汽車空調直流無刷鼓風機調速模塊設計

龔曉慶

汽車空調直流無刷鼓風機調速模塊設計

龔曉慶

（上海汽車集團股份有限公司創新研究開發院，上海 201803）

大多數使用換向控制算法的直流（DC）無刷鼓風機調速模塊，會導致鼓風機電機轉矩波動，使得電機輸出風量穩定性下降。文章使用恩智浦MC9S12XDP100單片機設計了一種直流無刷鼓風機的調速模塊，開發系統硬件和軟件，設計矢量控制雙閉環算法，并運用專家系統模糊比例-積分-微分（PID）在轉速外環中進行參數整定。通過對轉速、風量等相關參數進行測試，實驗表明，本調速模塊有效解決了換向控制算法帶來的轉矩波動問題，提高了空調鼓風機風量輸出穩定性。

直流無刷鼓風機；調速模塊；矢量控制（FOC）；專家系統；模糊比例-積分-微分（PID）

1 直流無刷電機的矢量控制

近年來，直流無刷鼓風機在汽車空調鼓風機中得到了廣泛使用，在國內汽車空調領域中，傳統的空調系統中使用直流有刷電機存在壽命短、電火花等問題，并且風量通過按鈕只能調節4或6個擋位，其無法滿足用戶需求。國外空調鼓風機早已開始使用直流無刷鼓風機，但是控制器中的算法以換向為主，然而換向導致了轉矩波動影響轉速穩定性[1]。由于鼓風機是小型汽車零部件，大部分國內汽車廠家都是直接從外國廠商購買使用。因此，國內在無刷直流鼓風機驅動調速領域技術相對匱乏。

無刷直流電機外轉子的驅動是通過轉子在不同位置時，通過定子換向來形成旋轉磁場而使電機轉動起來，然而普通的6步換向控制轉矩波動大，進而導致轉速波動、控制精確度低，很難滿足鼓風機調速要求[2]。本文以無刷直流鼓風機為研究對象，使用矢量控制算法能降低轉矩波動、提高鼓風機的調速性能，從而保證風量穩定。

直流無刷鼓風機也是多磁路強耦合非線性復雜系統[3]，可使用Clark和Park變換解耦，解耦后使用I為零控制方法[4]。最終，直流無刷鼓風機的電磁轉矩方程為[5]

式中，e為電磁轉矩；為極對數；m為Ａ相繞組磁鏈幅值；i為旋轉坐標系下軸電流；()為磁密分布；為轉子的角度。

由式（1）可知當轉子的位置確定時，直流無刷鼓風機的電磁轉矩僅與I大小有關。因此，只要控制I值就能控制電磁轉矩的大小。本控制器使用矢量控制驅動鼓風機，控制框圖如圖1所示。

鼓風機的轉速與風量的關系為

=kn+k（2）

式中，為風量；K為轉速風量比例系數；K為轉速風量補償系數。

圖2 最小系統電路

由式（2）可知風量和鼓風機的轉速為線性關系，可以通過調節鼓風機的轉速來調節風量。

2 硬件設計

2.1 單片機最小系統設計

MC9S12XEP100是恩智浦公司汽車級單片機，它是基于S12X CPU 的16位單片機。單片機最小系統電路如圖2所示，主要包括時鐘電路，復位電路，調試電路等。復位電路為手動復位電路，可以隨時讓程序從頭開始執行；調試電路用于調試的時候看單片機是否正常工作。

2.2 電源電路設計

電源電路對于控制器正常工作至關重要，首先通過摩托羅拉公司的LM2576開關電源芯片將電壓24 V降壓為15 V。LM2576輸出電流為3 A，效率高，并且有過熱過流保護，電源電路1如圖3所示。

圖3 電源電路1

再通過LM2576-5系列將15 V電壓降為5 V，電源電路2如圖4所示。

圖4 電源電路2

2.3 三相驅動電路設計

驅動直流無刷鼓風機的為6個金屬-氧化物-半導體（Metal Oxide Semiconductor, MOS）管組成的三相橋，每個橋電路相同，因此，以U相為代表其電路如圖5所示。MOS管選用聯合技術公司的功率MOS7N75器件。其中7N75導通電阻為1.7 Ω；漏極至源極間可能承受的最大電壓為750 V，且有足夠的電壓余量，連續工作模式下最大漏極電流為7 A；驅動芯片選用美國國際整流器公司的IR2101。

圖5 三相驅動電路

2.4 采樣電路設計

由于系統需要母線電壓和相電流值才能實現直流無刷鼓風機的閉環控制，因此，設計采集電路采集相電流和母線電壓。使用的運放芯片為美國微芯公司的軌至軌運放MCP6024。在此基礎上，為了提高采集的精度使用差分放大電路如圖6所示。其中，由于三相電流之和為零，因此，只需要采集兩相電流，通過計算能得到第三相電流。

