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混合动力汽车用双凸极式永磁双转子电机的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 16:37:02
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混合动力汽车用双凸极式永磁双转子电机的研究【摘要】:随着混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的发展,混合动力耦合系统得到了广泛关注,逐渐成为混合

【摘要】:随着混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle, HEV)的发展,混合动力耦合系统得到了广泛关注,逐渐成为混合动力汽车领域的研究热点之一。在该系统中,按照完成混合动力系统中两种动力源的合成与分配的核心部件的类型分类,混合动力耦合系统主要有采用行星齿轮的机械式混合动力耦合系统和采用双转子电机的电磁式混合动力耦合系统两大类。前者是目前混合动力耦合系统的主流方案,技术较为成熟且已经成功应用于实际车型;后者则是利用双转子电机采用电磁耦合的方式实现转矩的传递和能量的合成,从而省去行星齿轮等机械部件,为混合动力的能量合成与分配提供了新的解决方案,该系统由于还具有结构紧凑、控制灵活、维护方便等优势,是目前混合动力汽车领域的又一发展方向之一。本文针对电磁式混合动力耦合系统,提出了一种新型双转子电机,即双凸极式永磁双转子电机(Double-Salient Permanent-Magnet Double-Rotor Motor, DSPM-DRM),进行了深入系统的理论分析和实验研究,论文主要研究成果包括以下几个方面:一、针对HEV应用特点,将“双转子电机理论”融入定子永磁型电机,提出了一种具有创新型结构的双凸极式永磁双转子电机。该电机具有两个转子和两层气隙且永磁体内置于定子和内转子的特殊结构,通过有限元法精确计算了电感参数、空载反电势、气隙磁密等电机的关键磁性能参数,评估了内、外磁场的耦合程度,为建立DSPM-DRM的数学模型,实现DSPM-DRM的精确控制奠定了理论基础。二、建立了该类DSPM-DRM的电磁分析、优化设计的一般方法。在深入分析双转子电机运行机理的基础上,借鉴定子永磁型电机的设计理论,提出了DSPM-DRM的电机的功率方程、尺寸方程。为有效提高该类电机的电磁性能,研究中以“减小输出转矩脉动”和“提高转矩密度”为优化目标,通过建立DSPM-DRM的参数化优化设计模型,采用遗传控制算法(Genetic Algorithm, GA)实现了电机的多目标优化设计。在此基础上,设计、加工制造了一台混合度大于50%的小功率实验原理样机。三、基于MATLAB建立了DSPM-DRM系统的仿真模型,提出了双转子电机运行的基本控制策略。针对DSPM-DRM在混合动力汽车中的应用特点,仿真分析了在HEV的不同典型工况下DSPM-DRM的多种工作运行模式:起动运行、纯电动驱动、混合驱动等,从理论上分析和验证了该类双转子电机的混合动力合成的基本原理,为后续实验分析奠定了理论基础。四、基于ADVISOR仿真平台,通过深度二次开发构建了基于DSPM-DRM的HEV整车仿真系统模型。选择在相同的典型循环测试工况下,从动力性能和燃油经济性等方面,详细分析了该类双转子电机的性能,并与目前主流的混合动力汽车动力合成性能进行了对比分析和研究,研究结果进一步验证了采用DSPM-DRM的电磁式混合动力耦合系统的可行性。五、搭建了基于小功率实验原理样机DSPM-DRM的动力混合系统实验平台,对实验原理样机进行了实验测试和功能性验证,完成起动运行、纯电动驱动、混合驱动等多种典型工况的实验与分析。实验结果验证了理论分析的正确性、样机设计和控制策略的合理性,也为下一步DSPM-DRM在HEV中的应用研究提供了理论基础和技术支持。 【关键词】:混合动力汽车 电磁式混合动力耦合系统 双凸极式永磁双转子电机 优化设计 数学模型 多工况运行模式
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM351;U469.7
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-17
  • 第一章 绪论17-33
  • 1.1 课题背景及研究的目的和意义17-18
  • 1.2 混合动力耦合系统综述18-21
  • 1.2.1 基于行星齿轮的机械式混合动力耦合系统18-20
  • 1.2.2 基于双转子电机的电磁式混合动力耦合系统20-21
  • 1.3 双转子电机的国内外研究现状21-30
  • 1.3.1 国外研究现状21-26
  • 1.3.2 国内研究现状26-29
  • 1.3.3 双凸极式永磁双转子电机的提出29-30
  • 1.4 本课题研究内容和论文结构30-33
  • 1.4.1 本课题研究内容30-31
  • 1.4.2 论文结构31-33
  • 第二章 DSPM-DRM的结构和运行原理分析及数学建模33-44
