CN103872962B - 一种永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种永磁电机速度传感器的在线容错控制装置，采用高转速估计模块和低转速估计模块分别得到两个估计转速ω₂、ω₃，转速正确率计算模块从速度传感器接收电机采集转速ω₁和两个转速估计模块得到的估计转速ω₂、ω₃，并采用基于最大似然估计的先验概率计算方法得到先验概率，容错控制模块根据先验概率计算后验概率，当后验概率f(χ₁)大于预设阈值，则速度传感器工作正常，直接将采集转速ω₁作为反馈转速输出，否则根据采集转速、估计转速和后验概率计算得到反馈转速。本发明可以使电机驱动系统在速度传感器故障状态下实现宽调速范围的闭环控制，并令电机转速在容错控制过程中平缓切换，提高容错控制效果。

Description

一种永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置

技术领域

本发明属于永磁同步电机驱动控制技术领域，更为具体地讲，涉及一种永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置。

背景技术

目前在永磁同步电机的驱动控制系统中，通常采用矢量控制算法，该算法输入量为期望转速、反馈采集转速和三相线电流值，输出期望控制电压，期望控制电压再通过空间矢量脉宽调制SVPWM((SpaceVectorPulseWidthModulation)得到六路PWM(PulseWidthModulation，脉冲宽度调制)驱动信号，用于驱动三相逆变电路中的6个开关管，开关管输出三相交流电实现对永磁同步电机的控制。

速度传感器用于得到永磁同步电机的采集转速，是永磁同步电机矢量控制系统中必不可少却又脆弱的一环。在实际应用中，受工作时间和环境的影响，速度传感器可能出现断线或接触不良，会导致系统停机或飞车，损坏设备，甚至对操作者的人身安全产生威胁。

作为改进，在2012年12月07日公布、公开号为CN102769426A、发明名称为“一种在线容错电动汽车交流感应电机驱动控制系统”的中国发明专利申请公布说明书中公布了一种解决速度传感器故障的基于后验概率的电机驱动控制系统。图1是基于后验概率的电机驱动控制系统示意图。如图1所示，该发明采用基于转速估计的后验概率容错控制算法，在传统驱动控制系统的基础上，加入了速度估计模块6和容错控制模块7，将永磁同步电机4的二相电压、三相静止电流信号(由电源传感器5得到)输入速度估计模块7计算得到估计转速ω₂，将速度传感器6得到的采集转速ω₁与估计转速ω₂送入基于后验概率的容错控制模块8当中，通过故障的检测、故障概率的计算、后验概率的计算以及加权求和得到运行转速该转速作为实际反馈转速ω_r输出至矢量控制模块1用于矢量控制。矢量控制模块1接收期望转速反馈转速ω_r和三相静止电流，输出期望控制电压u_α、u_β至SVPWM调制模块2，SVPWM调制模块2调制得到六路PWM信号作用于三相逆变模块3逆变产生三相交流电控制电机4的转速。

该发明可以使整个驱动控制系统在发生速度传感器故障后一段时间内依然能够安全、平稳、正常的运行，并且基于后验概率的容错控制算法保证了系统从有速度传感器到无速度传感器闭环控制的平稳切换。整个系统对速度传感器故障的容错能力强，抗扰性与鲁棒性好。但该发明仍然存在以下不足：

(1)基于后验概率的容错控制算法中涉及的先验概率由经验值得出，影响系统在不同转速段运行时的容错效果；

(2)基于无功功率模型参考自适应方法估计出的转速范围较窄，仅适用于低速和中速段的速度估计，且存在稳态误差导致离线转速估计不够准确。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种永磁电机速度传感器的在线容错控制装置，采用两个转速估计模块来拓宽转速调整范围，并且根据电机运行情况实时更新先验概率，提高容错控制效果。

