CN107969125A - 用于电动马达的再生制动控制器 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种再生制动的方法(400)，其包括提供(401)包括至少一个定子和转子的电动马达、转子的速度、调节定子绕组中的电流水平的马达控制器、控制至定子端子的能量流的功率逆变器，以及与所述马达交换能量的能量存储***(ESS)。电池管理电路位于功率逆变器与ESS之间，并且处理器具有存储再生制动(RB)算法的相关存储器。RB算法在制动期间促使马达控制器执行根据使再生制动电流最大化的转子速度来确定(402)RB扭矩值，并且使用(403)功率逆变器来重新定向RB电流以使从马达到ESS的功率转移最大化。

Description

用于电动马达的再生制动控制器
技术领域
本发明涉及对电动马达的再生制动控制。
背景技术
电动马达是将电能转换成机械能的机器。电动马达包括DC马达和AC马达。一种类型的AC马达是AC感应马达。通常由耦合到三相逆变器的电动马达控制器所提供的三相交流电来驱动AC感应马达。AC马达包括具有线圈的外部固定定子，所述线圈被供应交流电以产生旋转磁场，该旋转磁场在转子绕组中感应电流。当电流流过转子绕组时，产生第二磁场，该第二磁场与来自定子的磁场相互作用以产生运动。转子附接到输出轴，旋转磁场向该输出轴给予扭矩。转子磁场和定子磁场的相互作用引起可用于做功的转子旋转。
另一种类型的AC马达是永磁马达(PMM)。PMM具有位于转子上的永磁体和位于定子上的铜绕组。定子绕组中的交流电产生旋转磁场，该旋转磁场与来自转子磁体的磁场相互作用以产生运动。定子电流振荡的频率确定转子的角速度和所得的角位置。
电动马达具有两种机械操作，即马达驱动和制动。在扭矩相对(vs.)速度的关系曲线图中，扭矩-速度平面的象限I和III表示正向马达驱动操作和反向马达驱动操作，并且象限II和IV表示正向制动操作和反向制动操作。当电动马达作为发电机操作以使得转子的动能被转换为电能并反馈到电源时，制动操作是再生的。并非制动象限中的所有操作点本质上都是再生的，因此再生制动是制动象限的子集。需要确定制动象限中的再生制动操作的边界，使得闭环控制***不会在非再生制动区中放置操作点(这致使机器从源汲取动力以便实现制动)。
发明内容
所公开的实施例认识到，如果正确操作，则制动电动马达可以从马达***移除动能，但是在常规电制动***中，该动能通常未被***回收。在典型的电制动过程期间，需要来自电池的附加电能以使马达减速，并且没有可用的动能被回收。所公开的实施例包括为电动马达提供制动扭矩的最佳再生制动(RB)算法，这在从一个速度制动到更低速度时回收大量的动能。
所公开的RB算法独立于参考系变换和马达控制方法。电动马达本身通过用作制动器的公开软件代码来进行控制，使得不需要外部机械制动器(诸如汽车中的液压制动器)。所公开的RB算法也适用于具有外部机械制动器的马达***。在存在外部机械制动器的情况下，所公开的RB算法可用于确保电动马达遵循规定的扭矩轨迹，使得在制动事件期间最大电流返回能量存储***(ESS，诸如电池)。由于所公开的RB算法独立于参考系变换和控制方法，因此在一个特定实施例中，与公开算法一起利用的控制方案可以是场定向控制(FOC)。所公开的RB算法也可以在固定参考系中进行操作，这消除了对FOC的需要。
例如，可使用的控制方案包括在α/β坐标系中操作的马达控制器，其中每个坐标中的电压/电流被独立地控制并且然后通过空间矢量发生器(SVG)进行变换。这将期望的电压矢量(Vαβ)转换成脉冲宽度调制(PWM)持续时间以产生马达相电压(Vabc)或相电流Iabc，以便提供期望的电压电平或电流水平。马达控制器也可以在A/B/C坐标系中操作以允许直接控制每个马达相的电压/电流。
附图说明
图1A描绘了根据示例性实施例的扭矩相对(vs.)速度的关系曲线图，其示出在标称转子速度下的代表性期望和再生制动扭矩。
