独立电驱动系统

独立电驱动系统（精选7篇）

独立电驱动系统 篇1

0 引言

从20世纪70年代开始, 多路输出开关变换器广泛应用于工业及军事设备的电子系统中, 特别是在需要电池供电的设备中, 通过采用多路电源供电可减少能耗。最初人们通过把几个独立的DC/DC变换器组装在一起获得多路输出电源, 但这种方式造成了电源成本及体积的增加, 并且引入了拍频干扰。此后, 多路输出技术引起了研究人员的广泛关注。以往的众多研究表明:由单电感实现的多路输出及PWM—PD (脉宽调制—脉冲延迟) 实现的多路输出都无法实现各路输出隔离, 且后者只能使变换器工作在不连续导通模态。此后, 单绕组实现多路输出技术利用同一个绕组实现多路输出变换器将磁性元件的数量减到最小, 但由于同步整流技术的应用, 使得其驱动电路设计变得较为严格。多绕组实现多路输出技术同样能实现各路隔离输出, 其中变压器耦合调节式多绕组由于其电路设计简单、成本低, 能实现主路输出的精确稳压, 适合辅路输出要求不高的场合, 虽然耦合电感调节式多绕组缓解了各路输出之间的交叉调节误差, 但是由于耦合电感的存在使得变换器存在结构比较复杂且成本上升的不足。加权电压调节式多绕组虽然在变换器整体的稳压精度有所提高, 但只是将误差在各支路上重新分配, 没有从根本上消除误差, 并且无法实现各路的相互隔离输出。其他各类后置调节式多绕组实现多路输出技术大多通过增加控制变量得到精确调节的各路电压, 但结构相对复杂, 成本较高, 并且部分元器件或部分电路的设计比较困难, 有些甚至还对输入电压的范围有一定要求[1,2,3]。

鉴于电动汽车电驱动系统对其辅助电源设计需求是主路输出±15 V, 要求精确稳压, 而其它路输出电压的纹波要求不高, 为此, 本研究采用结构简单的反激拓扑结构, 通过变压器耦合调节式多绕组实现多路输出的设计方案, 旨在满足设计需求的同时兼顾成本;变压器在绕制+15 V与-15 V两绕组时采用双股并绕方式实现两路输出电压的精确稳压, 同时使用Y电容对高频共模噪声进行抑制, 以满足噪声纹波的要求。

1 系统原理及PWM控制芯片简介

1.1 单端反激式变换器基本原理

单端反激式变换器基本原理图如图1所示。

其基本原理如下:

在开关管Q导通期间Ton=αTS (式中:α—开关管占空比, TS—开关管开关周期) , 电源电压Uin加到一次绕组N1上, 其电流直线上升, 磁通增加, 电感L1储能增加, 二次绕组N2的感应电动势eBF<0, 二极管D截止, 负载由电容C提供能量, C放电;在开关管Q关断期间Toff= (1-α) TS, N1绕组的电流转移到绕组N2上, 电源停止对变压器供电, 二次绕组N2电流和磁通从最大值减小, 感应电动势eBF>0, 使得二极管D导通, 将二次绕组N2中电流所代表的变压器磁能变为电能向负载R供电, 并使电容C充电[4,5]。

1.2 电流型PWM控制原理

电流型PWM控制系统框图如图2所示, 该系统采用电流内环电压外环的双闭环串级控制结构。

其控制原理如下:

输出电压Uo经反馈电路得到的反馈输出Ur与给定指令电压U1进行比较, 电压误差经电压调节器的输出Uc作为电流调节器的电压参考指令信号, 该信号与通过电阻采样并反映电流变化的信号Us进行比较, 输出占空比可调节的PWM脉冲信号, 使得输出电压Uo保持恒定[6]。

1.3 电流型PWM控制芯片TL2844B简介

TL2844B是工业级 (-40℃～85℃) 电流型PWM控制芯片, 它主要由:高频振荡、误差比较、电流取样比较、脉宽调制锁存、欠压锁定、过压保护等功能电路组成。

其内部结构框图和引脚图如图3所示。

引脚1 (COMP) —误差放大器补偿端;引脚2 (VFB) —接电压反馈信号;引脚3 (ISENSE) —接电流检测信号;引脚4 (RT/CT) —外接电阻RT及电容CT用来设置振荡器的频率;引脚5 (GND) —接地端;引脚6 (OUT-PUT) —推挽PWM输出端, 可提供大电流图腾柱输出;引脚7 (VCC) —接芯片工作电压;引脚8 (VREF) —提供5 V的基准电压

2 辅助电源主电路设计

2.1 辅助电源设计原理图

该辅助电源设计原理图如图4所示。

图4中, 高压直流电取自电动汽车动力电池组的输出, 经过单端反激变换器转换为15 V、±15 V、24 V输出, 分别为TL2844B芯片、运放、风扇与继电器供电, 还有4路输出为IGBT驱动供电, ±15 V输出是最重要且纹波要求较高的一路, 所以本研究对该路输出进行电压反馈。考虑到辅助电源的负载相对比较固定, 其他各路输出电压的质量要求不高, 所以从节约成本的角度出发, 本研究没有采用类似7815的二次稳压模块和附加的LC滤波器。

该辅助电源主要技术指标如表1所示。

2.2 高频变压器设计

根据变压器原副边电流情况, 单端反激变换器可以处于断续工作模式 (DCM) , 临界工作模式 (BCM) , 连续工作模式 (CCM) 。由于输入电压及负载的变化, 变换器可能在不同工作模式切换。考虑当变换器输入电压最小值为220 V且带满载的1/3时处于临界工作模式, 对其变压器主要参数确定如下:

根据系统相关的设定参数可以求得原边电感LP (单位为mH) , 如下式所示:

式中:Uin min—最低输入电压, V;Dmax—输出最大占空比;η—系统效率;Po max—最大输出功率, W;fS—开关频率, kHz。

变压器磁芯面积乘积AP计算值 (单位为mm4) 可由下式求得:

式中:Ae—磁芯的有效截面积, mm2;Aw—磁芯的窗口面积, mm2;ko—窗口的铜填充系数, 一般取0.4;kc—磁芯填充系数, 对铁氧体磁芯取1;Bm—变压器工作磁密T, 且Bm0.5Bsat, Bsat—磁芯的饱和磁密T。

对于这种8路输出的高频变压器, 由于绕组比较多, 在选择磁芯时一般AP比计算值大很多, 这样方便变压器绕制, 同时变压器的散热比较好, 温升问题也较小。

原边匝数NP可由下式求得:

计算气隙l1 (单位:mm) 可由下式求得:

值得注意的是计算气隙l1表示近似值, 需要进一步计算得修正气隙l2 (单位:mm) , 如下式所示:

式中:le—选择磁芯数据里的实效磁路长度;μ—磁芯材质表里查到的初始磁导率, 但要考虑修正气隙的合理性, 既不能太小, 小于0.2 mm就很难实现, 也不能太大, 太大就会使漏感问题很严重, 一般会控制这个气隙在0.8 mm以内。

主反馈输出绕组的匝数NS可由下式求得:

式中:n—NP与NS的比值, 它的计算取值与系统采用的功率器件最大耐压值及系统最大输入电压相关, 此处就不详细阐述。但由于考虑到原边与副边导线尺寸相差太大会造成变压器线圈绕制工艺问题, 一般n最大为10∶1, 最小为1∶10。

其他输出绕组匝数NK均可由输出电压比得到, 如下式所示:

式中:UK, NK—所求输出绕组的电压和匝数。

2.3 漏感吸收电路

在反激变换器中, 高频变压器由于防止磁芯饱和的气隙存在, 必然会引起漏感, 在开关管关断时, 变压器漏感与开关管及变压器的寄生电容之间的谐振会在开关管两端产生很大的尖峰电压, 容易击穿开关管。在不计成本追求效率的情况下, 采用有源无损的瞬态电压抑制器TVS保护开关管抑制漏感尖峰电压, 笔者建议采用低成本的RCD无源有损箝位电路保护开关管[7,8,9]。

