用于井下電機車儲能電池模擬器的自適應模糊PI控制?

周亞夫劉光起彎茂全許辰雨（.北京工業職業技術學院,北京市石景山區,0004; .北京工業大學電子信息與控制工程學院,北京市朝陽區,004）

?

用于井下電機車儲能電池模擬器的自適應模糊PI控制?

周亞夫1劉光起1彎茂全2許辰雨1
（1.北京工業職業技術學院,北京市石景山區,100042; 2.北京工業大學電子信息與控制工程學院,北京市朝陽區,100124）

摘要為了解決煤礦井下電機車電池組充放電過程緩慢而造成電池組相關試驗效率低和過程復雜的問題,采用全橋整流器結構的電池模擬器,模擬電池組充放電過程中的輸出電壓與電流等外在特性。為了保證電池模擬器在充放電過程的不同階段、充放電模式切換以及負載突變等情況下,其外在特性尤其是輸出直流電壓仍能夠保持穩定并且更加接近直流電壓源的特性,提出了采用自適應模糊PI控制策略提高電池模擬器的動態性能和穩定性。

關鍵詞電機車電池組 電池模擬器 自適應 模糊控制

1　前言

煤礦井下高瓦斯環境的特殊要求,要求采用蓄電池組替代一般的架線直流電網為電機車供電。目前,煤礦井下電機車常用對環境污染小、能量密度高、壽命較長、自放電率較小、溫度適應范圍大以及安全系數高等諸多優點的磷酸鐵鋰電池替代傳統的鉛蓄電池作為電源,提供穩定的250 V或550 V直流電壓和數百安培電流。

在蓄電池作為負載或供電電源的試驗中,由于蓄電池充放電過程過于緩慢而導致試驗效率低、成本高和過程復雜。在電機車電機調速和蓄電池充電系統等研究中,需要某種變換器或模型模擬電池的充放電特性以提高試驗效率。因而電池準確的動態建模是電池非化學等效過程研究的重點,也是電池外部特性研究的難點。

目前對電池動態模型建模的常用方法有簡化的電化學模型、神經網絡模型和等效電路模型。在利用電池動態模型描述電池工作過程中性能影響因數的數學關系中,電池的工作電壓、工作電流以及SOC（電池荷電狀態）尤為重要,然而以上的建模方法對于電機車電池組這種容量較大的情況并不適用。

因此,采用具有全控能力的大功率電力電子變換器模擬電機車電池組充放電過程中的電壓、電流以及SOC特性是解決以上問題的良好選擇。為了模擬電池的儲能特性,需要模擬器具有吸收能量的能力;為了模擬電池的直流電壓源特性,需要模擬器具備穩定的直流輸出電壓的能力。為此應選擇整流器的逆變與整流過程分別模擬電池充電與放電特性。模擬器利用閉環控制使其直流側電壓在負載突變的情況下仍能保持類似電池的慣性,但是對于目前廣泛應用的線性PI控制而言,很難保證其電壓的穩定性,為此應采用模糊自適應線性控制器保證系統的動態品質和穩態性能。

本文采用三相全橋整流器并通過自適應模糊PI控制作為儲能電池模擬器,通過仿真與試驗驗證可以實現蓄電池模擬器在惡劣負載擾動的情況下其直流側輸出仍能維持穩定,以此說明模擬方法的有效性和準確性。

2　儲能電池模擬器結構及工作特性

2.1儲能電池模擬器結構

儲能電池模擬器試驗系統結構圖如圖1所示,儲能電池模擬器所采用的三相全橋整流器拓撲結構圖如圖2所示,圖中Q1～Q6是IGBT,L為濾波電感,uo為儲能電池兩端電壓。

圖1　儲能電池模擬器試驗系統結構圖

2.2儲能電池模擬器的工作特性

儲能電池模擬器在整流狀態時,直流輸出為電機車動力裝置與直流負載;逆變狀態時電池儲能管理系統為其充電,由于儲能電池模擬器不具備儲能能力,因而將其能量并入電網。電池荷電狀態是電池在一定的放電倍率下,其可用電量與額定容量的比值,可表征電池內部的剩余能量;由于電池的SOC是電荷量的比值不僅與電流有關,還取決于電池電壓。將充滿電的磷酸鐵鋰電池以不同電流進行放電試驗,得出不同放電倍率下的放電曲線如圖3所示。

圖2　儲能電池模擬器拓撲結構圖

圖3　不同倍率下的放電曲線

通過對電池充電過程進行類似的試驗,發現電池在充放電過程中分為3個階段:

