蘇清源

(黑龍江工程學(xué)院 汽車與交通工程學(xué)院，哈爾濱 150050)

0 引言

在新能源迅速發(fā)展的背景下，輪轂式電動(dòng)汽車已經(jīng)成為汽車發(fā)展的重要方向。輪轂電機(jī)技術(shù)能夠?qū)?dòng)力、傳動(dòng)和剎車技術(shù)整合到輪轂中，降低車身的重量，增加車身的空間[1]。在工程實(shí)踐中，通常將輪轂電機(jī)按其轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu)形態(tài)分為不同的類型。為了降低多輪輪轂之間的運(yùn)行偏差對(duì)驅(qū)動(dòng)效果產(chǎn)生的影響，提出多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法[2]?，F(xiàn)有的協(xié)調(diào)控制原理可以分為并聯(lián)同步控制和主從控制兩種。其中文獻(xiàn)[3]提出了基于新型死區(qū)補(bǔ)償?shù)碾姍C(jī)協(xié)調(diào)控制方法，該方法以并聯(lián)同步作為控制原理為基礎(chǔ)，分析了死區(qū)時(shí)間、開(kāi)關(guān)等元器件的非線性死區(qū)效應(yīng)問(wèn)題，確定相關(guān)的影響因素，通過(guò)建立死區(qū)擾動(dòng)電壓觀測(cè)器并與線性補(bǔ)償法相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)相關(guān)的死區(qū)補(bǔ)償，以此實(shí)現(xiàn)電機(jī)協(xié)調(diào)控制。文獻(xiàn)[4]提出了基于模型預(yù)測(cè)控制的電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法。以并聯(lián)同步作為控制原理為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了電機(jī)協(xié)調(diào)控制器，該控制器由上層控制器和下層控制器兩個(gè)主要部分組成。上層控制器設(shè)計(jì)了基于拉蓋爾函數(shù)的模型預(yù)測(cè)控制器，綜合分析保證DDEV穩(wěn)定性所需的輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)矩約束條件，實(shí)現(xiàn)輪轂電機(jī)最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配，從而達(dá)到電機(jī)協(xié)調(diào)控制的目標(biāo)。文獻(xiàn)[5]提出了基于超扭曲非奇異滑模的電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，主要以主從控制為運(yùn)行原理為基礎(chǔ)，采用偏差耦合的電同步控制方式，對(duì)多電機(jī)轉(zhuǎn)角誤差進(jìn)行補(bǔ)償，利用新型非奇異快速終端滑模函數(shù)設(shè)計(jì)相關(guān)的控制器，從而達(dá)到電機(jī)協(xié)同控制的目標(biāo)。在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，并聯(lián)同步控制具有起動(dòng)、停機(jī)等特性，但由于整個(gè)系統(tǒng)具有開(kāi)環(huán)的特性，因此，在運(yùn)行中如果有一個(gè)電動(dòng)機(jī)被干擾，就會(huì)使各電動(dòng)機(jī)發(fā)生同步偏移，使其同步性能變差。而主從控制可以對(duì)主電機(jī)施加的任何速度指令和負(fù)荷干擾進(jìn)行反應(yīng)，但對(duì)來(lái)自電機(jī)的干擾不會(huì)反饋給主電機(jī)。在工業(yè)生產(chǎn)中，由于負(fù)荷的改變，無(wú)法保證電動(dòng)機(jī)的同步精度。為了解決上述傳統(tǒng)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法存在的問(wèn)題，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法。

PID控制算法在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用得十分普遍，其主要是由比例、積分和差分三部分構(gòu)成，測(cè)量時(shí)比較受控變量的真實(shí)值與期待值，以此修正系統(tǒng)的響應(yīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從聯(lián)結(jié)主義觀點(diǎn)、仿生學(xué)角度出發(fā)進(jìn)行模擬的一個(gè)模型，可以模擬動(dòng)物的行為特性，從而實(shí)現(xiàn)分布式的并行信息處理。該網(wǎng)絡(luò)依賴于系統(tǒng)自身的復(fù)雜性，通過(guò)調(diào)節(jié)大量的節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理，同時(shí)還具備自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的功能。將PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合起來(lái)，并將其應(yīng)用到多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法的優(yōu)化工作中，以此提升多輪輪轂電機(jī)的協(xié)調(diào)控制效果。

