CN103312253A - 基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法 - Google Patents

基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103312253A
CN103312253A CN2013102235628A CN201310223562A CN103312253A CN 103312253 A CN103312253 A CN 103312253A CN 2013102235628 A CN2013102235628 A CN 2013102235628A CN 201310223562 A CN201310223562 A CN 201310223562A CN 103312253 A CN103312253 A CN 103312253A
Authority
CN
China
Prior art keywords
torque
magnetic linkage
stator
psi
prediction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2013102235628A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103312253B (zh
Inventor
解伟
韩达光
王晓璨
应春莉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201310223562.8A priority Critical patent/CN103312253B/zh
Publication of CN103312253A publication Critical patent/CN103312253A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103312253B publication Critical patent/CN103312253B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Ac Motors In General (AREA)

Abstract

基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法属于电机控制技术领域,其特征在于在由永磁同步电机、逆变器和转子位置编码器组成的电驱动系统中,引入转矩、码继预测模拟、实时优化的参改码继计数模块以及基于成本函数的开关状态优化模块,利用转矩码继承的模型的任一条件周期的码继和转矩,利用实时优化的参改码继计数模块由所述转矩计算出优化的实时优化参数码继承,而基于成本函数的开关状态优化模块根据设定的优化参数转矩值及上述参数,利用成本函数模型,从8个开关状态中求出总开关次数最低的开关状态预测。本发明在不该变原有硬件设备条件下,在整个动态或稳定运转过程中提高了电机的效率。

