电动汽车的电效率优化问题

电动汽车的电效率优化问题
    
    
    
    作者：牛 晨 陈 旸 郭鹏义 杨 耕
    
    摘 要: 电动汽车电能效率的最优化问题涉及到电源蓄电池、电动机选择、电机驱动系统控制等一系列技术。本文从上述几个方面论述电动汽车电效率问题的同时, 重点叙述电机驱动系统控制策略的两种算法：基于自适应算法的电机转子磁链观测器的实现方案以实现感应电机的效率最优控制；以及基于斐波那契数列的寻优方法来提高交流电机驱动系统的效率。
    
    关键词: 电动汽车 效率优化 电池 电压标准 电机控制 斐波那契数列
    
    1 引 言
    
    现有的电动汽车可分为纯电动汽车、混合动力电动汽车和燃料电池电动汽车。无论哪一种电动汽车, 都面临着如何提高其整体电能利用效率的问题。与整体电能效率相关的要素有电池的选择、电机的选型、电压标准的确定和电机驱动系统的控制方法等。这些问题涉及到微电子特别是电力电子技术、蓄电池技术以及自动控制技术等很多领域。电动汽车的电能消耗中，电驱动系统使用了大部分的能量。因此，如何提高电驱动系统的效率是关系到整体电能效率的核心问题。而在电动汽车的驱动电机中，交流感应电动机又占据了大部分。因此，交流感应电动机驱动系统的效率问题的研究无疑具有重要的实际意义和经济价值。
    
    本文首先对蓄电池、电机选择、电压标准选择进行了分析，之后重点介绍了交流电机驱动系统控制策略中的两种算法：基于效率最优的一种电机转子磁链观测器自适应算法；以及基于斐波那契数列的寻优控制方法。
    
    2 与电动汽车效率相关的问题
    
    2.1 电池选择与效率
    
    在电动汽车驱动系统的所有部件中，其他各项技术发展很快，唯有蓄电池仍然是最薄弱的环节，成为电动汽车能否市场化的重要因素。正因为如此，长期以来，蓄电池一直是研究和开发的基本焦点。1990年，美国能源部、三大汽车制造商和美国电力研究所成立了高级电池制造集团[3]，专门进行适用于电动汽车的高级电池的研究和开发工作。与其它应用不同，电动汽车对蓄电池有特殊的要求：高功率密度、高能量密度、高比能量、高比功率、高效率、低价格、寿命长、合理的运行环境、安全可靠以及可回收性高等。能够用于电动汽车的电池种类很多，如铅酸、镍镉、钠硫、镍氢、镍铁、锌溴电池等。每种电池各有千秋, 但迄今还没有一种蓄电池能够在电动汽车市场上独占鳌头。实际上较为适合应用于电动汽车且已经商业化和成熟的蓄电池技术是铅酸电池。美国新近开发的HORIZON铅酸电池的比功率和比能量均超过了常规铅酸电池，循环寿命也比普通铅酸电池长[3]。
    
    近年来，在超级电容器研究上的进展又重新燃起人们将其用于电动汽车上的兴趣。与一般的电解电容器相比，超级电容器的能量密度高出两个数量级。尽管超级电容器有比较高的比功率和充放能量的效率，但是同电池相比，其能量密度还是低的。而且其价格昂贵，额定电压低。超级电容器和电池组结合起来，可以处理很高的瞬时能量，有助于延长电池的寿命[3]。
    
    2.2 电机的选型
    
    目前，电动汽车使用的几种典型电动机是他励直流电动机、三相感应式电动机、永磁式同步电动机、开关式磁阻电动机和同步磁阻式电动机。早期的电动汽车多采用直流电动机。但由于直流电动机结构中有电刷换向器，可靠性相对较差，且体积比较大，因此在新研制的电动汽车上，已基本不采用直流电动机。
    
    目前，感应电动机是电动汽车推进系统中的一种应用较为广泛的原动机。它使用寿命长、效率高、可靠性好、转速高，而且体积比相同转速的直流电动机小。它的价格也比其它类型的电动机低。由于感应式电动机的输出转矩具有非线性特性，因此需要一个较为复杂的控制系统。
    