图1B描绘了根据示例性实施例的示例性RB策略的逻辑的流程图。
图2A是根据示例性实施例描绘在普通FOC控制器内没有外部制动器的受控马达***的框图。
图2B是根据示例性实施例描绘在普通FOC控制器内包括外部制动器和RB控制器的受控马达***的框图。
图3是根据示例性实施例描绘在衬底上形成的示例微控制器单元(MCU)芯片的框图，该MCU芯片实现图2B所示的包括RB控制器、外部制动器控制器和电池管理电路的FOC控制器。
图4示出根据示例性实施例的RB的示例性方法中的步骤，其中所产生的每个扭矩相对速度值的关系被设计成使返回ESS的RB电流最大化。
图5示出了停用所公开的RB算法的情况下的模拟速度响应。
图6示出了根据示例性实施例的停用所公开的RB算法的情况下的扭矩-速度平面中的模拟制动轨迹。
图7示出了启用所公开的RB算法的情况下的模拟速度响应。
图8示出了启用所公开的RB算法的情况下的扭矩-速度平面上的模拟制动轨迹。
图9示出了停用所公开的RB控制的情况下的测量速度响应。
图10示出了启用所公开的RB控制的情况下的测量速度响应。
具体实施方式
附图不必按比例绘制。
参考附图描述示例性实施例，其中相似的参考数字用于指代类似或等效的元件。动作或事件的所示顺序不应当被认为是限制性的，因为一些动作或事件可能以不同的顺序发生和/或与其他动作或事件同时发生。此外，实现根据本发明的方法可能不需要一些示出的动作或事件。
另外，本文所使用而未进一步限定的术语“耦合到”或“与…耦合”(以及类似术语)旨在描述间接或直接的电连接。因此，如果第一装置“耦合”到第二装置，则该连接可以是通过直接电连接(其中通路中仅存在寄生现象)或通过经由包括其他装置和连接的***物进行间接电连接。对于间接耦合，***物通常不修改信号的信息，但可以调整其电流水平、电压水平和/或功率水平。
所公开的RB方法包括提供包括转子的电动马达(马达)、转子的测量速度或估计速度(转子速度)和作为转子速度的函数的制动扭矩值，其中每个扭矩值被设计成使返回通常为电池的ESS的RB电流最大化。总的趋势是，随着转子速度减小，制动扭矩的水平降低。用于确定使RB电流最大化的制动扭矩的程序在下面使用符号闭型表达式来描述，或者使用数值优化方法来求解。
针对两种不同的马达***场景描述了所公开的制动策略，一种场景是存在外部制动器，而另一种场景是没有外部制动器。在存在外部制动器的情况下，可取的是将期望的制动扭矩水平分解为两个分量。电动马达施加使用所公开的RB算法来提供最大RB电流以回收能量的一个扭矩分量以及由外部制动器提供另一个扭矩分量以满足来自速度控制器(参见以下描述的图2B中的速度控制器251’)的期望制动扭矩指令。
因此，如图1A所示，制定了使用该期望扭矩分解概念的制动策略，图1A示出了扭矩相对于速度的关系图，其示出在处于非再生制动区域中的期望速度ω下的期望制动扭矩水平(由速度控制器计算)τdesired。非再生制动区域是扭矩相对于速度的平面中的制动象限的子集，其中来自ESS的能量被用于提供τdesired的一部分。τdesired可以被分解成：提供最大RB电流的最佳RB扭矩τregen(位于RB区域内)以及由外部制动器施加的剩余制动扭矩τext＝τdesired-τregen。
对于具有外部制动器的马达***，由于在制动事件期间通过马达制动和外部机械制动的组合来施加期望的扭矩水平，该策略不影响减速所花费的时间。在没有外部制动器的情况下，所公开的RB制动策略被设计成使得如果在该转子速度下τdesired大于最佳RB扭矩τregen，则由马达施加的制动扭矩被局限于如上所述的作为转子速度的函数的τregen。该方法施加小于(由速度控制器命令的)期望扭矩水平的制动扭矩，由此增加了使马达减速所花费的时间。然而，在制动过程期间，ESS仍然回收大量的能量。
