Aktuální vydání

celé číslo

10

2019

Automatizace v chemii a petrochemii

Hladinoměry

celé číslo

Metody řízení pohonů elektrických a hybridních vozidel

Petr Vysoký
 
Více než sto let jezdily automobily po světě vybaveny několika málo regulačními smyč­kami (regulátorem hladiny v plovákové komoře karburátoru, odstředivým regulátorem předstihu a termostatem pro regulaci pracovní teploty motoru). Dnešní automobily jsou vybaveny řídicí jednotkou, jejímž hlavním úkolem je řídit hnací spalovací motor. Tedy ří­dit okamžik zážehu a okamžik vstřiku paliva tak, aby byl splněn jistý kompromis mezi účinností motoru a přípustnými exhalacemi při různých podmínkách a zatížení moto­ru. Tato jednotka obsluhuje ale množství dalších regulačních smyček (ABS, ESP apod.).
 
S nástupem hybridních a elektrických au­tomobilů přibývá v automobilech mnoho dal­ších regulačních smyček, které vyžadují spe­cifický přístup k návrhu. V hybridních au­tomobilech je nutné řídit vedle spalovacího motoru také elektrickou pohonnou jednotku a dále příslušné toky energie:
  • tok mechanické energie z obou pohonných jednotek,
  • tok elektrické energie z baterie do elektric­ké pohonné jednotky,
  • tok elektrické energie z elektrické pohon­né jednotky provozované jako generátor při rekuperaci do akumulátoru energie – baterie či superkondenzátoru.
Ve všech vozidlech s elektrickým poho­nem využívajících elektrochemickou bate­rii je třeba mnoho dalších regulačních smy­ček k zajištění optimálního využívání baterie vzhledem k účinnosti, životnosti atd. Každý elektrický automobil musí být také vybaven větší či menší nabíjecí jednotkou, která umož­ňuje řízené nabíjení v různých režimech. To ale již jde o požadavky na potřebnou infra­strukturu. Velké nabíjecí stanice urychlují­cí nabíjení, srovnatelně s tankováním ben­zinu či nafty, jsou zatím nutně – vzhledem k velkému elektrickému příkonu – součástí infrastruktury.
 

Řízení pohonných jednotek

 
Vzhledem k tématu příspěvku zde nebude probírána otázka skládání momentů vyvozo­vaných jak spalovacím motorem, tak elektro­motorem, což je důležité u paralelních hyb­ridních vozidel, ale bude uvažován jen čistě elektrický pohon. Jako pohonná jednotka se v elektrických vozidlech (kolejových) tradič­ně používal stejnosměrný motor. Pro dosaže­ní větší výkonové hustoty, která je důležitá zejména u silničních vozidel, se převážně po­užívají motory s točivým polem (asynchron­ní motory s kotvou nakrátko či synchron­ní motory s permanentními magnety), popř. reluktanční motory. Větší výkonové hustoty se dosahuje tím, že motor pracuje při vyš­ších frekvencích nebo při vyšším napětí. Tři fázově posunuté harmonické složky napáje­cího proudu pro motor se aproximují šířko­vou modulací, tedy vhodným řízením třífá­zového invertoru, zpravidla osazeného tran­zistory IGBT.
 
Řízení otáček a momentu asynchronní­ho či synchronního motoru změnou frekven­ce je mnohem komplikovanější než klasické řízení stejnosměrného motoru změnou napě­tí. Asynchronní motor se při řízení změnou frekvence chová jako nelineární systém. Změ­ní-li se frekvence, mění se reaktance stato­rového vinutí, a tím se mění i proud statoru. Proto je nutné současně měnit napájecí frek­venci i napájecí napětí motoru. Naproti tomu asynchronní motor řízený změnou frekvence umožňuje dosáhnout průběhu momentové charakteristiky podobné jako u stejnosměr­ného motoru s cizím buzením.
 