    永磁式电动机有两种不同的控制方法，即电流反馈控制的无电刷式直流电动机和永磁式同步电动机。永磁式无刷直流电动机保持了普通直流电动机的优点 ,它具有调速范围广、起动迅速、调节特性好、可靠性高、无换向火花等优点。但其低速运行时有转速稳定性差和转矩波动比较大，效率较低等缺点[2]。交流永磁式同步电动机可靠性高，输出功率较大，与相同转速的其他电动机相比，“输出功率/质量” 较高。由于这种电动机具有永久性磁场，所以在恒功率范围时电动机的控制较为困难。如果能使永磁式电动机在恒功率模式下的操纵更容易的话，它将会有更强的生命力[2]。
    
    开关磁阻电动机的结构较为复杂，能实现比同级别感应式电动机速度更高的控制。它有比感应式电动机更高的“输出功率/质量”比和“输出转矩/转动惯量”比, 但存在噪声和转矩波动的问题尚待解决[2]。
    
    2.3 电压标准与效率
    
    在传统动力汽车中，20世纪80年代，随着汽车舒适性电子装置比例的增大，汽车对电力的需求量逐渐增长。据雷诺汽车公司介绍，1980年以来汽车电气系统的用电量以每年大约4%的增幅增长，到目前为止增幅达到约50 %。雷诺汽车公司预期到2005年，高档车型上的用电量将从现在的1.5kw增加到5kw，有些专家甚至期望达到7.5kw[4]。与传统汽车相比，电动汽车所需要的功率更大。从电效率的角度考虑，在较大的功率消耗下，倘若使用较低电压，则需要较大电流而造成损耗增大。
    
    因此，采用合适的较高电压标准（42V），有利于降低系统损耗，提高效率；同时，可以减少这一部分系统的总重和体积，进而提高车辆的整体效率；并且对于混合动力汽车，可以减少燃料能源消耗，进而减少车辆的废气排放。
    
    现在正在研究中的下一代汽车14/ 42V双电压电气系统的结构框图如图1[10]。在双电压电气系统中，借助一个DC/DC变换器可得到蓄电池输出42V的较高电压和14V的低电压。在这个系统中，DC/DC变换器将供电系统分隔为 2个具有不同电压等级的供电子系统，还可在整个电气系统电能分配管理方面起到重要作用。
    
    采用14/42V系统取代现有的12/14V系统，其最大的优势在于：针对车内不同电气设备，对需要大功率的设备，提高额定电压值，可大大降低额定电流，不仅可以减小电器装置本身的体积、质量和损耗，也有利于采用由功率半导体器件构成的控制装置的小型化，并提高其集成度。由于传统的电器与部分电子装置功率负荷不大，采用14V供电有利于这些装置功能的发挥，但因技术扩展条件有限，而又会大量采用电气电子装置。新的供电系统与传统供电系统具有完全的兼容性，这是双电压供电系统的基本特点[4]。
    
    
    
     图1 14 / 42Ｖ双电压电气系统的结构
    
    因此，从效率的角度考虑，在今后的电动汽车中推广使用42V电压系统，有利于减小电流，进而减小能量损耗，并且能够压缩所需电子设备的体积，节省空间，从而提高电动汽车的整体能量利用效率。
    
    3 电机驱动系统的控制方法
    
    下面将针对应用最为广泛的感应电机的控制中如何提高效率进行详细分析。
    
    3.1 感应电机的控制方法
    
    对于交流感应电机控制，常用的有以下几种方法：V/f 控制法、矢量控制法和直接转矩控制法。在上述方法当中，V/f控制方法虽然简单，但由于没有电流控制环，系统的动态过程较差。矢量控制法基于感应式电动机的转子磁链的定向实现了分别独立的控制转矩和磁通，从而得到了与他励式直流电动机相同的转矩控制特性。直接转矩控制基于对所观测到的转矩实现反馈控制，可以得到较好的转矩动态特性。
    
    在将上述方法应用于电动汽车时，需要再加上效率优化控制环节以使得电动机控制系统的效率达到较好的水平[5]。系统的结构图如图2所示。系统中有三个反馈控制环，速度负反馈环和电流负反馈环是采用成熟的感应电机控制方法，而为了实现效率优化，设置了效率最优调节器，根据检测元件得到的参数进行计算，调整该控制器输出，以达到系统运行效率最优化的目的。
    
