[发明专利]电动汽车及其永磁同步电机的电流环控制方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，特别涉及一种电动汽车中永磁同步电机的电流环控制方法、一种电动汽车中永磁同步电机的电流环控制装置以及一种电动汽车。

背景技术

相关的电动汽车大多是采用永磁同步电动机进行车辆驱动，永磁同步电动机的驱动及控制对整车性能影响重大。在电动汽车的电机控制中，电流环控制是永磁同步电机矢量控制系统中的一个重要环节，它是提高系统控制精度和响应速度，改善控制性能的关键，其中，PI电流控制方式被广泛应用于电动汽车的电机控制中。

在电流环PI控制中，PI控制参数的选取对于控制性能影响巨大，不合理的PI控制参数轻则影响控制性能，例如精度、响应时间、超调等，重则直接导致控制发散，使电动汽车失控，为此选取合理的PI控制参数是保证控制指标的基础。在相关技术中，通常采用分段法或查表法获得PI电流控制的比例系数与积分系数。以分段法为例，该方法将电机转速分为多个区间，每个区间对应一组比例系数与积分系数，当电机转速进入某个区间后根据对应的比例系数与积分系数进行电流环控制，从而在一定程度上解决了电流环PI参数的工况适应性问题。但是，其存在的问题是，由于相关方法不是从实际工况角度出发，因此在响应速递、控制精度等方面仍然存在局限。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种电动汽车中永磁同步电机的电流环控制方法，该方法能够达到更好的快速响应能力，并为提高控制精度奠定坚实基础。

发明的另一个目的在于提出一种电动汽车中永磁同步电机的电流环控制装置。发明的又一个目的在于提出一种电动汽车。

为达到上述目的，本发明一方面提出了一种电动汽车中永磁同步电机的电流环控制方法，包括以下步骤：获取所述电动汽车的行车工况信息、所述永磁同步电机的d轴给定电流和q轴给定电流以及d轴实际电流和q轴实际电流；根据所述行车工况信息和预设的神经网络算法计算d轴比例系数、d轴积分系数、q轴比例系数、q轴积分系数和PWM开关频率；根据所述d轴给定电流、所述d轴实际电流、所述d轴比例系数、所述d轴积分系数和预设的d轴电流PI控制算法计算d轴电压，并根据所述q轴给定电流、所述q轴实际电流、所述q轴比例系数、所述q轴积分系数和预设的q轴电流PI控制算法计算q轴电压，以根据所述d轴电压、所述q轴电压和所述PWM开关频率对所述永磁同步电机进行矢量控制。

根据本发明提出的电动汽车中永磁同步电机的电流环控制方法，通过行车工况信息和预设的神经网络算法计算d轴比例系数、d轴积分系数、q轴比例系数、q轴积分系数和PWM开关频率，然后根据d轴给定电流、d轴实际电流、d轴比例系数、d轴积分系数和预设的d轴电流PI控制算法计算d轴电压，并根据q轴给定电流、q轴实际电流、q轴比例系数、q轴积分系数和预设的q轴电流PI控制算法计算q轴电压，以根据d轴电压、q轴电压和PWM开关频率对永磁同步电机进行矢量控制。由此，该方法通过设定与行车工况相匹配的比例系数、积分系数和PWM开关频率，达到更好的快速响应能力，减少超调，为提高控制精度奠定了坚实基础。

根据本发明的一个实施例，所述电动汽车的行车工况信息包括制动踏板开度、动力电池的外部电压、车辆速度和车辆加速度。

根据本发明的一个实施例，所述根据采集到的所述行车工况信息和预设的神经网络算法计算d轴比例系数、d轴积分系数、q轴比例系数、q轴积分系数和PWM开关频率进一步包括：根据采集到的所述行车工况信息和预设的神经网络算法计算初始d轴比例系数、初始d轴积分系数、初始q轴比例系数、初始q轴积分系数和初始PWM开关频率；对所述初始d轴比例系数、所述初始d轴积分系数、所述初始q轴比例系数、所述初始q轴积分系数和所述初始PWM开关频率进行梯度限制，以在梯度限制后获得所述d轴比例系数、所述d轴积分系数、所述q轴比例系数、所述q轴积分系数和所述PWM开关频率。

根据本发明的一个实施例，在计算出所述d轴电压和所述q轴电压之后，所述方法还包括：对所述d轴电压和所述q轴电压进行解耦，以根据所述PWM开关频率以及解耦后的d轴电压和q轴电压对所述永磁同步电机进行矢量控制。

根据本发明的一个实施例，所述神经网络算法为RBF神经网络算法。