李家榮

(鹽城工學(xué)院 電氣工程學(xué)院，江蘇 鹽城 224051)

基于專家控制器的電動汽車感應(yīng)電機弱磁區(qū)優(yōu)化控制研究*

李家榮

(鹽城工學(xué)院 電氣工程學(xué)院，江蘇 鹽城 224051)

由于感應(yīng)電機驅(qū)動系統(tǒng)采用數(shù)字控制器和脈寬調(diào)制輸出會伴隨著數(shù)字延遲的問題，加之參數(shù)可能存在的擾動，使得傳統(tǒng)的間接磁場定向控制方法在感應(yīng)電機高速弱磁區(qū)的控制性能降低。針對此問題，提出了一種基于專家控制器和模糊推理機制的感應(yīng)電機弱磁區(qū)優(yōu)化控制策略?？紤]到傳統(tǒng)間接磁場定向控制中電流調(diào)節(jié)器在弱磁區(qū)若沒有獲得適合的電流參考指令，則可能會產(chǎn)生高頻振蕩乃至失穩(wěn)。因此，在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上將轉(zhuǎn)速閉環(huán)輸出的電流參考先送入到專家控制器，專家控制器基于數(shù)據(jù)庫和模糊推理，對電流參考進行修正，其中模糊推理機制基于簡單的高斯函數(shù)邏輯實現(xiàn)。最后，構(gòu)建了感應(yīng)電機驅(qū)動試驗平臺，開展了電機在弱磁區(qū)的高速驅(qū)動試驗，試驗結(jié)果驗證了新型控制策略的有效性。

電動汽車;感應(yīng)電機;專家控制器;弱磁;模糊推理

0 引 言

由感應(yīng)電機(Induction Motor,IM)為主體的電力傳動系統(tǒng)具有可靠性高、生命周期長、維護簡單和成本低等優(yōu)點，被廣泛用于混動電動汽車和純電動汽車[1-3]。IM驅(qū)動系統(tǒng)典型的間接磁場定向控制(Indirect Field Oriented Control,IFOC)框圖如圖1所示。

圖1 典型的包含弱磁控制的IM間接磁場定向控制框圖

從圖1中可以看出，當IM超出額定轉(zhuǎn)速時，一般采用弱磁控制策略來提高性能，但是目前大部分弱磁控制研究集中在3倍額定轉(zhuǎn)速以內(nèi)的范圍，且主要的研究集中在弱磁調(diào)速策略優(yōu)化或電流調(diào)節(jié)器設(shè)計[4-7]。在弱磁區(qū)，定子dq軸電流ids和iqs對轉(zhuǎn)矩有重要的影響[8-10]，一般有兩個弱磁優(yōu)化途徑能實現(xiàn)最大轉(zhuǎn)矩：第一個是基于IM的參數(shù)計算ids和iqs[11]；第二是利用電壓和磁鏈調(diào)節(jié)器來選擇ids和iqs[12-13]。理論上這些弱磁策略可以實現(xiàn)最大轉(zhuǎn)矩能力，但第一種策略對電機參數(shù)高度依賴，當溫度變化或其他因素導(dǎo)致電機參數(shù)攝動時將很難達到期望的控制性能，而第二種策略對電機參數(shù)魯棒性較高，盡管計算復(fù)雜，但依然是目前較有效的方法。

在IFOC系統(tǒng)中采用了磁場定向旋轉(zhuǎn)坐標變換，使得交流信號轉(zhuǎn)變成為直流信號，從而實現(xiàn)了PI調(diào)節(jié)器的無靜差控制。然而，ids和iqs之間還是存在交叉耦合，并與基頻成正比，導(dǎo)致了電流調(diào)節(jié)器的性能隨著基頻的增加而減弱[14]。因此文獻[15]在控制器中引入了復(fù)雜的內(nèi)?？刂坪蛷V義傳遞函數(shù)矩陣以消除交叉耦合的影響。雖然采用磁場定向和旋轉(zhuǎn)坐標變換使得ids和iqs解耦，但溫度和弱磁導(dǎo)致的參數(shù)擾動將使PI調(diào)節(jié)器的帶寬降低[16-17]，同時數(shù)字控制器和脈寬調(diào)制導(dǎo)致的數(shù)字延遲進一步降低了控制器的性能。在高速弱磁區(qū)域，即5～6倍額定轉(zhuǎn)速時，傳統(tǒng)的間接磁場定向控制方法難以達到目標性能，甚至電流調(diào)節(jié)器有可能失穩(wěn)而進一步造成變頻器的功率單元過流損壞。

