永磁同步電機(jī)控制策略對(duì)比仿真研究

杜常清，曾紅霞，武冬梅，張　佩，顏伏伍

(武漢理工大學(xué) 現(xiàn)代汽車(chē)零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430070)

隨著永磁材料、電子電力技術(shù)以及新型電機(jī)控制理論的發(fā)展，永磁電機(jī)越來(lái)越多的被應(yīng)用在電動(dòng)汽車(chē)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中，尤其是永磁同步電機(jī) (permanent magnet synchronous motor, PMSM)。由于PMSM驅(qū)動(dòng)電流為正弦波，相對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)而言，其具有功率大、控制精度高、噪聲小、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量小等優(yōu)勢(shì)，且其參數(shù)不受電機(jī)極對(duì)數(shù)影響，便于實(shí)現(xiàn)電機(jī)直接驅(qū)動(dòng)負(fù)載，特別適合用作電動(dòng)汽車(chē)輪轂電機(jī)[1-3]。

目前常用的PMSM控制策略包括矢量控制和直接轉(zhuǎn)矩控制[4]。傳統(tǒng)矢量控制一般使用PI線(xiàn)性調(diào)節(jié)器對(duì)轉(zhuǎn)速和電流進(jìn)行調(diào)節(jié)，當(dāng)電機(jī)內(nèi)部參數(shù)發(fā)生變化以及外界擾動(dòng)量大時(shí)，傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)參數(shù)無(wú)自整定功能難以跟隨電機(jī)工況變化，易出現(xiàn)超調(diào)、抗負(fù)載能力弱等情況[5]。傳統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制利用滯環(huán)比較器(也叫Bang-Bang控制器)直接調(diào)節(jié)定子磁鏈和轉(zhuǎn)矩，具有控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)；但由于低速定子磁鏈估算精度低、逆變器開(kāi)關(guān)頻率不穩(wěn)定、電壓矢量和磁鏈階躍式變化等因素，系統(tǒng)低速轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)明顯[6]。

針對(duì)上述兩種控制策略的缺點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者引入了許多先進(jìn)的控制理論對(duì)其進(jìn)行改善，如模糊控制[7-8]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[9-10]、自抗擾控制[11-12]、模型預(yù)測(cè)控制[13-14]、反推控制[15-16]、自適應(yīng)控制[17-18]和滑模變結(jié)構(gòu)控制[19-20]等。筆者選取模糊理論和Super-twisting二階滑模算法分別對(duì)矢量控制和直接轉(zhuǎn)矩控制進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)Matlab/Simulink建模仿真結(jié)果對(duì)比分析各種策略的控制特性，為電動(dòng)汽車(chē)電機(jī)控制方案的選擇提供理論依據(jù)。

1　PMSM的數(shù)學(xué)模型

PMSM是一個(gè)非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合、高階、多變量的復(fù)雜系統(tǒng)，為簡(jiǎn)化分析，現(xiàn)作如下假設(shè)[6]：

(1)轉(zhuǎn)子沒(méi)有阻尼繞組；

(2)電機(jī)鐵心是線(xiàn)性的，忽略飽和效應(yīng)，不考慮渦流及磁滯耗損；

(3)定子三相繞組對(duì)稱(chēng)分布，定子電流呈正弦波形，氣隙中有且僅有正弦分布磁勢(shì)；

(4)氣隙中永磁體磁場(chǎng)呈正弦分布，不存在高次諧波。

在自然坐標(biāo)系下，PMSM的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型由式(1)所示的電壓、磁鏈、轉(zhuǎn)矩和運(yùn)動(dòng)方程構(gòu)成。

(1)

式中：us、Rs、is、ψs、Ls分別為定子三相繞組的電壓、電阻、電流、磁鏈和電感；φf(shuō)為永磁體磁鏈；Fs(·)為三相繞組的磁鏈；Te為電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩，可根據(jù)機(jī)電轉(zhuǎn)換原理求得；p為電機(jī)極對(duì)數(shù)；θm為電機(jī)轉(zhuǎn)子機(jī)械位置角；ωm為轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度；J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；TL為負(fù)載轉(zhuǎn)矩；B為阻尼系數(shù)。