Description

基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法
技术领域
本发明是一种基于保持原有驱动系统的硬件设备的高效电力电子驱动方法,属于电枢控制技术领域,适用于包括电动汽车及混合动力汽车在内的电机驱动系统。 
背景技术
电机控制应用设计人员已将永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)作为设计的首选已成为目前业界的普遍趋势【US8288985】。与同类其他电机相比,永磁同步电机的诸多优点(诸如高功率密度、快速动态响应和高效)结合其低廉的制造成本和优越的电磁属性,使其成为实现大规模产品的理想之选。 
针对于控制策略,现有的应用于带电汽车运行的电机驱动策略主要包括两部分:基于转速的磁场定向控制(Field Oriented Control,FOC)及基于转矩的直接转矩控制(Direct Torque Control,DTC)。磁场定向控制实现的基本原理是通过测量和控制永磁同步电机定子电流矢量,根据磁场定向原理分别针对电动机的电磁转矩电流和磁阻转矩电流进行控制,结合空间矢量脉宽调制(Space Vector PWM)技术达到控制电动机转矩及转速的目的【AN1292】。直接转矩控制技术的基本原理是利用空间矢量,定子磁场定向的分析方法,直接在定子坐标系统下分析电机的数学模型,计算电机的磁链及转矩,采用两点式调节器(Band-Band)控制,把转矩检测值与转矩给定值作比较,使转矩波动限制在一定得容差范围内,并直接对逆变器的开关状态进行控制,以获得高动态性能的转矩输出。由于DTC省掉了矢量变换方式的坐标变换与解耦计算,省掉了通常的PWM调制器,所以它结构简单,控制信号的物理概念明确,系统的转矩响应迅速且无超调,是一种具有高静、动态性能、低成本的交流调速方式【EP0800265B1,EP2164165A1】。直接转矩控制也具有明显的缺点即:转矩、磁链脉动,逆变器开关频率的不稳定性。针对其不足之处,现在的直接转矩控制技术相对于早期的直接转矩控制技术有了很大的改进。与此同时,随着数字信号处理芯片的发展(大容量及高速运算),基于模型预测的直接转矩控制(Model Predictive Direct Torque Control,MPDTC or Model Predictive Torque Control,MPTC)也有所发展。模型预测转矩控制的基本原理是通过电机的数学模型及有限的逆变器电压向量预测未来下一个采样周期或者将来任意采样周期的转矩、磁链等信息,然后进一步通过成本函数(Cost Function)操控电机的运行特性【文献1及EP1600322A2】。 
针对于效率优化策略,大量的研究集中于基于磁场向量控制(FOC)的直轴参考电流的优化【文献2,3】。 
现有的应用于带电汽车驱动的控制策略多为磁场定向控制及直接转矩控制,两者的原理及结构框图如图1,2。如图1所示,1a-1c为系统的软件部分;2a-2b为系统的电力电子驱动硬件;3a,4a为驱动电机和位置采样编码器。通过图1所示的原理图可知,空间向量调制解调器(SVPWM)2a为系统的必须部件。与直接转矩控制策略相比,模块2a增加了系统的成本及操作复杂性(缺点)。相对于磁场向量控制,直接转矩控制的硬件结构及控制思路要明显简单明了,如图2所示。5a-5c为系统的软件部分;6a为系统的电力电子驱动硬件;7a,8a为驱动电机和位置采样编码器。但是由于滞环比较器,开关表及恒定参考磁链的使用,导致了系统的控制性能下降及逆变器开关频率的不稳定(缺点)。因此,针对于直接转矩控制策略的缺陷,提出了基于模型预测转矩控制(MPTC)的效率优化策略。此方法不但可以保持原有控制系统硬件设备的简洁性,同时可以提高系统的控制性能及效率特性(目的)。 
发明内容
基于电动机驱动系统在混合动力汽车,纯电动汽车等汽车工业领域的广泛应用,同时由于电池容量技术的局限性,针对于电机驱动系统的效率及成本优化变的尤为迫切。本发明提出了一种基于模型预测控制的效率优化控制策略,其可以解决或者改善以下两点技术问题:1.区别于传统的电机控制方法,其可以在整个电机运行范围内提高电力电子驱动器件的效率,同时保持原有驱动系统的硬件设备;2.其可以在整个动态或者稳态运行过程中提高电机的效率。 
本发明的特征在于,是在一个基于定子参考磁链优化模型的转子预测控制的电驱动系统中依次按以下步骤实现的: 
步骤(1)系统构建: 
设有永磁同步电机、逆变器和位置编码器,以及基于成本函数的开关状态优化模块以及转矩磁链预测模块, 
还设定:采样周期K,预测次数N,N=n*,设为优化的预测次数,用n表示序号; 
所述转矩磁链预测模块设有:电机定子电流i(k)以及转子位置θ的采样子模块、定子电流i(k)坐标变换子模块、下一个采用周期(k+1)时的定子电流i(k+1)预测子模块、下一个采用周期(k+1)时的定子磁链估计子模块以及下一个采样周期(k+1)的电磁转矩估计模块, 
基于成本函数的开关状态优化模块,包括:成本函数计算子模块以及开关状态序列优化子模块, 
步骤(2)依次按以下步骤实现基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式的从第k+1个采用周期到第k+n个采用周期内的经过优化的开关电驱动方法: 
步骤(2.1)在第k个采样周期,用定子电流互感器及所述位置编码器采集所述永磁同步电机的两相电流信号(ia,ib),转子位置θr,并输入所述转矩、磁链预测模块, 
