一種基于意圖辨識(shí)的無(wú)刷直流電機(jī)電子制動(dòng)控制方法

王正家 劉穎 文淑容 孫楚杰 何濤

摘? 要： 針對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)（BLDCM）電子制動(dòng)方式的制動(dòng)強(qiáng)度不可控、制動(dòng)系統(tǒng)作用時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題，提出一種基于意圖辨識(shí)的無(wú)刷直流電機(jī)電子制動(dòng)控制方法?；谥苿?dòng)踏板行程及行程變化率設(shè)計(jì)一個(gè)模糊邏輯控制器，建立制動(dòng)強(qiáng)度與制動(dòng)意圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并對(duì)制動(dòng)強(qiáng)度進(jìn)行識(shí)別，利用不同的制動(dòng)意圖選擇最佳的制動(dòng)方式，再通過(guò)制動(dòng)強(qiáng)度控制制動(dòng)時(shí)的占空比，從而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)電機(jī)制動(dòng)力矩，以實(shí)現(xiàn)無(wú)刷直流電機(jī)電子制動(dòng)的可控性和快速性。應(yīng)用Matlab/Simulink進(jìn)行BLDCM制動(dòng)控制系統(tǒng)仿真模型設(shè)計(jì)，并得出了不同制動(dòng)意圖下電機(jī)轉(zhuǎn)速變化的仿真結(jié)果。仿真結(jié)果表明，所提方法能使制動(dòng)系統(tǒng)快速響應(yīng)，并能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)制動(dòng)的可辨識(shí)性。

關(guān)鍵詞： 無(wú)刷直流電機(jī); 意圖辨識(shí); 模糊邏輯控制器; 制動(dòng)強(qiáng)度; 制動(dòng)方式; 仿真模型

中圖分類號(hào)： TN876?34; TM33? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1004?373X（2020）05?0101?04

An electronic brake control method based on intention identification

for brushless DC motor

WANG Zhengjia1， 2，? LIU Ying1， 2， WEN Shurong3， SUN Chujie1， 2， HE Tao1， 2

（1. School of Mechanical Engineering， Hubei University of Technology， Wuhan 430068， China;

2. Hubei Key Lab of Modern Manufacture Quality Engineering， Wuhan 430068， China;

3. Hubei Institute of Quality Supervision and Inspection， Ezhou 436070， China）

Abstract： In view of uncontrollable electronic braking strength and too long application time of the braking system of brushless DC motor （BLDCM） electronic braking mode， an electronic brake control method based on intention identification for BLDCM is proposed. In this method， a fuzzy logic controller is designed based on the brake pedal stroke and the stroke change rate to establish the corresponding relationship between the braking strength and the braking intention. Then the braking strength is identified， and the optimal braking mode is selected according to different braking intentions， and then the duty ratio during braking is controlled by the braking strength， thereby the braking torque of the motor is adjusted dynamically to achieve the controllability and rapidity of the electronic braking of the BLDCM. The simulation model of BLDCM brake control system is designed with Matlab/Simulink， and the simulation results of motor speed changes under different braking intentions are obtained. The results show that the proposed method can make the braking system respond quickly and realize the identifiability of the system braking.

Keywords： BLDCM; intention identification; fuzzy logic controller; braking strength; braking mode; simulation model

0? 引? 言

無(wú)刷直流電機(jī)（BLDCM）由于其無(wú)換向器、調(diào)速性能好等優(yōu)點(diǎn)，已在伺服領(lǐng)域以及電動(dòng)車上得到廣泛的應(yīng)用。BLDCM在運(yùn)行過(guò)程中，根據(jù)運(yùn)行情況需要減速或制動(dòng)。常見(jiàn)的制動(dòng)方式有機(jī)械制動(dòng)和電子制動(dòng)，其中，電子制動(dòng)方式包括能耗制動(dòng)、反接制動(dòng)和回饋制動(dòng)[1?2]。機(jī)械制動(dòng)方式簡(jiǎn)單可靠，但由于采用了較多的機(jī)械傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，導(dǎo)致制動(dòng)間隙較大、傳動(dòng)效率降低、響應(yīng)速度慢、成本高等問(wèn)題;而電子制動(dòng)方式解決了以上問(wèn)題，縮短了制動(dòng)時(shí)間，使BLDCM制動(dòng)具有更好的性能，并且得到了廣泛的應(yīng)用。

