学长福利——电动汽车电机驱动控制技术的研究现状与其发展趋势

编号：35

《电动汽车》课程论文

电动车电机驱动控制技术的研究现状及

其发展趋势

Study Status and DeveIopment Trend of

EIectric VehicIe

ControI TechnoIogy of Motor Driving

班级：车辆1103

姓名（及手机）：李朗

学号：1101504321

任课教师：郑建祥

2013年5月14号

电动车电机驱动控制技术的研究现状及其发

展趋势

摘要：当今世界上节能和环保日益受到重视，因此电动车技术的发展步伐正在加快。本文综合评述了电动车的关键技术—电机驱动技术，并对未来的发展趋势作了展望。

关键词：电动汽车；电机；驱动系统

Study Status and DeveIopment Trend of

EIectric VehicIe

ControI TechnoIogy of Motor Driving Abstract：The development of the technology for electric vehicle is speeding up，as more attentions have been paid to the world energy saving and environment protection.This article described the key technology to electric vehicle———the motor driving control system，and made a prospect for the future technology.

Key words：electric vehicle；motor；driving

1.课题背景及选题意义

由于能源和环境的压力，节能减排、以减少二氧化碳为目标的“低碳”经济的概念越来越得到全社会的认可。与内燃机汽车相比，电动汽车具有无污染、低噪声、高效率、结构简单、维修方便等优点，以其为代表的新能源汽车受到国内外的极大关注。根据 TRU Group 的预测，2015、2019 年全球电动汽车产量约为 200 万辆、425 万辆。而根据美国阿贡实验室的评估报告，电动汽车控制器约占整车生产成本的 9.5%结合以上数据分析，2015 年后全球电动汽车驱动电动机控制器所占市场份额大约为210亿元。目前，国外大部分汽车企业在电动汽车领域有充足的积累，控制策略成熟度高，整车节能效果良好，控制器产品通过市场检验证实了其可靠性，尤其美国、日本及欧洲国家所拥有的电动汽车研发技术处于世界领先水平。目前国内的车用驱动电机系统已达到了小批量生产的水平，包括上述的各种类型电机以及风冷、水冷等冷却形式，涵盖5kw～180kw功率范围。部分系统指标（如比功率和系统效率）达到了国际先进水平。系统中应用了矢量控制、直接转矩控制等控制方法,采用了Igbo等全控型电力电子器件,dsp等先进的数字处理器,can总线通讯模式等控制技术,对参数辨识,效率优化,死区补偿等专门的问题开展了有针对性的研究,取得了卓有成效的成果,有一大批车辆已在城市道路上进行示范运行。目前车用驱动电机系统尚需提高的地方:

①全运行范围内的转矩、转速控制精度,效率最优化；

②系统可靠性及耐久性尚未得到充分验证,和汽车行业的严格要求还有一定差距；

③动力总成装置的集成度不高,机电一体化不够；

④关键材料（如高性能硅钢片，绝缘材料）和关键元器件（如Igbo模块，cpu 芯片)仍依靠进口，限制了选择余地和成本降低；

⑤尚未形成完整的、满足汽车工业标准的供应商体系。虽然具备了小批量供货的能力,但产品尚未通过ts16949质量体系标准认证。

今后仍需要重点研究的内容:

①系统的集成化；

②高性能电机控制策略，电机效率优化；

③系统热管理；

④系统失效模式分析，系统可靠性、耐久性预测与快速评估方法；

⑤系统电磁兼容，环境适应性研究及试验验证，电机系统成本控制等

鉴于此，国家在《电动汽车科技发展“十二五”专项规划》中明确指出开发系列纯电驱动汽车及其能源供给系统。电动机驱动控制器作为电动汽车的关键部件，其性能优劣直接影响整车的动力性与经济性。电动汽车电驱动系统应具有尽可能高的转矩密度、良好的转矩控制能力、高可靠性及在宽车速范围内的高效率。电动汽车电驱动功能的实现涉及电机、电力电子、微处理器、蓄电池、控制理论等多学科技术领域，是赶超世界汽车先进水平的核心技术。因此，对电动汽车电驱动系统的研究开发具有重要的社会意义和工程实际意义。

