基于模糊数学的电动汽车电机性能评价

杜伟 王海龙 周天

摘 要：为解决纯电动网约车电机性能状态实时评价的问题，文章建立了电机模糊综合评价模型。根据电机的运行特性以及模糊评价输入集的要求，提出了评价模型输入参数选取的两个原则，并选取电机温度、电机控制器温度和电机转速作为评价参数。基于电机性能的状态评价，提出了模糊综合评价的步骤，详细阐述了模糊关系矩阵与模糊输入集的建立，求得目标模糊关系矩阵以及隶属度函数，并结合实验数据对模糊综合评价模型进行验证，电机评价模型的评价结果与电机实际性能相符，验证了文章建立的综合评价模型的有效性。

关键词：电机;模糊数学;状态评价;纯电动网约车

中图分类号：U469.72  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）16-01-05

Abstract： In order to solve the problem of real-time performance evaluation of pure electric ride-hailing motor， a fuzzy comprehensive evaluation model of the motor was established in this paper. According to the operation characteristics of the motor and the requirement of fuzzy evaluation input set， two principles for the selection of input parameters of the evaluation model are proposed， and the temperature of the motor， the temperature of the motor controller and the speed of the motor are selected as the evaluation parameters. Based on the state of the motor performance evaluation， and puts forward the steps of fuzzy comprehensive evaluation， in detail elaborated the establishment of the fuzzy relationship matrix and fuzzy input set， fuzzy relation matrix is obtained and the membership functions， and combined with experimental data to validate the fuzzy comprehensive evaluation model， motor evaluation model of the evaluation results and the actual performance， to verify the effectiveness of the comprehensive evaluation model established in this paper.

Keywords： Motor; Fuzzy mathematics; State evaluation; Pure electric ride-hailing

CLC NO.： U469.72  Document Code： A  Article ID： 1671-7988（2020）16-01-05

引言

隨着纯电动网约车数量的增多，车辆性能状态的实时评价显得尤为重要，不仅有利于提高车辆的整体运行效率，也有利于提高车辆本身的安全性与可靠性。作为纯电动网约车的动力单元，电机的工作性能状态评价也是重中之重。然而，由于电机本身是一个的复杂的系统，同时外部工作状况不停的变化，所以其性能退化的外部条件以及内在机理都很复杂;加之发生故障的外在表征也是多样性的，这就导致对于其运行状态的评价变得十分困难。

在电机故障诊断方面，国内外相关学者展开了许多研究[1-3]。Oscar等[4]通过建立加性模型量化了影响电机工作状态的变量，采用方差分析的方法分离了变量对电机故障特征幅值的影响，从而达到提高故障可检测性的目的。王丽华[5]等采用SDAE的方法来诊断电机故障，通过构建堆叠降噪自编码网络结合分类器来提高故障诊断的准确性，但这种方法训练较为缓慢，而且对参数调节的技巧具有依赖性。兰宇飞等[6]使用BP神经网络进行异步电机的故障诊断，为了克服局部最优，采用了粒子群算法进行优化，经过实验验证了诊断识别的较高精度，然而该方法需要大量的样本数据进行训练来逐渐提高诊断模型的精度，工作量大。李明超等[7]根据存在故障的电机与正常电机检测的声音特征不同的原理，通过建立支持向量机进行电机的故障诊断，但是支持向量机对于非线性的问题并没有通用的解决方案，选取不同的核函数的对结果可能影响就很大，并且其计算也较为复杂。

通过上述的研究发现，这些方法都存在一些不足，它们对于电机的故障性能评价大都涉及到了复杂的数据处理，并且对数据采集设备的性能要求较高，不能对纯电动汽车的电机运行状态进行实时的评价。在现有的监测系统中，故障报警是最为常见的，这就导致故障已经发生后才开始报警，错过了在电机运行状态变差时就预警并检修的时机;最关键的是影响电机发生故障的因素很多，而这些因素包含大量的模糊信息，加之故障发生的表征多且复杂[8]，所以通过建立因素与故障之间准确的数学模型来进行表达是非常困难的。

