CN112737442B - 一种电动汽车eps用永磁电机复合控制器的构造方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，由电流给定模块、角度给定模块、模糊PID调控模块、转矩抗扰动模块、位置调节模块共同构成，对EPS电机系统实现控制，EPS电机系统的输入是同步旋转坐标系下电压，输出是转子位置角和电流的合成电流，模糊PID调控模块的输入为参考电流和合成电流，输出为控制电压分量；转矩抗扰动模块的输入是合成电流和电机转子位置角，输出是控制电压分量；位置调节模块的输入为参考角度和电机转子位置角，输出为控制电压分量；控制电压分量对应求和得到合成电压，利用模糊算法实现PID参数的自适应调整，利用优化转矩计算模块实现转矩的分类输出，通过误差反馈控制模块输出所需要的控制电压。

Description

一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法

技术领域

本发明属于电动汽车驱动及传动控制技术领域，特别适用于一种电动汽车EPS(电动助力转向系统)用的交流电机控制系统。

背景技术

汽车操纵的稳定性和可控性与转向系统的性能密切相关，汽车转向系统大致经历了以下几个发展阶段：机械传动系统、液压助力转向、电控液压助力转向、电动助力转向(EPS) 以及线控转向(SBW)。EPS取消了液压装置，不仅降低了整车能耗，还为电动汽车实现主动转向、自动驾驶提供了基础。由于直流电机的电刷和换向器会因为滑动接触造成磨损，导致应用直流电机的EPS系统故障多，可靠性低，而永磁电机因具备体积小、效率高等诸多优点，已经逐渐成为EPS系统新的驱动电机。

EPS控制器根据车速大小、方向盘扭矩及车辆当前的行驶状态，确定目标电流的大小，通过电机控制算法使助力电机输出期望的助力力矩。目前的EPS助力电流控制算法大都采用PID控制算法，PID控制算法简单、易于离散化，但是它易超调、鲁棒性差，并且容易出现微分膨胀及积分饱和，造成响应速度慢，因此，改进助力电流控制算法对改善EPS系统性能具有重要意义。EPS作为一种车载力矩伺服系统，不同于工业上常用的位置与速度伺服系统，其对于助力电机输出转矩的品质有较高的要求：一方面要求助力电机在各种转向工况下输出的助力转矩都能够快速、准确地跟踪目标转矩，无转向迟滞感，另一方面要求电机输出的转矩平滑、波动小，以保证良好的驾驶舒适性。

中国专利申请号为202010195811.7、名称为“一种汽车EPS转向系统无位置传感器控制器”文献中公开的控制器，其针对用于EPS系统无位置传感器，通过离散角度判断模块，实现对电机位置角度的精确估算，然而EPS作为力矩伺服系统，无位置传感器的存在使得信号传递延迟，转矩的波动增大，最终影响电机的控制精度和性能。

发明内容

本发明的目的是针对电动汽车EPS用电机控制器中的电机转矩波动、稳态跟踪精度以及信号延迟等问题，提出一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，运用多种融合算法实现EPS系统的动态精准控制，特别是对电流、转矩以及角度的独立控制，使各个控制因素既相互联系又相互独立。

本发明一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法采用的技术方案是包括以下步骤：

步骤A：构造包括有永磁同步电机的EPS电机系统，EPS电机系统的输入是同步旋转坐标系下电压v_d,v_q，输出是转子位置角θ和电流i_d,i_q的合成电流I_s；

步骤B：由第一个微分模块、PID调节模块和模糊算法调节模块构成PID调控模块，模糊PID调控模块的输入为参考电流

以及合成电流I_s，输出为控制电压分量v_d1,v_q1；

步骤C：由优化转矩计算模块、非线性误差反馈控制模块、扩展状态观测器、增益补偿模块和电压变换模块构成转矩抗扰动模块，优化转矩计算模块、非线性误差反馈控制模块、增益补偿模块和电压变换模块依次串联，转矩抗扰动模块的输入是合成电流I_s和电机转子位置角θ，输出是控制电压分量v_d2，v_q2；

