综述：电动汽车和混合动力电动汽车的新趋势与挑战：动力总成配置、牵引电机及驱动控制技术 赛义德·哈桑·伊玛目（Syed Hassan Imam）、 萨基布·贾姆谢德·林德（Saqib Jamshed Rind）、 萨巴·贾维德（Saba Javed）以及 莫辛·贾米尔（Mohsin Jamil）

《Machines》：New Trends and Challenges in Electric and Hybrid Electric Vehicles: Powertrain Configurations, Traction Motors and Drive Control Techniques Syed Hassan Imam, Saqib Jamshed Rind, Saba Javed and Mohsin Jamil

　　摘要：随着对可持续出行和清洁环境需求的增加，电动汽车（EV）和混合动力电动汽车（HEV）作为替代方案的发展和采用速度加快，这些车辆被视作传统汽车的实用且有前景的替代品。这类替代能源车辆不仅有助于减少对化石燃料的依赖和降低温室气体排放，还有助于构建一个能源高效的交通系统。然而，EV和HEV的运行性能、效率及成本效益在很大程度上取决于其动力系统架构、牵引电机的选择及相关控制技术。本文系统地比较了主要的混合动力架构：串联式、并联式和串并联式，以及电池驱动和燃料电池驱动的电动汽车平台，强调了组件尺寸、成本和系统集成复杂性之间的权衡。文章还从扭矩-速度特性、效率表现、材料限制和功率密度等方面对牵引电机技术进行了批判性分析，并对多种电机控制策略（包括磁场定向控制（FOC）、直接转矩控制（DTC）、模型预测控制（MPC）和人工智能增强控制框架）在瞬态性能、鲁棒性、计算要求和可扩展性方面的表现进行了评估。综述指出了关键技术里程碑、新兴的下一代驱动技术、现有局限性和未解决的研究挑战，并提出了关键的研究方向，以支持高效、可靠且经济可行的EV/HEV动力系统的进步。

1. 引言
为满足能源需求而燃烧化石燃料是温室气体（GHG）排放的主要来源。温室气体导致全球气候发生显著变化，这可以从冰川融化和全球变暖中明显看出[1,2]。据估计，到2050年全球气温将上升2摄氏度，国际能源署（IEA）已制定了减少平均全球温度升高的目标[3,4]。预计到2050年温室气体排放量将增加三倍以上，而交通运输领域约占温室气体排放总量的25%。因此，采取有效措施减少交通运输领域的排放至关重要。为此，人们正在探索能够提供清洁能源、降低温室气体排放并实现高性能效率的替代燃料[5,6]。
为应对化石燃料供应的地缘政治问题、能源安全、全球气候变化以及石油价格上涨，交通电气化被认为是最合适的解决方案。此外，多种电力来源（如可再生能源）为电力多样化提供了可能。交通运输行业是温室气体和二氧化碳排放的最大来源之一，因为内燃机（ICE）的能量转换效率在12%到30%之间[7]。电动汽车是理想的解决方案，因为它们具有较高的能量转换效率，对用户更具吸引力[8]。
全球电动汽车的需求正在稳步增长。2023年5月，中国的新电动汽车销量增长了60%，美国增长了48%，欧洲增长了33%。2023年4月，全球电动汽车销量预测保持不变，为1390万辆，其中电池电动汽车（BEV）占总销量的72%。整体汽车行业似乎正在复苏，前15大电动汽车市场的年增长率达到了23%[9]。比亚迪在2025年成为全球电动汽车市场的领先品牌，在上半年销量增长了33.3%[10]。预计到2030年，全球混合动力电动汽车销量将达到3000万辆，到2050年将达到1000万辆[11]。2025年第三季度，欧洲电动汽车市场增长了34%[8]。与第二季度相比，第三季度插电式电动汽车的销量增长了10%。全球新售出的车辆中超过25%是电动汽车，电动汽车市场正在扩展到39个国家，新的电动汽车制造商也在其中发挥了作用[12]。在美国，第三季度创下了销售记录，但第四季度出现了急剧下降[13]。图1展示了美国每年的电动汽车销量对比情况。图1. 2025年电动汽车和混合动力电动汽车的销量图[14]。图2显示了2024年和2025年欧洲、美国和中国的电动汽车销量增长情况。这一增长趋势持续不断，全混合动力电动汽车和轻度混合动力电动汽车分别增长了14%、5%和28%，整体电动汽车增长了18%。然而，2025年欧洲、美国和中国的电动汽车注册份额分别如图3所示[11,15]。图2. 2024年和2025年电动汽车销量增长情况[13]。图3. 2025年电动汽车注册份额[13]。
电动交通是一个多学科领域，涉及不同领域的贡献和知识[4]。牵引电机在电动汽车技术中发挥着重要作用，可以提高性能和燃油效率[16,17]。牵引驱动电机的性能可以提升或降低电动汽车的整体性能。电力驱动系统的环境效益被视为推动交通电气化的真正动力[18]。制造商不断努力开发更高效的电动汽车[19]。电动汽车使用电池储存电能并通过电机驱动车辆，而内燃机车辆则使用燃料和发动机[20,21]。混合动力电动汽车具有高性能和高效性，使其成为下一代交通工具的理想选择[22]。已经存在多种混合动力推进系统架构，为未来发展指明了方向[23,24]。大多数车辆在停车时进行充电；向电动汽车的转型将在高峰时段给电网带来额外压力[25]。为解决这一问题，必须设计和实施能源管理系统。虽然已经提出了一些技术，但它们尚未得到实际应用[26,27]。图4. 电动汽车及相关领域。电动汽车使用多种类型的电机，但控制交流电机仍是一个经典挑战[28]。尽管近年来永磁同步电机（PMSM）被视为主流选择，感应电机（IM）仍然是电动汽车的智能替代方案。开关磁阻电机（SRM）也被考虑用于提供更经济的解决方案，并需要进一步改进以实现高效性能。虽然无刷直流电机（BLDC）效率很高，但它们更适合轻型车辆。双定子和双转子电机也在考虑用于电动汽车应用。
电机速度控制对电动汽车应用有重要影响。标量控制是一种基本方法，尽管直接转矩控制（DTC）和磁场定向控制（FOC）是更先进的速度控制策略。智能控制器和模型预测控制（MPC）提供了更高级的速度控制选项。随着技术在各个方面的进步，电动汽车正通过人工智能和智能驾驶应用向智慧城市迈进[29,30]。
本文分为六个部分。第2部分介绍了电动汽车和混合动力汽车的分类，重点讨论了各种动力系统架构的优缺点及商业应用。第3部分讨论了牵引电机的分类，强调了它们的应用和当前面临的挑战。第4部分和第5部分探讨了高性能牵引电机控制技术，特别是人工智能集成。第6部分分析了当前面临的挑战，提出了潜在解决方案的研究建议，并对本文进行了总结。