步骤(2.2)所述转矩磁链预测模块依次按以下步骤生成第k+n个周期的磁链ψs(k+n)和转矩Te(k+n),并输入所述基于成本函数的开关状态优化模块, 
步骤(2.2.1)按下式把两相电流信号(ia,ib)从ABC定子坐标系转换到d-q转子坐标系: 
i d i q i 0 = 2 3 cos ( θ ) cos ( θ - 2 π 3 ) cos ( θ + 2 π 3 ) - sin ( θ ) - sin ( θ - 2 π 3 ) - sin ( θ + 2 π 3 ) 2 2 2 2 2 2 i a i b i c
θ为转子位置。 
步骤(2.2.2)设定第K个采样周期的8个有限的开关状态j,j=1,2,.....7,其中000及111这两个状态同为零状态,下式预测第(k+1)个采样周期时的电流id(k+1)和电流iq(k+1): 
i d ( k + 1 ) = i d ( k ) + ( - R s i d ( k ) + w e ( k ) L q i q ( k ) + u d ( k ) L d ) T s i q ( k + 1 ) = i q ( k ) + ( - R s i q ( k ) - w e ( k ) L d i d ( k ) + u q ( k ) - w e ( k ) ψf L q ) T s
其中Ts为系统采样周期,TS≥K, 
ud,uq为转子旋转坐标系下的直轴电压和交轴电压, 
id,iq为转子旋转坐标系下的直轴电流和交轴电流, 
ωe电机运行过程中定子磁场或者定子电流的角速度 
Rs定子相电阻 
Ld,Lq为转子旋转坐标系下的直轴电感和交轴电感, 
步骤(2.2.3)按下式预测第(k+1)个采样周期的直轴磁链ψd(k+1)和交轴磁链ψq(k+1): 
ψ d ( k + 1 ) = L d · i d ( k + 1 ) + ψ f cos ( ( dθ / dt ) T s ) ψ q ( k + 1 ) = L q · i q ( k + 1 ) - ψ f sin ( ( dθ / dt ) T s )
ψf为由转子永磁体产生的磁链, 
步骤(2.2.4)按下式预测第(k+1)个周期内的转矩T1(k+1): 
Figure BDA000033101074000415
并输入所述基于成本函数的开关状态优化模块, 
其中:ψs为定子磁链,
Figure BDA00003310107400042
p为极对数, 
is为定子电流。 
步骤(2.2.5)按下式计算在时的优化的定子磁链
Figure BDA00003310107400045
ψref是定子参考磁链 
ψ od * = - b 1 4 a 1 + - B 1 + 2 y - - ( 3 B 1 + 2 y - 2 B 2 B 1 + 2 y ) 2 ,
各系数按下式计数: 
a1=(a+f)e3,其中
Figure BDA00003310107400047
Figure BDA00003310107400048
Rfe为铁损等效电阻, 
b1=b·e3+3(a+f)·b·d·e3,其中:
Figure BDA00003310107400049
d=Lq·ψf
Figure BDA000033101074000410
其中:c1=3b·d·e2+3(a+f)·d2·e, 
Figure BDA000033101074000411
其中:d1=3b·d2·e+(a+f)·d3, 
y = - 5 6 B 1 + P 3 · U - U , 其中: U = | 3 Q 2 ± Q 2 4 + P 3 27 | ,
Figure BDA000033101074000414
步骤(2.2.5)所述基于成本函数的开关状态优化模块计算优化后的7种开关状态序列的成本函数g(o p),优化是指逆变器功率开关器件总开关次数最低的那一个开关状态序列s(k+n),g(Jo)的初始成本是∞,j=1,2,3,……,7, 
g(k+1)=|Tref-Te(k+1)|+Q1refs(k+1)|,是标量,单位为1,下同 
g ( k + 2 ) = g ( k + 1 ) + | T ref - T e ( k + 2 ) | + Q 1 | ψ ref - ψ s ( k + 2 ) | + Q 2 | S ( k + 1 ) - S ( k + 2 ) | · · · g ( k + n ) = Σ N = 1 n - 1 g ( k + N ) + | T ref - T e ( k + n ) | + Q 1 | ψ ref - ψ s ( k + n ) | + Q 2 | S ( k + n ) - S ( k + n - 1 ) |
其中Q1=1000是权重系数,Q2=2.5,是额定转矩TN和SN之比,SN是两个采样周期的逆变器开关次数之差,Q1是额定转矩TN和额定磁链ψN之比, 
Tref为参考转矩,为N=n*时的转矩,设定值。 
步骤(3)重复步骤(1)到步骤(2.2.5),求出7组开关状态j中逆变器的功率开关器件开关次数最小的一组s(k+n)对应的成本函数g(o p),初始时是s(k)=0。 
区别于传统的电机控制方法,其可以在整个电机运行范围内提高电力电子驱动器件的效率,同时保持原有驱动系统的硬件设备;其可以在整个动态或者稳态运行过程中提高电机的效率。 
附图说明
图1磁场向量控制基本结构框图。 
图2直接转矩控制基本结构框图。 
