开关磁阻电机制动性能及能量回收的研究--王旭

1、开关磁阻电机制动性能及能量回收的研究商高高 王 旭 何仁 罗石（江苏大学 汽车与交通工程学院 镇江 212013）摘要：分析了开关磁阻电机的转矩特性，以及城市中低速工况下的制动特性和ECE法规要求。分析开关磁阻电机作为电磁制动器运用于制动系统中的可行性；通过仿真实验验证了开关磁阻电机在城市中低速制动工况下的制动性能，并与法规要求进行比较。最后进行制动能量回收仿真实验，对其结果进行了分析。【关键词】：制动 开关磁阻电机 ECE工况 能量回收 A Study on Breaking Performance and Regenerative of Switched Reluctance Motors

2、 Shanggaogao1，Wangxu2，Heren3, Luoshi4Jiangsu university Automobile and traffic engineering School Zhenjiang 212013Abstract： The article analyzes the characteristic of SRM, and request of ECE in low speed at city. Analyzing the feasibility of SRM in breaking system, which is used as a electrical brea

3、k. Thought the stimulation and test, the article validates the breaking capability of SRM in low speed running status, and compares with ECE request. Last, do the test of regenerative, and analyze the result.Keywords： Braking SRM ECE-Running status Regenerative0. 前言9开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor，

4、简称SRM）由于其结构简单，工作可靠，控制灵活，运行效率高，其调速系统(Switched Reluctance Drives，简称SRD)具有交、直流传动系统所没有的优点，在电动车上得到应用。目前，国内外对SRM在电动车或混合动力车上应用的研究主要集中在SRM用于驱动。本文着重研究SRM用于汽车制动能量再生，结合汽车制动性能分析和SRM的制动状态下的转矩特性， 用SRM制动部分代替传统的摩擦制动，分析了SRM提供的制动力是否能够满足制动性能要求，并对其制动能量回收性能进行了分析。1.制动的特性分析1.1 SRM转矩特性分析SRM的转矩为： （1） 式中： 转子位置角，； 绕组电流，。 SRM相

5、绕组电感与转子位置关系如图1所示。在电感下降区域内，因旋转电动势为负，产生制动转矩，SRM运行于发电状态。由式（1）可知，此时。因此在适当的时候给SRM供电，就可以得到需要的电磁转矩。而SRM转矩的控制主要是通过控制主开关器件导通角，即起始开通角和关断角实现的。在制动能量回收系统中，需要SRM运行在制动状态下，控制和在电感下降区域即可。SRM在制动时的转矩为： （2）式中：外加电压，； 最大相电感，H； 最小相电感。均为常数，所以，调节和是调整电流波形和峰值的主要手段。由此，可以通过调节和可调整制动转矩。图1 角度位置控制方式典型相电流波形1.2 SRM制动特性分析前置前驱动轿车，前轴可以进行

6、SRM制动和摩擦制动，SRM独立控制，后轴仅能进行摩擦制动。SRM制动原理是由SRM提供制动力矩。由ECE制动法规， M1类（8座以内乘用车）车辆制动强度=0.10.61之间。且实际制动时的关系。实际制动中，要求制动力线不能落在该线所确定的曲线下方。则当制动强度：（1）.时：判断为缓慢制动，由SRM提供纯电制动，制动力即为： （3）因为只有SRM进行制动，所以整车所需的制动力即为SRM制动力，制动力要求如式（10） （4）所以当： （5）即可认为缓慢制动下，SRM可以提供足够制动力。（2）：判断为中等强度制动时，混合制动模式，则前轴为电磁制动，后轴为摩擦制动力。 (6）前轴制动力： （7）后轴

7、制动力： （8） 式中：摩擦制动器制动力，N附着系数。 前轴制动力，N后轴制动力, N ，前后轴法向反作用力，N汽车总质量，kg 质心高度，m轴距，m式（7）为SRM制动，式（8）为SRM所在的前轴所需的理论制动力，所以，只要： （9）即可认为中等强度制动下，SRM可以提供足够制动力。式（8）为后轴摩擦制动器提供制动力，本处不作讨论。（3）： 判断为高强度制动，前后轴均为摩擦制动。SRM不参与制动，制动能量回收系统不运行。在此状态下，车辆制动系和传统制动系一样。本文不作讨论。1. SRM在能量回收系统中的研究 SRM在制动状态下，具有发电功能，其发出的电流为 （10）式中，其余各量含义与上文相

