基于模糊PID的電動汽車充電控制系統(tǒng)研究

葛 笑 寒

(三門峽職業(yè)技術學院 電氣工程學院,河南 三門峽 472000)

0 引言

電動汽車是以電能作為系統(tǒng)動力源，從蓄電池電源獲得能量，驅(qū)動電機運轉(zhuǎn)，屬于能夠遵守城市道路法規(guī)安全行駛的車輛，系統(tǒng)以電能為動力，可以實現(xiàn)行駛中廢氣“零排放”[1].目前電動汽車大部分都使用鉛蓄電池和鋰電池，采用恒壓或恒流的充電方法，在充電過程中會出現(xiàn)過充、欠充等問題.

充電控制如果實行修正PID(Proportion，Integral，Differential)控制，則能基本滿足充電過程控制[2],但是沒有考慮充電過程電池組電壓、電阻和相關參數(shù)的變化因素.充電過程的矢量控制雖然能夠較好地實現(xiàn)充電流程控制，但是控制結構復雜[3].電動汽車充電過程的復雜性和蓄電池的非線性和多參量特征，常規(guī)PID控制策略已不能實現(xiàn)最優(yōu)充電曲線.模糊自適應控制能夠適應控制對象的非線性和遲滯性，且具有高魯棒性.電動汽車在充電過程中應以常規(guī)PID為基礎，增加模糊控制器，把系統(tǒng)最優(yōu)響應和實際響應的偏差作為控制目標，把充電電壓或者電流的誤差和誤差率作為輸入，用模糊推理對PID的參數(shù)進行修正，保證電動汽車在充電過程中具有良好的靜態(tài)和動態(tài)性能[4].本文采用模糊PID控制算法對電動汽車充電控制流程進行設計分析，并進行了系統(tǒng)仿真實驗.

1 充電系統(tǒng)總體結構

充電系統(tǒng)的控制量主要為充電電流和電壓，執(zhí)行機構主要是人機交互設備、計量設備等.系統(tǒng)應對充電過程的電流和電壓進行調(diào)控，幫助電動汽車實現(xiàn)平穩(wěn)充電，防止出現(xiàn)過充、欠充或者損壞電池的現(xiàn)象.

充電系統(tǒng)總體結構如圖1所示，其中，U、V、W為三相交流電源；PWM為脈沖寬度調(diào)制電路，用來產(chǎn)生脈沖信號，驅(qū)動電子開關運行.系統(tǒng)工作原理如下：三相交流電經(jīng)過三相不可控整流器或者三相全橋整流濾波后得到恒定的直流電壓，再經(jīng)過直流變換器后，平滑濾波，最終將直流電能傳送給電動汽車的動力電池.在功率轉(zhuǎn)換過程中，根據(jù)輸出電流、電壓、電池管理系統(tǒng)傳送的電池參數(shù)來控制電路輸入，經(jīng)過前端電路和集成芯片的處理，結合控制策略產(chǎn)生直流功率變換控制信號.

圖1 充電系統(tǒng)總體結構示意圖

2 電壓電流模型構建

三相電壓的變化量很大，難以進行有效調(diào)整，因此通常將功率電路和蓄電池一起作為被控對象.蓄電池的變化非常復雜，是一個非線性系統(tǒng).建立電壓電流理想化模型，相當于大電容與小電阻串聯(lián)，功率變換電路等效為電感.考慮延遲環(huán)節(jié)的影響，系統(tǒng)傳遞函數(shù)可以看做有延遲函數(shù)e-TS存在，其中，e為常數(shù)；S為復變量；T為滯后時間.

系統(tǒng)電壓和電流的開環(huán)傳遞函數(shù)分別為[5]：

(1)

(2)

其中，R為系統(tǒng)等值電阻；Ui(S)為功率電路理想輸出電壓；L為功率電路輸出電感；I(S)為電池充電電流；C為電容；Uo(S)為電池充電電壓.

3 模糊PID設計

充電控制需要對蓄電池的充電電壓和電流進行控制也需要對充電中斷和完成情況進行判斷，并進行充電模式的轉(zhuǎn)換.系統(tǒng)能夠通過電壓和電流的誤差信號，適時調(diào)整PID參數(shù)，實現(xiàn)穩(wěn)定快速運行.為此，考慮將模糊控制算法和傳統(tǒng)PID算法相結合，采用模糊PID控制算法設計模糊控制器.

3.1 模糊控制器的建立

充電模糊控制器的輸入是電壓或者電流的誤差a和誤差變化率da/dt，誤差變化率用ac表示，輸出量為PID的比例(Kp)、積分(Ki)和微分(Kd)控參數(shù)，建立一個二維模糊控制器，其結構原理見圖2.Ka,Kac為量化因子，Ku為決策因子.量化因子將輸入量的精確值轉(zhuǎn)換到模糊子集的論域，決策因子將解模糊后的控制量轉(zhuǎn)換到基本論域中.模糊控制器的控制效果受Ka,Kac,Ku的制約.量化因子Ka等同于PID中的比例系數(shù)，Kac的作用等同于積分環(huán)節(jié).實際控制過程中，需要通過調(diào)試或者仿真的方法確定決策因子和量化因子.

