电动汽车模糊滑模回馈充电控制器及其回馈充电控制方法转让专利
申请号 : CN201610614853.3
文献号 : CN106130125B
文献日 : 2018-11-23
发明人 : 张细政
申请人 : 湖南工程学院
摘要 :
权利要求 :
1.一种电动汽车模糊滑模回馈充电控制器的回馈充电控制方法,所基于的电动汽车模糊滑模回馈充电控制器,它包括蓄电池充电控制器(1),蓄电池充电控制器(1)的输出端依次连接驱动/隔离电路(4)、回馈制动充电系统(3)、传感采集电路(2),传感采集电路(2)最后连接回蓄电池充电控制器(1);所述回馈制动充电系统(3)包括一个蓄电池、四个电流传感器SA1~SA4、两个电压传感器SV1、SV2、储能电容C、双向DC/AC变换器和星形连接的无刷直流电动机;蓄电池的上端串联电流传感器SA1后下端并联接有电压传感器SV1;储能电容C与电压传感器SV2并联,再与释能电阻R串联后与电压传感器SV1并联;双向DC/AC变换器由六个功率管T1~T6组成,上桥臂为T1、T3和T5,下桥臂为T4、T2和T6,每桥连接中点分别串联电流传感器SA2、SA3、SA4后与直流电动机的相绕组连接;所述驱动/隔离电路(4)包括光电隔离器件U1和驱动控制电路U2,光电隔离器件U1采用光电耦合芯片4N25,驱动控制电路U2采用芯片IR2122S;所述传感采集电路(2)包括电压、电流传感器和两通道运算放大器U4、U5,电压、电流传感器采用HAS200-P,运算放大器采用LF353;
其特征在于:它包括建立DC/DC变换器回馈充电时的系统模型阶段、建立回馈充电下的DC/DC变换器T-S模糊模型阶段、计算变换器占空比的预测值阶段、模糊滑模充电控制器综合设计阶段;
(一)所述的建立DC/DC变换器回馈充电时的系统模型阶段的步骤如下:(1)计算充电电路的系统模型;
回馈充电情况下,使用与正常驱动情况下的同一套DC/DC变换电路;采用六管全桥脉冲宽度调制,无需额外增加电路单元;以A相和B相为例分析数学模型,在开关开通、关断两种情况下,研究控制目标为蓄电池充电电压、电流时系统的数学模型,以输出为电池充电电压y=vo(t)为例来说明;令状态变量x=[iL vc]T,电路的系统模型由下述方程给出:式中开关开通、关断下的矩阵分别为
CON=[0 RbR-1],COFF=[RbRcR-1 RbR-1],fON=fOFF=RcR-1vb;系数a1=-(2Rm+Rs+Rd)/2Lm,a2=-1/CR,a3=-(Rm+Rd)/Lm-RcRb/(2LmR),a4=Rb/(2LmR),g1=-a2vb,g2=-Rc/(2LmR)vb;符号Lm是绕组电感,Rm是绕组电阻,Rs和Rd分别是电源开关和续流二极管的导通电阻,C和Rc分别是电池直流侧电容器电容和寄生电阻,Rb是电池等效内阻,R=Rc+Rb,vc是电容器上的电压降,vb表示电池电动势,ib为流过电池的回馈充电电流,eab为两相绕组反电动势,vo为输出电压;
电路模型中的输出方程为充电电压方程,当输出为充电电流时,其输出方程改写为io-1 -1=-R vc+R vb;
(2)计算状态空间平均模型;
在电路模型两边分别乘以PWM占空比d(t)和d'(t)=1-d(t),并进行平均化处理,求得状态空间平均模型为:式中矩阵
xm、ym分别是单个PWM周期内的状态变量平均
值和输出电压平均值;对于给定占空比 令 可求得 处静态工作点的状态变量稳态值为:
式中 和 分别表示xm和ym的稳态值;由于在工作点 处存在小信号的干扰,则变量的瞬时值可写为: 其中d(t)、x(t)、y(t)为变量瞬时值, 为小信号扰动;
(3)计算状态空间小信号及积分控制模型;
利用小信号扰动分析方法分离出稳态变量和瞬态变量,忽略扰动量的二次及以上高阶项,求得状态空间小信号模型为:式中矩阵