通過(guò)Clark變換與Park變換可得兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q下的數(shù)學(xué)模型，其定子電壓方程為：

(2)

磁鏈方程為：

(3)

將式(3)帶入式(2)容易得到：

(4)

電磁轉(zhuǎn)矩方程為：

Te=1.5pid[id(Ld-Lq)+φf(shuō)]

(5)

式中：ud、id、φd分別為定子電壓、電流和磁鏈的d軸分量；uq、iq、φq為q軸分量；ωe為電角速度；Ld、Lq分別為電感的d、q軸分量。

2　矢量控制及優(yōu)化

2.1　矢量控制基本原理

傳統(tǒng)矢量控制[21](field-oriented control,FOC)借鑒直流電機(jī)解耦控制思想，以坐標(biāo)變換理論為基礎(chǔ)，通過(guò)控制電機(jī)定子電流交、直軸分量的大小及相位，完成轉(zhuǎn)矩與磁鏈的解耦控制。當(dāng)采用id=0的控制方式時(shí)，三相PMSM的FOC原理如圖1所示。

圖1　三相PMSM id =0的矢量控制原理圖

由圖1可知，矢量控制系統(tǒng)主要由一個(gè)轉(zhuǎn)速外環(huán)、兩個(gè)電流內(nèi)環(huán)以及空間脈寬矢量調(diào)制(space vector PWM, SVPWM)算法幾部分構(gòu)成。其中，轉(zhuǎn)速環(huán)用于調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速，使系統(tǒng)具有快速響應(yīng)和保持穩(wěn)態(tài)運(yùn)行的能力；電流環(huán)用于縮短系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)間，使三相定子電流能夠更好地跟隨正弦參考波。轉(zhuǎn)速環(huán)與電流環(huán)均使用PI調(diào)節(jié)器，而傳統(tǒng)PI的參數(shù)值是固定的，無(wú)自整定功能。因此，當(dāng)電機(jī)參數(shù)變化和負(fù)載變化超過(guò)原有PI參數(shù)的調(diào)節(jié)范圍時(shí)，系統(tǒng)將難以跟隨工況變化，易出現(xiàn)超調(diào)或抗負(fù)載擾動(dòng)性能差等現(xiàn)象，從而影響電機(jī)控制性能。

2.2　基于模糊PI的FOC優(yōu)化策略

2.2.1模糊PI控制基本原理

針對(duì)傳統(tǒng)PI參數(shù)無(wú)法實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)的弊端，筆者選取模糊理論對(duì)圖1中速度環(huán)PI調(diào)節(jié)器進(jìn)行改進(jìn)，使PI參數(shù)能夠自行調(diào)節(jié)。模糊PI控制器將實(shí)際轉(zhuǎn)速n與給定轉(zhuǎn)速nref的偏差e和偏差變化率ec作為輸入變量，對(duì)其進(jìn)行模糊化、模糊推理以及解模糊處理后得到PI控制參數(shù)的實(shí)時(shí)調(diào)整量ΔKp、ΔKi，及時(shí)修正PI控制器參數(shù)，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示[22]。調(diào)整后控制器參數(shù)Kp、Ki滿(mǎn)足：Kp=Kp0+ΔKp，Ki=Ki0+ΔKi。其中，Kp0、Ki0為原傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)器給定的參數(shù)值。

圖2　模糊PI控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.2.2模糊控制器設(shè)計(jì)

由圖2可知，模糊控制器求解過(guò)程分三步進(jìn)行：模糊化、模糊推理和解模糊。

(1)模糊化。模糊化是把變量從精確的數(shù)字量轉(zhuǎn)變?yōu)槟：康倪^(guò)程，具體步驟如下[23]：

①輸入輸出變量選擇。由2.2.1可知，控制器的輸入變量為e、ec，輸出變量為ΔKp、ΔKi，故控制器類(lèi)型應(yīng)該選擇二維的。

②模糊化語(yǔ)言變量確定。根據(jù)輸入、輸出變量的實(shí)際變化情況，采用模糊化語(yǔ)言變量“負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大”來(lái)描述變化的方向和大小，一般表示為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。