步骤D：由第二个微分模块、改进微分算法模块、自适应学习算法模块模糊神经网络模块和电压变换模块构成位置调节模块，位置调节模块的输入为参考角度θ^*以及电机转子位置角θ，输出为控制电压分量v_d3,v_q3；

步骤E：由电流给定模块、角度给定模块、模糊PID调控模块、转矩抗扰动模块、位置调节模块共同构成电动汽车EPS用永磁电机复合控制器，对EPS电机系统实现控制，电流给定模块输出参考电流

至模糊PID调控模块，角度给定模块输出参考角度θ^*至位置调节模块，控制电压分量v_d1,v_q1、v_d2,v_q2和v_d3,v_q3对应求和得到所述的同步旋转坐标系下合成电压v_d,v_q。

本发明的有益效果是：

1、相较于传统PID控制器，本发明提出的模糊PID控制模块基于模糊规则改进控制器，利用模糊算法实现PID参数的自适应调整，对电流误差实现快速跟踪与响应，从而输出可靠的控制电压。

2、本发明提出的转矩抗扰动模块，利用优化转矩计算模块实现转矩的分类输出，同时采用扩展状态观测器输出的信号与转矩进行误差比较，并通过误差反馈控制模块输出所需要的控制电压。

3、对于需要精确控制的EPS电机系统，本发明利用三层控制算法，层层优化，最后利用模糊神经网络模块对位置角误差进行精准的追踪和测量，从而输出精确的控制电压；相较于常规神经网络，本发明提出的模糊神经网络采用了小波函数，使得控制更加简单且收敛速度更快。

4、本发明所构造的复合控制器所需控制变量和输入变量均为可测、易测变量，且控制算法只需通过模块化软件编程实现，并不需要增加额外的仪器设备，在没有增加控制成本的前提下，有效提高了控制器的控制品质，有利于工程实现。

附图说明

图1是EPS电机系统4的构造框图，其由2r/2s坐标变换模块41、PWM模块42、逆变器43、永磁同步电机44、旋转变压器45以及3s/2r坐标变换模块46构成；

图2是模糊PID调控模块1的构造框图，其由微分模块11、PID调节模块12以及模糊算法调节模块13构成；

图3是转矩抗扰动模块2的构造框图，其由优化转矩计算模块21、非线性误差反馈控制模块22、扩展状态观测器23、增益补偿模块24以及电压变换模块25构成；。

图4是位置调节模块3的构造框图，其由微分模块31、改进微分算法模块32、自适应学习算法模块33、模糊神经网络模块34以及电压变换模块35构成；

图5是电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造框图，其由电流给定模块5、角度给定模块6、模糊PID调控模块1、转矩抗扰动模块2和位置调节模块3构成。

具体实施方式

如图1所示，由2r/2s坐标变换模块41、PWM模块42、逆变器43、永磁同步电机44、旋转变压器45以及3s/2r坐标变换模块46构成EPS电机系统4，EPS电机系统4的输入是同步旋转坐标系下电压v_d,v_q，输出是转子位置角θ和同步旋转坐标系下电流i_d,i_q的合成电流I_s。其中，2r/2s坐标变换模块41、PWM模块42、逆变器43、永磁同步电机44和旋转变压器45依次串联。2r/2s坐标变换模块41的输入为同步旋转坐标系下电压v_d,v_q，电压 v_d,v_q经坐标变换后得到静止坐标系下电压v_α,v_β，静止坐标系下电压v_α,v_β作为PWM模块 42的输入，其输出为开关信号T_opt，开关信号T_opt作为逆变器43的输入，逆变器43输出驱动永磁同步电机44的三相电流i_a,i_b,i_c，永磁同步电机44输出转子转角

