MÔ HÌNH HÓA, ĐIỀU KHIỂN VÀ TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU HỆ THỐNG LÀM MÁT ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG BƠM NƯỚC ĐIỆN TỬ ĐIỀU KHIỂN PWM

Tóm tắt

 Trong các hệ thống quản lý nhiệt động cơ, việc đồng thời đảm bảo ổn định nhiệt và hiệu quả năng lượng vẫn là một thách thức do đặc tính phi tuyến của quá trình truyền nhiệt. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp điều khiển dựa trên mô hình áp dụng cho hệ thống làm mát sử dụng bơm nước điện tử điều khiển PWM. Mô hình nhiệt dạng tập trung được xây dựng dựa trên cân bằng năng lượng, kết hợp với điều khiển phản hồi tuyến tính theo trạng thái nhiệt, nhằm điều chỉnh lưu lượng chất làm mát theo trạng thái nhiệt. Bài toán tối ưu đa mục tiêu được thiết lập để cân bằng giữa sai lệch nhiệt độ và tiêu thụ năng lượng và được giải bằng thuật toán PSO. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể so với bơm cơ khí, với thời gian xác lập giảm khoảng 25- 30%, sai lệch nhiệt độ giảm hơn 40% và năng lượng tiêu thụ giảm 22-28%. Phân tích Pareto xác định vùng vận hành hiệu quả năng lượng trong khoảng 135-170 W với sai lệch 1,6-2,6°C. Kết quả chứng minh rằng việc tích hợp điều khiển dựa trên mô hình và tối ưu đa mục tiêu góp phần nâng cao hiệu năng hệ thống, đồng thời cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng. 

Title

-OBJECTIVE OPTIMIZATION OF AN ENGINE COOLING SYSTEM USING A PWM-CONTROLLED ELECTRIC WATER PUMP

Abstract

 In engine thermal management systems, simultaneously ensuring thermal stability and energy efficiency remains a significant challenge due to the nonlinear characteristics of heat transfer processes. This study presents a model-based control approach for an engine cooling system employing a PWM-controlled electric water pump. A lumped-parameter thermal model is developed based on energy balance principles and integrated with a linear state-feedback controller to regulate coolant flow according to the engine thermal state. A multi-objective optimization problem is formulated to achieve a trade-off between temperature regulation performance and energy consumption, and is solved using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Simulation results indicate that the proposed approach significantly outperforms the conventional mechanical water pump, reducing settling time by approximately 25-30%, decreasing temperature deviation by more than 40%, and lowering energy consumption by 22-28%. Pareto analysis identifies an energy-efficient operating region corresponding to a pump power range of 135-170 W and a temperature deviation of 1.6-2.6

°C. The results demonstrate that integrating model-based control with multi-objective optimization effectively improves overall system performance while enhancing energy efficiency.