BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)純電動(dòng)汽車電機(jī)控制

陳　燎，丁　猛，盤朝奉,b

(江蘇大學(xué) a.汽車與交通工程學(xué)院；b.汽車工程研究院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

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BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)純電動(dòng)汽車電機(jī)控制

陳燎a，丁猛a，盤朝奉a,b

(江蘇大學(xué) a.汽車與交通工程學(xué)院；b.汽車工程研究院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)比例積分(PI)控制在電機(jī)控制中控制效果不良的問題，設(shè)計(jì)了一種基于向后傳播算法(BP)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI控制器。基于MATLAB/Simulink建立了純電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的仿真模型，將駕駛員操作與電機(jī)驅(qū)動(dòng)聯(lián)系起來，在自主研發(fā)的整車慣性模擬臺(tái)架上進(jìn)行試驗(yàn)。仿真和試驗(yàn)結(jié)果均表明：在ECE城市工況下，采用BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的純電動(dòng)汽車實(shí)際車速能較好地跟隨工況需求車速，速度偏差在±2 km/h以內(nèi)。

關(guān)鍵詞：純電動(dòng)汽車；電機(jī)控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；控制策略；循環(huán)工況測試

0引言

隨著傳統(tǒng)汽車引起的污染和能源問題日益突出，電動(dòng)汽車成為代替?zhèn)鹘y(tǒng)汽車的研究熱點(diǎn)。無刷直流電機(jī)因其一系列優(yōu)點(diǎn)而備受汽車行業(yè)的關(guān)注，因此，對(duì)電機(jī)高效控制的研究有較大的現(xiàn)實(shí)意義。合適的電機(jī)控制策略可以提高電機(jī)工作效率，減少能量消耗，進(jìn)而提高電動(dòng)汽車行駛里程。傳統(tǒng)比例積分(proportional integral，PI)控制因結(jié)構(gòu)簡單和有效得到廣泛應(yīng)用，但它對(duì)變化參數(shù)和非線性問題不能有效控制。采用無刷直流電機(jī)的純電動(dòng)汽車的控制是多變量和非線性的，因此，一些智能控制算法被加入控制系統(tǒng)中。文獻(xiàn)[1]采用模糊控制策略對(duì)無刷直流電機(jī)進(jìn)行控制，充分利用了模糊控制對(duì)非線性問題的處理能力，但實(shí)時(shí)跟隨效果不好。文獻(xiàn)[2]基于模糊控制提出了采用遺傳算法自適應(yīng)模糊控制，容易收斂于局部最優(yōu)解，且計(jì)算時(shí)間較長。文獻(xiàn)[3]提出了基于徑向基核函數(shù)(radial basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)控制策略，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力提高控制精度并加快響應(yīng)速度，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)病態(tài)問題。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)車速的精確跟隨，從而降低純電動(dòng)汽車的能量損耗，本文采用向后傳播算法(back propagation，BP)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PI控制器參數(shù)進(jìn)行在線整定[4]，并建立了純電動(dòng)汽車仿真模型，對(duì)控制效果進(jìn)行仿真，最后在實(shí)驗(yàn)室自主研發(fā)的整車慣性模擬臺(tái)架上進(jìn)行試驗(yàn)。通過仿真和試驗(yàn)來驗(yàn)證BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。

1系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)框架由室內(nèi)臺(tái)架、電機(jī)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、動(dòng)力電池、控制計(jì)算機(jī)和測試控制器構(gòu)成，如圖1所示。圖1中，MCU為電機(jī)控制器，M為電機(jī)，DA為數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換，CAN H為CAN總線高位數(shù)據(jù)線，CAN L為CAN總線低位數(shù)據(jù)線。采用自主研發(fā)的整車慣性模擬試驗(yàn)臺(tái)架，該臺(tái)架采用雙輪對(duì)滾方式傳遞驅(qū)動(dòng)輪扭矩及模擬滾動(dòng)阻力，利用兩個(gè)飛輪模擬整車慣量，飛輪根據(jù)轉(zhuǎn)速能自動(dòng)加載整車慣性，從而能夠真實(shí)模擬電動(dòng)汽車在行駛過程中的加速阻力。試驗(yàn)臺(tái)架結(jié)構(gòu)如圖2所示?？刂朴?jì)算機(jī)加載“電動(dòng)汽車循環(huán)工況自動(dòng)跟蹤測試系統(tǒng)”監(jiān)控軟件，測試控制器由單片機(jī)開發(fā)，模擬“駕駛機(jī)器人”傳感器和執(zhí)行器。傳感器采集加速及制動(dòng)踏板開度，執(zhí)行器負(fù)責(zé)與控制計(jì)算機(jī)和電機(jī)控制器網(wǎng)絡(luò)通信，并將加速和制動(dòng)踏板開度信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓信號(hào)傳給電機(jī)控制器。