转子转角

经过旋转变压器45的检测后，其输出转子位置角θ。逆变器43输出的三相电流i_a,i_b,i_c输入到 3s/2r坐标变换模块15中，经变换后，3s/2r坐标变换模块15输出为同步旋转坐标系下电流 i_d,i_q，其合成电流为I_s，其表达式为：

如图2所示，由微分模块11、PID调节模块12和模糊算法调节模块13构成PID调控模块1，模糊PID调控模块1的输入为参考电流

以及EPS电机系统4输出的合成电流I_s，输出为同步旋转坐标系下控制电压分量v_d1,v_q1。参考电流

与合成电流I_s相比较后得到电流误差e，该电流误差e分别输入到微分模块11、PID调节模块12和模糊算法调节模块 13中，电流误差e经过微分模块11微分后得到微分电流误差

微分电流误差

分别输入到PID调节模块12和模糊算法调节模块13中。模糊算法调节模块13的输入为电流误差e 和微分电流误差

输出为三个自适应PID调节参数Δk_p,Δk_i,Δk_d。模糊算法调节模块13 由电流误差e及微分电流误差

决定其输出策略，输入/输出变量的模糊子集采用7个变量值：负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB) 表示，根据实际控制效果，选择的电流误差e及其微分电流误差

的论域分别为[-10，10]、 [-5，5]；Δk_p,Δk_i,Δk_d的论域分别为[-1，1]、[-0.3，0.3]、[-0.05，0.05]。Δk_p,Δk_i,Δk_d控制规则调整表如下表所示：

Δk_p,Δk_i,Δk_d的控制规则调整表

三个自适应PID调节参数Δk_p,Δk_i,Δk_d输入到PID调节模块12中，PID调节模块12的输入为电流误差e、微分电流误差

以及自适应PID调节参数Δk_p,Δk_i,Δk_d，输出为同步旋转坐标系下控制电压分量v_d1,v_q1。PID调节模块12结合自适应PID调节参数Δk_p,Δk_i,Δk_d，输出同步旋转坐标系下控制电压分量v_d1,v_q1，其表达式为：

式中，e_d、e_q、

分别是同步旋转坐标系下的电流误差分量以及微分电流误差分量。

如图3所示，由优化转矩计算模块21、非线性误差反馈控制模块22、扩展状态观测器 23、增益补偿模块24和电压变换模块25构成转矩抗扰动模块2。优化转矩计算模块21、非线性误差反馈控制模块22、增益补偿模块24和电压变换模块25依次串联。转矩抗扰动模块2的输入是EPS电机系统4输出的合成电流I_s和电机转子位置角θ，输出是同步旋转坐标系下电压分量v_d2，v_q2。

合成电流I_s和电机转子位置角θ输入到优化转矩计算模块21中，经经过优化转矩计算模块21的转矩分配，输出同步旋转坐标系下电机转矩分量T₁，T₂，其表达式为：

式中，T₁、T₂分别为同步旋转坐标系下电机转矩分量，i_d、i_q分别为同步旋转坐标系下电机电流分量，L_d、L_q分别为同步旋转坐标系下电机电感分量，

为永磁电机永磁体磁链， p_n为永磁电机极对数。

扩展状态观测器23以合成电压v_s2作为输入，输出三路反馈信号Z₀,Z₁,Z₂，其中两路反馈信号Z₁,Z₂分别一一对应地与同步旋转坐标系下电机转矩分量T₁，T₂相比较，即Z₁与T₁相比较，Z₂与T₂相比较，分别得到转矩误差e₁,e₂。另外一路反馈信号Z₀与非线性误差反馈控制模块22输出的反馈电压v₀相比较，得到转矩误差e₀。扩展状态观测器23的表达式为：

式中，fal(x,α,h)为非线性函数，x为非线性函数自变量，α为非线性参数；β₁,β₂,β₃为观测器参数，其值分别设定为0.3,0.56,0.62；h为调节系数，其值设定为0.05；e₂₃、f_e、f_e1均为函数中间变量。

