電動汽車及其永磁同步電機的電流環控制方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種電動汽車及其永磁同步電機的電流環控制方法和裝置，方法包括以下步驟：獲取電動汽車的行車工況信息、永磁同步電機的d軸和q軸給定電流以及d軸和q軸實際電流；根據行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率；根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系數、d軸積分系數和d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際電流、q軸比例系數、q軸積分系數和q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，以根據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關頻率對永磁同步電機進行矢量控制。由此，通過設定與行車工況相匹配的控制參數，達到更好的快速響應能力、減少超調。
【專利說明】
電動汽車及其永磁同步電機的電流環控制方法和裝置
技術領域
[0001] 本發明設及電動汽車技術領域，特別設及一種電動汽車中永磁同步電機的電流環 控制方法、一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置W及一種電動汽車。
【背景技術】
[0002] 相關的電動汽車大多是采用永磁同步電動機進行車輛驅動，永磁同步電動機的驅 動及控制對整車性能影響重大。在電動汽車的電機控制中，電流環控制是永磁同步電機矢 量控制系統中的一個重要環節，它是提高系統控制精度和響應速度，改善控制性能的關鍵， 其中，PI電流控制方式被廣泛應用于電動汽車的電機控制中。
[0003] 在電流環PI控制中，PI控制參數的選取對于控制性能影響巨大，不合理的PI控制 參數輕則影響控制性能，例如精度、響應時間、超調等，重則直接導致控制發散，使電動汽車 失控，為此選取合理的PI控制參數是保證控制指標的基礎。在相關技術中，通常采用分段法 或查表法獲得PI電流控制的比例系數與積分系數。W分段法為例，該方法將電機轉速分為 多個區間，每個區間對應一組比例系數與積分系數，當電機轉速進入某個區間后根據對應 的比例系數與積分系數進行電流環控制，從而在一定程度上解決了電流環PI參數的工況適 應性問題。但是，其存在的問題是，由于相關方法不是從實際工況角度出發，因此在響應速 遞、控制精度等方面仍然存在局限。
【發明內容】
[0004] 本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。為此，本發明的 一個目的在于提出一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，該方法能夠達到更好 的快速響應能力，并為提高控制精度奠定堅實基礎。
[0005] 發明的另一個目的在于提出一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置。發 明的又一個目的在于提出一種電動汽車。
[0006] 為達到上述目的，本發明一方面提出了一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控 制方法，包括W下步驟:獲取所述電動汽車的行車工況信息、所述永磁同步電機的d軸給定 電流和q軸給定電流W及d軸實際電流和q軸實際電流;根據所述行車工況信息和預設的神 經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率;根 據所述d軸給定電流、所述d軸實際電流、所述d軸比例系數、所述d軸積分系數和預設的d軸 電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據所述q軸給定電流、所述q軸實際電流、所述q軸比例系 數、所述q軸積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據所述d軸電壓、所述 q軸電壓和所述PWM開關頻率對所述永磁同步電機進行矢量控制。
[0007] 根據本發明提出的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，通過行車工況信 息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和 PWM開關頻率，然后根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系數、d軸積分系數和預設的d 軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際電流、q軸比例系數、q軸積分 系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關頻率對 永磁同步電機進行矢量控制。由此，該方法通過設定與行車工況相匹配的比例系數、積分系 數和PWM開關頻率，達到更好的快速響應能力，減少超調，為提高控制精度奠定了堅實基礎。
[0008] 根據本發明的一個實施例，所述電動汽車的行車工況信息包括制動踏板開度、動 力電池的外部電壓、車輛速度和車輛加速度。
[0009] 根據本發明的一個實施例，所述根據采集到的所述行車工況信息和預設的神經網 絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率進一步 包括:根據采集到的所述行車工況信息和預設的神經網絡算法計算初始d軸比例系數、初始 d軸積分系數、初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率;對所述初始d軸比 例系數、所述初始d軸積分系數、所述初始q軸比例系數、所述初始q軸積分系數和所述初始 PWM開關頻率進行梯度限制，W在梯度限制后獲得所述d軸比例系數、所述d軸積分系數、所 述q軸比例系數、所述q軸積分系數和所述PWM開關頻率。
