随着汽车数量的急剧增长,传统燃油汽车带来的能源紧张和环境污染成为当今社会的关注重点。为了应对这些问题,传统汽车行业正在加快向新能源汽车方向转型。永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)凭借其高运行效率、高功率密度和高转矩密度等优点,在新能源汽车中得到了广泛的应用。由于PMSM的主磁通大小较难调节、高速弱磁区效率下降明显等问题,导致新能源汽车存在调速范围较窄和弱磁区最高转速降低等问题。为解决这些问题,本文对弱磁控制、逆变器非线性因素补偿和两者相结合的“补偿+弱磁”控制策略进行了深入研究,其主要内容如下:(1)电压差反馈弱磁控制和混合弱磁控制。为拓宽电机的调速范围,本文研究了电压差反馈弱磁控制策略,该策略通过比较定子电压与逆变器最大供电电压得到d轴去磁电流。此电流可对电机产生去磁作用,减弱转子主磁通,提高电机的最高转速,但该方法的收敛速度较慢。针对这一问题,本文又研究了混合弱磁控制,即在电压差反馈弱磁法的基础上增加了前馈环节,该前馈环节可以加快d轴电流的响应速度,从而可以加快控制算法的收敛速度。(2)基于时间延迟的补偿策略和基于Adaline神经网络的补偿策略。为对逆变器非线性因素进行补偿,本文研究了基于时间延迟的补偿策略。该策略通过假设在一个采样周期内失真电压的变化量近似为零,利用前一周期的失真电压来估计当前周期的失真电压,可以实现对非线性因素的在线补偿。由于该策略依赖于电机参数,导致补偿精度有限。针对该问题,本文推导了逆变器非线性因素在dq坐标系下的数学模型,并基于该模型研究了基于Adaline辨识器的在线辨识和补偿逆变器非线性因素等效电压策略。该策略不依赖于电机参数,可对逆变器非线性因素进行精确的补偿。(3)逆变器非线性因素补偿与弱磁控制相结合的“补偿+弱磁”控制策略。为进一步提高电机的最高转速,本文研究了基于Adaline神经网络的逆变器非线性因素补偿与电压差反馈弱磁控制相结合的“补偿+弱磁”控制策略。与传统电压差反馈弱磁控制相比,该控制策略将补偿后的电压作为反馈电压,当该电压达到逆变器最大供电电压时,对电机进行弱磁控制,可以有效提高电机的基速和最高转速。综上所述,本文对五种控制策略进行了理论分析,并对这五种控制策略需要解决的核心问题进行了分析,并给出了解决方案,最终在实验平台上进行了实验验证。本文所研究的控制策略可适用于各种不同的应用场合,具有很好的理论意义和实用价值。