一種新型車用永磁同步電機控制器的設(shè)計

桂 林

(武漢理工大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)信息中心，湖北 武漢 430070)

永磁同步電機(PMSM)以其功率密度大、轉(zhuǎn)動慣量低、轉(zhuǎn)矩電流比高、功率因素高、效率高等優(yōu)越的性能[1]，成為新能源汽車領(lǐng)域的主流電機。與永磁同步電機的一般工業(yè)化應(yīng)用相比，新能汽車面向復(fù)雜的路面條件、快速多變的操作以及車輛平順性和舒適型的要求，對新能源汽車所用永磁同步電機的驅(qū)動控制提出了更高的要求。為此，國內(nèi)外學(xué)者針對電動汽車用永磁同步電機的控制策略開展了大量研究。

韓建群等研究了一種將直接轉(zhuǎn)矩控制與傳統(tǒng)發(fā)電制動相結(jié)合的方法，簡化永磁電機直接轉(zhuǎn)矩控制過程[2]；戴彥提出基于模糊和自抗擾控制的直接轉(zhuǎn)矩控制策略[3]；XU等對將泛布爾代數(shù)應(yīng)用于永磁同步電機的矢量控制，取得了較好的控制效果[4]；金寧治等將一種改進(jìn)的滑模控制策略應(yīng)用于永磁同步電機最大轉(zhuǎn)矩電流比(MTPA)控制系統(tǒng)中，提高了控制的魯棒性[5]；KOMMURI等提出一種基于高階滑模觀測器的傳感器故障重構(gòu)方案，對電動汽車傳感器容錯速度跟蹤控制具有良好的控制性能[6]；SIAMI等對電流預(yù)測控制進(jìn)行了改進(jìn)，提高了預(yù)測精度和系統(tǒng)對參數(shù)不確定性的魯棒性[7]；TARCZEWSKI等將模型預(yù)測方法用于后驗約束引入線性狀態(tài)反饋控制系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)的動態(tài)特性[8]；VAFAIE等提出了一種預(yù)測直接轉(zhuǎn)矩控制方法，通過優(yōu)化相位的電壓矢量，減少轉(zhuǎn)矩和磁鏈波動[9]；TüRKER等提出一種基于無拍差結(jié)構(gòu)的電流預(yù)測控制器，具有良好的瞬態(tài)響應(yīng)[10]。

筆者提出一種基于泛布爾代數(shù)的永磁同步電機直接轉(zhuǎn)矩控制策略，以泛布爾代數(shù)為狀態(tài)變量，利用泛布爾代數(shù)的邏輯運算得到轉(zhuǎn)矩控制量，算法不需要永磁同步電機的精確模型，計算簡單，仿真結(jié)果顯示，該控制算法實現(xiàn)了高精度、高魯棒性的控制效果，被控對象具有良好的動靜態(tài)性能。

1 基于泛布爾代數(shù)的25點邏輯控制器

泛布爾代數(shù)是張南綸教授等在布爾代數(shù)的基礎(chǔ)上引入狀態(tài)變量而發(fā)展起來的理論[11]。泛布爾代數(shù)中的狀態(tài)變量和邏輯運算規(guī)則使其能很方便地應(yīng)用于控制領(lǐng)域，設(shè)計出多值邏輯控制器，從而擴展了邏輯控制的應(yīng)用范圍[12-13]。

基于泛布爾代數(shù)的25點邏輯控制器中，在系統(tǒng)運行時，偏差e和偏差變化率ec的取值各有5種情況，如式(1)所示。

(1)

其中|e|e1和|ec|>ec1為完全偏離平衡位置。這兩個參數(shù)的不同情況有25種組合，代表被控對象的25種工作狀況?？刂破鞲鶕?jù)相應(yīng)的工作狀況，應(yīng)用不同的控制策略。

(2)

控制器根據(jù)測量到的被控對象的偏差X1和偏差變化率X2的狀態(tài)變量，使用泛布爾代數(shù)公式計算輸出控制量Y1，使目標(biāo)控制量快速向給定值靠近，其偏差的變化率也快速進(jìn)入給定范圍，實現(xiàn)快速調(diào)節(jié)至穩(wěn)定狀態(tài)的控制目標(biāo)。

2 基于泛布爾代數(shù)與SVM-DTC的PMSM邏輯控制器

采用空間矢量調(diào)制直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)方法的PMSM控制系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 采用泛布爾代數(shù)控制器的PMSM控制系統(tǒng)框圖

圖1中nref為給定轉(zhuǎn)速；n為實際轉(zhuǎn)速；Tref為控制器輸出的參考轉(zhuǎn)矩；T為實際轉(zhuǎn)矩；Δδ為轉(zhuǎn)矩角變化量；ψref為參考磁鏈幅值；ψ為實際磁鏈幅值；θ為磁鏈角度；Vsαref和Vsβref為參考電壓；Va、Vb、Vc和Ia、Ib、Ic為電機定子電壓和電流；Vα、Vβ、Iα、Iβ、ψα、ψβ為兩相靜止坐標(biāo)系下的定子電壓、電流和磁鏈分量。

圖2 泛布爾代數(shù)邏輯控制器原理圖

根據(jù)電機轉(zhuǎn)速的偏差和偏差變化率的不同組合可以得到PMSM的25種工作狀態(tài)。在泛布爾邏輯控制器的控制策略中，每種工作狀態(tài)所對應(yīng)的輸出控制作用如表1所示。

