1、電機驅動系統是電動汽車的關鍵技術之一。與普通電機控制器相比,電動汽車的電機控制器對可靠性、效率和性能有更高的要求。本文基于上述要求,對電動汽車異步電機控制系統進行了研究,主要做了以下工作:
　　首先,分析了矢量控制的幾種方案優(yōu)缺點,根據異步電機和混合動力中巴車車用電機控制系統的特點,選擇了轉子磁場間接定向的控制方案。針對控制方案的要求,分析了電機參數變化對系統性能的影響及電機參數變化原因,確定需要辨識的參數。
　　接著,對電

2、機初始參數的測量方法進行分析和設計,該方法能夠較為準確的測量出電機初始參數,與傳統堵轉實驗和空載實驗比較,更加簡單實用,有利于提高控制系統性能和加快在線辨識收斂速度。
　　因電機參數在電機運行過程中會改變,為了能跟蹤參數變化,提出了模型參考自適應法在線辨識轉子時間常數,利用LyaPunov穩(wěn)定性理論推導出自適應律,再在原算法的基礎上進行改進,加快了收斂速度,并推導定子電阻的辨識算法,通過辨識定子電阻,消除它對辨識轉子時間常數的干擾

3、。
　　針對模型參考自適應難以推導多個參數的自適應律的問題,分析設計了擴展卡爾曼濾波器,它可一次性辨識多個電機參數,但擴展卡爾曼濾波器算法復雜,計算量大,隨后又提出了降階卡爾曼濾波器,通過對輸出方程的改進,解決了傳統降階卡爾曼濾波器輸出方程為時變方程的缺陷,可辨識轉子電阻和勵磁電感,且計算量大大減少。
　　本文利用Matlab/simulink對以上所提方法進行仿真驗證及分析,仿真結果表明,上述算法都能辨識出電機參數,控制系