新能源汽車永磁同步電機無傳感器的控制策略優化

摘要：永磁同步電機是新能源汽車核心驅動系統的關鍵部件，其性能直接決定了整車的動力輸出、能耗表現和駕駛體驗，與傳統的直流電機和感應電機相比，永磁同步電機具有功率密度高、效率高、體積小、重量輕等優勢，非常適合作為新能源汽車的驅動電機。它可以實現更大的功率輸出、更遠的續航里程，同時體積緊湊、重量輕盈，有利于整車的輕量化設計和動力性提升。新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制策略優化旨在突破當前無傳感器控制策略在參數辨識精度、穩健性、抗干擾能力等方面的局限，為此，提出一種基于自適應濾波和魯棒觀測器的優化控制策略，該優化策略在整個工作范圍內具有良好的參數跟蹤和速度響應性能，展現了較強的實用價值和推廣前景。

關鍵詞：新能源汽車；永磁同步電機；無傳感器控制；優化策略

中圖分類號：U469.7" 收稿日期：2025-01-12

DOI：1019999/jcnki1004-0226202503028

1 前言

隨著新能源汽車產業的蓬勃發展，永磁同步電機作為動力系統的核心部件受到廣泛關注，無傳感器控制技術因其結構簡單、成本低廉、可靠性高而備受青睞。然而，現有無傳感器控制策略存在參數辨識精度有限、穩健性不足、抗干擾能力較差等問題，難以滿足新能源汽車高性能、高可靠的應用需求，因此迫切需要優化控制策略以提高系統性能[1]。

2 新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制原理

永磁同步電機是一種典型的非線性耦合系統，其數學模型可以用電壓方程、磁路方程和運動方程來描述，在進行無傳感器控制時，研究人員需要建立準確的電機模型，包括定子電壓方程、定子磁路方程、轉子磁路方程和機械運動方程等，這些方程中包含了電機的參數，如電阻、電感、磁鏈、轉矩系數等，這些參數對于控制系統的性能影響很大。由于永磁同步電機的參數在實際運行過程中會發生變化，如電阻隨溫度升高而增大、磁鏈隨溫度和工作時間的變化而衰減等，研究人員需要對這些參數進行實時辨識，常用的參數辨識算法有遞推最小二乘法、擴展卡爾曼濾波等[2]。

在無傳感器控制中，電機的轉子位置和轉速是無法直接測量的，研究人員需要通過觀測器（Observer）對其進行估計，常用的觀測器包括滑模觀測器、擴展卡爾曼濾波觀測器、自適應觀測器等。滑模觀測器具有快速響應和魯棒性強的特點，但存在滑模爆震等缺陷；擴展卡爾曼濾波觀測器可以處理系統的非線性特性，但對噪聲和建模誤差敏感；自適應觀測器通過自主調節增益，可以實時跟蹤系統狀態，抗干擾能力較強。在估計轉子位置時，研究人員先利用電機模型和已知的電流、電壓等測量構造位置觀測器的輸入，然后通過觀測器的狀態估計輸出獲得轉子位置估計值。轉速則可以通過對轉子位置估計值進行數字微分獲得。需要注意的是，由于永磁同步電機在低速區存在信號注入問題和估計誤差較大等缺陷，因此低速區的位置和速度估計一直是控制算法設計的難點和重點[3]。

3 新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制策略存在問題

新能源汽車中永磁同步電機的無傳感器控制策略雖然為電機控制帶來了許多優勢，但在實際應用中仍面臨一些挑戰，特別是在參數辨識精度和魯棒性方面存在不足。無傳感器控制策略大多依賴于電機的數學模型，而這些模型的準確性直接受到電機參數辨識精度的影響，電機參數如電阻、電感和反電動勢常數等，都是這些數學模型的關鍵參數，在實際操作中，這些參數可能因制造公差、溫度變化、磁性材料的老化等因素而發生變化，這些變動難以被實時監控和準確測量。由于實驗條件和設備限制，原始的參數測量本身就可能存在誤差，這些因素都會導致基于參數的電機控制模型與實際電機的實際行為存在偏差，從而影響無傳感器控制策略的精度和效果。

