朱青团队在《公路与汽运》发表可预测控制热管理控制策略分析论文

　　奇瑞汽车股份有限公司朱青团队在《公路与汽运》发表论文《可预测控制热管理控制策略分析》。该研究针对电动汽车快充时功率器件易超温及传统风冷噪声大的痛点，提出了一种基于数据驱动模型预测控制(MPC)的优化热管理策略。通过调控冷却液泵、热泵、风扇等部件，该策略在保障电池热安全与部件耐久性的同时，有效降低了风扇噪声，提升了整车用电安全与续航里程。

　　随着新能源汽车向智能化、高续航方向发展，对整车热量的精细化管理成为提升能效和保障安全的关键。传统热管理多采用“被动响应”的规则控制，而朱青团队的研究将视角转向“主动预判”，构建了一套智能热管理系统。该系统核心在于，通过整合整车实时运行数据与预先规划的行驶任务，并结合机器学习模型，提前预测未来的热负荷，从而优化各子系统(如电池、电机、座舱空调)间的能量分配策略，实现从“事后降温”到“预先调节”的根本性转变。

　　这套智能热管理系统具备高度的场景自适应能力。它能够根据车辆的不同运行状态，动态切换并执行最合适的热管理策略：

　　• 停车/低速状态：系统以低功耗模式运行，专注于维持电池温度在适宜区间，防止严寒或酷暑环境对其造成损害。

　　• 高速行驶状态：系统会主动提升冷却能力，并巧妙利用行驶中的气流辅助散热，确保大功率输出下电池和电机的温度安全。

　　• 快速充电状态：系统对电池电量(SOC)进行严格监控，在充电不同阶段采取差异化策略。例如，在恒流充电初期实施“预冷”措施，以应对大电流带来的瞬时产热高峰，防患于未然。

　　• 座舱需求联动：当用户开启空调时，系统可协调利用电池或电机产生的废热来预热空调系统，实现了能量的回收再利用，提升了整体能效。

　　研究团队在一款插电式混合动力车型上进行了实测验证。优化后的热管理策略成功将车辆在连续高速及山路等严苛工况下的电池最高温度，稳定控制在39-43℃的理想区间内，波动显著小于优化前，同时压缩机的平均运行功率也有所下降，印证了该策略在温度控制精准性与能耗优化方面的双重优势。

　　除了基础的温控功能，该智能系统还集成了先进的“预测性维护”与“远程诊断”能力。系统通过持续分析电池健康状态、关键组件性能数据，能够预测潜在故障与剩余寿命，提前向用户或服务中心发出维护建议。当监测到软件类故障时，甚至可通过OTA技术进行远程修复，实现了“未病先治”，极大提升了车辆的可靠性、安全性并降低了后期维护成本。

　　该研究的算法核心采用了模型预测控制框架，并融合了PID控制、模糊逻辑、神经网络等多种智能算法，以应对热管理系统非线性、不确定性的复杂控制需求。这种基于数据驱动的预测性热管理策略，为破解新能源汽车在极端工况下的热安全与能效瓶颈提供了创新性的解决方案，标志着整车热管理从“功能实现”迈向“智慧优化”的新阶段，对提升用户体验和行业技术水平具有重要参考价值。