Rozlišuje se zde tzv. skalární a vektorové řízení indukčních motorů. U skalárního říze­ní (obr. 1) jde o klasickou zpětnovazební re­gulaci rychlosti, kdy do regulátoru rychlosti vstupuje odchylka mezi žádanou rychlostí ww a rychlostí skutečnou w, změřenou snímačem rychlosti, a výstup regulátoru řídí frekvenci invertoru. Výstup tohoto regulátoru je sou­časně vstupem pro tabulkový regulátor, kte­rý podle frekvence řídí výstupní napětí inver­toru. Tento způsob řízení se však používá jen pro méně náročné pohony.
 
Mnohem propracovanější je vektoro­vé řízení, pomocí něhož lze řídit též mag­netický tok a dosáhnout rovné momentové charakteristiky v širokém rozsahu otáček. Otáčky v širokém rozsahu jen málo závi­sejí na zatěžovacím momentu. Momento­vá charakteristika takto řízeného motoru je velmi podobná momentové charakteris­tice dříve oblíbeného stejnosměrného mo­toru s cizím buzením.
 
Při skalární (frekvenční) regulaci udržují regulační obvody činnost motoru v lineární oblasti momentové charakteristiky, tedy pro skluz od 0 do kritického skluzu sk. Skluz je rozdíl mezi synchronní rychlostí točivé­ho pole asynchronních motorů a skutečnou rychlostí kotvy motoru. Běh motoru v opti­málních podmínkách je zaručen jen v ustále­ných stavech.
 
Pro vektorové řízení je třeba znát statorové proudy a napětí, okamžitou úhlovou rychlost motoru a také statorový a rotorový magnetic­ký tok. Zejména měření zmíněných magne­tických toků je velmi obtížné, a proto se hledají metody, kte­ré by přímé měření nevyžado­valy. Zpravidla se magnetické toky a další veličiny odhadu­jí z dobře měřitelných veličin, jako jsou napětí a proudy.
 
Většinou se vychází z linearizovaného stavového modelu motoru a chybějící stavy se re­konstruují pomocí Luenbergo­vých pozorovatelů či pomocí Kalmanových filtrů. Často se též používá adaptivní model (realizovaný např. pomocí neuronových sítí), který může průběžně identifikovat stavový model v měnícím se pracovním bodu, a tím minimalizovat chyby způsobené nelinearita-mi reálného motoru. Je zde mnoho možnos­tí, jak provést bezsnímačové vektorové říze­ní asynchronního či synchronního motoru, a vzhledem k rozšíření tohoto pohonu se stá­le hledají nové cesty. Podrobnější objasnění struktury regulačního obvodu pro vektorové řízení přesahuje rozsah tohoto krátkého pří­spěvku, a je popsáno v literatuře, např. v [5]. Zmíněné identifikační a estimační algoritmy jsou z výpočetního hlediska dosti složité, a proto mnoho výrobců s úspěchem použí­vá nelineární řízení (např. tzv. sliding mode) nebo fuzzy řízení, které bude zmíněno v dal­ším textu.
 

Hospodaření s energií – tzv. energy management

 
Užitečnost hybridních automobilů je za­ložena na tom, že jsou využívány dvě po­honné jednotky (spalovací motor a elektromotor), které jsou přepínány tak, aby praco­valy s co nejlepší účinností. Spalovací motor pracuje s nejlepší účinnosti v okolí jmeno­vitých otáček a jmenovitého momentu. Je tedy výhodný pro dlouhé jízdy po dálnici, ale dosti nevýhodný při pojíždění ve měs­tě nebo v dopravní zácpě (kongesci). V tom případě motor většinou běží naprázdno nebo s velmi ma­lým výkonem a také s vel­mi malou účinností. V pří­padě pojíždění v kongesci má výborné vlastnosti elek­tromotor, který nemá žádný běh naprázdno a může být efektivně regulován na vel­mi malý výkon. Brzdí-li se spalovacím motorem, veške­rá kinetická energie se pro­mění v teplo a je nenávratně ztracena. Elektromotor může při brzdění pracovat jako ge­nerátor a elektrickou energii ukládat do akumulátoru, tedy rekuperovat.
 
