电动汽车电机驱动系统最大效率控制

1 引言

汽车的过量增加带来了严重的环境污染和能源危机，人们开始投入越来越多的努力来生产燃料效率更高、排放更少的汽车；电动汽车因其具有低排放、高效率的优点而受到青睐。电机驱动系统将电能转化为机械能，驱动汽车运行，是电动汽车的心脏。由于车载能量有限，为了得到最大的燃料经济性能，电机驱动系统效率最大化非常重要。

2 最大效率控制工作原理

现代电动汽车要求电机驱动系统具有高效率、高功率密度、有效的再生制动、宽的运行速度范围、可控制性好、稳定、可靠并且免维护。
迄今为止，电动汽车中使用的电机包括直流电机、感应电机、永磁电机和开关磁阻电机等。近年来，电动机驱动系统的最大控制效率成为电动汽车驱动系统研究的热点问题之一。所谓最大效率控制，就是以效率最优为目标，根据不同工况按一定的规律来控制若干个控制量。其内涵是面向整个运行范围，在每一个工作点都使系统效率最大。

最大效率控制一般是以传统控制(如感应电机的矢量控制)做内环控制电机的动态特性，最大效率控制做外环，调节系统稳态的效率。系统工作时，首先由传统控制环调节系统输出所需的转速和转矩，满足系统的动态响应要求，当系统处于稳态时，最大效率控制开始作用，根据输出的转速和转矩，调节某一个或两个自变量(考虑优化速度，一般不追求更多自变量)，电机输入功率减小。由于电机的效率等于输出功率与输入功率的比值，在保持输出功率不变的条件下使输入功率最小，从而得到电机在该输出功率下的最大效率，进而可以实现整个运行范围内每一个工作点最大效率的控制。

3 最大效率控制的实现方法

电机驱动系统包括能量变换器(通常为逆变器)和电机本体。为了获得驱动系统的最大效率，设计之前，通常要对两部分分别优点化。对逆变器来说，为了降低损耗，提高效率，可以采用各种软开关技术(如各种直流环节谐振型逆变器和极谐振型逆变器等)和控制技术，对于电机本体来说，设计时应设法降低损耗，尤其是铁损和铜损。

对于给定的电机驱动系统来说，要提高效率可以采用各种效率优化方法。电机驱动最大效率的实现方法有很多种，综合来讲，有两种基本方法：即损耗模型控制法和搜索寻优控制法。

1.损耗模型法

该控制器基于电机损耗模型(有时还包括逆变器的模型)，控制自变量来优化目标函数实现电机的最大效率。

20世纪80年代初期，T.M.R;owan and T.A.Lipo、A .Kusko and D.Galler和D.S.Kirschenet al等人先后利用简单的损耗模型，论证了采用标量控制时最小损耗存在的可能性。90年代初，R.D.Lorenz和S.M.Yang等人指出矢量控制下同样存在最小损耗的可能。1994年，G.O.Garcia等人对该问题进行了简化，仅要求知道传统电机的参数，就可以得到包含铁损和铜损的电机损耗模型，并且进行了仿真和小功率实验研究。F.Abrahamsen等人研究了中小型感应电机中最大效率控制的具体应用。F.Fernandez-Bernal等人试图给出不同类型电机损耗最小化的一般方法。Olorunfemi Ojo等人利用输入输出线性解耦的非线性几何控制方法，不需要进行坐标变换，控制磁通电流，给出了损耗表达式。可见，模型损耗控制法实现最大效率控制的趋势在于建立不同工况和应用场合下的电机损耗模型。该模型要求简单、准确并且实用。

2.搜索寻优法

该方法中通过测量传递给驱动器的功率并利用搜索算法调节被控量寻找输入功率最小值。

在这个过程中，主要集中于寻优方法的提出和实现。早期的研究集中在自变量的选取上。1985年，D.S.Kirschen等人使用定步长调节磁通进行寻优在线实现最大效率控制，但是在寻优过程中存在着转矩波动。S.K.Sul和M.H.Park使用了查表方法，首先计算出最优化时的滑差制成表格，系统跟踪最优滑差工作于最大效率点。可见该方法优劣取决于制表的准确性，但使用时速度比较快。Toshiaki Murata等人采用矢量控制，调节交直轴电流之比减小佃入功率实现EOC，具有很快的动态响应。J.C.Moreira等人利用定子相电压的三次谐波分量给出了两种适合一般需要的控制策略。上述研究集中于矢量控制中。1991年，P.Famour和J.J.Cathey又将寻优控制方法引入标量控制中。

