CN110401392A - 一种新能源汽车用电机的mpc控制方法 - Google Patents

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Abstract

一种新能源汽车用电机的MPC控制方法，涉及电机控制技术领域。本发明是为了解决现有新能源汽车中的永磁同步电机在级联控制中存在系统时延的问题。本发明根据永磁同步电机的数学模型，建立MPC控制系统并对该系统进行离散化，采用增量模型的方式消除离散模型中的干扰项，获得控制向量与预测向量，定义代价函数，使代价函数的微分等于零，获得系统最优控制增量为Δud和Δuq，进而获得实际控制量ud *(k)和ud *(k)实现对MPC控制系统的控制。

Description

一种新能源汽车用电机的MPC控制方法
技术领域
本发明属于电机控制技术领域。
背景技术
在新能源汽车应用中，内置式永磁同步电机(IPMSM)占绝对主流地位。首先，内置式永磁同步电机，体积小、效率高、功率密度大，相较于表贴式永磁同步电机(SPMSM)具有更强的负载能力，可以满足汽车对于启动、加速、爬坡等方面的要求；其次，内置式永磁同步电机具有较宽的调速范围、高机械强度和高功率密度的特点，因以获得较好的弱磁控制性能。
对于新能源汽车中的永磁同步电机(PMSM)其主要的控制思想为：基速以下使转速和电压协调升高，基速以上通过直轴去磁的弱磁控制来使得转速继续上升。传统的弱磁控制方式是通过PI(线性)控制器来实现的。如附图1所示，传统的PI调节的弱磁控制方案中，基速以下采取MPTA(大转矩电流比)控制，基速以上采取弱磁控制，通过转速PI调节输出所期望转矩，电流是转速、转矩的函数，通过查转速转矩的二维表，得到所期望的id与iq，通过PI调节使电流跟随给定。
然而PI调节也存在一些问题，如对时延系统、多输入-多输出系统等不太适用，由于控制回路中存在三个PI控制器，构成了三个回路，实际上三个回路彼此相对独立，而且也由于PI中积分项的存在，导致整体的动态性不佳，在汽车加减速或出现复杂的工况时，汽车的转矩未必能快速跟随，影响驾驶体验和整体效率。
发明内容
本发明是为了解决现有新能源汽车中的永磁同步电机在级联控制中存在系统时延的问题，现提供一种新能源汽车用电机的MPC控制方法。
一种新能源汽车用电机的MPC控制方法，包括以下步骤：
步骤一、根据永磁同步电机的数学模型，取xm＝[id iq ωe]T作为控制系统的状态变量，u＝[ud uq]T作为控制系统的输入变量，y＝[id iq ωe]T作为控制系统的输出变量，建立MPC控制系统，对该系统进行离散化，获得系统的离散模型：
上式中，
xm(k)为k时刻的状态变量，u(k)为k时刻的输入变量，y(k)为k时刻的输出变量，J为转动惯量，B为粘滞系数，id和iq分别为永磁同步电机的直轴电流和交轴电流，ud和uq分别为永磁同步电机的直轴电压和交轴电压，Ld和Lq分别为永磁同步电机的直轴电感和交轴电感，ωe为电角度转速，Rs为定子电阻，TL为负载转矩，和分别为时变的第一、二和三个状态变量，ψf为转子磁场，pn为极对数，Ts为采样时间；
步骤二、采用增量模型的方式消除离散模型中的干扰项ε，系统的增量状态方程如下：
上式中，C＝[om 1]，x(k)为增量状态方程k时刻的状态变量、且x(k)＝[Δxm(k) y(k)]T，Δu(k)为输入变量的增量，Δxm(k)为状态变量的增量，om为零矩阵，I为单位矩阵；
步骤三、在控制时域Nc和预测时域Np、且Nc≤Np的条件下，根据k时刻的输入变量u(k)和k时刻的输出变量y(k)获得控制向量ΔU与预测向量Y分别如下：
ΔU＝[Δu(k) Δu(k+1) … Δu(k+Nc-1)]T 公式三
Y＝[y(k+1) y(k+2) … y(k+Np)]T 公式四；
步骤四、结合上述公式三和公式四获得：
Y＝Fx(k)+ΦΔU 公式五
上式中，
步骤五、定义代价函数为：
G＝(Rp-Y)T(Rp-Y)+ΔUTKΔU 公式六
上式中，Rp为常数矩阵，K为闭环权重系数矩阵；
步骤六、根据下式使代价函数的微分等于零，获得系统最优控制增量为Δud和Δuq，
ΔU＝[Δud Δuq]T＝(ΦTΦ+K)-1ΦT[Rp-F·x(k)] 公式八；
步骤七、根据下式获得实际控制量ud *(k)和ud *(k)，
利用实际控制量ud *(k)和ud *(k)实现对MPC控制系统的控制。
