王斌,徐俊,曹秉剛,續(xù)丹,嚴(yán)珍
(西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,710049,西安)
?
升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的自適應(yīng)滑??刂?/p>
王斌,徐俊,曹秉剛,續(xù)丹,嚴(yán)珍
(西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,710049,西安)
針對(duì)升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的輸出端超級(jí)電容電壓不穩(wěn)定、輸入端電池電流波動(dòng)大等問(wèn)題,提出了一種自適應(yīng)滑模控制策略。結(jié)合升壓變換器的平均狀態(tài)模型和超級(jí)電容特性建立了升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的動(dòng)態(tài)模型。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)自適應(yīng)觀測(cè)函數(shù)并根據(jù)李亞普諾夫函數(shù)確定自適應(yīng)規(guī)則。選取合適的滑模面,基于滑模面和自適應(yīng)規(guī)則設(shè)計(jì)占空比函數(shù)??紤]復(fù)合電源的工作需求,分別針對(duì)恒流和恒壓控制設(shè)計(jì)比例因子。搭建實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與PI控制策略相比,升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源采用自適應(yīng)滑??刂?能使系統(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),在恒壓控制和恒流控制條件下,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度分別提高了88.8%與62.5%;在超級(jí)電容電壓較低時(shí),采用自適應(yīng)滑??刂颇苡行б种戚敵鲭妷汉碗姼须娏鞑▌?dòng),提升系統(tǒng)的安全性和可靠性。
升壓變換器;復(fù)合電源;自適應(yīng)滑模控制;超級(jí)電容
升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源采用超級(jí)電容直接并聯(lián)負(fù)載、超級(jí)電容作低通濾波器使用可避免電池組直接受充放電沖擊,能有效延長(zhǎng)電池組的使用壽命[1-3]。該類型復(fù)合電源已被廣泛應(yīng)用于電動(dòng)汽車、混合動(dòng)力汽車、能量回收系統(tǒng)等[4-7]。然而,超級(jí)電容直接并聯(lián)負(fù)載時(shí)輸出電壓隨超級(jí)電容電壓變化[8-9]。升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的超級(jí)電容內(nèi)阻小,如果在超級(jí)電容電壓較低時(shí)控制不當(dāng),將造成很大的電壓波動(dòng),進(jìn)而導(dǎo)致電池輸出電流發(fā)生較大波動(dòng),不利于電池安全[10-11]。
升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的功率分配主要通過(guò)控制升壓變換器實(shí)現(xiàn)[4,12]。傳統(tǒng)的升壓變換器控制方法可為該類復(fù)合電源控制提供參考。目前許多方法被應(yīng)用于升壓電路控制,例如PI控制、自適應(yīng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等[13-16]。但是多數(shù)文獻(xiàn)沒(méi)有考慮超級(jí)電容作為非線性負(fù)載帶來(lái)的電壓和電流波動(dòng),嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致MOS管炸裂、升壓變換器損壞[17]?;?刂剖且环N非常有效的非線性控制方法,通過(guò)到達(dá)滑模面或保持滑模移動(dòng),系統(tǒng)將快速趨于穩(wěn)定[13,17]。滑??刂埔驯怀晒?yīng)用于升壓變換器、降壓變換器控制,并能很好地消除各類直流變換器的電壓和電流波動(dòng)[17-19]。
為實(shí)現(xiàn)升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的精確控制,可采用等效電路或數(shù)學(xué)模型描述超級(jí)電容,辨識(shí)超級(jí)電容等效電阻對(duì)建模至關(guān)重要[3,20]。同時(shí),升壓變換器控制還需結(jié)合電池自身內(nèi)阻估計(jì)輸入電壓[14]。此外,復(fù)合電源在超級(jí)電容電壓較低時(shí),采用恒流控制保證系統(tǒng)穩(wěn)定;在超級(jí)電容電壓達(dá)到目標(biāo)值時(shí),則采用恒壓控制[8-9]。在恒壓與恒流控制切換時(shí),需根據(jù)系統(tǒng)控制要求調(diào)整控制參數(shù)。
