FOC演算法穩定EV動力傳動性能
作者 : Vaibhav Anand & Saurabh S. Khobe
對於電動車(EV)設計來說，由於EV需要無雜訊且平穩的馬達運行，FOC作為馬達控制機制不可或缺。許多OEM和控制系統開發人員經常調整標準FOC演算法以因應其EV專案的獨特要求...
高性能馬達需要一種有效的控制機制，以確保提高平穩度、可靠性和效率。這種應用的最佳寫照之一就是電動車(electric vehicle；EV)動力傳動系統中所使用的馬達，它可以由一種基於磁場導向控制(field-oriented control；FOC)的系統加以操控。
為了讓EV動力傳動系統平穩地行駛，控制機制應該讓馬達能在一系列不同的速度範圍內運行，並能以最低速度產生最大扭力。就技術而言，馬達控制必須以扭力和磁通量為基礎，以便我們能藉由控制電流從而更精確地控制扭力。
馬達轉子(rotor)旋轉的基本原理是在定子(stator)中產生磁場。這是透過以交流電(AC)對定子線圈通電而實現的。馬達平穩運行的秘訣在於掌握到轉子的位置，即轉子磁通軸與定子磁軸之間的夾角。一旦掌握該值，定子電流將會與轉子的扭矩軸保持一致。為了達到最高效率，定子的磁通量必須垂直於轉子的磁通量。
基於FOC的馬達控制
理論上，基於FOC的典型馬達控制系統如圖1所示。
圖1：基於FOC的馬達控制系統之硬體和軟體元件。（圖片來源：Texas Instruments）
讓我們深入瞭解FOC-based馬達控制系統的每個硬體和軟體元件：
三相逆變器：三相AC/DC逆變器為永磁同步馬達(PMSM)/直流無刷馬達(BLDC)馬達提供三相電壓以進行驅動。它從空間向量調變(SVM)模組中獲取脈衝寬度調變(PWM)訊號。
QEP介面：正交編碼器脈衝(QEP)介面連接編碼器，以取得轉子的機械位置並將其傳遞至其他模組。
速度/位置評估模組：顧名思義，在此模組中執行計算以獲取轉子的位置和速度。
PID控制：比例-積分-微分(proportional integral derivative；PID)是一種控制迴路，它有賴於馬達以扭力形式呈現的反饋。透過計算所需的扭力以及從派克變換(Park Transform)模組接收到的扭力其間之差異，從而進行校正。
Clark變換：克拉克變換(Clarke transform)模組使用Clarke變換公式，將定子電流(ia, ib)轉換為磁通量和扭矩(d-q)座標系統。三相系統的靜止參考架構轉變為靜止參考架構中的二象限系統。
Park變換和逆變換：該模組將靜止參考架構轉換為具有正交軸的雙相系統之旋轉參考架構。正交分量是d-q，分別是馬達直軸和正交軸。當定子輸出電壓必須轉換回靜止參考架構(定子參考)時，Park逆變換模組隨即出現。
空間向量調變：空間向量調變技術用於確定適於馬達的PWM訊號。SVM以定子電壓向量作為輸入，並產生三相輸出電壓作為輸出。
接下來，我們將探討如何採用FOC演算法將這些元件用於驅動馬達。
FOC的工作流程
為了控制三相電動馬達，必須透過讀取相位電流Ia、Ib、Ic，才能為馬達提供適當的電壓。如果不對其進行控制，就不可能創建與轉子磁通向量成90度的定子磁通向量。
FOC是一種數學密集型演算法，有助於輕鬆實現這一點，但開發FOC極其複雜。FOC演算法可將三相正弦電流參考架構分解為磁通量和扭矩(d-q)參考架構，分別進行控制，以簡化對三相正弦電流參考架構的控制。
圖1顯示決定轉子位置的編碼器/霍爾(Hall)，並將其傳遞到速度/位置模組。該值也被饋送到Park變換和Park逆變換模組。同時，馬達的相位電流(ia, ib)被饋送到Clarke轉換模組。馬達的相位電流以Clarke變換轉換為兩個正交電流(iα, iβ)。轉換後的新相位電流現在分別表示為產生扭矩和產生磁通量的電流。雖然我們已經成功地將相位電流分解為磁通和扭矩分量，但它們仍然是正弦電流，這使其持續不斷變化而難以控制。
FOC演算法的下一個任務是消除正弦波，這需要一個重要的輸入——轉子位置。從圖中可以看到，該值也被饋送到Park變換模組。在此模組中，訣竅在於從靜止參考架構(從定子的角度)移動到旋轉參考架構(從轉子的角度)。簡單來說，Park變換模組將兩個AC電流(iα, iβ)轉換為DC電流。這使得PID模組可以很容易地按照期望的方式加以控制。
現在讓我們將PID模組置於圖中來看。從FOC模組到PID模組的輸入是Iq和Id，分別是扭矩和磁通量。在EV環境下，當駕駛人操作油門時，PID模組將會接收到一個速度參考。PID模組接著就可以比較兩個值並計算誤差。該誤差即是PID模組必須旋轉馬達的值。PID模組給出的輸出標示為Vq和Vd。該輸出達到了Clarke逆變換和Park變換，即發生與Clark變換和Park變換完全相反之處。Park逆變換模組將旋轉參考架構轉換為靜止參考架構，以便馬達的相位得以整流換向。
圖2：PID的輸出到達Clarke逆變換和Park變換，即發生與Clark變換和Park變換完全相反之處。（資料來源：Texas Instruments）
在基於FOC演算法的馬達控制最後一步中，空間向量調變的作用至關重要，其作用在於產生饋入逆變器的PWM訊號，逆變器並反過來產生驅動馬達的三相電壓。就某種意義而言，SVM還完成了Clark逆變換的任務。
三相逆變器中有六個功率電晶體，用於為馬達提供輸出電壓。基本上這些輸出有兩種狀態，必須是一個頂部電晶體關閉而另一個底部電晶體開啟，或是相反的情況。透過兩種狀態和三個輸出，總共可以計算八種狀態(23)。當您在六角星狀圖上繪製這八種狀態(也稱為基礎向量)時，您會發現每個相鄰向量的相位差為60度。透過SVM可以找到提供輸出電壓(Vout)的平均向量。
實際的EV馬達控制
對於EV設計來說，FOC作為馬達控制機制不可或缺。由於EV需要無雜訊且平穩的馬達運行，FOC在此極其適用。許多OEM和控制系統開發人員經常調整標準FOC演算法以因應其EV專案的獨特要求，但其核心概念都是相同的。
汽車級微控制器(MCU)的進展，例如微芯科技(Microchip) PIC18Fxx39 MCU系列或德州儀器(TI)的C2000即時MCU系列，均有助於加速EV馬達控制系統的FOC演算法開發。
本文作者： Vaibhav Anand，Embitel數位行銷主管 Saurabh S. Khobe，Embitel嵌入式工程師
編譯：Susan Hong
(參考原文：Field-oriented-control algorithm enhances motor control in EV designs，by Vaibhav Anand & Saurabh S. Khobe)
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