RCD箝位电路参数的选取很重要, 系统负载发生变化时箝位电压会随之变化, 若R、C参数选择合适, 不仅能抑制开关管的关断尖峰电压, 而且箝位电阻R的损耗较低;若R、C参数选择不合适, 不仅关断时尖峰电压较大易击穿开关管, 而且箝位电阻R会消耗变压器励磁电感能量, 从而降低整个电源系统的效率。箝位电路的参数确定如下:

RCD电路箝位电压Vclamp可由下式确定:

式中:VDSS—MOS管的最大反向耐压, Vin max—最大输入电压。

箝位电阻R19可由下式确定:

式中:VOR—反射电压;LS—高频变压器的原边漏感, mH;IPK—原边绕组或开关管的最大电流。

箝位电容C17 (单位:μF) 由式 (10) 确定:

3 控制电路设计

3.1 控制芯片TL2844B的启动及正常工作

TL2844B第7脚Vcc为其工作电源, 其启动电压是16 V, 关闭阈值为10 V。

电池的直流高压分为两路:一路经变压器初级绕组直接加至MOS管的漏极;另一路经启动电阻降压给TL2844B第7脚Vcc并联的电容C18充电, 当Vcc>16 V时芯片立即启动工作, 此时芯片需要的启动电流<0.5 mA (启动电阻应选择合适值) , 同时变压器次级馈电绕组可能由于系统逐渐稳定在10 ms后才感应输出到Vcc供给TL2844B, 以保持芯片的正常工作, 所以当启动电阻确定后, C18电容值需要合适选择。本研究在TL2844B内部的第7脚输入端设有34 V的稳压二极管, 用于保证其内部电路绝对工作在34 V以下, 防止高压可能带来的损害[10]。

此外, TL2844B内第7脚Vcc具有欠压锁定保护的作用, 当电路由于某种原因导致电压下降时, 次级馈电绕组感应输出到第7脚Vcc也会下降, 当低至10 V以下时, 芯片将停止工作。在系统过载或输出短路时, 两个并联电阻R14、R15能滤除负载绕组漏感引起的初始尖峰电压 (因为起始的尖峰部分整流就足够给7脚供电的电压) , 使得Vcc电压掉落到欠压保护点达到打嗝保护目的 (此外, C18电容值的选择对打嗝保护也会有影响) 。

3.2 电压反馈电路设计

电压反馈电路通过电阻R1、R2对+15 V的输出电压进行分压, 将R2得到的采样电压与TL431的参考端2.5 V进行比较。若采样电压小于2.5 V (或相等) , 则TL431未工作, 阴极电流很小 (小于1 mA) , 此时流过PS2501光耦 (非线性光耦、高速开关) 二极管的电流很小, 光敏晶体管不导通, TL2844B的第1脚COMP为高电位, 约为5.8 V (经过两个二极管压降再通过电阻分压得到的电压约为1.8 V, 但由于TL2844B芯片内部有1 V稳压管, 电流感应比较器反相输入端为1 V, 其输出R为低电平) 。或门输出保持原有状态 (当S为高电平时, 无论R是何状态, MOS管此时关断, 即R对或门的输出无影响, 当S转为低电平, RS触发器保持原有状态) , 从而输出以最大占空比D进行输出。

当输出电压因某种原因偏高, 则采样电压大于2.5 V, 流过TL431的阴极电流增大, 流过光耦二极管的电流增加, 光耦二极管导通发光, 光敏晶体管导通, 其输出R为高电平。在开关周期内, S为高电平表示开关管关断, 输出R对或门输出无影响, 若S为低电平, RS触发器输出高电平, 表示无论开关管在什么状态, 或门输出为高电平, 开关管关断, 输出占空比D下降, 导致输出电压降低。

3.3 电流反馈电路设计

在电流控制型DC/DC变换器中, 由于内环采用了直接峰值电流控制技术, 可以及时准确地检测出变压器以及开关管中的瞬态电流, 从而形成了逐个电流脉冲检测电路。只要研究者给定限制参考电流, 就可以准确地限制流过开关管和变压器中的最大电流, 从而在输出过载或短路时保护开关管和变压器, 同时有效克服因输入电压的浪涌产生很大的尖峰电流而损害功率开关管。

开关管导通时, 其流过的电流逐渐增大, 并在由R17、R18并联组成的电流检测电阻Rc上产生压降, 该电压与电流比较器的另一端进行比较, 当这电压达到一定值时, 锁存器复位, 开关管截止;正常运行时, 检测电阻上的峰值电压由误差放大器控制。

原边检测电流I由下式确定:

式中:Ue—电压误差放大器的输出电压。

TL2844B的内部电流感应比较器反向输入端钳位为lV, 因此最大峰值电流限制为I=1 Rc。本研究设计了由R7、C20组成的滤波电路, 是为了滤除开关管导通时锯齿波的前端小尖峰。为了防止误控, C20电容值不能大, 否则让正常的锯齿波衰减导致电流峰值失控爆管, 其时间常数通常近似等于电流尖峰持续时间, 约为几百纳秒。此处的R7、C20分别是1 kΩ和1 nF。

3.4 振荡频率的设定

电源的工作频率可由TL2844B的数据手册中查到, 该芯片PWM输出的开关频率fS是振荡器频率fC的一半。

若时间电阻R5小于等于5 kΩ时, 振荡频率fC由下式确定:

若时间电阻R5大于5 kΩ时, 振荡频率fC由下式确定:

式中:C21—充电电容。

而开关频率fS=0.5fC, 开关频率直接影响高频变压器体积的大小, 但太大又会增大开关损耗, 一般取50 kHz左右。为此, 开关频率设定为:fS=0.5fC=43 k Hz, R5和C21的取值为:R5=20 kΩ, C21=1 nF。

4 输出整流电路及高频噪声抑制方法

4.1 输出整流电路

在每一路输出都是由快恢复整流二极管和滤波电容 (大容值电解电容滤低频和小贴片电容滤高频) 构成。在满足系统负载供电性能需求度前提下, 从节约成本角度考虑, 本研究方法中的各路输出没附加LC滤波器。

4.2 高频噪声抑制方法

引起输出高频噪声的原因较多, 所以降低高频噪声的方法各异, 主要采用的方法为: (1) 在布板方面, 尽可能缩小高频环路面积, 尽可能减小布板时因走线不合理所引起的分布参数对高频噪声的影响; (2) 关键元器件选择时需要关注的一些参数, 如电解电容的ESR、ESL, 开关MOSFET管的门极电荷、反向恢复电荷, 整流二极管的寄生电容、反向恢复时间等; (3) 变压器绕制方式对变压器分布参数有不同的影响, 低压输入时可以只需考虑漏感的影响, 但高压输入时必须考虑分布电容的影响[11]。

当然, 除了前面从源头减小高频噪声的方法外, 还可以采用外加的高频噪声抑制手段, 即: (1) 在MOS管漏源极和整流二极管两端加合理的RC吸收电路; (2) 在整流二极管上串磁珠; (3) 增大MOS管的驱动电阻; (4) 在输入侧加X电容减小差模噪声; (5) 在一、二次侧间加Y电容, 并尝试改变Y电容的位置及参数值以达到较好地减少共模噪声。

相比于差模干扰, 共模干扰的幅度大、频率高, 可以通过电源线形成辐射, 所以干扰较大。该设计在一、二次侧间加合适的Y电容CY1和CY2, 抑制高频噪声, 减少高频振荡和降低噪声峰峰值。

