电传动装甲车辆轮毂电机矢量控制策略仿真

廖自力， 赵其进， 封 昊， 高 强

(1. 陆军装甲兵学院兵器与控制系， 北京 100072； 2. 陆军装甲兵学院学员七大队， 北京 100072)

随着全电化战斗模式的提出，基于电传动、电磁武器、电磁装甲于一身的装甲车辆成为陆战装备未来的发展方向，各国相继展开深入研究[1]。电传动装甲车辆采用电机驱动系统代替一系列传动装置，动力由电动机直接传递给车轮或履带，相较于传统的机械式传动车辆，其具有效率高、噪音小、控制性能好等优点，得到国家的大力扶持。

作为电传动车辆的驱动核心，驱动电机及其控制性能尤为关键。特别是对于战场环境下的装甲车辆，因经常工作在颠簸、泥泞、电磁干扰、炮火攻击等极端条件下，其电机性能应满足以下要求：1)良好的输出特性，以满足车辆加减速、转向、制动等工况需求；2)较快的转矩跟随，以满足车辆快速启动的需求；3)较高的功率密度，使恒功率区能达到更高的速度；4)较高的可靠性，以满足恶劣环境下的动力输出需求[2]。目前，民用电动汽车中电机控制系统已相当成熟，但对于大扭矩、高速度要求的装甲车辆，轮毂电机运用相对较少，且电机容量大，控制起来存在一定困难。

基于此，笔者以某电传动装甲车辆永磁同步轮毂驱动电机为研究对象，在满足其控制性能和控制量约束的基础上，展开基于转矩给定的磁场定向矢量控制策略研究。在恒转矩区，为充分利用定子电流，采用最大转矩电流比控制，使车辆在单位电流条件下获得最大转矩；当电机速度大于基速时，采用弱磁控制，以拓宽电机调速范围。在变频控制中，系统采用空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation，SVPWM)技术，以达到降低转矩脉动和提高电压利用率的目的。

1 永磁同步电机控制策略

1.1 电机数学模型

为便于理论分析，简化电机模型，进行以下假设[3]：1) 忽略电机铁芯饱和；2) 忽略磁滞及涡流损耗；3) 忽略永磁体和转子的阻尼作用；4) 定子绕组中感应电动势是对称的正弦波。

对于内置式永磁同步电机，在d-q旋转坐标系下，其定子电压方程为

(1)

转矩方程为

(2)

运动方程为

(3)

式中：ud、uq分别为定子d、q轴电压；id、iq分别为定子d、q轴电流；Rs为定子电阻；Ld、Lq分别为定子d、q轴电感；ωc为转子电角速度；ψf为永磁体磁链；ψd、ψq分别为定子d、q轴磁链；Te为电机电磁转矩；pn为极对数；J为电机转动惯量；TL为负载转矩；B为摩擦因数；ωm为转子机械角速度[4]。

电机选用某电传动装甲车辆永磁同步轮毂电机，其主要参数指标如表1所示。

表1 某电传动装甲车辆永磁同步轮毂电机主要参数指标

1.2 最大转矩电流比控制

电机在恒转矩区，即在基速以下时，为了在单位电流下得到最大转矩，以提高车辆启动和加速性能，采用最大转矩电流比控制方法。在该控制方式下，电机直轴电流id和交轴电流iq应满足如下关系：

(4)

结合式(2)，可以得到给定电磁转矩所对应的电流值。通过MATLAB求出定子电流is、id、iq随Te变化的曲线如图1所示。

图1 is、id、iq随Te变化曲线

将上述电流与转矩之间的对应关系制成表格。为了提高电机运行时转矩动态跟随精度，设置转矩PI调节器，给定转矩与实际转矩的差值经调节后可得到定子电流的控制量，而后通过查找电流表分别得到id、iq分量，以此作为电流PI调节器的给定值。

1.3 弱磁控制

电机在正常运行情况下，电压和电流会受到逆变器容量的限制，最大相电流矢量幅值Ilim和最大相电压矢量幅值Ulim存在如下约束条件：

(5)

式中：us为定子电压。

电机运行时，电机反电动势随着转速升高不断增大，当电机电压达到逆变器输出的极限电压时，逆变器电流调节器处于饱和状态，根据式(5)，若想继续提高转速，则需要增大直轴去磁电流id，从而达到弱磁扩速的目的。进行弱磁控制时，使电流矢量沿着电流极限圆移动[5-6]，弱磁电流计算公式为

(6)

根据式(5)、(6),得到弱磁调速过程中交、直轴电流变化关系,如图2所示。图中：T1、T2、T3、T4分别为不同的等转矩线对应的转矩，且T1>T2>T3>T4；ω1、ω2、ω3、ω4分别为不同电压极限椭圆对应的转速，且ω1>ω2>ω3>ω4。

图2 弱磁调速过程中交、直轴电流变化关系

从图2可以看出：A点对应的转矩T1为电机在转速ω4时可以输出的最大转矩(电压和电流均达到极限值，ω4即为电机最大恒转矩运行的转折速度)；当速度提高到ω3时，最大转矩电流比轨迹与电压极限椭圆相交于C点，对应的转矩为T4，若此时定子电流矢量偏离最大转矩电流比轨迹而移动到B点，则电机可输出的最大转矩为T2，从而提高了电动机超过转折速度运行时的输出功率，当电机转速进一步提高，将沿电流极限圆上的D、E点运动；当定子电流矢量从C点移至B点时，直轴去磁电流分量增大，削弱了永磁体产生的气隙磁场，从而达到弱磁扩速的目的。