Účinnost spalovacích a elektrických motorů v zá­vislosti na momentu a úhlo­vé rychlosti je zachycena na obr. 2 obr. 3. Jde o mapy účinnosti v souřadném sys­tému moment versus úhlová rychlost. To na první pohled vypadá jako momentová charakteristika. Mapa účinnosti je ale tvořena vrstevnicemi, které vzniknou jako spojnice bodů, při kterých motor pracu­je se stejnou účinností. U spa­lovacího motoru lze vrstevnice kalibrovat okamžitou spotře­bou paliva. V případě účinnos­ti tvoří mapa jakýsi kopec, je­hož nejvyšší vrchol odpovídá maximální účinnosti. Na ob­rázcích je silná čára extremá­la, po které by se měl pohybovat pracov­ní bod motoru, a šipky směřují ke globální­mu extrému.
 
Podobnou mapu je možné sestrojit i pro baterii jako závislost odebíraného či dodá­vaného výkonu na stavu nabití baterie pro jistou účinnost (obr. 4). V případě spotřeby tvoří mapa „jámu“, jejíž nejnižší bod od­povídá nejmenší spotřebě. Nejmenší ztráty, a tedy největší účinnost, jsou v oblasti vy­značené elipsou – při středním výkonu, např. přibližně 20 kW, a stavu nabití zhruba 75 %. V této oblasti by měla být baterie ponejví­ce provozována.
 
Strategie řízení hybridních automobilů spočívá v efektivním řízení toků energie mezi oběma typy pohonných jednotek a akumu­látorem energie (baterií či superkondenzá­torem) tak, aby výsledná účinnost byla co nejlepší, tedy aby byla spotřeba energie co nejnižší. To je více méně klasická úloha op­timálního řízení. Klasické metody optimál­ního řízení však vyžadují přesný formální popis jednotlivých bloků. Vzhledem k tomu, že tento popis není k dispozici, používají se většinou metody přibližné. Velmi úspěšně se zde uplatňují poměrně jednoduché fuzzy re­gulátory. Například regulátor pro ukládání přebytečné enerie do baterie a udržování sta­vu baterie je Sugenovský regulátor [7] s vel­mi jednoduchou bází pravidel. Zaveďme si tyto proměnné:
SB stav nabití baterie,
Psp požadavek řidiče na celkový mechanic­ký výkon,
Pgen elektrický výkon elektromotoru jako ge­nerátoru,
ωem úhlová rychlost elektromotoru.
 
Stav baterie se popisuje pomocí čtyř fuzzy množin: příliš vybitá, vybitá, normální, plně nabitá; úhlovou rychlost elektromotoru po­mocí tří množin (nízká, optimální, vysoká) a požadavek řidiče na celkový výkon pomo­cí dvou množin (normální a vysoký). Funkce příslušnosti pro všechny fuzzy množiny jsou trojúhelníkové nebo trapezoidální. Báze pra­videl je potom takováto:
1. Jestliže je SB „plně nabitá“, pak Pgen = 0.
2. Jestliže je SB „normální“ a Psp je „normál­ní“ a ωemje „optimální“, pak Pgen = 10 kW.
3. Jestliže je SB „normální“ a ωemnení „op­timální“, pak Pgen = 0.
4. Jestliže je SB „vybitá“ a Psp je „normální“ a ωem je „nízká“, pak Pgen = 5 kW.
5. Jestliže je SB „vybitá“ a Psp je „normální“ a ωemnení „nízká“, pak Pgen = 15 kW.
6. Jestliže je SB „příliš vybitá“, pak Pgen = Pgen max.
7. Jestliže je SB „příliš vybitá“, pak koeficient k = 0.
8. Jestliže je SB „příliš vybitá“ a Psp je „vy­soký“, pak Pgen = 0.
9. Jestliže je SB „příliš vybitá“, pak koefici­ent k = 1.
 
