CN117040326B - 一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统包括，根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR‑PMSM最小功率损耗控制策略；搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。提升了电机的运行效率，扩宽了模块化AFIR‑PMSM整体系统的高效率运行范围、提高了系统的动稳态性能、抗外扰性能和电机参数鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制技术领域，尤其涉及一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统。
背景技术
为满足新能源汽车市场低碳交通和货物运输等多元化需求，电动汽车趋向商用化和重型化发展，其中电动卡车具有地面大功率绿色运输的特点被广泛应用于矿区短驳、公铁联运、物流运输和港口倒运等场合。多个轴向磁通永磁同步电机(Axial Flux PermanentMagnet Synchronous Motor，AFPMSM)轴向级联叠加，既能提高功率等级，适配单模块电机开关器件的耐压等级和电流等级，又不会大幅提高设计和装配难度。本实施例选用模块化AFIR-PMSM作为纯电动卡车的驱动电机，通过优化改进其驱动控制系统，实现整体系统效率的提升和控制性能的改善。
目前多电机协同优化策略的优化目标一般为驱动系统的整体效率最优或者整车运行过程的稳定性最优，通过优化算法来确定运行模式的切换和转矩协同，达到扩大驱动电机较高效率的运行区间和提高运行平稳性的目的。不同转矩和转速工况下电机的效率具有不同特性，以系统整体效率最优为优化目标对多电机进行合理的转矩分配可以提高整车续航里程。
AFIR-PMSM的轴向尺寸短，其电感比同功率等级的RFPMSM更小，受磁场和温度变化等因素影响，不同工作点下实际驱动用电机的交直轴电感不是恒定值且变化明显；对于电动卡车用大功率模块化电机，电感参数的变化直接影响其控制效果和控制精度，最终影响整个控制系统的性能。此外，电动卡车工作环境中有较多的外部噪声干扰。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统，能够解决背景技术中提到的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法，包括：
根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
所述双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
作为本发明所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的一种优选方案，其中：所述基于效率MAP图的组间协同优化包括，
记模块化AFIR-PMSM每组内单台等效电机的最大转矩值第一转矩，因此每组AFIR-PMSM的最大转矩值为二倍的第一转矩；
根据启动模块数不同有三种工作模式，分别为单组工作模式、双组工作模式和三组工作模式；
不同工作模式转矩约束条件如下：
其中，Tgiven表示MAP-LMC-ACO协同优化器接收到的转矩指令值，单位为N·m，Tmodei表示启动不同模块数的最大转矩总值，单位为N·m，W为第一转矩，i为工作模式，i为1时，工作模式为单组工作模式、i为2时，工作模式为双组工作模式、i为3时，工作模式为三组工作模式；
当启动双组或/和三组的工作模式时，需进一步确定组间转矩分配边界，所述分配边界通过控制转速、转矩以及模式切换频率完成。
作为本发明所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的一种优选方案，其中：所述基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化包括，
当MAP-LMC-ACO协同优化器接收到转矩指令和组间协同优化策略处理之后的转矩指令之间存在数量关系如下：
其中，Ti表示组间协同优化策略处理之后的转矩指令，Tαi和Tβi分别为组内两台等效电机的分配转矩，分配转矩约束关系如下：
其中，αi和βi分别为两台等效电机的转矩分配系数，二者之和为1。
作为本发明所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的一种优选方案，其中：所述基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化还包括，
首先初始化定义各个参数，假设整个蚁群中蚂蚁的数量为m，信息素浓度最大值为τ(best)，那么在k时刻第i只蚂蚁所处位置的信息素浓度为τi(k)，蚂蚁i在初始位置上的信息素浓度为：
τi(0)＝-Ploss(ωr(0),Ti(0))
进行位置更新，构建解空间，假设pi(k)为k时刻第i只蚂蚁进行状态转移的概率，表示为：
再次进行信息素更新，为保证算法对全局最优解的持续利用，设计信息素的更新方式，引入参数ρ作为信息素的挥发系数来控制每次迭代时信息素的挥发量，避免多余的信息素影响蚂蚁下一次的搜索；
当整个蚁群所有蚂蚁完成一轮迭代后，第k+1时刻蚂蚁i所处状态的信息素浓度更新为：
τi(k+1)＝(1-ρ)τi(k)-Ploss(ωr(k+1),Ti(k+1))
其中，Ploss表示损耗求解函数，ωr表示转速函数和Ti表示转矩函数；
最后判断搜索结果，满足终止条件则结束搜索，不满足则继续迭代优化。
作为本发明所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的一种优选方案，其中：所述改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数包括，