觀測器主要用于估計電機的關鍵狀態變量，如轉子的位置和速度，這些都是實現高效電機控制所必需的，而觀測器的估計性能存在一定的制約因素。在無傳感器控制系統中，觀測器的響應速度至關重要，它必須能夠快速準確地追蹤電機狀態的變化，以適應電機運行速度的快速調整和負載的變化，而現有的觀測技術在高動態性能要求下難以滿足實時性和精確性的雙重需求。例如，在電機啟動和低速運行階段，由于反電動勢較弱，觀測器的信號噪聲比增大，導致位置和速度的估計誤差增加，這直接影響到電機控制的精度和穩定性。在電機運行到高速區域時，轉子位置的快速變化同樣要求觀測器具有極快的響應能力，以避免滯后引起的控制誤差，但這在技術上仍然是一大挑戰［4］。

4 新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制策略優化

針對當前新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制策略存在的不足，研究人員需提出優化方案，旨在提升控制系統的估算精度、魯棒性和適應性，進而全面提升永磁同步電機的驅動性能。

4.1 基于自適應濾波的參數辨識優化

根據上述分析可知，在新能源汽車的永磁同步電機無傳感器控制策略中，參數辨識的準確性直接影響到電機控制系統的性能和穩定性，基于自適應濾波的參數辨識優化是一種有效的方法，用于提高電機參數的估計精度，從而優化整個無傳感器控制系統。

研究人員需設計自適應濾波器。自適應濾波器能夠動態調整其參數，以最佳方式響應輸入信號的變化，從而提高參數估計的準確性。在永磁同步電機的應用中，研究人員可以使用擴展卡爾曼濾波（EKF）或者粒子濾波（PF）等方法，這些濾波器通過對電機的動態模型進行實時更新，能夠更準確地跟蹤電機參數的變化，特別是在電機工作條件頻繁變動時。例如，在使用EKF時，濾波器會根據電機的電壓和電流輸入，不斷更新電機的狀態估計和參數估計，如電阻、電感等。這種方法考慮了系統噪聲和測量誤差，能夠提供更為穩定和準確的估計結果。

另外，自適應濾波器提供的參數估計還需要通過迭代優化過程進行校正和精細調整，這一過程涉及收集大量的運行數據，用于分析和比較不同操作條件下的參數表現。研究人員通過迭代的方式，可以逐步減少估計誤差，增強模型的預測能力。在每次迭代中，根據之前的估計結果和實際測量值，調整濾波器的配置（如卡爾曼增益或粒子權重），以提高未來估計的準確性，這種方法特別適用于那些操作環境復雜或參數易變的應用場景，如新能源汽車中的電機控制。參數辨識優化的關鍵步驟和元素見表1。

4.2 基于魯棒觀測器的位置估計優化

在新能源汽車的永磁同步電機無傳感器控制策略中，位置估計的準確性對于確保電機高效運行至關重要，基于魯棒觀測器的位置估計優化是一種有效提高電機控制系統準確性和穩定性的有效方法。魯棒觀測器的設計需要確保在面對模型不確定性和外部干擾時仍能穩定工作，一種常見的魯棒觀測器是滑模觀測器（Sliding Mode Observer，SMO），它通過設計滑模面和相應的控制律來確保系統狀態的估計能夠快速收斂到真實值，即使在系統參數存在不確定性或遭受外部擾動的情況下，滑模觀測器仍能保持較高的準確性，滑模觀測器的基本形式可以表示為：

[x=Ax+Bu+Ly-Cx-Sx，y]" " " " " " " "（1）

式中，[x]為狀態的估計值；[A]和[B]為系統矩陣；[u]為輸入；[y]為輸出；[C]為輸出矩陣；[L]為觀測器增益；而[Sx，y]為一個非線性項，用于調整滑模控制精度，確保系統狀態估計的快速收斂。

另外，為了提高位置估計的精度和魯棒性，研究人員需要對觀測器的參數進行仔細的選擇和優化，參數的選擇依賴于電機模型的準確性和操作條件的變化，通常，這涉及對觀測器增益[L]和滑模控制策略[Sx，y]的調整。增益[L]需要根據電機的動態響應和噪聲水平來選擇，以確保在不引起過度振蕩的情況下快速響應狀態變化。滑模控制函數[Sx，y]的設計則需要在保證系統穩定性和減少抖動之間找到平衡，研究人員可以引入邊界層或利用連續逼近方法來實現，如滑模控制函數可以設計為：

[Sx，y=ksigny-Cx]" " " " " " " " " " "（2）

[k]是一個正常數，用以調整滑模控制的強度，而[sign·]函數是典型的滑模控制中使用的符號函數，用于確保狀態誤差向滑模面收斂。

5 新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制策略優化后效果

本文提出了基于自適應濾波的參數辨識優化和基于魯棒觀測器的位置估計優化兩大改進方案，以提升控制系統的整體性能。經過優化后，實驗數據表明，電機的控制精度、動態響應速度和抗干擾能力均得到顯著提升，確保了新能源汽車在不同工況下的高效、穩定運行。

