为负值， 控制量变化量可以考虑取 PS 或 PM 。若偏 差为正值， 控制量变化量可以考虑取 ZO 或 PS。
( 6 ) 当偏差为正值时， 各种情况与上述负值时类似。 在尽快消除偏差的同时， 尽可能避免超调 。本系统的模 糊规则选择如表 1~3 所示。
2.3 系统控制软件设计
主程序程序框图如图 3 所示 。在软件设计中， 模糊 PID 算法的设计尤为重要， 第一步确定误差 e 和误差变化 率 ec 的论域， 并对其进行模糊化处理， Ki 、Kd 、Kp 经过 模糊推理转换为真实值， 并输入到模糊 PID 控制器 。最 后控制器输出控制量。
3 仿真与测试
为测试上述模型的实际效果， 文本使用在 Simulink 中 Fuzzy Logic Toolbox 工具箱中的 Fuzzy Logic Controller 模 块进行了仿真 。具体操作过程如图 4 所示， 首先在 Mat‐ lab 中输入 fuzzy， 打开模糊逻辑模块， 确定两个输入量 e、 ec， 以及 3 个输出量 Ki 、Kd 、Kp。
接 下 来 确 定 输 入 输 出 变 量 的 模 糊 子 集， 如 {NB， NM， NS， ZE， PS， PM， PB}， 设置其论域， 设置误差 E 、误差变化 EC 的论域为[-6 6]， 控制量 U 的论域为[- 10 10]; 然后为模糊语言变量选取相应的隶属度函数 。打开 如图 5 所示隶属度函数编辑器， 分别对输入输出变量定 义论域范围， 添加隶属函数。
保存建立的模糊控制器 。在 Matlab 命令窗口中输入 Simulink 打开 Simulink， 然后使用 Simulink Library Brows ‐er根据模糊控制系统原理选择自己需要的模块， 可以得到 如图 6 所示的仿真模型 。下一步在 Matlab 命令窗口输入fuzzy=readfis(´fuzzy-control´)， 将之前设计好的模糊规则 fuzzy.fis文件输入到模糊逻辑控制器中即可进行仿真。使用 基本 PID 算法和模糊 PID 算法仿真结果如图 7 、图 8 所示。
由此可知， 在基本 PID 算法的控制下， 当 T 为 150 s 左右时出现超调现象， 超调量 11.26 ℃ 。 当 T 接近 400 s 的时候， 才趋于稳态 。总体上看， 系统调整时间较长， 超调量也较大 。改为模糊 PID 控制后， 当 T接近 200 s 时， 就趋于稳态 。从波形中可以发现， 超调量约为 7.3 ℃， 温 度在 135 s 时升到最高， 随后出现一个小幅度下降， 到达 稳态 。可见， 模糊 PID 控制相比较于基本 PID， 超调量要 小得多， 而到达稳态的时间也短的多， 最终保持在 85 ± 0.002 ℃， 稳定性良好。具有响应快、误差小的性能优势。
4 结束语
本文以新能源汽车为对象， 介绍了基于嵌入式控制 器的硬件系统和基于模糊 PID 的软件控制策略 。给出了 关键模块的电路图和程序代码 。通过 Matlab 对控制算法 的仿真， 分析了该控制策略的优势。
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