圖1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖2 整車慣性模擬試驗(yàn)臺(tái)架

進(jìn)行試驗(yàn)前，控制計(jì)算機(jī)讀入聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(huì)(economic commission of Europe,ECE)汽車法規(guī)城市工況[5]的速度數(shù)據(jù)。由于工況停車時(shí)間過長，為增加工況循環(huán)測試次數(shù)，取消停車時(shí)間段。試驗(yàn)所需電機(jī)、電池、電機(jī)控制器等器件均為某款微型純電動(dòng)汽車的標(biāo)配部件。試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集采用總線開發(fā)環(huán)境(CAN open environment，CANoe)，數(shù)據(jù)分析及處理采用自主開發(fā)的“電動(dòng)汽車循環(huán)工況自動(dòng)跟蹤測試系統(tǒng)”監(jiān)控軟件。

2整車模型建立

基于ADVISOR純電動(dòng)汽車仿真軟件，運(yùn)用MATLAB/Simulink軟件建立純電動(dòng)汽車仿真模型[6-9]。仿真車輛的參數(shù)為：電動(dòng)汽車總質(zhì)量5 950 kg，主減速比6.836 6，輪胎半徑0.385 m，空氣阻力因數(shù)CD=0.56，迎風(fēng)面積A=4.4 N·m，滾動(dòng)阻力因數(shù)0.013，旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算因數(shù)1.05，機(jī)械效率0.90；無刷直流電機(jī)額定電壓210 V，額定電流190 A，額定轉(zhuǎn)速3 600 r/min，額定功率47.27 kW，最大功率157.5 kW，額定轉(zhuǎn)矩120 N·m，電動(dòng)勢因數(shù)Ce=0.077 43，轉(zhuǎn)矩因數(shù)Ct= 0.874 6。

2.1動(dòng)力學(xué)模塊

汽車運(yùn)行過程中，始終滿足汽車動(dòng)力學(xué)方程。因此，汽車在任意時(shí)刻，動(dòng)力系統(tǒng)需要提供的驅(qū)動(dòng)力可由式(1)～式(3)計(jì)算得出[10-11]。在動(dòng)力學(xué)模塊中輸入汽車總質(zhì)量、車速和坡度信號(hào)，通過計(jì)算得到總驅(qū)動(dòng)力F、空氣阻力、滾動(dòng)阻力和坡道阻力，計(jì)算得到電機(jī)阻力矩T為電機(jī)的輸入負(fù)載。

∑F=Ff+Fw+Fi+Fj;

(1)

(2)

(3)

其中：m為整車質(zhì)量，kg；f為滾動(dòng)阻力因數(shù)；T為電機(jī)阻力矩；i0為主減速器傳動(dòng)比；ηt為機(jī)械效率；A為迎風(fēng)面積，m2；CD為空氣阻力因數(shù)；α為坡度角，(°)；u為車速，km/h；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算因數(shù)，δ>1。

2.2電機(jī)及控制器模塊

無刷直流電機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高和功率效率高等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)，滿足純電動(dòng)汽車所要求的低速恒轉(zhuǎn)矩、高速恒功率的特性[12-14]。仿真模型主要包括6個(gè)模塊：霍爾位置信號(hào)處理模塊、感應(yīng)電動(dòng)勢模塊、電流模塊、電磁轉(zhuǎn)矩模塊、逆變器模塊和脈沖寬度調(diào)制(pulse width modulation,PWM)控制模塊。

2.3駕駛員模塊

汽車運(yùn)行過程中，駕駛員提出的目標(biāo)車速和汽車實(shí)際車速的差值作為負(fù)反饋輸入控制系統(tǒng)。要求實(shí)際車速對(duì)目標(biāo)車速實(shí)時(shí)跟隨，當(dāng)目標(biāo)車速大于實(shí)際車速時(shí)，需要踩下踏板加速；當(dāng)目標(biāo)車速小于實(shí)際車速時(shí)，需要松開踏板減速[1]。所以，駕駛員模塊可表示為負(fù)反饋結(jié)構(gòu)，如圖3所示。汽車運(yùn)行過程中反饋的速度信號(hào)，經(jīng)BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略處理后生成PWM的加速度控制信號(hào)，輸入到電機(jī)控制器可實(shí)現(xiàn)汽車加速或減速。

BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理為：整車的車速偏差e和偏差變化率△e作為輸入量，通過模糊化作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起模糊推理作用，通過自我學(xué)習(xí)，解模糊化輸出，調(diào)整PI控制器的參數(shù)Kp、Ki以達(dá)到最優(yōu)[4]，從而達(dá)到更有效的控制效果。

圖3　駕駛員模塊的負(fù)反饋結(jié)構(gòu)

3車速跟隨仿真與試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1仿真驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文提出的BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與傳統(tǒng)PI控制在車速跟隨中的控制效果，采用本文建立的整車模型對(duì)ECE城市工況[5]在MATLAB/Simulink環(huán)境下進(jìn)行仿真驗(yàn)證，實(shí)際車速對(duì)目標(biāo)車速的跟隨結(jié)果如圖4和圖5所示。

從圖4和圖5可以看出：兩種策略控制的純電動(dòng)汽車車速跟隨適應(yīng)能力都很好，其中，BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的實(shí)際車速與目標(biāo)車速偏差更小。

為進(jìn)一步觀察兩種控制策略下，純電動(dòng)汽車的實(shí)際車速與目標(biāo)車速的偏差，對(duì)仿真過程的目標(biāo)車速和實(shí)際車速作差，車速偏差如圖6和圖7所示。

圖6 基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的ECE城市工況目標(biāo)車速與實(shí)際車速偏差圖7 基于傳統(tǒng)PI控制的ECE城市工況目標(biāo)車速與實(shí)際車速偏差

從圖6和圖7可以看出：傳統(tǒng)PI控制的車速偏差大于±2 km/h，而BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的車速偏差在±2 km/h內(nèi)，充分表明BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制比PI控制的精度高。

3.2試驗(yàn)驗(yàn)證

分別采用BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和傳統(tǒng)PI控制在自主研發(fā)的整車慣性模擬試驗(yàn)臺(tái)架上進(jìn)行試驗(yàn)，考察車輪轉(zhuǎn)速和待模擬的目標(biāo)轉(zhuǎn)速跟隨情況。

在ECE城市工況下，BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和傳統(tǒng)PI控制的純電動(dòng)汽車車速跟隨試驗(yàn)結(jié)果如圖8和圖9所示。從圖8和圖9可以看出：在試驗(yàn)情況下，兩種控制策略下的車速跟隨效果與仿真分析時(shí)有很大差距，因?yàn)榉抡婺Ｐ褪前哑嚫鞑考硐牖脭?shù)學(xué)模型替代，所以跟隨效果較好。而真實(shí)的試驗(yàn)環(huán)境下，汽車各部件有不同的工作效率，所以偏差較大。BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)PI控制，和仿真驗(yàn)證結(jié)果一致。

圖8 基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的ECE城市工況車速跟隨試驗(yàn)結(jié)果圖9 基于傳統(tǒng)PI控制的ECE城市工況車速跟隨試驗(yàn)結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證控制結(jié)果，兩種控制策略下的純電動(dòng)汽車車速跟隨偏差試驗(yàn)結(jié)果如圖10和圖11所示。

圖10 基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的ECE城市工況車速跟隨試驗(yàn)偏差圖11 基于傳統(tǒng)PI控制的ECE城市工況車速跟隨試驗(yàn)偏差

從圖10和圖11可以看出：傳統(tǒng)PI控制的車速偏差大，超過±5.0 km/h，而采用BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能將偏差控制在±2.0 km/h內(nèi)，取得了對(duì)ECE城市工況跟隨控制的良好效果。尤其在勻速跟隨階段偏差低于±0.5 km/h，車速變化波動(dòng)小，明顯提高了控制精度，且實(shí)時(shí)性強(qiáng)，完全能替代傳統(tǒng)的PI控制。

4結(jié)論

對(duì)純電動(dòng)汽車的電機(jī)控制提出了BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略?；贛ATLAB/Simulink建立整車模型，進(jìn)行仿真分析和試驗(yàn)驗(yàn)證。采用BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略，純電動(dòng)汽車電機(jī)控制良好，速度跟隨偏差較小，提高了整車的動(dòng)力性、行駛穩(wěn)定性及對(duì)目標(biāo)工況的跟隨性，整車性能得到改善。在純電動(dòng)汽車電機(jī)控制方面,BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略優(yōu)于傳統(tǒng)PI控制策略。

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作者簡介：陳燎(1963-)，男，四川德陽人，副教授，碩士，碩士生導(dǎo)師，主要從事汽車電子及智能交通系統(tǒng)方面的研究.

收稿日期：2016-01-14

文章編號(hào)：1672-6871(2016)04-0032-04

DOI:10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2016.04.007

中圖分類號(hào)：U469.72

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A