（1）電池充電初始階段（SOC:0～10%）,電池以恒電流方式運行,電壓以0.125的斜率放電或充電。

（2）電池充放電中間階段（SOC:10%～90%）,此階段電池以0.0375的斜率緩慢變換,即近似恒電壓的方式運行。

（3）電池充電結束階段（SOC:90%～100%）,電池以恒電流方式運行,電壓以0.125的斜率放電或充電。

3　儲能電池模擬器模型與控制

電池充放電過程中第二階段的近似恒電壓模式,電池模擬器精確且平穩地控制直流側電壓輸出;電池充放電過程中第一階段和第三階段的恒流模式,雙閉環控制脫掉電壓外環控制,將電流內環的輸入給定設為合理的常數值,此時直流側電流維持精確且平穩恒定。經典PI控制器的比例與積分環節參數固定且魯棒性差,不能滿足在負載突變和兩種模式自由情況下系統的動態及穩態要求。因而通過對經典雙閉環控制器中電壓外環v－PI控制器進行自適應模式改進,提高控制器性能,電池模擬器雙閉環自適應模糊PI控制結構圖如圖4所示。

圖4　電池模擬器雙閉環自適應模糊PI控制結構圖

4　雙閉環模糊PI控制器設計

4.1自適應控制表達式

假設直流側電壓的變化誤差為err,其差分輸出量為Δerr,二者共同作為電壓外環自適應控制器的輸入,通過控制器比例（Kp）與積分（Ki）運算得到電流內環的控制輸入量i?sd和i?sq。為了使線性控制器更好地抑制電壓變化,需要對PI參數在原控制點進行一定量的調整（ΔKp與ΔKi）,即自適應控制器表達式見式（1）:

式中:Kp（t）——控制器比例環節參數隨時間t變化的函數;

ΔKp（t）——控制器比例環節參數的改變量隨時間t變化的函數;

Ki（t）——控制器積分環節參數隨時間t變化的函數;

ΔKi（t）——控制器積分環節參數的改變量隨時間t變化的函數;

Kp（0）、Ki（0）——分別為初始控制點參數。

當err與Δerr都為正時,需要ΔKp為正,以提高變換器的響應速度;當err為負,并且Δerr為正時,需要ΔKp為負,抑制變換器超調;當err 與Δerr都趨近零時,需要ΔKi為正,穩定提高變換器輸出。然而對于err、Δerr、Kp、Ki、ΔKp與ΔKi這6個變量而言并非在同一變化量度內,如何正確評價err與Δerr的變化幅度與速度是自適應實現的關鍵。

4.2模糊論域與模糊規則

由于模糊自適應控制系統會在基準值附近動態的調整PI參數,所以模糊詞集的選擇就與PI參數的變化范圍和變化精度有關,故模糊詞集分為正負,而詞集的正負個數由經驗獲取。如果數量太多,會導致模糊規則過于復雜,且在某一范圍內的模糊規則輸出類似,沒有必要;而數量太少,會導致劃分不細致,導致變化過大,響應過程易產生突變,尤其是積分作用的影響會累積于整體過程,調節時間會增加,一般選取7個,正負各3個加上1 個0比較合適。而隸屬度函數是基于模糊詞集的個數選擇影響,每一個模糊詞集對應的隸屬度函數形狀與范圍會影響最終的輸出結果,即PI變化值的大小,為等價各模糊詞的作用范圍,選擇等間隔的三角形隸屬度函數比較合適。

所以為了使err、Δerr、ΔKp與ΔKi的變化幅值范圍映射在相同的變換范圍,采用模糊推理,并選定模糊詞集為NB、NM、NS、ZO、PS、PM以及PB的隸屬度函數,err、Δerr、ΔKp及ΔKi的隸屬度函數如圖5所示。其中,由變換器直流側電壓最大變換范圍確定映射系數,因此圖5橫軸的模糊論域為［－6,6］;直流電壓在此模糊論域內的最大階躍應限制在縱軸所對應的比例范圍內,避免超出。

圖5　err、Δerr、ΔKp及ΔKi的隸屬度函數

模糊規則與模糊隸屬度函數共同決定輸出值, 即PI變化范圍。而模糊規則由PI控制參數對系統響應過程的定性作用決定,即PI對誤差與誤差變化率改變的趨勢作用。如當誤差比較大,需增大P作用以增加響應速度,而適當減小或是不改變I,以避免積分飽和引起的動態響應的震蕩。至于變化的量值則需由模糊規則的輸出及輸出的隸屬度函數作用。根據PI控制器原理可知,比例系數Kp可以提高變換器的動態性能,提高輸出跟蹤給定的能力;而積分系數Ki可以抑制變換器調節過程中的振蕩,保持變換器的穩定。當輸出電壓與給定相差較大且有增大的趨勢時,應盡可能的提高Kp;而輸出電壓與給定相差趨近時,應降低Kp增大Ki,使系統穩定。結合圖5中變量的隸屬度函數及以上自整定原則,建立起適合PI控制系數Kp與Ki具體變化情況的模糊規則,其模糊規則見表1和表2。