在实际操作中，相对于MPC控制，PI控制的上升速度快，但是存在超调，调节时间也大于MPC控制；同时，在加减载时，PI控制的转速变化较大，同时输出转矩波动也较大。MPC控制更适应于复杂的实际工况，更容易满足实际工况对转速和转矩控制的需求。在进行加减载时，非级联型MPC控制的转速跌落量或者上升量更小；在加减速时，非级联型MPC控制的转矩变化更小。结果表明，模型预测控制较传统双闭环PI控制而言具有更好的控制性能，其转速响应快速且无超调；而级联型MPC控制和非级联型相比较，非级联型系统鲁棒性更好，在进行加减载操作时系统变化小MPC能够使电机很好的在全速域范围内运行。
综上所述，本发明采用非级联方式的MPC(模型预测)控制，避免考虑级联控制中的系统时延，达到优化系统动态响应的目的。
附图说明
图1为背景技术中传统PI双闭环弱磁控制框图；
图2为非级联型模型预测控制系统框图；
图3为PMSM控制系统硬件结构图。
具体实施方式
具体实施方式一：参照图2和3具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种新能源汽车用电机的MPC控制方法，其控制策略如图2所示，以一个多输入多输出的MPC控制器代替PI，大大提高其整体性与动态性，具体如下：
非级联结构可以进一步改善动态响应并实现更好的控制性能，同时保证MPC优化性能。采用MTPA、弱磁等控制方案，设计IPMSM非级联型MPC系统，由PMSM的数学模型可得如下状态方程：
或者，
由于连续集的模型采取的是线性时不变系统，因此需要对模型进行线性化。进而有如下步骤：
步骤一、根据永磁同步电机的数学模型，取xm＝[id iq ωe]T作为控制系统的状态变量，u＝[ud uq]T作为控制系统的输入变量，y＝[id iq ωe]T作为控制系统的输出变量，建立MPC控制系统，对该系统进行离散化，获得系统的离散模型：
上式中，
xm(k)为k时刻的状态变量，u(k)为k时刻的输入变量，y(k)为k时刻的输出变量，J为转动惯量，B为粘滞系数，id和iq分别为永磁同步电机的直轴电流和交轴电流，ud和uq分别为永磁同步电机的直轴电压和交轴电压，Ld和Lq分别为永磁同步电机的直轴电感和交轴电感，ωe为电角度转速，Rs为定子电阻，TL为负载转矩，和分别为时变的第一、二和三个状态变量，ψf为转子磁场，pn为极对数，Ts为采样时间，ωr机械转速。
经过上述线性化处理后，可见离散模型中存在负载干扰项ε，因此采用增量模型的方式来消除干扰项，具体采用步骤二：
步骤二、采用增量模型的方式消除离散模型中的干扰项ε，系统的增量状态方程如下：
上式中，C＝[om 1]，x(k)为增量状态方程k时刻的状态变量、且x(k)＝[Δxm(k) y(k)]T，Δu(k)为输入变量的增量，Δxm(k)为状态变量的增量，om为零矩阵，I为单位矩阵。
步骤三、在控制时域Nc和预测时域Np、且Nc≤Np的条件下，根据k时刻的输入变量u(k)和k时刻的输出变量y(k)获得控制向量ΔU与预测向量Y分别如下：
ΔU＝[Δu(k) Δu(k+1) … Δu(k+Nc-1)]T 公式三
Y＝[y(k+1) y(k+2) … y(k+Np)]T 公式四；
至此，根据某一时刻的变量来推测出一段时域内的向量。
步骤四、结合上述公式三和公式四获得：
Y＝F·x(k)+ΦΔU 公式五
上式中，
步骤五、定义代价函数为：
G＝(Rp-Y)T(Rp-Y)+ΔUTKΔU 公式六
上式中，Rp为常数矩阵，表征系统输出向量跟随轨迹，是id、iq与ωe的参考轨迹矩阵；K为闭环权重系数矩阵，用于对控制增量ΔU的权衡控制。
步骤六、根据下式使代价函数的微分等于零，得到最优解，即获得系统最优直轴控制增量Δud和最优交轴控制增量Δuq，
ΔU＝[Δud Δuq]T＝(ΦTΦ+K)-1ΦT[Rp-F·x(k)] 公式八
步骤七、根据下式获得实际控制量ud *(k)和ud *(k)，
利用实际控制量ud *(k)和ud *(k)实现对MPC控制系统的控制，至此，非级联型MPC控制器设计完毕。
本实施方式在系统中通过直接给出转速和转矩给定，用查表法，得出相应的id和iq的给定值，将速度给定，电流给定同时给入MPC控制器，在基速以下采用MPTA控制，基速以上弱磁控制。即完成了内置式永磁同步电机的MPC全速域控制。
图3所示为PMSM伺服驱动系统硬件结构框图。该驱动控制系统主要包括PMSM模块、主功率电路、检测电路、控制电路和驱动电路等。
具体的，上述MPC控制方法中，实际采用Infineon32位MCU芯片XMC4500作为主控芯片，该芯片具有浮点运算功能，存储器容量高达1024K，同时具有丰富的外设，I/O引脚功能可以自定义，足以实现PMSM的MPC控制。此外，主功率电路采用三相桥式整流和逆变电路；检测电路包括霍尔电流检测以及旋转变压器位置检测，通过内部ADC和SPI同步串行通讯反馈到单片机。单片机内执行全速域运行的MPC算法，由CCU8产生PWM信号经过光耦隔离的驱动电路作用于三相逆变桥，产生作用于电机的SVPWM信号。

