一种混合励磁电机弱磁区稳态效率寻优控制方法
阅读说明：本技术 一种混合励磁电机弱磁区稳态效率寻优控制方法 (Mixed excitation motor weak magnetic region steady state efficiency optimization control method ) 是由 樊英 陆星池 雷宇通 于 2021-08-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种混合励磁电机弱磁区稳态效率寻优控制方法,该方法基于新型交替极混合励磁电机数学模型,推导出了电机的损耗模型,并基于该损耗模型和寻优过程中电机电磁特性的分析,提出一种基于输入功率梯度法和弱磁裕度相结合的d轴磁链扰动观测寻优策略。与现有技术相比,本发明在观测输入功率的同时,对其梯度进行标幺化处理,并作为步长系数,在提高系统效率的同时实现变步长寻优。除此之外,本发明还通过对弱磁裕度的定义,进一步解决了现有变步长效率寻优技术中存在的初始步长确定困难这一问题,并与寻优算法结合避免了某些工况下弱磁失控的可能性。(The invention discloses a hybrid excitation motor weak magnetic area steady state efficiency optimizing control method, which is based on a novel alternate pole hybrid excitation motor mathematical model, deduces a loss model of a motor, and provides a d-axis flux linkage disturbance observation optimizing strategy based on the combination of an input power gradient method and weak magnetic margin based on the loss model and the analysis of the electromagnetic characteristics of the motor in the optimizing process. Compared with the prior art, the method provided by the invention can observe the input power, perform per unit processing on the gradient of the input power, and realize variable step length optimization while improving the system efficiency as a step length coefficient. In addition, the invention further solves the problem of difficult initial step size determination in the prior variable step size efficiency optimizing technology by defining the weak magnetic margin, and avoids the possibility of the out-of-control weak magnetic under certain working conditions by combining with an optimizing algorithm.)
技术领域
本发明属于电机控制技术领域，尤其涉及一种混合励磁电机弱磁区稳态效率寻优控制方法。
背景技术
混合励磁电机作为双励磁源型电机，是相对于单一励磁源电机的拓展与延伸。新型交替极混合励磁机电机的提出，在解决传统永磁同步电机存在的永磁磁场难以调节的问题同时，兼具永磁电机的高功率密度、高转矩密度以及优异的调速性能，特别适合于电动汽车应用场合。不过额外引入的励磁绕组及电机结构的特殊性，使得工作于弱磁区的混合励磁机电机效率较低。因此，如何通过控制的手段，提高混合励磁电机弱磁区的运行效率，成为国内外研究的热点。