2.电动汽车用电机概述

相比传统汽车，电动汽车的动力通过柔性的电缆传输且驱动电机和变速器的布置多种多样，省去了联轴器和传动轴等装置因此结构较为简单。在结构上，电动汽车可分为动力能源系统、电机驱动系统和辅助控制系统，结构如图1.1所示。电机

驱动系统一般由驱动电机、控制系统（包括控制器和传感器）、减速及传动装置、车轮等组成，它是电动汽车关键部分之一。电机驱动系统通过接收控制系统发来的命令，把动力电池的能量转变为电机的机械能，经由传动系统将动力传递到车轮上，保证车辆正常行驶。电动汽车研究的最终目的以为了替代当前的燃油车，在性能上要保证车辆能够频繁的起停、加减速、乘坐的舒适性和恶劣环境的通过性等，因此对于电动汽车的驱动系统要有较高的要求：

①电动汽车用电动机应具有简单耐用、过载能力强、加速性好、转矩的动态响应快的特点。

②电动机要能实现对转矩和功率的快速平滑的响应且能满足恒转矩区和恒功率区的调速。能在起步、爬坡等低速范围运行时输出较大的恒定转矩；在额定转速以上运行时，恒功率输出，以满足超车加速等高速行驶要求，提高了调速范围。其良好的自动调速功能减轻了司机的操纵强度，达到了与内燃机车相同的加速踏板响应效果。

③电动汽车用电动机应具有再生制动功能。可以在汽车减速或下坡时，回收制动能量储存在动力电池中，提高了整车的能量利用率，也增加了车辆的续驶里程。

④为满足减少系统损耗和延长续驶里程的要求，电动汽车用电动机驱动系统效率尽量达到最优。而且电机应有较高的瞬时功率和功率密度，以满足高速行驶的需要。

⑤要求车用电机可靠性好，以适应在恶劣环境下的长期工作；便于使用与维修；尺寸和重量小，便于整车布置；价格便宜，利于批量应用。

图 1.1 电动汽车系统简图

Fig1.1 Diagram of electric vehicle system

目前，根据电动车辆所装备的电机类型，驱动系统一般可分为直流电机驱动系统和交流电机驱动系统。表 1.1 为相应的电动汽车用电机的性能比较。直流电动机的低速恒转矩和高速恒功率的特性非常适合汽车对转矩的要求并且结构简单，控

制技术成熟，它是最早用于电动车的，像日本东京大学研制的 UOT 电动汽车就采用了直流串励电动机。但由于效率低下、体积和质量较大、可靠性较差、其电刷和换向器要经常维护，不适用高速运转且换向装置工作时易产生火花而对其他电子器件造成影响等缺点，基本上已被永磁同步、无刷直流和感应电机等交流电机等取代。

表 1.1 各种电动车用电机的性能

相比来说，交流感应电机(也称交流异步电机) 效率高、调速范围宽、可靠性好、便于维护、体积和质量小、价格便宜，是目前在电动汽车上得到广泛应用的电机。美国的电动汽车普遍采用感应电动机驱动，如 Chrysler 公司生产的 EpicVan，Ford 公司生产的 Ranger EV，通用汽车公司生产的 IMPACT 和 EV1 电动汽车。还有德国大众的 Golf IV 电动汽车等。我国的胜利 SL6700DD 电动客车，郑州华联ZK6820HG 电动轻型客车等也采用感应电动机。

永磁交流电机亦称永磁无刷电机(PMBLM)，它包括永磁同步电机(PMSM)和无刷直流电机(BLDCM)。前者凭借功率密度大、效率高、体积小、调速范围宽等优点，在电机驱动系统中的发展前景最为广阔，现已应用在多种电动汽车上。而后者虽具有相同的优点，但是转矩脉动大，控制较前者复杂。日本尼桑公司的ALTRA6，丰田公司的 RAV4 和 PRIUS 采用永磁同步电机驱动。英国、法国的电动汽车则主要采用永磁无刷直流电机。

