余晨毅 蒋博文
摘 要：文章以混合动力电动汽车驱动系统优化控制策略为研究对象，首先对优化混合动力电动汽车驱动系统的必要性进行了详细的讨论分析，随后围绕如何进行混合动力电动汽车驱动系统优化控制，提出了一些具体的控制策略，以供参考。
关键词：混合动力电动汽车 驱动系统 优化控制 策略
Research on Optimal Control Strategy of Hybrid Electric Vehicle Drive System
Yu Chenyi，Jiang Bowen
Abstract：The article takes the optimization control strategy of the hybrid electric vehicle drive system as the research object. First， it discusses and analyzes the necessity of optimizing the hybrid electric vehicle drive system in detail， and then puts forward how to optimize the control of the hybrid electric vehicle drive system. Some specific control strategies are provided for reference.
Key words：hybrid electric vehicle， drive system， optimal control， strategy
1 引言
在混合动力电动汽车众多组成构件中，最为核心的组成部分便是混合动力驱动系统，系统中一些关键控制技术的应用，将对直接决定着混合动力电动汽车整体的续航能力、经济性以及安全性。然而当下混合动力电动汽车的驱动系统部分控制仍存在一些缺陷，因此有必要针对这些缺陷，提出一些有效的优化控制策略，这对推动混合动力电动汽车普及应用有着重要的现实意义。
2 优化混合动力电动汽车驱动系统的必要性
电动机作为混合动力电动汽驱动系统底层控制执行部件，在混合动力汽车多种运行模式均有参与，因此针对该装置的控制优化非常重要。与其他电动机应用场合不同的地方在于，在混合动力汽车驱动系统中，电动机运转的电能能源来源非常有限，因此为了能够使得电动机能够长时间持续运转，以增加混合动力汽车的续航能力，需要充分考虑铁损对电驱动系统带来的电能损耗影响。
在混合动力电动汽车驱动系统中，为了尽可能提升功率密度，系统所采用的永磁同步电动机与普通的永磁电动机优势不同，这种不同之处主要表现为前者比后者采用的极对数要更多，因此在电动机实际运转时，产生的铁损也更大。在以往的研究中，为了简化永磁同步电动机模型，人们经常忽略铁损存在，从而限制了混合动力电动汽车驱动系统控制进一步优化的空间，难以将真实的电动机运转情况全面反映出来，因此根据上述研究推导出来的优化控制策略必然在实践过程中有很大的局限性。而对于混合电动汽车而言，本身电能能源便非常有限，因此电动机运转带来的铁损不容忽视，这是进一步提升混合动力电动汽车驱动系统控制精度的关键所在[1]。
从能量平衡观点来看，混合电动汽车驱动系统所采用的永磁同步电机是一种端口受控耗散Hamilton系统，属于一种多端口机电能量变换装置，装置损耗多体现在系统耗散性方面。在相应条件之下，利用Hamilton，能够构成Lyapunov系统函数，在上述函数的帮助下，更有利于进行系统镇定控制与稳定性控制分析，因此在解决永磁同步电机非线性控制问题方面，采用Hamilton系统理论非常适合[2]。基于此，文章着重对混合动力汽车驱动系统中电动机的高性能控制优化进行了探讨分析，并结合系统理论，提出了一些优化控制策略，希望能够为相关研究提供一定参考，具体分析如下：
3 混合动力电动汽车驱动系统永磁同步电机优化控制策略
3.1 考虑铁损的永磁同步电机的动态数学模型
图1是d-q坐标系下的永磁同步电机的动态等效电路，电路中的各个符合具体表示如下：针对永磁同步电机带来的铁心损耗，我们可以直接将其等效为电阻，该电阻可以用来Rc表示;针对直轴电压，可以采用ud表示;针对交轴电压，我们可以采用uq表示;针对直轴电流，我们可以采用id表示，而交轴电流，则可以采用iq表示。针对直轴铁损电流分量，采用icd表示，针对交轴铁损分量，我们可采用icq表示;针对直轴励磁电流分量，可采用iod表示，交轴励磁电流分量，可采用ioq表示;针对直轴电感，可采用Ld表示，针对交轴电感，可采用Lq表示。针对直轴漏感，可采用Lld表示，针对交轴Llq漏感，可采用Llq表示;针对直轴励磁电感，可采用Lmd表示，针对交轴励磁电感，可采用Lmq表示;针对电动机定子电阻，可采用R表示;而电动机定植绕组极对数，可采用nq表示;针对电动机转子机械角度，可采用ω表示。针对电动机转子永磁体的励磁磁通，可采用λPM表示[3]。我们可以得出以下关系：