表1 25種工作狀態(tài)對應(yīng)輸出量

(3)

將式(3)代入式(2)，即可將表1轉(zhuǎn)化為泛布爾代數(shù)公式。將控制規(guī)則轉(zhuǎn)化為邏輯關(guān)系表達(dá)式，如式(4)所示。

(4)

由式(4)可知，控制器根據(jù)PMSM轉(zhuǎn)速的偏差與偏差變化率各自的狀態(tài)變量所組合成的25種工作狀態(tài)，采用相應(yīng)的控制策略向SVM-DTC控制器輸出不同的給定轉(zhuǎn)矩Tref，以達(dá)到控制目標(biāo)和性能要求。而PMSM每一時刻的工況僅對應(yīng)一種控制策略，控制器不斷在25種控制策略中來回切換，從而逐步使電機轉(zhuǎn)速運行在目標(biāo)轉(zhuǎn)速下。

3 仿真分析

在Matlab環(huán)境下對基于泛布爾代數(shù)的PMSM邏輯控制器進(jìn)行仿真分析。仿真所用PMSM參數(shù)如表2所示，系統(tǒng)仿真框圖如圖3所示，泛布爾代數(shù)邏輯控制器流程圖如圖4所示。

表2 PMSM參數(shù)

圖3 simulink仿真框圖

圖4 泛布爾代數(shù)邏輯控制器流程圖

控制器程序首先對輸入量轉(zhuǎn)速的偏差進(jìn)行比較判斷，得到偏差的5個狀態(tài)變量的取值。然后對轉(zhuǎn)速偏差的變化率進(jìn)行比較判斷，得到偏差變化率的5個狀態(tài)變量的取值。最后，運用式(4)進(jìn)行泛布爾代數(shù)計算，得到輸出控制量。

各個工況下的控制量采用以下值：k11=50,k21=25,k31=10,k41=-1,k51=-11；k12=45,k22=20,k32=5,k42=-3,k52=-13；k13=40,k23=15,k33=0,k43=-5,k53=-15；k14=35,k24=12,k34=0,k44=-7,k54=-17；k15=30,k25=9,k35=-1,k45=-9,k55=-19。

由于電機的負(fù)載始終對其造成轉(zhuǎn)速降低的影響，故控制器的分區(qū)控制參數(shù)采用非對稱設(shè)計，輸出正轉(zhuǎn)矩的絕對值高于負(fù)轉(zhuǎn)矩的絕對值。轉(zhuǎn)速偏差的判斷閾值為e0=5，e1=100。轉(zhuǎn)速偏差變化率的判斷閾值為ec0=2，ec1=20。給定轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，設(shè)定仿真時間為0.5 s，在0.1 s時刻突然加入4 N·m的負(fù)載并持續(xù)0.1 s，在0.3 s時刻突然加入8 N·m的負(fù)載并持續(xù)0.1 s。

傳統(tǒng)PID控制器與基于泛布爾代數(shù)的邏輯控制器的速度響應(yīng)曲線和轉(zhuǎn)矩響應(yīng)曲線分別如圖5和圖6所示。由圖5可知，基于泛布爾代數(shù)邏輯控制器的速度響應(yīng)曲線比傳統(tǒng)PID控制具有更好的動態(tài)性能，波動更小且響應(yīng)平穩(wěn)，加入負(fù)載轉(zhuǎn)矩之后，波形的震蕩也更加平緩，超調(diào)量降低了至少38%，調(diào)節(jié)時間縮短了43 ms，穩(wěn)態(tài)誤差更小，為±5 r/min且非常穩(wěn)定。由圖6可知，與PID控制相比，基于泛布爾代數(shù)邏輯控制器的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)曲線同樣具有更小的超調(diào)量和調(diào)節(jié)時間，超調(diào)量降低了至少55%，調(diào)節(jié)時間縮短了5 ms，使得系統(tǒng)能夠快速回復(fù)穩(wěn)態(tài)運行。

圖5 速度響應(yīng)曲線比較

圖6 轉(zhuǎn)矩響應(yīng)曲線

仿真結(jié)果證明，采用基于泛布爾代數(shù)的邏輯控制器的永磁同步電機SVM-DTC控制方案具有良好的控制效果。而且，泛布爾代數(shù)邏輯控制器比PID控制器具有更快的調(diào)節(jié)速度、更小的超調(diào)和更好的穩(wěn)定性，表現(xiàn)出較好的動態(tài)性能和靜態(tài)性能。

4 結(jié)論

基于泛布爾代數(shù)的永磁同步電機的邏輯控制策略是根據(jù)狀態(tài)變量所劃分出的工況，利用泛布爾代數(shù)計算得出控制決策，以確保在各種不同工作情況下能保證系統(tǒng)穩(wěn)定安全地運行。結(jié)合該控制策略與SVM-DTC方法建立了PMSM仿真模型，仿真結(jié)果表明，該方法使控制系統(tǒng)具有更快的動態(tài)響應(yīng)速度、更平穩(wěn)的過渡過程和更高的穩(wěn)態(tài)精度，能夠滿足新能源汽車對驅(qū)動電機的控制要求。