图3基于效率优化的模型预测转矩控制基本结构框图。 
图4系统信号流向及实现步骤。 
图5本发明的系统程序流程图。 
基于高效率及低成本目的,本发明介绍的控制策略原理图如图3所示。其目的是通过参考磁链的优化模型与多步模型预测控制结合提高系统效率同时不增加系统成本。其中9a-9e为系统的软件部分(控制策略);10a、11a及12a为此驱动系统的硬件部分(与图2所示的直接转矩控制策略硬件基础一致)。 
根据信号的流向及实现步骤,现简述系统的工作原理及实现过程:13a.通过电流传感器及位置编码器,将永磁同步电机(PMSM)的两相电流信号(ia,ib)及转子位置信息(θr)采回数字信号处理器(DSP);13b.获取ABC定子坐标系下电流后,通过公式(1)将电流信号转换到d-q转子旋转坐标下;13c.通过离散的电机数学模型(公式(2))及8个有限的逆变器开关状态(其中000及111同为零状态),系统下一采样周期((k+1)sampling period)的电流即可估算;13d.基于估算(k+1)采样周期的电流信号,通过带一步延迟补偿的数学 模型(公式(3))求取(k+1)采样周期的磁链信号;13e.通过公式(4)估算(k+1)采样周期可以获取的电磁转矩;13f.建立包含转矩、磁链约束条件的成本函数(Cost Function),如公式(5)所示。如果数字处理器的运算速度足够快,则在一个采样周期内(k sampling period),未来(k+n)采样周期(n>1)的电流、磁链及电磁转矩可以通过估算获取,即基于(k+n-1)采样周期的程估算值重复过程13a-13f,多步预测模型转矩控制的程序流程图如图5所示。 
同时,未来时刻的逆变器开关状态的序列也可被预测估算,通过公式(5),系统成本函数(Cost Function)约束转矩、磁链的同时,从(k+1)采样周期至(k+n)采样周期的开关状态的序列也可被优化(减小逆变器功率开关器件的总的开关次数),从而减小逆变器的开关损耗。 
为进一步提高系统的运行效率,此方法根据电机的电磁损耗(铜损,铁损及永磁体损耗)、转矩及转速状态,区别于传统的转矩控制策略(如图2中的5f),实时调整参考磁链的值,如图3所示的9e。同时,为补偿一步延迟(one step delay),在多步预测(long horizons(n>2))中,采用(k+1)采样周期预测转矩及永磁体磁链(Te(k+1),ψscos((dθ/dt)Ts))进行参考磁链的优化。公式(7)为参考磁链的优化模型。模型对应的系数见附表1。 
i d i q i 0 = 2 3 cos ( θ ) cos ( θ - 2 π 3 ) cos ( θ + 2 π 3 ) - sin ( θ ) - sin ( θ - 2 π 3 ) - sin ( θ + 2 π 3 ) 2 2 2 2 2 2 i a i b i c    (公式1) 
i d ( k + 1 ) = i d ( k ) + ( - R s i d ( k ) + w e ( k ) L q i q ( k ) + u d ( k ) L d ) T s i q ( k + 1 ) = i q ( k ) + ( - R s i q ( k ) - w e ( k ) L d i d ( k ) + u q ( k ) - w e ( k ) ψf L q ) T s    (公式2) 
ψ d ( k + 1 ) = L d · i d ( k + 1 ) + ψ f cos ( ( dθ / dt ) T s ) ψ q ( k + 1 ) = L q · i q ( k + 1 ) - ψ f sin ( ( dθ / dt ) T s )    (公式3) 
T e ( k + 1 ) = 3 2 p ψ s ( k + 1 ) · i s ( k + 1 )    (公式4) 
g(k+1)=|Tref-Te(k+1)|+Q1refs(k+1)|   (公式5) 
g ( k + 2 ) = g ( k + 1 ) + | T ref - T e ( k + 2 ) | + Q 1 | ψ ref - ψ s ( k + 2 ) | + Q 2 | S ( k + 1 ) - S ( k + 2 ) | · · · g ( k + n ) = Σ N = 1 n - 1 g ( k + N ) + | T ref - T e ( k + n ) | + Q 1 | ψ ref - ψ s ( k + n ) | + Q 2 | S ( k + n ) - S ( k + n - 1 ) |
ψ od = - b 1 4 a 1 + - B 1 + 2 y - - ( 3 B 1 + 2 y - 2 B 2 B 1 + 2 y ) 2    (公式6)公式中的参数为: 
p为电机转子极对数; 
Ts为系统采样周期; 
θ为转子位置; 
ud,uq基于转子旋转坐标系(d-q坐标系统)下得直轴和交轴电压; 
id,iq基于转子旋转坐标系(d-q坐标系统)下得直轴和交轴电流; 
Ld,Lq基于转子旋转坐标系(d-q坐标系统)下得直轴和交轴电感; 
ψf由转子永磁体产生的磁链; 
ψdq基于转子旋转坐标系(d-q坐标系统)下得直轴和交轴磁链; 
ωe电机运行过程中定子磁场或者定子电流的角速度; 
Rs定子相电阻. 
附表1 
Figure BDA00003310107400081
Figure BDA00003310107400091