其中，m，n，k表示增益系数，用含α和δ的表达式来表示，参数α影响函数的非线性程度，随着α增大，非线性程度减弱，参数δ影响函数线性区间的长度，e表示改进非线性ADRC速度控制器中TD安排过渡过程后的输出速度与给定转速之差。
作为本发明所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的一种优选方案，其中：所述改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数还包括，
其中，参数α影响函数的非线性程度，随着α增大，非线性程度减弱，参数δ影响函数线性区间的长度，e表示改进非线性ADRC速度控制器中TD安排过渡过程后的输出速度与给定转速之差。
作为本发明所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的一种优选方案，其中：所述改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数还包括，
当e→0时，记fal_new(e,α,δ)函数为线性函数；
当e→∞时，记fal_new(e,α,δ)函数为饱和函数；
当α＝1时，fal_new(e,α,δ)＝e；
当|e|＝δ时，fal_new(e,α,δ)可实现光滑地切换，避免高频抖振。
一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制系统，其特征在于：包括优化策略建立模块、改进控制模块以及仿真模块，
优化策略建立模块，所述优化策略建立模块用于根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
所述双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
改进控制模块，所述改进控制模块用于改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
仿真模块，所述仿真模块用于搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提出一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统，针对电动卡车续航里程不足等问题，模块化AFIR-PMSM的双层协同优化策略提升了电机的运行效率，扩宽了模块化AFIR-PMSM整体系统的高效率运行范围。针对电动卡车在恶劣工况下控制系统的动稳态性能和抗扰性能要求较高等问题，基于改进自抗扰控制的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略提高了系统的动稳态性能、抗外扰性能和电机参数鲁棒性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的方法流程图；
图2为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的基于效率MAP图的组间协同优化策略；
图3为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的MAP-LMC-ACO协同优化器内部结构框图；
图4为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的非线性ADRC速度控制器结构框图；
图5为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的线性ADRC电流控制器结构框图；
图6为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的电机转速波形图，(a)ADRC1策略转速波形，(b)ADRC2策略转速波形；
图7为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的电机转矩波形图，(a)ADRC1策略转矩波形，(b)ADRC2策略转矩波形；
图8为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的电感减小30％时转矩波形图，(a)ADRC1突加负载转矩波形，ADRC2突加负载转矩波形；
图9为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的电感增大30％时两种ADRC策略的转矩波形，(a)ADRC1突减负载转矩波形、(b)ADRC2突减负载转矩波形；
图10为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的基于id＝0和平均转矩分配策略的效率MAP图；
图11为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略的效率MAP图；
图12为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的基于id＝0和平均转矩分配策略的模块化AFIR-PMSM效率MAP图；
图13为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略的模块化AFIR-PMSM效率MAP图；
图14为本发明一个实施例提供的一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1-14，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统，包括：
根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
其中，基于效率MAP图的组间协同优化包括，记模块化AFIR-PMSM每组内单台等效电机的最大转矩值第一转矩，因此每组AFIR-PMSM的最大转矩值为二倍的第一转矩；