1 多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法

多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法以多輪輪轂電機(jī)上的組成元素為控制對(duì)象，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法優(yōu)化設(shè)計(jì)電機(jī)的協(xié)調(diào)控制器，并生成能夠作用在多輪輪轂電機(jī)上的協(xié)調(diào)控制指令，最終分別從力矩、轉(zhuǎn)矩、速度等方面，實(shí)現(xiàn)對(duì)多輪輪轂電機(jī)的協(xié)調(diào)控制，最大程度地保證電機(jī)運(yùn)行參數(shù)同步。

1.1 構(gòu)建多輪輪轂電機(jī)數(shù)學(xué)模型

多輪輪轂電機(jī)的本質(zhì)是永磁同步電機(jī)，從組成結(jié)構(gòu)上來(lái)看，多輪輪轂電機(jī)內(nèi)部主要包括：電動(dòng)機(jī)本體、電子開(kāi)關(guān)線路、逆變器等，通過(guò)多輪輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)子磁路的設(shè)計(jì)，使得空氣間隙和感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)都是梯形波形，三相全橋轉(zhuǎn)換電路的驅(qū)動(dòng)是120°的兩兩接通。在三相電壓型逆變器中，采用功率電子元件是最理想的設(shè)備，而不需要考慮電樞反應(yīng)對(duì)空氣間隙磁場(chǎng)的影響[2]。根據(jù)多輪輪轂電機(jī)的結(jié)構(gòu)組成，考慮元件之間的連接方式，得出多輪輪轂電機(jī)的等效電路模型，如圖1所示。

圖1 多輪輪轂電機(jī)等效電路模型圖

在電機(jī)學(xué)理論的支持下，多輪輪轂電機(jī)三相繞組的電壓平衡可用公式表示為：

(1)

式(1)中，UA、UB和UC為多輪輪轂電機(jī)的三相定子電壓，IA、IB和IC對(duì)應(yīng)的是三相電流，R為繞組電阻，L和M為三相繞組的自感和互感，而變量EA、EB和EC分別表示的是三相感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)，參數(shù)ψ為微分算子，該參數(shù)的具體取值可以表示為：

(2)

式(2)中，t為時(shí)間，d為微分算子符號(hào)?？紤]到實(shí)際電機(jī)工作的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性，多輪輪轂電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩、機(jī)械運(yùn)動(dòng)可以用公式表示為：

(3)

式(3)中，Z和F為電磁轉(zhuǎn)矩和負(fù)載轉(zhuǎn)矩，θ和ω為機(jī)械角速度和轉(zhuǎn)子角速度，J為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，κf為黏滯摩擦系數(shù)。將上述運(yùn)行原理公式與多輪輪轂電機(jī)組成結(jié)構(gòu)以及等效電路進(jìn)行融合處理，得出多輪輪轂電機(jī)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建結(jié)果。

1.2 實(shí)時(shí)采集多輪輪轂電機(jī)運(yùn)行參數(shù)

根據(jù)多輪輪轂電機(jī)的協(xié)調(diào)控制原理，對(duì)電機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行采集，從而為電機(jī)協(xié)調(diào)控制量的計(jì)算提供數(shù)據(jù)支持[4]。待采集的多輪輪轂電機(jī)運(yùn)行參數(shù)具體包括：電機(jī)轉(zhuǎn)速、多輪位置、輪轂力矩等，以電機(jī)轉(zhuǎn)速運(yùn)行參數(shù)為例，采用周期法對(duì)其進(jìn)行采集，具體的采集過(guò)程如圖2所示。

圖2 多輪輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)實(shí)時(shí)采集流程圖

多輪輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)采集使用周期法的主要運(yùn)行原理是：利用霍爾信號(hào)中的兩個(gè)脈沖信號(hào)之間的時(shí)間間隔來(lái)計(jì)算轉(zhuǎn)速，利用高頻時(shí)鐘脈沖進(jìn)行計(jì)數(shù)得出采集結(jié)果[5]。根據(jù)上述數(shù)據(jù)采集原理，可以得出多輪輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速參數(shù)的采集結(jié)果為：

(4)

