CN110979024A - 一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法 - Google Patents

一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110979024A
CN110979024A CN201911329029.3A CN201911329029A CN110979024A CN 110979024 A CN110979024 A CN 110979024A CN 201911329029 A CN201911329029 A CN 201911329029A CN 110979024 A CN110979024 A CN 110979024A
Authority
CN
China
Prior art keywords
follows
speed
model
electric automobile
internal model
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
CN201911329029.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110979024B (zh
Inventor
平兆武
李垚熠
熊邦国
黄云志
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.)
Hefei University of Technology
Original Assignee
Hefei University of Technology
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 Hefei University of Technology filed Critical Hefei University of Technology
Priority to CN201911329029.3A priority Critical patent/CN110979024B/zh
Publication of CN110979024A publication Critical patent/CN110979024A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110979024B publication Critical patent/CN110979024B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L15/00Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles
    • B60L15/20Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles for control of the vehicle or its driving motor to achieve a desired performance, e.g. speed, torque, programmed variation of speed
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2220/00Electrical machine types; Structures or applications thereof
    • B60L2220/10Electrical machine types
    • B60L2220/14Synchronous machines
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/64Electric machine technologies in electromobility
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/72Electric energy management in electromobility

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,该方法包括:步骤1,选择永磁同步电机作为驱动电机并将电机模型与电动汽车传动系统整合,建立整体系统的非线性数学模型;步骤2,将电动汽车的速度跟踪和干扰抑制问题描述为一个全局鲁棒伺服控制问题;步骤3,设计内模,将整体系统的全局鲁棒伺服控制问题转化为由整体系统和内模组成的增广系统的全局鲁棒镇定问题;步骤4,采用反步法设计状态反馈控制器,解决增广系统的全局鲁棒镇定问题。本发明针对电动汽车行驶过程中运行环境造成系统参数变化和系统外界干扰引入的现象,设计了基于内模的状态反馈控制器,实现了电动汽车速度跟踪控制。

Description

一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法
技术领域
本发明涉及伺服系统控制领域,具体涉及一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法。
背景技术
随着世界石油资源短缺和环境污染日益严重,寻找新形式的能源代替石油为汽车提供动力已成为必然的趋势,而电动汽车则是新能源汽车中的主力军。永磁同步电机因其功率因数高、低损耗等优良性能而被广泛应用在电动汽车中。然而,把永磁同步电机用作电动汽车的驱动装置时,电机或汽车传动系统参数的变化以及系统外界干扰的引入会直接影响电机的控制性能,进而影响车辆的行驶特性。
此外,非线性输出调节理论近年来经历了快速的发展,而作为其常用控制策略的内模控制方法能够解决复杂系统的轨迹跟踪与干扰抑制问题,并具有良好的鲁棒性。针对电动汽车的整体复杂非线性系统,内模控制方法可以实现高精度的速度跟踪与干扰抑制性能,并允许整体系统的所有参数未知。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题,本发明提出了一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法。针对电动汽车的整体复杂系统,设计了内模控制器,从而实现了高精度的速度跟踪与干扰抑制性能,并具有良好的鲁棒性。
本发明的技术方案是:
一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选择永磁同步电机作为驱动电机并将电机模型与电动汽车传动系统整合,建立整体系统的非线性数学模型;
步骤2:将电动汽车的速度跟踪和干扰抑制问题描述为一个全局鲁棒伺服控制问题;