存在各种各样的马达应用，其中不要求或甚至无需在最短时间量或者短距离内制动。在这些应用中，轨迹可以被计划以使得马达沿着产生最大RB电流的制动扭矩曲线操作。在图1B中示出了显示整体RB策略的逻辑的流程图。步骤151包括提供由速度控制器计算的期望制动扭矩水平(τdesired)。步骤152考虑马达***是否包括外部制动器。如果马达***包括外部制动器，则方法移动到步骤153，其包括使马达被控制以提供扭矩τref＝τregen，并且然后步骤154包括使外部制动器被控制以提供外部制动扭矩τext＝τdesired-τregen。如果马达***不包括外部制动器，则方法进行到步骤155，其包括考虑是否可能存在折中以缓慢制动。如果不能存在折中以缓慢制动，则方法移动到步骤156，其包括使马达被控制以提供扭矩τref＝τdesired。如果可能存在折衷以缓慢制动，则方法移动到步骤157，其包括使马达被控制以提供扭矩τref＝τregent。
为了实现所公开的制动策略，对于特定马达设计，需要了解对应于基本上每个容许速度的最大RB电流的制动扭矩。如上所述，可以从SPM的闭型表达式获得该信息。对于其他马达类型(诸如开关磁阻马达、DC步进马达或感应马达)，也可以获得闭型表达式。
在忽略铁芯损耗电阻的情况下，获得使RB电流最大化的扭矩的闭型表达式对于马达(诸如表面安装式永磁体马达(SPM))来说通常是明确的任务。示出了以下相对于图2B描述的RB控制器240，其使用从被示为251’的速度控制器输出的τdesired和来自EST块215(参见图2B，其中它被示为以下描述的“估计器”215)的角速度估计值来确定在该特定转子机械速度下的外部制动水平和最大RB电流水平，其从等式1(以下)中得到：
其中Kb是马达的反电动势常数，RS是定子绕组的电阻，并且ω是转子的机械速度。
随着转子速度ω减少，在沿着最大再生制动电流曲线的操作期间命令更少的制动扭矩。因此，转子速度渐近地接近零并且在无限长时间内达到零速度。因此，存在最小速度ωregen，min，在低于该最小速度ωregen，min时RB控制器将禁止沿着最佳制动扭矩曲线操作。仅针对制动象限(第4象限和第2象限)中位于提供最大RB电流的制动扭矩曲线以下(或对于第2象限是以上)的点，对操作点进行修改。
图2A是根据示例性实施例的在普通FOC控制器220内没有外部制动器的受控马达***200的框图。马达210可以是永磁体(PM)马达或AC(交流)感应马达。FOC控制器220包括：非易失性(NV)存储器，诸如只读存储器(ROM)或静态随机存取存储器(SRAM)；以及处理器，诸如中央处理单元(CPU)，其以软件实现如图2A所示的被示为软件的环绕区域中的所有块。***200的硬件部件(诸如通过CPU和NV存储器实现)被示为位于标记成硬件的环绕区域中，以便将其与***200的以软件实现的部件区分开。
***200包括在FOC控制器220与马达210之间的模拟电路***230，该模拟电路***230包括功率驱动器231、三相逆变器232和感测/测量电路(被示为感测电路)233。FOC控制器220包括被耦合以接收来自感测电路233的输出的模数转换器(ADC)243a-243c。
由ADC 243a输出的相应相的电流测量值Iabc被显示为耦合到Clarke变换块(Clark块)241a的输入端，并且由ADC 243b输出的相应相的电压测量值Vabc被显示为耦合到Clarke块241b的输入端，其中Clark块执行已知的Clarke变换，所述Clarke变换获取以abc坐标系的测量电流或电压并且将其变换成α/β坐标系，以便产生耦合到Park变换块(Park块)246a的输入端的Iαβ和耦合到Park变换块246b的输入端的Vαβ。Park块246a、246b也接收。Park块246a执行已知的Park变换以提供输出Id和Iq(作为来自马达210的定子端子的测量相电流值)，并且Park块246a执行已知的Park变换以提供输出Vd和Vq(作为来自马达210的定子端子的测量相电压值)。Id、Iq、Vd和Vq全部被输入到标记为“估计器”215的EST块215。
