中國報告大廳網(wǎng)訊，隨著新能源汽車市場滲透率持續(xù)提升，汽車熱管理系統(tǒng)作為影響整車能耗、續(xù)航里程及駕乘舒適性的關鍵技術，正經(jīng)歷從單一部件管理向多系統(tǒng)協(xié)同控制的深刻變革。在集成化、智能化發(fā)展趨勢下，通過先進控制算法實現(xiàn)乘員艙與動力電池 thermal 管理的動態(tài)平衡，已成為行業(yè)技術競爭的新焦點。以下是2025年汽車熱管理行業(yè)技術特點分析。

  一、汽車熱管理系統(tǒng)集成化趨勢顯著，多熱域協(xié)同成為技術核心

  現(xiàn)代新能源汽車熱管理系統(tǒng)已從傳統(tǒng)的獨立制冷回路發(fā)展為高度集成的綜合 thermal 管理平臺。典型架構采用雙支路設計，通過紅色管路代表高壓側、藍色管路代表低壓側，實現(xiàn)制冷劑在乘員艙環(huán)境調(diào)控與電池熱管理需求之間的靈活分配。《2025-2030年中國汽車熱管理行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預測報告》指出，這種集成化汽車熱管理系統(tǒng)能夠共同實現(xiàn)熱量從車內(nèi)關鍵區(qū)域向外界的有效轉(zhuǎn)移，在保障乘員艙舒適性的同時確保電池運行可靠性。隨著電動汽車熱管理系統(tǒng)向高度集成化發(fā)展，系統(tǒng)架構涉及乘員艙系統(tǒng)的非線性和時變動態(tài)特性，以及乘員艙與電池熱域間復雜的耦合熱交互，這對控制策略提出了更高要求，推動汽車熱管理技術從被動響應向主動預測轉(zhuǎn)型。

  二、汽車熱管理控制策略持續(xù)創(chuàng)新，模型預測算法優(yōu)勢明顯

  在汽車熱管理控制策略領域，傳統(tǒng)的比例-積分-微分控制雖在穩(wěn)定工況下魯棒性良好，但難以應對集成系統(tǒng)復雜的動態(tài)耦合和多重約束。相比之下，模型預測控制憑借其滾動優(yōu)化特性，為解決提升整車經(jīng)濟性并延長關鍵部件壽命的核心挑戰(zhàn)提供了有效途徑。最新研究提出了一種協(xié)同控制架構，將非線性自回歸外生輸入神經(jīng)網(wǎng)絡引入模型預測控制模塊，神經(jīng)網(wǎng)絡負責估計系統(tǒng)的動態(tài)特性，為模型預測控制提供準確的狀態(tài)預測。

  三、汽車熱管理溫控性能大幅提升，模型預測控制有效抑制溫度波動

  在溫度控制性能方面，汽車熱管理系統(tǒng)采用模型預測控制策略顯示出顯著優(yōu)勢。研究結果表明，在環(huán)境溫度為35℃時，相較于傳統(tǒng)比例-積分-微分控制，模型預測控制策略能將乘員艙溫度的超調(diào)量降低0.9℃，且在環(huán)境溫度為40℃、45℃時均未出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象。具體分析顯示，當初始溫度為35℃時，比例-積分-微分控制在初始降溫階段溫度從35℃快速降落，最低至約23-24℃，與目標25℃的偏差達1-2℃，超調(diào)現(xiàn)象顯著;而模型預測控制策略能夠使乘員艙溫度迅速降至約25℃附近，溫度偏差僅為0.5℃，能更精準抑制超調(diào)。系統(tǒng)在約290秒時已穩(wěn)定在25℃，約670秒后維持在(25±0.5)℃的窄幅波動范圍內(nèi)，有效縮短了降溫到溫度穩(wěn)定的周期，使乘員艙更快進入舒適溫度區(qū)間，顯著提升了汽車熱管理的舒適性表現(xiàn)。

  四、汽車熱管理能效優(yōu)化成果顯著，單位溫降能耗最高降低7.2%

  能效提升是汽車熱管理系統(tǒng)優(yōu)化的核心目標之一。通過引入單位溫降能耗作為評價指標，研究對比了模型預測控制與比例-積分-微分控制在能耗方面的表現(xiàn)。結果顯示，當環(huán)境溫度為35℃、40℃、45℃時，一個循環(huán)工況下采用模型預測控制策略的壓縮機平均溫降能耗分別降低了7.2%、2.4%和3.5%，整體能效表現(xiàn)優(yōu)于比例-積分-微分控制。

  五、汽車熱管理技術驗證體系完善，模型精度獲得實驗數(shù)據(jù)支撐

  為確保汽車熱管理系統(tǒng)技術研究的可靠性，相關研究建立了完整的模型驗證體系。通過壓縮機定轉(zhuǎn)速工況測試，測量系統(tǒng)在不同壓縮機轉(zhuǎn)速下的質(zhì)量流量和功耗，將熱管理系統(tǒng)實驗結果與仿真結果進行對比分析，驗證系統(tǒng)仿真模型的準確性。數(shù)據(jù)顯示，系統(tǒng)的質(zhì)量流量平均相對誤差為3.66%，功耗平均相對誤差為3.18%，表明仿真與實驗匹配度較好，為汽車熱管理控制策略的評估提供了可靠基礎。在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方面，采用中國輕型汽車測試循環(huán)-乘用車工況下的數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)，訓練集、測試集、驗證集的比例分別為70%、15%、15%。預測結果與實際溫度趨勢相近，最大誤差為0.2℃，可為系統(tǒng)提供可靠的未來狀態(tài)信息，進一步增強了汽車熱管理預測控制的準確性。

  總體而言，汽車熱管理技術正朝著智能化、集成化方向快速發(fā)展。模型預測控制與神經(jīng)網(wǎng)絡的深度融合，有效解決了多熱域協(xié)同管理中的動態(tài)耦合與沖突目標平衡難題，在溫度控制精度與系統(tǒng)能效方面均取得顯著突破。

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