电动助力转向无电流传感器驱动方法外文翻译资料

 2021-12-11 07:12

英语原文共 14 页

电动助力转向无电流传感器驱动方法

J. H. LEE ,H. T. MOON and J. Y. YOO

摘要: 本文提出了一种无电流传感器驱动方法,通过利用表面式永磁同步电动机(SPMSM)的数学模型和死区补偿的方法,来减小实际输出电压与电压指令之差引起的电流误差。该方法只需内部使用处理器算法实现,即不使用任何电压传感电路硬件,如滤波电路和电流传感器反馈电路。为了验证该方法的有效性,采用包含SPMSM、电机驱动系统和机械齿轮系统的电动助力转向(EPS)系统进行了MATLAB仿真。结果表明该方法是有效的。

关键词:EPS、SPMSM、无电流传感器、容错

  1. 介绍

汽车转向系统有三种:机械式、液压式和电动式。目前,大多数汽车开始采用电动动力转向系统,在节能方面效果明显。目前的汽车电动助力转向系统(简称EPS)具有显著的优点:节能环保;易于模块化设计和安装;维护方便,易于调整和测试。此外,一些新技术,如自动驾驶,自动停车,也需要EPS的应用。因此,汽车电动助力转向系统具有良好的应用前景。电动助力转向系统(EPS)的动力特性是动力(力矩)随汽车运动状态(方向盘手动力和速度)的变化而变化的规律,其动力性能主要包括转向系统的稳定性、跟踪性和抗干扰性,动力性能差会导致方向盘的出现。抖动、功率滞后等。容易造成驾驶员疲劳和失控驾驶,造成交通事故。因此,EPS的设计目标是增强稳定性、跟踪性和抗扰性。

在汽车中,电动机驱动系统已经开始取代传统的液压系统,部分原因是对更安全、更高效和更舒适的汽车的需求在不断增加。具体地说,通过使用电机产生的扭矩来减少驾驶员的转向力的EPS系统已经非常流行。由于功率密度高、效率高和工作速度范围宽等因素,SPMSM型电机作为执行器最常见(Liao和Du,2003年)。

汽车电动助力转向系统由机械结构和电子单元两部分组成。机械部分包括方向盘、转向柱、扭杆、减速机构、动力转向电机、齿轮和齿条等;电子部分包括方向盘扭矩传感器、轮速传感器和电子ECU等。其工作过程是:当方向盘转动时,安装在方向盘轴套内的扭矩传感器检测方向盘产生的扭矩。使电压信号的变矩器形成扭矩信号。这个

控制器中的A/D模块,将被测扭矩信号转换成数字量,电流经功率电机反馈,形成反馈电流信号反馈给控制器。根据转矩信号和反馈电流信号,由控制器计算升压电流的大小,并通过PWM控制方式驱动功率电机。速度信号检测是其中最重要的部分之一。随着速度的不同,功率曲线也会相应变化:速度越高,功率越小。当车速达到一定速度时,动力停止,使驾驶员有良好的路感。图1显示了EPS的组成部分及其接口,当驾驶员转动方向盘时,转向扭矩传感器就输入轴和输出轴之间的扭转角生成指令信号。转向命令被传输到当前控制器,该控制器控制并驱动电机以提供转向辅助(Choi等人,2007年;Lee等人,2011年b)。如图1所示,EPS的电动机驱动系统包括各种传感器,例如电流传感器、电机位置传感器和用于更高精度控制的转向角度传感器。

图1.电动助力转向系统图。

EPS安全框架研究的一个领域是LOA(失去辅助)的缓解策略。LOA意味着由于系统突然出现故障,EPS无法支持驾驶员所需的扭矩辅助水平。大多数车辆制造商规定了EPS出现故障时减小辅助扭矩的安全标准。这种方法允许指定的扭矩水平降低,以避免由于突然LOA造成严重事故,如图2所示。

图2.EPS的容错。

在EPS系统中,传感器故障可能会导致意外转向或转向力过大。因此,为了保证EPS系统的可靠性和安全性,必须对故障进行精确的管理。这在安全关键系统的电机驱动应用中尤其重要,例如车辆中的EPS系统。

在过去的研究中,电机驱动故障被分为三大类(Isermann,2005年):影响逆变器部件、电机绕组和各种传感器的故障。第一类问题已通过一些研究得到解决,这些研究提出了对标准三相逆变器配置的修改,以获得对支路故障的耐受性(Ribeiro等人,2004年)。第二类通过使用具有多相绕组的特殊电机或另一种形式的定子绕组冗余来获得对电机故障的耐受性(Bianchi等人,2007年)。第三类是在转子位置传感器发生故障时使用无传感器驱动方法来解决的;它基于电流传感器或反电动势来估计转子位置和速度、电流传感器故障时的开环控制以及利用剩余传感器的电流测量进行的闭环控制(Bisheimer等人,2008年;Johnson等人,1999年)。

本文利用该系统的计算电流,实现了无电流传感器驱动方法中的电流控制,无需对硬件进行任何修改。基于SPMSM的电学模型,采用死区时间补偿方法(减少死区时间效应引起的电流误差的方法)计算电流。该方法可用于EPS系统电流传感器的容错控制。仿真结果表明了该控制方法的有效性。

  1. 电机和驱动系统
    1. SPMSM模型

方程式(1)和(2)给出了D-Q参考框架中SPMSM的电气模型和扭矩模型(Krause等人,2002)。

(1)

(2)

式中和为d和q轴端电压,和为d和q轴定子电流,为定子电阻,为定子电感,为电角速度,为磁链,P为极对数,P=d/d t,为产生的电机扭矩。基于方程(1),推导了SPMSM的无电流传感器方法。

    1. 电机驱动系统

图3显示了传统比例积分(PI)电流控制系统的框图。和的d-q轴电流参考由EPS系统控制部分生成。当前参考值由基本辅助力、返回控制力和高速阻尼控制力的组合计算得出,该力取决于车辆动力学和扭矩传感器的扭矩指令(Liao和Du,2003年)。

图3.传统电流控制的框图。

在有电流传感器的高性能驱动系统中,根据电流基准与检测电流之差,由PI电流控制器产生和的电压基准,其中检测电流经模拟低通滤波器滤波后送入微控制器的A/D转换器。处理器。然后,通过D-Q逆变换,将电压参考信号传输到功率开关驱动电路的脉宽调制(PWM)电压源逆变器(VSI)中。在实际应用中,功率开关的门信号与理想信号不一样,因为开关器件的开关时间有限,而且电机终端的外加电压取决于死区时间内的电流方向,在脉宽调制门信号模拟中应考虑延迟和死区时间(Kim等人,2002)。

与传统控制系统中的控制不同,驱动系统中提出的电流控制在没有电流传感器的情况下执行。电流控制是通过使用计算出的电流和实现的,该电流通过使用SPMSM的数学模型而不是检测到的电流来计算。基于带死区时间补偿的电流计算器的电流控制框图如图4所示。下一节将详细介绍当前计算器和死区时间补偿。

图4.提出的电流控制的方框图。

  1. 无电流传感器的电流控制器

在过去的研究中,感测相电流值直接涉及相电压感测方案,其中包括滤波电路。感应电压通过反向D-Q变换进行转换,D轴和Q轴电流随后通过电流计算进行计算(Morimotor等人,2003年)。在该系统中,计算的电流是由和的参考电压计算的。

3.1 .电流计算器

计算出的d轴和q轴电流(和)由以下离散方程计算得出。

(3)

(4)

图5显示了带有电流计算器和死区时间补偿装置的电流控制器的框图。方程式(3)和(4)中和的电压是终端电压的d轴和q轴分量。从和的电压基准可以计算出和的电压。但是,由于上述死区时间的影响,这些电压参考值不等于提供给电机的实际电压值。为了准确计算电流,第3.2节中实施了死区时间补偿。

图5. 带有电流计算器和死区时间补偿装置的电流控制器的框图

3.2.死区时间补偿器

过去曾研究过几种停滞时间补偿策略(Kim等人,2002年;Kim和Youn,2004)。

在电动助力转向(EPS)等车辆的低压大电流应用中,场效应晶体管(FET)被广泛使用,因为FET能够将开关的通电电压降到最低。然而,通电电压水平的差异使得死区时间补偿变得困难,因为通电电压降与电流大小成正比(Lee等人,2005年)。本文提出了一种简单的方法。该方法具有更快的软件执行时间,可以补偿死区效应和场效应管电压降引起的电压误差。死区时间补偿是根据同步同步参考系上q轴电流的极性进行的。由停滞时间和单相电压降引起的电压误差由方程式(5)、(6)和(7)计算(Kim和Youn,2004;Lee,2009;Lee等人,2011a)

(5)

(6)

(7)

式中是由死区时间、和引起的电压误差的大小,定义了电源开关的开启和关闭时间,(=)是FET开启时的电压降,(=f())是FET上自由旋转二极管的正向电压降。其他相的电压误差也可以类似地得到。这些电压误差方程可以转化为同步参考系方程(8)。

(8)

其中

图6.同步参考系中gt;0时死区电压误差的仿真结果。

(实线:虚线:)

图6显示了当为正时,基于方程(8)的电压误差与电角的函数关系的模拟结果。在D-Q框架上,电压误差经常被的电角所改变。的平均值为零;但是,的平均值不是零。当为正时,的平均值可按方程(9)计算。

(9)

因此,重新排列方程式(3)中的电压,以补偿实际电压值与q轴上的电压基准之间的电压误差,如方程式(10)。

(10)

  1. 检测和结论

为了检验该方法的有效性和性能,基于图7所示的SPMSM电机驱动系统参数,在EPS系统模型中进行了matlab仿真。

图7.带SPMSM驱动器的EPS系统的仿真设置。

采用模块化的方法建立了带SPMSM驱动系统的EPS模型。模块可用电路域模型描述,或用微分方程和功能行为域描述。分析了系统行为的各个方面,并通过实际实验验证了SPMSM驱动系统模型的可行性。

系统的开关频率(采样时间)设置为16 kHz(62.5微秒),停滞时间为1微秒。采用6极SPMSM进行仿真。系统和电机的其他规格如表1所示。

表1.SPMSM和控制器的参数。

参数

定子电阻 ()

7.26 [mΩ]

定子电感 ()

32 [micro;H]

磁链 ()

0.0092 [V/rad/sec]

极数 (P)

6

直流输入电压()

12 [V]

采样时间()

62.5 [micro;sec]

停滞时间 ()

1 [micro;sec]

4.1电流控制检测

图8(a)和(b)显示了所提议控制器和带有电流传感器的传统控制器的q轴电流瞬态响应。模拟条件为小电流和大电流。在瞬态状态下,计算电流与实际电流之间出现5~10%的误差。可以看出,计算出的电流在瞬态后很好地对应,从而得出该方法具有良好的电流控制性能.

图8.瞬时状态下的q轴电流(计算电流vs.实际电流)

图9(a)和(b)显示了稳态时的Q轴电流和相电流波形。结果表明,电流的计算误差保持在小电流状态,但足够小,该方法实现了与传统控制器相似的良好的正弦电流驱动。

图9.稳定状态下的q轴电流和相电流(计算电流vs.实际电流)

电流计算器基于方程式(3)和(4),因此,计算电流的精度取决于电机参数的变化。电感值随电流大小而变化。电感变化的影响可以通过从测量电感与电流条件表中对其进行补偿来减小(Morimotor等人,2003)。然而,永磁磁链和定子电阻随温度的变化而变化。为了检验温度变化引起的电机参数变化的影响,这些变化是基于电机制造商在工作温度范围内的数据(-40~85摄氏度)。根据电机制造数据,在工作温度下,定子电阻变化约为plusmn;25%,永磁磁链变化约为plusmn;10%(负温度系数)。

图10(a)和(b)显示了由定子电阻和永磁磁链变化引起的q轴计算电流误差。可以看出,q轴计算电流有约plusmn;12%的计算误差,其中一些瞬时误差是由定子电阻变化引起的,而约plusmn;6%的计算误差是由永磁磁链变化引起的。

图10. 时参数变化引起的Q轴电流计算误差

4.2.EPS系统的检测

图11显示了在车辆速度分别为0和100 km/h时,所提出控制器对EPS系统性能的模拟结果。在零车速下,EPS

资料编号:[5888]

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