CN102043127B - 用于执行电机转子的故障诊断的方法和系统 - Google Patents

用于执行电机转子的故障诊断的方法和系统 Download PDF

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CN102043127B CN201010516844.3A CN201010516844A CN102043127B CN 102043127 B CN102043127 B CN 102043127B CN 201010516844 A CN201010516844 A CN 201010516844A CN 102043127 B CN102043127 B CN 102043127B
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Abstract

本发明涉及用于执行电机转子的故障诊断的方法和系统,具体提供一种用于电机转子的故障诊断的方法,该电机还具有定子,该方法包括如下步骤:通过处理器产生定子的测量电机电流,通过处理器确定转子的解算器角度,通过处理器确定转子的磁通量角度,通过处理器并使用解算器角度和磁通量角度计算转换角度,通过处理器并使用转换角度执行电机电流的转换,以及通过处理器并基于所述转换识别故障状况。

Description

用于执行电机转子的故障诊断的方法和系统
技术领域
本发明总体上涉及电机领域,更具体地涉及用于执行电机转子的故障诊断的方法和系统。
背景技术
电动马达(或电机)在多种领域具有越来越多的应用,这些领域包括汽车工业,这是因为例如汽车驱动系统的电动化。电动和/或混合动力车辆使用电机作为汽车驱动系统的主要或辅助扭矩源。人们期望这些电机在极端工作条件下以高可靠性长时间地工作。然而,经历一段时间之后,施加到电机上的工作应力会使电机的一个或多个转子的状况劣化。
因此,例如在汽车领域,期望提供一种用于执行电机转子的故障诊断的改进的方法,例如这种方法可以提供改进的结果,并且可需要较少的传感器和/或其他装置,并且/或者可更容易并且/或者更节省成本地实施。还期望提供一种用于例如在汽车领域执行电机转子的故障诊断的改进的系统,例如这种系统可以提供改进的结果,并且可需要较少的传感器和/或其他装置,并且/或者可更容易并且/或者更节省成本地实施。此外,通过下面的详细描述和所附权利要求,并结合附图和前述技术领域和背景技术,本发明的其他有利特征和特点将变得清楚。
发明内容
根据本发明的一个示例实施方式,提供一种用于电机转子的故障诊断的方法,该电机还具有定子。该方法包括如下步骤:通过处理器产生用于定子的测量电机电流,通过处理器确定转子的解算器角度,通过处理器确定转子的磁通量角度,通过处理器并使用解算器角度和磁通量角度计算转换角度,通过处理器并使用转换角度执行电机电流的转换,以及通过处理器并基于所述转换识别故障状况。
根据本发明的另一个示例实施方式,提供一种用于电机转子的故障诊断的方法,该电机还具有定子。该方法包括如下步骤:通过处理器产生用于定子的测量电机电流,通过处理器确定转子的解算器角度,通过处理器确定转子的磁通量角度,通过处理器并使用解算器角度、磁通量角度或者两者计算第一转换角度,通过处理器从磁通量角度减去解算器角度从而产生滑移角度,通过处理器并使用滑移角度和磁通量角度计算第二转换角度,通过处理器并使用第一转换角度执行电机电流的第一转换从而产生第一故障分量,通过处理器并使用第二转换角度执行电机电流的第二转换从而产生第二故障分量,通过处理器并使用第一故障分量和第二故障分量计算故障指数,以及通过处理器并使用所述故障指数识别故障状况。
根据本发明的又一个示例实施方式,提供一种用于车辆的电动系统。该电动系统包括电机、能量源、逆变器模块、电流传感器和控制模块。电机具有转子和定子。逆变器模块联接在能量源和定子之间,并且构造成提供从能量源至电机的定子的命令电压。电流传感器联接在逆变器模块和定子之间,并且构造成测量通过定子的电流,从而产生测量电流。控制模块联接到逆变器模块和多个电流传感器,并且构造成:产生用于定子的测量电流,确定转子的解算器角度,确定转子的磁通量角度,使用解算器角度、磁通量角度或者两者计算第一转换角度,从磁通量角度减去解算器角度从而产生滑移角度,使用滑移角度和磁通量角度计算第二转换角度,使用第一转换角度执行电机电流的第一转换从而产生第一故障分量,使用第二转换角度执行电机电流的第二转换从而产生第二故障分量,使用第一故障分量和第二故障分量计算故障指数,以及使用所述故障指数识别故障状况。
方案1、一种用于电机转子的故障诊断的方法,所述电机还具有定子,所述方法包括如下步骤:
通过处理器产生定子的测量电机电流;
通过处理器确定转子的解算器角度;
通过处理器确定转子的磁通量角度;
通过处理器并使用所述解算器角度和所述磁通量角度计算转换角度;
通过处理器并使用所述转换角度执行所述电机电流的转换;以及
通过处理器并基于所述转换识别故障状况。
方案2、如方案1所述的方法,其中通过处理器产生定子的电机电流的步骤包括如下步骤:
通过传感器测量从传感器获取的仅一个相电流的测量电流。
方案3、如方案1所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器从所述磁通量角度中减去所述解算器角度,由此计算出滑移角度;
其中计算转换角度的步骤包括通过处理器并使用所述滑移角度和所述磁通量角度来计算转换角度的步骤。
方案4、如方案1所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器进行所述磁通量角度的转换,由此产生转换的磁通量角度;
其中计算转换角度的步骤包括通过处理器并使用所述滑移角度和所述转换的磁通量角度计算转换角度的步骤。
方案5、如方案1所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并使用所述解算器角度、所述磁通量角度或两者来确定第二转换角度;以及
通过处理器并使用所述第二转换角度进行所述电机电流的第二转换;
其中识别故障状况的步骤包括基于所述转换和所述第二转换识别故障状况的步骤。
方案6、如方案5所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器确定等于所述磁通量角度的转换角度;
通过处理器从所述磁通量角度中减去所述解算器角度,由此计算出滑移角度;以及
通过处理器并使用所述滑移角度和所述磁通量角度计算第二转换角度。
方案7、如方案5所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器对所述磁通量角度和所述解算器角度求和,由此计算出组合角度;
通过处理器从所述磁通量角度中减去所述解算器角度,由此计算出差值角度;
通过处理器并使用所述组合角度计算转换角度;以及
通过处理器并使用所述差值角度计算第二转换角度。
方案8、如方案6所述的方法,其中:
进行转换的步骤包括通过处理器并使用同步参考帧进行转换的步骤;以及
进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
方案9、如方案7所述的方法,其中:
进行转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行转换的步骤;以及
进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
方案10、如方案5所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并使用所述第一转换计算第一故障分量;以及
通过处理器并使用所述第二转换计算第二故障分量;
其中识别故障状况的步骤包括通过处理器并使用所述第一故障分量和所述第二故障分量识别故障状况的步骤。
方案11、如方案10所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并使用所述第一故障分量和所述第二故障分量计算故障指数;
其中识别故障状况的步骤包括通过处理器并基于所述故障指数识别故障状况的步骤。
方案12、如方案11所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并基于所述故障指数估计故障状况的严重性。
方案13、如方案12所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并基于所述故障指数实施一个或多个补救措施。
方案14、一种用于电机转子的故障诊断的方法,该电机还具有定子,该方法包括如下步骤:
通过处理器产生定子的测量电机电流;
通过处理器确定转子的解算器角度;
通过处理器确定转子的磁通量角度;
通过处理器并使用所述解算器角度、所述磁通量角度或者两者计算第一转换角度;
通过处理器从所述磁通量角度减去所述解算器角度从而产生滑移角度;