现阶段混合励磁电机效率优化控制方法可以分为离线和在线效率优化技术。离线效率优化技术通过求解不同工况下效率最优工作点并实时更改给定值的方式，实现效率最优，而这种算法的工作难点主要在于损耗模型的搭建，且效果严重依赖于模型和参数准确性，针对电动汽车应用背景下，频繁变动工况导致的参数扰动，电机损耗模型难以精确建立，优化效果较差。在线效率优化技术通过在每一搜索周期内，遵循某一特定规律(区间分割、步长寻优等)，以试探性的方式更改电机工作点，从而使电机不断迭代过渡到效率最优工作点。在线效率优化技术通过牺牲收敛速度以获取较强的鲁棒性，但较长的收敛时间以及随机的搜索过程导致的较大的电流和转矩波动，使其难以适用于加减速频繁的电动汽车应用场合。
发明内容
针对上述技术背景提到的不足，本发明的目的在于提供一种混合励磁电机弱磁区稳态效率寻优控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
提出的一种混合励磁电机弱磁区稳态效率优化方法，包括以下步骤：
首先推导关于研究对象新型交替极混合励磁的损耗模型及特性：
新型交替极混合励磁电机关于d、q轴磁链ψd、ψq的可控损耗(铜耗、铁耗、杂散损耗)公式如下：
其中Cstr,Cfe分别为杂散损耗和铁耗的系数，ωe为电角速度，Rs和Rf为电枢绕组和励磁绕组电阻，Ld和Lq为电枢绕组的d、q轴电感，Te为电磁转矩，poe为电机极对数，ψf为永磁磁链，Kf为励磁绕组调磁系数。
进一步的，对上式求关于ψd的二阶导数，会发现Ploss是关于d轴磁链的凹函数，即针对某一运行工况下，存在某一最优d轴磁链ψd_opt值使得可控损耗最小。
进一步的，基于以上推论，以双空间矢量控制技术(DS-SVPWM)为基础搭建混合励磁电机驱动控制系统，采样得到的电流和经PI调节器输出的指令电压不仅用来生成驱动系统的开关信号还用来实时计算驱动系统的瞬时功率、弱磁裕度和d轴磁链。
进一步的，基于以上推论和驱动系统基础，以扰动观测的理论原则来决定下一寻优周期d轴磁链步长前进方向。扰动观测理论基础如下：
通过采样当前周期内电流和指令电压并根据电磁功率公式，计算其瞬时功率Pe(k)以代替Ploss(k)作为观测量，同时计算d轴磁链ψd(k)作为控制量，随后与前一周期对应值Pe(k-1)，ψd(k-1)作比较，并基于Ploss＝f(ψd)函数特性，得到下一周期d轴磁链的前进方向。电磁功率计算公式如下：
Pe＝2.5(udo1ido1+uqo1iqo1)+1.5(udiidi+uqiiqi)
其中udo1、uqo1、udi、uqi即为内外定子电压指令值vdq(k)、vdqi(k)。
进一步的，关于Pe(k)代替Ploss(k)作为观测量的理论依据如下：
稳态情况下，输出功率一定，Pe≈Pin＝Ploss+Pout，因此可以用Pe表征寻优过程中Ploss的变动情况。
进一步的，基于以上理论推导、驱动系统基础、效率寻优原则，具体的寻优过程包括以下步骤：
S1:待驱动系统收到给定的寻优开始信号后，在算法的第一个周期内，以给定步长的方式，试探性的寻找使电机效率提高的d轴磁链迭代方向，并储存初始计算功率作为基值Pbasis。同时，根据定步长试探性寻优过程中弱磁裕度的变化量Δδv，求得α的值，建立弱磁裕度与d轴磁链之间的联系。
S2:在寻优的第二个周期，基于弱磁裕度的计算值δv与α，确定变步长寻优初始值，以期在提高收敛速度的同时保证寻优过程中电机的稳定性。
S3:从寻优的第三个周期开始，以Δψd_init为初始步长，标幺化的输入功率梯度值为步长系数，确定每一个寻优周期的磁链步长，实现快速收敛，即Δψd_vs＝GradPe*×Δψd_init。
S4:在靠近效率最优点时，GradP自动降为0，以实现步长的自动收敛，实际上，在步长较小时，Pe不能有效反应电机工作点变化带来的功率增减情况。为增强算法的鲁棒性，在步长小于一定阈值时，算法自动切换到Rosenbrock策略，在保证收敛速度的同时确保收敛性。
进一步的，所述S1中的弱磁裕度定义是考虑到混合励磁电机定步长寻优过程中存在的弱磁失控可能性，结合其电磁特性，定义的一个全新变量，其公式如下：
