本申請是申請?zhí)朿n2015108591752,申請日2015年11月30日，名稱為“永磁電機驅動方法”的分案申請。

本發(fā)明屬于電機領域，特別涉及一種永磁電機驅動方法。

背景技術：

電機是電動車的主要動力來源，目前電動車驅動電機普遍采用永磁電機(pmsm)，與電勵磁電機相比，永磁電機，特別是稀土永磁電機具有結構簡單，運行可靠；體積小，質量輕；損耗小，效率高；電機的形狀和尺寸可以靈活多樣等顯著優(yōu)點。目前在電機的驅動方式上，均采用單一的驅動方式，其不能根據(jù)路況、車輛自身狀況等改變驅動方式，例如對于平直的路面駕駛者希望獲得更高的車速，而對于坑洼的路面，駕駛者希望獲得更大的轉矩，當電池電量過低時，駕駛者又希望能采用更節(jié)能的驅動方式，以獲得最大的行駛里程，這些要求在單一驅動方式下是不能實現(xiàn)的。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提供了一種永磁電機驅動方法。

一種永磁電機驅動方法，包括以下步驟：s100：獲取車速v、電機轉子位置θr、轉矩指令值路況信息和輸入電機的三相電流值ia、ib、ic，所述路況信息至少包括平直路況、坑洼路況和彎道信息；s200：獲取動力電池端的電壓us和電流is信號，根據(jù)所建立的動力電池的數(shù)學模型，采用安時積分、狀態(tài)觀測器和自適應擴展卡爾曼濾波法分別估計電池soc，對估計值進行加權計算，得到動力電池當前的soc估計值s；s300：當估計值s大于設定的閾值時，若選定路況為平直路況時，選定弱磁驅動方式驅動電機；若選定路況為坑洼路況，選定直接轉矩驅動方式驅動電機；當判定估計值s小于或等于設定的閾值時，選定效率最佳驅動方式驅動電機；s400：分別采用效率最佳驅動方式、弱磁驅動方式和直接轉矩驅動方式計算電機d軸電流第一指令值和q軸電流第一指令值s500：根據(jù)所述彎道信息計算d軸電流補償值和q軸電流補償值根據(jù)所述d軸電流第一指令值和電流補償值計算d軸電流第二指令值根據(jù)所述q軸電流第一指令值和電流補償值計算q軸電流第二指令值s600：根據(jù)所述第二指令值第二指令值和電機轉子位置θr對逆變器進行脈寬調制。

可選的，預存儲多條道路的道路信息，根據(jù)車輛所處位置判斷車輛所在道路，讀取該道路的彎道信息。

可選的，所述彎道信息包括彎道長度、彎道曲度、和預定距離內彎道的數(shù)量；根據(jù)獲取到的彎道信息和車輛當前所處的位置確定車輛是否位于彎道上或在進入彎道的預定的距離內或預定時間內。

可選的，根據(jù)下式計算轉子位置θr：

θr(k+1)＝3θr(k)-3θr(k-l)+6r(k-2)

式中，k代表第k個狀態(tài)值。

可選的，所述動力電池的數(shù)學模型為：

式中，xk表示電池組的狀態(tài)矢量，yk表示電池端電壓，η為庫倫效率因子，c為總容量，e0為充滿電狀態(tài)下的開路電壓,r為電池內阻，k0、k1、k2、k3為電池極化內阻，△t為采樣周期，imk為電流測量值，isk為電流傳感器電流漂移估計值，w1和w2、vk為相互獨立的白噪聲，soc為電池電量，k代表第k個狀態(tài)值，k＝0、1、2、3、4、5……。

可選的，所述步驟s200中，分別采用安時積分法、狀態(tài)觀測器法和自適應擴展卡爾曼濾波法分別估計電池soc值，得到soc狀態(tài)估計值s1、s2、s3，然后對s1、s2、s3進行加權計算，得到最終的soc估計值s；

s＝ω1s1+ω2s2+ω3s3(3)

