25kWSiC直流快充設計指南(第五部分)：控制算法、調制方案和反饋

作者：安森美(onsemi) Karol Rendek, Stefan Kosterec

在本系列文章的第一至第四部分中^[1-4]，我們從硬件角度分享并廣泛介紹了25 kW電動汽車充電樁的開發。圖1代表到目前為止所討論的系統。

圖1.25kW電動汽車直流充電樁的高級框圖。

我們的目的不是討論控制理論，而是提供第一手詳細信息，介紹開發團隊所采取的控制硬件和軟件開發的有益方法，幫助加快固件開發和驗證過程。這些信息既適用于ARM控制器上的狀態機，也適用于FPGA上的主控制算法，我們稍后會詳細介紹。

同時，此處描述的特定開發過程可確保最大限度地減少錯誤，并能及早發現錯誤，甚至可在提供或設計原型硬件之前。在以下章節中，我們將介紹實現這種方法的步驟和工具(MathWorks和Xilinx)、功率因數校正(PFC)的狀態機和算法模塊，以及DAB轉換器的主算法模塊。

PFC控制軟件的總體架構如圖2所示。該設計的核心是Xilinx的Zynq 7000 SoC，它包含ARM內核和FPGA內核。Zynq 7000安裝在通用控制器板(UCB)上，該板還包含外設、ADC、多個存儲器板以及SoC和其他元件所需的電源樹。^[5]

首先，ARM內核運行狀態機(固件中的高級例程)以及其他輔助任務，包括通信協議、保護功能等。其次，FPGA充當主控制算法的提供者，運行驅動轉換器的控制環路，根據需要處理電源，實現AC-DC轉換、PFC并將電壓升壓至所需的直流鏈路電平。因此，FPGA上的“主算法”是狀態機一個特定狀態，可稱之為穩態。DAB轉換器在ARM內核和FPGA之間采用相同的任務分配方式。

圖2.25 kW PFC轉換器控制架構概覽。任務在UCB上的XilinxZynq 7000的FPGA和ARM MCU之間的分配示意圖。DAB轉換器的控制架構概覽與此相同。

圖3說明了在整個項目開發鏈中出現錯誤和檢測到錯誤的典型分布情況。可以看到，大多數錯誤是在初期的制定規格和設計階段引入的；但是，它們大多直到測試后期才被發現。

圖3.引入的錯誤與檢測到的錯誤。(資料來源：CliveMaxfield和KuhooGoyal的著作，《EDA：電子學的起點》。)

為了解決圖3中呈現的現象，我們采用了一個開發過程，其目的是在開發的早期階段檢測到大部分這些錯誤。如果實施得當，從項目資源和時間表的角度來看，這種方法會帶來一些優勢，包括：

為此，安森美(onsemi)固件和控制工程師采取基于模型的測試方法，該方法充分利用了MATLAB工具和生態系統^[6]。該方法的成功實施取決于四大關鍵支柱，開發人員需要解決以下問題：

為了加速這些特性的實現，我們充分利用了以下工具的優點(如表1所示)。

表1：安森美工程團隊使用的開發和仿真工具，用于開發、仿真、部署和測試25 kW快速直流電動汽車充電樁設計的固件。

圖4描繪了固件開發和執行過程的簡化流程圖，按表2中總結的三個主要階段進行劃分。在本文中，只深入討論仿真模型開發，這是最重要的一個階段。

圖4.25 kW快速直流充電樁固件開發流程圖。

表2：固件開發過程的各個階段。

仿真模型開發階段包括開發用于驗證系統控制算法的仿真模型(或仿真模塊)。本項目中包含的最重要的模塊是：

在此開發階段，我們使用“輕”模型(不含改進細節的代表性模型)，這使我們能夠在各種條件(電網阻抗、電流命令——取決于輸出功率水平的變化——以及其他條件)下運行多種情況/場景，驗證控制器對許多不同場景的響應。因此，在此階段應避免使用開關模型，因為這些模型包含非常多的細節，運行模型需要花費大量時間——我們在本系列文章第三部分的電源仿真中對此已經有所了解。

我們使用平均開關等效模型^[7]作為替代方案，該模型允許使用FPGAIP內核構建仿真模塊。同時，我們保留了硬件的所有重要/有影響的特性，以確保仿真的完整性，例如轉換器壓降效應、噪聲測量、PWM傳輸和模數延遲等。

本章節進入到詳情部分，將介紹實現特定仿真模型的關鍵步驟以及如何充分利用MATLAB環境所提供的功能。圖5顯示了具有表1中介紹的元件的通用電能轉換系統的簡化表示。

圖5.通用電能轉換系統的簡化表示(并非特指25 kW直流充電樁)。

“電源轉換器”是模型的核心元件(我們的硬件代表)，“控制器”是相關的主算法模塊，也是我們正在開發和評估的算法模塊。最終，通過使用MATLAB仿真生態系統提供的自動化工具，該算法模塊將轉換成FPGAIP內核本身。

