基于模糊控制的BLDC在汽車座椅控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

苗 碩,宮迎嬌,張元良

(1.大連理工大學(xué)機械工程學(xué)院,遼寧大連 116024;2.傳感器國家工程研究中心,遼寧沈陽 110043;3.沈陽儀表科學(xué)研究院有限公司,遼寧沈陽 110043)

0 引言

傳統(tǒng)的汽車電動座椅電機通常采用直流有刷電機,但直流有刷電機由于采用電刷換向,所以具有易磨損、發(fā)熱大、噪音大等缺點。黃越誠等采用對電刷和換向器之間的接觸電阻參數(shù)優(yōu)化的方式,對座椅電機的振動和噪音問題進行了優(yōu)化[1]。而直流無刷電機(brushless direct current motor,BLDC)因同時具備傳統(tǒng)直流電機高效率和交流電機結(jié)構(gòu)簡單、噪音小等優(yōu)點,近些年逐漸被廣泛應(yīng)用于汽車、工業(yè)控制領(lǐng)域[2]。在控制策略方面,它具有控制原理簡單、穩(wěn)態(tài)精度高的優(yōu)點,在控制系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。鄭斌等基于直流有刷電機的PID控制策略對電動座椅控制系統(tǒng)進行了Simulink仿真分析,為電子控制單元的進一步設(shè)計提供了思路[3]。但常規(guī)PID控制器設(shè)計過分依賴于控制對象,且抗負載擾動能力不強。在實際工程設(shè)計中,受限于復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型不能精準(zhǔn)地確定被控對象參數(shù),所以常規(guī)PID并不適用于BLDC這種復(fù)雜控制對象。模糊控制器具有不依賴被控對象數(shù)學(xué)模型,便于利用人的工程經(jīng)驗等優(yōu)點,能很好地克服控制系統(tǒng)中不確定因素給系統(tǒng)性能帶來的不良影響[4]。

本文從控制策略出發(fā),在考慮微分環(huán)節(jié)會對BLDC控制系統(tǒng)抗干擾能力減弱的基礎(chǔ)上,結(jié)合兩類控制器的優(yōu)點,決定采用Fuzzy-PI(模糊PI)控制策略實現(xiàn)汽車電動座椅的速度電流位置三閉環(huán)的軟硬件控制系統(tǒng)[5]。經(jīng)仿真和實驗證明,該控制系統(tǒng)具有較好的動態(tài)性能和噪音抑制能力,具有一定的工程實用價值。

1 直流無刷電機結(jié)構(gòu)和工作原理

1.1 BLDC結(jié)構(gòu)

本文采用的BLDC是內(nèi)轉(zhuǎn)子外定子結(jié)構(gòu),總體上由永磁轉(zhuǎn)子、勵磁線圈的定子和霍爾位置傳感器組成,其三相繞組采用星形連接,繞組的每一相與三相逆變器的各橋臂的中間點相連[6],三相逆變器驅(qū)動和電機拓撲結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 三相逆變器驅(qū)動和電機拓撲結(jié)構(gòu)圖

其定子電壓平衡方程表達式如下:

(1)

式中:UA、UB、UC為定子各相電壓,IA、IB、IC為定子各相電流;R為各項繞組電阻;M為兩相繞組間互感,EA、EB、EC為各相定子反電動勢;L為各項繞組自感。

1.2 BLDC工作原理

從控制角度分析,BLDC需要用到2種控制過程:一是換向控制,使用準(zhǔn)方波電流,根據(jù)轉(zhuǎn)子位置信息給不同相位通電。二是轉(zhuǎn)矩控制,通過控制準(zhǔn)方波相電流波形的幅值,實現(xiàn)所需的轉(zhuǎn)矩性能。

1.2.1 換向控制

在三相繞組的全橋驅(qū)動方式中,功率管的導(dǎo)通方式有2種:二二導(dǎo)通(120°導(dǎo)通型)和三三導(dǎo)通(180°導(dǎo)通型)。由于三三導(dǎo)通方式容易出現(xiàn)同一橋的上、下橋臂直通現(xiàn)象,所以本文采用二二導(dǎo)通方式,任意時刻有2個功率管導(dǎo)通,每隔60°換向一次[7]。表1為BLDC六步換向順序。

表1 六步換向順序

1.2.2 轉(zhuǎn)矩控制

BLDC永磁轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動會產(chǎn)生梯形波反電動勢。若忽略高階諧波項,電機三相反電動勢(EA,EB,EC)和相電流波形如圖2所示。式(2)給出了產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩的計算公式:

圖2 BLDC的三相反電動勢和相電流

(2)

