基於模型的電動汽車控制設計

從100多年前第一輛醫療級電動車的發明，通用電氣(GE)橫跨家電、遙控器、發動機、發電設備等各行業領域，憑藉基於數學模型的控制系統的設計，應用在熱燃機、新能源與內燃機的控制應用，能夠克服非線性化因素，達到可線性化操控的目標，除發揮更大的能源？動力輸出，同時節省耗能。

控制系統的設計需求與基於模型的控制設計

GE(奇異)中國研發中心電氣系統研發總監康鵬舉提到，GE漢語意譯為通用電氣公司，跟汽車界知名的GM(通用汽車)不同。GE幾乎橫跨所有我們所知道的行業領域，從家電、遙控機、發動機、發電設備等等，且在100多年前，GE的創辦人湯瑪斯˙愛迪生就發明了美國第一部醫療專用的電動車。

基於模型的控制在電動車的應用屬於比較典型的學術理論，由他與周榮暉、沈祥明、趙彤等研究團隊一同參與，並由他代表來講解這種理論的應用。

一套完善的控制系統的設計，需要考慮到：1.抑制負載擾動；2.減少雜訊的影響，避免噪訊傳遞到你的控制系統造成影響；3.跟隨指令信號；4.變化性與不確定性。

因為控制系統會隨著時間而老化，控制系統必須有這能力跟隨並修正、補償控制的變化量。控制系統需要達到：消除子部件的不完善性對全系統的影響，使系統面對干擾及零組件的不確定性相對穩固，讓不穩定的系統趨於穩定，並針對非線性零組件的組合，實現線性控制的行為，使得操控的行為可以被預測。

設計控制系統步驟上，首先基於物理原理建立數學方程的控制模型，在工作點附近線性化，然後簡化模型。其次進行設計，此時要考慮模型的不確定性，對設計的控制器性能進行分析。最後進行實現，通過對設計中沒有考慮到的不確定性，進行補償來調整控制器，以提高控制性能。

基於模型的控制在電動車的應用

康鵬舉提到，基於模型的控制，教科書的定義是使用計算數學模型對工業物件或過程進行控制的方法；通用電氣公司則定義為，將領域知識應用到即時控制中，每一種控制系統都融合了該領域的產業知識應用。

應用基於模型控制的技術框架，包含H無窮、最優控制(如線性二次型調節器)、動態求逆、模型預測控制、模型參考控制、內模法控制與其他成千上萬種方式。而考量的因素從回應時間、壽命、燃料消耗、效率、利潤、風險、產出、排放等。基於模型的控制的優點，在於可以處理多輸入多輸出系統，擴展以包括多個控制目標的穩固性與動態性能等等。具備更好的動態性能，從設備中獲取更大的運行能力，同時更長期使用設備。

基於模型控制在電動車控制中的應用上，像電池管理系統中，電池充電狀態估計、電池功率和能量的即時預測，電池健康狀態的預測。豐田(TOYOTA) Prius混合動力車，就是使用奇異拓樸結構電池組，而奇異首度推出融合電池與超級電容的拓樸結構，可解決突發性間歇性加速問題。

此外，加速驅動系統則對應於：中高性能動態轉矩和速度回應、驅動鏈的效率優化、轉矩能力擴展、以及熱效應的降級運行及保護等；在儲能系統的管理上，像是純電動車和混合動力車的能量管理，多模式儲能系統的控制；在自動故障預測與診斷上，則像是感測器？子部件、子系統？系統與生命週期管理。

基於模型參數整定的控制器(電流、弱磁以及速度環)，能彌補電機製造差異以及電機固有的非線性特性。基於模型的電機驅動系統感測器控制，可以納入容錯控制功能，降低感測器硬體成本、感測器信號互校對及故障檢測。基於模型的車載充電器(OBD)，可檢測到感測器偏差(>2rad/s)，並即時把系統切換到無速度？位置感測器控制，可以降低轉速殘差，使控制更加線性化。

以基於模型的控制 提升操控性與安全性

康鵬舉指出，基於非線性模型控制的轉矩外特性，目前高速行駛時加速動力輸出受限，高速時採用方波調變擴展轉矩外特性，由於力矩回應與電壓角存在非線性關係，從正弦波調變切換成方波調變時，不平滑的切換會造成電流諧振，導致較差的舒適性、潛在的安全問題甚至失控。這類技術問題可藉由基於模型的力矩拓展控制，把力矩-電壓角關係一階線性化，以及基於模型的混合控制方法，可以達到更寬的轉矩外特性曲線，更平滑的控制方式切換，進而提升操控性能。

目前在電機轉距軟保護上，則面臨了突加指令下將造成系統電壓餘裕降低，以及電壓飽和造成的電流環失控等技術問題。以基於模型控制的動態指令變化率限幅設計，可使得暫態電壓衝擊得到抑制，有更安全的電流環控制；基於模型的動態指令變化也可進而提升性能。採用基於模型的傳動鏈效率優化，以在城市停停走走的實際路測情況下，整個傳動鏈平均效率提高了5.6%，能量消耗降低了20.7%。

康鵬舉最後總結，通用電氣所設計的控制體系結構，從最底層智慧型儀器表、現場匯流排的設計，往上到嵌入式控制層納入自我調整？預測控制，以達到優異的性能預測並獲得最大的控制效益。

通用電氣的控制系統，可協助熱燃機面對並克服電網的穩固性、燃料的多樣性、效率不穩定性等挑戰，及風力發電的負荷控制與風場優化的挑戰，並改善燃油機的可定制性與可靠性；並藉由基礎模型、數值優化與模型預測控制等方法，輸出更大的功率與更高效率，捕獲更多的風能，提高燃油機生產率與可使用性。