式(4)中，f為運(yùn)行參數(shù)采集程序中定時(shí)器的輸入時(shí)鐘頻率，Nele和Npulse分別為電機(jī)的極對(duì)數(shù)和時(shí)鐘脈沖個(gè)數(shù)[6]。在此基礎(chǔ)上，利用采集程序，可以得出多輪輪轂電機(jī)所有運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)采集結(jié)果。為了保證多輪輪轂電機(jī)運(yùn)行參數(shù)的采集質(zhì)量，需要對(duì)初始采集的運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理由卡爾曼濾波和歸一化兩個(gè)步驟組成，其中初始采集數(shù)據(jù)卡爾曼濾波增益處理結(jié)果可以用公式表示為：

xwave(t)=χG(χG·x(t)+Q)-1

(5)

式(5)中，χ為多輪輪轂電機(jī)運(yùn)行參數(shù)初始值的方差陣，G為電機(jī)的觀測(cè)狀態(tài)矩陣，x(t)為運(yùn)行參數(shù)的初始采集數(shù)據(jù)，Q為初始采集數(shù)據(jù)中的噪聲部分[7]。在此基礎(chǔ)上，利用式(6)對(duì)運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。

(6)

式(6)中，xmax和xmin分別為運(yùn)行參數(shù)采集集合的最大值和最小值，通過(guò)數(shù)據(jù)的歸一化處理能夠降低初始采集數(shù)據(jù)的異構(gòu)程度[8]。

1.3 多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制

1.3.1 計(jì)算多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制量

根據(jù)多輪輪轂電機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集與處理結(jié)果，設(shè)置電機(jī)的協(xié)調(diào)控制目標(biāo)，設(shè)置的控制目標(biāo)可以是輪轂電機(jī)任意輪的實(shí)際運(yùn)行參數(shù)，也可以是其他固定值。以第i個(gè)輪作為控制目標(biāo)，則多輪輪轂電機(jī)中任意輪j協(xié)調(diào)控制量的計(jì)算公式如下：

Δx=xi-xj

(7)

式(7)中，xi和xj分別為電機(jī)第i和j個(gè)輪的實(shí)際運(yùn)行參數(shù)，根據(jù)結(jié)果的正負(fù)情況可以確定電機(jī)的協(xié)調(diào)控制方向[9]。若多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制目標(biāo)為輸入的固定值，則需要將其直接賦值給任意一個(gè)運(yùn)行輪，在此基礎(chǔ)上，按照上述步驟得出協(xié)調(diào)控制量的計(jì)算結(jié)果。

1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID協(xié)調(diào)控制器

多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制的優(yōu)化設(shè)計(jì)原理是在傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行元件，并對(duì)PID控制元件與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行元件進(jìn)行耦合處理。優(yōu)化設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID協(xié)調(diào)控制器的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID協(xié)調(diào)控制器結(jié)構(gòu)圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括：比例、積分和微分參數(shù)[10]。將輸出結(jié)果賦值給PID控制器的運(yùn)行參數(shù)，并保證該參數(shù)具有可調(diào)性，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的知識(shí)和權(quán)重的調(diào)節(jié)，使其達(dá)到最佳的控制效果[11]。為了降低外界干擾對(duì)控制器產(chǎn)生的影響，在協(xié)調(diào)控制器內(nèi)部加設(shè)一個(gè)隔離變壓器元件，該元件在協(xié)調(diào)控制器中的接入方式如圖4所示。

圖4 隔離變壓器元件的連接示意圖

加設(shè)隔離變壓器的原邊和副邊之間的漏抗很低，使得外來(lái)的干擾不會(huì)通過(guò)原邊繞組流入到副邊，進(jìn)一步減小了外界的干擾[12]。在選用隔離變壓器時(shí)，應(yīng)選擇合適的接入位置，并適當(dāng)?shù)亟鉀Q屏蔽接地問(wèn)題，使它與地面盡可能形成大范圍的連接，并依據(jù)控制器的具體接地情況采取相應(yīng)的接地方式。

1.3.3 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法生成輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制指令

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID協(xié)調(diào)控制器的支持下，生成相應(yīng)的控制指令[13]。在控制指令的生成過(guò)程中，首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)PID控制程序中的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行整定，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)可以用公式表示為：