式中ω為電角速度。

2 模糊PI控制器設(shè)計

2.1 模糊PI原理

本文Fuzzy-PI控制器是在常規(guī)PI控制的基礎(chǔ)上采用模糊控制根據(jù)偏差e和偏差變化率ec對系統(tǒng)參數(shù)進行實時調(diào)整,輸出比例和積分系數(shù)的校正量ΔKP、ΔKI加到常規(guī)PI控制器的穩(wěn)態(tài)參數(shù)上,然后輸出跟隨系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)的控制量[8]。圖3為Fuzzy-PI控制器的結(jié)構(gòu)圖。

圖3 Fuzzy-PI控制器結(jié)構(gòu)圖

2.2 模糊控制規(guī)則

本文所用的控制器為Fuzzy-PI控制器,所以,要對模糊控制器的輸入量e、ec和輸出量ΔKP、ΔKI進行相應(yīng)的模糊化處理,并選取這4個量的模糊語言值為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}[9]。根據(jù)設(shè)計人員對控制系統(tǒng)的研究總結(jié)出的經(jīng)驗,列出ΔKP和ΔKI的模糊規(guī)則表如表2和表3所示。

表2 ΔKP的模糊規(guī)則

表3 ΔKI的模糊規(guī)則

2.3 模糊推理模塊的建立

圖4為在MATLAB中打開的FIS編輯器。模糊推理系統(tǒng)為輸入變量為e和ec,輸出變量為ΔKP和ΔKI的Mamdani系統(tǒng)。其中4個語言變量的隸屬度函數(shù)均采用trimf函數(shù),因為三角函數(shù)具有簡單、計算工作量小的優(yōu)點,并且當(dāng)系統(tǒng)輸入量有所變化時,trimf函數(shù)的靈敏性比其他隸屬度函數(shù)更好[10]。圖5為模糊語言的trimf的曲線圖,其中一條模糊規(guī)則就是一條模型為if(模糊命題)、then(模糊命題)的陳述語句。一共產(chǎn)生49條模糊規(guī)則,如圖6所示。圖7和8為ΔKP和ΔKI分別與誤差e和誤差變化率ec的變化關(guān)系圖。

圖4 模糊工具箱

圖5 e、ec、ΔKP、ΔKI的隸屬度函數(shù)

圖6 模糊控制規(guī)則

圖7 ΔKP與e和ec的變化關(guān)系

圖8 ΔK1與e和ec的變化關(guān)系

3 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計

3.1 S12ZVML128最小核心系統(tǒng)

本文以NXP的車規(guī)級芯片S12ZVML128(簡稱S12)作為控制器的核心處理器。此芯片是基于S12增強型內(nèi)核的16位MCU,具有可產(chǎn)生PWM的PMF模塊和驅(qū)動6個功率管的GDU柵極驅(qū)動模塊。外圍電路采用8 MHz的外部晶振為系統(tǒng)提供時鐘以及上電復(fù)位方式。S12最小的核心系統(tǒng)如圖9所示。

圖9 S12ZVML128最小核心系統(tǒng)

3.2 轉(zhuǎn)子位置信息檢測電路

轉(zhuǎn)子位置信息由3個相隔120°放置的霍爾傳感器提供,但由于外界環(huán)境干擾,其輸出信號常帶有尖峰,若不做處理直連到MCU引腳上,會影響芯片輸出的PWM,從而引起電機抖動。對此本文硬件設(shè)計時針對于霍爾信號檢測添加濾波電路,以使輸入信號更加光滑。硬件電路如圖10所示,其中R17、R18和R19與C17、C18和C19組成低通濾波電路。

3.3 三向逆變器驅(qū)動電路

S12會根據(jù)當(dāng)前轉(zhuǎn)子所處扇區(qū),發(fā)出6路PWM信號,經(jīng)GDU預(yù)驅(qū)模塊功率放大后控制逆變電中6個功率管有序開閉,進而實現(xiàn)三相定子電流的有序轉(zhuǎn)換。三向逆變器驅(qū)動電路圖如圖11所示。

圖11 三向逆變器驅(qū)動電路

4 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計

4.1 電子換向檢測和位置環(huán)設(shè)計

電子換向功能是通過定時器TIM0通道1的換向中斷實現(xiàn)的,S12根據(jù)當(dāng)前3路霍爾信號的組合,確定轉(zhuǎn)子所在扇區(qū),然后更新寄存器(PMFOUTC,PMFCFG2)值,并在TIM0通道0產(chǎn)生async_event事件使PMF模塊產(chǎn)生新的PWM模式,從而實現(xiàn)電子換向和位置閉環(huán)控制。圖12為TIM0通道1換向中斷服務(wù)程序流程圖。

圖12 TIM0通道1中斷服務(wù)程序流程圖

4.2 速度環(huán)和電流環(huán)設(shè)計

系統(tǒng)速度環(huán)的閉環(huán)控制需要獲取電機的實際轉(zhuǎn)速,電機實際轉(zhuǎn)速的計算通過TIM0通道1的換向中斷和TIM0通道2的1 ms定時器中斷共同完成,具體計算方法見式(3)和式(4)。

(3)