EST块215被显示为输出角速度估计值。从参考速度ωref中减去所估计的角速度，如图所示将差值的结果提供给速度控制器251。来自EST块215的角度估计值也耦合到逆Park(iPARK)块253的输入端，该逆Park(iPARK)块253输出耦合到空间矢量发生器(SV发生器)块254的Vαβ，其中SV发生器块254的输出端耦合到PWM驱动器255。SV发生器254计算马达210的每个相的PWM持续时间以产生期望的Vαβ电压值。PWM驱动器255的输出端耦合到功率驱动器231的输入端，该功率驱动器231的输出端被耦合以驱动三相逆变器232的输入端。在该电压模式控制实施例中，三相逆变器232将电压强制施加到与马达210的三个相中的每一相关联的定子端子上。
参考电流发生器256接收来自速度控制器251的τref和来自EST 215的作为输入，并且输出Id，ref和Iq，ref参考电流。从Id，ref中减去来自Park块246a的Id，将结果耦合到提供Vd输出的D轴电流控制器257的输入端。从Iq，ref中减去来自Park块246a的Iq，将结果耦合到提供Vq输出的Q轴电流控制器258的输入端。Vd输出和Vq输出都耦合到iPARK块253，该iPARK块253接收从Q轴电流控制器258输出的Vq、从D轴电流控制器257输出的Vd以及如上所述由EST块215输出的角估计值。
***200还包括电池管理电路260和ESS 265(诸如电池)。电池管理电路260耦合到逆变器232的输出端。电池管理电路260使用电流调节电路来控制流入ESS 265中的RB电流的最大电平，其中最大RB电流水平可以基于ESS 265能够支持的最大充电电流。
根据示例性实施例，所公开的RB控制器可以无缝地集成到图2A所示的普通FOC***200中，以便提供图2B所示的具有RB控制器240与马达控制器220’(FOC控制器)的受控马达***(***)250，以用于控制包括外部制动器259的马达210(被显示为三相马达)。在该实施例中，被显示为251’的速度控制器接收来自EST块215的参考速度ωref和估计角速度的差值，如图所示将该差值提供给速度控制器251。速度控制器251’将期望的扭矩τdesired输出到RB控制器240的输入端。RB控制器240还接收来自EST块215的角速度估计值，并且提供被显示为τext和τref的两个输出。从RB控制器240输出的τref被显示为耦合到示为256’的参考电流发生器的输入端，该参考电流发生器256’还接收来自EST 215的作为另一个输入，并且τext耦合到外部制动器控制器245的输入端，该外部制动器控制器245被耦合以驱动外部制动器259。
如同***200一样，参考电流发生器256’输出Id，ref和Iq，ref参考电流。从Id，ref中减去来自Park块246a的Id，将结果耦合到提供Vd输出的D轴电流控制器257的输入。从Iq，ref中减去来自Park块246a的Iq，将结果耦合到提供Vq输出的Q轴电流控制器258的输入。Vd输出和Vq输出都耦合到iPARK块253，该iPARK块253接收从Q轴电流控制器258输出的Vq和从D轴电流控制器257输出的Vd。iPARK块253的Vαβ输出被耦合到SV发生器块254，其中SV发生器块254的输出被耦合到PWM驱动器255。SV发生器254计算马达210的每个相的PWM持续时间以产生期望的Vαβ电压值。PWM驱动器255的输出端耦合到功率驱动器231的输入端，该功率驱动器231的输出端被耦合以驱动三相逆变器232的输入端。在该电压模式控制实施例中，三相逆变器232将电压强制施加到与马达210的三个相中的每一相关联的定子端子上。