(8)

式(8)中，si和sj為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第i和j個(gè)神經(jīng)元，?ij為神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，δi為閾值，nneuron為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含的神經(jīng)元數(shù)量，fStep為階躍函數(shù)。通過(guò)多個(gè)神經(jīng)元的連接，完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，根據(jù)神經(jīng)元類型與參數(shù)的不同，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為多個(gè)結(jié)構(gòu)，采用前向?qū)W習(xí)與反向?qū)W習(xí)相結(jié)合的方向，確定PID控制程序中各個(gè)參數(shù)的具體取值[14]。以多輪輪轂電機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)的采集結(jié)果為輸入項(xiàng)，將其標(biāo)記為sin-k(i)，其中k為輸入層序號(hào)。將輸入層的輸出結(jié)果作為隱含層的輸入值，隱含層各個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)可以被劃分為比例、積分和微分三種類型，也就是PID控制程序的三個(gè)參數(shù)，設(shè)置神經(jīng)元狀態(tài)函數(shù)的取值區(qū)間為[-1，1]，則經(jīng)過(guò)隱含層的訓(xùn)練，其輸出結(jié)果為：

(9)

式(9)中，sImplicit-proportion、sImplicit-integral和sImplicit-differential分別為比例、積分和微分系數(shù)的求解結(jié)果[15]。式(9)的計(jì)算結(jié)果即為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層的輸出結(jié)果，將其代入到式(10)中，可以得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向?qū)W習(xí)的訓(xùn)練結(jié)果，在輸出層中直接輸出。

(10)

式(10)中，nlayer為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層級(jí)數(shù)量，?Implicit-out為隱含層與輸出層的連接權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向?qū)W習(xí)的目的是調(diào)整各層之間的權(quán)重值，從而得出最優(yōu)化的輸出結(jié)果，以輸入層與隱含層之間的權(quán)值為例，其迭代調(diào)整過(guò)程可以用公式表示為：

?in-Implicit(nd+1)=?in-Implicit(nd)-

(11)

式(11)中，nd和nControls分別為迭代次數(shù)和控制參數(shù)數(shù)量，β為學(xué)習(xí)步長(zhǎng)，s0(i)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的給定值[16]。按照上述方式可以得出隱含層與輸出層權(quán)重的迭代更新結(jié)果，在實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中設(shè)置最大迭代次數(shù)為終止條件，在滿足終止條件前反復(fù)執(zhí)行前向與反向?qū)W習(xí)操作，最終輸出結(jié)果即為PID控制程序的整定結(jié)果，將整定后的參數(shù)代入到圖5所示的PID控制程序中。

圖5 PID控制邏輯原理圖

根據(jù)圖5所示的PID控制邏輯原理，得出多輪輪轂電機(jī)的協(xié)調(diào)控制指令為：

r(t)=sImplicit-proportion

(12)

式(12)中，e(t)為t時(shí)刻的控制偏差值。通過(guò)相關(guān)參數(shù)的動(dòng)態(tài)更新，得出輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制指令的實(shí)時(shí)生成結(jié)果，并直接作用在多輪輪轂電機(jī)上。

1.3.4 實(shí)現(xiàn)多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法生成多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制指令的驅(qū)動(dòng)下，采用并行控制的方式，即每個(gè)電機(jī)都能夠接收來(lái)自同一個(gè)單元的指令，從轉(zhuǎn)矩、速度、穩(wěn)定性等各方面執(zhí)行協(xié)調(diào)控制指令[17]。要滿足電動(dòng)汽車的動(dòng)力性要求，首先需要輸入各輪的轉(zhuǎn)矩必須滿足需求轉(zhuǎn)矩，其條件如下所示：

(13)

式(13)中，φdemand為轉(zhuǎn)矩需求值，φf(shuō)l、φf(shuō)r、φrl和φrr為左前輪、右前輪、左后輪、右后輪的轉(zhuǎn)矩[18]。多輪輪轂電機(jī)速度主要通過(guò)調(diào)節(jié)電樞端電壓進(jìn)行控制，這種方法能平穩(wěn)地改變施加在電機(jī)端上的電壓，使電機(jī)得到平穩(wěn)的速度，達(dá)到無(wú)級(jí)調(diào)速。同理也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多輪輪轂電機(jī)多個(gè)運(yùn)行參數(shù)的控制，從而達(dá)到多輪輪轂電機(jī)平穩(wěn)運(yùn)行的目的。