步骤3:设计内模,将整体系统的全局鲁棒伺服控制问题转化为由整体系统和内模组成的增广系统的全局鲁棒镇定问题;
步骤4:采用反步法设计状态反馈控制器,解决增广系统的全局鲁棒镇定问题。
进一步地,所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤1中,选择永磁同步电机作为驱动电机并将电机模型与电动汽车传动系统整合,建立整体系统的非线性数学模型,其过程如下:
1.1,永磁同步电机数学模型如下:
Figure BDA0002329104040000021
Figure BDA0002329104040000022
Figure BDA0002329104040000023
Figure BDA0002329104040000024
其中θM为电机转子角度,ωM为电机转子角速度,id,iq,ud,ud为dq轴定子电流与电压,JM为电机的转动惯量,TL为电机的负载转矩,Φv为转子磁链,p为电机极对数,Rs,L为定子电阻与电感,B为粘性摩擦系数。
1.2,通过分析电动汽车在行驶过程中的受力,可以得到电动汽车传动系统的模型如下:
Figure BDA0002329104040000031
其中v为汽车行驶速度,m为汽车的整体质量,g为重力加速度,FL为汽车受到的牵引力,χroad为路面坡度,Fwind为空气阻力,FR为滚动阻力。
1.3,建立空气阻力Fwind的模型如下:
Figure BDA0002329104040000032
其中cair为空气阻力系数,ρa为空气密度,AL为车辆迎风正面面积。
1.4,建立滚动阻力FR的模型如下:
FR=m(cr1+cr2W) (4)
其中cr1,cr2是取决于轮胎和轮胎压力的常数,r为车轮半径,ωW为车轮转速。
1.5,将车轮转速ωW与汽车行驶速度v关系表示如下:
Figure BDA0002329104040000033
1.6,根据牛顿第二定律得出车轮转速与车轮所受力矩之间的关系如下:
Figure BDA0002329104040000034
其中JW为车轮转动惯量,TW为连接车轮传动轴的输出转矩,Tf为车轮的摩擦转矩。
1.7,根据传动部分转矩关系与速度关系得出如下关系式:
TW=ntnfTLW=ntnfωM (7)
其中nt,nf分别为变速箱和主减速器的变速比。
1.8,结合公式(1)~(7),得到永磁同步电机驱动电动汽车的整体系统数学模型如下:
Figure BDA0002329104040000041
Figure BDA0002329104040000042
Figure BDA0002329104040000043
其中n=ntnf;δ=JW+mr2+n2JM
Figure BDA0002329104040000044
进一步地,所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤2中,将电动汽车的速度跟踪和干扰抑制问题描述为一个全局鲁棒伺服控制问题,其过程如下:
2.1,假定车轮的参考转速ωd和包含摩擦转矩的等效干扰βcr1+βgsinχroad+Tf可由如下的外部系统产生:
Figure BDA0002329104040000045
其中A1,G1,G2为定常矩阵。
2.2,令:x1,1=ωW,x1,2=iq,x2,1=id,u1=uq,u2=ud,
Figure BDA0002329104040000046
Figure BDA0002329104040000047
a16=np,
Figure BDA0002329104040000048
a22=np,
Figure BDA0002329104040000049
Figure BDA00023291040400000410
将系统(8)写为如下形式:
Figure BDA00023291040400000411
Figure BDA00023291040400000412
Figure BDA00023291040400000413
Figure BDA00023291040400000414
其中e1为车轮转速跟踪误差,e2为d轴电流跟踪误差。
2.3,考虑不确定因素所产生的系统参数摄动,定义不确定参数
Figure BDA0002329104040000051
Figure BDA0002329104040000052
其中
Figure BDA0002329104040000053
为整体系统的标称值,w∈R13。将系统(9)与(10)相结合,得到如下的紧凑形式:
Figure BDA0002329104040000054
v=A1v,
e=H(x,u,v,w). (11)
其中x=(x1,1,x1,2,x2,1)T,u=(u1,u2)T
Figure BDA0002329104040000055
2.4,此时系统(8)的全局速度跟踪控制问题已被描述为系统(11)的全局鲁棒伺服控制问题,其控制目标为在保证从任意初始值出发的闭环系统轨迹有界的情况下,跟踪误差渐近趋于0。
进一步地,所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤3中,设计内模,将整体系统的全局鲁棒伺服控制问题转化为由整体系统和内模组成的增广系统的全局鲁棒镇定问题,其过程如下:
3.1,求解如下的调节器方程:
Figure BDA0002329104040000056
0=H(x(v,w),u(v,w),v,w). (12)
其中x(v,w),u(v,w)分别是稳态状态和稳态输入。得到状态和输入的稳态解如下:
x1,1(v,w)=G1v,
Figure BDA0002329104040000061
x2,1(v,w)=0,
Figure BDA0002329104040000062
Figure BDA0002329104040000063
3.2,令g(x,u)=col(x1,2,u1,u2),用gi(x,u)表示g(x,u)中第i个元素,其中i=1,2,3。构建如下的稳态发生器来产生稳态解:
Figure BDA0002329104040000064
Figure BDA00023291040400000616
其中Ti为任意非奇异矩阵,(Φii)为一对能观测矩阵。
3.3,选择一对能控矩阵(Mi,Ni),其中Mi为Hurwitz矩阵,使得Ti满足如下的Sylvester方程:
TiΦi-MiTi=NiΨi. (14)
3.4,设计内模为如下形式:
Figure BDA0002329104040000065
Figure BDA0002329104040000066
Figure BDA0002329104040000067
3.5,进行如下的坐标变换与输入变换:
Figure BDA0002329104040000068
Figure BDA0002329104040000069
Figure BDA00023291040400000610
