一种电动汽车驱动系统的控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种电动汽车驱动系统的控制方法，通过采用电流滞环跟踪PWM控制来实时检测相电感，根据相电感值获知转子位置，并传给位置控制环；位置控制环采对测量的速度量、给定的速度信号和学习后的q轴电流信息采用神经网络控制器处理后传输给速度控制环；速度控制环通过PI调节器和重复控制器将产生的误差信号与q轴分量的误差信号一起传输给电流控制环；电流控制环采用带有PI调节器和重复控制器相结合的电流滞环跟踪PWM控制技术，控制逆变器输出电流的大小。本发明专利技术将无位置传感器技术、神经网络控制、重复控制以及矢量控制结合在一起，提高了电动汽车驱动系统的稳定性、精确度和动态响应能力，同时实现了无位置传感器技术。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，通过采用电流滞环跟踪PWM控制来实时检测相电感，根据相电感值获知转子位置，并传给位置控制环；位置控制环采对测量的速度量、给定的速度信号和学习后的q轴电流信息采用神经网络控制器处理后传输给速度控制环；速度控制环通过PI调节器和重复控制器将产生的误差信号与q轴分量的误差信号一起传输给电流控制环；电流控制环采用带有PI调节器和重复控制器相结合的电流滞环跟踪PWM控制技术，控制逆变器输出电流的大小。本专利技术将无位置传感器技术、神经网络控制、重复控制以及矢量控制结合在一起，提高了电动汽车驱动系统的稳定性、精确度和动态响应能力，同时实现了无位置传感器技术。【专利说明】
本专利技术涉及，尤其涉及一种将无位置传感器技术、神经网络控制、重复控制以及矢量控制相结合的控制方法。
技术介绍
电动汽车的发展是石油危机及人们对环境要求的必然产物。与内燃机汽车相比，电动汽车是以车载电源为动力，用电动机驱动车轮行驶，且满足道路安全法规对汽车的各项要求的车辆。制约电动汽车行业发展的关键问题是一次充电续驶里程和价格。目前在车载蓄电池技术未能突破的条件下，电动汽车的电驱动系统的性能便成为解决这一关键问题的重要因素。这就要求电动汽车电驱动系统应具有尽可能高的可靠性及在整个电动汽车驱动范围内具有尽可能闻的效率。由于永磁同步电机具有高功率密度以及快速、精确的高控制性能，使其成为电动汽车的首选。对于这种电机控制方法的研究一直以来是一个热点，例如采用鲁棒控制技术来克服控制系统的各种扰动，但这种方法是基于精确模型参数的控制方法，而永磁同步电机的模型具有诸多不确定性而且有些参数难以测量，且电机需要采用机械式位置传感器来检测电机的转速和转子位置，然后机械式传感器的存在带来了许多弊端。智能控制技术如模糊控制、神经网络控制、重复控制等近年来已经被研究者应用于驱动控制中，并取得了理想的运动控制性能，但是目前还没有将无位置传感器技术、神经网络控制、重复控制以及矢量控制结合在一起的技术用于电动汽车驱动系统中。
技术实现思路
专利技术目的:为了克服电动汽车驱动控制系统中出现的在外部干扰影响下系统不稳定、控制精度差和动态响应能力低等问题，本专利技术提供，将无位置传感器技术、神经网络控制、重复控制以及矢量控制结合在一起，实现无位置传感器的同时有效地克服各种扰动和不确定性对控制系统的影响，提高电动汽车驱动系统的稳定性、精确度和动态响应能力。技术方案:为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为:，通过无位置传感器、速度控制环、电流控制环和反馈信号检测模块对电动汽车驱动系统的电机进行控制，包括如下步骤:( I)所述无位置传感器通过采用电流控制环跟踪PWM控制来实时检测电机的A相电感4(堯)、B相电感(堯)和C相电感M乏)’然后根据4(或)、(是)和(堯)的函数关系，计算动子位置角的测量值矣，最后对^?作时间微分获得动子角速度的测量值务，将动子位置角的测量值0和动子角速度的测量值W传送给速度控制环，作为速度控制环的输入信号;(2)所述速度控制环采用神经网络控制方法，神经网络控制器用于反应给定速度、速度误差以及q轴电流信息对神经网络控制器的作用，将给定速度、速度误差以及q轴电流信息经神经网络控制器处理后的信号采用PI调节器和重复控制器相结合的方法进行处理，输出q轴给定电流ぐ，将q轴给定电流ぐ传送给电流控制环，作为电流控制环的输入信号;(3)所述反馈信号检测模块将測定的三相电流信号经过park变换abc/dq后得到d轴实际电流id和q轴实际电流i,，将id和i,传送给电流控制环，作为电流控制环的输入信号;(4)所述电流控制环采用带有PI调节器和重复控制器相结合的电流滞环跟踪PWM控制，将q轴给定电流V与q轴实际电流进行比较得到q轴电流偏差A iq,同时将d轴给定电流ぐ与采集到的d轴实际电流id进行比较得到d轴电流偏差Aid;对Aiq和Aid使用重复控制器进行控制，在重复控制器内串联低通滤波器Q(S)和动态补偿器B(S);将Aiq和A id经过park逆变换dq/abc后得到电流偏差A i，判断电流偏差A i是否超过电流偏差最范围土h，当A i超过土h时，经电流滞环控制器控制三相逆变器对应相桥臂的功率器件动作，控制三相逆变器输出电流的大小，从而控制电机的输出转矩。所述步骤(4)中，d轴给定电流ぐ=0。所述步骤(1)中，A相电感ムバ么)、B相电感4(式)和C相电感4(在)的计算方法为:【权利要求】1.