電動特種車輛超低速電機控制策略

高建樹， 田翼萌， 張埔寧

(1.中國民航大學機場學院， 天津 300300； 2.中國民航大學電子信息與自動化學院， 天津 300300)

為加速推進智慧機場建設(shè)，大力推廣使用新能源設(shè)備和車輛已成為中國各大機場近幾年的重要任務。由于機場的特種車輛存在超低速近機、超低速對接等特殊行駛工況，使得機場司對于機場特種車輛速度控制要求不斷提高。原有的燃油車低速行駛存在著控制不平穩(wěn)、操控性難的問題，而電動車可通過精確地數(shù)字計算對內(nèi)置永磁同步電機(built-in permanent magnet synchronous motor，IPMSM)進行精確控制。目前市場中絕大多數(shù)電動車一般都采用以轉(zhuǎn)矩為目標、傳統(tǒng)比例積分(proportion integration，PI)控制的矢量控制方法，但此方法并不適用于機場環(huán)境下電動汽車極低速平穩(wěn)運行的特殊工況，因此，針對如何實現(xiàn)電動汽車電機低轉(zhuǎn)速精確穩(wěn)定控制已成為近些年的研究熱點。

諸多學者對于不同電機超低速調(diào)速性能作了深入研究。文獻[1]針對無速度傳感器控制提出一種新的全階自適應觀測器算法，可實現(xiàn)感應電動機在低速、極低速和零速下穩(wěn)定運行。文獻[2]通過采用滑膜變結(jié)構(gòu)控制器加以改進，提高了系統(tǒng)的響應速度和抗干擾能力。文獻[3]將最大轉(zhuǎn)矩電流比加以改進，利用綜合電流矢量等效替代轉(zhuǎn)矩控制。此外，多數(shù)極低速研究圍繞以轉(zhuǎn)矩為控制目標，對閉環(huán)模型作相應改進，針對類似于超低速行駛的特殊工況下恒轉(zhuǎn)速控制研究較少[6-12]。

現(xiàn)提出一種電動特種車輛超低速行駛工況下恒定轉(zhuǎn)速運行的雙閉環(huán)模糊控制策略，將汽車以轉(zhuǎn)矩為控制目標轉(zhuǎn)變?yōu)檗D(zhuǎn)速為控制目標，對于優(yōu)化電動特種車特殊工況下的行駛性能起到重要作用，對實現(xiàn)自主研發(fā)性能優(yōu)良的電動行李牽引車具有重要參考價值，為推動電動特種車輛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

1 d-q軸數(shù)學模型及矢量控制原理

1.1 d-q軸數(shù)學模型

首先對電動特種車用到的內(nèi)置式永磁同步電機作如下假設(shè)：①定子上的繞組接法為Y形，三相繞組對稱排布，各相繞組空間上相差120°，轉(zhuǎn)子中的永磁體在定轉(zhuǎn)子氣隙內(nèi)產(chǎn)生主磁場沿氣隙圓周呈正弦分布[4]；②忽略定子繞組齒槽對氣隙磁場分布的影響[4]；③假定鐵芯磁導率無窮大，忽略定子鐵芯與轉(zhuǎn)子鐵芯的渦流損耗與磁滯損耗[4]。

基于上述假設(shè)，建立永磁同步電機d-q軸數(shù)學模型[4]。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：所有參數(shù)均為d-q坐標系下的參數(shù)；ud、uq分別為IPMSM定子電壓矢量在d軸和q軸的分量；R為三相對稱定子繞組一相電阻；P為微分算子；id、iq分別為IPMSM定子電流矢量在d軸和q軸的分量；ψd、ψq分別為d軸磁鏈分量和q軸磁鏈分量；Ld、Lq分別為電樞電感在d軸和q軸的分量；ωr為電機轉(zhuǎn)子電角速度；ωm為電機轉(zhuǎn)子機械角速度；ψf為電機永磁體磁鏈；Te為電機電磁轉(zhuǎn)矩；Tl為電機負載轉(zhuǎn)矩；J為電機轉(zhuǎn)動慣量，B為電機軸摩擦系數(shù)[5]。

1.2 電動汽車電機矢量控制原理

圖1 電動汽車電機控制策略系統(tǒng)框圖Fig.1 Frame diagram of electric vehicle motor control strategy system

2 恒轉(zhuǎn)速雙閉環(huán)模糊矢量控制系統(tǒng)

針對民航機場電動特種車輛(如飛機牽引車、行李傳送車和行李牽引車等)超低速行駛的特殊工況，要求到達指定位置后穩(wěn)定超低速對接飛機或者托盤。這要求超低速行駛時電機盡可能以精準的轉(zhuǎn)速穩(wěn)定運行，并具有較快的響應速度以及較強的抗干擾能力。

