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AI在整车热管理系统中的应用

2026-02-03 - 其他方案 Mascower

整车热管理系统发展现状与AI赋能分析

1. 整车热管理系统发展现状

核心地位与功能：热管理已成为新能源电动汽车（xEV）的核心技术，直接影响车辆续驶里程和用户驾驶体验。系统主要维持乘员舱（15~25℃）、电池（10~35℃）、电机（20~85℃）、电控（20~50℃）的最佳工作温度，确保三电系统安全性和乘员舒适度，并减少能耗。
架构演进：从燃油车的分散式系统（空调制冷+发动机余热采暖）发展到集成式TMS，如特斯拉Model Y的多热源热泵系统，集成电驱、电池余热回收水回路及超级水壶制冷剂侧阀等。
先进技术应用：随着三电系统性能提升，热管理系统应用更先进技术，包括：
- 空调系统：热泵空调补气增/双级压缩热气旁通/三角循环。
- 电池热管理：大功率油冷1000V平台电机堵转加热、冷媒直冷、相变材料PCM平板热管。
- 电控热管理：碳化硅半导体支持高功率密度。
- 电驱热管理：先进冷却技术适应高功率需求。

2. AI赋能热管理开发

架构生成与寻优：
- 通过降阶模型仿真和多目标优化算法，生成不同架构的帕累托前沿和雷达图，辅助工程师决策。
- 生成式设计算法自动生成满足约束条件的热管理系统架构。
部件结构优化：
- 基于深度CNN代理模型优化电池液冷板针翅结构，平衡传热与流阻，提升计算效率。

3. AI赋能热管理控制

个性化舒适体验：
- 局部微气候控制：VAI感知用户性别、年龄、衣着、数量、位置，学习偏好，自主决策温度模式。
- 基于车云协同的平台：下发标定量或执行指令。
预测性控制策略：
- 用户出行预测：结合用户行为和环境信息，预测乘员舱和电池达到目标温度的启动时长，避免空耗。
- 能量回收预测：识别前方长下坡路段，提前进行电池热管理，提升回收功率。
- 驾驶行为预测：结合实时路况与历史数据，预测驾驶行为，预先调控电池工作温度。
- 节能建议：基于行驶信息确定实时能耗，结合导航预测路线能耗，给出续航节能策略与补能提示。

4. AI赋能热管理测试

V模式开发流程优化：
- 传统流程中测试标定耗时最长，依赖工程经验。
- AI辅助自动化标定：
  - 自动生成测试用例/参数集：利用强化学习或遗传算法探索极端工况或系统缺陷案例。
  - 基于热管理实物的自动化标定：收集多维测试数据，训练AI模型，利用叶斯优化快速找到最优标定参数。
  - 基于热管理数字模型的虚拟标定：通过测试数据实时反馈，在数字孪生模型中虚拟标定，安全低成本地预标定和生成训练数据。

5. AI赋能热管理运维

预测性健康管理：
- AI数字孪生平台：融合真实系统、虚拟模型、决策层和连接层，提供车辆、用户、路况的多维数据。
- 健康状态评估与故障诊断：
  - 基于数字孪生的智能故障诊断：利用虚拟模型假设分析，结合知识图谱、图神经网络或分类算法，快速定位故障根因并给出维修建议。
  - 状态预测与早期异常检测：学习正常工况下关键参数数据模式，实时比对传感器值与虚拟模型预期值，发出早期预警。
- 云端协同优化：
  - 分析海量车队数据，开发和测试更优控制策略，实现车队整体能效优化。
- 系统架构优化：分析运营数据，发现风险点和待优化点，用于下一代热管理系统架构设计。

