开关磁阻电机优化驱动电动汽车的新型控制模式研究

为实现开关磁阻电机（SRM）优化驱动电动汽车宽速运行，本项目突破SRM传统控制模式，研究超高速时相电流连续的新型控制模式。通过研究神经网络隐层数及隐层神经元个数对SRM模型的精度和规模大小的影响规律，并优选网络结构、优化算法，建立SRM准确且规模小的神经网络模型，构建包含相电流连续模式等控制策略在内的开关磁阻电机驱动系统（SRD）整体动态仿真模型。通过仿真研究，揭示SRD各变量的稳态和动态特性，展现系统瞬变过程，以研究相电流连续模式的控制规律、控制策略，实现系统在超高速相电流连续模式的稳定运行，极大地提高系统的输出转矩和功率，拓宽调速范围。并由此带来电机设计的改善及减小功率变换器的伏安额定容量，也提高了基速以下SRD的转矩／安培比，降低成本，减小体积。并针对不同矩速工作区SRM运行特性以及电动汽车对电机驱动的性能要求，优化控制策略和控制参数，实现电动汽车的高性能、低成本、高效率SRD驱动。

为实现开关磁阻电动机（SRM）优化驱动电动汽车宽速范围运行，本课题打破传统角度位置控制方式其导通角不大于180°电角度的限制，研究超高速时相电流连续的新型控制模式。课题分别采用BP神经网络和RBF网络对构建SRM的磁链模型、转矩逆模型和角度位置模型进行了研究。通过优化网络结构，优化算法，建立了SRM准确且规模小的神经网络模型，该神经网络模型可用于SRD实时系统。基于SRM非线性模型构建了开关磁阻电机驱动系统（SRD）整体动态仿真模型。为研究超高速时SRM相电流连续运行，构建了基于dSPACE的SRD半实物仿真平台，将计算机仿真的高效性和采用实物试验的现场性有机结合，为实现开关磁阻电机的优化控制研究创造了有利条件。基于dSPACE半实物仿真平台，对开关磁阻电机在超高速运行时的相电流连续控制进行了研究，实现了相电流连续模式的稳定运行，极大地提高了SRD的瞬时输出转矩和功率，拓宽了SRD的运行范围，提高了电动汽车的电机驱动性能。研制了基于DSP的开关磁阻电动机驱动系统，通过软件、硬件的合理设计，实现了SRD系统的可靠运行。并通过优化控制、优化参数，以及低速时电流斩波控制、中速时电压PWM控制、高速时APC控制和超高速时相电流连续的四种控制模式，实现了SRD的优化运行。为实时监测SRD系统运行状况以利于系统性能分析和优化控制需要，开发了具有快速响应的SRD实时在线监测系统。