Multi-zone climatization of vehicle cabins using model predictive control

Reuscher, Tim Andreas; Müller, Dirk; Abel, Dirk

doi:10.18154/RWTH-2024-05502

Multi-zone climatization of vehicle cabins using model predictive control = Mehrzonen-Klimatisierung von Fahrzeuginnenräumen mittels modellprädiktiver Regelung

Reuscher, Tim Andreas^RWTH*

2024

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Tim Andreas Reuscher

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2024

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Abel, Dirk (Thesis advisor)^RWTH* ; Müller, Dirk (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2024-05-29

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-05502
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/986972/files/986972.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Regelungstechnik (416610)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die Klimatisierung von Fahrzeugkabinen wird seit Jahrzehnten sowohl von der Industrie als auch von der Wissenschaft entwickelt. Insbesondere mehr Zonen-Klimatisierungssysteme, bei denen mehrere Zonen innerhalb des Fahrzeugs individuell klimatisiert werden, versprechen erhöhten Komfort. Aufgrund der Komplexität des Klimatisierungssystems, seiner vielfältigen Ein- und Ausgabewerte und der langsamen Zeitskalen ist die modellprädiktive Regelung ein vielversprechender Ansatz für die Regelung der Kabinentemperatur. Ihr Einsatz für die Multizonenregelung ist jedoch bislang nicht eingehend erforscht worden. Die Hauptbeiträge dieser Arbeit sind ein integrierter Modellierungsansatz, der alle Teilsysteme einschließt, Beobachterentwürfe für Temperatur- und Störungsschätzungen sowie eine Regelungsarchitektur, die sowohl das Modell als auch den Beobachter nutzt, um eine anwendungsorientierte mehrzonen-Temperaturregelung mit Mischklappen- und Gebläseeingängen zu erreichen. Für das Systemmodell wird ein kürzlich veröffentlichtes mehrzonales Gray-Box Kabinenmodellmit niedrigdimensionalen Gray-Box-Darstellungen der Mischklappen und des Belüftungssystems kombiniert. Die experimentelle Validierung ergibt eine gute Übereinstimmung des Modells mit dem Systemverhalten und einen klaren Vorteil desvorgeschlagenen Gray-Box Modells gegenüber einem White-Box Modell mit geringer Komplexität. Es werden Beobachter für die Schätzung von Kabinentemperaturen mitreduzierter Sensorik auf der Grundlage eines einzigen Sensors entwickelt. Experimente zeigen, dass ein einziger Sensor zwischen Fahrer und Beifahrer eine Schätzung der Temperatur in drei Zonen mit einer Genauigkeit von ±0.5K des tatsächlichen Wertes ermöglicht. Es wird dann gezeigt, dass ein Störungsbeobachter, der einen vollständigen Sensorsatz verwendet, die Genauigkeit der abgeleiteten Modelle für kurzfristige Prädiktionen um 12%-92% verbessert. Auf der Grundlage von Anwendungserwägungen wird eine modellprädiktive Regelungsarchitektur entworfen, die eine getrennte Regelung der Mischklappenposition und des Massendurchsatzes ermöglicht, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Anschließend wird ein Tuningalgorithmus verwendet, um die Robustheit des Reglers gegenüber unbekannten Störungen oder Systemänderungen zu verbessern. Das Regelsystem wird experimentell validiert, wobei eine individuelle Regelung von zwei Zonentemperaturen mit einer Genauigkeit von 0.1K bei der Nachführung und 0.3K bei der Unterdrückung von Störungen erreicht wird. Mit der Massenstromregelung wird gleichzeitig eine komfortorientierte Regelung der Gebläsestufe erreicht.

For decades, climatization systems for vehicle cabins have been developed by both industry and academia. Especially the rise in electric vehicles has given the topic an increased relevance due to the requirement for energy savings. Multi-zonal control climatization approaches, in which multiple individually climatized zones are maintained within the vehicle, promise increased comfort and potentially improved efficiency. Due to the complexity of the climatization system, its multiple input and output values, and the slow time scales, model predictive control is a promising approach for cabin temperature regulation. However, the use of model predictive control for multi-zonal control has yet tobe researched in depth. This thesis presents an approach for the multi-zone climatization of vehicle cabins using model predictive control. The main contributions of this thesis are an integrated modeling approach including all subsystems, observer designs for both temperature and disturbance estimation, and a control architecture exploiting both model and observer to achieve application-oriented multi-zonal temperature control using mixing flap and blower inputs. For the system model, a recently published multi-zonal gray-box cabin model is combined with low dimensional gray-box representations of the mixing flaps and vent system. Experimental evidence is provided to show that the vapor compression circuit can be separated from the cabin temperature control loop without compromising the controlsystem’s performance. Experimental validation yields good agreement of the model with the system behavior and a clear advantage of the proposed gray-box model with alow-complexity white-box model. Observers are designed to estimate cabin temperatures with reduced sensor setups based on only a single sensor. Multiple setups are compared. Experiments show that a single sensor between the driver and front passenger allows to estimate three zonal temperatures to within ±0.5K of the actual value. A disturbance observer using a full sensor suite is then shown to improve the prediction accuracy ofthe derived models by 12%-92%. A model predictive control architecture is designed based on application considerations. It allows to separate control of the mixing flapposition and the mass flow rate without compromising performance or creating unwanted oscillations. A tuning algorithm is then used to improve the robustness of the controllerin the face of unknown disturbances or system changes. The complete control systemis experimentally validated, achieving individual control of two zonal temperatures to within 0.1K in tracking and 0.3K in worst-case disturbance rejection. The mass flowrate control at the same time achieves comfort-oriented control of the blower level.

OpenAccess:
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