1.4 空间矢量脉宽调制技术

相比于常用的正弦脉宽调制(Sinusoidal Pulse Width Modulation，SPWM)技术，SVPWM技术能使磁链更加逼近于圆形，转矩、转速输出波形更好，且电压利用率可提高15%左右。在调制过程中，用6个空间上互差60°的电压矢量加上2个零矢量作为基本矢量，通过控制逆变器的开关状态，使其形成不同的线性组合，以满足驱动电机所需要的电压矢量的要求[7-9]。SVPWM基本电压矢量如图3所示。

图3 SVPWM基本电压矢量

SVPWM技术算法实现步骤：1) 判断电压矢量所处扇区；2) 确定一个周期内相邻电压矢量作用时间；3) 确定开关顺序及逆变器动作的时刻。文献[7-9]详细介绍了其算法在MATLAB中的实现。

1.5 整体控制方案

综合上述各种控制方法,得到电机矢量整体控制框图如图4所示。

图4 电机矢量控制整体框图

为使轮毂电机能够较好地跟随需求转矩，采用电流、转矩双闭环控制模式。其中:外环为转矩控制环，通过比较实际转矩Te与给定转矩Te*，将差值送给转矩PI调节器进行调节，得出最大转矩电流比控制模式下需要的电流矢量，然后经过电流查表法得到d、q轴给定电流值id*和iq*；内环为电流环，根据最终给定电流id*、iq*和实际电流id、iq的差值，经电流PI调节器得到给定电压目标值ud*和uq*。最终经坐标变换和SVPWM产生6路PWM波[10]，控制逆变器IGBT管的导通和关断，输出驱动电机的电压矢量。

2 基于MATLAB的仿真模型

根据图4，在MATLAB/Simulink中搭建各控制模块模型。系统运用离散控制仿真模式，采用Ode4算法，选取仿真步长为0.05 ms，整体仿真模型如图5所示。系统仿真子模块主要包括最大转矩电流比控制模块、矢量变化模块、PI调节模块、弱磁调速控制模块、空间矢量脉宽调制模块等。仿真中永磁同步轮毂电机采用Simulink模型库中自带的电机模型，输入表1中电机参数。转矩输入采用滑动增益模块，模仿车辆油门开度，提供动态转矩输入。

图5 基于MATLAB/Simulink的电机仿真控制模型

3 仿真试验

3.1 稳态特性试验

为验证基于转矩给定的永磁同步轮毂电机矢量控制方案的有效性，首先进行电机稳态特性试验，设定负载输入TL=300 N·m。持续输入最高转矩指令Te=1 100 N·m，观察电机的外特性曲线以及转矩、转速、电压、电流等物理量随时间变化情况，验证在最大转矩电流比及弱磁扩速2种控制模式之间的动态切换。仿真结果如图6所示。

由图6(a)可以看出：在持续最大转矩给定下，电机首先在恒转矩区域运行，转矩在1 100 N·m上下浮动；随着转速提高，电压达到逆变器容量极限，即当转速大约为1 200 r/min时，工作状态切换到弱磁调速区域，直轴去磁电流开始增加，此时电机转矩开始下降，而转速继续提高，进入电机恒功率运行区，直至达到最高转速。由图6(b)可以看出：电机定子d、q轴电流在电机启动时保持恒定，提供最大输出转矩，随着电机运行到弱磁区，d轴去磁电流开始增加，为了保证电枢电流不超过极限值，q轴电流相应减小，实现弱磁扩速。由图6(c)可以看出：电机在转速不断上升的过程中，母线电压基本稳定在750 V，波动较小。由图6(d)可以看出：通过转矩闭环控制，实际转矩对给定转矩有良好的跟随性，转矩脉动较小。

图6 稳态特性仿真结果

3.2 动态特性试验

为验证电机在负载运行时转矩动态跟随性，保持负载转矩200 N·m不变，模拟油门开度输入随时间连续阶跃变化的转矩信号，观察实际转矩电流、电压、转速等物理量的变化情况。仿真结果如图7所示。

图7 动态特性仿真结果

由图7(a)可以看出：当给定转矩随时间不断变化时，实际转矩能够实现良好的跟随性，在6.5～9 s阶段，随着转矩增大，电机运行在弱磁调速区域，实现了2种工作模式的平滑切换。由图7(b)可以看出：电流随时间相应发生改变，但始终不会超过其最大限制，并能快速调节到稳定状态。由图7(c)可以看出：随着转矩突加减，母线电压随时间略有波动，基本稳定在(750±10)V范围内，对电路及元器件不会造成大的冲击。由图7(d)可以看出：电机加速度响应较快，速度变化平稳，基本没有脉动。

4 结论

笔者针对大扭矩车用电机控制较难的问题，以某电传动装甲车辆永磁同步轮毂电机为研究对象，进行了控制策略的建模与仿真。通过稳态和动态特性试验，实现了电机在最大转矩电流比和弱磁扩速2种控制模式下的稳定运行，并且表现出良好的转矩动态跟随性能，验证了控制算法的有效性。但仿真结果显示直流母线电压仍存在10 V左右的波动，且在系统建模过程中未考虑电机参数的动态变化，与电机真实状态存在一定偏差。在下一步研究中，将针对系统稳压性能进一步完善仿真模型，以得到更佳的控制效果。

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