8、同。均为已知常量，所以转子位移角影响电流的大小。所发出的电流可以储存起来。所以，SRM在再生制动中回收能量的大小，主要由其发出电量大小决定。3.仿真实验验证3.1 制动力仿真本实验采用某国产车为载体，加装SRM制动器，其主要参数如表1：表1 试验车主要尺寸参数载荷汽车总质量W/车轮半径r/m质心高度质心到前轴线距离质心到后轴线距离空载20740.373014511749本实验采用四相开关磁阻电机参数如表2所示：表2 四相（8/6）SRM电机参数表最大相电感/mH最小相电感/mH外加电压/V°°30.33380-1010由式（3），（6）用simulink对SRM制动力进行仿

9、真，其结果如如图2，3，4所示：图2 Z=0.1 SRM制动力仿真曲线图3 Z=0.2 SRM制动力仿真曲线图4 Z=0.3 SRM制动力仿真曲线3.2 SRM制动能量回收仿真由式（10）及表1和表2的参数：当车速在40Km/h状态下制动，当Z=0.1，Z=0.2，Z=0.3时，用simulink对回收的电流进行仿真，其结果如图5，6，7所示。图5 Z=0.1 角速度电流曲线图6 Z=0.2 角速度电流曲线图7 Z=0.3 角速度电流曲线4.仿真结果及分析 4.1 SRM制动力曲线分析 由图2，3，4可知，在车速较高时，SRM所提供的制动力在很短的时间内就能趋于稳定。在转速很低的情况下开始急剧

10、下降。由ECE法规要求，在缓慢制动情况下，由式（5），的值和呈线性关系，所以当=0.2时，取最大值。所以=6504.26N。在中等强度制动下， 由表1参数得到11128.28N，由式（8），与呈二次关系，在=0.3时，达到最大值5717.29N。由图2，3，4：在0.1制动强度下，SRM可以产生14000N的力，可以完全满足制动力的需求；在0.2的制动强度下，只有5000N的力，不能满足制动力需求；而在0.3的制动强度下，只有3000N的制动力，远小于要求的制动力。为了能使制动力满足需求，所以要对其进行变速。由： （11）由图5，6，7，电流值较稳定，电压一定，由： （12）功率也为稳定值。所

11、以，在角速度减小的时候输出转矩，则力矩增大倍，即输出制动力增大倍。所以由仿真结果最小值为3.4.2 制动能量回收仿真分析由图5，6，7可知，在任一制动强度下，制动开始后，产生的电流在很短的时间内就趋于稳定的值，随后，随着车速下降到一定值后，产生的电流开始急剧减小。综合比较3个制动强度下的角速度电流曲线，可以明显的看到，在0.1左右的低强度制动状态下，产生电流是最大的，而随着制动强度的升高，产生的电流有所下降。产生电流大则对应的回收的能量就多，反之亦然。 本仿真结果说明，在低强度下的缓慢制动可以较多的回收制动能量；而制动强度变大，则回收的能量变少。5.结论 SRM以其简单的结构，优越的性能，在电

12、动汽车及混合动力汽车上占有了一席之地。本文讨论了其制动的性能，仿真实验分析了SRM制动中在不同的制动强度下所提供的制动力的大小，并提出了变速以改变输出力矩的方案。同时实现制动能量的回收。这给将来对SRM在制动能量回收系统上的应用的进一步研究打下了基础。基金项目：江苏省高校自然科学重大基础研究项目（05KJA58007）项目名称：汽车制动能量再生理论与方法基金项目：江苏省汽车工程重点实验室开放基金项目（QC2006-06）项目名称：电储能形式汽车再生制动系统的实验研究基金项目：江苏省自然科学基金项目（BK2007093）项目名称：汽车制动再生系统与综合控制算法研究参考文献1 Chan C C1,

13、 Chau K T2. An overview of power electronics in electric vehicles. IEEE Trans Ind Appl,1997,44(1):3132 Ehsani M1, Rahman K M2, Toliyat H A3. Propulsion system design of electric and hybrid vehicles. IEEE Trans Ind Appl,1997,44(1):19273 Lawrenson P J1, Stephenson J M,Blenkinsop2. Variable-speed Switc

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15、f the Variable-speed Switched-reluctance Motor Drive6 吴建华 开关磁阻电机的设计与应用M 机械工业出版社 20017 Ge Baoming1, Ahibal T.de Almeida23; “Supercapacitor-based Optimum Switched Reluctance Drive for Advanced Electric Vehicles. IEEE8 Hongwei Gao1, Yimin Gao2, Mehrdad Ehsani3 A Neural Network Based SRM Drive Control Strategy for Regene