Figure BDA00023291040400000611
Figure BDA00023291040400000612
Figure BDA00023291040400000613
Figure BDA00023291040400000614
Figure BDA00023291040400000615
得到如下的误差方程:
Figure BDA0002329104040000071
Figure BDA0002329104040000072
Figure BDA0002329104040000073
Figure BDA0002329104040000074
Figure BDA0002329104040000075
Figure BDA0002329104040000076
其中
b1=Ψ1T1 -1(M1+N1Ψ1T1 -1),
b2=Ψ1T1 -1N1,
Figure BDA0002329104040000077
c2(v)=-a11-2a12G1v+b2,
Figure BDA0002329104040000078
Figure BDA0002329104040000079
Figure BDA00023291040400000710
c6(v)=-a16G1v,
Figure BDA00023291040400000711
Figure BDA00023291040400000712
Figure BDA00023291040400000713
c10(v)=a22G11T1 -1,
Figure BDA0002329104040000081
c12(v)=a22G1v,
Figure BDA0002329104040000082
d2=b11Ψ1T1 -1,
d3=-a12,
Figure BDA0002329104040000083
Figure BDA0002329104040000084
Figure BDA0002329104040000085
Figure BDA0002329104040000086
Figure BDA0002329104040000087
d9=-a14Ψ1T1 -1-b1,
Figure BDA0002329104040000088
Figure BDA0002329104040000089
d12=-a16,
Figure BDA00023291040400000810
Figure BDA00023291040400000811
Figure BDA00023291040400000812
Figure BDA00023291040400000813
d17=b21Ψ3T3 -1,
d18=Ψ3T3 -1N3-a21,
d19=a22,
d20=a22Ψ1T1 -1,
Figure BDA00023291040400000814
3.6,此时,系统(11)的全局鲁棒伺服控制问题已经被转化为系统(17)的全局鲁棒镇定问题。
进一步地,所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤4中,采用反步法设计状态反馈控制器,解决增广系统的全局鲁棒镇定问题,其过程如下:
4.1,为了使用反步法设计控制器,首先定义如下的记号:
Figure BDA0002329104040000091
Figure BDA0002329104040000092
Figure BDA0002329104040000093
Figure BDA0002329104040000094
Figure BDA0002329104040000095
其中
Figure BDA0002329104040000096
为特定的非负光滑函数。
4.2,令
Figure BDA0002329104040000097
针对X1子系统,令
Figure BDA0002329104040000098
其中P1为一个正定对称矩阵满足
Figure BDA0002329104040000099
I为实对称矩阵,m1,m2为特定的正数。选择
Figure BDA00023291040400000910
于是存在一个足够大的增益k1满足如下的不等式:
Figure BDA00023291040400000911
其中l1为特定的正数。
4.3,针对X2子系统,令
Figure BDA00023291040400000912
其中P2为一个正定对称矩阵满足
Figure BDA00023291040400000913
m3,m4为特定的正数。选择
Figure BDA00023291040400000914
于是存在一个足够大的增益k2满足如下的不等式:
Figure BDA00023291040400000915
其中l2为特定的正数。
4.4,最后,令
Figure BDA00023291040400000916
其中P3为一个正定对称矩阵满足
Figure BDA00023291040400000917
m5,m6为特定的正数。选择
Figure BDA00023291040400000918
于是存在一个足够大的增益k3满足如下的不等式:
Figure BDA00023291040400000919
4.5,得到如下控制律解决系统(17)的全局镇定问题:
Figure BDA0002329104040000101
Figure BDA0002329104040000102
Figure BDA0002329104040000103
4.6,得到最终的控制器为如下形式:
Figure BDA0002329104040000104
Figure BDA0002329104040000105
Figure BDA0002329104040000106
Figure BDA0002329104040000107
Figure BDA0002329104040000108
Figure BDA0002329104040000109
本发明的优点是:
本发明提出的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,针对电动汽车行驶过程中运行环境造成系统参数变化和系统外界干扰引入的现象,设计了基于内模的状态反馈控制器,实现了电动汽车速度跟踪控制,具有高精度的速度跟踪与干扰抑制性能,并具有良好的鲁棒性。
附图说明
图1为电动汽车基本受力分析图;
图2为整体系统控制框图;
图3为车轮转速跟踪曲线;
图4为车轮转速误差曲线;
图5为id电流曲线;
图6为iq电流曲线;
图7为定子电压ud曲线;
图8为定子电压uq曲线。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
实施例。
如图1、2所示,一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,包含以下步骤:
