电动控制系统

2024-07-17

电动控制系统（共12篇）

电动控制系统篇1

电动汽车产业是国家战略性新兴产业之一,具有低碳、清洁、低耗等环保节能的显著特性。电动助力转向系统(EPS Electric Power Steering)是电动汽车设计装配过程中的关键部件之一,直接通过电动机的输出给驾驶员提供助力。电动机只有在转向时才工作,在不进行转向时几乎没有动力消耗;且具有轻型小巧、装配迅速、易于调整、噪声及废气污染小等优点[1,2]。

国内外学者采用PD控制、PID控制、模糊控制理和H∞控制理论等方法在EPS的控制研究中取得了较大的进展[3,4,5,6,7]。在车辆行驶过程中,EPS系统容易受到转向系统参数摄动和来自路面干扰、传感器噪声等方面的影响,这些不确定性影响使EPS系统的性能恶化,导致助力电流的不精确性,以致出现不助力或错误助力的情况,这在大侧向风干扰等危险工况下极可能出现危险事故,影响驾驶安全。因此,有必要研究基于EPS系统内部和外部不确定性的控制方法,确保电动机助力电流的精确性。

1 EPS系统动力学及其不确定性

根据EPS系统使用条件和理想化假设,忽略次要因素,简化如图1所示,包括转向盘和转向柱、电动机、减速结构和齿轮、齿条5个主要部分。根据牛顿运动定律建立各部分的微分运动学方程,选取系统状态向量、输出向量、输入向量得到系统的动力学模型[8]。

对于转向盘和输入轴,考虑转向盘的转动惯量和输入轴的粘性阻尼,有

$Τ_{d} = J_{c} \ddot{θ}_{c} + B_{c} \dot{θ}_{c} + Κ_{c} (θ_{c} - \frac{X_{r}}{r_{p}}) + f_{c} (θ_{c}, \dot{θ}_{c}) (1)$

对于齿条和小齿轮,有

$\begin{array}{l} Μ_{r} \ddot{x}_{r} = \frac{Κ_{c}}{r_{p}} θ_{c} - \frac{Κ_{c}}{r_{p}^{2}} x_{r} - B_{r} \dot{x}_{r} + \frac{Κ_{m} G}{r_{p}} θ_{m} - \\ \frac{Κ_{m} G^{2}}{r_{p}^{2}} x_{r} - Κ_{t} x_{r} - F_{Τ R} + f_{r} (x_{r}, \dot{x}_{r}) (2) \end{array}$

EPS系统永磁直流有刷电动机,有

$\begin{array}{l} U = L \dot{Ι} + R Ι + Κ_{b} \dot{θ}_{m} (3) \\ Τ_{m} = Κ_{a} Ι (4) \end{array}$

对于电动机机械部分,有

$Τ_{m} - Κ_{m} (θ_{m} - \frac{G x_{r}}{r_{p}}) + f_{m} (θ_{m}, \ddot{θ}_{m}) = J_{m} \ddot{θ}_{m} + B_{m} \dot{θ}_{m}$ (5)

根据式(1)～式(5)建立系统的状态方程模块,状态变量为 $x = [θ_{c} \dot{θ}_{c} x_{r} \dot{x}_{r} θ_{m} \dot{θ}_{m} Ι]^{Τ}$ ,输入为u=[U FTR],输出为 $y = [Τ_{c} Τ_{a} θ_{c} \dot{θ}_{m} Ι]^{Τ}$ 。

则系统的状态方程和输出方程为

${\begin{cases} \dot{X} = A X + B U \\ Y = C X + D U \end{cases} (6)$

$\begin{array}{l} A = \\ [\begin{matrix} 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ - \frac{Κ_{c}}{J_{c}} & - \frac{B_{c}}{J_{c}} & \frac{Κ_{c}}{J_{c} r_{p}} & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ \frac{Κ_{c}}{Μ_{r} r_{p}} & 0 & - \frac{Κ_{c} + Κ_{m} G^{2}}{Μ_{r} r_{p}^{2}} - \frac{Κ t}{Μ r} & - \frac{B_{r}}{Μ_{r}} & \frac{Κ_{m} G}{Μ_{r} r_{p}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & \frac{Κ_{m} G}{J_{m} r_{p}} & 0 & - \frac{Κ_{m}}{J_{m}} & - \frac{B_{m}}{J_{m}} & \frac{k_{a}}{J_{m}} \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & - \frac{k_{b}}{L} & - \frac{R}{L} \end{matrix}] ‚ \end{array}$

$B = [\begin{matrix} 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{1}{L} \\ 0 & 0 & 0 & - \frac{1}{Μ_{r}} & 0 & 0 & 0 \end{matrix}]^{Τ}$

$C = [\begin{matrix} Κ_{c} & 0 & \frac{- Κ_{c}}{r_{p}} & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - \frac{Κ_{m} G}{r_{p}} & 0 & Κ_{m} & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix}] ‚ D = [\begin{matrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{matrix}]$

其传递函数形式为

$[\begin{array}{l} Τ_{c} \\ Τ_{a} \\ θ_{c} \\ \dot{θ} m \\ Ι \end{array}] = [\begin{matrix} G_{11} & G_{12} & G_{13} \\ G_{21} & G_{22} & G_{23} \\ G_{31} & G_{32} & G_{33} \\ G_{41} & G_{42} & G_{43} \\ G_{51} & G_{52} & G_{53} \end{matrix}] [\begin{array}{l} Τ_{d} \\ U \\ F_{Τ R} \end{array}] (7)$

y=G(s)·u,G(s)=C(sI-A)-1B为从输入到输出的传递函数。输入量为转向盘转矩、电动机电压和路面的随机阻力,输出量转向盘扭矩、实际助力大小、转向柱转角、电动机转速和电流。

这里,Td、Ta、Tm分别为驾驶员输入扭矩、电动机实际助力扭矩和理论输出扭矩;θc、Xr、θm为转向柱转角、齿条位移和助力电机转角;Jc、Kc、Bc为转向柱转动惯量、刚度和阻尼;Mr、Br、Kt为齿条质量、齿条阻尼和齿条当量刚度;rp为转向小齿轮节圆半径;xr为齿条位移;G为电动机到转向柱的减速比;Km、Jm、Bm为电动机扭转刚度、电动机转动惯量和电动机阻尼系数;U为电动机的端电压;L为电感;R为电枢电阻;Kb为反电动势常数; $\dot{θ}$ m为转速;I为电枢电流;t为时间;Ka为电动机的转矩系数;fc(θc, $\dot{θ}$ c)为转向柱及连接副的摩擦力矩;fr(xr, $\dot{x}$ r)为作用在齿条上的非线性摩擦力;FTR为路况变化对系统的干扰力。

随着车辆行驶时间的增加,车辆各零部件出现磨损,系统中的参数Mr、Bs、Br、Bm会发生相应的变化,具有不确定性,即 $Μ_{r} = \bar{Μ} r (1 + d_{m r} δ_{m r}) ‚ B_{s} = \bar{B}_{s} (1 + d_{B s} δ_{B s}) ‚ B_{r} = \bar{B}_{r} (1 + d_{B r} δ_{B r}) ‚ B_{m} = \bar{B}_{m} (1 + d_{B m} δ_{B m})$ 。 $\bar{Μ}$ r、 $\bar{B}$ s、 $\bar{B}$ r为各参数的名义值;dmr、dBs、dBr、dBm∈[0,1]为标量,表示参数围绕名义值允许变化的百分比;δmr、δBs、δBr、δBm∈[-1,1],δ的变化决定实际参数的偏差。

对参数摄动进行线性分式变化处理,Mr、Js、Jm以分母形式出现,其 LFT形式为

$\begin{array}{l} \frac{1}{Μ_{r}} = \frac{1}{\bar{Μ}_{r} (1 + d_{m r} δ_{m r})} = \frac{1}{\bar{Μ}_{r}} - \frac{d_{m r}}{\bar{Μ}_{r}} δ_{m r} (1 + d_{m r} δ_{m r})^{- 1} = \\ F l [[\begin{matrix} \frac{1}{\bar{Μ}_{r}} & - \frac{d_{Μ r}}{\bar{Μ}_{r}} \\ 1 & - d_{Μ r} \end{matrix}], δ_{Μ r}] = F_{l} (Μ_{Μ_{r}}, δ_{m r}) (8) \end{array}$

Bs、Br、Bm以分子形式出现,其LFT形式为

${\begin{cases} B_{s} = \bar{B}_{s} (1 + d_{B s} δ_{B s}) = F_{l} [[\begin{matrix} \bar{B}_{s} & \bar{B}_{s} d_{B s} \\ 1 & 0 \end{matrix}], δ_{B s}] = F_{l} (Μ_{B s}, δ_{B s}) \\ B_{r} = \bar{B}_{r} (1 + d_{B r} δ_{B r}) = F_{l} [[\begin{matrix} \bar{B}_{r} & \bar{B}_{r} d_{B r} \\ 1 & 0 \end{matrix}], δ_{B r}] = F_{l} (Μ_{B r}, δ_{B r}) \\ B_{m} = \bar{B}_{m} (1 + d_{B m} δ_{B m}) = F_{l} [[\begin{matrix} \bar{B}_{m} & \bar{B}_{m} d_{B m} \\ 1 & 0 \end{matrix}], δ_{B m}] = F_{l} (Μ_{B m}, δ_{B m}) 。 \end{cases}$

由以上各式,可得

${\begin{cases} J s \ddot{θ}_{s} + \bar{B}_{s} (1 + d_{B s} δ_{B s}) \dot{θ}_{s} + Κ_{s} θ_{s} = Τ_{h} + Κ_{s} \frac{x_{r}}{r_{p}} \\ J_{m} \ddot{θ}_{m} + \bar{B}_{m} (1 + d_{B m} δ_{B m}) \dot{θ}_{m} + Κ_{m} θ_{m} = Τ_{m} + G Κ_{m} \frac{x_{r}}{r_{p}} \\ \bar{Μ}_{r} (1 + d_{m r} δ_{m r}) \ddot{x}_{r} + \bar{B}_{r} (1 + d_{B r} δ_{B r}) \dot{x}_{r} + Κ_{r} x_{r} = \\ G Κ_{m} \frac{θ_{m}}{r_{p}} + \frac{Κ_{s}}{r_{p}} θ_{s} - F δ 。 \end{cases}$