设计的辅助电源系统在整个输入电压范围内带满载时, +15 V输出的最大噪声峰峰值如图5所示 (左图是无Y电容方案, 右图是有Y电容方案) 。

-15 V输出的最大噪声峰峰值如图6所示 (左图是无Y电容方案, 右图是有Y电容方案) 。

5 结束语

在满足电动汽车电驱动系统辅助电源设计需求的同时, 兼顾系统成本, 本研究采用了单端反激多路输出的辅助电源设计方案达到了最初的设计目的, 并给出详细的设计过程。

经系统实验性能测试, 结果表明, 本研究所设计的辅助电源具有结构简单、性能良好的技术优势, 实现了在输入电压宽范围变化时系统多路电压的稳定输出;所采用的RCD电路既能保护开关管又能保证系统的效率, 同时, 还通过一、二次侧间加合适的Y电容抑制了共模噪声。目前, 该方案可以直接应用于电动汽车的电驱动系统。

参考文献

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独立电驱动系统 篇2

电动车辆新型独立驱动系统设计与参数匹配

为了弥补现有轮边驱动电动车辆驱动系统的缺陷,设计了一种新型双电机独立驱动系统.该系统采用两台永磁同步电机作为动力源,依靠两套减速齿轮组分别进行减速,用短半轴来带动车轮旋转.在系统构型设计的.基础上,根据车辆动力学理论,进行了包括电动机、减速器和电池在内的动力系统参数匹配,并进行了整车性能的仿真分析.仿真结果满足指标要求,证明了匹配方法的正确性.该驱动方案和匹配方法为新型动力系统开发提供了一定借鉴.

作 者：祁炳楠 张利鹏 QI Bing-nan ZHANG Li-peng  作者单位：祁炳楠,QI Bing-nan(聊城大学,汽车与交通工程学院,聊城,252059)

张利鹏,ZHANG Li-peng(北京理工大学,机械与车辆工程学院,北京,100081;聊城大学,汽车与交通工程学院,聊城,252059)

刊 名：汽车科技 英文刊名：AUTOMOBILE SCIENCE & TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(2) 分类号：U469.72 关键词：电动车辆   车轮独立驱动系统   构型设计   参数匹配  

独立电驱动系统 篇3

本文首先采用有限状态机理论针对HEDS进行建模与分析, 进而基于多变量模糊控制对控制算法进行设计, 提取关键控制规则进行优化, 最后通过Matlab系统仿真,对所提出的控制方案进行了仿真验证。

1 HEDS系统建模

一个典型的HEDS由发动机、 耦合器、 电动机、 逆变器、动力电池组等组成。 电动机作为系统中的机械功率输出装置, 通过逆变器来连接直流母线, 电机控制器实时地通过变频控制来调节电动机输出功率、发动机燃烧燃油, 以此带动小型永磁同步发电机发电, 与电池共同组成混合动力能量源, 为电动机提供电能供应。 为了对HEDS进行数学描述, 系统根据不同的控制决策在不同的工作模式之间进行实时切换。

为了对控制算法进行研究, 需要对每种动力部件的数学模型进行进一步的详细描述。 动力电池组是一个复杂的非线性时变系统, 为了避免模型过于复杂, 忽略温度和使用寿命对电池特性的影响,采用简化的内阻等效模型, 将电池组视为一个包含可变内阻的电压源, 电池组的输出为端电压与端电流。 发动机建模采用稳态实验数据加一阶延迟修正的双PI控制模型,其中,第一个P控制环表示发动机的输出功率调节,控制器根据系统需求功率和发动机实际功率调整发动机目标工作转速;第二个PI控制环为发动机的力矩控制, 控制器根据发动机目标转速与实际转速之差控制发动机的工作力矩,发动机与电池组的数学模型如式(1)~式(4)所示。

其中,Te为发动机力矩,Tm为电机力矩,f为延迟函数,τ为时间常数,坠t为传动效率,is为电机传动比,Tr为发动机负载力矩,Pre为需求功率,Pe为发动机实际输出功率,χne为发动机转速控制信号,ζTe为发动机转速控制信号,fPI与 λPI为PI控制函数,Ubat和Ibat分别为动力电池组的端电压与输出电流,Rn为内阻,Vbat为电池组开路电压,ξbc为电池组的库伦效率,Pbat为电池组输出功率。

考虑到模型的动态特性, 电池组的开路电压Vbat与内阻Rn都是与电池组当前的电荷状态So C (State of Charge ) 有关的变量, So C采用电流积分算法法进行估计:

其中,Q为电池组初始容量,Qmax为电池组最大容量,Kυ为电池衰老对So C影响的修正系数。

2 模糊控制算法

基于上述模型对控制策略进行设计与优化,HEDS控制的核心问题在于使整个系统实现工作效率需求的同时协调控制多个工作单元,从而使效率达到最优。 工作效率分两个层次:(1) 单个工作单元自身的效率最优,例如早期的发动机自身效率达到最优曲线控制算法等,这一类控制思路虽然简单有效,但个体的最优不等于整体的最优; (2)通过个体单元之间的协同控制,实现整体的最优,即基于系统优化的控制策略。 为了实现上述系统效率最优控制, 同时使系统可以体现出良好的工作效果, 必须通过模糊控制算法来实现HEDS的逻辑控制。模糊逻辑结构采用2 输入1 输出的T-S型结构,首先将电池So C与负载功率作为模糊输入进行模糊化处理, 进而输入到T-S模糊控制器中,模糊输出为发动机的目标功率, 通过模糊规则来决定系统的模糊输出, 输入与输出的隶属度函数如图1 所示。 解模糊的过程采用重心法,模糊运算采用Zadeh算法,如式(6)所示。

其中,J与Q表示隶属度函数,x表示触发隶属度规则的模糊变量。

仿真过程采用美国US06 工况作为速度运行工况,结合上述模糊隶属度函数设计HEDS模糊控制规则。 系统中电动机的输出功率由综合控制器根据驾驶员踏板信号决定,因此模糊控制算法主要解决了电动机的功率在发动机发电机组与电池组之间的合理分配。 模糊规则的主要设计思路是在满足系统功率需求的前提下,负载功率越高则发动机输出功率也越高;负载功率越低则越倾向于发动机不输出功率。 当电池组So C越低时发动机输出功率越高;电池组So C越高时,则发动机输出功率越低。 列举部分模糊规则如下:

其中, K1, K2, … Kn为n条模糊控制规则的输出系数:

上述模糊控制规则反应了输入与输出的模糊逻辑对应关系,在建立的过程中依靠模拟人工智能来体现混合动力系统的设计经验。 显然这样的控制算法虽然具有智能性, 但却无法实现效率的最优, 因此有必要对模糊算法进行进一步的优化。 通常对模糊的优化主要分为两种, 一种是对隶属度函数进行优化, 另一种是对模糊规则进行优化, 本文采用第二种思路, 即对模糊规则进行优化。 每条模糊规则中均含有一个待定系数Ki, Ki的选取对于发动机发电机组与电池组的功率分配起着直接作用。 对模糊控制算法建立优化模型,因为每一个Ki对应着每一条模糊决策下的发动机输出功率,通过查表最优曲线则可以得到不同的发动机效率。 因此可以将系统效率写成关于Ki的函数,同时将优化目标函数定为系统效率的倒数,即可以得到优化目标函数的表达式如式为:

约束条件为:

其中, So C_Low与So C_High为电池组So C的下限与上限,Pe_max为发动机最大功率,Pm为电动机功率,Pm_max与Pm_min为电动机峰值功率与最低功率,ξm、 ξe与 ξbat为电动机效率、发动机效率与电池组效率。

3 Matlab仿真分析

为了对所提出的模糊控制策略及其优化方法的正确性和有效性进行验证, 对建立的模型及速度工况在Matlab中进行系统仿真, 仿真过程采用固定步长0 . 01 s 。仿真结果如图2 所示。 可以看出电池组的输出电流始终控制在-100 A~+200 A区域内的电池组效率较高, 同时较低的电池充放电电流有助于提高电池使用寿命。 仿真结果同时表明, 发动机功率在低功率时处于关闭状态,当发动机开启时则大部分时间处于中高功率区间,避免了低功率工作状态,有助于控制降低发动机排放。

