純電動汽車用異步電機損耗最小控制策略研究

摘 要：為提升電動汽車續(xù)航里程，研究加入鐵損電阻參數(shù)辨識的節(jié)能降耗控制策略?；诋惒诫姍C工作機理，分析異步電機不同性質(zhì)下的損耗，對損耗電阻進行在線辨識，建立考慮鐵損的電路模型，推導(dǎo)出基于在線辨識和計及鐵損的異步電機損耗最小控制電流，實現(xiàn)了節(jié)能控制，并搭建系統(tǒng)仿真模型和測試實驗平臺，開展車用異步電機多工況下的仿真實驗和性能測試實驗。實驗結(jié)果表明，所研究的策略能較好地辨識鐵損電阻，能有效提升異步電機的效率，提高一次充電續(xù)航能力，該策略在工程應(yīng)用上具有一定的實用價值。

關(guān)鍵詞：純電動汽車；異步電機；功率損耗分析；參數(shù)辨識；最小損耗控制

中圖分類號：TM341

文獻標志碼：A

Study on the minimum loss control strategy of asynchronous motor for electric vehicle

ZHOU Jianhua DONG Xiaobin WANG Kaixiang LIN Weiwei

（1. School of Information Science and Engineering， Shaoyang University， Shaoyang 422000， China； 2. Hunan Provincial Key Laboratory of Grids Operation and Control on Multi-power Sources Area， Shaoyang University， Shaoyang 422000， China； 3. College of Information and Electrical Engineering， Heilongjiang Bayi Agricultural University， Daqing 163000， China）

Abstract： To improve the range of electric vehicles， this paper presents an energy-saving control strategy incorporating iron loss resistance parameter identification. Based on the working mechanism of vehicle asynchronous motors， the loss under different conditions was analyzed， and the loss resistance was identified online. A circuit model considering iron loss was built to derive the minimum controll current for asynchronous motor loss based on the online identification and the consideration of iron loss， realizing the energy-saving control. A system simulation model and test experiment platform were built， and simulation experiments and performance testing experiments on asynchronous motors for vehicles under multiple operating conditions were conducted. The results show that the proposed strategy can effectively identify iron loss resistance， improve the efficiency of asynchronous motors， and enhance the range per charge. This strategy has certain practical value in engineering practice.

Key words： electric vehicle； asynchronous motor； power loss analysis; parameter identification； minimum loss control

周建華，董小斌，王凱湘，林為為：純電動汽車用異步電機損耗最小控制策略研究

能源危機制約著各國的發(fā)展[1]。發(fā)展新能源汽車是解決這一問題的有效途徑，得到了各國的青睞[2]，異步電機具有結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高和容易維護等優(yōu)點，成為電動汽車理想的驅(qū)動電機[3]。但是，異步電機運行時，因存在鐵芯損耗、電阻損耗和機械損耗等，常規(guī)損耗最小控制策略沒有考慮鐵損及鐵損電阻的在線辨識，難以有效實現(xiàn)損耗最小控制[4-6]。本文開展車用異步電機損耗最小控制策略研究，進行理論分析和實驗驗證。首先，闡述異步電機控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作機理以及影響其損耗的主要因素；其次，通過數(shù)學(xué)模型分析不同控制策略下異步電機損耗的變化規(guī)律，并進行仿真實驗；最后，設(shè)計實驗平臺進行實際測試、仿真及實驗。結(jié)果表明，所提控制策略有效，在電動汽車領(lǐng)域有較好的應(yīng)用價值。

1 損耗最小控制策略結(jié)構(gòu)及工作機理

1.1 異步電機節(jié)能控制基本機理

異步電機存在多變量、非線性、強耦合和高階次等特點，需要進行坐標變換和磁場定向，實現(xiàn)矢量控制，從而達到解耦控制，本文在矢量控制的基礎(chǔ)上，進行參數(shù)辨識[7]，實現(xiàn)損耗最小節(jié)能控制，具體機理見圖1。主電路將電源電壓U_dc通過6個IGBT（絕緣柵雙極晶體管），使組成的逆變器通過直流電能轉(zhuǎn)變成交流電能，從而進行變壓變頻并維持氣隙磁通不變給異步電機（induction motor， IM）供電[8]；控制電路包含3S/2S變換（由三相平面坐標系向兩相靜止平面直角坐標系的轉(zhuǎn)換，稱為Clarke變換，同時也稱為3S/2S變換）及其逆變換、2S/2R（由兩相靜止平面直角坐標系向兩相旋轉(zhuǎn)直角坐標系的轉(zhuǎn)換，稱為Park變換，同時也稱2S/2R變換）及其逆變換[9]、磁通環(huán)PI（根據(jù)定子電壓、定子電流或轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速信號觀測出轉(zhuǎn)子磁鏈[10]）、轉(zhuǎn)速環(huán)PI[系統(tǒng)中的外環(huán)，根據(jù)設(shè)定的指令值（目標速度）與實際電機轉(zhuǎn)速之間的偏差，進而間接控制電機轉(zhuǎn)速]、電流環(huán)PI（根據(jù)速度誤差和電機的電感、電阻等參數(shù)來調(diào)整電機的電流）、SVPWM（空間矢量脈寬調(diào)制技術(shù)，目標是得到圓形旋轉(zhuǎn)磁場，由此得到磁鏈矢量來對理想的圓形磁鏈軌跡進行追蹤[11]）單元、磁鏈觀測（磁鏈觀測器是反饋轉(zhuǎn)子磁鏈的來源，如檢測不準，將直接影響閉環(huán)系統(tǒng)的性能，轉(zhuǎn)子磁鏈的檢測值小于實際值，將導(dǎo)致異步電機運行于飽和狀態(tài)，定子電流勵磁分量增大，使電機發(fā)熱；實際輸出的電磁轉(zhuǎn)矩降低，影響帶載能力，使得動態(tài)過程中電流的磁鏈和轉(zhuǎn)矩分量解耦不徹底，出現(xiàn)震蕩現(xiàn)象[12]）、最優(yōu)磁通計算和模型參考自適應(yīng)（model reference adaptive system，MRAS）;監(jiān)控電機運行狀態(tài)和負載變化，實時調(diào)整控制器參數(shù)，保持最優(yōu)控制效果）等模塊。