2. 车辆分类
车辆主要分为基于内燃机（ICE）的汽车和电动汽车（EV），后者可以是完全电动的或部分电动的。混合动力电动汽车包括全混合动力汽车和插电式混合动力汽车，而全电动汽车（AEV）则包括电池电动汽车（BEV）和燃料电池电动汽车（FCEV），如图5所示[31]。内燃机汽车存在效率低和有害排放的问题，这促使人们转向电池驱动的电动汽车，以提高效率并减少空气污染，从而创造一个健康清洁的环境。电动汽车和混合动力电动汽车具有多种优势，如更高的效率、更低的排放、更低的噪音以及为其他应用节省石油资源[32,33]。图5. 车辆分类。

2.1. 混合动力电动汽车
在混合动力电动汽车的设计中，主要目标是调节电源和负载之间的功率流动，以减少功率损失。牵引电机和内燃机都被用于车辆推进，其性能可与内燃机汽车相媲美[34,35]。提高混合动力电动汽车的动态性能依赖于精心的能量配置和动力系统中的混合动力[36,37]。根据电气化程度，混合动力电动汽车分为微混合动力电动汽车（mHEV）、轻度混合动力电动汽车（MHEV）、全混合动力电动汽车（HEV）、插电式混合动力电动汽车（PHEV）和延长续航里程电动汽车（EREV）[32,38]。全混合动力配置进一步分为串联式、并联式和串并联式[39,40]。混合动力电动汽车因其燃油效率、极低的排放和再生制动优势而受到青睐[38]。然而，混合动力动力系统会增加车辆重量、制造成本和维护复杂性。为了解决这些问题，引入了轮毂电机，将其直接安装在轮毂上，消除了传统轴和齿轮箱。电动轴（E-Axle）驱动将推进电机、逆变器和变速器集成在一个单元中，优化了能量转换、扭矩分配和整体功率效率[41]。混合动力因子（HF）表示电动机（PEM）的最大功率与内燃机（PICE）的功率之间的关系。电动汽车的HF值为1，而混合动力电动汽车的性能可以在HF = 0.3–0.5时得到优化。此后，改进推进系统能力并未进一步提升混合动力电动汽车的性能[32]。HF = PEM/(PEM + PICE) = PEM/PHEV [1]
图6. 混合动力电动汽车架构组件。

2.1.1. 串联式混合动力电动汽车
串联式混合动力电动汽车（SHEV）是最简单的混合动力电动汽车，仅包含电池和发动机-发电机组，通过牵引电机进行推进[42]。内燃机为电池充电，同时消耗最少的燃料。该驱动系统可用于混合动力、发动机、充电或再生制动模式。EREV是SHEV的一个典型例子。SHEV适用于短距离驾驶和频繁停车的交通状况[43]。这种先进的架构在电机和发电机之间提供了最佳的功率控制，具有简单的驱动系统结构，无需齿轮和离合器[44]。然而，双能量转换、较大的牵引电机尺寸和大型电池组是其存在的问题。SHEV的运行特性、当前挑战和系统应用如表1所示。图7. 串联式混合动力电动汽车配置。表1. 串联式混合动力电动汽车配置的特点[9,14,27,32]。

2.1.2. 并联式混合动力电动汽车
并联式混合动力电动汽车的推进系统将内燃机和电池与牵引电机并联连接[44]。但是，通过开关可以使两个系统同时运行。电池在低速时驱动车辆，而内燃机在高速时驱动车辆。因此，它提供了一个紧凑的系统，具有更好的动态性能。最近在电机传动耦合结构上的紧凑集成技术提高了扭矩混合能力和再生制动效果，同时降低了传动系统的复杂性[44]。然而，控制难度大、空间封装复杂和系统成本高也是其存在的问题。并联式混合动力电动汽车的运行特性、当前挑战和系统应用如表2所示。图8. 并联式混合动力电动汽车配置。表2. 并联式混合动力电动汽车配置的特点[9,13,27]。

2.1.3. 串并联式混合动力电动汽车
串并联式混合动力电动汽车结合了串联式和并联式混合动力电动汽车的优点，通过行星齿轮箱实现[45]。在低速时，电动机产生最大的扭矩；在高速时，内燃机起主导作用。这种设置提高了车辆的功率能力、降低了排放和燃油效率。先进的混合动力传动系统提供了燃油效率和灵活的功率流动[44]。然而，控制复杂性、高系统成本和复杂的传动系统布局也是其存在的问题[46,47]。串并联式混合动力电动汽车的运行特性、当前挑战和系统应用如表3所示。此外，还讨论了几种功率分割模式[48]。图9. 串并联式混合动力电动汽车配置。表3. 串并联式混合动力电动汽车配置的特点[39,49,50]。不同运行模式的比较如表4所示[40,42,47,49,50]。

2.1.4. 插电式混合动力电动汽车
插电式混合动力电动汽车使用外部电源为电池充电。当电池耗尽时，发动机将恢复运行[51]。如果电池充满电，它将具有良好的燃油效率和低排放量，但随着电池放电，燃油消耗和二氧化碳排放量会增加。插电式混合动力车（PHEVs）在消费者中越来越受欢迎，其销量在2023年增长了40%，2024年增长了16%，2025年增长了20%[10,52]。PHEVs以电动驱动系统作为主要的推进和能源来源。选择合适的动力系统对于提高插电式车辆的效率和续航里程同时减少排放量至关重要[53]。插电式车辆的缺点是体积相对较大，这意味着在高速公路行驶或电池未完全充电时，其燃油效率不高。然而，锂离子电池现在被广泛用于插电式电动汽车和其他类型的电动汽车中，以提高性能[4,54]。PHEVs的运行特性、面临的挑战及其系统应用在表5中进行了总结。表5. 插电式混合动力车系统的特性[9,47,55]。

