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    新能源汽車?yán)鋮s泵控制系統(tǒng)研究*

    2023-03-23 07:44:18韓煜嫻楊佩琦
    機(jī)電工程技術(shù) 2023年2期
    關(guān)鍵詞:溫度傳感器偏差新能源

    韓煜嫻,婁 平,文 凱,楊佩琦,朱 昊

    (1.福特汽車南京研究院有限公司,南京 211100;2.南京工程學(xué)院信息與通信工程學(xué)院,南京 211167)

    0 引言

    近年來,新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭迅猛。在國內(nèi),以純電動(dòng)汽車為代表的新能源汽車產(chǎn)業(yè)更是未來發(fā)展的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。但是,在新能源汽車使用量不斷增加的同時(shí),以起火為代表的有關(guān)新能源汽車故障的報(bào)道也越來越多的見諸于各種媒體。新能源汽車的安全問題也已經(jīng)成為人們重點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)。相對于傳統(tǒng)燃油車,新能源汽車的區(qū)別除了以電池、電機(jī)、和電控系統(tǒng)為核心取代傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)之外,還體現(xiàn)在重要性大幅度提升的熱管理系統(tǒng)。與燃油車相比,新能源汽車的冷卻系統(tǒng)更復(fù)雜,冷卻要求更高[1-2]。新能源汽車使用大功率電機(jī)作為驅(qū)動(dòng),工作時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量熱量。目前新能源汽車常用的電機(jī)冷卻方式主要分為風(fēng)冷、水冷、油冷等形式。風(fēng)冷主要通過自然空氣流動(dòng)帶走熱量。相比之下水冷和油冷通過泵將冷卻液輸送至電機(jī)表面或軸承,雖然結(jié)構(gòu)復(fù)雜但效果更好[3-4]。除了電機(jī)之外,動(dòng)力電池也是散熱控制的重點(diǎn)關(guān)注對象。目前新能源汽車最常用的動(dòng)力電池是鋰電池。由于鋰電池能量密度高,在使用過程中也會(huì)產(chǎn)生很多的熱量。另一方面,鋰電池工作溫度過高時(shí),還會(huì)對自身產(chǎn)生損傷,降低電池壽命。因此電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)也十分重要。目前常用的電池冷卻系統(tǒng)主要有風(fēng)冷、液冷、箱變材料冷卻以及熱管冷卻4 種[5-6]。其中以冷卻泵為核心的液冷是效果最好應(yīng)用最廣的一種方法。由此可見,對于新能源汽車中的冷卻泵及其控制方法展開系統(tǒng)研究對于提高車輛安全性,提升車輛使用壽命具有重要意義。

    1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    1.1 核心控制器選擇

    MC9S12XEQ512 是飛思卡爾推出的16 位單片機(jī)。C9S12X 系列是MC9S12 系列的升級(jí)款,功能更加強(qiáng)大。MC9S12XEQ512 集成度高,一般主頻可設(shè)置為32 MHz。片內(nèi)含有內(nèi)存保護(hù)單元和增強(qiáng)的EEPROM 等功能模塊。MC9S12XE 系列包括64 kb 的RAM、容量為512 kb 的程序存儲(chǔ)器、24×12b 的AD 轉(zhuǎn)換器,此外,該芯片還集成了CAN 總線模塊。它的工作溫度一般在-40 ℃~85 ℃,具有擴(kuò)展性強(qiáng)、可靠性高、功耗低的優(yōu)點(diǎn)并且價(jià)格低廉。

    1.2 溫度傳感器選型

    在控制器系統(tǒng)中,需要將傳感器貼合在泵的進(jìn)水口或出水口進(jìn)行測溫。傳感器接觸式溫度傳感器有熱敏電阻和溫差電偶等。常用的溫度傳感器有NTC 溫度傳感器、熱電偶傳感器等,例如PT100/1000、DS18B20、TCN75、TMP03、AD7314 溫度傳感器。其中PT100、PT1000 溫度傳感器為熱敏電阻傳感器,根據(jù)其阻值隨溫度升高而降低的特性制造。此類傳感器可安裝在汽車?yán)鋮s泵內(nèi)與冷卻液直接接觸。實(shí)際應(yīng)用中,汽車?yán)鋮s液溫度傳感器一般均采用NTC 傳感器。且PT100 溫度傳感器其測溫范圍為-200 ℃~350 ℃。