为实现上述发明目的，本发明永磁电机速度传感器的在线容错控制装置，包括高转速估计模块、低转速估计模块、转速正确率计算模块、容错控制模块，其中：

高转速估计模块用于采用高转速估计算法根据电机的电流电压参数估计得到电机转速ω₂，其转速估计适应速段为(Th,ω_M]，Th表示转速阈值，ω_M表示电机最大转速；

低转速估计模块用于采用低转速估计算法根据电机的电流电压参数估计得到电机转速ω₃，其转速估计适应速段为[0,Th]；

转速正确率计算模块用于从速度传感器接收电机采集转速ω₁和两个转速估计模块得到的估计转速ω₂、ω₃得，采用基于最大似然估计的先验概率计算方法，得到先验概率，计算方法为：

当|ω₁-ω₂|、|ω₁-ω₃|、|ω₂-ω₃|均小于等于预设阈值a，将三个转速作为一个集合A₁；否则将三种转速ω₁、ω₂、ω₃中方差最小的两个转速作为一类，从而将三个转速划分为两个集合，其中包含采集转速ω₁的集合记为A₁，另一个集合记为A₂；记集合数量为R；计算三个转速的正确概率：

${\mathrm{\Φ}}_q\left(p\right)=\left\{\begin{array}{cc}{r}_p;& |{\mathrm{\ω}}_p-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ω}}}_q|\≤\mathrm{\δ}\\ (1-r_p)/(R-1);& |{\mathrm{\ω}}_p-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ω}}}_q|>\mathrm{\δ}\end{array}\right.$

其中，p表示转速序号，取值范围为p＝1,2,3；q表示转速集合的序号，取值范围为q＝1,…,R；r_p表示预先测试得到的在当前电机期望转速下三个转速ω_p的可靠概率；表示集合A_q的转速平均值；δ表示预设的转速差值阈值；

计算集合中存在正确转速的条件下ω_p为正确结果的条件概率：

${\mathrm{\χ}}_q=\[\underset{p=1}{\overset{3}{\Π}}{\mathrm{\Φ}}_q\left(p\right)\]/\[\underset{k=1}{\overset{R}{\Σ}}\underset{p=1}{\overset{3}{\Π}}{\mathrm{\Φ}}_k\left(p\right)\]$

容错控制模块用于将转速正确率计算模块得到的条件概率χ_q作为先验概率计算后验概率f(χ_q)：

$f\left({\mathrm{\χ}}_q\right)=\frac{P_q*{\mathrm{\χ}}_q}{\underset{q=1}{\overset{R}{\Σ}}{P}_q*{\mathrm{\χ}}_q}$

其中，P_q表示条件概率，T为故障发生持续时间，T_s为整个在线容错控制装置的闭环控制周期，λ表示预设的条件概率变化率；当f(χ₁)＞b，b表示预设的后验概率阈值，则令反馈转速ω_r＝ω₁，否则ω_r＝ω_lastf(χ₁)+ω_pf(χ₂)，其中ω_last表示故障发生前的最后一个采集转速，ω_p∈A₂，当A₂＝{ω₂,ω₃}时，如果当前期望转速ω_p＝ω₂，否则ω_p＝ω₃，Th表示预设的转速阈值；输出反馈转速。

本发明永磁电机速度传感器的在线容错控制装置，采用高转速估计模块和低转速估计模块分别得到两个估计转速ω₂、ω₃，转速正确率计算模块从速度传感器接收电机采集转速ω₁和两个转速估计模块得到的估计转速ω₂、ω₃，并采用基于最大似然估计的先验概率计算方法得到先验概率，容错控制模块根据先验概率计算后验概率，当后验概率f(χ₁)大于预设阈值，则速度传感器工作正常，直接将采集转速ω₁作为反馈转速输出，否则根据采集转速、估计转速和后验概率计算得到反馈转速。

本发明永磁电机速度传感器的在线容错控制装置具有以下有益效果：

(1)采用转速估计算法和高转速估计算法进行复合转速估计，拓宽了电机驱动系统的调速范围；并且当两个转速估计模块的内部控制器或自适应律参数调试好后，两种估计算法在各自的适用速段都能保持较高的估计准确度，即估计转速与传感器采集转速之间的静差很小，从而减小电机驱动系统在采集转速和估计转速之间切换时产生的振荡；