Claims (1)

1.基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法,其特征在于,是在一个基于定
子参考磁链优化模型的转子预测控制的电驱动系统中依次按以下步骤实现的:
步骤(1)系统构建:
设有永磁同步电机、逆变器和位置编码器,以及基于成本函数的开关状态优化模块以及转矩磁链预测模块,
还设定:采样周期K,预测次数N,N=n*,设为优化的预测次数,用n表示序号;
所述转矩磁链预测模块设有:电机定子电流i(k)以及转子位置θ的采样子模块、定子电流i(k)坐标变换子模块、下一个采用周期(k+1)时的定子电流i(k+1)预测子模块、下一个采用周期(k+1)时的定子磁链估计子模块以及下一个采样周期(k+1)的电磁转矩估计模块,
基于成本函数的开关状态优化模块,包括:成本函数计算子模块以及开关状态序列优化子模块,
步骤(2)依次按以下步骤实现基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式的从第k+1个采用周期到第k+n个采用周期内的经过优化的开关电驱动方法:
步骤(2.1)在第k个采样周期,用定子电流互感器及所述位置编码器采集所述永磁同步电机的两相电流信号(ia,ib),转子位置θr,并输入所述转矩、磁链预测模块,
步骤(2.2)所述转矩磁链预测模块依次按以下步骤生成第k+n个周期的磁链ψs(k+n)和转矩Te(k+n),并输入所述基于成本函数的开关状态优化模块,
步骤(2.2.1)按下式把两相电流信号(ia,ib)从ABC定子坐标系转换到d-q转子坐标系:
i d i q i 0 = 2 3 cos ( θ ) cos ( θ - 2 π 3 ) cos ( θ + 2 π 3 ) - sin ( θ ) - sin ( θ - 2 π 3 ) - sin ( θ + 2 π 3 ) 2 2 2 2 2 2 i a i b i c
θ为转子位置。
步骤(2.2.2)设定第K个采样周期的8个有限的开关状态j,j=1,2,.....7,其中000及111这两个状态同为零状态,下式预测第(k+1)个采样周期时的电流id(k+1)和电流iq(k+1):
i d ( k + 1 ) = i d ( k ) + ( - R s i d ( k ) + w e ( k ) L q i q ( k ) + u d ( k ) L d ) T s i q ( k + 1 ) = i q ( k ) + ( - R s i q ( k ) - w e ( k ) L d i d ( k ) + u q ( k ) - w e ( k ) ψf L q ) T s
其中Ts为系统采样周期,TS≥K,
ud,uq为转子旋转坐标系下的直轴电压和交轴电压,
id,iq为转子旋转坐标系下的直轴电流和交轴电流,
ωe电机运行过程中定子磁场或者定子电流的角速度
Rs定子相电阻
Ld,Lq为转子旋转坐标系下的直轴电感和交轴电感,
步骤(2.2.3)按下式预测第(k+1)个采样周期的直轴磁链ψd(k+1)和交轴磁链ψq(k+1):
ψ d ( k + 1 ) = L d · i d ( k + 1 ) + ψ f cos ( ( dθ / dt ) T s ) ψ q ( k + 1 ) = L q · i q ( k + 1 ) - ψ f sin ( ( dθ / dt ) T s )
ψf为由转子永磁体产生的磁链,
步骤(2.2.4)按下式预测第(k+1)个周期内的转矩T1(k+1):
Figure FDA00003310107300023
(k+1)·is(k+1),并输入所述基于成本函数的开关状态优化模块,
其中:ψs为定子磁链,
Figure FDA00003310107300024
p为极对数,
is为定子电流。
步骤(2.2.5)按下式计算在
Figure FDA00003310107300025
时的优化的定子磁链
Figure FDA00003310107300026
Figure FDA00003310107300027
ψref是定子参考磁链
ψ od * = - b 1 4 a 1 + - B 1 + 2 y - - ( 3 B 1 + 2 y - 2 B 2 B 1 + 2 y ) 2 ,
各系数按下式计数:
a1=(a+f)e3,其中
Figure FDA00003310107300029
Figure FDA000033101073000210
Rfe为铁损等效电阻,
b1=b·e3+3(a+f)·b·d·e3,其中:
Figure FDA000033101073000211
d=Lq·ψf
Figure FDA00003310107300031
其中:c1=3b·d·e2+3(a+f)·d2·e,
Figure FDA00003310107300032
其中:d1=3b·d2·e+(a+f)·d3
y = - 5 6 B 1 + P 3 · U - U , 其中: U = | 3 Q 2 ± Q 2 4 + P 3 27 | , Q = B 1 3 108 + B 1 · B 3 3 - B 2 2 8 .
步骤(2.2.5)所述基于成本函数的开关状态优化模块计算优化后的7种开关状态序列的成本函数g(o p),优化是指逆变器功率开关器件总开关次数最低的那一个开关状态序列s(k+n),g(Jo)的初始成本是∞,j=1,2,3,……,7,
g(k+1)=|Tref-Te(k+1)|+Q1refs(k+1)|,是标量,单位为1,下同
g ( k + 2 ) = g ( k + 1 ) + | T ref - T e ( k + 2 ) | + Q 1 | ψ ref - ψ s ( k + 2 ) | + Q 2 | S ( k + 1 ) - S ( k + 2 ) | · · · g ( k + n ) = Σ N = 1 n - 1 g ( k + N ) + | T ref - T e ( k + n ) | + Q 1 | ψ ref - ψ s ( k + n ) | + Q 2 | S ( k + n ) - S ( k + n - 1 ) |
其中Q1=1000是权重系数,Q2=2.5,是额定转矩TN和SN之比,SN是两个采样周期的逆变器开关次数之差,Q1是额定转矩TN和额定磁链ψN之比,
Tref为参考转矩,为N=n *时的转矩,设定值。
步骤(3)重复步骤(1)到步骤(2.2.5),求出7组开关状态j中逆变器的功率开关器件开关次数最小的一组s(k+n)对应的成本函数g(o p),初始时是s(k)=0。
CN201310223562.8A 2013-06-06 2013-06-06 基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法 Expired - Fee Related CN103312253B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310223562.8A CN103312253B (zh) 2013-06-06 2013-06-06 基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310223562.8A CN103312253B (zh) 2013-06-06 2013-06-06 基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103312253A true CN103312253A (zh) 2013-09-18
CN103312253B CN103312253B (zh) 2016-04-27