基于以上考慮，將轉(zhuǎn)矩控制轉(zhuǎn)為恒轉(zhuǎn)速控制策略，速度調(diào)節(jié)器與電流調(diào)節(jié)器全部改為模糊PI參數(shù)自整定控制器，結(jié)合電壓前饋補償?shù)碾娏髡{(diào)節(jié)器對電機進行控制。此工況下轉(zhuǎn)速較低，不存在弱磁電流調(diào)節(jié)，但考慮到正常行駛下依舊存在弱磁過程，所以對于弱磁環(huán)節(jié)依舊保留，不予討論?？刂撇呗钥偨Y(jié)如下：汽車正常行駛時采用基于轉(zhuǎn)矩控制的MTPA與弱磁相結(jié)合的控制策略；汽車超低速行駛時采用恒轉(zhuǎn)速控制下的雙閉環(huán)模糊PI控制策略。電動汽車電機改進控制策略系統(tǒng)框圖如圖2所示。

圖2 電動汽車電機改進控制策略系統(tǒng)框圖Fig.2 Frame diagram of electric vehicle motor improvement control strategy system

2.1 雙閉環(huán)模糊自整定控制器

為提高電動特種車超低速運行時電機的動態(tài)響應能力和抗干擾能力，將模糊控制方法與傳統(tǒng)PI策略相結(jié)合，構(gòu)建模糊PI控制器。

2.1.1 輸入輸出變量

(5)

2.1.2 模糊控制器參數(shù)

模糊控制器輸入和輸出都是精確量，主要有輸入誤差、輸入誤差變化率、輸出ΔKp、輸出ΔKi4個參數(shù)的論域，所以轉(zhuǎn)速與電流兩個模糊控制器共8個主要參數(shù)。

轉(zhuǎn)速環(huán)誤差(E)的論域{-xe，xe}的取值為

{-xe，xe}={-30，30}

(6)

轉(zhuǎn)速環(huán)誤差變化率(Ec)的論域{-xec，xec}的取值為

{-xec，xec}={-300，300}

(7)

轉(zhuǎn)速環(huán)輸出量ΔKp的論域{-yp，yp}，轉(zhuǎn)速環(huán)輸出量ΔKi的論域{-yi，yi}，有

{-yp，yp}={-yi，yi}={-3，3}

(8)

轉(zhuǎn)速環(huán)誤差(E)的論域{-xe，xe}

{-xe，xe}={-300，300}

(9)

電流環(huán)誤差變化率(Ec)的論域{-xec，xec}

{-xec，xec}={-3 000，3 000}

(10)

上述4個變量模糊子集的論域{-m，m}的取值為

{-m,m}={-3,3}

(11)

2.1.3 隸屬度函數(shù)與模糊規(guī)則

模糊集合選擇7個級別：負大(NB)、負中(NM)、負小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。在隸屬函數(shù)選取上，選取計算量小、靈敏度高的三角形隸屬函數(shù)作為輸入和輸出的隸屬函數(shù)，輸入輸出隸屬度函數(shù)如圖3所示。

依據(jù)專家經(jīng)驗與仿真數(shù)據(jù)制定了轉(zhuǎn)速環(huán)與電流環(huán)ΔKp、ΔKi的模糊控制規(guī)則，設(shè)計規(guī)則如下：①當誤差波動很大時需要盡快做出調(diào)整，增大Kp并減小Ki；②當誤差波動一般時需要避免電機有大的超調(diào)，Kp與Ki大小要適中；③當誤差波動較小時需要保證電機的穩(wěn)定與精準，減小Kp并增大Ki。具體如表1、表2所示。

圖3 輸入、輸出隸屬度函數(shù)Fig.3 Input and output membership functions

表1 ΔKp模糊規(guī)則Table 1 The fuzzy rules of the ΔKp

表2 ΔKi模糊規(guī)則

2.1.4 模糊推理與解模糊

運用Mamdani最小運算模糊推理方法得到49條推理語句，最后使用重心法解模糊，具體公式為

(12)

式(12)中：u為輸出清晰量；n為輸出的量化級數(shù)；ui為論域中的元素；μi(ui)為論域元素的隸屬度。

2.2 電流補償調(diào)節(jié)器

圖4 電流補償調(diào)節(jié)器Fig.4 Current compensation regulator

為避免正常行駛切換到超低速行駛過程存在的交叉耦合的影響，有必要對電壓方程解耦。如圖4所示，采用較為成熟的電壓前饋耦合法，通過增加電壓前饋補償型電流調(diào)節(jié)器來實現(xiàn)d-q軸電流環(huán)解耦控制。

3 仿真分析與實驗驗證

3.1 雙閉環(huán)模糊矢量模型仿真分析

根據(jù)改進電動汽車電機改進控制策略系統(tǒng)框圖(圖2)，利用Simulink搭建了基于恒轉(zhuǎn)速控制下的雙閉環(huán)模糊PI仿真模型。仿真過程中，恒定轉(zhuǎn)速依次通過轉(zhuǎn)速外環(huán)模糊PI調(diào)節(jié)器、MTPA計算得到相應交直軸電流值，其次通過電流內(nèi)環(huán)模糊PI調(diào)節(jié)器計算出交直軸電壓，最終通過SPWM輸出6路開關(guān)量控制電機運行。仿真參數(shù)如表3所示。

