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        基于模糊PID 的純電動車輛控制策略研究*

        2021-06-26 07:22:58張寶玉
        汽車實用技術(shù) 2021年11期
        關(guān)鍵詞:同步電機(jī)車速永磁

        張寶玉

        (江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 淮安 223001)

        1 模糊PID 控制介紹

        模糊PID 自適應(yīng)控制器是將模糊控制和PID 控制器兩者結(jié)合在一起,可實時通過經(jīng)驗化模糊規(guī)則整定PID 的一種智能算法,它可以彌補傳統(tǒng)PID 的缺點,不需要建立精確的被控對象模型,只需要將積累的經(jīng)驗轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的模糊規(guī)則進(jìn)行控制[1]。它具有工作比較穩(wěn)定,對于非線性時變系統(tǒng)有較好的控制效果等優(yōu)點。

        2 電池模型建立

        作為新能源汽車的能源動力模塊,在汽車巡航系統(tǒng)仿真分析過程中,動力電池建模至關(guān)重要。本文電池模型使用二階RC 等效電路模型,采用開路電壓法及含遺忘因子的遞推最小二乘法(FFRLS)進(jìn)行模型參數(shù)辨識,采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)進(jìn)行SOC 估算。圖1 為本文所設(shè)計的電池模型。

        圖1 電池模型

        2.1 HPPC 實驗

        HPPC 實驗測得電池開路電壓,得出SOC-OCV 曲線,見圖2 所示。

        圖2 SOC-OCV 曲線

        將實車跑動采集到的電流電壓數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型,進(jìn)行含遺忘因子的遞推最小二乘法迭代運算,辨識出二階RC 模型所需的參數(shù)R0,R1,R2,C1 及C2。辨識結(jié)果如圖3 所示。

        圖3 辨識結(jié)果

        2.2 二階RC 等效電路模型

        電動汽車動力電池模型是針對電池靜態(tài)特性的簡化和描述,建立可以準(zhǔn)確模擬電池內(nèi)外部工作特性的電池模型是提高狀態(tài)估計精度的基礎(chǔ)[2]。本文采用二階RC 等效電路模型對鋰電池建模。

        將上述辨識出的參數(shù)代入模型中,仿真驗證結(jié)果如圖4所示,模型仿真值和實際值誤差在0.1V 之內(nèi),大部分在0.05V之內(nèi),說明建立的電池模型相對準(zhǔn)確。

        圖4 仿真驗證結(jié)果

        3 電機(jī)建模

        電機(jī)控制器模型的輸入為實際車速、電門開度、電機(jī)請求轉(zhuǎn)矩、電池電流、電池實際輸出功率、電池最大輸出功率和電機(jī)轉(zhuǎn)速,模型的輸出為當(dāng)前狀態(tài)下允許電機(jī)輸出的最大轉(zhuǎn)矩[3]。電機(jī)控制器根據(jù)實際車速、電門開度和電機(jī)外特性曲線不同轉(zhuǎn)速下最大輸出轉(zhuǎn)矩,再根據(jù)電機(jī)請求的轉(zhuǎn)矩和電機(jī)轉(zhuǎn)速結(jié)合電機(jī)的效率圖計算得出此時電機(jī)的損失功率,最后根據(jù)在當(dāng)前SOC 下電池的輸出功率和最大輸出功率,計算出此時電機(jī)控制器允許驅(qū)動電機(jī)輸出的轉(zhuǎn)矩。電機(jī)輸出扭矩計算模塊如圖5 所示。

        圖5 電機(jī)輸出扭矩計算

        本研究所采用的電機(jī)為永磁同步電機(jī),Simulink 中有自帶的永磁同步電機(jī)仿真模型,可以滿足大多研究需求[4]。但是永磁同步電機(jī)系統(tǒng)需要輸入的參數(shù)太多,在仿真中很多參數(shù)用不到比較麻煩。因此,搭建能滿足仿真需求的建議永磁同步電機(jī)仿真模型如圖6 所示。

        圖6 電機(jī)模型

        驅(qū)動電機(jī)模型的輸入為電池電壓、電機(jī)需求轉(zhuǎn)速和來自電機(jī)控制器的允許輸出轉(zhuǎn)矩,輸出為此時需求的電流和實際輸出轉(zhuǎn)矩。

        4 仿真驗證

        將制定好的模糊規(guī)則使用MATLAB 模糊工具箱生成相應(yīng)的模糊文件,并使用Simulink 搭建模糊PID 自適應(yīng)控制器模型,如圖7 所示。

        圖7 模糊PI 控制器模型

        使用Simulink 搭建出縱向控制器模型,并加入整車模型中進(jìn)行仿真驗證,得出的縱向速度控制曲線如圖8 所示。

        圖8 期望車速與實際車速對比

        由下圖可以看出加入縱向控制器之后實際車速基本能跟蹤上目標(biāo)車速,無論是加速還是減速都能對目標(biāo)車速進(jìn)行較好的跟蹤。因此,模糊PID 自適應(yīng)控制器控制效果良好,動態(tài)抗干擾能力較強(qiáng),魯棒性較高,能實現(xiàn)理想的控制目標(biāo)。

        5 結(jié)論

        本文以純電動汽車為研究對象,進(jìn)行了動力學(xué)建模,然后通過整車模型對模糊PID 縱向控制策略進(jìn)行了實際仿真驗證。從仿真結(jié)果上來看,整個控制算法滿足實際需求,實際車速與目標(biāo)車速誤差處于可接受范圍之內(nèi)。

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