圖6 采集電路

2.5 報警電路設計

當電機工作異常發生過流、過壓、過熱時，程序會先停止電機的運行再通過蜂鳴器報警提醒使用者，并將故障信息通過控制器局域網絡（Controller Area Network, CAN）通訊發送至總線。報警電路由無源蜂鳴器、S8050NPN型三極管和限流電阻組成，如圖7所示。

圖7 報警電路

2.6 通訊電路設計

本主控芯片具有內置的CAN通信控制器，并且可以通過CAN總線收發器與其他設備通訊，選用恩智浦公司的JTA1050高速CAN收發器。具體電路如圖8所示。

圖8 CAN通訊電路

2.7 轉子位置檢測電路設計

為了使鼓風機正常運轉，必須時刻知道鼓風機轉子的轉角。轉子位置檢測電路主要連接主控芯片的三個外部中斷引腳，通過三個外部中斷時刻檢測霍爾傳感器狀態，通過內部程序計算確定鼓風機轉子狀態。轉子位置檢測電路如圖9所示。

圖9 轉子位置檢測電路

3 軟件設計

3.1 雙閉環設計

為了提高調速系統的動態響應性，調速系統采用串級雙閉環控制，內環為電流環、外環為速度環、控制方式為異步采樣控制[6]。考慮到電流內環頻率高，因此，電流內環使用傳統比例-積分（Proportional Integral, PI）控制器；速度外環運行頻率慢而使用專家模糊PID控制器。

3.2 專家系統模糊PID

3.2.1專家系統設計

整個調速系統需要3個PID控制器，考慮到PID參數整定的繁瑣性，因此，提出專家系統模糊PID控制器。專家系統設計具體如下：

（1）當誤差和變化率乘積大于零并且誤差絕對值大于1時，說明誤差較大使用模糊PI控制。

（2）當誤差和變化率乘積大于零并且誤差絕對值小于1時，使用模糊比例-微分（Proportional Differentiation, PD）控制器，一方面可以快速減小誤差；另一方面防止過量超調。

（3）誤差和誤差變化率都比較小時，使用PI控制器。

（4）當處于極值時，說明此時絕對值誤差很大，使用模糊P控制快速減小誤差。

專家系統PID輸出為

3.2.2模糊PID規則表

在專家經驗下確定不同誤差與誤差變化率下使用哪種類型PID控制器后，設置模糊規則表，以誤差或誤差變化率作為輸入，整定p，i，d[7]，模糊控制框架如圖10所示。

圖10 模糊控制框架圖

在3.2.1中的（1）（3）情況下使用模糊PI控制器，將誤差和誤差變化率作為模糊控制器的輸入，輸出為p，i。模糊PI采用{NB、NS、ZO、PS、PB}，5個模糊狀態論域為{-2、-1、0、1、2}，隸屬度函數使用三角函數，規則表如表1所示。

表1 模糊PI控制器規則表

在3.2.1中（2）情況下使用模糊PD控制，其輸入為誤差和誤差變化率，控制器輸出為p，d。模糊PD采用{NB、ZO、PB}，3個模糊狀態論域為{-1、0、1}，隸屬度函數使用三角函數，規則表如表2所示。

表2 模糊PD控制器規則表

在3.2.1中（4）情況時，僅使用模糊P控制器，快速減小誤差，模糊P采用{NB、NS、ZE、PS、PB}，3個模糊狀態論域為{-2，-1，0，1，2}，隸屬度函數使用三角函數，規則表如表3所示。

表3 模糊P控制器規則表

使用制定好的規則表通過Mamdani模糊推理，再通過加權平均法解模糊化得到相應的p、id，實現PID的自適應在線調節。

3.3 軟件整體設計

軟件分為主循環、速度外環和電流內環三部分。由于速度外環使用專家系統模糊PID對中央處理器（Central Processing Unit, CPU）處理速度要求高，因此，將速度外環放到XGATE協同處理器中執行，而電流內環在S12X中正常運行。

主循環當中的首先初始化IO（Input/Output）口、定時器1和定時器2、CAN通訊、模擬信號（Analogsignal/Digitalsignal, A/D）采集、脈沖寬度調制（Pulse WidthModulation, PMW）通道和XGATE，之后啟動AD采集功能采集a，b和母線電壓等模擬量。之后，解析CAN總線上發來的報文，更新鼓風機的運動狀態。當解析完CAN報文后更新后將系統當前基本信息發送到CAN總線上，后判斷故障，如果沒有繼續回到主循環第三步，如故障則停止鼓風機工作，并將故障信息發送CAN總線上。

