阅读说明：本技术 一种电动汽车用srm系统转矩-效率多目标优化控制方法 (torque-efficiency multi-objective optimization control method for SRM system for electric vehicle ) 是由 李孟秋 蔡辉 沈仕其 于 2019-08-03 设计创作，主要内容包括：一种电动汽车用SRM系统转矩-效率多目标优化控制方法,包括以下步骤：1)根据直线型转矩分配函数定义,提出给定转矩公式；2)定义转矩分配函数评估指标；3)在直线型转矩分配函数的基础上提出了补偿曲线；4)得出新型转矩分配函数公式；5)选择铜耗和电流变化率作为优化目标；6)构造目标函数；7)采用遗传算法对转矩分配函数进行优化,通过仿真对比直线型转矩分配函数与新型转矩分配函数性能。本文提出的新型转矩分配函数能够有效减小电流峰值,提高了电流跟踪能力,抑制转矩脉动,同时减少了铜耗,提高了电机效率。(A torque-efficiency multi-objective optimization control method for an SRM system for an electric vehicle comprises the following steps: 1) according to the linear type torque distribution function definition, a given torque formula is provided; 2) defining a torque distribution function evaluation index; 3) a compensation curve is provided on the basis of a linear type torque distribution function; 4) obtaining a novel torque distribution function formula; 5) selecting copper consumption and current change rate as optimization targets; 6) constructing an objective function; 7) and optimizing the torque distribution function by adopting a genetic algorithm, and comparing the performance of the linear type torque distribution function with the performance of the novel torque distribution function through simulation. The novel torque distribution function provided by the invention can effectively reduce the current peak value, improve the current tracking capability, inhibit the torque ripple, reduce the copper consumption and improve the motor efficiency.)

一种电动汽车用SRM系统转矩-效率多目标优化控制方法

技术领域

本发明属于电机控制领域，涉及一种电动汽车用SRM系统转矩-效率多目标优化控制方法。

背景技术

开关磁阻电机具有结构简单、容错能力强、适应恶劣环境等优点，非常适用于电动汽车。但由于开关磁阻电机的结构是双凸极的，且在其运行过程中存在较大的转矩脉动和噪声而造成电动汽车存在驾驶抖动感。目前，采用转矩分配函数是一种抑制转矩脉动的有效控制手段，但是传统型转矩分配函数没有考虑铜耗、转矩-速度特性等运行参数，本发明提出一种新型的转矩分配函数减小转矩脉动，使开关磁阻电机系统性能适合应用于电动汽车。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种基于遗传算法的开关磁阻电机转矩分配多目标优化，该优化的新型转矩分配函数能够有效减小电流峰值，提高了电流跟踪能力，抑制转矩脉动，同时减少了铜耗，提高了电机效率。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：

一种电动汽车用SRM系统转矩-效率多目标优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据直线型转矩分配函数定义，提出给定转矩公式；

