车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法技术

本发明专利技术公开车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，包括如下步骤：步骤S1、电驱动轮系统数学建模；步骤S2、基于电驱动轮数学模型的最优未知输入观测器设计；步骤S3、传感器故障诊测、定位以及故障传感器信息替代；步骤S4、传感器故障诊断实验验证与分析。本发明专利技术结合车用直驱轮毂电机传感器系统特性，考虑了未知输入和噪声进行系统数学建模，设计最优未知输入观测器进行系统状态估计并得到故障残差信息，从而提出了传感器故障诊断、定位以及故障传感器信息替代的策略，并验证了该方法的可行性。

【技术实现步骤摘要】
车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法
本专利技术属于汽车研究领域，具体涉及一种车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法。
技术介绍
在环境污染和能源危机问题日益严峻的当下，电动汽车具有十分良好的发展前景，也成为了目前汽车工业的研究热点之一。采用四个轮毂电机直接驱动的分布式驱动电动汽车在电动汽车领域得到了许多研究者的关注。由于其四个驱动轮输出力矩的瞬时控制是易于实现的，因此在电动汽车的高响应参数辨识、整车的横摆稳定性控制以及效率最优控制等方面都较传统汽车更有优势。安装于该车四个车轮上的轮毂电机的电流和转速可以利用传感器直接获取，作为车辆控制输入量。然而，由于环境因素的影响以及零部件老化等原因，电流、转速等传感器极易出现性能故障。一旦某一传感器发生故障，就会引起相应电控系统的监测不可靠及控制性能跃迁，降低系统的鲁棒性能。基于以上考虑，针对这类系统进行传感器故障诊断的研究是很有必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题提供一种车用直驱轮毂电机传感器故障诊断、定位以及故障传感器信息替代方法。本专利技术结合车用直驱轮毂电机传感器系统特性，考虑了未知输入和噪声进行系统数学建模，设计最优未知输入观测器进行系统状态估计并得到故障残差信息，从而提出了传感器故障诊断、定位以及故障传感器信息替代的策略，并验证了该方法的可行性。本专利技术的技术方案是：一种车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，包括如下步骤：步骤S1：电驱动轮系统数学建模；步骤S2：基于电驱动轮数学模型的最优未知输入观测器设计；步骤S3：传感器故障诊测、定位以及故障传感器信息替代，，首先进行残差生产与阈值确定；再计算得到传感器故障残差信号，采用极大似然比的方式来评估残差信号并确定阈值门限，提出故障检测逻辑；根据残差生成的特点，提出传感器故障检测与定位方法，并在检测出传感器故障后判定出故障信号下不受故障影响的估计值，从而替代传感器采集值；步骤S4：传感器故障诊断实验验证与分析。上述方案中，所述的电驱动轮系统数学建模所得的系统模型，包括了车轮旋转动力学方程、直驱轮毂电机输出轴上的转矩平衡方程式和直驱轮毂电机等效电路的动态电压平衡方程，同时考虑了电机系统受到过程噪声和环境噪声影响的情况；车轮的旋转动力学方程可表示为：其中，J1为车轮转动惯量；n为车轮转速；r为车轮有效半径；Fd为驱动轮纵向力；TL为安装于车轮内轮毂电机的负载力矩；轮毂电机输出轴上的转矩平衡方程式为：轮毂电机等效电路的动态电压平衡方程为：其中，J2为电机转子的转动惯量；b为阻尼系数；Kt为电机转矩常数；i为线电流；u为线电压；R为绕组等效线电阻；L为绕组等效电感；Ka为反电动势系数；由式一、二、三可得：其中，J＝J1+J2。