0 引言

節(jié)能、環(huán)保技術(shù)路線已成為汽車領(lǐng)域發(fā)展的主流方向，新能源汽車的發(fā)展越發(fā)受到政府與行業(yè)的青睞與支持，而無人駕駛技術(shù)在提升主動安全、改善交通效率以及降低能耗等方面也有著巨大的潛能，其已成為當(dāng)前汽車行業(yè)的研究熱點，無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)主要包括環(huán)境感知、高精地圖與組合定位、智能決策與運動規(guī)劃以及運動控制。其中，車輛的運動控制根據(jù)運動規(guī)劃輸出和實時反饋的行駛狀態(tài)來控制底盤執(zhí)行器，使車輛迅速、穩(wěn)定、平滑、精確地跟蹤期望路徑，車輛運動控制作為無人駕駛技術(shù)的核心環(huán)節(jié)之一，其性能表現(xiàn)直接影響車輛行駛安全和用戶體驗

。近些年針對無人駕駛汽車的開發(fā)與商用發(fā)展迅速，各大汽車品牌幾乎都采用了電動汽車作為技術(shù)應(yīng)用對象。無人駕駛技術(shù)選擇電驅(qū)系統(tǒng)主要有以下五方面優(yōu)勢，首先符合節(jié)能環(huán)保的大趨勢，遵循地球生態(tài)保護與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略；其次新能源汽車已成為未來的主流發(fā)展趨勢，采用電驅(qū)系統(tǒng)更符合未來市場需求，也更容易得到政策支持和消費者的認(rèn)可；第三是采用電驅(qū)系統(tǒng)能夠使動力輸出獲得更高的控制精度和更快的控制響應(yīng)；第四是無人駕駛技術(shù)需要使用大量傳感器和控制單元等用電設(shè)備，會給整車增加百瓦以上的功耗，傳統(tǒng)汽車的12V蓄電池已經(jīng)不堪重負，而電驅(qū)系統(tǒng)具有更大的供電能力，很容易滿足用電負荷的要求。第五是電驅(qū)系統(tǒng)占用整車空間相比傳統(tǒng)汽車要小很多，在不犧牲車內(nèi)乘坐和儲物空間的情況下可以提供更加充足的空間來放置無人駕駛控制計算平臺。為進一步深入探究電驅(qū)系統(tǒng)在無人駕駛技術(shù)路線上的優(yōu)勢，本文以某電驅(qū)系統(tǒng)用永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM)為載體，通過Matlab/Simulink仿真軟件搭建了基于最大轉(zhuǎn)矩電流比(Maximum Torque per Ampere，MTPA)控制、弱磁(Flux Weakening，F(xiàn)W)控制以及最大轉(zhuǎn)矩電壓比(Maximum Torque per Voltage，MTPV)控制的矢量控制模型

，研究了永磁同步電機的動力輸出特性。

當(dāng)前我國學(xué)校教育教學(xué)結(jié)構(gòu)中，人們大多將知識內(nèi)化不足歸因于學(xué)生過度依賴教師講授，普遍認(rèn)為是學(xué)生自主學(xué)習(xí)意識薄弱，致使課程設(shè)置脫離現(xiàn)實應(yīng)用、授受形式缺乏更新，以及課程知識滯后社會發(fā)展。因此，“人工智能+教育”課程設(shè)置的首要任務(wù)，就是要利用大數(shù)據(jù)跟蹤技術(shù)扁平化連接教育資源以實現(xiàn)國際共享，進而設(shè)定動態(tài)開放的課程結(jié)構(gòu)，以具有國際視野的知識信息激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。只有實現(xiàn)這樣的課程設(shè)置，才可能實現(xiàn)國際化能力培養(yǎng)的教學(xué)目標(biāo)。

1 數(shù)學(xué)模型

兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下d-q軸電壓方程為：

(1)

(2)

電磁轉(zhuǎn)矩方程為：

2.4.1 創(chuàng)建BmobRealTimeData對象 BmobRealTime-Data是Bmob SDK提供的用于實現(xiàn)安卓端與后端云數(shù)據(jù)實時同步的對象，昆蟲生境數(shù)據(jù)移動監(jiān)測軟件在InsectActivity中創(chuàng)建了一個該類型的對象data。