    實(shí)際應(yīng)用中考慮到汽車?yán)鋮s泵的工作環(huán)境與傳感器的測量方式,關(guān)于溫度傳感器的選型可選擇接觸式的高溫型DS18B20 溫度傳感器。DS18B20 可通過控制器直接驅(qū)動(dòng)和通信,有較高的可靠性和較長的穩(wěn)定性實(shí)用性強(qiáng)。DS18B20 測量的溫度范圍為-55 ℃~125 ℃,測溫誤差不超過±2 ℃,工作所需電源為3.0~5.5 V,適于接入控制器電路此類型傳感器廣泛應(yīng)用于軸瓦、汽車空調(diào)等設(shè)備。

    1.3 MOS管選型

    雖然單片機(jī)可以輸出直流的電流信號(hào),但其驅(qū)動(dòng)能力有限且電機(jī)驅(qū)動(dòng)時(shí)工作于大電流,高頻高速狀態(tài)。且由于MOS 管為電壓控制型器件,多用于高頻高速電路,高輸入阻抗,損耗小,適合單片機(jī)控制輸出驅(qū)動(dòng),三極管為電流型控制器件,損耗大,飽和導(dǎo)通壓降大,驅(qū)動(dòng)電流大,大電流工作狀態(tài)下發(fā)熱嚴(yán)重。所以單片機(jī)一般通過驅(qū)動(dòng)大功率的MOS 管,產(chǎn)生大電流從而驅(qū)動(dòng)無刷直流電機(jī)或舵機(jī)工作,且能通過輸入PWM信號(hào)至電路中驅(qū)動(dòng)芯片達(dá)到控制電機(jī)轉(zhuǎn)速的目的。

    作為直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊中H 橋驅(qū)動(dòng)電路的重要組成部分,在設(shè)計(jì)控制器的電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路時(shí)參考了MC9S12XEQ512MAL 開發(fā)板上相關(guān)模塊的電路部分,使用了N 溝道的MOS 管。控制器所使用的直流電機(jī)工作參數(shù)為12 V 的工作電壓、2W 的功率,所以MOS 管選用了IRF1010E 場效應(yīng)管,其通態(tài)漏源電阻12 mΩ、耗散功率200 W、漏源擊穿電壓60 V,可使得該H 橋具有高達(dá)84 A 的驅(qū)動(dòng)能力,工作參數(shù)范圍遠(yuǎn)大于電機(jī)所要求,選擇IRF1010E 型號(hào)的MOS 管有豐富的盈余還可驅(qū)動(dòng)更大功率的電機(jī),IRF1010E 的工作的溫度為-55 ℃~175 ℃,也適合泵的工作環(huán)境。

    1.4 核心控制電路結(jié)構(gòu)

    本系統(tǒng)主要包括4 個(gè)模塊:電源模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、環(huán)境溫度采集模塊、直流無刷電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊。數(shù)據(jù)處理模塊主要是由MC9S12XEQ512 核心芯片及其附屬電路組成;環(huán)境參數(shù)采集模塊主要由PCB 板上的相關(guān)電路與外接的貼片式高溫型DS18B20 溫度傳感器組成。溫度傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送端與數(shù)據(jù)處理模塊內(nèi)核心芯片的21號(hào)引腳相連接,采集環(huán)境溫度后將數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)處理模塊,根據(jù)軟件中設(shè)置好的溫度閾值對當(dāng)前環(huán)境溫度進(jìn)行判斷并發(fā)出相應(yīng)指令來調(diào)節(jié)直流無刷電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)速率。

    電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊電路如圖1 所示,在電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路的器件選型中參考了MC9S12XEQ512 開發(fā)板的相關(guān)器件選型,選用IR2103S 驅(qū)動(dòng)由IRF1010E 組成的H 橋。H 橋電路常用于調(diào)節(jié)無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速和旋轉(zhuǎn)方向。Q71、Q74 導(dǎo)通,Q72、Q73 截止時(shí),電機(jī)反轉(zhuǎn);Q72、Q73 導(dǎo)通,Q74、Q74 截止時(shí),電機(jī)正轉(zhuǎn)。通過PWM 波可以控制電機(jī)轉(zhuǎn)速。

    圖1 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊電路

    需要注意的是,工作中,Q71 和Q73 不能同時(shí)導(dǎo)通,Q72與Q74也是如此。在設(shè)計(jì)程序時(shí)還要注意PWM波占空比不能達(dá)到100%。焊接完成后的控制器實(shí)物如圖2所示。

    圖2 焊接完成后的控制器實(shí)物

    2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 控制算法選擇

    模糊PID 控制屬于智能算法范疇。智能算法的最大優(yōu)點(diǎn)是不需要精確的數(shù)學(xué)模型,便可以達(dá)到優(yōu)秀的控制效果,滿足高精度的需求[7-8]。模糊PID 主要是利用模糊規(guī)則和模糊推理方法,模擬人思考判斷,實(shí)現(xiàn)機(jī)器所不具有的模糊化判斷。主要優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整PID 控制器的參數(shù)。

