CN114281133B - 一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于汽车环境风洞温度控制技术领域，具体涉及一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，包括：S1，计算当前目标温度减实际温度的差值△e；并计算当前目标温度t_驻室对时间的微分

S2，分析

若

则转到S3，若

则转到S4；若

则转到S5；S3，制热侧工作；根据

计算前馈控制中的目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算制热侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_升温需求；根据Q_总计算制热侧的大阀的前馈开度后，对制热侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制。本方法可以在动态调节环境风洞的温度时，将环境风洞实际温度与目标温度的实时误差控制在±0.5℃。

Description

一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法

技术领域

本发明属于汽车环境风洞温度控制技术领域，具体涉及一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法。

背景技术

汽车环境风洞是汽车研发中十分重要的试验室，可模拟外界真实的气候环境。其中，温度模拟是实现环境风洞模拟外界环境的关键所在，因此，对温度模拟系统的要求极高，精度要求±0.5℃。

现有技术中，都是使用PID控制为主导对环境风洞进行温度调节。具体的，根据目标温度与实际温度的偏差△e大于0或小于0选择是冷侧或热侧控制的，再根据△e的数值对冷热/热侧的大阀(即大流量三通调节阀)和小阀(即小流量三通调节阀)进行PID调节控制。这样的温度调节方法，大多数场景下都能够达到±0.5℃的精度；并且，这样的调节方法操作简单，需要采集的数据非常少，只需要当前的实际温度即可。因此，这种操作简单并且能够适应绝大多数应用情况的温度调节方法，已成为本领域技术人员默认的温度调节方法，即使进行改进，也只是对PID进行优化或者对辅助调节的模型进行优化，调节的大框架，国内外技术人员都是根据△e的正负选择冷侧/热侧，并根据△e的数值对选择的大阀和小阀进行PID调节控制。

但是，随着智能化的发展，对于实验工况的精细化程度越来越高，试验工况也越来越广泛，除了恒温控制外，出现了要求环境风洞温度能快速变化的试验需求，如，有些试验要求环境风洞的温度能够线性递减或递增，有些试验则要求环境风洞的温度可以跟某个具体的路试对标，此时，就要求温度能按曲线进行精确的变化，即，要求环境风洞的在某个具体时间点正好处于某个具体温度。

由于调节过程中的温度具有波动性，△e会一时大于0、一时小于0，使用现有的温度控制方式，在快速变温过程中，一旦出现目标温度与实际值温不同的情况，极易出现冷热侧反复切换，而冷热侧的切换过程惯性较大，会导致温度波动较大，难以实现温度实际值跟随设定值快速变化，某些工况目标温度与实际值的偏差更高达1.5℃，难以满足精确的环境模拟要求。另一方面，本领域技术人员由于已将“根据△e的正负选择冷侧/热侧，并根据△e的数值对选择的大阀和小阀进行PID调节控制”这种调节方式默认为调节技术的大框架。因此，目前的研究，大都集中在对PID的优化，或者对PID调节之外的辅助调节模型进行优化，减少温度波动带来的负面影响。但是，就目前已公开的改进方案而言，还没有一种优化后的温度调节方式，能够在动态调节环境风洞的温度时，能够使实际温度与目标温度的实时误差控制在±0.5℃。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，能够在动态调节环境风洞的温度时，将环境风洞实际温度与目标温度的实时误差控制在±0.5℃。

本发明提供的基础方案为：

一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，包括：

S1，计算当前目标温度减实际温度的差值△e；并计算当前目标温度t_驻室对时间的微分

S2，分析

若

则转到S3，若

则转到S4；若

则转到S5；

S3，制热侧工作；根据

计算前馈控制中的目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算制热侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_升温需求；根据Q_总计算制热侧的大阀的前馈开度后，对制热侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制；之后，若目标温度连续m秒未变化则转到S5，否则继续制热侧工作；

S4，制冷侧工作；根据

计算前馈控制中的目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算冷侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_降温需求；根据Q_总计算制冷侧的大阀的前馈开度后，对制冷侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制；之后，若目标温度连续m秒未变化则转到S5，否则继续制冷侧工作；