目前，對(duì)于無(wú)刷直流電機(jī)在電子制動(dòng)控制方法的研究主要集中在回饋制動(dòng)[3?4]、反接制動(dòng)[5?6]以及混合制動(dòng)[6?7]等方向?；仞佒苿?dòng)雖能回收能量至儲(chǔ)能裝置，但其制動(dòng)轉(zhuǎn)矩會(huì)隨著電機(jī)的轉(zhuǎn)速降低而減小，導(dǎo)致低速時(shí)的制動(dòng)效果不理想;反接制動(dòng)效果最好，采用脈寬調(diào)制的方法雖可以有效地控制制動(dòng)電流，但制動(dòng)時(shí)需消耗電源功率，且對(duì)驅(qū)動(dòng)電路沖擊較大;混合制動(dòng)是一種將回饋制動(dòng)和反接制動(dòng)相結(jié)合的方法，該方法既能在高速時(shí)回饋能量，又能在低速時(shí)保持一定的制動(dòng)力矩，但這種方法是通過(guò)設(shè)定一個(gè)臨界轉(zhuǎn)速來(lái)切換制動(dòng)方式的，如果需要緊急制動(dòng)或者緩慢制動(dòng)時(shí)，此方法很難按照要求實(shí)現(xiàn)，制動(dòng)的可控性比較差。

本文在分析BLDCM電子制動(dòng)控制方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合各種制動(dòng)方式的優(yōu)勢(shì)，提出一種基于意圖辨識(shí)的BLDCM電子制動(dòng)控制方法。該方法是基于制動(dòng)踏板位移行程及行程變化率，設(shè)計(jì)了一個(gè)模糊邏輯控制器，進(jìn)行制動(dòng)強(qiáng)度[8]的識(shí)別，并建立制動(dòng)強(qiáng)度與制動(dòng)意圖[9]的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)制動(dòng)強(qiáng)度來(lái)控制制動(dòng)時(shí)的占空比，從而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)電機(jī)制動(dòng)力矩，再利用不同的制動(dòng)意圖選擇最佳的制動(dòng)方式，以實(shí)現(xiàn)BLDCM電子制動(dòng)的快速性和可控性。

1? 制動(dòng)意圖表征分析

1.1? 制動(dòng)意圖分類

車輛在行駛過(guò)程中所處的環(huán)境是由駕駛員、車輛和行駛環(huán)境組成的一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，駕駛員是閉環(huán)系統(tǒng)的控制器。制動(dòng)意圖（BI）是駕駛意圖的一部分，是駕駛員對(duì)車輛進(jìn)行減速操作的一種意圖。根據(jù)駕駛員對(duì)車輛的操作特性、道路交通條件的變化以及車輛行駛狀態(tài)的變化，將制動(dòng)意圖分為四種[10]：緊急制動(dòng)、調(diào)節(jié)制動(dòng)、持續(xù)制動(dòng)和目標(biāo)制動(dòng)。

本文只需要定性地識(shí)別出制動(dòng)的緊急程度，因此，根據(jù)駕駛者實(shí)際的制動(dòng)情況，可以將制動(dòng)行為分為三類：緩慢制動(dòng)、中等制動(dòng)和緊急制動(dòng)。

