基于模糊數學的電動汽車電機性能評價

杜偉 王海龍 周天

摘 要：為解決純電動網約車電機性能狀態(tài)實時評價的問題，文章建立了電機模糊綜合評價模型。根據電機的運行特性以及模糊評價輸入集的要求，提出了評價模型輸入參數選取的兩個原則，并選取電機溫度、電機控制器溫度和電機轉速作為評價參數?；陔姍C性能的狀態(tài)評價，提出了模糊綜合評價的步驟，詳細闡述了模糊關系矩陣與模糊輸入集的建立，求得目標模糊關系矩陣以及隸屬度函數，并結合實驗數據對模糊綜合評價模型進行驗證，電機評價模型的評價結果與電機實際性能相符，驗證了文章建立的綜合評價模型的有效性。

關鍵詞：電機;模糊數學;狀態(tài)評價;純電動網約車

中圖分類號：U469.72 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）16-01-05

Abstract： In order to solve the problem of real-time performance evaluation of pure electric ride-hailing motor， a fuzzy comprehensive evaluation model of the motor was established in this paper. According to the operation characteristics of the motor and the requirement of fuzzy evaluation input set， two principles for the selection of input parameters of the evaluation model are proposed， and the temperature of the motor， the temperature of the motor controller and the speed of the motor are selected as the evaluation parameters. Based on the state of the motor performance evaluation， and puts forward the steps of fuzzy comprehensive evaluation， in detail elaborated the establishment of the fuzzy relationship matrix and fuzzy input set， fuzzy relation matrix is obtained and the membership functions， and combined with experimental data to validate the fuzzy comprehensive evaluation model， motor evaluation model of the evaluation results and the actual performance， to verify the effectiveness of the comprehensive evaluation model established in this paper.

Keywords： Motor; Fuzzy mathematics; State evaluation; Pure electric ride-hailing

CLC NO.： U469.72 ?Document Code： A ?Article ID： 1671-7988（2020）16-01-05

引言

隨著純電動網約車數量的增多，車輛性能狀態(tài)的實時評價顯得尤為重要，不僅有利于提高車輛的整體運行效率，也有利于提高車輛本身的安全性與可靠性。作為純電動網約車的動力單元，電機的工作性能狀態(tài)評價也是重中之重。然而，由于電機本身是一個的復雜的系統(tǒng)，同時外部工作狀況不停的變化，所以其性能退化的外部條件以及內在機理都很復雜;加之發(fā)生故障的外在表征也是多樣性的，這就導致對于其運行狀態(tài)的評價變得十分困難。

在電機故障診斷方面，國內外相關學者展開了許多研究[1-3]。Oscar等[4]通過建立加性模型量化了影響電機工作狀態(tài)的變量，采用方差分析的方法分離了變量對電機故障特征幅值的影響，從而達到提高故障可檢測性的目的。王麗華[5]等采用SDAE的方法來診斷電機故障，通過構建堆疊降噪自編碼網絡結合分類器來提高故障診斷的準確性，但這種方法訓練較為緩慢，而且對參數調節(jié)的技巧具有依賴性。蘭宇飛等[6]使用BP神經網絡進行異步電機的故障診斷，為了克服局部最優(yōu)，采用了粒子群算法進行優(yōu)化，經過實驗驗證了診斷識別的較高精度，然而該方法需要大量的樣本數據進行訓練來逐漸提高診斷模型的精度，工作量大。李明超等[7]根據存在故障的電機與正常電機檢測的聲音特征不同的原理，通過建立支持向量機進行電機的故障診斷，但是支持向量機對于非線性的問題并沒有通用的解決方案，選取不同的核函數的對結果可能影響就很大，并且其計算也較為復雜。

通過上述的研究發(fā)現，這些方法都存在一些不足，它們對于電機的故障性能評價大都涉及到了復雜的數據處理，并且對數據采集設備的性能要求較高，不能對純電動汽車的電機運行狀態(tài)進行實時的評價。在現有的監(jiān)測系統(tǒng)中，故障報警是最為常見的，這就導致故障已經發(fā)生后才開始報警，錯過了在電機運行狀態(tài)變差時就預警并檢修的時機;最關鍵的是影響電機發(fā)生故障的因素很多，而這些因素包含大量的模糊信息，加之故障發(fā)生的表征多且復雜[8]，所以通過建立因素與故障之間準確的數學模型來進行表達是非常困難的。