為提高升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的穩(wěn)定性和提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度,本文設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)滑??刂撇呗?。首先,設(shè)計(jì)自適應(yīng)觀測(cè)函數(shù)并采用李亞普諾夫函數(shù)確定自適應(yīng)規(guī)則;然后,基于滑模面和自適應(yīng)規(guī)則設(shè)計(jì)相應(yīng)的占空比函數(shù),分析被控量和估計(jì)量的收斂性;最后,分別針對(duì)恒壓和恒流控制設(shè)計(jì)控制參數(shù)進(jìn)行切換控制,保證復(fù)合電源在不同控制條件下均能穩(wěn)定運(yùn)行。
升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源如圖1所示。假設(shè)升壓變換器輸入端電池電壓無(wú)波動(dòng)、忽略超級(jí)電容影響,理想平均狀態(tài)模型可由下式表達(dá)[14]
(1)
(2)
式中:x1是電感電流;x2是輸出電壓;L、R、C分別為電感、負(fù)載電阻和輸出端電容;d是占空比。
圖1 升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源
為精確控制,電池內(nèi)阻和超級(jí)電容等效電阻不可忽視。將超級(jí)電容等效為電流源與電容并聯(lián),圖1可等效為圖2,其中CSC為超級(jí)電容等效電容,則式(1)、(2)可修改為
圖2 含可變內(nèi)阻的等效電路
(3)
(4)
(5)
(6)
圖3 升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源等效電路
升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的等效電路控制類似升壓變換器控制,但是需考慮超級(jí)電容等效電阻、電池內(nèi)阻變化引起的輸出電壓波動(dòng)和電流波動(dòng)。由于電池和超級(jí)電容的內(nèi)阻是動(dòng)態(tài)變化的,下面將設(shè)計(jì)自適應(yīng)滑??刂撇呗?克服參數(shù)變化引起的電壓和電流波動(dòng)。
2.1 自適應(yīng)控制
(7)
(8)
(9)
(10)
建立李亞普諾夫函數(shù),其中β1和β2為正常數(shù)
(11)
(12)
(13)
根據(jù)Lasalle不變?cè)?有
(14)
2.2 滑??刂?/p>
(15)
式中:Vref是參考輸出電壓。
(16)
(17)
式中:d′為自適應(yīng)占空比。
(18)
(19)
(20)
α1=7Geq/C;α2=2Geq/C
(21)
在超級(jí)電容電壓大于目標(biāo)值時(shí),切換為恒壓控制,此時(shí)電壓反饋控制起主要作用,設(shè)計(jì)
α1=3.5Geq/C;α2=4Geq/C
(22)
恒流控制與恒壓控制相互切換過(guò)程中,為避免參數(shù)突變發(fā)生波動(dòng),編程時(shí)對(duì)控制系數(shù)α1和α2逐步增加或減少。
為證明所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)滑??刂撇呗缘挠行?搭建實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行驗(yàn)證,分別采用PI控制和自適應(yīng)滑??刂七M(jìn)行比較。由于升壓變換器控制本質(zhì)上是對(duì)占空比控制,增加微分環(huán)節(jié)會(huì)提高電流控制的響應(yīng)速度,但微分環(huán)節(jié)易導(dǎo)致電壓波動(dòng),且微分環(huán)節(jié)系數(shù)難以確定。因此,本文選用經(jīng)典PI控制算法進(jìn)行對(duì)比。
圖4 升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源實(shí)驗(yàn)原理圖
采用PI控制的表達(dá)式為[15]
(23)
(a)自適應(yīng)滑??刂茣r(shí)啟動(dòng)至恒流的電壓響應(yīng)特性
(b)自適應(yīng)滑??刂茣r(shí)啟動(dòng)至恒流的電流響應(yīng)特性
(c)PI控制時(shí)啟動(dòng)至恒流的電壓響應(yīng)特性
(d)PI控制時(shí)啟動(dòng)至恒流的電流響應(yīng)特性
(e)自適應(yīng)滑模恒壓控制時(shí)的電壓響應(yīng)特性
(f)自適應(yīng)滑模恒壓控制時(shí)的電流響應(yīng)特性
(g)PI恒壓控制時(shí)電壓響應(yīng)特性
(h)PI恒壓控制時(shí)電流響應(yīng)特性
(i)PID控制時(shí)電壓響應(yīng)特性
(j)PID控制時(shí)電流響應(yīng)特性圖5 自適應(yīng)滑??刂坪蚉I控制結(jié)果對(duì)比
