1 引言

在全球能源转型与“双碳”目标推动下，新能源设备应用日益广泛，热管理系统作为关键配套，其性能决定设备稳定性与经济性。电子膨胀阀凭借优势取代传统节流元件，成为流量调节核心。复杂热管理系统中，多电子膨胀阀配置普遍，但独立控制存在耦合冲突，导致流量失衡、温度波动等问题，制约系统性能。因此，开展多电子膨胀阀协同控制研究，破解耦合难题，提升控温精度与能量利用效率，成为当前新能源热管理领域的迫切需求。

2 新能源热管理系统与电子膨胀阀基础理论

2.1 新能源热管理系统工作特性

新能源热管理系统是复杂的多回路、多目标耦合系统，核心功能是通过合理热量传递与调节，确保设备各核心部件在最佳温度区间运行，同时实现能量高效利用与回收。与传统系统相比，其具有工况复杂、负荷波动大、控制目标多元的特点，运行状态受环境温度、设备负荷、用户需求等因素影响，呈现较强非线性与时变性。

系统核心组成包括换热部件、制冷剂循环回路、控制单元及执行元件，电子膨胀阀作为关键执行元件，负责调节各回路制冷剂流量，进而控制换热效率与温度水平。运行中，不同换热回路存在热量耦合与流量关联，如新能源汽车热管理系统中，电池、电机、座舱空调回路通过制冷剂循环实现热量交换与分配，各回路流量调节相互影响。因此，系统稳定高效运行不仅需要单个电子膨胀阀的精准调节，更需要多阀门协同配合及与压缩机、风扇等部件的联动控制。

系统控制目标主要有三：一是精准控温，确保电池、电机等核心部件温度维持在最佳区间，避免温度异常影响性能与寿命；二是合理分配流量，实现制冷剂均衡分配，充分利用换热面积，提升换热效率；三是优化能耗，在满足控温需求的前提下，最大限度降低运行能耗，提升新能源设备续航与经济性。

2.2 电子膨胀阀工作原理与控制特性

电子膨胀阀是电信号控制的节流元件，核心结构包括阀体、阀针、驱动电机、位置传感器，通过控制驱动电机转动调节阀针开度，改变制冷剂流通截面积，实现流量精准调节。其驱动方式主要有步进电机与直流电机驱动，其中步进电机因控制精度高、响应快、运行稳定，在新能源热管理系统中应用最广泛。

电子膨胀阀的工作特性集中体现在调节精度、响应速度与调节范围上：阀针开度可连续可调，最小步长达微米级，能精准匹配控温需求；接收信号后数毫秒内完成开度调节，可快速响应负荷变化；开度在10%-100%区间灵活调节，适配系统全负荷工况，适应性较强。

电子膨胀阀的控制本质是通过调节阀针开度，改变制冷剂节流降压效果与流量，进而控制蒸发器出口过热度，保障系统稳定运行。传统独立控制方式中，各阀门根据自身回路温度反馈单独调节，结构简单但易引发调节冲突，导致流量分配不均、温度波动过大，无法实现系统整体优化。

2.3 多电子膨胀阀协同控制的核心需求

多电子膨胀阀配置的系统中，协同控制的核心是解决阀门间耦合冲突，实现系统整体性能优化，具体需求包括三方面：

一是流量分配协同，多阀门对应不同换热回路，各回路热负荷存在差异且动态变化，协同控制需根据实时热负荷合理分配制冷剂流量，避免部分回路流量过剩、部分不足，充分发挥系统换热能力。

二是温度控制协同，系统需使多个换热部件温度同时维持在最佳区间，各阀门开度直接影响对应部件温度，协同控制需协调各阀门调节动作，避免单个阀门调节对其他部件温度造成不利影响，实现多目标精准控温。

三是能耗协同优化，阀门开度调节与系统能耗密切相关，不合理调节会增加压缩机负荷与能耗，协同控制需在满足控温与流量分配需求的前提下，优化阀门开度组合，降低系统整体能耗，提升经济性。