目录 1、整车热管理系统发展现状 2、AI赋能热管理开发3、AI赋能热管理控制4、AI赋能热管理测试5、AI赋能热管理运维目录电动汽车整车热管理系统（TMS）口热管理已成为新能源电动汽车（xEV）的核心技术之一，显著影响车辆续驶里程、用户驾驶体验口整车热管理系统的对象包括乘员舱、电池、电机电控三大部分，主要功能是通过对各部件的热量进行合理分配，维持最佳工作温度，确保三电系统的安全性和乘员舱的热舒适性，并减少能耗最佳工作温度区间·乘员舱：15~25°℃C：电池：10~35°℃：电机：20~85°℃：电控：20~50℃ 公众号：电动汽车集成式热管理系统整车热管理系统架构的送代集成式TMS 传统分散式TMS 燃油车：空调制冷（HAVC）+发动机余热采暖特斯拉ModelY为代表的多热源热泵系统电驱、电池余热回收水回路集成（多通水阀、超级水壶制冷剂侧阀集成（阀岛）域控制器电动汽车热管理先进技术口随看三电系统性能指标的提升，热管理系统的需求不断增加，逐渐应用更先进的技术空调系统电池热管理电控热管理电驱热管理大功率油冷1000V平台电机堵转加热冷媒直冷相变材料PCM平板热管 ·热泵空调补(喷)气增/双级压缩热气旁通/三角循环碳化硅半导体：自动驾驶芯片控制系统模糊PID、模型预测控制MPC深度学习DL、强化学习RL 口AI应用于整车热管理系统，本质是通过数据、算法、算力与传统物理知识深度融合，构建一个具有感知、预测决策和进化能力的“智能体（AIAgent）”，助力产品设计、测试、运维全生命周期过程的智能化升级 1、整车热管理系统发展现状 2、AI赋能热管理开发 3、AI赋能热管理控制4、AI赋能热管理测试5、AI能热管理运维目录 AI辅助热管理系统架构生成与寻优口新能源汽车热管理系统的部件数大幅增加，为系统架构的设计和筛选带来巨大挑战通过降阶模型仿真和多目标优化算法，生成不同架构在功能、复杂度、能耗、制冷/制热量成本上的帕累托前沿和雷达图，辅助工程师决策最佳设计方案通过生成式设计（GenerativeDesign）算法在给定输入（部件）和约束条件下（连接方式、接口、成本、重量等），自动生成所有可能的热管理系统架构 ·公众号：电动汽车集成式热管理系统基于深度CNN代理模型的电池液冷板结构优化口电池液冷板的结构设计需平衡传热和流阻的予盾关系，优化依赖三维仿真，消耗大量资源口采用“电芯-模组-冷板”分层热仿真模型，提升计算速度口通过仿真数据训练，生成深度卷积神经网络（CNN）代理模型开展冷板针翅结构的多目标优化 1、整车热管理系统发展现状2、AI赋能热管理开发 3、AI赋能热管理控制目录 4、AI赋能热管理测试5、AI赋能热管理运维 AI赋能智能座舱个性化舒适体验口局部微气候控制 VAI感知用户性别、年龄、衣着、数量、位置 VAI学习用户空调设置偏好，储存偏好权重 ?VA自主决策温度量模式式热管理系统基于车云协同的热管理控制平台 V下发标定量或执行·电动汽车集成式热管理系统基于驾驶数据的预测性热管理控制策略 >预测用户出行 >预测能量回收结合用户行为预测用户上车时间，同时结合环境信息预测乘员舱、电池达到预设目标温度的启动时长，避免空耗识别前方路口信息，如长下坡路段，基于模型估算可回收能量及电池状态，提前进行电池热管理，提升回收功率》预测驾驶行为预测节能建议结合实时路况与历史行为数据，路程分段预测驾驶行为，预先调控电池达目标功率所适宜的工作温度基于行驶信息确定实时能耗，结合导航对多条行程路候选路线分别预测能耗，给出续航节能策略与补能提示14 1、整车热管理系统发展现状 2、AI赋能热管理开发目录 4、AI赋能热管理测试 5、AI赋能热管理运维基于V模式的整车热管理系统开发流程口传统V模式开发流程中，测试标定是耗时最长、最依赖工程经验的环节，需要通过热管理HIL台架、真实热管理台架、实车环模、实车路试，对控制策略、控制值等进行标定 AI辅助热管理系统自动化标定口自动生成测试用例/参数集利用强化学习或遗传算法，自动探索最极端的工况组合或能发现系统缺陷的“角落案例”，提升测试效率口基于热管理实物的自动化标定通过收集多维测试数据，不断训练AI数据驱动模型，利用叶斯优化等算法，快速找到满足所有性能约束的最优标定参数集口基于热管理数字模型的虚拟标定通过测试数据实时反馈，在数字李生物理模型中进行虚拟标定，用于安全、低成本地预标定和生成训练数据 1、整车热管理系统发展现状2、AI赋能热管理开发3、AI赋能热管理控制4、AI赋能热管理测试5、AI赋能热管理运维目录 AI-数字李生赋能的整车热管理系统”预测性健康管理口AI数字李生融合技术为整车热管理系统的健康状态评估与故障诊断带来了革命性的变化，从“事后维修” “定期维护”向“预测性健康管理转型口A数字李生平台包含真实系统、虚拟模型、决策层和连接层，提供车辆、用户、路况的多维数据 AI数字李生平台多维数据决策层（提供健康评估、故障诊断、预测预警、策略优化的服务平台）连接层（基于V2X技术的数据交互平台）公众号·电动汽车集成式热管理系统 AI辅助热管理系统健康状态评估与故障诊断基于数字李生的智能故障诊断云端协同优化状态预测与早期异常检测控制策略优化系统理想状态参数预测当检测到异常状态时，可以利用虚拟模型进行假设分析，辅助进行故障定位。利用知识图谱、图神经网络或分类算法，结合故障树和历史维修数据，快速定位故障根因如“冷却液温度异常”是由于水泵失效、管路堵塞还是传感器漂移），并给出维修建议。 AI模型学习正常工况下（如不同车速、环境温度、热负荷等）热管理系统关键参数（制冷剂压力、水温等）的数据模式和预期值。实车运行数据上传云端，AI分析海量车队数据，可以开发和测试更优的控制策略实现车队整体能效的优化。系统架构优化系统状态判断与异常分析通过分析不同季节、路况的运营数据，发现风险点和待优化点，用于下一代热管理系统架构的优化设计。将传感器实测值与虚拟模型的预期值进行实时比对。旦出现持续性的、超出正常误差范围的微小偏差，即可发出早期预警。

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