电动汽车无速度传感器矢量控制系统

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HARSVERT-VA系列无速度传感器矢量控制高压变频调速系统介绍

HARSVERT-VA系列无速度传感器矢量控制高压变频调速系统介绍2006年7月，在经历了长时间厂内试运行后，利德华福第一台HARSVERT-V A系列产品——DSP无速度传感器矢量控制高压变频器在河南某电厂顺利投入生产运行，这标志着利德华福的产品技术迈上了一个新的台阶，将国内同类产品的调速性能提高到与国外先进技术同步的水平。

HARSVERT-V A系列高压变频调速产品，采用高速数字信号处理器（DSP）芯片作为主控制芯片，结合先进的异步电机无速度传感器矢量控制技术，以启动转矩大，动态响应快为主要特征，将大大拓宽高压变频器的应用领域，为用户提供更高性能的交流传动。

HARSVERT-V A系列无速度传感器矢量控制高压变频调速系统产品具有以下主要功能：（1）V/f比恒定控制；（2）无速度传感器矢量控制；（3）速度闭环矢量控制；（4）高压掉电恢复自动重启；（5）任意转速下旋转启动；（6）单模块故障旁路功能；（7）异步电机参数自动检测；（8）各种故障分类处理，尽可能保证设备连续运行；然而，何谓DSP，何谓矢量控制，应用矢量控制会有哪些优点，矢量控制的基本原理是什么，如何使用HARSVERT-V A系列产品？从本期开始，将逐步分篇介绍DSP、矢量控制相关知识，以及HARSVERT-V A系列高压变频调速产品的应用知识。

第一篇DSP与矢量控制技术的发展背景HARSVERT-V A系列高性能高压变频调速产品，在以DSP为核心搭建的高性能控制器硬件平台上，结合先进的实用化的矢量控制技术，将异步电机的控制性能提高到一个新的高度。

其中，DSP是英文Digital Signal Processor的词头字母缩写，其含义为数字信号处理器，是一种对数字信号进行分析处理的专用芯片。

矢量控制，在国外多称为磁场定向控制（Field Orientation Control），其核心思想是以电机磁场为坐标轴基准方向，通过坐标变换的方法，实现对电机转矩和磁通的解耦控制。

《永磁同步电机全速度范围无位置传感器控制技术的研究与实现》范文

《永磁同步电机全速度范围无位置传感器控制技术的研究与实现》篇一一、引言永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）是一种重要的电动传动系统部件，因其具有高效率、高功率密度和良好的调速性能等优点，被广泛应用于工业、汽车、航空航天等领域。

