电机控制算法

EV汽车邦 2025-03-10 10:16 232浏览 0评论 0点赞

GaN电机驱动设计“避坑”指南 别让示波器限制想象力，工程师新选择来了

1、电机控制大家对于电机控制，最喜闻乐见的就是电机控制算法，通用的算法有磁场定向矢量控制、直接转矩控制、模型预测控制、恒压频比控制。上述算法均在各个场合得到了大范围的实际量产应用。以电动汽车为例，我们对他们进一步进行分析。

此图片来自网络

控制策略可以充分发挥电动机的潜力。通常，电动汽车中应用的电动机的主要控制策略被视为先进技术，可进一步分为三种主要类型：磁场定向控制（FOC）、直接转矩控制（DTC）和MPC。这三种控制器之间的主要区别如上表所示。需要指出的是，在一些应用中，转矩参考将由中央控制器直接给出，这意味着速度PI回路被消除。在控制器在电动汽车中的应用中，讨论了DTC控制方案，并可广泛应用于高功率和中等功率情况。通过将相电流的清晰去耦矩阵转换为旋转坐标系，可以应用FOC控制器来提供精确的相电压。如今，随着微处理器的巨大发展，MPC方案可以应用于电动机控制器。由于完全利用了电机模型，MPC为控制器设计提供了很大的灵活性，这意味着可以将现有控制器的概念结合到MPC的结构下。此外，MPC由于其宽广的速度范围和快速的动态响应，也越来越受到电动汽车的关注。

2、FOC

此图片来自网络 FOC（Field Oriented Control，磁场定向控制）作为一种先进的电机控制技术，在未来的发展趋势上可以预见以下几个方向：更高精度和动态性能：随着控制理论和算法的不断优化，FOC将实现更高的电流和转矩控制精度，以及更快的动态响应速度。这将有助于提升电机在各种复杂负载条件下的性能表现，如电动汽车的动力系统、精密机械臂的伺服驱动等。传感器less FOC技术的进步：无传感器FOC技术将持续发展，通过采用各类自适应观测器等方法来精确估计电机状态，以降低对昂贵传感器的依赖，提高系统的可靠性和降低成本。硬件加速与实时处理能力增强：利用FPGA、ASIC或高性能微处理器进行电机控制算法的硬件加速，可有效提高FOC算法的实时计算能力和执行效率，满足高速高精度控制需求。节能与环保要求驱动：面对日益严苛的能源效率法规和可持续发展目标，FOC将在电机能效优化方面发挥更大作用，助力高效节能电机系统的研发与推广。总之，未来的FOC技术将进一步提升电机系统的综合性能，向更低损耗、更高效率、更强环境适应性和智能化程度的方向演进，从而在更多高端制造、新能源汽车、智能家居和工业自动化领域得到广泛应用。

3、DTC

直接转矩控制（Direct Torque Control, DTC）算法是交流电机控制领域中一种先进而直接的控制策略，其目标是通过直接对电机定子磁链和转矩进行精确控制，实现快速响应和高动态性能。由于滞环控制器的存在，DTC的总谐波失真（THD）性能可能会更差。如今已经给出了一些改进的解决方案。1）为了提高DTC的性能，将PWM技术在FOC中的应用概念结合到DTC中，以减少其扭矩波动。2）一些控制器保持磁滞控制器的结构，但细分开关表以提供精确的电压矢量。3）无差拍控制概念可以与DTC相结合，以获得更快的瞬态性能和更好的稳态性能。此图片来自网络

4、MPC

MPC控制方案可以提供灵活的控制方案。根据电动汽车的要求，可以设计MPC的开关频率、转矩纹波和效率。在电动汽车的应用中，MPC可以进一步提高汽车的性能。例如，扭矩产生的快速响应可以为电机本身提供更快的制动，这可以为一些危险情况（如汽车熄火）提供额外的安全性。此外，基于模型的控制器可以进一步与参数识别策略相结合，从而进一步确保驱动系统的安全性。总之，MPC的结构是灵活的。因此，现有控制器和MPC的组合可以进行小的修改，这意味着在相同的结构下，MPC可以获得与现有控制器相同的稳态性能和比现有控制器更好的动态性能。在电力电子和电机控制领域，模型预测控制（MPC）算法的研究趋势正朝着以下几个方向发展：实时性与计算效率优化：由于传统的多步MPC计算复杂度较高，尤其是在大规模、高维度系统中，因此研究者正致力于开发高效求解算法，如快速动态矩阵控制（Fast Dynamic Matrix Control, FD-MPC）、迭代学习MPC等，以降低在线计算负担，提高控制器的实时响应速度。非线性与不确定系统的建模与控制：针对永磁同步电机（PMSM）、感应电机等非线性电力电子驱动系统的精确建模与控制问题，研究人员将发展适用于这类系统的非线性MPC方法，包括基于扩展卡尔曼滤波器的状态估计与反馈校正，以及模糊逻辑、神经网络等混合智能预测控制策略。多物理场耦合及多目标优化：在复杂的电力电子与电机一体化系统中，考虑到热、机械、电磁等多种物理效应的相互作用，未来MPC研究将更加关注于多物理场耦合建模，并结合多目标优化技术，实现系统性能、效率、可靠性和寿命的综合最优控制。分布式与协同预测控制：对于多电机系统或分布式能源系统，分布式MPC成为研究热点，旨在通过信息共享和协调控制实现整体系统的稳定运行和资源优化配置。数据驱动与模型融合：结合大数据和机器学习技术，利用实际运行数据进行在线参数辨识和模型更新，构建数据驱动型MPC算法，进一步提升控制精度和鲁棒性。嵌入式应用与硬件加速：随着微处理器技术和FPGA/ASIC技术的发展，研究者将针对嵌入式平台设计适合电力电子和电机控制的轻量级MPC算法，并探索利用硬件加速器来提升计算效能，适应工业现场实时控制的需求。先进控制结构的集成：MPC与其他先进控制技术如滑模控制、自抗扰控制等相结合，形成复合控制策略，以充分利用各种控制方式的优点，克服单一控制策略的局限性。