2)定义转矩分配函数评估指标；

3)在直线型转矩分配函数的基础上提出了补偿曲线；

4)得出新型转矩分配函数公式；

5)选择优化目标；

6)构造目标函数；

7)采用遗传算法对转矩分配函数进行优化，通过仿真对比直线型转矩分配函数与新型转矩分配函数性能。

在所述步骤1)中，根据直线型转矩分配函数定义，此阶段分配了较大的给定转矩：

式中Tk为相转矩，ik为相电流，Lk为电感。

在所述步骤1)中，初始直线型转矩分配函数为：

式中为开通角，为重叠角，为关断角

在所述步骤2)中，评估指标分别为最大电流变化率、转矩脉动和铜耗。

最大电流变化率表达式为：

式中i_k(θ)和i_k(θ₀)分别为第k相在位置角度和处的单相电流。位置角度变化Δθ＝θ-θ₀。转矩脉动的公式为：

式中Tav、Tmax和Tmin分别为平均转矩、最大转矩和最小转矩。

开关磁阻电机的在换相区间内的铜耗定义为：

式中为开通角，为重叠角，为关断角。

在所述的步骤3)中，补偿曲线的定义为：

其中为开通角，为重叠角，为关断角。θ_c＝θ_ov/2+θ_on

在所述的步骤4)中，新型转矩分配函数公式为：

在所述的步骤5)中，选择开通角重叠角以及补偿曲线最小值的绝对值h作为遗传算法的优化变量，铜耗和电流变化率作为优化目标进行多目标优化。

在所述的步骤6)中，目标函数为：

式中ω为优化目标的权重系数(0≤ω≤1)，

本发明相比背景技术具有如下优点：

(1)能够有效减小电流峰值；

(2)提高了电流跟踪能力，抑制转矩脉动；

(3)减少了铜耗，提高了电机效率。

附图说明

图1开关磁阻电机的电感曲线；

图2电感相对转子位置的微分曲线图；

图3直线型转矩分配函数；

图4 TSF补偿曲线图；

图5转矩分配函数控制系统框图；

图6(a)直线型转矩分配函数输出总转矩和相电流，(b)新型转矩分配函数输出总转矩和相电流；

表1不同转速下最优的新型转矩分配函数参数；

表2不同转速下，直线型转矩分配函数与新型转矩分配函数性能对比；

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明进行详细的说明。

参照图1，本发明的整体流程图由步骤1提出给定转矩公式；步骤2定义转矩分配函数评估指标；步骤3提出补偿曲线；步骤4得出新型转矩分配函数公式；步骤5选择优化目标；步骤6构造目标函数；步骤7采用遗传算法对转矩分配函数进行优化，并通过仿真对比直线型转矩分配函数与新型转矩分配函数性能构成。

在步骤1提出给定转矩公式中，由于开关磁阻电机的双凸极结构，其电感Lk不仅与相电流大小有关，同时也与转子位置有关。图1为相电流分别为1-15A、20A、25A、30A、35A、40A、45A、50A、55A、60A时，所测得的开关磁阻电机电感曲线图。当位置角在0-9°时电感值较小，且电感Lk大小与相电流大小基本无关。图2为相电流分别为0-20、25A、30A、35A、40A、45A、50A、55A、60A时，电感Lk相对转子位置的微分曲线图。当位置角小于6°时，电感变化率很小，且变化率大小不超过0.1。根据传统型转矩分配函数的特点，开通角一般小于5°，但根据直线型转矩分配函数定义，此阶段分配了较大的给定转矩：

式中Tk为相转矩，ik为相电流，Lk为电感。

说明书

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本文在直线型分配函数基础上进行优化，其曲线图如图3所示。图3中为A相开通角，为重叠角，为A相关断角。为换相区相邻两相给定转矩相等时的角度值，ε为相邻两相间的相移角度。

初始直线型转矩分配函数为：

(参见图1，图2图3)

在步骤2定义转矩分配函数评估指标中，由上述分析可知，转矩分配函数曲线形状决定了电流跟踪的能力、转矩脉动大小和电机的运行效率。分别以最大电流变化率、矩阵脉动和铜耗作为评估指标。其中最大电流变化率表达式为：

式中i_k(θ)和i_k(θ₀)分别为第k相在位置角度和处的单相电流。位置角度变化Δθ＝θ-θ₀。转矩脉动的公式为：

式中Tav、Tmax和Tmin分别为平均转矩、最大转矩和最小转矩。

开关磁阻电机的在换相区间内的铜耗定义为：

式中为开通角，为重叠角，为关断角。

在步骤3提出补偿曲线中，在直线型转矩分配函数的基础上提出了补偿曲线。补偿曲线由两个二次型曲线构成，如图4所示。

由图4可以看出，在重叠区范围(θ_on≤θ≤θ_on+θ_ov)内采用两个旋转对称的

说明书

------------------------------------------------------二次型曲线，选取θ_c＝θ_ov/2+θ_on作为两条曲线的分界点。根据二次曲线的定义，补偿曲线的定义为：

其中为开通角，为重叠角，为关断角。(参见图4)

在步骤4得出新型转矩分配函数公式中，结合给定转矩公式和补偿曲线定义可得新型转矩分配函数公式为：

在步骤5选择优化目标中，由式(5)可知铜耗取决于转矩分配函数曲线形状，同时，考虑到给定电流变化率直接决定了电流的跟踪能力，进而决定了转矩脉动的大小。因此选择开通角重叠角以及补偿曲线最小值的绝对值h作为遗传算法的优化变量，铜耗和电流变化率作为优化目标进行多目标优化。

在步骤6构造目标函数中，考虑到电流变化率和铜耗作为两个优化目标来优化开通角，重叠角和补偿曲线最小值h的绝对值，因此，构造目标函数为：

式中ω为优化目标的权重系数(0≤ω≤1)，

在步骤7采用遗传算法对转矩分配函数进行优化，并通过仿真对比直线型转矩分配函数与新型转矩分配函数性能中，系统仿真采用1.5kw，12/8极开关磁阻电机，设定直流电源电压为72V，给定转矩为。仿真系统框图如图5所示。将遗传算法的种群大小设置为50，迭代次数设置为50，进行多目标优化，得到转速在100r/min、500r/min和1000r/min时，最优的开通角θ_on、重叠角θ_ov以及补偿曲线最小值h的绝对值见表1。

转速为500r/min，采用未优化的直线型转矩分配函数时得到的总转矩和相电流如图6(a)所示；采用本文新型转矩分配函数时得到的总转矩和相电流如图6(b)所示。

经过多次实验可得不同转速下，直线型转矩分配函数与新型转矩分配函数性能对比见表2。(参见图5，图6，表1，表2)。