[0010] 根據本發明的一個實施例，在計算出所述巧由電壓和所述q軸電壓之后，所述方法 還包括:對所述d軸電壓和所述q軸電壓進行解禪，W根據所述PWM開關頻率W及解禪后的d 軸電壓和q軸電壓對所述永磁同步電機進行矢量控制。
[0011] 根據本發明的一個實施例，所述神經網絡算法為RB巧巾經網絡算法。
[0012] 為達到上述目的，本發明另一方面實施例提出了一種電動汽車中永磁同步電機的 電流環控制裝置，包括:第一獲取模塊，用于獲取所述電動汽車的行車工況信息；第二獲取 模塊，用于獲取所述永磁同步電機的d軸給定電流和q軸給定電流;第=獲取模塊，用于獲取 所述永磁同步電機的d軸實際電流和q軸實際電流;控制模塊，所述控制模塊分別與所述第 一獲取模塊、所述第二獲取模塊和所述第=獲取模塊相連，所述控制模塊用于根據所述行 車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分 系數和PWM開關頻率，W及根據所述d軸給定電流、所述d軸實際電流、所述d軸比例系數、所 述d軸積分系數和預設的d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據所述q軸給定電流、所述q 軸實際電流、所述q軸比例系數、所述q軸積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電 壓，W根據所述d軸電壓、所述q軸電壓和所述PWM開關頻率對所述永磁同步電機進行矢量控 制。
[0013] 根據本發明提出的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，控制模塊通過行 車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分 系數和PWM開關頻率，然后根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系數、d軸積分系數和預 設的d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際電流、q軸比例系數、q 軸積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關 頻率對永磁同步電機進行矢量控制。由此，該裝置通過設定與行車工況相匹配的比例系數、 積分系數和HVM開關頻率，達到更好的快速響應能力，減少超調，為提高控制精度奠定了堅 實基礎。
[0014] 根據本發明的一個實施例，所述電動汽車的行車工況信息包括制動踏板開度、動 力電池的外部電壓、車輛速度和車輛加速度。
[0015] 根據本發明的一個實施例，所述控制模塊進一步構造為:根據采集到的所述行車 工況信息和預設的神經網絡算法計算初始d軸比例系數、初始d軸積分系數、初始q軸比例系 數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率，并對所述初始d軸比例系數、所述初始d軸積分系 數、所述初始q軸比例系數、所述初始q軸積分系數和所述初始PWM開關頻率進行梯度限制， W在梯度限制后獲得所述d軸比例系數、所述d軸積分系數、所述q軸比例系數、所述q軸積分 系數和所述PWM開關頻率。
[0016] 根據本發明的一個實施例，所述控制模塊在計算出所述d軸電壓和所述q軸電壓之 后，還對所述d軸電壓和所述q軸電壓進行解禪，W根據所述PWM開關頻率W及解禪后的d軸 電壓和q軸電壓對所述永磁同步電機進行矢量控制。
[0017] 根據本發明的一個實施例，所述神經網絡算法為RB巧巾經網絡算法。
[0018] 為達到上述目的，本發明又一方面實施例提出了一種電動汽車，包括所述的電動 汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置。
[0019] 根據本發明實施例提出的電動汽車，通過永磁同步電機的電流環控制裝置設定與 行車工況相匹配的比例系數、積分系數和PWM開關頻率，從而獲得更好的快速響應能力，減 少超調，為提高控制精度奠定了堅實基礎。
【附圖說明】
[0020] 圖1是根據本發明實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法的流程 圖；
[0021] 圖2是根據本發明一個實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法的流 程圖；
[0022] 圖3是根據本發明實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置的方框示 意圖；
[0023] 圖4是根據本發明一個實施例的控制模塊中神經網絡算法的原理示意圖；
[0024] 圖5是根據本發明一個實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置的控 制原理圖。
【具體實施方式】
[0025] 下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終 相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附 圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。
[00%] 首先簡單介紹一下電流環PI控制。
[0027] 電流環控制的作用是控制流過永磁同步電機的繞組的電流，使流過繞組的電流實 時、準確的跟蹤給定電流。具體地，電流環可采用PI電流控制方式，在PI電流控制中，不同的 比例系數和積分系數將會對控制效果產生巨大的影響，其中，比例控制能提高響應速度，但 不能消除穩態誤差，比例系數越大，動態響應速度越快，但太大則會導致控制不穩定;積分 控制能消除穩態誤差，但積分作用太強會使系統超調加大，甚至出現振蕩，因此需要綜合調 節PI控制參數即比例系數、積分系數。
[0028] 并且，在當前永磁同步電動機電流環PI控制中，難W找到一組統一的PI控制參數 滿足所有工況。因此，通常采用分段法或查表法獲得PI電流控制的PI控制參數，但是，由于 分段法或查表法不是從實際工況角度出發，因此在響應速遞、控制精度等方面仍然存在局 限。
[0029] 基于此，本發明實施例提出了一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法。
