高性能电机需要一种控制机制，以确保更高的平稳性、可靠性和效率。这种应用最恰当的例子之一是电动汽车 (EV) 动力系统中使用的电机，该电机可以通过基于磁场定向控制 (FOC) 的系统进行控制。

为了使电动汽车动力系统平稳运行，控制方案应使电机能够在很宽的速度范围内运行，并在最低速度下产生最大扭矩。从技术上讲，电机控制必须基于扭矩和磁通量，因此我们能够通过控制电流来精确控制扭矩。

旋转电机转子的基本原理是在定子中产生磁场。这是通过用交流电激励定子线圈来实现的。电机平稳运行的秘诀在于了解转子的位置，即转子磁通轴与定子磁轴之间的角度。一旦知道这个值，定子电流就会与转子的扭矩轴对齐。为了实现峰值效率，定子磁通量必须垂直于转子磁通量。

基于 FOC 的电机控制

让我们了解每个软件和硬件组件：

1. 三相逆变器：三相 AC/DC 逆变器为 PMSM/BLDC 电机提供三相电压以进行驱动。它从空间矢量调制 (SVM) 模块获取脉冲宽度调制 (PWM) 信号。

2. QEP 接口：它与编码器接口以获取转子的机械位置并将其传递给其他块。

3. 速度/位置估计块：顾名思义，获取转子位置和速度的计算在此块中执行。

4. PID 控制：比例积分微分 (PID) 是一种控制回路，它依赖于电机以扭矩形式提供的反馈。通过计算所需扭矩与从 Park 变换块接收到的扭矩之间的差异，它进行校正。

5. Clarke 变换：Clarke 变换块使用 Clarke 变换公式将定子电流 (ia, ib) 转换为磁通和转矩 (dq) 坐标系。三相系统的静止参考系转换为静止参考系中的二象限系统。

6. Park 变换和逆 Park 变换：该模块将静止参考系转换为具有正交轴的两相系统的旋转参考系。正交分量为 dq，分别为电机直轴和交轴。当定子输出电压必须转换回静止参考系(定子参考)时，逆 Park 变换模块就会出现。

7. 空间矢量调制：这是一种确定要施加到电机的 PWM 信号的技术。SVM 将定子电压矢量作为输入并产生三相输出电压作为输出。

接下来，我们将探讨如何使用这些组件来使用 FOC 算法驱动电机。

FOC 工作流程视图

对于要控制的三相电动机，我们必须通过读取相电流 Ia、Ib、Ic 为电动机提供适当的电压。如果不控制它们，就不可能创建与转子磁通矢量成 90 度角的定子磁通矢量。

FOC 是一种数学密集型算法，可帮助您轻松实现这一目标，尽管开发 FOC 相当复杂。FOC 算法能够通过将三相正弦电流参考系分解为磁通和转矩 (dq) 参考系来简化三相正弦电流参考系的控制。这两个组件可以单独控制。

霍尔编码器由它确定转子的位置并将其传递到速度/位置块。该值也被馈送到 Park 和 Park 逆变换块。同时，来自电机的相电流 (ia, ib) 被馈送到 Clarke 变换块。来自电机的相电流通过 Clarke 变换转换为两个正交电流 (iα, iβ)。新转换的相电流现在分别表示为产生扭矩和产生磁通的电流。虽然我们已成功将相电流分解为磁通和扭矩分量，但它们仍然是正弦波，这使得控制变得困难，因为它们会不断变化。

FOC 算法的下一个任务是消除正弦波，这需要一个重要的输入——转子位置。我们在图中看到，这个值也被输入到 Park 变换块中。在这个块中，诀窍是从静止参考系(从定子的角度来看)移动到旋转参考系(从转子的角度来看)。简单地说，Park 变换块将两个交流电流(iα、iβ)转换为直流电流。这使得 PID 块可以很容易地按照自己想要的方式进行控制。

现在让我们将 PID 块引入到图中。FOC 块对 PID 块的输入是 Iq 和 Id、扭矩和磁通分量。在电动汽车的背景下，当驾驶员操作油门时，PID 块将接收速度参考。PID 块现在比较这两个值并计算误差。这个误差是 PID 块必须旋转电机的值。PID 块给出的输出是 Vq 和 Vd。该输出到达逆克拉克和帕克变换，其中发生与克拉克和帕克变换完全相反的情况。逆帕克变换块将旋转参考系转换为静止参考系，以便电机的相位可以换向。

在基于 FOC 算法的电机控制的最后一步中，空间矢量调制 (SVM) 的作用非常重要。SVM 的作用是生成馈入逆变器的 PWM 信号，而逆变器又生成驱动电机的三相电压。在某种程度上，SVM 也起到了逆 Clarke 变换的作用。

三相逆变器有六个晶体管，它们将输出电压传送给电机。这些输出基本上有两种状态，要么顶部晶体管关闭，底部晶体管打开，要么反之亦然。有了两个状态和三个输出，就可以计算出总共八个状态 (2 3 )。当您在六边形星形图上绘制这八个状态(也称为基向量)时，您会发现每个相邻向量的相位差为 60 度。SVM 会找到产生输出电压 (V out )的平均向量。

事实上的电动汽车电机控制

FOC 作为一种电机控制方案对于电动汽车设计来说是必不可少的。由于电动汽车需要无噪音和平稳的电机运行，因此 FOC 脱颖而出，成为理想的选择。许多 OEM 和控制系统开发人员经常调整标准 FOC 算法以适应其电动汽车项目的独特要求，但核心概念保持不变。

汽车级 MCU 的进步，例如 Microchip 的 PIC18Fxx39 系列微控制器或TI 的C2000实时微控制器，能够加快电动汽车电机控制系统 FOC 算法的开发。