有内燃发动机的全电动汽车需要安全、具成本效益和高容量的储能系统。高效的软件算法、功能强大的微控制器和高效马达能大幅地利用现有的能源，高整合度有助于实现更精简和低成本的马达控制系统。专为混合动力汽车和电动汽车而设计新一代高整合度MCU包括能产生马达控制信号的定时结构以及各种I/O端口和接口。

图1显示了混合动力汽车和电动汽车的广泛分类。混合动力汽车和电动汽车的核心要素是传动系统中的马达，该马达在混合动力汽车中与传统的内燃机部署在一起，而在电动汽车中则作为独立的动能来源。选择马达需要仔细分析尺寸、重量、可靠性、耐用性、所需扭矩和整体效率。

图1：混合动力与电动汽车的分类图
 

适用的马达有两个基本类型。一种是异步马达，这种马达耐用且价格合理，因为它们不需要使用稀土元素制成的磁铁。其特性参数可以透过软件算法得到控制，并且不需要维护。这种马达效率略低于同步马达，在启动时具有较低的扭矩。而缺点则是效率略低，约为90%，且重量更重。

另一种适用马达是永磁同步马达(PMSM)，具有高转矩、紧密的尺寸和近94%的高效率。同步电动机由于需要使用稀土元素制造的永久性磁铁，因而成本较高。异步马达和永磁同步马达的无刷版本都不存在电刷损耗的问题。永磁同步马达提供更佳尺寸/力矩比和更高效率，也是目前电动和混合动力汽车传动系统的首选。

控制

如前所述，上述两种马达都有无刷版本。虽然这种无刷马达需要进行更多的整流，却能够提供安全、高效的控制，而这是传动系统中基本且首要的。目前的挑战是实现马达、电力电子、控制单元(微控制器)和控制软件的完美平衡。使用的算法必须适应各自的马达和应用，使电子控制器在任何时候都能实现优化马达整流。如果不能正确适应，可能会导致不良的影响，如不规则的执行和过大的噪音，都能给效率带来某种程度的负面影响。马达控制包含针对不同应用的各种控制算法。

基于传感器的转子位置检测可由各种感应系统实现。一般情况下，检测转子的位置对精确的马达控制是至关重要的。作为一个重要的组成部份，转子位置传感器对马达系统的性能和效率有着显著的影响。霍尔位置传感器基于霍尔效应，透过改变载流导体周围的磁场诱发电压。在转子磁环和黏附在转子上的传感器装置帮助下，霍尔效应传感器成为检测角度便捷而便宜的方法。磁极和霍尔组件的数量越多，分辨率和精确度就越高，也越容易受磁场干扰。

增量编码器是一款常用传感器，在众多设计中都有广泛应用，具有机械和光学扫描特性，可以确定目前的角位置。测量角度时，增量编码器必须基于零位置或参考位置。对微控制器而言，实际的角度测定只涉及检测旋转方向和运算脉冲发散。可以透过简单测量两个脉冲之间的时间间隔来运算角速度。对电磁干扰的非感应性是非常有益的;相反，任何机械摩擦损耗和污垢的易感性，在光学系统中都是不利的。

分解器

分解器是一款在汽车产业界被普遍使用的坚固传感器，不受磁场干扰和污垢影响，而且在角度检测过程中不受摩擦损耗的影响。它由一个永久连接于马达轴(马达旋转器)的轮子和一个永久附着于马达外壳的环形定子组成。该定子至少包含一个励磁线圈和两个传感器线圈。透过增加极对数可以实现更高的分辨率。

图2显示的就是分解器。励磁线圈配备模拟正弦信号。该模拟信号透过磁耦合(感应)传输到两个传感器线圈，相互设置在90度的位置。对由分解器传回的模拟正弦和余弦信号的评估需要一个轴角数字转换器(RDC)，它用来从模拟数据中确定角度位置和速率。

图2：分解器示意图和机械结构
 

分解器在性能和和准确度方面可能并不比其他竞争技术优越，但它们更耐用，在污垢和极端温度等环境下能提供更好的保护。即便在静止的状态下，它也可以随时检测马达的绝对位置，而增量式编码器和霍尔传感器则不能执行该功能。

车载转换器和马达控制MCU

在最简易的情况下，马达控制器包含一个微控制器、一个功率输出级、连接转子位置传感器(分解器)的马达，以及常被作为一个独立电路执行的轴角数字转换器。该控制器产生旋变信号，并基于返回的正弦/余弦信息，快速准确地确定转子的位置和速率。这种信息必须传到微控制器，才能在马达控制运算中被考虑到。外部轴角数字转换器通常经串行外围设备接口(SPI)连接到微控制器。根据系统设计和轴角数字转换器制造商的要求，该连接也可透过其他串行或并行端口实现。

然而，这些解决方案受制于一个很大的不足，即MCU无法经常接触到转子数据，而且必须始终从外部轴角数字转换器中获得(如图3所示)。这样不仅相对较慢，而且可能引发错误，而这些错误可能会对整个系统的功能安全产生负面影响。