3 新能源热管理系统多电子膨胀阀协同控制机制

3.1 协同控制的整体框架

多电子膨胀阀协同控制框架以系统整体性能优化为目标，基于“感知-决策-执行-反馈”闭环逻辑，构建由感知层、决策层、执行层、反馈层组成的协同体系，实现多阀门与系统其他部件的协同运行。

感知层通过高精度传感器，采集各换热回路进出口温度、压力、流量，各阀门开度，压缩机运行参数及环境温度、设备负荷等数据，确保参数采集准确实时，为协同决策提供可靠支撑。

决策层作为核心，根据感知层数据与系统控制目标，制定多阀门协同调节策略，确定各阀门目标开度，采用动态负荷分配与反馈调节逻辑，综合考虑热负荷差异、能耗、控温精度等因素，实现多目标优化决策。

执行层由多电子膨胀阀、压缩机、风扇等执行元件组成，根据决策层策略执行调节动作，调整阀门开度、压缩机频率等，实现流量合理分配与系统状态调节。

反馈层将执行结果反馈至感知层与决策层，实时监测系统运行状态，对比实际与目标参数偏差，为策略优化提供依据，形成闭环控制，确保系统处于最佳运行状态。

3.2 多电子膨胀阀耦合关系分析

多电子膨胀阀间存在较强耦合关系，主要体现在流量与温度耦合，是影响协同控制效果的关键：

流量耦合指各阀门开度调节相互影响，系统制冷剂总流量由压缩机频率决定，单个阀门开度增大，其所在回路流量增加，会导致其他回路流量减少，无协同调节时易出现分配失衡。如电池冷却回路阀门开度增大，会减少座舱空调回路流量，影响座舱控温精度。

温度耦合指各换热回路温度相互影响，某一回路温度变化会通过热量传递影响其他回路。如新能源汽车电机冷却回路温度升高，会通过制冷剂循环传递至电池冷却回路，导致电池温度上升，需协调两回路阀门开度实现协同控温。

此外，多电子膨胀阀与压缩机、换热器等部件也存在耦合，阀门开度调节影响压缩机进出口压力与负荷，而压缩机频率变化又会改变总流量，进而影响阀门调节效果，因此协同控制需兼顾阀门间及与其他部件的联动。

4 新能源热管理系统多电子膨胀阀协同控制策略研究

4.1 热负荷动态分配策略

热负荷动态分配是协同控制的基础，核心是根据各回路实时热负荷合理分配制冷剂流量，避免分配失衡。关键在于精准计算实时热负荷，并按负荷比例分配流量。

各回路实时热负荷可通过感知层采集的温度、流量参数，基于热量传递原理计算：Q = mcΔT（Q为热负荷，m为制冷剂质量流量，c为比热容，ΔT为回路进出口温差），通过实时采集参数可精准获取各回路热负荷。

基于热负荷计算结果，采用比例分配法实现流量动态分配：设系统总热负荷为Q总，各回路热负荷为Q1、Q2、...、Qn，各回路流量分配比例ki = Qi / Q总，目标流量mi = ki × m总（m总为系统总流量），结合阀门流量-开度特性，确定各阀门初始目标开度。

为应对工况突变，在比例分配基础上加入负荷预测机制，通过分析历史负荷数据与当前工况，预测热负荷变化趋势，提前调整流量分配比例，减少调节滞后，提升动态响应性能。

4.2 反馈协同调节策略

反馈协同调节是精准协同控制的关键，核心是通过实时监测系统参数，对比实际与目标参数偏差，动态调整阀门开度，实现控温与流量分配协同优化，主要包括温度与流量反馈调节。

温度反馈调节以各回路目标温度为基准，采集实际温度计算偏差ΔT = 实际温度 - 目标温度，根据偏差大小与方向调整对应阀门开度：实际温度高于目标时，增大开度增加流量、提升换热效率降温；低于目标时，减小开度减少流量、降低换热效率升温。为避免单个阀门调节影响其他回路，加入耦合补偿项，根据温度耦合关系修正调节量，确保各回路温度协同稳定。

流量反馈调节以各回路目标流量为基准，采集实际流量计算偏差Δm = 实际流量 - 目标流量，根据偏差调整阀门开度，确保流量分配符合比例要求。同时协调阀门与压缩机联动，总流量不足时提高压缩机频率，过剩时降低频率，实现流量动态平衡。