转矩误差e₁,e₂作为输入到非线性误差反馈控制模块22中，非线性误差反馈控制模块 22以转矩误差e₁,e₂作为输入，其输出为反馈电压v₀，表达式为：

v₀＝-fhan(e₁,e₂,r,h) (6)

式中，fhan(e₁,e₂,r,h)为非线性误差函数，a₀、a₁、a₂为函数中间变量，r为电压误差因子，其值设定为2.5。

反馈信号Z₀与非线性误差反馈控制模块22输出的反馈电压v₀相比较得到转矩误差e₀，转矩误差e₀输入到增益补偿模块24中，增益补偿模块24以转矩误差e₀作为输入，输出为合成电压v_s2，其表达式为：

式中，b₀，b₁为增益系数，其值设定为5,2.5。

该合成电压v_s2分别输入到电压变换模块25和扩展状态观测器23中。电压变换模块25 以合成电压v_s2作为输入，输出为同步旋转坐标系下电压分量v_d2、v_q2，即转矩抗扰动模块2的输出值。

如图4所示，由微分模块31、改进微分算法模块32、自适应学习算法模块33模糊神经网络模块34和电压变换模块35构成位置调节模块3，位置调节模块3的输入为参考角度θ^*以及EPS电机系统4输出的电机转子位置角θ，输出为同步旋转坐标系下电压分量 v_d3,v_q3。

参考角度θ^*与电机转子位置角θ相比较得到角度误差e_θ，角度误差e_θ经过微分模块31 微分后得到微分角度误差

角度误差e_θ分别输入到改进微分算法模块32、自适应学习算法模块33和模糊神经网络模块34中，微分角度误差

分别输入到自适应学习算法模块33和模糊神经网络模块34中。改进微分算法模块32以角度误差e_θ为输入，输出为为样本参数{η_w1,η_w2,η_m1,η_m2}。自适应学习算法模块33以角度误差e_θ以及微分角度误差

作为输入，同时将样本参数{η_w1,η_w2,η_m1,η_m2}作为该模块的学习样本集，其输出为网络参数 {σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2}；模糊神经网络模块34以角度误差e_θ以及微分角度误差

作为输入，以网络参数{σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2}作为该模块的参数样本训练集，输出为合成电压v_s3，其数学模型表达式为：

式中，σ_ki,σ_ji＝σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2,i＝1,2，a_n、t_n分别为小波函数的伸缩系数和平移系数，其值为

合成电压v_s3输入到电压变换模块35中，电压变换模块35以合成电压v_s3为输入，输出同步旋转坐标系下电压分量v_d3、v_q3，也就是位置调节模块3的输出。

如图5所示，由电流给定模块5、角度给定模块6、模糊PID调控模块1、转矩抗扰动模块2、位置调节模块3共同构造成电动汽车EPS用永磁电机复合控制器，对包含有永磁同步电机44的EPS电机系统4实现控制。电流给定模块5输出参考电流

至模糊PID调控模块1，角度给定模块6输出参考角度θ^*至位置调节模块3中。模糊PID调控模块1的输入为参考电流

以及EPS电机系统4输出的合成电流I_s，其输出为同步旋转坐标系下控制电压分量v_d1,v_q1；转矩抗扰动模块2的输入为EPS电机系统4输出的合成电流I_s和电机转子位置角θ，其输出为同步旋转坐标系下电压分量v_d2，v_q2；位置调节模块3的输入为参考角度θ^*以及EPS电机系统4输出的电机转子位置角θ，输出为同步旋转坐标系下电压分量v_d3,v_q3。模糊PID调控模块1、转矩抗扰动模块2和位置调节模块3三者的输出端并联，将同步旋转坐标系下控制电压分量v_d1,v_q1、量v_d2,v_q2、v_d3,v_q3对应求和，得到同步旋转坐标系下合成电压v_d,v_q，其表达式为：