在優化前，傳統無傳感器控制策略的參數辨識精度受限于溫度變化、磁鏈衰減、制造公差等因素，導致電機運行過程中參數實時估計誤差較大，影響控制精度。優化后的自適應濾波參數辨識算法能夠動態調整參數估計值，使其更接近實際運行狀態，提高電機控制系統的穩定性。實驗測試數據顯示，在不同溫度條件下（25 ℃、50 ℃、75 ℃），優化前的電機電阻辨識誤差約為±8.3%，優化后誤差降低至±2.5%；電感辨識誤差優化前約為±6.7%，優化后降低至±1.9%。此外，在長時間運行（1 000 h）后，優化前的電機磁鏈衰減導致的轉矩估計誤差達到4.2%，優化后，該誤差降低至1.1%，顯著提升了長期運行的穩定性。

除了參數辨識精度的提升，系統的穩健性也得到了優化。在負載變化實驗中，當負載從50%額定值突變至100%額定值時，優化前的控制系統需要60 ms完成調整，而優化后僅需35 ms，調整時間縮短了41.7%，表明優化后的系統在負載擾動下能更快恢復穩定狀態。在低速運行（lt;300 r/min）時，優化前的系統易受信號噪聲影響，導致位置估計誤差較大，優化后的魯棒觀測器能夠有效降低噪聲干擾，使低速區位置估計誤差從±4.5°降至±1.2°，大幅提高了低速運行的穩定性。

新能源汽車電機驅動系統在復雜工況下運行時，需要具備快速響應能力和高抗干擾能力，以確保動力輸出的平穩性和安全性。優化后的控制策略通過改進魯棒觀測器，使系統在不同運行狀態下的動態響應速度顯著提高，同時增強了抗干擾能力。

在加速響應測試中（電機從0加速至5 000 r/min），優化前的系統需要280 ms完成目標速度跟蹤，而優化后僅需190 ms，響應速度提升了32.1%。在減速測試中（5 000 r/min降至0 r/min），優化前的系統需要310 ms，優化后僅需215 ms，減速響應時間縮短了30.6%。

在突發負載擾動（外部瞬時負載波動達20%額定負載）情況下，優化前系統的轉速波動范圍為±12 r/min，優化后系統的轉速波動縮小至±4 r/min，表明優化后的控制策略在突發負載變化下的穩定性顯著增強。

抗干擾能力的提升同樣體現在電機工作環境的復雜度適應性上。在強電磁干擾環境（電壓波動±10%）下，優化前的系統誤差波動范圍為±3.8%，優化后降低至±1.2%；在外界機械振動干擾測試中，優化前的系統振動導致的位置估計誤差為±3.1°，優化后降低至±0.9°。這些數據表明，優化后的控制策略具有更強的抗干擾能力，在復雜工況下仍能保持高精度運行。

6 結語

新能源汽車永磁同步電機無傳感器控制策略的優化是提升電機驅動系統性能的關鍵技術，對于促進新能源汽車產業的可持續發展具有重要意義。文中提出的基于自適應濾波的參數辨識優化和基于魯棒觀測器的位置估計優化方法，有效解決現有控制策略中的參數辨識精度不足、觀測器估計性能有限等問題，顯著提升無傳感器控制系統的穩健性、響應速度和估算精度，確保永磁同步電機在各種工況下均能實現高效、可靠的運行，為新能源汽車的高續航里程、良好動力性和優異能耗水平奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1]劉文熙，金禮芬，陳艷梅新能源汽車用永磁同步電機的高速控制策略[J]汽車與新動力，2024，7（5）：40-42.

[2]李全，趙慧超，王斯博，等新能源汽車用永磁同步電機轉子表磁檢測方法及應用[J]汽車工藝與材料，2024（4）：22-27.

[3]謝嘉恒，何金線，黎彩娟新能源汽車驅動電機關鍵技術研究[J]汽車測試報告，2024（6）：43-45.

[4]陳金偉，陳明福，王艷萍基于MFO算法的新能源汽車永磁同步電機模糊控制[J]常熟理工學院學報，2024，38（5）：73-77+95.

作者簡介：

汪茵，女，1986年生，講師，研究方向為汽車專業教學。