综合以上几点原因，本文针对故障产生具有模糊性、综合性和随机性的特点的情况[9]，通过实时采集电机的参数数据，采用了模糊评价方法[10]来实时综合评价电机的性能状态。

从矩阵第三列我们可以发现，电机处于差、很差的状态受到转速的影响的程度非常大，其主要原因是处于这两个状态的电机各项性能有可能存在各种故障的概率会更高，例如轴承的磨损严重、保护系统失效等，随着转速的升高很有可能加剧电机出现更加严重的故障。

2.3 模糊输入集建立

驱动电机的模糊输入集中的隶属函数的确立采用了最常见的方法，先根据专家的经验进行初步确定，然后通过实际运行不断地进行修正。本文根据专家经验，以及选取车型公司所提供的大量数据，分析电机不同性能状态下所对应的电机温度、控制器温度、转速，然后将这三个参数按区间分类，总结不同电机温度、控制器温度和转速的数值所对应的对于电机性能变差的影响程度。然后通过Matlab将数据点拟合得到各参数指标隶属函数曲线图以及隶属函数。

结合上述对于永磁同步电机特性的分析，电机温度升高既可能是电机系统运行状态变差的原因也是运行状态变差的表征现象。本文选取的车型使用的永磁同步电机，当温度超过120℃时，电机的性能开始变差，超过150℃，电机性能状态很差，几乎不能运行。电机温度隶属函数曲线如下图2所示，隶属函数如公式（4）所示。

对于控制器温度TM进行远程监测，能从一定程度上预测IGBT模块的工作状态，从而评判纯电动网约车辆电机控制器和电机的性能状态。针对本文研究对象，电机控制器的温度超过65℃电机控制器性能变差，超过90℃电机控制器几乎无法运行。电机控制器温度对应的隶属函数曲线如下图3所示，隶属函数如公式（5）所示。

对于本文研究的永磁同步电机而言，在转速达到2 600 r/min后，随着转速的继续增加，电机存在故障的可能性就会越来越大;当转速超过2800r/min后，电机的运行状态变得很差，电机有可能直接停止运行。通过拟合得到电机转速隶属函数曲线如图4所示，隶属度函数如式（6）。

3 实验验证

为了验证上述所建立的综合评价模型的有效性，我们根据企业提供的不同运行状态下的纯电动网约车的数据，以及具体状态，首先通过本文所建立的评价系统对纯电动公交的电机系统的运行状态进行评价，然后通过实际状态进行了验证，其具体内容如下表2所示。

根据上述表格給出的3组不同性能电机的温度、控制器温度、转速的参数值，将其带入上式中，我们可以求出3个输入集，经过归一化后得到：

A1=（0.0082，0.036，0.9554）;A2=（0.6446，0.0433，0.312）;A3=（0.9945，0.004，0.0014）。结合上述经过分析得出的模糊关系矩阵R，我们最终可以获得综合评判矩阵B1=（0.1084，0.2569，0.4454，0.3928）;B2=（0.2053，0.3854，0.3812，0.2645）;B3=（0.2498，0.4495，0.3501，0.2005）。由此，根据最大隶属度原则，我们可以发现1号电机大概率处于差状态，2号电机处于一般的状态，3号电机处于一般的状态;同时，这三组电机运行状态与实际运行状态相符合，因此我们可以得出本文建立的模糊综合评价模型对于电机的运行状态评价具有有效性。

4 总结

由于纯电动网约车具有长时间运行等特点，以及电机故障表征及发生原因复杂多样，本文使用了模糊评价算法对电机性能进行评价。首先选择了电机温度、电机控制器温度和电机转速作为电机模糊综合评价模型的输入参数。然后根据专家经验及实验数据分别建立了模糊关系矩阵R和3个参数的隶属度函数。最后，运用此模型进行电机状态评价，通过与电机实际状态比较，验证了电机模糊综合评价模型的可行性。

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