四、智能热管理控制算法
算法永远是实现系统策略设计及控制流程的关键。在智能热管理中，通过软件算法结合多种控制策略，以构建混合控制架构，从而实现对动力电池、电机以及其他电控系统的温度、能量控制，在让其始终工作于适宜的温度范围，以防止因过热或过冷状态对产品性能和寿命造成负面影响的同时，通过如模糊逻辑、PID控制、预测控制等智能算法，根据实时监测的温度，动态地调度系统热量，以及时调整系统的运行状态，让其尽可能运行于最佳的效率区间中，进而实现最低的能耗最佳的效果。
在当下新能源汽车智能热管理中，被应用较多的控制算法有：
1.PID控制（Proportional-Integral-Derivative Control）
PID控制是最常见且实用的控制算法，它通过比例、积分和微分三个部分来调节控制信号，以达到快速响应、消除稳态误差和抑制振荡的效果。如在汽车热管理应用中，常被用于精确调节冷却液流量、冷却风扇转速等方面；
2.自适应控制（Adaptive Control）
自适应控制算法能够根据系统特性的变化自行调整控制参数，以适应如动力电池老化、环境变化、整车模式变化等带来的影响，从而保持稳定的系统温度控制性能；
这里我们以自校正PID（Self-Tuning PID）控制为例，并假定使用增量式自校正PID算法，通过逐渐调整PID参数以最小化系统误差，算法示意如下：
#include <stdio.h>
#include <math.h>
// 定义自适应PID控制参数的结构体
typedef struct {
double Kp; // 比例增益
double Ki; // 积分增益
double Kd; // 微分增益
double prevError; // 上一次误差
double integral; // 积分项
double deriv; // 微分项
double errTol; // 误差容忍度
double paramStep; // 参数调整步长
double lastOutput; // 上一次的控制输出
double pGainFactor; // P系数自适应调整因子
double iGainFactor; // I系数自适应调整因子
double dGainFactor; // D系数自适应调整因子
double learningRate; // 学习速率
} AdaptivePID;
// 初始化自适应PID控制参数
void initAdaptivePID(AdaptivePID *pid, double initialKp, double initialKi, double initialKd,
double pGainFactorInit, double iGainFactorInit, double dGainFactorInit,
double learningRateInit) {
pid->Kp = initialKp;
pid->Ki = initialKi;
pid->Kd = initialKd;
pid->prevError = 0;
pid->integral = 0;
pid->deriv = 0;
pid->lastOutput = 0;
pid->pGainFactor = pGainFactorInit;
pid->iGainFactor = iGainFactorInit;
pid->dGainFactor = dGainFactorInit;
pid->learningRate = learningRateInit;
pid->errTol = 0.5;
pid->paramStep = 0.01;
}
// 自适应PID控制函数，带有参数自调整功能
double adaptivePIDControlWithCorrection(AdaptivePID *pid, double desiredTemp, double actualTemp, double dt) {
double error = desiredTemp - actualTemp;
pid->integral += error * dt; // 更新积分项
pid->deriv = (error - pid->prevError) / dt; // 计算微分项
pid->prevError = error; // 更新前一次误差
// 自适应调整PID参数
double deltaP = pid->learningRate * pid->pGainFactor * error;
double deltaI = pid->learningRate * pid->iGainFactor * pid->integral;
double deltaD = pid->learningRate * pid->dGainFactor * pid->deriv;
pid->Kp += deltaP;
pid->Ki += deltaI;
pid->Kd += deltaD;
// 确保PID参数在合理范围内
pid->Kp = fmax(fmin(pid->Kp, 10.0), 0.1); // 示例最大值和最小值
pid->Ki = fmax(fmin(pid->Ki, 1.0), 0.01);