[0030] 下面參考附圖來描述本發明實施例提出的電動汽車W及電動汽車中永磁同步電 機的電流環控制方法和電流環控制裝置。
[0031] 圖1是根據本發明實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法的流程 圖。如圖1所示，本發明實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法包括W下步 驟：
[0032] Sl:獲取電動汽車的行車工況信息、永磁同步電機的d軸給定電流和q軸給定電流 W及d軸實際電流和q軸實際電流。
[0033] 根據本發明的一個實施例，可通過W下方式獲取d軸(直軸)實際電流和q軸(交軸） 實際電流。
[0034] 如圖5所示，在永磁同步電機的電流環控制中，首先將永磁同步電機的S相電流 ia、ib、i。通過Clarke變換從；相靜止坐標系變換到兩相靜止坐標系ia、ie(即alpha軸與be化 軸電流），再通過化rk變換從兩相靜止坐標系變換到兩相旋轉坐標系id、iq，由此，經過 Clarke與化rk變換即可得到d軸實際電流id和q軸實際電流iq。
[00對并且，在Clarke變換中，還判斷立相電流ia、ib、ic是否出現故障，例如采樣回路故 障、零漂故障等，當S相電流ia、ib、ic中的一相出現故障時可通過另外兩相電流計算出現故 障的一相電流。
[0036] 其中，根據本發明的一個實施例，電動汽車的行車工況信息包括制動踏板開度、動 力電池的外部電壓、車輛速度和車輛加速度。
[0037] S2:根據行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q 軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率。
[0038] 也就是說，行車工況信息用于計算PWM開關頻率W及PI控制參數即d軸比例系數、d 軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數。
[0039] 具體來說，由于行車工況與PI控制參數之間存在著復雜的非線性關系W及大量的 組合，而神經網絡方法具有非線性的基本特性，并具有并行結構和學習能力，而且神經網絡 可針對外部激勵給出相應的輸出，對于解決非線性問題具有天然的優勢。基于此，本發明實 施例的電流環控制方法通過神經網絡算法獲取每種行車工況對應一組PI控制參數和PWM開 關頻率，W保證全工況條件下的控制性能。
[0040] 更具體地，在本發明的一個實施例中，神經網絡算法可為RBF(Radial Basis 化nction，徑向基函數)神經網絡算法。其中，RB巧申經網絡作為一種性能優良的前饋型神經 網絡，可W任意精度逼近任意的非線性函數，且拓撲結構緊湊、具有全局逼近能力，同時解 決了 BP網絡的局部最優問題。
[0041] RB巧巾經網絡分為S層即輸入層、隱層與輸出層。RB巧巾經網絡可采用W下表達式：
[0042]
[0043] 其中，X為輸入矢量，即X= [Aps Batt Velocity Acceleration]^其中Aps表示制 動踏板開度、Batt表示動力電池外部總電壓、Velocity表示車輛速度、Acceleration表示車 輛加速度；y(x，w)為RB巧巾經網絡的輸出矢量，即一組控制參數[Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q 化equency]，其中Kp_d表示d軸比例系數、Ki_d表示d軸積分系數、Kp_q表示q軸比例系數、1(1_。表 示q軸積分系數積分系數、化equen巧表示PWM開關頻率;Wi為權重；1為隱層神經元數量，取1 = 3;ci為中屯、矢量；I Ix-Cil I為到中屯、的距離；4為徑向基函數，優選為高斯徑向基函數。
[0044] 在RB巧巾經網絡設計完成后對其進行訓練。首先，針對不同行車工況例如空載、滿 載、上坡、下坡、低速、高速、勻速、加速等進行實車標定，W得到不同行車工況下滿足控制性 能的控制參數[Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequency巧日對應的工況參數[Aps Batt Velocity Acceleration],然后，利用W標定得到的大量比p_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequency]數組作為基 礎數據對RB巧巾經網絡進行訓練，最后，將訓練完成的RB巧巾經網絡用于計算d軸比例系數、d 軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率。
[0045] 其中，可按照W下原則對PWM開關頻率進行調節，當車速越高或電動汽車處于急加 速狀態時，將PWM開關頻率調大，W達到滿意的控制性能，當車速較低或動力電池外部電壓 較低時，可在滿足控制性能的前提下降低PWM開關頻率，W降低開關損耗。
[0046] 由此，通過訓練完成的RB巧巾經網絡能夠獲得不同行車工況下與行車工況相匹配 的PI控制參數W及PWM開關頻率（匹配程度取決于前期的標定效果）。并且，由于RB巧巾經網 絡為事先訓練完成，因此計算PI控制參數W及PWM開關頻率的速度極快，能夠滿足實時性的 控制需求，防止因為計算速度慢影響電機控制器的任務調度。
[0047] 應當理解的是，利用RB巧巾經網絡計算永磁同步電動機電流環PI控制參數的方法 能夠滿足控制的實時性要求。電動汽車的驅動電機絕大多數通過單減與車輪直接相連，電 機的轉速在高速狀態下能夠達到l〇〇(K)rpm左右，因此電機控制器的最短任務調度周期可W 達到微秒級，運就對電機控制周期提出了較高的要求。運樣，本發明實施例的方法采用事先 訓練完成RB巧巾經網絡，能夠滿足實時性的控制需求。