此次仿真將PI模型、單一轉(zhuǎn)速模糊PI模型與雙模糊PI模型三者分別進行了轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩以及電流的對比，仿真過程如下：模擬超低速行駛中的參數(shù)變化，給定初始轉(zhuǎn)速2 000 r/min、0.1 s轉(zhuǎn)速降至20 r/min、0.2 s時突加負載擾動40 N·m，對比雙模糊控制、單一轉(zhuǎn)速環(huán)模糊控制與PI控制下轉(zhuǎn)速n、轉(zhuǎn)矩Te和電流i三者的區(qū)別，仿真結(jié)果如圖5所示。

表3 仿真條件參數(shù)設(shè)置

圖5(a)中電機在雙模糊PI控制下從始至終都保持最快的響應速度，相比其他兩種控制方法，到達初始轉(zhuǎn)速的時間由0.05 s提升至0.03 s，達到極低轉(zhuǎn)速的時間由0.14 s提升至0.125 s。從圖5(b)和圖5(c)可以看出，當電機在極低速運行下附加擾動時，傳統(tǒng)PI下的轉(zhuǎn)速受負載擾動影響偏差較大，雙模糊PI相比于PI轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定度提高約16.7%。圖5(d)中相比于單一模糊PI，雙模糊PI削弱了峰值電流。綜上所述，仿真過程中雙模糊PI控制下的響應性能與抗擾性能優(yōu)于另外兩種控制方式。

3.2 硬件平臺測試分析

實驗依托于中國民航大學與唐山德惠航空裝備有限公司聯(lián)合開展的“民航電動行李牽引車輛研發(fā)項目”，利用基于DSP28335的硬件平臺控制器對電動行李牽引車55 kW電機進行測試，樣車主要參數(shù)如表4所示。

將底層驅(qū)動程序與應用層程序整合后選用CodeWarrior進行編譯，并通過上位機下載至中央處理器(central processing unit，CPU)內(nèi)。調(diào)試過程中利用CAN編輯器(CANdb++)進行數(shù)據(jù)庫文件(database can，DBC)制作并導入CAN總線分析儀(peak can explore，PCAN-Explore)，然后通過CAN卡采集實車CAN總線數(shù)據(jù)，利用上位機進行實車數(shù)據(jù)分析，整個通信過程中CAN采用CAN 2.0 B擴展幀格式，總線通信波特率為250 kbps，實驗樣車數(shù)據(jù)采集過程如圖6所示。操作過程中駕駛員手動汽車外部開關(guān)按鈕改變控制器輸入開關(guān)量，進而切換電機控制策略，汽車將以恒定轉(zhuǎn)速自動運行。

實驗轉(zhuǎn)速條件設(shè)定為20 r/min，依次測試不同控制策略下電機電流i的響應情況，PCAN-Explore數(shù)據(jù)采集界面如圖7所示。圖7(a)表明，雙模糊PI控制相比傳統(tǒng)PI電流的響應速度提升2.1%，峰值降低了7.2%，穩(wěn)定時間提升了4.5%。圖7(b)顯示，相比單一模糊PI電流的響應速度提升3.1%，曲線振幅明顯減弱，穩(wěn)定性得到提升。

表4 電動行李牽引車主要參數(shù)

圖5 轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩及電流響應曲線對比Fig.5 Comparison of speed, torque and current response curves

圖6 實驗數(shù)據(jù)采集Fig.6 Experimental data collection

圖7 PCAN-Explore數(shù)據(jù)采集截面Fig.7 PCAN-Explore data acquisition interface

4 結(jié)論

針對機場電動特種車輛超低速行駛的特殊工況制定了一種恒轉(zhuǎn)速控制下的雙閉環(huán)模糊控制策略，將正常行駛下轉(zhuǎn)矩控制策略轉(zhuǎn)變?yōu)檗D(zhuǎn)速控制策略，速度環(huán)和電流環(huán)的PI控制器轉(zhuǎn)換為模糊自適應控制器，并運用Simulink搭建了雙閉環(huán)模糊矢量仿真模型，對其進行仿真實驗驗證，同時通過硬件平臺進行實車測試，得出如下結(jié)論。

(1)仿真條件下雙模糊PI控制相比傳統(tǒng)PI電流有效提升響應速度，轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定度提高約16.7%。相比于單一模糊PI，雙模糊PI削弱了峰值電流。

(2)實車測試結(jié)果顯示雙模糊PI控制相比傳統(tǒng)PI電流的響應速度提升2.1%，峰值降低了7.2%，穩(wěn)定時間提升了4.5%。相比單一模糊PI電流振幅明顯減弱，穩(wěn)定性得到提升。

綜上所述，本文方法對于提高轉(zhuǎn)速相應速度、抑制峰值電流、提高轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定性等方面效果明顯，可有效提高電動特種車超低速行駛下的快速穩(wěn)定運行。