CN117674664A - 电动压缩机控制器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供电动压缩机控制器，其中，电动压缩机控制器包括：控制需求获取模块，用于获取目标电动压缩机的控制需求；转子参数估算模块，用于估算电机的转子位置和转子速度；电流控制器参数确定模块，用于基于FOC算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；控制模块，用于根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，控制目标电动压缩机；电路保护模块，用于生成兼容电流进行电路保护。本发明的电动压缩机控制器，引入无传感器矢量控制技术，根据获取的目标电动压缩机的控制需求、转子位置和转子速度，将3相电流转换为2轴以控制所需矢量，提高了压缩机控制的精准性，引入兼容电流进行电路保护，提升了稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及空调压缩机的控制技术领域，特别涉及电动压缩机控制器。
背景技术
传统天然气汽车采用皮带驱动方式,以发动机和滑轮倍率操作压缩机，而电动压缩机采用电机转速进行控制。用于电动压缩机的电机通常使用两种类型的电机。一种是作为SPMSM(Surface Permanent Magnet Synchronous Motor，表面永磁同步电机)的表面附着式永磁电机,另一种是作为IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor，内置永磁同步电机)的内置式永磁电机。IPMSM电机通过内置磁铁产生的磁阻差异，产生磁阻扭矩，这种电机具有在较小的体积中产生高密度扭矩的优点，扭矩密度比SPMSM好,但控制复杂。
申请号为CN202310470319.X的发明专利公开了电动压缩机驱动器软件柔性配置方法及装置，其中，方法包括：先获取电动压缩机的外部特征向量和内部特征向组量并成最终特征向量，然后在检测到软件初始化指令，基于最终特征向量在电动压缩机驱动器软件集中确定目标电动压缩机驱动器软件，并对应进行电动压缩机的软件初始化配置。上述发明实现了在电动压缩机的驱动软件适配过程中，自动且快速获取到包含电动压缩机多维度信息的最终特征向量，并基于该最终特征向量在电动压缩机驱动器软件集中自动确定适配用于最终加载的目标电动压缩机驱动器软件，无需人工获取电动压缩机的参数后再手动去大量的电动压缩机控制器软件中确定对应下载适配的软件版本，提高了电动压缩机控制器软件的适配效率。
但是，进行电动压缩机的软件初始化配置时，并未说明该软件的配置方法，存在根据三相电流进行电动压缩机控制的情形，控制不精准，另外，控制过程中，电路中存在功率过载的可能，电路稳定性也较差。
有鉴于此，亟需一种电动压缩机控制器，以至少解决上述不足。
发明内容
本发明目的之一在于提供了电动压缩机控制器，引入无传感器矢量控制技术，根据获取的目标电动压缩机的控制需求、转子位置和转子速度，将3相电流转换为2轴以控制所需矢量，无需在压缩机内部附着传感器即可判断位置，设计成可独立控制各轴，提高了压缩机控制的精准性，引入兼容电流进行电路保护，提升了稳定性。进一步的，提高了车辆空调系统的运行效率和运行性能。
本发明实施例提供的电动压缩机控制器，包括：
控制需求获取模块，用于获取目标电动压缩机的控制需求；
转子参数估算模块，用于估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度；
电流控制器参数确定模块，用于基于FOC算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；
控制模块，用于根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，进行目标电动压缩机的相应控制；
电路保护模块，用于根据分立式IGBT和预设的电流传感器，生成兼容电流进行电路保护。
优选的，控制需求获取模块，包括：
控制指令获取子模块，用于获取搭载目标电动压缩机的目标车辆的车辆空调系统中输入的控制指令；
控制需求确定子模块，用于根据控制指令和目标电动压缩机中的IPMSM电机的电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求。
优选的，转子参数估算模块，包括：
IPMSM模型构建子模块，用于根据IPMSM电机的电机参数，构建IPMSM模型；
测量子模块，用于测量IPMSM电机的电机绕组上的电流值和电压值；
当前反电动势确定子模块，用于基于IPMSM模型，根据电流值和电压值，确定当前反电动势；
转子参数确定子模块，用于根据当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度。
优选的，IPMSM模型构建子模块，包括：
电机参数特征集构建单元，用于基于电机参数，构建电机参数特征集；
第一电机参数特征向量集确定单元，用于根据电机参数特征集，确定第一电机参数特征向量集；
第二电机参数特征向量集确定单元，用于获取预设的第二电机参数特征向量集；
目标方程确定单元，用于匹配第一电机参数特征向量集和第二电机参数特征向量集，若匹配符合，确定目标方程；
两相方程确定单元，用于将目标方程转换到Park坐标系中，确定两相方程；
