matlab定子磁链观测器,采用不同磁链观测器的电动汽车研究

摘 要 电动汽车直接转矩模糊控制系统中，定子磁链观测器采用电压模型时，系统低速性能变差。针对这一问题，用基于定子电压、定子电流和转速的磁链观测器代替电压模型磁链观测器，使系统全速范围内性能良好。通过MATLAB/SIMULINK软件对采用不同磁链观测器的电动汽车直接转矩模糊控制系统进行建模与仿真并验证之。

关键词 电动汽车 模糊控制 磁链观测器 仿真

1引言电动汽车(Electric Vehicle)是一种电力驱动的、节能的、极少污染的新型交通工具，是世界各国竞相发展的方向性、战略性项目，具有超前性、示范性、综合性、整体性的高科技内涵。其中，电机及控制系统是电机汽车的关键技术之一。电动汽车对电气传动系统要求：基速以下大转矩以适应快速起动、加速、负荷爬坡、频繁启停等要求，基速以上小转矩、恒功率、宽范围以适应最高车速和公路飞驰、超车的要求。直接转矩控制直接在电机定子坐标系上计算转矩和磁链，省去了坐标旋转变换的麻烦，对电机参数变化不敏感，是较为理想的电动汽车驱动控制系统，然而采用直接转矩控制在系统起步时响应较慢，使电动汽车的动力性变差。电动汽车新型直接转矩模糊控制法［4］可根据模糊控制器的输入实时地调整模糊控制规则，有效地加快转矩响应速度，获得高品质的电动汽车驱动系统。但系统采用常规电压模型磁链观测器，低速性能变差。本文引进一种基于定子电压、定子电流和转子转速的磁链观测器来提高系统性能。

2电动汽车直接转矩模糊控制系统的原理与结构电动汽车新型直接转矩模糊控制系统结构如图1所示。多变量模糊控制器以转矩误差、磁链误差和磁链角为输入变量，逆变器的开关状态为输出变量。模糊变量转矩误差为给定转矩Tg与实际电磁转矩观测值Tf之差。模糊变量磁链误差为定子磁链给定Φg与定子磁链实际观测值之差。模糊变量磁链角为定子磁链与参考轴之间的夹角。图中磁链及转矩观测器是电动汽车直接转矩模糊控制系统的重要组成部分。其准确性对系统的性能影响很大。直接检测定子磁链存在不少工艺和技术的问题，因而使用较少。实际系统中，往往采用间接观测的方法——即检测电机的定子电压、定子电流和电机转速等容易测取的物理量，然后根据电机的数学模型，实时地计算出所需磁链的幅值和相位。



2.1电压模型磁链观测器电压模型磁链观测器用如下公式表示

此磁链观测器具有一个优点，就是在计算过程中唯一所需要了解的电动机参数是易于确定的定子电阻。定子电压和定子电流同样也是易于测量的量。若忽略定子电阻Rs，则定子磁链

是沿着定子电压

方向运动的。只要合理地选择电压矢量施加的顺序及时间，便可以使旋转矢量

向前/向后运动。该方法的特点是在转速较大时性能是好的，但是转速较小时却存在很多问题。当

2.2基于定子电压、定子电流和转子转速的磁链观测器

直接转矩控制系统中，两相静止d-q坐标系下，异步电机的基本方程如下

2.2.1电机的状态方程式

2.2.2磁链方程

式中Φr、Φs——转子、定子磁链Ls、Lr、Lm——定子自感、转子自感、定子与转子的互感

is、ir——定子电流、转子电流us——定子电压Tf、TL——电磁转矩、负载转矩下标d,q分别代表两相静止坐标下d轴和q轴分量

由公式(4)～(7)表示的磁链观测器输入为定子电流的d、q轴分量以及转速，输出为定子磁链的d、q轴分量。根据(4)～(9)可得图2为基于电压、电流和转速的磁链观测器仿真结构图。此观测器的关键是加入PI电流调节器，它的作用是强迫观测器电流与实际的电动机电流相等，否则，调节器的补偿信号来修正定子磁链和电流值，直到两电流值相等。PI电流调节器的引入，提高了观测器的估计精度，减少了定子电阻变化所产生的观测误差，但须适当选择PI调节器的放大系数。3仿真结果图3为电动汽车直接转矩模糊控制系统仿真结构图。选用一台1.1kW,220V，三相4极的异步电动机作为仿真电机，电机参数为：



用MATLAB语言分别对由这台电机组成的采用电压模型磁链观测器和基于定子电压、定子电流和转速的磁链观测器的电动汽车直接转矩模糊控制系统进行仿真。电机的额定转矩为12N·m，磁链给定为0.8Wb。图4为采用电压模型磁链观测器的直接转矩模糊控制系统的定子磁链相平面图。从图中可以看出，系统低速时磁链轨迹发生扭曲，性能变差。图5、图6和图7为系统采用基于定子电压、定子电流和转速的磁链观测器的定子磁链相平面图、定子磁通幅值和转矩特性。引进基于定子电压、定子电流和转速的磁链观测器时，控制磁链形成圆型轨迹，有效地解决了低速问题，在全速范围内性能良好。采用多变量模糊控制器的电动汽车直接转矩控制系统转矩和磁链响应速度较快，转矩脉动较小，系统鲁棒性强。此方案结构简单、思路清晰、易于实现，为开发高性能的交流调速系统奠定了良好的基础。

参考文献

1Sayeed, Mir Malik, E Elbuluk, Donald S Zinger. PIFuzzy estimationsfor Tuning the Stator Resistance in DTC. IEEE trans on PE,1998,13(2):279～287.

2Isao Takahashi, Toshihiko Noguchi. A new quick response and highefficiencycontrol strategy of an Induction Motor. IEEE Trans on IA,1986,22(2):820～827.

3李夙.异步电动机直接转矩控制.机械工业出版社，1994.

4Sayeed A, Mir Malik, E Elbuluk, Donalds S Zinger. Fuzzy Implementation of Direct selfcontrol of Induction Motor. IEEE Trans on IA,1994,30(3):729～735.

5蒙以正.MATLAB 5.X应用与技巧.科学出版社，1999.

6杨竞衡.电动汽车的电气传动系统.电气传动，1999(4).