圖5a~圖5d為升壓變換器恒流控制對(duì)比結(jié)果。此時(shí)超級(jí)電容已充電至46 V,負(fù)載側(cè)接入2個(gè)10 Ω和1個(gè)40 Ω電阻??梢钥闯?采用自適應(yīng)滑??刂坪蚉I控制在啟動(dòng)時(shí)均有浪涌電流,這是由MOS管和電路電容引起的。啟動(dòng)后,系統(tǒng)采用自適應(yīng)滑??刂茖⒀杆仝呌诜€(wěn)定,而PI控制經(jīng)過(guò)一段振蕩后趨于穩(wěn)定,最后電流穩(wěn)定在10 A。
圖5e~圖5h為恒壓控制對(duì)比結(jié)果,此時(shí)輸出電壓已達(dá)到目標(biāo)電壓50 V。在恒壓條件下,負(fù)載側(cè)最初并聯(lián)40 Ω和6 Ω電阻,之后接入一個(gè)10 Ω電阻,電流將增大,然后卸載,電流相應(yīng)減小。在恒壓控制條件下加載和卸載時(shí),采用自適應(yīng)滑??刂颇苁闺娏骺焖偈諗坑趨⒖贾?。采用PI控制時(shí)電流波動(dòng)較大,由于PI控制僅僅是簡(jiǎn)單地針對(duì)誤差和累積誤差控制,實(shí)際值很快超過(guò)了參考值,為避免誤差過(guò)大造成系統(tǒng)失控,可采用滯環(huán)控制抑制波動(dòng),系統(tǒng)輸出被限定在允許的最大波動(dòng)范圍內(nèi),但延長(zhǎng)了系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間[21]。采用PID控制在特定的條件下可提高調(diào)節(jié)速度,但是超級(jí)電容電壓低于目標(biāo)值時(shí),輸出電流將會(huì)出現(xiàn)劇烈的波動(dòng)或較大誤差,如圖5i~圖5j所示。
此外,設(shè)計(jì)多組PI控制參數(shù),通過(guò)恒壓和恒流切換控制能實(shí)現(xiàn)較好的控制效果,但是需結(jié)合系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性設(shè)計(jì)控制參數(shù),增加了控制器設(shè)計(jì)的復(fù)雜性。在超級(jí)電容電壓低于目標(biāo)值時(shí),相應(yīng)的PI參數(shù)不易確定,電壓波動(dòng)較大,需設(shè)計(jì)邊界條件限制相應(yīng)的波動(dòng)。
由于實(shí)驗(yàn)升壓變換器采用電流型MOS管,其耐電壓特性限制了恒壓條件下的調(diào)整效果,特別是PI控制的效果。如果需提升PI控制在恒壓條件下的調(diào)整速度,則可采用電壓型MOS管。為說(shuō)明自適應(yīng)滑模控制能滿足升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的控制需求,對(duì)其占空比進(jìn)行檢測(cè),如圖6所示。在恒壓控制條件下,占空比每?jī)蓚€(gè)周期(100 μs)調(diào)整一次,而傳統(tǒng)的復(fù)合電源控制要求為毫秒級(jí)別,這完全可以滿足控制需求。
圖6 自適應(yīng)滑模恒壓控制時(shí)的占空比自適應(yīng)調(diào)節(jié)
最后,對(duì)自適應(yīng)滑??刂坪蚉I控制結(jié)果進(jìn)行計(jì)算。自適應(yīng)滑模控制在恒壓條件下適應(yīng)負(fù)載變化的調(diào)節(jié)時(shí)間僅為20 ms,而采用PI控制的調(diào)節(jié)時(shí)間為180 ms。恒流條件下,采用自適應(yīng)滑??刂频恼{(diào)節(jié)時(shí)間僅需3 ms,而PI控制的調(diào)節(jié)時(shí)間為8 ms。與PI控制策略相比,在恒壓和恒流控制時(shí)采用自適應(yīng)滑??刂频恼{(diào)節(jié)速度分別提高了88.8%和62.5%。
升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源采用超級(jí)電容直接并聯(lián)負(fù)載,在負(fù)載波動(dòng)或超級(jí)電容電壓較低時(shí)輸出端電壓不穩(wěn)定,導(dǎo)致輸入端的電池電流發(fā)生較大波動(dòng),不利于電池安全。為提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)恒壓控制和恒流控制,提出了一種自適應(yīng)滑模控制策略。在傳統(tǒng)升壓變換器平均狀態(tài)模型的基礎(chǔ)上,將超級(jí)電容等效為電阻和電容并聯(lián)建立升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源的動(dòng)態(tài)模型。設(shè)計(jì)了自適應(yīng)觀測(cè)函數(shù),并采用李亞普諾夫函數(shù)確定自適應(yīng)規(guī)則。在此基礎(chǔ)上,選取相應(yīng)的滑模面,依據(jù)滑模面和自適應(yīng)規(guī)則設(shè)計(jì)占空比函數(shù),分別針對(duì)恒流控制和恒壓控制設(shè)計(jì)比例因子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:升壓型電池-超級(jí)電容復(fù)合電源采用自適應(yīng)滑??刂撇呗阅苁瓜到y(tǒng)快速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài);與PI控制策略相比,在恒壓控制和恒流控制條件下采用自適應(yīng)滑模控制的調(diào)節(jié)速度分別提高了88.8%和62.5%。采用自適應(yīng)滑??刂颇苡行б种戚敵鲭妷汉碗姼须娏鞑▌?dòng),提升系統(tǒng)的安全性和可靠性。
