电动汽车充电桩用磁保持继电器动态特性优化

车赛 迟长春 左少林 王泽涛

（上海电机学院，上海 200120）

1 前言

充电桩作为电动汽车的配套系统，可提供快速、安全的充电服务，为电动汽车的快速发展提供有力保障。继电器作为充电桩的执行单元，在实际工作中需要频繁动作，实现用户自助充电、计费监控、故障报警等智能控制功能[1]。当遇到突发状况，例如充电桩发生短路时，电动汽车无法正常进行能量补给，继电器应能自动断电以保障人身安全。因此，继电器的闭合可靠性及使用寿命直接关系到充电桩的安全与稳定。

相比于传统的电磁式继电器，磁保持继电器结构简单，控制方便，无需长时间通电，温升和噪声较小，且受电网波动的影响很小。目前，国内外学者已对磁保持继电器开展了诸多研究，如电磁仿真和动态建模仿真[2-3]、抗干扰分析研究以及控制电路设计[4-5]等。

研究显示，磁保持继电器在闭合过程中达到稳态前，动、静触头由于碰撞会发生弹跳。多次弹跳产生的短电弧使得接触部位产生高温，由于熔池内外存在很大的温度梯度，熔池内金属快速凝固结晶，使得接触部位形成熔焊点。当触点的熔焊力大于其分断力时会产生熔焊，这种情况对于容性负载更为严重：容性负载接通过程中，瞬时峰值电流可达额定电流的10～15 倍，峰值电流附近的闭合过程加速了触点的烧损，严重损害磁保持继电器的使用寿命，导致充电桩发生故障[6]。

因此，探究动态合闸特性的影响因素及其改善方法，提高磁保持继电器的使用寿命和闭合可靠性，减少动、静触头的弹跳次数，对充电桩的稳定运行具有重要意义与实用价值。

2 磁保持继电器分析

本文针对YK818-B系列充电桩用磁保持继电器进行研究，如图1 所示。线圈额定电压为12 V 直流，单线圈电阻范围为129.6～158.4 Ω，线圈额定电流范围为0.076～0.093 A，2 500匝，吸合释放时间小于20 ms。

图1 YK818-B系列磁保持继电器

2.1 电磁机构

磁保持继电器的电磁机构包括衔铁组件（含永久磁铁和上、下磁极片）、铁芯、轭铁和线圈[7]，如图2 所示。轭铁与上、下磁极片之间的工作气隙和衔铁组件可将电磁能转换为机械能，从而带动整个接触机构工作。

图2 电磁机构示意

2.2 电磁机构仿真与分析

在ANSYS 软件的Maxwell 3D Design 中建立电磁机构仿真模型，永磁铁为Y30BH，铁芯和轭铁为电工纯铁（DT4E）。网格划分时，衔铁组件附近的网格精度更高，其余部件自由划分即可，如图3所示。

图3 电磁机构网格划分

对衔铁组件进行参数化分析，其中磁动势范围为0～390 At，旋转角度范围为-7°～7°，以麦克斯韦理论为基础，进行电磁场的求解计算，仿真得到不同磁动势和旋转角度的合力矩及其变化趋势，如图4所示。

3 动态模型系统仿真及优化

3.1 动态数学模型的建立

磁保持继电器电磁机构闭合和关断的动态过程中，涉及电磁、热能变化及机械运动等多方面因素，因此需要在电磁系统上使用电压平衡方程，在磁场上使用麦克斯韦方程，机械运动遵循达朗贝尔运动方程，这些相互联系的方程构成了描述机构动态过程的微分方程组[8]，忽略细微的涡流损耗及线圈工作温度变化，方程组表达形式为：

式中，U为线圈励磁电压；R为线圈电阻；i、Ψ分别为线圈电流及电磁系统磁链；T、Tf分别为电磁转矩和反作用力矩；J为衔铁组件的转动惯量；ω为衔铁组件角速度；α为衔铁组件旋转角度；t为时间。