在整个仿真工况中随机抽取18 个观测点, 与未优化前的系统效率进行对比,结果如图3 所示。 可以看出未优化前平均效率为75.8% ,经过优化后系统效率有了明显提高, 平均效率达到81.4% , 提高了5.6% , 表明所设计的模糊控制算法及其优化方法合理有效。

本文建立了混合动力电驱动系统的数学模型, 并基于该模型进一步提出了多变量模糊控制算法,进而对模糊规则进行了优化。 Matlab仿真表明所设计的模糊控制算法使混合动力系统实现了良好的控制效果,工作效率有明显改善,优化之后的混合动力电驱动系统效率较优化之前提高了5.6%。

参考文献

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独立电驱动系统 篇4

随着能源危机、环境问题的日趋严重, 节能环保的电动车日益受到人们的青睐。相比于传统燃油汽车和中置式电机驱动的电动汽车, 多轮独立驱动电动车取消了发动机与传动系, 对于提高能源利用率, 缓解噪声与振动的问题, 增强汽车主动安全与被动安全性能具有较大的优势。多轮独立驱动的电动车在转弯或者不平路面行驶时, 需要采用电控方式控制各个车轮的驱动力矩分配, 以实现电子差速和转矩协调功能。因此, 两轮独立驱动电动车驱动控制系统的研究具有重要的应用价值[1]。

本文构建在两轮独立驱动电动车动力学模型的基础上, 深入分析了以汽车稳定性为控制目标, 采用模糊控制策略, 基于横摆力矩的驱动控制系统;并在理论研究的基础上, 在MATLAB/Simulink环境下, 结合模糊控制工具箱, 建立了整车转矩协调控制系统的仿真模型, 并对其输出波形进行了分析研究, 验证了控制系统的有效性。

1、整车动力学模型的建立

整车动力学模型是整个系统研究的基础, 研究汽车运行特性时, 需要以地面作为固定参考坐标系[2], 如图1所示, 以X、Y、Z定义地面惯性坐标系, 定义转向行驶的车辆质心与x、y、z坐标系的原点重合, x轴方向是车辆纵向速度的方向, y轴方向是横向速度的方向, z轴垂直于x、y平面向上。x轴与X轴的夹角为车身的航向角y, 即两坐标系的夹角y, 则绕z轴的方向上的横摆角速度g=y&。

假设将转角输入直接作用于车轮, 即忽略转向系统;车辆在平坦路面行驶, 即忽略z轴方向上的运动。包括悬架系统在内的车辆结构是刚性的, 即不考虑汽车绕x、y轴的转动, 建立包括三个车身自由度:纵向、横向、横摆, 四个车轮的转向自由度的七自由度整车动力学模型, 如图1所示。

构建了汽车纵向、横向和横摆运动动力学方程得:

纵向运动动力学方程:

横向运动动力学方程:

横摆运动动力学方程:

式中:m—汽车的总质量;xv、vy—汽车的纵向、侧向速度;a、b—质心到前轴、后轴的距离;Fxi (i=fl, f r, r l, rr) —四个车轮受到的纵向力;Fyi (i=fl, f r, r l, rr) —四个车轮受到侧向力;b、g—车辆的质心侧偏角和横摆角速度Iz—车辆绕Z轴的转动惯量;w—车辆的宽度。

2、整车驱动控制系统的设计

整车驱动控制系统基于汽车稳定性的控制目标, 将横摆角速度和质心侧偏角作为目标参数, 通过二自由度的车辆模型, 完成对控制目标参数期望值的计算, 通过质心侧偏角观测器与整车模型反馈得到目标参数的实际值, 以目标参数的误差值为输入量, 基于模糊控制输出汽车所需的横摆力矩, 结合电子油门踏板输入转矩期望值, 实现车轮驱动力矩的分配。整个控制系统 (如图2所示) 分为三个部分:控制目标参数的制定、基于模糊控制的横摆力矩的控制和转矩分配模块。

2.1 系统控制目标参数的制定

汽车动力学稳定性包括两个方面:轨迹保持问题和汽车的稳定性问题。轨迹保持即汽车能够按照预设的轨迹运行, 通常用质心侧偏角来评价。汽车的稳定性即汽车不发生侧滑、激转, 通常用横摆角速度的来评价。当质心侧偏角较大时, 根据b-method理论, 轮胎的侧向力和车身的横摆力矩都趋于稳定值如图 (3) 所示, 轮胎处于非线性状态, 改变轮胎转角, 已经不能有效的控制车辆的转向。当质心侧偏角较小时, 汽车稳定性可以用前后轮侧偏角的差值来描述, 当前轮侧偏角大于后后轮侧偏角时, 汽车为不足转向, 反之则为过多转向[3]。因此, 基于操纵稳定性的整车控制系统应当将横摆角速度和质心侧偏角作为系统控制目标参数。

2.1.1 横摆角速度期望值与实际值的制定

根据汽车线性二自由度汽车动力学方程:

当纵向速度恒定时, 即v&x=0、g&=0时, 可得横摆角速度稳定时的期望值, 用公式表示为:

综上分析, 横摆角速度的期望值应该表示为:

在汽车实际运行中, 横摆角速度可以通过传感器进行实时测量获得, 根据图2可以看出, 横摆角速度的实际值可以整车模型反馈获得。

2.1.2 质心侧偏角期望值与实际值的制定

汽车的运动轨迹是用质心侧偏角来评价的, 在运行中, 偏离预设轨迹, 汽车将失去稳定性, 因此应尽可以能减小质心侧偏角, 使汽车按照预设轨迹运行, 故将质心侧偏角的期望值设置为0, 即db=0。

在汽车实际运行中, 横摆角速度可以直接获得, 而质心侧偏角无法直接测量, 本文通过质心侧偏角状态空间观测器对其进行估算, 得到实际值, 从而得到质心侧偏角的误差, 输入到横摆力矩控制模块。根据整车七自由度的整车模型与轮胎侧偏特性分析, 质心侧偏角的状态空间方程观测器可表示为[4]:

2.2 基于模糊控制的横摆力矩的控制

基于模糊控制的横摆力矩的控制模块是以横摆角速度和质心侧偏角的误差e (g) 、e (b) 为控制变量, 通过模糊推理, 得到保持汽车稳定行驶所需要的横摆力矩, 整个模块主要包括物理量的模糊化、模糊规则的制定以及模糊量的清晰化三个部分。

模糊控制器是按照模糊规则进行模糊推理的, 模糊规则是以模糊语言的形式描述操作人的经验, 本文设计的模糊控制器的模糊规则共25条如表1所示, 模糊推理方式采用Mamdani直接推理算法。模糊控制的输出Mz1应为有确定值的清晰量, 因此, 需要将模糊量转化为清晰量输出, 本文采用重心法, 每条模糊规则对应的权重分配如表 (1) 所示。经过清晰化的横摆力矩是在模糊集上论域的值, 转化为实际值要乘以相应的比例因子, 根据仿真实验数据将比例因子确定为200, 因此, 实际值应为200Mz1。

在实际中, 当车轮驱动力大于地面附着力时, 汽车会出现车轮滑转的现象, 因此, 汽车所需要的横摆力矩需要考虑地面附着力约束。因此, 基于模糊控制制定的横摆力矩最大值应为:

当模糊控制输出的横摆力矩大于地面能提供的横摆力矩时需要限制为Mmax, 否则不起作用, 即:

2.3 驱动力矩的分配

驱动力矩分配层是根据油门踏板输入的期望转矩dT以及横摆力矩制定模块输出的转矩Mz, 进行转矩分配。驱动力矩一方面要满足油门踏板预定期望值, 另一方面要满足整车力矩平衡[5], 即:要满足公式 (10) 和 (11) :

3、两轮独立驱动控制系统的仿真分析

为了验证控制系统的有效性, 需要对两轮独立驱动控制系统进行仿真分析, 以某汽车为例 (具体参数如表2所示) , 分析在前轮角阶跃输入工况下, 系统目标参数的输出波形。根据美国ESV实验标准:汽车先以直线行驶, 达到实验车速 (40km/h及110km/h) 后, 突然以不小不小于500°/s的角速度 (如图7所示) 转动方向盘, 方向盘转角输入为0.1rad保持不变, 油门也不变[6]。