2.2. 纯电动汽车
纯电动汽车的推进机制由电能驱动。它还可以使用可再生能源充电，如太阳能电池、风能或其他替代能源。这有助于减少对电网供电的依赖[56,57,58]。制造商在制动过程中以及利用重力自由行驶时采用再生制动技术[59]。其优点包括零排放、高续航里程、极低的噪音污染、紧凑的尺寸和出色的效率。未来，开发无人驾驶、智能电动汽车以及配备一个或多个动力驱动电机的车辆将发挥更大作用[60,61]。然而，与混合动力车（HEVs）和内燃机车辆（ICEVs）相比，纯电动汽车的承载能力较低、速度较慢、结构复杂且由于电池组庞大而成本较高。

比亚迪的销量翻了一番以上，达到641,000辆，使其在全球销量排名中名列前茅。在纯电动汽车（BEVs）中，特斯拉在2024年仍保持显著领先。不过，它是唯一一个在2025年销量下降的品牌，下降了13.1%。燃料电池电动汽车（FCEVs）和内燃机电动汽车（ICEVs）的销量在2025年分别比2024年下降了9%和16%。各种类型的销量对比见表6。2025年上半年，插电式电动汽车（包括BEVs和PHEVs）的销量增长了34.5%。其中，BEVs占市场的10.4%，PHEVs占4.4%。挪威在新轻型车辆销售中的纯电动汽车份额最高（80.6%），其次是香港（68.5%）、冰岛（54.9%）、瑞典（52.3%）和芬兰（46.8%）[9,62]。表6. 全球纯电动汽车市场份额对比[62,63]。2024年，纯电动汽车的销量同比增长12%，比亚迪的销量同比增长超过特斯拉13%。在中国，第二季度的增长率达到了56%，美国和德国也呈现增长趋势。2024年全球最畅销的汽车是比亚迪Song，销量为467,750辆；2025年比亚迪Seagull位居榜首，特斯拉Model Y在2024年市场份额增长了3.6%，尽管2025年有所下降，吉利控股公司排名第三[9,10]。截至2025年底，比亚迪和特斯拉仍然占据主导地位[12]。

2.2.1. 电池电动汽车
电池电动汽车有三个主要组成部分：电动机、控制器和可充电电池组或超级电容器（SC），如图10所示[64]。推进系统完全由电能驱动。电动机是电动汽车运动和扭矩的主要来源[65]。最近的发展通过将电动机、逆变器和传动装置集成在一个电动驱动单元中，实现了更紧凑的模块化设计，从而提高了效率。采用多级逆变器可以减少开关损耗并进一步提升性能[66]。工作电压从400伏升压到800伏可以降低电流并减少功率损失，同时实现更快的响应速度和更高的功率密度[67]。但由于电池组庞大，车辆体积和成本相应增加。因此需要外部充电，而混合动力车（HEVs）则具备内部充电能力[68]。此外，尽管发展中国家取得了快速进展，但全球范围内的充电基础设施尚未成熟。图10. 纯电动汽车的基本配置。一级充电速度较慢；然而，二级和三级充电站正在发展快速充电技术[69,70]，充满电的电池可以行驶约200公里[71]。纯电动汽车的运行特性、面临的挑战及其系统应用在表7中进行了总结。表7. 纯电动汽车的特性[9,13,62,72]。

2.2.2. 燃料电池电动汽车
燃料电池电动汽车以氢气作为燃料。压缩氢气储存在燃料堆中，燃料堆利用空气中的氧气产生电能，并产生水和热量作为副产品。图11显示了燃料电池电动汽车（FCEV）的基本框图。铂被用作催化剂以缩短反应时间[73]。FCEV具有高功率密度和快速加氢的特点，适合长途行驶[74,75]。然而，氢气的转化效率约为40-60%，且对氢基础设施的依赖限制了其实际应用[76]。此外，系统的复杂性、较高的初始成本、燃料成本、可靠性以及循环寿命也是挑战。FCEV的比功率较低，启动性能较差，因此单独使用不够理想[77]。因此，通常需要与电池或超级电容器结合使用以实现混合动力，从而增加成本和体积。为此，提出了一种混合动力优化技术来分担动态负载[78,79]。另一种方法是基于分数滑模控制（SMC）设计来处理非线性和功率损失问题[77]。由于纯氢气不易获取，FCEV中常用以下几种类型的燃料电池：直接甲醇燃料电池（DMFC）、碱性燃料电池（AFC）、磷酸燃料电池（PAFC）和固体氧化物燃料电池（SOFC）等。表8展示了不同燃料电池化合物的参数对比[81]。PEMFC在FCEV中应用广泛，具有体积小、低温启动性能好、结构简单无需维护、功率密度较高以及在恶劣条件下仍能运行的优点[82]。FCEV的运行特性、面临的挑战及其系统应用在表9中进行了总结。表9. 燃料电池电动汽车的特性[83]。表10详细比较了内燃机车辆（ICEV）、纯电动汽车（BEV）、混合动力车（HEV）、插电式混合动力车（PHEV）和燃料电池电动汽车（FCEV）[14,15,83,84,85]。

2.3. 电动汽车中的电池
电池系统是纯电动汽车的核心能源来源，从根本上决定了行驶范围、功率能力、效率和运行安全性。与基于内燃机的系统不同，电动汽车的推进完全依赖于电化学储能，使得电池组成为一个关键的子系统而不仅仅是被动组件。它通常由相互连接的电池单元组成，这些单元集成在电池管理系统（BMS）、热管理系统和保护电路中。这些组件的协同工作确保了在各种驾驶条件下的可靠能量供应。

2.3.1. 电池在电动汽车动力系统中的作用
在电动汽车动力系统中，电池组为逆变器提供直流电，逆变器再驱动牵引电机。电池必须满足巡航时的持续能量需求以及加速时的瞬时高功率需求。此外，电池通过吸收回收的能量实现再生制动，从而提高整体系统效率[86]。BMS执行重要的监控和控制功能，包括估算电池剩余电量（SOC）和电池健康状态（SOH）、电池间电压平衡以及温度监控。准确估算这些参数对于防止过充、深度放电和热不稳定至关重要，因为这些问题会显著降低电池性能和寿命[87]。从结构角度来看，电池通常放置在车辆底部以降低重心，从而提高稳定性。然而，这种配置对包装、热散发和碰撞安全性设计提出了要求。

