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        燃料電池車電機驅動系統離散MRAC控制的DSP軟件設計

        作者: 時間:2017-06-07 來源:網絡 收藏

        燃料電池車是以氫氣為燃料,氫氣與大氣中的氧氣發生化學反應,通過電極將化學能轉化為電能,以電能作為動力驅動汽車前進。燃料電池汽車具有高效率、無污染、零排放、無噪聲等高科技優勢,代表了未來汽車使用新型能源、先進科技以及追求環保的發展趨勢,領導著汽車工業革命的新潮流。系統是燃料電池車的心臟,直接影響著燃料電池車性能的優劣。數字信號處理器 (DSP)的發展使各種先進的應用于系統成為可能。模型參考自適應控制在電動汽車中的應用,能夠提高電動汽車系統性能,加速電動汽車產業的發展。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201706/350754.htm

          
        l 燃料電池車及其電機控制系統

          本文所研究的燃料電池車電機是型號為XQ-5-5H的5 kW直流牽引電機,對電機的控制采用包括電流環和速度環的雙閉環調速系統,其結構框圖如圖1所示。圖中虛線方框內由以DSP為核心的控制系統來實現。本文主要探討其軟件的沒計。

          對雙閉環調速系統的設計在此不做詳細討論,這里只給出設計結果。對電流的調節采用傳統的PI調解,其傳遞函數為:

          
        式中:K為PI調節器比例部分的放大系數;τ為積分時間常數。

          對速度的調節采用自適應調解方法,為了便于計算機實現,采用離散模型參考自適應控制,結構圖如圖2所示。對于其具體說明參見文獻。

          
        2 控制系統軟件設計

          2.1 硬件系統介紹

          基于FMS320LF2407A的燃料電池車電機驅動控制系統硬件系統方框圖如圖3所示,主要包括給定信號檢測電路、電流檢測電路、速度檢測電路、PWM輸出電路和DSP外部電路。

          2.2 主程序設計

          主程序包括初始化程序和循環等待2部分。系統上電或復位后主程序自動運行,它首先將系統初始化,主要包括硬件初始化即根據要求給各種硬件如時鐘及看門狗模塊、I/O模塊、定時器、SCI模塊、ADC模塊、定時器、控制寄存器等賦值,以便各模塊正常工作,以及程序全局變量初始化,主要包括電流PI調節、轉速自適應控制調節參數初始化以及其他全局變量初始化,然后開中斷并等待。

          2.3 PWM中斷處理程序設計

          采用定時器周期中斷標志啟動A/D轉換,當T1下溢時啟動A/D轉換,所檢測的電流經處理后接模/數轉換器的ADCIN00引腳,當轉換完成后,中斷標志位都被設置為1,則在A/D中斷服務程序中將轉換結果讀出,完成1次A/D采樣。轉換結束后申請PWM中斷,PWM中斷完成主要的控制功能,流程圖如圖4 所示。由于電機控制系統的機械時間常數遠大于系統的電氣時間常數,系統的速度環控制周期可比電流環控制周期大。該系統在每個PWM周期中都進行一次電流采樣和PI調節,因此電流采樣周期與PWM周期相同,可以實現實時控制,而速度環控制周期選為每100個PWM周期,對速度進行1次調節。在每個電流控制周期,被QEP單元計數的脈沖數被累加到變量speedcount中,變量speedflag從初始值speedstep(100)開始減1直到等于0,此時讀取100個電流控制周期(1個速度控制周期)的總脈沖數進行速度計算,并將speedcount清零,將變量speedflag賦初始值,開始下一次速度脈沖計數。

          2.4 電流PI調節器程序設計

          式(1)給出的調節器為連續傳遞函數,為了便于計算機的實現,使用防積分飽和的PI調節器,其算法改進為:


        式中:KI=KP/τ;KC=KI/KP=T/τ,根據防飽和的PI調節器算法確定系統流程圖如圖5所示。


        2.5 速度自適應程序設計

          速度自適應調節算法在圖2中已經給出,該算法為離散自適應算法,可直接用于程序設計。離散模型參考自適應分為參考模型和被控對象兩部分,所以首先討論參考模型的實現。對于二階參考模型其離散方程可表示為:

          這樣可以得到參考模型輸出。被控對象速度輸出y(k)由速度檢測電路檢測,可得預報誤差:

          

          可得u(k)。根據以上分析編寫速度自適應控制程序,流程圖如圖6所示。

          
        3 結語

          自適應控制理論在燃料電池車電機控制系統中的應用,對于提高電動汽車的驅動性能具有較好的效果。本文探討了在電機DSP控制系統中,離散模型參考自適應算法的實現,對于各種先進的在電動汽車中的應用進行了積極的探索,對于推動電動汽車產業的發展具有重要意義。



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