从图8可以看出, 汽车在1s时前轮角阶跃输入, 未控制的车辆在1.8s时, 横摆角速度达到峰值0.3rad/s, 在3.2s时达到稳态0.27rad/s, 质心侧偏角在2s时达到最大值0.072rad, 2.8s时趋于稳定为0.07rad。施加横摆力矩后, 横摆角速度波形的上升时间和峰值时间明显缩短, 响应波动较小, 在2s趋于稳态, 稳态误差较小, 质心侧偏角2s达到稳态约为0.035rad。显然, 在汽车低速运行时, 驱动力矩分配控制子系统控制时横摆角速度响应速度快, 能够很好的跟踪期望值, 质心在侧偏角控制在很小的范围内, 证明系统在汽车低速急转弯时是有效的。

从图9可以看出, 汽车在高速急转弯时, 未控制的车辆1.7s时, 横摆角速度达到峰值0.28rad/s, 在3s时趋于稳态0.2rad/s, 质心侧偏角在2.2s时达到最大值0.11rad, 2.8s时趋于稳定值为0.95rad, 施加横摆力矩后, 横摆角速度在1.6s时达到峰值0.17rad/s, 在2.2s波动较小, 趋于稳态, 在3s时, 基本与期望值重合, 质心侧偏角2s达到稳态约为0.5rad。据此可以看出, 整车控制系统能在高速运行时也能有效的控制车辆的稳定运行。

4、结论

本文以两轮独立驱动的电动车为研究对象, 探讨了以横摆角速度和质心侧偏角的误差为控制变量, 基于横摆力矩控制的整车驱动控制系统。MATLAB/Simulink仿真分析表明有控制的车辆能够很好的跟踪期望值, 响应快、超调小, 有效的提高了汽车的操纵稳定性。

摘要：文章以两轮独立驱动的电动车为研究对象, 探讨了整车的驱动控制系统。系统以汽车稳定性为控制目标, 基于横摆力矩实现车轮驱动力矩的分配, 并在MATLAB环境下, 建立了整车驱动控制系统的仿真模型, 验证了控制系统的有效性。结果表明:基于横摆力矩的整车控制系统较好的跟踪目标参数, 能有效提高汽车操纵稳定性。

关键词：两轮独立驱动,横摆力矩,模糊控制

参考文献

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独立电驱动系统 篇5

关键词：电驱动系统,轮毂电动机,电动转向驱动桥,电控液压推力铰接,客车结构

近几年来,随着能源问题和环境问题的日渐突出,人们对客车节能环保的要求也在逐年提高。无污染,低能耗,高安全性将是未来客车的主要发展方向,以电动机代替传统内燃机作为客车主要动力来源是客车动力系统发展的必经之路。

1 电动客车对动力系统匹配的不同要求

目前国内外的一些较大型的客车生产企业已经生产出了纯电动客车产品,但仅仅只能进行示范性营运,其核心问题在于电池的比容量太小,客车的续航里程太短,绝大多数产品在一次完整的充电后最大行驶里程不超过200公里,这样就极大地限制了客车运营半径,更为重要的是电池的比容量提高是非常困难的,因此在相当长的过渡期内,混合动力是一个绝好的解决办法。

混合动力客车有并联式混合,有串联式混合,但是大都安装有两套运动独立但控制集成的动力系统,在不同的工况下使用不同的动力输出,从而达到节能减排,降低运营成本的目的。众所周知,内燃机在不同的工况下工作时,经济性和排放的差别是很大的,尤其是在怠速及低转速工况,燃耗很高且排放不好。所以,车辆在启动或者低速行驶时,可由电动机驱动,当车速上升到一定范围时内燃机启动运转,为汽车提供动力并向蓄电池充电。当车辆在制动的过程中利用传动系统的惯性反拖电动机,使其在控制系统的调节下向蓄电池反向充电,这样也能在一定程度上降低燃耗而降低运营成本。

城市公共客车在实际的使用过程中有载重量大,启动换挡频繁,最高车速相对不高的特点,其对动力系统的要求是能够提供足够大的转矩以便于高载荷时的频繁启动和加速;景区游览客车在实际使用过程中,具有载荷较高,最高车速高,但是启功及换挡频率稍低的特点,它对动力系统的要求是有较高的比功率和后备功率以便于有较强的高速行驶性能和爬坡能力。

目前电动客车的电动机由直流电动机向交流电动机过度是最宏观的趋势,因为交流电动机的耐用性,高速性能,都是直流电动机无法替代的。将交流电动机集成到轮毂中,通过改变磁铁的磁性强弱、线圈的结构能在一定程度上提高电动机的功率或者转矩,使得公共客车电机高转矩,旅游客车电机高功率。现在车用交流电动机的功率还只能达到80kW左右,对于动辄超过20吨的大型客车而言显然是不够的。但是随着导磁材料的性能提高,线圈加工精度的增加,功率的提升应该不是问题。

2 电驱动系统对客车车身结构布局的影响

目前,在电动客车上使用的电驱动系统主要有轮毂式电动机,电动转向驱动桥,电控液压推力铰接等电驱动系统,它们影响客车车身的结构布局主要体现在以下几个方面。

2.1 轮毂电动机对客车车身地板高度的影响

车辆的地板高度是客车的一个重要技术参数,这个参数不仅关系到客车的整体车厢高度,还关系到车辆在空载和满载时的重心高度差,因而对车辆的行驶稳定性是及其重要的。尤其是城市公共客车,它主要行驶在良好的城市道路上,不需要很大的接近角和离去角,但因站点距离较近,乘客上下车频繁,因而要求地板的高度低,以降低第一级踏板的高度,便于乘客上下车。

目前的城市公共客车已经广泛采用低地板的设计思想,一级踏板的离地间隙在250mm到380mm左右,主地板高度在400mm到800mm之间,在和站台离地高度相配合的情况下基本能够实现乘客一步上车,但是由于发动机后置,传动轴、差速器及半轴的存在使得车辆从后轮起到车尾间的副地板高度无法再下降,副地板离地高度超过800mm甚至1000mm,使得乘坐在车辆后部的乘客上下车不便。车辆后部空间剩余十分有限,但是轮毂里的空间却没有得到充分利用。

轮毂式驱动电动机就是在这样的背景下应运而生的,它的壳体、逆变器、电枢轴、定子、转子都被安装在驱动轮的轮毂中。其中壳体、定子和轮毂被集成在一体作为旋转部分,转子和电枢轴与车身结构固定在一起,定子和转子之间的相对运动充当了驱动轮和车身之间的转动。由于两侧驱动轮之间没有共同的动力来源,且电动机可以通过电子控制实现同矩不同速的相对运动,因而完全可以代替现在广泛使用的机械式差速器。省略掉差速器和半轴可以取消驱动桥,在车身强度合适的情况下甚至还可以取消大梁,把车身设计为全承载式从而进一步降低地板高度,并出现整体式地板使地板面积利用率增加。

总之,轮毂电动机的出现将使城市公共客车地板再降低,使地板面积利用率的增加成为可能。

2.2 电动转向驱动系统对客车驱动转向形式的影响

对于一般的客车,不论是承载式车身结构还是非承载式车身结构,转向轴的承载极限一般在6.5吨之内,配合带有助力的循环球式转向器或者齿轮齿条式转向器已经可以达到转向轻便的效果,但是这仅仅是在驾驶员操作力度上的改进。由于现有的转向轴结构,决定了前轴在仅作为转向轴的情况下理论转向角度不能超过60°,作为转向驱动轴的情况下理论转向角不能超过45°,这就意味着车辆的最小转弯半径很难控制在10米之内。在车辆正常行驶的过程中,这一点并没有影响到操作的便利性,但是一旦车辆需要在狭小的空间内转向或者调头时,驾驶员就会有频繁的左右转动方向盘到行程尽头的情况和频繁挂进退挡的情况,这样会极大地消耗驾驶员的精力,更重要的是极端条件下还会有无法转过弯的情况。