步骤1,选择永磁同步电机作为驱动电机并将电机模型与电动汽车传动系统整合,建立整体系统的非线性数学模型,其过程如下:
1.1,永磁同步电机数学模型如下:
Figure BDA0002329104040000111
Figure BDA0002329104040000112
Figure BDA0002329104040000113
Figure BDA0002329104040000114
其中θM为电机转子角度,ωM为电机转子角速度,id,iq,ud,ud为dq轴定子电流与电压,JM为电机的转动惯量,TL为电机的负载转矩,Φv为转子磁链,p为电机极对数,Rs,L为定子电阻与电感,B为粘性摩擦系数。
1.2,通过分析电动汽车在行驶过程中的受力,可以得到电动汽车传动系统的模型如下:
Figure BDA0002329104040000115
其中v为汽车行驶速度,m为汽车的整体质量,g为重力加速度,FL为汽车受到的牵引力,χroad为路面坡度,Fwind为空气阻力,FR为滚动阻力。
1.3,建立空气阻力Fwind的模型如下:
Figure BDA0002329104040000121
其中cair为空气阻力系数,ρa为空气密度,AL为车辆迎风正面面积。
1.4,建立滚动阻力FR的模型如下:
FR=m(cr1+cr2W) (4)
其中cr1,cr2是取决于轮胎和轮胎压力的常数,r为车轮半径,ωW为车轮转速。
1.5,将车轮转速ωW与汽车行驶速度v关系表示如下:
Figure BDA0002329104040000122
1.6,根据牛顿第二定律得出车轮转速与车轮所受力矩之间的关系如下:
Figure BDA0002329104040000123
其中JW为车轮转动惯量,TW为连接车轮传动轴的输出转矩,Tf为车轮的摩擦转矩。
1.7,根据传动部分转矩关系与速度关系得出如下关系式:
TW=ntnfTLW=ntnfωM (7)
其中nt,nf分别为变速箱和主减速器的变速比。
1.8,结合公式(1)~(7),得到永磁同步电机驱动电动汽车的整体系统数学模型如下:
Figure BDA0002329104040000131
Figure BDA0002329104040000132
Figure BDA0002329104040000133
其中n=ntnf;δ=JW+mr2+n2JM;β=rm;
Figure BDA0002329104040000134
步骤2,将电动汽车的速度跟踪和干扰抑制问题描述为一个全局鲁棒伺服控制问题,其过程如下:
2.1,假定车轮的参考转速ωd和包含摩擦转矩的等效干扰βcr1+βgsinχroad+Tf可由如下的外部系统产生:
Figure BDA0002329104040000135
其中A1,G1,G2为定常矩阵。
2.2,令:x1,1=ωW,x1,2=iq,x2,1=id,u1=uq,u2=ud,
Figure BDA0002329104040000136
Figure BDA0002329104040000137
a16=np,
Figure BDA0002329104040000138
a22=np,
Figure BDA0002329104040000139
Figure BDA00023291040400001310
将系统(8)写为如下形式:
Figure BDA00023291040400001311
Figure BDA00023291040400001312
Figure BDA00023291040400001313
Figure BDA00023291040400001314
其中e1为车轮转速跟踪误差,e2为d轴电流跟踪误差。
2.3,考虑不确定因素所产生的系统参数摄动,定义不确定参数
Figure BDA00023291040400001315
Figure BDA00023291040400001316
其中
Figure BDA00023291040400001317
为整体系统的标称值,w∈R13。将系统(9)与(10)相结合,得到如下的紧凑形式:
Figure BDA0002329104040000141
v=A1v,
e=H(x,u,v,w). (11)
其中x=(x1,1,x1,2,x2,1)T,u=(u1,u2)T
Figure BDA0002329104040000142
2.4,此时系统(8)的全局速度跟踪控制问题已被描述为系统(11)的全局鲁棒伺服控制问题,其控制目标为在保证从任意初始值出发的闭环系统轨迹有界的情况下,跟踪误差渐近趋于0。
步骤3,设计内模,将整体系统的全局鲁棒伺服控制问题转化为由整体系统和内模组成的增广系统的全局鲁棒镇定问题,其过程如下:
3.1,求解如下的调节器方程:
Figure BDA0002329104040000143
0=H(x(v,w),u(v,w),v,w). (12)
其中x(v,w),u(v,w)分别是稳态状态和稳态输入。得到状态和输入的稳态解如下:
x1,1(v,w)=G1v,
Figure BDA0002329104040000144
x2,1(v,w)=0,
Figure BDA0002329104040000145
Figure BDA0002329104040000146
3.2,令g(x,u)=col(x1,2,u1,u2),用gi(x,u)表示g(x,u)中第i个元素,其中i=1,2,3。构建如下的稳态发生器来产生稳态解:
Figure BDA0002329104040000151
Figure BDA00023291040400001519
其中Ti为任意非奇异矩阵,(Φii)为一对能观测矩阵。
3.3,选择一对能控矩阵(Mi,Ni),其中Mi为Hurwitz矩阵,使得Ti满足如下的Sylvester方程:
TiΦi-MiTi=NiΨi. (14)
3.4,设计内模为如下形式:
Figure BDA0002329104040000152
Figure BDA0002329104040000153
Figure BDA0002329104040000154
3.5,进行如下的坐标变换与输入变换:
Figure BDA0002329104040000155
Figure BDA0002329104040000156
Figure BDA0002329104040000157
Figure BDA0002329104040000158
Figure BDA0002329104040000159
Figure BDA00023291040400001510
Figure BDA00023291040400001511
Figure BDA00023291040400001512
得到如下的误差方程:
Figure BDA00023291040400001513
Figure BDA00023291040400001514
Figure BDA00023291040400001515
Figure BDA00023291040400001516