，其特征在于:通过无位置传感器、速度控制环、电流控制环和反馈信号检测模块对电动汽车驱动系统的电机进行控制，包括如下步骤: (1)所述无位置传感器通过采用电流控制环跟踪PWM控制来实时检测电机的A相电感4(堯)、B相电感4(含)和C相电感4(或)，然后根据ん(色)、含)和或)的函数关系，计算动子位置角的测量值成，最后对是作时间微分获得动子角速度的测量值，将动子位置角的测量值g和动子角速度的测量值《传送给速度控制环，作为速度控制环的输入信号； (2)所述速度控制环采用神经网络控制方法，神经网络控制器用于反应给定速度、速度误差以及q轴电流信息对神经网络控制器的作用，将给定速度、速度误差以及q轴电流信息经神经网络控制器处理后的信号采用PI调节器和重复控制器相结合的方法进行处理，输出q轴给定电流，将q轴给定电流ぐ传送给电流控制环，作为电流控制环的输入信号； (3)所述反馈信号检测模块将測定的三相电流信号经过park变换abc/dq后得到d轴实际电流id和q轴实际电流i,，将id和i,传送给电流控制环，作为电流控制环的输入信号； (4)所述电流控制环采用带有PI调节器和重复控制器相结合的电流滞环跟踪PWM控制，将q轴给定电流ぐ与q轴实际电流进行比较得到q轴电流偏差A iq,同时将d轴给定电流ぐ与采集到的d轴实际电流id进行比较得到d轴电流偏差Aid;对Aiq和Aid使用重复控制器进行控制，在重复控制器内串联低通滤波器Q(S)和动态补偿器B(S);将Aiq和A id经过park逆变换dq/a bc后得到电流偏差A i，判断电流偏差A i是否超过电流偏差最范围土h，当A i超过土h时，经电流滞环控制器控制三相逆变器对应相桥臂的功率器件动作，控制三相逆变器输出电流的大小，从而控制电机的输出转矩。2.根据权利要求1所述的电动汽车驱动系统的控制方法，其特征在于:所述步骤(4)中，d轴给定电流し=O。3.根据权利要求1所述的电动汽车驱动系统的控制方法，其特征在于:所述步骤(1)中，A相电感ん(乏)、B相电感ら(成)和C相电感4(式)的计算方法为: Lu(0r)純) しスa.)-R人-もし，dir / dt 其中，V为相电压，R为定子电阻，E为反电动势。4.根据权利要求1所述的电动汽车驱动系统的控制方法，其特征在于:所述步骤(1)中，根据4(も)、も)和4(在)的函数关系，计算动子位置角的測量值ぴ的方法为: 5.根据权利要求1所述的电动汽车驱动系统的控制方法，其特征在于:所述步骤(2)中，所述神经网络控制器采用3层网络，分别为输入层、隐含层和输出层，输入层有三个输入量，分别为动子角速度的给定值、动子角速度的测量值&和学习后的q轴电流信息iqe ;所述隐含层的输出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电动汽车驱动系统的控制方法，其特征在于：通过无位置传感器、速度控制环、电流控制环和反馈信号检测模块对电动汽车驱动系统的电机进行控制，包括如下步骤：（1）所述无位置传感器通过采用电流控制环跟踪PWM控制来实时检测电机的A相电感B相电感和C相电感然后根据和的函数关系，计算动子位置角的测量值最后对作时间微分获得动子角速度的测量值将动子位置角的测量值和动子角速度的测量值传送给速度控制环，作为速度控制环的输入信号；（2）所述速度控制环采用神经网络控制方法，神经网络控制器用于反应给定速度、速度误差以及q轴电流信息对神经网络控制器的作用，将给定速度、速度误差以及q轴电流信息经神经网络控制器处理后的信号采用PI调节器和重复控制器相结合的方法进行处理，输出q轴给定电流将q轴给定电流传送给电流控制环，作为电流控制环的输入信号；（3）所述反馈信号检测模块将测定的三相电流信号经过park变换abc/dq后得到d轴实际电流id和q轴实际电流iq，将id和iq传送给电流控制环，作为电流控制环的输入信号；（4）所述电流控制环采用带有PI调节器和重复控制器相结合的电流滞环跟踪PWM控制，将q轴给定电流与q轴实际电流iq进行比较得到q轴电流偏差Δiq，同时将d轴给定电流与采集到的d轴实际电流id进行比较得到d轴电流偏差Δid；对Δiq和Δid使用重复控制器进行控制，在重复控制器内串联低通滤波器Q(s)和动态补偿器B(s)；将Δiq和Δid经过park逆变换dq/abc后得到电流偏差Δi，判断电流偏差Δi是否超过电流偏差最范围±h，当Δi超过±h时，经电流滞环控制器控制三相逆变器对应相桥臂的功率器件动作，控制三相逆变器输出电流的大小，从而控制电机的输出转矩。FDA0000400812910000011.jpg,FDA0000400812910000012.jpg,FDA0000400812910000013.jpg,FDA0000400812910000014.jpg,FDA0000400812910000015.jpg,FDA0000400812910000016.jpg,FDA0000400812910000017.jpg,FDA0000400812910000018.jpg,FDA0000400812910000019.jpg,FDA00004008129100000110.jpg,FDA00004008129100000111.jpg,FDA00004008129100000112.jpg,FDA00004008129100000113.jpg,FDA00004008129100000114.jpg,FDA00004008129100000115.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：余海涛，孟高军，胡敏强，黄磊，须晨凯，张笑薇，陈中显，吴涛，闻程，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：