这样的问题将会在电动转向驱动桥的运用后而迎刃而解。电动转向驱动桥具有现在机械式转向驱动桥的绝大多数特性,同时还具备了使车辆部分横向平移运动的能力。由于两侧的转向轮没有直接的钢性杆件连接,因而转向轮的转向角可以超过60°,从而实现了横向移动,两侧转向轮的转向角度同步是通过两侧转向电动机的同步联动得到的。在计算机的控制下,转向运动发生之前,计算机从车速传感器得到车速的模拟信号,经过数模转换器以数字信号的形式进入计算机,计算机储存特定一段时间内的数字信号并对其进行分析,从驾驶员转动转向盘的一瞬间起,计算机根据转向盘被转动的角速度和角度分析两侧前轴应该相对车身转动的角度和速度,再向两侧转向电动机发出不断修正的转向速度和转向角度,从而实现两侧转向轴的联动转向运动。电动转向驱动桥甚至还能够实现不同车速下的不同转向比,低速时转向比大,高速时转向比小,这样做避免了高速转向时驾驶员交手动作的发生,行驶安全性得到提高。在被动安全性方面,由于取消了转向盘的传动杆件,因而在车辆发生碰撞的过程中,转向盘能进行轴向的溃缩,在安全带和气囊的共同保护下,最大程度地保护了驾驶员的头部、颈部和胸腔。

总之,电动转向驱动桥将极大地提高车辆的行驶灵活性、操作稳定性和车辆的被动安全性。

2.3 电控液压推力铰接系统对铰接客车的影响

铰接客车(ARTICULATED BUS)是客车里比较特殊的一种车型,它具有容量大、经济性好的优点,因而被广泛地应用在客流量大的城市公交系统里。铰接式客车车身长度在14米到18米之间,绝大多数是3轴设计,传统的铰接式客车一般采用发动机前置或中置,中轴驱动后轴从动的布局。前置发动机的车型具有散热好的优点,但是有传动轴的存在,因而主车底板高度不能降低,无法实现低地板化。中置发动机的车型通过采用卧式发动机的方法解决了地板高度问题,但是中置发动机的散热和润滑问题解决不了,可靠性不高。

80年代中期之后,各厂家开始设计后置发动机后轴驱动的铰接客车,电控液压推力铰接系统就是在这样的背景下诞生的。电控液压推力铰接如附图所示。

它的出现从根本上解决了低地板和动力机构间的矛盾,并且它还是现阶段最有现实意义的电驱动系统之一。它在传统客车铰接结构的基础之上,增加了电控液压推力杆件和电子控制元件,电控系统通过前轴的转向角度位置传感器和速度传感器获得当前车速和转向轴的转向角度,综合分析并发出不断修正的液压油压力信号给两侧的推力杆件驱动泵,通过驱动泵的油压控制铰接的左右液压推杆推力方向和力量差,从而控制主车相对后车的铰接转向角度,能够完全达到与传统铰接客车相同的转向形式。不论在混合动力或者纯电动铰接客车上都离不开它,只要是副车能够提供动力,推力铰接就必不可少。

总之,电控液压推力铰接已经成功解决了后置铰接客车的铰接转向问题,它在轮毂式电动机成为真正的主流前是铰接客车的必备装备。

3 结束语

本文中提到的是电驱动系统中比较有代表性的几种系统,其中轮毂式电动机和电动转向驱动桥还处于研发设计阶段,还不能够满足商业化运营的要求,但可以肯定的是在不久的将来他们一定会应用到未来的客车设计生产中。电控液压推力铰接和前面两种系统不同,它有更实际的意义,因为它已经被广泛应用在了铰接客车上,完全达到了商业化运营的目的。总的来说,电驱动系统的不同型式将对未来客车结构布局产生深远的影响。

参考文献

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[8] www.虎伯拉(Hubner).COM

独立电驱动系统 篇6

关键词：风力发电机组,电伺服独立变桨,永磁同步电机,位置控制,模糊自适应PID

0引言

风能作为可再生的绿色能源,已经受到世界各国的普遍重视,成为了最具有大规模开发和商业化发展前景的新能源。变桨距控制技术是风力发电技术中的一项重要内容,通过控制动力系统调节桨叶迎风面与纵向旋转轴的夹角( 即桨距角) ,以改变桨叶的升力和阻力。相应的变桨距控制系统在风速低于额定风速时,其变桨控制器将桨叶的桨距角置于零度附近,不做变化,近似等同于定桨距调节; 在额定风速以上时,变桨距控制作用,调节桨叶桨距角,将输出功率限制在额定值附近; 在紧急故障时,调节桨距角使桨叶顺桨,降低风轮转速,减小对风力机负载的冲击,提高系统寿命。总之,变桨控制技术大大提高了整个风电发电系统的发电效率和电能质量[1,2]。据最新资料显示,Nordex公司的N90 - 2500 k W风电机组、GE公司的3. 6 MW风电机组、Repower公司的5 MW风电机组等都采用电动变桨系统。

电伺服独立变桨控制系统常采用位置、速度和电流三闭环的永磁同步电机( PMSM) 控制系统,其位置控制器直接影响系统的定位控制和位置跟踪性能。PMSM本身具有非线性、强耦合特性,对外部桨叶负载扰动和参数变化比较敏感,难以建立精确的数学模型。此外,变桨控制系统还同时面临着许多不确定的外部干扰因素,如风剪切、湍流、塔影等。在系统控制方面要求位置控制器在位置偏差偏大时能够快速跟踪,位置偏差偏小时能够平滑运行并精确定位。变桨控制系统的这些特点对控制器性能提出了较高的要求。

常规的PID很难满足变桨控制系统的快速动态响应、稳态运行平稳以及定位精度高等特性,且不受参数变化和外界扰动的影响。为了克服这一缺点,文献[3]采用模糊控制策略,提出将论域缩小,采用多层模糊控制器等,使输入输出特性趋于平缓,改善系统的稳态特性,优点是无需建立被控对象的数学模型,对被控对象的时滞、非线性和时变性具有较强的适应能力,对干扰后噪声具有很强的鲁棒性,但是其本身消除系统误差的性能比较差, 难以达到较高的控制精度; 文献[4]提出采用滑模模糊控制,虽然具有较强的抗参数扰动能力,但是无法消除抖动问题; 文献 [5]提出单神经元自适应PID控制,主要是在忽略PMSM非线性因素的情况下,采用线性控制策略控制PMSM,在一定程度上对负载扰动具有鲁棒性,但在很多情况下不能达到理想的暂态性能; 文献[6]采用模型参考自适应控制( MRAC) 策略,以参考模型的输出调整控制规律来适应控制过程中参数的变化、干扰等不确定因素,在一定程度上获得了较为满意的控制效果,但是当控制系统及控制目标发生较大程度的改变时,MRAC往往由于参考模型固定、无法调节,而导致系统控制性能的下降,甚至导致系统的不稳定[7]。

针对以上控制策略的不足,本文综合模糊控制和PI控制策略,设计一种基于模糊推理的自调整PID的电伺服变桨控制系统的位置控制器,它通过模糊规则推理与决策,在线自适应调整PID参数( 每次在线修改PID三个参数时只需模糊推理判断一次) ,不仅使变桨控制系统控制灵活、控制精度高、实时适应性强等优点,而且还能抑制各种非线性、参数时变等因素对变桨控制系统的影响,具有较强的鲁棒性。在独立变桨控制系统仿真平台基础上,搭建了电伺服独立变桨驱动控制系统的硬件平台,实验结果验证了电伺服独立驱动控制系统能够实现精确定位和快速跟踪。