然而，传统的PMSM控制系统通常需要使用位置传感器来获取电机的位置信息，这不仅增加了系统的复杂性和成本，还可能降低系统的可靠性和稳定性。

因此，无位置传感器控制技术成为了近年来研究的热点。

本文旨在研究并实现永磁同步电机全速度范围无位置传感器控制技术，以提高电机控制系统的性能和可靠性。

二、永磁同步电机基本原理永磁同步电机的基本原理是利用永磁体产生的磁场与定子电流产生的磁场相互作用，产生转矩，使电机转动。

PMSM的转子不需要外部供电，具有结构简单、运行可靠等优点。

然而，要实现电机的精确控制，必须准确获取电机的位置和速度信息。

传统的PMSM控制系统通过位置传感器来获取这些信息，但无位置传感器控制技术则通过电机内部的电气信号来估算电机的位置和速度。

三、无位置传感器控制技术无位置传感器控制技术主要通过电机内部的电气信号来估算电机的位置和速度。

常见的无位置传感器控制技术包括基于反电动势法、模型参考自适应法、滑模观测器法等。

本文采用基于反电动势法的无位置传感器控制技术，通过检测电机的反电动势来估算电机的位置和速度。

四、全速度范围无位置传感器控制策略为了实现永磁同步电机全速度范围的无位置传感器控制，需要采用合适的控制策略。

本文采用基于矢量控制的策略，通过实时调整电机的电压和电流来控制电机的位置和速度。

在低速阶段，采用初始位置估算和误差补偿技术来提高位置的估算精度；在高速阶段，则采用反电动势法来准确估算电机的位置和速度。

此外，还采用了自适应控制技术来应对电机参数变化和外部干扰的影响。

五、实验与结果分析为了验证本文所提出的无位置传感器控制技术的有效性，进行了实验验证。

异步电机无速度传感器矢量控制策略综述

技术优势
矢量控制策略具有动态响应快、转矩脉动小、运行效率高等技术优势，在异步电机控制领域得到了广泛应用。
02
异步电机无速度传感器技术
无速度传感器技术原理
估计转速和位置
通过检测电机的电压、电流等电气信号，利用特定的算法估计电机的转速和转子位置。
消除机械传感器
无需使用机械式的速度传感器，降低了系统的复杂性和成本，同时提高了系统的可靠性和维护性。
节能环保
无速度传感器技术能够实现电机的精确控制，减少不必要的能耗，有利于节能环保。
矢量控制策略简介
基本原理
矢量控制策略是一种通过坐标变换将三相交流电机等效为直流电机进行控制的方法，可以实现电
机的高性能控制。
控制方法
矢量控制策略包括磁场定向控制（ FOC）和直接转矩控制（DTC）等方法，可以根据不同的应用需求选择合适的控制方法。
无速度传感器技术分类
01
基于电机模型的方法
利用电机的数学模型，通过检测电机的电压、电流等电气信号估计转速
和转子位置。如基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的方法。
02
基于信号处理的方法
通过分析电机运行过程中的信号特征来估计转速和转子位置。如基于振
动信号分析、电流频谱分析等方法。
03
混合方法
结合电机模型和信号处理的方法，以充分利用两者的优点，提高估计精
展望
• 在未来，该控制策略有望成为电机控制领域的主流技术之一，为工业自动化、智能家居等领域带来更多的创新和变革。
THANK YOU
异步电机无速度传感器矢量控制策略的优势与局限
优势
局限
• 无需使用速度传感器，降低了系统成本和复杂度。
• 通过对电机参数的精确测量和计算，可以实现高精度的矢量控制，提高了电机的运行效率和性能。

无位置传感器永磁同步电动机矢量控制系统综述

１基于基波励磁和反电动势的估测方法
这些方法主要是基于电动机的电流电压模型，通过基本的电磁关系或反电动势来估测转子位置及
转速，动态性能较好，最低转速可达到每分钟几十转，低于此转速范围时由于电信号受噪声干扰，定子电阻随温升变化，电流反馈环节的直流补偿及漂移等原因，估测精度会大大下降。１１．基于永磁同步电动机电磁关系的估算方法永磁同步电动机的电流、电压信号中包含有电动机的转速及转子位置信息，我们可以通过检测电
模型参考自适应方法中使用弱磁控制技术和解耦控制技术改善了控制系统低速段和高速段的估计精争并舸¨ 厂Ｌ — 划
度，扩大了电动机的调速范围。１３扩展卡尔曼滤波器．
型扩展卡尔曼滤波器（Ｋ）ＥＦ是线性系统状态估计圈
●
基于永磁同步电动机电磁关系的估算方法仅依赖于电动机的基波方程，计算简单，易于工程实现，但这些方法大多工作在开环模式下，电机受到噪在声干扰，由于温升、磁饱和效应等导致的电动机参数
为参考模型，以电流模型为可调模型，据Ｐｐｖ根ｏｏ超
际值非常接近，由估算值构成的闭环系统在宽调速
范围内具有良好的特性。但扩展卡尔曼滤波器的算
法复杂，需要高阶矩阵求逆运算，计算量相当大。而
且这种方法是建立在对系统误差和测量噪声的统计
ＣＮｕｎ－ｕ，ＥＮＧＭｉＷＥｉｎ－ｏｇＨＥＧａｇｈｉＺｎ，ＩＬａｇｈｎ