其中ω1、ω2、ω3為加權系數(shù)，ω1+ω2+ω3＝1。

可選的，所述步驟s300中，當判定估計值s小于或等于設定的閾值時，開始計時，當計時時長t大于設定的時長t0后，選定效率最佳驅動方式驅動電機。

可選的，所述步驟s400中通過弱磁驅動模塊計算d軸電流第一指令值和q軸電流第一指令值所述弱磁驅動模塊包括函數(shù)發(fā)生器fg1和fg2,函數(shù)發(fā)生器fg1和fg2的輸入端與獲取模塊相連，函數(shù)發(fā)生器fg1的輸出端與第一加法器相連，第一加法器的輸出端與電流調節(jié)器相連，電流調節(jié)器通過第二加法器與限幅器相連，所述限幅器還與函數(shù)發(fā)生器fg2的輸出端相連。

可選的，所述步驟s400中按下式計算d軸電流第一指令值和q軸電流第一指令值

式中，pe表示電機每相產生的電磁功率，ωr為電機轉速，ψf表示鐵芯磁鏈，ls表示定子電感。

可選的，所述步驟s500中，按下式計算d軸電流第二指令值和q軸電流第二指令值

式中ksd、ksd、ksq、ksq、為比例系數(shù)，l表示彎道長度，s表示彎道曲度，即彎道偏離直道的角度。

本發(fā)明的有益效果是：通過精確的數(shù)學模型，采用多種方法估計soc值，獲得了更加精準的soc值，為電動車的操控提供了準確的依據(jù)；采用無傳感器技術檢測轉子位置，降低了成本；綜合考慮了路面狀況和電池信息，根據(jù)不同的路面狀況實時調整車輛的驅動方式，使得車輛操控性得以提高；考慮了彎道對電機驅動所帶來的影響，在遇到彎道后調整電機勵磁電流和轉矩電流，從而保證了轉彎過程中車輛的穩(wěn)定性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明驅動方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明驅動系統(tǒng)的結構圖；

圖3是弱磁驅動框圖；

圖4是pmsm等效電路圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做詳細的說明，使本發(fā)明的上述及其它目的、特征和優(yōu)勢將更加清晰。在全部附圖中相同的附圖標記指示相同的部分。并未刻意按比例繪制附圖，重點在于示出本發(fā)明的主旨。

請參閱圖1、2，為了使得電機能更好的驅動車輛，使得車輛在不同路況下都能給駕駛者提供更好的操控/乘坐感受，本發(fā)明首先根據(jù)動力電池的電量(soc)決定車輛的驅動模式，當選定路況為平直路況時，選定弱磁驅動方式驅動電機；當選定路況為坑洼路況時，選定直接轉矩驅動方式驅動電機；當判定估計值s小于或等于設定的閾值時，選定效率最佳驅動方式驅動電機，根據(jù)彎道信息調整車輛pmsm電機的驅動方式，從而提高了車輛的操控性、乘坐的舒適性。

s100：獲取車速v、電機轉子位置θr、轉矩指令值路況信息和輸入電機的三相電流值ia、ib、ic，所述路況信息至少包括平直路況、坑洼路況和彎道信息；

具體而言，獲取模塊，可以采用電流傳感器分別測量逆變器輸出的三相電流ia、ib、ic，車速v的檢測有多種方式，可以根據(jù)油門踏板的踩下量來計算轉矩指令值上述這些信息的獲取均為現(xiàn)有技術，不再贅述。

對于一些路況如濕滑路況、平直路況、坑洼路況等，駕駛員通過觀察即可容易的了解到，通過選擇按鍵便可以將相應的路況信息發(fā)送至車輛控制系統(tǒng)，這些按鍵可以包括濕滑、坑洼、平直、積雪等等，本發(fā)明中平直路況指的是在一定距離內沒有彎道，且路面無起伏，路面平整，例如2km內，這種路況適于車輛高速行駛。坑洼路況指的是，路面存在多處凸起與凹陷，路面不平整，這種路況不宜高速行駛，其要求車輛輸出較大轉矩以克服路面的凸起與凹陷。對于彎道信息駕駛員無法通過觀察獲得，彎道信息可以包括彎道長度、彎道曲度、和預定距離內彎道的數(shù)量，例如在2千米之內彎道的數(shù)量。彎道長度、曲度、和數(shù)量與電機驅動方式息息相關，其影響著車輛的操控性和乘坐的舒適感。例如較大的曲度則需要低車速和高扭矩。