1变桨距载荷计算和伺服电机选型

电伺服独立变桨系统由变桨控制器、伺服驱动器和备用电源系统组成,三个桨叶可实现独立变桨[8,9]。当电伺服变桨距系统上电后,伺服电机带动减速机的输出轴小齿轮旋转,而小齿轮与回转支承的内环相啮合,从而带动回转支承的内环与桨叶一起旋转,实现了桨距控制。

桨叶作为被控对象,是伺服闭环控制的一个环节,它直接关系到伺服电机的选型以及伺服控制策略的有效性,因此准确计算变桨距载荷,建立桨叶负荷模型对独立变桨系统的电伺服驱动控制器研究至关重要。同时只有确定风机变桨时桨叶所能承受的载荷,伺服电机、减速器相对应的功率、转矩和尺寸等参数才能被具体确定。

1.1变桨距载荷的计算

风力机的变桨距机构在工作状态下,作用于桨叶变距轴上的阻力矩主要包括: 桨叶本身质量离心力产生的惯性力矩Mc、空气动力作用在桨叶上产生的气动力矩Mz、桨叶绕其纵轴转动产生的惯性力矩Mm、桨叶重心偏离桨叶变距轴产生的重力矩Mg、弹性变形引起的力矩Me、由变桨机构各摩擦而产生的摩擦阻力矩Mf[10]。

( 1) 桨叶本身质量离心力产生的惯性力矩

风轮在工作时,旋转桨叶在自身质量的离心力作用下产生惯性力矩。假设在运动过程中不存在因为桨叶变形而对旋转桨叶产生阻力的弹性力矩,取长度距离为dr的桨叶微元为研究对象, 考虑根部为圆柱形及轮廓的存在,Mc表示为:

其中 ρb为玻璃钢桨叶材料密度; Ωr为风轮转速; β 为桨叶各截面的桨距角,J为转动惯量。

( 2) 空气动力作用在桨叶上产生的气动力矩

根据桨叶几何特性、风轮转速、风速和桨距角,利用叶素理论能够计算出桨叶上的载荷。但是由于气动力产生的力矩相对离心力引起的惯性力矩Mc较小,且气动力矩引起的力矩方向是使桨距角 β 增大的方向,为了简化运算,可忽略它[10]。

( 3) 桨叶绕其纵轴转动产生的惯性力矩

由于变桨系统为位置系统,要求具有快速响应速度,因此必须考虑Mm的影响。根据动力学,惯性力矩为:

其中Jb为桨叶纵轴转动惯量; 为桨叶最大变桨速度; t为桨叶变距速度从0变化到wpmax的最小加速时间。

( 4) 其它力矩

本文假设桨叶轴位于风轮旋转平面内,并且均匀通过各截面重心,则Mg= 0。同时不考虑桨叶变形问题,则Me= 0。

定义桨叶顺桨时产生的变桨力矩方向为正向,则开桨时产生的变桨力矩为负值。根据上述前面详细分析的作用于桨叶变距轴上的阻力矩和方向,变桨距驱动机构所承受的变桨驱动力矩表示为:

关桨时:

开桨时:

从安全角度出发, 取M关= Mc+ Mf+ Mm作为变桨机构的驱动力矩MP。依据2 MW风机桨叶的翼型参数和气动参数,计算出风机的变桨载荷,其与桨距角的变化曲线如图1所示。当桨叶从 关桨状态转变为开桨状态时,MP先从小变大,然后又逐渐变小,并在 β= 39( °) 时,MP_Max= 40 416 N·m,这也反应了由离心力引起的变桨力矩对桨叶变桨驱动力矩影响最大。

1.2伺服电机的选型

在风力发电机组出现紧急故障需要立即顺桨并停机时,原则上要求在机械部件允许的应力下,变桨系统能够在0. 8 s内从静止加速到最大速度10 ( °) /s。另外为了保证风力发电机组输出功率的稳定性以及精度性,要求变桨位置误差要求在0. 01 ( °) 以内,因此对于伺服电机的选型,首先考虑伺服电机的额定转矩及最大转矩,其次考虑伺服电机转动惯量小,响应速度快。在减速箱的齿轮比确定为1 800的前提下,根据紧急顺桨的变桨速度为10 ( °) / s,要求伺服电机最大转速为每分钟3 000转,因此考虑一定安全裕量,确定额定转速为每分钟2 000转,额定转矩为31. 8 N·m,最大转矩为187 N·m,额定功率为7. 5 k W的永磁同步电机作为电伺服变桨系统的伺服电机。

2电伺服独立变桨控制器的设计

考虑到风速的随机不可预测性及桨叶负荷的快速波动性,变桨控制系统要求动态响应快、稳态运行 平稳,因此PMSM采用基于转子磁场定向的矢量控制策略,满足制系统的动态响应快、精确定位和快速跟踪等硬性指标要求。本文设计的电伺服独立变桨驱动系统采用位置环、速度环、电流环三闭环控制,其控制如图2所示。当风机变桨时,变桨控制器给出桨距角给定 β*( 对应于伺服电机给定角度 θ*) ,与伺服电机位置反馈 θr进行负比较,作为位置调节器的输入,位置调节器的输出 ω*作为速度调节器的给定输入。速度给定与电机实际速度的负比较,经过速度调节器,输出iq*作为电流给定值; 电流给定值与实际的电流的负比较经过电流调节器,输出控制电压对三相逆变器的电压进行控制,实现对电流、转速和位置的控制[8]。其中电流环结合空间矢量脉宽调制技术,大大减少了转矩脉动,提高了动态响应的快速性和稳态运行的平稳性。

对电伺服独立变桨驱动控制器的设计,按照先内环后外环的原则,设计的控制器依次为电流控制器、速度控制器和位置控制器。考虑到电伺服独立变桨驱动控制系统的位置控制器需要具有很强的适应性: 在位置偏差较大时能够快速跟踪; 在位置较小时能够平滑运行并精确定位,无静态误差,有很强的抗干扰能力。 另外电伺服变桨驱动系统存在的某些不确定因素,如被控对象PMSM的非线性、强耦合和参数时变等特性,桨叶负载变化,外部干扰因素等,因此电伺服独立变桨驱动系统的位置控制器采用基于模糊推理的自调整PID控制策略,在线自适应调整PID参数 ( 即每次在线修改PID三个参数时只需模糊推理判断一次即可) ,如图2的虚线框部分所示。

模糊自适应PID控制器以桨距角偏差e和偏差变化率ec作为输入,利用模糊规则在线对PID参数调整,满足任意时刻对PID参数整定的要求。本文电伺服独立变桨驱动控制系统的位置控制器采用一种有效的模糊自调整方案,通过引入一个函数 αP( t) 作用于PID的参数KP和KI( KD= 0 ) ,使动态系统响应迅速、稳态运行无误差,该控制方案的简单在于每次在线修改PID参数时只需模糊推理判断一次。

其中KI0和KP0是经过常规调试后确定的PI参数的初始值; γP为比例增益的调整系数,γP∈( 1,1. 4) ; βP为积分时间的调整系数,βP∈( 0. 6,1) 。

αP( t) 的在线调整由模糊推理实现: 首先将位置偏差e和位置偏差率ec模糊化转换为输入量E和EC,其中隶属度函数采用高斯函数; 然后结合具体受控过程及实际调试经验,采用最大— 最小推理方法确定模糊推理规则,推理产生模糊变化量M,如表1所示,它反映 αP在动态过程中应具有的变化趋势的模糊决策; 最后通过重心法解模糊得到m( t) ,在线调整 αP。

其中 ηP为正常数,在线调整 αP的变化速度,一般取 ηP= 0. 1; αP( 0) = 1,αP( t) ∈( 0,1) 。

3电伺服独立变桨控制系统实验研究

7. 5 k W电伺服独立变桨控制系统由PLC控制器、PMSM、伺服驱动器、备用电池系统、减速箱、滑环和电气总开关等组成,位置控制器采用基于模糊推理的自调整PID位置控制策略设计。在实际风机变桨时,桨距角给定为25( °) ,桨叶在45( °) 和20( °) 之间进行变桨动作,电伺服独立变桨驱动系统稳态实验结果如图3所示。