其初始条件为：Ψ|t=0=Ψ0，ω|t=0=0,α|t=0=α0。

图4 衔铁组件合力矩特性

3.2 模糊控制器设计及优化

由图4可知，为了降低动、静触头碰撞的速度，应在闭合初始阶段将其占空比设置为最大，在末尾阶段将占空比设为最小，由此建立模糊规则如表1所示。表1中，输入量为衔铁组件旋转角度α和旋转角速度ω，输出量为脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）占空比D，XS、S、M、L、XL分别表示很小、小、中、大、很大。

表1 模糊规则

当α和ω很小时，输出的PWM 占空比很大，使通入线圈的脉冲电流很大，增大了衔铁组件的合力矩及旋转速度，从而达到快速闭合的目的，可提高磁保持继电器的可靠性。反之，当PWM占空比很小时，减小衔铁组件在动、静触头碰撞前的角速度，以减少触头间的弹跳。

为了进一步缩短闭合时间，减少动、静触头间的弹跳，采用遗传算法优化模糊控制规则。本文遗传策略设置为随机均匀分布选择法、算数交叉法及自适应变异法。设置遗传算法种群规模为20，交配概率为0.8，变异概率为0.2，进化代数达到100 代时算法停止。对于模糊控制规则，本文采用十进制编码方式，使用1～5 依次代表XS、S、M、L、XL 5 个语言值，即数字化模糊控制规则，形成遗传算法的个体。控制目标为在旋转速度小于模糊控制下的旋转速度时，使得闭合时间最短，适应度函数为min(c1·t+c2·ω),{t,ω|θ=-7°}，其中c1、c2为常系数。优化流程如图5所示。

图5 遗传算法流程

经过94 代达到最优解，最优结果转换成模糊规则如表2所示。

表2 优化后的模糊规则

3.3 动态系统模型建立

根据磁保持继电器的动态数学模型，在MATLAB/Simulink 中建立主电路模块、机械运动控制模块、模糊控制模块及遗传算法优化模糊控制模块，如图6所示。

3.4 仿真结果对比分析

模型中包含了原始系统、模糊控制系统及遗传算法优化模糊控制系统，将3个系统的机械运动控制模块输出的角度及角速度进行对比，结果如图7所示。

图6 磁保持继电器动态系统模型

图7 角度和角速度仿真结果对比

由图7可知，模糊控制降低了原始系统衔铁组件的角速度，但旋转时间增加较多。采用遗传算法优化模糊控制后，闭合时间和衔铁组件运动结束时刻角速度相对于模糊控制明显减小，动态特性更优，从而减小动、静触头接触时的碰撞力，减少触头间的弹跳。

4 试验验证

触头闭合时的速度较小，难以捕捉到具体弹跳时长及现象，因此，在触头两侧串联采样电阻与直流电源，试验原理如图8 所示。在闭合过程中，采用示波器捕捉采样电阻两端的电压波形，即可直观地反应触头的弹跳现象。

图8 试验原理

利用图8所示的原理，搭建样机开展试验，如图9所示。利用样机分别测出原始系统、模糊控制系统以及遗传算法优化模糊控制系统的触头弹跳波形，如图10所示。

图9 实物样机

图10 触头弹跳及衔铁组件旋转波形

由图10 可以看出：原始系统中触头弹跳现象最严重，弹跳时间约6 ms，完全闭合时间约12 ms；线圈电流采用模糊控制优化后，触头弹跳明显减小，弹跳时间约3 ms，但衔铁组件旋转时间过长，触头完全闭合时间约19 ms，虽然触头弹跳减少，但闭合时间过大，闭合可靠性大幅降低；采用遗传算法优化模糊控制后，衔铁组件旋转时间降至16 ms，且触头弹跳时间缩小至约1 ms。

5 结束语

本文针对充电桩用磁保持继电器合闸过程中触头弹跳引起的温升、熔焊及损耗问题，进行了衔铁组件电磁仿真和动态系统建模仿真，使用遗传算法对合闸过程模糊控制策略加以优化。通过试验获得了原始系统、模糊控制系统、遗传算法优化模糊控制系统的合闸过程波形，结果表明：采用遗传算法优化模糊控制的方法可有效改善触头弹跳现象，且闭合时间相对于模糊控制系统明显减小，可提高磁保持继电器的使用寿命和稳定性。