FOC控制器220或220’可以是无传感器的控制器或者可以是具有位置传感器的控制器。具有位置传感器的FOC控制器可以包括编码器和传感器，其直接测量位置并且然后根据所述位置估算角速度。FOC控制器220、220’可以由以下描述的MCU(诸如图3所示的MCU芯片300)实现。除了MCU之外的电路***也可以用于实现FOC控制器220、220’，诸如使用存储在由计算装置实现的存储器中的软件来实现所公开的RB控制器块240、外部制动器控制器245和EST块215，以及使用硬件/电路(诸如使用专用集成电路(ASIC)逻辑门或现场可编程门阵列(FPGA)来构建的协处理器或加速器)来实现电池管理电路260。
图3是根据示例性实施例的在衬底305上形成的实现图2B所示的包括RB控制器240、外部制动器控制器245和电池管理电路260的FOC控制器220′的示例性MCU芯片300的框图。尽管未示出，但是MCU芯片300通常包括其他集成电路模块，例如通用串行总线(USB)控制器和收发器。MCU芯片300被示为包括NV存储器272、易失性数据存储器273(显示为“易失性数据存储器”)，数字I/O(接口)274、中央处理单元(CPU)275和时钟(或定时器)276。用于实现EST块215、RB控制器240、外部制动器控制器245的核心被共同显示为存储在NV存储器272中的282，然而这些块或控制器中的一个或多个可能以硬件来实现。MCU芯片300还被示为包括数字数据总线278和地址总线279。
MCU芯片300被示为单片集成电路(IC)。衬底305可以包括硅，例如体硅衬底上的体硅或外延硅。衬底305通常还可以包括其他材料，诸如除了硅之外还包括锗的基元半导体。衬底305还可以包括化合物半导体。
图4示出根据示例性实施例的RB的示例性方法400中的步骤，其中所产生的每个扭矩相对于速度值的关系被设计成使返回ESS的RB电流最大化。步骤401包括提供包括具有带有定子端子的绕组的至少一个定子和转子的电动马达(马达)、转子的测量速度或估计速度(转子速度)、调节绕组中的电流水平的马达控制器，以及控制到定子端子的能量流的功率逆变器。还提供了与马达交换能量的ESS，电池管理电路耦合在ESS与功率逆变器之间，并且处理器具有存储RB算法的相关存储器，其中处理器被编程以便在制动期间实现RB算法以促使马达控制器执行步骤402和403。
步骤402包括根据使RB电流水平最大化(最大RB电流)的转子速度确定RB扭矩的值(RB扭矩值)。步骤403包括使用功率逆变器来重新定向最大RB电流以使从马达到ESS的功率转移最大化。
电池管理电路可以基于ESS支持的最大充电电流水平使用电流调节电路来控制流入ESS中的最大RB电流。在一些实施例中，马达包括外部制动器，其中该方法还包括：根据转子速度确定外部制动扭矩的值以提供附加机械制动，并且将期望扭矩水平分解成两个分量，其中马达控制器施加RB扭矩值作为一个扭矩分量以便提供所述最大RB电流来回收能量，并且由外部制动器向马达提供第二扭矩分量以满足来自速度控制器的期望扭矩命令。
所公开的算法的益处包括：所公开的RB算法可以被实现用于各种马达控制器，例如用于德州仪器(Texas Instruments)的INSTASPIN-FOC无传感器马达控制技术(诸如用于基于PICCOLO和POTENZAMCU芯片的马达控制器)。在INSTASPIN-FOC技术和相关技术的情况下，可以将公开的RB算法的代码嵌入MCU芯片的ROM中(参见图3中的NV存储器272)。
所公开的实施方案的用途包括用于电动汽车，诸如特斯拉型号S P85+。其他示例性应用包括使用有时减速操作或停止操作的电动马达的任何***，诸如制造和装配线、白色家电、电梯、起重机和四旋翼机。
可以通过硬件或通过软件来实现本文描述的任何公式。关于基于硬件的实现方式，可以诸如使用VHDL将公开的公式转换为逻辑门模式，然后其可以诸如使用FPGA或专用集成电路(ASIC)来实现以便实现所述逻辑门模式。VHDL是代表VHSIC(甚高速集成电路)硬件描述语言的首字母缩略词。例如，可以使用由常规MCU芯片提供的数学库来实现基于软件的实施方式。
示例
通过以下具体示例来进一步示出所公开的实施例，所述具体示例不应当被解释为以任何方式限制本公开的范围或内容。