在整个运动过程中,变桨平稳、无超调、具有良好的位置跟踪性能和一致性,如图3( a) 和( b) 所示,开始变桨时,变桨电机转速能够迅速达到每分钟2 000转,对应于桨叶转速为7( °) /s,加速度为15( °) /s2; 在快到达指定位置时,变桨电机转速迅速降为零; 在恒速过程中,变桨电机转速保持稳定,无超调,如图3 ( c) 所示。 图3( d) 为折算到电机侧的三个桨叶的实际扭矩,图3( e) 为三个桨叶的变桨电机PMSM的电流,其变化规律与仿真规律相吻合, 验证了电伺服控制策略以及控制器的正确性和有效性。总体上, 电伺服独立变桨系统运行稳定、精确定位和快速跟踪,满足大型风机变桨所需的响应速度和伺服精度。

4结束语

独立电驱动系统 篇7

电动汽车作为一种新型环保节能交通工具,日益受到人们的重视。驱动系统的主要功能是使电能转变为机械能,并通过传动系统将能量传递到车轮驱动车辆行驶,它对于合理使用有限的电池储能,提高汽车性能等有重要影响。评价电动汽车的驱动系统实质上主要就是对不同类型的电动机及其控制方式进行比较和分析。目前电动汽车驱动方式中令人瞩目的发展方向是研制大转矩电机,将电机直接安装在汽车的车轮上。这种轮式驱动方式对比于传统驱动方式,取消了离合器、变速器、差速器等机构,既消除了传动中的机械磨损与功率损耗,又减少了车辆体积和重量,因此在高性能的电动汽车中得到了应用。

本研究主要介绍轮式驱动控制系统及其保护电路。基于电动车电机的典型机械特性曲线,如图1所示。即在低速时为恒转矩特性,在高速时则为恒功率特性。因此,本研究样车采用轮毂式三相永磁无刷直流电机,它具有高转速、高功率因数、体积小、转子结构简单、运行稳定性好等优点。基于上述考虑,本研究构造一个基于TI公司数字信号处理器TMS320F2812的永磁无刷直流电机的电驱动系统。

1 电驱动系统的基本结构

基于TMS320F2812的电动汽车驱动系统,如图2所示。主要由3个模块组成:逆变器及驱动电路,传感器、保护信号及接口电路,信号处理电路。其中数字信号处理器TMS320F2812是整个电动汽车电驱动系统的核心。

尽管电驱动系统非常复杂,但TMS320F2812是TI公司最新推出的32位定点DSP控制器,是目前数字控制器领域中最先进的处理器之一,采样频率高达150 MHz,大大提高了控制精度和芯片处理能力。其中优化过的事件管理器包括PWM发生器、可编程通用计时器、捕捉译码器接口等,该器件还包括12位A/D,吞吐量可达16.7 MB/s的采样,其双采样装置可实现控制环路的同步采样。因此,只要在外部配备传感器信号预处理电路、逆变器驱动电路以及保护电路,就可以构建一个基于TMS320F2812的电动汽车电驱动系统。

2 电驱动系统的硬件设计

2.1 逆变器及驱动电路设计

本样车驱动电源来自于车载电池组。逆变器主回路的拓扑结构与PWM调制方式有关。永磁无刷直流电动机的控制方法常采用三相六状态120°导通方式。对应于每个导通状态PWM作用管子数目的不同,把PWM调制方式分成“双斩”和“单斩”方式。综合各种考虑,本研究选择单斩PWM_ON方式,如图3所示。相对于双斩方式,这一设计方案中开关损耗减少一半,每个功率管的开关损耗相同,减小了功率开关应力,提高了系统的可靠性,且相电流和电磁转矩远大于双斩方式[1,2]。与此相应的驱动电路的拓扑结构,如图4所示。

系统中功率器件选用IRFP260N,其中DSP的6路全比较PWM输出经过高速光耦6N137隔离后接至驱动集成模块IR2103,如图5所示。IR2103能保证上、下桥臂不能同时导通,即T1与T2不能同时导通,有效地防止了电源短路,但不能有效地保护电机和功率器件,所以需要设计过流保护。

2.2 保护电路设计

电驱动系统工作在非常复杂的电磁环境,不但存在电磁干扰、温度变化等因素,而且功率器件必须承受启动瞬流和负载切断、电源故障引起瞬间过压等,因此为了提高系统可靠性,必须在功率组件中加入保护电路,以免组件产生故障,避免对电子系统造成高代价的损害[3,4]。

电驱动信号的保护信号主要包括散热片过热,驱动电源欠压、短路、电机的过流等。这里主要介绍过流保护。由于IR2103没有自带过流保护功能,需要自行设计。基于本系统的特点,笔者设计了一种简单易行的限流保护,即通过霍尔电流传感器对逆变器直流端采样,再经过一个固定电压比较器,在正常情况下,比较器输出为高电平,当DSP检测到比较器输出为低电平时,就关闭PWM输出,将电流限定在最大设定值上,而在DSP的GPIO端就形成一个无固定频率的PWM波。其他各种保护信号经与门后接至DSP的PDPINTA端,若发生故障,直接控制继电器,切断主电源,并启动声、光报警。

3 电驱动系统的软件设计

该系统软件功能的整体描述,如图6所示,控制软件分为2部分:主程序和中断服务子程序。主程序在完成初始化后进入循环,等待中断发生。本研究使用了DSP的T1周期中断,其中断服务子程序要完成电机定子电流采样,并改变速度调节参数。本系统的功能模块主要包括A/D采样、整车速度调节、防滑控制和电子差速控制等相关环节。这里重点介绍A/D采样的设计。其核心问题就是在一个PWM周期中何时对电流进行采样[5,6]。

显然,何时对电流采样与所选的PWM控制方式有关,由于本系统采用的是PWM_ON方式,即单极性PWM控制,在PWM周期的“关”期间,电流经过常开开关管T1和开关管T5的续流二极管D5形成续流,如图4所示,这个续流回路并不经过电流传感器,所以不能在PWM周期的“关”期间进行电流采样。另外在PWM周期的“开”期间,电流上升不稳定,也不宜采样。结合DSP2812的强大功能,通过软件的合理设置,就可以简单准确地用霍尔电流传感器检测到相电流的大小,如图7所示。DSP的通用定时器T1设定为连续加减计数方式,每10个T1周期中断进行一次电流采样,再采用一个简单的平均滤波法,每50个电流采样值取平均值后作为最后的电流值。其中A/D中断的程序框图,如图8所示。

4 结束语

本研究介绍了基于TMS320F2812的电动汽车电驱动系统的软、硬件设计,所有实验电路都逐一经实测验证。本样车采用的轮毂电机为外转子型式的三相永磁无刷直流电机,由浙江卧龙集团制造。其额定电压为96 V,额定输出功率为0.9 kW,极对数为8,额定转速为360 r/min。占空比为0.8时,DSP输出PWM的波形,如图9所示。而且样车在加负载后频繁启动加速的工况下,限流效果显著,没有出现因过流造成MOSFET260N管烧坏的情况。按设计方案实施的该驱动系统可以随意调速、正/反转,性能稳定。在轮式驱动EV应用中加上10 N·m负载后的电机线电压波形,如图10所示。总之,样车的实测结果表明,本研究实现的这一实效、低成本的控制技术具有一定的现实工程应用价值。

摘要：详细介绍了一种基于DSP TMS320F2812的电动汽车电驱动系统的设计方案。该方案中的硬件主要包括逆变器及其驱动电路,传感器、保护信号及接口电路,信号处理电路3大模块,并结合驱动电路,提出了一种简单易行的限流保护技术。在软件方面,主要强调了电流采样问题,研究了不同PWM控制对转矩的变化。实验表明,采用该方案,电动汽车运行安全可靠,而且可以有效地降低成本。

关键词：电动汽车电驱动系统,数字信号处理器,限流保护,电流采样

参考文献

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