    在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中,網(wǎng)絡(luò)教育資源相當(dāng)豐富,學(xué)生在選擇資源時(shí)往往較為盲目,如何在海量的教育資源中幫助學(xué)生進(jìn)行篩選,使其更符合學(xué)生的發(fā)展水平及實(shí)際的需要,這就需要教師的組織和引導(dǎo),比如找出哪些信息是學(xué)生最需要的,哪些信息對教學(xué)科研更有價(jià)值可以利用,并對信息資源進(jìn)行創(chuàng)造性地運(yùn)用,培養(yǎng)學(xué)生通過對網(wǎng)絡(luò)資源的利用獲取自主學(xué)習(xí)能力,這是在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下我們所有教育工作者面臨的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

    現(xiàn)實(shí)生活中絕大多數(shù)系統(tǒng)的都不滿足線性條件。一般情況經(jīng)典PID 控制無法滿足泵系統(tǒng)的控制需求。而其衍生算法模糊PID控制便是為此類系統(tǒng)設(shè)計(jì)的[9]。模糊控制器一般分為兩大部分,一部分由模糊化、迷糊推理、解模糊構(gòu)成;另一部分由知識(shí)庫組成。使用知識(shí)庫進(jìn)行模糊推理是模糊系統(tǒng)的精髓所在。通過實(shí)時(shí)改變Kp、Ki、Kd這3個(gè)參數(shù),來根據(jù)需要調(diào)節(jié)PID控制器的增益。

    2.2 模糊控制器設(shè)計(jì)

    2.2.1 模糊集合及隸屬函數(shù)選擇

    關(guān)于模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟,首先是傳遞函數(shù)的確定;然后是模糊子集和隸屬度函數(shù)的選取;接著模糊規(guī)則設(shè)置和推理方法選取,這是模糊控制器設(shè)計(jì)的重中之重;最后是解模糊化算法的選取。

    傳遞函數(shù)的零極點(diǎn)情況能夠反應(yīng)系統(tǒng)的特性。根據(jù)泵工作特點(diǎn),本文選擇一階純滯后系統(tǒng)作為其數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,將給定論域U,U到[0,1]閉區(qū)間的任一映射μA:U→[0,1]定義為模糊集合。一般來說,模糊集合越多控制則越復(fù)雜。因此本文根據(jù)新能源汽車?yán)鋮s泵系統(tǒng)的特性,設(shè)置控制器的e、ec、Kp、Ki、Kd的模糊子集均為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}(負(fù)大[NB]、負(fù)中[NM]、負(fù)小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB])。模糊控制的性能與比例系數(shù)Kp、積分系數(shù)Ki、微分系數(shù)Kd這三個(gè)參數(shù)相關(guān)。本系統(tǒng)將輸入信號(hào)e和ec的論域分別設(shè)為[-5,5]和[-3,3]。輸出信號(hào)Kp、Ki、Kd的論域設(shè)為[-0.6,0.6]、[0.03,0.03]和[-3,3]。

    隸屬度函數(shù)用于描述模糊量的模糊程度。正確使用模糊集合理論解決實(shí)際系統(tǒng)問題的前提,是能夠正確且合適地確定變量的隸屬度函數(shù)[10]。隸屬度函數(shù)的選擇沒有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn),通常參考實(shí)際應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)。隸屬函數(shù)的圖形斜率越小,則相應(yīng)控制的效果會(huì)相對較好,系統(tǒng)也會(huì)比較穩(wěn)定;反之,隸屬函數(shù)的圖形斜率越大,則控制會(huì)更加靈敏,對參數(shù)變化更加敏感。隸屬度函數(shù)也對控制器性能有著一定程度的影響。

    (1)正態(tài)型是最主要的也是最常見的一種分布,一般表示如下式所示:

    式中:λ>0,ν>0;當(dāng)x=λν時(shí),隸屬度為1。

    (3)三角形如下式所示:

    本系統(tǒng)從魯棒性和靈敏性的角度考慮,選用三角型隸屬度函數(shù)。

    2.2.2 模糊規(guī)則設(shè)置

    模糊控制規(guī)則并非精確的數(shù)學(xué)模型,而是通過長時(shí)間的工程應(yīng)用積累而成的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?。設(shè)置的常規(guī)策略如下。

    (1)當(dāng)偏差為NB 或NM 且偏差變化量也為負(fù)值時(shí),控制量的變化應(yīng)該取PB,以便抑制不斷負(fù)向增大的偏差。

    (2)當(dāng)偏差為NB且偏差變化量為PB時(shí),系統(tǒng)偏差返回的趨勢較大,控制量的變化通常取ZO,以避免產(chǎn)生超調(diào)量。