本文在上述文獻研究基礎(chǔ)上，重點研究了如何提高在高速弱磁工況下的電流控制的穩(wěn)定性，提出了一種基于專家控制器的電動汽車感應(yīng)電機弱磁區(qū)優(yōu)化控制策略。該方法的主要特點是基于傳統(tǒng)間接磁場定向控制，在電流調(diào)節(jié)器輸入前增加專家控制器來處理不合理的快速電流參考變化，以增強實際電流跟蹤參考電流的能力?？紤]到無效目標導(dǎo)致專家控制器調(diào)節(jié)失敗的可能，在控制器中還增加一個環(huán)節(jié)，使得調(diào)節(jié)失敗時，輸出一個次優(yōu)的電流指令保持系統(tǒng)正常運行。最后，基于感應(yīng)電機驅(qū)動試驗平臺，對新型弱磁控制器的性能進行了試驗驗證。

1 弱磁控制策略

基本的弱磁策略是將激磁電流ids設(shè)置為與轉(zhuǎn)速成反比，同時磁鏈大小根據(jù)工況人為設(shè)置，這在工程應(yīng)用中很容易實現(xiàn)，是一種通用方案。但傳統(tǒng)的弱磁策略沒有考慮轉(zhuǎn)矩優(yōu)化，當設(shè)置的磁鏈太大時導(dǎo)致反電動勢占比增大，從而效率下降，電機沒有足夠的轉(zhuǎn)矩來升速。文獻[6]將ids和iqs的值通過電壓調(diào)節(jié)器計算得到，可實現(xiàn)最大轉(zhuǎn)矩能力，同時具有對電機參數(shù)擾動的魯棒性。然而，其需要兩個額外的調(diào)節(jié)器，就增加了工程應(yīng)用中的復(fù)雜度。

圖2所示為改進型的弱磁策略框圖，其中激磁電流與轉(zhuǎn)速成反比，同時激磁電流由一個電壓調(diào)節(jié)器進行校正，而umax是給調(diào)節(jié)器設(shè)置的上限。從圖2中可以看出，該策略只需要一個PI調(diào)節(jié)器，更重要的是，當磁鏈較大時減小了對應(yīng)的反電動勢，同時提高了iqs的響應(yīng)，并保持了電流調(diào)節(jié)器的魯棒性。然而，該方案依然不能優(yōu)化最大轉(zhuǎn)矩能力，因為其不能根據(jù)電壓限制修改iqs。

圖2 改進型弱磁控制策略框圖

大多數(shù)工程應(yīng)用條件下，電壓調(diào)節(jié)器設(shè)置一個小的積分參數(shù)就足夠了，但考慮到低速時需要較大轉(zhuǎn)矩和較快的iqs響應(yīng)速度，比例和積分參數(shù)都需要設(shè)置。然而當參數(shù)太大，特別是積分參數(shù)太大時，d軸電流容易不穩(wěn)定。因此，PI調(diào)節(jié)器的參數(shù)選擇應(yīng)遵循兩個規(guī)則：(1)先設(shè)置一個小的積分參數(shù)；(2)如果響應(yīng)慢，再設(shè)置一個小的比例參數(shù)。本文中遵循的上述規(guī)則設(shè)計了參數(shù)。

2 模糊推理專家控制器的設(shè)計

2. 1 IM模型

電流控制的穩(wěn)定性取決于電流調(diào)節(jié)器帶寬和輸入電壓信號。如前所述，電流調(diào)節(jié)器的帶寬將在高速弱磁區(qū)降低，所以需要優(yōu)化控制器。IM在dq旋轉(zhuǎn)坐標下的數(shù)學(xué)模型為[18]