Claims (2)

1.一种新能源汽车用电机的MPC控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据永磁同步电机的数学模型，取xm＝[id iq ωe]T作为控制系统的状态变量，u＝[ud uq]T作为控制系统的输入变量，y＝[id iq ωe]T作为控制系统的输出变量，建立MPC控制系统，对该系统进行离散化，获得系统的离散模型：
上式中， xm(k)为k时刻的状态变量，u(k)为k时刻的输入变量，y(k)为k时刻的输出变量，J为转动惯量，B为粘滞系数，id和iq分别为永磁同步电机的直轴电流和交轴电流，ud和uq分别为永磁同步电机的直轴电压和交轴电压，Ld和Lq分别为永磁同步电机的直轴电感和交轴电感，ωe为电角度转速，Rs为定子电阻，TL为负载转矩，和分别为时变的第一、二和三个状态变量，ψf为转子磁场，pn为极对数，Ts为采样时间；
步骤二、采用增量模型的方式消除离散模型中的干扰项ε，系统的增量状态方程如下：
上式中，C＝[om 1]，x(k)为增量状态方程k时刻的状态变量、且x(k)＝[Δxm(k) y(k)]T，Δu(k)为输入变量的增量，Δxm(k)为状态变量的增量，om为零矩阵，I为单位矩阵；
步骤三、在控制时域Nc和预测时域Np、且Nc≤Np的条件下，根据k时刻的输入变量u(k)和k时刻的输出变量y(k)获得控制向量ΔU与预测向量Y分别如下：
ΔU＝[Δu(k) Δu(k+1) … Δu(k+Nc-1)]T 公式三
Y＝[y(k+1) y(k+2) … y(k+Np)]T 公式四；
步骤四、结合上述公式三和公式四获得：
Y＝Fx(k)+ΦΔU 公式五
上式中，
步骤五、定义代价函数为：
G＝(Rp-Y)T(Rp-Y)+ΔUTKΔU 公式六
上式中，Rp为常数矩阵，K为闭环权重系数矩阵；
步骤六、根据下式使代价函数的微分等于零，获得系统最优控制增量为Δud和Δuq，
ΔU＝[Δud Δuq]T＝(ΦTΦ+K)-1ΦT[Rp-F·x(k)] 公式八；
步骤七、根据下式获得实际控制量ud *(k)和ud *(k)，
利用实际控制量ud *(k)和ud *(k)实现对MPC控制系统的控制。
2.根据权利要求1所述的一种新能源汽车用电机的MPC控制方法，其特征在于，所述MPC控制方法采用Infineon32位MCU芯片XMC4500作为主控芯片。
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