[0048] 根據本發明的一個實施例，根據采集到的行車工況信息和預設的神經網絡算法計 算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率即步驟S2進一步 包括:根據采集到的行車工況信息和預設的神經網絡算法計算初始d軸比例系數、初始d軸 積分系數、初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率;對初始d軸比例系數、 初始d軸積分系數、初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率進行梯度限制， W在梯度限制后獲得d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和HVM開關頻 率。
[0049] 也就是說，在電動汽車運行過程中，實時采集行車工況信息例如制動踏板開度、動 力電池外部電壓、車輛速度和車輛加速度W得到行車工況數據[Aps Batt Velocity Acceleration]，并根據訓練完成的神經網絡算法和計算得到初始控制參數比p_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequen巧]，然后，在計算得到初始控制參數Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequency]后，對初 始控制參數進行梯度限制，W得到最終的PI控制參數和PWM開關頻率。由此，通過梯度限制 可防止行車工況切換頻繁導致的參數突變。
[0050] S3:根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系數、d軸積分系數和預設的d軸電流 PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際電流、q軸比例系數、q軸積分系數和 預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關頻率對永磁同 步電機進行矢量控制。
[0051] 其中，需要說明的是，永磁同步電機可在逆變器的控制下運轉，此時Pmi開關頻率 是指逆變器中開關管的開關頻率。具體而言，逆變器可由矢量控制器驅動，矢量控制器可根 據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關頻率生成PWM控制信號，逆變器中的開關管在PWM控制信號的 控制下開通或關斷，W控制永磁同步電機的轉速。
[0052] 也就是說，本發明實施例的電流環控制方法通過RB巧巾經網絡算法來計算不同工 況下的電流環的PI控制參數，即d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數，然 后利用計算得到的PI控制參數實現電流環調節。具體地，將制動踏板開度、動力電池的外部 電壓、車輛速度和車輛加速度作為行車工況信息進行量化，并輸入訓練完成的RB巧巾經網絡 W得到電流環的PI控制參數和與之相適應的PWM開關頻率，由此，獲得不同工況下與電動汽 車相匹配的電流環PI控制參數W及PWM開關頻率，從而使該方法具有更好的快速響應能力 W及較小的超調，為提高控制精度奠定了堅實基礎。
[0053] 具體來說，本發明實施例的電流環控制方法主要包括神經網絡算法、d軸電流PI控 制算法與q軸電流PI控制算法，其中，神經網絡算法即RB巧巾經網絡算法是根據行車工況信 息(包括制動踏板開度、動力電池的外部電壓、車輛速度和車輛加速度等)判斷電動汽車的 行駛狀態(例如勻速行駛、加速行駛、減速行駛、大負載行駛等)與駕駛員意圖（例如巡航、加 速、急加速等），并根據W上信息綜合計算出當前行車工況下d軸電流PI控制算法中的d軸比 例系數Kp_^Pd軸積分系數Ki_d、q軸電流PI控制算法中的q軸比例系數1(。_。和9軸積分系數Ki_q W及PWM開關頻率。
[0054] 并且，巧由電流PI控制算法是根據d軸給定電流(可根據MTPA最大轉矩電流比控制 與弱磁控制確定）與d軸實際電流之差得到d軸偏差電流，之后再利用d軸偏差電流、前面計 算得到的d軸比例系數Kp_^Pd軸積分系數Ki_dW及PWM開關頻率計算d軸電壓Ud，W實現d軸 電流PI控制；同樣地，q軸電流PI控制算法是根據q軸給定電流與q軸實際電流得到q軸偏差 電流，之后再利用q軸偏差電流、前面計算得到的q軸比例系數Kp_q和q軸積分系數Ki_qW及 PWM開關頻率計算q軸電壓Uq, W實現q軸電流PI控制。
[0055] 進一步地，根據本發明的一個實施例，在計算出d軸電壓和q軸電壓之后，方法還包 括:對d軸電壓和q軸電壓進行解禪，W根據PWM開關頻率W及解禪后的d軸電壓和q軸電壓對 永磁同步電機進行矢量控制。
[0056] 也就是說，將d軸給定電流與d軸實際電流進行比較再通過d軸PI調節器得到d軸電 壓Ud,并將q軸給定電流與q軸實際電流進行比較再通過q軸PI調節器得到q軸電壓Uq,之后對 d軸電壓和q軸電壓進行解禪，即可得到解禪后的d軸電壓和q軸電壓。
[0057] 應當理解的是，PI控制是整個電流環控制的核屯、，通過d軸電流PI控制算法和q軸 電流PI控制算法可計算得到解禪前的d軸電壓Ud和q軸電壓Uq,而在永磁同步電機d-q軸電壓 方程中，d軸電壓中含有q軸電流分量，q軸電壓中也含有d軸電流分量，從而d軸電壓Ud和q軸 電壓Uq相互之間存在著禪合，導致d軸電流調節和q軸電流調節會相互影響，本發明實施例 的電流環控制方法通過解禪得到解禪后的d軸電壓和q軸電壓，可削弱d軸電流調節和q軸電 流調節相互之間的影響。
[0058] 另外，根據本發明的一個實施例，在電流環控制過程中還進行故障診斷，例如判斷 是否發生過流故障等。
[0059] 如上所述，在電動汽車上電后，本發明實施例的電流環控制方法包括圖2所示的W 下步驟：
[0060] SlOl:計算d軸偏差電流和q軸偏差電流。
[0061] 具體地，首先將永磁同步電機的S相電流ia、ib、i。通過Clarke變換從S相靜止坐 標系變換到兩相靜止坐標系ia、ie (即alpha軸與beta軸電流），再通過化rk變換從兩相靜止 坐標系變換到兩相旋轉坐標系id、iq，由此，經過Clarke與化rk變換即可得到d軸實際電流id 和q軸實際電流iq。
[0062] 將經過Clarke與化rk變換得到的d軸實際電流id與d軸給定電流進行比較即可d軸 偏差電流，同樣的，將經過Clarke與化rk變換得到的q軸實際電流iq與q軸給定電流進行比 較即可q軸偏差電流，其中，d軸給定電流和q軸給定電流可根據MTPA最大轉矩電流比控制與 弱磁控制輸出確定。