圖2 二維模糊控制器原理示意圖

3.2 模糊化計算

在電流控制環(huán)節(jié)，輸入量為電流的誤差a和誤差變化率ac，輸出量為PID控制器的控參數(shù).模糊化的電流誤差和誤差變化率的計算如下：

a(n)=it(n)-i(n).

(3)

ac(n)=a(n)-a(n-1).

(4)

其中，it(n)為給定電流參考值；i(n)為實測電流值.

設誤差a和誤差變化率ac的輸出變量的論域都為{-6,6}，相應的模糊語言集為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}.在保持系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下，選擇簡單高效的三角函數(shù)作為輸出變量，提高系統(tǒng)的動態(tài)響應.

3.3 建立模糊規(guī)則

要想得到快速響應和穩(wěn)定精度，需要制定合理的模糊規(guī)則表.其目的是根據(jù)誤差和誤差變化率的變化，找到實際響應和最優(yōu)控制間的差距.通過PID控制器的控參數(shù)進行修正，以達到控制要求[6].自整定規(guī)則如下：

(1)比例控制用來減小誤差，Kp越大，系統(tǒng)響應越快；但是超調(diào)量也會隨之增大.因此，在控制后期，比例值不宜過大.

(2)積分控制雖然能消除靜差，但存在滯后性.開始時Ki小些，后期慢慢增大，以減少靜態(tài)誤差.

(3)微分控制能加速系統(tǒng)響應速度，但過大容易產(chǎn)生振蕩，因此后期應逐漸減小，保證系統(tǒng)穩(wěn)定運行.

3.4 解模糊

從模糊集合轉(zhuǎn)換到實際輸出的過程稱為解模糊.該過程中，需要根據(jù)某時刻a和ac的函數(shù)隸屬度曲線，經(jīng)過模糊化得到精確的PID控制器的校正量隸屬度[7].在模糊推理中選擇模糊推理(Mamdani)型算法，解模糊采用重心法.推理和合成規(guī)則分別為Min法和Max法，輸出即為PID參數(shù)的修正值.模糊后的PID參數(shù)計算公式為：

(5)

(6)

(7)

4 直流充電流程設計與仿真

4.1 模糊化的充電控制流程設計

模糊化的充電控制流程如圖3所示.系統(tǒng)首先采集蓄電池的電流、電壓信號，并與電池本身的參數(shù)進行比較，以判斷蓄電池的充電階段，并根據(jù)電池電流的大小，確定采用恒定電流控制還是恒壓控制.恒流或恒壓控制以實際電流或者電壓值與參考值的誤差和誤差變化率為輸入量，恒流充電時，采集恒流充電電流值;恒壓充電時，采集恒壓充電電壓值.采用電壓環(huán)和電流環(huán)的模糊PID控制，計算系統(tǒng)輸出占空比.

圖3 模糊化的充電控制流程示意圖

4.2 模糊PID流程設計

以電壓控制環(huán)節(jié)為例，進行模糊PID程序設計.在工業(yè)應用中，模糊自適應整定PID的參數(shù)能夠進行在線調(diào)整.用C語言編程將會很復雜，根據(jù)模糊自適應PID控制系統(tǒng)的設計，可以把模糊控制器的仿真程序存入控制器存儲器.運行時把誤差和誤差變化率作為輸入量，實現(xiàn)對Kp,Ki,Kd的修正.系統(tǒng)流程結構如圖4所示.根據(jù)模糊自適應系統(tǒng)輸出的參量，可以得到輸出控制量的計算公式為：

△u(n)=Kp*[a(n)-a(n-1)]+Ki*a(n)+Kd*[a(n)-2a(n-1)+a(n-2)].

(8)

圖4 模糊PID控制流程結構圖

4.3 系統(tǒng)仿真

設系統(tǒng)的電容為1000 F，電阻為0.015 Ω，電感為0.1 H.取時間常數(shù)0.01 s；量化因子Ka=Kac=0.01，比例、微分和積分環(huán)節(jié)的決策因子Ku分別為0.15，0.001，0.1；PID初始值Kp0=0.01，Ki0=0.00001，Kd0=1；設置采樣周期為0.1 s.以電流環(huán)為例，最終的PID控制器模型為：

(9)

仿真中給定電流值12 A，在小信號的干擾下，仿真波形如圖5所示，從波形圖中看出，模糊PID穩(wěn)定性能和動態(tài)性能大大提高，系統(tǒng)超調(diào)量也較小，系統(tǒng)具有較強的抗干擾性能.

圖5 電流環(huán)波形仿真

5 結語

分析了電動汽車充電系統(tǒng)結構，確定了電壓電流是主要的控制對象.建立了電動汽車直流充電的數(shù)學模型，分析得出了該系統(tǒng)的控制量電壓和電流是帶時滯擾動的二階系統(tǒng)，采用模糊PID控制算法，設計了充電的電壓和電流的模糊自適應PID控制器.對充電過程進行了流程設計.結果表明，該系統(tǒng)具有良好的動態(tài)性能，對電動汽車智能充電能起到良好的控制效果.