2.3.2. 适用于电动汽车应用的电池化学类型
目前，锂离子（Li-ion）电池因其高能量密度、长循环寿命和相对较低的自放电率而在电动汽车应用中占据主导地位。各种锂离子电池类型中，应用最广泛的是：
- 锂镍锰钴氧化物（NMC）：提供了能量密度、功率能力和耐用性的平衡组合，适用于多种类型的电动汽车。
- 锂铁磷酸盐（LFP）：具有优异的热稳定性和更高的安全性，但能量密度较低。
- 锂镍钴铝氧化物（NCA）：提供较高的比能量，常用于长续航里程的电动汽车，但需要更严格的热管理。
最近，锂离子技术的进步集中在改进电极材料、电解质配方和电池单元设计上，以提高性能指标和安全性。除了传统的锂离子系统外，下一代电池技术如固态电池、锂硫电池和钠离子电池也在积极研究中。特别是固态电池，通过消除易燃的液态电解质，具有更高的能量密度和更好的安全性[87]。

2.3.3. 电动汽车电池的关键性能指标
电池是否适用于电动汽车应用取决于几个关键性能参数：
- 能量密度（Wh/kg）：直接影响行驶范围和车辆重量。
- 功率密度（W/kg）：决定加速能力和再生制动性能。
- 循环寿命：反映耐用性和长期成本效益。
- 充电速率能力：定义快速充电的可行性，同时避免过度退化。
- 热稳定性：确保在不同环境条件下的安全运行。
- 成本（$/kWh）：影响商业可行性和大规模应用的关键因素。
这些参数相互关联，在电池选择和系统设计过程中需要仔细权衡，如表11所示。例如，高能量密度电池通常伴随着较低的热稳定性，需要先进的冷却策略和控制机制。表11. 电池类型对比[88,89,90]。

2.3.4. 电动汽车电池技术面临的挑战
尽管技术取得了显著进步，但仍有一些挑战阻碍了电动汽车电池的广泛采用和优化：
- 性能退化：电池老化机制，包括固态电解质界面（SEI）的生长、锂沉积和电极降解，会导致容量衰减和内部电阻增加。
- 热管理：保持均匀的温度分布对性能和安全性至关重要。不均匀的温度分布会加速电池退化并增加热失控的风险。
- 安全风险：锂离子电池在机械、电气或热滥用条件下容易发生热失控，需要强大的监控和故障缓解措施。
- 快速充电限制：高充电速率会导致过热和加速电池退化，因此需要优化的充电协议。
- 材料限制：对锂、钴和镍等关键原材料的依赖带来了成本、可用性和环境影响的问题。
- 终止寿命管理：高效的回收和二次利用对于提高可持续性和减少环境负担至关重要[88]。

2.3.5. 新兴趋势和研究方向
当前的研究工作集中在通过材料创新、系统设计和控制策略来解决上述挑战。基于人工智能的BMS方法在SOC和SOH估算方面表现出更高的准确性，实现了预测性维护和自适应控制[91]。此外，电池热管理系统的进步，包括液冷和相变材料，提高了在高负载条件下的安全性和性能。固态电池的发展为实现更高能量密度和更好的内在安全性提供了前景，尽管在可扩展性和制造方面仍存在挑战。另一种新兴方法是将电池与超级电容器结合使用，以处理峰值功率需求并减轻电池负担。此外，电动汽车电池在固定储能系统中的二次利用也受到关注，作为一种延长电池寿命和提高可持续性的方式。

