汽车自动空调系统的控制原理

自动空调系统是一种根据周围环境条件变化（例如车外空气温度、日照、乘客数量等）进行调节，将车内温度自动控制在理想水平的空调系统。

自动空调系统分为两类：一类是汽车空调自动控制，即自动控制空气混合门和鼓风机速度；另一类是自动空调，即自动控制空气混合门、鼓风机速度以及出风门和进气门。通常所说的自动空调现一般指后者。

自动空调系统自动控制和选择温度设置、气流、出风口和进气口以满足乘客舒适性要求。

1.自动A/C（空调）系统的组成

此自动空调系统通过用温度选择器设置要求的温度和按AUTO开关来触发。此系统用ECU的自动控制来立即调整并保持该预定的温度，如图7-56所示。

大多数自动空调系统的组成部件如图7-57所示，主要有：A/C控制ECU（或A/C放大器）、发动机ECU、控制面板、内部温度传感器、环境温度传感器、太阳能传感器、蒸发器温度传感器、冷却液温度传感器（发动机ECU发送此信号）、A/C压力开关、空气混合伺服电动机、空气进口伺服电动机、气流伺服电动机、送风机电动机、送风机控制器（控制送风机电动机）等。在某些车型上的自动A/C控制系统还有风道传感器、烟雾通风传感器等。

A/C控制计算要吹出的空气温度和气流量，并根据各传感器和设定温度决定使用哪个排风口。这些值用来控制空气混合挡板的位置、送风机电动机转速和气流挡板的位置。某车自动空调系统的组成框图如图7-58所示。

图7-56 自动空调系统电控部分的组成

图7-57 自动空调系统的组成部件位置

图7-58 某车自动空调系统的组成框图

自动空调系统的组成部件的结构及功能说明见表7-2。

表7-2 自动空调系统的组成部件的结构及功能

（续）

提示：在某些车型上，使用多路传输（多路通信系统）把操作信号从控制面板发送到A/C控制ECU。

图7-59为丰田卡罗拉的自动空调系统示意图，由图可以看出空调控制面板发送的开关信号是通过LIN总线传送到A/C放大器。

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图7-59 丰田卡罗拉自动空调系统示意图

表7-3为丰田卡罗拉自动空调系统的输入/输出信号表。图7-60为丰田卡罗拉自动空调系统的输入/输出信号示意图。了解输入/输出信号对故障诊断有较大的帮助。当网络系统中的某些输出信号没有时，可以怀疑发送这些信号的控制模块可能存在故障。通过自动空调系统的输入/输出信号表，可以清楚某个信号的发送、接收流程，在诊断故障时可通过查看相应的数据流从而缩小故障范围。如在查找外部可变控制电磁阀没有得到电流信号的故障时，要了解空调控制面板发送的开关信号是通过LIN总线传送到A/C放大器，空调放大器再将电磁离合器请求信号（卡罗拉自动空调系统压缩机本身无电磁离合器，这里实际就是请求是否可给外部可变控制电磁阀通电）通过CAN总线发送到发动机ECM，ECM再发送同意信号给空调放大器，空调放大器输出压缩机可变控制电磁阀信号。

表7-3 丰田卡罗拉自动空调系统的输入/输出信号表

一些车型的自动空调系统的电气连接更多地使用了网络结构，如Audi Q5的空调系统，如图7-61所示。

2008款Audi Q5电子部件的网络连接与2008款Audi A4和A5上的布置是一样的。各种传感器的数据分别由供电控制单元J519或者舒适系统中央控制单元J393读入，然后经舒适CAN总线传给自动空调控制单元J255。

各个翻板用的伺服电动机都是一样的，因此可以安装到任何一个翻板处。可借助于VAS诊断仪的基本设定功能来进行各个翻板伺服电动机的寻址。

2.自动A/C（空调）系统的工作

自动A/C（空调）系统常见的控制功能见表7-4。

图7-60 丰田卡罗拉自动空调系统输入/输出信号示意图

图7-61 Audi Q5空调系统网络拓扑图

表7-4 自动空调系统的常见控制功能

现将神经网络控制功能介绍如下：

以前的自动空调系统中，空调放大器根据传感器信息，按一定的公式计算出要求的出风温度和鼓风机风量。然而，由于人的感觉相当复杂，人所处的环境不同，对同一给定温度的感觉就不同。例如，一定量的阳光辐射在寒冷气候中会感到相当暖和，但在炎热气候中却感到非常不舒服。因此，有些自动空调系统采用神经网络这种更高层次的控制技术。有了该技术，不同环境条件下收集的数据储存在空调放大器中。然后空调放大器进行控制，以提高空调舒适度。

神经网络控制由输入层、中间层和输出层的神经元组成。输入层的神经元处理车外温度的输入数据、日照量和基于开关和传感器输出的车内温度，并将它们输出到中间层的神经元。基于该数据，中间层神经元调节神经元中的关联强度。输出层神经元就可以计算总体结果，并将该结果以要求的出风口温度、光照修正量、目标空气流量和出风模式控制量的形式进行呈现。相应地，根据由神经网络控制所计算的控制量，空调放大器控制伺服电动机和鼓风机电动机。神经网络控制工作如图7-62所示。

图7-62 自动空调系统的神经网络控制