通过处理器并使用所述滑移角度和所述磁通量角度计算第二转换角度;
通过处理器并使用所述第一转换角度执行电机电流的第一转换,从而产生第一故障分量;
通过处理器并使用所述第二转换角度执行电机电流的第二转换,从而产生第二故障分量;
通过处理器并使用所述第一故障分量和所述第二故障分量计算故障指数;以及
通过处理器并使用所述故障指数识别故障状况。
方案15、如方案14所述的方法,其中通过处理器产生定子的电机电流的步骤包括如下步骤:
通过传感器测量从传感器获取的仅一个相电流的测量电流。
方案16、如方案14所述的方法,其中:
通过处理器进行第一转换的步骤包括通过处理器并使用同步参考帧进行第一转换的步骤;以及
通过处理器进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
方案17、如方案14所述的方法,其中:
通过处理器进行第一转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第一转换的步骤;以及
通过处理器进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
方案18、一种用于车辆的电动系统,所述电动系统包括:
具有转子和定子的电机;
能量源;
联接在所述能量源和所述定子之间的逆变器模块,所述逆变器模块构造成提供从所述能量源至所述电机的定子的命令电压;
联接在所述逆变器模块和所述定子之间的电流传感器,所述电流传感器构造成测量通过所述定子的电流,从而产生测量电流;以及
联接到所述逆变器模块和多个电流传感器的控制模块,所述控制模块构造成:
产生所述定子的测量电流;
确定所述转子的解算器角度;
确定所述转子的磁通量角度;
使用所述解算器角度、所述磁通量角度或者两者计算第一转换角度;
从所述磁通量角度减去所述解算器角度从而产生滑移角度;
使用所述滑移角度和所述磁通量角度计算第二转换角度;
使用所述第一转换角度执行所述电机电流的第一转换,从而产生第一故障分量;
使用所述第二转换角度执行所述电机电流的第二转换,从而产生第二故障分量;
使用所述第一故障分量和所述第二故障分量计算故障指数;以及
使用所述故障指数识别故障状况。
方案19、如方案18所述的电动系统,其中所述控制模块进一步构造成:
通过从传感器获取的仅一个相电流产生测量电流。
方案20、如方案18所述的电动系统,其中所述控制模块进一步构造成:
基于所述故障指数估计所述故障状况的严重性。
附图说明
下面将结合附图描述本发明,附图中类似的附图标记指代类似的元件,并且其中:
图1是根据一个示例实施方式的适于在车辆中使用的电动系统的框图;
图2是根据一个实施方式的适于与图1的电动系统一起使用的示例转子诊断过程的流程图;
图3是根据一个示例实施方式的设计成用于诊断断裂转子条并且还可与图2的电动系统一起使用的图2的转子诊断过程的一个变型的流程图;
图4是根据一个示例实施方式的设计成用于诊断转子偏心故障并且还可与图2的电动系统一起使用的图2的转子诊断过程的另一个变型的流程图。
具体实施方式
下面的详细描述本质上仅是示例性的,而不是用来限制本发明或者本发明的应用或用途。此外,也没有任何意图将本发明限制于前面的背景技术或下面的详细描述中给出的任何理论。
图1示出了适于在车辆中使用的电动系统100的一个示例实施方式。电动系统100包括但不限于:能量源102、逆变器模块104、电机106、解算器系统108、控制模块110和多个电流传感器112。在示例实施方式中,控制模块110产生对应于将通过逆变器模块104从能量源102施加到电机106的定子的电压的电机电流。在此方面,逆变器模块104和控制模块110以配合方式构造成使用脉冲宽度调制(PWM)技术来调制逆变器模块104的相脚(phase leg)并且向电机106施加或者以其他方式提供命令电压。应当理解,图1是电动系统100的简化图,其目的是用于解释而不是用于以任何方式限制这里描述的主题的范围或者应用。在此方面,尽管图1示出控制模块110和逆变器模块104是彼此区别并且分开的元件,但实际上,控制模块110可与逆变器模块104制成一个整体(或者结合在其中)。
在一个示例实施方式中,逆变器模块104联接在能量源102和电机106之间。在一个示例实施方式中,电流传感器112联接在逆变器模块104和电机106之间,并且构造成测量从逆变器模块104流经电机106的定子的电流,如下面更详细所述的。控制模块110联接到电流传感器112并且从电流传感器112获得通过电机106的定子的测量电流。解算器系统108联接在电机106和控制模块110之间,并且解算器系统108合适地构造成用于测量、感测或者以其他方式获取电机106的转子的位置。如下面更详细所述的,在一个示例实施方式中,控制模块110构造成通过控制从能量源102提供至电机106的电压来将通过定子的电流调节到一个命令值。在一个示例实施方式中,控制模块110构造成基于下面更详细描述的转子故障诊断方法来识别电机106的转子中的故障状况。
在一个示例实施方式中,车辆体现为汽车。在可选实施方式中,车辆可以是多种不同类型的汽车中的任一种,例如轿车、货车、卡车或者运动型多功能汽车(SUV),并且可以是两轮驱动(2WD)(即后轮驱动或者前轮驱动)、四轮驱动(4WD)或者全轮驱动(AWD)。车辆还可以结合多种不同类型发动机中的任一种或者其组合,例如汽油机或者柴油机、“柔性燃料车辆”(FFV)发动机(即,使用汽油和乙醇的混合物)、气体混合物(例如氢气和天然气)燃料发动机、内燃机/电机混合动力发动机以及电动机。在可选实施方式中,车辆可以是插电式混合动力车辆、纯电动车辆、燃料电池车辆(FCV)或者其他合适的可选燃料车辆。
在一个示例实施方式中,能量源102(或动力源)能够向逆变器模块104提供直流(DC)电压用于操作电机106。根据该实施方式,能量源102可以用电池、燃料电池、可充电高压电池组、超级电容器或者本领域已知的其他合适能量源来实现。
在一个示例实施方式中,电机106是感应电机。然而,在多种实施方式中,电机106可以是多种不同类型的电机中的一种。这里描述的主题不应当解释为限制于使用任何特定类型的电机。例如,在某些其他实施方式中,电机106可以实现为内部永磁(IPM)电机、同步磁阻电机或者本领域已知的其他任何合适的电机。在此方面,电机106可以实现为隐极电机(例如感应电机、永久表面安装电机),这种电机具有不依赖于转子位置的空间阻抗,或者可以实现为凸极电机(例如同步磁阻电机、内部永磁电机),这种电机具有依赖于转子相对于定子的位置的空间阻抗,这在本领域将很容易理解,或者可以使用其他可能的不同类型的电机来实现。
在一个示例实施方式中,电机106是具有转子和定子绕组(或线圈)的三相交流(AC)电机。在一个示例实施方式中,对于三相电机,定子设置在三组绕组内,其中每组绕组对应于电机106的一个相。在此方面,每个电流传感器112与电机106的特定相关联并且以传统方式获取电机106的各相的电流。应当理解,尽管该主题可在此结合三相电机描述,但是该主题不限于三相电机,并且可以适用于具有任何相数的电机或者具有任何数量的电流传感器的电动系统。
在一个优选实施方式中,仅需要一个这种电流传感器112。这相对于通常依赖于三个电流传感器进行测量的本行业中的其他设计提供了重要优点。因此,在一个优选实施方式中,任何一个电流传感器的故障将在本行业中的这种现有设计中产生故障,但是不会在这里公开的实施方式中产生故障,因为这里公开的实施方式利用来自其他正常传感器的电流。
在一个示例实施方式中,逆变器模块104包括功率逆变器,该功率逆变器构造成将来自能量源102的DC电力转换成AC电力,用于以传统方式驱动电机106,这在本领域将容易理解。在此方面,逆变器模块104包括对应于电机106的一相或多相的一个或多个相脚,其中相脚的切换以特定的切换频率被调制(打开或关闭)以产生通过电机106的定子的AC电压,该AC电压又在定子内产生扭矩生成电流并且操作电机106,这在本领域将容易理解。
在一个示例实施方式中,解算器系统108包括联接到电机106的解算器,并且解算器的输出端联接到解算器至数字转换器。解算器(或类似的感测设备)感测电机106的转子的位置(θr)。解算器至数字转换器将来自解算器的信号转换为数字信号(例如,数字转子位置信号),该数字信号被提供给控制模块110。
控制模块110总体上代表如下硬件:该硬件合适地构造成通过控制和/或操作逆变器模块104以将来自能量源102的命令电压提供给电机106来实施电机106的场定向控制或者电流调节控制。在此方面,命令电压是电流调节电压,即配置成将电机106的定子内的电流调节到特定值的电压,这将在下面进行更详细地描述。根据该实施方式,控制模块110可利用设计成用来执行这里描述的功能的通用处理器、内容可访问存储器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、任何合适的可编程逻辑设备、离散门或者晶体管逻辑电路、离散硬件部件或者它们的任意组合来实现。在此方面,控制模块110可实现为微处理器、控制器、微控制器、状态机或类似装置。控制模块110还可实施为计算设备的组合,例如数字信号处理器和微处理器、多个微处理器、一个或多个微处理器与数字信号处理器芯或任何其他这种构造的组合。实践中,控制模块110包括处理逻辑,该处理逻辑可配置为执行与电动系统100的操作相关联的功能、技术和处理任务,这在下面将更详细地描述。此外,结合这里公开的实施方式描述的方法或算法的步骤可直接在硬件、固件、由控制模块110执行的软件模块或它们的任何实用组合中实施。