綜合以上幾點原因，本文針對故障產生具有模糊性、綜合性和隨機性的特點的情況[9]，通過實時采集電機的參數數據，采用了模糊評價方法[10]來實時綜合評價電機的性能狀態(tài)。

從矩陣第三列我們可以發(fā)現，電機處于差、很差的狀態(tài)受到轉速的影響的程度非常大，其主要原因是處于這兩個狀態(tài)的電機各項性能有可能存在各種故障的概率會更高，例如軸承的磨損嚴重、保護系統(tǒng)失效等，隨著轉速的升高很有可能加劇電機出現更加嚴重的故障。

2.3 模糊輸入集建立

驅動電機的模糊輸入集中的隸屬函數的確立采用了最常見的方法，先根據專家的經驗進行初步確定，然后通過實際運行不斷地進行修正。本文根據專家經驗，以及選取車型公司所提供的大量數據，分析電機不同性能狀態(tài)下所對應的電機溫度、控制器溫度、轉速，然后將這三個參數按區(qū)間分類，總結不同電機溫度、控制器溫度和轉速的數值所對應的對于電機性能變差的影響程度。然后通過Matlab將數據點擬合得到各參數指標隸屬函數曲線圖以及隸屬函數。

結合上述對于永磁同步電機特性的分析，電機溫度升高既可能是電機系統(tǒng)運行狀態(tài)變差的原因也是運行狀態(tài)變差的表征現象。本文選取的車型使用的永磁同步電機，當溫度超過120℃時，電機的性能開始變差，超過150℃，電機性能狀態(tài)很差，幾乎不能運行。電機溫度隸屬函數曲線如下圖2所示，隸屬函數如公式（4）所示。

對于控制器溫度TM進行遠程監(jiān)測，能從一定程度上預測IGBT模塊的工作狀態(tài)，從而評判純電動網約車輛電機控制器和電機的性能狀態(tài)。針對本文研究對象，電機控制器的溫度超過65℃電機控制器性能變差，超過90℃電機控制器幾乎無法運行。電機控制器溫度對應的隸屬函數曲線如下圖3所示，隸屬函數如公式（5）所示。

對于本文研究的永磁同步電機而言，在轉速達到2 600 r/min后，隨著轉速的繼續(xù)增加，電機存在故障的可能性就會越來越大;當轉速超過2800r/min后，電機的運行狀態(tài)變得很差，電機有可能直接停止運行。通過擬合得到電機轉速隸屬函數曲線如圖4所示，隸屬度函數如式（6）。

3 實驗驗證

為了驗證上述所建立的綜合評價模型的有效性，我們根據企業(yè)提供的不同運行狀態(tài)下的純電動網約車的數據，以及具體狀態(tài)，首先通過本文所建立的評價系統(tǒng)對純電動公交的電機系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行評價，然后通過實際狀態(tài)進行了驗證，其具體內容如下表2所示。

根據上述表格給出的3組不同性能電機的溫度、控制器溫度、轉速的參數值，將其帶入上式中，我們可以求出3個輸入集，經過歸一化后得到：

A1=（0.0082，0.036，0.9554）;A2=（0.6446，0.0433，0.312）;A3=（0.9945，0.004，0.0014）。結合上述經過分析得出的模糊關系矩陣R，我們最終可以獲得綜合評判矩陣B1=（0.1084，0.2569，0.4454，0.3928）;B2=（0.2053，0.3854，0.3812，0.2645）;B3=（0.2498，0.4495，0.3501，0.2005）。由此，根據最大隸屬度原則，我們可以發(fā)現1號電機大概率處于差狀態(tài)，2號電機處于一般的狀態(tài)，3號電機處于一般的狀態(tài);同時，這三組電機運行狀態(tài)與實際運行狀態(tài)相符合，因此我們可以得出本文建立的模糊綜合評價模型對于電機的運行狀態(tài)評價具有有效性。

4 總結

由于純電動網約車具有長時間運行等特點，以及電機故障表征及發(fā)生原因復雜多樣，本文使用了模糊評價算法對電機性能進行評價。首先選擇了電機溫度、電機控制器溫度和電機轉速作為電機模糊綜合評價模型的輸入參數。然后根據專家經驗及實驗數據分別建立了模糊關系矩陣R和3個參數的隸屬度函數。最后，運用此模型進行電機狀態(tài)評價，通過與電機實際狀態(tài)比較，驗證了電機模糊綜合評價模型的可行性。

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