表1　ΔKp模糊規則

表2　ΔKi模糊規則

5　仿真與試驗驗證

根據以上分析,本文利用Simulink設計仿真電池模擬器在恒電流模式下試驗,設置參數如下:直流輸出恒定電流idc為140 A,濾波電感L為2 m H,輸出濾波電容C為2000μF,開關頻率fs為5 k Hz。在0.15 s時負載電抗由8Ω突變為11Ω,自適應模糊控制與經典控制在恒電流模式下直流電壓仿真對比圖如圖6所示。

圖6 自適應模糊控制與經典控制在恒電流模式下直流電壓仿真對比圖

由圖6可以看出,傳統PI控制器的兩組PI參數,分別是Kp1為2、Ki1為100和Kp2為3、Ki2為100,兩組數據僅在比例環節有微小差別,但直流輸出電壓的控制效果區別明顯:在Kp1和Ki1參數控制下,直流電壓變化迅速且振蕩時間較短,但過沖較大;在Kp2和Ki2參數控制下,直流電壓變化平穩且振蕩不明顯,但動態性能不好;采用自適應模糊PI控制器控制效果顯著,兼顧了兩組參數的優點。

將自適應模糊PI控制器用于電池模擬器試驗平臺,通過比較恒電壓模式下經典PI控制器與自適應模糊PI控制器在負載突變情況下,電池模擬器直流輸出的控制效果,自適應模糊PI控制與經典PI控制在恒電壓模式下直流母線電壓試驗對比圖如圖7所示。

圖7　自適應模糊PI控制與經典PI控制在恒電壓模式下直流母線電壓試驗對比圖

由圖7可以看出,穩態下直流電壓恒定為405 V,加入負載突變擾動,經典PI控制下電壓過沖超過60 V;而同樣條件下,自適應模糊PI控制下直流電壓過沖明顯減小為30 V。

6　結論

本文提出了一種用于儲能電池模擬器的自適應模糊PI控制方法,利用電壓誤差信號及誤差變化量,動態修正電壓外環v－PI控制器參數,提高系統的自適應能力,相較傳統PI控制器響應時間短且控制精度高。

參考文獻:

［1］張勇,甘波平.鋰離子蓄電池在煤礦便攜式儀器儀表中的安全使用［J］.煤礦安全,2011（6）

［2］王致杰,肖興媛,王耀才等.充電機功率與免維護蓄電池容量的優化選擇［J］.中國煤炭,2003（6）

［3］尹鵬.礦用鋰電池組并聯均流控制技術的研究［D］.安徽理工大學,2013

［4］張彩萍.電傳動車輛鋰離子電池荷電狀態估計與峰值功率預測研究［D］.北京理工大學,2010

［5］林成濤.電動汽車用鎳氫電池組的建模及管理技術研究［D］.清華大學,2005

［6］文鋒.純電動汽車用鋰離子電池組管理技術基礎問題研究［D］.北京交通大學,2010

［7］李慶春,沈德耀.一種PID模糊控制器（fuzzy PI＋fuzzy PD型）［J］.控制與決策,2009（7）

（責任編輯王雅琴）

Self-adaptive fuzzy PI control of energy storage battery simulator for mining underground locomotive

Zhou Yafu1,Liu Guangqi1,Wan Maoquan2,Xu Chenyu1
（1.Beijing Polytechnic College,Shijingshan,Beijing 100042,China; 2.The College of Electronic and Control Engineering,Beijing University of Technology, Chaoyang,Beijing 100124,China）

AbstractIn order to solving the problem of low efficiency and complex process in battery pack relative experiments leading by slowing of charge-discharge process,the authors took battery simulator with full-bridge rectifier to simulated output voltage and current characteristics of battery pack during charge-discharge process and provided that using self-adaptive fuzzy PI control strategy to improve dynamic property and stability of battery simulator and the external characteristics could remain stable and closer to DC voltage source characteristics particularly output direct voltage under the circumstances such as different stages of charge-discharge,switch charge-discharge modes and load suddenly changing.

Key wordsbattery of electric locomotive,battery simulator,self-adaptive,fuzzy control

中圖分類號TD601

文獻標識碼A

基金項目:?北京市教委科技平臺支柱項目（KM2013－014225）

作者簡介:周亞夫（1974－）,男,河北唐山人,碩士、講師,現任職于北京工業職業技術學院,主要從事電氣控制方面的教學和研究工作。