CN109716644A - 传感器故障检测方法、马达驱动系统以及电动助力转向系统 - Google Patents

传感器故障检测方法、马达驱动系统以及电动助力转向系统 Download PDF

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Abstract

传感器故障检测方法检测马达驱动系统的多个传感器中的至少一个传感器的故障，其中，该方法具有以下步骤：执行确定以αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势误差Ver的运算(A)，运算(A)是根据αβ固定坐标系的αβ轴上的电流Iα、Iβ、αβ轴上的参考电压Vα*、Vβ*和转子的电角度θe而执行的，反电动势误差Ver表示推断相位角ρs与基于由多个传感器测定出的传感器值的测定相位角ρ的误差的函数；以及根据反电动势误差Ver来检测故障。

Description

传感器故障检测方法、马达驱动系统以及电动助力转向系统
技术领域
本发明涉及在马达驱动系统中使用的传感器故障检测方法、马达驱动系统以及电动助力转向系统。
背景技术
近年来，电驱动系统在各个应用领域中被广泛使用。作为电驱动系统，例如举出马达驱动系统。马达驱动系统例如使用矢量控制对电动马达(以下，表述为“马达”。)进行控制。在矢量控制中存在使用几个电流传感器和角度传感器的方式。即使在这些传感器中的一个传感器发生故障时，也会导致该马达驱动系统进行错误动作，很有可能无法复原。因此，积极地提出了检测马达驱动系统的传感器故障的各种方法。
非专利文献1提出了使用扩展卡尔曼滤波器的算法来检测马达驱动系统的传感器故障这一内容。马达驱动系统具有检测三相马达的转子位置的一个位置传感器(角度传感器)和检测在三相马达中流动的电流的两个电流传感器。在故障检测的运算中使用协方差矩阵等。
现有技术文献
非专利文献
非专利文献1：Gilbert Hock Beng Foo,Member,IEEE,Xinan Zhang,StudentMember,IEEE,and D.M.Vilathgamuwa,Senior Member,IEEE,"A Sensor Fault Detectionand Isolation Method in Interior Permanent-Magnet Synchronous Motor DrivesBased on an Extended Kalman Filter,"IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIALELECTRONICS,August 2013,Vol.60,No.8,p.3485-3495.
发明内容
发明要解决的课题
在上述的现有技术中，传感器故障检测用的计算机的运算负荷大，因此期望进一步降低该运算负荷。
本发明的实施方式提供能够降低传感器故障检测用的计算机的运算负荷的新颖的传感器故障检测方法以及具有该传感器故障检测的马达驱动系统。
用于解决课题的手段
本发明的例示的传感器故障检测方法检测马达驱动系统的多个传感器中的至少一个传感器的故障，其中，所述方法具有以下步骤：执行确定以αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势误差Ver的运算(A)，所述运算(A)是根据所述αβ固定坐标系的αβ轴上的电流Iα、Iβ、所述αβ轴上的参考电压Vα*、Vβ*和转子的电角度θe而执行的，所述反电动势误差Ver表示推断相位角ρs与基于由多个所述传感器测定出的传感器值的测定相位角ρ的误差的函数；以及根据所述反电动势误差Ver来检测所述故障。
本发明的例示的马达驱动系统具有：马达，其具有三相的绕组；至少两个电流传感器，它们检测三相电流中的至少二相的电流；角度传感器，其检测所述马达的转子角；以及控制器，其控制所述马达，检测所述角度传感器和至少两个所述电流传感器中的至少一个传感器的故障，所述控制器根据αβ固定坐标系的αβ轴上的电流Iα、Iβ、所述αβ轴上的参考电压Vα*、Vβ*以及所述转子角来运算以所述αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势误差Ver，所述反电动势误差Ver表示推断相位角ρs与基于由所述多个传感器测定出的传感器值的测定相位角ρ的误差的函数，根据所述反电动势误差Ver来检测所述故障。
发明效果
根据本发明的例示的实施方式，传感器故障检测的算法被简化，因此提供了能够降低传感器故障检测用的计算机的运算负荷的传感器故障检测方法以及具有该传感器故障检测的马达驱动系统。
附图说明
图1是示意性地示出实施方式1的使用传感器故障检测的马达驱动系统1000的硬件结构的框图。
图2是示意性地示出实施方式1的使用传感器故障检测的马达驱动系统1000中的逆变器300的硬件结构的框图。
图3是示意性地示出本实施方式的变形例的马达驱动系统1000的硬件结构的框图。
图4是示意性地示出控制器100的功能块的功能框图。