[0063] S102:通過RB巧巾經網絡算法計算PI控制參數和PWM開關頻率。
[0064] 具體地，將當前行車工況信息例如制動踏板開度、動力電池外部電壓、車輛速度和 車輛加速度作為輸入，并利用事先訓練好的RB巧巾經網絡計算得到初始控制參數即初始d軸 比例系數、初始d軸積分系數、初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率，然 后經過梯度限制后得到最終的控制參數即d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積 分系數和PWM開關頻率。
[00化]S103:電流環PI控制。
[0066] 具體地，根據d軸偏差電流W及通過RB巧巾經網絡計算得到的d軸比例系數和d軸積 分系數計算得到d軸電壓，并根據q軸偏差電流W及通過RB巧巾經網絡計算得到的q軸比例系 數和q軸積分系數計算得到q軸電壓。
[0067] S104:對d軸電壓和q軸電壓進行解禪。
[0068] 具體地，d軸電壓和q軸電壓經過解禪計算得到解禪后的d軸電壓和q軸電壓，該解 禪后的d軸電壓和q軸電壓可直接用于驅動永磁同步電機W進行矢量控制。
[0069] 綜上，根據本發明提出的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，通過行車 工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系 數和PWM開關頻率，然后根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系數、d軸積分系數和預設 的d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際電流、q軸比例系數、q軸 積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關頻 率對永磁同步電機進行矢量控制。由此，該方法通過設定與行車工況相匹配的比例系數、積 分系數和HVM開關頻率，達到更好的快速響應能力，減少超調，為提高控制精度奠定了堅實 基礎。
[0070] 本發明實施例還提出了一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置。
[0071] 圖3是根據本發明實施例的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置的方框示 意圖。如圖3所示，電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置包括:第一獲取模塊10、第二 獲取模塊20、第=獲取模塊30、控制模塊40。
[0072] 其中，第一獲取模塊10用于獲取電動汽車的行車工況信息；第二獲取模塊20用于 獲取永磁同步電機的d軸給定電流和q軸給定電流;第=獲取模塊30用于獲取永磁同步電機 的d軸實際電流和q軸實際電流。
[0073] 控制模塊40分別與第一獲取模塊10、第二獲取模塊20和第=獲取模塊30相連，控 制模塊40用于根據行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q 軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率，W及根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系 數、d軸積分系數和預設的d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際 電流、q軸比例系數、q軸積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據d軸電 壓、q軸電壓和PWM開關頻率對永磁同步電機進行矢量控制。
[0074] 其中，需要說明的是，永磁同步電機可在逆變器的控制下運轉，此時Pmi開關頻率 是指逆變器中開關管的開關頻率。具體而言，逆變器可由矢量控制器驅動，矢量控制器可根 據d軸電壓、q軸電壓和PWM開關頻率生成PWM控制信號，逆變器中的開關管在PWM控制信號的 控制下開通或關斷，W控制永磁同步電機的轉速。
[0075] 根據本發明的一個實施例，電動汽車的行車工況信息包括制動踏板開度、動力電 池的外部電壓、車輛速度和車輛加速度。其中，行車工況信息用于計算PWM開關頻率W及PI 控制參數即d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數。
[0076] 在本發明的一個實施例中，神經網絡算法可為RB巧申經網絡算法。
[0077] 具體來說，如圖3所示，本發明實施例的控制模塊40主要包括神經網絡計算單元 40l、d軸電流PI控制單元402與q軸電流PI控制單元403,其中，神經網絡計算單元401利用 RB巧巾經網絡算法并根據行車工況信息(包括制動踏板開度、動力電池的外部電壓、車輛速 度和車輛加速度等)判斷電動汽車的行駛狀態(例如勻速行駛、加速行駛、減速行駛、大負載 行駛等)與駕駛員意圖（例如巡航、加速、急加速等），W及根據W上信息綜合計算出當前行 車工況下d軸電流PI控制算法中的d軸比例系數Kp_^Pd軸積分系數Ki_d、q軸電流PI控制算法 中的q軸比例系數軸積分系數Ki_qW及PWM開關頻率。
[007引并且，d軸電流PI控制單元402根據d軸給定電流(可根據MTPA最大轉矩電流比控制 與弱磁控制確定）與d軸實際電流之差得到d軸偏差電流，之后再利用d軸偏差電流、前面計 算得到的d軸比例系數Kp_^Pd軸積分系數Ki_dW及PWM開關頻率計算d軸電壓Ud，W實現d軸 電流PI控制；同樣地，q軸電流PI控制單元403根據q軸給定電流與q軸實際電流得到q軸偏差 電流，之后再利用q軸偏差電流、前面計算得到的q軸比例系數Kp_q和q軸積分系數Ki_qW及 PWM開關頻率計算q軸電壓Uq, W實現q軸電流PI控制。
[0079] 根據本發明的一個實施例，第=獲取模塊30可通過W下方式獲取d軸(直軸)實際 電流和q軸(交軸)實際電流。
