基于状态估计的轮毂电机驱动控制策略研究

为克服轮毂电机响应慢,控制精度和抗干扰性差的难题,本文在滑模控制(Sliding mode control,SMC)的基础上,开发基于转速和角度在线状态估计的超螺旋滑模(Super-twisting sliding mode control,STSMC)轮毂电机转速转矩联合控制策略。采用单移线工况,轮毂电机汽车匀速换变道时分别对各轮毂电机进行转速控制,满足阿克曼转向要求,变道后采用正弦过渡方法对各轮毂电机进行转矩控制,电机快速平滑输出期望转矩,车辆直线加速。为防止转速和角度传感器误差或者损坏,轮毂电机控制中采用最大相关熵平方根广义高阶容积卡尔曼算法(Maximum correlation entropy square root generalized high-order cubature Kalman filter,MCSRGHCKF)对转速和转子角度进行无传感器估计,实验测试得到转子角度估计误差为-0.05 rad,转速误差为0.3 r/min,满足电机控制要求。从电机启动到匀速运行阶段采用STSMC算法控制,转速超调量为6.33%,最大输出转矩为0.35 N·m,响应时间为0.22 s,稳态转速脉动为±0.5 r/min,转矩脉动为±0.01 N·m,相比PID和SMC算法,控制效果更佳。在转速切换转矩控制,转矩可按照正弦函数平滑过渡,最大超调仅为2.86%,电机运行平稳。