此后，寻优控制器的研究主要集中于寻优方法的选取和EOC的实现上。除了上述的查表法外，G.K.Kim等人运用斐波纳契(Fibonacci)寻优方法，采用非线性控制实现了对速度和转子磁通的解耦，解决了寻优过程中的转矩波动问题。Cao-Minh.Ta等人采用黄金分割法调节直轴电流分量从而减少输入功率。该搜索方法非常快，并且不需要函数估计，同时搜索时不需要知道转速和转矩，所得结果也不受电机参数变化影响。其主要问题在于算法起动时选择合适的电流变化上下限比较困难。Chan，C.C.和Chau，K.T对于一种永磁同步电机(PMSM)采用自寻优方法 地了最大效率控制。首先设定一个电压变化步长，每改变一次检查一下输入功率是增加还是减小队，若增加，则将步长取反继续寻优，若减小，不改变步长继续寻优，若同方向连续步长达到4次，则增加步长为原步长的4倍继续寻优，从而增加收敛速度。该系统不是检测电机的电压和电流，而是检测逆变器的输入电压和电流来实现最大效率控制，从而仅仅利用电池的电压和电流信息就可以实现电机/变换器组合的最大效率控制。Chandan Chakraborty和Yoichi Hori提出了下山追赶法和LMC和SC综合的混合控制法，具有很快的收敛速度。混合控制法仅需要一个简单的损耗模型，在寻优开始进行粗估计，然后根据变化方向进行搜索寻优控制，取得了良好的效果。

上述方法多属于一维线形搜索方法，其速度和准确性都受到限制。为了同时获得很好的动态性能和寻优速度，一些复杂先进的控制方法被引入。比如无速度传感器控制、模糊控制和人工神经网络等。搜索寻优方法的研究热点集中于如何寻找一种方法同时具有寻优时间短、转矩波动小的特点，具有良好的动态特性，并适合于各种不同工况。

比较两种最大效率控制方法，前者速度快但是控制性能取决于模型参数估计精度。由于电动机参数变化并且需要在线估计，因此该方法比较复杂。相反，搜索寻优方法不取决于参数，但是速度慢。永磁电机的损耗/端电压曲线中最小损耗值域宽而平，采用寻优控制方法很难收敛，因此多采用前一种方法。目前，最大效率控制研究的目标是寻找一种速度快、易于实现、总是能够提供最佳解决方案，并且不受电机参数变化影响。

3 最大效率控制实现的条件

从最大效率控制的工作原理来看，要实现最大效率控制，系统需要具有两个条件：一是存在可调节的自变量以改变电机输入功率，二是调节该自变量的同时不影响输出的转速和转矩。

迄今为止，电动汽车电机驱动系统实现最大效率控制的包括：感应电机、永磁混合式电机、带有单独励磁绕组的直流电机、同步磁阻电机、永磁同步电机等。永磁无刷直流电机由于不具备上述条件，最大效率控制多侧重于电机本体设计中，包括参数优化和新型结构的提出。同时，由于电机三相输出的功率测量和计算困难，越来越集中于追求逆变器和电机一体的最大效率控制的研究。其方法就是测量直流母线的电压和电流，此时的损耗降低是包括了逆变器损耗的电机驱动系统整体损耗的降低，不仅计算简单，并且可供选择自变量增多，为那些单一电机本体难以实现最大效率控制的应用提出了新的方法。

4 结论

最大效率控制发展的目标是寻找一种简单可靠、快速稳定、易于实现的方法，目前还没有一个真正实用的最大效率控制方法。其发展趋势是将两种寻优方法有机结合，同时最大效率控制应该综合考虑电机和逆变器一体的最大效率控制。同时，考虑到电动汽车电机的高速运行需要，除了要求电机本身易于实现弱磁控制外，在弱磁扩速行驶的时候也应该能够实现最大效率控制。

但是，目前电机驱动系统的最大效率控制方法一般仅限于仿真或者小功率实验室研究，但缺乏电动汽车控制的实际运用，而且目前的研究绝大多数集中于感应电机的最大效率控制，对于其它类型电机来说则比较薄弱，电动汽车最大效率控制还有很长的一段路要走。

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