IPMSM模型构建单元，用于基于预设的仿真工具和两相方程，构建IPMSM模型。
优选的，电流控制器参数确定模块，包括：
反电动势误差确定子模块，用于根据目标反电动势和当前反电动势，确定反电动势误差；
模拟控制量确定子模块，用于基于FOC算法，根据反电动势误差对IPMSM模型进行模拟控制，获得模拟控制量；
电流控制器参数确定子模块，用于解析模拟控制量，获得目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量。
优选的，模拟控制量确定子模块，包括：
预输入控制指令确定单元，用于根据FOC算法和反电动势误差，确定预输入控制指令；
第一模拟控制单元，用于根据预输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制，获得第一目标模拟反电动势；
模拟控制量确定单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值为0，则解析预输入控制指令，确定模拟控制量；
目标指令获取单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值不为0，获取目标指令；
模拟控制量获取单元，用于解析目标指令，获取模拟控制量。
优选的，目标指令获取单元，包括：
控制变量确定子单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值不为0，解析预输入控制指令，确定控制变量集；
变量漂移区间确定子单元，用于获取控制变量集中控制变量的变量类型，并确定变量类型的控制变量的变量漂移区间；
待输入控制指令集获取子单元，用于获取每一变量类型的控制变量的变量漂移区间的漂移值，并确定待输入控制指令集；
第二模拟控制子单元，用于将待输入控制指令集中每一待输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制，获得第二目标模拟反电动势；
计算子单元，用于计算第二目标模拟反电动势与目标反电动势的第二差值；
目标指令确定子单元，用于确定第二差值最小时对应的第二目标模拟反电动势的待输入控制指令，并作为目标指令。
优选的，确定变量类型的控制变量的变量漂移区间，包括：
获取控制变量的可调范围；
根据可调范围的区间长度和预设的变量漂移区间确定比例，确定变量漂移区间长度；
根据预输入控制指令，确定控制变量值；
将控制变量值加1，确定第一模拟控制结果，并获取第一模拟控制结果的第一结果差异；
将控制变量值减1，确定第二模拟控制结果，并获取第二模拟控制结果的第二结果差异；
比较第一结果差异和第二结果差异，确定比较结果；
根据比较结果确定变量漂移区间的区间中点相对于控制变量值的目标方向和目标偏移量；
根据目标方向、目标偏移量、控制变量值和变量漂移区间长度，确定变量漂移区间。
本发明实施例提供的电动压缩机控制方法，包括：
步骤1：获取目标电动压缩机的控制需求；
步骤2：估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度；
步骤3：基于FOC算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；
步骤4：根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，进行目标电动压缩机的相应控制；
步骤5：根据分立式IGBT和预设的电流传感器，生成兼容电流进行电路保护。
优选的，步骤1：获取目标电动压缩机的控制需求，包括：
获取搭载目标电动压缩机的目标车辆的车辆空调系统中输入的控制指令；
根据控制指令和目标电动压缩机中的IPMSM电机的电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求。
优选的，步骤2：估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度，包括：
根据IPMSM电机的电机参数，构建IPMSM模型；
测量IPMSM电机的电机绕组上的电流值和电压值；
基于IPMSM模型，根据电流值和电压值，确定当前反电动势；
根据当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度。
本发明的有益效果为：
本发明引入无传感器矢量控制技术，根据获取的目标电动压缩机的控制需求、转子位置和转子速度，将3相电流转换为2轴以控制所需矢量，无需在压缩机内部附着传感器即可判断位置，设计成可独立控制各轴，提高了压缩机控制的精准性，引入兼容电流进行电路保护，提升了稳定性。进一步的，提高了车辆空调系统的运行效率和运行性能。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过本申请文件中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中电动压缩机控制器的示意图；
图2为本发明实施例中电动压缩机控制器控制的目标电动压缩机的示意图；
图3为本发明实施例中电动压缩机控制器的FOC算法状态迁移图；
图4为本发明实施例中电动压缩机控制器的实物图；
图5为本发明实施例中电动压缩机控制方法的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了电动压缩机控制器，如图1所示，包括：