(1)

式中:uds和uqs——dq軸定子電壓；

Rs——定子電阻；

ids和iqs——dq軸定子電流；

ψds——d軸定子磁鏈；

ωe——同步角速度；

Lm、Ls、Lr——激磁電感、定子電感和轉(zhuǎn)子電感；

ψqs——q軸定子磁鏈。

通常，穩(wěn)態(tài)條件下可忽略模型中微分項，但當電機動態(tài)時不能忽略，因為微分項對動態(tài)有重要影響，特別是當電機運行在高速弱磁區(qū)時，除去反電動勢的電壓是非常有限的。

為了提高電機運行在高速弱磁區(qū)的電流控制穩(wěn)定性，設(shè)計了一種模糊推理專家控制器來處理電流參考值，然后再輸出給電流PI調(diào)節(jié)器。專家控制器是基于帶寬降低和電壓限制設(shè)計的，其功能為：(1)在當前調(diào)節(jié)器帶寬下，可以避免不合理的動態(tài)過程；(2)可以根據(jù)有效電壓限制電流的范圍。

2. 2 模糊推理專家控制器結(jié)構(gòu)

圖3 模糊推理專家控制器框圖

圖3所示為模糊推理專家控制器結(jié)構(gòu)。從圖3中可以看出，專家控制器位于電流調(diào)節(jié)器之前，其輸出給到電流調(diào)節(jié)器。專家控制器是基于模糊推理模塊、數(shù)據(jù)庫模塊和特征識別模塊構(gòu)成的。

特征識別模塊記錄了idsfed、idsfed、uds和uqs的波形特征。當一個調(diào)整周期結(jié)束時，其計算出當前電流控制的特征，例如上升時間、超調(diào)和調(diào)節(jié)時間等，從而為模糊推理模塊提供了相關(guān)依據(jù)。專家控制器數(shù)據(jù)庫按照如下規(guī)律存儲數(shù)據(jù)：如果當前電流參考指令變化太大，則記錄idsfed和iqsfed具有的特征1和特征2等，以及uds和uqs；反之，則記錄idsfed和iqsfed具有的特征3和特征4等，以及uds和uqs。因此，模糊推理過程是控制器基于數(shù)據(jù)庫反向識別當前電流參考指令的過程。例如，如果idsfed和iqsfed具有特征1，則控制器的推理結(jié)果是當前電流參考指令太大，進一步將減小電流參考指令。模糊推理專家控制器的算法流程圖如圖4所示。

圖4 基于模糊推理的專家控制器算法流程圖

2. 3 特征識別模塊

特征識別模塊是專家控制器的基礎(chǔ)。特征識別模塊識別的特征包括上升時間、衰減率、振蕩周期等，具體的識別方法包括數(shù)字濾波器、過零點檢測等。如圖5所示為一個典型的階躍響應(yīng)，其中時間點tz1、tz2、…、tz(i)、…為階躍響應(yīng)曲線與參考值r相交的時間點，而(tp1,yp1)、(tp2,yp2)、…、[tp(i),yp(i)]、…為極值點和對應(yīng)的時間點。

圖5 典型的階躍響應(yīng)曲線

2. 4 數(shù)據(jù)庫

專家控制器中的數(shù)據(jù)庫存儲專門的特征數(shù)據(jù)用于模糊推理，包括波形規(guī)律、操作規(guī)則等。如表1所示為數(shù)據(jù)庫的表格形式。表1中rv(i,j)是特征值，而ev=[tr,OVR,OSC,ess,DMP,uOSC,uMon,uss]是特征指標。

表1 專家控制器數(shù)據(jù)庫表格

表1中的初始的特征值可以基于IM參數(shù)、控制器傳遞函數(shù)和工程經(jīng)驗獲取。特征指標tr、ess和uss將根據(jù)采樣得到的轉(zhuǎn)速、電壓、電流信息進行不斷的更新，因為這三個特征指標受到這些采樣變量的影響，而其他特征指標則不受影響。特征指標tr、ess和uss與速度、電壓和電流之間的變化關(guān)系可根據(jù)工程經(jīng)驗獲得，本文中采用了一些線性函數(shù)來在線更新tr、ess和uss。