我們的團隊在模型開發階段使用了一系列的六個步驟，貫穿至最終的IP生成。這些步驟的概覽參見圖6中的簡化流程圖，其簡要說明如下文所示。

圖6.仿真模型開發階段的六步驟流程圖。為了便于表示，該流程圖中省略了圖5中的“外設”模塊。它所在的位置以及與其他模塊的連接與圖5中的相同。

本章節將詳細介紹PFC的控制策略，包括狀態機以及控制算法(控制環路)。狀態機在UCB的ARM內核上運行，控制算法在狀態機的“直流總線VOLTAGE_CONTROL”狀態下運行，并在FPGA芯片上實現。

在接下來的章節中，我們將提供有關狀態機和算法功能的更多詳細信息。圖7提供了PFC狀態機概覽，其中“直流總線VOLTAGE_CONTROL”狀態以綠色突出顯示，在此狀態下控制環路和FPGA將接管控制并運行主算法功能。

圖7.PFC轉換器狀態機概覽。

當向充電樁的輸入連接器提供50 Hz的三相電壓時，由于PFC拓撲的性質，輸出總線電容電壓會升高。由于每個MOSFET上都存在寄生續流二極管，帶有MOSFET的無橋PFC保證了從輸入到輸出的電流路徑。

當MOSFET全部關斷時，電路板簡化為三相二極管橋。整流后的輸入交流電壓將根據電源電壓幅度和MOSFET體二極管的正向電壓，被設置為定義的電平。然而，期望在輸入端至少提供一個最小交流電壓。因此，兩個不同線路上的電阻用作浪涌電流限制器。

一旦總線電壓達到230 V，主輔助電源開始工作。該電源與一系列DC-DC穩壓器一起，生成為數字和模擬電路供電所需的其他電壓電平。有關PFC功能的更多詳細信息，請參閱安森美AND9957/D車載充電樁PFC轉換器應用筆記^[8]，其中的實施策略與此25 kW直流充電樁項目相同。

如上所述，PFC的狀態機在UCB的ARM內核上運行。其順序從圖7中所示的IDLE模塊開始，然后進入ADC通道中的偏移電壓驗證和輸入電壓監控和檢測。這些用于確定三個電壓的頻率和相位角。該相位角將作為系統實現功率因數校正的基準。

當直流總線電壓達到平坦穩定狀態時，PFC控制器向繼電器發送指令，旁路浪涌電阻并允許輸出總線電壓進一步升高。但是，電壓增量將低于整流后的輸入電壓幅度√6?V_PHrms。PFC控制器將等到總線電壓再次平坦，以便開始控制總線電壓，達到800 V的目標值。不會一步達到目標值，它跟隨一個平滑的斜坡發生器，使總線電壓值按照參數化的斜坡上升到最終的800 V。

PFC只實現了一種硬件保護，利用NCD57000DWR2G柵極驅動器的DESAT功能防止過電流事件。但是，DESAT硬件保護可以與軟件保護相結合，生成到NAND門的單端輸入，從而為PWM生成提供硬件停止。

只能通過GUI發送的復位命令或通過斷電/上電序列來復位故障條件，這兩種方式分別代表硬件/軟件復位。有關PFC功能的更多詳細信息，請參見參考文獻8，它所描述的實施策略與此25 kW直流充電樁項目相同。

圖8說明了作為完整仿真模型一部分的PFC控制模塊。PFC算法使用七個輸入和三個輸出(概述參見表3)。作為本項目的一部分，我們將運行和測試不同的調制策略，以評估哪一種策略能在效率和諧波失真方面產生更好的結果。該控制策略與參考文獻8中描述的策略相同。

圖8.PFC控制算法的高級框圖。

表3：PFC控制算法的輸入和輸出參數。

圖9作為更深入的研究，詳細顯示了構成PFC算法的模塊和關系。V_LINE電壓用于確定交流電壓相量的實際位置。然后，使用角度θ將電流相位延遲調節到0°，這是PFC的主要目標。電壓位置用于通過克拉克和帕克變換，從靜止ABC系統參考轉換到旋轉DQ坐標系(對于PFC，D軸表示相電壓相量的幅值)。

由于角度θ已知，所有電量都可以在DQ系統中表示；這種簡化操作確保能夠使用簡單的比例積分(PI)調節器。PI的增益調整取決于待調節設備的傳遞函數。當可提供一個常數作為參考量時，PI調節器確實可以有效地將誤差調節為零，但這些調節器不能調節交流參考量。