在一个示例实施方式中,控制模块110在d-q同步参考帧中实施,即参考帧的d-q轴与电机106的转子的参考特征(例如转子位置、转子磁通量角度)一致地转动,从而转子特征的转动(或角位移)产生d-q轴的对应转动(或角位移)。在一个示例实施方式中,控制模块110在逆时针同步参考帧中实施,从而转子特征的转动产生d-q轴的对应的逆时针转动。如图1示出的实施方式所示,在感应电机的情况下,同步参考帧优选地相对于转子磁通量角度(θe)确定。
在一个示例实施方式中,控制模块110包括速度调节装置114、磁通量调节装置116、电流调节装置118、第一转换块120、第二转换块122、速度计算装置124、磁通量估计装置126和转子诊断块128。控制模块110的元件合适地构造成产生电流调节控制环(或可选地,场定向控制环或电流控制反馈环),这在下面将更详细地描述。在一个示例实施方式中,转子诊断块128构造成识别或检测电机106的转子内的故障状况的存在(例如断裂转子故障或转子偏心故障),这在下面将更详细地描述。在一个优选实施方式中,转子诊断块128包括控制模块129,控制模块129具有处理器130,处理器130执行计算、判断或转子诊断块128的其他功能、步骤和过程。
在示例实施方式中,第一累加接头113的输出端联接到速度调节装置114的输入端,而速度调节装置的输出端联接到第二累加接头115。第三累加接头117的输出端联接到磁通量调节装置116的输入端,而磁通量调节装置116的输出端联接到第四累加接头119。第二累加接头115的输出端和第四累加接头119的输出端均联接到电流调节装置118的输入端。电流调节装置118的输出端联接到第一转换块120,而第一转换块120的输出端联接到逆变器模块104。第二转换块122联接到电流传感器112,而第二转换块122的各输出端联接到第二累加接头115和第四累加接头119,这在下面将更详细地描述。在一个示例实施方式中,磁通量估计装置126的输入端联接到第二转换块122的输出端和电流调节装置118的输出端,这在下面将更详细地描述。磁通量估计装置126的第一输出端联接到第三累加接头117,而磁通量估计装置126的第二输出端联接到转换块120、122和转子诊断块128。
在一个示例实施方式中,第一累加接头113构造成接收速度命令(ωr *),该速度命令表示电机106的转子的期望速度(或命令速度)。速度命令可通过车辆中的另一模块提供,该模块例如是电子控制单元(ECU)。速度计算器124基于转子位置(θr)相对于时间的变化计算或者以其他方式确定观察的(或测量的)转子速度(ωr),这在本领域将容易理解。第一累加接头113构造成确定命令速度(ωr *)和观察的转子速度(ωr)之间的差并且将该差值提供给速度调节装置114。基于命令速度(ωr *)和转子速度(ωr)之间的差,速度调节装置114确定和/或产生一个q轴同步帧电流命令(iq e*)(例如扭矩产生q轴电流命令)。速度调节装置114可实现为比例积分(PI)控制器或者其他本领域已知的合适元件。
在一个示例实施方式中,第三累加接头117构造成接收磁通量命令(λe*),该磁通量命令表示电机106的期望的转子磁通量。该磁通量命令可由车辆中的另一模块提供,该模块例如是电子控制单元(ECU)。磁通量估计装置126基于同步电机电流(id e,iq e)和同步电机电压(vd e,vq e)之间的关系计算或者以其他方式估计转子磁通量(λe),这在本领域将容易理解并且在下面将更详细地描述。第三累加接头117构造成确定磁通量命令(λe*)和估计转子磁通量(λe)之间的差,并且将该差值提供给磁通量调节装置116。基于磁通量命令和估计磁通量之间的差,磁通量调节装置116确定并且/或者产生d轴同步帧电流命令(id e*)(例如磁通量产生d轴电流命令)。磁通量调节装置116可实现为比例积分(PI)控制器或本领域已知的其他合适元件。
在一个示例实施方式中,磁通量估计装置126还基于同步电机电流(id e,iq e)和同步电机电压(vd e,vq e)之间的关系计算或者以其他方式估计电机106的转子的转子磁通量角度(θe)。在图1示出的实施方式中,转子磁通量角度(θe)被用作控制环的转换角度,这在本领域将容易理解。在此方面,转换角度表示当将同步参考帧中的一个量转换和/或转化为静态参考帧中的一个对应量时使用的角度,反之亦然(例如,“dqo”或“dq0”转换为“abc”,反之亦然)。在可选实施方式中,转换角度可包括转子角位置(θr)或者其他合适的角位置。磁通量估计装置126的输出端配置为向第一转换块120、122提供估计的转子磁通量角度(θe)。第二转换块122联接到电流传感器112并且构造成基于转换角度(即估计的转子磁通量角度(θe))将来自静态参考帧的测量定子电流(ia s,ib s,ic s)转换到同步参考帧(id e,iq e)。以类似的方式,第一转换块120构造成基于估计的转子磁通量角度(θe)将来自同步参考帧的命令电压(或电压命令)(vd e*,vq e*)转换到静态参考帧(va s*,vb s*,vc s*),这将在下面更详细地描述。
电流调节装置118通过产生并且/或者提供对应于电机106的定子的命令电压的用于逆变器模块104的电压命令来调节通过定子的电流,使得通过定子的测量电流被调节到命令电机电流(或电流命令)或者以其他方式跟踪该命令电机电流。在一个示例实施方式中,电流调节装置118实现为同步帧电流调节装置,其构造为基于命令电流(id e*,iq e*)(可选地在这里称为同步帧电流命令)和测量电机电流(id e,iq e)(可选地在这里称为同步帧电机电流)之间的差产生同步参考帧中的电压命令(vd e*,vq e*)(可选地在这里称为同步帧电压命令)。在此方面,根据一个或多个实施方式,第二累加接头115基于q-轴电流命令(iq e*)和测量q-轴电机电流(iq e)之间的差确定q-轴电流误差命令(iq- e* _err),而第四累加接头119基于d-轴电流命令(id e*)和测量d-轴电机电流(id e)之间的差确定d-轴电流误差命令(id e* _err)。电流调节装置118基于同步帧电流误差命令(id e* _err,iq e* _err)产生同步帧电压命令(vd e*,vq e*),同步帧电流误差命令(id e* _err,iq e* _err)反映了在同步参考帧中表示的命令电流和测量电机电流之间的差。在此方面,电流调节装置118可实现为比例积分导数(PID)控制器、滞后电流控制器、复向量电流调节装置或者本领域已知的其他合适的电流调节元件。应当指出,电流调节装置118在电机106中产生了基本平衡且对称的电流。
如上所述,第一转换块120将来自电流调节装置118的输出端的同步帧电压命令(vd e*,vq e*)转换到静态参考帧,从而产生对应于电机106的定子的各相的命令电压的三相静态电压命令(va s*,vb s*,vc s*)。在一个示例实施方式中,逆变器模块104构造为处理静态电压命令并且产生PWM命令信号,用于操作功率逆变器的相脚以便将命令电压以传统方式提供给定子的各相,这在本领域将容易理解。以此方式,同步帧电压命令(vd e*,vq e*)的变化在静态电压命令中产生相应的变化,由此,PWM命令的负载循环被用来调制逆变器相脚的切换。以此方式,同步帧电压命令(vd e*,vq e*)可被用来估计转子磁通量(λe)和转换角度(θe)(例如,vd e*≈vd e,vq e*≈vq e),这基于如下假设:逆变器模块104准确地复制定子中的命令电压(va s*,vb s*,vc s*),并且代替使用电压传感器来感测穿过定子的电压,或者执行其他密集的计算任务以获得电机电压。
现在参考图2,在一个示例实施方式中,电动系统可构造成执行转子诊断过程200和如下将描述的额外的任务、功能、和操作。所述多种任务可通过软件、硬件、固件或它们的任意组合执行。为解释目的,下面的描述可指代结合图1在上面提到的元件。实际上,所述任务、功能和操作可通过所述系统的不同元件执行,例如逆变器模块104、控制模块110、电流调节装置118、磁通量估计装置126和/或转子诊断模块128。应当理解,其中可包括任意数量的额外或可选任务,并且任意数量的额外或可选任务可结合到具有这里没有详细描述的额外功能的更综合的过程或程序中。