交流永磁电机采用永磁体励磁，具有效率高，功率密度大等优点，但是高温工作时存在退磁现象会降低其性能，而且与感应电机相比成本较高，可靠性和使用寿命差。

开关磁阻电机虽然结构简单可靠、运行效率高、成本低、易于控制；但工作噪声大、转矩脉动严重，在电动汽车的驱动系统中应用较少，如国内东风汽车开发的EQ6110HEV。

3.电机驱动系统的关键技术

3.1 电机控制技术的发展

本论文针对现在应用较多的感应电机进行研究。早期的控制方法有 V/F 和转差率调速法，但是其调速范围小，转矩特性不好，不适合电动汽车的频繁起停和加减速的要求。通过分析交流感应电机的模型可知它是一个高阶多变量、强耦合的非线性系统，而早期的控制算法根据电机的稳态等效电路和计算公式实现其控制，系统的动态控制效果不理想。现在对交流感应电机各种控制方法的研究主要集中在基于磁场定向的矢量控制、直接转矩控制等，其相同之处在于实现对控制量的解耦，以确保交流电机的控制性能接近或达到直流电机的控制效果。

20 世纪 80 年代中期，德国的 M.Depenbrock 教授和日本的 I.Takahashi 教授分别提出了六边形直接转矩控制方案和圆形直接转矩控制方案。其后，该理论又被应用到弱磁调速范围。直接转矩控制（Direct Torque Control，DTC）方法是用空间矢量的分析方法分析电动机的数学模型，采用定子磁场定向，电流不需解耦,对定子磁链和电磁转矩进行直接控制，转矩的响应快速。这种方法不需要复杂的坐标变换，而是直接在电机定子坐标上计算磁链的模和转矩的大小，并通过磁链和转矩的直接跟踪实现 PWM 脉宽调制和系统的高动态性能。它直接抓住电机输出特性，省去了复杂的矢量变换并对电动机的模型进行简化。其结构简单，控制思路新颖、简洁明了，克服了矢量控制运算复杂的缺点，转矩响应迅速，动静态特性优良，但是缺点也十分明显：电压、电流波形畸变比较严重，转矩脉动较大。

1971 年德国 F.Blaschke 提出了磁场定向的矢量控制（field-oriented vectorcontrol，FOC）矢量控制的主要原理是模拟直流电机的控制，基于磁场定向原理，通过解耦分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制，从而达到控制目的，其控制精度高、动态响应快。现在矢量控制的发展已比较成熟，交流驱动驱动系统大都采用此技术。然而，实际运用中转子磁链观测的准确性及控制的复杂性问题使得实际的控制效果不如理论分析的好。这是矢量控制技术在实践上的不足之处，但是随着各种高性能芯片成本的降低，矢量控制的应用也将越来越广泛。

虽然几乎每一次电机的发展都有理论方面的突破，但对于较成熟的交流驱动系统来说，再次推出具有重大意义的理论不太容易。因此在比较长的时期内仅是对现有的各种控制理论加以结合，相互吸收、取长补短；要么在电机控制中引进其他学科的理论和方法，进行交叉贯通。近年来，随着电机及驱动系统的发展，控制方法的总体趋势是智能化和数字化。变结构控制、模糊控制、神经网络、自适应控制、专家系统、遗传算法等控制技术都已在电动汽车的电机驱动控制系统中广泛使用。其大大简化了控制系统结构、增强了抗干扰能力；响应迅速，整个系统的综合性能得到提高。

3.2 电机的磁链观测技术

从交流电机控制技术的发展来看，要想提高电机的性能就必须解决一些关键问题，如磁链的观测、参数的在线辨识、转速的估计等。磁链观测不准确会对系统控制性能特别是转矩脉动和效率产生较大影响。因此，准确的磁通观测在电机控制中有根本性的意义，它是基于矢量控制理论的电流矢量的解耦和控制策略制定的前提条件，而不断改进的的参数辨识方法和转速估计方法归根到底都是为了提高磁链观测的精确性，使电流矢量解耦较为完全。同时，磁链观测器想要减小对参数的依赖，进一步提高性能需要有更好的参数辨识方法。它们之间是相互影响、相互促进的，从而改善了控制策略的性能。