1.2? 制動(dòng)意圖與制動(dòng)強(qiáng)度的關(guān)系

一般來(lái)說(shuō)，駕駛者的制動(dòng)意圖是由駕駛行為實(shí)現(xiàn)的，而踩制動(dòng)踏板是最基本的操作，將此操作參數(shù)化后就是制動(dòng)踏板行程和制動(dòng)踏板行程變化率，這些參數(shù)可以作為BLDCM制動(dòng)控制系統(tǒng)的輸入。

制動(dòng)強(qiáng)度是制動(dòng)效能因素，也就是制動(dòng)系統(tǒng)的制動(dòng)能力，其含義是車輛制動(dòng)時(shí)的減速度除以重力加速度。制動(dòng)強(qiáng)度與制動(dòng)減速度的函數(shù)關(guān)系如下：

[z=dg]? （1）

式中：[z]表示制動(dòng)強(qiáng)度;[d]為制動(dòng)減速度;[g]為重力加速度，取10 m/s2。

制動(dòng)意圖辨識(shí)，就是通過(guò)駕駛員對(duì)踏板的動(dòng)作識(shí)別來(lái)確定制動(dòng)強(qiáng)度。駕駛員實(shí)現(xiàn)制動(dòng)時(shí)，踏板行程和踏板行程變化率可以在第一時(shí)間反映出駕駛員的制動(dòng)意圖。踏板位移越大，制動(dòng)強(qiáng)度越大，制動(dòng)強(qiáng)度主要由踏板位移決定。踏板行程的變化率體現(xiàn)了制動(dòng)意圖的緊急程度。變化率越大，說(shuō)明制動(dòng)的緊急程度越高，相應(yīng)的制動(dòng)強(qiáng)度越大;變化率越小，說(shuō)明制動(dòng)的緊急程度越低，制動(dòng)強(qiáng)度就越小。因此，利用踏板位移可以判斷出駕駛員的制動(dòng)強(qiáng)度需求，從而做到實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別駕駛員的制動(dòng)意圖，制動(dòng)意圖與制動(dòng)強(qiáng)度的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。

目前關(guān)于制動(dòng)意圖辨識(shí)的方法主要有：模糊算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、雙層隱式馬爾科夫模型等，但大部分采用的是模糊推理方法，因?yàn)槟：评矸椒ú恍枰_的數(shù)學(xué)模型，也不需要大量的測(cè)試樣本，且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。

2? 模糊邏輯制動(dòng)意圖辨識(shí)方法

2.1? 模糊集及論域定義

本文設(shè)計(jì)的模糊控制器是一個(gè)二維結(jié)構(gòu)，把制動(dòng)踏板行程（[F]）及踏板行程變化率（[Fc]）作為輸入變量，制動(dòng)強(qiáng)度（[z]）作為輸出變量，對(duì)各參數(shù)進(jìn)行模糊化操作，選取“Mamdani”型作為模糊控制系統(tǒng)的推理方法，用重心法進(jìn)行反模糊化過(guò)程。

將模糊控制器的輸入變量和輸出變量的模糊子集均設(shè)計(jì)為3級(jí)，子集元素分別為：?。⊿）、中（M）、大（B）。參照文獻(xiàn)[11]中的制動(dòng)參數(shù)變化范圍，確定參數(shù)的論域。輸入變量踏板行程和踏板行程變化率的論域分別為[0，80]，[0，200]，輸出變量制動(dòng)強(qiáng)度的論域?yàn)閇0，1]。踏板行程的隸屬度函數(shù)如圖1所示，踏板行程變化率的隸屬度函數(shù)如圖2所示，制動(dòng)強(qiáng)度的隸屬度函數(shù)如圖3所示。

2.2? 模糊控制規(guī)則的確定

駕駛員不同的制動(dòng)意圖對(duì)應(yīng)著不同的制動(dòng)強(qiáng)度，制動(dòng)強(qiáng)度是制動(dòng)效能因素，也就是制動(dòng)系統(tǒng)的制動(dòng)能力，根據(jù)前面選擇的模糊輸入變量和輸出變量，針對(duì)制動(dòng)強(qiáng)度辨識(shí)，制定相應(yīng)的模糊控制規(guī)則表，如表2所示。

