CN114076042A - 一种发动机热管理方法及采用该方法的车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种发动机热管理方法及采用该方法的车辆，属于汽车发动机热管理技术领域。方法首先建立对应车型的行车参数与最优水温关系模型；行车参数包括发动机负荷、车速、海拔、环境温度；最优水温关系模型中体现出如下关系：车辆负荷率与最优发动机水温负相关、车速与最优发动机水温正相关、单位时间海拔增加量与最优发动机水温负相关、单位时间海拔减少量与最优发动机水温正相关、环境温度与最优发动机水温负相关；行车过程中采集车辆行车参数数据，根据该车型的行车参数与最优水温关系模型获得当前最优发动机水温；然后控制散热，使发动机水温达到当前最优发动机水温。本发明提高了热管理系统对环境地形的适应性，降低了冷却系统的能耗。
Description
技术领域
本发明涉及一种发动机热管理方法及采用该方法的车辆，属于汽车发动机热管理技术领域。
背景技术
传统车用冷却系统的作动件包括风扇、节温器及水泵，依靠三者的协同作用，使发动机水温及进气温度能够维持在适宜区间。动作部件中节温器的作用主要是根据冷却液温度(水温)控制冷却液进入大小循环的比例，水温低则冷却液在发动机内部缸体间循环(小循环)以尽快达到发动机工作温度，水温高则节温器逐渐打开，使冷却液进入换热器散热循环(大循环)使水温可控；水泵的主要作用是为冷却液的循环提供动力，风扇的主要作用是强迫外部空气流过换热器芯体并进行强制换热，从而使得发动机等系统的废热能够及时散发至外界环境中。
传统的车用冷却风扇以及水泵一般由发动机直接驱动，无法根据实际散热需求主动调节转速，同时蜡式节温器由于自身物理特性固定，无法根据环境情况调整冷却液进入换热器散热的温度阈值。为了保证发动机在任何环境条件下的任何工况不发生高温而损坏，由此不可避免地会造成冷却能力过剩。首先是造成了能源的浪费，同时散热系统中的动作部件仅以系统内的温度作为开关阈值，发动机没有工作在结合环境和工况条件下的最优散热条件下，于发动机稳定高效的运行和燃油经济性是不利的。
近年来，电子风扇、电控三通阀以及电子水泵开始逐渐在车辆散热系统中普及，为实现冷却系统的主动控制提供了技术支持。
申请公布号为CN111365114A的中国专利文件公开了一种发动机自动冷却控制系统及控制方法。该方法通过台架试验标定出发动机不同转速不同负荷下所对应的最佳运行水温，再通过台架试验标定出不同水温所对应的各水泵的转速，形成映射表存储在冷却系统控制单元中。在车辆运行当中根据发动机工况查找最佳水温，再根据最佳水温查出水泵转速作为控制目标进行冷却系统的控制，实现了结合发动机散热需求的冷却系统主动控制。
但是，该方法的发动机散热需求仅考虑了发动机的负载工况，并未考虑该交通工具的实际运行环境，环境因素也会给发动机的散热需求带来很大影响。
对于车辆来说，不同用途、不同地区的车辆行驶环境大不相同，在城市繁忙区域拥堵路段运行的公交车，满载的情况下频繁起步制动；运行在高速公路的长途客车，长时间高速行驶；在山区运行的景区大巴车，常年工作在爬坡和下坡的工况下；以及城市洗扫和雾炮车，长期拉水重载且缓慢行驶冲洗道路，几乎得不到车速带来的气流所产生的冷却空气。因此，仅考虑发动机负载工况依然无法满足发动机的最优主动散热条件，外界环境依然会极大影响到冷却系统的散热能力和发动机的散热需求，导致发动机无法工作在与环境相适应的最优的工作温度下，仍然存在能源浪费的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种发动机热管理方法及采用该方法的车辆，用以解决目前车辆冷却系统控制策略没有考虑和利用行车环境，存在能源浪费的问题。
为实现上述目的，本发明的方案包括：
本发明的一种发动机热管理方法，包括如下步骤：
1)车辆运行中实时采集车辆行车参数数据，车辆行车参数包括发动机负荷、车速、海拔和环境温度；