(2)本发明在后验概率计算中所使用的先验概率是通过三种测速算法在当前期望转速所在速段的可靠概率来得到，从而根据系统的期望转速在线实时更新先验概率，使电机驱动系统在容错控制过程中的闭环切换更加平缓。

附图说明

图1是基于后验概率的电机驱动控制系统示意图；

图2是基于本发明永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置的电机驱动控制系统示意图；

图3是低期望转速时基于后验概率的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图；

图4是低期望转速时基于本发明的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图；

图5是高期望转速时基于后验概率的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图；

图6是高期望转速时基于本发明的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图2是基于本发明永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置的电机驱动控制系统示意图。如图2所示，在电机驱动控制系统中，本发明永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置安装在速度传感器6与矢量控制模块1之间，包括高转速估计模块9、低转速估计模块10、转速正确率计算模块11、容错控制模块12。

与图1所示的电机驱动控制系统不同，本发明中采用两个转速估计模块：高转速估计模块9、低转速估计模块10分别进行速度估计，避免采用一个单一转速估计算法而无法适应所有速段的情况，从而使电机驱动系统在速度传感器故障状态下的可调转速范围更宽。并且在参数调整好后，两个转速估计模块在各自的适应速段具有较高的估计可靠度，适应速段是指算法得到的估计转速与电机实际转速误差小于一定阈值所对应的期望转速范围。高转速估计模块和低转速估计模块的转速适应速段的划分阈值是通过选用的转速估计算法来确定的。本实施例中，高转速估计算法和低转速估计算法分别采用基于电压的模型参考自适应算法和高频注入法，两种算法的适应速段的划分阈值设置Th＝45rad/s，则期望转速小于等于Th时即为低速段，大于Th时为高速段。

本实施例中，高转速估计模块9采用的高转速估计算法为基于电压的模型参考自适应算法(MRAS)，该算法是根据电机驱动控制系统中的两相静止电压和三相静止电流估计得到电机转速ω₂，具体方法如下：

首先从电流传感器5得到三相静止电流i_a、i_b、i_c，并转化为两相旋转电流i_d、i_q：

$\left[\begin{array}{c}{i}_d\\ i_q\end{array}\right]=\sqrt{\frac{2}{3}}\left[\begin{array}{ccc}\cos \left(\mathrm{\θ}\right)& -\frac{1}{2}\cos \left(\mathrm{\θ}\right)+\frac{\sqrt{3}}{3}\sin \left(\mathrm{\θ}\right)& -\frac{1}{2}\cos \left(\mathrm{\θ}\right)-\frac{\sqrt{3}}{2}\sin \left(\mathrm{\θ}\right)\\ -\sin \left(\mathrm{\θ}\right)& \frac{1}{2}\sin \left(\mathrm{\θ}\right)+\frac{\sqrt{3}}{2}\cos \left(\mathrm{\θ}\right)& \frac{1}{2}\sin \left(\mathrm{\θ}\right)-\frac{\sqrt{3}}{2}\cos \left(\mathrm{\θ}\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{i}_a\\ i_b\\ i_c\end{array}\right]$

其中，θ为磁链旋转角。

由永磁电机的电压方程求得可调模型为：

式中和为估计两相旋转电流，R为定子电阻，ω为同步转速，L_s为定子电感，L_d为d轴电感，L_q为q轴电感，为磁链，u_d和u_q为两相旋转坐标系下的d轴和q轴电压，由两相静止坐标系下的u_α和u_β经坐标变换得到。

由波波夫稳定性理论确定自适应律，解得估计转速ω₂：

${\mathrm{\ω}}_2=\underset{0}{\overset{t}{\∫}}{K}_i(i_d\widehat{i_q}-\widehat{i_d}{i}_q)d_t+K_p(i_d\widehat{i_q}-\widehat{i_d}{i}_q)+\mathrm{\ω}\left(0\right)$

其中，K_i和K_p分别表示比例系数与积分系数，ω(0)表示估计转速的初值。

本实施例中，低转速估计模块10采用的低转速估计算法为高频注入法，该方法通过给电机4注入高频电压，再检测相应的电流来获取转子的位置和转速。先得到幅值和频率可调的旋转电压信号u_αβi：