2 控制效果測(cè)試實(shí)驗(yàn)分析

測(cè)試實(shí)驗(yàn)的主要目的是驗(yàn)證優(yōu)化設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法的控制效果，判斷該控制方法是否可以達(dá)到預(yù)期效果，并投入到電動(dòng)汽車的實(shí)際生產(chǎn)與行駛工作中。

2.1 選擇多輪輪轂電機(jī)控制對(duì)象

實(shí)驗(yàn)選擇KC115M623型號(hào)的多輪輪轂電機(jī)作為研究對(duì)象，該電機(jī)屬于內(nèi)轉(zhuǎn)子式輪轂電機(jī)，其最高轉(zhuǎn)速能夠達(dá)到1 000 r/min以上，電機(jī)內(nèi)部設(shè)計(jì)了減速裝置，具有較高的功率密度[19]。從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，輪轂電機(jī)控制對(duì)象由6個(gè)輪組成，總成重量為55 kg，除傳感器設(shè)備外，電機(jī)中還包含定子、轉(zhuǎn)子、制動(dòng)裝置以及輪轂軸承等元件。電機(jī)的最大功率為40 kW，輸出扭矩能夠達(dá)到800 N·m。在開(kāi)始實(shí)驗(yàn)之前，首先需要對(duì)選擇的多輪輪轂電機(jī)設(shè)備進(jìn)行調(diào)整，判斷該設(shè)備是否能夠正常運(yùn)行，并根據(jù)控制指令調(diào)整相應(yīng)的運(yùn)行參數(shù)，保證控制對(duì)象的可操作性。

2.2 配置協(xié)調(diào)控制方法測(cè)試環(huán)境與實(shí)驗(yàn)工況

組建SERCOS光纖鏈路環(huán)網(wǎng)，對(duì)驅(qū)動(dòng)器分配ISERCOS鏈路環(huán)網(wǎng)中的地址，設(shè)置上位機(jī)與控制器之間的通信鏈路。選擇RSLogix5000編程軟件，對(duì)優(yōu)化設(shè)計(jì)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法進(jìn)行編程，并在運(yùn)行軟件中對(duì)硬件組態(tài)進(jìn)行整合，完成實(shí)驗(yàn)環(huán)境的構(gòu)建[20]。為測(cè)試優(yōu)化設(shè)計(jì)方法是否能夠滿足多輪輪轂電機(jī)多種運(yùn)行工況的協(xié)調(diào)控制要求，分別設(shè)置空載和負(fù)載兩種實(shí)驗(yàn)工況，其中空載工況就是未將多輪輪轂電機(jī)裝入電動(dòng)汽車中，直接與供電電源、上位機(jī)以及控制器相連。而負(fù)載工況，也就是上車實(shí)驗(yàn)，將控制對(duì)象接入到實(shí)際車輛環(huán)境中，具體的配置方式如圖6所示。

圖6 多輪輪轂電機(jī)負(fù)載工況配置示意圖

實(shí)驗(yàn)選擇負(fù)載電動(dòng)汽車的基本尺寸是2 500*1 600*1 400(mm3)，整車整備質(zhì)量為600 kg，采用通風(fēng)盤式+電機(jī)制動(dòng)類型的制動(dòng)器。建立一個(gè)多輪輪轂電機(jī)監(jiān)測(cè)程序，并與控制對(duì)象相連，監(jiān)測(cè)電機(jī)的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩等參數(shù)。

2.3 生成多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制任務(wù)

為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可信度，針對(duì)空載和負(fù)載兩個(gè)工況，設(shè)置多組電機(jī)協(xié)調(diào)控制任務(wù)，其中部分任務(wù)的生成情況，如表1所示。

表1 多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制任務(wù)生成表

為保證實(shí)驗(yàn)變量的唯一性，負(fù)載工況下多輪輪轂電機(jī)的負(fù)載量均為電動(dòng)汽車重量。

2.4 輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法運(yùn)行參數(shù)