[0080] 如圖5所示，在永磁同步電機的電流環控制中，第=獲取模塊30首先將永磁同步電 機的S相電流ia、ib、ic通過Clarke變換單元301進行Clarke變換，W從S相靜止坐標系變換 到兩相靜止坐標系ia、ie (即alpha軸與beta軸電流），再通過化rk變換單元302進行化rk變 換，W從兩相靜止坐標系變換到兩相旋轉坐標系id、iq，由此，第S獲取模塊30經過Clarke與 化rk變換即可得到d軸實際電流id和q軸實際電流iq。
[0081 ]并且，在Clarke變換中，第S獲取模塊30還判斷S相電流ia、ib、ic是否出現故障， 例如采樣回路故障、零漂故障等，當；相電流ia、ib、ic中的一相出現故障時第；獲取模塊30 可通過另外兩相電流計算出現故障的一相電流。
[0082]具體來說，由于行車工況與PI控制參數之間存在著復雜的非線性關系W及大量的 組合，而神經網絡方法具有非線性的基本特性，并具有并行結構和學習能力，而且神經網絡 可針對外部激勵給出相應的輸出，對于解決非線性問題具有天然的優勢。基于此，本發明實 施例的電流環控制方法通過神經網絡算法獲取每種行車工況對應一組PI控制參數和PWM開 關頻率，W保證全工況條件下的控制性能。
[0083] 更具體地，在本發明的一個實施例中，神經網絡算法可為RB巧申經網絡算法。其中， RB巧巾經網絡作為一種性能優良的前饋型神經網絡，可W任意精度逼近任意的非線性函數， 且拓撲結構緊湊、具有全局逼近能力，同時解決了BP網絡的局部最優問題。
[0084] RB巧巾經網絡分為S層即輸入層、隱層與輸出層。RB巧巾經網絡可采用W下表達式：
[0085]
[00化]其中，X為輸入矢量，即X= [Aps Batt Velocity Acceleration],，其中Aps表不制 動踏板開度、Batt表示動力電池外部總電壓、Velocity表示車輛速度、Acceleration表示車 輛加速度；y(x，w)為RB巧巾經網絡的輸出矢量，即一組控制參數[Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q 化equency]，其中Kp_d表示d軸比例系數、Ki_d表示d軸積分系數、Kp_q表示q軸比例系數、Ki_q表 示q軸積分系數積分系數、化equen巧表示PWM開關頻率;Wi為權重；1為隱層神經元數量，取1 = 3;ci為中屯、矢量；Mx-CiM為到中屯、的距離；d)為徑向基函數，優選為高斯徑向基函數。
[0087] 在RB巧巾經網絡設計完成后對其進行訓練。首先，針對不同行車工況例如空載、滿 載、上坡、下坡、低速、高速、勻速、加速等進行實車標定，W得到不同行車工況下滿足控制性 能的控制參數[Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequency巧日對應的工況參數[Aps Batt Velocity Acceleration],然后，矛Li用W標定得到的大量[Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequency]數組作為基 礎數據對RB巧巾經網絡進行訓練，最后，如圖3所示，控制模塊40將訓練完成的RB巧巾經網絡 用于計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率。
[0088] 其中，控制模塊40可按照W下原則對PWM開關頻率進行調節，當車速越高或電動汽 車處于急加速狀態時，將PWM開關頻率調大，W達到滿意的控制性能，當車速較低或動力電 池外部電壓較低時，可在滿足控制性能的前提下降低PWM開關頻率，W降低開關損耗。
[0089] 由此，控制模塊40通過訓練完成的RB巧巾經網絡能夠獲得不同行車工況下與行車 工況相匹配的PI控制參數W及PWM開關頻率(匹配程度取決于前期的標定效果）。并且，由于 RB巧巾經網絡為事先訓練完成，因此計算PI控制參數W及PWM開關頻率的速度極快，能夠滿 足實時性的控制需求，防止因為計算速度慢影響電機控制器的任務調度。
[0090] 應當理解的是，利用RB巧巾經網絡計算永磁同步電動機電流環PI控制參數能夠滿 足控制的實時性要求。電動汽車的驅動電機絕大多數通過單減與車輪直接相連，電機的轉 速在高速狀態下能夠達到l〇〇(K)rpm左右，因此電機控制器的最短任務調度周期可W達到微 秒級，運就對電機控制周期提出了較高的要求。運樣，本發明實施例的裝置采用事先訓練完 成RB巧巾經網絡，能夠滿足實時性的控制需求。
[0091 ]根據本發明的一個實施例，如圖4所示，控制模塊40進一步構造為:根據采集到的 行車工況信息和預設的神經網絡算法計算初始d軸比例系數、初始d軸積分系數、初始q軸比 例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率，并對初始d軸比例系數、初始d軸積分系數、 初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率進行梯度限制，W在梯度限制后獲 得d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率。
[0092] 也就是說，如圖4所示，神經網絡計算單元401可包括神經網絡計算子單元4011和 梯度限制子單元4012。在電動汽車運行過程中，第一獲取模塊10實時采集行車工況信息例 如制動踏板開度、動力電池外部電壓、車輛速度和車輛加速度W得到行車工況數據[Aps Batt Velocity Acceleration]，神經網絡計算子單元4011根據訓練完成的神經網絡算法 和計算得到初始控制參數比p_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequen巧]，然后，在計算得到初始控制參數 [Kp_d Ki_d Kp_q Ki_q Frequency]后，梯度限制子單元4012對初始控制參數進行梯度限制，W 得到最終的PI控制參數和PWM開關頻率。由此，通過梯度限制可防止行車工況切換頻繁導致 的參數突變。
