CN111267636A - 一种基于pr滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法 - Google Patents

一种基于pr滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，包括以下步骤：基于所计算转速，设计PR带通滤波器获取转速抖动量，设计高阶卡尔曼滤波器获取抖动加速度；采用PD控制，以电机转速抖动量作为比例误差输入，以电机转速抖动加速度量作为微分误差输入，极大避免加速度图区过程中噪声信号的引入；得到闭环控制补偿扭矩后，对补偿扭矩进行平滑滤波，确保补偿扭矩不会出现突变。上述方法采用PD控制进行整车的抑抖控制，通过闭环卡尔曼观测器实时观测整车抖动加速度，抑制高速阶段PR滤波带来的噪声干扰，适用转速范围更广，避免了二阶滤波器导致的信号延时，对于抖动的实时抑制效果更好，提升了驾驶人的驾驶体验。

Description

一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法
技术领域
本发明涉及电动汽车领域，尤其涉及一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法。
背景技术
作为电动汽车的核心部分，车用驱动电机技术是能否造好一辆车的关键，新能源电动汽车由于有电动和发电两种工况，需要不停在正负扭矩之间进行频繁切换，且新能源电动汽车起步扭矩普遍较大，现在电动汽车生产厂家大部分采用传统燃油汽车的底盘作为电动汽车底盘，与目前新能源汽车的加速快，正负扭矩切换等特点并不匹配，因此在起步及正负扭矩切换过程中极易出现整车抖动问题。
中国专利文献CN105946623A公开了一种“电动汽车的防抖控制方法、系统及电动汽车”。包括以下步骤：获取电动汽车的电机的当前转速；对电机的当前转速进行滤波处理以得到电机的设定转速；计算电机的当前转速与设定转速之间的转速差值，并对转速差值进行比例微分调节以获取电机的补偿扭矩；获取电动汽车的加速踏板信号，并根据加速踏板信号和电机的当前转速计算电机的初始需求扭矩；将补偿扭矩叠加到电机的初始需求扭矩以获得电机的实际需求扭矩，并根据电机的实际需求扭矩对电机的扭矩输出进行控制以抑制电机的抖动。该方法没有考虑高速阶段滤波带来的噪声干扰，适用转速范围较小，且存在信号延迟，影响用户驾驶体验。
发明内容
本发明主要解决原有的电动汽车在起步及正负扭矩切换过程中出现整车抖动的技术问题，提供一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，采用PD控制进行整车的抑抖控制，通过闭环卡尔曼观测器实时观测整车抖动加速度，抑制高速阶段PR滤波带来的噪声干扰，适用转速范围更广，避免了二阶滤波器导致的信号延时，对于抖动的实时抑制效果更好，提升了驾驶人的驾驶体验。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明包括以下步骤：
(1)基于锁相环实时计算电机转速；
(2)通过采集电机转速信号，确定车辆运行过程中的抖动频率区间；
(3)基于驻点计算的方法实时计算电机转速信号的频率；
(4)在获取电机转速的基础上，同时输入抖动频率，设计PR带通滤波器，通过调试优化PR滤波器参数，得出电机转速的抖动量；设计PR带通滤波器主要是设计带宽和频率点。
(5)根据获得的抖动量对新能源汽车整车控制器发送的请求扭矩进行补偿，并建立抖动量闭环补偿系统；
(6)根据请求扭矩值设计相应的抑抖退出点，并对补偿扭矩进行平滑滤波。由于需要进行中高速抑抖，在中高速抑抖过程中，基波转速信号经过PR滤波器后，仍然存在较大的直流分量，进而导致在车辆不抖时也会出现较大的扭矩补偿量，影响车辆正常加速性能及能量回收力度；因此，需要根据请求扭矩值设计相应的抑抖退出点，为了保证在退出瞬间不会出现扭矩突变，设计相应的扭矩闭环策略使实际反馈扭矩逐渐逼近新能源汽车整车控制器请求扭矩。
作为优选，所述的步骤(1)在CPU中断中，基于旋转变压器实时采集电机转子位置信号，将获取的转子位置信号和估计位置信号作差输入锁相环模块中，经过闭环调节得到电机的转速信号。
作为优选，所述的步骤(1)电机的转速信号和固定增益相乘，对所获值进行二阶滤波处理得到目标值，即为电机实时转速。
作为优选，所述的步骤(2)在整车上不作任何抑抖，进行急加速、急减速和定点起步实验，采集整车抖动下的电机转速数据，计算电机抖动下的的大致抖动频率区间。
作为优选，所述的步骤(3)需要采集电机正转和反转过程中的抖动频率，通过大致解算抖动周期时间，或者对所获数据进行快速傅里叶变换得到抖动频率。
作为优选，所述的步骤(4)PR带通滤波器的具体设计过程为：
确定PR比例谐振滤波器的传递函数如下所示：
Figure RE-GDA0002369976770000031
其中，K为所设计滤波器带宽，ωn为中心滤波频率；
