引言
高效电机驱动能量回收系统（Efficient Motor Drive, EMD）是指利用电机和传统机械传动装置作为驱动源，通过控制能量回收装置中的电机转速和转矩，以实现能量的回收利用。在当前我国节能减排的大背景下， EMD将作为一种节能减排的新技术被广泛应用于各类公共交通工具。与传统发动机相比， EMD可有效降低动力系统的油耗和排放，对环境的影响也很小，因此 EMD具有广阔的发展前景。目前，针对 EMD结构的优化控制策略研究已经有很多，但对基于电机转速控制策略的优化控制策略研究还较少。本文主要从以下两个方面进行探讨：
一、高效电机驱动能量回收系统设计
1.1 高效电机驱动系统介绍
本文研究的高效电机驱动能量回收系统采用的是三相异步电动机，这种电机在运转时将会产生强大的电磁转矩，使得其能够在瞬间输出很大的转矩。但是由于电机的工作点不是固定的，因此就会使得电机在工作时会产生额外的损耗，这就需要通过一定的措施来对其进行改善，比如设置再生制动单元。通过这种方式来对电机产生的多余转矩进行回收[3]。为了实现对电机的再生制动能量进行回收，我们需要在系统中设计能量回收控制器。而这种控制器又包括了两个主要部分，分别是制动单元和再生单元[7]。
1.2 能量回收系统原
在发电状态下，系统处于发电和回馈状态，其中回馈状态主要包括：电机的机械转动、制动电阻的电阻和能量回馈三部分。电机机械转动部分的机械能在动能回收装置的作用下转化为电能，并存储在蓄电池中；制动电阻和能量回馈装置共同将机械能转化为电能，并存储在蓄电池中[6]。
能量回馈装置主要由机械、电气和液压等部分组成。其中，液压系统包括蓄能器、液压泵、液压马达等部件。其中，蓄能器作为能量回收的关键部件，可将电机发出的机械能转换为电能存储于蓄电池中；制动电阻和能量回馈装置共同组成制动能量回收系统，将电机工作时产生的机械能转化为电能储存于蓄电池中[5]。
1.3 设计要求和约束条件
(1)工作效率高。该能量回收系统需要提供一定的功率，能将发动机的能量直接利用，且工作效率较高。
(2)电机功率较大。该系统需要输出很大的功率，以保证整个系统正常工作。
(3) 发动机在正常工况下可以保持稳定工作，在最大功率下可以保持很低的振动和噪声。
(4)系统的转速范围宽，即要求系统具有较宽的转速范围，以保证电机在不同转速下都能正常工作。
(5)负载特性较好。该能量回收系统要求能够输出较大的功率，以满足电机对机械负载和辅助动力装置的需求[2]。
需要在满足以上设计要求的情况下，尽量提高效率，减少能量损失[3]。
二、优化控制策略理论基础
2.1 优化控制方法概述
优化控制的主要目的是提高车辆在行驶过程中的能量回收效率，使能量回收系统能够在车辆运行过程中处于最优工作状态，提高能量回收效率，达到节能减排的目的。优化控制方法一般可以分为线性优化、非线性优化、混合优化3种。线性优化方法是在最优控制理论基础上发展起来的，一般通过对模型进行线性化处理来建立最优控制模型。非线性优化方法是将线性优化问题转化为非线性规划问题进行求解，其思想是在最优控制理论基础上利用非线性规划方法对最优控制问题进行求解。混合优化方法是将线性和非线性组合而成的一种多目标优化方法，它采用的是多目标规划，适用于解决具有约束的多目标问题[4]。
2.2 控制策略选择及比较
传统的控制方法为
转速/转矩（R/T）、功率因数（PF）、转矩/转速（T/R）。为了提高电机的功率因数，使其满足国家标准 GB/T 15549-2017 《电动汽车用电机与发电机》中对电机输入功率的要求，增加了一种功率因数控制策略——“无功功率平衡”控制方法，对电机输入功率进行补偿，提高系统的功率因数[3]。