矢量控制在电动机控制系统中的应用

矢量控制在电动机控制系统中的应用电动机是现代工业中常用的动力设备，广泛应用于汽车、机械、电力等领域。

为了实现对电动机的精确控制和高效运行，矢量控制在电动机控制系统中的应用得到了广泛关注和研究。

一、矢量控制概述矢量控制是一种通过对电动机电流和磁通的直接控制，实现对电动机转速和转矩精确控制的方法。

与传统的感应电机控制方式相比，矢量控制能够更加准确地控制电机的转速和转矩，并且在低速和零速运行时依然能够提供较高的转矩输出。

在矢量控制中，需要通过对电动机的输入电流进行独立控制。

通过测量电动机的电流和磁通，可以将电机的矢量表达为速度和转矩分量。

通过调整控制电流和磁通的幅度和相位，可以实现对电动机的准确控制。

二、矢量控制的优势1. 高效可控性：矢量控制能够实现对电动机的高效控制，可以在各种工况下实现精确的转速和转矩控制。

尤其在低速和零速运行时，能够提供较高的转矩输出，适用于许多需要高启动转矩的场合。

2. 响应速度快：矢量控制能够实时调整电机的电流和磁通，使得电机能够快速响应控制指令。

这在需要频繁调整工作状态的应用中尤为重要，如机器人、CNC加工设备等。

3. 能耗低：矢量控制能够实现对电动机的精确控制，避免了传统控制方式中产生的能量损耗。

通过提高控制精度，减少能量的损耗，节约了能源并降低了环境的压力。

三、矢量控制的应用领域1. 汽车工业：矢量控制在电动汽车和混合动力汽车中得到了广泛应用。

通过对电动机转速和转矩的精确控制，可以提高汽车的驱动性能和能效，实现更好的车辆加速性能和自动换挡控制。

2. 机械制造：在机床、印刷机、纺织机械等领域中，矢量控制在电机的运动控制中起到了重要作用。

通过对电机的精确控制，可以提高机械设备的定位精度和运动平稳性，提高生产效率和产品质量。

3. 电力工业：矢量控制在电力系统中的应用主要集中在变频调速领域。

通过对电动机的矢量控制，可以实现电力系统的节能运行，提高电动机的效率，并且可以应对电力网络的不稳定性。

一种异步电机自适应线性神经元速度观测器

一种异步电机自适应线性神经元速度观测器苗轶如;刘和平;杜俊秀;彭东林【摘要】针对电动汽车驱动用交流异步电机的无速度传感器矢量控制系统,提出一种自适应线性神经元(ADALINE)速度观测器.首先建立三相异步电机的数学模型,然后在电压模型与电流模型所构成参考自适应(MRAS)速度观测器的基础上,以转子磁链的广义误差作为速度观测器的输入,利用ADALINE算法作为系统自适应律,推导出神经网络权重的自动修正方法,保证在宽调速范围内均能获得准确的电机速度观测值.最后通过建立仿真模型与搭建实验平台进行验证,结果一致表明在高速和低速情况下速度观测值均能准确跟随实际值,动态性能良好,证明所提出的理论分析以及观测器实现方法的可行性与正确性.【期刊名称】《电机与控制学报》【年(卷),期】2018(022)011【总页数】7页(P52-57,66)【关键词】矢量控制;异步电机;无速度传感器;速度观测器;自适应线性神经元【作者】苗轶如;刘和平;杜俊秀;彭东林【作者单位】重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400044;重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400044;重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆400044;重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】TM301.20 引言交流异步电机是一个高阶、强耦合的复杂非线性系统，尤其是作为电动汽车驱动用的交流异步电机，要求调速范围宽，动态响应快，速度控制精度高。

为了获得良好的电机控制性能，通常需要采用速度传感器对电机速度进行精确测量，然而这会导致电机驱动系统结构复杂，安全降低，增加电机的维护成本。

无速度传感器的矢量控制系统是现在的一个研究热点，目前已经有很多方法可以实现电机速度观测[1-4]。

其中模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)速度估计方法实现了速度的闭环估计，是比较成熟的方法。

