关键词:
新能源汽车
永磁同步电机
改进粒子群优化算法
矢量控制
鲁棒控制
摘要:
永磁同步电机(PMSM)因其功率密度大、效率高、动态特性好、以及国内原材料丰富等优势,成为众多新能源车企的首选电机。车用永磁同步电机运行工况复杂,运行过程中容易受到外部和内部扰动。采用传统PI控制时,参数变化会导致系统难以实现精确控制。本文通过设计鲁棒控制器将一些干扰提前考虑进去,进而对永磁同步电机进行有效控制,并通过改进粒子群算法(IPSO)对加权函数进行寻优设计满足复杂工况下的鲁棒控制器。本文的主要研究内容如下:
(1)分析PMSM种类和数学模型,采用id=0的矢量控制策略,基于Simulink搭建双闭环PI矢量控制仿真模型,验证PI控制系统下模型的准确性。
(2)针对传统粒子群优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,从均值初始化粒子种群、引入动态学习因子和融合遗传算法三个维度对粒子群算法进行改进,通过多维测试函数验证改进后的粒子群优化算法的优势。
(3)构建全参数加权函数结构,通过改进粒子群算法对全参数加权函数寻优,计算出能提高控制系统静、动态性能和鲁棒性的控制器,并验证加权函数的有效性。在施加外部干扰和内部扰动的情况下,验证了在仿真模型下改进粒子群算法优化的鲁棒控制器较PI控制和传统鲁棒控制,具备更小的超调量、更快的响应速度和更强的鲁棒性,最后搭建硬件在环(HIL)仿真台架对鲁棒控制器的性能做基础功能性测试和稳定性验证。
仿真和试验表明:经改进后的粒子群优化算法在迭代速度和寻优精度都有所提高;通过改进粒子群算法优化的鲁棒控制器相比传统鲁棒和PI控制有着更好的响应特性,超调量较传统鲁棒控制的1.493%降低至0.397%;调节时间由0.03s缩短至0.02s。同时,在模型不确定性和外部干扰的情况下具备更好的鲁棒性。