其中k是DS-SVPWM的调制系数，值为0.525；Udc为直流母线电压。
除此之外，基于定步长寻优方式的仿真分析，发现Δδv与磁链步长的选取近似成线性关系。因此，进一步引入一个系数α，将弱磁裕度与磁链步长之间建立联系，如下式:
进一步的，所述S2中的步长初始值的选取公式如下：
Δψd_init＝0.618×δv/α
其中0.618系数的选取主要基于寻优前效率最优点的未知性以及收敛速度和算法稳定性的考量。
进一步的，所述S3中基于标幺化的输入功率梯度系数的定义，主要来源于前述关于Ploss特性的推导，在由初始点向最优d轴磁链ψd_opt过渡过程中，输入功率梯度GradP是逐渐降低为0的。采用该变量作为系数可实现变步长的功能。
进一步的，所述S4中改进型Rosenbrock算法具体表述如下式：
其中，传统的Rosenbrock思想是在观测量Ploss的变化方向出现反向时，自动更改下一周期控制量Δψ*d的方向并减小其幅值为原来的1/2，实现算法的自动收敛。而改进型Rosenbrock算法的核心思想可表述如下：在磁链步长小于一定阈值后，寻优策略切换到Rosenbrock算法，以定步长的方式继续寻优，当观测量出现增加或弱磁裕度计算值小于0后，下一周期控制量自动减小步长并反向，直至收敛。
进一步的，得到每一步长d轴磁链的变化量后，如何落实到电流分配方式中去。基于研究对象的弱凸极性及Ploss＝f(ψd)函数特性推导过程，本发明引入一个附加条件iqo1＝const。结合电机转矩和磁链公式，可得电流的具体分配公式。具体公式如下：
本发明的有益效果：
1.本发明基于扰动观测思想，以变步长的方式，实现效率寻优，算法鲁棒性较强，对参数准确性依赖较低。
2.本发明观测量采取计算瞬时功率Pe的方式代替Ploss,计算量较小，不需要额外引入功率测量器件，成本低的同时可以兼顾电机除铜耗以外，铁耗、杂散损耗等其他损耗，实现从系统的角度，优化电机运行效率。
3.本发明基于电机损耗特性分析，采用以标幺化的输入功率梯度为步长系数，实现变步长搜索，在兼顾搜索速度的同时，保证了算法的收敛性。
4.本发明基于混合励磁电机弱磁区寻优过程中电磁特性变化情况，定义了一个弱磁裕度变量，并基于该变量解决了变步长算法中初始步长确定困难这一问题。为保证寻优过程中的安全性，该变量也被应用于寻优算法的逻辑判断模块和收敛模块，避免了弱磁失控的可能性。
5.本发明提出的基于输入功率梯度法的弱磁区效率寻优方式，鲁棒性强，安全性高，收敛速度快，在提高系统效率的同时实现简单，易于推广应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1是混合励磁电机效率寻优控制系统的原理框图；
图2是基于扰动观测效率寻优策略的示意图；
图3是实现效率寻优策略的逻辑判断模块示意图；
图4是实现基于输入功率梯度法与弱磁裕度相结合的变步长寻优的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
首先，推导关于研究对象新型交替极混合励磁的损耗模型及特性。
基于一般性的电机系统损耗分析方法，结合研究对象结构特点，新型混合励磁电机关于d、q轴磁链ψd、ψq的可控损耗(铜耗、铁耗、杂散损耗)公式如下：
进一步的，对上式求关于ψd的二阶导数，会发现Ploss是关于d轴磁链的凹函数，如下式所述：
结合图2，可以得到如下两个结论：
1.针对某一运行工况下，存在某一最优d轴磁链ψd_opt值，对应式(3)的解，使得可控损耗最小。
2.电机当前工作点越靠近最优点ψd_opt，Ploss关于ψd梯度的模值|GradP|越小，当电机运行在最优工作点ψd_opt时，对应的梯度值为0，即图2中GradP3＝0所示。
基于上述结论1，考虑到Cstr,Cfe准确值获取的难度以及解析算法对参数准确度较高的要求，在某一稳态工况下，采用扰动观测在线寻优的方式，使电机工作点过渡到效率最优点。基于上述结论2，将梯度指标GradP和基于混合励磁电机寻优过程电磁特性定义的弱磁裕度δv引入到在线寻优算法中，提高算法收敛速度的同时保证算法的稳定性。
然后，基于以上理论推导，搭建研究对象的驱动控制系统，图1给出了混合励磁电机效率寻优控制系统的原理框图。驱动系统的搭建是基于矢量控制原理，其中电枢绕组采用了五相双空间相邻四矢量SVPWM控制，励磁绕组采用三相SVPWM控制。