建立仿真模型，输入带宽和频率，通过matlab仿真，计算整个PR滤波器传递系统的伯德图；基于伯德图，进行中心频率和带宽相关参数的修改，最终确定实际系统的具体参数；
作为优选，所述的步骤(5)使用微分控制对PR滤波处理后导致的延时信号进行处理，理想的比例微分环节控制函数为：
Figure RE-GDA0002369976770000032
根据闭环系统的传递函数，确定合适的闭环控制参数，建立高阶卡尔曼滤波观测器，对抖动加速度进行观测，卡尔曼观测器的状态方程如下：
X(k)＝AX(k-1)+Bu(k)+W(k)
其中，K为比例系数，k为时间常数，u(k)为控制量，W(k)为系统干扰量，通过整车调试闭环观测误差获得其最优值。
作为优选，所述的步骤(5)中卡尔曼观测器的观测方程如下：
Z(k)＝HX(k)+V(k)
其中，Z(k)为系统观测量，X(k)为系统状态量，根据状态量和上一次的观测量获得本次观测量。
作为优选，所述的步骤(5)采用PD闭环控制，以电机转速抖动量作为比例误差输入，以电机转速抖动加速度量作为微分误差输入，避免加速度图区过程中噪声信号的引入。
本发明的有益效果是：采用PD控制进行整车的抑抖控制，通过闭环卡尔曼观测器实时观测整车抖动加速度，抑制高速阶段PR滤波带来的噪声干扰，适用转速范围更广，避免了二阶滤波器导致的信号延时，对于抖动的实时抑制效果更好，提升了驾驶人的驾驶体验。
附图说明
图1是本发明进行仿真实验未抑制抖动前的整车车速信号图。
图2是本发明进行仿真实验加入抑抖后的整车车速信号图。
具体实施方式
下面通过实施例，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：本实施例的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，包括以下步骤：
(1)基于锁相环实时计算电机转速，在CPU中断中，基于旋转变压器实时采集电机转子位置信号，将获取的转子位置信号和估计位置信号作差输入锁相环模块中，经过闭环调节得到电机的转速信号。电机的转速信号和固定增益相乘，对所获值进行二阶滤波处理得到目标值，即为电机实时转速。
(2)在整车上不作任何抑抖，进行急加速、急减速和定点起步实验，通过采集电机转速信号，计算车辆运行过程中电机抖动下的大致抖动频率区间。
(3)基于驻点计算的方法实时计算电机转速信号的频率；不仅需要采集电机正转过程中的抖动频率，还需要采集电机反转过程中的抖动频率，通过大致解算抖动周期时间，或者对所获数据进行快速傅里叶变换得到抖动频率。
(4)在获取电机转速的基础上，同时输入抖动频率，设计PR带通滤波器，通过调试优化PR滤波器参数，得出电机转速的抖动量。PR带通滤波器的具体设计过程为：
确定PR比例谐振滤波器的传递函数如下所示：
Figure RE-GDA0002369976770000051
其中，K为所设计滤波器带宽，ωn为中心滤波频率。
建立仿真模型，输入带宽和频率，通过matlab仿真，计算整个PR滤波器传递系统的伯德图；基于伯德图，进行中心频率和带宽相关参数的修改，最终确定实际系统的具体参数。
(5)根据获得的抖动量对新能源汽车整车控制器发送的请求扭矩进行补偿，并建立抖动量闭环补偿系统。使用微分控制对PR滤波处理后导致的延时信号进行处理，理想的比例微分环节控制函数为：
Figure RE-GDA0002369976770000052
根据闭环系统的传递函数，确定合适的闭环控制参数，建立高阶卡尔曼滤波观测器，对抖动加速度进行观测，卡尔曼观测器的状态方程如下：
X(k)＝AX(k-1)+Bu(k)+W(k)
其中，K为比例系数，k为时间常数，u(k)为控制量，W(k)为系统干扰量，通过整车调试闭环观测误差获得其最优值。
卡尔曼观测器的观测方程如下：
Z(k)＝HX(k)+V(k)
其中，Z(k)为系统观测量，X(k)为系统状态量，根据状态量和上一次的观测量获得本次观测量。
高阶卡尔曼滤波观测器对抖动信号微分量的求取不采用直接微分的形式，采用PD闭环控制，以电机转速抖动量作为比例误差输入，以电机转速抖动加速度量作为微分误差输入，避免加速度图区过程中直接求微分引入噪声信号。
(6)根据请求扭矩值设计相应的抑抖退出点，并对补偿扭矩进行平滑滤波。
为验证所提方法的有效性，对基于PR滤波器的抑抖控制系统的控制效果进行仿真实验：
设置实验中的初始条件和控制参数为：采取仿真步长0.0001s；电机参数设置为母线电压udc＝360V,Ld＝0.0006H，Ld＝0.0008H；取PI参数为kp＝0.5,ki＝0.067；总成的转动惯量设置为1，整车的转动惯量设置为10；总成的阻尼系数设置为 0.2；所有的相关状态变量初始值均设置为0。整车车速从0KM/h上升到60KM/h 仿真时间设定为60s,整车的驱动扭矩设定为10N.M。
由图1和图2对比能够看出，整车的车速信号在同样的10N.M驱动力驱动下，抑抖后的转速信号相比抑抖前的转速信号上升更为平顺，基本没有转速波动的现象，抑抖策略取得了预期的效果。