该控制策略可根据发动机转速、转矩以及电机输入功率的大小来控制电机转速和功率因数，根据检测到的电机输入电流、电压值对发电机进行充电，同时将发电机输出的有功和无功信号反馈给控制器，由控制器进行修正。
2.3 优化算法应用于控制系统
本文研究的优化控制策略，是以能量回收系统作为优化对象，以整车总油耗为优化目标，并在此基础上进行能量回收效率的优化。根据能量回收系统的结构和工作模式，对整车进行建模[1]。将整车油耗作为优化目标，以整车效率最高为目标函数，运用多目标遗传算法对能量回收系统进行优化。在此基础上，以整车能量回收效率最高为目标函数，并考虑到实际工况中的限制条件和约束条件，对电机和蓄电池进行合理配置[6]。在保证整车总油耗最小的前提下，根据电机和蓄电池的不同工作状态，对其进行合理匹配。在车辆行驶过程中通过对蓄电池充放电电流进行优化控制，以实现节能减排的目的。
三、高效电机驱动能量回收系统优化控制策略研究
3.1 控制策略建模
本文主要研究高效电机驱动能量回收系统中，高效电机的运行原理、回收装置的工作模式、能量的回馈以及再生制动能量的回收。通过对该系统进行深入研究，分析该系统中各部分的工作原理及工作模式，并结合实际情况对整个系统进行建模分析[1]。
本节主要介绍高效电机驱动能量回收系统的数学模型，其包含了以下几个模块：
（1）发动机模块：该模块是整个系统的核心部件，其主要包括发动机、发电机、冷却风扇以及电动泵等部分；
（2）整车传动系统：该模块主要包含了动力传动系统和制动回收装置；
（3）能量回馈控制模块后该模块主要包括了能量回馈控制策略，以及电机和电池的参数设置[7]。
3.2 优化控制算法选择
为了在满足发动机起动的同时实现能量回收，必须选择能够快速准确的跟踪目标曲线的控制算法。传统的控制算法中，为了避免积分饱和现象，一般采用双闭环 PI控制策略，即在 PI控制器中增加积分环节和滞环环节，从而降低积分饱和的影响。然而，在实际应用中发现，采用上述方法仍然存在动态响应速度慢、稳定性差等问题。另外，在发动机起动过程中，由于存在一个瞬时转速的最优值问题，一般采用优化算法来确定最优转速[10]。但是优化算法中一般没有考虑发动机起动时的非线性特性。因此本文采用了一种新型的优化控制算法——粒子群优化算法进行研究。
3.3 仿真与实验设计
基于 MATLAB/Simulink软件对控制策略进行仿真。控制策略中，对能量回收电机的发电功率进行控制，发电功率是回收电机的功率，其计算公式如下：
其中，c为电机转速，α为发电机转速，ω为发电效率。由于本文主要针对能量回收系统的优化控制策略进行研究，故仿真模型采用固定转速、固定发电效率的模式。通过对控制策略和不同模式下能量回收电机的仿真结果对比分析，可以得出结论：优化后的控制策略可使能量回收电机在发电效率最低的情况下实现最大功率回收。同时在最大功率下能量回收效率也得到了提高[4]。
四、实验结果与分析
4.1 优化控制策略实验结果
为了验证优化控制策略的有效性，本文对本文所提方法和传统方法进行了对比实验。传统方法在实验中采用了最大转矩电流比控制策略，在负载变化时，电机的转速会发生较大的波动，能量回收系统中的能量无法得到充分利用。优化控制策略能够在不同负载下获得更高的效率，具有更好的动态性能。
针对本文提出的优化控制策略进行了实验验证。在负载变化时，本文所提方法能够保持电机转速稳定在额定转速附近，并且转矩和功率的波动都小于传统方法。此外，在负载突变时，本文所提方法能够进一步提高系统的动态响应能力，提升能量回收系统的效率。
4.2 数据分析和比较
可以看出，优化控制策略有效提高了能量回收系统的回收效率。由于电机在变工况运行，优化控制策略对电机的转矩和转速控制效果好，电机可以稳定运行在一个较高的效率范围内。在功率不变的情况下，电机的转速和转矩与优化控制策略前相比都有较大提高。在相同的能量回收系统中，优化控制策略比传统的 PID控制在能量回收方面有明显优势。此外，与其他优化控制策略相比，使用优化控制策略可以有效减少电机的电流和转矩波动，提高能量回收效率。
