电动汽车驱动电机控制系统的自适应学习与优化算法研究

电动汽车驱动电机控制系统的自适应学习与优化算法研究

王艳雄

浙江吉利新能源商用车集团有限公司

摘要：随着电动汽车技术的快速发展，对核心部件——驱动电机控制系统的性能提出了更高要求。传统的固定参数控制策略往往难以兼顾宽范围工况下的最优性能，因此，本文针对电动汽车驱动电机控制系统，提出并实现了一种自适应学习与优化算法。该算法旨在通过实时监测和学习电动汽车在不同工况下的运行特性，动态调整直流电机及控制器参数，以提高系统效率、响应速度以及驾驶性能。本文分析了自适应学习算法的设计原理及在电机控制策略优化中的应用，并通过实验验证了所设计系统在满足电动汽车对瞬态动力需求、高效能量转换和长续航能力等方面的有效性。

关键词：电动汽车；直流电机；驱动电机控制系统；自适应学习；优化算法

一、智能自适应算法框架构建

（一）算法理论基础与模型构建

在电动汽车驱动电机控制领域，自适应学习算法的应用为提升系统性能提供了新的思路。该算法的核心基于机器学习中的在线学习和强化学习理论，通过实时监测电机运行状态，并依据反馈信息动态调整控制策略以逼近最优解。数学模型上，采用了一种混合型自适应模糊PID控制器，它结合了模糊逻辑控制的非线性处理能力和PID控制的稳定性及快速响应特性[1]。

引入模糊逻辑控制器来处理复杂的非线性关系，通过设计隶属函数和模糊规则库，将电机运行工况转化为模糊集，然后根据输入误差及变化率进行推理决策，输出相应的控制量。在此基础上，嵌入PID控制器参数自整定机制，利用梯度下降或其他优化算法，在每次迭代中不断更新PID参数，使能够随电机工作条件的变化而自动调整，从而实现对电机转速、转矩以及功率输出的精确控制。

构建适用于电动汽车驱动电机控制的自适应学习框架时，将电机物理模型与机器学习算法紧密结合。具体而言，建立电机动力学模型作为底层支撑，将自适应模糊PID控制器作为顶层控制策略，两者之间通过实时数据交换和反馈修正形成闭环控制系统，使得电机控制能够在各种复杂工况下实现高效、精准和自适应调节。

（二）实时数据采集与处理机制

为了确保自适应学习算法能够获取准确有效的输入数据，精心设计了一套实时传感器网络和数据融合方法。传感器网络覆盖了电动汽车关键运行参数，包括电机电流、电压、温度、转速，以及电池电压、电流、SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等。

实时数据采集方面，采用高精度传感器阵列，如霍尔效应电流传感器、电压传感器、热敏电阻以及加速度传感器等，它们可以高频次、低延迟地捕捉到电动汽车行驶过程中的细微变化。同时，借助先进的数据同步技术，保证各个传感器之间的采样数据时间一致性[2]。

在数据融合环节，采用了卡尔曼滤波、粒子滤波或深度学习的融合算法，通过对多个传感器数据进行冗余处理、异常检测以及信息互补，有效降低了噪声干扰，提高了数据质量。此外，还引入了数据预处理步骤，例如归一化、平滑处理以及特征提取，以便于自适应学习算法对实时数据进行高效解析和利用。

二、基于自适应学习的电机控制策略优化

（一）电枢电流与励磁电流闭环控制优化

在电动汽车驱动电机控制系统中，电枢电流和励磁电流的精确控制是实现高效能源利用和快速稳定响应的关键。传统模糊PI控制器虽然能在一定程度上解决非线性控制问题，但参数往往固定不变，难以适应车辆在不同行驶条件下的动态变化需求。

引入自适应学习算法后，能够对原有的模糊PI调节策略进行实时优化。首先，通过实时传感器网络采集到的电机运行状态信息，包括电枢电流、励磁电流、转速以及负载变化等关键参数，输入至自适应模糊PI控制器。该控制器中的模糊推理模块依据预设的隶属函数和模糊规则库进行实时计算，并结合PID参数在线自整定机制，动态调整比例增益、积分时间常数和微分增益，以最大程度地减小电枢电流和励磁电流的实际值与设定值之间的偏差。