模拟结果
所公开的RB算法被应用于电池供电的转换器控制的电动机器。电动机器型号是阿纳海姆自动化无刷直流马达(Anaheim Automation Brushless DC motor)(P/N：BLY172S-24V-4000)。电池组包括6个A123Racing AR26650M1B锂离子纳米电池，其中每个电池单元(cell)的标称电压为3.3V。电池组的标称电压为19.8V并且内电阻为36mOhm。在下面的表1中列出该***的参数。
表1：用于模拟的马达***的参数
为了模拟，马达***被加载有外部惯量和粘滞摩擦负载。假设***从非零平衡点(非零速度和电流)开始，并且使用其中停用和启用RB(作为控制手段)的闭环速度控制来使所述***减速到零速度。性能指标是以停止时间和电池端子处回收的能量来衡量的。电池端子处回收的能量是DC总线电流和DC总线电压的乘积在t＝0至t＝tstop内的时间积分。
如果Eelec的值是负的，则这意味着在制动事件期间能量返回ESS(再生制动)；并且如果Eelec的值是正的，则在制动事件期间能量被从ESS中移除(非再生制动)。如果组合的转子-负载组合的初始速度是ω0，则存储在转子中的初始动能是：
如果能量被回收，则该比值表达为：
为了模拟，将ωregen，min的值设置为零。将转子速度的值初始设置为ω0＝100rad/s。存储在转子-负载组合中的初始动能的值为1013.6mJ。在下面的表2中示出了停用和启用再生制动的情景的模拟结果。在停用RB的情况与启用RB的情况之间，速度控制器增益未改变。
表2：停用和启用再生制动的模拟结果
可以看出的是，停用RB算法的操作非常快地停止，但这样做消耗了来自电池的能量(Eratio＝0)。相比之下，启用RB算法的操作已经回收约42.65％的初始动能(Eratio＝0.4265)，然而花费了约六倍长的时间来停止。
下面描述了表2中的情景的模拟曲线。在图5中示出了停用RB算法的情况的速度响应。在图6中示出了扭矩-速度平面中的制动轨迹。可以看出，大部分制动轨迹位于非RB区域(低于最大再生制动边界)中，这解释了为什么没有电荷返回电池。
图7示出了启用RB算法的情景的模拟结果。如图7中所见，速度响应渐近地接近零。通过将ωregen，min的值设置为非零值可以实现更快的制动事件，其代价是RB算法回收更少的能量。如图8中所见，制动轨迹接近并停留在由上述公式1定义的最大再生制动电流的曲线上。这导致在每个转子速度下最大电流流回电池中。
以上在表1中描述的马达***设置在试验室工作台上，其中铝盘作为惯量负载。使用来自德州仪器(Texas Instruments)的具有TMS320F28069Piccolo系列微控制器的多轴马达控制套件来控制该机器。惯量负载和粘滞摩擦系数的值对应于表2的情况4的值。将惯量负载加速到100rad/s的恒定速度，然后在停用和启用RB算法的情况下使其停止。以下在表3中示出了实验结果，并且在图9和图10中分别示出了停用和启用RB算法的测量速度响应。
实验结果表明，启用RB算法情况下的停止时间是停用RB算法情况下的停止时间的3.5倍。如表3中所见，在停用RB算法的情况下，电池消耗能量以便使惯量停止，从而导致正净电能。然而，在启用RB算法的情况下，存在来自转动惯量负载的机械能到给电池充电的电能的转换。在启用RB算法的情况下回收的能量是在旋转转子-负载组合中存储的初始动能的约41.38％。在将模拟结果和实验结果进行比较时，可以看出实验中的停止时间比模拟更短。该差异的主要原因是由于***模拟中的未建模的动力学***(诸如逆变器损耗)。该未建模效果在返回电池中的存储能量中也是可见的，实验中的该能量小于模拟中的该能量。
表3：停用和启用再生制动的实验结果
根据模拟和实验可以得出结论：通过使用所公开的RB算法，进入ESS(诸如电池)中的充电功率有显著的增加，其代价是在没有外部机械制动器的情况下马达***的平均停止时间增加。然而，如上所述，所公开的实施例也可以有利于具有外部机械制动器的马达***。