(1) 轉(zhuǎn)速高或母線電壓低的時候，tr必須增加：

tr=tr0×(|ωr/ωbase|+UDCR/UDC)/2, (tr=tr0)(3)

式中:tr0——初值；

ωbase——轉(zhuǎn)速基值；

UDCR——額定母線電壓。

(2) 轉(zhuǎn)速高或母線電壓低或電流大的時候，ess必須減?。?/p>

ess=ess0×(|ωbase/ωr|+UDC/UDCR+

|ifed/ir|)/3, (ess0≥ess≥0)(4)

式中:ess0——初值；

ifed——反饋電流；

ir——電機額定電流。

(3) 母線電壓低的時候，uss必須減小：

uss=uss0×(UDC/UDCR),

(uss0≥uss≥0)(5)

式中:uss0——初值。

2. 5 模糊推理機制

表2 高斯函數(shù)特征值類型和規(guī)則

定義uG(i)描述規(guī)則觸發(fā)的程度：

(6)

式中:N——特征值的數(shù)量，本文中N=8；

GCoeffs(j)——對應(yīng)特征值的權(quán)重系數(shù)，GCoeffs(j)≤1。

具體的GCoeffs(j)如表3所示。

表3 特征值權(quán)重系數(shù)

定義Gid、Giq為idsref、iqsref的修正系數(shù)，具體的計算式為

Gid=uG(1)-uG(2)(7)

Giq=uG(3)-uG(4)(8)

從而idsref和iqsref的離散化計算式為

(9)

設(shè)Opt=uG(5)來表示性能一致性的程度。當Opt達到預(yù)期時(Opt>0.8)，控制器停止調(diào)整。如果調(diào)整過程失敗了，則選擇一組具有最大Opt的次優(yōu)參數(shù)。

3 仿真對比研究

為了分析新型控制策略較之傳統(tǒng)間接磁場定向控制的優(yōu)勢，基于Saber仿真平臺搭建了仿真模型進行了仿真對比研究。具體的仿真參數(shù)和試驗平臺參數(shù)一致，見下一節(jié)。圖6、圖7所示為轉(zhuǎn)速從0增加到10 000 r/min時的仿真波形。其中圖6(a)和圖6(b)為在傳統(tǒng)控制器作用下的電機輸入相電流、電機轉(zhuǎn)速、dq軸參考和反饋電流波形，而圖7(a)和圖7(b)為在新型控制器作用下的電機輸入相電流、電機轉(zhuǎn)速、dq軸參考和反饋電流波形。從圖6中橢圓標記處可以看出，傳統(tǒng)控制器作用下的電流跟蹤誤差較大，有一定的波動，而從圖7中可以看出新型控制器電流跟蹤效果較好，誤差很小，沒有明顯振蕩。

圖6 轉(zhuǎn)速從0增加到10 000 r/min時的仿真波形(傳統(tǒng)控制策略)

圖7 轉(zhuǎn)速從0增加到10 000 r/min時的仿真波形(新型控制策略)

圖8所示為傳統(tǒng)控制策略和新型控制策略作用下，電流階躍指令(0～40 A)、同時轉(zhuǎn)速等于8 000 r/min時的dq軸參考和反饋電流波形。從圖8中可以看出，在傳統(tǒng)控制作用下的電流跟蹤誤差較大，有明顯的振蕩。而在新型控制策略作用下，電流跟蹤性能較好，沒有振蕩。

圖8 電流階躍指令時的仿真波形

圖9所示為傳統(tǒng)控制策略和新型控制策略作用下，轉(zhuǎn)速等于8 000 r/min時的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)波形。從圖9中可以看出，新型控制策略作用下，轉(zhuǎn)矩輸出更為穩(wěn)定，說明電流參考經(jīng)由專家控制器處理后，電流調(diào)節(jié)器可以更加穩(wěn)定地運行。