图3：配备外部整合轴角数字转换器的马达控制
 

拥有了最新的MB91580 32位微控制器系列后，富士通半导体在这方面独树一帜。在一个144讯框中，32位微控制器拥有150DMIPS的运算能力、可达1MB的闪存和128KB随机内存，以及多个I/O端口和定时器结构，能够产生所有马达控制信号和充足的通讯接口，如CAN、LIN和Flex Ray(见图4)。轴角数字转换器的整合形成了极简的系统架构。每100纳秒可从专用缓存器中读出旋转器位置、正余弦值和角速度 ，并随时到达MCU。

图4：片上可用资源示意图
 

开发马达控制器常常用到一种基于模型的方法：强大的新软件工具一般与浮点数一起运作。为了将以这种方式开发的算法转移到传统的微控制器，浮点数必须转化为整数。MB91580中的整合浮点单位增强了运算能力，减少了从模型转换到应用本身的工作量。

分解器诊断增加了功能安全

MCU比较容易识别马达故障。例如，相电流可能没有对应的预期值，或可能无法达到预期速度。在这些情况下，MCU可以设置特定的系统状态而不影响车辆的安全性。

但是，如何监测分解器和诊断故障呢?MB91580可透过合成诊断和像接地短路这样的故障表现，来监测分解器发出或传入的所有信号，这样便可以快速准确地发现缆线的破损和中断，甚至是分解器绕组内的短路情况。一旦这种故障产生，MCU可以立即收到内部中断信号，因而迅速做出反应，并有针对性地处理具体情况。所有这些都是在内部运作，将延迟时间最短化，这与带外部轴角数字转换器的系统不同，在这类系统中故障信号必须透过一个连接到MCU的缓慢接口进行传输。

由于MB91580系列专为机动车应用设计，它会提供其他一些功能来增强执行的安全性。例如，透过ECC(纠错码)来监测所有的闪存和随机内存。内存保护单元可识别和防止对受限内存区域未经授权的存取。整合CRC(循环冗余校验)发电器(CRC16&CRC32)和内部总线上的奇偶校验位可增强安全性。

混合动力汽车和电动汽车中的应用

适合整合马达控制MCU的应用包括用于电力驱动马达的转换器。转换器结构图显示如图5。

图5：转换器结构图
 

出于功能安全的诸多因素，马达控制MCU(主控)是由一个二级小型微控制器(从属)支持。两个微控制器一直保持联络，一旦发现不正常的情况，从属MCU可以启动系统重置或切断马达电源。主控MCU产生马达通讯信号，测量和监控相电流，发出旋变信号，并透过正弦/余弦反馈信息来确定旋转器的位置和角速度。马达控制运算使用所有用于转子转速和扭矩的相关数据。

转换器透过内部网络(CAN或Flex Ray)与电池管理系统通讯，以确保提供所需的能源。

节能对混合动力汽车和电动汽车至关重要，任何需要持续能源供应的系统，例如液压助力转向系统，都会长期将过度压力施加于储能系统。液压系统持续执行以透过伺服泵设立所需的压力。

纯电动助力转向(EPS)系统只有在使用中才需要能源。原则上，该设计与动力总成转换器的设计相似。有主控和从属MCU，而电源组件主要是在稳压方面有所不同(如图6所示)。永磁同步电动机也用于该应用，而分解器如之前描述的那样执行。

图6：主-从MCU设计图
 

然而，主控MCU仍须评估转向输入设备(倾角传感器)和扭矩传感器，以随时提供正确的转向辅助。EPS控制需要诸如执行速度这样的数据，它透过内部网络来提供(例如CAN总线)。这些信息有利于运算所需的额外转向扭矩，以及将其传送到转向柱上的马达。

这样做的目的是为了大幅地减少驱动器负责的负载，并提供转向运动的动态支持。例如，相较在高速公路上高速行驶的情况，当车辆几乎处于停滞状态时，转向运动则需要更多的支持。EPS是为了增加驱动器的舒适性和安全性。对于电子稳定控制装置而言，完全可以透过转向干预来主动调节车辆的稳定性。可以设想，EPS成为驱动辅助系统的一部份，使得无需驱动输入便可自动停车。

市场上的混合动力汽车越来越多，其中不少都配有简单的启停系统，预计在未来几年中，全混合动力汽车和插电式混合动力汽车(PHEV)的数量会大幅增加。无内燃机的全电动汽车需要安全、经济、高容量的储能系统。技术开发也一直在向前推进，尽管其速度不如许多人所希望的那样。等发展到一定程度时，混合动力汽车会大幅地使用以燃油和电力为形式的能源。

高效的软件运算、强大的微控制器和高效的电动机将使这些都成为可能。更高程度的整合会使马达控制系统更加精简、经济，这些系统适用于以上应用中，并超越这里所列举的应用。透过整合芯片上的轴角数字转换器，MB91580马达控制MCU系列降低系统成本，提供高度整合，提高系统性能效率，因而展现更多优势。