2)将采集到的行车参数数据带入预先建立的该车型的行车参数与最优水温关系模型，获得该车辆当前最优发动机水温；
3)以当前最优发动机水温为控制目标，控制冷却系统的散热量，使发动机水温达到最优发动机水温；
行车参数与最优水温关系模型中，最优发动机水温随车辆负荷率的增长而降低、最优发动机水温随车速增加而升高、最优发动机水温随单位时间海拔增加量的增大而降低、最优发动机水温随单位时间海拔减少量的增大而升高、最优发动机水温随环境温度的降低而升高。
本发明的发动机热管理方法增加了客观环境因素作为反馈控制参数，包括环境温度、道路坡度及海拔数据，得到的发动机最优水温充分利用了环境条件，减少冷却系统的工作量和能量消耗；同时考虑地形因素，为即将发生的发动机高热量输出提前将水温降低做好准备，始终把水温控制在一个稳定水平，防止热量迅速聚集难以通过冷却系统短时间散失而导致冷却系统超负荷长时间工作，造成更大的能源浪费。
进一步的，行车参数与最优水温关系模型通过如下方法建立：建立行车参数与发动机水温的神经网络模型；获取对应车型的行车参数历史数据和对应的油耗数据及发动机水温；过滤掉相同行车参数中油耗高于设定标准的行车参数历史数据；将剩余的行车参数历史数据和对应的发动机水温作为训练集对神经网络模型进行训练，得到行车参数与最优水温关系模型。
考虑到行车工况、用车环境中各个参数与发动机水温及油耗之间的关系相互耦合较为复杂，通过实验和数据分析建立最优水温模型工作量大，需要长时间反复调整才能提高准确度向最优水温靠拢，因此利用现有实车数据和智能算法建模来得到关系模型，方法简单可操作性强，在数据量足够大样本集足够多的情况下能够得到较为准确的最优水温模型。
进一步的，行车参数历史数据通过车联网数据平台获得。
利用车联网，能够实现从最广的范围内获取实车运行数据，数据量大，数据多样性大，进一步提高了模型训练的准确性。
进一步的，步骤3)中，控制冷却系统的散热量的方法为，采集发动机当前水温，并将发动机当前水温与当前最优发动机水温相比；
a)若发动机当前水温在当前最优发动机水温上下设定范围内，则维持水泵转速和节温器开启程度；
b)若发动机当前水温低于当前最优发动机水温上下设定范围，则控制水泵降低转速；
c)若发动机当前水温高于当前最优发动机水温上下设定范围，则控制水泵升高转速，同时控制节温器增加开启程度。
进一步的，步骤a)中，还判断发动机当前水温是在上升还是下降，若为上升，则增加风扇转速，若为下降，则降低风扇转速。
进一步的，步骤b)中，还判断发动机当前水温是在上升还是下降，若为下降，则还控制节温器减少开启程度。
进一步的，步骤c)中，还判断发动机当前水温是在上升还是下降，若为升高，则还增加风扇转速。
在水温控制上首先区分高温情况、低温情况和达到最优水温情况，最优水温时维持当前散热速度，直到水温偏离最优；而在高温情况和低温情况下又都分别考虑温度正在上升的情况和温度正在下降的情况，针对高温和低温下的温度正在上升和温度正在下降又分别提出不同的控制策略，温度控制更加适应和贴近实际温度变化趋势，增加了温度调整的精细程度和准确性。
本发明的一种车辆，包括热管理控制器和冷却系统，热管理控制器控制连接冷却系统的循环水泵、散热风扇和节温器；所述热管理执行指令以实现如权利要求1～7任一项所述的发动机热管理方法。
进一步的，所述循环水泵为电控离合器水泵，所述散热风扇为电子风扇，所述节温器为电控蜡式节温器。
电控离合器水泵、电子风扇相比调速电机驱动的水泵和风扇成本低，控制简单，使用更加可靠；电控蜡式节温器成熟稳定，开度连续可调且控制精准。
附图说明
图1是发动机冷却系统示意图；
图2是发动机热管理系统原理示意图；
图3是发动机最优水温MAP获取流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
车辆实施例：