考虑永磁同步电机的运动方程，最终可得出永磁同步电机的在充分考虑铁损情况下的动态数学模型，具體表示如下：
在上述（4）式中，J表示的是电动机转动惯量，TL表示的是负载转矩。
3.2 考虑铁损的永磁同步电机模型
在端口受控Hamilton系统框架中，引入能量耗散的概念，我们能够得出耗散Hamilton系统模型，具体表示如下：
在上式中，x是一种状态变量，且;
u则表示的是系统输入，且;H（x）表示的是混合动力汽车驱动控制系统的Hamilton函数;J（x）表示的是反对矩阵，在该矩阵之下，能够立足系统内部，并全面反映出其中的内在互联结构;R（x）则表示正对称矩阵，能够立足系统端口，反映出其附加阻性结构;g（x）表示的是适当阶数矩阵，能够将系统端口特性充分反应出来;
针对混合动力汽车电动驱动系统永磁同步电动机，满足以下条件：Ld=Lq，Lmd=Lmq，Lld=Llq我们可以将上述（3）式改写成（4）式形式，最终得出考虑铁损情况下的PCHD模型，具体表示如下：
3.3 控制器设计与稳定性分析
对混合动力汽车电动驱动系统中的电动机控制而言，主要控制的目的是通过转速ω，来对期望ω*实现渐进调节。文章通过对永磁同步电机进行设计分析，在实际控制优化过程中，采用id=0进行控制，因此对期望ω*而言，当负载转矩TL已知，且处于恒定不变的状态之中，结合PCHD模型，我们可以获得期望ω*的期望平衡点。
对于J（x）而言，本身具有反对称特点，因此可得出：。对而言，本身具有正对称特点，因此可得出：。最终可得出以下公式关系：
基于此，永磁同步电机系统（5）式属于无源，为了进一步将其渐进性稳定在期望平衡点附近，需要再构造一个闭环期望能力函数，在该函数之中，需要加入控制，可以采用Hd（x）表示，該函数在x*处，可取严格极小值，寻找反馈控制u，使得上述闭环系统为：
在上式中，Jd（x）表示的是期望互联矩阵，具有反对称特征，而对Rd（x）而言，则是期望阻尼矩阵，具有正向对称特征。那么可以取：
在上式中，J13、J34、J35、J45是待定互联参数，r1、r2是待定阻尼参数。
然后取期望闭环Hamilton函数为：
那么，则有：
联立（6）式与（4）式，可得：
将相应已知条件代入（7）式，我们可以求出：
由于Jd（x）具有反对称特征，Rd（x）具有正对称特征，因此结合上述则有：
所以，文章本次设计的闭环系统是一个PCHD系统，在平衡点x=x*处，存在，，所以在平衡点x=x*处，闭环系统处于稳定状态。
3.4 仿真实验分析
在Matlab/Simulink环境下，针对Hamilton控制器下的不换混合动力电动汽车驱动系统进行仿真实验分析，选择的永磁同步电动机参数如下：
np=3，R=2.21Ω，Ld=Lq=9.77mH，Lld= Llq=1.77mH，Lmd=Lmq=8mH，J=0.002kg·m2，λPM=0.0844Wb，ω*=150rad/s，TL=5N·m
通过（8）式，在平衡点处，可以计算出系统电流分别是：
id*=OA，iq*=19.95A，iod*=0.434A，ioq*=19.75A，阻尼参数取值为1。
针对考虑线损的混合动力汽车永磁同步电机驱动系统，采用Hamilton进行仿真控制。从最终仿真结果我们能够了解到，在较短的时间内，相应电流均收敛为0，由此能够证明，文章本次采用的Hamilton控制方案，具有对电流快速渐进稳定的性能[4]。
针对考虑线损的混合动力汽车永磁同步电机驱动系统，采用Hamilton进行仿真控制，从仿真结果中我们能够了解到，在Hamilton控制系统的帮助下，能够对电动机转速进行快速响应，且不存在超掉现象，因此能够有效提高混合动力汽车行驶舒适性与安全性。从中我们能够了解到，当电机负载发生突变时，整个驱动系统能够快速恢复，且没有明显诊断，由此能够表明，在Hamilton控制系统的帮助下，电机有着优良的负载抗扰动能力。
4 结语
如今随着能源日益紧缺，混合动力汽车将会成为未来汽车研发的主流方向之一，但为了有效提升混合动力汽车驱动系统的续航能力，提高汽车行驶控制的安全性舒适性，降低汽车能耗，仍需要结合加强对其中电动机驱动系统优化控制分析，促使混合动力汽车性能得到有效提升。
参考文献：
[1]刘天露，高春艳，LIU，等.基于多模式切换的插电式混合动力电动汽车能量优化管理方法[J].河北工业大学学报，2017，03（462）：43-49.
[2]许玉姗.基于PMP算法的混合动力电动汽车能量优化控制策略[D].2016.
[3]张冰.面向电动汽车的永磁同步电机高效率控制策略研究[D].2019.
[4]樊龙飞.混合动力汽车控制策略研究现状及发展趋势[J].引文版：工程技术，2016，012（002）：P.300-300.
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