基于EKF的永磁同步电机无传感器矢量控制系统研究

于EKF的永磁同步电机无传感器矢量控制系统研究姓名：石会申请学位级别：硕士专业：电机与电器指导教师：陈志辉 20070101
南京航空航天大学硕士学位论文
摘
要
本文是对永磁同步电机的扩展卡尔曼无位置算法(EKF) 的矢量控制系统的研究。主要内容如下：首先，简要地介绍了坐标变换思想、永磁同步电机在静止坐标系和旋转坐标系下的模型及矢量控制原理，并在此基础上讨论了永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速方案。其次，着重阐述了扩展卡尔曼无位置算法(EKF) 原理及在本系统中的应用，导出了永磁同步电机在静止坐标系和旋转坐标系下的扩展卡尔曼方程，给出了永磁同步电机 EKF 无位置传感器调速系统控制框图，介绍了几种扩展卡尔曼算法的优化方法。构造了基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机矢量控制系统仿真模型，实现了无位置传感器在电机控制中的应用。仿真结果验证了扩展卡尔曼滤波滤波算法在无位置传感器电机控制中的有效性和合理性。最后采用摩托罗拉公司专用电机控制的 MC56F8346 型数字信号处理器作为核心，设计了控制系统软、硬件结构和主要功能模块的原理及其实现方法。硬件方面包括控制电路各部分及外围辅助电路的设计，软件采用 C 语言编写，给出了系统主程序和 PWM 中断处理程序流程图。在 Metrowerks Codewarrior 集成开发环境下，正在对程序进行调试，以实验结果验证来论证设计方案的正确性。
II
基于 EKF 的永磁同步电机无传感器矢量控制系统研究
图表清单
图 2.1 静止坐标系与旋转坐标系关系 ........................................................................9 图 2.2 永磁同步电机结构简图 ..................................................................................10 图 3.1 卡尔曼滤波方框图 ..........................................................................................18 图 3.2 永磁同步电机无位置传感器调速系统控制框图 ..........................................23 图 3.3 电机线性化模型 .............................................................................................30 图 4.1 PMSM 矢量控制无位置传感器调速系统框图 ..............................................35 图 4.2 基于扩展卡尔曼滤波的 PMSM 矢量控制系统仿真简图 .............................36 图 4.3 坐标变换结构图 ..............................................................................................37 图 4.4 SVPWM 变换结构图.......................................................................................37 图 4.5 扇区判断模块 ..................................................................................................37 图 4.6 各扇区作用时间计算及时间分配模块 ..........................................................38 图 4.7 SVPWM 产生模块...........................................................................................38 图 4.8 逆变器模块 .....................................................................................................38 图 4.9 扩展卡尔曼滤波算法结构图 .........................................................................39 图 4.10 空载时实际转速与估算转速 ........................................................................40 图 4.11 空载时实际位置与估算位置 ........................................................................40 图 4.12 空载时实际位置与估算位置差 ....................................................................40 图 4.13 加载时实际转速与估算转速 ........................................................................40 图 4.14 加载时实际位置与估算位置 ........................................................................40 图 4.15 加载时实际位置与估算位置差 ....................................................................40 图 4.16 卸载时实际位置与估算位置 ........................................................................41 图 4.17 卸载时实际转速与估算转速 ........................................................................41 图 4.18 卸载时转子位置误差 ....................................................................................41 图 4.19 实际位置与估算位置波形 ............................................................................42 图 4.20 在一个电角度周期内的位置差 ....................................................................42 图 4.21 实际速度与估算速度波形 ............................................................................42 图 4.22 在一个电角度周期内的速度差 ....................................................................42 图 4.23 位置角度差的平均值 ....................................................................................43 图 4.24 位置角度差的标准方差 ................................................................................43 图 4.25 速度差的平均值 ............................................................................................45 图 4.26 速度差的标准方差 ........................................................................................45