1.2 異步電機損耗流程分析

1.3 考慮鐵損的異步電機等效數(shù)學(xué)模型

2 基于損耗在線辨識的最小損耗控制策略

2.1 最優(yōu)磁通的獲取

2.2 影響節(jié)能控制的損耗模型參數(shù)分析

為提升電動汽車一次充電續(xù)航里程，基于損耗模型控制策略需要辨識影響電機參數(shù)的轉(zhuǎn)子電阻以及受頻率變化影響的等效鐵損電阻等，控制精度受電機參數(shù)變化的影響[13]。對電機的轉(zhuǎn)子時間常數(shù)以及轉(zhuǎn)子電阻進行實時在線辨識，并將辨識結(jié)果傳遞到控制器實時調(diào)整，從而使控制性能不受電機參數(shù)變化的影響[14]。異步電機運行過程中，實際參數(shù)變化時，根據(jù)上述推導(dǎo)得到的不是最優(yōu)磁通，因此，需實時辨識損耗電阻R_Fe以獲得最優(yōu)磁通。

2.3 基于等效損耗電阻R_Fe的狀態(tài)觀測器設(shè)計

2.4 模型參考自適應(yīng)控制設(shè)計

2.5 基于電壓模型和電流模型的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測器

異步電機的矢量控制，需進行轉(zhuǎn)子磁鏈觀測，進行轉(zhuǎn)子磁鏈觀測的主要方法有基于電壓模型的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測和基于電流模型的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測兩種方法[13]。

2.5.1 基于電壓模型的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測器

由圖4可知，基于電壓模型實現(xiàn)轉(zhuǎn)子磁鏈的觀測，觀測出轉(zhuǎn)子磁鏈的幅值和相位，需用到異步電機的定轉(zhuǎn)子磁鏈、定轉(zhuǎn)子電壓和電流，結(jié)合積分運算而求出。當(dāng)電機低速運行時，定子側(cè)的阻抗壓降不能忽略，因此，需對基于電壓模型的轉(zhuǎn)子磁鏈感測方法進行改進。

2.5.2 基于電流模型的轉(zhuǎn)子磁鏈觀測器

3 異步電機節(jié)能控制系統(tǒng)仿真及分析

2）異步電機的節(jié)能降耗控制系統(tǒng)仿真實驗

4 實驗平臺構(gòu)建及實驗結(jié)果分析

搭建節(jié)能降耗控制模擬實驗平臺。實驗平臺由穩(wěn)壓直流電源、TMS320F28335控制板、實驗對托電機、磁滯測功機、功率分析儀、上位機以及模擬車輛指令控制器等部分組成。

4.1 鐵損電阻辨識實驗

以空載實驗測定損耗功率得到的鐵損等效電阻擬合曲線作為理論，通過閉環(huán)狀態(tài)觀測器算法做多組空載實驗，辨識鐵損電阻阻值，辨識誤差在5.77%以內(nèi)。

4.2 節(jié)能降耗控制實驗

5 結(jié)論

本文針對電動汽車存在的續(xù)航不足的問題，開展了基于在線辨識損耗電阻的損耗最小控制策略研究，得出電機的最優(yōu)磁通函數(shù)。搭建了仿真模型和實驗平臺，并進行不同工況下的實驗，實驗證明了本文提出損耗最小節(jié)能算法在電動汽車不同工作環(huán)境下，損耗電阻等參數(shù)辨識有效，有較好的節(jié)能效果，可增強電動汽車的續(xù)航能力，有較好的工程實用價值。

由于損耗模型實驗過程中，受參數(shù)的影響，只在轉(zhuǎn)子時間常數(shù)和定子電阻在線辨識改變參數(shù)得以驗證，未能在溫度的影響下，確定電機的額定值進行在線辨識[16]。因此，電機參數(shù)在溫度的影響下的在線辨識是下一步的研究方向。

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