pid->Kd = fmax(fmin(pid->Kd, 5.0), 0.1);
// 计算并返回控制输出
double output = pid->lastOutput + pid->Kp * error + pid->Ki * pid->integral + pid->Kd * pid->deriv;
pid->lastOutput = output;
return output;
}
// 模拟读取温度传感器的函数，实际应用中应替换为硬件读取
double readTemperatureSensor() {
// 此处应放置实际的温度传感器读取逻辑
return 25.0; // 示例返回值
}
// 模拟调整冷却系统的函数，实际应用中应替换为控制硬件的逻辑
void adjustCoolingSystem(double controlSignal) {
// 此处应放置根据控制信号调整冷却系统的行为逻辑
printf("Adjusting cooling system with signal: %.2f\n", controlSignal);
}
// 模拟延时函数，实际应用中需要根据具体平台选择适当的延时实现
void delay(double seconds) {
// 实际应用中需要更精确的延时实现，此处仅为示例
// 使用sleep有精度问题，具体实现应根据操作系统和需求来定
printf("Simulating delay of %.2f seconds...\n", seconds);
}
int main() {
// 初始化自适应PID控制器
AdaptivePID pid;
initAdaptivePID(&pid, 1.0, 0.1, 0.05, 0.9, 0.8, 0.7, 0.01);
// 目标温度和时间间隔示例
double desiredTemp = 22.0; // 目标温度
double dt = 0.1; // 控制周期，单位秒
while (1) {
// 读取当前温度
double actualTemp = readTemperatureSensor();
// 计算控制信号
double controlSignal = adaptivePIDControlWithCorrection(&pid, desiredTemp, actualTemp, dt);
// 根据控制信号调整系统
adjustCoolingSystem(controlSignal);
// 模拟控制周期的延迟
delay(dt);
}
return 0;
}
注：这里的自矫正部分采用了简化的增量式PID算法，并加入了基于固定学习速率的PID参数在线修正策略。在实际应用中，基于环境、状态、应用模式等多方面的差异，简单的、固定式的策略并无法很好地实现系统的精确控制功能，为此常需采用更为复杂的自适应控制算法、策略。另外，需要将模拟函数readTemperatureSensor、adjustCoolingSystem和delay替换为与硬件交互的真实操作，PID参数的调整范围也应根据具体系统特性和控制需求来设定，控制循环中需要加入退出条件或异常处理逻辑。
言归正传，通过自矫正PID控制算法，可根据实际工况和系统响应状态，自动调整PID参数，使得控制输出更加贴近实际需求，从而实现精细化的温度、能量控制及管理。过程中，可根据当前的温度误差以及误差的变化率（即微分项），以及过去的温度误差积累（即积分项），对PID参数（比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd）进行动态调整，如在上述示意中，我们通过deltaP、deltaI、deltaD分别代表对Kp、Ki、Kd的增量调整，通过学习率来控制调整的速率和幅度，从而确保系统在各种工况下都能保持良好的稳定性与鲁棒性。
另外，当外界环境或内部负载发生变化（如不同驾驶模式下的电池、电机发热差异）时，自矫正PID控制算法能够通过不断地学习和适应，以确保热管理系统能够快速适应新的工况条件，从而实现精细化的温度与能量控制。
3.模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）
模糊逻辑控制适用于处理非线性、不确定和复杂的控制问题。在新能源汽车智能热管理中，它可处理温度变化和系统响应的模糊特性，并根据模糊规则表对系统进行必要的控制决策；
4.模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）
MPC是通过预测模型对未来一段时间内的系统行为进行预测判断，并在此基础上优化系统控制动作。在新能源汽车智能热管理中，MPC可通过预测未来工况的变化，提前对系统进行温度调节等动作，从而提高系统整体效率和寿命。以时间序列预测算法为例，基于ARIMA模型的应用，以预测电池或车辆其它热源的热量产生趋势，从而提前调整热管理系统的工作状态，示意如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "arima.h" // 假设的ARIMA模型库头文件
#define HISTORY_LENGTH 100 // 定义历史数据长度