2.3? 制動(dòng)意圖辨識(shí)仿真

2.3.1? 制動(dòng)意圖辨識(shí)模型

在Matlab/Simulink中建立制動(dòng)意圖辨識(shí)模型，如圖4所示，輸入信號(hào)為隨時(shí)間變化的踏板行程，另一輸入信號(hào)為踏板行程經(jīng)過(guò)微分之后得到的踏板行程變化率，這兩路信號(hào)作為模糊控制器的輸入信號(hào)，模糊控制器的輸出信號(hào)是制動(dòng)強(qiáng)度。

2.3.2? 制動(dòng)意圖仿真結(jié)果及分析

設(shè)置仿真時(shí)間為10 s。運(yùn)行仿真，觀察仿真結(jié)果。

踏板行程隨時(shí)間變化時(shí)制動(dòng)意圖辨識(shí)情況如圖5所示。在示波器中顯示三路信號(hào)，從上到下依次為：制動(dòng)踏板行程信號(hào)、踏板行程變化率信號(hào)和制動(dòng)強(qiáng)度信號(hào)。

從圖5a）和圖5b）可以看出，隨著踏板行程的增大或減小，踏板行程變化率呈正負(fù)交替變化。圖5c）是在不同制動(dòng)意圖下，制動(dòng)強(qiáng)度的變化情況。當(dāng)踏板行程較小且變化率不大時(shí)，制動(dòng)強(qiáng)度較小，制動(dòng)意圖為緩慢制動(dòng);當(dāng)踏板處于中間附近的位置時(shí)，制動(dòng)強(qiáng)度增大，制動(dòng)意圖為中等強(qiáng)度制動(dòng);當(dāng)踏板接近最大行程時(shí)，制動(dòng)強(qiáng)度最大，此時(shí)制動(dòng)意圖為緊急制動(dòng)。

通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析可以看出，利用模糊識(shí)別控制方法，在緩慢制動(dòng)、中等制動(dòng)、緊急制動(dòng)三種不同的制動(dòng)情況下，會(huì)由于輸入?yún)?shù)的變化程度不同而輸出不同大小的制動(dòng)強(qiáng)度。緩慢制動(dòng)情況下，踏板變化率較小，制動(dòng)強(qiáng)度會(huì)隨著踏板行程的增大而增大;中等制動(dòng)情況下，踏板行程變化率不大時(shí)，制動(dòng)強(qiáng)度的波動(dòng)較小;緊急制動(dòng)情況下，制動(dòng)強(qiáng)度由踏板行程和行程變化率共同決定，踏板行程和踏板變化率均較大，會(huì)在短時(shí)間內(nèi)輸出較大的制動(dòng)強(qiáng)度。總體來(lái)說(shuō)，通過(guò)模糊識(shí)別方法能夠達(dá)到預(yù)期的制動(dòng)意圖辨識(shí)的目的。

3? 基于意圖辨識(shí)的制動(dòng)控制方法

3.1? 制動(dòng)控制方法

本文采用的是基于意圖辨識(shí)的制動(dòng)控制方法，該方法是通過(guò)制動(dòng)踏板行程及行程變化率來(lái)辨識(shí)駕駛者的制動(dòng)意圖，建立制動(dòng)意圖與制動(dòng)強(qiáng)度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，再通過(guò)制動(dòng)強(qiáng)度來(lái)控制制動(dòng)時(shí)的占空比，從而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)電機(jī)制動(dòng)力矩。

