電動汽車驅(qū)動電機控制策略的分析與研究*

何 琨 ，張 斌

（黃岡職業(yè)技術(shù)學院交通學院，湖北 黃岡 438002）

0 引言

近年來，隨著世界經(jīng)濟的發(fā)展，對快速高效運輸?shù)男枨笠苍谠鲩L，對汽車的需求也不例外，然而這也導致了石油消費的增加，這種情況被認為對環(huán)境不利。因此，人們轉(zhuǎn)向使用替代能源的車輛。這種電動或油電混合動力汽車現(xiàn)在已成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠郑ˋnderson 等，2010）[1]。然而，關于這些車輛以及它們?nèi)绾尾僮?，還有更多內(nèi)容需要了解，特別是關于汽車的知識。

在電動和油電混合動力汽車等新能源汽車中，正是電機將車輛電池中存儲的電能轉(zhuǎn)化為機械能，使車輛能夠?qū)嶋H移動（Abu-Ghazal 等，2019）[2]。除此之外，電機還有助于將車輛制動時產(chǎn)生的機械能轉(zhuǎn)換為電能，然后將電能儲存回電池中。換句話說，電機也是電池充電系統(tǒng)的一部分。這些電機包括感應電機、直流電機和永磁同步電機?；谒鼈兊目刂破骱推渲惺褂玫乃惴ǎ@些電機在性能和效率方面各有優(yōu)缺點。擬議的研究應著眼于這些與新能源汽車相關的電機及其性能，以確定新能源汽車的最佳電機控制方案。

1 問題陳述

當涉及電機控制時，內(nèi)燃機車和電動內(nèi)燃機車之間存在某些基本差異。與向系統(tǒng)提供恒定負載的內(nèi)燃機不同，電機僅提供按需功率，這使得電機可以避開向系統(tǒng)引入恒定負載的需要[3]。電動機控制性能和速度的方式是通過改變施加的電壓和電流。然而，這種方法的低效性通常導致其無法提供足夠的扭矩，然而扭矩和速度控制對于確保電機在足夠的時間內(nèi)保持其性能至關重要，可以提高可靠性并防止電機損壞（Quintero-Manríquez等，2021）[4]。

此外，在純電動汽車方面，電機是唯一的動力來源。與工業(yè)電機相比，電動汽車中的電機驅(qū)動系統(tǒng)面臨許多挑戰(zhàn)，如寬速度控制范圍、降低車輛整備重量的高扭矩/功率密度、可預測的驅(qū)動循環(huán)動態(tài)運行、確保車輛即使在主要部件發(fā)生故障后仍能運行的強大跛行回家功能以及終身保障等（Cai 等，2011）[5]。為了加強控制，設計工程師利用電子開關自動降低電流和電壓。然而，這種方法仍然受到動態(tài)（過渡）損耗和通斷周期靜態(tài)電阻損耗的影響。因此，當涉及交換機時，面臨的挑戰(zhàn)是如何降低此類損失（Chau，2014）[6]。

2 汽車驅(qū)動電機類型

2.1 直流電機

早在19 世紀，直流電機就成為電動汽車的主要部件，這主要是因為這些電機的調(diào)節(jié)簡單。然而，隨著時間的推移，這些電機變得不適合當今技術(shù)先進的替代能源汽車?，F(xiàn)在，它們只能在低速電動汽車中找到（Cai等，2021）[7]。

2.2 感應電機

在感應電機（IM）中，交流電（AC）通過電磁感應過程到達旋轉(zhuǎn)裝置。因為感應電機轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu)似鼠籠，因此其也被稱為鼠籠電機。電力直接在旋轉(zhuǎn)裝置內(nèi)感應（Sampathkumar 等，2019）[8]，這與直流電機不同，在直流電機中，電力通過直流直接輸送。感應電機有多種用途，在各個領域都有應用，尤其是在工業(yè)驅(qū)動領域（Choudhary等，2019）[9]。