可选的，根据启动模块数不同有三种工作模式，分别为单组工作模式、双组工作模式和三组工作模式；
不同工作模式转矩约束条件如下：
其中，Tgiven表示MAP-LMC-ACO协同优化器接收到的转矩指令值，单位为N·m，Tmodei表示启动不同模块数的最大转矩总值，单位为N·m，W为第一转矩，i为工作模式，i为1时，工作模式为单组工作模式、i为2时，工作模式为双组工作模式、i为3时，工作模式为三组工作模式；
可选的，当启动双组或/和三组的工作模式时，需进一步确定组间转矩分配边界，分配边界通过控制转速、转矩以及模式切换频率完成。
在本实施例中，模块化AFIR-PMSM每组内单台等效电机的最大转矩值为160N·m，因此每组AFIR-PMSM的最大转矩值为320N·m，根据启动模块数不同有三种工作模式：单组、双组和三组。为保证在不同工作模式下电机尽量运行在高效率区间，且不超过每台等效电机的最大转矩，有约束条件如下：
可选的，为扩宽驱动系统的高效率运行区间，同时考虑转速和转矩来设计切换边界；此外还需考虑模式切换频繁带来的不利影响，最终设计并确定模块之间三种工作模式以及模式切换边界如下：
(1)mode1：单组AFIR-PMSM提供全部的需求转矩Tgiven：
(2)mode2：启动双组AFIR-PMSM，每组分配转矩分别为T1和T2，二者之和等于总需求转矩Tgiven：
(3)mode3：启动三组AFIR-PMSM，每组分配转矩分别为T1、T2和T3，三者之和等于总需求转矩Tgiven：
可选的，双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
在本申请实施例中，根据上述制定的切换规则，可绘制组间工作模式流程框图如图2所示。
其中，基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化包括，当MAP-LMC-ACO协同优化器接收到转矩指令和组间协同优化策略处理之后的转矩指令之间存在数量关系如下：
其中，Ti表示组间协同优化策略处理之后的转矩指令，Tαi和Tβi分别为组内两台等效电机的分配转矩，分配转矩约束关系如下：
其中，αi和βi分别为两台等效电机的转矩分配系数，二者之和为1。
可选的，以单组AFIR-PMSM为例，基于损耗最小的被控模型的目标函数为：
minPloss(ωr,Ti)＝min[Ploss(ωr,Tαi)+Ploss(ωr,Tβi)]
可选的，为应对电动卡车的工况变化，加快优化速度，减小搜索时间，快速取得所建立的目标函数模型的全局最优解，本实施例采用了群体智能算法——蚁群算法来离线计算进行求解，然后将求得的转矩分配系数写入控制程序中更新旧值。
在本申请实施例中，基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化还包括，首先初始化定义各个参数，假设整个蚁群中蚂蚁的数量为m，信息素浓度最大值为τ(best)，那么在k时刻第i只蚂蚁所处位置的信息素浓度为τi(k)，蚂蚁i在初始位置上的信息素浓度为：
τi(0)＝-Ploss(ωr(0),Ti(0))
进行位置更新，构建解空间，假设pi(k)为k时刻第i只蚂蚁进行状态转移的概率，表示为：
再次进行信息素更新，为保证算法对全局最优解的持续利用，设计信息素的更新方式，引入参数ρ作为信息素的挥发系数来控制每次迭代时信息素的挥发量，避免多余的信息素影响蚂蚁下一次的搜索；
当整个蚁群所有蚂蚁完成一轮迭代后，第k+1时刻蚂蚁i所处状态的信息素浓度更新为：
τi(k+1)＝(1-ρ)τi(k)-Ploss(ωr(k+1),Ti(k+1))
其中，Ploss表示损耗求解函数，ωr表示转速函数和Ti表示转矩函数；
最后判断搜索结果，满足终止条件则结束搜索，不满足则继续迭代优化。
本实施例设计的基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略的控制流程如图3所示。
如图4所示为本实施例设计的非线性ADRC速度控制器的结构框图。图中，n*表示给定转速；v1表示TD安排过渡过程后的输出速度；z1表示ESO估计补偿后的输出速度；z2表示ESO观测的系统总扰动；n表示电机实际转速；u0表示NLSEF的输出控制信号，u表示补偿扰动后的控制信号，即q轴电流的给定值。
如图5所示为本实施例设计的线性ADRC电流控制器结构框图。电流环作为内环，主要目标为实现给定指令的快速和准确跟踪，非线性ADRC的参数多，整定复杂且运算量大，考虑到实际控制系统对电流环较高的实时性需求，采用了线性ADRC电流控制器。
图中，is*表示d-q轴给定电流转矩分量信号；z1表示LESO估计补偿后的输出电流；z2表示LESO观测的系统总扰动；is表示检测到的实际电流；u0表示LSEF的输出控制信号，u表示补偿扰动之后的控制信号，即d-q轴电压值。
可选的，改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
在本申请实施例中，为改善非线性函数fal(e,α,δ)的光滑性和原点附近的收敛性，减小参数取值变化率对控制器的影响程度，从而降低参数整定难度，本实施例设计了一种新型非线性函数fal_new(e,α,δ)，将fal(e,α,δ)中的线性部分设计为连续光滑部分，设计过程如下：
当|e|≤δ时，fal_new函数的表达式设计为双曲正切函数与线性函数的拟合函数形式。双曲正切函数tanh(x)为奇函数，在(-∞，+∞)连续光滑且单调递增；其导数为sech2(x)恒不为0，符合非线性函数的选取原则。因此本实施例设计的新型非线性函数fal_new(e,α,δ)的表达式为：
其中，m，n，k表示增益系数，用含α和δ的表达式来表示，参数α影响函数的非线性程度，随着α增大，非线性程度减弱，参数δ影响函数线性区间的长度，e表示改进非线性ADRC速度控制器中TD安排过渡过程后的输出速度与给定转速之差。