$u_{\mathrm{\α}\mathrm{\β}i}=u_i{e}^{{\mathrm{j\ω}}_{i}t}$

其中u_i为旋转电压的幅值，ω_i为旋转电压的频率，j为虚数符号。

由旋转电压感应出的电流矢量i_αβ为：

$i_{\mathrm{\α}\mathrm{\β}}=i_{ip}{e}^{{\mathrm{j\θ}}_i\left(t\right)-\mathrm{\π}/2}+i_{in}{e}^{2{\mathrm{\θ}}_r-{\mathrm{\θ}}_i\left(t\right)+\mathrm{\π}/2}$

其中i_ip为电流正序分量的幅值，i_in为电流负序分量的幅值，θ_i(t)为高频信号频率，θ_r为转子位置角。表示电流负序分量，包含转子位置信息，利用外差法可获取转子位置信息，进而得到估计转速ω₃，该方法为现有技术，在此不再赘述。

虽然高转速估计算法和低转速估计算法得到的估计转速在大多数情况下会存在一定差别，但是都接近于电机4的实际转速，而当速度传感器发生故障时，速度传感器得到的采集转速与实际转速会存在很大的差别。因此，本发明通过判断速度传感器得到的采集转速和两个转速估计算法得到的估计转速得到的后验概率来判断速度传感器是否发生了故障，从而确定反馈转速。本发明中，转速正确率计算模块11采用基于最大似然估计的分析方法来得到先验概率。

最大似然估计方法必备三个条件：(1)所有算法输出具有相同的物理意义，并相互独立；(2)各算法得出的不同的结果个数为有限个；(3)N种算法得到的R个不同的结果中仅有一个是正确的。本发明中，三种测速算法(高转速估计算法、低转速估计算法、速度传感器)输出三个转速，且互不影响，因此最大似然估计方法在本发明中是适用的。其具体方法为：

预先对三种测速算法(高转速估计算法、低转速估计算法、速度传感器)进行测试得到的三个方法的转速可靠概率。当算法得到的转速与电机实际转速(本实施例采用速度传感器正常工作得到的采集转速)之间的误差小于设定阈值时，则认为该转速为可靠结果，否则为不可靠结果，在电机驱动系统中通过输入多个期望转速并统计可靠结果数量即可得到可靠概率。为了使可靠概率更加准确，可以按照期望转速来分段统计，通常划分的期望转速段越多，可靠概率会更准确。本实施例中，简单地根据阈值Th将期望转速划分得到的高速段和低速段来统计可靠概率。表1是不同期望转速段三个转速的可靠概率。

表1

当|ω₁-ω₂|、|ω₁-ω₃|、|ω₂-ω₃|均小于等于预设阈值a，将三个转速作为一个集合A₁；否则将三个转速ω₁、ω₂、ω₃中方差最小的两个转速作为一类，从而将三个转速划分为两个集合，其中包含采集转速ω₁的集合记为A₁，另一个集合记为A₂。记集合数量为R。计算三个转速的正确概率：

${\mathrm{\Φ}}_q\left(p\right)=\left\{\begin{array}{cc}{r}_p;& |{\mathrm{\ω}}_p-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ω}}}_q|\≤\mathrm{\δ}\\ (1-r_p)/(R-1);& |{\mathrm{\ω}}_p-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ω}}}_q|>\mathrm{\δ}\end{array}\right.$

其中，p表示转速序号，取值范围为p＝1,2,3；q表示转速集合的序号，取值范围为q＝1,2；r_p表示预先测试得到的在当前电机期望转速所属速段对应的转速ω_p的可靠概率，由表1可知，本实施例中，当前电机期望转速处于低速段时，r₁＝0.99，r₂＝0.9，r₃＝0.97；当前电机期望转速处于高速段时，r₁＝0.99，r₂＝0.98，r₃＝0.92。表示集合A_q的转速平均值。δ表示预设的转速差值阈值。

计算集合中存在正确转速的条件下ω_p为正确结果的条件概率(即为后验概率容错控制方法中的所需的先验概率)：

${\mathrm{\χ}}_q=\[\underset{p=1}{\overset{3}{\Π}}{\mathrm{\Φ}}_q\left(p\right)\]/\[\underset{k=1}{\overset{R}{\Σ}}\underset{p=1}{\overset{3}{\Π}}{\mathrm{\Φ}}_k\left(p\right)\]$

当速度传感器6正常工作时，速度传感器6从电机4得到的采集转速接近于实际转速，与两个估计转速也较接近，即此时只有一个集合A₁＝{ω₁,ω₂,ω₃}，正确概率Φ₁(1)＝r₁、Φ₁(2)＝r₂、Φ₁(3)＝r₃，条件概率χ₁＝1。而两个集合的划分结果有三种情况：A₁＝{ω₁}，A₂＝{ω₂,ω₃}；A₁＝{ω₁,ω₂}，A₂＝{ω₃}；A₁＝{ω₁,ω₃}，A₂＝{ω₂}，但是在实际应用中，当速度传感器6出现故障时，速度传感器6得到的采集转速ω₁与两个估计转速差别较大，而两个估计转速较为接近，因此绝大部分故障情况下集合为A₁＝{ω₁}，A₂＝{ω₂,ω₃}。

容错控制模块12用于将转速正确率计算模块得到的条件概率χ_q作为先验概率计算后验概率f(χ_q)：

$f\left({\mathrm{\χ}}_q\right)=\frac{P_q*{\mathrm{\χ}}_q}{\underset{q=1}{\overset{R}{\Σ}}{P}_q*{\mathrm{\χ}}_q}$

其中，P_q表示条件概率，T为故障发生持续时间，即从故障开始时间到当前时刻的时间，T_s为整个在线容错控制装置的闭环控制周期，也就是速度采集周期，λ表征条件概率的变化率，由用户根据实际系统自行调整。

当f(χ₁)＞b，b表示预设的后验概率阈值，一般设置b＝0.4，则令反馈转速ω_r＝ω₁，否则ω_r＝ω_lastf(χ₁)+ω_pf(χ₂)，其中ω_last表示故障发生前的最后一个采集转速(即速度传感器正常工作得到的最后一个采集转速)，ω_p∈A₂，即ω_p等于集合A₂中的一个元素。可见，当只有一个集合时，条件概率χ₁＝1，此时f(χ₁)＝1，反馈转速ω_r＝ω₁。当需要使用ω_p计算反馈转速时，集合A₂可能有三种情况：A₂＝{ω₂,ω₃}、A₂＝{ω₃}、A₂＝{ω₂}，当A₂＝{ω₂,ω₃}时，如果当前期望转速ω_p＝ω₂，否则ω_p＝ω₃，Th表示预设的转速阈值；输出反馈转速至矢量控制模块1。

在现有的基于后验概率的容错控制模块中，先验概率通常根据经验值给出，缺乏实时性。而本发明中可以依据各转速在当前期望转速段的可靠概率来实时更新容错控制模块所需的先验概率，保证了在不同期望转速段容错控制模块均能在速度传感器故障时实现反馈转速的平稳切换，增强了系统在全速段的容错控制效果。

将基于本发明的电机驱动控制系统和发明专利CN102769426A中的基于后验概率的电机驱动控制系统应用于具体应用，通过在同一时刻模拟传感器故障，比较两种电机驱动控制系统在低期望转速(20rad/s)和高期望转速(90rad/s)下的容错控制效果。

图3是低期望转速时基于后验概率的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图。图4是低期望转速时基于本发明的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图。由图3和图4对比可见，在低期望转速情况下，当速度传感器发生故障时，在基于后验概率的电机驱动控制系统中，永磁同步电机的转速在速度传感器故障点会产生一个波动，而在基于本发明的电机驱动控制系统中，永磁同步电机的转速在速度传感器故障点没有明显波动，转速过渡平稳。

图5是高期望转速时基于后验概率的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图。图6是高期望转速时基于本发明的电机驱动控制系统的容错控制效果示意图。由图5和图6对比可见，在高期望转速情况下，当速度传感器发生故障时，在基于后验概率的电机驱动控制系统中，永磁同步电机的转速在速度传感器故障点虽然没有产生非常明显的波动，但是通过分析数据可以看出故障点后转速有微微的正向波动，而在基于本发明的电机驱动控制系统中，永磁同步电机的转速在速度传感器故障点同样没有明显波动，并且通过分析数据可以发现故障点后转速过渡更加平缓。

根据上述仿真实例，可以得知本发明永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置可以明显改善电机驱动系统的容错控制效果，提高了故障状态下电机的运行性能，使整个系统的安全性、平稳性和鲁棒性得到改善。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (4)

1.一种永磁同步电机速度传感器的在线容错控制装置，其特征在于包括高转速估计模块、低转速估计模块、转速正确率计算模块、在线容错控制模块，其中：

高转速估计模块用于采用高转速估计算法根据电机的电流电压参数估计得到电机转速ω₂，其转速估计适应速段为(Th,ω_M]，Th表示期望转速阈值，ω_M表示电机最大转速；

低转速估计模块用于采用低转速估计算法根据电机的电流电压参数估计得到电机转速ω₃，其转速估计适应速段为[0,Th]；

转速正确率计算模块用于从速度传感器接收电机采集转速ω₁和两个转速估计模块得到的估计转速ω₂、ω₃，采用基于最大似然估计的先验概率计算方法，得到先验概率，计算方法为：

当|ω₁-ω₂|、|ω₁-ω₃|、|ω₂-ω₃|均小于等于预设阈值a，将三个转速作为一个集合A₁；否则将三种转速ω₁、ω₂、ω₃中方差最小的两个转速作为一类，从而将三个转速划分为两个集合，其中包含采集转速ω₁的集合记为A₁，另一个集合记为A₂；记集合数量为R；计算三个转速的正确概率：

${\mathrm{\Φ}}_q\left(p\right)=\left\{\begin{array}{cc}{r}_p;& |{\mathrm{\ω}}_p-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ω}}}_q|\≤\mathrm{\δ}\\ (1-r_p)/(R-1);& |{\mathrm{\ω}}_p-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ω}}}_q|>\mathrm{\δ}\end{array}\right.$

其中，p表示转速序号，取值范围为p＝1,2,3；q表示转速集合的序号，取值范围为q＝1,…,R；r_p表示预先测试得到的在当前电机期望转速所属速段对应的转速ω_p的可靠概率；表示集合A_q的转速平均值；δ表示预设的转速差值阈值；

计算集合中存在正确转速的条件下ω_p为正确结果的条件概率：

${\mathrm{\χ}}_q=\[\underset{p=1}{\overset{3}{\Π}}{\mathrm{\Φ}}_q\left(p\right)\]/\[\underset{k=1}{\overset{R}{\Σ}}\underset{p=1}{\overset{3}{\Π}}{\mathrm{\Φ}}_k\left(p\right)\]$

容错控制模块用于将转速正确率计算模块得到的条件概率χ_q作为先验概率计算后验概率f(χ_q)：

$f\left({\mathrm{\χ}}_q\right)=\frac{P_q*{\mathrm{\χ}}_q}{\underset{q=1}{\overset{R}{\Σ}}{P}_q*{\mathrm{\χ}}_q}$

其中，P_q表示条件概率， T为故障发生持续时间，T_s为整个在线容错控制装置的闭环控制周期，λ表示预设的条件概率变化率；当f(χ₁)＞b，b表示预设的后验概率阈值，则令反馈转速ω_r＝ω₁，否则反馈转速ω_r＝ω_lastf(χ₁)+ω_pf(χ₂)，其中ω_last表示故障发生前的最后一个采集转速，ω_p∈A₂，当A₂＝{ω₂,ω₃}时，如果当前期望转速ω_p＝ω₂，否则ω_p＝ω₃；输出反馈转速。

2.根据权利要求1所述的在线容错控制装置，其特征在于，所述高转速估计算法为基于电压方程的模型参考自适应算法。

3.根据权利要求1所述的在线容错控制装置，其特征在于，低转速估计算法为高频注入法。

4.根据权利要求1所述的在线容错控制装置，其特征在于，所述后验概率阈值b＝0.4。