S5，用预设的恒温策略进行温度调节，并返回S1。

基础方案工作原理及有益效果：

与现有技术不同的是，本申请人没有沿用本领域以“根据△e的正负选择冷侧/热侧，并根据△e的数值对选择的大阀和小阀进行PID调节控制”为大框架进行优化的技术偏见。创造性的提出了一种以当前目标温度t_驻室对时间的微分，以及环境风洞的热负荷总量Q为操作基础的动态调节方法。不仅稳定性强，并且调节的精度非常高。

第一、使用本方法，当需要动态调节环境风洞的温度时，会计算并分析当前目标温度t_驻室对时间的微分

并以此选择对应的温度调节方式：如果

则说明当前为恒温控制，因此，用预设的常温控策略进行温度调节即可满足精度(恒温策略直接使用现有的温度控制策略即可)；如果

则说明设定的温度值在当前时刻属于上升阶段，需要升温，因此使用制热侧进行温度调节工作。而如果

则说明设定的温度值在当前时刻属于下降阶段，需要降温，因此使用制冷侧进行温度调节工作。

由于进行温度变化的场景模拟，如汽车上下山的情况模拟时，

在整个上山的过程中基本都为负，同样的下山过程中

基本都为正，整个上山/下山的过程会持续由制冷侧/制热侧工作，不会出现冷热侧反复切换的情况。

以制热侧为例，本方法当使用制热侧工作时，若目标温度连续m秒未变化，则说明目标温度进入了平稳阶段(以下山为例，说明此时已经下到的山脚下m秒)，因此，可直接用恒温策略进行温度调节。如果触发目标温度连续m秒未变化的条件，则说明目前温度未进入平稳阶段或刚到平稳阶段(以下山为例，说明此时仍在下山的过程中，或刚到山脚)，因此，为了避免出现冷热侧反复切换的情况，继续制热侧工作，待目标温度连续m秒未变化后再切换为恒温策略。

通过这样的方式，可以避免现有技术(根据△e的正负选择冷侧/热侧，并根据△e的数值对选择的大阀和小阀进行PID调节控制)动态调节环境风洞的温度时，冷热侧反复切换导致温度波动较大，难以实现温度实际值跟随设定值快速变化的情况。动态调节温度的稳定性更好。

第二、为便于说明，仍以制热侧工作时为例。为了保证动态调节温度的准确性，本申请会根据

计算前馈控制中目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求，通过ΔQ_升温需求可以知道当前时刻升温需要的热负荷；同时，计算环境风洞的热负荷总量Q；再计算制热侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_升温需求。之后，根据Q_总计算制热侧的大阀的前馈开度后，对制热侧的大阀进行前馈控制。

这样，综合考虑了环境风洞内的热负荷总量，以及目标温度需求升温热负荷，可以准确的得到制热侧大阀前馈总热负荷，从而可以准确的对制热侧大阀进行前馈控制。ΔQ_升温需求的加入，可以非常出色的对前馈模型进行修正，从源头上算出前馈制冷量或加热量，实现从目标温度变化率到大阀前馈量的精确计算，使得前馈控制精准可靠，而精确的大阀前馈量又能够为目标温度曲线变化提供保障。同时，根据△e对制热侧的小阀进行PID控制作为辅助，就可以实现升温过程中，使环境风洞的实际温度与目标温度的实时误差在一个不会影响车辆测试的范围内。试验表明，本方案的实时误差可控制在±0.5℃。制冷侧工作的原理同上，在此不再赘述。

综上，本申请通过一种全新的温度控制方法，可以避免动态调节环境风洞的温度时，冷热侧反复切换导致温度波动较大的情况，还可以保证环境风洞的实时误差在±0.5℃。

进一步，S3中，若-x＜△e＜x，则对制热侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制；若△e＜-x或△e＞x，则对制热侧的大阀进行前馈控制加模糊控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制；其中0＜x＜0.5。

