索引词 |
| 电动汽车(EV),法拉利的方法,室内永磁同步电机(IPMSM),最大转矩/安培(吨),转矩控制、电压限制。 |
介绍 |
| 一个室内永磁同步电机(IPMSM)是一种优秀的解决方案在效率方面,功率密度和速度操作范围宽。由于磁阻转矩可以利用场强减弱地区的速度范围IPMSM可以ex-tended同时保持恒功率。这宽恒功率速度范围给高功率密度的美德。IPMSM,转矩决定使用不仅q-axis防渗墙智商,而且d-axis当前id。因此,有一个问题的最优结合两个当前组件。解决方案是设计出所需的转矩同时最小化当前大小。最大转矩/安培(吨),由森本晃司et al .,防渗墙最小化的解决方案是使用基础下的速度。以上基本速度,电流是不可行的,因为直流环节电压的限制。一般来说,找到最优组合的十字路口转矩和电压限制曲线。有两个问题阻碍追求最优的实际情况:发现两条曲线的交点是一个高度非线性问题和电感变化以及当前的核心饱和度。 Even crosscoupling phenomena cannot be neglected in some specific applications. |
| 因此,查找表方法广泛应用于IPMSM转矩控制。他们计算最优电流命令先天的,把它们放在一个表,然后把当前命令从这个表的基础上所需的扭矩和速度。 |
| Nalepa和Kowalska有效地展示了困难的找到最优解由于磁饱和度和温度变化。他们提议使用3 d表中生成一个前馈补偿项d-axis当前命令基于直流母线电压,q-axis电流,和速度。应该注意的是,永久磁铁的磁场强度,例如钕磁铁,取决于温度,其变化不容忽视在电动汽车(EV)应用程序,因为环境温度范围内的−40 - 150°C。Monajemy和Krishnan派生一个四阶多项式,导致转矩和电压限制方程和提出解决方案的使用基于磁链和转矩命令查找表。 |
| 而不是使用查找表,分析方法基于数学模型的尝试。然而,这些方法在实际应用有限,因为目前没有明确设置从一个给定的获得所需的扭矩。宋等人制定当前成本函数与转矩和电压约束条件,并提出了利用牛顿法在线找到最小化的解决方案。然而,收敛性和计算负担会在实时应用程序是有问题的。李et al。分离情况下的基础上解决方案是否在电压限制和派生四阶多项式在这两种情况下。他们发现解决方案通过使用技术的四阶多项式逼近secondorder。Bolognani提出当地吨搜索方法包括注入额外的脉动电流。基于转矩波动的大小,他们建造一个MTPA-tracking循环。转矩脉动是间接地通过测量速度变化的实验 |
| 直接转矩控制(DTC) IPMSM驱动自1990年代以来一直在调查。DTC不需要一个精确的电机模型和参数,除了电枢电阻。转矩和定子磁链直接控制使用迟滞比较器和开关表[14],[15]。然而,有问题,比如一个不固定的开关频率和较大的转矩脉动。要解决这些问题,采用空间矢量调制,以及参考通量向量计算器(RFVC) [16]。有关DTC方法考虑了电压和电流限制之后。 |
| 表面贴装的永磁同步mo-tor (SPMSM),选择最优电流集是比一个IPMSM简单。陈等。[19]提出了电流控制器的SPMSM调整d-axis电流的基础上电压饱和。因为当前设置被发现在电压边界,据说最优的铜损失最小化。刘et al。[20]提出了一种提高教学方法的跟踪每个电压的最大转矩行SPMSM包括定子电阻和逆变器非线性。 |
| 在这篇文章中,一个在线扭矩控制方法提出了基于分析解决方案覆盖整个地区的速度。四阶多项式都源自于最优性条件。两个最优性条件是:区域内基本速度和fieldweakening地区的电压限制是活跃的。判别是用来辨别这两种情况。法拉利的方法找到四次方程的解。 |
| 通过重复计算,d -和q的变化相互重合电感。本文组织如下。第二部分提供了预赛IPMSM模型,电感饱和效应,和运动的损失。第三节中,电流最小化条件派生和电压限制。然后,法拉利的方法用于解决四次多项式在第四节,和当前的最小化算法部分诉整个第六章构建了转矩控制算法。最后,仿真和实验部分七世和八世所示。 |
预赛 |
| 答:IPMSM模型和电压/电流限制 |
| 图1显示了一个二维的有限元模型IPMSM用于实验。电机是作为c级轿车客运的推进电动机开发电动汽车。定子和转子的外直径是249和171毫米,分别。堆栈长度是120毫米,气隙高度是0.8毫米。它有8个波兰人和两个永磁体排列在每个杆v字形。蛀牙边缘设计的永久磁铁,以减少漏通量。 |
| 考虑核心饱和度的影响,定子磁链的IPMSM同步参考系是所描述的 |
 (1) |
 (2) |
| 在id和智商是d -和q-axes电流;Ld和Lq d -和q-axes电感;和ψm转子磁链由于永磁体。 |
| 定子电压方程的IPMSM同步帧 |
 (3) |
 (4) |
| vd和vq d -和q-axes电压;ωe电气角频率;定子电阻rs。IPMSM的电磁转矩方程给出 |
 (5) |
| (5)P是极多。 |
| 忽略定子电阻的电阻降,电流和电压被限制 |
 (6) |
 (7) |
| 哪里是最大的定子电流的峰值和Vs最大相电压的峰值。 |
