高建樹， 田翼萌， 張埔寧

(1.中國(guó)民航大學(xué)機(jī)場(chǎng)學(xué)院， 天津 300300； 2.中國(guó)民航大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院， 天津 300300)

為加速推進(jìn)智慧機(jī)場(chǎng)建設(shè)，大力推廣使用新能源設(shè)備和車輛已成為中國(guó)各大機(jī)場(chǎng)近幾年的重要任務(wù)。由于機(jī)場(chǎng)的特種車輛存在超低速近機(jī)、超低速對(duì)接等特殊行駛工況，使得機(jī)場(chǎng)司對(duì)于機(jī)場(chǎng)特種車輛速度控制要求不斷提高。原有的燃油車低速行駛存在著控制不平穩(wěn)、操控性難的問題，而電動(dòng)車可通過精確地?cái)?shù)字計(jì)算對(duì)內(nèi)置永磁同步電機(jī)(built-in permanent magnet synchronous motor，IPMSM)進(jìn)行精確控制。目前市場(chǎng)中絕大多數(shù)電動(dòng)車一般都采用以轉(zhuǎn)矩為目標(biāo)、傳統(tǒng)比例積分(proportion integration，PI)控制的矢量控制方法，但此方法并不適用于機(jī)場(chǎng)環(huán)境下電動(dòng)汽車極低速平穩(wěn)運(yùn)行的特殊工況，因此，針對(duì)如何實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車電機(jī)低轉(zhuǎn)速精確穩(wěn)定控制已成為近些年的研究熱點(diǎn)。

諸多學(xué)者對(duì)于不同電機(jī)超低速調(diào)速性能作了深入研究。文獻(xiàn)[1]針對(duì)無(wú)速度傳感器控制提出一種新的全階自適應(yīng)觀測(cè)器算法，可實(shí)現(xiàn)感應(yīng)電動(dòng)機(jī)在低速、極低速和零速下穩(wěn)定運(yùn)行。文獻(xiàn)[2]通過采用滑膜變結(jié)構(gòu)控制器加以改進(jìn)，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和抗干擾能力。文獻(xiàn)[3]將最大轉(zhuǎn)矩電流比加以改進(jìn)，利用綜合電流矢量等效替代轉(zhuǎn)矩控制。此外，多數(shù)極低速研究圍繞以轉(zhuǎn)矩為控制目標(biāo)，對(duì)閉環(huán)模型作相應(yīng)改進(jìn)，針對(duì)類似于超低速行駛的特殊工況下恒轉(zhuǎn)速控制研究較少[6-12]。

現(xiàn)提出一種電動(dòng)特種車輛超低速行駛工況下恒定轉(zhuǎn)速運(yùn)行的雙閉環(huán)模糊控制策略，將汽車以轉(zhuǎn)矩為控制目標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)檗D(zhuǎn)速為控制目標(biāo)，對(duì)于優(yōu)化電動(dòng)特種車特殊工況下的行駛性能起到重要作用，對(duì)實(shí)現(xiàn)自主研發(fā)性能優(yōu)良的電動(dòng)行李牽引車具有重要參考價(jià)值，為推動(dòng)電動(dòng)特種車輛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

1 d-q軸數(shù)學(xué)模型及矢量控制原理

1.1 d-q軸數(shù)學(xué)模型

首先對(duì)電動(dòng)特種車用到的內(nèi)置式永磁同步電機(jī)作如下假設(shè)：①定子上的繞組接法為Y形，三相繞組對(duì)稱排布，各相繞組空間上相差120°，轉(zhuǎn)子中的永磁體在定轉(zhuǎn)子氣隙內(nèi)產(chǎn)生主磁場(chǎng)沿氣隙圓周呈正弦分布[4]；②忽略定子繞組齒槽對(duì)氣隙磁場(chǎng)分布的影響[4]；③假定鐵芯磁導(dǎo)率無(wú)窮大，忽略定子鐵芯與轉(zhuǎn)子鐵芯的渦流損耗與磁滯損耗[4]。