同步旋转坐标系下合成电压v_d,v_q作为EPS电机系统4的输入，其输出为合成电流I_s和电机转子位置角θ。

本发明所构造的电动汽车EPS用永磁电机复合控制器工作时，模糊PID调控模块1中的模糊算法调节模块13利用模糊算法对电流误差e及其微分

进行模糊调节，输出的PID参数Δk_p,Δk_i,Δk_d使得PID调节模块12能够快速稳定误差，提高控制速度与精度。转矩扰动模块2中的扩展状态观测器23以电压合成电压v_s2为输入，使用非线性函数进行调控，输出的反馈信号Z₁,Z₂与转矩分量T₁，T₂进行比较，并将所得误差输入至非线性误差反馈控制模块22中，从而输出稳定控制电压，减小了转矩波动，提高了控制精度。在位置调节模块3中，模糊神经网络模块34运用小波函数对角度误差e以及微分角度误差

进行调控，并且使用由自适应学习算法输出的网络参数σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2进行控制反馈，提高了误差收敛速度，实现了对电动汽车助力转向系统的高性能鲁棒控制。

Claims (10)

1.一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是包括以下步骤：

步骤A：构造包括有永磁同步电机(44)的EPS电机系统(4)，EPS电机系统(4)的输入是同步旋转坐标系下电压v_d,v_q，输出是转子位置角θ和电流i_d,i_q的合成电流I_s；

步骤B：由第一个微分模块(11)、PID调节模块(12)和模糊算法调节模块(13)构成模糊PID调控模块(1)，模糊PID调控模块(1)的输入为参考电流

以及合成电流I_s，输出为控制电压分量v_d1,v_q1；

步骤C：由优化转矩计算模块(21)、非线性误差反馈控制模块(22)、扩展状态观测器(23)、增益补偿模块(24)和电压变换模块(25)构成转矩抗扰动模块(2)，优化转矩计算模块(21)、非线性误差反馈控制模块(22)、增益补偿模块(24)和电压变换模块(25)依次串联，转矩抗扰动模块(2)的输入是合成电流I_s和电机转子位置角θ，输出是控制电压分量v_d2，v_q2；

步骤D：由第二个微分模块(31)、改进微分算法模块(32)、自适应学习算法模块(33)、模糊神经网络模块(34)和电压变换模块(35)构成位置调节模块(3)，位置调节模块(3)的输入为参考角度θ^*以及电机转子位置角θ，输出为控制电压分量v_d3,v_q3；

步骤E：由电流给定模块(5)、角度给定模块(6)、模糊PID调控模块(1)、转矩抗扰动模块(2)、位置调节模块(3)共同构成电动汽车EPS用永磁电机复合控制器，对EPS电机系统(4)实现控制，电流给定模块(5)输出参考电流

至模糊PID调控模块(1)，角度给定模块(6)输出参考角度θ^*至位置调节模块(3)，控制电压分量v_d1,v_q1、v_d2,v_q2和v_d3,v_q3对应求和得到所述的同步旋转坐标系下电压v_d,v_q。

2.根据权利要求1所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：步骤A中，由2r/2s坐标变换模块(41)、PWM模块(42)、逆变器(43)、永磁同步电机(44)、旋转变压器(45)以及3s/2r坐标变换模块(46)构成EPS电机系统(4)，2r/2s坐标变换模块(41)、PWM模块(42)、逆变器(43)、永磁同步电机(44)和旋转变压器(45)依次串联，2r/2s坐标变换模块(41)的输入为同步旋转坐标系下电压v_d,v_q，永磁同步电机(44)输出转子转角

转子转角

经过旋转变压器(45)检测后输出转子位置角θ，三相电流i_a,i_b,i_c输入到3s/2r坐标变换模块(46)中，3s/2r坐标变换模块(46)输出同步旋转坐标系下电流i_d,i_q，其合成电流