上述方案中，所述步骤S1建模过程中模型中含有噪声的情况下，采用高斯白噪声来表示模型的噪声输入；假设状态向量x＝[in]T，u为已知输入，未知输入d为驱动轮纵向力，y为传感器测量值，w和v为互不相关的零均值白噪声序列，则电驱动轮模型的状态方程可表示为：y＝Cx+Fv公式七其中，上述方案中，所述步骤S2包括两个步骤：步骤S2.1电驱动轮系统未知输入解耦，针对电驱动轮系统含有未知输入，该步骤通过对电驱动轮系统降阶处理实现系统的解耦，从而得到不含未知输入的子系统：驱动轮纵向力是模型的未知输入量，通过降阶将其与噪声解耦，依据式六和七，存在rank(CD)＝rank(D)，构建一个非奇异矩阵则电驱动轮模型公式六和七可转化为能观测规范型其中，在式九和十中，对应于的微分方程与未知输入u直接相关，通过系统解耦，得到不含未知输入的子系统：上述方案中，所述步骤S2还包括步骤S2.2最优未知输入观测器设计：该步骤通过消元的方式，得到两个子系统的状态空间方程，并推导出直驱轮毂电机系统的最优未知输入观测器方程，从而设计出相应的状态估计器，为故障诊断中残差信号的获取提供条件：构建一非奇异矩阵令在式(12)两端同时乘以矩阵U-1可得：由式十一和十三可得解耦后子系统的状态空间方程为：其中由式十一和十三可得另一子系统的状态方程为：其中计算可得U11＝0，即解耦后两子系统的测量输入y中只有转速传感器测得的电机转速为有效输入，满足条件能观，式十五和十六两子系统中均含有噪声，分别利用卡尔曼滤波算法设计最优未知输入观测器来滤除噪声并估计出构建一个非奇异矩阵可得解耦后的两个子系统方程为：其中，此时两个子系统的测量输入y中只有电流为有效输入，同样地分别利用卡尔曼滤波算法设计最优未知输入观测器估计出设电流和转速的估计值分别为it和nt，则基于电驱动轮模型的最优未知输入观测器为：其中j＝1，2，itj和ntj分别为所设计的两个最优未知输入观测器估计出的电流值和转速值。上述方案中，所述步骤S3中残差生产与阈值确定具体为：该步骤计算得到传感器故障残差信号，采用极大似然比的方式来评估残差信号并确定阈值门限，提出了故障检测逻辑：电驱动轮传感器故障模型为：y＝Cx+Fv+f(t)公式二十其中，f(t)为未知的传感器故障信号，残差可表示为：其中，r代表残差信号，rij和rnj分别为电流信号和转速信号的残差；采取极大似然比的方法来对残差信号进行评估，极大似然比估计的表达式为：其中，σ2代表无故障时残差信号的方差，可知J的分布服从自由度为1的χ2分布，阈值Tr的设定根据实际系统要求的误报率满足如下关系：P{J＞Tr|s＝0}＝Pf公式二十三其中，s＝0表示不超过阈值，s＝1表示超过阈值，设定误报率为Pf，就可以通过查找χ2分布表得到阈值Tr，故障检测的逻辑为：上述方案中，所述步骤S3中传感器故障检测与定位具体为：选取最优未知输入观测器1的残差rn1和最优未知输入观测器2的残差ri2来进行传感器故障诊断与定位，最优未知输入观测器1只对转速传感器故障敏感，最优未知输入观测器2只对电流传感器故障敏感，若电流传感器发生故障，最优未知输入观测器1不受故障信号的影响，能跟踪系统的实际状态，此时只有残差rn1的极大似然估计Jn1不超过阈值范围，而最优未知输入观测器2不能隔离电流故障信号，残差信号ri2的极大似然估计Ji2都超过阈值，同理，若转速传感器发生故障，只有Ji2不超过阈值范围，两传感器都有故障时，所有残差信号的极大似然估计都超过阈值，两传感器都无故障时，所有残差信号的极大似然估计都不超过阈值。上述方案中，所述步骤S3中传感器故障检测与故障传感器信息替代的策略为：传感器故障检测与故障传感器信息替代通过最优未知输入观测器系统、故障检测系统和故障传感器信息替代系统进行；最优未知输入观测器系统包括最优未知输入观测器1和最优未知输入观测器2；最优未知输入观测器1屏蔽电流传感器故障，最优未知输入观测器2屏蔽转速传感器故障；若同一时刻只有一个传感器发生故障，则采用冗余观测器的方法实现对传感器故障的容错功能；选取最优未知输入观测器系统观测值nt1和it2作为故障检测系统输入；故障检测系统包括故障诊断模块和故障定位模块，诊断并定位出故障传感器后，故障传感器信息替代系统根据故障传感器判定出故障信号下不受故障影响的估计值；电流传感器故障时，故障检测系统诊断出故障并定位为电流传感器发生故障，最优未知输入观测器1只对转速传感器故障敏感，本文档来自技高网...