為此，本發(fā)明設置有存儲模塊，其預存儲多條道路的路況信息，獲取模塊根據(jù)車輛所處位置判斷車輛所在道路，從預存儲的路況信息中讀取該道路的信息。車輛所處的位置可以由例如全球定位系統(tǒng)(gps)提供。預存儲的路況信息中包含了該條道路上彎道所處的位置、長度、曲度、和數(shù)量。

電機轉子位置θr可以由檢測元件例如編碼器等檢測，但是檢測元件價格較高，且對于電動車而言，將檢測元件安裝于驅動系統(tǒng)中需要占用較大空間，安裝不便。為此本發(fā)明采用無傳感器檢測方法來檢測電機轉子位置θr。pmsm的機械方程為：

由于θr＝∫ωrdt因此式(1)可改寫為：

式中，te為電磁轉矩，pn為極對數(shù)，rω為阻尼系數(shù)，j為轉動慣量，t1為負載轉矩。式(2)表明轉子位置θr是按照二次多項式規(guī)律變化的，即：

θr(t)＝at²+bt+c(3)

式中a、b、c為二次多項式的系數(shù)，設采樣周期為t，k代表第k個狀態(tài)值，由式(3)可知，可從前三次轉子位置估計值中獲得下一次轉子位置值，假設第k-2次估計的初始時刻t＝0，則：

θr(k-2)＝c(4)

在第k-1次估計的初始時刻，轉子位置為：

θr(k-1)＝at²+bt+c(5)

同理，k次：θr(k)＝a(2t)²+b(2t)²+c(6)

于是，在k+1次估計的初始時刻，θrp(k+1)＝a(3t)²+b(3t)²+c(7)；

由式4～6可以求出a、b、c的值，代入式7后，可得：

θr(k+1)＝3θr(k)-3θr(k-1)+θr(k-2)(8)

由此便可以獲得電機轉子位置θr。

s200：獲取動力電池端的電壓us和電流is信號，根據(jù)所建立的動力電池的數(shù)學模型，采用安時積分、狀態(tài)觀測器和自適應擴展卡爾曼濾波法分別估計電池soc，對估計值進行加權計算，得到動力電池當前的soc估計值s。

soc估計模塊，可以采用電流傳感器，電壓傳感器分別測量動力電池組的端電壓us和輸出電流is。動力電池的數(shù)學模型目前有多種，例如理想等效模型，理想等效模型把電池的內阻看成固定值,沒有考慮到電池充電、放電時電池內阻的差別,因此也就體現(xiàn)不出充電、放電時soc的區(qū)別，這一模型與實際值差距較大；thevenin模型，thevenin模型的缺陷是電路中參數(shù)都是定值,其實他們都是soc的函數(shù)；rc模型，rc模型比thevenin模型能更好的模擬電池的動態(tài)特性,但忽略了電池的溫度效應,對極化效應考慮得不夠充分；emf模型與rc模型和thevenin模型相比,除了更多考慮電池的動態(tài)特性外,還較好地考慮了化學極化濃差極化等因素的影響,但也忽略了溫度效應。為此本發(fā)明采用組合模型，其離散的狀態(tài)空間方程為：

式中，xk表示電池組的狀態(tài)矢量，yk表示電池端電壓，η為庫倫效率因子，c為總容量，e0為充滿電狀態(tài)下的開路電壓,r為電池內阻，k0、k1、k2、k3為電池極化內阻，△t為采樣周期，imk為電流測量值，isk為電流傳感器電流漂移估計值，w1和w2、vk為相互獨立的白噪聲，soc為電池電量，k代表第k個狀態(tài)值，k＝0、1、2、3、4、5……。

接著根據(jù)電池組的數(shù)學模型，分別采用安時積分法、狀態(tài)觀測器法和自適應擴展卡爾曼濾波法分別估計電池soc值，得到soc狀態(tài)估計值s1、s2、s3，然后對s1、s2、s3進行加權計算，得到最終的soc估計值s。

s＝ω1s1+ω2s2+ω3s3(11)