控制需求获取模块1，用于获取目标电动压缩机的控制需求；其中，目标电动压缩机为：有控制需求的电动压缩机，如图2所示；控制需求为：需要达到的反电动势；目标电动压缩机的工作参数为：高压：DC 350V(235～435V)、低压：DC 12V(8～16V)、输入功率：3.5kW、工作温度范围(℃)：-10℃～85℃以及电机转速范围：800rpm～9000rpm；
转子参数估算模块2，用于估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度；其中，IPMSM电机为：目标电动压缩机中使用的IPMSM(Interior Permanent MagnetSynchronous Motor，内置永磁同步电机)；转子位置是转子在电机中的角度位置；转子速度为：转子在电机中的转动速度；
电流控制器参数确定模块3，用于基于FOC(Field-Oriented Control，磁场定向控制)算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；其中，FOC算法将电流分解为磁场轴分量和扭矩轴分量；磁场轴分量为：磁束轴上施加的电流，扭矩轴分量为：扭矩轴上施加的电流，磁束轴(d轴)和扭矩轴(q轴)是在矢量控制中用于描述电机磁场和转矩方向的两个坐标轴，图3为FOC算法状态迁移图；
控制模块4，用于根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，进行目标电动压缩机的相应控制。其中，控制目标电动压缩机时，根据当前磁束轴分量、当前扭矩轴分量、目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量进行目标电动压缩机的闭环控制即可；
电路保护模块5，用于根据分立式IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor，绝缘栅双极晶体管)和预设的电流传感器，生成兼容电流进行电路保护。其中，分立式IGBT为人工预先设置；预设的电流传感器为：霍尔传感器或电流变送器，电流传感器将电流信号转换为电压或数字信号输出；生成兼容电流进行电路保护时，电流转换电路将电压信号放大并调整为与电路保护设备兼容的电流范围，将兼容的电流信号输入到电路保护设备中，比如：过流保护器或电流保护继电器，监测电流是否超过预设的阈值，并在检测到过流情况时触发保护动作，比如：切断电源或触发警报，图4为电动压缩机控制器的实物图。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请引入无传感器矢量控制技术，根据获取的目标电动压缩机的控制需求、转子位置和转子速度，将3相电流转换为2轴以控制所需矢量，无需在压缩机内部附着传感器即可判断位置，设计成可独立控制各轴，提高了压缩机控制的精准性，引入兼容电流进行电路保护，提升了稳定性。进一步的，提高了车辆空调系统的运行效率和运行性能。
在一个实施例中，控制需求获取模块，包括：
控制指令获取子模块，用于获取搭载目标电动压缩机的目标车辆的车辆空调系统中输入的控制指令；其中，目标车辆为：安装了目标电动压缩机的车辆；车辆空调系统为：安装在目标车辆内部的空调系统，用于调节车内温度和湿度；控制指令为：车辆空调系统中的用户或控制系统发送的指令，用于控制目标电动压缩机的运行，控制指令包括：启动、停止、调节压缩机速度或改变制冷/制热模式等操作；
控制需求确定子模块，用于根据控制指令和目标电动压缩机中的IPMSM电机的电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求。其中，电机参数为：电机的规格参数；目标反电动势为：目标电动压缩机执行控制指令后的电动势信号。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请根据获取的输入车辆空调系统中的控制指令和电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求，控制需求的确定过程更合理。
在一个实施例中，转子参数估算模块，包括：
IPMSM模型构建子模块，用于根据IPMSM电机的电机参数，构建IPMSM模型；其中，IPMSM模型为IPMSM电机的数学模型，描述了电机的动态行为和特性，可以用于电机控制算法的设计和仿真；
测量子模块，用于测量IPMSM电机的电机绕组上的电流值和电压值；
当前反电动势确定子模块，用于基于IPMSM模型，根据电流值和电压值，确定当前反电动势；其中，当前反电动势为：当前时刻的反电动势；
转子参数确定子模块，用于根据当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请引入电机参数构建IPMSM模型，并基于上述IPMSM模型，根据实际测量的电机绕组上的电流值和电压值，确定当前反电动势。分析当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度，电机控制的反馈信息更加精准确。
在一个实施例中，IPMSM模型构建子模块，包括：
电机参数特征集构建单元，用于基于电机参数，构建电机参数特征集；其中，电机参数特征集是根据电机的物理特性和参数进行整理和组织的特征参数，包括电机的电阻、电感和永磁体磁场强度等；
