25kWSiC直流快充设计指南(第五部分)：控制算法、调制方案和反馈

作者：安森美(onsemi) Karol Rendek, Stefan Kosterec

在本系列文章的第一至第四部分中^[1-4]，我们从硬件角度分享并广泛介绍了25 kW电动汽车充电桩的开发。图1代表到目前为止所讨论的系统。

图1.25kW电动汽车直流充电桩的高级框图。

我们的目的不是讨论控制理论，而是提供第一手详细信息，介绍开发团队所采取的控制硬件和软件开发的有益方法，帮助加快固件开发和验证过程。这些信息既适用于ARM控制器上的状态机，也适用于FPGA上的主控制算法，我们稍后会详细介绍。

同时，此处描述的特定开发过程可确保最大限度地减少错误，并能及早发现错误，甚至可在提供或设计原型硬件之前。在以下章节中，我们将介绍实现这种方法的步骤和工具(MathWorks和Xilinx)、功率因数校正(PFC)的状态机和算法模块，以及DAB转换器的主算法模块。

PFC控制软件的总体架构如图2所示。该设计的核心是Xilinx的Zynq 7000 SoC，它包含ARM内核和FPGA内核。Zynq 7000安装在通用控制器板(UCB)上，该板还包含外设、ADC、多个存储器板以及SoC和其他元件所需的电源树。^[5]

首先，ARM内核运行状态机(固件中的高级例程)以及其他辅助任务，包括通信协议、保护功能等。其次，FPGA充当主控制算法的提供者，运行驱动转换器的控制环路，根据需要处理电源，实现AC-DC转换、PFC并将电压升压至所需的直流链路电平。因此，FPGA上的“主算法”是状态机一个特定状态，可称之为稳态。DAB转换器在ARM内核和FPGA之间采用相同的任务分配方式。

图2.25 kW PFC转换器控制架构概览。任务在UCB上的XilinxZynq 7000的FPGA和ARM MCU之间的分配示意图。DAB转换器的控制架构概览与此相同。

图3说明了在整个项目开发链中出现错误和检测到错误的典型分布情况。可以看到，大多数错误是在初期的制定规格和设计阶段引入的；但是，它们大多直到测试后期才被发现。

图3.引入的错误与检测到的错误。(资料来源：CliveMaxfield和KuhooGoyal的著作，《EDA：电子学的起点》。)

为了解决图3中呈现的现象，我们采用了一个开发过程，其目的是在开发的早期阶段检测到大部分这些错误。如果实施得当，从项目资源和时间表的角度来看，这种方法会带来一些优势，包括：

为此，安森美(onsemi)固件和控制工程师采取基于模型的测试方法，该方法充分利用了MATLAB工具和生态系统^[6]。该方法的成功实施取决于四大关键支柱，开发人员需要解决以下问题：

为了加速这些特性的实现，我们充分利用了以下工具的优点(如表1所示)。

表1：安森美工程团队使用的开发和仿真工具，用于开发、仿真、部署和测试25 kW快速直流电动汽车充电桩设计的固件。

图4描绘了固件开发和执行过程的简化流程图，按表2中总结的三个主要阶段进行划分。在本文中，只深入讨论仿真模型开发，这是最重要的一个阶段。

图4.25 kW快速直流充电桩固件开发流程图。

表2：固件开发过程的各个阶段。

仿真模型开发阶段包括开发用于验证系统控制算法的仿真模型(或仿真模块)。本项目中包含的最重要的模块是：

在此开发阶段，我们使用“轻”模型(不含改进细节的代表性模型)，这使我们能够在各种条件(电网阻抗、电流命令——取决于输出功率水平的变化——以及其他条件)下运行多种情况/场景，验证控制器对许多不同场景的响应。因此，在此阶段应避免使用开关模型，因为这些模型包含非常多的细节，运行模型需要花费大量时间——我们在本系列文章第三部分的电源仿真中对此已经有所了解。

我们使用平均开关等效模型^[7]作为替代方案，该模型允许使用FPGAIP内核构建仿真模块。同时，我们保留了硬件的所有重要/有影响的特性，以确保仿真的完整性，例如转换器压降效应、噪声测量、PWM传输和模数延迟等。