对状态空间平均和状态空间小信号两种模型而言,都依赖于工作点处占空比稳态值为实现输出电压的零稳态跟踪误差,引入积分状态变量:xe=∫e·dt=∫(yr-ym)·dt,式中跟踪误差e=yr-ym,yr为期望输出电压;将状态空间小信号模型改写为如下积分控制模型:式中 为增广状态变量,控制输入为占空比暂态值 矩阵
车辆行驶过程中,随着工作点的变化,变换器的占空比 随之发生变化,从而引起状态空间小信号模型传递函数的零极点和幅频响应发生变化,因而状态空间小信号模型是占空比的非线性函数,充电控制系统是一个非线性不确定系统;
(二)所述建立回馈充电下的DC-DC变换器T-S模糊模型的步骤如下:(1)T-S模糊模型;利用T-S模糊技术逼近非线性系统,对于第i个工作点,采用如下IF-THEN规则描述非线性的状态空间小信号模型:第i条模型规则:如果z1(t)是F1i,并且z2(t)是 ……,并且zn(t)是 那么:式中 为模糊集合,z(t)=[z1,…,zn]是前件变量, 是状态误差,是控制输入,Ai和Bi为待定矩阵,规则数i=1 ,2 ,… ,r;模糊权值Fij[zj(t)]≥0为zj(t)在第i条模糊规则下对应的隶属度,且有 基于单点模糊化、乘积推理和加权平均反模糊化,全局模糊模型为:
(2)考虑充电时受到的各种干扰和不确定性后,参数不确定模糊模型为:式中ΔAi和ΔBi为参数的匹配不确定性, 表示输入和负载扰动;假设:(i)存在确定性函数ΜA(t),ΜB(t)和Μw(t)使得ΔAi=BiΜA(t),ΔBi=BiΜB(t)和均成立;(ii)系统控制矩阵不满足B1=B2=…=Br;改写参数不确定模型如下:
式中:
外部扰动 必定存在一个已
知正常数ηB使得0≤||ΜB||≤ηB<1,以及连续正函数ηA、ηw使得则可计算出 范数的上界为
(3)T-S模型的确定;将车辆行驶工况的全局工作区间[0,1]划分为7个子空间,分别为:[0,0.2],[0.2,0.3],[0.3,0.4],[0.4,0.5],[0.5,0.6],[0.6,0.7],[0.7,1];在每个子空间中选取一个稳态工作点,按下式确定7个稳定工作点:式中Di为子空间上界,di为子空间下界;利用T-S建模方法得到在上述稳态工作点处的7个线性子模型,描述为如下T-S模糊规则:第i条对象规则:如果 is Fi,那么 式中Fi(i=1~7)是模糊集合,
(三)所述计算变换器占空比的预测值阶段的步骤如下:
输出电压-输入电压传输比 是占空比的非线性函数,由于具有强的非线性特性和参数不确定性,利用T-S模糊逼近方法来预测占空比;预测过程如下:首先,将传输比区间划分为12个子区间(S1,S2,…,Sn),每个子区间Si定义一个仿射函数;然后,利用此仿射函数计算出每个子区间上的占空比预测值 最后,利用T-S技术将 联合起来,计算出全局占空比
T-S预测器为一单输入单输出的仿射函数,输入为α=yr/eab且满足1≤α≤M,其中M为传输比函数 的最大值;令fi为第i个子区间的输出(1≤i≤12),其形式为:fi(α)=aiα+bi,其中ai,bi为常数;则期望输出电压为yr时,T-S预测器模糊规则为:第i条预测器规则:如果αis Si那么fi(α)=aiα+bi;
式中Si为第i个模糊集合,对每个子区间上的仿射函数输出fi进行中心平均、加权反模糊化,则全局模糊输出为 式中μi(α)为α在模糊子集Si上的隶属度函数,且有
(四)所述模糊滑模充电控制器综合设计阶段的步骤如下:(1)基于滑模控制理论和Lyapunov方法设计积分滑模切换面:式中常数λ>0为积分增益,滑模系数S∈Rm×n,滑模控制理论要求系数S的选择需要确保等效滑模控制量的存在,即矩阵 必须是可逆的;为此,基于Lyapunov方法给出系数S和滑模面的计算方法;
基于Lyapunov方法,如果下述线性不等式
存在可行解(Q,α,β,μ),则设计滑模系数为S=(BTQ-1B)-1BTQ-1,其中可逆矩阵Q∈Rn×n,决策变量α,β,μ∈R,K为矩阵B的正交补矩阵,λB是矩阵BTB的最小特征值,且满足λBI≤BTB,记号“*”表示矩阵相应位置元素的转置;选取积分滑模面的优点是能保证闭环控制系统的稳态充电电压误差为零;
(2)基于滑模控制理论和Lyapunov方法设计控制律,Lyapunov函数设计为:V2=σTσ≥0,Lyapunov函数对时间的导数为:为了保证
设计如下模糊滑模控制规则:
第i条控制规则:如果 那么
式中,ξ=ηB+τ+ηBτ,滑模切换增益
常数εi>0,sgn(σ)为符号函数;设计全局的模糊滑模充电控制器为:基于Lyapunov稳定性定律,此时 证明了当采用全局的模糊滑模充电控制器时,控制系统回馈充电电压误差将渐近收敛于零。
说明书 :
电动汽车模糊滑模回馈充电控制器及其回馈充电控制方法
技术领域
背景技术
发明内容
和输出电压平均值;对于给定占空比 令 可求得 处静态工作点的状态变
量稳态值为:
(t)、y(t)为变量瞬时值, 为小信号扰动;
Fij[zj(t)]≥0为zj(t)在第i条模糊规则下对
应的隶属度,且有 基于单点模糊化、乘积推理和加权平均反模糊化,全局模
糊模型为:
知正常数ηB使得0≤||ΜB||≤ηB<1,以及连续正函数ηA、ηw使得
则可计算出 范数的上界为
7个线性子模型,描述为如下T-S模糊规则:
附图说明
具体实施方式
=fOFF=RcR-1vb;系数a1=-(2Rm+Rs+Rd)/2Lm,a2=-1/CR,a3=-(Rm+Rd)/Lm-RcRb/(2LmR),a4=Rb/(2LmR),g1=-a2vb,g2=-Rc/(2LmR)vb。
某个给定的占空比 令 可求得静态工作点 处的状态变量稳态值为
如下积分状态变量:
正常数ηB使得0≤||ΜB||≤ηB<1,以及两个连续正函数ηA,ηw使得
则可计算出函数 范数上界为
方法得到在上述稳态工作点处的7个线性子模型,描述为如下T-S模糊规则:
数如图7所示。
[0170] 则有:[0171][0172] 由式(24)及不等式(19),并注意到不等式 (式中a、b为非负数),可得[0173][0174] 由等式(25)可得||τ||<1,从而证明了矩阵 非奇异,矩阵可逆。这表明,当按定理1选取滑模系数时,滑模面和等效控制量均存在,一旦系统状态进入滑模面 内,模糊系统(14)的动态性等效于降阶的滑模运动,系
统的状态轨迹也将渐近趋于零。[0175] 定义如下线性变换T,以将系统状态x分解为m阶的滑模状态和(n-m)阶的降阶状态:[0176][0177] 式中T1∈R(n-m)×n,T2∈Rm×n,矩阵K满足BTK=0、KTK=I,容易计算得线性变换的逆为T-1=[Q-1K B]。经过线性变换后,计算得出新状态为:[0178][0179] 由式(27),可知 为滑模状态,z1为降阶状态,且状态z的动态方程为:[0180][0181] 由式(26)可计算得到T1B=(KTQ-1K)-1KTB=0和T2B=I,依据滑模控制理论,令则计算出等效控制量为:[0182][0183] 将式(29)中的等效控制量代人式(28)中,可得:[0184][0185] 式中:[0186][0187] 下面来分析式(30)中滑模运动 的稳定性。定义Lyapunov函数其中矩阵P=KTQK>0。对函数V1求导得:[0188][0189] 由于 将其代入式(31),可得:[0190][0191] 式中w=Kz1∈Rn×1。由不等式(22),(24)和 可得:[0192][0193] 定义矢量 式中v∈R(n-m)×n为任意向量,则qi可改写为[0194][0195] 由式(34),可得:[0196]式中 对于任意向量v,令 b=qi,W=μ2Ω-1,可得:[0197][0198] 由不等式(25),(26),可计算得到[0199][0200] 再次依据Schur定理,不等式(36)等效于线性不等式(37):[0201][0202] 这证明了本实施例定义的积分型模糊滑模面和等效控制量的存在性,且滑模运动是渐近稳定的。[0203] 2.控制律设计。[0204] 控制器设计过程的下一步是设计控制律,本实施例中,设计如下模糊滑模控制规则:第[0205] i条控制规则:如果 is[0206] 那么[0207] 式中,ξ=ηB+τ+ηBτ,滑模切换增益 满足约束条件:[0208][0209] 常数εi>0,sgn(σ)为符号函数。[0210] 设计全局的模糊滑模控制律为[0211][0212] 基于Lyapunov稳定性定律,定理2证明了当采用控制器(41)时,控制系统回馈充电电压误差将渐近收敛于零。[0213] 定理2:对于变换器状态空间小信号模型的模糊系统(14),采用式(17)设计的积分型模糊滑模面,当采用控制器(41)时,系统轨迹将被驱动到滑模面上,系统将是渐近问题的。[0214] 证明:基于滑模控制理论和Lyapunov方法证明,Lyapunov函数设计为:V2=σTσ≥0,Lyapunov函数对时间的导数为: 将不等式 和控制器式(41)代入,经计算后可得:[0215][0216] 由于εi>0,由式(42)得 这表明当σ(t)≠0时,在控制器(41)的作用下,系统状态将被驱动进入到设计的积分型模糊滑模面上,即进入滑模运动,闭环系统是渐近稳定的,回馈充电电压误差将趋近于零。[0217] 图1是本实施例电动汽车模糊滑模回馈充电控制方法的原理结构框图。本实施例模糊滑模回馈充电控制器的结构,包括蓄电池充电控制器1,蓄电池充电控制器1的输出端依次连接驱动/隔离电路4、回馈制动充电系统3、传感采集电路2,传感采集电路2最后连接回蓄电池充电控制器1。[0218] 蓄电池作为动力源,一方面为电动汽车行驶提供驱动能量,另一方面储存电动汽车回馈制动时的回馈能量;蓄电池充电控制器与蓄电池、双向DC/DC变换器、传感电路和电机之间采用电缆母线电连通;通过控制双向DC/DC变换器的功率开关管,实现蓄电池充电电压、电流的跟踪控制,使回馈能量保持相对恒定和平滑,回收电动汽车的制动能量;蓄电池充电控制器以蓄电池充电电压和电流作为控制目标,具有较高的充电安全性能和电气能量传输效率,能较好吸收电动汽车制动时的突发回馈能量,从而延长电动汽车的行驶里程。[0219] 蓄电池充电控制器1由DSP处理器控制电路板集成构成,DSP处理器通过传感采集电路2采集电压和电流信号和踏板信号;DSP处理器从PWM1~PWM6引脚输出脉冲宽度调制(PWM)信号,经过驱动/隔离电路4控制双向直流变换器(DC/DC)的六个功率管的开关动作;DSP的外部中断引脚1(XINT1)响应制动踏板的踩下动作,在踏板的前2/3行程,期望充电电压、电流与踏板位移量成线性关系;在踏板的后1/3行程,为保护蓄电池不被过充,期望充电电压、电流不再随踏板位移量增加而增加,而是设定为最大充电电压、电流,并保持恒定。[0220] 蓄电池充电控制器1的功能结构上还包括模糊预测器、状态空间平均模型、全局模糊模型和模糊滑模充电控制器等模块,均由DSP软件算法完成;DSP经由中断方式获得踏板制动的位移量及期望的充电电压、电流,利用模糊预测器估计出PWM调制波占空比的稳态值然后,一方面结合蓄电池端电压计算出状态空间模型,得到状态稳态值 另一方面结合状态变量测量值xm和跟踪误差xe,计算出全局模糊模型,得到状态变量小信号值 最后,由本实施例的控制方法计算出占空比瞬态值 与稳态值 相加,从DSP的PWM1~PWM6引脚输出调制波形,经过驱动和隔离电路4控制双向DC/DC变换器的六管开关动作,进行恒压、恒流充电。[0221] 本实施例涉及的回馈制动充电系统的电路结构见图2,包括一个蓄电池、四个电流传感器SA1~SA4、两个电压传感器SV1~SV2、储能电容C、双向DC/DC变换器和星形连接的直流电动机;蓄电池的上端串联电流传感器SA1后下端并联接有电压传感器SV1;储能电容C与电压传感器SV2并联,再与释能电阻R串联后与电压传感器SV1并联;双向DC/DC变换器由六个功率管T1~T6组成,上桥臂为T1、T3和T5,下桥臂为T4、T2和T6,每桥连接中点分别串联电流传感器SA2~SA4后与电机的相绕组连接。[0222] 当电动汽车工作于回馈制动工况,蓄电池充电,双向DC/DC变换器工作于反向升压状态,此时上桥臂功率管S1、S3和S5斩波调制,回馈制动能量经升压后流向蓄电池为其充电;双向DC/DC变换器的各桥在一周期内交错工作,各导通120度相位,即S1与S4工作在0~120度,S3与S2工作在120~240度,S5与S6工作在240~360度;为使充电时实现高性能的恒压充电,采取模糊滑模控制器,控制双向DC/DC变换器的六个开关管进行独立的脉冲宽度调制。[0223] 图8是驱动/隔离电路4的电路图,驱动/隔离电路4由光电隔离器件U1和驱动控制电路构成,光电隔离器件U1采用光电耦合芯片4N25,驱动控制电路U2采用芯片IR2122S,DSP处理器引脚PWM1~PWM6输出的调制信号经驱动/隔离电路后控制双向DC/DC变换器每个功率管的开关动作。[0224] 图9是传感采集电路图,电路上由电压、电流传感器和两通道运算放大器U4、U5组成,电压、电流传感器采用HAS200-P实现,运算放大器采用LF353实现;运算放大器U5B采集霍尔电压信号、电流信号,并经由外部中断ADCINT0~ADCINT5引脚送入DSP处理器中。[0225] 本实施例涉及的电动汽车模糊滑模回馈充电控制器实现对蓄电池恒压、恒流充电控制的方法如图10所示,流程上包括下列步骤:[0226] (1)接通蓄电池充电控制器电源,自动初检,并进入待充电状态;[0227] (2)初始化蓄电池充电控制器,输入参数矩阵Ai、Bi、Ei和Di,并计算出矩阵[0228] (3)由DSP以中断方式响应刹车踏板信号,判断蓄电池是否需要充电;若需要充电,则依据刹车踏板位移计算出期望的充电电压、电流值yr;否则,转第(2)步;[0229] (4)由定理1判断LMI(18)~(20)的可行解是否存在,若存在进入下一步;否则,转第(2)步;[0230] (5)由模糊预测器估计出PWM调制波占空比的稳态值[0231] (6)由 和蓄电池端电压计算出状态空间模型,得到状态稳态值[0232] (7)结合状态变量测量值xm和跟踪误差xe,计算出全局模糊模型,得到状态变量小信号值[0233] (8)由本发明的控制方法计算出占空比瞬态值 与稳态值 相加,从DSP的PWM口输出调制波形,经过驱动和隔离电路控制双向DC/DC变换器的六管开关动作,进行恒压、恒流充电。[0234] 图11~图13是本实施例方法充电控制效果的阶跃响应曲线图。其中蓄电池内阻Rb在0.015秒由标称值增加一倍,0.025秒回到标称值;车速对应的反电势值eab在0.03秒升高+20%,在0.035秒降低–20%;充电电压的期望值与yr为阶跃信号下,图11、图12、图13分别给出了充电电压跟踪曲线,绕组电流曲线和控制器输出的占空比曲线;由图可见,本方法的阶跃响应时间小于0.015秒,稳态跟踪误差小于0.76%,且能很好的克服蓄电池参数摄动带来的性能下降。[0235] 图14~图16是本实施例方法充电控制效果的正弦响应曲线图。此时,在连续变化的期望输出电压下,DC/DC变换器的稳态工作点也在相应变化。其中蓄电池内阻在0.015秒由标称值增加一倍,0.025秒回到标称值;车速对应的反电势值在0.03秒升高+20%,在0.035秒降低–20%;充电电压的期望值为阶跃信号下,图14、图15、图16分别给出了充电电压跟踪曲线,绕组电流曲线和控制器输出的占空比曲线;由图可见,本方法能很好的克服车速变化、期望信号变换带来的性能下降,且在不同稳态工作点处均具有稳态跟踪误差小、鲁棒性强的特点。[0236] 经过仿真和实际试验,本实施例方法及控制器的充电性能满足需求,充电效果令人满意,能很好的回收电动汽车的制动能量,从而有效地延长了蓄电池工作寿命和汽车行驶里程数。