第一电机参数特征向量集确定单元，用于根据电机参数特征集，确定第一电机参数特征向量集；其中，第一电机参数特征向量集为：根据电机参数特征集构建的第一电机参数特征向量的集合，第一电机参数特征向量为：描述电机的特性和行为的描述向量；
第二电机参数特征向量集确定单元，用于获取预设的第二电机参数特征向量集；其中，每一第二电机参数特征向量集包括第二电机参数特征向量，第二电机参数特征向量为：可能需要构建的方程的电机参数的描述向量；
目标方程确定单元，用于匹配第一电机参数特征向量集和第二电机参数特征向量集，若匹配符合，确定目标方程；其中，目标方程是描述电机行为和特性的数学方程；
两相方程确定单元，用于将目标方程转换到Park坐标系中，确定两相方程；
IPMSM模型构建单元，用于基于预设的仿真工具和两相方程，构建IPMSM模型。其中，预设的仿真工具为：MATLAB、Simulink、PSIM和PSCAD等；IPMSM模型是根据电机参数、目标方程和仿真工具进行建模和仿真的结果。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请构建基于电机参数的电机参数特征集，并确定第一电机参数特征向量集。引入可能需要构建的方程的第二电机参数特征向量集。匹配第一电机参数特征向量集和第二电机参数特征向量集，确定目标方程。将目标方程转换成两相方程，并引入仿真工具构建IPMSM模型，通过提取和处理电机参数信息，理解和描述电机的行为，进一步提高了电机反馈信息获取的精准程度。
在一个实施例中，电流控制器参数确定模块，包括：
反电动势误差确定子模块，用于根据目标反电动势和当前反电动势，确定反电动势误差；其中，确定反电动势误差为：目标反电动势和当前反电动势作差获得的结果；
模拟控制量确定子模块，用于基于FOC算法，根据反电动势误差对IPMSM模型进行模拟控制，获得模拟控制量；其中，模拟控制为：基于FOC算法指导，在IPMSM模型中模拟控制反电动势以达到控制需求；模拟控制量包括：磁束轴分量和扭矩轴分量；
电流控制器参数确定子模块，用于解析模拟控制量，获得目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请获取目标反电动势和当前反电动势确定的反电动势误差。引入FOC算法，根据反电动势误差模拟控制IPMSM模型，获得模拟控制量，解析模拟控制量以获取目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，将三相电流转换成两相独立控制轴分量，后续控制更精准。
在一个实施例中，模拟控制量确定子模块，包括：
预输入控制指令确定单元，用于根据FOC算法和反电动势误差，确定预输入控制指令；其中，预输入控制指令为：模拟输入的控制指令；
第一模拟控制单元，用于根据预输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制，获得第一目标模拟反电动势；其中，第一目标模拟反电动势为：将预输入控制指令模拟输入IPMSM模型获得的电机的电动势；
模拟控制量确定单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值为0，则解析预输入控制指令，确定模拟控制量；
目标指令获取单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值不为0，获取目标指令；其中，目标指令为：对预输入控制指令进行调整确定的模拟输入的控制指令；
模拟控制量获取单元，用于解析目标指令，获取模拟控制量。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
在对IPMSM模型进行模拟控制时，由于测量过程中可能存在误差等影响，可能会导致根据反电动势误差确定的预输入控制指令不准确的情形。因此，将预输入控制指令模拟输入IPMSM模型确定第一目标模拟反电动势，根据第一目标模拟反电动势和目标反电动势的比较结果，确定预输入控制指令是否准确，若准确则直接根据预输入控制指令确定模拟控制量。否则，对预输入控制指令进行微调，确定模拟控制量，考虑更全面、模拟控制量的获取过程也更适宜。
在一个实施例中，目标指令获取单元，包括：
控制变量确定子单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值不为0，解析预输入控制指令，确定控制变量集；其中，控制变量集为：解析预输入控制指令获取的每一变量类型的控制变量的集合，变量类型为：磁束轴变量和扭矩轴变量；
变量漂移区间确定子单元，用于获取控制变量集中控制变量的变量类型，并确定变量类型的控制变量的变量漂移区间；其中，变量漂移区间为：控制变量的微调区间；
待输入控制指令集获取子单元，用于获取每一变量类型的控制变量的变量漂移区间的漂移值，并确定待输入控制指令集；其中，确定待输入控制指令集时，将磁束轴变量的变量漂移区间的漂移值和扭矩轴变量的变量漂移区间的漂移值两两组合，确定待输入控制指令，汇集待输入控制指令获得待输入控制指令集；
第二模拟控制子单元，用于将待输入控制指令集中每一待输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制，获得第二目标模拟反电动势；其中，第二目标模拟反电动势为：将待输入控制指令模拟输入IPMSM模型获得的电机的反电动势；