本发明的车辆具有本发明的发动机热管理系统，本发明的发动机热管理系统包括如图1所示的发动机冷却(散热)系统，图中包括发动机1、换热器2、冷却液循环管路3、水泵4、节温器5、风扇6。发动机1内部汽缸11间构成冷却液循环空间，发动机1冷却液循环空间还通过循环管路3与换热器2构成液体循环。换热器2的前方或后方设置风扇6，风扇6运转形成与车辆行驶相反方向的空气流动，换热器2设置在风扇6形成的空气流动的通道上；循环管路3上设置有水泵4，用于驱动冷却液循环流动；循环管路3上还设置有节温器5，用于成比例切换冷却液在发动机1冷却液循环空间内部的小循环和冷却液在发动机1及换热器2之间的大循环。
冷却系统的基本构造和散热原理与现有技术中的一致，此处不再赘述。
本发明的发动机热管理系统还包括热管理系统控制单元，热管理系统控制单元能够控制水泵4、风扇6的启停和转速，水泵4可以采用电控离合器水泵，电控离合器水泵通过电控离合器与发动机实现机械耦合，通过电控离合器的分离和接合可以实现水泵的启停和一定程度的转速升高和降低的控制。水泵4也可以采用通过调速电机驱动的水泵，通过对调速电机的控制，实现水泵转速可调。风扇6采用电子风扇，可以实现调速和通过设置电子风扇的开启温度，来控制电子风扇的启动介入辅助散热和退出辅助散热的时机。节温器5采用电控蜡式节温器，即通过电阻丝对节温器加热，实现节温器的可控，进而改变进入大小循环冷却液的比例。
本发明冷却系统电路原理如图2所示，热管理系统控制单元控制连接水泵的电控离合器、电子风扇控制器和电控蜡式节温器的加热丝。热管理系统控制单元还直接通过相应传感器、或通过车辆总线对应采集车速、发动机负荷率、发动机出水口温度、车辆瞬时油耗、机油压力等信息，以及通过车辆上设置的相关传感器采集车辆的运行环境数据。
本发明的热管理系统控制单元执行程序，实现本发明的发动机热管理方法，发明的发动机热管理方法具体在方法实施例中详细介绍。
方法实施例：
车辆在不同行驶环境下，即使负荷状态相同，发动机对冷却系统的散热要求也是不同的，不同的环境因素影响冷却系统中各作动件的控制策略。具体来讲：
对于冷却风扇6而言，其控制策略与环境温度以及行驶车速的存在相关性。当环境温度变化时，发动机1水温/进气温度与外界环境温度的差值(即液(气)气温差ΔT)决定了冷却系统实时的散热能力。由热物性状态方程式可知，当车辆负荷状态(即散热量Q)一定时，环境温度降低使得冷却系统散热能力增强，即液(气)气温差ΔT增大，空气的定压比热容Cp不变，对应所需求的空气侧的冷却空气流量m降低，即风扇6转速降低乃至水泵4转速降低同样可以满足车辆当前的散热需求。
此外，由于通过换热器2的冷却空气一方面由风扇6驱动，一方面由车辆前端来流的冲压效应驱动，当车速较高时，前端来流的冲压效应会覆盖冷却风扇产生的压头，此时风扇运转已无法再提升空气进气流量，造成能耗浪费。
对于电控蜡式节温器和电控离合器水泵而言，其控制策略与车辆负荷状态存在相关性。研究表明，车辆在不同负荷状态(相对应发动机的不同转速及负荷率)下，为实现发动机最佳的能效状态，发动机所需求的最优水温是不同。当车辆负荷较低时(发动机低转速、低负荷率)，发动机输出热量也较低，这时可通过提升节温器开启温度阈值(未达到温度阈值时冷却液不进入大循环散热，或者小比例冷却液进入大循环散热)以及降低水泵转速(降低散热循环的速度)将发动机水温维持在较高区间，从而保证最优的燃烧效率及润滑油粘性；而当车辆负荷较高时(发动机高转速、高负荷率)，发动机输出热量较高，为避免发动机过热后温度难以控制，应通过降低节温器开启温度，同时提升水泵转速来加速冷却液的散热从而提前将发动机水温维持在较低区间，防止发动机温度很高后再进行温度控制难度增加、代价较大反而不利于能耗更优。
此外，不同地区环境使用的车辆对发动机的最优水温需求存在差异，如山区中的旅游车型，平均行驶车速较低，但负荷输出较大，应保持较低的水温状态，避免在进入连续爬坡工况时，水温积聚上升，最后造成冷却系统超负荷长时间工作付出更大的代价来降低过度升高的水温。而在市区内使用的校车，日常负荷输出较低，为保证冬季的取暖效果，应保持较高的水温状态，同时通过提升水温改善车辆燃油经济性。