基于上述假設(shè)，建立永磁同步電機(jī)d-q軸數(shù)學(xué)模型[4]。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：所有參數(shù)均為d-q坐標(biāo)系下的參數(shù)；ud、uq分別為IPMSM定子電壓矢量在d軸和q軸的分量；R為三相對(duì)稱定子繞組一相電阻；P為微分算子；id、iq分別為IPMSM定子電流矢量在d軸和q軸的分量；ψd、ψq分別為d軸磁鏈分量和q軸磁鏈分量；Ld、Lq分別為電樞電感在d軸和q軸的分量；ωr為電機(jī)轉(zhuǎn)子電角速度；ωm為電機(jī)轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度；ψf為電機(jī)永磁體磁鏈；Te為電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩；Tl為電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩；J為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，B為電機(jī)軸摩擦系數(shù)[5]。

1.2 電動(dòng)汽車電機(jī)矢量控制原理

圖1 電動(dòng)汽車電機(jī)控制策略系統(tǒng)框圖Fig.1 Frame diagram of electric vehicle motor control strategy system

2 恒轉(zhuǎn)速雙閉環(huán)模糊矢量控制系統(tǒng)

針對(duì)民航機(jī)場(chǎng)電動(dòng)特種車輛(如飛機(jī)牽引車、行李傳送車和行李牽引車等)超低速行駛的特殊工況，要求到達(dá)指定位置后穩(wěn)定超低速對(duì)接飛機(jī)或者托盤。這要求超低速行駛時(shí)電機(jī)盡可能以精準(zhǔn)的轉(zhuǎn)速穩(wěn)定運(yùn)行，并具有較快的響應(yīng)速度以及較強(qiáng)的抗干擾能力。

基于以上考慮，將轉(zhuǎn)矩控制轉(zhuǎn)為恒轉(zhuǎn)速控制策略，速度調(diào)節(jié)器與電流調(diào)節(jié)器全部改為模糊PI參數(shù)自整定控制器，結(jié)合電壓前饋補(bǔ)償?shù)碾娏髡{(diào)節(jié)器對(duì)電機(jī)進(jìn)行控制。此工況下轉(zhuǎn)速較低，不存在弱磁電流調(diào)節(jié)，但考慮到正常行駛下依舊存在弱磁過程，所以對(duì)于弱磁環(huán)節(jié)依舊保留，不予討論?？刂撇呗钥偨Y(jié)如下：汽車正常行駛時(shí)采用基于轉(zhuǎn)矩控制的MTPA與弱磁相結(jié)合的控制策略；汽車超低速行駛時(shí)采用恒轉(zhuǎn)速控制下的雙閉環(huán)模糊PI控制策略。電動(dòng)汽車電機(jī)改進(jìn)控制策略系統(tǒng)框圖如圖2所示。

圖2 電動(dòng)汽車電機(jī)改進(jìn)控制策略系統(tǒng)框圖Fig.2 Frame diagram of electric vehicle motor improvement control strategy system

2.1 雙閉環(huán)模糊自整定控制器

為提高電動(dòng)特種車超低速運(yùn)行時(shí)電機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力和抗干擾能力，將模糊控制方法與傳統(tǒng)PI策略相結(jié)合，構(gòu)建模糊PI控制器。

2.1.1 輸入輸出變量

(5)

2.1.2 模糊控制器參數(shù)

模糊控制器輸入和輸出都是精確量，主要有輸入誤差、輸入誤差變化率、輸出ΔKp、輸出ΔKi4個(gè)參數(shù)的論域，所以轉(zhuǎn)速與電流兩個(gè)模糊控制器共8個(gè)主要參數(shù)。

轉(zhuǎn)速環(huán)誤差(E)的論域{-xe，xe}的取值為

{-xe，xe}={-30，30}

(6)

轉(zhuǎn)速環(huán)誤差變化率(Ec)的論域{-xec，xec}的取值為

{-xec，xec}={-300，300}

(7)

轉(zhuǎn)速環(huán)輸出量ΔKp的論域{-yp，yp}，轉(zhuǎn)速環(huán)輸出量ΔKi的論域{-yi，yi}，有

{-yp，yp}={-yi，yi}={-3，3}

(8)

轉(zhuǎn)速環(huán)誤差(E)的論域{-xe，xe}

{-xe，xe}={-300，300}

(9)

電流環(huán)誤差變化率(Ec)的論域{-xec，xec}

{-xec，xec}={-3 000，3 000}

(10)

上述4個(gè)變量模糊子集的論域{-m，m}的取值為

{-m,m}={-3,3}

(11)

