基于自适应控制算法的新能源汽车驱动电机能耗优化研究

摘要：新能源汽车驱动电机作为动力系统核心部件，其性能对整车的续航里程、动力输出、能耗水平及可靠性等关键指标影响深远，提高驱动电机能量利用效率、降低能耗不仅直接提升了新能源汽车的续航里程，扩大了车辆使用范围，还可显著降低运营成本，提高产品竞争力。首先介绍了新能源汽车常用驱动电机的工作原理及分类，分析了影响电机能耗的主要因素；其次指出了当前电机控制策略在能耗优化方面存在的不足，提出了基于自适应控制算法的新能源汽车驱动电机能耗优化策略。相关研究结论为新能源汽车驱动系统的节能优化提供了有效途径，对提升新能源汽车的经济性和竞争力具有积极意义。

关键词：新能源汽车；驱动电机；能耗优化；自适应控制算法；数学建模

中图分类号：U469.7 收稿日期：2024-09-28

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.12.017

1 前言

新能源汽车作为未来汽车工业发展的必由之路，受到全球产业界和学术界的高度重视，其中驱动电机作为动力系统核心部件，其能量利用效率直接关系到整车的续航里程及经济性[1]。然而，传统的驱动电机控制策略大多基于理想工况设计，未能充分考虑复杂多变的实际工况对电机能耗的影响，且难以根据瞬时状态动态调整控制参数以达到最佳能耗性能，这造成了能量的低效利用。为此，研究人员提出了基于自适应控制算法的驱动电机能耗优化策略，建立了精确描述电机能耗特性的数学模型，并设计自适应控制算法在线识别实时工况，自动调整控制参数使电机始终维持在最佳工作状态，从而最大限度降低能耗、提高能量利用效率。

2 新能源汽车驱动电机原理及类型

新能源汽车中的驱动电机是其动力系统的核心部件之一，负责将电能转换为机械能，从而驱动汽车行驶，这种电机的设计和选择直接影响到车辆的性能、效率及续航能力。

驱动电机主要通过电磁感应原理工作，这一原理是由法拉第的电磁感应定律所描述。当电流通过电机的绕组时，会在电机内部产生旋转磁场，此磁场与电机定子（静止部分）和转子（旋转部分）中的磁铁或绕组相互作用，产生力的作用，从而推动转子转动，输出机械能[2]。电机的效率、输出功率和扭矩等性能指标，主要由其内部的电磁设计（如绕组的材料、数量和排列）、电机控制方法（如采用何种调速策略），以及电机本身的热管理系统等因素决定。例如，采用高效率的永磁材料可以提高电机的能效比，而优化的绕组设计可以减少能量损耗，提高电机的响应速度和运行效率。

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新能源汽车中常用的驱动电机类型主要包括直流电机、异步交流电机（感应电机）和同步交流电机（包括永磁同步电机和电励磁同步电机），每种电机类型都有其特定的优势和应用场景。

a.直流电机。由于控制简单和成本低廉，直流电机曾广泛应用于早期的电动车中，然而，由于其维护复杂（碳刷磨损）和效率较低的问题，现在越来越少在新能源汽车中被使用[3]。

b.异步交流电机。也称为感应电机，它的主要优点是结构简单、耐用且成本较低，这种电机不依赖永磁材料，通过电流在定子中产生旋转磁场来感应转子中的电流和磁场，从而驱动转子旋转，感应电机广泛应用于需要高可靠性和维护简便的应用场景。

c.同步交流电机。该电机包括永磁同步电机和电励磁同步电机，永磁同步电机因其高效率和优良的控制特性而在现代新能源汽车中得到了广泛应用，永磁同步电机使用高性能的永磁材料在转子上产生恒定的磁场，与定子的交变磁场同步旋转，提供更高的效率和更好的性能，电励磁同步电机则通过电流激励的方式产生磁场，这允许更精细的磁场控制，但通常成本和复杂性较高。

3 当前新能源汽车驱动电机能耗存在的问题

3.1 控制策略缺乏针对性和自适应性

新能源汽车驱动电机的能耗问题在很大程度上受到其控制策略的影响。目前，驱动电机的控制策略普遍存在缺乏针对性和自适应性的问题，既影响了电机的能效，又限制了整车性能的最优化。

现有的电机控制策略是基于一般化的设计原则和标准，缺少对特定车型特性、使用环境和驾驶行为的深入考虑[4]。例如，多数驱动电机的控制系统采用的是标准的矢量控制技术，这种技术虽然在普遍情况下能保证电机运行的稳定性和效率，但它没有根据车辆负载变化、路况复杂性以及驾驶模式的不同进行优化，这就导致在特定的驾驶条件下，如高速行驶或山区道路行驶，电机无法达到最佳的能效表现。对于不同类型的电动车（如纯电动车与插电式混合动力车），其驱动需求差异显著，但许多控制策略并未作出相应的调整来适应这些差异，导致电机在非最佳工作点上运行，无法实现能源的最优使用。

