钟启兴，罗作煌

（惠州市德赛西威汽车电子有限公司，广东惠州 516006）

基于BP神经网络的汽车车内温度计算方法

钟启兴*，罗作煌

（惠州市德赛西威汽车电子有限公司，广东惠州 516006）

本文提出了一种汽车空调车内温度计算方法，采用BP神经网络建立左右双区乘员呼吸点位置的温度值预测模型，用于校准车内温度传感器。本方法在考虑车内温度传感器的各种影响因素的基础上，提高了温度校准的准确性和抗干扰能力，为车内温度控制系统提供了准确地反馈，有效提高汽车空调控制系统对温度控制的稳定性和准确性。

BP神经网络；车内温度计算；汽车空调

0 引言

汽车空调控制系统的车内温度是自动空调控制算法最重要的反馈之一，其信号一般采用车内的内温传感器装置。车内温度传感器一般位于汽车中控台或直接集成在汽车空调控制面板上[1]。但是，自动空调控制器所需要的真正的车内温度反馈信号并不是位于车内温度传感器所采集的温度值，而是乘员呼吸点温度。只有得到有效的乘员呼吸点温度反馈，才能够进行有效的车内温度控制。

然而，汽车空调控制器所运行的环境十分复杂。车内温度传感器由于受到车外温度、车内温度、出风温度、中控台辐射、阳光强度、空调循环模式和吹风模式等众多因素的影响，难以准确反映控制器真正所需要的乘员呼吸点温度以进行车内温度的控制。

基于以上原因，本文设计了一种基于BP神经网络[2]的车内温度计算方法，用于对车内温度传感器进行校准，使其准确反馈车内人体感官位置的温度，从而用于车内温度控制。……