圖9 轉(zhuǎn)矩響應(yīng)仿真波形

4 試驗驗證

圖10 試驗平臺相關(guān)裝置

為了驗證前述的分析設(shè)計過程和新型控制器的實際性能，搭建了IM驅(qū)動試驗平臺，并進行了電機高速運行試驗。如圖10所示為試驗平臺構(gòu)成，主要包括了一臺7.5 kW的IM，其最大轉(zhuǎn)速為8 000 r/min，具體的電機參數(shù)如表4所示；一臺直流電機作為負載電機結(jié)合負載儀實現(xiàn)IM的可調(diào)負載轉(zhuǎn)矩；一臺變頻器，其功率模塊為三菱公司的IPM(PM75RLA120)模塊；一個控制器，其主體是德州儀器公司的定點DSP芯片(TMS320F2812)，芯片是算法實現(xiàn)的硬件載體。此外，采樣頻率設(shè)置為20 kHz，開關(guān)頻率為10 kHz。

表4 試驗電機參數(shù)

圖11所示為轉(zhuǎn)速從0增加到10 000 r/min時的電機轉(zhuǎn)矩、電機輸入相電流和dq軸參考和反饋電流試驗波形。從圖11中可以看出，在電機高速工況下，電流能夠很好地跟蹤參考值，幾乎沒有振蕩。

圖11 轉(zhuǎn)速從0增加到10 000 r/min時的試驗波形

圖12所示為新型控制策略作用下，電流階躍指令(0～31.9 A)、同時轉(zhuǎn)速等于8 000 r/min時的dq軸參考和反饋電流波形，以及對應(yīng)的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)曲線。從圖12中可以看出，dq軸電流能準確跟蹤參考，轉(zhuǎn)矩輸出平穩(wěn)。

圖12 電流階躍時的電流和轉(zhuǎn)矩試驗波形

5 結(jié) 語

本文圍繞電動汽車IM驅(qū)動系統(tǒng)在弱磁區(qū)的高速運行問題，提出了一種基于專家控制器的電動汽車IM弱磁區(qū)優(yōu)化控制策略。該方法通過數(shù)據(jù)庫和模糊邏輯推理，能顯著改善在較高磁鏈下的電流控制性能，克服較快的電流參考變化導(dǎo)致的電流振蕩和失穩(wěn)，并有效地降低了數(shù)字延遲的影響。同時該新型方案簡單易行，非常適用于工程實踐。最后通過仿真研究和IM驅(qū)動試驗，對控制器的性能進行了驗證。

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InductionMotorOptimizeControlinFieldWeakeningRegionforElectricVehiclesBasedonExpertController*

LIJiarong

(School of Electrical Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng 224051, China)

The induction motor drive inverter adopts digital controller and pulse-width modulation, caused the problem of digital delay, and with the parameter perturbation, reduced the control performance of the traditional indirect field oriented control for induction motor in the field weakening region. To solve this problem, an induction motor optimize controller in field weakening region for electric vehicles based on expert controller and fuzzy inference mechanism was proposed. Highly oscillatory or unstable response may occur if current regulators of the traditional indirect field oriented controller did not obtain proper current commands in the weak magnetic area. So the current reference of speed closed-loop output into the first expert controller firstly, then the expert controller changed the current reference based on database and fuzzy inference mechanism, and the fuzzy inference mechanism was realized by the simple Gauss logic function. Finally, a experiment platform for induction motor drive was built, and the high speed motor driving test was carried out. The test results verified the effectiveness of the new control strategy.

electricvehicle;inductionmotor;expertcontroller;fieldweakening;fuzzyinference

國家自然科學(xué)基金項目(51507150)；江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20150430)；江蘇省科技廳項目(BY2016065-30)

李家榮(1970—)，女，碩士，副教授，研究方向為電源控制技術(shù)和電機驅(qū)動控制技術(shù)。

TM 346

A

1673-6540(2017)12- 0012- 07

2017 -02 -27