在寻优开始前，通过采样实时获取当前时刻(k时刻,寻优开始后变为k-1时刻)电机内外定子的相电流、转矩、转速信号，并经过五相坐标变换(Clarke变换和Park变换)得到同步旋转坐标系下电机的电流(idq(k)、idqi(k))，随后通过转速环和给定电流值指令经PI调节器得到指令电压(vdq(k)、vdqi(k))并进入SVPWM模块生成电机驱动信号，使电机运行在给定转速。
在执行以上操作的同时，控制系统还将采样得到的电流(idq(k)、idqi(k))和指令电压(vdq(k)、vdqi(k))经由功率、磁链和弱磁裕度计算模块得到ψd(k)、Pe(k)和δv的实时值，计算公式分别如下：
ψd＝Ldido1+ψfo+Kfidi (4)
Pe＝2.5(udo1ido1+uqo1iqo1)+1.5(udiidi+uqiiqi) (5)
其中，弱磁裕度的定义基于如下考虑：由于混合励磁电机在弱磁区电磁特性的改变，在某些工况下，在寻优到达最优解前，电机工作点可能工作在电压极限圆之外，从而造成弱磁失控。除此之外，现有的变步长在线寻优方式都存在初始步长确定困难这一问题。针对这些问题，本发明结合研究对象的电磁特性，将式(6)定义为弱磁裕度并作为电机的运行指标应用到在线寻优算法中。
在寻优开始后，算法会以图4的方式更新自己的步长，具体过程阐述如下：
S1：在第一个周期内，控制系统会完成以下三个任务：
1.以定步长的方式，试探性寻找Ploss减小的方向，以图2为例，具体叙述其原则：
若当前周期试探的方向使观测量Ploss(实际系统中以Pe代替)减小，即ΔPloss(ΔPe)<0，则在下一周期维持该方向不变，仅改变寻优步长；若试探方向使观测量Ploss增大，即ΔPloss(ΔPe)>0，则在下一周期磁链迭代方向自动反向。鉴于寻优前电机工作点和最优点相对位置的未知性以及试探方向的不确定性，图3给出了四种可能性，基于图3的逻辑判断模块即可实现方向的自动辨别。
2.储存此时的计算功率Pe作为功率基值Pbasis。
3.作差求得定步长试探性寻优前后δv变化量，计算相应的α值，以建立δv和Δψ*d的关系，具体关系式如式(7)：
其中，α的定义来源于Δδv与Δψ*d成一定线性关系的仿真结论以及建立弱磁裕度与磁链步长之间关系的目的。
S2：在第二个周期内，控制系统会完成以下两个任务：
1.基于δv的实时值，计算磁链初始步长，并以前一周期确定的迭代方向使自己的工作点向效率最优点ψd_opt过渡，步长的计算公式如下：
Δψd_init＝0.618×δv/α (8)
式中0.618系数的选取主要基于寻优前效率最优点的未知性以及收敛速度和算法稳定性的考量。
2.存储磁链初始步长|Δψd_init|作为磁链基值。
S3：在第三个周期以后，控制系统会完成以下任务：
根据下式，更新自己的寻优步长，以保证收敛性的同时实现快速寻优：
Δψd_vs＝GradPe*×Δψd_init (10)
值得注意的是，由图2示意图得出的推论：GradP的值会随着工作点离ψd_opt距离缩小而逐渐降低为0，使得在Δψd_init不变的前提下，基于式(10)的算法实现了步长大小的自动更新。
S4：在靠近最优点附近的最后一个周期，控制系统会完成以下任务：
在满足Rosenbrock算法的切换条件后，驱动系统会进行自动切换，并根据其原则判断寻优方向及更新自己的步长，直至收敛到效率最优工作点，Rosenbrock算法原则如下式所述，具体核心思想见发明内容中相关部分叙述。
在基于图4流程图得到每一个寻优周期的磁链步长后，算法会根据一定原则(基于研究对象的弱凸极性及Ploss＝f(ψd)函数特性推导过程所引入的一个附加条件iqo1＝const)转化为电流指令，经PI控制器和SVPWM算法模块生成电机驱动信号，使电机工作点不断向效率最优点过渡，具体分配公式如下：
在本说明书的描述中，以上仅是本发明的一种实施方式的举例说明，应当指出以上实施例对本发明不构成限定，相关工作人员在不偏离本发明技术思想的范围内，所进行的多样变化和修改，均落在本发明的保护范围内。
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