[0093] 如上所述，本發明實施例的控制模塊40通過RB巧申經網絡算法來計算不同工況下 的電流環的PI控制參數，即d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數，然后利 用計算得到的PI控制參數實現電流環調節。具體地，將制動踏板開度、動力電池的外部電 壓、車輛速度和車輛加速度作為行車工況信息進行量化，并輸入訓練完成的RB巧巾經網絡W 得到電流環的PI控制參數和與之相適應的PWM開關頻率，由此，控制模塊40獲得不同工況下 與電動汽車相匹配的電流環PI控制參數W及PWM開關頻率，從而使該方法具有更好的快速 響應能力W及較小的超調，為提高控制精度奠定了堅實基礎。
[0094] 進一步地，根據本發明的一個實施例，如圖5所示，控制模塊40在計算出d軸電壓和 q軸電壓之后，還對d軸電壓和q軸電壓進行解禪，W根據PWM開關頻率W及解禪后的d軸電壓 和q軸電壓對永磁同步電機進行矢量控制。
[00M]也就是說，如圖5所示，控制模塊40還包括解禪單元404，控制模塊40將d軸給定電 流與d軸實際電流進行比較再通過d軸PI調節器得到d軸電壓Ud,并將q軸給定電流與q軸實 際電流進行比較再通過q軸PI調節器得到q軸電壓Uq,通過解禪單元404對d軸電壓和q軸電 壓進行解禪，即可得到解禪后的d軸電壓和q軸電壓。
[0096] 應當理解的是，PI控制是整個電流環控制裝置的核屯、，控制模塊40通過d軸電流PI 控制算法和q軸電流PI控制算法可計算得到解禪前的d軸電壓Ud和q軸電壓Uq,而在永磁同步 電機d-q軸電壓方程中，d軸電壓中含有q軸電流分量，q軸電壓中也含有d軸電流分量，從而d 軸電壓Ud和q軸電壓Uq相互之間存在著禪合，導致d軸電流調節和q軸電流調節會相互影響， 控制模塊40通過解禪單元404得到解禪后的d軸電壓和q軸電壓，可削弱d軸電流調節和q軸 電流調節相互之間的影響。
[0097] 另外，根據本發明的一個實施例，如圖5所示，在電流環控制過程中控制模塊40還 通過故障診斷單元405進行故障診斷，例如判斷是否發生過流故障等。
[0098] 綜上，根據本發明提出的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，控制模塊 通過行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q 軸積分系數和PWM開關頻率，然后根據d軸給定電流、d軸實際電流、d軸比例系數、d軸積分系 數和預設的d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據q軸給定電流、q軸實際電流、q軸比例 系數、q軸積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，W根據d軸電壓、q軸電壓和 PWM開關頻率對永磁同步電機進行矢量控制。由此，該裝置通過設定與行車工況相匹配的比 例系數、積分系數和PWM開關頻率，達到更好的快速響應能力，減少超調，為提高控制精度奠 定了堅實基礎。
[0099] 最后，本發明實施例又提出了一種電動汽車，包括上述實施例的電動汽車中永磁 同步電機的電流環控制裝置。
[0100] 根據本發明實施例提出的電動汽車，通過永磁同步電機的電流環控制裝置設定與 行車工況相匹配的比例系數、積分系數和PWM開關頻率，從而獲得更好的快速響應能力，減 少超調，為提高控制精度奠定了堅實基礎。
[0101] 在本發明的描述中，需要理解的是，術語"中屯、"、"縱向"、"橫向"、"長度"、"寬度"、 "厚度"、"上"、"下"、"前"、"后左"、"右"、"豎直"、"水平"、"頂"、"底""內"、"外"、"順時 針"、"逆時針"、"軸向"、"徑向"、"周向"等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或 位置關系，僅是為了便于描述本發明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必 須具有特定的方位、W特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發明的限制。
[0102] 此外，術語"第一"、"第二"僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性 或者隱含指明所指示的技術特征的數量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可W明示或者 隱含地包括至少一個該特征。在本發明的描述中，"多個"的含義是至少兩個，例如兩個，= 個等，除非另有明確具體的限定。
[0103] 在本發明中，除非另有明確的規定和限定，術語"安裝"、"相連"、"連接"、"固定"等 術語應做廣義理解，例如，可W是固定連接，也可W是可拆卸連接，或成一體;可W是機械連 接，也可W是電連接;可W是直接相連，也可W通過中間媒介間接相連，可W是兩個元件內 部的連通或兩個元件的相互作用關系，除非另有明確的限定。對于本領域的普通技術人員 而言，可W根據具體情況理解上述術語在本發明中的具體含義。
[0104] 在本發明中，除非另有明確的規定和限定，第一特征在第二特征"上"或"下"可W 是第一和第二特征直接接觸，或第一和第二特征通過中間媒介間接接觸。而且，第一特征在 第二特征"之上"、"上方"和"上面"可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或僅僅表示 第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征"之下"、"下方"和"下面"可W是第 一特征在第二特征正下方或斜下方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0105] 在本說明書的描述中，參考術語"一個實施例"、"一些實施例"、"示例"、"具體示 例"、或"一些示例"等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特 點包含于本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不 必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可W在任 一個或多個實施例或示例中W合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技 術人員可W將本說明書中描述的不同實施例或示例W及不同實施例或示例的特征進行結 合和組合。
