【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种针对电动汽车空调驱动系统的信号补偿模型算法控制方法，属于工业过程先进控制领域。
技术介绍
1、空调驱动电机是电动汽车空调系统中的关键设备，其转速控制对于系统的性能和能效至关重要。空调驱动电机在实际工况中涉及到多种不确定性因素，例如外部负载突变、参数摄动以及摩擦等。这些因素导致了转速控制对象的不确定性和非线性特性，对控制系统的稳定性和性能产生了挑战。由于不确定性和非线性的存在，建立精确的控制系统模型变得困难。因此针对存在不确定性、非线性等特性的实际控制对象，怎样在保证系统稳定性的条件下，设计出控制性能良好的控制器，一直以来都是控制领域研究的难点和重点。
2、本专利针对电动汽车空调驱动控制进行研究。由于空调系统负载突变以及摩擦会对系统的控制性能产生不利影响，相应地会产生较大的不确定性，这使得精确建立控制系统模型变得困难。另一方面，在处理具有非线性特性的复杂系统建模时，通常采用简化的模型来近似复杂系统的特性。然而，这种简化可能导致部分动态性能在建模过程中被忽略。我们将这些未被建模的动态性能称为未建模动态。直接忽略未建模动态将导致建模误差的产生。因此，我们需要设计一种先进的控制算法，以抵消未建模动态对系统稳定性的影响。
3、传统pid控制算法凭借着其结构简单、易于实现的优点而大量应用，但是在一些复杂的场景下存在着跟随效果较差、波动较大的问题。相较于传统pid，模型算法控制以一个控制环代替速度环和电流环，不但结构简单、代调节的参数少，而且可以克服串级结构动态响应慢等缺点。也更适合应用于直流无刷电机
技术实现思路
1、为了解决目前所存在的技术问题，本专利提出一种针对电动汽车空调驱动系统的信号补偿模型算法控制方法，该方法针对电动汽车空调驱动系统，采用模型算法控制和信号补偿相结合的复合控制方法，设计了基于常规状态空间模型的精准预测控制器、针对上一时刻未被纳入建模过程中的动态特征项的高效补偿控制器、未被纳入建模过程中的动态特征项的优化补偿控制器相结合，最终构成信号补偿状态空间模型算法控制器；
2、为使控制器更好的应用于实际系统，在设计控制器时，需要考虑到系统的不确定性和强非线性，本方法针对无刷直流驱动电机转速控制系统模型的这一问题进行了研究。首先建立电动汽车空调驱动电机转速控制系统模型，其次建立具有未被纳入建模过程中的动态特性的离散状态空间模型，在不考虑未建模动态的影响下设计基于常规状态空间模型的精准预测控制器；然后针对上一时刻未被纳入建模过程中的动态特征项，设计消除其对闭环系统影响的高效补偿控制器。最后，建立未被纳入建模过程中的动态特征项的优化补偿控制器以消除高阶非线性项变化率的影响。
3、该方法是通过以下技术方案实现的：
4、步骤一：建立电动汽车空调驱动电机转速控制系统模型；
5、空调驱动电机的转速与电机运行时的电流和角速度紧密相关，在电机工作过程中，电流的大小直接影响电机的输出扭矩，角速度是电机转速的重要表征，其变化将直接影响电机的工作状态和性能，进而影响电机转速，对电动汽车空调驱动电机转速进行控制，可以等效于对电机电流和角速度进行控制，遂建立电动汽车空调驱动电机转速控制系统数学模型如下：
6、
7、其中，i为定子绕组电流，ω为电机的角速度，ra为绕组线电阻，ke为线反电动势，ud为直流母线电压，la为绕组等效线电感，kt为电机转矩系数，bv为粘滞摩擦系数，tl为负载转矩，j为转子转动惯量；
8、步骤二：建立具有未被纳入建模过程中的动态特性的离散状态空间模型；
9、选取状态变量x＝[iω]τ作为输入，控制量u＝ud，反馈输出信号量y＝ω，得到空调驱动电机的状态空间方程如下：
10、
11、在模型算法控制中，电流和转速在每步预测中假设为常值，因此需要对无刷直流电机的状态空间方程进行离散化。式(2)采用前向差分离散化方法，可得：
12、
13、其中，ts为采样时间；
14、上述离散化状态空间模型可简化为：
15、
16、其中，x(k+1)表示在离散k+1时刻的系统状态，u(k)表示在离散时刻k的控制输入，v(k)表示在离散k时刻离散化后的模型与原模型间的未建模动态，y(k)为表示在离散k+1时刻的系统输出，a为系统的状态矩阵，b为系统的输入矩阵，c为系统的输出矩阵；
17、步骤三：设计信号补偿模型算法控制器；
18、信号补偿状态空间模型预测控制器可表示为：
19、u(k)＝u1(k)+u2(k)+u3(k) (5)
20、其中，u1(k)为常规状态空间模型预测控制器，u2(k)为前一时刻未建模动态补偿控制器，u3(k)为未建模动态补偿控制器；
21、首先，设计基于常规状态空间模型的精准预测控制器，并且此处暂不考虑未被纳入建模过程中的动态特征项，此时驱动电机的预测模型为：
22、
23、为求解预测时域内最优的控制输入序列，对二次型性能指标函数进行求导，可以得到传统常规状态空间模型的精准预测控制器u1(k)为：
24、u1(k)＝-(yinτqyin+r)-1yinτqyoutx(k) (7)
25、其中，
26、
27、yin为系统控制输入系数矩阵，yout为系统输出矩阵，y为系统输出矩阵，x(k)表示在离散k时刻的系统状态，u为系统输入矩阵，q为状态空间模型预测控制器状态补偿矩阵，r为状态空间模型预测控制器输入补偿矩阵，预测阶段长度为n1，控制阶段长度为n2，且n1≥n2；
28、其次，针对前一时刻虚拟未建模动态的数据信息，设计增量式前一时刻未建模动态补偿控制器u2(k)；
29、为了对前一时刻未建模动态进行动静态补偿，保证控制器u2(k)的控制性能，引入如下性能指标：
30、j2＝||p(z-1)x(k+1)+q(z-1)u(k)+k(z-1)v(k-1)-h(z-1)u3(k)||2 (8)
31、其中，z-1为后移算子，p(z-1)为x(k+1)关于z-1的加权多项式，q(z-1)为u(k)关于z-1的加权多项式，k(z-1)为v(k-1)关于z-1的加权多项式，h(z-1)＝1-z-1为关于z-1的后移补偿参数，u3(k)为离散k时刻未建模动态补偿控制器输出；
32、使j2最小可得最优前馈控制律为：
33、[b+q(z-1)]u(k)＝k1x(k)-[1+k(z-1)]v(k-1)+h(z-1)u3(k) (9)
34、为了保证系统的稳定性，对v(k-1)进行动态以及静态补偿，可以得到：
35、
36、最后，对未建模动态补偿控制器进行设计。定义yr为设定值，则离散k时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.针对电动汽车空调驱动系统的信号补偿模型算法控制方法，其特征在于，具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.针对电动汽车空调驱动系统的信号补偿模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：施惠元，付艳玲，李亚茹，刘宇昂，彭博，苏成利，李平，
申请(专利权)人：辽宁石油化工大学，
类型：发明
国别省市：
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