本章节进入到详情部分，将介绍实现特定仿真模型的关键步骤以及如何充分利用MATLAB环境所提供的功能。图5显示了具有表1中介绍的元件的通用电能转换系统的简化表示。

图5.通用电能转换系统的简化表示(并非特指25 kW直流充电桩)。

“电源转换器”是模型的核心元件(我们的硬件代表)，“控制器”是相关的主算法模块，也是我们正在开发和评估的算法模块。最终，通过使用MATLAB仿真生态系统提供的自动化工具，该算法模块将转换成FPGAIP内核本身。

我们的团队在模型开发阶段使用了一系列的六个步骤，贯穿至最终的IP生成。这些步骤的概览参见图6中的简化流程图，其简要说明如下文所示。

图6.仿真模型开发阶段的六步骤流程图。为了便于表示，该流程图中省略了图5中的“外设”模块。它所在的位置以及与其他模块的连接与图5中的相同。

本章节将详细介绍PFC的控制策略，包括状态机以及控制算法(控制环路)。状态机在UCB的ARM内核上运行，控制算法在状态机的“直流总线VOLTAGE_CONTROL”状态下运行，并在FPGA芯片上实现。

在接下来的章节中，我们将提供有关状态机和算法功能的更多详细信息。图7提供了PFC状态机概览，其中“直流总线VOLTAGE_CONTROL”状态以绿色突出显示，在此状态下控制环路和FPGA将接管控制并运行主算法功能。

图7.PFC转换器状态机概览。

当向充电桩的输入连接器提供50 Hz的三相电压时，由于PFC拓扑的性质，输出总线电容电压会升高。由于每个MOSFET上都存在寄生续流二极管，带有MOSFET的无桥PFC保证了从输入到输出的电流路径。

当MOSFET全部关断时，电路板简化为三相二极管桥。整流后的输入交流电压将根据电源电压幅度和MOSFET体二极管的正向电压，被设置为定义的电平。然而，期望在输入端至少提供一个最小交流电压。因此，两个不同线路上的电阻用作浪涌电流限制器。

一旦总线电压达到230 V，主辅助电源开始工作。该电源与一系列DC-DC稳压器一起，生成为数字和模拟电路供电所需的其他电压电平。有关PFC功能的更多详细信息，请参阅安森美AND9957/D车载充电桩PFC转换器应用笔记^[8]，其中的实施策略与此25 kW直流充电桩项目相同。

如上所述，PFC的状态机在UCB的ARM内核上运行。其顺序从图7中所示的IDLE模块开始，然后进入ADC通道中的偏移电压验证和输入电压监控和检测。这些用于确定三个电压的频率和相位角。该相位角将作为系统实现功率因数校正的基准。

当直流总线电压达到平坦稳定状态时，PFC控制器向继电器发送指令，旁路浪涌电阻并允许输出总线电压进一步升高。但是，电压增量将低于整流后的输入电压幅度√6∙V_PHrms。PFC控制器将等到总线电压再次平坦，以便开始控制总线电压，达到800 V的目标值。不会一步达到目标值，它跟随一个平滑的斜坡发生器，使总线电压值按照参数化的斜坡上升到最终的800 V。

PFC只实现了一种硬件保护，利用NCD57000DWR2G栅极驱动器的DESAT功能防止过电流事件。但是，DESAT硬件保护可以与软件保护相结合，生成到NAND门的单端输入，从而为PWM生成提供硬件停止。

只能通过GUI发送的复位命令或通过断电/上电序列来复位故障条件，这两种方式分别代表硬件/软件复位。有关PFC功能的更多详细信息，请参见参考文献8，它所描述的实施策略与此25 kW直流充电桩项目相同。

图8说明了作为完整仿真模型一部分的PFC控制模块。PFC算法使用七个输入和三个输出(概述参见表3)。作为本项目的一部分，我们将运行和测试不同的调制策略，以评估哪一种策略能在效率和谐波失真方面产生更好的结果。该控制策略与参考文献8中描述的策略相同。

图8.PFC控制算法的高级框图。

表3：PFC控制算法的输入和输出参数。

图9作为更深入的研究，详细显示了构成PFC算法的模块和关系。V_LINE电压用于确定交流电压相量的实际位置。然后，使用角度θ将电流相位延迟调节到0°，这是PFC的主要目标。电压位置用于通过克拉克和帕克变换，从静止ABC系统参考转换到旋转DQ坐标系(对于PFC，D轴表示相电压相量的幅值)。

由于角度θ已知，所有电量都可以在DQ系统中表示；这种简化操作确保能够使用简单的比例积分(PI)调节器。PI的增益调整取决于待调节设备的传递函数。当可提供一个常数作为参考量时，PI调节器确实可以有效地将误差调节为零，但这些调节器不能调节交流参考量。