有益效果：如果-x＜△e＜x，说明目标温度与实际温度相差不大，因此，制热侧大阀进行前馈控制进行调节，制热侧小阀进行PID控制即可满足调节需求；如果△e＜-x或△e＞x，说明目标温度与实际温度相差较大，单纯的前馈控制不足以快速完成温度调节，因此，制热侧大阀除进行前馈控制外还进行模糊控制，配合小阀PID控制，修正温度控制的偏差，满足调节需求。这样的设置，可保证制热侧动态调节温度的准确性和稳定性。

进一步，S4中，若-x＜△e＜x，则对制冷侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制；若△e＜-x或△e＞x，则对制冷侧的大阀进行前馈控制加模糊控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制。

有益效果：如果-x＜△e＜x，说明目标温度与实际温度相差不大，因此，制冷侧大阀进行前馈控制进行调节，制冷侧小阀进行PID控制即可满足调节需求；如果△e＜-x或△e＞x，说明目标温度与实际温度相差较大，单纯的前馈控制不足以快速完成温度调节，因此，制冷侧大阀除进行前馈控制外还进行模糊控制，配合小阀PID控制，修正温度控制的偏差，满足调节需求。这样的设置，可保证制冷侧动态调节温度的准确性和稳定性。

进一步，0.2≤X≤0.4。

有益效果：试验表明，在这个范围内，本控制方法可以最大程度的兼顾调节的准确性、稳定性和调节效率。

进一步，S3中，目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求的计算方式为

式中，ρ_空气表示驻室的空气密度；V表示环境风洞风道内的空气体积；c_p空气表示空气比热容。

有益效果：这样的计算方式，可根据当前的目标温度对时间的微分，结合环境风洞内的空气情况，准确的计算出当前的目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求。

进一步，S4中，目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求的计算方式为

式中，ρ_空气表示驻室的空气密度；V表示环境风洞风道内的空气体积；c_p空气表示空气比热容。

有益效果：这样的计算方式，可根据当前的目标温度对时间的微分，结合环境风洞内的空气情况，准确的计算出当前的目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求。

进一步，环境风洞的热负荷总量Q＝Q_风机+Q_阳光+Q_车辆+Q_钢流道+Q_雪；其中，Q_风机表示主风机机械功耗散到循环空气中的热量；Q_阳光表示阳光模拟系统辐射散热到循环空气中的热量；Q_车辆表示试验车辆散热器、冷凝器散发到循环空气中的热量；Q_钢流道表示环境风洞钢流道散热量；Q_雪表示雪试验时水相变为雪过程中产生的热负荷。

有益效果：这样的方式，可以准确的计算出汽车环境风洞的热负荷总量Q，从而保证(制冷侧或制热侧)大阀的前馈控制的准确性。

进一步，20≤m≤100。

有益效果：这样的数值范围设置，可以兼顾目标温度状态监控的及时性和有效性。

进一步，S3中，还关闭制冷侧的大阀和小阀。

有益效果：防止温度调节系统出现异常，保证制热侧的制热效果。

进一步，S4中，还关闭制热侧的大阀和小阀。

有益效果：防止温度调节系统出现异常，保证制冷侧的制冷效果。

附图说明

图1为本发明实施例一的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细的说明：

由于汽车环境风洞从出现到后续发展的长时间内，环境风洞内的温度需求都是在测试时保持某个恒定的温度。在这样的行业背景下，本领域技术人员在对环境风洞内的温度进行控制时，基本都是计算设定温度与实际温度的差值△e后，根据△e的正负确定制冷侧或制热侧工作，并根据△e的数值，通过PID算法同时控制工作侧的小阀和大阀调节温度。其中最为常见的控制策略为：当偏差值较小时关闭大阀通过小阀PID调节，当偏差值较大时全开小阀通过大阀PID调节。这样的控制方法思路简单，且需要采集的参数很少(只需要采集实时温度即可)，并且在大多数情况下，都能够勉强满足±0.5℃的基本要求。因此，本领域技术人员在进行环境风洞的温度控制时，都是以PID调节为主导控制。