(3)

令(7)式分別對

、

以及

的偏微分等于零，如下式所示：

對(1)、(2)式簡化，

較小，可以忽略，穩(wěn)態(tài)時d-q軸電流不變，即其對時間的導(dǎo)數(shù)為零，簡化后的結(jié)果帶入(4)式可得：

(4)

(5)

對(11)式進行聯(lián)立化簡可得如下一元二次方程：

(6)

由式(5)和(6)可知，d-q軸電流大小被限制在圓形的電流極限圓和橢圓形的電壓極限圓所共同約束的范圍內(nèi)。MTPA和MTPV控制階段需要在約束d-q電流條件下進行求解電磁轉(zhuǎn)矩極值，可以采用直接求解、查表、迭代以及擬合等方法來獲取d-q軸最優(yōu)電流分配

，文獻[9]采用直接求解法，計算量大，但可移植性好，文獻[10]采用查表法，可移植性差，高速存儲單元花費代價高，但系統(tǒng)實時性好。文獻

采用迭代法,等計算精度條件下其耗時量較大，實時性較差，但可移植性較好。文獻[12]采用分段低次多項式擬合，計算量小，但可移植性較差，而文獻[13]對電流和轉(zhuǎn)矩關(guān)系式標(biāo)幺化處理后再進行分段三次多項式擬合，計算量相對增加，但提升了可移植性。本文采用拉格朗日極值法進行直接求解。構(gòu)造輔助函數(shù)(7)以求解MTPA控制下d-q軸電流值：

(7)

式中：

，

分別為d-q軸電壓分量；

，

分別為d-q軸電流分量；

，

分別為d-q軸電感分量；

為電角速度；

為永磁體產(chǎn)生的磁鏈；

為定子線圈電阻；

為極對數(shù)。坐標(biāo)變換均采用等幅變換，即d-q軸電流和電壓為實際值的2/3，而為保證d-q軸磁鏈大小不變，d-q軸電感為實際值的3/2。

(8)

對(8)式進行聯(lián)立化簡可得如下一元四次方程：

(9)

令(10)式分別對

、

以及

的偏微分等于零，如下式所示：

構(gòu)造輔助函數(shù)(10)以求解MTPV控制下d-q軸電流值：

1.3 觀察指標(biāo) 比較兩組患者的受傷情況(包括致傷原因構(gòu)成比和術(shù)前ISS)，術(shù)后并發(fā)癥發(fā)生率和病死率，術(shù)后恢復(fù)情況相關(guān)指標(biāo)(包括休克糾正時間、體溫恢復(fù)時間、乳酸清除時間、PT恢復(fù)時間、住院時間)。

(10)

此一元四次方程的求解可以通過simulink直接反饋迭代進行求解

，本文采用費拉里求根公式直接進行求解。

(11)

管理上的復(fù)雜程度遠遠大于技術(shù)，而資源整合的難點恰恰可以通過BIM信息化技術(shù)來解決。充分考慮生產(chǎn)過程的要求，對構(gòu)件的運輸方案進行規(guī)劃，如道路限高、橋梁荷載、施工堆場和構(gòu)建轉(zhuǎn)運做出合理的規(guī)劃，及時傳遞信息，達到合理安排生產(chǎn)和施工工期，環(huán)環(huán)相扣，提高效率，降低成本的效果。

(12)

2 仿真研究

基于上文數(shù)學(xué)模型，搭建Matlab/Simulink仿真計算模型，如圖1所示，Matlab/Simulink采用圖形化交互環(huán)境，可以使用其進行建模、分析和仿真各種動態(tài)系統(tǒng)(包括連續(xù)系統(tǒng)、離散系統(tǒng)和混合系統(tǒng))。本文電機控制仿真模型采用雙閉環(huán)控制，即對轉(zhuǎn)速和d-q軸電流進行PI控制，由公式(1)和(2)可知，永磁同步電機