③基本論域、模糊論域、量化因子、比例因子選取?；菊撚蚪缍ㄗ兞康膶?shí)際變化范圍；模糊論域界定模糊語(yǔ)言變量的范圍：量化因子、比例因子分別描述輸入、輸出變量的模糊化程度。這里取e、ec的模糊論域?yàn)閇-3,3]；ΔKp、ΔKi的模糊論域?yàn)閇-6,6]；量化因子Ke、Kec分別為0.001 5、0.000 3；比例因子Kup、Kui分別為0.11、0.18；e、ec、ΔKp、ΔKi基本論域分別為[-2 000,2 000]、[-10 000,10 000]、[-0.33,0.33]、[-0.54,0.54]。

④定義各變量的隸屬度函數(shù)。Matlab的Fuzzylogic工具箱提供了多種可供選擇的隸屬度函數(shù)，包括三角形、梯形、鐘形、高斯形和π形等。筆者選擇常用的三角函數(shù)作為各模糊語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)。

(2)模糊推理。模糊推理是將經(jīng)過(guò)模糊化處理的輸入變量，按照模糊控制規(guī)則，找到與之對(duì)應(yīng)的模糊輸出量的過(guò)程，其核心是建立模糊控制規(guī)則。規(guī)則制定應(yīng)滿(mǎn)足以下原則：①當(dāng)e和ec較大時(shí)，取大的Ku，以縮短系統(tǒng)的過(guò)渡時(shí)間；②當(dāng)e和ec較小時(shí)，取小的Ku，以約束系統(tǒng)的超調(diào)，使其快速進(jìn)入穩(wěn)態(tài)。根據(jù)專(zhuān)家實(shí)際工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，結(jié)合多組仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到ΔKp和ΔKi的模糊控制規(guī)則如表1所示[8]。

表1　ΔKp/ΔKi模糊控制規(guī)則表

根據(jù)模糊規(guī)則表就可以編寫(xiě)“IF…THEN…”形式的模糊推理語(yǔ)句，從而找到與輸入模糊量相對(duì)應(yīng)的輸出模糊量。例如：“IFeis NB andecis NB, THEN ΔKpis PB and ΔKiis NB”。

(3)解模糊。經(jīng)過(guò)模糊推理所得的輸出變量是模糊量，需經(jīng)過(guò)解模糊處理轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字量才能用到被控對(duì)象上。解模糊的方法有多種，如加權(quán)平均法、重心法、最大隸屬度法等，筆者選擇精度最高的重心法進(jìn)行輸出變量解模糊計(jì)算。

根據(jù)以上分析，在Matlab命令窗口中鍵入“Fuzzy”，調(diào)用FIS編輯器，設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)矩模糊控制器，并將其嵌入到PI控制器Simulink仿真模型中，構(gòu)成完整的模糊PI控制器仿真模型，如圖3所示。

圖3　模糊PI速度控制器仿真模型

3　直接轉(zhuǎn)矩控制及優(yōu)化

3.1　直接轉(zhuǎn)矩控制基本原理

直接轉(zhuǎn)矩控制[24](direct torque control, DTC)最早是由I.Takahash與T.Noguchi共同提出的，其基本思想是：以定子磁鏈定向?yàn)榛A(chǔ)，通過(guò)控制定子磁鏈的幅值及負(fù)載角(定子磁鏈與轉(zhuǎn)子磁鏈之間的夾角)來(lái)控制電機(jī)的轉(zhuǎn)矩和磁鏈，摒棄了傳統(tǒng)矢量控制的解耦思想，無(wú)需進(jìn)行坐標(biāo)變換，簡(jiǎn)化了控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高了系統(tǒng)的控制運(yùn)算速度和魯棒性，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4　三相PMSM傳統(tǒng)DTC系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由圖4可知，傳統(tǒng)DTC將逆變器與電機(jī)控制策略進(jìn)行一體化設(shè)計(jì)，沒(méi)有單獨(dú)的PWM控制器，逆變器功率器件開(kāi)關(guān)的導(dǎo)通與關(guān)斷由磁鏈及轉(zhuǎn)矩滯環(huán)比較器的輸出結(jié)果分扇區(qū)控制。而轉(zhuǎn)矩滯環(huán)比較器的容差值大小會(huì)直接影響轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)的大小，容差值越小轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)越小，但即便將容差值設(shè)為零，轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)仍舊很大。且由電機(jī)的磁鏈方程可將磁鏈近似為電壓的積分，而電壓矢量在電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中是階躍式變化的，故磁鏈隨之階躍變化，從而引起轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。此外，低速時(shí)轉(zhuǎn)速測(cè)量精度和定子磁鏈估算精度低也會(huì)引起電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)。綜上，傳統(tǒng)DTC最大的缺點(diǎn)是轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)明顯。