再参考图2,并继续参考图1以及图3和4,在一个示例实施方式中,转子诊断过程200被执行以在受到电流调节控制环的控制的电机操作过程中诊断电机的转子。图3和4讨论了根据示例实施方式的转子诊断过程200的示例性变型,其具体调适为分别诊断断裂转子条故障(即,图3和其中示出的第一变型算法300)以及诊断转子偏心故障(即,图4和其中示出的第二变型算法400),这将在下面进行更详细的描述。
如图2所示,转子诊断过程200开始于产生电机测量电流(步骤202)。在一个优选实施方式中,测量电流属于电机的定子。并且在优选实施方式中,在步骤202中,电机测量电流还由来自图1的电流传感器112的仅一个电机相产生或者获得。此外,在优选实施方式中,测量电流通过图1的处理器130并基于来自图1的电流传感器112的仅一个电机相产生。
此外,获取解算器角度(θr)(步骤204)。解算器角度(θr)表示转子的角度。在优选实施方式中,解算器角度(θr)通过图1的解算器系统108由图1的转子诊断块128获得。在优选实施方式中,解算器角度(θr)来自解算器108。并且在优选实施方式中,解算器角度(θr)以机械弧度为单位表示。在图3的实施方式中,用于计算转换角度的解算器角度(θr)以电弧度为单位表示。这可以通过将以机械弧度为单位的解算器角度(θr)乘以电机的极对以给出呈电弧度的角度。相反,对于图4的特定故障检测的实施方式,用来计算转换角度的解算器角度以机械弧度为单位进行表示。
还获取磁通量角度(θe)(步骤206)。磁通量角度(θe)表示转子的磁通量的角度。在一个优选实施方式中,磁通量角度(θe)通过图1的磁通量估计装置126由图1的转子诊断块128获得。
然后计算第一转换角度(步骤208)。在一个优选实施方式中,使用解算器角度(θr)、磁通量角度(θe)或两者计算第一转换角度。在一个优选实施方式中,第一转换角度通过图1的转子诊断块128计算,优选通过图1的其处理器128计算。
在一个优选实施方式中,还计算第二转换角度(步骤210)。在一个优选实施方式中,使用解算器角度(θr)(在转换为图3和4的实施方式的合适的相应单位后,如上所述)和磁通量角度(θe)计算第二转换角度。在一个优选实施方式中,第二转换角度也通过图1的转子诊断块128计算,优选通过图1的其处理器128计算。
如上所述,在图3的实施方式中,用来计算转换角度的解算器角度(θr)以电弧度为单位表示。这可以通过将以机械弧度为单位的解算器角度(θr)乘以电机的极对而给出电弧度的角度来获得。相反,对于图4的特定故障检测的实施方式,用来计算转换角度的解算器角度以机械弧度为单位表示。
随后使用第一和第二转换角度针对步骤202的电机电流执行转换(步骤212)。在一个优选实施方式中,针对来自图1的电流传感器112的仅一相测量电流(这在上述步骤202中获得)执行转换。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128进行转换。
使用不同的转换计算多个故障分量(步骤214)。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128计算故障分量。
这些故障分量随后被用来计算转子的故障指数(步骤216)。故障指数包括一个值,该值随后被用来与已知的数表或其他数值组对比,以便识别转子中是否存在任何故障,该值还可被用来识别任何这种故障的具体性质和严重性。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128计算故障指数。
具体而言,在一个优选实施方式中,进行第一判定以确定转子中是否存在故障(步骤217)。在一个优选实施方式中,该判定通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128进行,其中使用了步骤216中计算的故障指数并且将故障指数值与对应于转子中的可能故障的已知的数表或者其他数值组对比,这些数表或数值例如基于现有知识、公开文献和/或实验数据。
在一个示例实施方式中,如果转子诊断过程200在步骤217中判定不存在故障状况,则过程返回步骤202,并且步骤202-217重复进行,直至在步骤217的一个循环中判定发动机的转子中存在故障。如果在步骤217的任何循环中判定转子中存在故障,那么在步骤218中使用在步骤216中计算的故障指数并且比较该故障指数与对应于转子中的可能故障及其严重性的已知数表或者其他数值组来判定故障的具体性质和严重性,上述数表或数值组例如基于现有知识、公开文献和/或实验数据。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128做出这些判定。
此外在一个优选实施方式中,执行一个或多个补救措施以帮助补救转子的这种故障(步骤220)。在一个优选实施方式中,补救措施适应于在上述步骤218中确定的具体故障及其严重性。此外在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128启动上述补救措施。
如上所述,图3和4讨论了转子诊断过程200的示例性变型。具体地说,图3示出了用于诊断断裂转子条故障的第一具体调适的第一变型算法,而图4示出了用于诊断转子偏心故障的第二具体调适的第二变型算法,二者均根据示例实施方式给出。下面将先后讨论图3和图4。
在图3的实施方式的第一变型算法300中,第一转换角度(参考图2的步骤208)在图3的步骤301中确定为等于磁通量角度(θe)。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128做出该确定。
此外,在图3的步骤308和310中以如下方式确定第二转换角度(参考图2的步骤210):(1)首先,在步骤308中从磁通量角度(θe)中减去解算器角度(θr)(其在图3和4的不同实施方式中分别转换为合适的测量单位,如上所述)以产生滑移角度(θslip);以及(2)其次,在步骤310中从磁通量角度(θe)中减去等于两倍滑移角度(θslip)的值以根据如下方程确定第二转换角度:
第二转换角度=(θe)-2(θslip)
在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128做出这些计算。此外,在一个优选实施方式中,如这里所述,滑移角度包括转子相对于转子磁通量的角度。换种说法,谐波分量将以等于两倍的故障或滑移角度的角度-即2(θslip)转动。
在上述步骤202中获得并且在转换过程中使用的来自电流传感器112的一个相的测量电机电流的转换(参照步骤212)随后分别针对步骤202的测量电机电流相对于第一和第二转换角度并且根据图3的步骤302和312独立进行。具体地说,第一转换在图3的步骤302中使用同步参考帧中的磁通量角度(θe)(即图3的第一变型算法300的第一转换角度)并根据下列方程进行:ixcos(-θ)和ixsin(-θ)。此外,第二转换在图3的步骤312中使用故障参考帧中的步骤310的第二转换角度并根据下列方程进行:ixcos(-θ)和ixsin(-θ)。步骤302和312的转换优选根据下列方程进行,该方程表示用于诊断转子断裂条故障的第一变型算法300的一个示例实施方式的故障频率,这在下面将进一步讨论:
fbroken_bar=(1±2ks)f1
其中断裂条是估计数目的断裂条,f1是基础频率,s是滑移角度,而k是预定常数。此外,在一个优选实施方式中,步骤302和312的第一和第二转换分别通过图1的转子诊断块128进行,优选通过图1的其处理器128进行。
随后分别根据图3的步骤304、306、314和316分别针对步骤202的电机电流相对于第一和第二转换角度进行故障分量计算(参照步骤214)。具体地说,作为步骤302的第一转换的一部分或跟随步骤302的第一转换,第一转换结果在步骤304中通过一个低通数字滤波器,并且第一故障分量在步骤306中被计算为相对于步骤301的第一转换角度和步骤302的第一转换的第一分量部分的平方和的平方根。此外,作为步骤312的第二转换的一部分或跟随步骤312的第二转换,第二转换结果在步骤314中通过一个低通数字滤波器,并且第二故障分量在步骤316中被计算为相对于步骤310的第二转换角度和步骤312的第二转换的第二分量部分的平方和的平方根。在一个优选实施方式中,步骤306的第一故障分量包括同步参考帧中的正序电流值(Ip),而步骤316的第二故障分量包括故障参考帧中的低边带电流值(ILSB)。此外在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128执行这些计算和步骤。
不同的故障分量随后在步骤318中组合在一起以产生步骤320的故障指数。在示出的实施方式中,步骤306和316的故障分量在步骤318中根据下列方程组合:
(ILSB/IP)×NB