式中:T為霍爾信號在一個電周期對應(yīng)的定時器計數(shù)值;Δcount為定時器捕獲三路霍爾異或信號相鄰邊沿的定時器計數(shù)差值。

(4)

式中:N為電機的實際轉(zhuǎn)速,r/min;fTIM為TIM0的計數(shù)時鐘頻率,Hz;pn為電機的極對數(shù)。

圖13為霍爾信號在1個電周期內(nèi)的變化。

圖13 1個電周期霍爾信號的變化

系統(tǒng)電流環(huán)的閉環(huán)控制通過TIM0通道2的1 ms中斷實現(xiàn)。在中斷執(zhí)行過程中,會計算出實際的電機速度和電機相位電流。將實際的電機轉(zhuǎn)速與所需速度進行比較。根據(jù)速度PI控制器的結(jié)果,更新實際的PWM占空比。如果實際電機相位電流達到最大定義值,當(dāng)前PI控制器控制PWM占空比。電機相位電流的值保持在最大規(guī)定水平。圖14為TIM0通道2中斷服務(wù)程序流程圖。

5 仿真分析

表4為工程中所使用的座椅BLDC參數(shù)。基于Fuzzy-PI控制的BLDC Simulink模型仿真如圖15所示。圖16為具體的Fuzzy-PI控制器Simulink仿真模型,其中e和ec的量化因子分別為0.05和0.004,ΔKP和ΔKI的比例因子分別為0.5和10。仿真條件設(shè)置如下:初始轉(zhuǎn)矩為0.2 N·m,初始速度為1 000 r/min,t=4 s時目標(biāo)轉(zhuǎn)速設(shè)置為3 000 r/min,t=9 s時負載增加到0.5 N·m,仿真時間為15 s。

表4 座椅BLDC參數(shù)

圖15 基于Fuzzy-PI控制器的BLDC的Simulink仿真模型

圖16 Fuzzy-PI控制器的Simulink仿真模型

圖17為PI和Fuzzy-PI控制器的轉(zhuǎn)速波形對比圖,由圖17可知,在轉(zhuǎn)速突變時,Fuzzy-PI控制器比PI控制器響應(yīng)時間更短;當(dāng)突加負載時,也能更快地恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài)。因此,Fuzzy-PI控制器具有更好動態(tài)性能和更強的抗干擾能力。

圖17 PI和Fuzzy-PI控制的轉(zhuǎn)速波形對比

圖18為常規(guī)PI控制與Fuzzy-PI控制轉(zhuǎn)矩波形對比,由于電流換向、轉(zhuǎn)速增加和突加負載,圖18(a)、圖18(b)中都出現(xiàn)不同程度的轉(zhuǎn)矩波動。尤其是在電流換向過程中,圖18(a)中的轉(zhuǎn)矩波動明顯小于圖18(b),這是因為Fuzzy-PI控制系統(tǒng)中,控制器PI參數(shù)是根據(jù)電流偏差e和偏差變化率ec的大小自動進行在線修正的,使電機的電流能夠更快地跟蹤給定電流的變化,從而使轉(zhuǎn)矩的脈動減小[12]。另外,由于BLDC電樞繞組電感的存在,使得換向時電流轉(zhuǎn)換速度的差異導(dǎo)致電機在啟動時轉(zhuǎn)矩脈動較大。

(a)基于PI控制的電機轉(zhuǎn)矩波形

圖19為PI與Fuzzy-PI控制系統(tǒng)電流波形對比圖。從圖19(a)和圖19(b)電機A相相電流的比較中可得出,Fuzzy-PI控制系統(tǒng)的相電流可以更快趨于平穩(wěn),波動時間范圍小于PI控制系統(tǒng),具有更強的穩(wěn)定性。

(a)基于PI控制的電機A相電流波形

6 實驗

基于上述軟硬件系統(tǒng)的設(shè)計,搭建了如圖20所示的電動座椅工程測試臺架。表5為在噪音測試實驗室環(huán)境下,分別測試轉(zhuǎn)速1 000、3 000 r/min,負載0、75 kg的工況下,座椅電機的實驗測試結(jié)果。從表5可以看出,Fuzzy-PI控制器可以將目標(biāo)速度和實際速度之間的誤差率控制在0.3%以內(nèi),且噪音降低23 dB。

表5 實驗測試結(jié)果

圖20 電動座椅工程測試臺架

7 結(jié)束語

本文針對BLDC和模糊控制的原理進行研究,結(jié)合工程實際提出了基于Fuzzy-PI控制的速度電流位置三閉環(huán)的BLDC控制策略,并設(shè)計了以S12ZVML128為核心的汽車電動座椅控制器,經(jīng)Simulink仿真和實驗表明:該控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對電動座椅BLDC的控制參數(shù)進行在線自適應(yīng)調(diào)節(jié),響應(yīng)速度更快、電機控制更加平穩(wěn)、噪音可得到明顯改善,能較好地滿足工業(yè)要求。