3.2　基于Super-twisting滑模的DTC優(yōu)化策略

針對(duì)傳統(tǒng)DTC存在低速轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)大的缺點(diǎn)，將其改為基于SVPWM算法的DTC，同時(shí)采用具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、抗干擾能力強(qiáng)、魯棒性好的Super-twisting二階滑?？刂评碚撛O(shè)計(jì)滑?？刂破?，取代原來(lái)的滯環(huán)比較器，改善系統(tǒng)控制性能，改進(jìn)后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示[25]。

圖5　基于Super-twisting滑模的SVPWM-DTC控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3.2.1Super-twisting滑模控制基本原理

一般地，非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)可以描述為[26]：

(6)

式中：x、u、y分別為系統(tǒng)的狀態(tài)變量、輸入控制變量、輸出變量；a(x,t)、b(x,t)為連續(xù)、未知的滑模變量函數(shù)；c(x,t)為滑模面函數(shù)，若系統(tǒng)中的點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到滑模面c(x,t)=0的時(shí)間都是有限的，則只要輸入變量有界系統(tǒng)就能在有限時(shí)間內(nèi)收斂，即滿(mǎn)足可達(dá)性要求。

上述系統(tǒng)的二階滑模控制器的通式為[27]：

(7)

式中：sgn(·)為符號(hào)函數(shù)；|y|為y的模，r、k1、k2、k3、k4和KA、KB均為設(shè)計(jì)參數(shù)，且KA、KB< 0，r>0。對(duì)Super-twisting控制器有：k1=k4=0，故Super-twisting滑模的控制律可表示為一個(gè)不連續(xù)的滑動(dòng)變量函數(shù)和一個(gè)連續(xù)的導(dǎo)數(shù)函數(shù)，如式(8)所示：

(8)

為滿(mǎn)足滑模運(yùn)動(dòng)的可達(dá)性和穩(wěn)定性要求，式(8)中的增益系數(shù)Kp、Ki必須取得足夠大，Kp、Ki之間存在如下關(guān)系[28]：

(9)

式中，|Am|≥A，Bm≥B≥Bn，且A、B的值由式(10)確定：

(10)

兩個(gè)微分方程對(duì)應(yīng)的系數(shù)A、B均是關(guān)于電機(jī)電流、電感、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、磁鏈、極對(duì)數(shù)等參數(shù)的一次函數(shù)，這些參數(shù)的值都是有限的，故系統(tǒng)是有界的。

3.2.2Super-twisting滑?？刂破髟O(shè)計(jì)

首先，定義磁鏈與轉(zhuǎn)矩的滑模面函數(shù)如下：

(11)

根據(jù)Super-twisting滑模控制基本原理，得到磁鏈控制器的表達(dá)式為：

(12)

同理，轉(zhuǎn)矩控制器的表達(dá)式為：

(13)

式中，Kp、Ki應(yīng)滿(mǎn)足式(9)和式(10)的可達(dá)性和穩(wěn)定性要求。當(dāng)r=0.5時(shí)，可得到能在有限時(shí)間收斂的控制器，其仿真模型如圖6所示。

