纯电动汽车驱动控制技术研究

【摘要】：能源和环境的双重压力,使得具有节能、环保及高效的电动汽车技术取得了突飞猛进的发展。然而,在其产业化发展过程中仍然存在较多急需解决的问题,特别是在电动汽车动力驱动控制方面,在电动汽车高速运行时的弱磁控制导致转矩响应变慢问题;在电动汽车加速度控制方面,存在启动快速性与超调量难于协调的问题;在电动汽车再生制动方面,存在能量回收效率不高的问题;在驱动控制器的主电路设计方面,存在滤波器参数设计过程复杂、裕量偏大且成本偏高的问题。本文在对电动汽车驱动控制机理分析研究的基础上,对驱动控制中存在的上述问题进行了分析研究,并针对各个难点及关键技术提出了相应的解决方法。主要研究内容如下:(1)针对电动汽车高速运行时弱磁控制转矩响应变慢的不足,提出了一种变期望电压的弱磁给定控制算法,该弱磁控制算法大幅提高了弱磁控制时的转矩响应速度,有效提高了电动汽车的弱磁控制性能。(2)针对电动汽车加速度控制时响应快速性与超调量之间的矛盾,提出了将自抗扰控制技术应用于电动汽车加速度控制,达到了快速性与小超调甚至无超调的效果。(3)针对电动汽车再生制动时能量回馈效率不高的问题,提出了一种基于电池SOC估计的再生制动充电电流控制策略,应用该控制策略后电动汽车再生制动时的能量回馈效率显著提高。(4)针对电动汽车驱动控制器设计时LCL滤波器参数裕量偏大、成本偏高且需要反复试凑的问题,提出了一种基于最小二乘法的驱动器LCL滤波器参数优化方法,该方法简单有效、同时减小了滤波器的体积,从而节约了成本。综上所述,本文针对电动汽车驱动控制系统发展过程中存在的四个关键问题,提出的变期望电压的弱磁给定控制算法、基于自抗扰控制的加速度控制算法、基于电池SOC估计的再生制动充电电流控制策略和基于最小二乘法的驱动器LCL滤波器参数优化方法对于电动汽车驱动控制技术的发展具有一定的理论指导意义,对于电动汽车产业化发展具有重要的应用价值。 【关键词】：电动汽车 驱动控制 弱磁控制 自抗扰控制 再生制动 LCL参数优化
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.72;TP273
【目录】：

• 中文摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 课题背景及意义11-12
• 1.2 发展现状及存在问题12-18
• 1.2.1 电动汽车发展现状12
• 1.2.2 电动汽车驱动控制技术发展现状12-18
• 1.3 研究内容与技术路线18-19
• 1.4 章节安排19-20
• 第二章 纯电动汽车驱动系统及其性能分析20-30
• 2.1 电动汽车驱动系统的组成与结构20-22
• 2.2 电动汽车车辆动力学及性能22-27
• 2.2.1 电动汽车的驱动力分析22-23
• 2.2.2 电动汽车的阻力分析23-24
• 2.2.3 电动车加速度数学模型建立24-27
• 2.3 典型工况与性能评价指标27-28
• 2.4 驱动系统的闭环控制与性能分析28-29
• 2.4.1 稳态性能指标29
• 2.4.2 动态性能指标29
• 2.5 本章小结29-30
• 第三章 纯电动汽车驱动控制系统及其建模30-40
• 3.1 电动汽车驱动控制系统30-31
• 3.2 电动汽车对驱动控制系统总体要求31
• 3.3 电动汽车驱动控制方法31-34
• 3.3.1 基于ADRC的加速度控制32-33
• 3.3.2 基于变期望电压的弱磁控制33
• 3.3.3 基于SOC估算的再生制动电流控制33
• 3.3.4 基于最小二乘法的LCL滤波器参数优化33-34
• 3.4 电动汽车驱动控制系统整车模型的建立34-37
• 3.4.1 驾驶员模型34-35
• 3.4.2 循环工况模型35
• 3.4.3 动力系统模型35-36
• 3.4.4 传动系统模型36-37
• 3.4.5 车辆动力学模型37
• 3.5 电动汽车异步电机驱动系统数学模型37-39
• 3.5.1 异步电机在三相静止坐标系下的数学模型37-38
• 3.5.2 异步电机在任意同步旋转坐标系下的数学模型38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 一种变期望电压的驱动电机弱磁控制40-52
• 4.1 弱磁控制状态分析40-44
• 4.1.1 弱磁控制电压与电流限制分析41-42
• 4.1.2 弱磁控制输出转矩最大化分析42-44
• 4.2 变期望电压弱磁控制器设计44-48
• 4.3 变期望电压弱磁控制器仿真与实验48-50
• 4.4 变期望电压弱磁控制器仿真结果及分析50-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 基于自抗扰控制的电动汽车加速度控制52-67
• 5.1 自抗扰控制技术分析52-58
• 5.1.1 过渡过程53
• 5.1.2 扩张状态观测器53-56
• 5.1.3 非线性误差的反馈控制归律56-58
• 5.2 电动汽车加速度自抗扰控制器设计58-59
• 5.3 ADRC控制器的参数整定原则59-60
• 5.3.1 非线性参数整定59
• 5.3.2 TD参数整定59-60
• 5.3.3 ESO参数整定60
• 5.3.4 非线性误差反馈控制律的参数整定60
• 5.4 基于自抗扰控制器的电动车加速度控制仿真60-66
• 5.4.1 自抗扰加速度控制器仿真60-64
• 5.4.2 电动车加速度PI控制器仿真64-65
• 5.4.3 仿真结果对比分析65-66
• 5.5 本章小结66-67
• 第六章 基于SOC估算的电动汽车再生制动充电电流控制67-90
• 6.1 电动汽车再生制动分析67-70
• 6.1.1 再生制动系统的结构及原理67-68
• 6.1.2 再生制动力矩分配68-69
• 6.1.3 再生制动过程中电池储能的需求分析69-70
• 6.2 基于自适应卡尔曼滤波的电池SOC估算策略70-80
• 6.2.1 电池二阶模型及其影响因素模型的建立70-75
• 6.2.2 基于自适应卡尔曼滤波的电池SOC估算策略75-79
• 6.2.3 基于自适应卡尔曼滤波SOC估算策略的验证79-80
• 6.3 基于SOC估算的再生制动电流控制策略80-89
• 6.3.1 电池SOC与再生制动最大充电电流的关系80-82
• 6.3.2 基于SOC估算的再生制动充电电流控制策略82-84
• 6.3.3 再生制动过程中充电电流控制策略验证84-89
• 6.4 本章小结89-90
• 第七章 基于最小二乘法的驱动器LCL滤波器参数优化90-105
• 7.1 LCL滤波器的数学模型90-91
• 7.2 LCL滤波器参数的约束条件91-98
• 7.2.1 基本约束条件91-92
• 7.2.2 衰减曲线约束92-98
• 7.3 基于最小二乘法的滤波器参数优化98-102
• 7.3.1 参数优化设计原理98-100
• 7.3.2 设计实例100-102
• 7.4 实验结果分析102-104
• 7.5 本章小节104-105
• 第八章 总结与展望105-107
• 8.1 研究工作总结105
• 8.2 下一步工作和对未来的展望105-107
• 致谢107-108
• 参考文献108-114
• 攻读博士期间获得的成果114-115

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