【技术保护点】
车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：电驱动轮系统数学建模；步骤S2：基于电驱动轮系统数学模型的最优未知输入观测器设计；步骤S3：传感器故障诊测、定位以及故障传感器信息替代，，首先进行残差生产与阈值确定；再计算得到传感器故障残差信号，采用极大似然比的方式来评估残差信号并确定阈值门限，提出故障检测逻辑；根据残差生成的特点，提出传感器故障检测与定位方法，并在检测出传感器故障后判定出故障信号下不受故障影响的估计值，从而替代传感器采集值；步骤S4：传感器故障诊断实验验证与分析。

【技术特征摘要】
1.车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：电驱动轮系统数学建模；步骤S2：基于电驱动轮系统数学模型的最优未知输入观测器设计；步骤S3：传感器故障诊测、定位以及故障传感器信息替代，，首先进行残差生产与阈值确定；再计算得到传感器故障残差信号，采用极大似然比的方式来评估残差信号并确定阈值门限，提出故障检测逻辑；根据残差生成的特点，提出传感器故障检测与定位方法，并在检测出传感器故障后判定出故障信号下不受故障影响的估计值，从而替代传感器采集值；步骤S4：传感器故障诊断实验验证与分析。2.根据权利要求1所述的车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，其特征在于，所述电驱动轮系统数学建模所得的系统模型，包括了车轮旋转动力学方程、直驱轮毂电机输出轴上的转矩平衡方程式和直驱轮毂电机等效电路的动态电压平衡方程；车轮的旋转动力学方程可表示为：其中，J1为车轮转动惯量；n为车轮转速；r为车轮有效半径；Fd为驱动轮纵向力；TL为安装于车轮内轮毂电机的负载力矩；轮毂电机输出轴上的转矩平衡方程式为：轮毂电机等效电路的动态电压平衡方程为：其中，J2为电机转子的转动惯量；b为阻尼系数；Kt为电机转矩常数；i为线电流；u为线电压；R为绕组等效线电阻；L为绕组等效电感；Ka为反电动势系数；由式一、二、三可得：其中，J＝J1+J2。3.根据权利要求2所述的车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，其特征在于，所述步骤S1建模过程中模型中含有噪声的情况下，采用高斯白噪声来表示模型的噪声输入；假设状态向量x＝[in]T，u为已知输入，未知输入d为驱动轮纵向力，y为传感器测量值，w和v为互不相关的零均值白噪声序列，则电驱动轮模型的状态方程可表示为：y＝Cx+Fv公式七其中，4.根据权利要求3所述的车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤S2.1电驱动轮系统未知输入解耦：驱动轮纵向力是模型的未知输入量，通过降阶将其与噪声解耦，依据式六和七，存在rank(CD)＝rank(D)，构建一个非奇异矩阵则电驱动轮模型公式六和七可转化为能观测规范型其中，在式九和十中，对应于的微分方程与未知输入u直接相关，通过系统解耦，得到不含未知输入的子系统：。5.根据权利要求4所述的车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方法，其特征在于，所述步骤S2还包括步骤S2.2最优未知输入观测器设计：构建一非奇异矩阵令在式(12)两端同时乘以矩阵U-1可得：由式十一和十三可得解耦后子系统的状态空间方程为：其中由式十一和十三可得另一子系统的状态方程为：其中计算可得U11＝0，即解耦后两子系统的测量输入y中只有转速传感器测得的电机转速为有效输入，满足条件能观，式十五和十六两子系统中均含有噪声，分别利用卡尔曼滤波算法设计最优未知输入观测器来滤除噪声并估计出构建一个非奇异矩阵可得解耦后的两个子系统方程为：其中，此时两个子系统的测量输入y中只有电流为有效输入，同样地分别利用卡尔曼滤波算法设计最优未知输入观测器估计出设电流和转速的估计值分别为it和nt，则基于电驱动轮模型的最优未知输入观测器为：其中j＝1，2，itj和ntj分别为所设计的两个最优未知输入观测器估计出的电流值和转速值。6.根据权利要求5所述的车用直驱电机传感器故障诊断、定位及故障信息替代方...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈特，陈龙，徐兴，蔡英凤，江昕炜，江浩斌，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32