图9.PFC控制算法的详细框图。

在任何情况下，PI调节器都需要某种校准，以确保适当的系统稳定性。通常期望电流环路(内部)的响应较快，外部环路(电压)的响应较慢。此时值得注意的是，电流控制环路与PWM同步运行。同步程序确保ADC外设可在PWM载波的准确时间实例中被触发，以确保在测量的电流量中自然滤除开关纹波。

需补充说明的是，由于存在固有的ADC测量延迟，PWM频率并不完全独立于控制频率，该延迟应当足够小，以保证在开关周期内及时执行PFC算法。由于FPGAPFC控制器的延迟非常低，约为150纳秒，因此PWM频率的主要限制因素是ADC采样和转换时间。一旦有了ADC的数量，控制实现就很简单了。

已使用MATLAB对PFC的主要功能进行了广泛的测试，如“使用MATLAB生成IP的步骤”章节中所述。使用的Simulink主模型如图10所示(该模型中唯一缺少的部分是用于测试固件状态机的S函数)。图中对所使用的模块进行了解释。

请注意，这一级的模型主要由Simulink模块组成，包括三相电源转换器的平均模型。PFC的电网和互连滤波器利用

SimscapeElectrical库中的模型，而直流负载和电容(直流装置)的建模则是通过LaplaceSimulink模块的帮助。该模型很轻，可使用传统的笔记本电脑支持合理的仿真时间，实现0.1秒的仿真只需不到1分钟的时间。

图10.主PFC控制器Simulink模型。直流设备模块(简单的电阻和电容)用作测试PFC算法功能的负载，并不代表实际DAB转换器的模型。

DAB转换器控制策略的实施遵循与PFC类似的过程。在本章节中，我们将讨论转换器的控制算法以及磁通平衡技术。在撰写本文时，需要重新设计转换器的Simulik模型，以便为HDL编码器做好准备，并且DAB的平均模型尚未最终确定(我们尚处于图4的步骤6中)。

从控制算法开始，在可用控制技术中，最著名的技术可能是固定频率相移技术。图11显示了这些技术的分类，其中单相移(SPS)是最简单的一种。事实上，控制器的简单性正是该技术的主要优点，但其代价是转换器中电流循环的增加，以及在更严格的工作范围内才可能实现零电压开关(ZVS)。这两个缺点肯定会影响系统的效率。

基于SPS的两种替代方案是扩展相移(EPS)和双相移(DPS)技术，它们能够更有效地利用转换器，减少了循环电流并扩展了ZVS的工作范围。但这些改进的代价是系统需要添加额外控制，增加了复杂性。

最后，三重相移(TPS)技术是SPS、EPS和DPS的统一版本。从这个角度来看，SPS、EPS和DPS都可以从TPS派生得到，可以视为TPS的特例或子情况。图12-14分别说明了SPS、EPS和DPS的工作原理。

图11.不同相移技术的分类。三重相移(TPS)是其他技术的统一版本，其中的每一种技术都可以视为TPS的子情况。

图12.单相移(SPS)技术。(资料来源：“用于高频链路功率转换系统的双有源桥隔离型双向DC-DC转换器概述”^[9])

图13.双相移(DPS)技术。(资料来源：“用于高频链路功率转换系统的双有源桥隔离型双向DC-DC转换器概述”^[9])

图14.扩展相移(EPS)技术。(资料来源：“用于高频链路功率转换系统的双有源桥隔离型双向DC-DC转换器概述”^[9])

在本系列文章的第四部分中，我们注意到，DAB转换器的电源仿真是使用SPS进行的。稍后，我们将在硬件原型上测试更先进的技术，并评估每种技术将带来的优势。

最重要的可能改进将是转换器效率提升。此外，还有可能降低变压器中的励磁峰值电流(I_M)，这将允许使用更紧凑的变压器和电感。

DAB的控制原理如图15所示。控制器的目标是为电池生成所需的输出电压或电流。

图15.DAB控制算法的框图。变压器磁通平衡算法也包含在其中。

基本概念很简单：将测得的输出电压(或电流)和目标值都馈送至输入PI控制器。PI控制器的输出试图通过产生所需的Δφ(即DAB的初级交流电压和次级交流电压之间的角度相位差)，消除它们之间的误差，以驱动初级侧和次级侧的PWM。由于输出电容的存在，控制环路很慢，但考虑到电池充电的缓慢动态行为，这不是问题。