综上可知，散热需求不能仅仅考虑发动机工况，自然环境影响冷却系统的散热能力和发动机的最优工作水温，而当前散热系统的设计过程中并未考虑到自然条件对车辆发热和散热的影响，未能提前准备和充分利用自然条件，实际使用中造成了能源的浪费。为解决该问题，本发明的核心在于，收集和分析不同地域、不同季节车辆的基本运行数据和地理环境数据，基于上述数据建立适用于该类车型的发动机最优水温关系模型，并结合搭载的可调转速的电子风扇、可调温度阈值的电控蜡式节温器和可调转速的电控离合器水泵，提供一种发动机热管理方法，提高车辆热管理系统对用车环境的适应性，有效利用环境温度和相对车辆的气流速度来协助降温，同时考虑路况因素提前控制水温最好准备，有效提高了冷却系统的工作效率，减少冷却系统的工作时间，提高了燃油经济性。
方法首先需建立行车工况、用车环境对应最优水温的最优水温模型。即标定出不同行车工况(发动机负荷率、车速)和不同用车环境(坡道情况和环境温度)对应的最优水温。发动机负荷率越高、输出热量越大最优水温应当设置较低防止散热不及时导致热量聚集出现高温；当前车速越快、环境温度越低则冷却系统能力提升提高，最优水温可设置较高；当前坡道情况为连续爬坡，则为防止散热不及时最优水温应设置较低；当前路况为连续下坡，则散热需求较低，可相应提高最优水温。
最优水温的提高直接减少了冷却系统作动件的工作时间，有效节省了能耗；最优水温的降低是基于环境和车辆工况考虑而提前做出准备，防止一定时间水温达到较高水平后，需冷却系统长时间超负荷工作来防止水温超过临界水平，而付出更高的能耗成本。因此，基于环境因素考虑的冷却系统控制策略能有效降低综合油耗。
具体水温最优的标准可以为设定时间段内车辆平均油耗较低、机油粘度和流动性在最佳范围内等。坡道情况可以通过检测当前路况下海拔高度进而获得单位时间内海拔高度的增加量或降低量(或者称之为海拔高度变化率，其正负代表海拔增加或降低)，同时配合坡度数据来判断，海拔高度可以通过车辆气压计或GPS和电子地图获得；坡度可以通过车辆上设置的陀螺仪获得；设定时间段内车辆平均油耗可以根据车辆瞬时油耗获得，瞬时油耗可以检测喷油脉宽获得；机油粘度和流动性可以通过机油压力来确定。
单位时间内海拔高度的增加量大于设定值，且期间坡度绝对值的最大值大于设定值，则认为进入连续爬坡路段；单位时间内海拔高度的降低量大于设定值，且中间坡度绝对值的最大值大于设定值，则认为进入连续下坡路段。
环境温度还会从另一个侧面影响最优水温，在气温较低时为了保证车辆的暖风效果，将最优水温相应提高，车辆暖风的热源来自于携带热量的冷却液在暖风换热器中的循环输出，在水温保证了车内暖风效果后，就减少了电加热系统的使用，也能够反映出能耗的降低。
不同行车工况和环境参数下最优水温的标定可以基于实际行驶车辆的行车数据和用车环境数据的采集、分析和进一步的实验获得，将最低的瞬时油耗作为判断标准，适当的机油粘度所对应的水温范围作为边界条件，选取一个行业普遍认识的发动机合理水温作为基础值，选取各个参数(车速、发动机负荷率、发动机输出热量、海拔高度变化率、坡度值、气温等)在车辆常规工况及环境条件下的值作为基础值对应的标准参数值，常规工况下的参数值可以根据发动机出厂前理想状态下台架实验中车辆标准负载时的发动机负荷率和发热量来设定，常规环境条件下的参数值可以设置为海拔高度变化率为零、坡度值为零、气温为25℃，车速可以根据最长使用的车速区间来设定。
然后为各个参数设置权重，选取适当的步长，以最低油耗为目标配合实验，制定策略设定各个参数按设定步长变化时对最优水温的影响，例如发动机负荷率(或者设定时间段内的平均发动机负荷率)增加10％(发动机负荷率变化10％设定为一个最优水温的调整步长)，则对应最优水温降低1℃；又例如海拔高度变化率增加10个单位，在判断出车辆为下坡(坡度值为负)时，最优水温升高1℃，在判断出车辆为上坡(坡度值为正)时，最优水温降低1℃；车速每增加设定值时，最优水温升高1℃；环境气温每降低设定度数，最优水温升高1℃等。基于以上策略得到各个参数对应最优水温关系模型。