#define FORECAST_LENGTH 10 // 定义要预测的未来时间点数量
double historical_temps[HISTORY_LENGTH]; // 存储历史温度数据的数组
ARIMAParams params; // ARIMA模型参数结构体实例
ARIMAModel model; // ARIMA模型实例
int main() {
// 假设历史温度数据已经填充到historical_temps数组中
// 实际应用中，需要从文件、数据库或API等来源读取这些数据
// 初始化ARIMA模型参数
// 注意：p, d, q是ARIMA模型的阶数，需要根据对历史数据的分析来确定
int p = /* 填充适当的自回归阶数 */;
int d = /* 填充适当的差分阶数 */;
int q = /* 填充适当的滑动平均阶数 */;
init_ARIMA_params(?ms, p, d, q);
// 使用历史数据训练ARIMA模型
train_ARIMA_model(historical_temps, HISTORY_LENGTH, ?ms, &model);
// 预测未来温度
double future_temps[FORECAST_LENGTH];
for (int i = 0; i < FORECAST_LENGTH; i++) {
// 预测下一个时间点的温度
double predicted_temp = predict_next_value_ARIMA(&model);
future_temps[i] = predicted_temp;
// 根据模型的具体实现，可能需要在每次预测后更新模型状态
// update_ARIMA_model(&model, predicted_temp); // 如果库支持状态更新，取消注释此行
}
// 打印预测的未来温度
for (int i = 0; i < FORECAST_LENGTH; i++) {
printf("Future temperature at time step %d: %.2f\n", i, future_temps[i]);
}
// 如果库中定义了释放模型资源的函数，在此处调用
// free_ARIMA_model(&model); // 取消注释，如果存在清理函数
return 0;
}
示例代码通过#include "arima.h"引入了一个假设存在的ARIMA库，这个库提供了ARIMA模型相关的函数和数据结构（如参数初始化、模型训练、预测值计算和模型更新等），再通过double historical_temps[history_length]定义了存储历史温度数据的数组及其长度（在实际应用中，这些数据从车辆的实际监控记录中获取），再以init_ARIMA_params(¶ms, p, d, q)初始化ARIMA模型的参数。
其中p、d、q分别代表自回归项、差分次数和滑动平均项的阶数，这些参数需要根据历史数据的特性通过诊断来确定。在过程中，对于模型的训练是通过train_ARIMA_model(historical_temps, history_length, ¶ms, &model)函数，使用历史数据训练ARIMA模型，生成模型对象model，以用于后续的预测。
在预测阶段，是通过循环调用predict_next_value_ARIMA(&model)以预测未来每个时间点的温度值，并将预测值存储在future_temps数组中。每次预测后，通过update_ARIMA_model(&model, predicted_temp)函数，理论上可根据新预测值更新模型状态（非必须），以反映序列的最新动态。最后，遍历future_temps数组并打印预测的未来温度值，用于进一步的热管理系统策略调整。
在预测完成后，通过free_ARIMA_model(&model)以释放模型占用的资源，确保程序的内存管理良好。
注：该示例的实现过程是基于假定的arima.h库，实际应用中需要一个真实的ARIMA库。同时，在对参数p/d/q进行选择时，通常需要通过数据探索和统计测试来确定。
5.神经网络控制（Neural Network Control）
结合深度学习技术，神经网络控制算法可从大量的历史数据中学习复杂的映射关系，实现对热管理系统状态的智能预测和精确控制；
6.遗传算法优化控制（Genetic Algorithm Optimized Control）
通过遗传算法对控制参数进行全局寻优，可优化系统控制性能，尤其适用于复杂系统的多目标优化控制。
五、总结
新能源汽车智能热管理的实现目标是，通过本地及远程技术对整车热量、温度进行精细化管理，从而降低如动力电池、驱动电机以及相关电控组件失效的风险或概率，并在提升相关零件使用效率的基础上，延长零部件、子系统的使用寿命。
同时，在基于系统智能控制以确保其安全应用的前提下，通过能量最优、效率最优等策略的应用，可在进一步提升车辆动力性、续航的基础上，通过如预测、诊断等功能去确保整车的行车安全，以此来降低后期的维护成本，从而提高用户的用车体验和安全性，进而让用户具有更高的用车满意度。
公众号文章链接：基于预测控制的智能热管理（三）智能控制算法