其中ω1、ω2、ω3為加權系數(shù)，ω1+ω2+ω3＝1。采用多種方法分別對動力電池的荷電狀態(tài)soc進行估計，井對估計結果迸行加權計算得出最終的估計值，提高了動力電池的soc的估計精度。

s300：當估計值s大于設定的閾值時，若選定路況為平直路況時，選定弱磁驅動方式驅動電機；若選定路況為坑洼路況，選定直接轉矩驅動方式驅動電機；當判定估計值s小于或等于設定的閾值時，選定效率最佳驅動方式驅動電機。

對于電動車而言，其車輛的操控性與乘坐的舒適性主要取決于電機的驅動。為了能達到更好的操控性與舒適性，需要根據(jù)路況實時調整電機的驅動方式，電機的驅動方式可以包括弱磁驅動、直接轉矩驅動等，這些驅動方式能夠適應不同的路況要求，大大提高了操控性，這種根據(jù)路況實時調整電機的驅動方式的驅動模式可以被稱為智能驅動模式。但在智能驅動模式下，電機的運行效率并不是最佳的，在電池電量soc過低時，若仍采用智能驅動模式，則車輛的行駛距離將大大縮短，為了能在電池電量soc過低時，使得動力電池滿足正常行駛的需要，本發(fā)明中只有當判定估計值s大于設定的閾值時，才進入智能驅動模式，這一閾值可以是電力電池總電量的30％，即當估計值s大于電池總電量的30％時，則允許車輛進入智能驅動模式，當估計值s小于或等于30％時則，進入效率最佳驅動模式。例如當電池電量剩余50％時，車輛進入智能駕駛模式，其從輸入模塊獲取駕駛員選定的路況，若選定的路況為平直路況，則選擇模塊選擇弱磁驅動方式，當駕駛員選定的路況為坑洼路況時，選擇模塊選擇直接轉矩驅動模式驅動電機運行，隨著電機的不斷運行，電池電量下降，當電池電量下降到30％時，選擇模塊選擇效率最佳驅動方式驅動電機。

更進一步的，由于動力電池存在“掉電”的現(xiàn)象，即當瞬間從動力電池獲取較大電力時，此時估計值s會小于其實際電量，例如當車輛實際電量剩余35％時，此時瞬間提高車輛的驅動力，則估計值s會在25％左右，而當重新恢復正常驅動時，估計值s會上升至35％，這就造成了智能駕駛模式的不正常退出。對此，為了能更好的判定此時車輛是否應進入/退出智能駕駛模式，本發(fā)明設置一計時模塊，當判定估計值s小于或等于設定的閾值時，計時模塊開始計時，當計時時長t大于設定的時長t0后，若此時估計值s依然小于或等于設定的閾值，則退出智能駕駛模式。時長t0的設定，表明在此時間段內電池的電量在持續(xù)減少，而這一減少并非是由于“掉電”所引起的，這樣便使得判定更為準確。

s400：分別采用效率最佳驅動方式、弱磁驅動方式和直接轉矩驅動方式計算電機d軸電流第一指令值和q軸電流第一指令值

弱磁控制是目前pmsm的一個研究熱點，電動機減弱磁場就可以實現(xiàn)高速運行(轉矩也隨之減小)，使得調速范圍變寬，有助于電動汽車獲得更高的車速，這在平直路面行駛時是十分有利的。弱磁驅動模塊如圖3所示，實際電流id和iq是根據(jù)檢測到的三相定子電流和轉子位置θr經過矢量變換得到的，第一指令值和q軸電流第一指令值是由fg1和fg2根據(jù)計算得到的，本發(fā)明的弱磁驅動模塊中增加了電流調節(jié)器和q軸電流限幅器，偏差δid為電流調節(jié)器輸入，輸出為idc，電流限幅器的輸入是fg2的輸出，限幅值iq1＝iqmax-idc，iqmax為給定值。當逆變器電流調節(jié)器飽和時，idc增大，通過限幅器減小了q軸電流指令值，i0和iqmax為給定值，其給定依據(jù)為保證弱磁控制和正常電流控制間沒有影響。