由于優(yōu)化設(shè)計(jì)多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法，因此需要設(shè)置相關(guān)參數(shù)進(jìn)行測(cè)試。PID控制算法中，設(shè)置比例系數(shù)的初始值為0.5，積分和微分系數(shù)均為0.1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，設(shè)置輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量與多輪輪轂電機(jī)的輪一致，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為15個(gè)，各層之間的連接權(quán)重均為0.5，學(xué)習(xí)速率為0.9，最大迭代次數(shù)為200。將上述參數(shù)的初始值輸入到多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法的運(yùn)行程序中。

2.5 描述協(xié)調(diào)控制方法實(shí)現(xiàn)與測(cè)試過(guò)程

將優(yōu)化設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器安裝到電機(jī)設(shè)備中，在開(kāi)始實(shí)驗(yàn)之前，分別從運(yùn)行狀態(tài)和適配度兩個(gè)方面進(jìn)行調(diào)試。在運(yùn)行狀態(tài)的調(diào)試過(guò)程中，主要測(cè)試控制器是否能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)信號(hào)生成相應(yīng)的控制指令，而適配度測(cè)試則是判定控制器是否能夠成功接收多輪輪轂電機(jī)的運(yùn)行信號(hào)、生成的控制指令是否能夠成功驅(qū)動(dòng)多輪輪轂電機(jī)。若存在調(diào)試不成功的情況，則需要對(duì)控制器設(shè)備進(jìn)行重新連接，若調(diào)制成功則可以執(zhí)行實(shí)驗(yàn)的下一步操作。在配置好的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，根據(jù)電機(jī)工況的設(shè)置情況，將電機(jī)調(diào)整到工作狀態(tài)，并控制初始狀態(tài)下電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。將生成的多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制任務(wù)逐一輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID協(xié)調(diào)控制器中，根據(jù)當(dāng)前電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，得出協(xié)調(diào)控制量與控制指令，通過(guò)控制器硬件設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)多輪輪轂電機(jī)的協(xié)調(diào)控制任務(wù)，優(yōu)化設(shè)計(jì)方法執(zhí)行1號(hào)控制任務(wù)的輸出結(jié)果如圖7所示。

圖7 多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制界面

按照上述方式可以得出所有控制任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。在空載工況實(shí)驗(yàn)執(zhí)行完畢后，將電機(jī)移動(dòng)至電動(dòng)汽車的指定位置，同時(shí)啟動(dòng)電動(dòng)汽車和電機(jī)，按照上述流程得出負(fù)載工況下的測(cè)試結(jié)果。實(shí)驗(yàn)設(shè)置傳統(tǒng)的基于新型死區(qū)補(bǔ)償?shù)碾姍C(jī)協(xié)調(diào)控制方法和基于模型預(yù)測(cè)控制的電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法作為對(duì)比方法，在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下進(jìn)行方法開(kāi)發(fā)，并在對(duì)比控制方法下執(zhí)行數(shù)據(jù)。

2.6 設(shè)置實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法和測(cè)試指標(biāo)

將文獻(xiàn)[3]所提出的基于新型死區(qū)補(bǔ)償?shù)碾姍C(jī)協(xié)調(diào)控制方法、文獻(xiàn)[4]所提出的基于模型預(yù)測(cè)控制的電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法、文獻(xiàn)[5]所提出的基于超扭曲非奇異滑模的電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法作為實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法。

文獻(xiàn)[3]方法所采用的MATLAB/Simulink仿真軟件以id=0閉環(huán)矢量控制為基礎(chǔ)，搭建了相關(guān)的控制協(xié)調(diào)仿真模型，所用算法為變步長(zhǎng)Ode23tb算法，仿真時(shí)間為0.3 s，直流母線電壓為540 V，PWM開(kāi)關(guān)頻率為10 kHz，開(kāi)關(guān)周期Ts=0.000 1 s，逆變器死區(qū)時(shí)間設(shè)置為6×10-5s。文獻(xiàn)[4]方法搭建了基于Simulink的控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)，采樣周期Ts=0.005 s，仿真時(shí)間為10 s，步長(zhǎng)參數(shù)為1×10-2s，仿真工具為ode45，仿真停止時(shí)間為1 min。

