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汽车空调制冷剂压力和温度传感器原理以汽车空调制冷剂压力和温度传感器原理为标题，本文将从传感器的原理、工作原理和应用等方面进行详细介绍。
一、传感器的原理汽车空调制冷剂压力和温度传感器是一种用于测量汽车空调系统中制冷剂压力和温度的装置。
传感器通过感受汽车空调系统中的制冷剂压力和温度变化，将其转化为电信号，以便于控制系统对空调系统进行调节和控制。
二、传感器的工作原理1.制冷剂压力传感器工作原理制冷剂压力传感器通常采用压阻式传感器。
当制冷剂压力作用于传感器感应膜片时，膜片产生弯曲变形，使得传感器内部的电阻发生相应的变化。
通过测量电阻的变化，就可以得到制冷剂的压力值。
2.制冷剂温度传感器工作原理制冷剂温度传感器通常采用热敏电阻或热电偶等原理进行测量。
当制冷剂温度变化时，传感器内部的电阻或电势也会发生相应的变化。
通过测量电阻或电势的变化，就可以得到制冷剂的温度值。
三、传感器的应用1.制冷剂压力传感器的应用制冷剂压力传感器主要用于测量汽车空调系统中的制冷剂压力，从而实现对压力的监测和控制。
通过监测制冷剂的压力变化，可以及时发现压力异常，避免因压力过高或过低而引发的故障或损坏。
2.制冷剂温度传感器的应用制冷剂温度传感器主要用于测量汽车空调系统中的制冷剂温度，从而实现对温度的监测和控制。
通过监测制冷剂的温度变化，可以及时发现温度异常，避免因温度过高或过低而引发的故障或损坏。
四、总结汽车空调制冷剂压力和温度传感器通过测量制冷剂的压力和温度变化，将其转化为电信号，以便于控制系统对空调系统进行调节和控制。
制冷剂压力传感器采用压阻式传感器原理，而制冷剂温度传感器则采用热敏电阻或热电偶等原理。
传感器在汽车空调系统中起到监测和控制的作用，能够及时发现压力和温度异常，保障空调系统的正常运行。
２０２４年第１期(总第５２卷㊀第３９５期)Ｎｏ.１ｉｎ２０２４(ＴｏｔａｌＶｏｌ.５２ꎬＮｏ.３９５)建筑节能(中英文)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢＥＥʏ暖通空调ＨＶ＆ＡＣ引用本文:刘魁星ꎬ黄一凯ꎬ邸越强.基于空间参数的空调温度传感器位置优化研究[Ｊ].建筑节能(中英文)ꎬ２０２４ꎬ５２(１):７８－８３.ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.２０９６－９４２２.２０２４.０１.０１２收稿日期:２０２２￣０７￣０８ꎻ㊀修回日期:２０２４￣０１￣１９基于空间参数的空调温度传感器位置优化研究刘魁星ａәꎬ㊀黄一凯ａꎬ㊀邸越强ｂ(天津大学ａ.建筑学院ꎻｂ.国际工程师学院ꎬ天津㊀３０００７２)摘要:㊀由传感器测量并反馈的室温数据是房间空调器运行控制的重要参数ꎮ建筑空间内温度分布的差异导致同一时间传感器位于不同位置时的反馈结果不同ꎬ最终影响室温控制的稳定性和空调能耗水平ꎮ研究了建筑空间内不同位置的传感器对室温控制的稳定性和空调能耗水平的影响ꎮ实验选取住宅空间内２０个测点ꎬ在实测温度数据基础上通过聚类分析用于分类测点类别ꎬ利用有限元分析软件对其他不同尺寸的房间情况进行了仿真模拟ꎬ建立了传感器最优位置的搜索模型ꎬ提出用修正参数来调整传感器初始位置的方法ꎮ为改善室内空调器的运行状况提供了理论和实践上的支持ꎮ关键词:㊀空调器ꎻ㊀位置优化ꎻ㊀温度传感器ꎻ㊀热舒适性ꎻ㊀室内温度中图分类号:㊀ＴＵ８３１.３㊀㊀㊀文献标志码:㊀Ａ㊀㊀㊀文章编号:㊀２０９６￣９４２２(２０２４)０１￣００７８￣０６ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＡｉｒＣｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒＳｅｎｓｏｒＰｏｓｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｐａｔｉａｌＰａｒａｍｅｔｅｒｓＬＩＵＫｕｉｘｉｎｇａәꎬＨＵＡＮＧＹｉｋａｉａꎬＤＩＹｕｅｑｉａｎｇｂ(ａ.ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅꎻｂ.ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴｉａｎｊｉｎ３０００７２ꎬＣｈｉｎａ)㊀㊀Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｒｏｏｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄａｔａｍｅａｓｕｒｅｄｂｙｓｅｎｓｏｒｓｉｓａｃｒｕｃｉａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｃｏｎｔｒｏｌｏｆｒｏｏｍａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒｓ.Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃａｎｄｓｔｒａｔｉｆｉｅｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｄｏｏｒｓｐａｃｅｃａｎｌｅａｄｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄａｔａｆｅｅｄｂａｃｋｆｒｏｍｓｅｎｓｏｒｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓａｔｔｈｅｓａｍｅｐｏｉｎｔｉｎｔｉｍｅꎬｗｈｉｃｈｕｌｔｉｍａｔｅｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｒｏｏｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ.Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｓｅｎｓｏｒｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｏｃａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｅｅｘｐｏｕｎｄｅｄｏｎｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｒｏｏｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｌｅｖｅｌｏｆａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ.Ｔｗｅｎｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｏｉｎｔｓｉｎｔｈｅｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｓｐａｃｅａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆｏｒｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓꎬａｎｄｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｏｉｎｔｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄａｔａ.ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｓａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｆｏｒｒｏｏｍｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｚｅｓｕｓｉｎｇＦＥＡｓｏｆｔｗａｒｅꎬａｎｄａｓｅａｒｃｈｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｅｎｓｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄꎬｗｈｉｌｅａｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｏａｄｊｕｓｔｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｅｎｓｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｒｏｏｍａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒｓ.㊀㊀Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒꎻｐｏｓｉｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎꎻｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｏｒꎻｔｈｅｒｍａｌｃｏｍｆｏｒｔꎻｒｏｏｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ０ 引言随着科学技术的进步ꎬ人们的生活环境越来越舒适ꎬ房间空调器在创造舒适环境中起着越来越重要的作用ꎮ房间空调器市场极大ꎬ仅在我国 夏热冬冷地区 便有约５ ５亿个目标用户[１]ꎮ然而ꎬ空调器的大量使用也会带来较大的能源消耗ꎬ据统计家用空调器耗电量约占国民总电耗的５０％[２]ꎮ因此ꎬ在提高生活环境舒适度的同时ꎬ空调器的能耗指标和高效运行不容忽视ꎮ目前学者们对于家用空调器的研究主要集中在设备本身ꎬ例如:制冷剂选型㊁压缩机能效㊁换热器效率㊁室外机翅片设计㊁室内机安装位置及气流组织ꎮ李敏霞等人对新型制冷剂Ｒ３２在管道内的流动沸腾进行了实验研究ꎬ证明该制冷剂换热系数是传统制冷剂的１~２倍[３]ꎮ孙钊等人提出了一种可卸载的变频８７刘魁星ꎬ等:基于空间参数的空调温度传感器位置优化研究双转子压缩机及系统运行方案ꎬ并进行了模拟仿真ꎬ结果表明了采用双缸可卸载压缩机后的机组ＡＰＦ(ＡｎｎｕａｌＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＦａｃｔｏｒꎬ全年能源消耗率)都有不同程度的提升[４]ꎮ赵运超等人采用ＣＦＤ数值模拟的方法ꎬ对某房间内壁挂式空调器的安装位置㊁送风角度㊁送风温度及风速进行了优