| 如图2所示,当前的限制是冲圆心和半径是在原点。电压限制显示为虚线椭圆集中在(−ψm, 0),主要和次要的半径是Vs / (Ldωe)和Vs / (Lqωe),分别。因此,电压限制收缩随着ωe增加椭圆。 |
| b .由于核心饱和电感的变化 |
| 在大多数转矩控制应用程序中,扭矩传感器并不直接使用。相反,基于定子转矩估计防渗墙测量用于反馈。因此,精确的电感信息是必不可少的对于更好的扭矩精度和最优选择当前命令。然而,由于核心饱和度,根据负载电感非线性变化的条件和电流 |
 (8) |
 (9) |
| 具体来说,我们测量的d -和q-axes稳态电压两倍,改变q-axis电流的极性,我们测量fd (id、智商),fd (id、−智商)和fq (id、智商),fq (id、−智商)在调节电流条件下,估计电感, |
 (10) |
 (11) |
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| 在极高转速范围,铁损失显著增长。然而,它仍然是小于铜的损失。 |
| 机械和杂散损失相比非常小的铜和铁损。图5显示了铜和铁损失在这个实验中使用的IPMSM估算电感,我们使用电压测量估算电感,使用电压测量的铁损失意味着损失的铁芯timevarying字段。它包括两个部分:磁滞损耗和涡流损耗。自循环的磁化曲线代表每卷一个能量,磁滞损失频率和循环面积成正比。循环区域没有与最大字段Bm呈线性增长。实验,据估计khfBαm kh = 40 - 55是一个常数取决于钢中的硅含量,f是一个频率,和α的范围1.8 - -2.2 [22]。后者通常被称为焦耳损失,因为它是由感应电流在导电磁性材料。它是由kef2B2m预测分析,柯是一个常数,取决于钢片的厚度和硅百分比。放在一起,正弦激励下的铁损失模型 |
 (13) |
| 铁损失计算在宽速度范围在不同电流条件下使用商业有限元工具,JMAG。铜损的结果状态是最具优势的特别是在低速区。 |
| 进行了大量的研究工作对于IPMSM的总损失最小化。森本晃司等人建立了一个损失最小化控制基于等效电路包含一个铁损失模型以及铜损模型。利用损失函数的导数,loss-minimizing d−轴电流确定。Cavallaro等人开发了一个网上损失最小化算法基于森本晃司的损失模型。李等人提出了一个方法,使用一个近似技术发现损失最小化的解决方案。 |
| 总损失最小化不是一项容易的任务,因为目标成本函数本身是一个高阶多项式是否包括铁损耗模型。此外,该系数取决于电流和频率[25]。因此,显式形式的解析解很难获得。此外,计算负载不应该高,实际应用。在这项研究中,我们缩小重点铜损最小化像吨。但是我们考虑电压和电流限制,而接受电感的变化。 |
分析当前最小化的解决方案 |
| 为了建立一个转矩控制循环,有必要找到当前命令值,(我* * d, q)。有许多(id、智商)的选择对于一个给定的扭矩,如图2所示。然而,每个选择需要从损失最小化的角度评估。应该注意的是,绕组铜损失是许多损失占主导地位的一个组件。因此,一个简单的优化方法是把重点放在减少定子电流,而电流比是一个电流最小化的解决方案。 |
| 如果一个扭矩曲线相交吨线在电压和电流范围内,那么交点将所需的当前命令。然而,现在的解决方案可能位于外电压限制,如图6所示。在这种情况下,找到一个理想的解决方案之间的十字路口转矩曲线和电压限制椭圆。 |
法拉利的四次方程的解决方案 |
| 在上面,两个四次多项式推导:从电流或电压的限制。众所周知,四次多项式的一般解总是存在。罗多维科法拉利发明了一个系统的过程来解决所有的四次。在本节中,分析解决方案利用法拉利的方法获得的 |
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结论从吨 |
| 当前最小化的解决方案是在十字路口找到电流或者电压限制,根据速度和转矩。因此,在计算解决方案之前,有必要对案件进行分类。建议方法是找到解决候选人ii),并检查是否(子)最优解。具体地说,对于一个给定的T0,确定电压限制的十字路口。然后,找到现在的位置解。如果该项目的的解决方案是在电压限制,我们需要使用该项目的的解决方案。否则,预先计算解决方案(案例二)所需的一个决定。因为之前进行的测试是发现该项目的的解决方案,可以避免不必要的计算工作。这种先天的确定方法是基于交集的局部几何分析N (idβiqβ)。 |
结束语 |
| 当前转矩控制方法被认为是一个IPMSM最小化。生产所需的转矩,目前的解决方案是寻求最小化。如果电压限制并不活跃,每年仍有可能使用的解决方案。否则,有必要使用电压限制和转矩之间的交叉值曲线。在这两种情况下,四次多项式被诱导,法拉利的方法用于获得四次多项式的通用解决方案。 |
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数据乍一看 |
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引用 |
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