换个说法，本领域技术人员已经形成了以PID算法同时控制小阀和大阀为主导控制的思维定势。即使环境风洞在进行试验时，对温度的需求不再只是局限于恒温控制，还出现了要求环境风洞的温度能按曲线精确变化。本领域技术人员由于该思维定势，目前的研究也都集中在“通过△e选择制冷侧/制热侧，并以PID算法同时控制小阀和大阀为主导控制”的基础上，对PID算法进行优化，或者加入其它控制(如前馈控制)作为辅助和修正，以使控制精度能够稳定的在±0.5℃。但在实际测试中，当环境风洞的温度需求为温度按曲线精确变化(如进行上下山模拟)时，现有控制方法的温度波动都比较大，某些工况目标温度与实际值的偏差更高达1.5℃，精度还是比较差，因此，本领域技术人员目前都在加大力度对温度控制的PID算法进行优化改进，或者对辅助手段的模型进行优化。

在这样的行业背景下，本申请人跳出了本领域技术人员的思维定势，从源头上放弃了“通过△e选择制冷侧/制热侧，并以PID算法同时控制小阀和大阀为主导控制”这种控制框架，创造性的提出了本技术方案，来对环境风洞的温度进行持续的动态调节。与本领域的控制技术相比：

第一，本方案不再以PID算法为主导控制，而是以(制冷侧或弱侧的)大阀的前馈控制为主导，换个说法，本方案打破了本领域一直以来以PID算法为主导控制的技术偏见。

第二，本申请在计算工作侧的大阀的前馈开度时，创造性的提出了Q_总＝Q+ΔQ_升温需求这样热负荷计算思路。由于现有技术没有以前馈控制为主导的技术，因此现有的热负荷计算思路都很简陋，大都只是将主风机的热负荷作为总热负荷，无法满足前馈控制为主导控制的精度要求。本申请则通过独创的计算式Q_总＝Q+ΔQ_升温需求，以及Q与ΔQ_升温需求的具体计算方式，实现了温度动态变化时的热负荷的精确计算。并且，ΔQ_升温需求的加入，可以非常出色的对前馈模型进行修正，从源头上算出前馈制冷量或加热量，实现从目标温度变化率到大阀前馈量的精确计算，使得前馈控制精准可靠，而精确的大阀前馈量又能够为目标温度曲线变化提供保障。从而保证前馈控制的精确性。

第三，本申请以(制冷侧或弱侧的)大阀的前馈控制为主导的同时，还会另外单独用PID算法控制(同侧的)小阀。通过用不同的控制方法分别控制大阀和小阀，可以兼顾温度调节的效率和准确性，打破了本领域一直以来用同一算法同时控制大阀和小阀的技术偏见。并且精度更高。

第四，本申请不再以目标温度减实际温度的差值△e来选择制冷侧或制热侧工作，而是以当前目标温度t_驻室对时间的微分

为基础进行选择，由于进行温度变化的场景模拟，如汽车上下山的情况模拟时，

在整个上山的过程中基本都为负，同样的，下山过程中

基本都为正，这样，整个上山/下山的过程会持续由制冷侧/制热侧工作，不会出现冷热侧反复切换的情况。与现有技术相比稳定性更强。

具体方案如下：

实施例一

如图1所示，一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，包括：

S1，计算当前目标温度减实际温度的差值△e；并计算当前目标温度t_驻室对时间的微分

S2，分析

若

则转到S3，若

则转到S4；若

则转到S5；

S3，制热侧工作，关闭制冷侧的大阀和小阀；根据

计算前馈控制中的目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算制热侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_升温需求；并根据Q_总计算制热侧的大阀的前馈开度。计算制热侧的大阀的前馈开度时，可根据能量平衡关系式，再结合传热学模型进行计算，模型公式直接采用现有的即可，在此不再赘述。

其中，环境风洞的热负荷总量Q＝Q_风机+Q_阳光+Q_车辆+Q_钢流道+Q_雪；式中，Q_风机表示主风机机械功耗散到循环空气中的热量；Q_阳光表示阳光模拟系统辐射散热到循环空气中的热量；Q_车辆表示试验车辆散热器、冷凝器散发到循环空气中的热量；Q_钢流道表示环境风洞钢流道散热量；Q_雪表示雪试验时水相变为雪过程中产生的热负荷。这样的方式，可以准确的计算出汽车环境风洞的热负荷总量Q，从而保证(制冷侧或制热侧)大阀的前馈控制的准确性。