计算子单元，用于计算第二目标模拟反电动势与目标反电动势的第二差值；
目标指令确定子单元，用于确定第二差值最小时对应的第二目标模拟反电动势的待输入控制指令，并作为目标指令。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
对预输入控制指令进行微调时，每个变量类型的变量的微调程度是不一样的，因此，本申请引入变量类型，确定每一控制变量的变量漂移区间。将磁束轴变量的变量漂移区间的漂移值和扭矩轴变量的变量漂移区间的漂移值两两组合，确定待输入控制指令，汇集待输入控制指令获得待输入控制指令集，并将待输入控制指令集中的待输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制获取第二目标模拟反电动势，根据第二目标模拟反电动势与目标反电动势的第二差值，筛选出第二差值最小时对应的第二目标模拟反电动势的目标指令，进一步提高了控制指令的准确性。
在一个实施例中，确定变量类型的控制变量的变量漂移区间，包括：
获取控制变量的可调范围；其中，可调范围为：控制变量可以取值的范围；
根据可调范围的区间长度和预设的变量漂移区间确定比例，确定变量漂移区间长度；其中，预设的变量漂移区间确定比例为，比如：5％；
根据预输入控制指令，确定控制变量值；其中，控制变量值为：预输入控制指令中的控制变量的取值；
将控制变量值加1，确定第一模拟控制结果，并获取第一模拟控制结果的第一结果差异；其中，第一模拟结果为：控制变量值加1的目标模拟反电动势；第一结果差异为：控制变量值加1的目标模拟反电动势和目标反电动势的差值；
将控制变量值减1，确定第二模拟控制结果，并获取第二模拟控制结果的第二结果差异；其中，第二模拟结果为：控制变量值减1的目标模拟反电动势；第二结果差异为：控制变量值减1的目标模拟反电动势和目标反电动势的差值；
比较第一结果差异和第二结果差异，确定比较结果；其中，比较结果为：第一结果差异和第二结果差异中较小的一项；
根据比较结果确定变量漂移区间的区间中点相对于控制变量值的目标方向和目标偏移量；其中，确定目标方向时，若比较结果为第一结果差异，目标方向为往控制变量值增大的方向，若比较结果为第二结果差异，目标方向为往控制变量值减小的方向，目标偏移量根据结果差异值确定，结果差异值越大，目标偏移量越大；
根据目标方向、目标偏移量、控制变量值和变量漂移区间长度，确定变量漂移区间。确定时。首先确定控制变量值，再将控制变量值往目标方向增加目标偏移量，获得目标值，以目标值为变量漂移区间的区间中心框选出变量漂移区间。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请根据控制变量的可调范围和预设的变量漂移区间确定比例，确定变量漂移区间长度。将当前的控制变量值分别加1和减1，确定第一结果差异和第二结果差异。根据第一结果差异和第二结果差异的比较结果，确定变量漂移区间的区间中点相对于控制变量值的目标方向和目标偏移量，最后根据目标方向、目标偏移量、控制变量值和变量漂移区间长度，确定变量漂移区间，细致化的确定变量漂移区间，提高了模拟控制量的输出效率。
本发明实施例提供了电动压缩机控制方法，如图5所示，包括：
步骤1：获取目标电动压缩机的控制需求；
步骤2：估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度；
步骤3：基于FOC算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；
步骤4：根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，进行目标电动压缩机的相应控制；
步骤5：根据分立式IGBT和预设的电流传感器，生成兼容电流进行电路保护。
在一个实施例中，步骤1：获取目标电动压缩机的控制需求，包括：
获取搭载目标电动压缩机的目标车辆的车辆空调系统中输入的控制指令；
根据控制指令和目标电动压缩机中的IPMSM电机的电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求。
在一个实施例中，步骤2：估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度，包括：
根据IPMSM电机的电机参数，构建IPMSM模型；
测量IPMSM电机的电机绕组上的电流值和电压值；
基于IPMSM模型，根据电流值和电压值，确定当前反电动势；
根据当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.电动压缩机控制器，其特征在于，包括：
控制需求获取模块，用于获取目标电动压缩机的控制需求；
转子参数估算模块，用于估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度；
电流控制器参数确定模块，用于基于FOC算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；
控制模块，用于根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，进行目标电动压缩机的相应控制；
