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随着人们对汽车的舒适性要求越来越高，汽车空调作为舒适性的关键功能件，其性能直接影响着用户体验，是评价整车舒适性的重要因素。自动空调通过对乘客的设定温度和传感器采样到的车内温度、环境温度、阳光强度、蒸发器温度进行特定的计算方式，算出车内的控制温度信息（制冷量和制热量的需求信息），来确定模式风门、温度风门、鼓风机风速、内外循环的控制，从而达到控制车内温度的需求。目前国内学者在自动空调控制方面已有大量研究，李睿钦等、张义等将增量式PID算法应用在汽车自动空调控制中，同时指出系统本身输入条件的复杂性使得PID参数整定将很麻烦，可能导致控制效果不佳，鉴于此将诸如模糊和神经网络等融入参数整定中，实现在线调整PID参数，一定程度上增强了控制的适应性，但也增加了求解器的复杂程度。江志斌等、JIANG等分析了模糊控制方法，用车内温度设定值与实际温度之间的温差E及E的变化率EC作为输入量控制各输出。然而模糊控制主要依赖模拟人的经验判断，其控制精度不高，存在稳态误差，且会由于系统迟滞，需要较长时间才能实现温度的稳定。吴宝志等利用BP网络强大的数据拟合能力，从乘客实际需求数据反向推导各控制参数，但若直接使用BP网络作为核心算法拟合输出量控制参数，则训练样本的信息采集量巨大。
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