定時器2轉速外環控制20 ms執行一次，其中斷在XGATE中運行。XGATE發生中斷時，首先判斷是CAN通訊接收中斷還是電流環中斷，運行喂狗程序保持單片機程序不跑飛，在喂狗程序運行完后檢測CAN通訊是否正常，如果不正常，則停止鼓風機轉動報警提醒駕駛員并退出中斷；如果通訊正常判斷是否達到10 ms，如果沒有達到10 ms，通過霍爾傳感器計算當前電機轉速，將轉速值與目標值做差通過專家PID確定哪種PID比較適合，再通過轉速誤差與轉速變化率通過模糊控制器得到相應p、i和d，最終輸出目標I值。速度外環框圖如圖11所示。

圖11 速度外環框圖

4 測試過程及結果

4.1 實驗測試平臺搭建

圖12為實驗平臺搭建布置，最小系統板通過信號線與鼓風機驅動板相連，鼓風機驅動板與鼓風機相連，系統板和驅動板的供電都由直流電源供電。

4.2 速度測試

通過上位機得到換向控制算法與改進算法轉速圖像如圖13、圖14所示。在450 ms時通過CAN通訊向調速模塊發送目標轉速，兩種控制方法下都在150 ms時第一次到達目標轉速，并且換向控制算法超調量為110 r/min，而改進算法的超調量僅為60 r/min，這體現專家系統模糊PID控制器的優越性。在達到穩態時改進后的算法的波動在2%內，而換向算法波動在4.5%以內。因此，改進后的算法轉速更加穩定，這體現了矢量控制的優勢。在225 ms時再次加速到2 000 r/min換向算法超調量依然比改進算法大，速度穩定性依然比改進算法差。因此，本無刷直流鼓風機的調速模塊轉速測試正常{張繼華, 2021 #5}。

圖12 實驗布置圖

圖13 換向算法鼓風機轉速圖

圖14 改進算法鼓風機轉速圖

5 結論

（1）矢量控制雙閉環算法成功解決換向控制算法的轉矩波動帶來的轉速不穩定問題，保證了風量的穩定性，提高了系統的穩定性。

（2）轉速外環使用了專家模糊PID降低了系統的超調量，提高了系統的抗干擾能力。

（3）本調速模塊可以實現了風量的全范圍調節，能夠滿足用戶需求。

[1] 張恒.無刷直流電機轉矩脈動抑制研究[D].哈爾濱:哈爾濱理工大學,2019.

[2] 張詠昕.基于MCK2812的無刷直流電機矢量控制系統設計與實現[D].太原:太原科技大學,2018.

[3] 汪廣.基于DSP的永磁無刷直流電機矢量控制系統的研究[D].長沙:湖南大學,2018.

[4] LIU G,CUI C J,WANG K,et al. Sensorless Control for High-speed Brushless DC Motor Based on the Line-to-line Back EMF[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2014,31(7):4660-4683.

[5] 劉云,賈洪平,張鵬,等.基于SVPWM的無刷直流電機矢量控制系統研究[J].機電工程,2014,31(9):1177- 1181.

[6] 劉金琨.先進PID控制MATLAB仿真[M].4版.北京:電子工業出版社,2016:116-117.

[7] 韋巍,何衍.智能控制基礎[M].北京:清華大學出版社, 2008:70-74.

Design of Speed Regulation Module for Automobile Air-conditioning DC Brushless Blower

GONG Xiaoqing

( Innovation Research and Development Institute of Shanghai Automobile Group Company Limited,Shanghai 201803, China )

Most of the direct current (DC) brushless blower speed regulation module using the commutative control algorithm will lead to the torque fluctuation of the blower motor, which reduces the stability of the motor output air volume. MC9S12XDP100 is used to design the speed regulation module of DC brushless blower, and hardware and software systems are developed, and the vector control double closed-loop algorithm is designed in this paper,and the expert system fuzzy proportion integration differentiation(PID) is used to adjust the parameters in the speed outer loop.Through the test of speed, air volume and other related parameters, the experiments show that the speed regulation module solves the problem of torque fluctuation caused by the commutation control algorithm effectively and improves the output stability of air volume of air conditioning blower effectively.

Direct current(DC) brushless blower;Speed regulation module;Field oriented control(FOC); Expert system;Fuzzy proportion integration differentiation(PID)

U463.8

A

1671-7988(2023)03-100-07

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.03.019

龔曉慶（1991—），男，碩士，工程師，研究方向為汽車電子電氣，E-mail:1074500565@qq.com。