2.1.3 隸屬度函數(shù)與模糊規(guī)則

模糊集合選擇7個(gè)級(jí)別：負(fù)大(NB)、負(fù)中(NM)、負(fù)小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。在隸屬函數(shù)選取上，選取計(jì)算量小、靈敏度高的三角形隸屬函數(shù)作為輸入和輸出的隸屬函數(shù)，輸入輸出隸屬度函數(shù)如圖3所示。

依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)與仿真數(shù)據(jù)制定了轉(zhuǎn)速環(huán)與電流環(huán)ΔKp、ΔKi的模糊控制規(guī)則，設(shè)計(jì)規(guī)則如下：①當(dāng)誤差波動(dòng)很大時(shí)需要盡快做出調(diào)整，增大Kp并減小Ki；②當(dāng)誤差波動(dòng)一般時(shí)需要避免電機(jī)有大的超調(diào)，Kp與Ki大小要適中；③當(dāng)誤差波動(dòng)較小時(shí)需要保證電機(jī)的穩(wěn)定與精準(zhǔn)，減小Kp并增大Ki。具體如表1、表2所示。

圖3 輸入、輸出隸屬度函數(shù)Fig.3 Input and output membership functions

表1 ΔKp模糊規(guī)則Table 1 The fuzzy rules of the ΔKp

表2 ΔKi模糊規(guī)則

2.1.4 模糊推理與解模糊

運(yùn)用Mamdani最小運(yùn)算模糊推理方法得到49條推理語(yǔ)句，最后使用重心法解模糊，具體公式為

(12)

式(12)中：u為輸出清晰量；n為輸出的量化級(jí)數(shù)；ui為論域中的元素；μi(ui)為論域元素的隸屬度。

2.2 電流補(bǔ)償調(diào)節(jié)器

圖4 電流補(bǔ)償調(diào)節(jié)器Fig.4 Current compensation regulator

為避免正常行駛切換到超低速行駛過程存在的交叉耦合的影響，有必要對(duì)電壓方程解耦。如圖4所示，采用較為成熟的電壓前饋耦合法，通過增加電壓前饋補(bǔ)償型電流調(diào)節(jié)器來(lái)實(shí)現(xiàn)d-q軸電流環(huán)解耦控制。

3 仿真分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 雙閉環(huán)模糊矢量模型仿真分析

根據(jù)改進(jìn)電動(dòng)汽車電機(jī)改進(jìn)控制策略系統(tǒng)框圖(圖2)，利用Simulink搭建了基于恒轉(zhuǎn)速控制下的雙閉環(huán)模糊PI仿真模型。仿真過程中，恒定轉(zhuǎn)速依次通過轉(zhuǎn)速外環(huán)模糊PI調(diào)節(jié)器、MTPA計(jì)算得到相應(yīng)交直軸電流值，其次通過電流內(nèi)環(huán)模糊PI調(diào)節(jié)器計(jì)算出交直軸電壓，最終通過SPWM輸出6路開關(guān)量控制電機(jī)運(yùn)行。仿真參數(shù)如表3所示。

此次仿真將PI模型、單一轉(zhuǎn)速模糊PI模型與雙模糊PI模型三者分別進(jìn)行了轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩以及電流的對(duì)比，仿真過程如下：模擬超低速行駛中的參數(shù)變化，給定初始轉(zhuǎn)速2 000 r/min、0.1 s轉(zhuǎn)速降至20 r/min、0.2 s時(shí)突加負(fù)載擾動(dòng)40 N·m，對(duì)比雙模糊控制、單一轉(zhuǎn)速環(huán)模糊控制與PI控制下轉(zhuǎn)速n、轉(zhuǎn)矩Te和電流i三者的區(qū)別，仿真結(jié)果如圖5所示。

表3 仿真條件參數(shù)設(shè)置

圖5(a)中電機(jī)在雙模糊PI控制下從始至終都保持最快的響應(yīng)速度，相比其他兩種控制方法，到達(dá)初始轉(zhuǎn)速的時(shí)間由0.05 s提升至0.03 s，達(dá)到極低轉(zhuǎn)速的時(shí)間由0.14 s提升至0.125 s。從圖5(b)和圖5(c)可以看出，當(dāng)電機(jī)在極低速運(yùn)行下附加擾動(dòng)時(shí)，傳統(tǒng)PI下的轉(zhuǎn)速受負(fù)載擾動(dòng)影響偏差較大，雙模糊PI相比于PI轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定度提高約16.7%。圖5(d)中相比于單一模糊PI，雙模糊PI削弱了峰值電流。綜上所述，仿真過程中雙模糊PI控制下的響應(yīng)性能與抗擾性能優(yōu)于另外兩種控制方式。