化ꎬ最终房间内的温度场和速度场达到了更为舒适的效果[５]ꎮ对于空调系统运行而言ꎬ一般由位于回风格栅的温度传感器测量回风温度ꎬ并将温度数据上传至控制器与设定温度相比对ꎬ当二者存在差异时ꎬ根据不同厂家的内置控制逻辑进行压缩机转速㊁风速等进行综合调控[６ꎬ７]ꎮ然而ꎬ随着技术的进步ꎬ信息互联使得空调运行控制环节开放成为可能ꎬ空调可以接收外部数据ꎮ建筑空间中不同位置的温度不一样ꎬ由此不同位置的室温传感器测得的温度不一样ꎬ这会直接影响空调的运行控制ꎬ最终影响室温稳定性和能耗变化ꎮ如果可以通过调整传感器的位置改变温度输入参数ꎬ最终提高室内舒适性和空调效率ꎬ便可以实现一种低成本的多目标优化ꎮ目前对于家用空调器温度传感器布置位置的研究较少ꎬ阳必飞提出了一种能够代表空调器截面环境的合适位置的方法[８]ꎮ刘巧玲等人研究了３种不同传感器位置对室内预计平均热感觉指数ＰＭＶ(ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＭｅａｎＶｏｔｅ)的影响[９]ꎮ西安建筑科技大学的闫秀英教授等人采用基于修正误差学习的加权融合算法对室内多个测点传感器测量的数据进行融合ꎬ分析了变风量中央空调系统不同室内测点的有效吹风温度㊁空气分布特性指标及系统能耗情况[１０]ꎮ潘黎等人运用计算机仿真及流场模拟方法ꎬ分析在超低能耗建筑内温度传感器位置对空调系统控制策略的影响ꎬ结果发现在冬㊁夏两季当温度传感器安装在回风口处ꎬ检测到的温度高于实际工作区域温度ꎬ会引起空调控制系统正向反馈ꎬ增大风量或降低送风温度ꎬ使得工作区域温度低于设定值ꎬ令人体体感偏冷ꎬ能耗偏高[１１]ꎮＬｉｕＹａｎｚｈｅｎｇ等人提出信息监测的准确性对提高温室环境控制的效果具有重要意义ꎬ并利用ＣＦＤ模拟方法确定了传感器数量和最佳传感器位置ꎬ但在实际建筑情况下ꎬ该位置并不适合放置传感器[１２]ꎮＤｕＺｈｉｍｉｎ等人认为使用室内平均温度来简化热舒适性的空调系统节能优化控制ꎬ通常导致室内温度分布不当ꎬ并提出了一种将能量模拟和热舒适性计算耦合在一起的联合仿真策略ꎬ利用室内温度分布改善终端控制ꎬ获得了更低的能耗和更好的热舒适性[１３]ꎮ葛宣鸣等人提出了基于多传感器的变风量空调系统送风控制策略ꎬ较好地改善人体热舒适性环境且系统能耗会因为优化作用而降低[１４]ꎮ国内外现有研究理论成果较为丰富ꎬ但对能够满足节能与房间舒适双重条件的温度传感器的最佳测点位置还尚未有较好的解决方案ꎮ此外研究方法大都为仿真模拟ꎬ缺少模型检验与实际数据验证ꎬ与实际情况相结合的综合研究有待探索ꎮ由此ꎬ本文选用家用空调器作为实验对象ꎬ通过布置温度测点ꎬ更换温度传感器布置位置进行实际测试ꎮ通过数据特征分析和模拟仿真的方法研究不同温度传感器位置对于室温控制和能耗水平的影响ꎬ最终找到能够同时兼顾舒适和节能的最优位置ꎮ１㊀研究方法及试验设计１ １㊀研究方法为保证试验结果准确可靠ꎬ本次试验采取试验测试加模拟验证的方式ꎮ技术路线如图１所示ꎬ共分成试验设计㊁测试及模拟数据分析㊁综合评价及结论三个部分ꎮ图１㊀技术路线１ ２㊀试验设计１ ２ １㊀测试地点及初始条件实验场所选定于天津市某６层住宅楼的４楼ꎬ房间尺寸为５ｍ(南北方向)ˑ３ ５ｍ(东西方向)ꎬ层高约２ ６ｍꎬ实验房间墙面均为内墙ꎬ空调位于房间西南角ꎬ房间模型如图２所示ꎮ中间房间为实验区域ꎬ右下方有外墙的朝南房间作为恒温室ꎮ为确保控制变量ꎬ将实验房间的温度与临室平均室温保持一致ꎬ确保无临室传热ꎻ恒温室模拟室外ꎬ同时控制温度恒定以避免变化的温度对实验结果产生影响ꎮ实验房间空调设定温度为２４ħꎬ与实测临室温度接近ꎻ依照«民用建筑供暖通风与空气调节设计规范»(ＧＢ５０７３６ ２０１２)中天津夏季空气调节室外计算日平均温度ꎬ恒温室使用控温设备维持在２９~３０ħꎮ同时为了避免太阳辐射带来的影响ꎬ本实验一般于下午开始ꎬ同时有厚布窗帘遮阳ꎮ在实验过程中ꎬ空调器９７ＬＩＵＫｕｉｘｉｎｇꎬｅｔａｌ.ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＡｉｒＣｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒＳｅｎｓｏｒＰｏｓｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｐａｔｉａｌＰａｒａｍｅｔｅｒｓ的温度传感器将被依次布置在２０个温度测点ꎬ并以此为输入温度反馈控制运行ꎮ图２㊀房间模型１ ２ ２㊀设备布置及实验流程温度测试设备选用ＨＯＢＯ热电偶式数据记录器ꎬ以１ ５ｍ为间隔将传感器均匀布满整个房间ꎬ共计２０个测量位置ꎬ如图３所示ꎮ即纵向(南北方向)共４排ꎬ横向(东西方向)共３列ꎬ垂直方向共２层(０ ３ｍ和１ ８ｍ)ꎬ因室内家具影响ꎬ５个位置无法布置ꎬ同时添加１个位于空调回风口的测点(空调传感器的原始位置)ꎬ所以共２０个实际测点ꎮ编号顺序为先高层再纵向ꎬ１号测点位于房间西南角１ ８ｍ高处ꎬ１９号测点位于房间东北角０ ３ｍ处ꎬ２０号测点位于回风口ꎮ为保证足量的有效数据ꎬ测试时间设定为２０ｄꎬ数据采集间隔设定为１ｍｉｎꎮ图３㊀测点布置㊀㊀实验过程为首先开启空调和恒温室控温设备进行ꎬ空调设置模式为制冷ꎬ设定温度２４ħꎬ使用默认风速ꎬ默认朝向ꎬ不摆风ꎮ在１ｈ后ꎬ恒温室温度恒定且室内温度进入周期变化ꎬ可以认为此时实验内各状态稳定ꎬ使用ＨＯＢＯ测量并记录２０个测点的实时温度ꎮ空调温度传感器通过导电性良好的铜线进行延长ꎬ布置于测点之一ꎬ之后每接近１ｈꎬ空调停歇时(为确保空调运行周期的完整性)ꎬ移动空调的温度传感器至另一个测点重复试验ꎮ１ ２ ３㊀数据分析方法本项目将实际测量的温度数据进行聚类ꎬ得到的聚类结果用来分析温度传感器位于不同测点对空调性能的影响ꎬ得到较理想的空调温度传感器测点位置ꎬ通过聚类后的结果ꎬ可以用之训练分类器ꎮ之后采用模拟软件模拟了不同空间参数房间的温度分布ꎬ使用训练好的分类器进行分类ꎬ得到归属于理想传感器测点位置类别的温度测点ꎬ以此给出不同参数房间的推荐测点位置ꎮ本项目的聚类分类等算法均运行在Ｕｂｕｎｔｕ系统中ꎬ算法程序采用Ｐｙｔｈｏｎ语言编写ꎮ(１)归一化处理:本文将从温度曲线中提取幅值和周期两个重要指标ꎬ作为温度曲线的特征进行计算及后续分析ꎮ因为选取的两个特征并不是同一量纲ꎬ分布也不在同一区间ꎬ需要对数据进行归一化ꎬ即按比例进行放缩ꎬ使之落在０~１之间ꎮ归一化后的数据更加便于处理ꎬ聚类分类结果也更加准确ꎮ本项目采用Ｍｉｎ－Ｍａｘｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ方法进行归一化ꎬ如式(１)所示:ｘᶄ＝ｘ－ＭｉｎＭａｘ－Ｍｉｎ(１)(２)聚类分析:聚类是指将数据集合按着相似程度分成多个类别ꎬ其是一种无监督学习ꎮ本项目采用了应用比较广泛且聚类效果较好的Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类方法[１５ꎬ１６]ꎮ对于聚类过程中的样本之间的距离采用最简单的欧氏距离ꎬ聚类性能的评估采用轮廓系数ꎬ轮廓系数越接近１ꎬ则说明聚类结果理想ꎮ轮廓系数计算公式如下ꎬ对任一元素ｉꎬ其轮廓系数如式(２)所示:ｓ(ｉ)＝ｂ(ｉ)－ａ(ｉ)ｍａｘ{ａ(ｉ)ꎬｂ(ｉ)}(２)通过该式计算出所有数据点的轮廓系数后ꎬ求其均值即可获得平均轮廓系数ꎬ选择平均轮廓系数最大的Ｋ值即是最合适的聚类个数ꎮ分类是指根据已分类的样本信息ꎬ对未分类的元素进行分类ꎮ本项目采用朴素贝叶斯分类ꎮ该算法对缺失数据不敏感ꎬ在数据较少的情况下依然可以使用该方法ꎬ而且相比逻辑回归等分类算法ꎬ朴素贝叶斯可以处理多分类问题ꎮ(３)仿真模拟:本研究采用ＡＮＳＹＳ软件进行两种不同工况下的模拟ꎬ分别为一个验证工况和一个推广工况ꎮ在验证工况下ꎬ采用皮尔逊相关系数评价模拟结果和实测数据ꎬ当二者之间具有极强的相关性时ꎬ说明该模型可以准确计算室内温度分布情况ꎬ进行后续的推广工况ꎻ在推广工况下ꎬ将房间尺寸改为１０ｍˑ７ｍꎬ使用ＤｅｓｉｇｎＭｏｄｅｌｅｒ建立模型ꎬＩＣＥＭ－ＣＦＤ生成计算网格ꎬ通用有限元分析软件进行瞬态模拟计算ꎬ时间步长设置为２ｓꎮ２㊀数据分析及建议２ １㊀数据聚类分析对数据进行整理发现ꎬ在２０ｄ的测试中ꎬ其温度波动曲线基本一致ꎬ因此本文选取测试时段内的部分时段作为典型数据进行研究ꎬ将不同测点位置的温度数据绘制成折线图ꎬ如图４所示ꎮ从图中可见ꎬ所有测点的温度波动趋势基本一致㊁周期与振幅略有不同ꎮ提取所有测点数据的振幅及周期特征做聚类分０８刘魁星ꎬ等:基于空间参数的空调温度传感器位置优化研究析ꎬ当聚类数为３时ꎬ轮廓系数达到最大值ꎬ此时聚类效果较好ꎬ聚类数与轮廓系数对应结果如表１所示ꎮ图４㊀温度测试曲线表１㊀聚类数与轮廓系数对应结果聚类数轮廓系数２０ ９６１３０ ９８２４０ ９４５５０ ７９２㊀㊀由此将２０个测点共分成３类ꎬ每一类与其对应温度测点位置的编号如表２所示ꎮ为便于表述ꎬ后文中将与空调器位于同一墙壁上㊁地面２ｍ㊁空调器１的位置称为α位置(对应传感器位置２)ꎮ表２㊀数据聚类结果测点位置测点编号Ｃｌｕｓｔｅｒ１５ꎬ９ꎬ１０ꎬ１３ꎬ２０Ｃｌｕｓｔｅｒ２４ꎬ７ꎬ８ꎬ１２ꎬ１４ꎬ１７ꎬ１９Ｃｌｕｓｔｅｒ３１ꎬ２(α)ꎬ３ꎬ６ꎬ１１ꎬ１５ꎬ１６ꎬ１８㊀㊀３类测点的典型温度曲线如图５所示ꎮ图中明显可见ꎬ类别１(Ｃｌｕｓｔｅｒ１)对应测点温度波动幅度最大ꎬ全天温度最高相差约２ ４ħꎬ整体温度水平明显低于其他两类ꎻ同时该类测点距离空调近ꎬ几乎都是空调直接吹风的位置ꎬ所以温度波动大ꎬ反应快ꎬ对空调的反馈强烈ꎮ类别２(Ｃｌｕｓｔｅｒ２)温度波动幅度最小ꎬ全天温度最高相差约１ １ħꎬ整体温度水平明显高于其他两类ꎮ且相比于类别１和３ꎬ类别２出现最值的时间具有明显的滞后性ꎮ归其原因在于类别２的测点多位于远离空调或者房间角落的惰性区ꎬ空气流动不图５㊀三类测点的典型温度曲线畅ꎮ类别３(Ｃｌｕｓｔｅｒ３)温度曲线介于前两者之间ꎬ这些测点的位置比较适中ꎬ而且处于比较开阔的位置ꎬ其波动比较均衡ꎮ三类测点的平均指标如表３所示ꎮ表３㊀三类测点的平均特征参数测点位置平均温度/ħ振幅/ħ周期/ｓＣｌｕｓｔｅｒ１２３ ５４２ ４３４２Ｃｌｕｓｔｅｒ２２３ ９３１ １３６１Ｃｌｕｓｔｅｒ３２３ ７９１ ６５５２ ２㊀传感器位置变动分析从上述实验结果来看不同种类的测点之间对应的温度表现存在明显差异ꎬ当空调器温度传感器位于不同测点位置时ꎬ会反馈给空调控制器不同数据ꎬ最终会产生不同的室温分布及能耗表现ꎮ实测数据如图６所示ꎬ当传感器位置从第３类测点对应位置变换到第１类测点对应位置时ꎬ房间整体室温下降ꎬ室温波动周期变小ꎬ房间不同位置的温度差异减小ꎻ当传感器从第３类测点对应位置变换到第２类测点对应位置时ꎬ如图７所示ꎬ房间整体室温上升ꎬ室温波动周期延长ꎬ房间不同位置的温度差异增大ꎮ图６㊀传感器位置从第３类变至第１类图７㊀传感器位置从第３类变至第２类２ ３㊀评价方法２ ３ １㊀一般评价指标本次实验用温度波动方差㊁温度分布方差和耗电量３个参数来评价不同传感器位置对空调器运行的影响ꎮ温度波动方差用来衡量室温在时间维度的变化情况ꎬ温度分布方差来衡量室温在空间维度的分布情况ꎬ这两个参数直接关系到室内舒适度ꎬ参数数值越小表明室温波动稳定㊁温度分布均匀ꎬ室内舒适度高ꎻ耗电量通过空调运行时的智能电表人工读数获取ꎬ用来衡量单位时间内空调能耗水平ꎮ为了更好地１８ＬＩＵＫｕｉｘｉｎｇꎬｅｔａｌ.ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＡｉｒＣｏｎｄｉｔｉｏｎｅｒＳｅｎｓｏｒＰｏｓｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｐａｔｉａｌＰａｒａｍｅｔｅｒｓ比较ꎬ将３个参数转换成３个指标:温度波动方差指数(ＴＴＶＩ)㊁温度分布方差指数(ＴＤＶＩ)㊁功耗指数(ＰＣＩ)ꎮ３个指标计算方式如式(３)~(５)所示:ＴＴＶＩ＝ðＣｉＳ２ｉ(ðＣ１Ｓ２ｉ＋ðＣ２Ｓ２ｉ＋ðＣ３Ｓ２ｉ)/３(３)ＴＤＶＩ＝ðＣｉＳ２１~２０(ðＣ１Ｓ２１~２０＋ðＣ２Ｓ２１~２０＋ðＣ３Ｓ２１~２０)/３(４)ＰＣＩ＝ðＣｉＰ(ðＣ１Ｐ＋ðＣ２Ｐ＋ðＣ３Ｐ)/３(５)式中:Ｃｉ中ｉ的取值为１㊁２㊁３ꎬ分别代表三类测点ꎻＳ为测点温度数据的方差值ꎻＰ为空调器耗电量ꎮ式(３)中方差下标ｉ为１~２０个测点位置ꎮＴＴＶＩ的计算方式为ꎬ当温度传感器位于某类测点时ꎬ所有测点的数据方差值之和除以传感器位置分别位于３类测点时的方差数据之和的平均值ꎻ式(４)中方差下标取值范围为１~２０ꎬ表示某一时刻空间内２０个测点位置温度数据的方差值ꎮＴＤＶＩ的计算方式为ꎬ当温度传感器位于某类测点时ꎬ所有测点的数据方差之和除以传感器位置分别位于３类测点时的方差数据之和的平均值ꎮＰＣＩ的计算方式为ꎬ当温度传感器位于某类测点时ꎬ空调器的耗电量除以传感器位置分别位于３类测点时耗电量之和的平均值ꎮ计算结果如表４所示ꎮ从计算结果来看ꎬ第１类测点对应位置在控制室温稳定性方面突出ꎬ温度波动方差和温度分布方差均为最小值ꎬ但功耗指数最高ꎻ而第２类测点对应位置与１恰好相反ꎬ室温稳定性控制较差ꎬ但功耗指数最低ꎻ第３类测点对应位置各项均位于前两者之间ꎮ表４㊀三种位置对应指标测点位置ＴＴＶＩＴＤＶＩＰＣＩＣｌｕｓｔｅｒ１０ ８８０ ９３１ １４Ｃｌｕｓｔｅｒ２１ ３７１ １９０ ８１Ｃｌｕｓｔｅｒ３０ ９９１ ０２０ ９８２ ３ ２㊀综合评价指标因温度参数与能耗参数非同一量纲参数ꎬ为综合比较空调运行的性能ꎬ故将运行情况的综合评价指标(ＥＩ)的计算方式定义如式(６)所示:ＥＩ＝２２ＴＴＶＩ＋ＴＤＶＩ＋１ＰＣＩ(６)式中:ＴＴＶＩ为温度波动方差指数ꎻＴＤＶＩ为温度分布方差指数ꎻＰＣＩ为功耗指数ꎻＥＩ为平衡状态下的一个谐波平均值ꎬ该指标综合考虑了室内舒适性和空调耗电量ꎬ数值越低表明空调运行效果越好ꎮ计算结果如表５所示ꎬ从数据中可见ꎬ当空调传感器位于第３类测点时ꎬ运行效果优于其他两类ꎮ表５㊀三种位置综合指标测点位置ＥＩＣｌｕｓｔｅｒ１０ ９８１Ｃｌｕｓｔｅｒ２０ ９８６Ｃｌｕｓｔｅｒ３０ ９７３２ ４㊀推广工况模拟将房间实际参数及室内空调器设定参数输入ＡＮＳＹＳ有限元分析软件对室内温度场进行求解ꎬ室温模拟如图８所示ꎮ对比验证２０个温度传感器测试点的模拟数据与实测数据差别ꎬ由前文可知温度特性曲线通过温度振幅与延迟周期进行描述ꎬ故将验证工况下的模拟数据和实际测试数据归一化后进行对比ꎬ纵坐标为归一化后的测试数值㊁横坐标为测点编号ꎬ如图９所示ꎮ从图中可见在验证条件下ꎬ模拟结果与实验结果高度一致ꎬ仅位置１３㊁１４㊁１５处的温度数据存在明显偏差ꎬ经分析是因为模拟中没有考虑到家具摆放ꎮ模拟计算结果与实测数据皮尔逊相关系数为０ ８２ꎬ属强相关ꎬ且二者变化趋势基本保持一致ꎬ说明模型可以较为准确地反应真实室内温度场ꎮ图８㊀室温模拟图图９㊀温度数值对比㊀㊀在验证工况成立的基础上ꎬ进行推广工况的模拟计算ꎬ在推广条件下ꎬ利用之前聚类结果训练的分类器ꎬ根据模拟室温的振幅和周期两项指标ꎬ将２０个测点位置分为３类ꎮ分类结果如表６所示ꎮ同验证工况下的结果对比可见ꎬ随着房间面积的增大ꎬ测点的２８刘魁星ꎬ等:基于空间参数的空调温度传感器位置优化研究位置特征发生变化ꎬ聚类结果改变ꎮ类别１和类别３对应的点位变少ꎬ类别２对应点位增加ꎬ前文设定的位置α仍属于类别３ꎮ表６㊀实验及模拟工况聚类变化测点位置实验工况推广工况Ｃｌｕｓｔｅｒ１５ꎬ９ꎬ１０ꎬ１３ꎬ２０１ꎬ５ꎬ２０Ｃｌｕｓｔｅｒ２４ꎬ７ꎬ８ꎬ１２ꎬ１４ꎬ１７ꎬ１９３ꎬ４ꎬ６ꎬ７ꎬ８ꎬ１１ꎬ１２ꎬ１４ꎬ１５ꎬ１６ꎬ１７ꎬ１８ꎬ１９Ｃｌｕｓｔｅｒ３１ꎬ２(α)ꎬ３ꎬ６ꎬ１１ꎬ１５ꎬ１６ꎬ１８２(α)ꎬ９ꎬ１０ꎬ１３２ ５㊀房间区域划分及传感器位置校正建议２ ５ １㊀房间区域划分建议通过对聚类结果进行特征分析ꎬ针对温度传感器的布置位置ꎬ可将房间内的区域划分为直接区㊁惰性区和缓冲区ꎮ特征如下:(１)直接区:该区域测点距离空调器较近ꎬ受空调直接吹风影响ꎬ温度波动大ꎬ响应快ꎬ对空调运行状况的反馈作用较明显ꎮ一般情况下ꎬ该区域在空调器送风口３ ２ｍ范围内ꎬ风速或房间大小变化时ꎬ该区域的边界在距空调器送风口２~４ｍ之间变动ꎮ(２)惰性区:该区域测点距离空调器较远或位于房间角落ꎮ空气流动缓慢ꎬ温度波动较小ꎬ对空调运行状态不敏感ꎮ因此ꎬ该区域内测点温度对空调的反馈作用较小ꎮ风速或房间大小变化时ꎬ该区域的边界变动较大且不规则ꎮ(３)缓冲区:该区域位于其他两个区域的中间ꎮ它处于相对开放的位置ꎬ温度波动相对适中ꎮ缓冲区是空调传感器布置位置的理想选择ꎬ它既能保证室内舒适性ꎬ又能兼顾节能ꎮ２ ５ ２㊀传感器位置校正建议本文推荐的空调温度传感器的位置是前面定义的α位置ꎬ它与室内空调器位于同一面墙上ꎬ高２ｍꎬ距空调器１ｍꎬ属于缓冲区ꎮ该测量位置位于墙面上ꎬ便于放置且不受人为活动的影响ꎬ从理论计算和实际操作的角度来看都具有明显优势ꎮ传统室内空调器的温度传感器位于回风格栅处ꎬ属于直接区ꎮ通过分析比较推荐测点温度曲线与原始测点温度曲线的波动振幅和周期特性ꎬ发现周期缩短了２５ｓꎬ波动幅度提高约３５％ꎮ这可以通过增加一个ＲＣ电路来校正温度传感器的输入参数ꎬ以达到调整传感器位置的效果ꎬ对于既有的室内空调器系统来说ꎬ这是一种低成本㊁高效率的优化方案ꎮ３㊀结语本文提出了一种不同空间参数下寻找理想的空调器温度传感器位置的方法ꎬ通过实验和ＡＮＳＹＳ有限元分析软件模拟不同位置传感器反馈情况下的室温表现ꎬ对各个点位进行聚类和分类ꎬ得到最佳传感器布置位置ꎮ基于此结论ꎬ在以后的实际工程中不需要对房间尺寸进行实际测量ꎬ仅通过调整房间参数就可以进行仿真模拟ꎮ这不仅适用于设计阶段ꎬ也适用于实际的施工阶段ꎮ同时ꎬ本文给出了空调温度传感器的推荐位置 α位置ꎬ该位置可使空调运行在舒适与节能的平衡点上ꎮ此外ꎬ还有很多可变因素ꎬ如不同的回风形式㊁房间形状㊁空调器朝向及家具摆放位置等ꎬ可能会产生不同的理想位置ꎬ这是未来研究的方向ꎮ其次ꎬ由于测量点之间的距离较大(１ ５ｍ)ꎬ精确的α位置还需要进一步研究ꎮ参考文献:[１]董旭娟ꎬ闫増峰ꎬ王智伟ꎬ等.夏热冬冷地区典型城市住宅供暖模式选择研究[Ｊ].西安建筑科技大学学报:自然科学版ꎬ２０１４ꎬ４６(６):８６５－８７０.[２]Ｐｅｒｅｚ￣ＬｏｍｂａｒｄＬꎬＯｒｔｉｚＪꎬＰｏｕｔＣ.ＡＲｅｖｉｅｗｏｎＢｕｉｌｄｉｎｇｓＥｎｅｒｇｙＣｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ[Ｊ].ＥｎｅｒｇｙａｎｄＢｕｉｌｄｉｎｇｓꎬ２００８ꎬ４０(３):３９４－３９８.[３]李敏霞ꎬ党超镔ꎬ飞原英治.Ｒ３２在水平细管内的流动沸腾实验研究[Ｊ].工程热物理学报ꎬ２０１３ꎬ３４(１):１２９－１３２.[４]孙钊ꎬ卢玥明ꎬ常萌萌ꎬ等.使用可卸载变频双转子压缩机提高空调器全年能效[Ｊ].制冷技术ꎬ２０１８ꎬ３８(５):６５－６９.[５]赵运超ꎬ朱萌萌ꎬ刘小生ꎬ等.家用壁挂式空调器室内气流组织数值模拟分析[Ｊ].广西大学学报:自然科学版ꎬ２０１４ꎬ３９(４):９４８－９５４. [６]杨晓ꎬ王健ꎬ刘丙磊ꎬ等.ＰＩＤ调阀在变频空调器中的应用[Ｊ].制冷与空调ꎬ２０１９ꎬ１９(４):７６－８０.[７]曾石ꎬ曾阳.变频空调器的控制原理和运行模式[Ｊ].电气时代ꎬ２００１ꎬ(４):２４－２５.[８]阳必飞.从传感器位置和风速设计上提高一拖多空调的舒适性浅析[Ｃ]//中国制冷学会２００９年学术年会论文集ꎬ中国天津ꎬ２００９:２８６－２８９.[９]刘巧玲ꎬ杜志敏ꎬ晋欣桥.ＶＡＶ空调系统室内温度传感器位置的影响研究[Ｊ].建筑热能通风空调ꎬ２０１３ꎬ３２(１):１１－１４.[１０]闫秀英ꎬ翟志伟.变风量空调房间温度传感器最佳位置预测[Ｊ].制冷学报ꎬ２０１９ꎬ４０(３):６０－６５.[１１]潘黎ꎬ聂悦ꎬ杨建荣.超低能耗建筑用空调系统多参数联合控制技术[Ｊ].制冷与空调ꎬ２０２０ꎬ２０(８):７０－７６.[１２]ＬｉｕＹａｎｚｈｅｎｇꎬＣｈｅｎＪｉｎｇꎬＬｖＹａｚｈｏｕꎬｅｔａｌ.ＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＧｒｅｅｎｈｏｕｓｅｗｉｔｈＣＦＤＭｅｔｈｏｄｓａｎｄＯｐｔｉｍａｌＳｅｎｓｏｒＰｌａｃｅｍｅｎｔ[Ｊ].ＳｅｎｓｏｒｓａｎｄＴｒａｎｓｄｕｃｅｒｓꎬ２０１４ꎬ２６:４０－４４.[１３]ＤｕＺｈｉｍｉｎꎬＸｕＰｅｉｆａｎꎬＪｉｎＸｉｎｑｉａｏꎬｅｔａｌ.ＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＳｅｎｓｏｒＰｌａｃｅｍｅｎｔＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＶＡＶＣｏｎｔｒｏｌｕｓｉｎｇＣＦＤ￣ＢＥＳＣｏ￣ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｙ[Ｊ].ＢｕｉｌｄｉｎｇａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１５ꎬ８５(２):１０４－１１３. [１４]葛宣鸣ꎬ杜志敏ꎬ晋欣桥.基于多传感器信息融合的空调系统变风量优化控制研究[Ｊ].制冷技术ꎬ２０１６ꎬ３６(６):２８－３３.[１５]ＭｉｌｌｉｇａｎＧ.ＡｎＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＥｆｆｅｃｔｏｆＳｉｘＴｙｐｅｓｏｆＥｒｒｏｒＰｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｏｎＦｉｆｔｅｅｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ[Ｊ].Ｐｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｋａꎬ１９８０ꎬ４５(３):３２５－３４２.[１６]汪雨清.Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类分析在识别办公建筑运行能耗特征中的应用研究[Ｊ].绿色建筑ꎬ２０２０ꎬ１２(６):４４－４８.ә作者简介(通讯作者):刘魁星(１９８５)ꎬ男ꎬ满族ꎬ吉林白山人ꎬ毕业于天津大学ꎬ供热㊁供燃气㊁通风及空调工程专业ꎬ博士ꎬ副教授ꎬ研究方向:建筑节能㊁智能建筑(Ｌｉｕｋｕｉｘｉｎｇ１＠ｓｉｎａ.ｃｏｍ)ꎮ３８。