Figure BDA00023291040400001517
Figure BDA00023291040400001518
其中
b1=Ψ1T1 -1(M1+N1Ψ1T1 -1),
b2=Ψ1T1 -1N1,
Figure BDA0002329104040000171
Figure BDA0002329104040000172
Figure BDA0002329104040000173
Figure BDA0002329104040000174
Figure BDA0002329104040000175
c6(v)=-a16G1v,
Figure BDA0002329104040000176
Figure BDA0002329104040000177
Figure BDA0002329104040000178
c10(v)=a22G11T1 -1,
Figure BDA0002329104040000179
c12(v)=a22G1v,
Figure BDA00023291040400001710
d2=b11Ψ1T1 -1,
d3=-a12,
Figure BDA00023291040400001711
Figure BDA00023291040400001712
Figure BDA00023291040400001713
Figure BDA00023291040400001714
Figure BDA00023291040400001715
d9=-a14Ψ1T1 -1-b1,
Figure BDA00023291040400001716
Figure BDA00023291040400001717
d12=-a16,
Figure BDA00023291040400001718
Figure BDA00023291040400001719
Figure BDA00023291040400001720
Figure BDA00023291040400001721
d17=b21Ψ3T3 -1,
d18=Ψ3T3 -1N3-a21,
d19=a22,
d20=a22Ψ1T1 -1,
Figure BDA0002329104040000181
3.6,此时,系统(11)的全局鲁棒伺服控制问题已经被转化为系统(17)的全局鲁棒镇定问题。
步骤4,采用反步法设计状态反馈控制器,解决增广系统的全局鲁棒镇定问题,其过程如下:
4.1,为了使用反步法设计控制器,首先定义如下的记号:
Figure BDA0002329104040000182
Figure BDA0002329104040000183
Figure BDA0002329104040000184
Figure BDA0002329104040000185
Figure BDA0002329104040000186
其中
Figure BDA0002329104040000187
为特定的非负光滑函数。
4.2,令
Figure BDA0002329104040000188
针对X1子系统,令
Figure BDA0002329104040000189
其中P1为一个正定对称矩阵满足
Figure BDA00023291040400001810
I为实对称矩阵,m1,m2为特定的正数。选择
Figure BDA00023291040400001811
于是存在一个足够大的增益k1满足如下的不等式:
Figure BDA00023291040400001812
其中l1为特定的正数。
4.3,针对X2子系统,令
Figure BDA00023291040400001813
其中P2为一个正定对称矩阵满足
Figure BDA00023291040400001814
m3,m4为特定的正数。选择
Figure BDA00023291040400001815
于是存在一个足够大的增益k2满足如下的不等式:
Figure BDA0002329104040000191
其中l2为特定的正数。
4.4,最后,令
Figure BDA0002329104040000192
其中P3为一个正定对称矩阵满足
Figure BDA0002329104040000193
m5,m6为特定的正数。选择
Figure BDA0002329104040000194
于是存在一个足够大的增益k3满足如下的不等式:
Figure BDA0002329104040000195
4.5,得到如下控制律解决系统(17)的全局镇定问题:
Figure BDA0002329104040000196
Figure BDA0002329104040000197
Figure BDA0002329104040000198
4.6,得到最终的控制器为如下形式:
Figure BDA0002329104040000199
Figure BDA00023291040400001910
Figure BDA00023291040400001911
Figure BDA00023291040400001912
Figure BDA00023291040400001913
Figure BDA00023291040400001914
为了验证所提方法的有效性,本发明对所提出控制器的控制效果进行仿真验证,所选用的永磁同步电机的标称值为:极对数p=4,定子电阻
Figure BDA00023291040400001915
磁链
Figure BDA00023291040400001916
定子电感
Figure BDA00023291040400001917
转动惯量
Figure BDA00023291040400001918
粘性摩擦系数
Figure BDA00023291040400001919
所选用的电动汽车传动系统的标称值为:车体总质量
Figure BDA00023291040400001920
车轮转动惯量
Figure BDA00023291040400001921
迎风面积
Figure BDA00023291040400001922
空气阻力系数
Figure BDA00023291040400001923
空气密度
Figure BDA00023291040400001924
总变速比n=7,轮胎常数
Figure BDA00023291040400001925
轮胎压力常数
Figure BDA00023291040400001926
重力加速度g=9.8m/s2,路面坡度
Figure BDA00023291040400001927
摩擦转矩设置为一个常值信号Tf=10N.m,参考速度设置为一个斜坡信号与常值信号的组合,当0<t≤20s时参考速度设置为ωd=2t(rad/s),当20<t≤40s时,参考速度设置为ωd=40rad/s,则外部系统参数如下:
Figure BDA0002329104040000201
G1=[1 0 0],G2=[0 0 1].
