杜偉 王海龍 周天

摘 要：為解決純電動網(wǎng)約車電機(jī)性能狀態(tài)實時評價的問題，文章建立了電機(jī)模糊綜合評價模型。根據(jù)電機(jī)的運行特性以及模糊評價輸入集的要求，提出了評價模型輸入?yún)?shù)選取的兩個原則，并選取電機(jī)溫度、電機(jī)控制器溫度和電機(jī)轉(zhuǎn)速作為評價參數(shù)?；陔姍C(jī)性能的狀態(tài)評價，提出了模糊綜合評價的步驟，詳細(xì)闡述了模糊關(guān)系矩陣與模糊輸入集的建立，求得目標(biāo)模糊關(guān)系矩陣以及隸屬度函數(shù)，并結(jié)合實驗數(shù)據(jù)對模糊綜合評價模型進(jìn)行驗證，電機(jī)評價模型的評價結(jié)果與電機(jī)實際性能相符，驗證了文章建立的綜合評價模型的有效性。

關(guān)鍵詞：電機(jī);模糊數(shù)學(xué);狀態(tài)評價;純電動網(wǎng)約車

中圖分類號：U469.72 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）16-01-05

Abstract： In order to solve the problem of real-time performance evaluation of pure electric ride-hailing motor， a fuzzy comprehensive evaluation model of the motor was established in this paper. According to the operation characteristics of the motor and the requirement of fuzzy evaluation input set， two principles for the selection of input parameters of the evaluation model are proposed， and the temperature of the motor， the temperature of the motor controller and the speed of the motor are selected as the evaluation parameters. Based on the state of the motor performance evaluation， and puts forward the steps of fuzzy comprehensive evaluation， in detail elaborated the establishment of the fuzzy relationship matrix and fuzzy input set， fuzzy relation matrix is obtained and the membership functions， and combined with experimental data to validate the fuzzy comprehensive evaluation model， motor evaluation model of the evaluation results and the actual performance， to verify the effectiveness of the comprehensive evaluation model established in this paper.

Keywords： Motor; Fuzzy mathematics; State evaluation; Pure electric ride-hailing

CLC NO.： U469.72 ?Document Code： A ?Article ID： 1671-7988（2020）16-01-05

引言

隨著純電動網(wǎng)約車數(shù)量的增多，車輛性能狀態(tài)的實時評價顯得尤為重要，不僅有利于提高車輛的整體運行效率，也有利于提高車輛本身的安全性與可靠性。作為純電動網(wǎng)約車的動力單元，電機(jī)的工作性能狀態(tài)評價也是重中之重。然而，由于電機(jī)本身是一個的復(fù)雜的系統(tǒng)，同時外部工作狀況不停的變化，所以其性能退化的外部條件以及內(nèi)在機(jī)理都很復(fù)雜;加之發(fā)生故障的外在表征也是多樣性的，這就導(dǎo)致對于其運行狀態(tài)的評價變得十分困難。

在電機(jī)故障診斷方面，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者展開了許多研究[1-3]。Oscar等[4]通過建立加性模型量化了影響電機(jī)工作狀態(tài)的變量，采用方差分析的方法分離了變量對電機(jī)故障特征幅值的影響，從而達(dá)到提高故障可檢測性的目的。王麗華[5]等采用SDAE的方法來診斷電機(jī)故障，通過構(gòu)建堆疊降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)合分類器來提高故障診斷的準(zhǔn)確性，但這種方法訓(xùn)練較為緩慢，而且對參數(shù)調(diào)節(jié)的技巧具有依賴性。蘭宇飛等[6]使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異步電機(jī)的故障診斷，為了克服局部最優(yōu)，采用了粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，經(jīng)過實驗驗證了診斷識別的較高精度，然而該方法需要大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練來逐漸提高診斷模型的精度，工作量大。李明超等[7]根據(jù)存在故障的電機(jī)與正常電機(jī)檢測的聲音特征不同的原理，通過建立支持向量機(jī)進(jìn)行電機(jī)的故障診斷，但是支持向量機(jī)對于非線性的問題并沒有通用的解決方案，選取不同的核函數(shù)的對結(jié)果可能影響就很大，并且其計算也較為復(fù)雜。

通過上述的研究發(fā)現(xiàn)，這些方法都存在一些不足，它們對于電機(jī)的故障性能評價大都涉及到了復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，并且對數(shù)據(jù)采集設(shè)備的性能要求較高，不能對純電動汽車的電機(jī)運行狀態(tài)進(jìn)行實時的評價。在現(xiàn)有的監(jiān)測系統(tǒng)中，故障報警是最為常見的，這就導(dǎo)致故障已經(jīng)發(fā)生后才開始報警，錯過了在電機(jī)運行狀態(tài)變差時就預(yù)警并檢修的時機(jī);最關(guān)鍵的是影響電機(jī)發(fā)生故障的因素很多，而這些因素包含大量的模糊信息，加之故障發(fā)生的表征多且復(fù)雜[8]，所以通過建立因素與故障之間準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行表達(dá)是非常困難的。

綜合以上幾點原因，本文針對故障產(chǎn)生具有模糊性、綜合性和隨機(jī)性的特點的情況[9]，通過實時采集電機(jī)的參數(shù)數(shù)據(jù)，采用了模糊評價方法[10]來實時綜合評價電機(jī)的性能狀態(tài)。