驱动电机的控制系统通常缺乏足够的自适应能力，难以根据实时的车辆状态和外部环境变化动态调整。在现实世界的驾驶过程中，车辆会遇到各种各样的运行条件，如温度变化、道路坡度、风速等，这些因素都会影响电机的效率和功耗。然而，现有的电机控制策略很少能够实时感知这些环境因素的变化，并据此优化电机的运行参数。缺乏环境感知和实时调整功能意味着电机可能在不适宜的工作点上运行，例如，在低温环境下电机和电池的效率通常会下降，而控制系统如果不能根据这种状态调整电流和频率，就可能导致更高的能耗和降低行驶里程。同样，对于车辆负载的变化，如车辆载重或载客数量的增减，控制系统如果无法调整电机的输出功率和扭矩以适应这种变化，也会造成能源的浪费。

3.2 电机能耗建模不够精确

现有的驱动电机能耗模型往往为了计算的便利和模型的通用性，采用了许多简化的假设。例如，模型中常常假设电机在所有操作条件下的效率都是恒定的，或者忽略了电机和控制系统之间的动态交互影响。这些假设虽然简化了模型的构建和计算过程，但忽视了电机在实际运行中会受到的多种复杂因素的影响，如温度变化、负载波动和电池状态等。在实际应用中，这些因素都会对电机的效率和能耗产生显著影响，但简化的模型无法精确反映这些影响，导致能耗预测的不准确。电机启动和停止的能耗损失、电机内部摩擦和磁滞损耗等也常常在模型中被忽略，这进一步降低了模型的精确度和实用性。

驱动电机的能耗模型没有考虑电机在不同运行状态下的特性变化。在实际工作中，电机的工作状态可能会因为驾驶模式的切换、路况的变化或气候条件的影响而频繁变动，这会直接影响电机的能耗和性能。例如，电机在高速运行与低速行驶时的能效明显不同；在上坡和下坡时，电机的能耗和回收能量的策略也大不相同，而许多能耗模型并不区分这些不同的运行条件，仅使用统一的参数来描述电机的性能，忽略了实际操作中电机性能的复杂多变性。缺乏细化的建模方式无法为车辆控制系统提供足够详细的数据支持，从而无法优化电机的运行策略，影响了整车的能源效率和动力表现。

当前新能源汽车驱动电机能耗建模的不够精确主要表现在模型的过度简化和对不同运行状态缺乏详细思考上，这会使能耗模型难以准确反映电机的真实工作情况，从而影响了电机控制策略的制定和能效优化的实施。对于新能源汽车的开发和优化而言，提高驱动电机能耗建模的精确度是提升整车性能的重要前提。

4 新能源汽车驱动电机能耗优化策略

4.1 建立精确的电机能耗数学模型

在基于自适应控制算法的新能源汽车驱动电机能耗优化策略中，建立一个精确的电机能耗数学模型是关键步骤，这个模型需要能够准确描述电机在各种运行条件下的能耗行为，以便于算法能够根据实时数据调整控制参数，实现能耗最优。

为了提高模型的精确度，研究人员需要考虑电机运行中影响能耗的多个关键参数，如电机转速[n]、扭矩[τ]、温度[T]，以及电池电压[V]和电流[I]。电机的能耗[P]可以用以下非线性函数表示：

由上文方法可以构建出一个精确的电机能耗数学模型，该模型不仅可以准确描述电机在静态条件下的能耗特性，也能够捕捉到动态运行条件下的能耗变化，从而为基于自适应控制算法的能耗优化提供坚实的数学基础，这样的模型使得新能源汽车的驱动电机能在各种环境和运行条件下达到能效最优，显著提高整车的经济性和环保性。

4.2 设计自适应控制算法实现在线优化

在基于自适应控制算法的新能源汽车驱动电机能耗优化策略中，设计一个能够实现在线优化的自适应控制算法是核心环节，这种控制算法需要能够实时调整控制策略以适应车辆运行状态的变化，确保能耗始终处于最低状态。

通过上述两个步骤，自适应控制算法可以有效地在线调整新能源汽车驱动电机的控制策略，以适应不断变化的运行环境和状态，从而实现能耗的最优化，这种策略的实施有助于提升电动车的整体性能和能效，是电动车技术发展中的一个重要方向。

5 结语

基于自适应控制算法的新能源汽车驱动电机能耗优化策略为解决当前电机控制系统针对性不足、能耗建模精度低等问题提供了有效途径，该策略通过建立精确的电机能耗数学模型，融合先进的自适应控制理论、优化算法和机器学习技术，实现了对电机在各种复杂工况下运行状态的精准描述和实时优化，使电机能够动态调整控制参数，持续保持在最优工作点，有效降低了能耗水平。相较于传统的电机控制方式，所提出的自适应控制策略不仅理论基础扎实、技术路线明确，而且具备出色的适应性和鲁棒性，能够最大限度地发挥电机的能效潜能，为新能源汽车的节能减排和绿色可持续发展注入新的动力。未来，相关研究成果的深化和产业化推广，必将进一步提升新能源汽车的经济性和竞争力，促进汽车产业的绿色低碳转型。

参考文献：

[1]蒋斌，邬磊.新能源汽车驱动电机能耗检测方法研究[J].汽车测试报告，2023（11）：79-81.

[2]任晓勇.新能源汽车与电机驱动控制技术[J].自动化应用，2022（5）：95-97.

[3]陈楷翼.纯电动商用车驱动电机损耗计算及温度场分析[D].重庆：重庆理工大学，2024.

[4]王政，丛日振，郭宇辉，等.某混合动力车型低温纯电续航能耗分解[J].时代汽车，2024（12）：128-130.

作者简介：

周少璇，男，1989年生，讲师，研究方向为新能源汽车技术。