作为其他实施例，考虑到行车工况、用车环境中各个参数与发动机水温及油耗之间的关系相互耦合较为复杂，可以利用机器学习或智能算法来发现最低油耗下各个参数与发动机水温之间的关系。
具体的，如图3所示的发动机最优水温MAP获取流程图，最优水温模型利用神经网络来建立，利用车联网大数据平台实时采集大量实际运行车辆的基本运行数据(包括行车工况数据)，包括车速、发动机负荷率、发动机出水口温度(能够反映发动机水温)、车辆瞬时油耗；以及同步对应采集该车辆的运行环境数据(包括用车环境数据)，包括当前行驶道路的坡度、海拔高度变化率、环境气温等。
建立车辆基本运行数据和运行环境数据与发动机水温的神经网络模型。利用车联网大数据平台获取该类型车辆实际行驶中采集的历史数据，从中提取基本运行数据和对应的运行环境数据，在相同的运行工况及环境条件中筛选出并仅保留平均油耗最低的一组或多组数据(平均油耗为一定时间或一定的道路工况内的平均油耗)，以及该组数据对应的发动机水温，将筛选后的数据及对应的水温作为训练集对所建立的神经网络模型进行训练，训练出的模型能够在输入车辆基本运行数据和运行环境数据后输出较佳燃油经济性的发动机水温，基于该模型得到面向最低油耗的发动机最优水温MAP；最优水温MAP可进一步基于经验和实验进行调整，然后作为最优水温关系模型。
训练集的筛选是为了找到历史数据中相同运行工况及环境条件下油耗最低的数据，将油耗较低的数据作为训练集对神经网络模型进行训练能够得到面向最低油耗的发动机最优水温模型，由于训练中加入了运行环境数据的客观因素，因此得到的发动机最优水温模型能够综合利用环境条件，考虑地形因素，得到当前运行工况及环境条件下的发动机最优水温。此处的工况及环境条件是由参数表示的(工况由车速、发动机负荷率等表示；环境条件由海拔高度变化率和温度等表示)，因此相同工况及环境条件应理解为，对应参数相等或者差异在设定范围内；油耗最低可以理解为，不同的工况及环境条件下有不同的油耗标准，油耗最低应当是在相同的工况及环境条件下油耗的最低值或所有低于对应设定值的油耗，对应设定值可以通过统计手段获得，例如对应的工况及环境条件下全部油耗的平均值，或者最低的20％个油耗的平均值等。
上述最优水温关系模型存入车辆冷却系统的控制器，例如车辆实施例中的热管理系统控制单元中时，控制器对应采集车辆及环境的各个参数(行车工况参数和用车环境参数)即可计算出当前车辆的最优水温。
热管理系统控制单元得到车辆当前最优水温后，控制水泵4和风扇6的转速以及节温器5的开启温度阈值，以最优水温为控制目标来调整当前车辆水温。
具体根据实际采集的发动机出水口水温(实际发动机水温)与最优水温(综合了行车工况和用车环境的最优发动机水温)的差值及出水口水温的变化率，判断电控蜡式节温器5、水泵4和风扇6的作动方式。包括如下步骤：
当判断实际发动机水温低于最优发动机水温，且差值大于3℃，且实际发动机水温呈下降趋势时，发动机热管理系统控制单元将向电控水泵离合器管脚输出低电平，使离合器处于分离状态来降低水泵4转速，进而降低冷却循环速度，同时控制电控蜡式节温器5不通电，提升节温器开启温度，减少比例或停止冷却液进入大循环通过换热器向外界散热，遏制发动机水温下降并使发动机水温能够回升，尽快向最优发动机水温靠近。
当判断实际发动机水温低于最优发动机水温，且差值大于3℃，且实际发动机水温呈上升趋势时，发动机热管理系统控制单元将仅向电控水泵离合器管脚输出低电平，使离合器处于分离状态来降低水泵4转速，进而降低冷却循环速度，使发动机水温能够继续稳定上升，向最优发动机水温靠近。
当判断实际发动机水温与最优发动机水温的温差小于等于3℃时，认为此时发动机水温达到最优发动机水温，发动机热管理系统应维持冷却系统散热量等于发动机当前发热量，发动机热管理系统控制单元不改变对电控水泵离合器及节温器的控制，维持当前水泵转速和节温器开度，并依靠风扇6转速的调节将发动机实时水温维持在最优状态；例如当实际发动机水温呈下降趋势时，减慢风扇6的转速，当实际发动机水温呈上升趋势时，加快风扇6的转速。