需补充说明的是，自适应PI增益对补偿陡峭的Vout/ΔΦ斜率的重要性。可使用纯比例控制器(相对PI而言)作为替代方案。不过，工程团队需要对这方面进行进一步研究。

DAB控制算法中一个值得详细阐述的有趣部分是通量平衡功能。这项技术在第四部分中介绍过，它可以补偿换流变压器中的任何直流分量，防止励磁电流的累积和磁芯饱和。

图16显示了用于在25 kW DAB变压器中实现磁通补偿概念的Simulink模型。该模块具有三个输入和一个输出。初级和次级变压器电流和同步(sync.)脉冲是该模块的输入。该模块的输出用于调整变压器初级侧PWM的占空比。

图16.磁通补偿框图。

磁通平衡模块由变压器的次级PWM同步脉冲触发(在转换器的开关频率下)，这意味着馈入模块的交流电流所需的采样频率应该(至少)是转换器开关频率的两倍。具体来说，同步脉冲是用于驱动次级侧第一个桥臂的高压侧开关的那些PWM的脉冲。然后借助采样的输入电流，通过简单的计算得到DAB变压器的励磁峰-峰值电流。

随后，由相同的同步脉冲触发采样保持(S&H)电路，计算要复制的励磁电流的开关平均值。最后，将估计的励磁平均电流馈送到比例(P)控制器，该控制器将生成调整初级侧PWM占空比的命令。图17显示了在仿真中实现的通量平衡算法的功能。

图17.当DAB的磁通补偿算法无效(左)和有效(右)时，仿真的变压器励磁电流(I_M)。当没有运行磁通平衡技术时，剩余直流电流会在每个开关周期内累积，最终会使磁芯饱和。

有效实施磁通平衡技术的一个关键因素是所需的电流采集带宽。如上所述，待测和待作用电流的开关频率为100 kHz，因此系统至少应该能够在200 kHz下进行测量。所以值得运行仿真，以确保所选电流传感器不会引入明显的测量误差，从而破坏磁通补偿实施。

所选电流传感器(LEM)指定带宽为300 kHz。必须考虑到，当采样频率接近300 kHz时，会出现增益衰减，并且与任何采集系统一样，可能会出现相位滞后。因此，尽管300kHz乍看之下似乎提供了足够的空间，但还是建议运行仿真。使用/不使用有限LEM带宽的采样电流如图18和19所示。(请注意，在本例中，我们尚未激活磁通补偿，因此励磁电流增长非常大。)

在图19中，可以观察到幅度和相位存在非常小的误差，但几乎可以忽略不计。算法中包含的两次采样方法(每个开关周期测量两次电流)也会有助于减轻误差。无论是哪种情况，我们已经在图17中看到磁通平衡可正常工作。

下示仿真应该在图17中给出的结果之前运行或同时运行。因此，可以使用带宽约为300 kHz的传统LEM传感器。图20说明了估计的开关平均电流、实际励磁电流(I_M)以及同步脉冲。

图18.带/不带LEM电流传感器效应的初级和次级电流测量。磁通平衡算法在此仿真中不工作。

图19.带/不带LEM电流传感器效应的初级和次级电流测量。

图20.估计的总励磁电流(带LEM电流传感器效应)、估计的开关平均值(带LEM传感器效应)和同步脉冲。磁通平衡算法在此仿真中不工作。

正如在本讨论开始时所观察到的，我们在此采取了与本系列文章前几部分不同的角度，深入研究了控制策略的实现，以及如何对其优化和加速。本文介绍了安森美工程团队遵循的有益方法，该方法有助于在仿真阶段、硬件生产之前，及早调试和识别错误。

此外，此方法加快了将ARM内核和FPGA相结合的混合控制器的控制开发。最后，它通过在Simulink中创建的仿真模型自动生成FPGAIP，为不是FPGA开发专家的固件工程师使用FPGA提供了便利。毋庸置疑，当可以将固件部署到板上并验证实际完整系统时，则可以进行控制算法的实际验证。

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• 开发基于碳化硅(SiC)的25 kW快速直流充电桩(第一部分)：电动车应用

• 开发基于碳化硅的25 kW快速直流充电桩(第二部分)：方案概述

• 25 kW SiC直流快充设计指南(第三部分)：PFC仿真

• 25 kW SiC直流快充设计指南(第四部分)：DC-DC级的设计考虑因素和仿真
  

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