圖6　r=0.5的Super-twisting滑?？刂破鞣抡婺Ｐ?/p>

4　仿真結(jié)果與分析

為驗(yàn)證所建模型的正確性，分析各種策略的控制性能，在Matlab/Simulink中建立上述控制策略仿真模型，結(jié)合情景分析法，采用表2、表3的電機(jī)及控制系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行不同情景下的仿真。

表2　PMSM仿真參數(shù)

表3　PMSM控制系統(tǒng)仿真參數(shù)

情景1：電機(jī)轉(zhuǎn)速n=1 000 r/min，t=0 s時(shí)負(fù)載TL=0 N·m；t=0.15 s時(shí)負(fù)載突變?yōu)? N·m；

情景2：電機(jī)轉(zhuǎn)速n=500 r/min，t=0 s時(shí)負(fù)載TL=0 N·m；t=0.15 s時(shí)負(fù)載突變?yōu)? N·m；

情景3：電機(jī)轉(zhuǎn)速n=100 r/min，t=0 s時(shí)負(fù)載TL=0 N·m；t=0.15 s時(shí)負(fù)載突變?yōu)? N·m。

圖7～圖9分別為仿真情景1、2、3下FOC及其優(yōu)化控制策略的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果。從圖7(a)～圖9(a)可以看出：采用模糊PI的FOC(簡(jiǎn)寫(xiě)為Fuzzy-FOC，下同)與采用傳統(tǒng)PI的FOC相比，在超調(diào)量方面，前者的轉(zhuǎn)速超調(diào)量幾乎為0，后者約為6.18%；在系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間上，前者初次達(dá)到轉(zhuǎn)速給定值的時(shí)間約為0.012 8 s，響應(yīng)速度較后者慢，這是模糊PI控制器為減小系統(tǒng)超調(diào)量而減小比例系數(shù)Kp使得系統(tǒng)調(diào)節(jié)速度減慢引起的；在系統(tǒng)突加負(fù)載的情況下，F(xiàn)uzzy-FOC掉速更慢，且恢復(fù)穩(wěn)態(tài)的速度更快，系統(tǒng)的穩(wěn)定性更好。從圖7(b)～圖9(b)可以看出：Fuzzy-FOC與 FOC都是以最大轉(zhuǎn)矩起動(dòng)的，二者在各轉(zhuǎn)速下的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)均比較小，在參考值±0.175 N·m的范圍內(nèi)波動(dòng)。

圖7　情景1下FOC與Fuzzy-FOC轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果

圖8　情景2下FOC與Fuzzy-FOC轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果

圖9　情景3下FOC與Fuzzy-FOC轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果

圖10～圖12分別為仿真情景1、2、3下DTC及其優(yōu)化控制策略的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果。從圖10(a)～圖12(a)可以看出：基于Super-twisting滑模的SVPWM-DTC(簡(jiǎn)寫(xiě)為STSM-DTC，下同)與傳統(tǒng)DTC相比，在超調(diào)量方面，二者在中高速(情景1和情景2)下均無(wú)超調(diào)，調(diào)速精準(zhǔn)，低速(情景3)時(shí)傳統(tǒng)DTC轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)能力較差，一直在給定轉(zhuǎn)速周?chē)▌?dòng)，難以進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，而STSM-DTC能快速進(jìn)入穩(wěn)態(tài)；在系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間上，STSM-DTC在各轉(zhuǎn)速下的響應(yīng)均很快，初次達(dá)到給定轉(zhuǎn)速的時(shí)間約為0.004 9 s，DTC約為0.012 6 s，前者比后者快61.1%；當(dāng)系統(tǒng)突加負(fù)載時(shí)，STSM-DTC轉(zhuǎn)速變化很小，且能快速回復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài)，而DTC抵抗負(fù)載突變能力相對(duì)較差，尤其是在低速條件下。從圖10(b)～圖12(b)可以看出：STSM-DTC與DTC都是以最大轉(zhuǎn)矩起動(dòng)的，前者響應(yīng)速度快于后者；二者的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)均隨著轉(zhuǎn)速的降低而逐漸變大，在情景3下二者的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)最大，前者脈動(dòng)量約為±0.122 N·m，僅為后者的22.7%。