将EPS系统的状态空间方程整理成M阵和摄动阵Δ组成的线性分式变换关系为

$[\begin{array}{l} \dot{x} \\ y \end{array}] = F l (Μ, Δ) [\begin{array}{l} x \\ u \end{array}] (9)$

M阵对应的输入输出关系为

$[\begin{array}{l} \dot{x} \\ y \\ z \end{array}] = [\begin{matrix} Μ_{11} & Μ_{12} & Μ_{13} \\ Μ_{21} & Μ_{22} & Μ_{23} \\ Μ_{31} & Μ_{32} & Μ_{33} \end{matrix}] [\begin{array}{l} x \\ u \\ v \end{array}] (10)$

2 EPS系统鲁棒H∞控制

EPS系统动态补偿性能是车辆行驶安全的关键,EPS系统应满足下列目标与要求:侧向风干扰下,控制器能根据车辆的实际行驶状况合理地决定电机的补偿扭矩;转向系统参数及信号测量传感器误差等不确定因素下,EPS系统具有高度的鲁棒稳定性和性能鲁棒性。

EPS系统中影响车辆转向性能的因素主要有路况和侧风、传感器噪声、系统老化导致的参数变化。考虑路况和侧风、传感器测量噪声和系统参数不确定性因素,设计稳定性好和性能优良的控制器。

在测量的传感器信号驾驶员转矩信号Td、方向盘转角信号θc和电动机转速信号 $\dot{θ}$ m中,系统性能受到传感器噪声的影响,引入权函数WTc、Wθc、 $W_{\dot{θ} m}$ 表示传感器噪声的幅频特性,即 $W_{n o i s e} = d i a g {W_{θ_{c}}, W_{\dot{θ}_{m}}, W_{Τ_{c}}}$ 。轮胎所受的侧向力Ft=KtXr+Fr没有出轮胎的高频动态特性,存在高频未建模动态模型误差,采用乘法摄动表征模型误差的幅频特性,假设轮胎实际模型 $\tilde{F}$ t为

$\begin{array}{l} Μ (F_{t}, W_{Κ_{t}}) = \\ {\tilde{F}_{t} ∥ \frac{\tilde{F}_{t} (j ω) - F_{t} (j ω)}{F_{t} (j ω)} | \leq | W_{Κ_{t}} (j ω) |} 。 \end{array}$

设计低通滤波器加权函数W1(s),并极小化‖e1‖2=‖W1(s)(Ta-Ta*)‖;设计低通滤波器加权函数,并极小化‖e2‖2=‖W2(s)(Tc-KfFTR)‖;设计加权函数W3(s),并极小化‖e3‖2=‖W3(s)×(U-Ri)‖;设计受控输出e4=ρu,并极小化‖e4‖2。

根据以上分析,设计系统评价输出信号z=[e1,e2,e3,e4]T、量测输出信号 $y = [Τ_{c}, θ_{c}, \dot{θ}_{m}, Ι]^{Τ}$ 、控制输入信号u=[U]、外部干扰信号w=[Td,FTR]T。在被控对象中加入权函数Wnoise、WKt、W1(s)、W2(s)、W3(s),其增广系统如图2所示。

其状态空间模型表示为

${\begin{cases} \dot{x}_{1} = \tilde{A} x_{1} + \tilde{B}_{1 w} + \tilde{B}_{2} U \\ z = \tilde{C}_{1 x 1} + \tilde{D}_{11 w} + \tilde{D}_{12} U \\ y = \tilde{C}_{2 x 1} + \tilde{D}_{21 w} + \tilde{D}_{22} U \end{cases} (11)$

这里,x1为增广扩充后向量,u1=[w,U]为输入向量,y1=[z,y]为输出向量。其传递函数矩阵为

$G (s) = [\begin{matrix} G_{11} & G_{12} \\ G_{21} & G_{22} \end{matrix}] = [\begin{matrix} \tilde{A} & \tilde{B}_{1} & \tilde{B}_{2} \\ \tilde{C}_{1} & \tilde{D}_{11} & \tilde{D}_{12} \\ \tilde{C}_{2} & \tilde{D}_{21} & \tilde{D}_{22} \end{matrix}] (12)$

这里,珘A为系统矩阵,珘B=[珘B1珘B2]为输入,珘B1为干扰输入,珘B2为控制输入,为系统输出,珘C1为系统评价指标,珘C2为控制器的量测输出,为前馈矩阵。

为前馈矩阵。

由w到z的闭环传递函数矩阵为

Hzw(s)=

G11(s)+G12(s)K(s)[I-G22(s)K(s)]-1G21(s) (13)

H∞控制器的设计目标为控制对象P(s)寻找稳定的从y1到u的反馈控制器K(s),使闭环系统内稳定,且使传递函数矩阵Hzw的H∞范数 $\min_{Κ} ∥ Η_{z w} ∥_{\infty} = γ$ 极小。

分别给方向盘转矩测量值、方向盘转角测量值和助力电动机转速测量值加入协方差为0.2的白噪声,作为外界干扰噪声输入,驾驶员转矩、路面干扰力矩输入为单位阶跃信号。H∞鲁棒控制器与参考文献[15]提出的PD控制器进行电动机助力扭矩时域仿真对比,仿真结果如图3(a)和图3(b)所示。

结果表明,在传感器噪声和外界干扰影响下,H∞控制器的稳定时间为0.6 s,PD控制器的稳定时间为1.0 s,降低了40.00%;两者作用下的电动机最大助力扭矩分别为6.05 N·m和9.60 N·m,降低了36.98%;H∞控制器的抗干扰效果优于PD控制器。在路面干扰力矩和传感器噪声共同干扰下,并且考虑轮胎高频未建模误差影响,与PD控制器相比,H∞控制器在传感器噪声和路面高频力矩等外界干扰影响下更具有良好的性能鲁棒性和鲁棒稳定性,能够满足EPS的性能要求,体现出良好的抗干扰性能。

3 结束语

(1)汽车EPS系统控制器的设计是其实现良好控制和实用化的关键,对EPS系统及其整车性能具有重要作用;EPS系统的H∞控制在传感器噪声和路面高频力矩等外界干扰影响下,比PD控制器具有更好的性能鲁棒性和鲁棒稳定性,具有良好的抗干扰性能。

(2)汽车EPS系统的H∞控制为提高汽车EPS系统的控制效果进行了有益的探讨,对于指导EPS的总体设计、功能的增强和优化以及转向操纵安全的提高都具有重要的工程应用意义。

电动控制系统篇2

1.规范管理——建立客户档案及维修档案管理；规范服务管理流程，随时掌握每个车主的车主资料及维修保养情况！

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汽车电动助力转向系统篇3

摘要：对目前汽车配置的助力转向系统做了简要比较，指出了机械液压和电子液压助力的缺点。介绍了电动助力转向系统的构成、工作原理以及主要设计参数和控制特性。关键词：电动助力转向电子控制单元永磁同步电动机汽车技术1.助力转向系统概述由于助力转向系统具有转向轻便和响应性好等优点。已经在汽车上广泛使用。目前汽车配置的助力转向系统可分为以下3类。1.1 机械式液压助力转向系统机械式液压助力转向系统在汽车上的应用最为广泛，系统的核心部件是机械液压泵，液压泵通过传动皮带由发动机驱动，属于固定助力效果的助力转向系统，其明显的缺点是：转向系统的助力效果在车速较低时能够起到很好的作用，但是当车速不断升高时，固定的助力效果会使转向盘过于灵敏，不利于驾驶者对方向进行控制。1.2 电子液压助力转向系统电子液压助力转向系统是机械式液压助力的改进，通过电子控制技术在助力转向系统上增加了车速感应式转向功能，以实现车辆低速行驶时助力力矩大和高速行驶时助力力矩小的效果。缺点是结构过于复杂。1.3 电动助力转向系统电动助力转向系统（EPS）是在机械转向系统的基础上，将最新的电力电子技术和高性能的电机控制技术应用于汽车转向系统，根据作用在转向盘上的转矩信号和车速信号，通过电子控制装置使电机产生相应大小和方向的辅助力，协助驾驶员进行转向操作，并获得最佳转向特性的伺服系统。EPS能显著改善汽车动态性能和静态性能，提高行驶中驾驶员的舒适性和安全性，减少环境的污染。因此，该系统一经提出，就受到许多大汽车公司的重视，并进行开发和研究，未来的转向系统中电动助力转向将成为转向系统主流。2.EPS的组成及工作原理EPS的组成1 降低了燃油消耗在液压动力转向系统中液压泵不停地运转，浪费了部分能量。而EPS仅在需要转向操作时电动机才运转，并且，能量的消耗与转向盘的转向及当前的车速有关，是真正的“按需供能型”（on-demand）系统。装有EPS的车辆和装有液压助力转向系统的车辆对比实验表明，在不转向情况下，装有EPS的车辆燃油消耗降低2.5%，在使用转向情况下，燃油消耗降低了5.5% 。3.2 增强了转向跟随性在电动助力转向系统中，电动机与助力机构直接相连可以使其能量直接用于车轮的转向。该系统利用惯性减振器的作用，使车轮的反转和转向前轮摆振大大减小，因此转向系统的抗扰动能力大大增强，和液压助力转向系统相比，旋转力矩产生于电动机，没有液压助力系统的转向迟滞效应，增强了转向车轮对转向盘的跟随性能。3.3 改善了转向回正特性在EPS控制单元中存储了一簇从最低车速到最高车速的回正特性曲線，使得该系统与车辆动态性能相匹配的转向回正特性得到显著的提高。而在传统的液压控制系统中，要改善这种特性必须改造底盘的机械结构，实现起来有一定困难。3.4 提高了操纵稳定性采用EPS的车辆，给高速行驶（例如100 km/h）的汽车一个过渡的转角迫使它侧倾，在短时间的自回正过程中，由于采用了微机控制，使得汽车具有更高的稳定性，驾驶员有更舒适的感觉。3.5 提供可变的转向助力电动助力转向系统的转向力来自于电动机，通过软件编程和硬件控制，可得到覆盖整个车速的可变转向力。对于传统的液压系统，可变转向力矩获得非常困难而且费用很高，要想获得可变转向力矩，必须增加额外的控制器和其他硬件。3.6 采用了“绿色能源”适应现代汽车的要求，电动助力转向系统使用“最干净”的电力作为能源，完全取消了液压装置，不存在液压助力转向系统中液态油的泄漏问题，顺应了“绿色化”的时代趋势。4.EPS系统的应用及生产20世纪90年代初期，日本铃木、三菱、本田、美国TRW （天合）、Delphi Saginaw （萨吉诺）公司和德国ZF公司相继推出各自的电动助力转向系统。虽然有多种产品，但是控制原理是相似的，只是结构上的不同，主要分为转向柱式、齿轮式、齿条式、循环球式等结构。参考文献：[1]周林福.汽车底盘构造与维修[M].北京：人民交通出版社，2005.[2]常明.汽车底盘构造[M].北京：国防工业出版社，2005.[3]谢刚.汽车电动助力转向系统控制器双机容错研究[J].汽车技术2006，（6）：11-13.