电路保护模块，用于根据分立式IGBT和预设的电流传感器，生成兼容电流进行电路保护。
2.如权利要求1所述的电动压缩机控制器，其特征在于，控制需求获取模块，包括：
控制指令获取子模块，用于获取搭载目标电动压缩机的目标车辆的车辆空调系统中输入的控制指令；
控制需求确定子模块，用于根据控制指令和目标电动压缩机中的IPMSM电机的电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求。
3.如权利要求1所述的电动压缩机控制器，其特征在于，转子参数估算模块，包括：
IPMSM模型构建子模块，用于根据IPMSM电机的电机参数，构建IPMSM模型；
测量子模块，用于测量IPMSM电机的电机绕组上的电流值和电压值；
当前反电动势确定子模块，用于基于IPMSM模型，根据电流值和电压值，确定当前反电动势；
转子参数确定子模块，用于根据当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度。
4.如权利要求3所述的电动压缩机控制器，其特征在于，IPMSM模型构建子模块，包括：
电机参数特征集构建单元，用于基于电机参数，构建电机参数特征集；
第一电机参数特征向量集确定单元，用于根据电机参数特征集，确定第一电机参数特征向量集；
第二电机参数特征向量集确定单元，用于获取预设的第二电机参数特征向量集；
目标方程确定单元，用于匹配第一电机参数特征向量集和第二电机参数特征向量集，若匹配符合，确定目标方程；
两相方程确定单元，用于将目标方程转换到Park坐标系中，确定两相方程；
IPMSM模型构建单元，用于基于预设的仿真工具和两相方程，构建IPMSM模型。
5.如权利要求1所述的电动压缩机控制器，其特征在于，电流控制器参数确定模块，包括：
反电动势误差确定子模块，用于根据目标反电动势和当前反电动势，确定反电动势误差；
模拟控制量确定子模块，用于基于FOC算法，根据反电动势误差对IPMSM模型进行模拟控制，获得模拟控制量；
电流控制器参数确定子模块，用于解析模拟控制量，获得目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量。
6.如权利要求5所述的电动压缩机控制器，其特征在于，模拟控制量确定子模块，包括：
预输入控制指令确定单元，用于根据FOC算法和反电动势误差，确定预输入控制指令；
第一模拟控制单元，用于根据预输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制，获得第一目标模拟反电动势；
模拟控制量确定单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值为0，则解析预输入控制指令，确定模拟控制量；
目标指令获取单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值不为0，获取目标指令；
模拟控制量获取单元，用于解析目标指令，获取模拟控制量。
7.如权利要求6所述的电动压缩机控制器，其特征在于，目标指令获取单元，包括：
控制变量确定子单元，用于若第一目标模拟反电动势与目标反电动势的第一差值不为0，解析预输入控制指令，确定控制变量集；
变量漂移区间确定子单元，用于获取控制变量集中控制变量的变量类型，并确定变量类型的控制变量的变量漂移区间；
待输入控制指令集获取子单元，用于获取每一变量类型的控制变量的变量漂移区间的漂移值，并确定待输入控制指令集；
第二模拟控制子单元，用于将待输入控制指令集中每一待输入控制指令输入IPMSM模型进行模拟控制，获得第二目标模拟反电动势；
计算子单元，用于计算第二目标模拟反电动势与目标反电动势的第二差值；
目标指令确定子单元，用于确定第二差值最小时对应的第二目标模拟反电动势的待输入控制指令，并作为目标指令。
8.电动压缩机控制方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取目标电动压缩机的控制需求；
步骤2：估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度；
步骤3：基于FOC算法，根据控制需求、转子位置和转子速度，确定目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量；
步骤4：根据目标磁束轴分量和目标扭矩轴分量，进行目标电动压缩机的相应控制；
步骤5：根据分立式IGBT和预设的电流传感器，生成兼容电流进行电路保护。
9.如权利要求8所述的电动压缩机控制方法，其特征在于，步骤1：获取目标电动压缩机的控制需求，包括：
获取搭载目标电动压缩机的目标车辆的车辆空调系统中输入的控制指令；
根据控制指令和目标电动压缩机中的IPMSM电机的电机参数，确定目标反电动势，并将目标反电动势作为控制需求。
10.如权利要求8所述的电动压缩机控制方法，其特征在于，步骤2：估算目标电动压缩机中的IPMSM电机的转子位置和转子速度，包括：
根据IPMSM电机的电机参数，构建IPMSM模型；
测量IPMSM电机的电机绕组上的电流值和电压值；
基于IPMSM模型，根据电流值和电压值，确定当前反电动势；
根据当前反电动势和电机参数，确定转子位置和转子速度。
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