在所描述的实施例中修改是可能的，并且在权利要求的范围内其他实施例是可能的。

Claims (16)

1.一种再生制动的方法，其包括：
提供包括具有带有定子端子的绕组的至少一个定子和转子的电动马达(马达)、所述转子的测量速度或估计速度(转子速度)、调节所述绕组中的电流水平的马达控制器、控制至所述定子端子的能量流的功率逆变器、与所述马达交换能量的能量存储***(ESS)、耦合在所述功率逆变器与所述ESS之间的电池管理电路，以及具有存储再生制动(RB)算法的相关存储器的处理器；
其中所述处理器被编程以在所述制动期间实现所述RB算法以便促使所述马达控制器执行：根据使RB电流水平最大化(最大RB电流)的转子速度确定RB扭矩的值(RB扭矩值)；以及使用所述功率逆变器来重新定向所述最大RB电流以便使从所述马达到所述ESS的功率转移最大化。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述电池管理电路基于由所述ESS支持的最大充电电流水平来使用电流调节电路控制所述最大RB电流。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述马达包括外部制动器，所述方法还包括：
根据所述转子速度确定外部制动扭矩(τext)的值以提供附加机械制动，以及
将速度控制器所确定的期望制动扭矩水平(τdesired)分解成两个分量，其中所述马达控制器施加所述RB扭矩值作为一个扭矩分量以提供所述RB电流，并且由所述外部制动器向所述马达提供第二扭矩分量以满足所述τext。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述马达包括永磁体(PM)马达。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述马达包括交流(AC)感应马达。
6.根据权利要求4所述的方法，其还包括使用以下公式计算所述RB扭矩值(τregen)：
<mrow> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>g</mi> <mi>e</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>K</mi> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>R</mi> <mi>s</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mi>&amp;omega;</mi> </mrow>
其中ω是所述转子速度，Kb是所述PM马达的反电动势常数，并且Rs是所述定子绕组的电阻。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述马达包括内部永磁体(IPM)，所述方法还包括：离线计算多个所述RB扭矩值与所述转子速度的对比并且根据其编译表格，以及使用所述表格来实时确定所述RB扭矩值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述RB算法利用针对所述转子速度的给定值使所述RB扭矩值与所述最大RB电流相关联的闭型表达式。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述马达控制器实现场定向控制(FOC)。
10.一种微控制器单元(MCU)芯片，其包括：
衬底，在其上形成有以下组件，这些组件被配置成实现用于控制包括具有带有定子端子的绕组(定子绕组)的至少一个定子和转子的N相电动马达(马达)的马达控制器，包括：
至少一个模数转换器(ADC)，其用于从耦合到与所述N相中的每一个相关联的所述定子绕组的电流测量电路或电压测量电路接收所得的N相测量值；