其中ILSB表示低边带电流值(lower side-band current value)(即步骤316的第二故障分量),IP表示正序电流值(即步骤316的第一故障分量),而NB表示转子的条数。该方程可用来计算表示在步骤320(也对应图2的步骤216)的数目故障指数值中的预期转子断裂条数(优选四舍五入为最接近的整数值)。在优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128来执行步骤318和320的计算。
转子的断裂条的估计数目还用来在步骤322(也对应图2的步骤218)中度量故障的类型和严重性,并且作为在步骤324(也对应图2的步骤220)中实施补救措施的基础。在一个优选实施方式中,也通过图1的转子诊断块128、最优选通过图1的其处理器128执行或启动这些步骤。
在图4的实施方式的第二变型算法400中,第一转换角度(参照图2的步骤208)在图4的步骤402中通过将磁通量角度(θe)和解算器角度(θr)根据下列公式相加以产生组合角度而用作第一转换角度来确定:
第一转换角度(组合角度)=(θe)+(θr)
在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128做出该计算。
此外,在图4的步骤410中通过根据下列公式从磁通量角度(θe)中减去解算器角度(θr)以产生用作第二转换角度的差值角度来确定第二转换角度(参照图2的步骤210):
第二转换角度(差值角度)=(θe)-(θr)
在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128做出该计算。
电机电流的转换(参照步骤212)随后分别针对步骤202的测量电机电流相对于第一和第二转换角度并且根据图4的步骤404和412独立进行。具体地说,第一转换在图4的步骤404中使用故障参考帧中的步骤402的第一转换角度并根据下列方程进行:ixcos(-θ)和ixsin(-θ)。此外,第二转换在图4的步骤412中使用故障参考帧中的步骤410的第二转换角度并根据下列方程进行:ixcos(-θ)和ixsin(-θ)。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128分别进行步骤404和412的第一和第二转换。步骤404和412的转换优选根据下列方程进行,该方程表示用于诊断转子的转子偏心故障的第二变型算法400的一个示例实施方式的故障频率,这在下面将进一步讨论:
f eccentricity = [ 1 ± m ( 1 - s p / 2 ) ] f 1 = f 1 ± mf r
此外,也在一个优选实施方式中,步骤404和412的第一和第二转换分别通过图1的转子诊断块128进行,优选通过图1的其处理器128进行。
随后分别根据图4的步骤406、408、414和416针对步骤202的电机电流分别相对于第一和第二转换角度进行故障分量计算(参照步骤214)。具体地说,作为步骤404的第一转换的一部分或跟随步骤404的第一转换,第一转换结果在步骤406中通过一个低通数字滤波器,并且第一故障分量在步骤408中被计算为相对于步骤402的第一转换角度和步骤404的第一转换的第一分量部分的平方和的平方根。此外,作为步骤412的第二转换的一部分或跟随步骤412的第二转换,第二转换结果在步骤414中通过一个低通数字滤波器,并且第二故障分量在步骤416中被计算为相对于步骤410的第二转换角度和步骤412的第二转换的第二分量部分的平方和的平方根。在一个优选实施方式中,步骤408的第一故障分量包括故障参考帧中的上边带电流值,而步骤416的第二故障分量包括故障参考帧中的下边带电流值。此外在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128进行这些计算和步骤。
不同的故障分量随后在步骤417中组合在一起并且在步骤418中被标准化以产生步骤420的故障指数。在示出的实施方式中,步骤408和416的故障分量在步骤417中根据下列方程求和:
IUSB+ILSB=组合值
其中IUSB表示上边带电流值(即步骤408的第一故障分量),而ILSB表示下边带电流值(即步骤416的第二故障分量)。所产生的组合值随后优选在步骤418中相对于非负载电流被标准化。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128进行步骤417和418的计算和标准化。
标准化的值随后用作步骤420(也对应于图2的步骤216)的故障指数。步骤420的故障指数随后可在步骤422(也对应于图2的步骤218)中用来确定转子中的一个或多个转子偏心故障(如果存在)的性质和严重性,并且还可在步骤424(也对应于图2的步骤220)中用作执行补救措施的基础。在一个优选实施方式中,通过图1的转子诊断块128、优选通过图1的其处理器128执行或启动这些步骤。
由于在上述系统和过程中使用的转换角度和技术,可针对电动系统(例如车辆电机中的)的转子进行改进的诊断。例如,所公开的系统和过程提供了一种仅使用一个电流传感器测量值在线诊断和监控感应电机中的转子故障状况的方法。所公开的系统和过程使用参考帧理论方法(Reference Frame Theory approach),并且设计成在场定向控制(FOC)操作下工作。例如,由于边带频率分量因转子故障而出现在定子电流的所有相中,因此仅需要一个相的电流测量值。
这代表了相对于现有技术的显著改进。例如,在一些使用参考帧理论方法进行故障检测的现有技术中,在转换过程中使用了所有三个电流测量值,这与所公开的实施方式中使用一个电流测量值形成了对比。使用一个电流传感器测量值在具有补救控制的系统中当电流传感器发生故障时具有特别的优点。在此情况下,本发明的方法仍然可以使用,然而使用所有三个电流测量值的现有技术却不能执行。此外,在一些现有技术中,这些故障分量还可使用快速傅立叶变换来获得。然而,这些现有技术不能应用于在线诊断。在所公开的实施方式中,采用了参考帧理论方法进行在线故障检测,其具有改善的结果。
例如,在断裂转子条故障的情况下(对应于图3的第一变型算法),测量电流可在正确的参考帧中根据下列方程转换:
fbroken bar=(1±2ks)f1
具体地说,通过对存在于FOC系统中的可得信息信号(例如来自解算器或转子位置传感器的电机速度)进行杠杆化,测量电流可被转换为以(1-2s)f1转动的参考帧。在此参考帧中,处于(1-2s)f1的各边带分量将表现为DC分量,而存在于电机电流信号中的其他谐波项将表现为AC谐波分量。使用低通滤波器,该边带分量的幅值可被提取而用于故障严重性评价。在上述示例中,处于(1-2s)f1的边带分量(在上面称为LSB或低边带)被选择为故障指示器,这例如是由于LSB分量主要与转子断裂条故障相关的事实,而处于(1+2s)f1的边带分量(在上面称为USB或上边带)可与因转子故障而产生的速度波动效应相关,并且此USB分量是依赖惯性的。此外,具有LSB分量的幅值的知识在估计故障的严重性方面(例如在图3示出的上述示例实施方式中的转子断裂条的数目)是重要的。
通过另一示例,在转子偏心故障的情况下(对应于图4的第二变型算法400),所公开的方法和系统还可被延伸到使用其频率在下列方程中提供的正确故障参考帧来诊断转子偏心故障:
f eccentricity = [ 1 ± m ( 1 - s p / 2 ) ] f 1 = f 1 ± mf r
通过将在该上述方程给出的相应频率下的边带分量的幅值与基础正常数据比较,人们可以基于边带幅值的变化率识别出是否存在偏心故障,并且还可获得关于这种转子偏心故障(如果存在)的严重性的信息。
因此,所公开的方法和系统提供了用于在例如汽车工业中对电机的转子进行故障诊断的改进的技术。例如,所公开的方法和系统可提供改善的结果,可需要更少的传感器和/或其他装置,并且/或者与现有技术相比可更容易地和/或更节约成本地实施。
应当理解,所公开的方法和系统可从这些示出的附图和这里的描述中进行改变。例如,如上所述,图1的电动系统100的某些元件,例如诊断块108、一个或多个其他部件以及/或者其部分可进行改变,并且/或者可以是彼此的一部分并且/或者彼此联接,并且/或者是一个或多个其他系统和/或设备的一部分或者与其相联接。此外,可以理解,转子诊断过程200的某些步骤、第一变型算法300、第二变型算法400以及/或者它们的步骤、部件和/或部分可从图2-4中的图示和/或这里结合附图进行的描述进行改变,并且/或者可以同时执行和/或以与图2-4中的图示和/或这里结合附图进行的描述不同的顺序执行。类似地可以理解,所公开的方法和系统可结合多种不同类型的车辆和/或其他设备来实施和/或使用。
虽然在前面的详细描述中提供了至少一个示例实施方式,但是应当理解,还存在大量的变型。还应当理解,这里描述的示例实施方式不是用来以任何方式限制本发明的范围、应用或者构造。相反,前面的详细描述将为本领域普通技术人员提供实施所描述的实施方式的方便的路径。应当理解,在不背离权利要求限定的本发明的范围(该范围包括在提交本申请时已知的等同方式和可预见的等同方式)的情况下,可以对元件的功能和设置做出多种改变。