式中，ρ_空气表示驻室的空气密度；V表示环境风洞风道内的空气体积；c_p空气表示空气比热容。这样，可根据当前的目标温度对时间的微分，结合环境风洞内的空气情况，准确的计算出当前的目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求。

若-x＜△e＜x，则对制热侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制；若△e＜-x或△e＞x，则对制热侧的大阀进行前馈控制加模糊控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制。其中，0.2≤X≤0.4，在这个范围内，本控制方法可以最大程度的兼顾调节的准确性、稳定性和调节效率。本实施例中x为0.4。

之后，若目标温度连续m秒未变化则转到S5，否则继续制热侧工作。其中，20≤m≤100，本实施例中，m为60。

S4，制冷侧工作，关闭制热侧的大阀和小阀；根据

计算前馈控制中的目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算冷侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_降温需求；并根据Q_总计算制冷侧的大阀的前馈开度。计算制冷侧的大阀的前馈开度时，可根据能量平衡关系式，再结合传热学模型进行计算，模型公式直接采用现有的即可，在此不再赘述。其中，

式中，ρ_空气表示驻室的空气密度；V表示环境风洞风道内的空气体积；c_p空气表示空气比热容。这样，可根据当前的目标温度对时间的微分，结合环境风洞内的空气情况，准确的计算出当前的目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求。

若-x＜△e＜x，则对制冷侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制；若△e＜-x或△e＞x，则对制冷侧的大阀进行前馈控制加模糊控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制。本实施例中x为0.4。

之后，若目标温度连续m秒未变化则转到S5，否则继续制冷侧工作。本实施例中m为60。

S5，用预设的恒温策略进行温度调节，并返回S1。恒温策略直接使用现有的温度控制策略(如PID为主导的控制方式)即可。

使用本方法，当需要动态调节环境风洞的温度时，先计算并分析当前目标温度t_驻室对时间的微分

并以此选择对应的温度调节方式：如果

则说明当前为恒温控制，因此，用预设的常温控策略进行温度调节即可满足精度。如果

则说明设定的温度值在当前时刻属于上升阶段，需要升温，因此使用制热侧进行温度调节工作。而如果

则说明设定的温度值在当前时刻属于下降阶段，需要降温，因此使用制冷侧进行温度调节工作。由于进行温度变化的场景模拟，如汽车上下山的情况模拟时，

在整个上山的过程中基本都为负，同样的下山过程中

基本都为正，整个上山/下山的过程会持续由制冷侧/制热侧工作，不会出现冷热侧反复切换的情况。与现有技术相比，稳定性更好。

除此，本申请的控制精度也比现有技术更高。为便于说明，以制热侧工作时为例。为了保证动态调节温度的准确性，本申请会根据

计算前馈控制中目标温度需求升温热负荷

通过ΔQ_升温需求可以知道当前时刻升温需要的热负荷；同时，计算环境风洞的热负荷总量Q＝Q_风机+Q_阳光+Q_车辆+Q_钢流道+Q_雪；之后，计算制热侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_升温需求。再根据Q_总计算制热侧的大阀的前馈开度。

这样，在计算大阀的前馈开度时，综合考虑了环境风洞内的热负荷总量，以及目标温度需求升温热负荷，可以保证制热侧大阀前馈总热负荷的精确性。ΔQ_升温需求的加入，可以非常出色的对前馈模型进行修正，从源头上算出前馈制冷量或加热量，实现从目标温度变化率到大阀前馈量的精确计算，使得前馈控制精准可靠，而精确的大阀前馈量又能够为目标温度曲线变化提供保障。在具体进行温度的调节控制时，如果-x＜△e＜x，说明目标温度与实际温度相差不大，因此，制热侧大阀进行前馈控制进行调节，制热侧小阀进行PID控制即可满足调节需求；如果△e＜-x或△e＞x，说明目标温度与实际温度相差较大，单纯的前馈控制不足以快速完成温度调节，因此，制热侧大阀除进行前馈控制外还进行模糊控制，配合小阀PID控制，修正温度控制的偏差，满足调节需求。