    
    
    图2 控制系统方框图
    
    3.2 感应电机效率最优控制方法
    
    交流感应电机驱动系统的效率最优化问题，就是寻求在输出功率一定时候，系统输入功率函数 Pin的极小值。基于效率最优的控制方法有以下两种基本类型[6][9]：
    
    第一，根据给定的电机参数建立模型得到效率最优的控制策略。交流电机驱动系统的损耗可分为以下几部分：铜损 (定子和转子)、铁损 (磁滞和涡流)、杂散损耗、摩擦和间歇损耗、变流器损耗。在这些损耗中，铜损和铁损大约占80-90％。损耗的模型不但复杂，而且是非线性的。更严重的是，由于温度和饱和效应的影响，模型的参数在不同工况下变化明显。例如在某些情况下，转子的电阻值会比其标称值增加一倍以上。3.2.1中将介绍基于自适应算法的临界阻尼最优控制方法。这种方法提出了一种电机转子磁链观测器实现方案，使用临界阻尼控制方法实现了感应电机的效率最优控制。本方法在保证了不恶化动态过程的前提下，确保了稳态效率最优。同时，为了解决由于定子电压、电流观测中的微小差错带来的磁链电流变化，稳态下根据转子磁链计算适当的磁链参考电流作为控制指标。系统实现了比采用“转子磁链为常值”控制方法更优的效果。
    
    第二，直接根据电机输入功率值的函数通过数学工具计算该函数的最小值点，得到电机的效率最优工作点。通过逐渐减少励磁电流直到所测输入功率达到最低值的在线搜寻法，显得非常具有吸引力和应用前景。这种方法最吸引人的特点在于不需要损耗模型和电机参数的精确信息。并且，当所测的输入功率是在DC/AC变换器的输入端时，还能同时实现电机损耗和变换器损耗的最小化。由于输入端电压和电流波形的谐波含量较低，输入功率检测也很方便。在3.2.2中将介绍一种新的在线效率最优化方法——基于斐波那契数列的搜寻算法。该方法不需要系统损耗模型及其参数的精确信息，但仍能使系统快速运行到效率最大工作点。
    
    (1) 基于自适应算法临界阻尼最优控制方法:
    
    ① 基于损耗最小的转子磁链控制：
    
    
    
    图3 感应电机等效电路
    
    根据上图的感应电机等效电路，感应电机运行时候的三相总损耗为 [8]：
    
    （1）
    
    其中：
    
    Rs 定子内阻, Rr 转子内阻,ω 激励频率, M 互感, Ls，Lr 定子和转子自感, Im 磁链电流, I 转矩电流, S 转差, Rm 损耗阻抗。这些参数有如下关系：
    
    （2）
    
    （3）
    
    （4）
    
    （5）
    
    （6）
    
    （7）
    
    （8）
    
    （9）
    
    另一方面，对感应电机的控制中有如下关系：
    
     ， 转子磁链 （10）
    
     ， 转矩 （11）
    
    （12）
    
    将（10）、（11）、（12）式带入（1）式，并且综合以上的结论，式（1）即电机损耗可以表示为[8]： （13）
    
    ② 损失最小情况下的电机转子磁链设计：
    
    电动汽车的电机在额定磁通下具有最好的动态响应，但当电机处于轻载或非额定转速时，在额定磁通下运行会因铁损过大而使系统的效率下降。取得感应电机的最大的效率的转子磁链是负载转矩的一个函数。假定电机其他参数都不包括负载转矩，这样，使得负载转矩只是转子磁链的函数，这样可以调节使得损耗最小，从而得到最大的效率。由下式：
    