汽车自动空调控制策略随着汽车的智能化发展，自动空调系统成为汽车中不可或缺的功能之一。
为了提供更加舒适的车内环境，汽车自动空调控制策略也在不断优化和改进。
以下是一些常见的汽车自动空调控制策略：1. 温度控制：汽车自动空调系统通过内外温度传感器实时监测车内外温度，并根据设定的温度值自动调节空调的制冷或制热功能，以保持车内恒定的舒适温度。
当感知到车内温度偏高时，系统会自动启动制冷功能，使车内温度迅速下降；反之，感知到车内温度偏低时，系统会自动启动制热功能，提升车内温度。
2. 风向和风量控制：自动空调系统还可以根据乘客的需求自动调节出风口的方向和风量。
一般来说，前排座椅乘客可以通过面部出风口控制来调节风向，而后排座椅乘客则可以通过中央出风口控制来调节风向。
而风量则可以通过调节空调风扇的速度来实现。
根据车内温度和乘客的需求，自动空调系统可以自动调节出风口的方向和风量，以提供最佳的通风效果。
3. 微风模式：为了避免产生不必要的噪音和风力过强的情况，一些汽车自动空调系统还配备了微风模式。
微风模式下，空调系统会调节风扇的转速和风量，产生柔和的微风，以提供舒适的通风效果。
如果感觉有点闷热，但又不需要强力的制冷功能，可以选择微风模式来满足舒适需求。
4. 空气质量控制：一些高级汽车自动空调系统还可以监测车内空气质量，并根据需要进行空气净化。
当感知到车内空气质量较差时，系统会自动启动空气净化功能，通过过滤和处理空气中的有害物质，提供更加清新和健康的空气。
这一功能尤其对于车内有敏感性或过敏性人群来说，能够提供更好的健康保障。
总体而言，现代汽车自动空调控制策略旨在提供更加舒适和健康的车内环境。
通过实时监测和调节温度、风向、风量和空气质量，自动空调系统可以根据乘客的需求和外界环境变化来智能调控，从而提供最佳的驾乘体验。
二代飞度空调温度传感器安装教程
（实用版）
目录
1.二代飞度空调温度传感器的作用
2.安装温度传感器的准备工作
3.安装温度传感器的具体步骤
4.注意事项及常见问题解答
5.结论
正文
一、二代飞度空调温度传感器的作用
二代飞度空调温度传感器主要负责监测车内空调系统的温度，将监测到的数据传输给空调控制模块，以便控制模块根据设定的温度进行自动调节。
这样，车内乘员可以始终保持舒适的驾驶环境。
二、安装温度传感器的准备工作
1.确认飞度汽车的一代或二代车型。
2.准备必要的工具，例如螺丝刀、扳手等。
3.购买适合的空调温度传感器，确保与飞度汽车型号相匹配。
三、安装温度传感器的具体步骤
1.找到进气温度传感器的位置。
进气温度传感器通常位于进气管上。
2.将新的温度传感器与线束连接。
注意线束的接头位置，确保连接正确。
3.将温度传感器安装到进气管上，并拧紧固定螺丝。
4.检查线束连接处是否牢固，确保连接可靠。
5.安装空调控制模块，并将新的温度传感器接入控制模块。
6.测试空调系统，确保空调温度调节正常。
四、注意事项及常见问题解答
1.在安装过程中，注意不要损坏线束和传感器。
2.确保传感器安装牢固，避免行驶中出现松动现象。
3.如果空调系统不能正常工作，请检查传感器接头和线束是否连接正确。
五、结论
通过以上步骤，我们可以顺利地安装二代飞度空调温度传感器。
汽车自动空调系统性能试验及评价方法研究于津涛;田冬莲;肖广宇【摘要】在分析目前国家、行业标准规定的汽车空调系统测试项目和方法的基础上,针对自动空调的特点提出了一种自动空调室内环境模拟试验方法,该试验方法弥补了现有试验仅单纯对空调最大制冷性能和最大采暖性能进行测试的不足.采用该试验方法对某两款轿车进行了测试试验,结果表明,该方法不仅可对乘用车自动空调的控制稳定性和响应速度进行评价,也可对不同车辆空调的性能进行对比,达到了客观检验自动空调系统的目的.%This paper firstly analyzed the present national and industrial standard for automobile air conditioning system test items and methods. Then according to the characteristics of the automatic air conditioning, the paper proposed an automatic air conditioning environment simulation test method. This method makes up the deficiencies of the present tests which test merely the maximum refrigerating capacity and the maximum Heating performance of air conditioner. Two vehicles selected were tested with the above proposed method, the results show that the method can not only evaluate control stability and response speed of car automatic air condition, but can also compare performance of different automotive air conditioners, the automatic air conditioner can ihus be tested in an objective way.