直接轉矩控制是把轉矩直接作為被控量控制，其實質是用空間矢量的分析方法，以定子磁場定向方式，對定子磁鏈和電磁轉矩進行直接控制的。這種方法不需要復雜的坐標變換，而是直接在電機定子坐標上計算磁鏈的模和轉矩的大小，并通過磁鏈和轉矩的直接跟蹤實現(xiàn)pwm脈寬調制和系統(tǒng)的高動態(tài)性能。直接轉矩控制具有魯棒性強、轉矩動態(tài)響應速度快，適用于對于轉矩控制要求較高的坑洼路面。當前已有多種直接轉矩控制技術，在此不再贅述。

當估計值s小于或等于設定的閾值時，采用效率最佳驅動方式。永磁電機的損耗主要來源于定子銅損和鐵芯損耗，圖4為考慮鐵芯損耗的pmsm的等效電路，圖中rf表示鐵芯等效電阻，rs代表定子電阻，e0表示反電動勢，ux是與定子磁鏈對應的電壓，該磁鏈在鐵芯內產生渦流和磁滯損耗。pmsm電機每相損耗可以表示為：

取q軸為實軸，d軸反方向為虛軸，則有：

ux＝uxq-juxd

ie＝iq-jld(13)

且

式中pe表示電機每相產生的電磁功率，ωr為電機轉速，ψf表示鐵芯磁鏈。

圖4中ux可以表示為：ux＝(e0+idωrls)+j(iqωrls)(15)，

利用式13-15，對式12求極小值，可得：

此點即為電機運行效率最高的點，通過控制頻率和去磁電流可以調節(jié)鐵損和銅損的比例關系，使得電動機鐵損和銅損相等，從而達到了最佳的運行效率。這對于電池電量soc過低時，增加車輛行駛里程是有利的。

s500：根據(jù)所述彎道信息計算d軸電流補償值和q軸電流補償值根據(jù)所述d軸電流第一指令值和電流補償值計算d軸電流第二指令值根據(jù)所述q軸電流第一指令值和電流補償值計算q軸電流第二指令值

彎道信息可以包括彎道長度、彎道曲度、和預定距離內彎道的數(shù)量，例如在2千米之內彎道的數(shù)量。彎道長度、曲度、和數(shù)量與車輛的驅動息息相關，其影響著車輛的操控性和安全性。例如較大的曲度則需要更大的轉矩和較低的車速。為此本發(fā)明根據(jù)彎道長度l和彎道曲度s按比例來計算電流補償值和電流補償值即：

式中ksd、ksd、ksq、ksq、為比例系數(shù)，可根據(jù)實驗確定，確定的最低原則是保證車輛在過彎過程中不發(fā)生傾覆。

進一步的，當預定距離內彎道的數(shù)量大于設定值時，此時若車速過高則易發(fā)生危險，對此本發(fā)明當預定距離內彎道的數(shù)量大于設定值時，獲取車輛的車速，當車速大于設定閾值時，例如80km/h，此時向駕駛員發(fā)出報警提示，提醒駕駛員減速慢行。

s600：根據(jù)所述第二指令值第二指令值和電機轉子位置θr對逆變器進行脈寬調制。電壓矢量調制模塊，根據(jù)所述第二指令值第二指令值和電機轉子位置θr對逆變器進行脈寬調制。在獲取了第二指令值后，車輛ecu對逆變器計算逆變器的各相觸發(fā)脈沖，通過驅動電路驅動逆變器中igbt，從而輸出相應的電流，驅動pmsm運行。

在以上的描述中闡述了很多具體細節(jié)以便于充分理解本發(fā)明。但是以上描述僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，本發(fā)明能夠以很多不同于在此描述的其它方式來實施，因此本發(fā)明不受上面公開的具體實施的限制。同時任何熟悉本領域技術人員在不脫離本發(fā)明技術方案范圍情況下，都可利用上述揭示的方法和技術內容對本發(fā)明技術方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例。凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內容，依據(jù)本發(fā)明的技術實質對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術方案保護的范圍內。