    （14）
    
    解得对应于最大效率（最小损失）的转子磁链为： （15）
    
    其中： （16）
    
    得到[8]： （17）
    
    ③ 快速转子磁链控制（临界阻尼控制）：
    
    在旋转参考结构下，转子磁链可以表示为Im 的函数：
    
    （18）
    
    下式中给出了用转子磁链参考表示的转子电流参考：
    
    （19）
    
    根据系统容量限制所确定的最大磁链电流Im max，用来提供转子磁链的最速控制。
    
    在实际系统中，由效率最优控制器（一般为数字集成电路，例如DSP数字信号处理芯片等）根据电机反馈的参数值实时的计算得到转子电流的给定参考值。
    
    同时，由（19）式，根据在nT时刻的电流参考值Im，得到在(n+1)T时刻(T为采样周期值)的转子磁链预测值表示如下[8]：
    
    （20）
    
    ④ 系统仿真与实验结果分析：
    
    1）转子磁链响应：
    
    图4比较了使用临界阻尼控制方法和常值转子磁链方法两种情况下的转子磁链响应情况，明显的可以看出，使用临界阻尼方法的转子磁链响应情况得到了改善[8]。
    
    
    
    图4 两种情况下的转子磁链响应情况
    
    2) 实验结果：
    
    图5所示是电机空载条件下的启动速度的阶跃响应。速度命令分别是0～500rpm和－200～300rpm的阶跃函数。实验结果显示，在效率最优控制算法下，由于采用了最大磁链电流，转子磁链控制的过渡过程实现了优化。并且转子磁链、磁链电流和转矩电流都是可测量[8]。
    
    由仿真和实验结果可以清楚的看到，采用临界阻尼的自适应算法的电机损失在实际运行条件下，明显优于转子磁链常值控制算法。因此，这一算法是有效的。
    
    
    
    图5 两种方法电机损耗的比较
    
    (2) 基于斐波那契数列方法的在线效率最优控制：
    
    ① 算法概述：
    
    上面是基于自适应算法的系统分析与实现，下文介绍一种基于斐波那契数列的寻优方法[7]，以实现矢量控制交流驱动系统的效率最优化。由于励磁电流降低将造成磁通的减少，这里采用前馈算法来补偿因磁通减少所引起的转矩损失，并使转矩保持恒定。同时，又充分利用了斐波那契数列的优点 ，使系统在运行到稳态后能非常快速地搜寻到系统的效率最大工作点。
    
    该算法的实现思路是对于一个在某一区间[a,b]上的存在单峰最值的函数f（x），根据精度确定的搜寻次数为n，由斐波那契数列A1 , A2 ,… , An来确定区间内的迭代点的位置，由下面公式 （21） （22）
    
    进行迭代并且比较两者的函数值，调整区间的大小，令 ，或是 ，进行迭代，重复以上过程，直到
    
     ，这里为和之间的距离，最终得到近似最优解为 。通过对算法的分析可以看出, 该方法每次迭代只需计算一个点及其函数值, 因此计算量小, 容易在工程问题中实现。
    
    如前所述，交流感应电机驱动系统的效率最优化问题，就是寻求系统输入功率函数 Pin(ids，iqs，Te，ω)的极小值。实际中，这个函数一般为单峰函数。设电机最初工作在额定磁通的条件下。当电机处于稳态时，Te和ω为常量，并且 ids和 iqs满足约束条件 。基于斐波那契数列的搜寻算法的效率最优控制方法可简述如下：
    
    1 ) 取 ids (k) = ids (k－1) -Δids (k) ，其中Δids (k) =γ1 +γ2 ids (k - 1 ) ，γ1 ，γ2 为常数 ;
    
    2 ) 如果输入功率在减小，则继续步骤1 )，否则转步骤3 ) ;
    
    3 ) 取 a = ids (k-1)和 b= ids (k-3)，然后利用基于斐波那契数列的搜寻算法，寻求输入功率函数 Pin(ids，iqs，Te，ω)在ids∈[a，b]间的极值。
    
    如取δ为区间[an，bn]的最大长度，ε为区间 [an，bn]的最小长度，那么可知如下不等式必然成立。
    
    （23）
    
    根据 An 的值可确定搜寻的次数 n。同时，将ids转换为单位量可使该方法方便地应用于任何工作运行点。在本方案中，假设输入功率函数Pin只有一个极小值。考虑到该问题的实际情况，这一假设无疑是站得住的。另一问题是如果电流 iqs不能立即跟随磁通的变化而变化，将引起转矩的变化。为此，引入了前馈补偿算法。
    