2.3 開關磁阻電機

與感應電機類似，開關磁阻電機非常簡單，它們沒有線圈，其功率主要通過鐵制成的轉(zhuǎn)子產(chǎn)生，該轉(zhuǎn)子只有突出的磁極。有一系列開關有助于形成旋轉(zhuǎn)場，從而使轉(zhuǎn)子磁極磁化。由此產(chǎn)生的吸引力使轉(zhuǎn)子保持運動（Cai 等，2021）[7]。這種電機效率高，易于控制。然而，由于扭矩波動、噪聲和振動，它們不用于新能源汽車中。

2.4 同步磁阻電機

與開關磁阻電機不同，這種電機具有繞組，轉(zhuǎn)子為圓柱形，但由各向異性磁性結(jié)構(gòu)復合（Cai 等，2021）[7]。對于這類電機，控制它們的速度和扭矩是完全可能的。此外，在某些應用中，可以節(jié)省大量能源，如泵和風扇（Heidari等，2021）[10]。

2.5 永磁電機

近年來，在永磁電機方面取得了重大進展，已經(jīng)開發(fā)出不僅可以節(jié)約成本效益而且具有大能量密度的合金。這些在實現(xiàn)效率以及開發(fā)輕便緊湊的電機方面發(fā)揮了重要作用（Cai 等，2021）[7]。在這些類型的電機中，永磁體通常位于轉(zhuǎn)子中，并且基于位置，它根據(jù)線圈產(chǎn)生的磁場旋轉(zhuǎn)，這使得速度控制成為可能。

3 電機控制技術(shù)

3.1 恒壓/頻率比（V/F）控制

恒定電壓/頻率比控制，也被稱為恒定磁通控制，可以通過確保每個頻率的定子電壓保持不變來實現(xiàn)恒定磁通（Tu 等，2017）[11]。在電機以較低速度運行的情況下，T 軸電流保持電機系統(tǒng)穩(wěn)定。恒定速度/頻率控制是調(diào)節(jié)感應電機速度的常用技術(shù)，它簡單、有效，并且對參數(shù)變化具有高魯棒性（Cai 等，2021）[7]。

3.2 磁場定向控制（FOC）

磁場定向控制技術(shù)是20 世紀發(fā)展起來的。本質(zhì)上，定子的功率被移除并連接到扭矩發(fā)生器。由特定系統(tǒng)磁化，提供穩(wěn)定的轉(zhuǎn)子磁通量（Tu 等，2017）[11]。磁場定向控制是非常動態(tài)的，因為扭矩波動很小，其速度范圍非常大，啟動非常平穩(wěn)，這對于在激烈工作環(huán)境中使用的機械來說是非常好的（Cai等，2021）[7]。開發(fā)這種類型的電機控制技術(shù)，為機器在不同類型的條件下做出相應響應奠定了基礎。

3.3 直接轉(zhuǎn)矩控制

直接轉(zhuǎn)矩控制不同于磁場定向控制，因為它沒有回路，并且不需要按順序轉(zhuǎn)換坐標來控制性能（Cai等，2021）[7]。直接轉(zhuǎn)矩控制結(jié)構(gòu)簡單，響應迅速，對參數(shù)變化反應不強，動態(tài)響應快，對參數(shù)擾動的靈敏度低，用途廣泛，非常適合需要快速響應和廣泛速度調(diào)節(jié)的情況（Wu 等，2020）[12]。然而，它并非沒有缺點。例如，它需要較高的采樣頻率，并且在相對較低的速度下，電流和轉(zhuǎn)矩都會產(chǎn)生漣漪效應（Cai 等，2021）[7]。

4 電機控制算法

4.1 比例積分微分（PID）控制

比例積分微分（PID）控制方法在大多數(shù)研究中非常普遍，并且在大多數(shù)電機和電機控制技術(shù)中也普遍使用。這主要是由于其結(jié)構(gòu)簡單，能夠適應參數(shù)變化，可靠性高（Cai 等，2021）[7]。雖然該算法適用于線性和固定的對象，但它不適合參數(shù)不斷變化和復雜交互的電機（Fan 等，2020）[13]。因此，比例積分微分控制算法需要與下面將描述的一些控制算法相結(jié)合，直流電機PID控制算法的方框流程圖如圖1 所示。