电动汽车驱动控制系统设计--毕业设计

表1-2未安装防护设备汽车的排放系数（g/车，km）
排放物质
燃油汽车排放系数
电动汽车排放系数
甲醛
0.87
0
一氧化碳
46.50
0
碳氢化合物
3.52
0
氮氧化合物
2.40
0
硫氧化合物
2.40
0
有机酸（醋酸）
0.87
0
有机酸（醋酸）
0.224
0
在表格1-3中所示，重量为1 000kg的传统汽车使用无铅汽油所排放的HC、CO、CO2、SO2分别为0.018、0.91、0.077 1、0.004 5—0.045 36kg。其中，电动汽车的尾气排放包含了发电厂气体排放量，分为火力发电厂和天然气发电厂两种情况，意义与燃油汽车相同。表格1-3资料来源于美国通用汽车公司电动汽车技术报告。
1.2
电动汽车以蓄电池的电能为动力，在行驶时几乎没有废气排出，比燃油汽车减少92%-98%，是最被看好的“零污染”汽车。因此，电动汽车的使用时为解决环境污染问题提供了很好的一条途径。
表1-1比较了燃料汽车和电动汽车的废气排放（主要成分）。表格1-1资料来源：《国家重大科技产业工程项目电动汽车实施方案》。
关键词：电动汽车；驱动系统；异步电动机；无速度传感器矢量控制
ABSTRACT
Driving system is the heart of EV and one of the key parts of the vehicle that determines the performance of the EV directly. According to the control technique、the method of induction motor drive system and based on the factual requirement of EV, the speed sensorless vector control was designed in this article. By transforming coordinate, the stator current is decomposing two DC parts which orientated as the rotator magnetic field and controlled respectively, So magnetic flux and torque are decoupled. It controls the asynchronous motor as a synchronous way. Finally, intimation system is established in the environment of Matlab to validate these control arithmetic. The system proved its enormous practical value of application.

基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制

基于MRAS的异步电机无速度传感器矢量控制异步电机矢量控制无速度传感器模型参考自适应1引言随着电力电子技术及自动控制技术的发展，交流电动机的调速系统正走向高性能化。

在高性能的交流调速系统中，为了提高系统的控制性能，转速的闭环控制环节一般是必不可少的。

通常，速度反馈量的检测多是采用光电脉冲编码器或测速发电机。

但高精度的速度传感器价格比较昂贵，明显增加了整个控制系统的成本。

同时速度传感器的安装存在同心度问题，由于安装中存在的问题使速度传感器成为系统的故障源，系统的机械可靠性大为降低，由此可以说在某种程度上破坏了交流异步电动机的简单、牢固等特性，限制了交流调速系统的应用范围。

因此研究无速度传感器交流调速系统，受到了国内外学术界和工程界高度重视，成为近年来的研究热点[1]。

无速度传感器矢量控制技术的核心问题是对磁链和转速进行准确辨识。

常见的磁链辨识方法有：电流模型法和电压模型法。

因电流模型需要转子转速的信息，而电压模型中不需要转子转速信息，所以无速度传感器矢量控制系统中通常采用电压模型进行磁链辨识[2]。

电压模型中含有纯积分环节，使得磁链的观测会因积分初值和漂移产生误差。

为了解决这一问题，可以采用一阶惯性环节来代替纯积分环节，由此引起的误差，可以通过参考磁链矢量经低通滤波器后的信号进行补偿[3-4]。

在磁链辨识基础上，需要对电机转速进行辨识。

近年来，随着高性能数字信号处理器的飞速发展，各种转速估计方法层出不穷。

如：直接计算法、模型参考自适应(MRAS—Model Reference Adaptive System)、基于自适应全阶状态观测器的方法、扩展卡尔曼滤波器法(EKF—Extended Kalman Filter)、神经网络法、齿槽谐波检测法、高频信号注入法等。

因MRAS原理简单、容易实现，在无速度交流调速系统中得到了广泛应用。

MRAS参数辨识思想：将不含待辨识参数的模型作为参考模型，将含有待辨识参数的模型作为可调模型，且两个模型具有相同物理意义的输出量，利用其输出量误差，并通过合适的自适应率来调节可调模型参数，已达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的。

G120无速度传感器矢量控制系统调试

无速度传感器矢量控制概述
控制思想是利用检测的定子电压、电流等容易检测到的物理量进行速度估计以取代速度传感器。
02G120无速度传感器矢量控制调试步骤
G120无速度传感器矢量控制调试步骤
调试步骤
在TIA Portal环境下正确组态G120 对G120变频器输入电机基本参数对G120变频器进行静态参数优化对G120变频器进行旋转参数优化
在调试面板中调试G120变频器
03G120无速度传感器矢量控制操作演示
G120无速度பைடு நூலகம்感器矢量控制操作演示
插入实拍：无速度传感器矢量控制操作演示
谢谢观看！
运动控制技术及应用
运动控制技术及应用
G120无速度传感器矢量控制系统调试
目录
01 无速度传感器矢量控制概述
02 G120无速度传感器矢量控制调试步骤
03 G120无速度传感器矢量控制操作演示
01无速度传感器矢量控制概述
无速度传感器矢量控制概述
无速度传感器矢量控制是通过坐标变换处理分别对励磁电流和转矩电流进行控制，通过控制电动机定子绕组上的电压、电流辨识转速以达到控制励磁电流和转矩电流的目的。