從矩陣第三列我們可以發(fā)現(xiàn)，電機(jī)處于差、很差的狀態(tài)受到轉(zhuǎn)速的影響的程度非常大，其主要原因是處于這兩個狀態(tài)的電機(jī)各項性能有可能存在各種故障的概率會更高，例如軸承的磨損嚴(yán)重、保護(hù)系統(tǒng)失效等，隨著轉(zhuǎn)速的升高很有可能加劇電機(jī)出現(xiàn)更加嚴(yán)重的故障。

2.3 模糊輸入集建立

驅(qū)動電機(jī)的模糊輸入集中的隸屬函數(shù)的確立采用了最常見的方法，先根據(jù)專家的經(jīng)驗進(jìn)行初步確定，然后通過實際運行不斷地進(jìn)行修正。本文根據(jù)專家經(jīng)驗，以及選取車型公司所提供的大量數(shù)據(jù)，分析電機(jī)不同性能狀態(tài)下所對應(yīng)的電機(jī)溫度、控制器溫度、轉(zhuǎn)速，然后將這三個參數(shù)按區(qū)間分類，總結(jié)不同電機(jī)溫度、控制器溫度和轉(zhuǎn)速的數(shù)值所對應(yīng)的對于電機(jī)性能變差的影響程度。然后通過Matlab將數(shù)據(jù)點擬合得到各參數(shù)指標(biāo)隸屬函數(shù)曲線圖以及隸屬函數(shù)。

結(jié)合上述對于永磁同步電機(jī)特性的分析，電機(jī)溫度升高既可能是電機(jī)系統(tǒng)運行狀態(tài)變差的原因也是運行狀態(tài)變差的表征現(xiàn)象。本文選取的車型使用的永磁同步電機(jī)，當(dāng)溫度超過120℃時，電機(jī)的性能開始變差，超過150℃，電機(jī)性能狀態(tài)很差，幾乎不能運行。電機(jī)溫度隸屬函數(shù)曲線如下圖2所示，隸屬函數(shù)如公式（4）所示。

對于控制器溫度TM進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測，能從一定程度上預(yù)測IGBT模塊的工作狀態(tài)，從而評判純電動網(wǎng)約車輛電機(jī)控制器和電機(jī)的性能狀態(tài)。針對本文研究對象，電機(jī)控制器的溫度超過65℃電機(jī)控制器性能變差，超過90℃電機(jī)控制器幾乎無法運行。電機(jī)控制器溫度對應(yīng)的隸屬函數(shù)曲線如下圖3所示，隸屬函數(shù)如公式（5）所示。

對于本文研究的永磁同步電機(jī)而言，在轉(zhuǎn)速達(dá)到2 600 r/min后，隨著轉(zhuǎn)速的繼續(xù)增加，電機(jī)存在故障的可能性就會越來越大;當(dāng)轉(zhuǎn)速超過2800r/min后，電機(jī)的運行狀態(tài)變得很差，電機(jī)有可能直接停止運行。通過擬合得到電機(jī)轉(zhuǎn)速隸屬函數(shù)曲線如圖4所示，隸屬度函數(shù)如式（6）。

3 實驗驗證

為了驗證上述所建立的綜合評價模型的有效性，我們根據(jù)企業(yè)提供的不同運行狀態(tài)下的純電動網(wǎng)約車的數(shù)據(jù)，以及具體狀態(tài)，首先通過本文所建立的評價系統(tǒng)對純電動公交的電機(jī)系統(tǒng)的運行狀態(tài)進(jìn)行評價，然后通過實際狀態(tài)進(jìn)行了驗證，其具體內(nèi)容如下表2所示。

根據(jù)上述表格給出的3組不同性能電機(jī)的溫度、控制器溫度、轉(zhuǎn)速的參數(shù)值，將其帶入上式中，我們可以求出3個輸入集，經(jīng)過歸一化后得到：

A1=（0.0082，0.036，0.9554）;A2=（0.6446，0.0433，0.312）;A3=（0.9945，0.004，0.0014）。結(jié)合上述經(jīng)過分析得出的模糊關(guān)系矩陣R，我們最終可以獲得綜合評判矩陣B1=（0.1084，0.2569，0.4454，0.3928）;B2=（0.2053，0.3854，0.3812，0.2645）;B3=（0.2498，0.4495，0.3501，0.2005）。由此，根據(jù)最大隸屬度原則，我們可以發(fā)現(xiàn)1號電機(jī)大概率處于差狀態(tài)，2號電機(jī)處于一般的狀態(tài)，3號電機(jī)處于一般的狀態(tài);同時，這三組電機(jī)運行狀態(tài)與實際運行狀態(tài)相符合，因此我們可以得出本文建立的模糊綜合評價模型對于電機(jī)的運行狀態(tài)評價具有有效性。

4 總結(jié)

由于純電動網(wǎng)約車具有長時間運行等特點，以及電機(jī)故障表征及發(fā)生原因復(fù)雜多樣，本文使用了模糊評價算法對電機(jī)性能進(jìn)行評價。首先選擇了電機(jī)溫度、電機(jī)控制器溫度和電機(jī)轉(zhuǎn)速作為電機(jī)模糊綜合評價模型的輸入?yún)?shù)。然后根據(jù)專家經(jīng)驗及實驗數(shù)據(jù)分別建立了模糊關(guān)系矩陣R和3個參數(shù)的隸屬度函數(shù)。最后，運用此模型進(jìn)行電機(jī)狀態(tài)評價，通過與電機(jī)實際狀態(tài)比較，驗證了電機(jī)模糊綜合評價模型的可行性。

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