图5是示意性地示出故障检测核心单元100A_1的更详细的功能块的功能框图。
图6是示意性地示出故障检测核心单元100A_1的变形例的更详细的功能块的功能框图。
图7是示出第一示例的规定的期间内的扭矩波形的曲线图。
图8是示出第一示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形的曲线图。
图9是示出第一示例的规定的期间内的电流Iq的波形的曲线图。
图10是示出第一示例的规定的期间内的电流Id的波形的曲线图。
图11是示出第一示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形的曲线图。
图12是示出第一示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形的曲线图。
图13是示出第二示例的规定的期间内的扭矩波形的曲线图。
图14是示出第二示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形的曲线图。
图15是示出第二示例的规定的期间内的电流Iq的波形的曲线图。
图16是示出第二示例的规定的期间内的电流Id的波形的曲线图。
图17是示出第二示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形的曲线图。
图18是示出第二示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形的曲线图。
图19是示出第三示例的规定的期间内的扭矩波形的曲线图。
图20是示出第三示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形的曲线图。
图21是示出第三示例的规定的期间内的电流Iq的波形的曲线图。
图22是示出第三示例的规定的期间内的电流Id的波形的曲线图。
图23是示出第三示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形的曲线图。
图24是示出第三示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形的曲线图。
图25是示出第四示例的规定的期间内的扭矩波形的曲线图。
图26是示出第四示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形的曲线图。
图27是示出第四示例的规定的期间内的电流Iq的波形的曲线图。
图28是示出第四示例的规定的期间内的电流Id的波形的曲线图。
图29是示出第四示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形。
图30是示出第四示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形的曲线图。
图31是示出合成磁通Ψs和推断相位角ρs的关系的图。
图32是示意性地示出实施方式2的故障检测核心单元100A_1的更详细的功能块的功能框图。
图33是示意性地示出实施方式3的EPS系统2000的典型结构的图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的传感器故障检测方法、具有该传感器故障检测的马达驱动系统以及具有该马达驱动系统的电动助力转向系统的实施方式进行详细说明。但是，为了避免以下的说明不必要地变得冗长、而使本领域技术人员易于理解，有时省略过度详细的说明。例如，有时省略对众所周知的事项的详细说明和对实质上相同的结构的重复说明。
(实施方式1)
[马达驱动系统1000的结构]
图1示意性地示出本实施方式的使用传感器故障检测的马达驱动系统1000的硬件块。
典型地，马达驱动系统1000具有马达M、控制器100、驱动电路200、逆变器(也称作“逆变电路”。)300、关机电路400、多个电流传感器500、模数转换电路(以下，记作“AD转换器”。)600、角度传感器700、灯800以及ROM(Read Only Memory：只读存储器)900。马达驱动系统1000被模块化为例如动力组件，能够以具有马达、传感器、驱动器以及控制器的马达模块的形式制造和贩卖。另外，在本说明书中，以具有马达M作为结构要素的系统为例，对马达驱动系统1000进行说明。但是，马达驱动系统1000也可以是不具有马达M作为结构要素的用于驱动马达M的系统。
马达M例如是三相交流马达、以及表面磁铁型同步型马达(SPMSM)或者埋入磁铁型同步型马达(IPMSM)等永久磁铁同步马达。马达M例如具有三相(U相、V相以及W相)的绕组(未图示)。三相的绕组与逆变器300电连接。
控制器100例如是微控制单元(MCU)。或者，控制器100例如也能够由组装有CPU核心的现场可编程门阵列(FPGA)实现。