由于不同的制動(dòng)方式?jīng)Q定了系統(tǒng)的制動(dòng)特性，為了滿足制動(dòng)系統(tǒng)的快速性且能回收和利用能量，本文采用混合制動(dòng)方式，并利用不同的制動(dòng)意圖選擇最佳的制動(dòng)方式。緊急制動(dòng)時(shí)，采用反接制動(dòng)方式;緩慢制動(dòng)和中等制動(dòng)時(shí)，采用回饋制動(dòng)與反接制動(dòng)相結(jié)合的方式。該制動(dòng)控制方法既可以使系統(tǒng)制動(dòng)性能達(dá)到最優(yōu)，又能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地達(dá)到駕駛員制動(dòng)意圖的目的。

基于意圖辨識(shí)的制動(dòng)控制邏輯框圖如圖6所示。

3.2? 制動(dòng)控制系統(tǒng)建模及仿真分析

在Matlab/Simulink仿真環(huán)境下，建立了基于意圖辨識(shí)的BLDCM制動(dòng)控制系統(tǒng)的仿真模型，如圖7所示[12]。

圖7中BLDCM model為方波型BLDCM，其仿真的具體參數(shù)為：定子電阻[r=]0.6 Ω，定子自感[L=]0.021 H，轉(zhuǎn)動(dòng)慣量[J=]9×10-6 kg·m2，極對(duì)數(shù)[P=8]，額定轉(zhuǎn)速[n=]3 000 r/min，電壓[VS=]12 V，采樣周期[T=]5×10-6 s。

圖8是在Matlab/Simulink環(huán)境下仿真出的踏板行程曲線，在0～0.3 s過(guò)程中，無(wú)踏板信號(hào)輸出;0.4 s后，踏板信號(hào)開(kāi)始隨著時(shí)間的增大而增大，最后穩(wěn)定在設(shè)定的最大值?？梢钥闯?，三條曲線對(duì)應(yīng)不同的制動(dòng)意圖。

圖9為不同制動(dòng)意圖下的BLDCM轉(zhuǎn)速對(duì)比曲線。從圖9中可以看出，電機(jī)經(jīng)0.3 s達(dá)到設(shè)定轉(zhuǎn)速1 000 r/min;0.4 s后，由踏板輸出制動(dòng)信號(hào)，電機(jī)的轉(zhuǎn)速?gòu)? 000 r/min開(kāi)始減小，直至轉(zhuǎn)速為零。不同制動(dòng)意圖下，電機(jī)轉(zhuǎn)速減小的快慢各不相同。緊急制動(dòng)最快，中等制動(dòng)次之，緩慢制動(dòng)所用時(shí)間最長(zhǎng)，證明了基于意圖識(shí)別的BLDCM制動(dòng)控制方法的有效性。

由此可見(jiàn)，本文提出的基于意圖辨識(shí)的BLDCM制動(dòng)控制駕駛者的制動(dòng)意圖有效地控制了BLDCM制動(dòng)強(qiáng)度，并且利用回饋制動(dòng)和反接制動(dòng)相結(jié)合的方式達(dá)到快速制動(dòng)的效果，使BLDCM的制動(dòng)具有更好的適應(yīng)性和可控性。

4? 結(jié)? 論

本文針對(duì)BLDCM的制動(dòng)控制方法展開(kāi)研究，構(gòu)建了制動(dòng)踏板意圖辨識(shí)模型，可實(shí)現(xiàn)根據(jù)踏板行程及行程變化率辨識(shí)駕駛者制動(dòng)意圖，確定制動(dòng)方式和制動(dòng)強(qiáng)度，繼而快速、合理地控制電機(jī)的制動(dòng)。研究結(jié)果表明，本文提出的基于意圖辨識(shí)的BLDCM制動(dòng)控制方法提高了系統(tǒng)制動(dòng)的快速性和可辨識(shí)性。同時(shí)，該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，不僅為今后BLDCM制動(dòng)及其控制策略的研究提供了新的方法，且在一定程度上縮短了開(kāi)發(fā)周期，具有良好的應(yīng)用價(jià)值。

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