多轴电动拧紧机控制系统篇4

关键词：扭矩,单片机,A/D转换,同步,轴控

1 引言

在汽车制造厂的装配车间, 对安全件来说, 装配时拧紧力矩的准确性、快速性及稳定性指标非常重要。另外, 在多车型共线生产的情况下, 拧紧系统要能在上层系统的指令下自动切换目标扭矩参数, 以在保障品质的同时提高生产效率。多轴电动拧紧控制系统就具备上述优点, 为此越来越多的汽车零部件及整车制造厂引入了该装置。早期国内的多轴电动拧紧机基本被外资品牌垄断, 现在国产的多轴电动拧紧机正在快速发展, 但控制技术参差不齐。在生产现场有“欠拧紧”及“过拧紧”现象, 有上位机显示的扭矩曲线不能很好地反映力矩变化现象。针对这些现象, 本文对国产多轴电动拧紧机系统进行深入分析, 以电动四轴拧紧机为例, 提出了解决这些问题的方案。

2 多轴电动拧紧机基本构成及原理

电动拧紧机机电系统主要由三大部分组成, 分别是上位机监控部分、现场电气控制部分及拧紧头执行终端部分。现场电气控制部分由协调控制系统、轴控单元及伺服驱动控制部分组成。电动拧紧机机电系统原理图如图1所示。协调控制系统通常有两种设计方案, 一种是基于单片机, 一种是基于PLC (可编程逻辑控制器) 。拧紧头包含:电动机、减速器、扭矩传感器[1] (电阻应变式) 等。电动机为三相交流伺服电动机, 包含有转角传感器。

计算机系统主要功能有用户管理、设备运行状态监控、工艺参数设置、工艺参数实时显示、扭矩曲线实时显示及扭矩统计分析等, 其数据来源是轴控系统及人机交互系统。

协调控制系统的主要功能是协调各个轴的同步动作;控制各个轴几乎同时到达设定的准目标扭矩值及目标扭矩值;检测机械及电气系统运行状态, 如过流、过载、现场指示或报警设备的一些运行状态, 如轴输出扭矩是否达到目标值、是否合格等, 并藉此自动执行多轴同步拧紧程序;接收现场操作按钮信号, 如对拧紧机系统进行如本体升降、启停单轴的控制。

轴控单元主要作用是二次放大、采样及模数转换来自拧紧头上的扭矩传感器信号;采集伺服驱动器分频处理的角度脉冲信号;向伺服驱动器输出速度指令信号及其它开关信号;向协调控制系统输出同步请求信号及运行状态信号;接收协调控制系统的启动、停止及继续等控制信号;经RS232串口实时上传扭矩及角度数据给上位机系统。

拧紧头的交流伺服电机主要功能是把由驱动器输入的电能转换成旋转的机械能;拧紧头的减速器用以降低终端转速, 提高扭矩;扭矩传感器用以检测拧紧过程中的扭矩;旋转扭矩由驱动杆传递输出。

3 轴控单元

每个拧紧头配置一套轴控单元, 核心是由AVR[2]系列单片机组成轴控制系统, 该系统主要由开关量输入/输出模块、扭矩信号调理AD转换模块、拧紧角度输入、转速数模转换等模块构成。轴控单元电气原理图如图2所示。

国产轴控系统多采用MCS51系列单片机, 工作频率12MHz时, 执行指令速度不超过1MIPS, 这对扭矩的实时检测控制带来不利的影响, 如“欠拧紧”及“过拧紧”等。对于电动多轴拧紧机系统说, 需要进行核心设计的主要是轴控单元, 而轴控单元的经济性及实用性又取决于轴控CPU的选型及配套电路。本拧紧机轴控单元CPU采用基于增强的AVR RISC结构的低功耗8位控制器ATmega16。该控制器有如下特点:16K字节的系统内可编程Flash, 512字节EEPROM, 1K字节SRAM。ATmega16的数据吞吐率高达1 MIPS/MHz, 可以缓减系统在功耗和处理速度之间的矛盾。AD转换采用高速低功耗的AD7862芯片。该芯片是AD公司推出的12位A/D转换芯片, 最高采样率达250kHz。

轴控单元面板上有薄膜输入按钮, 可以现场设定准目标扭矩、目标扭矩及角度等工艺参数, 这些参数存储在EEPROM;有“8”字码LED显示, 实时显示当前扭矩和角度;有LED灯组, 用于该轴控单元的电源、正转、反转、上超差、下超差、扭矩合格及不合格等指示。

4 关键软件设计

4.1 扭矩同步控制

为了避免“欠拧紧”及“过拧紧”, 需对扭矩信号进行合适的硬件滤波及软件滤波;需对扭矩速度指令的输出进行合适的算法设计。“欠拧紧”一般是由于控制系统采样到扭矩尖峰信号 (最大峰值宽度不超过200ms时) , 滤波及扭矩控制程序处理不当, 系统误判输出扭矩已达到设定目标值。“过拧紧”一般是由于系统配置不合适及程序算法设计不合理, 导致实际输出扭矩快接近目标值或已到达目标值时, 轴控系统来不及回调或停止速度指令输出, 导致实际拧紧力矩超过了允许的目标扭矩上限。

为此, 本系统对硬件配置及软件进行了优化设计, 特别是软件算法设计。所有轴控单元的目标扭转值的实现采用分段控制算法, 最后一段采用模糊离散PID控制算法, 最终控制精度达±10N·m。以某重卡后桥骑马螺栓的目标拧紧力矩800N·m为例, 轴控单元设置了4个准目标扭矩值, 分别是40N·m、80N·m、300N·m、650N·m。同步拧紧程序启动后, 当某轴到达40N·m时, 就暂停扭矩输出并立即给协调控制系统一个500ms的脉冲信号, 当所有轴都执行了相同的动作后, 协调控制系统就通知所有轴准备实现下一个准目标值80N·m, 依次类推, 最终实现四轴同步拧紧。关于离散PID控制, 许多资料有所叙述, 本文不再赘述。

4.2 扭矩曲线显示

为了克服上位机扭矩曲线显示不能有效反映扭矩变化的问题, 扭矩曲线图的显示采用横坐标时间不均匀分段措施。本系统起始段20～100N·m的低扭矩曲线所处的时间比较长, 大概20s;第二段扭矩100～600N·m大概10s;而第三段扭矩600～800N·m不到5s。这三段拧紧扭矩虽然时间不等, 但设计上位机软件时, 对不同段的曲线数据进行了实时简化, 基本实现各段的曲线横坐标长度相同。对低扭矩曲线数据, 图形绘制程序一开始对于大于10Nm的数据全显示;但当10个数据点之后, 若数据在±10Nm范围内变化则图形显示保持不变, 若超过该变化范围则显示相应数据点;然后以更新的数据点为基准, 再检查后续采集的拧紧数据是否超±10Nm, 若超范围则更新曲线, 若没有超范围则曲线显示不变;以此类推, 直到采集的拧紧扭矩超过100Nm, 然后进入全显示阶段。

4.3 数据通信

上位机软件开发运行环境是Windows XP操作系统, 开发工具是VC++6.0[3], 用多线程多串口通信技术[4]进行数据采集。通信内容主要是扭矩数据及系统运行状态, 轴控单元与上位机之间串口通信采用数据包的形式发送接收数据。数据包有四种类型: (1) 实时扭矩数据包; (2) 实时角度扭矩数据包; (3) 轴控运行状态数据包; (4) 上位机发出的命令数据包, 各种数据包基本格式一样。

电动拧紧系统上电后, 上位机向相关轴控单元发送命令。该数据包格式为:第1字节“@”为数据包起始标识符, 第2字节为命令代码, 第3字节开始为命令内容, 第9字节为异或校验码, 最后一个为命令包结束标识符“*”。

轴控单元发送的数据包格式:第1字节“@”表示数据包的有效开始, 第2字节是数据包的类型代码, 后面紧跟10个采样点 (20字节) 的十六进制数据, 第23字节为异或校验码, 第24个字节是数据包结束标识符“*”。不同的拧紧阶段, 轴控单元发送不同的数据包给上位机, 上位机根据不同的数据包类型代码进行数据包的解析。解析出来的数据以曲线或设备状态的形式体现出来。

5 结论

通过对多轴电动拧紧机工作原理的分析研究, 提出了性价比更高的AVR轴控单元设计方案, 极大地避免了生产过程中可能出现的欠拧紧或过拧紧现象。该多轴电动拧紧机控制系统的设计除了轴控单元外, 其它均为可外购的标准部件, 大大缩短了拧紧机的研发周期, 降低了电动拧紧机装备的设计制造成本。

参考文献

[1]康维新.传感器与检测技术[M].北京:中国轻工业出版社, 2009:16-26.

[2]周立功, 等.单片机与CPLD综合应用技术[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2003:10-40.

[3]李现勇.Visual C++串口通信技术与工程实践[M].北京:人民邮电版社, 2002:152-160.

电动汽车电传动试验系统篇5

电动汽车电传动试验系统

介绍了电动汽车电传动试验系统,着重分析了其测功机的系统校正方法.试验系统对电机的.控制参数进行了调试和验证,对控制系统的稳定性进行了模拟和验证,为系统效率、系统温升等测试和验证提供了试验数据.