3. 牵引电机的分类
牵引电机在电气化交通系统的进步中起着关键作用。电动机不仅广泛应用于家庭和工业领域，还在现代电动汽车和混合动力车的发展中发挥着重要作用。图12和图13展示了各种类型的交流（AC）和直流（DC）牵引电机[92]。图14展示了关键牵引电机技术（感应电机IM、永磁同步电机PMSM和开关磁电机SRM）的截面图。电机设计、材料和控制技术的进步不断提高了各种应用中的效率和可靠性[72,93]。图12. 交流牵引电机分类。图13. 直流牵引电机分类。图14. 牵引电机技术：IM、PMSM和SRM。电动推进系统的选择取决于多种因素，如车辆限制、驾驶员需求和能源来源[31,80]。目前有多种牵引电机可供选择；然而，对于任何特定电机的选择都取决于其简单性、耐用性、轻量化设计、紧凑尺寸、成本效益、灵活的控制能力、容错性、低噪音、高效率以及在各种驾驶条件下的可靠性能[79,80]。此外，市场接受度也在电机选择中起着非常重要的作用，这受到兼容电源转换器可用性和成本的影响。3.1 直流电机（DC Motor）直流电机在技术和经济上的优势使其最初成为大多数电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）制造商的首选[94]。其广泛采用的原因包括简单的速度控制、技术成熟度、较低的制造成本以及与其他机电转换设备相比更优越的速度调节能力[95]。然而，直流电机中使用换向器和电刷会降低其可靠性，使其不适合无需维护和高速应用，如电动汽车和混合动力汽车。此外，电磁干扰、体积庞大、效率低下和特定功率密度低等问题进一步限制了它们在电动汽车和混合动力汽车中的应用[96]。紧凑的设计和高效率对于发展电动交通系统至关重要；因此，无刷直流电机（BLDC motor）正在被考虑。3.2 感应电机（Induction Motor）感应电机因其高动态性能而成为最合适的电动推进系统之一。感应电机可以将恒功率范围扩展到基速的4-5倍，满足牵引要求。然而，高速运行受到输出扭矩的限制[95]。图15显示了感应电机的典型速度-扭矩特性及其随转子速度的变化。图15. 感应电机的典型速度-扭矩特性曲线。感应电机推进系统具有多种优势，包括低噪音和纹波、成熟且高效的电力电子驱动器、可靠性以及设计简单性。变频和电压控制可以产生高启动扭矩和低启动电流，而通过最小滑差控制可以实现感应电机的高效率[96,97]。通常使用脉宽调制（PWM）来控制电机的速度。然而，这会产生不需要的共模电压，从而缩短电机寿命[98]。感应电机的效率已达到90%；然而，热损耗、较大的体积和重量是降低制造商兴趣的因素[41]。永磁同步电机（PMSM）以95%的效率、更高的功率密度和更低的转子损耗挑战了感应电机的主导地位。为了提高感应电机驱动效率，已经提出了几种针对混合动力汽车应用的控制技术[78]。提出了一种优化技术，用于深度调节磁通量以改善电压降和效率[79]。更好的控制技术的发展削弱了感应电机的成本优势。电动汽车叶片制造商和特斯拉已经在他们的新模型中使用了永磁同步电机。感应电机的速度控制范围更广，也比永磁电机更容易实现。由于永磁电机没有高能量密度，感应电机的扭矩性能较低。感应电机在小于3%的滑差下运行，从而最小化了转子芯损耗并实现了高效率[88]。然而，当铁损和铜损平衡时，可以实现最大效率[89]。尽管如此，与杂散损耗相比，芯损和电阻损耗仍然是影响感应电机效率的主要因素[98,99]。下表12提供了每种损耗的详细信息。表12. 感应电机的特性[99,100,101]。3.3 永磁同步电机（PMSM）过去十年中，永磁同步电机一直是电动汽车领域需求最大的电机。永磁体可以表面安装在转子上或内部安装在转子上[102,103]。永磁同步电机的优势包括出色的效率、高启动扭矩、紧凑的尺寸、平滑的控制、降低的噪音、低功耗、良好的动态性能和可靠性[104,105]。此外，低转子损耗和高功率密度使它们成为最合适的电机[106,107,108]。较小的尺寸提高了可靠性，有效地将热量散发到空气中，并实现了免维护操作。然而，由于使用了稀土永磁体，电机成本较高，并且需要使用电机控制驱动器[109]。采用了有传感器和无传感器的控制策略以实现进一步改进。讨论了一种从低速到高速的混合平滑切换、速度控制策略[110,111]。研究了空气间隙对永磁同步电机轴扭矩的影响[110]。通过提高电力电子转换器的额定值来研究容错问题，以应对高速控制和支持反电动势。由于稀土磁体具有不可再生性和低生产效率，因此正在考虑替代磁体或无稀土设计。然而，无稀土磁体的较低功率密度仍然是一个挑战。正在进行的研究旨在提高功率密度和效率，使其更适合高级应用。铁氧体永磁体是一种材料成本非常低的替代品。已经提出了一条提高效率和发展功率密度的路线图，同时降低成本[112]。下表13比较了两种稀土磁体（钐钴和钕）和两种无稀土磁体（铝镍钴和铁氧体）[113]。表13. 磁性材料比较[114,115]。3.4 无刷直流电机（BLDC Motor）无刷直流电机采用电子换向方式，不需要电刷、滑环或物理换向器[116]。绕组通常集中布置，永磁体放置在转子上。采用多步切换序列生成梯形波形。利用反电动势来调节电机速度。霍尔传感器用于调节转子的速度和位置。无刷直流电机具有非常高的效率，使其成为电动自行车和人力车的最佳选择[117]。此外，其优点还包括紧凑的尺寸、高效率、高启动扭矩、低功耗和减少的热损耗[118]。然而，无刷直流电机的缺点是钕磁体的成本较高、内转子电机的磁场减弱以及由于高启动扭矩导致的软启动。提出了一种在线监测算法来提高无刷直流电机的可靠性[119]。3.5 交换磁阻电机（Switched Reluctance Motor, SRM）交换磁阻电机被描述为一种利用磁阻扭矩工作的电子换向可变磁阻电机。定子具有集中的单绕组，转子上没有永磁体。通常，定子极具有平行的侧面，这意味着边缘是直的且等距的。交换磁阻电机基于可变磁阻原理工作，这意味着转子总是会沿着磁阻最小的路径移动。定子极的激励顺序确保了交换磁阻电机的连续运动。转子上的极数主要负责交换磁阻电机的出色性能。此外，在高速下，稳定的扭矩和功率会受到影响。由于其结构简单和成本低，交换磁阻电机非常适合用于电动汽车。其他优点还包括高启动扭矩、良好的效率、宽速度范围和高扭矩与惯量比[120]。然而，复杂的激励电路、高扭矩纹波、铁芯损耗、噪音和增加的生产成本是需要注意的问题[72,121,122]。新提出的C型芯混合交换磁阻电机拓扑结构和优化的磁体放置策略提高了扭矩密度，同时保持了结构坚固性和低成本。正在进行进一步的研究，以减少高扭矩纹波，从而在电动车辆中充分利用这些电机[123,124]。表14展示了交换磁阻电机中扭矩纹波减少策略的比较。表14. 交换磁阻电机中扭矩纹波减少策略的比较[122]。3.6 用于电动汽车和混合动力汽车的高级电机为了提高扭矩密度，提出了一种新型电机，称为双转子（Double-Stator, DS）电机[122]。双转子电动机的创新源于对混合动力汽车动力分配设备的研究[122]。现有的动力分配系统使用机械变速箱作为动力传输装置，这些装置效率低下、噪音大且易产生振动。因此，双转子电动机可以有效地解决这个问题，因为它们利用磁力来传递扭矩和功率，消除了物理接触的需要。然而，在双转子和DS电动机商业化应用之前还有很长的路要走。它们的机械结构复杂，与单转子电动机相比，功率因数较低。在某些方面，这些新拓扑结构紧凑且复杂，适合用于电动汽车的动力系统，如图16所示[125]。带有永磁体的DS感应电机提供了更高的可靠性和稳健性[126]。讨论了使用不同转子的油泵电机的设计分析，以实现最大效率[127]。讨论并分析了不同电机的多项标准[128]。图16. 先进电机[125]。表15比较了所有电机的关键特性，以提供选择适合电动汽车应用的电机的指导。永磁同步电机是最有需求的电机，其次是感应电机和交换磁阻电机，而直流电机则用于小型应用，不适用于电动汽车。表16显示了市场上可获得的电动汽车和混合动力汽车中使用的不同牵引电机。表15. 用于电动汽车或混合动力汽车的不同电机[43,73,98,128]。表16. 用于电动汽车或混合动力汽车的电机[113,129,130,131,132,133]。4. 牵引电机的控制技术有多种控制电机驱动的技术，每种技术在特定应用中的控制方面都有其特定的重要性。有些技术简单但精度较低（例如，标量控制），而有些技术复杂但能产生准确的结果（如DTC、FOC、MPC等）。因此，在向智能应用发展的过程中，牵引电机控制至关重要[134,135,136]。高动态响应和精确的速度控制是牵引驱动操作所需的关键特性。先进的电机控制器不仅提供良好的稳态性能，还提供更好的瞬态响应。一般来说，牵引电机驱动所需的关键特性包括低速启动和爬坡时的高扭矩能力、巡航时的高功率、快速的扭矩响应以及高功率密度。此外，它应在宽速度范围内保持高效率，同时具有紧凑性、轻量化、成本效益、可靠性和在各种车辆运行条件下的稳健性。图17展示了电动汽车和混合动力汽车应用所需的典型速度-扭矩特性曲线。图17. 电动汽车和混合动力汽车的典型速度-扭矩特性曲线[43]。4.1 标量控制这是一种简单的速度控制技术，利用电压和频率来实现感应电机的开环和闭环控制。V/f控制方法用于提高动态响应和运行性能。标量控制具有简单的设计、简单的结构、最小的稳态误差和降低的成本，同时提供软启动。V/f控制为感应电机应用提供了改进的速度和扭矩控制[137]。搜索控制通过小幅度三角附加电压注入来执行。部署一个寻找最低可能定子电流的系统可以提高感应电机的效率[138]。4.2 矢量控制矢量控制（VC）方法通过幅度和相位提供高性能的感应电机控制。为了产生扭矩和磁通量，VC依赖于正交的克拉克变换和帕克变换。它通过使用两个独立的正交变量（磁场电流和电枢电流）提供了与单独激励的直流电机相同的高启动扭矩[43]。在使用感应电机时，由于电磁扭矩和磁通量之间的关系，这种方法遇到了困难和复杂性。这个问题在结合FOC和DTC的最优控制中得到了解决[139]。间接矢量控制（IVC），也称为FOC，是一种众所周知的矢量控制方法[140]。FOC提供了更好的动态性能以及独立的转子磁通量和扭矩控制[44]。允许完美解耦这两个因素的方向角是转子磁通角。它配备了PI控制器来处理电流、扭矩和速度的幅度和相位。在FOC中应用了调制方法。经常使用开关矢量（SV）PWM和FOC[141]。FOC使用定子电流级联PI控制器；利用电流之间的误差进行更好的控制和速度估计。因此，它需要特别苛刻的操作条件[125]。图18展示了感应电机牵引驱动的间接矢量控制。对于永磁同步电机，由于固有的正弦反电动势和缺乏转子电流动态，VC被广泛采用。控制目标简化为调节d轴电流和q轴电流，对于表面安装的永磁同步电机（PMSMs），最佳运行通常要求d轴电流为零。这带来了高效率和快速的动态响应。然而，在内部安装的PMSMs中，磁阻转矩引入了一个额外的自由度，需要采用先进的控制策略，如最大转矩每安培（MTPA）和磁场削弱操作[142]。在无刷直流电机（BLDC motors）中，由于反电动势（back-EMF）呈梯形波形，传统的矢量控制（VC）应用不够直接。相反，采用准矢量控制或改进的FOC方法来近似正弦电流激励，从而减少转矩波动和噪音。主要挑战在于精确的换向和电流整形，特别是在低速时，位置估计的可靠性较低[142]。最近的改进包括结合FOC和预测电流控制的混合控制方案，以提高动态性能。