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— 40 —
1
SVPWM 工作原理
空间矢量脉宽调制（ SVPWM ）技术是把逆变
器和交流电机视为一体，以圆形旋转磁场为目标来控制逆变器的工作，通过控制逆变器的开关模式，从而交替使用不同的电压空间矢量来实现的。与传统的正弦脉宽调制（ SPWM ）相比，其开关器件的开关次数可以减少 1 /3 ，直流电压的利用率可提高 15% ，转矩脉动明显降低，能获得较好的谐波抑制效果，且易于实现数字化控制 b， c）为关函数 S x （ x = a，
2
无速度传感器矢量控制策略
在无速度传感器矢量控制策略中，转速是
利用采样的定子电压和电流通过一定的运算取消了低可靠性且价格昂贵的速度获得的，
图1 三相电压源逆变器主电路
iv ， iw ）和电压传感器。采样的三相电流（ iu ，（ Uu， Uv， U w ）经过 CLAＲK 变换后得到 i sα 、 i sβ （ 1） U sβ ，和 U sα 、再通过磁链观测器求得转子磁链和转子磁链角，磁链观测器的输出作为转速计算电机的转速 ωr。反馈回观测器的输入，来的转速与给定转速相减后，经 PID 调节得
［3 ］
和力矩计算最优磁通的效率优化模块，加大了电动汽车的续航能力。驱动系统的原理框图如图 3 所示。
3
3． 1
硬件设计
控制系统整体框图
（ 2）（ 3）（ 4）
驱动系统的硬件电路可分为主电路和控制电路两部分。主电路由平波电路和功率逆变模块构成。功率模块采用 FP100 Ｒ12 KT3 ，该功率模块中包含有 7 个 IGBT （ 6 个逆变功率 IGBT ， 1 个制动回路 IGBT ）和一个负温度系数（ NTC ）的热敏电阻。控制电路的核心芯片为 TMS320 F2812 ，其中 2812 的事件管理器 A 能够产生 3 对互补的 PWM 波控制电机定子电流；模数转换器（ ADC ）单元实时采集驱动器的输出电流和直流母线的电压，为系统的闭环控制提供通路；中断能迅速响应系统的故障中断使系统的可靠性提高； 2812 的控制器局信号，域网（ CAN ）单元使驱动器可以通过 CAN 总线和车载管理系统实时的通信。图 4 为系统的硬
Abstract： According to the requirement of wide speed range，high reliability and high efficiency of electric vehicle，a kind of efficiency optimization algorithm for speed sensorless vector control （ SVC） system was presented． The principle and control strategy of the system were deeply analyzed． The entire system included the power module of the main circuit，current and voltage acquisition circuits，protection circuit，and controller area network （ CAN ） communication module． The TMS320F2812 chip was seclected as the core of the controller． The experimental results showed that the efficiency optimization algorithm was feasible，and the system has a good dynamic performance achieving the desired design goals． Key words： electric vehicle； efficiency optimization； control strategy