作者：许水平施蔚加张文军 XU Shui-ping SHI Wei-jia ZHANG Wen-jun 作者单位：南车株洲电力机车研究所有限公司,湖南,株洲,41刊名：大功率变流技术英文刊名：HIGH POWER CONVERTER TECHNOLOGY年，卷(期)：“”(3)分类号：U469.72 TM306关键词：电动汽车电传动系统测功机系统校正

东方精工：进军锂电动力系统领域篇6

孔铭：东方精工主营各种纸箱印刷机及配件的生产销售，以及其他通用机械及配件业务。此次收购普莱德，公司实现向新能源汽车产业链的快速切入，也将有助于完善司业务版图，实现向高端制造的逐步转型，同时也有助于提升公司业绩，改善公司盈利水平。

《动态》：能为我们介绍一下普莱德的相关情况吗？

孔铭：好的。普莱德成立于2009年，专业从事汽车动力电池系统PACK的研发，生产和销售。普莱德是我国动力电池领域龙头企业，研发实力强，公司在产品研发方面拥有材料、电芯、电池安全结构设计、电池管理系统等多项专利，其客户均为国内一流汽车厂商。2014年至2016年一季度分别实现营业收入2.47、11.14和5.73亿元；实现净利润-0.02亿元、1.01亿元和0.79亿元。

本次收购的业绩承诺是2016-2019年扣非净利润分别不低于2.50亿元、3.25亿元、4.23亿元和5亿元。

《动态》：普莱德去年的净利润才1个亿，今年要做到2.5亿，要增长不少能达到啊？！

孔铭：你要了解了锂电PACK行业的特点后，就不会觉得业绩增长困难重重了。

《动态》：此话怎讲？

孔铭：国家政策对新能源汽车产业扶持力度逐渐加大，PACK生产线增扩需求日益迫切。目前各个电池厂和整车厂，对PACK技术都很重视。普莱德是国内最早成功研发锂电PACK集成工艺，并率先实现规模化和批量应用的企业之一，积累了大批下游核心客户。未来，普莱德拟在北京采育生产基地的基础上筹建常州溧阳、广州增城两大生产基地，以有效提升产能，形成年产能10Gwh的规模。

2016年电动汽车销量有望达到70万辆，对应的锂电池需求是30Gwh；2020年突破60Gwh，到2025年将达到90-100Gwh。以2.5元/Wh的PACK平均单位价格来估算，我国动力电池的市场总产值在750亿元左右，未来还有望进一步得到提升。随着普莱德生产基地建成，未来产能逐渐释放，业绩增长提速不在话下。

《动态》：东方精工今年3月停牌，停牌前股价还收获了一个涨停板，目前仍未复牌，你对未来走势持何种态度？

孔铭：考虑到增发因素和收购成功，我看到有券商预计公司2016-2018年净利润分别为3.3亿元、4.2亿元和5.3亿元；EPS分别为0.34元、0.44元和0.55元；对应PE分别为31、25和20倍。估值合理，券商给予“增持”评级。

公司股价停牌的时候，大盘的指数和现在相差不大，因此补跌的可能性比较小，反而有收购这样的利好，可能复牌表现不错，后续也仍值得投资者持续关注。

电动汽车整车控制系统介绍篇7

整车综合控制系统根据驾驶员的操作指示 (油门、刹车等) , 综合汽车当前的状态解释出驾驶员的意图, 并根据各个单元的当前状态作出最优协调控制。

1整车控制器系统配置

整车控制器与整车其他电气系统连接如图1所示。整车控制器通过CAN总线与电池ECU、电机ECU、电源分配ECU、ABS系统、中控门锁、仪表显示系统连接。与其余的电气系统通过IO端口连接 (也可使用CAN通讯) 。下面分别对各电气单元的功能要求分别叙述。

1.1动力系统提供整车的动力输出, 其核心是驱动电机和电机驱动E C U

电机驱动ECU通过CAN总线与整车综合控制器通讯。应能提供电机转速、转矩、功率、电压、电流、水温、工作模式等参数。并应该能接受整车控制器发来的控制命令。

1.2能源系统包括电池、电池管理单元和电源分配系统

与整车控制器通讯的有电池管理ECU和电源分配ECU。

电池管理ECU对电池进行充放电管理及保护。它应能提供电池组总电压、电流、单体电池电压、温度、剩余电量、电池健康状态、故障类型等信息。

电源分配ECU应能提供各个子电源的电压、电流和工作温度以及故障类型等信息。

1.3 ABS系统应能提供各个车轮的转速、液压系统状态、各个制动阀的状态以及自身的工作状态等信息

1.4中控门锁, 应提供各车门状态等信息

1.5仪表显示系统, 应向整车控制系统提供所显示信息的全部内容

1.6照明指示系统, 可以通过CAN总线来控制, 也可以通过I O来指示照明指示系统的运行状态

1.7转向助力、制动助力、变速箱需提供档位位置、液压压力、工作状态等信息

可以是简单的开关量也可以用CAN总线通讯。

1.8驾驶员的油门踏板和制动踏板经信号调理后接入到整车控制器内

2整车控制器详细功能

纯电动汽车的整车控制器的主要功能包括:汽车驱动控制、制动能量的优化控制、整车的能量管理、CAN网络的维护和管理、故障的诊断和处理、车辆状态监视、行车记录等。整车控制器功能框图如图2所示。整车控制器通过CAN总线和IO端口来获得如加速踏板开度、电池SOC、车速等信息, 并根据这些信息输出不同的控制动作。

下面分别介绍各部分实现的具体功能。

2.1汽车驱动控制

根据司机的驾驶要求、车辆状态等状况, 经分析和处理, 向电机控制器发出指令, 满足驾驶工况要求。包括启动、前进、倒退、回馈制动、故障检测和处理等工况。

2.2整车能量优化管理

通过对电动汽车的电机驱动系统、电池管理系统、传动系统以及其它车载能源动力系统 (如空调) 的协调和管理, 以获得最佳的能量利用率。

2.3网络管理

整车控制器作为信息控制中心, 负责组织信息传输, 网络状态监控, 网络节点管理等功能, 网络故障诊断和处理。

2.4回馈制动控制

根据制动踏板和加速踏板信息、车辆行驶状态信息、蓄电池状态信息, 向电机控制器发出制动指令, 在不影响原车制动性能的前提下, 回收部分能量。

2.5故障诊断和处理

连续监视整车电控系统, 进行故障诊断。存储故障码, 供维修时查看。故障指示灯指示出故障类别和部分故障码。根据故障内容, 及时进行相应安全保护处理。对于不太严重的故障, 能做到“跛行回家”。

2.6车辆状态监测和显示

整车控制器通过传感器和CAN总线, 检测车辆状态及其各子系统状态信息, 驱动显示仪表, 将状态信息和故障诊断信息经过显示仪表显示出来。显示内容包括:车速, 里程, 电机的转速、温度, 电池的电量、电压、电流, 故障信息等。

2.7行车记录

行车记录记录一段时期内的整车运行数据记录, 包括电池电压、电流、SOC、各单元温度、油门踏板/刹车踏板状态、车速等信息。

3整车控制器研发流程

3.1参数计算

整车控制器的主要功能是根据整车设计要求及选择的各单元总成的性能, 采用适当的控制方法, 使整车的整体功能/性能达到设计要求, 并满足相关国标/行标要求。因此, 整车控制器的功能/性能试验是和整车试验结合在一起的。而整车试验需经过多种试验方式, 因而整车控制系统的试验也需经过多种试验过程。由于整车性能试验比较耗时耗力, 因此有必要在整车道路试验前, 尽量进行完备的仿真、测试和试验。因此, 整车控制器研发过程中, 仿真和测试是很重要的手段。整车控制器研发过程可分为参数计算、系统仿真、半实物在环系统仿真、台架及道路试验这四个阶段。

参数计算阶段要根据整车设计提出的性能要求及各总成单元的性能, 进行验证计算, 并选择适当的控制参数及策略, 使整车性能达到设计要求。和整车控制器相关的计算参数包括汽车一般参数、动力性参数、制动性参数。

整车设计总体要求及关键技术涉及的参数参见附录1。附录1中列出了纯电动汽车整车方案设计中各总成的技术参数。我们可根据附录1中所列出参数, 选择适当的控制策略和控制参数, 计算得到整车续行里程、动力特性、爬坡能力、加速能力、制动能力等参数。

3.2系统建模仿真

系统仿真阶段可根据整车各总成建立相应模型, 仿真验证参数计算的结果, 并优化相关控制策略。一般EV常采用的仿真软件有Advisor、PSAT等。

仿真软件可以提供如下仿真功能。

3.2.1道路仿真

仿真软件可提供道路循环、多重循环和测试过程三种仿真工况来仿真车辆的性能。

(1) 道路循环提供了CY C_EC E、C YC_FTP和CYC_1015等56种国外标准的道路循环供用户选择, 另外提供了行程设计器可以将多达八种不同的道路循环任意组合在一起, 综合仿真车辆的性能。

(2) 多重循环功能可以用批处理的方式以相同的初始条件, 快速计算和保存不同的道路循环情况下的仿真结果, 并将它们显示在一起, 供用户进行比较。

(3) 测试过程包括TEST_CITY_HWY和TEST_FTP等八种标准的测试过程供用户选择仿真。

3.2.2加速度性能仿真

该功能可以仿真以下车辆性能:三组从初速度加速到末速度所需要的最短时间、某一时间段内车辆行驶的最大距离、行驶某一段距离所需要的最短时间、最大加速度和最大速度。

3.2.3爬坡能力仿真

在设置车辆速度、持续时间、质量和多能源动力系统等参数后, 可以仿真出车辆在给定速度下的爬坡性能。

3.2.4参数研究

该功能可以选择1～3个部件参数, 在三维坐标图上用不同的颜色代表不同数值的方式, 来分析这些参数对车辆的能源经济性和环保特性等性能的影响。

3.2.5计算辅助电器的负荷

该功能可以计算车辆上辅助电器的能源消耗。这些电器设备包括除霜设备、收音机和照明设备等。用户定义这些设备的电流一电压特性和与道路循环相关联的使用时间等数据后, 就可以仿真出辅助电器的负荷。

3.2.6交互式仿真

该功能由系统控制、车辆控制与显示和仿真输出三部分组成, 它支持实时地输入道路循环和动态显示每个仿真计算步长的结果。系统控制部分负责控制仿真速度和动态输入当前仿真时间步长的道路循环, 它包括请求速度和坡度。车辆控制与显示部分模拟显示出车辆内部发动机转速表、车辆速度表、燃油表、能源储存系统的SOC表、加速踏板和换挡开关等仪表和控制开关的动态变化, 用可视化的形式输出仿真结果。

3.3半实物在环系统仿真

仿真技术是研究整车控制器的重要手段。但是, 采用计算机仿真很难准确地反映实际情况, 但随着计算机技术的高速发展和车辆动力学模型的不断完善, 混合仿真技术已逐渐成为整车控制器开发的重要手段。这种技术是一种实时仿真技术, 它把部分实际产品利用计算机接口嵌入到软件环境中去, 并要求系统的软件和硬件都要实时运行, 从而模拟整个系统的运行状态。

对电动汽车整车控制器进行半实物在环仿真, 以模拟汽车驾驶环境为基础, 通过模拟驾驶台, 可以进行电动汽车的主要驾驶操作, 并可得到车辆的主要响应信息。它可完成整车控制器软件调试、策略研究和功能测试等功能。其中软件调试要达到评估整车控制器的整车控制与调度的管理能力的目的, 策略研究则要对主控制系统的策略可行性以及实用性提出意见。半实物在环系统仿真系统构成如图3所示。

3.4台架及道路试验

试验是控制系统开发的重要手段, 对于整车控制器必须进行完备的实验。一般试验分为台架试验和道路试验。为了保证上车之后的安全可靠, 同时也可以避免上车调试的诸多不便, 在上车调试之前, 有必要进行台架试验。在保证各种控制逻辑和故障处理的正确性, 优化整个控制系统和控制参数, 以求达到提高整车的能量利用率的结果。台架试验结束后可进行整车道路试验。

3.4.1台架试验

台架试验系统主要由整车控制器、电机、电机控制器、电池、电池管理系统等组成。电机和1台电力测功机相连, 能实现对电机扭矩的测量和倒拖电机以实现回馈制动。电机控制器控制电机的一切操作, 并管理电机的冷却风扇。电池管理系统负责对电池状态的监视和管理。整车控制器负责协调整车电器状态和电机扭矩的分配。

测功机可以根据试验要求对电机施加不同的扭矩, 从而可以进行各种功能测试和路况模拟测试。

3.4.2道路试验

尽管台架试验可模拟道路情况, 但台架不能完全代替道路的实际情况。为了真正检验动力系统的在实际道路上的性能, 需要进行实际道路试验。在实际的道路试验中, 根据试验效果, 可对驱动策略参数、制动回馈策略参数、能量管理策略参数以及CAN通讯调度参数等进行优化匹配。

3.4.3车载监控及标定系统

为了配合台架及道路试验, 需要一套车载监控及标定系统, 来完成对整车实时监控及在线数据匹配标定功能。其主要功能包括:

(1) 可以实时显示CAN总线上全部的通信内容, 并依据应用协议进行解释, 通过CAN总线可以监控车辆系统的全部信息。

(2) 查看C AN总线网络的通信状况, 包括网络负载情况、网络故障显示等。

(3) 可以不丢帧地将CAN总线上的全部通信消息记录于硬盘。

(4) 可以按实际运行状态, 以文本和图形方式, 回放所记录的CAN总线通信全过程, 回放车辆和试验操作的全过程。

(5) 可在线修改动力总成控制器中主要控制参数, 进行系统匹配标定研究。

4结语

综上所述, 整车控制器与整车选型设计密切相关, 根据不同车型, 整车控制器需调整不同的控制参数及控制策略。要点总结如下。

(1) 整车控制器是整车设计的一部分, 必须根据整车性能要求和选用的各总成单元性能进行参数匹配, 使整车整体性能达到设计要求。

(2) 为满足国标/行标, 整车需进行道路试验。道路试验需要消耗大量的时间和费用, 因此为加快研发速度、规避研发风险及降低研发费用, 有必要采取系统仿真技术、半实物仿真或台架试验。根据实际条件, 可选择不同的试验手段。应在道路试验前, 尽量做出完备的测试。

(3) 整车道路试验需要一套车载监控及标定系统。在道路试验中需对控制参数和策略进行优化。

(4) 对于同款电动汽车, 可能需要根据路况特点及应用特点, 来优化整车控制器控制参数和策略。

(5) 由于整车控制器对整车的动力性、制动性、安全性等均有影响, 因此对其响应速度、可靠性及抗干扰能力要求极高。

(6) 整车控制器可根据需要, 增加/裁减不同功能, 驱动控制、能量管理、故障检测是其基本功能。

摘要：本文介绍了纯电动汽车整车电气系统功能、整车控制系统配置、功能、研发流程及测试方法。整车控制器是整车设计的一部分, 必须根据整车性能要求和选用的各总成单元性能进行参数匹配, 使整车整体性能达到设计要求。为加快研发速度、规避研发风险及降低研发费用, 整车控制系统有必要采取系统仿真技术、半实物仿真或台架试验。根据实际条件, 可选择不同的试验手段。应在道路试验前, 尽量做出完备的测试。

电动开窗控制系统设计浅谈篇8

关键词：电动开窗器,控制系统,设计,自然通风

0 引言

随着社会的发展进步,人们对自身健康也越来越关注,室内空气质量作为一个与人体健康有直接关系的因素,成为人们研究的热点。关于如何改善室内空气质量,建筑设计师和工程师们认为最有效的方式是充分利用自然通风条件进行室内的通风换气。而在现代的高层建筑中,如何利用控制窗户开闭的方式来调节空气质量是大多建筑工程师需要考虑的问题。本文通过对电动开窗控制系统类型、特点的研究,对如何根据建筑自然通风原理设计开窗器的驱动控制系统进行了具体的探讨,为电动开窗系统的设计者提供有效的借鉴,也为电动开窗技术的推广提供支持。

1电动开窗器简介

电动开窗器从结构上可以分为链式、齿条式、内螺杆式3种。链式推力较小,主要用于小型立面窗户的开启;齿条式推力较大,可用于中型窗户的开启;内螺杆式自锁性好,推力大,可用于大型窗户的开启。目前常用开窗器的窗户类型有上悬外开窗、下悬外开窗、上悬内开窗、下悬内开窗以及采光顶开启天窗等。电动开窗器的控制系统可以分为常规控制、智能控制2种。常规控制一般用于单扇窗的开闭或部分同类型窗户的群体控制,常用无线或红外控制;智能控制则是根据风速的大小、雨量的强弱进行自动控制,而且可以在发生火灾时自动调整电动窗,减轻损失。

2电动开窗控制系统设计要求

自然通风是指在热压、冷压以及室内外压强不一致的情况下,自然风进入室内,使室内温度和舒适度发生变化的通风。当前自然通风的方法主要是控制窗口的开启大小、角度,而不同的建筑、不同的气候条件对通风窗的开闭要求也不一样。一般建筑对通风条件和排烟窗的控制要求如下:对开窗系统通风量的调节和控制,能够实现集中控制和单独分区控制的功能;单独的窗户可以实现系统自动调节和人为界面控制;对气候因素的检测要建立分区状态检测反馈装置,能够进行人为在线监控和功能设定,实现远程监控功能;在程序的设计上要尽可能简单化,避免复杂程序的逻辑错误造成混乱或安全隐患。

电子开窗器的控制系统在正常工作状态下是无人值守的,一般由电动机、变速器、行程控制、电源、外壳以及执行机构组成。目前单体开窗器主要应用在飞机候车室、火车站候车室、图书馆、大型购物中心等公共场合。自然通风是利用室内外温差形成的空气流动,而窗户的安装和选型严重影响了通风的效果,所以要根据室内外的压力差以及窗孔空气的体积设计进风扇和排风扇。风压作用下的电动开窗器选型如表1所示。

3电动开窗智能控制系统具体设计

电动开窗智能控制系统实际上是一种在计算机控制下的具有各种室内外气候参数检测、命令执行判断、智能处理功能的集散控制系统。这种系统通常都包括远程通讯的网络接口、信号反馈指示接口、计算机逻辑运算中心、驱动器接口、气候检测传感器接口、开关命令接口以及相关电路等基础设备控制元件。这些基础设备的选型和搭配是进行电动开窗控制系统设计的过程中必须考虑的内容,也是系统编程中考虑逻辑关系的必要条件。

通常进行电动开窗系统的设计时,对风力仅作定性考虑,如果按自然风的通风原理进行电动开窗系统的设计,就必须考虑热压的作用,尤其是对于智能型高档建筑,要营造自然风就更要考虑热压和风压的因素。热压作用下的电动开窗器选型如表2所示。

在电动开窗智能控制系统的设计过程中采用了LonWorks的现场技术进行组网,然后以PLC为逻辑控制核心,这样组建的智能控制系统可以满足电动开窗器和通讯条件的要求,成本又相对较低,是目前工业自动化控制的一种常见模式。这种控制系统具有以下特点:

(1)系统可以实现人为控制模式和自动控制模式的切换。通过WAGO750~760模块,实现系统的人为独立控制和离线自动控制,能更加方便地进行编程设计、人机界面交互控制以及气候检测传感器的控制设定等,有效实现了人为操作和自动操作的切换。

(2)系统可以实现各个窗户分控功能和区域控制功能。系统通过底层数字量的输入、输出功能,用DO直接驱动接触器运行各个区域的电动开窗器工作,从而实现系统的分控功能。这种控制方式使用PLC编程作为FCS系统的智能控制节点,然后通过分控器驱动电动开窗器运行,从而达到对开窗器进行区域控制的目的。这种PLC分控方式编程容易,逻辑简单,不易出现混乱。

(3)系统能实现气候的自动监控。通过控制系统的中间层 ,借助在PC机上获取的LonWorks总线信息 ,根据网络传输协议和网际协议形成互联网 ,实现电动开窗系统的自动监控 ;或者利用LonWorks标准与高层楼自控系统的BAS形成网络监控 ,从而实现电动开窗控制系统的自动监控。

(4)系统可以实现消防联动控制。系统将电动开窗系统与消防系统连接起来,日常情况下可以通过中央控制器实现对通风的调节,消防紧急状态下可以通过自动开窗系统进行排烟,并且气候检测传感器能够及时感应到大楼各个部位的突变并进行报警,达到消防、排风功能一体化的目的。

(5)计算机中心的集中控制。将电动开窗智能控制系统所需的单控、组控及群控功能都交与计算机控制中心控制,并将风速传感器、雨传感器、烟雾传感器等与计算机中心连接,由计算机中心进行智能化控制,同时与空调系统、消防系统、水电系统等融合在一起进行综合控制,既能有效节省资源,又能通过计算机将大楼的所有部分联系在一起,便于实现无人化的智能管理。

4 结语

电动汽车动力控制系统的研究篇9

随着社会的进步和生活水平的提高,一方面,人们对未来汽车的安全性的期望值也越来越高,另一方面,作为一个国家的支柱产业,汽车的安全性自然也成为国家工业发展过程中关注的焦点。同时,当前世界各国都在大力发展电动汽车,其具有传统燃油汽车所不具备的零排放、噪音低、纯电控制等特点。为了使电动汽车满足安全性的要求,必须对其动力系统进行控制。汽车防抱死刹车系统ABS(Antilock Brake System)是指汽车制动过程中能实时判定车轮的滑移率,自动调节作用在车轮上的制动力矩,放置车轮抱死取得最佳效能的电子装置[1,2]。

1 汽车防抱死刹车系统ABS原理

汽车通过轮胎与路面之间的相互作用,把发动机传至车轮的驱动转矩转变为汽车前进的驱动力,在制动时把作用在车轮上的制动力矩转变为制动力。汽车制动时,当地面提供的附着力对车轮产生的转矩不足以克服制动器所产生的转动矩时,车轮就会发生制动抱死。如果汽车此时仍未完全停车,车轮就会在路面上滑移。路面条件的变化直接影响车轮对路面的附着力,即影响附着系数。

为了使汽车在制动过程中获得良好的行驶性能,就要充分合理地利用轮胎与路面之间的附着力(即最大纵向、横向作用力)。附着力的大小取决于轮胎与路面之间的垂直载荷和附着系数,即:

式中Fx为纵向附着力;Fy为横向附着力;μx为纵向附着系数;μy为横向附着系数;FN为垂直载荷。

附着系数与车轮的结构、材料、气压和路面特性等因素有关,与车轮的滑移率S也有关系。

式中:VV为车速(车轮中心纵向速度);VW为车轮速度(车轮瞬时圆周速度)。

车轮附着系数与滑移率的关系如图1所示。由于轮胎具有一定的弹性,当车轮的滑移率达到20%左右时,轮胎才会相对路面发生滑移。在轮胎还没有相对于路面发生滑移时,轮胎与路面之间的纵向附着系数μy表现为静摩擦系数,即随着相对滑移趋势增大而增大;在轮胎相对于路面即将发生滑移时,纵向附着系数μy就达到了最大的静摩擦系数。在滑移率S=20%附近,纵向附着系数出现峰值,此时的滑移率为最佳滑移率SP。

防抱死系统的作用是防止车轮发生制动抱死,并将车轮的滑移率控制在最佳滑移率附近,使车轮既能产生最大的制动力,又具有较高的抗横向滑移的能力。其具体过程如下:在刹车系统启动的时候监视车轮的转动的情况,如果车轮被抱死,控制器就发出刹车抱死信号;当车轮重新开始转动就再次启动刹车装置。电脑在一秒钟内启动和停止刹车几十次,这样就可以有效的防止车轮被抱死。比较新的防抱死系统还监视所有车轮的转动速度是否一致,当速度不一样时自动调整。此外安装了防抱死系统汽车在刹车的时候还可以转动方向盘。采用了ABS后,制动时不会抱死车轮,并且还可以利用方向盘控制正常行驶,确保了转向系统的操纵性[3]。

2 ABS汽车动态模型

考虑前、后轮载荷变化对驱动防滑的影响,取汽车前进方向为汽车所受地面摩擦力F、汽车位移x、速度和加速度a的正方向,建立汽车驱动时的动力学方程。

其中:

式中:μ(S1)-前轮在滑移率为S1时对应的附着系数;-μ(S1)-后轮在滑移率为S2时对应的附着系数;FZ1-前轮所受重力;FZ2-后轮所受重力。

由式(5)得:

式中:G=mg;d为前后轮中心间距;d1为前轮中心到重心的垂直距离;d2为后轮中心到重心的垂直距离。

汽车驱动的运动方程,将式(4)~式(6)带入整理得:

设汽车前后轮传动系等效到前后轮上的等效转动惯量分别I1、I2,前后轮的角速度分别为ω1、ω2,电机对前后轮施加的驱动力矩大小分别为T1、T2,则前后轮的动力学方程为:

取状态变量x1=x、x2=x1、x3=ω1、x4=ω2,列出汽车驱动时的状态方程:

输出方程为

公式(9)、(10)组成汽车纵向双轮模型的动力学状态空间方程[4,5,6]。

3 基于模糊PID控制的电动汽车ABS仿真模型

根据ABS汽车动态模型再MATLAB中创建了汽车ABS的仿真模型,建立的SIMULINK仿真模型如图2所示。

在模糊控制中,模糊控制的输入变量为滑移率误差EC和滑移率误差变化EC-C,输出控制参数为驱动防滑控制驱动电机加给车轮的转矩T。输入与输出变量的语言值如表1、表2所示[7]。

依据实际经验,创建模糊控制器的模糊规则如下:

根据上述模糊PID控制算法,只考虑电动汽车由零速度起步加速行驶的情况,创建电动汽车在不同路况下的纵向双轮驱动仿真模型。表3为仿真实验中所用相关参数,图3为基于模糊PID控制的防抱死仿真图。

经过仿真分析后,得到模糊控制方式下的轮速、车速曲线如图4所示,以及模糊控制方式下的滑移率变化曲线如图5所示。由仿真结果曲线可见,采用模糊PID控制可以得到较好的控制效果,在相同的参数下未采用模糊PID控制刹车完毕2.92秒,制动距离33.4米,采用模糊PID控制刹车完毕耗时2.81秒,制动距离为31.2米,由此可见,采用模糊PID控制算法能取得更好的结果。

4 结论

本文对电动汽车的动态控制系统进行了实际的研究,并创建了基于模糊PID控制方式的ABS仿真模型。从仿真分析的结果可以看出,采用模糊PID控制方式的ABS能够取得更好的刹车效果,能够使滑移率处在最佳滑移率附近,电动汽车能够更加有效的利用峰值附着系数,减小了刹车时的制动距离,提高了汽车的可操纵性和安全稳定性。

摘要：本文提出了一种基于模糊PID控制对发动机输出转矩进行控制的方法来防止车轮抱死的控制策略,对电动汽车在不同附着系数的路面上行驶时的动力控制系统展开深入研究。应用MATLAB仿真软件对这一系列进行了建模和仿真,通过对控制策略的仿真,表明确实可以通过控制系统的改进而提高电动汽车的安全性和操纵稳定性。

关键词：电动汽车,动力控制,模糊PID控制

参考文献

[1]余志生.汽车理论第3版[M].北京:机械工业出版社,2000(10)J:71-168.

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[6]Ferdinand Svaricek.Automatic Valuation and Verificationof ABS Controllers by Using a Hardware-In-The-LoopSimmulation.ITT Automative Europe GmbH,SAE 980241.

电动钻机驱动控制概述篇10

石油钻机按照动力驱动源分为电动钻机和机械钻机两大类。目前,电动钻机为主流装备,机械钻机正在被电驱动钻机所替代。无论那种形式的钻机均有绞车、转盘 / 顶驱、泥浆泵等主要钻井机械。

电动钻机驱动控制装置可简单描述为钻井机械装置的驱动者,以电力为动力源,以绞车、转盘 / 顶驱、泥浆泵等的电动机为控制对象,通过微电子元件和电力电子器件构成控制系统,依据自动控制理论,控制这些电动机的转速,以满足钻井工况的最佳要求,降低能耗、提高效率。下面对电动钻机的主要驱动控制部分进行概述和讨论。

2 主要控制对象

2.1 小电网系统

电动钻机按电源的来源分为两种,一种是独立的自备电站供电方式,另一种是大电网供电方式。自备电站供电方式使用较多、应用广泛,这种方式多采用3-5台柴油发电机组并网发电,构成一个公共交流母线的小电网系统,总容量在3000-6000k VA之间,并留有足够的裕量,根据钻井工况选择机组的台数,以达到最佳的效率。目前柴油发电机组的主流控制技术是全数字控制,柴油机采用功率内环、速度外环的双闭环负反馈控制策略,发电机采用无功内环、电压外环的双闭环负反馈控制策略,机组自动同期并网,并网后负荷分配调节环节自动投入,使并网各机组的有功和无功功率按照设计要求调节平衡。一般控制策略为负荷分配调节的输出分别叠加于柴油机和发电机的双闭环控制系统的输入,调节各机组使其有功、无功达到均衡。

2.2 提升系统

通过绞车 / 送钻离合器切换,由绞车或者自动送钻驱动提升系统,其负载是位能性的,无论提升还是下放负载,转矩方向始终不变。

2.2.1 绞车

绞车机械机构由滚筒、离合器、变速齿轮箱、制动装置等组成。驱动部分由传动控制系统拖动绞车电动机构成,用于起下钻具、套管、起放井架、底座等。绞车工作的特点是载荷变化大,起放频繁,深井起钻时载荷最大,空吊卡起放时最轻。对驱动系统的要求为:为防止提升时钻杆晃动与井架碰撞等,最好低速起动,然后迅速加速;为防止井壁轻微卡钻,需具备1分钟左右过载1.5倍的能力;为提高效率,充分发挥机械能力,需要绞车运行在最佳速度下。因此,控制系统一般采取的策略是:额定速度以下恒转矩调速,额定速度以上恒功率调速,具有挖土机特性输出。

2.2.2 自动送钻

自动送钻用于降低司钻工的劳动强度、提高钻井速度、降低钻井成本。电驱动钻机一般配有独立的送钻系统,通过离合器与绞车电机共同拖动滚筒,实现复合送钻,同时具备了绞车电机的部分功能,可互为备用,目前多采用这种送钻方式。

驱动控制策略为:在常规的双闭环系统的基础上增加钻压调节外环,构成钻压、速度、扭矩三闭环的调节系统,钻压环采用PID算法。

2.3 旋转系统

指顶部驱动或者转盘驱动的旋转系统,其负载是带有粘滑摩擦的弹性负载。

2.3.1 转盘

转盘的作用是使钻具旋转,把扭矩经钻杆传送到钻头,切削地壳实现钻进作业。电机通过传动齿轮箱驱动转盘,对驱动系统的要求是:调速范围宽;具有设定扭矩限制、反转等功能;具有钻杆反弹速度缓释放控制即软扭矩控制、惯性制动控制等功能。

2.3.2 顶驱

顶驱是取代转盘钻台面驱动的钻井装置,把钻井动力部分由下面的转盘处移到钻机上部的动力水龙头处,在井架上部直接驱动钻具旋转,沿井架内导轨上下移动,完成钻柱旋转钻进、接立柱、上卸扣、倒划眼和循环钻井液等钻井操作。驱动控制的要求为:控制精度要高,上扣、卸扣时需满足机械机构对扭矩的要求;液气回路的控制需依据顶驱特性并结合旋转钻进的工艺要求,使顶驱各部件按照钻井要求有序动作;钻柱反弹力的释放需要控制。

2.4 钻井液循环系统

通过泥浆泵驱动钻井液循环,负载为典型的泵类特性,负载转矩与转速的平方成正比关系。

驱动系统控制泥浆泵电机旋转,泥浆泵作为钻井液循环的动力源头,推动整个循环液高压循环,携带悬浮岩削、冷却钻头、钻具、冲洗井底、防止井喷、保护井臂、防止坍塌,配合旋转系统提供井下动力。驱动控制一般采用恒转矩调速,调速范围窄,通常使用两至三台泥浆泵,直接使用,泥浆输送管网中承受较大的压力脉动,通过检测泵的相位角,即采用“角同步控制”方式,实现软泵控制功能,使输送管网中压力脉动峰值相位均匀错开,这样两台三缸泵就相当于一台六缸泵,三台三缸泵就相当于一台九缸泵的压力脉动,使泵压脉动大幅度降低。从而提高了泵和输送管网等泥浆循环系统的使用寿命。这种通过控制实现软泵功能,是泵控制中有待于进一步研究和推广的新课题。

3 驱动类型

按照主传动部分驱动电机的类型是交流电机还是直流电机,把电动钻机分为交流钻机和直流钻机两大类。

3.1 交流钻机

交流钻机的优越性,在很大程度上与交流电机的优点有关。同容量时交流电机转子惯量小于直流电机,能实现更高的动态性能,总体效率较高。交流电机不存在电流换向,因此无火花,在容量上不存在限制。交流钻机具有悬停、四象限运行等新功能,尤其适合现代钻井工况的需求。交流钻机功率因数高,节能效果好。不足之处是交流电机虽然能够对速度精确控制,但对力矩无法做到精确控制。其做不到直流调速的特性,只能是逼近直流调速的特性。

目前交流电机主要采用矢量控制和直接转矩控制技术,装置大多数为SIEMENS或ABB的产品,相信在不远的将来我国国产的变频系统一定会在交流钻机中得到广泛应用。

3.2 直流钻机

直流钻机的优点是控制精度高,调速特性良好。直流电机转子惯量与其结构有关,一般较大,因此加速时间长,影响动态性能,总体效率低。其电机换向能力限制了容量和转速,极限容量和转速的乘积是106k W.r / min。其转矩脉动小,但电流换相有火花,这样对位于防爆区的绞车、转盘等电机有不利的一面。直流钻机功率因数较低,耗能较大。

交流和直流钻机互有优缺点,目前交直流钻机系统共存,但发展趋势是交流钻机取代直流钻机。

4 控制技术

4.1 模拟与全数字控制

早期的电动钻机多采用模拟控制系统。随着数字控制技术的快速发展,全数字控制技术应用于电动钻机,使电动钻机在性能、精度和灵活性等方面有了突出优点。模拟系统无法与全数字系统相比,模拟系统逐渐被淘汰了。

模拟系统是基于模拟控制器件的,控制量采集(采样)、信息交换、计算、控制、输出等功能的执行都是连续的,是连续控制的系统。

全数字系统是基于数字控制器件的,其核心是处理器,处理器要完成大量的任务,在一定时间内只能做一件事,任务分时串行执行,把连续的任务间断成每隔一定时间执行一次,称离散控制。每个周期开始时采集信号,进行周期性采样,只能在采样瞬间被测量和控制。合理的采样周期,将连续变量量化为不连续的数字量,处理器才能进行计算和控制。连续量的量化是数字控制和模拟控制的重要区别之一,量化时两相邻采点之间的信息被失去,影响了精度。

合理量化就是合理选择变量当量。利用数字量位数资源,使系统中的变量都有相同的精度。在数字控制器中,当量都按百分数(%)规定。为充分利用数字量位数资源,规定去掉一个符号位的数为200%(留100%调节余量)。

以16位数为例,100%对应214=16384,全部数的范围是(+ / -)200%对应(+ / -)215=(+ / -)32768。

4.2 可编程控制和总线通讯

电动钻机的可靠性和维护性要求很高,为此控制系统大多数采用两套完全独立的PLC和现场总线通讯方式构成,两套能互相切换工作,在任何一套系统工作时另一套不加电便于维护,使影响钻井作业停机的故障几率大大降低,提高了系统的可靠性并便于现场维护。

如图1所示,以ZJ70DBS通讯网络为例,来说明常规配置的冷冗余通讯网络的构成及特点。

1VFD2控制室的PLC1(PLC2)作为PROFIBUS_DP主站,进行网络组态。自动送钻(ADR)、绞车A(DWA)、转盘(RT)、绞车B(DWB)变频器作为DP从站设置参数。

2VFD1控制室的ET200站点、3号泵(MP3)、2号泵(MP2)、1号泵(MP1)变频器作为DP从站设置参数。

3司钻控制室的ET200站点、触摸屏作为DP从站操作和控制整个电动钻机的运转。

主站与从站交换数据的速率、传送数据的长度由主站设定,每个变频器从站按照冷冗余配置两块CBP2通讯板,按照控制指令切换通讯板及变频器参数组。

这种技术使钻井工艺与操作控制有机结合,有效实现了数据采集和计算处理,并经触摸屏实现了一体化仪表功能。其软件设计灵活,绞车控制手柄、手轮等传统的硬件操作和触摸屏的界面操作互备,保护联锁功能齐全,使钻井安全得到保证。队长办公室进行监视、数据保存、归档等。

5 无功补偿和谐波抑制

由于钻机电网大多数为小电网系统,变流装置负载容量达到电网在线容量的70%-80%,每个变流负载对电网相当于一个谐波电流源,产生各次谐波,谐波电流的次数有5、7、11、13、17、19、23、25,以5、7次谐波最为显著,小电网容量不是无穷大,谐波阻抗不为零,谐波电流在电网建立相应的谐波电压,引起电网电压波形的严重畸变。

电动钻机上多采用无源滤波,按照钻机工作特性选择电抗器、电容器等器件参数,滤除一定的谐波,改善小电网品质。有源滤波是另造一种谐波电流源,因造价高、体积大,在钻机上使用较少。

直流钻机的功率因数低,用无功补偿提高功率因数。依据钻机负载变化情况,确定无功补偿方案。对缓慢变化和冲击性负载引起的无功功率进行补偿,抑制电网电压波动。

6 采用的功率器件

功率器件是指用于钻机传动系统功率变换的电力电子器件,主要有脉冲控制型的晶闸管(Thyristor)和双向晶闸管等半控型器件、电平控制型的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)等全控型器件。不可控器件有整流二极管、快速整流二极管等。其主要技术指标有阻断电压、通态电流、压降、开关时间等。

7 控制技术发展趋势

钻机控制技术正向着高效、节能、智能化方向发展,主要表现在以下方面:

(1)以柴油机为动力的机械钻机正在被电代油所替代。

(2)数字控制技术逐步取代模拟控制技术。

(3)电力电子器件向大电流、高电压、全控型、集成智能化方向快速发展,为开发10000米以上大功率钻机提供了硬件保障,大容量钻机的开发研制势在必行。

(4)随着电力电子器件、数字控制技术、变频调速技术的发展,交流钻机取代直流钻机成为必然。

(5)钻机控制系统进入一个开放的网络化、管理一体化的新阶段,数字通讯和网络技术在钻机领域全面应用。

(6)谐波治理及功率补偿将逐步成为常规要求。

增程式电动汽车控制策略的优化篇11

摘要：增程式这类电动汽车有着自身的运转模式，同时也要配备最合适的控制策略。循环系统要在最大范围内减低损耗的总能量，在这种基础上结合实情探析了最优的控制策略。对此可选取外部优化，借助仿真软件以此来调控并优化给定的参数。优化程序设有非支配算法及精英策略，优化探析得出的结论表明：优化的新式算法拟定的参数可覆盖全局，从整车入手减低了运行汽车损耗的循环能量，因而更能吻合新形势下的节能思路。

关键词：增程式电动汽车；控制策略；优化思路

在现今状态下，生产电动汽车日渐受到多样的要素约束，例如电池本体的密度、耗费的总成本、可运转的年限。在这些要素制约下，电动汽车常规的产品将很难拓展现存的市场。增程式新的电动车配备了混合特质的内在动力，这种纯电动车可拓展继续行驶的总体路程。历经长期探究，针对于这类汽车设定的控制策略日趋成熟，然而仍没能给出最完备的控制思路。为此有必要预设合适的优化目标，在根本上优化现存的控制方式。

1 新式汽车构造

增程式电动汽车有着新式的构架，这是由于增程式车身添加了发电配备的机组及发动机。增程式汽车拥有纯电动汽车固有的特性，同时又增添独特性。相比于供应混合动能的传统汽车，增程式车身减低了发动机附带的功率，电池及电机提升了固有的功率。同时，增程式电池还可随时补充电网缺失的电能[1]。增程式车身设定为串联的，驱动装置设为电机。发动机在各时段都可运转，在拥挤城区行进的电动车常常会频繁停止及启动，为此增程新式的车型更能适用。

2 增程式配备的控制策略

2.1 总的控制方式增程式电动汽车依循新式的工作模式。详细来看，初期电动车在行进时，电池充满了电能。动力电池可供应整车必备的功率需求，但发动机可暂停运转。在这种状态下，纯电动车相比于增程新型车辆显现了不足。电动汽车行进的过程中电池组将会持续耗电。起动发动机时，发动机会协同动力电池一并运转，这种状态下增程式及混合性车型二者是等同的[2]。

增程电动车设有持久可供应的动能，减低了消耗掉的电池成本。运用增程式车型可避免行驶至中途的暂停，免去驾驶员额外的担忧。若电池现有电能并不充足，那么启用辅助类的供应电能。在这种设置下，发动机不必供应行驶路径中的一切动能，在最大程度减低了根本的发动功率。（见图1）

2.2 增程式运转的新模式纯电动车增程车身配备双重的动力源：增程装置即发电机组、动力供应性的电池组。在两类动力源范围内，发电机组可供应辅助动能。从调配能源来看，动力源调控下的运行模式可分成如下：串联性的驱动、EV的模式、发电驱动的行车、回收制动能量。运转中的供能装置并不含有发电机组，车辆行进依托于耗费的动力电池。整车依赖于发动机予以驱动，若发动机可供应的本身动能并不足够用作驱动，那么动力电池即将填补缺失的这些能耗。

另一类模式为：发动机本身即可驱动行驶中的车辆。发动机设有某一比值的输出功率，动力电池可以充电。这种新模式下，发动机提升了综合范围内的能量调配效率及根本的工作效能。制动或滑动着的车辆可采纳这一模式，若突然加速或整车突然制动，则会进到后续的回收能量步骤中。驱动电机可用作发电，电能由此而充进电池组。

3 探析优化思路

若要设定最优的增程式控制思路，先要完善现存状态下的电动车配置。唯有采纳最优的系统搭配，控制策略才能更契合最佳范围内的整车性能。对此，要注重优化预设的各类参数，整车自身性能才更近似最优的性能。非支配性的基因遗传算法带有精英策略，针对于求解设定了全局搜索。这种策略吻合了最佳的鲁棒性，可用作并行处理及针对于全局的优化。给定某一算法后，先要随机创设初期的个体种群，这样即可获得子代对应的种群。运算得出拥挤度及必备的非支配次序，最终存放至种群之内的个体都是最优的。

针对于控制策略，要注重车速变更时的切换状态。优化变量时将会给出双重的切换限值，优化这两类参数以此来提升整车的效能。与此同时，频繁启停的发动机也会关乎燃油的耗费是否经济，优化变量密切关系着关闭发动机的最短时间。整车选出来的约束性指标包含了动力指标，这种指标要满足设定的加速时间及爬坡的最大要求。（见图2）

4 结语

增程式电动车内含串联的构架，设定了电机驱动。车轮及发动机并非衔接于机械装置，发动机在变更地点时也并不干扰到现存的工况。在这些优势下，增程式汽车更可用作城区平常的道路行驶，配备了启停频繁的调控装置。相比于混合状态下的电动汽车，增程式汽车整合了回收及排放的新优势且拥有更优的推广前景。

参考文献：

[1]牛继高，司璐璐，周苏等.增程式电动汽车能量控制策略的仿真分析[J].上海交通大学学报，2014（01）：140-145.

电动汽车电池管理控制系统的设计篇12

对于电动汽车产业而言, 电动汽车能源供给系统是必不可少的子系统, 一旦电动车动力电池电能消耗到某种程度, 为了保持电动汽车的循环使用, 就必须为电动汽车运行提供能量补给, 即利用充电系统对其动力电池进行电能补充。充 (换) 电站的电池管理控制系统是实现其智能化最重要环节, 也是电动汽车产业化和推广普及的关键条件, 有益于电动汽车产业的长远发展。

1 国内外研究现状

1.1 北京交通大学研制的电池管理系统

在国家“863”计划支持下, 北京交通大学研制了一种电池管理系统, 用于动力镍氢蓄电池监测及管理, 且科技部在2002年12月验收了这个电池管理系统项目。该系统装置的功能如下:对使用过程中出现的故障进行早期的诊断和充电;估量电池的剩余电量;监控电池的运行状态。

1.2 韩国大宇公司电动汽车用电池管理系统

该电池管理系统的功能主要包括:能量管理、安全管理、SOC估计与显示、优化充电、数据采集、电池管理和故障诊断功能。

该系统的组成部分主要包括电池控制单元 (BCU) 、电池报警系统、主充电器、辅助充电器、SOC计算、热管理系统、模块传感器装置和安全模块构成, 其中BCU的作用最为关键, 它是保证整个动力电池正常工作的核心, 其负责实时监测电池工作状态, 并向各子程序系统发送正确的指令。

2 系统充电方式

为了确保电池安全充电和良好的效率, 必须做好电池管理工作, 即选择适应的方法充电, 实时监测电池状态确保电池正常工作, 比较常见的充电方式有三种, 具体如图1所示。

2.1 恒压充电

在全部充电时间里充电电源的电压保持恒定的数值, 且蓄电池端的电流会随着电压的逐渐升高而减少。但恒压充电存在缺点, 易影响蓄电池寿命。

2.2 恒流充电

该充电法需不断调整充电电压, 使充电过程中的电流恒定。恒流充电法控制起来很简单, 但其也存在明显的弊端, 即充电时间长、析出气体多、对极板的冲击大、能耗高、效率低。

2.3 恒压恒流充电

恒流恒压充电方式首先进行恒流充电, 之后当电压达到预定值时转入第二阶段进行恒压充电, 此时电流逐渐减小;当充电电流减小到零值时, 蓄电池中的电量达到饱和。既满足快速充电, 又不对蓄电池的寿命造成不必要影响。

3 系统设计

3.1 硬件设计

电池管理控制系统主要有以下几部分组成:数据采集单元、中央处理单元、显示单元、控制部件 (熔断装置、继电器) 、均衡单元检测部件 (电流传感器、电压传感器、温度传感器、漏电检测) 等组成。其中数据采集单元由温度采集模块、电压采集模块等组成;中央处理单元由高压控制回路、主控板等组成;显示单元由显示板、液晶屏、键盘及上位机组成;几乎所有的均衡模块与检测模块都被设计在一起。如图2所示。

3.2 功能设计

电池管理控制系统功能设计主要包括数据采集、能量管理、安全管理、电池状态估计及故障诊断功能等, 具体如下: (1) 数据采集。该系统的正常运转离不开各数据的支持, 比如采样速率、精度和前置滤波特性等。 (2) 能量管理。 (3) 安全管理。具有防止单体电池过充;监视各参数是否异常的功能。 (4) 电池状态估计。电池状态估算是实现电动汽车功率配置及运行控制的主要参考依据, 它主要包括SOC、SOH两种估算模式。 (5) 故障诊断功能。通过与车辆检测仪器的实时通信来获取故障信息, 为车辆故障的检修提供参考依据。

3.3 控制算法设计

3.3.1 充电终止判断方法

由于电池充满电后若不及时停止充电, 不仅会浪费电能源, 还可能会对电池造成损害, 不利于电池的维护, 因此设计智能充电方案时必须考虑到该问题, 使设计程序充满电后对充电机进行合理的控制, 确保在充满电后电池管理系统能够对充电做出指令停止充电。

用电压电流曲线斜率法对充电是不是已经停止来判断。这个方法把电压曲线率是某个值的时候认为是终止。在如图3所示中能够知道电池在恒值电流的时候U增加的很快, 中间是一个很平和的时间段, 直到电压改变到一定程度时, 必须终止充电, 否则可能出现过度充电的现象, A点是充电终止点。

3.3.2 智能充电控制流程

智能充电控制流程举例如下:假设系统检测电池组电压和Uol, 对应充电电压曲线上的A, 充电电流曲线上的B两点, 对应时刻为t1, 那么此时智能充电系统就只需要按照t1以后的充电曲线 (如图4) 对蓄电池进行充电直至正常充电结束, 假设充电结束时刻为t2, 则整个充电时间Δt=t1-t2, 并做出记录。

智能充电系统在正常充电中, 通过检测蓄电池的状态, 可以判断出在充电过程中蓄电池是否存在异常情况及极化现象, 一旦发现异常情况, 还能够及时的采取修正措施。不仅如此, 智能充电系统还能够实时监测蓄电池组的状态, 实时保护充电电路。

3.3.3 基于PID的充电控制算法

PID控制具有工作可靠、稳定性好、结构简单等优势, 比较适用于那些系统参数无法准确获得或者数学模型无法构建的情况。而智能充电系统的电流、电压以及温度都会随着运行状态实时变化, 数学模型复杂。在多段恒流充电与脉冲充电相结合的充电过程中, 必须把采样参数和设定参数两两对比, 基于对比后的差值进行移相角输出的控制, 这样才能达到对充电算法进行控制的目的。综合来看, 不完全微分型PID控制方法无疑是最佳选择。

不完全微分型PID的表达式如公式所示:

U2N是指不完全微分的相, a*是比1小的数。

不完全微分PID具有很多优势, 能够将大的微分作用平滑输出, 真正发挥微分作用, 但不完全微分PID并不是十全十美的, 还可以采取措施实施进一步完善和改进。

积分分离算法的具体做法如下:

其中, 参数a的大小根据郧, 乃, 殇以及被控对象综合考虑确定。

通过利用积分分离算法对PID进行改进, 进一步完善和提高了PID的控制调节品质, 使其价值实现了最大化。

3.4 软件设计

软件采用的是ARM语言来编写程序, 程序的功能主要包括以下方面:

3.4.1 SOC的计算程序

该程序与所有的程序相关, 任何一个程序都离不开SOC, 它是所有软件中最必不可少的, 所有的环节都涉及到SOC。

3.4.2 数据采集的程序

通过利用DSP主控制芯片的I/O口来控制所有芯片的采集电路, 确保主控芯片的A/D转换口能够接收到所有的模拟信号。

3.4.3 电池状态判断程序

分析办理采集到的数据, 判断电池是否存在异常情况, 若发现异常情况, 能够及时采取修正措施。

4 结束语

该文设计开发的电动汽车电池管理控制系统, 通过实际使用验证具有:实时监测各种运行参数、故障诊断报警和热管理等功能, 系统精度高、稳定可靠、安全运行周期长, 并已在电动汽车研发厂家的电池管控系统设计得到较为广泛应用, 现相关研发单位与国家主管部门正积极制定技术标准规范, 为优良的电动汽车电池管理控制系统生产设计做好基石, 也为电动汽车的推广使用奠定了技术支持。

参考文献

[1]Mehrdad Ehsani, Yimin Gao, Sebastien E Gay, Ali Emadi.Morden Electric, Hybird Eletric, and Fuel Cell Vehicles:Fundamentals, Theory, and Design[M].CRC Press, 2005.

[2]冯勇, 王辉.纯电动汽车电池管理系统研究与设计[J].测控技术, 2010 (09) :54-57.

[3]郑荣良, 刘贵涛.ISAD混合动力汽车蓄电池SOC估算方法的研究[J].拖拉机与农用运输车, 2007 (05) .

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