[1] SONG Ziyou, HOFMANN H, LI Jianqiu, et al. A comparison study of different semi-active hybrid energy storage system topologies for electric vehicles [J]. Journal of Power Sources, 2015, 274: 400-411.
[2] 王斌, 徐俊, 曹秉剛, 等. 一種新型電動(dòng)汽車復(fù)合電源結(jié)構(gòu)及其功率分配策略 [J]. 汽車工程, 2015, 37(9): 1053-1058. WANG Bin, XU Jun, CAO Binggang, et al. A novel hybrid power configuration and its power distribution strategy for electric vehicles [J]. Automotive Engineering, 2015, 37(9): 1053-1058.
[3] WANG Bin, XU Jun, CAO Binggang, et al. Compound-type hybrid energy storage system and its mode control strategy for electric vehicles [J]. Journal of Power Electronics, 2015, 15(3): 849-859.
[4] TIE S F, TAN C W. A review of energy sources and energy management system in electric vehicles [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, 20: 82-102.
[5] KUPERMAN A, AHARON I, MALKI S, et al. Design of a semiactive battery-ultracapacitor hybrid energy source [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2013, 28(2): 806-815.
[6] CAO Jian, EMADI A. A new battery/ultracapacitor hybrid energy storage system for electric, hybrid, and plug-in hybrid electric vehicles [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2012, 27(1): 122-132.
[7] ZOU Zhongyue, CAO Junyi, CAO Binggang, et al. Evaluation strategy of regenerative braking energy for supercapacitor vehicle [J]. ISA Transactions, 2014, 55: 234-240.
[8] WANG Bin, XU Jun, CAO Binggang, et al. A novel multimode hybrid energy storage system and its energy management strategy for electric vehicles [J]. Journal of Power Sources, 2015, 281: 432-443.
[9] 王斌, 徐俊, 曹秉剛, 等. 電動(dòng)汽車的多模式復(fù)合電源能量管理自適應(yīng)優(yōu)化 [J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 49(12): 130-136. WANG Bin, XU Jun, CAO Binggang, et al. Adaptive optimization of energy management strategy for a multi-mode hybrid energy storage system in electric vehicles [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2015, 49(12): 130-136.
[10]WANG Bin, XU Jun, CAO Binggang. Design of a novel hybrid power for EV [C]∥Proceedings of the 2014 IEEE Conference and Expo in Transportation Electrification. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2014: 1-5.
