基于模糊控制的BLDC在汽车座椅控制系统中的应用

苗 硕,宫迎娇,张元良

(1.大连理工大学机械工程学院,辽宁大连 116024;2.传感器国家工程研究中心,辽宁沈阳 110043;3.沈阳仪表科学研究院有限公司,辽宁沈阳 110043)

0 引言

传统的汽车电动座椅电机通常采用直流有刷电机,但直流有刷电机由于采用电刷换向,所以具有易磨损、发热大、噪音大等缺点。黄越诚等采用对电刷和换向器之间的接触电阻参数优化的方式,对座椅电机的振动和噪音问题进行了优化[1]。而直流无刷电机(brushless direct current motor,BLDC)因同时具备传统直流电机高效率和交流电机结构简单、噪音小等优点,近些年逐渐被广泛应用于汽车、工业控制领域[2]。在控制策略方面,它具有控制原理简单、稳态精度高的优点,在控制系统中得到了广泛应用。郑斌等基于直流有刷电机的PID控制策略对电动座椅控制系统进行了Simulink仿真分析,为电子控制单元的进一步设计提供了思路[3]。但常规PID控制器设计过分依赖于控制对象,且抗负载扰动能力不强。在实际工程设计中,受限于复杂的数学模型不能精准地确定被控对象参数,所以常规PID并不适用于BLDC这种复杂控制对象。模糊控制器具有不依赖被控对象数学模型,便于利用人的工程经验等优点,能很好地克服控制系统中不确定因素给系统性能带来的不良影响[4]。

本文从控制策略出发,在考虑微分环节会对BLDC控制系统抗干扰能力减弱的基础上,结合两类控制器的优点,决定采用Fuzzy-PI(模糊PI)控制策略实现汽车电动座椅的速度电流位置三闭环的软硬件控制系统[5]。经仿真和实验证明,该控制系统具有较好的动态性能和噪音抑制能力,具有一定的工程实用价值。

1 直流无刷电机结构和工作原理

1.1 BLDC结构

本文采用的BLDC是内转子外定子结构,总体上由永磁转子、励磁线圈的定子和霍尔位置传感器组成,其三相绕组采用星形连接,绕组的每一相与三相逆变器的各桥臂的中间点相连[6],三相逆变器驱动和电机拓扑结构图如图1所示。

图1 三相逆变器驱动和电机拓扑结构图

其定子电压平衡方程表达式如下:

(1)

式中:UA、UB、UC为定子各相电压,IA、IB、IC为定子各相电流;R为各项绕组电阻;M为两相绕组间互感,EA、EB、EC为各相定子反电动势;L为各项绕组自感。

1.2 BLDC工作原理

从控制角度分析,BLDC需要用到2种控制过程:一是换向控制,使用准方波电流,根据转子位置信息给不同相位通电。二是转矩控制,通过控制准方波相电流波形的幅值,实现所需的转矩性能。

1.2.1 换向控制

在三相绕组的全桥驱动方式中,功率管的导通方式有2种:二二导通(120°导通型)和三三导通(180°导通型)。由于三三导通方式容易出现同一桥的上、下桥臂直通现象,所以本文采用二二导通方式,任意时刻有2个功率管导通,每隔60°换向一次[7]。表1为BLDC六步换向顺序。

表1 六步换向顺序

1.2.2 转矩控制

BLDC永磁转子的转动会产生梯形波反电动势。若忽略高阶谐波项,电机三相反电动势(EA,EB,EC)和相电流波形如图2所示。式(2)给出了产生的转矩的计算公式:

图2 BLDC的三相反电动势和相电流

(2)

式中ω为电角速度。

2 模糊PI控制器设计

2.1 模糊PI原理

本文Fuzzy-PI控制器是在常规PI控制的基础上采用模糊控制根据偏差e和偏差变化率ec对系统参数进行实时调整,输出比例和积分系数的校正量ΔKP、ΔKI加到常规PI控制器的稳态参数上,然后输出跟随系统动态响应的控制量[8]。图3为Fuzzy-PI控制器的结构图。

图3 Fuzzy-PI控制器结构图

2.2 模糊控制规则

本文所用的控制器为Fuzzy-PI控制器,所以,要对模糊控制器的输入量e、ec和输出量ΔKP、ΔKI进行相应的模糊化处理,并选取这4个量的模糊语言值为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}[9]。根据设计人员对控制系统的研究总结出的经验,列出ΔKP和ΔKI的模糊规则表如表2和表3所示。

表2 ΔKP的模糊规则

表3 ΔKI的模糊规则

2.3 模糊推理模块的建立

图4为在MATLAB中打开的FIS编辑器。模糊推理系统为输入变量为e和ec,输出变量为ΔKP和ΔKI的Mamdani系统。其中4个语言变量的隶属度函数均采用trimf函数,因为三角函数具有简单、计算工作量小的优点,并且当系统输入量有所变化时,trimf函数的灵敏性比其他隶属度函数更好[10]。图5为模糊语言的trimf的曲线图,其中一条模糊规则就是一条模型为if(模糊命题)、then(模糊命题)的陈述语句。一共产生49条模糊规则,如图6所示。图7和8为ΔKP和ΔKI分别与误差e和误差变化率ec的变化关系图。

图4 模糊工具箱

图5 e、ec、ΔKP、ΔKI的隶属度函数

图6 模糊控制规则

图7 ΔKP与e和ec的变化关系

图8 ΔK1与e和ec的变化关系

3 控制系统硬件设计

3.1 S12ZVML128最小核心系统

本文以NXP的车规级芯片S12ZVML128(简称S12)作为控制器的核心处理器。此芯片是基于S12增强型内核的16位MCU,具有可产生PWM的PMF模块和驱动6个功率管的GDU栅极驱动模块。外围电路采用8 MHz的外部晶振为系统提供时钟以及上电复位方式。S12最小的核心系统如图9所示。

图9 S12ZVML128最小核心系统

3.2 转子位置信息检测电路

转子位置信息由3个相隔120°放置的霍尔传感器提供,但由于外界环境干扰,其输出信号常带有尖峰,若不做处理直连到MCU引脚上,会影响芯片输出的PWM,从而引起电机抖动。对此本文硬件设计时针对于霍尔信号检测添加滤波电路,以使输入信号更加光滑。硬件电路如图10所示,其中R17、R18和R19与C17、C18和C19组成低通滤波电路。

3.3 三向逆变器驱动电路

S12会根据当前转子所处扇区,发出6路PWM信号,经GDU预驱模块功率放大后控制逆变电中6个功率管有序开闭,进而实现三相定子电流的有序转换。三向逆变器驱动电路图如图11所示。

图11 三向逆变器驱动电路

4 控制系统软件设计

4.1 电子换向检测和位置环设计

电子换向功能是通过定时器TIM0通道1的换向中断实现的,S12根据当前3路霍尔信号的组合,确定转子所在扇区,然后更新寄存器(PMFOUTC,PMFCFG2)值,并在TIM0通道0产生async_event事件使PMF模块产生新的PWM模式,从而实现电子换向和位置闭环控制。图12为TIM0通道1换向中断服务程序流程图。

图12 TIM0通道1中断服务程序流程图

4.2 速度环和电流环设计

系统速度环的闭环控制需要获取电机的实际转速,电机实际转速的计算通过TIM0通道1的换向中断和TIM0通道2的1 ms定时器中断共同完成,具体计算方法见式(3)和式(4)。

(3)

式中:T为霍尔信号在一个电周期对应的定时器计数值;Δcount为定时器捕获三路霍尔异或信号相邻边沿的定时器计数差值。

(4)

式中:N为电机的实际转速,r/min;fTIM为TIM0的计数时钟频率,Hz;pn为电机的极对数。

图13为霍尔信号在1个电周期内的变化。

图13 1个电周期霍尔信号的变化

系统电流环的闭环控制通过TIM0通道2的1 ms中断实现。在中断执行过程中,会计算出实际的电机速度和电机相位电流。将实际的电机转速与所需速度进行比较。根据速度PI控制器的结果,更新实际的PWM占空比。如果实际电机相位电流达到最大定义值,当前PI控制器控制PWM占空比。电机相位电流的值保持在最大规定水平。图14为TIM0通道2中断服务程序流程图。

5 仿真分析

表4为工程中所使用的座椅BLDC参数。基于Fuzzy-PI控制的BLDC Simulink模型仿真如图15所示。图16为具体的Fuzzy-PI控制器Simulink仿真模型,其中e和ec的量化因子分别为0.05和0.004,ΔKP和ΔKI的比例因子分别为0.5和10。仿真条件设置如下:初始转矩为0.2 N·m,初始速度为1 000 r/min,t=4 s时目标转速设置为3 000 r/min,t=9 s时负载增加到0.5 N·m,仿真时间为15 s。

表4 座椅BLDC参数

图15 基于Fuzzy-PI控制器的BLDC的Simulink仿真模型

图16 Fuzzy-PI控制器的Simulink仿真模型

图17为PI和Fuzzy-PI控制器的转速波形对比图,由图17可知,在转速突变时,Fuzzy-PI控制器比PI控制器响应时间更短;当突加负载时,也能更快地恢复到稳定状态。因此,Fuzzy-PI控制器具有更好动态性能和更强的抗干扰能力。

图17 PI和Fuzzy-PI控制的转速波形对比

图18为常规PI控制与Fuzzy-PI控制转矩波形对比,由于电流换向、转速增加和突加负载,图18(a)、图18(b)中都出现不同程度的转矩波动。尤其是在电流换向过程中,图18(a)中的转矩波动明显小于图18(b),这是因为Fuzzy-PI控制系统中,控制器PI参数是根据电流偏差e和偏差变化率ec的大小自动进行在线修正的,使电机的电流能够更快地跟踪给定电流的变化,从而使转矩的脉动减小[12]。另外,由于BLDC电枢绕组电感的存在,使得换向时电流转换速度的差异导致电机在启动时转矩脉动较大。

(a)基于PI控制的电机转矩波形

图19为PI与Fuzzy-PI控制系统电流波形对比图。从图19(a)和图19(b)电机A相相电流的比较中可得出,Fuzzy-PI控制系统的相电流可以更快趋于平稳,波动时间范围小于PI控制系统,具有更强的稳定性。

(a)基于PI控制的电机A相电流波形

6 实验

基于上述软硬件系统的设计,搭建了如图20所示的电动座椅工程测试台架。表5为在噪音测试实验室环境下,分别测试转速1 000、3 000 r/min,负载0、75 kg的工况下,座椅电机的实验测试结果。从表5可以看出,Fuzzy-PI控制器可以将目标速度和实际速度之间的误差率控制在0.3%以内,且噪音降低23 dB。

表5 实验测试结果

图20 电动座椅工程测试台架

7 结束语

本文针对BLDC和模糊控制的原理进行研究,结合工程实际提出了基于Fuzzy-PI控制的速度电流位置三闭环的BLDC控制策略,并设计了以S12ZVML128为核心的汽车电动座椅控制器,经Simulink仿真和实验表明:该控制系统能够实现对电动座椅BLDC的控制参数进行在线自适应调节,响应速度更快、电机控制更加平稳、噪音可得到明显改善,能较好地满足工业要求。