Claims (20)

1.一种用于电机转子的故障诊断的方法,所述电机还具有定子,所述方法包括如下步骤:
通过处理器产生定子的测量电机电流;
通过处理器确定转子的解算器角度;
通过处理器确定转子的磁通量角度;
通过处理器并使用所述解算器角度和所述磁通量角度计算转换角度;
通过处理器并使用所述转换角度执行所述电机电流的转换;以及
通过处理器并基于所述转换识别故障状况。
2.如权利要求1所述的方法,其中通过处理器产生定子的测量电机电流的步骤包括如下步骤:
通过传感器测量从传感器获取的仅一个相电流的测量电流。
3.如权利要求1所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器从所述磁通量角度中减去所述解算器角度,由此计算出滑移角度;
其中计算转换角度的步骤包括通过处理器并使用所述滑移角度和所述磁通量角度来计算转换角度的步骤。
4.如权利要求3所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器进行所述磁通量角度的转换,由此产生转换的磁通量角度;
其中计算转换角度的步骤包括通过处理器并使用所述滑移角度和所述转换的磁通量角度计算转换角度的步骤。
5.如权利要求1所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并使用所述解算器角度、所述磁通量角度或两者来确定第二转换角度;以及
通过处理器并使用所述第二转换角度进行所述电机电流的第二转换;
其中识别故障状况的步骤包括基于所述转换和所述第二转换识别故障状况的步骤。
6.如权利要求5所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器确定等于所述磁通量角度的转换角度;
通过处理器从所述磁通量角度中减去所述解算器角度,由此计算出滑移角度;以及
通过处理器并使用所述滑移角度和所述磁通量角度计算第二转换角度。
7.如权利要求5所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器对所述磁通量角度和所述解算器角度求和,由此计算出组合角度;
通过处理器从所述磁通量角度中减去所述解算器角度,由此计算出差值角度;
通过处理器并使用所述组合角度计算转换角度;以及
通过处理器并使用所述差值角度计算第二转换角度。
8.如权利要求6所述的方法,其中:
进行转换的步骤包括通过处理器并使用同步参考帧进行转换的步骤;以及
进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
9.如权利要求7所述的方法,其中:
进行转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行转换的步骤;以及
进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
10.如权利要求5所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并使用所述转换计算第一故障分量;以及
通过处理器并使用所述第二转换计算第二故障分量;
其中识别故障状况的步骤包括通过处理器并使用所述第一故障分量和所述第二故障分量识别故障状况的步骤。
11.如权利要求10所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并使用所述第一故障分量和所述第二故障分量计算故障指数;
其中识别故障状况的步骤包括通过处理器并基于所述故障指数识别故障状况的步骤。
12.如权利要求11所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并基于所述故障指数估计故障状况的严重性。
13.如权利要求12所述的方法,还包括如下步骤:
通过处理器并基于所述故障指数实施一个或多个补救措施。
14.一种用于电机转子的故障诊断的方法,该电机还具有定子,该方法包括如下步骤:
通过处理器产生定子的测量电机电流;
通过处理器确定转子的解算器角度;
通过处理器确定转子的磁通量角度;
通过处理器并使用所述解算器角度、所述磁通量角度或者两者计算第一转换角度;
通过处理器从所述磁通量角度减去所述解算器角度从而产生滑移角度;
通过处理器并使用所述滑移角度和所述磁通量角度计算第二转换角度;
通过处理器并使用所述第一转换角度执行电机电流的第一转换,从而产生第一故障分量;
通过处理器并使用所述第二转换角度执行电机电流的第二转换,从而产生第二故障分量;
通过处理器并使用所述第一故障分量和所述第二故障分量计算故障指数;以及
通过处理器并使用所述故障指数识别故障状况。
15.如权利要求14所述的方法,其中通过处理器产生定子的测量电机电流的步骤包括如下步骤:
通过传感器测量从传感器获取的仅一个相电流的测量电流。
16.如权利要求14所述的方法,其中:
通过处理器进行第一转换的步骤包括通过处理器并使用同步参考帧进行第一转换的步骤;以及
通过处理器进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
17.如权利要求14所述的方法,其中:
通过处理器进行第一转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第一转换的步骤;以及
通过处理器进行第二转换的步骤包括通过处理器并使用故障参考帧进行第二转换的步骤。
18.一种用于车辆的电动系统,所述电动系统包括:
具有转子和定子的电机;
能量源;
联接在所述能量源和所述定子之间的逆变器模块,所述逆变器模块构造成提供从所述能量源至所述电机的定子的命令电压;
联接在所述逆变器模块和所述定子之间的电流传感器,所述电流传感器构造成测量通过所述定子的电流,从而产生测量电流;以及
联接到所述逆变器模块和多个电流传感器的控制模块,所述控制模块构造成:
产生所述定子的测量电机电流;
确定所述转子的解算器角度;
确定所述转子的磁通量角度;
使用所述解算器角度、所述磁通量角度或者两者计算第一转换角度;
从所述磁通量角度减去所述解算器角度从而产生滑移角度;
使用所述滑移角度和所述磁通量角度计算第二转换角度;
使用所述第一转换角度执行所述电机电流的第一转换,从而产生第一故障分量;
使用所述第二转换角度执行所述电机电流的第二转换,从而产生第二故障分量;
使用所述第一故障分量和所述第二故障分量计算故障指数;以及
使用所述故障指数识别故障状况。
19.如权利要求18所述的电动系统,其中所述控制模块进一步构造成:
通过从电流传感器获取的仅一个相电流产生测量电机电流。
20.如权利要求18所述的电动系统,其中所述控制模块进一步构造成:
基于所述故障指数估计所述故障状况的严重性。
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Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8354817B2 (en) * 2009-06-18 2013-01-15 GM Global Technology Operations LLC Methods and systems for diagnosing stator windings in an electric motor
FR2954020B1 (fr) * 2009-12-11 2012-02-24 Hispano Suiza Sa Dispositif de commande d'une msap
JP4877397B2 (ja) * 2010-01-22 2012-02-15 株式会社デンソー 電流センサの異常診断装置、およびセンサの異常診断装置
US8497698B2 (en) * 2010-08-11 2013-07-30 GM Global Technology Operations LLC Methods and systems for diagnosing faults for rotors of electric motors
DE102011003573A1 (de) * 2011-02-03 2012-08-09 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung eines Fehlverhaltens einer Elektromaschine
US8760098B2 (en) * 2011-04-01 2014-06-24 Texas Instruments Incorporated Sensorless motor control
US8575879B2 (en) * 2011-08-19 2013-11-05 GM Global Technology Operations LLC Methods, systems and apparatus for controlling a multi-phase inverter
CN102375121B (zh) * 2011-09-22 2013-08-21 哈尔滨工业大学 能耗制动型直线电机测试加载装置
US9240743B2 (en) * 2012-04-11 2016-01-19 Mitsubishi Electric Corporation Vehicle power-generation control device and control method thereof
PT2728367T (pt) * 2012-11-01 2019-04-22 Abb Schweiz Ag Um método para deteção de uma condição de falha numa máquina elétrica
US9018881B2 (en) * 2013-01-10 2015-04-28 GM Global Technology Operations LLC Stator winding diagnostic systems and methods
US9514421B2 (en) 2014-03-10 2016-12-06 Regal Beloit America, Inc. System and method for decommissioning a motor
US9450532B2 (en) * 2014-04-02 2016-09-20 Mitsubishi Electric Corporation Motor control device and motor control system
JP5638730B1 (ja) * 2014-04-02 2014-12-10 三菱電機株式会社 モータ制御装置およびモータ制御システム
CN104280682B (zh) * 2014-05-09 2017-07-04 浙江大学 一种基于磁场定向控制的电机转子故障诊断方法
KR101551099B1 (ko) * 2014-06-13 2015-09-08 현대자동차주식회사 모터 시스템의 고장 판정 방법
US9893666B2 (en) * 2015-02-03 2018-02-13 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and system for controlling angular rotor speeds of sensorless induction motors
US11209487B2 (en) * 2016-06-13 2021-12-28 Hitachi, Ltd. Rotor diagnostic apparatus, rotor diagnostic method, and rotor diagnostic program
US10514428B2 (en) 2017-07-13 2019-12-24 Itt Manufacturing Enterprises Llc Technique to detect motor leakage flux anomalies
US10698031B2 (en) 2018-02-02 2020-06-30 R. Gene Smiley Systems and methods for obtaining and validating performance data on motors
CN109738720A (zh) * 2018-12-20 2019-05-10 国网北京市电力公司 充电桩的运行状态的确定方法及装置
KR102699005B1 (ko) * 2019-04-10 2024-08-26 현대자동차주식회사 레졸버 신호를 이용한 모터 구동 시스템의 고장진단 장치 및 방법
CN114114068B (zh) * 2020-08-28 2024-07-02 台达电子工业股份有限公司 马达连接故障检测方法
US11411521B2 (en) * 2020-10-15 2022-08-09 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for static eccentricity fault detection of induction motors
US11843339B2 (en) * 2021-01-20 2023-12-12 Board Of Regents, The University Of Texas System System for estimating a number of shorted turns in a permanent magnet synchronous motor with inter turn short circuit faults
US11652428B2 (en) * 2021-07-14 2023-05-16 General Electric Company Method and apparatus for controlling a motor
DE102021121672A1 (de) 2021-08-20 2023-02-23 KSB SE & Co. KGaA Verfahren zur Fehlererkennung, insbesondere einer Laufradverstopfung, in einer Kreiselpumpe, sowie Kreiselpumpe
US11921161B2 (en) * 2021-09-14 2024-03-05 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System for broken-rotor bar detection in inverter-fed induction motors using graph-based motor current signature analysis
WO2023085920A1 (en) * 2021-11-12 2023-05-19 Petroliam Nasional Berhad (Petronas) Alternator monitoring methods and systems

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7024332B2 (en) * 2003-11-27 2006-04-04 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for identifying a faulty rotor position angle signal
CN1825730A (zh) * 2005-02-23 2006-08-30 国际整流器公司 用于旋转场机器的失相检测
CN101414801A (zh) * 2007-10-16 2009-04-22 Abb瑞士有限公司 用于测定他励旋转电机的转子位置的方法

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6144924A (en) 1996-05-20 2000-11-07 Crane Nuclear, Inc. Motor condition and performance analyzer
DE19823787C2 (de) 1998-05-28 2003-10-30 Daimlerchrysler Rail Systems Verfahren und Anordnung zur Früherkennung von Läuferschäden bei Asynchronmaschinen
US6069467A (en) * 1998-11-16 2000-05-30 General Electric Company Sensorless rotor tracking of induction machines with asymmetrical rotor resistance
JP2000184772A (ja) 1998-12-14 2000-06-30 Toyota Motor Corp モータの異常検出装置
US6462491B1 (en) 1999-01-27 2002-10-08 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Position sensorless motor control apparatus
US6636823B1 (en) 1999-09-30 2003-10-21 Rockwell Automation Technologies, Inc. Method and apparatus for motor fault diagnosis
US6741060B2 (en) * 2001-04-05 2004-05-25 Delphi Technologies, Inc. Method and system for controlling a permanent magnet machine during fault conditions
JP4830212B2 (ja) * 2001-05-16 2011-12-07 株式会社デンソー 回転角センサの監視システム
US6566830B2 (en) * 2001-08-17 2003-05-20 Delphi Technologies, Inc. Method and system for controlling a permanent magnet machine
US6760670B2 (en) 2001-09-13 2004-07-06 Abb Power Automation Ltd. Crossover fault classification for power lines with parallel circuits
US20030062868A1 (en) 2001-10-01 2003-04-03 Mir Sayeed A. Switching methodology for ground referenced voltage controlled electric machine
JP3644922B2 (ja) * 2001-12-06 2005-05-11 本田技研工業株式会社 電動パワーステアリング装置
WO2003071672A1 (fr) 2002-02-25 2003-08-28 Daikin Industries, Ltd. Procede de commande de moteur et appareil associe
AU2003206526A1 (en) 2002-02-28 2003-09-09 Zetacon Corporation Predictive control system and method
US7116068B2 (en) * 2002-04-12 2006-10-03 Ford Global Technologies, Llc Diagnostic system and method for an electric motor using torque estimates
US7116077B2 (en) * 2002-04-12 2006-10-03 Ford Global Technologies, Llc Diagnostic system and method for an electric motor using torque estimates
US20030193310A1 (en) * 2002-04-12 2003-10-16 Ford Motor Company Diagnostic method for an electric motor using torque estimates
JP2004015925A (ja) 2002-06-07 2004-01-15 Mitsuba Corp ブラシレスモータ制御方法
JP4059039B2 (ja) 2002-08-30 2008-03-12 株式会社安川電機 同期電動機の制御装置
JP3888272B2 (ja) 2002-09-25 2007-02-28 株式会社日立製作所 交流電動機の制御装置及び半導体装置
EP1553693B1 (en) 2002-10-17 2007-12-19 Denso Corporation Ac rotary electric machine magnetic noise reduction method, motor control device and ac rotary electric machine using the same
US6822839B2 (en) 2002-12-05 2004-11-23 Eaton Corporation Method and apparatus of detecting internal motor faults in an induction machine
JP4797316B2 (ja) 2003-02-12 2011-10-19 株式会社安川電機 電動機制御装置および制御逸脱検出方法
JP4230276B2 (ja) 2003-05-19 2009-02-25 本田技研工業株式会社 ブラシレスdcモータの制御装置
WO2005035333A1 (ja) * 2003-10-07 2005-04-21 Jtekt Corporation 電動パワーステアリング装置
JP2005328691A (ja) 2004-04-15 2005-11-24 Denso Corp モータ制御装置
US7081760B2 (en) 2004-07-12 2006-07-25 Behrooz Mirafzal Method of diagnosing a broken bar fault in an induction motor
JP2006288076A (ja) 2005-03-31 2006-10-19 Toshiba Elevator Co Ltd 制御装置
US8179068B2 (en) * 2006-07-24 2012-05-15 Kabushiki Kaisha Toshiba Variable-flux motor drive system
US20100169030A1 (en) 2007-05-24 2010-07-01 Alexander George Parlos Machine condition assessment through power distribution networks
US7577545B2 (en) * 2007-05-29 2009-08-18 Hamilton Sundstrand Corporation Method and system for estimating rotor angular position and rotor angular velocity at low speeds or standstill
TWI344763B (en) * 2007-10-03 2011-07-01 Chroma Ate Inc Apparatus and method for simulating a rectified passive loading
US7839108B2 (en) 2008-01-24 2010-11-23 Gm Global Technology Operations, Inc. Electric motor stator winding temperature estimation
DE102008017900A1 (de) 2008-04-09 2009-10-15 Danfoss Drives A/S Verfahren zum Erfassen eines Fehlers in einer Drehfeldmaschine
JP4556076B2 (ja) * 2008-04-22 2010-10-06 本田技研工業株式会社 電動機の制御装置
US7768220B2 (en) 2008-04-24 2010-08-03 Gm Global Technology Operations, Inc. Harmonic torque ripple reduction at low motor speeds
US8054084B2 (en) 2009-05-19 2011-11-08 GM Global Technology Operations LLC Methods and systems for diagnosing stator windings in an electric motor

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7024332B2 (en) * 2003-11-27 2006-04-04 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for identifying a faulty rotor position angle signal
CN1825730A (zh) * 2005-02-23 2006-08-30 国际整流器公司 用于旋转场机器的失相检测
CN101414801A (zh) * 2007-10-16 2009-04-22 Abb瑞士有限公司 用于测定他励旋转电机的转子位置的方法

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