在本申请实施例中，改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数还包括，
其中，参数α影响函数的非线性程度，随着α增大，非线性程度减弱，参数δ影响函数线性区间的长度，e表示改进非线性ADRC速度控制器中TD安排过渡过程后的输出速度与给定转速之差。
可选的，改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数还包括，
当e→0时，记fal_new(e,α,δ)函数为线性函数；
当e→∞时，记fal_new(e,α,δ)函数为饱和函数；
当α＝1时，fal_new(e,α,δ)＝e；
当|e|＝δ时，fal_new(e,α,δ)可实现光滑地切换，避免高频抖振。
在本申请实施例中，搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
在一个优选的实施例中，提供一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制系统，包括优化策略建立模块、改进控制模块以及仿真模块，
优化策略建立模块，优化策略建立模块用于根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
改进控制模块，改进控制模块用于改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
仿真模块，仿真模块用于搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
上述各单元模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图14所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
实施例2
参照图6-13，为本发明的一个实施例，提供了一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法及系统，为了验证本发明的有益效果，通过对比实验进行科学论证。
基于ADRC的最小功率损耗控制实验验证：
为验证改进型ADRC策略的控制性能，在搭建的实验平台上进行ADRC1策略和ADRC2策略的对比实验，利用DAC模块输出模拟量并在示波器观测波形，下文中验证分析了两种工况下ADRC策略的性能。
(1)恒转矩变转速工况
总需求转矩Tgiven为30N·m，目标转速n从200r/min突加至600r/min，图6(a)和(b)所示分别为ADRC1策略和ADRC2策略的实际转速波形，ADRC1策略的转速超调较为明显，约20r/min，占3.5％；达到稳定状态并跟随突加后转速用时约400ms；稳态后转速波动范围±17r/min。ADRC2策略的转速上升过程中平滑无超调；达到稳态并跟随突加后转速用时约220ms；稳态后转速波动范围±10r/min。
(2)变转矩恒转速工况
目标转速n为700r/min保持不变，总需求转矩Tgiven从45N·m突加至75N·m，图7(a)和(b)所示分别为ADRC1策略和ADRC2策略的电磁转矩波形，ADRC1策略的转矩上升时间约为10ms，且超调量明显，占13.3％；稳态后转矩脉动大，约为±8N·m。ADRC2策略的转矩上升时间约为7.5ms，超调量约为5.3％；稳态后转矩脉动范围在±4N·m。
(3)电感参数变化
为验证电感参数变化时ADRC策略的参数鲁棒性，将控制器中交直轴电感参数Ld和Lq设为标称值的0.7倍或1.3倍，目标转速n为700r/min，突加负载和突减负载工况下进行实验。图8所示为电感减小30％时两种ADRC策略的转矩波形，图9所示为电感增大30％时两种ADRC策略的转矩波形。
图8的(a)和(b)对比可知，电感参数比标称值减小30％时，突加负载ADRC2策略的转矩脉动比ADRC1策略显著减小；图9的(a)和(b)对比可知，电感参数比标称值增大30％时，突减负载ADRC2策略的控制效果比ADRC1策略更好。实验和仿真结果的变化趋势一致，表明ADRC2策略比ADRC1策略的鲁棒性更优。
对比图7(b)、图8(b)和图9(b)可知，电感参数和标称值存在±30％的误差时，转矩脉动范围基本不受影响，表明本实施例设计的ADRC2策略控制效果和无误差时基本保持一致。
综上，对比实验验证了本实施例设计的改进型ADRC策略具有良好的动稳态性能，有效降低了转矩脉动，增强了控制系统对电感参数的鲁棒性，达到了预期的设计目的。
模块化AFIR-PMSM驱动系统效率优化实验验证：
图10和图11为单组AFIR-PMSM的效率MAP图，分别基于id＝0和平均转矩分配策略与基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略；图12和图13为拼接而成的模块化AFIR-PMSM的效率MAP图，同样基于id＝0和平均分配策略与基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略。使用面积测量工具可以计算出效率MAP图中各效率占比。
分析图10可知，单组AFIR-PMSM基于id＝0和平均转矩分配策略的效率在90％以上的面积占比约为39.31％；在93％以上的面积占比约为12.21％；在94％以上的面积占比约为4.72％。
分析图11可知，单组AFIR-PMSM基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略的效率在90％以上的面积占比约为53.41％；在93％以上的约为27.67％；在94％以上的面积占比约为16.33％；在95％以上的面积占比约为6.23％。