实际输出电压中所含的谐波分量最矢量 U s 时，且逆变器的开关次数最少。按照平行四边小，形合成法则，可以用两个相邻电压矢量（ UX ， U X + 60 ）和两个零电压矢量（ O000 ， O111 ）表示任意电压空间矢量 U s 。将这些电压矢量及其方向作于图 2 。以第Ⅰ扇区内的期望输出电压矢量（ U s ）为 PWM 的周期例，设 U s 与扇区起始边的夹角为 θ， U0 的作用时间为 t1 ， U60 的作用时间为 t2 ，为 T，零矢量的作用时间为 t0 ，且 t1 + t2 + t0 = T 。则 U s 、 t1 、 t2 的表达式分别为 t1 t2 t0 U s = U0 + U60 + O000 （ O111 ） T T T 2 Us T π t1 = 槡 sin（－ θ） Ud 3 2 Us T t2 = 槡 sinθ Ud
Speed Sensorless Vector Control System of Electric Vehicle
LIU Shimin， LI Youxin， LI Mian， FENG Jie， WANG Shengqiang （ College of Information Technology，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006 ，China）
— 42 —
过流保护电路
系统采用了硬件保护、软件保护和 IGBT 单管过流保护。硬件保护电路如图 6 所示，输出电流经过霍尔传感器转换成电压信号通过运放 LM239D 与给定的两个安全参考电压值进行比较，若输出电流超过最大（最小）值，则运放输出低电平送至 TMS320F2812 的 / PDPINTA 引脚，从而封锁 PWM 输出，使 IGBT 关断。较高精度的参考电压能有效防止保护误动作，由 TL431 组成的稳压电路能提供相对于电阻分压更高精度的参考电压输出。软件保护是指 DSP 多次采样到输出电流大于最大值时，程序使 PWM 输出成 DS 端电压会迅速升高阻状态。 IGBT 过流时，高，通过检测 DS 端的电压能对单管过流进行有效保护。
0
引
言
［ 1 ］
点，提出了一种带效率优化算法的无速度传感器矢 4 极异步电机为控制量控制系统，并以一台 30 kW、对象，通过试验证明了采用该算法的无速度传感器矢量控制系统的可行性与优越性。
电动车的关键技术主要包括车身、驱动系统、能源系统和能量管理系统的设计。设计一款具有高可靠性、高效率、高功率密度和宽调速范围的驱动器是提高电动汽车性能的关键技术之一。在异步电机控制系统中，需采用转速闭环控制来提高系统的性因此需在电机上安装速度传感器来测量转速。能，但精密的速度传感器价格昂贵，且增加了系统的尺寸和复杂度，使系统的可靠性降低，不适合工作在恶劣的环境下。无速度传感器矢量控制（ Sensorless Vector Control， SVC）调速技术吸收了传统变压变频是目前最热调速技术和矢量控制调速技术的优点，门的研究课题之一。但采用标准矢量控制策略的矢量控制驱动器存在轻载低效的问题，在电动汽车上应用并不理想。因此，本文针对电动汽车的应用特
dc
。用相邻基本电压矢量表示电压空间
U* U* 送到 SVPWM 信号发生器中，通过 sα 、 sβ ， DSP 计算出相应的 SVPWM 波形，从而为逆变器提供驱动信号。考虑到电动汽车大部分时间运行在高速小且异步电机运行在基频以上时，力矩的情况下，
［4］其损耗是转子磁链的凸函数，在保证输出力矩的要求下，控制系统中加入了根据电机转速
摘要：针对电动汽车要求驱动系统具有宽调速范围、高可靠性与高效率等特点，提出了一种效率优化
刘诗敏，李优新，黎
的无速度传感器矢量控制（ SVC）系统。介绍了该系统的原理，提出了相应控制策略，完成了系统硬件和软件包括主电路功率模块、电流电压采集电路、方案设计。整个系统以 TMS320F2812 DSP 芯片为核心控制器件，保护电路、控制器局域网络（ CAN）通信模块等部分。试验结果表明，效率优化算法可行，系统具有良好的动态性能，达到了预期设计目标。关键词：电动汽车；效率优化；控制策略中图分类号： TM 301． 2 文献标志码： A 6540 （ 2013 ） 06004005 文章编号： 1673-
* i* 到 i sq 、和相应的反馈量进行比较后，经 PI sd ， * U* 调节得到 U sd 、再经 PAＲK 逆变换得到 sq ，
Sx =
{0 ，下桥臂导通
1，上桥臂导通
（ Sa 、 Sb 、 Sc ）共根据 6 个开关管的开关模式，有 8 个开关组合，包括 6 个非零矢量 U1 （ 001 ）、 U2 （ 011 ）、 U3 （ 010 ）、 U4 （ 110 ）、 U5 （ 100 ）、 U6 （ 101 ） U7 （ 111 ）。按照恒功率和 2 个零矢量 U0 （ 000 ）、 6 个非零矢量在空间上互差 60° ，幅值变换可知，为 U 3 槡 2