脉冲宽度调制(PWM)驱动器；
中央处理单元(CPU)，其耦合到第一非易失性程序存储器，所述第一非易失性程序存储器包括用于实现再生制动(RB)算法、速度控制器、角速度估计器(EST)块以及具有被耦合以接收来自所述ADC的输出端的输入端的参考电流发生器块的代码，其中所述参考电流发生器块具有耦合到所述EST块的输出端和所述速度控制器的输出端的相应输入端，用于控制直轴(d)电流的D轴电流控制器和用于控制正交轴(q)电流的Q轴电流控制器具有耦合到所述参考电流发生器块的输出端的输入端并且具有通过空间矢量发生器(SVG)块耦合到所述PWM驱动器的输出端；
数字I/O(接口)；
所述CPU，其通过所述数字I/O(接口)进行耦合以便接收经所述ADC处理之后的所述N相测量值；
时钟以及用于将所述ADC、所述程序存储器、所述数字I/O(接口)、所述CPU和所述时钟耦合在一起的数字数据总线和地址总线，
其中所述RB算法在所述马达的制动期间利用来自所述EST块的所述转子的测量速度或估计速度(转子速度)来促使所述马达控制器执行：根据使RB电流水平最大化(最大RB电流)的转子速度确定RB扭矩的值(RB扭矩值)，以及使用功率逆变器来重新定向所述最大RB电流以便使从所述马达到能量存储***(ESS)的功率转移最大化，所述能量存储***(ESS)被耦合以通过耦合在所述功率逆变器与所述ESS之间的电池管理电路与所述马达交换能量。
11.根据权利要求10所述的MCU芯片，其中所述电池管理电路基于由所述ESS支持的最大充电电流水平来使用电流调节电路控制所述最大RB电流。
12.根据权利要求10所述的MCU芯片，其中所述马达包括外部制动器，并且所述程序存储器还包括用于实现以下装置的代码：RB控制器，其具有被耦合以接收由所述速度控制器输出的期望制动扭矩水平(τdesired)的输入端；用于耦合以驱动所述外部制动器的外部制动器控制器，其被耦合以接收由所述RB控制器输出的外部制动扭矩(τext)，
所述RB算法还包括用于在所述马达的制动期间促使所述马达控制器执行以下操作的代码：根据所述转子速度确定所述τext的值以提供附加机械制动，以及将所述τdesired分解成两个分量，其中所述马达控制器施加所述RB扭矩值作为一个扭矩分量以提供所述RB电流，并且由所述外部制动器向所述马达提供第二扭矩分量以满足所述τext。
13.根据权利要求10所述的MCU芯片，其中所述马达包括永磁体(PM)马达，并且其中所述RB算法还包括用于使用以下公式来计算所述RB扭矩值(τregen)的代码：
<mrow> <msub> <mi>&amp;tau;</mi> <mrow> <mi>r</mi> <mi>e</mi> <mi>g</mi> <mi>e</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>K</mi> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>R</mi> <mi>s</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mi>&amp;omega;</mi> </mrow>
其中ω是所述转子速度，Kb是所述PM马达的反电动势常数，并且RS是所述定子绕组的电阻。
14.根据权利要求10所述的MCU芯片，其中所述程序存储器存储包括多个所述RB扭矩值相对所述转子速度的表格，并且所述RB算法还包括用于使用所述表格来实时确定所述RB扭矩值的代码。
15.根据权利要求10所述的MCU芯片，其中所述程序存储器存储使所述RB扭矩值与所述最大RB电流相关联的闭型表达式，所述RB算法具有用于利用所述闭型表达式的代码。
16.根据权利要求10所述的MCU芯片，其中所述马达控制器实现场定向控制(FOC)。
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