圖10　情景1下傳統(tǒng)DTC與STSM-DTC轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果

圖11　情景2下傳統(tǒng)DTC與STSM-DTC轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果

圖12　情景3下傳統(tǒng)DTC與STSM-DTC轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩仿真結(jié)果

對(duì)圖7～圖12的仿真結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可得到如表4所示的各種控制策略的控制性能。

表4　各種控制策略的控制性能對(duì)比

由表4可知，綜合控制性能最佳的控制策略為STSM-DTC，其調(diào)速精準(zhǔn)、響應(yīng)速度快、抗負(fù)載能力強(qiáng)，且明顯降低了傳統(tǒng)DTC的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，在全速范圍內(nèi)均能維持良好的動(dòng)、靜態(tài)控制性能，適合選作直驅(qū)式輪轂電機(jī)的控制策略。其次是Fuzzy-FOC，其響應(yīng)速度雖然較其他控制策略慢，但仍然比車(chē)輛機(jī)械系統(tǒng)響應(yīng)速度快了很多，完全能滿(mǎn)足車(chē)輛對(duì)電機(jī)響應(yīng)速度的要求，且Fuzzy-FOC轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)小，明顯改善了使用傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)器的FOC超調(diào)量大的缺點(diǎn)，抗負(fù)載能力也有所提高，但低速控制性能較差，適用于減速驅(qū)動(dòng)式輪轂電機(jī)控制系統(tǒng)。FOC雖然有明顯的超調(diào)，但可以通過(guò)調(diào)節(jié)PI參數(shù)減小超調(diào)量，且其轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)小，調(diào)速范圍較寬，可用于控制帶減速器的驅(qū)動(dòng)電機(jī)。傳統(tǒng)DTC低速轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)大，若電機(jī)長(zhǎng)期處于低速運(yùn)行工況下，則電機(jī)的振動(dòng)和噪聲會(huì)很大，不僅會(huì)影響整車(chē)的NVH性能，還會(huì)造成污染和傷害；且傳統(tǒng)DTC抵抗負(fù)載突變的能力較差，在負(fù)載頻繁變化的工況下電機(jī)將很難滿(mǎn)足工況需求，因此，傳統(tǒng)DTC不適合用來(lái)控制電動(dòng)乘用車(chē)和電動(dòng)公交車(chē)等長(zhǎng)期在城市工況下運(yùn)行的電動(dòng)汽車(chē)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)，可用作長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)碾妱?dòng)商用車(chē)驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制策略。

5　結(jié)論

(1)采用模糊控制理論優(yōu)化后的Fuzzy-FOC相比采用傳統(tǒng)PI的FOC在中高速條件下，系統(tǒng)超調(diào)量降低了約4.12%，系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)的調(diào)節(jié)時(shí)間有所減少，抗負(fù)載能力也有所改善，但低速控制性能無(wú)明顯改善。

(2)采用Super-twisting滑?？刂评碚搩?yōu)化后的STSM-DTC相比采用傳統(tǒng)的DTC系統(tǒng)響應(yīng)速度快，響應(yīng)時(shí)間約為0.004 9 s，比后者快61.1%；前者在全速范圍內(nèi)均能快速進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，抵抗負(fù)載干擾能力明顯優(yōu)于后者；前者轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)得到明顯改善，在低速(100 r/min)條件下，其轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)量約為±0.122 N·m，較后者降低了77.3%。

(3)對(duì)比優(yōu)化前后的4種控制策略，綜合控制性能最佳的是STSM-DTC，其在全速范圍內(nèi)均能保持良好的動(dòng)、靜態(tài)控制性能，適合選作直驅(qū)式輪轂電機(jī)的控制策略；其次是Fuzzy-FOC，其低速控制性能較差，適用于減速驅(qū)動(dòng)式輪轂電機(jī)控制系統(tǒng)；FOC更適用于控制帶減速器的驅(qū)動(dòng)電機(jī)；傳統(tǒng)DTC可用作長(zhǎng)途運(yùn)輸?shù)碾妱?dòng)商用車(chē)驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制策略。

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