    (3)當(dāng)偏差為NB 且偏差變化量為PM 時(shí),控制量變化量通常取PM 或PS,以便在消除偏差的同時(shí),不至于產(chǎn)生過大的超調(diào)量。

    (4)當(dāng)偏差為NB 且偏差變化量為PS 時(shí),控制量變化量可以考慮取PM。

    (5)當(dāng)偏差為NS時(shí),系統(tǒng)本身趨近穩(wěn)態(tài),若偏差變化量為負(fù)值,控制量變化量可以考慮取PS 或PM。若偏差為正值,控制量變化量可以考慮取ZO或PS。

    (6)當(dāng)偏差為正值時(shí),各種情況與上述負(fù)值時(shí)類似。在盡快消除偏差的同時(shí),盡可能避免超調(diào)。本系統(tǒng)的模糊規(guī)則選擇如表1~3所示。

    表1Kp的模糊規(guī)則

    表2Ki的模糊規(guī)則

    表3Kd的模糊規(guī)則

    2.3 系統(tǒng)控制軟件設(shè)計(jì)

    主程序程序框圖如圖3 所示。在軟件設(shè)計(jì)中,模糊PID 算法的設(shè)計(jì)尤為重要,第一步確定誤差e和誤差變化率ec的論域,并對其進(jìn)行模糊化處理,Ki、Kd、Kp經(jīng)過模糊推理轉(zhuǎn)換為真實(shí)值,并輸入到模糊PID 控制器。最后控制器輸出控制量。

    圖3 主程序框圖

    3 仿真與測試

    為測試上述模型的實(shí)際效果,文本使用在Simulink中Fuzzy Logic Toolbox 工具箱中的Fuzzy Logic Controller 模塊進(jìn)行了仿真。具體操作過程如圖4 所示,首先在Matlab中輸入fuzzy,打開模糊邏輯模塊,確定兩個(gè)輸入量e、ec,以及3個(gè)輸出量Ki、Kd、Kp。

    圖4 模糊邏輯控制模塊

    接下來確定輸入輸出變量的模糊子集,如{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},設(shè)置其論域,設(shè)置誤差E、誤差變化EC的論域?yàn)閇-6 6],控制量U的論域?yàn)閇-10 10];然后為模糊語言變量選取相應(yīng)的隸屬度函數(shù)。打開如圖5 所示隸屬度函數(shù)編輯器,分別對輸入輸出變量定義論域范圍,添加隸屬函數(shù)。

    圖5 隸屬度函數(shù)編輯器

    保存建立的模糊控制器。在Matlab 命令窗口中輸入Simulink 打開Simulink,然后使用Simulink Library Browser根據(jù)模糊控制系統(tǒng)原理選擇自己需要的模塊,可以得到如圖6 所示的仿真模型。下一步在Matlab 命令窗口輸入fuzzy=readfis(′fuzzy-control′),將之前設(shè)計(jì)好的模糊規(guī)則fuzzy.fis文件輸入到模糊邏輯控制器中即可進(jìn)行仿真。使用基本PID算法和模糊PID算法仿真結(jié)果如圖7、圖8所示。

    圖6 模糊邏輯控制仿真模型

    圖7 基本PID仿真結(jié)果

    圖8 模糊PID仿真結(jié)果

    由此可知,在基本PID 算法的控制下,當(dāng)T為150 s左右時(shí)出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象,超調(diào)量11.26 ℃。當(dāng)T接近400 s的時(shí)候,才趨于穩(wěn)態(tài)??傮w上看,系統(tǒng)調(diào)整時(shí)間較長,超調(diào)量也較大。改為模糊PID控制后,當(dāng)T接近200 s時(shí),就趨于穩(wěn)態(tài)。從波形中可以發(fā)現(xiàn),超調(diào)量約為7.3 ℃,溫度在135 s時(shí)升到最高,隨后出現(xiàn)一個(gè)小幅度下降,到達(dá)穩(wěn)態(tài)??梢?,模糊PID控制相比較于基本PID,超調(diào)量要小得多,而到達(dá)穩(wěn)態(tài)的時(shí)間也短的多,最終保持在85±0.002 ℃,穩(wěn)定性良好。具有響應(yīng)快、誤差小的性能優(yōu)勢。

    4 結(jié)束語

    本文以新能源汽車為對象,介紹了基于嵌入式控制器的硬件系統(tǒng)和基于模糊PID 的軟件控制策略。給出了關(guān)鍵模塊的電路圖和程序代碼。通過Matlab 對控制算法的仿真,分析了該控制策略的優(yōu)勢。

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