河北工大学者在永磁同步电机高频边带声振抑制研究上取得新进展|永磁|电工技术学报|电机|谐波|逆变器

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当前，凭借高功率密度、高转速区间、较好的动态响应等优点，永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）已被广泛应用于各种工业环境。然而，在电动汽车电驱动系统应用当中，由于电机及电控系统所引入的电磁激励，对动力传动系统的可靠耐久性、整车层面的电磁干扰与NVH（noise, vibration, harshness）性能均具有重要的影响，受到了国内外学者及企业的广泛关注。

通常，永磁同步电机由电压源型逆变器（Vector Source Inverter, VSI）驱动，为了实现良好的稳态与瞬态性能，以空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse-Width Modulation, SVPWM）策略为代表的调制技术被广泛搭载使用。然而，常规SVPWM技术采用固定的载波频率，致使主控电路功率逆变器在运行过程中产生高频的边带电压和电流谐波成分，集中在载波频率及其整数倍范围内，进而导致电机系统产生受边带电磁激励力影响的高频机械振动与辐射噪声。

为了满足高功率输出，大多数VSI工作条件被设定于4000～8000Hz，而人耳的敏感频带位于5000～10000Hz，此类寄生效应所辐射的“啸叫”，会令驾乘人员感到反感不适；此外，边带谐波分量会增加定子铁心损耗、电枢铜耗以及永磁体涡流损耗，影响电机工作效率，因而亟待解决。

对于边带电压与电流谐波成分与声振响应的时间与空间特征分析，涉及到电机控制、电磁场、电机本体结构、声振响应的多物理场预测模型，诸多学者采用有限元数值计算与解析法进行了研究。他们的特征分析与预测方法可为边带电流谐波及声振响应的抑制优化提供思路，其中，最为有效且常用的方法被称为谐波扩频调制（harmonic spread spectrum modulation），即基于帕斯维尔（Parseval）原理，信号在时域和频域内的能量保持不变，通过扩大谐波分布频谱范围，以达到降低谐波幅值的效果。

根据所选信号种类，谐波扩频调制可以分为基于周期性信号和离散随机性信号两种方式。有学者对基于三角波和正弦波的两种周期性载波扩频调制效果进行了分析，初始的固定载波频率以确定的方式在截止频率的范围内进行波动，结果表明边带谐波成分得到了有效抑制优化。

另外，基于离散随机信号的脉宽调制（Random Pulse Width Modulation, RPWM）技术应用最为广泛，离散的随机信号可以使载波频率随机化，从而使原本集中的边带谐波能量扩展至较宽的频域范围，且抑制效果要优于周期扩频调制；相比于周期性扩频调制，载波频率随机化会使逆变器开关损耗增加[18-19]，且使系统鲁棒性降低。

周期谐波扩频调制可以有效抑制边带谐波成分及声振响应，且对系统动态性能影响较小。然而，目前的研究中仍然缺少关于不同周期信号与调制参数的理论解析与对比。因此，河北工业大学天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室、哈德斯菲尔德大学效率与效能工程中心、省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室的研究人员邱子桢、陈勇、成海全、刘旭、谷丰收，在2022年第10期《电工技术学报》上撰文，以电动汽车后桥驱动用12槽-10极永磁同步电机及其控制系统为研究对象，基于周期谐波扩频调制技术，对常规空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术所引入的边带谐波成分与高频声振响应进行抑制与优化研究。

图1 实验与测试平台

图2 实验平台布置原理

研究人员分析了边带电流谐波频谱与径向电磁力主要的阶次特征分布。建立了完整的谐波扩频功率谱解析模型，对锯齿波和正弦波两种典型的周期信号进行了理论解析，并分析了扩频宽度和调制因子对抑制效果的影响。通过样机及测控实验平台，对不同工况下的边带电流谐波和声振响应进行验证，分析了调制参数对抑制效果的影响。

他们的研究结果表明：

1）基于典型的锯齿波和正弦波周期信号的功率谱解析模型，能够有效分析扩频调制后的频谱分布与抑制效果。

2）对不同转速工况下的实验结果表明，所提出的两种典型的周期扩频调制方法能够有效抑制边带电流谐波分量；在声振响应中也呈现出显著的优化效果，中心频带的噪声响应达到了20dBA以上。

3）所提出的周期扩频调制方法中，锯齿波扩频调制的抑制效果优于正弦波扩频调制；正弦波扩频调制受扩频宽度影响较为敏感，并且随着扩频宽度的持续增加，抑制效果逐渐趋于饱和。

4）所提出的功率谱解析模型与实验验证结果可以被拓展到基于其他周期信号的扩频调制技术，对于调制参数的选择仍需针对不同系统进行多目标优化。此外，本研究成果为开发新型混合扩频调制策略，实现低声振电驱动系统提供了理论依据与实践参考。

本文编自2022年第10期《电工技术学报》，论文标题为“基于周期谐波扩频调制的永磁同步电机高频边带声振抑制”。本课题得到了宁波市科技计划项目、国家留学基金项目和河北省研究生创新项目的支持。

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