Family

ID=49137118

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310223562.8A Expired - Fee Related CN103312253B (zh) 2013-06-06 2013-06-06 基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103312253B (zh)

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103715961A (zh) * 2013-12-19 2014-04-09 华中科技大学 基于模型预测的双凸极永磁同步电机直接转矩控制方法
CN103731084A (zh) * 2014-01-10 2014-04-16 西北工业大学 永磁同步电机低逆变器功耗直接转矩控制方法及装置
CN103746624A (zh) * 2013-12-28 2014-04-23 华中科技大学 基于模型预测的双凸极永磁同步电机的电流控制方法
CN103762926A (zh) * 2014-01-21 2014-04-30 华中科技大学 基于模型预测的开关磁链永磁同步电机的转矩控制方法
CN104092422A (zh) * 2014-07-28 2014-10-08 北方工业大学 有限状态集异步电机模型预测磁链控制方法及装置
CN104953914A (zh) * 2015-07-10 2015-09-30 泉州装备制造研究所 一种异步电机无传感器预测转矩控制系统及方法
CN105356810A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 合肥工业大学 改进的永磁同步发电机模型预测直接转矩控制方法
CN106130429A (zh) * 2016-08-22 2016-11-16 江苏大学 无轴承永磁同步电机预测控制器及构造方法
CN106291125A (zh) * 2016-08-31 2017-01-04 广东威灵电机制造有限公司 无刷直流电机的交直轴电感的测试方法和装置
CN106357185A (zh) * 2016-11-15 2017-01-25 吉林大学 永磁同步电机转矩控制方法
CN107104617A (zh) * 2017-05-08 2017-08-29 广西大学 一种基于永磁同步电机转矩预测控制方法
CN107181439A (zh) * 2017-07-20 2017-09-19 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种永磁同步电机控制方法及系统
CN108448982A (zh) * 2018-04-08 2018-08-24 天津工业大学 一种基于空间电压矢量预测的直接转矩控制方法
CN109450327A (zh) * 2018-11-27 2019-03-08 浙江大学 基于离散占空比的永磁电机系统无权重预测转矩控制方法
CN110266226A (zh) * 2019-06-05 2019-09-20 武汉大学深圳研究院 一种基于模型预测控制的电动汽车能效控制方法
CN110350837A (zh) * 2019-07-08 2019-10-18 长安大学 一种精简备选有限状态集模型预测直接转矩控制方法
CN110445441A (zh) * 2019-06-29 2019-11-12 天津大学 一种永磁同步电机预测转矩控制方法
CN111587529A (zh) * 2018-01-11 2020-08-25 Abb瑞士股份有限公司 基于脉宽调制开关模式的转换器的模型预测控制

