永磁电机广泛应用于电动汽车等领域,传统永磁电机的磁钢剩磁难以调节,需要进行弱磁控制以满足母线电压的限制,持续的弱磁电流带来了额外的损耗,降低了电机在高速区间的效率。近年来,变磁通记忆电机(Variable Flux Memory Machine,VFMM)的提出为电机气隙磁密调节提供了新的自由度。VFMM使用低矫顽力永磁体,通过脉冲电流在线地对永磁体进行充退磁操作,改变磁体的磁化程度,可以实现电机反电势的灵活调节。VFMM消除了弱磁电流,显著减少了电机损耗,因此具有广阔的应用前景。VFMM作为一种新型电机,仍然有许多问题亟待解决,尤其是该电机的控制问题。本文在系统论述研究现状的基础上,针对VFMM控制研究存在的不足,进行了深入的研究。本文从VFMM电磁参数计算与测量展开研究,通过VFMM数学模型的建立,研究VFMM控制的三个重要环节:某一充磁状态内的转矩控制、充退磁操作的控制,以及充退磁过程中的电流控制,本文内容构成了一个较为全面的VFMM控制研究体系。电机的参数计算与数学模型是电机控制研究的基础。由于永磁体在不同磁化状态中呈现出不同特性,导致基于有限元的参数计算困难。本文提出磁化程度固定有限元方法,结合铝镍钴(AlNiCo)磁钢的材料特性与充退磁过程的机理,进行AlNiCo材料曲线在充退磁等不同工况分析中的配置,计算VFMM的充退磁特性曲线。AlNiCo磁导率受到磁化程度的影响,因此在使用固定磁导率方法计算电感的过程中,本文不仅固定铁芯磁导率,还根据AlNiCo磁导率与磁化程度的关系,固定AlNiCo的磁导率,提高电感计算精度。电感的有限元计算需要通过实验验证,而常规方法易造成VFMM的退磁,影响电感测量精度。本文提出直流偏置式电感测量方法,通过在测量信号中注入直流成分,保护永磁体在测量过程中不被退磁;此外,该测量方法通过注入额外的直流偏置,实现了考虑交叉饱和效应的电感测量。直流偏置方法从本质上消除了电阻测量误差对电感测量精度的影响,通过对磁链-电流轨迹偏移方式的观测,进行电阻的调节,实现了电阻误差影响的抑制。针对具有凸极性的VFMM,在单一充磁状态下采用最大转矩电流比(MTPA)控制,充分利用磁阻转矩,降低损耗并提升转矩输出。由于VFMM变磁通特性与电感非线性,导致MTPA控制困难,本文提出基于神经网络(ANN)的MTPA控制,利用ANN拟合VFMM多充磁状态下的非线性MTPA曲线,减小在线控制难度。为了克服参数非线性造成的MTPA电流求解困难,本文提出双梯度下降的MTPA工作点搜索算法,结合VFMM电感模型,生成多充磁状态与转矩指令下的MTPA工作点电流样本,进行ANN神经元参数的训练。通过在线的MTPA控制,提高了VFMM效率与转矩输出。电机电压与母线电压之间的关系是决定充退磁操作的关键因素,本文提出基于母线电压阈值的充退磁控制算法,实现充退磁操作指令的动态产生。母线电压阈值反映了母线电压的可用裕度,通过对阈值的判断决策电机的退磁或者充磁操作,分别实现转速范围的扩展或者转矩输出的提高;并且控制器能够在母线电压跌落的场合提前进行退磁操作。充退磁电流控制的精度直接决定VFMM永磁磁链控制精度,在保持精度的前提下提高充退磁速度,有益于减小系统的损耗及扰动。本文提出基于前馈控制的电流轨迹控制算法,通过补偿充退磁过程中的感应电压、旋转耦合电压和电阻电压,实现充退磁电流的快速高精度控制。通过有限元方法建立充退磁过程中的磁链及磁链梯度模型,进而推导充退磁过程中的各类电压,进行前馈补偿,降低控制器增益调节难度。本文研究中所提出的分析方法与控制策略,推动了记忆电机研究的深入,为记忆电机在工程中的应用奠定了丰富的理论与实践基础。