当判断实际发动机水温高于最优发动机水温，且差值大于3℃，且实际发动机水温呈下降趋势时，发动机热管理系统控制单元将向电控水泵离合器管脚输出高电平，使离合器处于结合状态来提升水泵转速，进而提高冷却循环速度，同时控制电控蜡式节温器5通电占空比，降低电控蜡式节温器5开启温度，增加当前节温器5开启程度，增加冷却液进入大循环散热的比例，使发动机水温能够继续稳定降低，向最优发动机水温靠近。
当判断实际发动机水温高于最优发动机水温，且差值大于3℃，且实际发动机水温呈上升趋势时，发动机热管理系统控制单元将向电控水泵离合器管脚输出高电平，使离合器处于结合状态来提升水泵转速，进而提高冷却循环速度，同时控制电控蜡式节温器5通电占空比，降低电控蜡式节温器5开启温度，增加当前节温器5开启程度，增加冷却液进入大循环散热的比例，并进一步提升风扇6转速或降低电子风扇的开启温度或，使电子风扇提前介入工作，遏制发动机水温继续上升，控制发动机水温能够快速降低，尽快向最优发动机水温靠近。
Claims (9)
1.一种发动机热管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)车辆运行中实时采集车辆行车参数数据，车辆行车参数包括发动机负荷、车速、海拔和环境温度；
2)将采集到的行车参数数据带入预先建立的该车型的行车参数与最优水温关系模型，获得该车辆当前最优发动机水温；
3)以当前最优发动机水温为控制目标，控制冷却系统的散热量，使发动机水温达到最优发动机水温；
行车参数与最优水温关系模型中，最优发动机水温随车辆负荷率的增长而降低、最优发动机水温随车速增加而升高、最优发动机水温随单位时间海拔增加量的增大而降低、最优发动机水温随单位时间海拔减少量的增大而升高、最优发动机水温随环境温度的降低而升高。
2.根据权利要求1所述的发动机热管理方法，其特征在于，行车参数与最优水温关系模型通过如下方法建立：建立行车参数与发动机水温的神经网络模型；获取对应车型的行车参数历史数据和对应的油耗数据及发动机水温；过滤掉相同行车参数中油耗高于设定标准的行车参数历史数据；将剩余的行车参数历史数据和对应的发动机水温作为训练集对神经网络模型进行训练，得到行车参数与最优水温关系模型。
3.根据权利要求2所述的发动机热管理方法，其特征在于，行车参数历史数据通过车联网数据平台获得。
4.根据权利要求1、2或3所述的发动机热管理方法，其特征在于，步骤3)中，控制冷却系统的散热量的方法为，采集发动机当前水温，并将发动机当前水温与当前最优发动机水温相比；
a)若发动机当前水温在当前最优发动机水温上下设定范围内，则维持水泵转速和节温器开启程度；
b)若发动机当前水温低于当前最优发动机水温上下设定范围，则控制水泵降低转速；
c)若发动机当前水温高于当前最优发动机水温上下设定范围，则控制水泵升高转速，同时控制节温器增加开启程度。
5.根据权利要求4所述的发动机热管理方法，其特征在于，步骤a)中，还判断发动机当前水温是在上升还是下降，若为上升，则增加风扇转速，若为下降，则降低风扇转速。
6.根据权利要求5所述的发动机热管理方法，其特征在于，步骤b)中，还判断发动机当前水温是在上升还是下降，若为下降，则还控制节温器减少开启程度。
7.根据权利要求6所述的发动机热管理方法，其特征在于，步骤c)中，还判断发动机当前水温是在上升还是下降，若为升高，则还增加风扇转速。
8.一种车辆，其特征在于，包括热管理控制器和冷却系统，热管理控制器控制连接冷却系统的循环水泵、散热风扇和节温器；所述热管理执行指令以实现如权利要求1～7任一项所述的发动机热管理方法。
9.根据权利要求8所述的车辆，其特征在于，所述循环水泵为电控离合器水泵，所述散热风扇为电子风扇，瞬时节温器为电控蜡式节温器。
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