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2199080A1 (en) * 1996-04-01 1997-10-01 Pasi Pohjalainen Method and apparatus for direct torque control of a three-phase machine
JP4883151B2 (ja) * 2009-08-05 2012-02-22 株式会社デンソー 回転機の制御装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2199080A1 (en) * 1996-04-01 1997-10-01 Pasi Pohjalainen Method and apparatus for direct torque control of a three-phase machine
JP4883151B2 (ja) * 2009-08-05 2012-02-22 株式会社デンソー 回転機の制御装置

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103715961A (zh) * 2013-12-19 2014-04-09 华中科技大学 基于模型预测的双凸极永磁同步电机直接转矩控制方法
CN103715961B (zh) * 2013-12-19 2016-02-03 华中科技大学 基于模型预测的双凸极永磁同步电机直接转矩控制方法
CN103746624A (zh) * 2013-12-28 2014-04-23 华中科技大学 基于模型预测的双凸极永磁同步电机的电流控制方法
CN103746624B (zh) * 2013-12-28 2016-03-02 华中科技大学 基于模型预测的双凸极永磁同步电机的电流控制方法
CN103731084B (zh) * 2014-01-10 2016-06-01 西北工业大学 永磁同步电机低逆变器功耗直接转矩控制方法及装置
CN103731084A (zh) * 2014-01-10 2014-04-16 西北工业大学 永磁同步电机低逆变器功耗直接转矩控制方法及装置
CN103762926A (zh) * 2014-01-21 2014-04-30 华中科技大学 基于模型预测的开关磁链永磁同步电机的转矩控制方法
CN103762926B (zh) * 2014-01-21 2016-01-13 华中科技大学 基于模型预测的开关磁链永磁同步电机的转矩控制方法
CN104092422A (zh) * 2014-07-28 2014-10-08 北方工业大学 有限状态集异步电机模型预测磁链控制方法及装置
CN104092422B (zh) * 2014-07-28 2017-01-18 北方工业大学 有限状态集异步电机模型预测磁链控制方法及装置
CN104953914A (zh) * 2015-07-10 2015-09-30 泉州装备制造研究所 一种异步电机无传感器预测转矩控制系统及方法
CN104953914B (zh) * 2015-07-10 2017-10-24 泉州装备制造研究所 一种异步电机无传感器预测转矩控制系统及方法
CN105356810A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 合肥工业大学 改进的永磁同步发电机模型预测直接转矩控制方法
CN105356810B (zh) * 2015-10-26 2018-01-02 合肥工业大学 改进的永磁同步发电机模型预测直接转矩控制方法
CN106130429A (zh) * 2016-08-22 2016-11-16 江苏大学 无轴承永磁同步电机预测控制器及构造方法
CN106130429B (zh) * 2016-08-22 2019-03-05 江苏大学 无轴承永磁同步电机预测控制器及构造方法
CN106291125A (zh) * 2016-08-31 2017-01-04 广东威灵电机制造有限公司 无刷直流电机的交直轴电感的测试方法和装置
CN106291125B (zh) * 2016-08-31 2019-02-22 广东威灵电机制造有限公司 无刷直流电机的交直轴电感的测试方法和装置
CN106357185A (zh) * 2016-11-15 2017-01-25 吉林大学 永磁同步电机转矩控制方法
CN107104617A (zh) * 2017-05-08 2017-08-29 广西大学 一种基于永磁同步电机转矩预测控制方法
CN107104617B (zh) * 2017-05-08 2019-06-04 广西大学 一种基于永磁同步电机转矩预测控制方法
CN107181439A (zh) * 2017-07-20 2017-09-19 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种永磁同步电机控制方法及系统
CN107181439B (zh) * 2017-07-20 2019-10-01 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种永磁同步电机控制方法及系统
CN111587529A (zh) * 2018-01-11 2020-08-25 Abb瑞士股份有限公司 基于脉宽调制开关模式的转换器的模型预测控制
CN111587529B (zh) * 2018-01-11 2024-02-23 Abb瑞士股份有限公司 基于脉宽调制开关模式的转换器的模型预测控制
CN108448982A (zh) * 2018-04-08 2018-08-24 天津工业大学 一种基于空间电压矢量预测的直接转矩控制方法