  • 2.1 引言33
  • 2.2 三相12/8/12极DSPM-DRM基本结构和工作原理33-36
  • 2.2.1 基本结构33-34
  • 2.2.2 基本工作原理和电磁转矩34-36
  • 2.3 DSPM-DRM的数学建模36-40
  • 2.3.1 电压方程37
  • 2.3.2 磁链方程37-39
  • 2.3.3 转矩方程39-40
  • 2.3.4 机械运动方程40
  • 2.4 HEV应用下DSPM-DRM的能量耦合传输40-43
  • 2.5 本章小结43-44
  • 第三章 DSPM-DRM电磁性能的计算与分析44-64
  • 3.1 引言44
  • 3.2 基于ANSOFT的电机建模与分析44-47
  • 3.2.1 DSPM-DRM有限元模型44-45
  • 3.2.2 网格剖分45-47
  • 3.3 DSPM-DRM的磁场分析47-57
  • 3.3.0 磁通密度47-48
  • 3.3.1 磁场分布48-52
  • 3.3.2 绕组磁链52-54
  • 3.3.3 绕组电感54-55
  • 3.3.4 反电势55-56
  • 3.3.5 定位力矩56-57
  • 3.4 DSPM-DRM的损耗分析57-59
  • 3.4.1 定子绕组和内转子绕组铜耗58
  • 3.4.2 定子、中间转子和内转子铁损58
  • 3.4.3 定子和内转子内置永磁体涡流损耗58-59
  • 3.5 场路耦合分析59-63
  • 3.5.1 DSPM-DRM电机系统模型60-61
  • 3.5.2 稳态运行特性分析61-63
  • 3.6 本章小结63-64
  • 第四章 DSPM-DRM的优化设计64-79
  • 4.1 引言64
  • 4.2 DSPM-DRM的设计特点与方法64-71
  • 4.2.1 电机功率等级的确定65-66
  • 4.2.2 极对数的确定66-67
  • 4.2.3 电机尺寸方程67-68
  • 4.2.4 极弧的确定68
  • 4.2.5 轭高68-69
  • 4.2.6 永磁体尺寸69-70
  • 4.2.7 绕组型式与匝数70-71
  • 4.3 结构尺寸参数的进一步优化调整71-75
  • 4.3.1 优化变量和约束条件72-74
  • 4.3.2 目标函数74
  • 4.3.3 GA参数的选取74-75
  • 4.4 DSPM-DRM优化设计尺寸和优化前后电磁性能对比分析75-78
  • 4.4.1 优化调整结果75-77
  • 4.4.2 优化前后电磁性能对比分析77-78
  • 4.5 本章小结78-79
  • 第五章 DSPM-DRM的多工况运行模式研究79-91
  • 5.1 引言79
  • 5.2 系统仿真模型的建立和控制策略的制定79-83
  • 5.2.1 基于MATLAB的DSPM-DRM仿真模型建立79-81
  • 5.2.2 DSPM-DRM控制系统的基本控制策略81-83
  • 5.3 DSPM-DRM多工况运行模式仿真分析83-90
  • 5.3.1 电起动模式83-86
  • 5.3.2 混合驱动模式86-89
  • 5.3.3 纯电动驱动模式89-90
  • 5.4 本章小结90-91
  • 第六章 基于DSPM-DRM的电磁式混合动力耦合系统性能分析91-102
  • 6.1 引言91
  • 6.2 基于ADVISOR的混合动力耦合系统建模91-97
  • 6.2.1 DSPM-DRM模块92-95
  • 6.2.2 控制模块95-96
  • 6.2.3 基于DSPM-DRM的HEV整车模型96-97
  • 6.3 标准测试工况下的仿真分析97-101
  • 6.4 本章小结101-102
  • 第七章 DSPM-DRM的实验研究102-122
  • 7.1 引言102
  • 7.2 实验原理样机的研制与系统级实验台架的搭建102-113
  • 7.2.1 实验原理样机102-105
  • 7.2.2 系统级实验平台105-107
  • 7.2.3 DSPM-DRM转子位置角的检测107-113
  • 7.2.3.1 中间转子位置检测108-110
  • 7.2.3.2 内转子位置检测110-113
  • 7.3 DSPM-DRM的电磁性能测试113-117
  • 7.3.1 空载反电动势测量113-115
  • 7.3.2 电机效率测试115-117
  • 7.4 DSPM-DRM的多工况运行试验117-121
  • 7.4.1 电起动工况117-119
  • 7.4.2 纯电动驱动工况119-120
  • 7.4.3 混合驱动工况120-121
  • 7.5 本章小结121-122
  • 第八章 总结与展望122-124
  • 8.1 全文总结122
  • 8.2 展望122-124
  • 参考文献124-132
  • 主要学术成果132-134
  • 致谢134


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