圖1 直流電機PID控制算法的方框流程圖

4.2 自適應控制

可與比例積分微分算法耦合的算法之一是自適應控制算法。該算法能夠在線改變參數(shù)，使其在處理系統(tǒng)變化時具有通用性。該算法有相當多的導數(shù)，包括模型參考自適應控制。然而，重要的是，系統(tǒng)僅依賴于電機的精確模型，電機本身受電機參數(shù)波動的影響（Landau 等，2011）[14]，驅(qū)動電機自適應控制算法的方框流程圖如圖2所示。

圖2 驅(qū)動電機自適應控制算法的方框流程圖

4.3 模型預測控制

這種類型的控制算法在設計上過于簡單，并且相當偏向于快速響應。其基本作用是在采樣過程中的每個時刻解決最優(yōu)控制問題。然而，與模型參考自適應控制一樣，它也嚴重依賴于電機模型的參數(shù)，并且相當復雜（Mayne，2014）[15]，模型預測控制算法的方框流程圖如圖3所示。

圖3 模型預測控制算法的方框流程圖

4.4 模糊邏輯控制（FLC）

該算法的結(jié)構(gòu)可能很簡單，但非常可靠，并且在啟動過程中幾乎不影響電機。它的一個缺點是，它需要大量的專業(yè)知識和處理此類算法的豐富經(jīng)驗（Sharma 等，2014）[16]，模糊邏輯控制算法的方框流程圖如圖4所示。

圖4 模糊邏輯控制算法的方框流程圖

5 結(jié)論

1）確定電動汽車驅(qū)動電機的控制方案主要是按車型所需來選取最合適的驅(qū)動電機，采用最合適的電機控制技術(shù)和電機控制算法。由于永磁同步電機的高能效和三相異步電機（感應電動機）的運轉(zhuǎn)平順、易控制等優(yōu)點，現(xiàn)今這兩類電機被大量應用于電動汽車領域[17-18]。感應電機因價格低廉、控制技術(shù)成熟等方面的優(yōu)勢，在過去曾占車用驅(qū)動電機市場主導地位。永磁電機在控制技術(shù)上多采用磁場定向控制，一般配有轉(zhuǎn)子位置傳感器，也有利用反電動勢識別轉(zhuǎn)子位置的無傳感器永磁同步電機（車用電機上很少使用）。近年來，隨著永磁同步電機生產(chǎn)技術(shù)及其控制技術(shù)的進步和市場價格的降低，永磁同步電機逐漸成為當前車用驅(qū)動電機的主流。

2）近年來，學者們已經(jīng)使用上述電機控制算法對電機性能效率進行了大量研究。例如，Abu-Ghazal和Jaber 比較了感應電機與內(nèi)部永磁同步電機在新能源汽車中的使用，特別是使用FLC 算法的電動汽車；雖然結(jié)果顯示了系統(tǒng)之間的相似性能，但也發(fā)現(xiàn)感應電機驅(qū)動的車輛模型比內(nèi)部永磁同步電機驅(qū)動的模型具有相對更快的響應速度（Abu-Ghazal 等，2019）[2]。此外，與感應電機驅(qū)動相比，內(nèi)部永磁同步電機在轉(zhuǎn)矩方面具有顯著更高的紋波，相較于感應電機，永磁同步電機對控制技術(shù)和控制算法上的選取提出了更高的要求。

3）在電機控制算法方面，有研究發(fā)現(xiàn)模糊邏輯控制算法比自適應控制算法更可靠和有效。模糊邏輯控制在響應速度方面具有零分支，在自適應控制的情況下，系統(tǒng)預期響應速度會出現(xiàn)下沖或過沖（超調(diào)）。當涉及模糊邏輯控制時，負載的增加引入了微小的穩(wěn)態(tài)誤差，系統(tǒng)可以跟蹤的范圍減小。自適應控制受參數(shù)變化的影響，這與模糊邏輯控制不同。然而，就設計和專業(yè)知識而言，自適應控制比模糊邏輯控制簡單得多。綜上，圍繞電機控制的高效節(jié)能，為實現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)控制，應根據(jù)汽車運行工況要求采用多種電機控制技術(shù)和控制算法相結(jié)合的控制策略。