[发明专利]一种新能源汽车风扇电机的控制方法及装置

说明书

本发明公开了一种新能源汽车风扇电机的控制方法及装置，所述方法包括根据预先构建的类Sigmoid函数对EKF算法的参数进行在线自适应调整；基于调整过的EKF算法，应用于永磁同步电机无位置传感器控制系统，对电机转速和电流进行调节；本发明通过误差转速作为反馈不断调整AEKF算法参数的值，达到对转子位置的精确识别，通过仿真验证了该算法的可行性，对比传统控制方法该方法降低了约60％的转速误差，控制效果更好，精确度更高，并在风机实验平台上验证了该算法的稳定性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及一种新能源汽车风扇电机的控制方法及装置，属于电机的控制方法技术领域。

背景技术

永磁同步电机由于功率密度高、转矩大、结构紧凑等优点,正逐步替代车辆中的传统电机，随着碳中和理念的提出,特别是新能源汽车的兴起,大大推动了车规级PMSM的发展，传统新能源汽车风扇电机通过位置传感器来获取转子角度信息，由于位置传感器会受到外界环境的影响，可靠性和稳定性低并且会增加额外成本。

EKF控制算法是一种常见的无传感控制算法，EKF不仅能在中高速范围内有效工作，甚至能够在较低的速度下精确辨识转子位置。EKF通过测量值对预测估计进行修正，可以得到状态的精确估计，由于PMSM系统是一个强耦合非线性的控制系统，EKF在进行估算时会因为模型参数的变换而导致估算精度降低。

EKF算法识别的精确度依赖于电机的数学模型，电机本体参数和负载转矩对EKF的估算精度有着很大的影响，在实际应用中，电机会因为转速的提高导致本体温度的上升，电机本体参数随着温升的变化也会发生改变，同时外界负载也会随时间发生改变，这些变换的参数都会导致EKF的估算效率和估算精度下降。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种新能源汽车风扇电机的控制方法及装置，解决了传统EKF算法依赖电机模型的问题，提高了EKF算法估算精度和系统稳定性。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种新能源汽车风扇电机的控制方法及装置，包括：

根据预先构建的类Sigmoid函数对EKF算法的参数进行在线自适应调整；

基于调整过的EKF算法，应用于永磁同步电机无位置传感器控制系统，对电机转速和电流进行调节。

进一步的，所述类Sigmoid函数的构建包括：

定义类Sigmoid函数υ(e(k))和函数ρ(e(k)):

其中e(k)为速度误差绝对值函数,定义为:e(k)＝|ω(k)-ω_f|,ω(k)为给定角速度的值，ω_f为EKF估算角速度的值，e是自然对数的底数,α、β、γ、λ和μ是实数，通过速度误差绝对值构建自适应函数。

进一步的，所述根据预先构建的类Sigmoid函数对EKF算法的参数进行在线自适应调整，包括：

在EKF算法模型中,将矩阵Q和R设为四阶对角矩阵,矩阵R为二阶对角矩阵:

根据类Sigmoid函数的特性,满足在一定范围内收敛的特性,令Q₃＝υ(e(k))、R₁＝R₂＝ρ(e(k)),对EKF算法的参数进行在线自适应调整。

进一步的，所述基于调整过的EKF算法，应用于永磁同步电机无位置传感器控制系统，对电机转速和电流进行调节，包括：