控制器参数设计为:
Figure BDA0002329104040000202
Figure BDA0002329104040000203
Ψ1T1 -1=[1 2 10000],
Figure BDA0002329104040000204
k1=800,k2=10,k3=300。
系统不确定参数选择如下:
Figure BDA0002329104040000205
Figure BDA0002329104040000206
设置初值为ωW(0)=0rad/s,id(0)=0.1A,iq(0)=0A,η(0)=0。
基于上述的一系列参数,图3为车轮转速跟踪曲线,图4为车轮转速误差曲线,图5为定子电流id曲线,图中曲线反映了所设计的控制器在外部干扰和整体系统参数摄动的条件下有良好的速度跟踪性能和电流跟踪性能,图6为定子电流iq曲线,图7和图8分别为永磁同步电机ud和uq曲线。从图3-图8的仿真结果可以看出,所设计的内模控制器可以实现高精度的速度跟踪与干扰抑制性能,并具有良好的鲁棒性。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选择永磁同步电机作为驱动电机并将电机模型与电动汽车传动系统整合,建立整体系统的非线性数学模型;
步骤2:将电动汽车的速度跟踪和干扰抑制问题描述为一个全局鲁棒伺服控制问题;
步骤3:设计内模,将整体系统的全局鲁棒伺服控制问题转化为由整体系统和内模组成的增广系统的全局鲁棒镇定问题;
步骤4:采用反步法设计状态反馈控制器,解决增广系统的全局鲁棒镇定问题。
2.根据权利要求1所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤1中,选择永磁同步电机作为驱动电机并将电机模型与电动汽车传动系统整合,建立整体系统的非线性数学模型,其过程如下:
1.1,永磁同步电机数学模型如下:
Figure FDA0002329104030000011
Figure FDA0002329104030000012
Figure FDA0002329104030000013
Figure FDA0002329104030000014
其中θM为电机转子角度,ωM为电机转子角速度,id,iq,ud,ud为dq轴定子电流与电压,JM为电机的转动惯量,TL为电机的负载转矩,Φv为转子磁链,p为电机极对数,Rs,L为定子电阻与电感,B为粘性摩擦系数;
1.2,通过分析电动汽车在行驶过程中的受力,可以得到电动汽车传动系统的模型如下:
Figure FDA0002329104030000021
其中v为汽车行驶速度,m为汽车的整体质量,g为重力加速度,FL为汽车受到的牵引力,χroad为路面坡度,Fwind为空气阻力,FR为滚动阻力;
1.3,建立空气阻力Fwind的模型如下:
Figure FDA0002329104030000022
其中cair为空气阻力系数,ρa为空气密度,AL为车辆迎风正面面积;
1.4,建立滚动阻力FR的模型如下:
FR=m(cr1+cr2W) (4)
其中cr1,cr2是取决于轮胎和轮胎压力的常数,r为车轮半径,ωW为车轮转速;
1.5,将车轮转速ωW与汽车行驶速度v关系表示如下:
Figure FDA0002329104030000023
1.6,根据牛顿第二定律得出车轮转速与车轮所受力矩之间的关系如下:
Figure FDA0002329104030000024
其中JW为车轮转动惯量,TW为连接车轮传动轴的输出转矩,Tf为车轮的摩擦转矩;
1.7,根据传动部分转矩关系与速度关系得出如下关系式:
TW=ntnfTLW=ntnfωM (7)
其中nt,nf分别为变速箱和主减速器的变速比;
1.8,结合公式(1)~(7),得到永磁同步电机驱动电动汽车的整体系统数学模型如下:
Figure FDA0002329104030000031
Figure FDA0002329104030000032
Figure FDA0002329104030000033
其中n=ntnf;δ=JW+mr2+n2JM;β=rm;
Figure FDA0002329104030000034
3.根据权利要求2所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤2中,将电动汽车的速度跟踪和干扰抑制问题描述为一个全局鲁棒伺服控制问题,其过程如下:
2.1,假定车轮的参考转速ωd和包含摩擦转矩的等效干扰βcr1+βgsinχroad+Tf可由如下的外部系统产生:
Figure FDA0002329104030000035
其中A1,G1,G2为定常矩阵;
2.2,令:x1,1=ωW,x1,2=iq,x2,1=id,u1=uq,u2=ud,
Figure FDA0002329104030000036
Figure FDA0002329104030000037
a16=np,
Figure FDA0002329104030000038
a22=np,
Figure FDA0002329104030000039
Figure FDA00023291040300000310
将系统(8)写为如下形式:
Figure FDA00023291040300000311
其中e1为车轮转速跟踪误差,e2为d轴电流跟踪误差;
2.3,考虑不确定因素所产生的系统参数摄动,定义不确定参数
Figure FDA0002329104030000041
Figure FDA0002329104030000042
其中
Figure FDA0002329104030000043
为整体系统的标称值,w∈R13;将系统(9)与(10)相结合,得到如下的紧凑形式:
Figure FDA0002329104030000044
Figure FDA0002329104030000045
e=H(x,u,v,w). (11)
其中x=(x1,1,x1,2,x2,1)T,u=(u1,u2)T
Figure FDA0002329104030000046
2.4,此时系统(8)的全局速度跟踪控制问题已被描述为系统(11)的全局鲁棒伺服控制问题,其控制目标为在保证从任意初始值出发的闭环系统轨迹有界的情况下,跟踪误差渐近趋于0。
4.根据权利要求3所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤3中,设计内模,将整体系统的全局鲁棒伺服控制问题转化为由整体系统和内模组成的增广系统的全局鲁棒镇定问题,其过程如下:
3.1,求解如下的调节器方程:
Figure FDA0002329104030000047
0=H(x(v,w),u(v,w),v,w). (12)
其中x(v,w),u(v,w)分别是稳态状态和稳态输入,得到状态和输入的稳态解如下:
x1,1(v,w)=G1v,
Figure FDA0002329104030000051
x2,1(v,w)=0,
Figure FDA0002329104030000052
Figure FDA0002329104030000053
3.2,令g(x,u)=col(x1,2,u1,u2),用gi(x,u)表示g(x,u)中第i个元素,其中i=1,2,3,构建如下的稳态发生器来产生稳态解:
Figure FDA0002329104030000054
其中Ti为任意非奇异矩阵,(Φii)为一对可观测矩阵;
3.3,选择一对可控矩阵(Mi,Ni),其中Mi为Hurwitz矩阵,使得Ti满足如下的Sylvester方程:
TiΦi-MiTi=NiΨi. (14)
3.4,设计内模为如下形式:
Figure FDA0002329104030000055
3.5,进行如下的坐标变换与输入变换:
Figure FDA0002329104030000056