[11]王斌, 徐俊, 曹秉剛, 等. 采用模擬退火算法的電動(dòng)汽車復(fù)合電源能量管理系統(tǒng)優(yōu)化 [J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 49(8): 90-96. WANG Bin, XU Jun, CAO Binggang, et al. Optimization of energy management system with simulated annealing approach for hybrid power source in electric vehicles [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2015, 49(8): 90-96.
[12]KHALIGH A, LI Zhihao. Battery, ultracapacitor, fuel cell, and hybrid energy storage systems for electric, hybrid electric, fuel cell, and plug-in hybrid electric vehicles: state of the art [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010, 59(6): 2806-2814.
[13]WAI R J, LIN Y F, LIU Y K. Design of adaptive fuzzy-neural-network control for single-stage boost in-
verter [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2015, 30(12): 7282-7297.
[14]WAI R J, SHIH L C. Adaptive fuzzy-neural-network design for voltage tracking control of a DC-DC boost converter [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2012, 27(4): 2104-2115.
[15]WAI R J, SHIH L C. Design of voltage tracking control for DC-DC boost converter via total sliding-mode technique [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(6): 2502-2511.
[16]OUHERIAH S, GUO Liping. PWM-based adaptive sliding-mode control for boost DC-DC converters [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, 60(8): 3291-3294.
[17]WAI R J, CHEN M W, LIU Y K. Design of adaptive control and fuzzy neural network control for single-stage boost inverter [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(9): 5434-5445.
[18]BLANES J M, GUTIERREZ R, GARRIGOS A, et al. Electric vehicle battery life extension using ultracapacitors and an FPGA controlled interleaved buck-boost converter [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2013, 28(12): 5940-5948.
[19]LEYVA-RAMOS J, ORTIZ-LOPEZ M, DIAZ-SALDIERNA L, et al. Average current controlled switching regulators with cascade boost converters [J]. IET Power Electronics, 2011, 4(1): 1-10.
[20]趙洋, 韋莉, 張逸成, 等. 基于粒子群優(yōu)化的超級(jí)電容器模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)辨識(shí) [J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2012, 32(15): 155-161. ZHAO Yang, WEI Li, ZHANG Yicheng, et al. Structure and parameter identification of supercapacitors based on particle swarm optimization [J]. Proceedings of the Chinese Society for Electrical Engineering, 2012, 32(15): 155-161.
[21]TAN S C, LAI Y, TSE C K, et al. Adaptive feedforward and feedback control schemes for sliding mode controlled power converters [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2006, 21(1): 182-192.
(編輯 武紅江)
An Adaptive Sliding-Mode Control Strategy for Hybrid Power Sources of Battery-Supercapacitor with a Boost Converter
WANG Bin,XU Jun,CAO Binggang,XU Dan,YAN Zhen
(State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
For the battery-supercapacitor (SC) hybrid power source (HPS) with a boost converter, the supercapacitor voltage (i.e. output voltage) might be unstable and the battery current (i.e. input current) fluctuation might be very high. To solve these problems, an adaptive sliding-mode control strategy is proposed. A dynamic model of the battery-SC HPS with the boost converter is established by combining the conventional averaged model of the boost converter and the characteristics of the SC. It is based on the model that an adaptive estimator is designed to estimate the related parameters, and adaptive rules are defined according Lyapunov function. Furthermore, a suitable sliding surface is selected and a duty ratio function is designed according to the selected sliding surface and the adaptive rules. Observe gains are also designed in accordance with the constant current/voltage control requirement in the HPS. An experimental platform is established. Experimental results show that the proposed strategy makes the system reach steady state quickly. A comparison with the PI control strategy in the conditions of both constant current control and constant voltage control shows that the strategy improves the transient time by 88.8% and 62.5%, respectively. It effectively eliminates the fluctuation of the output voltage and inductor current, and improves the safety and reliability of system when the SC voltage is lower.
boost converter; hybrid power source; adaptive sliding-mode control; supercapacitor
2016-05-30。
王斌(1987—),男,博士生;曹秉剛(通信作者),男,教授,博士生導(dǎo)師。
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51405374);中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M560763)。
時(shí)間:2016-07-21
http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20160721.1102.004.html
10.7652/xjtuxb201610006
TM46;TP13
A
0253-987X(2016)10-0036-06