【期刊名称】《汽车技术》【年(卷),期】2012(000)010【总页数】5页(P47-51)【关键词】汽车;自动空调;性能;模拟试验【作者】于津涛;田冬莲;肖广宇【作者单位】中国汽车技术研究中心;中国汽车技术研究中心;中国汽车技术研究中心【正文语种】中文【中图分类】U463.85+11 前言随着汽车工业的发展和人们需求的提高，能够根据室外空气温度、太阳辐射强度、车速、发动机热负荷以及室内人体散热等因素变化，及时自动地对车内的空气状况进行调节的自动空调系统得到越来越广泛的应用[2]。
电动汽车空调结霜融霜实验研究一、内容描述随着电动汽车的普及，空调系统在炎热夏季的使用频率逐渐增加。
然而由于电动汽车空调系统的工作原理与传统汽车空调系统存在差异，其结霜融霜问题也成为影响用户体验的重要因素。
为了解决这一问题，本实验研究对电动汽车空调系统中的结霜融霜现象进行了深入探讨，以期为电动汽车空调系统的优化设计提供理论依据和技术支持。
其次本实验研究对比了不同类型的制冷剂对电动汽车空调系统结霜融霜现象的影响。
通过对几种常用制冷剂(如R134a、R600a等)在不同工况下的性能测试，发现不同制冷剂在结霜融霜现象上存在一定差异。
此外本实验还研究了制冷剂的种类、充注量、压缩机排气温度等因素对结霜融霜现象的影响，并通过数值模拟方法对这些因素进行了优化分析。
本实验研究针对电动汽车空调系统结霜融霜问题，提出了一种新型的融霜方法。
该方法通过改变制冷剂的流向、调整蒸发器和冷凝器之间的温差以及采用电热辅助加热等方式，有效降低了电动汽车空调系统的结霜融霜现象。
通过对实际车辆的试验验证，证明了所提方法的有效性和可行性。
1.1 研究背景和意义随着全球气候变化和环境污染问题日益严重，电动汽车作为一种清洁、环保的交通工具，越来越受到人们的关注。
然而电动汽车在冬季低温环境下，尤其是空调系统容易出现结霜现象，影响空调系统的正常运行，降低乘客的舒适度。
因此研究电动汽车空调系统在低温环境下的结霜融霜问题具有重要的理论和实际意义。
首先研究电动汽车空调系统结霜融霜问题有助于提高电动汽车的能效。
结霜会导致空气流通不畅，空调制冷效果下降，从而增加能耗。
通过研究结霜融霜原理和方法，可以优化空调系统的结构设计，提高空调系统的制冷效率，降低能耗。
其次研究电动汽车空调系统结霜融霜问题有助于提高电动汽车的安全性。
结霜会降低空调系统的制热能力，使得车内温度难以控制在合适的范围内，从而影响驾驶员的视线和操作。
此外结霜还可能导致电气系统故障，如压缩机过热、电气元件短路等，影响电动汽车的正常使用。
qiyekejiyufazhan不少人会碰到如下问题：“为何我关了空调，在高速行驶过程中会有暖气吹出”，这个问题在配有自动空调的车辆中更常见，这到底是怎么回事呢？这就涉及空调HVAC 的结构及自动控制的逻辑。
1空调HVAC 内部结构及气流图目前，主流的HVAC 总成内部结构和流场如图1所示。
气流经过蒸发器会产生冷风，气流经过暖芯会产生热风，温度风门的位置则决定气流是否会经过蒸发器或暖芯。
气流同时经过蒸发器和暖芯的情况，我们称为混合风；如果空调开启时，我们使用的是混合风，以达到我们需要的适宜的温度，那么关了空调后，蒸发器不再制冷，但暖芯却会持续制热（只要发动机运行，冷却液经过暖芯就会制热），那么车辆在高速行驶时，由于外界风压，形成气流经过暖芯，我们就会感觉到有暖气吹出。
自动空调除了调到“LOW ”和“HIGH ”，其他温度值都是混合风，因此更容易出此问题。
2自动空调的原理电控单元（自动空调控制器）根据驾驶员或乘客通过空调显示控制面板上的按钮进行的设定，使空调系统自动运行，并根据各种传感器输入的信号，对各风门电机和鼓风机等执行部件及时地进行调整，使车内的空气环境保持最佳状态。
自动空调相关输入输出及控制关系如图2所示。
汽车自动空调的标定分析李朝挺，姚帅（东风柳州汽车有限公司，广西柳州545005）【摘要】随着全球气温变暖，汽车空调对于有车族越来越重要，而自动空调也成为部分人购车的重要考虑因素。
文章阐述了空调HVAC 内部结构和自动空调的原理，介绍了汽车自动空调的标定流程和一些基本逻辑，让大家能更好地认识汽车自动空调。
【关键词】汽车自动空调；标定；使用【中图分类号】U463.851【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2017）03-0080-03【作者简介】李朝挺，男，广西南宁人，东风柳州汽车有限公司部品管理工程师，研究方向：空调和部分电器件零部件的质量管控；姚帅，男，湖北潜江人，东风柳州汽车有限公司助理工程师，研究方向：空调原理及控制逻辑和自动空调。