采用PID调节算法实现阀门开度精细化调节，优化PID参数减少温度与流量波动；加入抗干扰机制，对采集参数进行滤波处理，消除环境干扰与测量误差，提升策略鲁棒性。

4.3 协同控制策略的优化

针对复杂工况下的调节滞后、多目标平衡问题，从自适应调节与多目标权重优化两方面提升策略性能：

自适应调节优化解决工况变化导致的控制参数不适应问题，通过实时分析工况，自动调整PID参数与流量分配比例：负荷突变时增大PID比例系数加快响应，稳定工况时减小系数降低调节幅度，减少波动；同时根据环境温度调整各回路目标温度与流量分配优先级，提升环境适应性。

多目标权重优化解决控温精度、流量分配、能耗的平衡问题，根据系统运行需求为各目标分配不同权重，通过加权求和构建优化函数，实现多目标协同优化。如高负荷时提高控温精度权重，低负荷时提高能耗优化权重，动态调整权重使策略适配不同运行需求，实现系统整体最优。

5 协同控制策略的仿真分析

5.1 仿真模型构建

基于MATLAB/Simulink平台构建新能源热管理系统仿真模型，包含多电子膨胀阀、压缩机、蒸发器、冷凝器、传感器等核心部件，模拟多回路系统运行过程。

模型参数结合新能源汽车热管理系统实际，配置3个电子膨胀阀分别对应电池、电机、座舱空调回路，制冷剂采用R134a，压缩机为变频式，换热器为管翅式。控制目标：电池温度25-35℃、电机温度40-60℃、座舱温度22-26℃，能耗尽可能降低。

设置两种控制模式对比：模式一为传统独立控制（各阀门独立PID调节，无协同）；模式二为本文提出的协同控制（热负荷动态分配+反馈协同调节），通过对比运行参数验证策略优越性。

5.2 仿真结果分析

选取启动、负荷突变、环境温度变化三种典型工况，仿真对比两种模式的控温效果、流量分配与能耗，采集相关参数分析如下：

启动工况下，协同控制模式各回路温度达到目标区间的时间较独立控制缩短20%-30%，温度波动幅度减小40%以上，能加快系统启动速度，提升控温稳定性。

负荷突变工况下，独立控制模式出现明显温度波动、流量分配失衡，部分回路温度超出目标区间，调节滞后显著；协同控制模式能快速响应负荷变化，调整阀门开度维持流量均衡，温度波动控制在目标范围内，响应速度提升30%以上。

环境温度-10℃至40℃变化工况下，协同控制模式能自动调整流量分配比例与PID参数，各回路温度始终维持在目标区间，能耗较独立控制降低15%-20%，体现出较强的环境适应性与能耗优化能力。

两种模式的控温效果与能耗对比详见表1、表2：

表1 两种控制模式下温度控制效果对比

表2 两种控制模式下系统能耗对比

由表可知，本文提出的协同控制策略相较于传统独立控制，能显著提升控温精度、加快响应速度、降低系统能耗，综合能耗降低率达17.5%，验证了策略的有效性与优越性。

6 结论

本文围绕新能源热管理系统多电子膨胀阀协同控制策略展开研究，通过分析系统与电子膨胀阀特性、多阀门耦合关系，构建协同控制框架，提出相关控制策略并通过仿真验证，得出以下结论：

1. 多电子膨胀阀在系统中存在较强的流量与温度耦合关系，独立控制无法满足多目标需求，易出现流量失衡、温度波动、能耗增加等问题，开展协同控制研究具有重要意义。

2. 构建的“感知-决策-执行-反馈”闭环协同框架，能有效实现多阀门与系统其他部件的联动，为策略实施提供可靠结构支撑。

3. 提出的热负荷动态分配策略可实现流量合理分配，反馈协同调节策略能提升控温与流量控制精度，自适应与多目标权重优化进一步增强了策略的动态适应性与整体优化能力。

4. 仿真验证表明，所提协同控制策略相较于传统独立控制，综合性能更优，能为新能源热管理系统优化运行提供有力支撑。

参考文献

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