对于同步磁阻电机（SRMs），由于没有永磁体且电感特性高度非线性，直接应用经典VC变得复杂。尽管如此，通过定义伪d-q轴或利用基于磁链的变换，已经提出了扩展的矢量控制框架。这些方法旨在实现更平滑的转矩输出和减少波动。然而，强磁饱和和相位耦合效应限制了这些模型的准确性[142]。因此，自适应和非线性控制技术越来越多地与VC结合使用，以解决这些限制。

尽管VC具有优势，但在所有类型的电机中都面临几个挑战，包括对参数变化的敏感性、依赖于准确的转子位置信息以及计算复杂性的增加。这些问题在电动汽车（EVs）应用中更为突出，因为电动汽车通常具有宽广的速度范围和变化的负载条件。有几种改进的FOC控制器可用于提供电动汽车所需的运行性能。通过调整FOC的最大转矩和安培比，可以改善电动汽车的加速性能。磁场削弱设计和FOC可以增加电动汽车的全速运行范围。输出转矩和效率的精确度取决于准确的转子磁通量估计，这是通过FOC实现的[143,144]。FOC相关的问题及一些建议的解决方案总结在表17中。

4.3. 直接转矩控制（DTC）
DTC需要一个切换表来确定逆变器的电流状态，以生成正确的输出转矩[146]。它具有一个PI速度控制器和两个滞后控制器。它使用两种不同的控制器，从而实现更好的动态响应。一个三级比较器作为转矩滞后控制器，而一个两级比较器作为具有不同带宽的磁通滞后控制器[89,147]。磁通滞后带宽影响电机电流失真，而转矩滞后带宽影响开关损耗和开关频率。因此，仔细选择滞后带宽至关重要。DTC允许在不使用复杂控制算法的情况下精确和快速地控制电流和磁通[148]。图19展示了DTC在感应电机（IM）牵引驱动控制中的应用[19]。DTC包括开关矢量调制（SVM）、基于切换表的控制和直接自控制。由于其不依赖于参数的特点，DTC对于电动汽车应用特别重要，因为它不受参数变化的影响，并且需要的控制器数量较少。DTC适用于高速运行，并能够实现频繁的启动/停止和加速。DTC允许实施强磁场削弱控制以及动态电机操作。然而，DTC的启动响应较慢，且电流和转矩波动较大[94,149]。但是，低速下的磁通、转矩估计、转矩控制和转矩波动都会影响DTC电动驱动系统。因此，需要多种变体或组合来提高性能。DTC使用模糊逻辑控制器（FLC）和PI控制器实现，并与滑模控制（SMC）方案进行了比较[150]。Ben Salem等人提出了一种创新的自适应分数阶滑模（FO-SM）控制方法，专门为应用于IM驱动的DTC-SVM设计，该方法解决了负载和温度变化导致的参数问题，提供了更好的控制和减少了转矩波动[151]。