Požadavek řidiče reprezentuje příslušné sešlápnutí akceleračního pedálu (0, +1) či se­šlápnutí brzdicího pedálu (0, –1). Požadavek je interpretován, vstupuje do fuzzy reguláto­ru a regulátor řídí invertor tak, aby docháze­lo k příslušnému toku výkonu mezi generáto­rem a baterií. Tedy nadbytečný výkon spalo­vacího motoru a rekuperační výkon při brzdění se ukládají do baterie a v případě velmi vybi­té baterie je baterie pomocí výkonu ze spalo­vacího motoru intenzivně dobíjena. Na obr. 4 je znázorněna mapa účinnosti baterie. Elip­sa ohraničuje oblast pracovních bodů baterie, které zaručuje daný fuzzy regulátor. Udržuje tedy pracovní podmínky baterie tak, aby bylo dosahováno co nejlepší účinnosti.
 
Podobný regulátor funguje pro případy, kdy část nebo celý mechanický výkon přebí­rá elektromotor, např. při pojíždění při velmi malé rychlosti, pro jejich spolupráci je určen koeficient k. Regulátor spolehlivě udržuje ba­terii v okolí optimální účinnosti. Pozname­nejme, že není žádoucí, aby baterie byla stá­le dobita na maximum. Musí být ponechána určitá rezerva kapacity na energii z rekuperačního brzdění.
 

Řízení nabíjení a vybíjení baterie

 
Nejnákladnější součástí elektromobi­lů a hybridních automobilů je a dlouho jistě bude baterie. Proto je nutné pečlivě řídit proces nabíjení a vybíjení tak, aby baterie dosa­hovala maximální životnosti. Ale systém pro řízení a monitorování baterie má mnoho dal­ších funkcí. V souvislosti s pohonnými jednot­kami již bylo zmíněno, že baterie má poskyto­vat vyšší napětí. Z tohoto důvodu jsou články řazeny v sérii. Články ale mají různé vnitřní odpory, a proto na nich není rovnoměrně rozloženo napětí. Každý článek je individuálně monitorován, je měřeno jeho napětí a teplo­ta. Napětí na článku je nutné udržovat v určitých mezích a totéž platí pro teplotu článku. To zajišťuje speciální regulátor – balancér. Ze změřených hodnot se odhaduje stav nabití ba­terie a zejména její životnost. Životnost člán­ku je chápána jako dynamický systém, kdy vý­stup, tedy životnost v daném okamžiku, závi­sí na historii. Proto je nutné ukládat v paměti počet nabíjecích a vybíjecích cyklů, maximální a minimální napětí, maximální nabíjecí a vy­bíjecí proudy a teploty při různých provozních podmínkách. Z těchto veličin se potom odha­duje životnost jednotlivých článků a životnost celé baterie. Mezi zmíněnými veličinami a ži­votností článků není jasná deterministická zá­konitost. Mnohé fyzikální souvislosti dosud nejsou dostatečně známy, každý typ baterie se chová trochu jinak. Odhady životnosti se pro­vádějí pomocí nástrojů, jako jsou rozšířené Kálmanovy filtry, nebo mnohem častěji pomocí neuronových sítí či fuzzy estimátorů, které jsou schopny lépe využít empirické znalosti a zku­šenosti, o které se odhady stále značně opíra­jí. Metody pro odhad životnosti a do značné míry i odhady stupně nabití baterie jsou stále cenným know-how jednotlivých firem a detai­ly nejsou příliš často publikovány.
 
Hlavním úkolem zařízení pro tzv. battery management je řízení nabíjení baterie. Každý elektromobil a většinou i hybridní automobil musí být vybaven nějakou autonomní nabíje­cí stanicí. Tyto nabíječky jsou většinou navr­ženy na relativně malé proudy a plné nabití baterie trvá několik hodin. Ale stále častěji se začínají používat rychlonabíjecí stanice, které jsou většinou záležitostí příslušné infrastruk­tury. Tyto velké nabíjecí stanice umožňují plné nabití baterie v řádu desítek minut, což je srovnatelné s dobou potřebnou na tanková­ní klasických paliv. Při tomto rychlém nabíje­ní (desítky až stovky ampérů) dochází k vel­kému ztrátovému ohřevu na vnitřním odporu baterie. Systém „battery management“ musí zaručovat řízení účinného chlazení baterie (vzduchové či častěji kapalinové chlazení), aby při nabíjení nebyla baterie tepelně po­škozena či významně zkrácena její životnost. Systém musí s takovou nabíječkou komuni­kovat a dodávat všechny již zmíněné údaje.
 
Velmi atraktivní se zdá být budoucí využi­tí baterií elektromobilů v energetice. Předpo­kládá se spolupráce řekněme domácí nabíječ­ky s tzv. chytrou sítí. Majitel elektromobilu by baterii svého vozidla pronajal dodavateli či dis­tributoru energie např. na noc a distributor by se zaručil, že ráno dodá baterii plně nabitou, přičemž během noci by ji mohl využívat podle svých potřeb. Při předpokládaném velkém po­čtu elektrických vozidel jde o akumulaci neza­nedbatelného množství energie, což by mohlo pomoci při využívání energie z nespolehlivých obnovitelných zdrojů. To ovšem vyžaduje in­tenzivní vzájemnou komunikaci mezi dodava­telem energie a řídicím systémem nabíjení ba­terie. Dodavatel energie by musel mít průběžně k dispozici všechny údaje o stavu nabití a ži­votnosti baterie, o kterých zde již byla zmínka.
 

Závěr

 
V příspěvku byly naznačeny nové regu­lační problémy, které s sebou nese použi­tí hybridních a elektrických vozidel. Většina těchto problémů je řešitelná a je řešena pou­žitím klasických přístupů, jako je stavové ří­zení, optimální řízení atd. Vzhledem k tomu, že v mnoha případech není k dispozici dosta­tečně přesný formální popis řízených systémů a velmi často je nutné se opírat o empirické znalosti, značná část realizací v praxi využívá metody, jako je použití fuzzy řízení či neuro­nových sítí, které empirické znalosti a zkuše­nosti dovedou lépe zužitkovat.
 
Literatura:
[1] CHAN, C. C.: The state of the art of electric, hybrid, and fuel cell vehicles. Proc. IEEE, 2007, vol. 95, pp. 707–718.
[2] ZERAOULIA, M. – BENBOUZID, M.: Elect­ric motor drive selection issues for HEV pro­pulsion systems: a comparative study. IEEE trans. on vehicular technology, 2006, vol. 55, pp. 1756–1774.
[3] SALMASI, F. R.: Control strategies for hybrid electric vehicles: evolution, classification, com­parison and future trends. IEEE trans. on vehi­cular technology, 2007, vol. 56, pp. 2393–2404.
[4] BAUMANN, B. M. – WASHINGTON, G. – GLENN, B. C. – RIZZONI, G.: Mechatronic design and control of hybrid electric vehicles. IEEE trans. on mechatronics, 2000, vol. 5, pp. 58–72.
[5] BLÁHA, P. – VÁCLAVEK, P.: Bezsnímačové řízení asynchronních motorů. Automa, 2003, 3, s. 19–22.
[6] LI, C. Y. – LIU, G. P.: Optimal fuzzy power control and management of fuel cell/battery hybrid vehicles. Journal of power sources, 2009, vol. 192, pp. 523–533.
[7] SCHOUTEN, N. J. – SALMAN, M. A. – KHEIR, N. A.: Energy management strategies for parallel hybrid vehicles using fuzzy logic. Control engineering practice, 2003, vol. 11, pp. 171–177.
[8] CONTE, F. V.: Battery and battery manage­ment for hybrid electric vehicles. Elektrotech­nik & informationtechnik, 2006, vol. 123, pp. 424–431.
Petr Vysoký,
katedra řídicí techniky a telematiky,
Dopravní fakulta ČVUT v Praze
 
 
Obr. 1. Skalární (frekvenční) řízení asynchronního motoru
­Obr. 2. Mapa účinnosti spalovacího motoru
Obr. 3. Mapa účinnosti elektromotoru
Obr. 4. Mapa účinnosti baterie