Claims (9)

1.一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)基于锁相环实时计算电机转速；
(2)通过采集电机转速信号，确定车辆运行过程中的抖动频率区间；
(3)基于驻点计算的方法实时计算电机转速信号的频率；
(4)在获取电机转速的基础上，同时输入抖动频率，设计PR带通滤波器，通过调试优化PR滤波器参数，得出电机转速的抖动量；
(5)根据获得的抖动量对新能源汽车整车控制器发送的请求扭矩进行补偿，并建立抖动量闭环补偿系统；
(6)根据请求扭矩值设计相应的抑抖退出点，并对补偿扭矩进行平滑滤波。
2.根据权利要求1所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(1)在CPU中断中，基于旋转变压器实时采集电机转子位置信号，将获取的转子位置信号和估计位置信号作差输入锁相环模块中，经过闭环调节得到电机的转速信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(1)电机的转速信号和固定增益相乘，对所获值进行二阶滤波处理得到目标值，即为电机实时转速。
4.根据权利要求1所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(2)在整车上不作任何抑抖，进行急加速、急减速和定点起步实验，采集整车抖动下的电机转速数据，计算电机抖动下的的大致抖动频率区间。
5.根据权利要求1所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(3)需要采集电机正转和反转过程中的抖动频率，通过大致解算抖动周期时间，或者对所获数据进行快速傅里叶变换得到抖动频率。
6.根据权利要求1所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(4)PR带通滤波器的具体设计过程为：
确定PR比例谐振滤波器的传递函数如下所示：
Figure FDA0002273262600000021
其中，K为所设计滤波器带宽，ωn为中心滤波频率；
建立仿真模型，输入带宽和频率，通过matlab仿真，计算整个PR滤波器传递系统的伯德图；基于伯德图，进行中心频率和带宽相关参数的修改，最终确定实际系统的具体参数。
7.根据权利要求1所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(5)使用微分控制对PR滤波处理后导致的延时信号进行处理，理想的比例微分环节控制函数为：
Figure FDA0002273262600000022
根据闭环系统的传递函数，确定合适的闭环控制参数，建立高阶卡尔曼滤波观测器，对抖动加速度进行观测，卡尔曼观测器的状态方程如下：
X(k)＝AX(k-1)+Bu(k)+W(k)
其中，K为比例系数，k为时间常数，u(k)为控制量，W(k)为系统干扰量，通过整车调试闭环观测误差获得其最优值。
8.根据权利要求7所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(5)中卡尔曼观测器的观测方程如下：
Z(k)＝HX(k)+V(k)
其中，Z(k)为系统观测量，X(k)为系统状态量，根据状态量和上一次的观测量获得本次观测量。
9.根据权利要求7或8所述的一种基于PR滤波器的新能源电动汽车防抖控制方法，其特征在于，所述步骤(5)采用PD闭环控制，以电机转速抖动量作为比例误差输入，以电机转速抖动加速度量作为微分误差输入，避免加速度图区过程中噪声信号的引入。
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