对比分析图10和图11可知，基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略相较基于id＝0和平均转矩分配策略有效提升了系统效率，扩宽了高效率运行区间：基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略抑制了损耗，全速域的效率均有所提升，尤其在铁损占比较高的中高转速工况下抑制作用更为显著，图10中额定转速附近的最高效率约为94％，但图11中额定转速附近的最高效率约为95％，系统最高效率增加了约1％；图10中效率在90％以上的区间面积比图9中增加了14.10％。
分析图12可知，三模块基于id＝0和平均转矩分配策略的系统效率在90％以上的面积占比约为40.07％；效率在94％以上的面积占比约为5.88％。
分析图13可知，三模块基于MAP-LMC-ACO双层协同优化策略的系统效率在90％以上的面积占比约为61.19％；效率在94％以上的面积占比约为20.98％；效率在95％以上的面积占比约为5.76％。
对比图12和图13可知，组间协同优化策略相较于三模块不切换的工作模式可以有效扩宽整个系统的高效率运行区间：根据不同的工况启动不同的模块数，有利于系统工作在电机的高效率区间；
综上，本实施例设计的基于MAP图的组间协同优化策略可以有效扩宽整体系统的高效率区间；基于LMC-ACO的组内协同优化策略可以抑制AFIR-PMSM的总损耗，提升系统的效率和电动车续航里程，达到预期目的和研究需求。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法，其特征在于：包括，
根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
所述双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
所述基于效率MAP图的组间协同优化包括，
记模块化AFIR-PMSM每组内单台等效电机的最大转矩值第一转矩，因此每组AFIR-PMSM的最大转矩值为二倍的第一转矩；
根据启动模块数不同有三种工作模式，分别为单组工作模式、双组工作模式和三组工作模式；
不同工作模式转矩约束条件如下：
其中，Tgiven表示MAP-LMC-ACO协同优化器接收到的转矩指令值，单位为N·m，Tmodei表示启动不同模块数的最大转矩总值，单位为N·m，W为第一转矩，i为工作模式，i为1时，工作模式为单组工作模式、i为2时，工作模式为双组工作模式、i为3时，工作模式为三组工作模式；
当启动双组或/和三组的工作模式时，需进一步确定组间转矩分配边界，所述分配边界通过控制转速、转矩以及模式切换频率完成；
所述基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化包括，
当MAP-LMC-ACO协同优化器接收到转矩指令和组间协同优化策略处理之后的转矩指令之间存在数量关系如下：
其中，Ti表示组间协同优化策略处理之后的转矩指令，Tαi和Tβi分别为组内两台等效电机的分配转矩，分配转矩约束关系如下：
其中，αi和βi分别为两台等效电机的转矩分配系数，二者之和为1；
改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
2.如权利要求1所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法，其特征在于：所述基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化还包括，
首先初始化定义各个参数，假设整个蚁群中蚂蚁的数量为m，信息素浓度最大值为τ(best)，那么在k时刻第i只蚂蚁所处位置的信息素浓度为τi(k)，蚂蚁i在初始位置上的信息素浓度为：
τi(0)＝-Ploss(ωr(0),Ti(0))
进行位置更新，构建解空间，假设pi(k)为k时刻第i只蚂蚁进行状态转移的概率，表示为：
再次进行信息素更新，为保证算法对全局最优解的持续利用，设计信息素的更新方式，引入参数ρ作为信息素的挥发系数来控制每次迭代时信息素的挥发量，避免多余的信息素影响蚂蚁下一次的搜索；
当整个蚁群所有蚂蚁完成一轮迭代后，第k+1时刻蚂蚁i所处状态的信息素浓度更新为：
τi(k+1)＝(1-ρ)τi(k)-Ploss(ωr(k+1),Ti(k+1))
其中，Ploss表示损耗求解函数，ωr表示转速函数和Ti表示转矩函数；
最后判断搜索结果，满足终止条件则结束搜索，不满足则继续迭代优化。
3.如权利要求2所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法，其特征在于：所述改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数包括，
其中，m，n，k表示增益系数，用含α和δ的表达式来表示，参数α影响函数的非线性程度，随着α增大，非线性程度减弱，参数δ影响函数线性区间的长度，e表示改进非线性ADRC速度控制器中TD安排过渡过程后的输出速度与给定转速之差。
4.如权利要求3所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法，其特征在于：所述改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数还包括，
其中，参数α影响函数的非线性程度，随着α增大，非线性程度减弱，参数δ影响函数线性区间的长度，e表示改进非线性ADRC速度控制器中TD安排过渡过程后的输出速度与给定转速之差。
5.如权利要求4所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法，其特征在于：所述改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数还包括，
当e→0时，记fal_new(e,α,δ)函数为线性函数；
当e→∞时，记fal_new(e,α,δ)函数为饱和函数；
当α＝1时，fal_new(e,α,δ)＝e；
当|e|＝δ时，fal_new(e,α,δ)可实现光滑地切换，避免高频抖振。