在PMSMs中，DTC被调整以利用快速的转矩响应，同时解决与基于滞后的开关相关的固有转矩和磁通波动问题。与感应电机不同，由于存在永磁体，PMSMs的磁通和转矩之间有很强的耦合。这需要精细的切换表设计和结合SVM来实现恒定的开关频率和减少波动[142]。最近的进展包括模型预测DTC（MPDTC），它通过预测有限时间范围内的系统行为来提高控制精度[142]。

对于BLDC电机，由于反电动势和换向的离散特性，DTC的实施相对简单。然而，传统的DTC策略可能会因为非正弦特性而导致显著的转矩波动。提出了结合占空比控制和先进开关策略的改进DTC方案来减轻这些影响[142]。此外，智能控制器的集成提高了在参数不确定性下的鲁棒性。

在SRMs的情况下，由于相位电感和转矩产生之间的直接关系，DTC特别有吸引力。与PMSMs和BLDC电机不同，SRMs不需要转子磁通估计，简化了控制设计。然而，高度非线性的磁特性和显著的转矩波动带来了主要挑战。已经开发了先进的DTC方法，包括转矩共享函数和预测控制，以解决这些问题。这些方法旨在平滑地分配各相的转矩输出，从而减少振动和噪音[142]。

尽管DTC提供了快速的瞬态响应和减少了对电机参数的依赖性，但它存在可变的开关频率、高转矩波动以及低速运行困难等问题。这些限制需要使用改进的调制技术和智能控制算法。

VC和DTC在不同类型的牵引电机中的适用性突显了控制精度和实现复杂性之间的基本权衡。VC提供了优越的稳态精度和低转矩波动，适用于需要平稳运行的应用，例如基于PMSM的电动汽车驱动。相比之下，DTC提供了更快的动态响应和更简单的结构，但需要额外的修改才能达到类似的性能。最近的研究趋势表明，这些技术正通过混合控制策略趋于融合。例如，预测控制框架正与VC和DTC结合使用，以提高动态性能同时保持鲁棒性。同样，基于AI的方法越来越多地用于所有类型电机的参数估计、故障诊断和自适应控制[142]。

另一个重要方向是开发无传感器控制方法，以消除机械传感器，从而降低成本并提高系统可靠性。这对于电动汽车应用尤其相关，因为在恶劣的操作条件下传感器性能可能会受到影响。

5. 人工智能控制器（AICs）
近年来，当前人工智能控制器（AICs）出色的运行性能引起了众多研究人员的兴趣[144]。ICs的主要目标是在减少处理时间的同时获得高动态性能，并提高对机器参数变化的鲁棒性[145,146]。使用优化的参数设置来调节电机速度和转矩，PD、PI和PID控制器以及模型预测控制（MPC）使系统能够容错运行。提出了一种分层控制方法，将MPC与转矩矢量算法结合使用，以减少转矩需求并显著提高性能[153]。此外，需要先进的控制器来实现更高的精度和控制精度。人工神经网络控制器（ANNC）、自适应神经模糊推理系统控制器（ANFIS Controller）和模糊逻辑控制器（FLC）是一些先进的控制器[147,148]。

5.1. MPC控制器
在最近的一项研究中，观察到向MPC控制器的转变，以处理电动汽车控制系统和实时参数优化[154]。基于ANFIS的MPC被提出用于减少电流和转矩波动[154]。提出了一种分层预测最优控制，用于控制IPMSM驱动器，提高了37%的能效[153]。混合MPC用于在不同道路表面的高速实时条件下处理分布式驱动车辆的稳定性控制[155]。另一种基于MPC的改进驱动系统用于五相PMSM。这篇文章提出了一种新的速度跟踪技术，用于处理开相电机的故障[156]。

5.2. ANN控制器
为了提高效率和快速处理，传统技术正在向智能系统发展。需要智能控制器来实现更高的精度并消除传统控制器中的损耗。图20显示了ANN的基本3输入1输出结构。电机参数依赖性、转矩波动和效率是电机控制器中的问题。设计了一种基于自适应神经网络的转矩控制器，用于内环电流，以减少转矩波动并提高推进电机效率，从而改善电动汽车性能[157,158]。基于ANN的模型预测控制器用于最佳转矩性能[153]。另一种基于ANN的模型与MPC结合使用，用于更好的速度估计[156]。将ANFIS与FLC进行比较，结果表明ANFIS具有更好的动态性能[159,160]。图20显示了ANN的架构。ANN被用作智能控制器，用于估计电机参数和检测电机故障[161,162]。在[163]中提出了一种更强大的控制器，其中PMSM将从两个创新的基于深度神经网络（DNN）的矢量控制器中受益。这种类型的控制器需要解决数值负担和复杂计算的问题。

5.3. ANFIS控制器
ANFIS控制器是人工神经网络和模糊逻辑的结合体。它旨在利用两种网络的独特优点。这是一种智能控制器，无需使用数学模型即可估计电机参数。ANFIS模型预测电流控制方法用于减少PMSM中的转矩和电流波动[159]。ANFIS的问题是需要大量数据进行训练和学习，这需要很长时间和复杂的计算处理。与传统的控制器相比，先进的ANFIS和FLC实现了更高的混合动力车（HEV）性能[162,163,164]。基于ANFIS的分数阶PID控制器对外部干扰具有鲁棒性，并提供了潜在的电动汽车速度调节控制[165]。对比了PI-ANFIS和粒子群优化（PSO）-PI-ANFIS算法，PSO-PI-ANFIS使电机速度更紧密地跟随其参考值。此外，它的模型结构更简单，比PI-ANFIS模型更可靠[166]。这些方法的优点是预测和调整经典PI控制器参数时具有高精度和极快的计算速度；然而，它们的结构较为复杂[167]。