在感应电机矢量控制中，要实现变量解耦准确和转矩、转速的闭环控制，就必须准确测量磁链的相位和幅值。早期的方法是利用安装电机齿槽内的磁场传感器来

进行磁链测量，但因工艺较复杂随之被淘汰了。随着控制技术的发展，高性能控制芯片的出现，现在依靠电机的电压、电流和转速等来计算磁链的相位和幅值。目前常用的磁通观测模型有电压模型和电流模型等。前者根据定子电压和电流来计算磁链，因此叫 UI 模型。模型简单，易于实现，但是它是一个纯积分模型在低速时积分器响应特性不是完全线性且定子压降会变小，这会造成积分误差，影响观测的准确性。后者基于转子电压矢量依靠电压、电流和转速计算磁通，因此称为 IN 模型。模型较复杂，而且计算严重依赖电机转子时间常数，当参数发生变化时导致磁场定向不准，解耦不完全，高速运行时还易引起磁通震荡。现在人们针对这些缺点进行了不同程度的研究，取得了一定的成果。

3.3 无传感器控制技术

在异步电机矢量控制系统中，由于转速闭环控制可提高系统的动态性能，常用光电码盘或测速发电机等测量电机的转速。随着对矢量控制技术研究的深入，有的传感器价格昂贵，对安装精度要求也高，其信号也容易受到电磁干扰。带速度传感器的驱动系统中，其速度反馈变的不可靠。这不仅提高了驱动系统的成本，还限制了它在恶劣环境下的应用。所以，在电动汽车中对于无速度传感器的交流电机控制系统的研究成为热点。无速度传感器控制策略利用容易得到的定子电压、电流信号，通过对静止坐标系下的电机模型的分析，获得转速的控制算法并将转速其反馈回控制系统中，不仅实现了交流电机转速的高性能控制，也降低了系统硬件的复杂性和成本。R. Joetten 于 1983 年首先将该技术应用于电机控制中，使得驱动控制技术的发展进入了新的阶段。现在对于速度的估计方法一般有以下几种：

①基于数学模型的开环估计速踏板响应效果。

该方法利用电机的定、转子磁链和电压矢量方程，通过一定的变换来计算转速。这种方法简单直接、计算量较小，但是缺少反馈校正环节，当模型中电机参数发生变化时估计的准确性就会大大降低，严重影响系统的动静态性能。

②模型参考自适应法

该方法是从 20 世纪 50 年代发展起来的，它的基本思想是：在系统的参考输入作用下，模型的输出可视为系统受控对象所应具有的理想输出。受外界干扰和内部的随机变化的影响，受控对象的实际输出与理想输出之间会出现误差。自适应环节根据误差信号，按照设计的自适应律向自适应控制器发出调整信号。控制器根据其参考输入信号、受控对象实际输出的反馈信号和调整信号，对受控对象发出相应的控制信号，使误差减小以至消失，也就是使受控对象的输出接近于理想状态。

该方法的关键在于自适应规律的确定，通常有三种基本方法：以局部最优理论为基础的设计方法包括梯度法、最速下降法、共轭梯度法等；以李雅普诺夫函数为基础的方法，还有以超稳定与正性动态系统理论为基础的方法。第一种设计方法可以快速的靠近理想模型，但是可能会导致系统失稳，而后两种方法则能够保证系统稳定性，因而应用广泛。

③扩展卡尔曼滤波法

扩展卡尔曼滤波法（Extended Kalman Kilter,EKF）是线性系统状态估计的卡尔曼滤波法应用于非线性状态和参数估计的一种有效方法。它是基于最小方差估计的一种递推计算方法，可以对系统状态在线估计，能够有效地抑制随机干扰和测量噪声，实现对系统的实时控制。该算法可以在很宽的转速范围内工作，但是计算量非常大且容易受电机参数的影响，实现较困难，实际应用的很少。

④转子槽谐波法

该方法转速信息的获取是根据齿谐波信号，估计精度不会受电机参数的影响，