圖9.PFC控制算法的詳細框圖。

在任何情況下，PI調節器都需要某種校準，以確保適當的系統穩定性。通常期望電流環路(內部)的響應較快，外部環路(電壓)的響應較慢。此時值得注意的是，電流控制環路與PWM同步運行。同步程序確保ADC外設可在PWM載波的準確時間實例中被觸發，以確保在測量的電流量中自然濾除開關紋波。

需補充說明的是，由于存在固有的ADC測量延遲，PWM頻率并不完全獨立于控制頻率，該延遲應當足夠小，以保證在開關周期內及時執行PFC算法。由于FPGAPFC控制器的延遲非常低，約為150納秒，因此PWM頻率的主要限制因素是ADC采樣和轉換時間。一旦有了ADC的數量，控制實現就很簡單了。

已使用MATLAB對PFC的主要功能進行了廣泛的測試，如“使用MATLAB生成IP的步驟”章節中所述。使用的Simulink主模型如圖10所示(該模型中唯一缺少的部分是用于測試固件狀態機的S函數)。圖中對所使用的模塊進行了解釋。

請注意，這一級的模型主要由Simulink模塊組成，包括三相電源轉換器的平均模型。PFC的電網和互連濾波器利用

SimscapeElectrical庫中的模型，而直流負載和電容(直流裝置)的建模則是通過LaplaceSimulink模塊的幫助。該模型很輕，可使用傳統的筆記本電腦支持合理的仿真時間，實現0.1秒的仿真只需不到1分鐘的時間。

圖10.主PFC控制器Simulink模型。直流設備模塊(簡單的電阻和電容)用作測試PFC算法功能的負載，并不代表實際DAB轉換器的模型。

DAB轉換器控制策略的實施遵循與PFC類似的過程。在本章節中，我們將討論轉換器的控制算法以及磁通平衡技術。在撰寫本文時，需要重新設計轉換器的Simulik模型，以便為HDL編碼器做好準備，并且DAB的平均模型尚未最終確定(我們尚處于圖4的步驟6中)。

從控制算法開始，在可用控制技術中，最著名的技術可能是固定頻率相移技術。圖11顯示了這些技術的分類，其中單相移(SPS)是最簡單的一種。事實上，控制器的簡單性正是該技術的主要優點，但其代價是轉換器中電流循環的增加，以及在更嚴格的工作范圍內才可能實現零電壓開關(ZVS)。這兩個缺點肯定會影響系統的效率。

基于SPS的兩種替代方案是擴展相移(EPS)和雙相移(DPS)技術，它們能夠更有效地利用轉換器，減少了循環電流并擴展了ZVS的工作范圍。但這些改進的代價是系統需要添加額外控制，增加了復雜性。

最后，三重相移(TPS)技術是SPS、EPS和DPS的統一版本。從這個角度來看，SPS、EPS和DPS都可以從TPS派生得到，可以視為TPS的特例或子情況。圖12-14分別說明了SPS、EPS和DPS的工作原理。

圖11.不同相移技術的分類。三重相移(TPS)是其他技術的統一版本，其中的每一種技術都可以視為TPS的子情況。

圖12.單相移(SPS)技術。(資料來源：“用于高頻鏈路功率轉換系統的雙有源橋隔離型雙向DC-DC轉換器概述”^[9])

圖13.雙相移(DPS)技術。(資料來源：“用于高頻鏈路功率轉換系統的雙有源橋隔離型雙向DC-DC轉換器概述”^[9])

圖14.擴展相移(EPS)技術。(資料來源：“用于高頻鏈路功率轉換系統的雙有源橋隔離型雙向DC-DC轉換器概述”^[9])

在本系列文章的第四部分中，我們注意到，DAB轉換器的電源仿真是使用SPS進行的。稍后，我們將在硬件原型上測試更先進的技術，并評估每種技術將帶來的優勢。

最重要的可能改進將是轉換器效率提升。此外，還有可能降低變壓器中的勵磁峰值電流(I_M)，這將允許使用更緊湊的變壓器和電感。

DAB的控制原理如圖15所示。控制器的目標是為電池生成所需的輸出電壓或電流。

圖15.DAB控制算法的框圖。變壓器磁通平衡算法也包含在其中。

基本概念很簡單：將測得的輸出電壓(或電流)和目標值都饋送至輸入PI控制器。PI控制器的輸出試圖通過產生所需的Δφ(即DAB的初級交流電壓和次級交流電壓之間的角度相位差)，消除它們之間的誤差，以驅動初級側和次級側的PWM。由于輸出電容的存在，控制環路很慢，但考慮到電池充電的緩慢動態行為，這不是問題。

需補充說明的是，自適應PI增益對補償陡峭的Vout/ΔΦ斜率的重要性。可使用純比例控制器(相對PI而言)作為替代方案。不過，工程團隊需要對這方面進行進一步研究。

DAB控制算法中一個值得詳細闡述的有趣部分是通量平衡功能。這項技術在第四部分中介紹過，它可以補償換流變壓器中的任何直流分量，防止勵磁電流的累積和磁芯飽和。

圖16顯示了用于在25 kW DAB變壓器中實現磁通補償概念的Simulink模型。該模塊具有三個輸入和一個輸出。初級和次級變壓器電流和同步(sync.)脈沖是該模塊的輸入。該模塊的輸出用于調整變壓器初級側PWM的占空比。

圖16.磁通補償框圖。

磁通平衡模塊由變壓器的次級PWM同步脈沖觸發(在轉換器的開關頻率下)，這意味著饋入模塊的交流電流所需的采樣頻率應該(至少)是轉換器開關頻率的兩倍。具體來說，同步脈沖是用于驅動次級側第一個橋臂的高壓側開關的那些PWM的脈沖。然后借助采樣的輸入電流，通過簡單的計算得到DAB變壓器的勵磁峰-峰值電流。

隨后，由相同的同步脈沖觸發采樣保持(S&H)電路，計算要復制的勵磁電流的開關平均值。最后，將估計的勵磁平均電流饋送到比例(P)控制器，該控制器將生成調整初級側PWM占空比的命令。圖17顯示了在仿真中實現的通量平衡算法的功能。

圖17.當DAB的磁通補償算法無效(左)和有效(右)時，仿真的變壓器勵磁電流(I_M)。當沒有運行磁通平衡技術時，剩余直流電流會在每個開關周期內累積，最終會使磁芯飽和。

有效實施磁通平衡技術的一個關鍵因素是所需的電流采集帶寬。如上所述，待測和待作用電流的開關頻率為100 kHz，因此系統至少應該能夠在200 kHz下進行測量。所以值得運行仿真，以確保所選電流傳感器不會引入明顯的測量誤差，從而破壞磁通補償實施。

所選電流傳感器(LEM)指定帶寬為300 kHz。必須考慮到，當采樣頻率接近300 kHz時，會出現增益衰減，并且與任何采集系統一樣，可能會出現相位滯后。因此，盡管300kHz乍看之下似乎提供了足夠的空間，但還是建議運行仿真。使用/不使用有限LEM帶寬的采樣電流如圖18和19所示。(請注意，在本例中，我們尚未激活磁通補償，因此勵磁電流增長非常大。)

在圖19中，可以觀察到幅度和相位存在非常小的誤差，但幾乎可以忽略不計。算法中包含的兩次采樣方法(每個開關周期測量兩次電流)也會有助于減輕誤差。無論是哪種情況，我們已經在圖17中看到磁通平衡可正常工作。

下示仿真應該在圖17中給出的結果之前運行或同時運行。因此，可以使用帶寬約為300 kHz的傳統LEM傳感器。圖20說明了估計的開關平均電流、實際勵磁電流(I_M)以及同步脈沖。

圖18.帶/不帶LEM電流傳感器效應的初級和次級電流測量。磁通平衡算法在此仿真中不工作。

圖19.帶/不帶LEM電流傳感器效應的初級和次級電流測量。

圖20.估計的總勵磁電流(帶LEM電流傳感器效應)、估計的開關平均值(帶LEM傳感器效應)和同步脈沖。磁通平衡算法在此仿真中不工作。

正如在本討論開始時所觀察到的，我們在此采取了與本系列文章前幾部分不同的角度，深入研究了控制策略的實現，以及如何對其優化和加速。本文介紹了安森美工程團隊遵循的有益方法，該方法有助于在仿真階段、硬件生產之前，及早調試和識別錯誤。

此外，此方法加快了將ARM內核和FPGA相結合的混合控制器的控制開發。最后，它通過在Simulink中創建的仿真模型自動生成FPGAIP，為不是FPGA開發專家的固件工程師使用FPGA提供了便利。毋庸置疑，當可以將固件部署到板上并驗證實際完整系統時，則可以進行控制算法的實際驗證。

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• 開發基于碳化硅(SiC)的25 kW快速直流充電樁(第一部分)：電動車應用

• 開發基于碳化硅的25 kW快速直流充電樁(第二部分)：方案概述

• 25 kW SiC直流快充設計指南(第三部分)：PFC仿真

• 25 kW SiC直流快充設計指南(第四部分)：DC-DC級的設計考慮因素和仿真
  

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