例如，在汽车加速或爬坡过程中需要大扭矩输出时，自适应学习算法能迅速识别出当前工况，相应增大电枢电流的给定量并优化励磁电流以保证电机输出足够的动力；而在滑行或制动能量回收阶段，则能灵活降低电枢电流和适当调节励磁电流，以实现高效的能源回收和系统效率提升。

（二）电机转速与扭矩控制精度提升

为了实现电机转速与扭矩控制的高精度和稳定性，自适应学习算法在预测电机工作点和适时调整控制参数方面发挥着重要作用[3]。具体来说，算法通过对历史数据的学习和实时反馈信息的处理，构建了一种动态模型预测控制器（DMPC），它可以较为准确地预测电机在各种工况下的未来工作状态，从而提前对电机转速和扭矩进行精准控制。

在自适应学习机制下，控制器不断更新电机模型参数及控制策略，确保即使在复杂多变的行驶条件下也能维持电机工作点的最优控制。例如，当汽车在频繁变速行驶时，算法可以迅速捕捉到转速和扭矩需求的变化趋势，及时修正控制指令，避免因控制滞后导致的转速波动和扭矩失准。

此外，通过深度强化学习等方法训练得到的智能控制器，还能够在实际运行中学习到更优的控制策略，不断逼近全局最优解，从而进一步提高电机转速和扭矩控制的精度及稳定性，确保电动汽车在全工况范围内都能表现出卓越的动力性能和行驶品质。

三、自适应算法在复杂工况下的应用效果评估

（一）极端工况下系统性能测试

为了验证自适应学习算法在电动汽车驱动电机控制系统中的实际效能，通过严格的台架试验和实车道路测试对在极限工况下的表现进行了详尽评估。实验涵盖了车辆启动、急加速、爬坡以及高速行驶等多种高负载条件。

在车辆启动阶段，自适应学习算法能够迅速识别出电机初始状态并优化电枢电流及励磁电流的控制策略，使车辆在短时间内达到预期起步速度，展现出出色的瞬态响应能力。在急加速过程中，算法能根据驾驶员操作指令与实时传感器数据动态调整电机输出，确保在大扭矩需求下仍能保持电枢电流稳定，有效防止过载现象发生，同时最大化利用电池能量，提供卓越的动力性能。

对于陡峭坡道的爬升场景，自适应学习算法能够预测到电机负载的显著增加，并及时调优控制参数以保证充足的驱动力，实现平稳而有力的爬坡动作。此外，在极端工况下，自适应算法的抗干扰性得到了充分展现，即使面临复杂的环境变化和电气噪声，也能确保电机控制系统持续稳定运行。

（二）长期运行性能与电池寿命影响分析

除了关注自适应学习算法在极端工况下的短期表现外，还深入探讨了对电动汽车长期运行效率及电池使用寿命的影响。在长期测试中，搭载自适应学习算法的电机控制系统能够实时感知电池状态，精确控制电枢电流和励磁电流，从而最大程度地减少不必要的能耗，提高能源利用率。

一方面，通过对电机工作点的精准控制，算法能够在各种工况下最大限度地发挥电机高效区段的作用，降低无效功耗，延长续航里程。另一方面，通过合理调度电池充放电过程，避免深度放电和过充电等情况，有效减缓电池老化速率，延长电池全生命周期内的可用容量和循环次数。

四、结语

通过构建智能自适应算法框架，将机器学习与电机控制紧密结合，成功优化了电动汽车驱动电机的电枢电流和励磁电流闭环控制策略，并显著提高了转速扭矩控制精度及稳定性。在极端工况测试中，该算法展现出了强大的抗干扰能力和快速响应优势，有效提升了车辆性能；同时，对长期运行效率和电池寿命的积极影响表明，能够优化能源管理并延长续驶里程。本文旨在推动了电动汽车核心技术的进步，为提升新能源汽车整体性能提供了关键技术解决方案。

参考文献

[1] 刘成强,徐海港.纯电动车驱动电机控制系统建模与仿真研究[J]. 2022(S1).

[2] 王婧婧,陈清.基于自适应控制器的电动汽车电机驱动速度控制研究[J].中国工程机械学报, 2021, 19(1):7.

[3] 何琨,张斌.电动汽车驱动电机控制策略的分析与研究[J].南方农机, 2023, 54(13):28-31.