4.3 优化控制策略性能评估
优化控制策略在低速状态下，能够在保证车辆稳定性的同时，减少制动能量损失。优化控制策略中的车速检测系统是以车辆行驶的速度为参考值，而不是以制动的速度为参考值。在车辆低速行驶时，再生制动能量回收系统可以减少车辆制动能量损失；但当车速上升至一定高度时，再生制动能量回收系统需要将转速保持在一定的范围内，以避免制动过热。此外，在汽车减速过程中，制动能量回收系统在回收制动能量的同时，也需要对再生发电系统提供稳定的能量供给。因此，在低速状态下采用优化控制策略时，必须考虑再生发电系统对再生制动能量回收系统的影响。
五、局限于未来
5.1 创新点和局限性
本文主要从两个方面研究了混合动力汽车的能量回收系统，一个是能量回收系统的优化控制策略，另一个是混合动力汽车能量回收系统的优化设计。首先，在能量回收系统方面，提出了一种基于优化控制策略的混合动力汽车能量回收系统。这种策略通过优化电池和电机之间的功率分配来实现对电机的最大转矩输出和最大转矩效率控制。这种策略可以有效提高混合动力汽车的工作效率和降低能耗，并可作为优化控制策略在混合动力汽车中的应用[8]。
5.2 后续研究方向
（1）研究不同的能量回收策略。优化控制策略可以提高电机的效率，减少系统损失的能量，降低电机的能耗[9]；
（2）优化控制策略。包括优化控制策略的结构、参数设计和数学模型[8]；
（3）根据不同的应用环境和设计要求，选择合适的控制策略，进行优化和改进。例如：当用于汽车辅助动力装置时，可以考虑使用模糊控制器；当用于电力电子设备时，可以考虑使用 PID控制器；当用于混合动力汽车时，可以考虑使用模糊 PID控制器。
（4）改进控制算法。为了进一步提高系统效率，还需要进一步改进控制算法，以满足不同应用环境和设计要求[5]。
结语
高效电机驱动能量回收系统的研究主要包括电机参数的匹配、能量回收效率优化和控制策略设计等方面，其核心是合理选择电机参数和能量回收策略，使系统运行在最佳工况下，同时尽可能降低电机能耗和整车能耗。本文提出了一种基于模糊控制的能量回收控制策略，并与传统的 PID控制进行对比，实验结果表明：该控制策略具有较高的系统效率、较强的鲁棒性和自适应性，可有效提高能量回收效率。为了进一步提高系统效率，在电机参数匹配方面，需要进一步考虑电机参数与系统效率之间的关系；在能量回收策略方面，需要进一步考虑能量回收和整车能耗之间的关系。
参考文献
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[2]张中.电动汽车驱动电机制动能量回收控制策略研究[D].重庆理工大学,2025.
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[4]程寅.基于分布式驱动系统能效的转矩分配策略研究[D].浙江大学,2023.
[5]曹宏利,冯克温,黄伟男,等.液电混合装载机行走驱动系统动能回收与再利用[J].液压与气,2022,46(06):174-181.
[6]邓钞.四轮毂电机驱动电动汽车制动能量回收控制策略研究[D].青岛理工大学,2021.
[7]朱飞白.电液制动系统能量回收控制策略研究[D].吉林大学,2020.
[8]刘正炳.电动汽车制动能量回收控制系统的研究[D].安徽理工大学,2017.
[9]宋广发.电动汽车电机驱动系统制动能量回收策略研究[D].长安大学,2012.
[10]杨磊.永磁同步电机驱动系统制动能量回收控制策略研究[D].太原理工大学,2021.