    考虑到转矩由下式确定：
    
    （24）
    
    如果转矩要保持恒定，则由上式可得：
    
    （25）
    
    于是得到电流 iqs的补偿算法 [7]：
    
    （26）
    
    ② 算法的仿真研究：
    
    根据上节所讨论的控制算法导出的损耗模型，文[7]进行了仿真实验研究。其中用于实验研究的de- qe等效电路参数及算法中的几个系数选为：
    
    Rs= 0.40 4Ω，Rr= 0.458Ω， Rm=189.0Ω L1 s=0.002 H， L1 r=0.002H， Lm =0.051H, γ1 =0.05，γ2 =0.2 5,ε=0.01，δ=0.02
    
    图6为采用本文介绍的方法进行效率最优化时的系统响应。可以看出根据所介绍的算法，系统能非常迅速地达到效率最大运行点; 同时，转矩电流 ids的成功补偿维持了转矩的恒定。图7显示了不同转速下效率与转矩的情况。很明显，本文介绍的方法使得系统达到了效率最优; 同时，正如所期望的那样，系统效率在转矩较小时提高极为明显。
    
    
    
    图6 系统效率最优化过程中电流的变化
    
    
    
    图7 效率和转矩
    
    4 结 语
    
    电动汽车的能量效率问题包括电源电池的选择、电动机的选择、电机电压标准的选择和电机控制方法等。电动汽车的电效率问题是一个涉及到很多学科的综合课题。
    
    由于现有的电池技术的限制，如何提高电池的能量密度比、延长每次充电的行车里程仍是电动汽车发展中面临的一个重大课题。根据国内外的研究，提高电动汽车中的电压标准从很多方面都有利于电动汽车的整体效率提高，因此42V电压标准是未来电动汽车的发展方向。在电机选型方面，目前电动汽车的电驱动系统实际应用中仍然以交流感应电机和永磁同步电机为主，这两种电机的应用技术相对较为成熟，且效率相对较高。
    
    交流感应电机的控制就是在已有成熟的控制方法的基础上，进一步考虑效率最优控制。文中重点的介绍了基于电机模型的转子磁链观测器自适应算法和不需要电机模型参数的基于斐波那契数列的在线寻优等两种不同类型的算法。实验和仿真结果表明，这两种算法各有所长。
    
    参考文献：
    
    [1] 王军，申金升： 国内外混合动力电动汽车开发动态及发展趋势，公路交通科技，Vol.17，No. 1，p11-14， 2002年2月；
    
    [2] 麻友良，陈全世：混合动力电动汽车的结构与特性分析，汽车研究与开发，p20-22, 2000年第4期；
    
    [3] 马宪民，陈全世：混合型电动汽车电气驱动高频交流分布系统的研究，西安公路交通大学学报，p78-81，Vol.20, No.4, 2000年10月；
    
    [4] 刘坚，王练，孙泽昌，魏学哲： 用于下一代汽车的双电压 (14/ 42V)电气系统，汽车电器，p 5-7，2000年1期；
    
    [5] 刘剑雄，管前新：当前世界电动汽车发展概况，汽车技术，p56-59，1997年5期；
    
    [6] 张承慧，谭震宇：变频调速驱动系统效率最优控制方程研究，计算物理，Vol15, No.3 ,p377-384, 1998年5月；
    
    [7] 何光东，俞健，蒋静坪： 利用斐波那契法实现交流电机的效率最优控制，控制与决策，Vol14, No.4, p349-353, 1999年7月；
    
    [8] K. Matsuse，etc. , “Fast rotor flux control of direct-field-oriented induction motor operating at maximum efficiency using adaptive rotor flux observer” ，p327-334, 1995 IEEE；
    
    [9] T. Cao-minh，H. Yoichi, etc., “Efficiency maximization of induction motor drives for electric vehicles based on actual measurement of input power”， p1692-1697, Record of IEEE- IECON’2001；
    
    [10] J. G. Kassakian, etc., “Automotive electronics power up”, p34-39, IEEE spectrum ，May 2000 ；
    
    [11] C. C. Chan, “The state of the art of electric and hybrid vehicles”, Proceedings of IEEE, p 247-275, Vol. 90, No.2, Feb. 2002 .
    
    
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