CN109450327A (zh) * 2018-11-27 2019-03-08 浙江大学 基于离散占空比的永磁电机系统无权重预测转矩控制方法
CN109450327B (zh) * 2018-11-27 2020-05-22 浙江大学 基于离散占空比的永磁电机系统无权重预测转矩控制方法
CN110266226A (zh) * 2019-06-05 2019-09-20 武汉大学深圳研究院 一种基于模型预测控制的电动汽车能效控制方法
CN110266226B (zh) * 2019-06-05 2021-03-30 武汉大学深圳研究院 一种基于模型预测控制的电动汽车能效控制方法
CN110445441A (zh) * 2019-06-29 2019-11-12 天津大学 一种永磁同步电机预测转矩控制方法
CN110445441B (zh) * 2019-06-29 2021-07-27 天津大学 一种永磁同步电机预测转矩控制方法
CN110350837A (zh) * 2019-07-08 2019-10-18 长安大学 一种精简备选有限状态集模型预测直接转矩控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103312253B (zh) 2016-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103312253A (zh) 基于定子参考磁链优化模型的转矩预测控制式电驱动方法
Xu et al. A new control method based on DTC and MPC to reduce torque ripple in SRM
CN106357185B (zh) 永磁同步电机转矩控制方法
CN106026815B (zh) 一种轴向磁场磁通切换型混合永磁体记忆电机弱磁控制方法
Chan et al. An advanced permanent magnet motor drive system for battery-powered electric vehicles
CN107154763B (zh) 永磁同步电机无差拍直接转矩控制系统及控制方法
CN108521242B (zh) 一种永磁同步电机通用控制系统及其控制方法
CN106026816B (zh) 一种轴向磁场磁通切换型混合永磁体记忆电机矢量控制方法
CN103715961A (zh) 基于模型预测的双凸极永磁同步电机直接转矩控制方法
CN103199789A (zh) 用于电动机的无传感器控制的方法和系统
CN105119538A (zh) 一种永磁同步电机的驱动电路及驱动方法
CN103281030A (zh) 一种混合励磁电机无位置传感器矢量控制方法
CN111756288A (zh) 一种提升永磁同步电机无位置传感器估算性能的方法
CN108054972A (zh) 一种提高永磁同步直线电机动态控制性能的方法
CN103746629A (zh) 基于模型预测的开关磁链永磁同步电机的电流控制方法
Rind et al. Traction motors and speed estimation techniques for sensorless control of electric vehicles: A review
Liu et al. Kriging assisted on-line torque calculation for brushless DC motors used in electric vehicles
Popescu et al. Energy efficiency improvement for an electric vehicle PM BLDC propulsion system using phase advance and dwell control
CN105141200A (zh) 一种永磁同步电机的驱动电路及驱动方法
Krishnamoorthy et al. A comprehensive review of different electric motors for electric vehicles application
Mohammadi et al. A comparison of different models for permanent magnet synchronous machines: Finite element analysis, DQ lumped parameter modeling, and magnetic equivalent circuit
CN103607156B (zh) 一种混合励磁同步电机功率因数控制方法
Ubare et al. Energy-efficient nonlinear model predictive control of bldc motor in electric vehicles
Thangaraj et al. A comparative 3-D transient electromagnetic, thermal and powertrain study of single rotor BLPMSM and dual rotor machine for electric propelled vehicle
Zhu The key technologies for powertrain system of intelligent vehicles based on switched reluctance motors

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160427

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee