电动负载模拟器（精选6篇）
电动负载模拟器 篇1
0 引言
负载模拟器用来模拟飞行器飞行过程中受到的空气铰链力矩, 是重要的半实物仿真设备。目前根据驱动方式的不同, 负载模拟器可以分为机械式、电液式和电动式。随着力矩电机技术的进步, 电动式负载模拟器已经可以实现大扭矩、高精度的负载模拟, 并且由于电动式负载模拟器与电液式负载模拟器相比具有成本低、系统简单、污染小、易于维护、可靠性高等优点。因此电动负载模拟器逐渐成为国内负载模拟设备的主流研究方向[1]。文献[2]中对小扭矩电动负载进行了分析研究, 提出了一种小扭矩电动负载模拟器的设计方案。文献[3]中设计了一款大扭矩负载模拟器, 对大扭矩电动负载模拟器如何降低噪声干扰, 提高系统加载精度提出了一种解决方法, 最大输出扭矩为200N·m, 最高加载频率为10Hz。
针对某型号舵机的测试需要, 设计了一种大扭矩输出的负载模拟器, 其主要的性能指标如下:
1) 最大扭矩:500N·m
2) 最大转角:±20°
3) 加载频率:0~20Hz
4) 加载梯度:25 N·m/!, 20 N·m/!, 15 N·m/!, 10 N·m/!, 5N·m/!
5) 静态加载误差:≤5%
6) 动态加载误差:
5Hz时, 幅值差<5%, 相位差<5%
10Hz时, 幅值差<10%, 相位差<10%
系统的难点在于设计的负载模拟器能输出大扭矩并具有高频宽, 并且需要对多余力矩、噪声干扰进行有效的抑制, 提高加载精度。目前国内尚没有加载扭矩达到500N·m、加载频率达到20Hz的电动负载模拟设备, 因此系统对大扭矩加载设备的设计具有一定参考意义, 本文将对系统软硬件设计、加载精度保证、多余力矩抑制等方面进行说明。
1 系统硬件结构及工作原理
1.1 系统的硬件组成及工作原理
负载模拟器的硬件组成如图1所示, 实物平台如图2所示。主要硬件包括工业计算机、PMAC运动控制卡、力矩电机、力矩电机驱动器、弹簧杆、外部编码器、扭矩传感器。
工业计算机为加载系统的上位机, 负责加载命令的设置与数据的采集、处理与显示工作。工业计算机通过与PMAC卡进行通信, 将控制信号传输到PMAC, 并把PMAC采集到的传感器数据存储到工业计算机中并进行后期离线处理。
PMAC运动控制卡为加载系统的下位机, 负责与上位机通信、控制力矩电机以及数据采集传感器数据的工作。PMAC运动控制卡是功能强大的高性能伺服运功控制器, 能够执行运动程序、PLC程序, 进行伺服环更新、换相更新、资源管理, 可以大大提高系统的控制性能并缩短开发周期。
力矩电机选用大扭矩直驱力矩电机, 可以缩短传动链, 减小传动间隙引起的误差, 减小机械尺寸, 其最大输出扭矩可以达到500N·m。
力矩电机内部集成一个编码器 (内部编码器) , 在本系统中用于力矩电机的闭环控制。
力矩电机驱动器为线性驱动器, 以减少对传感器、外围电路的干扰[3]。
外部编码器安装在图2中弹簧杆靠近舵机一端, 负责采集舵机运动位置信号, 在系统中用于消除因舵机运动产生的多余力矩。
扭矩传感器安装在到舵机轴输出端, 以测量实际加载到舵机上的力矩。PMAC同时利用采集到的扭矩传感器信息进行力矩闭环控制, 以消除加载力矩的偏差, 进一步消除加载系统的多余力矩。
弹簧杆为加载系统增加弹性环节, 用来消除系统的高频干扰及噪声, 减小多余力矩[4]。
2 系统软件结构
2.1 上位机软件功能与实现
系统上位机采用Lab Windows/CVI虚拟仪器平台进行开发。该平台以ANSI C为核心, 将C语言平台与数据采集、分析和表达的测控专业工具邮寄结合起来。该平台的集成化开发平台、交互式编程方法、丰富的空间和库函数大大增加了C语言的功能。
系统上位机软件主要功能为设置加载方式以及参数、监控加载状态、对下位机采集数据进行处理、存储和显示等。系统的上位机软件流程图如图3所示。
首先, 软件启动时需要对系统进行自检, 以确认系统力矩电机、舵机、力矩电机编码器、外部编码器、扭矩传感器工作正常。
待自检完成后进行对舵机归零, 即将舵机运动到零点位置。
舵机归零完成后则进行系统参数的设置, 包括加载方式的选择、加载参数的设置等, 并开始进行加载。
在加载过程中, 上位机可以对加载状态进行监控, 包括加载状态、加载扭矩和位置实时参数等, 并在上位机中进行显示。
加载完成后, 上位机软件将提取存储在PMAC运动控制卡中的加载数据, 对实验数据的离线处理, 包括数据分析、数据回放、数据计算与显示等。
2.2 下位机软件功能与实现
系统下位机软件为PMAC运动控制卡程序, 下位机软件主要包括PLC程序和运动程序两部分。PLC程序负责PMAC参数设置、程序状态监控、报警等功能。运动程序负责力矩电机和舵机的运动控制, 在运动程序中采用PVT曲线、S曲线进行运动曲线插补, 从而获得平滑的控制效果。下位机软件结构如图4所示。
下位机软件运行过程中, 受到上位机软件的监控, 如控制参数的设置、运动方式的选择等, 通过上下位机软件的数据传送, 达到预定的目标。
2.3 上下位机软件通信实现
Delta Tau公司开发的Pcomm32 Pro Library为LabWindows/CVI在Windows XP系统下开发人机界面提供了强大丰富的动态链接库 (Dynamic Link Library) , 如图5所示。提供所有通讯驱动, 包括ISA、PCI总线驱动, 最终形成Active X控件。
上位机软件系统基于动态链接库技术对PMAC运动控制卡进行操作, 实现上位机软件和下位机的通信, 从而实现PMAC运动参数的设置、运动状态的监控、传感器数据采集等功能。
3 多余力矩的抑制措施
多余力矩是在加载过程中由于舵机运动带动加载电机运动而产生[5]。多余力矩会影响加载系统的加载精度, 降低加载系统的稳定性, 因此对于加载系统而言, 必须对多余力矩进行抑制。
为了保证加载精度, 抑制多余力矩对加载精度的影响, 系统采用基于PMAC的混合控制方式, 即利用PAMC多轴运动控制卡中多个电机轴混合控制模式实现力、位置混合控制。混合控制方式框图如图6所示。
系统中, 利用PMAC运动控制卡中混合控制原理, 将本系统中的内部编码器、外部编码器、扭矩传感器分别输入到不同的轴通道中, 再将三个通道轴的控制信息依次混合, 最终叠加到输出轴上。
首先, 图6中最内环反馈轴为力矩电机内部编码器反馈轴, 用于反馈力矩电机位置信息, 此轴为实际输出轴。此轴利用力矩电机内部编码器控制力矩电机运动加载力矩对应角度, 即加载力矩除以弹簧杆刚度所对应的角度。
其次, 图6中中间环反馈轴外部编码器位置反馈轴, 用于反馈舵机位置信息, 此轴为虚拟轴。此位置信息用于实现力矩电机和舵机的同步运动, 从而消除因舵机运动产生的多余力矩。
最后, 图6中最外环反馈轴为扭矩传感器反馈轴, 用于反馈实际加载在舵机上的力矩信息, 此轴为虚拟轴。此轴用于消除命令力矩和实际力矩的差值, 从而进一步消除加载过程中的多余力矩。
系统中, 通过PMAC设置混合控制方式, 将三个电机轴反馈信息叠加输出, 控制力矩电机运动, 从而达到抑制多余力矩的效果。
4 实验结果与分析
实验在自主研制的反操纵负载模拟设备上进行, 如图2所示。对系统进行了静态加载测试以及动态负载模拟测试。为了测试加载系统的性能指标, 排除舵机性能对加载系统的影响, 在进行测试实验室舵机端不连接舵机, 直接连接到舵机支座上。
静态加载时命令力矩为500N·m, 为了防止系统突然加载较大力矩对系统造成冲击, 采用步长10N·m逐渐加载到命令扭矩后再按照步长10N·m逐渐卸载的方式进行加载测试。
动态加载测试考虑到项目指标的要求以及舵机加载的实际需要, 采用加载幅值为5°, 加载梯度为32N·m/, 命令扭矩为160N·m选择不同加载频率进行加载测试。
加载测试曲线如图7、图8、图9、图10所示。
对系统加载实验数据进行归纳总结, 如表1、表2、表3所示。
表1为静态加载数据参数, 静态加载时命令扭矩分别为100N·m, 200N·m, 300N·m, 400N·m, 480N·m, 加载过程中最大误差为1.82%, 实验结果表明加载系统具有较高的加载精度。
表2为无扰情况下 (即舵机轴固定不动) , 测试系统的动态频响测试结果。实验数据表明, 在无舵机扰动情况下, 加载系统具有较高的加载精度和较高的加载带宽。
表3为有扰情况下 (舵机轴运动) , 测试加载系统动态品项结果。有扰情况需要对舵机进行实际加载测试, 考虑到舵机实际最高频率及最大负载扭矩的限制, 加载频率最高到10Hz, 加载扭矩为50N·m, 即加载梯度为25N·m/°, 加载幅值为2°。实验结果表明, 在有舵机扰动的情况下加载系统性能指标和无扰情况接近, 表明系统消除舵机干扰、噪声等方面具有较高的性能, 均能达到设计指标要求。
5 结语
所设计的大扭矩电动舵机测试系统, 通过混合控制策略抑制多余力矩的影响, 经过静动态加载测试, 可以实现大扭矩、高精度、高频率加载, 最高静态加载扭矩达到500N·m, 最高加载频率达到20Hz, 静态加载误差最大为1.82%;动态加载5Hz时相位差为2.65!, 幅值差为1.5N·m, 10Hz时相位差为4.73!, 幅值差为3.69N·m。
经过试验验证表明, 文中的加载系统具有较高的加载精度和加载频率比, 可以满足目前国内先进舵机的测试需要。
参考文献
[1]王瑞东, 赵晓蓓.舵机电动加载系统的研究[J].科学技术与工程, 2007, 22 (7) :5915-5917.
[2]任志婷, 焦宗夏.小转矩电动式负载模拟器的设计[J].北京航空航天大学学报, 2003, 29 (1) :91-94.
[3]符文星, 孙力.大扭矩负载模拟器设计与建模[J].系统仿真学报, 2009, 21 (12) :3596-3598.
[4]符文星, 朱苏鹏.弹簧杆刚度对负载模拟器性能的影响[J].弹箭与制导学报, 2009, 29 (2) :286-288.
[5]李成功, 靳红涛, 焦宗夏.电动负载模拟器多余力矩产生机理及抑制[J].北京航空航天大学学报, 2006, 32 (2) :204-208.
电动负载模拟器 篇2
本文利用脚本语言, 可以在设计、仿真与实际系统之间架起一座桥梁。在不影响设计效率的情况下方便了实验验证过程[1]。在理论设计阶段, 可以依托MATLAB/SIMULINK的强大功能建立全面、精确的仿真环境。在仿真完成后, 由脚本语言实现的算法模块可以不加修改地应用于电动负载模拟器控制系统中。
1脚本语言Lua的特点与功能
脚本语言 (Tcl, Python, Lua等) 与通常需要编译执行的程序设计语言 (C/C++, Pascal等) 不同。脚本语言作为软件各部分之间的胶合剂, 可以将其它程序设计语言 (C/C++) 开发的各个组件联接起来。普通程序设计语言使用强类型定义用来处理复杂数据结构, 脚本语言则使用无类型定义来简化组件间的联系, 因此提供了快速应用开发的能力。
Lua是一种小巧的脚本语言。它具有简单的语法与强大的表结构功能。Lua特别适用于和C语言的混合编程。Lua解释器可以非常容易地嵌入到由C语言编写的软件中, C函数可以通过接口很方便地调用Lua函数, 通过执行脚本来扩充软件的功能。同时Lua命令也能通过接口调用软件中C语言模块[2]。使用了Lua解释器的软件结构如图1所示。程序根据需要调用由C语言模块实现的Lua解释器, 执行Lua代码完成相应功能。
Lua与宿主语言 (C语言) 之间数据的传递是通过一个“堆栈”实现的。为了方便使用, 这个堆栈可以使用索引取值操作。序号可以从栈顶和栈底计数, 从栈底计数, 则栈底是1, 向栈顶方向递增。从栈顶计数, 则栈顶是-1, 向栈底方向递减。这个堆栈用来临时存储函数参数和结果。从Lua中调用宿主语言的函数或在宿主语言模块中调用Lua脚本, 都需将一些数据 (函数名、变量名等) 压入堆栈, 并调用目标函数;被调用的函数会弹出这些参数 (当然要对类型和每个参数的值进行验证) , 对数据进行处理, 然后将结果放入堆栈中。当控制返回给调用程序时, 调用程序就可以从堆栈中提取出返回值。
2 使用脚本语言的负载模拟器控制系统设计
2.1 负载模拟器系统的组成及工作原理
电动负载模拟器的力矩加载系统一般由两大部分构成, 即台体和控制柜。台体主要由力矩电机、弹簧杆、力矩传感器、测角传感器和被测部分等组成。控制柜包括工业控制计算机、综合控制单元、驱动器和电源系统等组成。电动负载模拟器组成原理如图2所示。
其工作原理为:被加载舵机的角度信号以及加载电机的角度信号和加载电机实际输出的加载力矩信号经过模拟电路的调理、放大与滤波, 经过模/数转换器 (A/D) 被送入工控机, 工控机计算获得指令力矩函数, 与A/D采集到的所施加到舵机上的实际负载力矩信号和加载通道角度的微分信号通过相应的控制律和补偿律, 求得合适的控制量, 送至数模转换器D/A, 再对从D/A所输出的控制信号进行放大和必要的处理后送到电机功率开关单元, 进而控制力矩电机的力矩输出跟随指令力矩函数。
2.2 系统模型的建立
2.2.1 直流力矩电机模型
直流力矩电机可等效为如图3所示的电路。
直流电动机电枢回路的电路方程是:
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又知反电动势Em与电机角速度ωm成正比, 即
undefined
根据电机的力矩平衡关系, 有:
undefined
其中, Um是加到电机两端的电压, Em是电动机反电动势, L是电枢回路总电感, i是电枢电流, R是电枢回路总电阻, Ke为由转子绕组数目及铁芯的物理特性决定的速度常数, 即为反电势系数, undefined为电机的角速度, KT是电机的力矩系数, TL是负载力矩, Jm是电机电枢的转动惯量, Bm为电机的阻尼系数。
2.2.2 弹簧杆模型
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式 (4) 中, TL是负载的力矩, KL是弹簧杆的刚度系数;θm为电机的角位移;θr为舵机的运动角度。
2.2.3 线性功放
忽略线性功放的非线性因数后, 可以将线性功放视为理想的比例环节, 其增益为:
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2.2.4 指令力矩
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式 (6) 中, Tcmd为系统的指令力矩, Kg为加载梯度。
综合式 (1) —式 (6) 可得到系统的传递函数如下:
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undefined。
2.3 Lua在负载模拟器控制系统中的嵌入
电动负载模拟器的控制系统设计采取以工程中常用的PID控制为主, 加上速度反馈以及多路前馈的控制策略[3]。其系统控制框图如下图4所示。
电动负载模拟器控制系统的软件由基于RTX实时操作系统构成。软件各模块如图5所示。控制器调度模块是整个控制系统的核心。它协调软件各个模块的运行, 设置定时器执行数据采集、控制律解算、控制信号输出等工作。AD/DA模块用于驱动数据采集卡, 接收舵机的位置与力矩信号, 根据控制器给出的控制信号设置电机驱动电压。控制器算法模块用于控制策略的实现, 可以用两种方式实现控制算法:使用C++语言编写控制算法模块, 作为软件的一部分进行调用;集成Lua脚本语言解释器, 控制算法以Lua脚本形式给出, 运行时调用。
3 MATLAB/SIMULINK中对Lua的集成
MATLAB本身就是一个脚本语言的解释器, 但是因为其过于庞大, 无法直接用于电动负载模拟器控制系统中[4]。利用MATLAB与外部程序的接口, 可以在MATLAB/SIMULINK中调用Lua解释器执行Lua脚本。
以这种方式设计的软件构成如图6所示。系统仿真模型以MATLAB/SIMULINK实现, 通过MEX/S函数接口调用Lua解释器。需要设计的控制器算法以Lua脚本形式给出, 在Lua解释器中运行。通过接收MATLAB/SIMULINK提供的系统仿真模型参数进行控制律解算。所得结果由MEX/S函数返回给MATLAB/SIMULINK。
4 应用
通过对负载模拟器控制系统研究, 将脚本语言Lua引入电动负载模拟器控制系统中, 结合控制系统设计、仿真的需要, 开发了MATLAB/SIMULINK下的Lua脚本语言集成环境。
假设舵机做3sin (2π×4×t) 的正弦运动, 加载梯度为5N· m/°。图7为MATLAB中的仿真曲线。图8给出了由VC++6实现的系统响应曲线。Lua编写的PID、反馈及前馈控制器用于负载模拟器的控制。从图中可以看出, 无论是MATLAB还是VC++6下, 加载系统的输出力矩都能很好的跟踪上系统的指令力矩。实现了MATLAB/SIMULINK与VC++下控制律设计与实现环境的统一, 构成了完整的负载模拟器控制系统仿真、实验环境。
5 结论
通过脚本语言Lua在MATLAB/SIMULINK与VC++中的嵌入, 可以将控制器算法不加修改的应用于实验验证, 并且可以直接应用于电动负载模拟器控制系统中。实验表明, 这种方法提高了控制系统设计的效率与灵活性。
摘要：将脚本语言Lua解释器与负载模拟器的实时控制软件, 以及控制系统设计仿真软件MATLAB/SIMULINK相结合, 构建了功能强大, 操作方便的控制系统设计与实验环境。能够在实现各种典型控制算法与负载模拟算法的基础上为各种新算法提供丰富的接口。实际使用表明, 脚本语言的引入, 增强了原有实验系统的功能, 为负载模拟器控制系统中各种算法的实现提供了包括设计、仿真与验证的完整实验环境。
关键词：电动负载模拟器,实时控制,脚本语言
参考文献
[1] Streicher M.Embeddable scripting with Lua http://www.ibm.com/developerworks/linux/library/l-lua.html 2006-4-28
[2] Ierusalimschy R, de Figueiredo L H, Celes W.Reference manual forLua 5.1 http://www.lua.org/manual/5.1/2007-8-10
[3]邢超, 李言俊, 张科.基于Matlab/Simulink的实时控制实验环境.计算机应用与软件, 2004;21 (3) :46—47
电动钻机顶驱转盘弹性负载研究 篇3
顶驱/转盘是钻机旋转系统的驱动者, 钻井深度从数千米到上万米不等, 驱动系统拖动钻具长度不断变化的弹性体在地壳中旋转, 钻头在井底切削岩层, 钻具受到的粘滑转矩与地质构造、泥浆配比等有关, 转动惯量与钻具长度有关, 在钻井作业时钻具上储藏的弹性转矩能是K (θd-θl) , 经推导可将这种弹性钻具等效为二阶振荡环节, 这种弹性旋转系统参数变化范围大, 并因地质构造的变化还存在一定的不确定因素, 会对系统的稳定性造成不良影响, 本文就如何消除或减弱这种不利因素, 展开控制策略的讨论, 对系统的动态和静态响应等指标进行理论推导和计算。本文以直流顶驱系统为例, 电机采用它励直流电机 (GE752) , 进行建模和推导。
2 数学模型
依据转矩平衡和电压平衡关系建立系统运动方程如下。
顶驱/转盘轴端转矩平衡的微分方程:
钻头轴端转矩平衡的微分方程:
电机端电压平衡的微分方程:
式中:Jd为顶驱/转盘轴端转动惯量, kg·m2;
Jl为钻头轴端转动惯量, kg·m2;
θd为顶驱/转盘轴端的旋转角, rad;
θl为钻头轴端的旋转角, rad;
K为弹性系数, N·m/rad;
Df为粘性摩擦系数, N·m·s/rad;
Tl为负载扰动转矩, N·m;
Cm=CMΦ, CM为转矩常数, Φ为磁通;
, Ce为电势常数;
由CM=9.55Ce, 得C=Cm
I为电枢电流, A;
R为电枢电阻, Ω。
对上述微分方程进行拉普拉氏变换得:
式 (6) 变形得, 代入式 (4) 并变形得:
式 (5) 变形得:
3 传递函数
由式 (7) 得传递函数框图如图1所示。
由式 (8) 得传递函数框图如图2所示。
合并框图1和框图2得到传递函数框图如图3所示。
为了研究负载扰动作用下系统的运动情况, 令U=0, 经结构变换得如图4所示框图, 以便研究钻头旋转角θl与负载扰动转矩Tl之间的关系。
系统开环传递函数:
开环频率特性函数:
幅频特性函数:
开环对数幅频特性函数:
相频特性函数:
Bode图的绘制:
以μ为横坐标 (μ=lgω) 、lg H0 (G) 和arg H0 (jω) 分别为纵坐标绘制对数幅频特性和相频特性图 (Bode图) , 这种做图法比较直观, 参数变化对系统动态性能的影响在Bode图上就能直接看到其变化趋势, 可以很方便地分析系统的运动情况。系统的截止频率ωc就是对数幅频特性穿过零分贝线的频率, 它反映了系统的快速性, ωc值大快速性就好;为了提高系统的抗扰能力, 在对数幅频特性的高频区衰减应尽可能快些, 弹性负载的固有振荡频率ω0就出现在这一区间, Bode图示便于分析, 得出解决方法。
系统闭环传递函数:
把上述传递函数写成标准形式:
从传递函数可以看出, 微分方程的特征方程的所有系数是同号的, 表明特征方程的根是负实数或实部为负的共轭复数, 即全部根都位于复数平面的左半面, 这只是系统稳定的必要条件, 而不是充分条件。系统的稳定性取决于特征方程, 各系数完全是由系统本身的结构和参数决定的。
在不考虑弹性形变时, 是一阶机械惯性。弹性变形在系统中引入了一个二阶振荡环节, 这就是机械谐振, 钻具弹性轴固有谐振频率, 它对系统稳定有影响, 数学推导时转动惯量Jl和Jd是按集中在钻头端和顶驱/转盘轴端的理想状态计算的, 实际上轴系质量是沿钻具轴线分布的。
在频率处也会出现振幅较小的振荡, 但不会给系统带来严重影响。
4 特性分析
若弹性系数K=∞是钢性系统, 实际的弹性系数K随着钻具的加长而变小, ω0也越低, 这时ω0接近于系统的截止频率ωc, 在ω0处开环对数幅频特性的谐振峰值若穿过零分贝线, 系统就出现振荡, 产生轴扭振。若未穿过零分贝线, 这时振荡峰值离零分贝线的距离就是稳定余量。
系统的截止频率ωc是反应动态响应的重要指标, ωc越高, 响应越快, 弹性系数K变小;ω0越低, ωc与ω0相近, 出现轴扭振的机会越多。钻井作业时往往通过降低动态响应的方法, 即变小截止频率ωc, 来防止出现振荡。
理论上可以设计二阶校正网络, 利用网络的复零点与振荡环节的复极点对消, 来改善系统的稳定性。校正网络的传递函数写成标准形式:
要求ω0Z=ω0, ξZ=ξ。
顶驱转盘负载的这种弹性振荡一般是低阻尼的, 对消后系统增加两个惯性环节, 在ω0处系统的开环对数幅频特性的谐振峰值不穿越零分贝线, 系统变得稳定。但在实际工程中很难实现, 因为ω0、ξ是不断变化的。
在转速反馈通道中阻止ω0附近频率范围内的信号通过, 能减小系统开环对数幅频特性在ω0处的幅值, 不致穿越零分贝线, 拟制振荡, 截止频率ωc不变, 不影响系统的快速性。
采用复合控制提高系统的抗扰能力, 利用可测量参数电流、转矩、速度推算负载扰动, 前馈控制 (开环) +反馈控制 (闭环) 。增加前馈控制不影响原系统的稳定性, 提高了系统的稳态精度, 引入与负载转矩变化量正比例的信号, 作为前馈信号, 补偿转矩误差。
引入速度反馈的比例微分控制, 可以使系统超调小、振荡轻、恢复稳态快。从负载力矩变化量的方向与驱动速度的关系来考虑, 引入与钻具的扰动力矩变化反向的速度反馈信号, 振荡就会迅速衰减下来, 对系统稳定有利。
5 结束语
本文对电动钻机顶驱转盘弹性负载进行了研究, 得出了以下结论。
(1) 在满足钻井工况要求的情况下, 降低系统的动态指标, 使系统的截止频率ωc变小, 防止弹性负载出现扭振。
(2) 引入复合控制, 采用前馈控制+反馈控制的方式, 补偿系统误差。
(3) 转速反馈通道滤波, 减小开环对数幅频特性在ω0处的谐振峰值, 防止振荡出现。
(4) 速度反馈环节引入比例微分控制负反馈, 衰减振荡。
(5) 增加串联校正网络, 利用零点与极点对消的方式, 改善系统的稳定性。
参考文献
[1]顾绳谷.电机及拖动基础[M].北京:机械工业出版社, 1990.
[2]天津电气传动设计研究所.电气传动自动化技术手册[M].北京:机械工业出版社, 2007.
电动机负载调节装置的研究与应用 篇4
电动机是工矿企业生产运转必不可少的动力拖动设备, 据估算, 我国目前电动机总装机容量已达5亿多kW, 约有10亿台电动机在运营, 年耗电量达8×103～10×103亿kW·h, 约占全国总用电量的60%, 占工业耗电量的70%。
为了满足机电设备启动和安全运行的要求, 电动机容量选择须留有足够余量, 因而不可避免地存在“大马拉小车”的现象。有相当一部分机械设备运行过程中拖动负载是变化的, 电动机经常轻载或空载运行, 电动机负载率、功率因数、效率都较低。尤其是煤矿的电动机拖动系统, 考虑到系统安全、稳定的需要, “大马拉小车”或者负载时轻时重的现象更为突出。据统计, 在电动机系统中存在20%～40%的情况是空载或轻载运行, 大量电能被浪费。为此, 笔者根据对电机学原理的分析, 制定电动机负载调节方案, 研制开发出了一种由单片机程序控制为核心的电动机负载调节控制装置, 该装置可根据电动机的机械负载情况进行合理控制, 提高了电动机效率, 降低了损耗, 达到了节能的目的。
1 异步电动机节电原理分析
1.1 电动机损耗与负载的关系
由电机学理论可知, 电动机的效率与负载直接相关, 异步电动机在接近满载运行时效率最高, 功率因数cos Φ高;轻载运行效率降低, cos Φ也降低, 空载时cos Φ甚至降到0.3以下, 所以, 在轻载运行时电动机的电能损耗较大。
典型的电动机损耗与负载的关系如图1所示。
当电动机从满载变化到轻载、空载时, 定子电流有功分量减小, 励磁的无功电流基本不变, 空载损耗中占主要成份, 所以效率很低。
电动机定子感应电势公式:
式中:U1为电动机端电压;E1为电动机定子感应电动势;f1为频率;N1为定子每相绕组串联匝数;K为常数;Φm为磁通。
由于轻载、空载时定子电流很小, 可以忽略绕组的漏阻抗压降, 故U1≈E1, 当其它条件不变时, 降低U1, 则Φm按比例下降, 也即励磁无功电流IM也按比例下降, 定子电流中的无功分量减少了, cos Φ就提高了, 适当控制可以接近最佳值。
在其它条件不变时, 定子铁耗:
式中:PFe为定子铁耗;PFe -e为定子额定铁耗;Ue为定子额定端电压。
如U1=0.7 Ue时, PFe=0.49PFe -e, 从式 (2) 可以看出, PFe随着U1/ Ue平方比迅速下降, 在轻载、空载时, 降低U1可使占主要损耗的铁耗大量减少, 大大提高电动机的运行效率。
1.2 电动机的效率与负载的关系
异步电动机在运行中要消耗一定的能量, 产生磁场使其连续工作。当电动机的端电压恒定时, 所产生的磁通也保持恒定。在额定转速下, 磁场消耗的能量保持恒定, 与负载所需的转矩无关。支持负载转矩的能量大小取决于转矩的大小, 负载转矩增加, 使转子的感应电流上升以增加转矩, 转子中增加的电流由定子线圈中增加的电流来平衡, 转子的转差率增加, 转速会稍有下降。相反, 如果需要的负载转矩减少, 转子电流下降, 转差率减少, 定子电流也相应下降。但在端电压恒定的情况下, 定子提供磁场的电流在任何负载转矩条件下保持恒定, 结果使电动机的效率随负载的减少而降低。
选择电动机时, 必须满足其最大负荷时的需求。在电网频率和异步电动机参数不变的情况下, 最大转矩M与电源电压U成正比, 改变电源电压即可改变电动机的转矩特性曲线, 如图2所示。
降低电压实际上是降低了电动机的额定输出功率。在电动机运行中, 采用智能化的微处理器控制, 通过电流取样信号判断负荷的工作状态, 动态调整输出电压和电流。轻载时, 自动降低输出电压, 将励磁电流减少到仅仅与保持负荷的恒定转矩相平衡。负载增加时, 电压将自动上升以防止电动机失速, 降低了电能的损耗, 提高了电动机的效率η。
异步电动机的效率曲线如图3所示。
通过以上分析可以看出, 欲使异步电动机轻载、空载运行状态下实现节电的目标, 可适当降低异步电动机的工作电压, 工作电压的降低可使异步电动机获得新的工作特性, 减少了异步电动机输入功率与可变损耗, 达到了节电目的。
2 装置硬件电路
根据上述电机学原理, 笔者设计了一种电动机负载调节装置。该装置可对异步电动机负载进行合理的控制, 实现节能。该装置主要由信号检测电路、电子电路、可控硅触发电路、电源电路、V1和V2单片机电路 (CPU) 等组成。
该装置采用双CPU控制, V1为8951单片机, V2为3212系列单片机。V1单片机完成参数设置、显示、数据传输等功能, V2单片机完成信号采集、运算比较与控制等功能。2个单片机并联运行, 实现数据互换, 提高了单片机的运算速度、数据处理量和反应能力, 可以适应不同负载时电动机控制的要求, 控制装置运行可靠性有较大的提高。
信号检测电路:采用电压互感器、三相电流互感器完成电动机运行中电压、电流信号的检测;采用转速传感器完成电动机运行过程中的转速检测。
电子电路包括A/D、D/A转换模块、输入/输出信号光电隔离模块、控制信号放大及移相触发模块、滤波及抗干扰模块。
可控硅触发电路:采用北京东方大乘电子厂生产的可控硅触发电路板, 采用最新的集成电路芯片控制技术, 完全适应电动机感性负载对可控硅触发的要求。
键盘与显示电路:实现电动机运行参数设置、电动机运行状态显示、人机对话等功能。
装置硬件电路组成原理框图如图4所示。
3 装置软件设计
装置软件采用C语言编程, 分为主程序和子程序, 子程序包括A/D转换子程序、参数设置子程序、综合保护子程序、软启动子程序、软停止子程序。
主程序调控子程序, 对子程序优先级别进行分配, A/D转换子程序具有软件滤波功能, 综合保护子程序具有参数并行判断功能。主程序流程如图5所示。
4 结语
本文介绍的电动机负载调节装置可对异步电动机负载进行合理的进行控制, 通过降低异步电动机的工作电压, 减少异步电动机输入功率与可变损耗, 使异步电动机获得新的工作特性, 达到节电的目的。
该电动机负载调节装置数年的运行结果表明, 装置能根据电动机工况变化调节电动机的端电压, 使电动机始终工作在最高效率状态, 综合节电率达到10%～30%, 节电效果明显。
参考文献
[1]顾蝇谷.电机及拖动基础[M].3版.北京:机械工业出版社, 2005.
[2]许晓峰.电机及拖动[M].北京:高等教育出版社, 2004.
[3]曲素荣, 索娜.电机及电力拖动[M].成都:西南交通大学出版社, 2004.
[4]李明.电机与电力拖动[M].北京:电子工业出版社, 2007.
[5]刘子林.电机与电气控制[M].北京:电子工业出版社, 2003.
[6]程宪平.机电传动与控制[M].武汉:华中科技大学出版社, 2003.
[7]张勇.单片机技术[M].北京:机械工业出版社, 2001.
液压负载模拟器控制方法研究 篇5
液压加载系统是典型的电液伺服加载系统(EHSLS),被称为电液负载模拟器。本文针对电液伺服加载系统对象复杂和控制问题突出的特点,研究既能适合工程实际应用,又能实现高性能指标要求的控制方法,对电液伺服加载系统进行控制系统设计研究,具有重要的理论意义和实际工程价值。
1 液压负载模拟器工作原理
1.1 系统结构组成
液压加载系统主要由控制器、功率放大器、电液伺服阀、液压缸、力传感器、光栅尺(位移传感器)等组成[1],如图1所示。液压负载模拟器工作原理如图2所示,其中,电液伺服阀是通过控制进入液压缸的液压油的流量来控制液压缸的伸缩。液压缸为被加载对象(舵机)提供加载力。缓冲弹簧连接舵机和模拟舵面刚度,起到了减震的作用。光栅尺测量舵机的位置和速度。
1.2 系统的工作原理
控制计算机设置加载梯度,通过与舵机的位移值相乘得到加载力指令;输出力信号通过高精度力传感器并配合高精度数据放大器获得,形成控制系统闭环,经与力指令信号比较得到调节误差;数字控制信号通过对调节误差进行数字 PID 运算获得;数字控制信号经 D/A 转换给出模拟控制信号,经由前置放大、功率放大后输出到伺服阀;伺服阀调节腔体压力,驱动液压缸运动,产生加载力;输出的加载力经由弹性连接器加载到对象舵机上。
2 数学建模
2.1 伺服阀数学模型和液压缸基本方程
2.1.1 三级电液伺服阀传递函数
伺服阀的频宽一般都高于50 Hz,负载模拟器系统常用加载频率为10 Hz,小于伺服阀,三级电液伺服阀传递函数可以看作一个一阶惯性环节:
式(2-1)中,Xv为阀芯位移,Usv为伺服阀输入电压,Ts为时间常数,Ksv伺服阀增益。
2.1.2 三级四通滑阀的基本方程
qL=Kqxv-KcpL (2-2)
式(2-2)中Kq称为滑阀流量增益;Kc称为滑阀流量-压力系数;qL负载流量,ps额定工作压力,pL负载压力,xv阀芯位移,W阀的面积梯度,Cd流量系数(一般取0.62),ρ液压油密度(870 kg/m3);
2.1.3 液压缸流量连续性方程
拉普拉斯变换后的液压缸流量连续性方程如下。
式(2-3)中:Ap为活塞面积;xp为活塞位移; Vt=V1+V2为液压缸两腔的总容积;βe≈6.9×108 Pa为油液的弹性模量;Ct为总泄漏系数; pL为负载压力。
2.1.4 液压缸和负载力平衡方程
拉普拉斯变换后的液压缸和负载力平衡方程如式(2-4)。
式(2-4)中:Mt为活塞及由负载折算至活塞上的总质量;Bp为活塞及负载等运动件的黏性阻尼系数;k为负载运动时的弹簧刚度;FL为作用在活塞上的其他负载力。
根据式(2-2)、式(2-3)和式(2-4)可以得到四通阀控液压缸的方框图,如图3所示。
2.2 缓冲弹簧
缓冲弹簧所传递的力和舵机与作动筒活塞位移之差可以近似认为存在线性比例关系,则有:
FL=KL(xp-xs) (2-5)
式(2-5)中:KL为弹簧刚度系数;xp液压缸的位移;xs舵机位移。
一般情况下,增大刚度系数可以提高系统的极限频带,但弹簧刚度系数过大会使力信号高频分量增加,降低小梯度加载精度,反之减小刚度系数可以提高小梯度加载精度,但会降低系统极限带宽。结合实际的加载系统,可将缓冲弹簧的刚度确定为KL=3 t/mm。
2.3 其他环节的数学模型
电液伺服控制系统还包括功率放大器、力传感器、位移传感器等环节。动力环节伺服阀控制液压缸的响应速度远远低于这些环节的响应速度,因此功率放大器、位移传感器等环节都可被看为比例环节。
2.3.1 加载梯度
加载梯度Kg定义为指令力Fcmd与舵机位移的比值,它表征了舵机单位距离所要承受的液压缸加载力的大小。
根据以上定义有:
2.3.2 力传感器
式(2-7)中:Uf为传感器输出的电压;
KF为力传感器及调理电路的放大倍数;
2.4 液压缸传递函数
由图3以及式(2-1)、式(2-5)、式(2-6)、式(2-7)可得液压缸传递函数框图(见图4)为[1]:
3 CMAC理论
3.1 CMAC概述
小脑模型神经网络(CMAC-Cerebellar Model Articulation Controller)是一种表达复杂非线性函数的表格查询型的自适应神经网络,其基础来自于Marr和Albus关于小脑功能的理论。它比一般的神经网络具有更好的非线性逼近能力,更适合于复杂动态环境下的非线性实时控制[2]。
3.2 CMAC和PID复合控制算法
在本文中CMAC与PID复合控制结构见图5[3]。
CMAC在每一控制周期结束时,计算出响应的CMAC输出un(k),并与总控制输入u(k)相比较,修正权重,进入学习过程。学习的目的是使总控制输入与CMAC的输出之差最小。经过CMAC的学习,是系统的总控制输出由CMAC产生。而常规控制器采用传统的PD算法而不采用PID算法,使CMAC的学习仅仅依赖于误差的当时测量值及变化值[4]。
该系统的控制算法为
式中,ai为二进制选择向量,c为CMAC网络的泛化参数,un(k)为CMAC产生相应的输出,up(k)为常规控制器PID产生的输出。
每一个控制周期结束时,CMAC输出un(k)和总控制输出u(k)相比较,修正权值,进入学习过程。学习的目的是使总控制输入与CMAC的输出之差最小,即使系统的总控制输出主要由CMAC控制器产生。
CMAC的调整指标为[1]:
式中,η为网络学习速率,η∈(0,1),α为惯性量,α∈(0,1)。当系统开始运行时,置ω=0,此时,un=0,u=up系统由常规控制器进行控制。通过CMAC的学习,使PID产生的输出控制量up(k)逐渐为零,CMAC产生的输出控制量un(k)逐渐逼近控制器的总输出u(k)[5]。
4 整体控制方案及仿真结果分析
4.1 CMAC与PID并行控制的Simulink仿真
经过分析,最终确定系统整体控制框图见图6, CMAC和PID复合控制子系统见图7。
最后调节得到的比较理想的参数如下:Kv=-0.006,Kff=0.4,KP=60,Ki=0,Kd=100,Kfv=0.002,KL=3 t/mm。
4.2 动态性能指标的测试
频率和加载梯度是影响加载性能的两个主要方面。在一定范围内,加载梯度越小、加载频率越大,系统的跟踪效果越差,加载精度越差[1]。测试结果如下表1所示。
从上表的测试结果来看,系统在加载梯度为0.5t /mm,幅差和相差分别小于10%和低于10°时系统能加载的最大频率可以达到12 Hz。加载梯度为1t /mm-1时,满足双十指标系统能加载的最大频率可以达到16 Hz。加载梯度为3t /mm-1时,满足双十指标的最大频率更高。这说明系统无论是在小梯度加载还是在大梯度加载下都有较宽的频带。
4.3 加载梯度变化的影响
由于舵机在不同飞行条件下加载梯度不同,在测试负载模拟器时,通常设计不同加载梯度来模拟真实舵机的情况。在PID调试中,如果加载梯度变动大,输出幅差相差变动大,甚至出现震荡发散,控制算法中的比例、积分、微分等各项系数都需要重新修改,因此,在加载梯度大范围变化时,需要输出特性能够保持足够的稳定性[4]。
在小梯度高频加载时, CMAC模型在幅差还是在相差方面,均优于PID控制系统;在大梯度加载时,两个模型幅差和相差都很小,跟踪效果都满足双十指标。这就说明CMAC在加载梯度大范围变化时有更好的自适应性。
4.4 系统频带测试
系统的动态频带是衡量加载系统性能的另一个重要指标,也是衡量控制算法有效性的重要指标[6]。系统频带是指在指实际力矩和指令力矩的幅差不超过10%,相差不超过10°(双十指标)的条件下的系统频率范围。图10,图11显示加载频率变化对CMAC控制性能的影响。
图10所示小加载梯度条件下CMAC与PID复合控制的实际力矩和指令力矩的幅差和相差要明显小于单独PID控制。在加载梯度1 t /mm-1下,频率从1 Hz到16 Hz均满足双十指标。图11是在加载梯度3 t /mm-1,频率20 Hz下CMAC与PID复合控制仍满足双十指标。就是说同等载梯度下,CMAC在更高的频率下曲线跟踪的也很好。以上说明CMAC控制方法可以有效地拓宽系统的频带。
5 结论
本文将CMAC神经网络控制结构成功应用于液压负载模拟器上,并给出了具体的控制结构和相应算法。进行了加载梯度变化,负载变化的跟踪试验,通过仿真表明,该方法改善单纯PID方法在小加载梯度的性能,扩展了小梯度下系统的频带带宽,满足了加载梯度大范围变化时的高精度要求。
参考文献
[1]袁昆.大载荷液压加载系统建模及控制系统研究.西安:西北工业大学硕士学位论文,2011
[2]李建府.电动负载模拟器建模与控制系统设计.西安:西北工业大学硕士学位论文,2011
[3]叶正茂,李洪人,王经甫.基于CMAC的电液负载模拟器自学习控制.控制与决策,2003;18(3):1257—1261
[4]焦宗夏,华清.液压负载模拟器的RBF神经网络控制.机械工程学报,2003;39(1):10—14
[5]刘金琨,先进PID控制及其MATLAB仿真.北京:电子工业出版社,2003
电动负载模拟器 篇6
面对严峻的资源环境问题, 大力发展电动汽车产业已成为汽车技术发展的一个趋势[1]。纯电动汽车摒弃了传统汽车的复杂机械结构, 其以电池作为能源储存装置, 为汽车提供电力能源, 并以电动机为驱动装置, 有着结构简单、零排放、噪声低等优点[2,3]。
但电池因其自身较低的功率密度和能量密度等技术原因, 会使电动汽车只有较短的续航里程[4]。负载隔离式汽车由汽油发电机组、电池组、电动机等组成, 它将发动机从能源驱动装置中解放出来, 使发动机始终在最佳稳态工况点工作为电池组充电, 从而提高了电动汽车的续航里程, 且两组或多组电池可以交替充放电, 避免了电池过充、过放和过温的问题[5]。本文基于MATLAB/SIMULINK建立了一个负载隔离式电动汽车模型, 由于电池组的数量对本文建模仿真影响较小, 为了简化模型的复杂程度, 只建立一个单组电池的负载隔离式电动汽车模型, 对整车动力系统和主要部件进行了参数匹配, 并进行了整车性能的仿真。
1 建立车身模型
SIMULINK所需要的部件都要重新建立和封装子系统, 这种方法能使一组模块也可以用单一的图形子系统模块来表示, 大大增强了系统模型的可读性, 但这种方法也存有弊端———动态系统仿真时子系统中的各个模块参数需要重新设定;封装子系统指的是封装已经建立好的具有一定功能的子系统, 其目的是生成与子系统的功能完全一致的用户自定义模块[6,7]。
负载隔离式电动汽车模型的建立首先需要建立一个整车的车辆纵向动力学模型, 再将模型封装成车辆纵向动力学子系统, 并按照模型的要求设置参数, 本文选用的是浙江吉利控股集团有限公司生产的吉利熊猫汽车, 样车参数如表1所示, 初始纵向速度设定为0.1 m/s。
2 单组电池的参数匹配与模型建立
负载隔离式电动汽车动力系统优劣的关键在于其储能装置的匹配, 蓄电池因为目前技术的成熟性和价格的合理性仍是电动汽车储能装置的最好选择。选择动力电池时要综合考虑各种因素[8], 高能量密度的电池是电动汽车达到目标行驶里程的关键, 高功率密度可以让电动汽车在行驶过程中有更好的行驶功率调节功能, 具备综合管理系统和热管理系统可以实时地显示电池的SOC水平和温度, 电池的使用寿命更长[9]。参照以上因素, 并从目前国内外电动汽车生产厂商的电池使用情况以及现有设备和安全等方面来考虑, 模型选用磷酸铁锂电池。
假定模型以平均43 km/h的车速行驶, 电动机需要输出的功率是:
式中, ηt为传动系效率;M为整备质量;f为滚动阻力系数;uave为平均速度;CD为空气阻力系数;A为迎风面积。
所以电池组输出功率为:
式中, Pave为平均功率;ηm为电动机效率, 取值0.9。
电池组的容量为:
式中, k为电池放电率;Um为电池组电压。
把样车参数代入式 (1) 、 (2) 、 (3) 中, 可得Pave=2.14 k W;Pbat-ave=2.37 k W;Cp≥28.61 Ah, 这里取k为数值1, 取Cp=30 Ah。模型是按照平均车速和平均功率选的电池, 为了确保动力和充放电要求, 负载隔离式电动汽车选取了较为合适的82 V、100 Ah的磷酸铁锂电池。单组电池是100 Ah、82 V, 单体电池内阻为30 mΩ, 所以电池组内阻为30×23/10=69 mΩ=0.069Ω。
3 发动机与发电机的参数匹配和建模仿真
发电机的输出功率是选择发电机首先需要考虑的因素, 当电量达到警报水平时发电机就需要工作以满足电动汽车的稳态行驶功率。发动机和负载是完全隔离开的, 只作为能量转换装置, 及时为电池提供电能。由于随着电池技术的不断发展, 未来电池的快速充电技术会越来越完善, 所以模型选择平均速度和平均功率为参照指标选取发动机。依据平均指标可以大大减小发动机的体积和功率, 减小车重, 提高电动汽车的经济性。
发电机的功率大致等于以平均车速行驶车辆的行驶阻力总和, 即:
式中, ηt为传动系效率;ηm为电动机效率;ηb为蓄电池放电效率, 取0.95。
可以得出Pg=2.26 k W, 取Pg=5 k W。
综合各种因素, 四冲程汽油机仍然是作为负载隔离式电动汽车的发电机组发动机最理想的方案。
4 电动机的参数匹配和模型仿真
电动机已经有很久的发展历史, 电动机技术也已经非常成熟[10]。目前, 应用在汽车上的电动机种类很多, 其中以感应电动机、直流电动机、交流电动机以及开关磁阻电动机的应用最为广泛。采用数字评分算法比较4种电动机的性能, 综合各项因素, 模型选择小功率的交流感应电动机作为负载隔离式电动汽车的驱动电机。依据电池组的功率参数以及对电机功率等级的相关规定, 模型选用额定功率为10 k W、峰值功率为16 k W的低转速电动机。
驱动电机最高转速与车辆最大速度的换算关系是:
式中, io为主减速器速度比;ig为变速器速度比;r为汽车车轮半径。
模型省去了变速器系统, 所以io=1。根据设定的最大车速75 km/h确定电机最高转速为3 979 r/min, 取n=4 500 r/min, 电机扩大恒功率区系数β为2.5, 故驱动电机的额定转速为1 800 r/min。依据公式 (6) , 电机额定转矩为53.05 N·m。
5 仿真结果分析
整车系统如图1所示, 模型在车速输出端口连接一个示波器模块输出速度, 模型模拟电动汽车从平均速度43 km/h加速到75 km/h, 观察电池组电压变化曲线 (图2) , 看是否存在过压危险, 以及电动机的输出功率 (图3) 是否有超过峰值功率的危险。结果表明, 电池没有过压危险, 电动机功率没有超出峰值功率, 模型符合要求。
6 结语
通过MATLAB/SIMULINK软件对负载隔离式电动汽车进行建模与仿真, 仿真结果满足预期效果, 验证了负载隔离式电动汽车的可行性。本模型选用的电动机与汽油发电机型号稍大, 因此将来可以针对这些部件进行优化, 达到的效果会更好。本文对仿真结果的分析为今后的优化设计以及两组或多组电池的负载隔离式电动汽车模型的建立与仿真提供了理论与实验数据基础, 因而有着十分重要的指导意义。
摘要：负载隔离式电动汽车提高了电动汽车的续航里程, 其将动力与能量的概念区分开来, 使发动机能够一直工作在最经济的工况区域中。现针对某微型轿车, 基于SIMULINK建立了一个单组电池的负载隔离式电动汽车的整车模型, 根据汽车性能指标的要求, 对整车系统模型、汽油发电机组、电池组和电动机模型进行了参数匹配, 在平均车速加速到设定的最高车速的过程中分析得到电池电压曲线图和电动机输出功率图, 由图可知, 电池没有过压危险, 电动机没有超过峰值功率, 从而验证了模型的可行性和优越性。
关键词：负载隔离式,参数匹配,模型,仿真
参考文献
[1]吴英姿, 王康, 卫振林, 等.浅析中国电动汽车产业发展的配套政策[J].电力需求侧管理, 2008, 10 (2) :71-74.
[2]宋珂, 章桐.增程式纯电驱动汽车动力系统研究[J].汽车技术, 2011 (7) :14-19.
[3]邹新宇, 褚晓鸣.电动汽车研究进展[J].中小企业管理与科技, 2010 (22) :243-244.
[4]王文伟, 毕荣华.电动汽车技术基础[M].北京:机械工业出版社, 2010.
[5]周彬.负载隔离式纯电驱动汽车参数匹配与性能仿真[D].青岛:青岛大学, 2014.
[6]赵景波, 周冰, 李秀莲, 等.电动化底盘动力转向系统多工况切换控制策略及性能试验[J].电机与控制学报, 2013, 17 (11) :105-109.
[7]刘新磊, 何洪文, 王喜明, 等.分布式驱动电动汽车电机容错控制策略的研究[J].计算机仿真, 2013, 30 (11) :152-155.
[8]洪吉超.负载隔离式纯电驱动汽车性能仿真与控制策略研究[D].青岛:青岛大学, 2015.
[9]蔚兰, 岳燕, 刘启中, 等.电动汽车蓄电池充放电装置控制系统设计[J].电力电子技术, 2009, 43 (9) :69-71.