[0106] 盡管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可W理解的是，上述實施例是示例 性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的普通技術人員在本發明的范圍內可W對上述 實施例進行變化、修改、替換和變型。
【主權項】
1. 一種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取所述電動汽車的行車工況信息、所述永磁同步電機的d軸給定電流和q軸給定電流 以及d軸實際電流和q軸實際電流； 根據所述行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積分系數、q軸比 例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率； 根據所述d軸給定電流、所述d軸實際電流、所述d軸比例系數、所述d軸積分系數和預設 的d軸電流PI控制算法計算d軸電壓，并根據所述q軸給定電流、所述q軸實際電流、所述q軸 比例系數、所述q軸積分系數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，以根據所述d軸電 壓、所述q軸電壓和所述PWM開關頻率對所述永磁同步電機進行矢量控制。2. 根據權利要求1所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，其特征在于，所 述電動汽車的行車工況信息包括制動踏板開度、動力電池的外部電壓、車輛速度和車輛加 速度。3. 根據權利要求1或2所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，其特征在 于，所述根據采集到的所述行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比例系數、d軸積 分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PWM開關頻率進一步包括： 根據采集到的所述行車工況信息和預設的神經網絡算法計算初始d軸比例系數、初始d 軸積分系數、初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率； 對所述初始d軸比例系數、所述初始d軸積分系數、所述初始q軸比例系數、所述初始q軸 積分系數和所述初始PWM開關頻率進行梯度限制，以在梯度限制后獲得所述d軸比例系數、 所述d軸積分系數、所述q軸比例系數、所述q軸積分系數和所述PffM開關頻率。4. 根據權利要求1所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，其特征在于，在 計算出所述d軸電壓和所述q軸電壓之后，所述方法還包括:對所述d軸電壓和所述q軸電壓 進行解耦，以根據所述PWM開關頻率以及解耦后的d軸電壓和q軸電壓對所述永磁同步電機 進行矢量控制。5. 根據權利要求1所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制方法，其特征在于，所 述神經網絡算法為RBF神經網絡算法。6. -種電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，其特征在于，包括： 第一獲取模塊，用于獲取所述電動汽車的行車工況信息； 第二獲取模塊，用于獲取所述永磁同步電機的d軸給定電流和q軸給定電流； 第三獲取模塊，用于獲取所述永磁同步電機的d軸實際電流和q軸實際電流； 控制模塊，所述控制模塊分別與所述第一獲取模塊、所述第二獲取模塊和所述第三獲 取模塊相連，所述控制模塊用于根據所述行車工況信息和預設的神經網絡算法計算d軸比 例系數、d軸積分系數、q軸比例系數、q軸積分系數和PffM開關頻率，以及根據所述d軸給定電 流、所述d軸實際電流、所述d軸比例系數、所述d軸積分系數和預設的d軸電流PI控制算法計 算d軸電壓，并根據所述q軸給定電流、所述q軸實際電流、所述q軸比例系數、所述q軸積分系 數和預設的q軸電流PI控制算法計算q軸電壓，以根據所述d軸電壓、所述q軸電壓和所述PWM 開關頻率對所述永磁同步電機進行矢量控制。7. 根據權利要求6所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，其特征在于，所 述電動汽車的行車工況信息包括制動踏板開度、動力電池的外部電壓、車輛速度和車輛加 速度。8. 根據權利要求6或7所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，其特征在 于，所述控制模塊進一步構造為： 根據采集到的所述行車工況信息和預設的神經網絡算法計算初始d軸比例系數、初始d 軸積分系數、初始q軸比例系數、初始q軸積分系數和初始PWM開關頻率，并對所述初始d軸比 例系數、所述初始d軸積分系數、所述初始q軸比例系數、所述初始q軸積分系數和所述初始 PWM開關頻率進行梯度限制，以在梯度限制后獲得所述d軸比例系數、所述d軸積分系數、所 述q軸比例系數、所述q軸積分系數和所述PWM開關頻率。9. 根據權利要求6所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，其特征在于，所 述控制模塊在計算出所述d軸電壓和所述q軸電壓之后，還對所述d軸電壓和所述q軸電壓進 行解耦，以根據所述PWM開關頻率以及解耦后的d軸電壓和q軸電壓對所述永磁同步電機進 行矢量控制。10. 根據權利要求6所述的電動汽車中永磁同步電機的電流環控制裝置，其特征在于， 所述神經網絡算法為RBF神經網絡算法。11. 一種電動汽車，其特征在于，包括根據權利要求6-10中任一項所述的電動汽車中永 磁同步電機的電流環控制裝置。
【文檔編號】H02P21/22GK105904996SQ201610257264
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年4月22日
【發明人】李瑋, 代康偉, 梁海強, 劉超, 戰平
【申請人】北京新能源汽車股份有限公司