得到如下的误差方程:
Figure FDA0002329104030000061
其中
b1=Ψ1T1 -1(M1+N1Ψ1T1 -1),
b2=Ψ1T1 -1N1,
Figure FDA0002329104030000062
c2(v)=-a11-2a12G1v+b2,
Figure FDA0002329104030000063
Figure FDA0002329104030000064
Figure FDA0002329104030000065
c6(v)=-a16G1v,
Figure FDA0002329104030000066
Figure FDA0002329104030000067
Figure FDA0002329104030000068
c10(v)=a22G11T1 -1,
Figure FDA0002329104030000071
c12(v)=a22G1v,
Figure FDA0002329104030000072
d2=b11Ψ1T1 -1,
d3=-a12,
Figure FDA0002329104030000073
Figure FDA0002329104030000074
Figure FDA0002329104030000075
Figure FDA0002329104030000076
Figure FDA0002329104030000077
d9=-a14Ψ1T1 -1-b1,
Figure FDA0002329104030000078
Figure FDA0002329104030000079
d12=-a16,
Figure FDA00023291040300000710
Figure FDA00023291040300000711
Figure FDA00023291040300000712
Figure FDA00023291040300000713
Figure FDA00023291040300000714
Figure FDA00023291040300000715
d19=a22,
d20=a22Ψ1T1 -1,
Figure FDA00023291040300000716
3.6,此时,系统(11)的全局鲁棒伺服控制问题已经被转化为系统(17)的全局鲁棒镇定问题。
5.根据权利要求4所述的一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法,其特征在于,步骤4中,采用反步法设计状态反馈控制器,解决增广系统的全局鲁棒镇定问题,其过程如下:
4.1,为了使用反步法设计控制器,首先定义如下的记号:
Figure FDA0002329104030000081
其中
Figure FDA0002329104030000082
为特定的非负光滑函数;
4.2,令
Figure FDA0002329104030000083
针对X1子系统,令
Figure FDA0002329104030000084
其中P1为一个正定对称矩阵满足
Figure FDA0002329104030000085
I为实对称矩阵,m1,m2为特定的正数;选择
Figure FDA0002329104030000086
于是存在一个足够大的增益k1满足如下的不等式:
Figure FDA0002329104030000087
其中l1为特定的正数;
4.3,针对X2子系统,令
Figure FDA0002329104030000088
其中P2为一个正定对称矩阵满足
Figure FDA0002329104030000089
m3,m4为特定的正数;选择
Figure FDA00023291040300000810
于是存在一个足够大的增益k2满足如下的不等式:
Figure FDA00023291040300000811
其中l2为特定的正数;
4.4,最后,令
Figure FDA00023291040300000812
其中P3为一个正定对称矩阵满足
Figure FDA00023291040300000813
m5,m6为特定的正数;选择
Figure FDA00023291040300000814
于是存在一个足够大的增益k3满足如下的不等式:
Figure FDA00023291040300000815
4.5,得到如下控制律解决系统(17)的全局镇定问题:
Figure FDA0002329104030000091
4.6,得到最终的控制器为如下形式:
Figure FDA0002329104030000092
由此,得到最终的控制器。
CN201911329029.3A 2019-12-20 2019-12-20 一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法 Active CN110979024B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911329029.3A CN110979024B (zh) 2019-12-20 2019-12-20 一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911329029.3A CN110979024B (zh) 2019-12-20 2019-12-20 一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110979024A true CN110979024A (zh) 2020-04-10
CN110979024B CN110979024B (zh) 2021-11-19

Family

ID=70073701

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911329029.3A Active CN110979024B (zh) 2019-12-20 2019-12-20 一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110979024B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112936270A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 合肥工业大学 一种基于神经网络的机械臂内模控制方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103532448A (zh) * 2013-10-23 2014-01-22 东南大学 一种电动汽车驱动系统的控制方法
CN105629737A (zh) * 2016-03-25 2016-06-01 中车永济电机有限公司 一种内燃机车异步电机内模控制方法
CN106849791A (zh) * 2017-01-05 2017-06-13 江苏大学 一种抑制永磁直线电机不匹配扰动的基于内模的滑模速度控制方法
CN106985813A (zh) * 2017-02-23 2017-07-28 南京航空航天大学 一种智能轮电驱动汽车的稳定性集成控制方法
CN109733242A (zh) * 2018-12-12 2019-05-10 西北工业大学 电动汽车充电机的神经模糊稳定性控制系统及控制方法
KR20190085252A (ko) * 2018-01-10 2019-07-18 서울과학기술대학교 산학협력단 외란 관측기를 이용한 기계 부하의 강인한 에뮬레이션 방법 및 장치
CN110289795A (zh) * 2019-05-29 2019-09-27 南京金崎新能源动力研究院有限公司 一种电动汽车用永磁同步电机控制系统及控制方法