5.4. FLC（模糊逻辑控制器）
FLC是使用模糊逻辑网络的智能控制器。FLC操作分为四个基本步骤：首先进行模糊化，然后是规则库、推理引擎和去模糊化。初始阶段是确定输入的数量、模糊隶属函数（MFs）的位置和输出。如方程所示，输入是误差和误差变化[168]。(2) (3) 通过分析一组输入，模糊化设计为输入分配正确的语言值。这被称为唯一的MF标签。使用的MF数量决定了FLC的精度。使用三角形或梯形MF来表示输出。推理引擎的架构指示了控制规则和决策语言的概念。它通常分为两类：Mamdani和Takagi-Sugeno。由于其基本结构和易于设计，Mamdani方法被广泛使用。作为模糊规则，采用了if-then语句。FLC的基本架构如图21所示[21]。最后阶段是去模糊化，将输出值转换为清晰值。该方法调节输出MF的清晰度并进行微调。FLC在混合动力车操作中得到了应用，因为它简单、有效，并提供了基于确定性规则方法的实时监控控制选项[145]。当将FLC的速度跟踪性能与PI控制器进行比较时，FLC在恒定速度下表现更好[169]。FLC用于提高速度；因此，电机速度得到改善，误差减少[170]。FLC可以增强启动电流幅度并节省更多功率[171]。改进的自适应FLC（Field-Lorentz Control）技术被应用于牵引驱动和能量管理系统[172]。此外，神经模糊控制器更加先进，基于非线性和自适应方法。由于其精确性、广泛的监督控制以及低错误率，这种适应性系统甚至可以在更复杂的实时环境中得到应用[173]。AI控制器的对比表如表19所示。表19. AI控制器比较[166,174,175,176,177,178]。

6. 当前挑战与建议
尽管进行了大量的研究和开发工作，电动汽车（EVs）和混合动力电动汽车（HEVs）仍面临许多技术和大规模商业应用方面的挑战，需要更多的研究、创新和技术改进以实现最佳性能和成熟的技术。

6.1. EV和HEV动力总成架构
6.1.1. 当前挑战
- 系统生产成本高，由于发动机、电池、电力转换器和发电机等多源系统的集成，重量优化和复杂性仍然是持续存在的问题。
- 当前电池的能量密度有限，导致行驶里程受限，需要频繁充电。
- 电池容量有限，经济高效的能量存储和充电基础设施不足，是纯电动汽车的关键挑战。
- 在紧凑型车辆设计中，能量管理和封装存在限制。
- 在高动态驾驶条件下，能量存储能力不足，能量管理效率低下。
- 在高利用率的商业车队中，可靠性和耐久性方面存在问题。

6.1.2. 建议
- 开发优化的轻量化设计，采用模块化和可扩展的架构，整合可再生能源，使其更容易在轻型和重型车辆上实施。
- 集成先进的固态电池、超级电容器和混合能量存储系统，以提高行驶里程和生命周期。
- 应用人工智能进行预测性能量管理策略。
- 通过预测性和数据驱动模型改进能量管理策略，可以进一步优化燃油经济性并减少混合动力系统中的排放。
- 研究使用宽禁带半导体（如SiC、GaN）的电力电子技术，以提高效率并降低系统损耗。

6.2. 牵引电机
6.2.1. 当前挑战
- 无刷永磁电机（PMSMs）依赖稀土永磁体，增加了整体系统成本和供应链的脆弱性。
- 感应电机（IMs）在低负载时损耗较高，在高速时效率有限。
- 无刷直流电机（BLDC电机）和同步磁阻电机（SRMs）提供了潜在的替代方案，但需要在降噪、效率和控制机制复杂性方面进一步改进。
- 在高功率应用中，热限制降低了寿命和可靠性。
- 封装和重量限制限制了大型电机在紧凑型EV设计中的使用。

6.2.2. 建议
- 推进无稀土设计的开发，如SRMs和先进的感应电机拓扑结构。
- 探索轴向通量和横向通量电机，以实现更高的扭矩密度和紧凑设计。
- 改进冷却策略，如直接液体冷却和先进的热界面材料，以更好地散热。
- 设计容错电机架构，确保在安全关键应用中的可靠性。
- 优化多电机推进系统（例如轮内电机），以实现分布式驱动和增强的控制灵活性。
- 预计新型材料、增材制造和容错设计的集成将发挥关键作用。

6.3. 电机控制技术
6.3.1. 当前挑战
- 传统的矢量控制和DTC（直接转矩控制）方法对运行过程中的参数变化和干扰敏感。
- 这两种方法都用于电动汽车和混合动力电动汽车等高性能应用，但在动态和不确定的驾驶条件下，存在扭矩波动和宽工作范围内的高效率问题。
- 在非线性和多变量系统的实时控制中，计算需求较高。
- 在可变驾驶条件下确保鲁棒性面临挑战，在处理电机故障、逆变器故障和电网交互场景中，鲁棒性有限。
- 在智能和连接型控制系统中，网络安全风险对自主和连接型电动汽车的安全性和可靠性越来越重要。

6.3.2. 建议
- 结合人工智能、机器学习和自适应控制，实现预测性扭矩控制，减少计算负担并优化效率。
- 开发自调算法，能够在负载和环境条件变化时自动调整控制器参数。
- 先进的无传感器控制技术也很重要，可以降低硬件成本并提高可靠性。
- 集成故障诊断和容错控制技术，以提高安全性。
- 研究多电机电动汽车架构的分布式和协作控制策略。
- 使电机控制器支持车对网（V2G）操作，包括双向功率流动和电网稳定。

电动汽车和混合动力电动汽车架构、牵引电机以及电机控制方面的这些挑战需要材料科学、电力电子、控制理论、人工智能和系统集成等跨学科领域的合作。未来的电动汽车和混合动力电动汽车系统可能会依赖于高效、无稀土的牵引电机、模块化动力总成设计以及能够进行自适应学习的智能控制器。这些发展将加速向可持续、可靠且经济高效的电动交通方式的转型。

7. 结论
本文对电动汽车和混合动力电动汽车的动力总成架构、牵引电机技术和先进控制方法进行了系统的、批判性的评估。采用了一个结构化的比较框架，从效率、成本性能平衡、结构复杂性和商业可行性等方面评估了串联、并联和串并联架构。该综述进一步分析了主要的牵引电机技术，重点关注扭矩-速度能力、效率映射和材料考虑因素，指出了技术突破和未解决的局限性。尽管PMSM、IM及相关拓扑结构表现出高性能，但与稀土利用和可扩展性相关的挑战仍然是未解决的研究问题。先进的控制策略，包括基于矢量的方法、直接转矩方法、模型预测控制和新兴的AI支持框架，在动态响应、鲁棒性、计算需求和可扩展性方面进行了比较评估。明确指出了关键的研究空白，如对稀土材料的依赖性、高速效率优化、集成能量管理和实时智能控制实现等方面。研究结果强调了在下一代电机设计、电力电子集成和自适应控制架构方面进行跨学科创新的必要性，以实现可靠、高效且经济可持续的电动出行解决方案。