6.一种应用如权利要求1所述的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制方法的车用盘式永磁电机协同优化与驱动控制系统，其特征在于：包括优化策略建立模块、改进控制模块以及仿真模块，
优化策略建立模块，所述优化策略建立模块用于根据电机控制系统中效率与损耗参数，建立以最优效率以及最小损耗为优化目标的双层协同优化策略；
所述双层协同优化策略包括基于效率MAP图的组间协同优化以及基于最小功率损耗控制和ACO的组内协同优化；
改进控制模块，所述改进控制模块用于改进非线性ADRC速度控制器中非线性滤波函数，建立基于改进ADRC的AFIR-PMSM最小功率损耗控制策略；
仿真模块，所述仿真模块用于搭建仿真模型以及实验平台，结合上述全部策略对电机进行协同优化与驱动控制。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103273857A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-09-04 | 北京工业大学 | 一种主从式多电机驱动系统的效率优化方法 |
| CN107211287A (zh) * | 2014-08-29 | 2017-09-26 | 峰鸟航空科技公司 | 使用混合电动飞机实现区域性空中运输网络的系统和方法 |
| CN108880368A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-23 | 湖南机电职业技术学院 | 基于改进型黄金分割法的永磁同步电机效率优化控制方法 |
| CN110829940A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-21 | 西北工业大学 | 一种开关磁阻电机转矩分配模型预测控制方法 |
| CN111211716A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-29 | 湖南大学 | 一种效率优化的pmsm电流预测控制方法及系统 |
| CN113726253A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-30 | 安徽大学 | 一种提高电动汽车用永磁同步电机效率的方法 |
| CN116088396A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-09 | 北京理工大学 | 一种无人集群双层协同任务控制方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10148210B2 (en) * | 2016-05-25 | 2018-12-04 | University Of Connecticut | Systems and methods of optimizing operation efficiency of a motor drive |
-
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103273857A (zh) * | 2013-03-20 | 2013-09-04 | 北京工业大学 | 一种主从式多电机驱动系统的效率优化方法 |
| CN107211287A (zh) * | 2014-08-29 | 2017-09-26 | 峰鸟航空科技公司 | 使用混合电动飞机实现区域性空中运输网络的系统和方法 |
| CN108880368A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-23 | 湖南机电职业技术学院 | 基于改进型黄金分割法的永磁同步电机效率优化控制方法 |
| CN110829940A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-21 | 西北工业大学 | 一种开关磁阻电机转矩分配模型预测控制方法 |
| CN111211716A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-29 | 湖南大学 | 一种效率优化的pmsm电流预测控制方法及系统 |
| CN113726253A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-11-30 | 安徽大学 | 一种提高电动汽车用永磁同步电机效率的方法 |
| CN116088396A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-09 | 北京理工大学 | 一种无人集群双层协同任务控制方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Kalman Observer based Optimal Torque Distribution Control for the Range Extension of Electric Vehicles with In-Wheel motors;S Lekshmi et al.;《2019 4th International Conference on Recent Trends on Electronics, Information, Communication & Technology (RTEICT)》;第1257-1261页 * |
| 电动车用模块化轴向磁通永磁同步电机 宽转速范围效率优化控制方法;赵剑飞 等;《中国电机工程学报》;第43卷(第14期);第5634-5642页 * |
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