，

分別都同時與

，

的大小相關(guān)，即彼此相互交叉耦合，隨著電機轉(zhuǎn)速的增加，耦合影響變大，電流環(huán)特性會逐漸變差，特別是在弱磁階段高速區(qū)，耦合影響會造成電流跟蹤誤差較大，從而影響轉(zhuǎn)矩輸出性能

。

(2)降低團隊組建成本。合伙人要求起碼在阿里任職五年以上，在遇事決策時已經(jīng)形成了管理團隊的基本構(gòu)架，也降低了企業(yè)傳承交接過程中，團隊組建磨合所形成的各種隱性和顯性成本。通過管理團隊的組建前置，合伙人制度也同時實現(xiàn)了公司治理機制的前置。現(xiàn)代企業(yè)廣泛運用董事會監(jiān)督、高管薪酬合約設(shè)計等公司治理機制來減緩代理沖突，降低代理成本(王燁等，2012)。而阿里預(yù)先通過共同認(rèn)同的價值文化體系的培育和雇員持股計劃的推行，使得在事前一定程度上解決了代理問題，為未來長期合作共贏奠定了基礎(chǔ)。

d-q軸電流的耦合項分別為

和

(

+

)，隨著轉(zhuǎn)速的升高，耦合項所占比重較大，不能被忽略，故為消除耦合效應(yīng)的影響，本文在反park模塊中提前加入了電流環(huán)前饋補償控制。

選用永磁同步電機模型參數(shù)如表1所示。

仿真條件為空載加速，初始轉(zhuǎn)速為0，目標(biāo)轉(zhuǎn)為為4500 r/min，加速過程保持電機最大扭矩輸出以充分利用電機輸出能力。d-q軸電流軌跡如圖2所示，在此仿真條件下，隨著電機轉(zhuǎn)速的增加d-q軸電流先后經(jīng)過MTPA點、弱磁控制(FW)圓弧軌跡段，由電機磁鏈和d軸電感參數(shù)計算可知特征電流點在電流極限圓內(nèi)，故FW階段后可以進入MTPV段，此過程保證了最大限度利用電機的扭矩輸出能力。

定子三相電流、電磁轉(zhuǎn)矩、功率以及轉(zhuǎn)速隨時間變化曲線如圖3所示，定子三相電流在MTPA和弱磁階段維持在最大電流極限值，進入MTPV階段后定子電流開始減小，此時功率也開始緩慢下降。永磁同步電機啟動時經(jīng)歷0.0012秒即可達到最大扭矩輸出，進入MTPA階段后能維持寬范圍的恒扭矩輸出，達到弱磁控制階段后扭矩才開始下降，整個控制過程輸出扭矩波動較小，具有低速加速性較好，控制精度高以及響應(yīng)速度快的優(yōu)勢，在弱磁控制區(qū)域，能夠維持寬范圍的恒功率區(qū)，此過程不需要借助離合系統(tǒng)以及多級減速器，通過矢量控制即可實現(xiàn)，而傳統(tǒng)發(fā)動機則需要配合多級減速器才能夠模擬出一定范圍的恒功率區(qū)。電驅(qū)系統(tǒng)的這一優(yōu)勢大大減小了結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度，降低了動力系統(tǒng)的占用空間和重量，提升了可控制性，非常適合對控制性能要求較高的無人駕駛技術(shù)。

3 結(jié)論

本文通過Matlab/Simulink仿真軟件搭建了基于MTPA控制、弱磁控制以及MTPV控制的永磁同步電機矢量控制模型，MTPA和MTPV控制階段采用拉格朗日極值法進行直接求解d-q軸電流值，為消除耦合效應(yīng)的影響，在模型中加入了電流環(huán)前饋補償控制。仿真結(jié)果表明，電驅(qū)系統(tǒng)控制精度高以及響應(yīng)速度快，在不加多級減速器的情況下能夠?qū)崿F(xiàn)寬范圍的恒功率輸出，具有更理想的動力輸出特性，更容易實現(xiàn)無人駕駛過程中的驅(qū)動力閉環(huán)控制。

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