5、V/F 电机控制领域的V/F（电压/频率）控制算法作为传统的交流变频调速技术，虽然其原理相对简单、易于实现，但随着技术进步和应用需求的提升，研究趋势呈现以下特点：精确性和鲁棒性增强：研究更精确的V/F曲线模型以适应不同类型电机和负载变化，提高系统在不同工况下的稳定性和动态响应性能。通过自适应控制技术改进V/F控制算法，使其能够根据电机参数变化或工作环境条件的改变进行自我调整。低频区域转矩补偿：对于需要大启动转矩和低速高精度控制的应用场合，研究者将进一步完善低频段的转矩补偿技术，确保在整个速度范围内都有良好的转矩输出特性。多目标优化与节能设计：随着能源效率要求的提高，V/F控制算法将更加关注能效优化，包括改进电机损耗模型，开发出既满足性能又节省电能的新型控制策略。面向特定行业定制化解决方案：针对不同的工业应用场景（如风力发电、电动汽车驱动、精密加工设备等），研究针对各领域特性的专用V/F控制算法，以满足特定行业的高性能和高可靠性的要求。

随着宽带隙（WBG）功率器件的技术成熟和商业化，它可以提高电动汽车牵引系统的功率密度。

1、容错控制 1）为了保证电动汽车的安全性，需要进一步提高故障诊断的速度。故障诊断的最终目标是在一个控制周期内检测故障。2）为了降低驱动系统的成本，应避免使用其他基于设备的方法，并应进一步改进基于计算的方法。3）由于容错控制块不是直接用于控制牵引电机的，因此需要在不损失性能的情况下进一步简化容错算法本身。

在电力电子和电机控制领域，容错控制算法的研究趋势主要体现在以下几个方面：智能故障诊断与预测：利用机器学习、人工智能等技术提高故障的实时检测和预测能力，提前发现潜在故障并采取措施，从而降低系统停机风险。自适应与鲁棒性增强：开发更加灵活且具有自适应能力的容错控制策略，能够根据系统状态和运行环境的变化动态调整控制参数，保证在部件发生故障时系统仍能维持稳定运行。分布式与协同容错：在多电机驱动系统或分布式能源网络中，研究分布式容错控制方法，实现多个子系统的协同工作和冗余备份，确保整体系统的可靠性。硬件层面的冗余设计与软件算法结合：结合硬件层面的多重化冗余设计（如双电源供电、双通道驱动电路等），通过软件算法实现对硬件冗余的有效利用，提升系统在单一元件失效情况下的抗干扰性和恢复能力。无传感器或弱传感器方案的容错控制：针对无传感器电机控制技术，研发基于模型预测、观测器等手段的容错控制算法，以减少对传感器依赖的同时保障控制系统在传感器故障时的正常运行。混合型容错控制架构：混合多种容错策略和技术，比如将传统的PID控制与现代的滑模控制、模糊逻辑控制、神经网络控制等相结合，形成复合型容错控制结构。标准化与模块化设计：推动容错控制算法的标准制定和模块化设计，使得控制器易于集成到各种不同的应用场合，并方便进行维护升级和功能扩展。嵌入式计算平台的应用：依托于高性能嵌入式处理器和FPGA等硬件平台，优化容错控制算法的实时性能，使其能在苛刻的工业环境中高效地执行复杂的容错逻辑。综上所述，未来电力电子和电机控制领域的容错控制算法将继续向智能化、自适应、分布式及无传感器方向发展，并不断寻求与新型硬件技术的深度融合，以满足日益增长的安全可靠性和经济高效性的需求。

2、无感控制 1）无传感器控制方法高度依赖于电机参数。为了保证无传感器控制的准确性，必须获得电机参数的任何微小变化。2）现有的无传感器控制方法大多侧重于稳态性能，而无传感器控制的动态性能需要进一步分析。3）电动汽车的运行条件多种多样且复杂。因此，无传感器控制应该对转矩变化和扰动具有鲁棒性。4）在低速情况下，基于注入的方法会造成额外的损失，并且这些方法中使用的滤波器会影响位置估计的准确性。为了进一步提高电动汽车的性能，需要克服这个问题。

无位置传感器电机控制的研究趋势主要集中在以下几个方面：算法创新与优化：研究更精确、鲁棒性强的无传感器估计技术，如基于模型的观测器设计（包括滑模观测器、扩展卡尔曼滤波器等）、基于信号处理的自适应算法和深度学习等智能方法，以提高转子位置和速度估算精度。自抗扰控制与容错控制：结合自抗扰控制(ADRC)策略，设计能够在存在不确定性及外部干扰时仍能稳定运行的无位置传感器控制方案，同时增强系统在部分故障条件下的容错能力。多物理场耦合建模与分析：将电机内部电磁、热力学等多种物理现象综合考虑，通过精确的多物理场耦合模型提升无传感器控制算法对电机状态的预测和跟踪性能。实时性和嵌入式应用：针对实际硬件平台的计算能力和功耗限制，研究高效的实时实现算法和轻量化软件架构，以便于将无位置传感器控制技术集成到嵌入式系统中。面向特定应用领域的定制化解决方案：虽然通用算法的开发难度很大，但是可以根据不同行业需求（例如电动汽车驱动系统、工业机器人伺服电机、家用电器等），开发针对特定应用环境和负载特性的无位置传感器电机控制系统。融合多种传感信息：利用现有的非位置传感器数据（如电流、电压、温度等）进行间接测量和信息融合，以辅助或替代位置传感器功能，实现更高可靠性和成本效益的无传感器控制。标准制定与规范化：推动无位置传感器电机控制相关技术的标准制定工作，促进其在各个行业的广泛应用和互操作性，以及提高产品安全性和质量保证。总之，无位置传感器电机控制的研究正朝着更高级别的智能化、精准化和实用化的方向发展，旨在进一步提升电机系统的效率、可靠性以及降低制造成本。 3、EMI控制

在过去的十年里，基于硅碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）等材料的WBG器件引起了学术界和工业界的极大关注。WBG器件最突出的特点之一是开关频率高，高达兆赫级。这一功能可以增加电机控制系统的带宽，并使电动汽车的牵引电机能够延长运行速度，这有利于提高整个驱动系统的功率密度。1）至于减少EMI，需要避免基于硬件的方法，因为它们可能占用很大的空间。因此，应提高基于软件的方法的有效性和简单性。2） PCB设计中的一些特性，如寄生电感和电容，应进行理论量化。需要进行更多的理论分析。3）需要进一步开发用于参数变化和负载转矩变化的有效EMI缓解方法。该图片来自于网络在电力电子和电机控制领域，EMI（电磁干扰）控制算法的研究趋势主要体现在以下几个方面：集成化设计与优化：研究将EMI滤波器设计与电力电子拓扑结构、驱动电路及电机控制系统进行一体化考虑，实现系统级的EMI抑制方案。通过协同设计方法，在减少电磁干扰的同时优化系统的整体性能和体积。智能动态控制：开发基于实时监测和反馈机制的智能EMI控制算法，利用先进的数字信号处理技术对系统中的瞬态行为进行实时分析，动态调整控制参数以降低EMI噪声。新型材料与结构应用：探索新型电介质、磁性材料以及三维立体布局等技术在EMI滤波器中的应用，提升滤波效果，同时减小设备体积和重量，适应更高功率密度的需求。模型预测与自适应控制：利用模型预测控制(MPC)和自适应控制理论开发针对EMI问题的高级控制策略，使得系统能够根据工作状态和环境变化自适应地调节控制参数，有效抑制不同工况下的EMI问题。标准化与规范化：随着国际标准和法规对电磁兼容性的要求日益严格，研究符合最新规范要求的EMI控制算法，并推动其在工业界的应用和推广。多物理场耦合分析：将电磁场、热场等多种物理现象耦合分析，深入理解并定量描述EMI产生机理，从而为设计高效EMI控制算法提供更精确的物理模型和计算方法。混合仿真与实验验证：利用高级电磁仿真工具结合实验测试手段，对新型EMI控制算法进行深度评估与验证，确保理论成果能够在实际工程中得到有效应用。总之，未来的EMI控制算法研究将继续深化对电磁干扰现象的理解，探索更为先进、智能和高效的解决方案，以满足现代电力电子和电机控制系统小型化、高性能、低能耗的发展需求。

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