制热侧工作时，若目标温度连续m秒未变化，则说明目标温度进入了平稳阶段(以下山为例，说明此时已经下到的山脚下m秒)，因此，可直接用恒温策略进行温度调节；如果触发目标温度连续m秒未变化的条件，则说明目前温度未进入平稳阶段或刚到平稳阶段(以下山为例，说明此时仍在下山的过程中，或刚到山脚)，因此，为了避免出现冷热侧反复切换的情况，继续制热侧工作，待目标温度连续m秒未变化后再切换为恒温策略。通过这样的方式，可以避免现有技术(根据△e的正负选择冷侧/热侧，并根据△e的数值对选择的大阀和小阀进行PID调节控制)动态调节环境风洞的温度时，冷热侧反复切换导致温度波动较大，难以实现温度实际值跟随设定值快速变化的情况。动态调节温度的稳定性更好。

通过上述过程，本方法可兼顾制热侧动态调节温度的准确性和稳定性，制冷侧的工作原理同上，在此不再赘述。试验表明，各种场景下，本方案的实时误差均可控制在±0.5℃，满足汽车测试时的精度要求。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (9)

1.一种用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于，包括：

S1，计算当前目标温度减实际温度的差值△e；并计算当前目标温度t驻_室对时间的微分

S2，分析

若

则转到S3，若

则转到S4；若

则转到S5；

S3，制热侧工作；根据

计算前馈控制中的目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算制热侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_升温需求；根据Q_总计算制热侧的大阀的前馈开度后，若-x＜△e＜x，则对制热侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制；若△e＜-x或△e＞x，则对制热侧的大阀进行前馈控制加模糊控制，并根据△e对制热侧的小阀进行PID控制；之后，若目标温度连续m秒未变化则转到S5，否则继续制热侧工作；

S4，制冷侧工作；根据

计算前馈控制中的目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求，并计算环境风洞的热负荷总量Q，再计算冷侧大阀前馈总热负荷Q_总＝Q+ΔQ_降温需求；根据Q_总计算制冷侧的大阀的前馈开度后，若-x＜△e＜x，则对制冷侧的大阀进行前馈控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制；若△e＜-x或△e＞x，则对制冷侧的大阀进行前馈控制加模糊控制，并根据△e对制冷侧的小阀进行PID控制；之后，若目标温度连续m秒未变化则转到S5，否则继续制冷侧工作；

S5，用预设的恒温策略进行温度调节，并返回S1。

2.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：所述S3中，0＜x＜0.5。

3.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：所述S4中，0.2≤X≤0.4。

4.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：

S3中，目标温度需求升温热负荷ΔQ_升温需求的计算方式为

式中，ρ_空气表示驻室的空气密度；V表示环境风洞风道内的空气体积；c_p空气表示空气比热容。

5.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：

S4中，目标温度需求降温热负荷ΔQ_降温需求的计算方式为

式中，ρ_空气表示驻室的空气密度；V表示环境风洞风道内的空气体积；c_p空气表示空气比热容。

6.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：环境风洞的热负荷总量Q＝Q_风机+Q_阳光+Q_车辆+Q_钢流道+Q_雪；其中，Q_风机表示主风机机械功耗散到循环空气中的热量；Q_阳光表示阳光模拟系统辐射散热到循环空气中的热量；Q_车辆表示试验车辆散热器、冷凝器散发到循环空气中的热量；Q_钢流道表示环境风洞钢流道散热量；Q_雪表示雪试验时水相变为雪过程中产生的热负荷。

7.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：20≤m≤100。

8.根据权利要求1所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：S3中，还关闭制冷侧的大阀和小阀。

9.根据权利要求8所述的用于汽车环境风洞快速变温的控制方法，其特征在于：S4中，还关闭制热侧的大阀和小阀。

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