WO2019219698A1 (en) * 2018-05-17 2019-11-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Traction control system
CN110518853A (zh) * 2019-09-04 2019-11-29 合肥工业大学 一种永磁同步电机电流解耦控制方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103532448A (zh) * 2013-10-23 2014-01-22 东南大学 一种电动汽车驱动系统的控制方法
CN105629737A (zh) * 2016-03-25 2016-06-01 中车永济电机有限公司 一种内燃机车异步电机内模控制方法
CN106849791A (zh) * 2017-01-05 2017-06-13 江苏大学 一种抑制永磁直线电机不匹配扰动的基于内模的滑模速度控制方法
CN106985813A (zh) * 2017-02-23 2017-07-28 南京航空航天大学 一种智能轮电驱动汽车的稳定性集成控制方法
KR20190085252A (ko) * 2018-01-10 2019-07-18 서울과학기술대학교 산학협력단 외란 관측기를 이용한 기계 부하의 강인한 에뮬레이션 방법 및 장치
WO2019219698A1 (en) * 2018-05-17 2019-11-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Traction control system
CN109733242A (zh) * 2018-12-12 2019-05-10 西北工业大学 电动汽车充电机的神经模糊稳定性控制系统及控制方法
CN110289795A (zh) * 2019-05-29 2019-09-27 南京金崎新能源动力研究院有限公司 一种电动汽车用永磁同步电机控制系统及控制方法
CN110518853A (zh) * 2019-09-04 2019-11-29 合肥工业大学 一种永磁同步电机电流解耦控制方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112936270A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 合肥工业大学 一种基于神经网络的机械臂内模控制方法
CN112936270B (zh) * 2021-02-04 2022-05-03 合肥工业大学 一种基于神经网络的机械臂内模控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110979024B (zh) 2021-11-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. Modelling and testing of in‐wheel motor drive intelligent electric vehicles based on co‐simulation with Carsim/Simulink
CN109194219B (zh) 一种基于无模型非奇异终端滑模控制永磁同步电机的方法及系统
CN108649847A (zh) 基于频率法和模糊控制的电机pi控制器参数整定方法
CN110266226B (zh) 一种基于模型预测控制的电动汽车能效控制方法
CN107121932A (zh) 电机伺服系统误差符号积分鲁棒自适应控制方法
CN110247586B (zh) 基于效率最优的电动公交车用永磁同步电机转矩分配方法
Peters et al. A precise open-loop torque control for an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) considering iron losses
CN106788053B (zh) 基于观测器的电动车永磁同步电机系统误差补偿控制方法
CN110979024B (zh) 一种基于内模的电动汽车速度跟踪控制方法
Rohan et al. Design of fuzzy logic tuned PID controller for electric vehicle based on IPMSM using flux-weakening
Cash et al. Fuzzy logic field-oriented control of an induction motor and a permanent magnet synchronous motor for hybrid/electric vehicle traction applications
CN109873583B (zh) 基于状态受限的永磁同步电机模糊位置跟踪控制方法
CN109871044B (zh) 一种转速跟踪方法及装置
Hodgson et al. Effect of vehicle mass changes on the accuracy of Kalman filter estimation of electric vehicle speed
Hezzi et al. Linear ADRC for speed control of 5-Phase PMSM-based electric vehicles
CN104408223B (zh) 一种风电机组的跟踪优化控制方法
Ounnas et al. A combined methodology of H∞ fuzzy tracking control and virtual reference model for a PMSM
Rind et al. Rotor flux-MRAS based speed sensorless non-linear adaptive control of induction motor drive for electric vehicles
CN106533313A (zh) 电动汽车用永磁同步电机的极限学习机命令滤波控制方法
KR101461909B1 (ko) 친환경 자동차의 모터 제어 시스템
Chen et al. Simulation of surface mounted pmsm vector control based on fuzzy pi control
Li et al. Theoretical and experimental analytical study of powertrain system by hardware-in-the-loop test bench for electric vehicles
Nadji et al. Robust integral backstepping control of PMSM for electric vehicle application
Tamás et al. Model in the loop simulation of an electric propulsion system using virtual reality
Li et al. An internal model approach for speed tracking control of PMSM driven electric vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant