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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)、湖南大学电气与信息工程学院、重庆理工大学电气与电子工程学院的研究人员刘庆、刘和平、刘平、郭强、苗轶如,在2017年第24期《电工技术学报》上撰文指出,电动汽车用异步电动机经常会遇到爬坡等低速重载运行工况,特别对于低压大电流的交流异步电动机,在逆变器电流限制条件下实现转矩最大化非常重要。
以电机稳态电路为基础,建立电流约束条件下基于非线性励磁电感的低速转矩最大化模型。模型分析表明该最优问题可以简化为一维搜索问题,并采用经典的搜索算法在低速范围进行求解。
实际电机计算结果和理论分析表明,整个低速范围内最大转矩值工作点的转矩值、齿部磁通密度、转差率几乎保持恒值,相当饱和的磁场导致严重的非线性。非线性励磁电感应用于改进的空间矢量控制系统,实现大电流约束条件下低速转矩最大化运行,仿真结果表明控制方法的正确性。实验结果也验证了转矩优化模型、模型分析结论及改进的空间矢量控制方法的正确性。
随着能源危机与环境污染问题的进一步加剧,世界各国都面临严峻挑战,节能减排势在必行。目前交通领域占到石油消费的一半以上,发展新能源汽车具有重要意义[1]。异步电动机由于其结构简单可靠、工艺成熟、成本低廉,成为电动汽车主流选择之一[2]。
特别在发展中国家,电动汽车的成本和安全往往是最为重要的因素,为小功率低压短途电动汽车的发展提供了很大的空间。较低的电池电压具有天然的安全性,而且电池串联数的减少使电池管理复杂度降低,提高了系统的可靠性。
低电压的另一特点在于可采用低压MOSFET作为功率开关器件,与IGBT相比在成本和开关速度方面具有明显优势。电动汽车异步电动机驱动拓扑如图1所示。
图1 电动汽车异步电动机驱动拓扑结构
作为电动汽车用异步电动机,其工况远远复杂于一般工业电机,通常采用单一固定减速比,需要很宽的调速范围[3],因此电机设计时必须兼顾低速和高速运行性能,从变频驱动电机角度进行优化设计[4]。由于母线电压限制,电机高速运行时必然工作于弱磁状态,绕组串联匝数越多,则弱磁越厉害,高速转矩输出能力越弱。而高速加速性能对电动汽车而言非常关键,必须达到相应指标。
考虑到电机的成本和车载重量限制,不应采取大马拉小车的办法来解决低速与高速之间的矛盾,因此电机绕组通常采取串联匝数相对较少的设计方案。然而,这些措施必然会导致电机低速运行时同等输出转矩下线电流很高,给逆变器造成严重的电流负荷,必须进行电流限制。可见在电机结构定型及线电流限制条件下如何获取低速最大转矩非常重要。
文献[5-7]研究了最大转矩/安培运行模式,在给定转矩负荷条件下实现最小定子电流,其最优条件为励磁电流等于转矩电流(Id=Iq)。但这种条件在磁场不饱和时成立,适于轻载运行,不能应用于低速重载运行。基于电流环控制的SVPWM系统须解决好Id与Iq的解耦问题[8-11],异步电动机高速解耦存在较大难度,但低速下采用经典解耦方法即可。
空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation, SVPWM)存在死区谐波问题[12,13],在电机特低速运行下可导致严重的转矩抖动,采取相应的死区补偿可以很大程度解决该问题,对于低速重载运行这些方法也适宜。许多学者在线性模型基础上进行了效率优化研究[14-17],但对低速磁饱和下的转矩最大化研究未查到相关文献。
本文以短途电动汽车用低压异步电动机低速重载为研究对象,利用电机稳态等效电路建立转矩最大优化模型,进行线性模型分析,而后在电机磁路分析基础上建立励磁电感非线性模型,并以此对转矩最大优化模型进行深入分析计算,表明电机最大转矩下磁场严重饱和,电机处于严重非线性状态。传统SVPWM的励磁电感为定值[10,11,18],在磁场严重饱和条件下导致磁场定向错误,必须改进SVPWM控制系统才能实现低速重载下转矩最大化。
图4 48V、8kW电动汽车异步电动机
图11 感应电机改进矢量控制系统框图
结论
本文针对低压短途电动汽车用异步电动机低速重载运行的转矩特性进行研究,建立了电流、电压约束下条件的转矩最大优化模型,并对线性模型和非线性模型均进行了深入分析计算,结论如下:
1)对于低压大电流电机,低速下转矩优化模型的电压、电流不等式约束可简化为电流等式约束。
2)线性励磁电感转矩优化模型为优化模型特例,具有最优解析解,该解与最大转矩/安培条件一致。
3)电机励磁电感因磁场饱和而变为非线性,可用电动势及频率二元函数进行表达,并由电机磁路计算求得。
4)非线性励磁电感转矩优化模型求解可简化为频率范围内的一维搜索,可以采用基于单谷函数的搜索算法得到最优解。
5)重载电流限制下,电机整个低速范围内最大转矩优化结果为:转矩接近于恒值曲线,电机磁通密度严重饱和值并基本恒定,电压和频率几乎保持线性,转差角频率基本不变。
6)非线性励磁电感计算结果应用于改进矢量控制系统,实时计算励磁电感,优化励磁电流与转矩电流的分配,可以有效实现低速重载下转矩最大化。
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