根據(jù)協(xié)調(diào)控制任務(wù)的設(shè)置情況，分別從轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和平衡度三個(gè)方面設(shè)置測(cè)試指標(biāo)，通過(guò)測(cè)試指標(biāo)反映協(xié)調(diào)控制方法的控制效果。設(shè)置轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩控制誤差的數(shù)值結(jié)果為：

(14)

式(14)中，υspeed，i、υtarget，i、φi和φtarget，i分別為電機(jī)第i個(gè)輪轂轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的實(shí)際值與控制目標(biāo)值，nround為電機(jī)中的輪轂數(shù)量，在轉(zhuǎn)速的實(shí)際測(cè)試中需要考慮定子和轉(zhuǎn)子兩個(gè)部分。另外平衡度控制效果的測(cè)試結(jié)果可以用公式表示為：

(15)

式(15)中，υspeed，j和φspeed，j為第j個(gè)輪轂的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩。最終通過(guò)計(jì)算得出轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的控制誤差越小、電機(jī)平衡度越高，由此可以證明對(duì)應(yīng)方法的控制效果越優(yōu)。

2.7 協(xié)調(diào)控制效果測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在文獻(xiàn)[3]方法、文獻(xiàn)[4]方法以及本文方法的作用下，分別對(duì)空載工況多輪輪轂電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，得出協(xié)調(diào)控制效果的測(cè)試結(jié)果，如圖8所示。

圖8 空載工況下多輪輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩控制測(cè)試結(jié)果

從圖8中可以看出，與傳統(tǒng)協(xié)同控制方法相比，在本文方法的控制下，多輪輪轂電機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩更接近控制目標(biāo)，且轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)曲線與控制目標(biāo)基本一致。將圖8中的數(shù)據(jù)代入到公式(14)中，計(jì)算得出三種方法的轉(zhuǎn)速控制誤差的平均值分別為28.6 r/min、19.3 r/min和2.7 r/min，平均轉(zhuǎn)矩控制誤差分別為16.4 N·m、7.1 N·m和5.2 N·m。同理可以得出負(fù)載工況下多輪輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩的協(xié)調(diào)控制結(jié)果，如表2所示。

表2 負(fù)載工況下電機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩控制測(cè)試數(shù)據(jù)表

將表2中的數(shù)據(jù)代入到公式(14)中，計(jì)算得出對(duì)比方法的平均轉(zhuǎn)速控制誤差分別為32.4 r/min和25.6 r/min，轉(zhuǎn)矩控制誤差的平均值為27.1 N·m、19.4 N·m，優(yōu)化設(shè)計(jì)控制方法作用下，電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩的平均誤差分別為3.3 r/min和5.8 N·m。另外，統(tǒng)計(jì)多輪輪轂電機(jī)中各輪的運(yùn)行參數(shù)，通過(guò)公式(15)的計(jì)算，得出不同協(xié)調(diào)控制方法下，多輪輪轂電機(jī)平衡度的測(cè)試對(duì)比結(jié)果，如圖9所示。

圖9 多輪輪轂電機(jī)平衡度測(cè)試對(duì)比結(jié)果

從圖9中可以直觀地看出，在多輪輪轂電機(jī)的運(yùn)行過(guò)程中，利用優(yōu)化設(shè)計(jì)協(xié)調(diào)控制方法能夠有效提高電機(jī)的運(yùn)行平衡度，從而保證電機(jī)的平穩(wěn)運(yùn)行。

3 結(jié)束語(yǔ)

由于輪轂電機(jī)中多輪運(yùn)行參數(shù)的非線性特征，導(dǎo)致多輪輪轂電機(jī)存在運(yùn)行性能差的問(wèn)題，多輪輪轂電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法對(duì)于電機(jī)的運(yùn)行性能以及應(yīng)用價(jià)值具有重要的決定作用，通過(guò)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法，有效提升了協(xié)調(diào)控制效果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，優(yōu)化設(shè)計(jì)方法能夠適應(yīng)電機(jī)的兩種運(yùn)行工況，且在空載狀態(tài)下的控制效果更佳。然而在此次測(cè)試實(shí)驗(yàn)中，負(fù)載工況只設(shè)置了一種條件，因此得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在一定的局限性，針對(duì)這一問(wèn)題還需要在今后的研究工作中進(jìn)一步補(bǔ)充。