3.根据权利要求1所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：步骤B中，参考电流

与合成电流I_s相比较后得到的电流误差e分别输入到微分模块(11)、PID调节模块(12)和模糊算法调节模块(13)中，电流误差e经过微分模块(11)微分后得到微分电流误差

微分电流误差

分别输入到PID调节模块(12)和模糊算法调节模块(13)中，模糊算法调节模块(13)的输出为三个自适应PID调节参数Δk_p,Δk_i,Δk_d，PID调节模块(12)的输出为控制电压分量v_d1,v_q1，

e_d、e_q、

分别是同步旋转坐标系下的电流误差分量以及微分电流误差分量。

4.根据权利要求1所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：步骤C中，合成电流I_s和电机转子位置角θ输入到优化转矩计算模块(21)中，优化转矩计算模块(21)输出电机转矩分量T₁，T₂，扩展状态观测器(23)以合成电压v_s2作为输入，输出三路反馈信号Z₀,Z₁,Z₂，反馈信号Z₁,Z₂分别一一对应地与电机转矩分量T₁，T₂相比较得到转矩误差e₁,e₂，转矩误差e₁,e₂输入到非线性误差反馈控制模块(22)中，非线性误差反馈控制模块(22)输出为反馈电压v₀，反馈信号Z₀与反馈电压v₀相比较得到转矩误差e₀，转矩误差e₀输入到增益补偿模块(24)中，增益补偿模块(24)输出合成电压v_s2，合成电压v_s2经电压变换模块(25)输出为控制电压分量v_d2，v_q2。

5.根据权利要求4所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：所述的电机转矩分量

L_d、L_q分别为同步旋转坐标系下电机电感分量，

为永磁电机永磁体磁链，p_n为永磁电机极对数。

6.根据权利要求4所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：扩展状态观测器(23)的表达式为

非线性函数

x为非线性函数自变量，α为非线性参数；β₁,β₂,β₃为观测器参数，其值分别为0.3,0.56,0.62；h为调节系数，其值设定为0.05；e₂₃、f_e、f_e1均为函数中间变量；e是参考电流

与合成电流I_s相比较后得到电流误差。

7.根据权利要求4所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：反馈电压v₀＝-fhan(e₁,e₂,r,h)，

非线性误差函数

a₀、a₁、a₂为函数中间变量，r为电压误差因子，其值设定为2.5，h为调节系数，其值设定为0.05；

合成电压

b₀，b₁为增益系数，其值设定为5,2.5。

8.根据权利要求1所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：步骤D中，参考角度θ^*与电机转子位置角θ相比较得到角度误差e_θ，角度误差e_θ经过微分模块(31)微分后得到微分角度误差

角度误差e_θ分别输入到改进微分算法模块(32)、自适应学习算法模块(33)和模糊神经网络模块(34)中，微分角度误差

分别输入到自适应学习算法模块(33)和模糊神经网络模块(34)中，改进微分算法模块(32)输出样本参数{η_w1,η_w2,η_m1,η_m2}，自适应学习算法模块(33)将样本参数{η_w1,η_w2,η_m1,η_m2}作为学习样本集，输出为网络参数{σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2}；模糊神经网络模块(34)以网络参数{σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2}作为参数样本训练集，输出为合成电压v_s3，合成电压v_s3经电压变换模块(35)变换为所述的控制电压分量v_d3,v_q3。

9.根据权利要求8所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：所述的合成电压

σ_ki,σ_ji＝σ_k1,σ_k2,σ_j1,σ_j2,i＝1,2，a_n、t_n分别为小波函数的伸缩系数和平移系数，其值为

10.根据权利要求1所述的一种电动汽车EPS用永磁电机复合控制器的构造方法，其特征是：步骤E中，电压v_d＝v_d1+v_d2+v_d3，v_q＝v_q1+v_q2+v_q3。

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