3.2 硬件平臺(tái)測(cè)試分析

實(shí)驗(yàn)依托于中國(guó)民航大學(xué)與唐山德惠航空裝備有限公司聯(lián)合開展的“民航電動(dòng)行李牽引車輛研發(fā)項(xiàng)目”，利用基于DSP28335的硬件平臺(tái)控制器對(duì)電動(dòng)行李牽引車55 kW電機(jī)進(jìn)行測(cè)試，樣車主要參數(shù)如表4所示。

將底層驅(qū)動(dòng)程序與應(yīng)用層程序整合后選用CodeWarrior進(jìn)行編譯，并通過上位機(jī)下載至中央處理器(central processing unit，CPU)內(nèi)。調(diào)試過程中利用CAN編輯器(CANdb++)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)文件(database can，DBC)制作并導(dǎo)入CAN總線分析儀(peak can explore，PCAN-Explore)，然后通過CAN卡采集實(shí)車CAN總線數(shù)據(jù)，利用上位機(jī)進(jìn)行實(shí)車數(shù)據(jù)分析，整個(gè)通信過程中CAN采用CAN 2.0 B擴(kuò)展幀格式，總線通信波特率為250 kbps，實(shí)驗(yàn)樣車數(shù)據(jù)采集過程如圖6所示。操作過程中駕駛員手動(dòng)汽車外部開關(guān)按鈕改變控制器輸入開關(guān)量，進(jìn)而切換電機(jī)控制策略，汽車將以恒定轉(zhuǎn)速自動(dòng)運(yùn)行。

實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)速條件設(shè)定為20 r/min，依次測(cè)試不同控制策略下電機(jī)電流i的響應(yīng)情況，PCAN-Explore數(shù)據(jù)采集界面如圖7所示。圖7(a)表明，雙模糊PI控制相比傳統(tǒng)PI電流的響應(yīng)速度提升2.1%，峰值降低了7.2%，穩(wěn)定時(shí)間提升了4.5%。圖7(b)顯示，相比單一模糊PI電流的響應(yīng)速度提升3.1%，曲線振幅明顯減弱，穩(wěn)定性得到提升。

表4 電動(dòng)行李牽引車主要參數(shù)

圖5 轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩及電流響應(yīng)曲線對(duì)比Fig.5 Comparison of speed, torque and current response curves

圖6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集Fig.6 Experimental data collection

圖7 PCAN-Explore數(shù)據(jù)采集截面Fig.7 PCAN-Explore data acquisition interface

4 結(jié)論

針對(duì)機(jī)場(chǎng)電動(dòng)特種車輛超低速行駛的特殊工況制定了一種恒轉(zhuǎn)速控制下的雙閉環(huán)模糊控制策略，將正常行駛下轉(zhuǎn)矩控制策略轉(zhuǎn)變?yōu)檗D(zhuǎn)速控制策略，速度環(huán)和電流環(huán)的PI控制器轉(zhuǎn)換為模糊自適應(yīng)控制器，并運(yùn)用Simulink搭建了雙閉環(huán)模糊矢量仿真模型，對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，同時(shí)通過硬件平臺(tái)進(jìn)行實(shí)車測(cè)試，得出如下結(jié)論。

(1)仿真條件下雙模糊PI控制相比傳統(tǒng)PI電流有效提升響應(yīng)速度，轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定度提高約16.7%。相比于單一模糊PI，雙模糊PI削弱了峰值電流。

(2)實(shí)車測(cè)試結(jié)果顯示雙模糊PI控制相比傳統(tǒng)PI電流的響應(yīng)速度提升2.1%，峰值降低了7.2%，穩(wěn)定時(shí)間提升了4.5%。相比單一模糊PI電流振幅明顯減弱，穩(wěn)定性得到提升。

綜上所述，本文方法對(duì)于提高轉(zhuǎn)速相應(yīng)速度、抑制峰值電流、提高轉(zhuǎn)矩穩(wěn)定性等方面效果明顯，可有效提高電動(dòng)特種車超低速行駛下的快速穩(wěn)定運(yùn)行。