利用磁场定向控制算法平滑电动汽车动力系统性能
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高性能电机需要一种控制机制,以确保更高的平稳性、可靠性和效率。这种应用最恰当的例子之一是电动汽车 (EV) 动力系统中使用的电机,该电机可以通过基于磁场定向控制 (FOC) 的系统进行控制。
为了使电动汽车动力系统平稳运行,控制方案应使电机能够在很宽的速度范围内运行,并在最低速度下产生最大扭矩。从技术上讲,电机控制必须基于扭矩和磁通量,因此我们能够通过控制电流来精确控制扭矩。
旋转电机转子的基本原理是在定子中产生磁场。这是通过用交流电激励定子线圈来实现的。电机平稳运行的秘诀在于了解转子的位置,即转子磁通轴与定子磁轴之间的角度。一旦知道这个值,定子电流就会与转子的扭矩轴对齐。为了实现峰值效率,定子磁通量必须垂直于转子磁通量。
基于 FOC 的电机控制
让我们了解每个软件和硬件组件:
1. 三相逆变器:三相 AC/DC 逆变器为 PMSM/BLDC 电机提供三相电压以进行驱动。它从空间矢量调制 (SVM) 模块获取脉冲宽度调制 (PWM) 信号。
2. QEP 接口:它与编码器接口以获取转子的机械位置并将其传递给其他块。
3. 速度/位置估计块:顾名思义,获取转子位置和速度的计算在此块中执行。
4. PID 控制:比例积分微分 (PID) 是一种控制回路,它依赖于电机以扭矩形式提供的反馈。通过计算所需扭矩与从 Park 变换块接收到的扭矩之间的差异,它进行校正。
5. Clarke 变换:Clarke 变换块使用 Clarke 变换公式将定子电流 (ia, ib) 转换为磁通和转矩 (dq) 坐标系。三相系统的静止参考系转换为静止参考系中的二象限系统。
6. Park 变换和逆 Park 变换:该模块将静止参考系转换为具有正交轴的两相系统的旋转参考系。正交分量为 dq,分别为电机直轴和交轴。当定子输出电压必须转换回静止参考系(定子参考)时,逆 Park 变换模块就会出现。
7. 空间矢量调制:这是一种确定要施加到电机的 PWM 信号的技术。SVM 将定子电压矢量作为输入并产生三相输出电压作为输出。
接下来,我们将探讨如何使用这些组件来使用 FOC 算法驱动电机。
FOC 工作流程视图
对于要控制的三相电动机,我们必须通过读取相电流 Ia、Ib、Ic 为电动机提供适当的电压。如果不控制它们,就不可能创建与转子磁通矢量成 90 度角的定子磁通矢量。
FOC 是一种数学密集型算法,可帮助您轻松实现这一目标,尽管开发 FOC 相当复杂。FOC 算法能够通过将三相正弦电流参考系分解为磁通和转矩 (dq) 参考系来简化三相正弦电流参考系的控制。这两个组件可以单独控制。
霍尔编码器由它确定转子的位置并将其传递到速度/位置块。该值也被馈送到 Park 和 Park 逆变换块。同时,来自电机的相电流 (ia, ib) 被馈送到 Clarke 变换块。来自电机的相电流通过 Clarke 变换转换为两个正交电流 (iα, iβ)。新转换的相电流现在分别表示为产生扭矩和产生磁通的电流。虽然我们已成功将相电流分解为磁通和扭矩分量,但它们仍然是正弦波,这使得控制变得困难,因为它们会不断变化。
FOC 算法的下一个任务是消除正弦波,这需要一个重要的输入——转子位置。我们在图中看到,这个值也被输入到 Park 变换块中。在这个块中,诀窍是从静止参考系(从定子的角度来看)移动到旋转参考系(从转子的角度来看)。简单地说,Park 变换块将两个交流电流(iα、iβ)转换为直流电流。这使得 PID 块可以很容易地按照自己想要的方式进行控制。
现在让我们将 PID 块引入到图中。FOC 块对 PID 块的输入是 Iq 和 Id、扭矩和磁通分量。在电动汽车的背景下,当驾驶员操作油门时,PID 块将接收速度参考。PID 块现在比较这两个值并计算误差。这个误差是 PID 块必须旋转电机的值。PID 块给出的输出是 Vq 和 Vd。该输出到达逆克拉克和帕克变换,其中发生与克拉克和帕克变换完全相反的情况。逆帕克变换块将旋转参考系转换为静止参考系,以便电机的相位可以换向。
在基于 FOC 算法的电机控制的最后一步中,空间矢量调制 (SVM) 的作用非常重要。SVM 的作用是生成馈入逆变器的 PWM 信号,而逆变器又生成驱动电机的三相电压。在某种程度上,SVM 也起到了逆 Clarke 变换的作用。
三相逆变器有六个晶体管,它们将输出电压传送给电机。这些输出基本上有两种状态,要么顶部晶体管关闭,底部晶体管打开,要么反之亦然。有了两个状态和三个输出,就可以计算出总共八个状态 (2 3 )。当您在六边形星形图上绘制这八个状态(也称为基向量)时,您会发现每个相邻向量的相位差为 60 度。SVM 会找到产生输出电压 (V out )的平均向量。
事实上的电动汽车电机控制
FOC 作为一种电机控制方案对于电动汽车设计来说是必不可少的。由于电动汽车需要无噪音和平稳的电机运行,因此 FOC 脱颖而出,成为理想的选择。许多 OEM 和控制系统开发人员经常调整标准 FOC 算法以适应其电动汽车项目的独特要求,但核心概念保持不变。
汽车级 MCU 的进步,例如 Microchip 的 PIC18Fxx39 系列微控制器或TI 的C2000实时微控制器,能够加快电动汽车电机控制系统 FOC 算法的开发。