控制器100对马达驱动系统1000整体进行控制，例如通过矢量控制来控制马达M的扭矩和转速。转速用单位时间(例如1分钟)内转子旋转的转数(rpm)来表示。矢量控制是将在马达中流动的电流分解为有助于产生扭矩的电流分量和有助于产生磁通的电流分量并且独立地对彼此垂直的各电流分量进行控制的方法。例如，控制器100根据由多个电流传感器500测定出的实际电流值和由角度传感器700测定出的转子角(即，来自角度传感器700的输出信号)等来设定目标电流值。控制器100根据该目标电流值而生成PWM(Pulse WidthModulation：脉冲宽度调制)信号，并输出给驱动电路200。
控制器100检测多个电流传感器500和角度传感器700中的至少一个的传感器故障。另外，后面对传感器故障的检测方法进行详细说明。控制器100能够在检测到传感器故障时，例如生成关机信号和通知信号中的至少一个信号。控制器100将关机信号输出给关机电路400，将通知信号输出给灯800。例如，在没有产生传感器故障时，关机信号和通知信号处于否定状态。控制器100在检测到传感器故障时断言各个信号。
驱动电路200例如是栅极驱动器。驱动电路200根据从控制器100输出的PWM信号而生成对逆变器300中的开关元件的开关动作进行控制的控制信号。另外，如后所述，驱动电路200也可以安装于控制器100。
逆变器300例如将从直流电源(未图示)提供的直流电力转换为交流电力，利用转换后的交流电力来驱动马达M。例如，逆变器300根据从驱动电路200输出的控制信号将直流电力转换为作为U相、V相以及W相的伪正弦波的三相交流电力。利用该转换后的三相交流电力对马达M进行驱动。
关机电路400例如具有机械继电器、或者场效应晶体管(FET，典型地是MOSFET)或绝缘栅双极晶体管(IGBT)等半导体开关元件。关机电路400电连接于逆变器300与马达M之间。关机电路400根据从控制器100输出的关机信号而对逆变器300与马达M的电连接进行切断。详细说明的话，当关机信号被断言时，关机电路400的半导体开关元件断开，逆变器300与马达M的电连接被切断。其结果为，关机电路400能够使从逆变器300向马达M的电力供给停止。
多个电流传感器500具有检测在马达M的U相、V相以及W相的绕组中流动的至少两个电流的至少两个电流传感器。在本实施方式中，多个电流传感器500具有检测在U相和V相中流动的电流的两个电流传感器500A、500B(参照图2)。当然，多个电流传感器500也可以具有检测在U相、V相以及W相的绕组中流动的三个电流的三个电流传感器，也可以具有检测例如在V相和W相中流动的电流或在W相和U相中流动的电流的两个电流传感器。电流传感器例如具有分流电阻和检测在分流电阻中流动的电流的电流检测电路(未图示)。分流电阻的电阻值例如是0.1Ω左右。
AD转换器600对从多个电流传感器500输出的模拟信号进行采样并将其转换为数字信号，然后将该转换后的数字信号输出给控制器100。另外，也可以是，控制器100进行AD转换。在该情况下，多个电流传感器500将模拟信号直接输出给控制器100。
角度传感器(也称作“位置传感器”。)700配置于马达M，检测马达M的转子角即转子的机械角。角度传感器700例如是具有磁阻(MR)元件的磁传感器、分析器、旋转编码器或霍尔IC(包含霍尔元件)等。角度传感器700将转子的机械角输出给控制器100。由此，控制器100获得转子的机械角。
马达驱动系统1000例如能够具有速度传感器或加速度传感器来代替角度传感器700。在使用速度传感器来代替角度传感器的情况下，控制器100能够通过对转速信号或角速度信号进行积分处理等来计算转子的位置即旋转角。角速度通过转子在1秒内旋转的角度(rad/s)来表示。控制器100在使用加速度传感器来代替角度传感器的情况下，能够通过对角加速度信号进行积分处理等而计算旋转角。在本说明书中，角度传感器包含用于获得转子角的所有传感器。例如，包含上述的磁传感器、速度传感器或加速度传感器。此外，“获得”包含例如从外部获取转子的机械角的情况和控制器100自身运算并获得转子的机械角的情况。
灯800例如具有LED(Light Emitting Diode：发光二极管)。例如，在控制器100断言通知信号时，灯800响应该断言而点亮为红色。例如，考虑车载用的马达驱动系统1000。在该情况下，灯800能够与车速表和转速表等仪表一同配置于仪表板的仪表盘上。
ROM 900例如是可写入的存储器(例如PROM)、可重写的存储器(例如闪存)或者读出专用的存储器。ROM 900保存有具有用于使控制器100控制马达M的命令组的控制程序。例如，在启动时，控制程序暂时展开在RAM(未图示)中。另外，ROM 900无需外置于控制器100，也可以搭载于控制器100。搭载有ROM 900的控制器100例如能够是上述的MCU。
参照图2，对逆变器300的硬件结构进行更详细的说明。
图2示意性地示出本实施方式的使用传感器故障检测的马达驱动系统1000中的逆变器300的硬件结构。
逆变器300具有三个下桥臂的开关元件和三个上桥臂的开关元件。图示的开关元件SW_L1、SW_L2以及SW_L3是下桥臂的开关元件，开关元件SW_H1、SW_H2以及SW_H3是上桥臂的开关元件。作为开关元件，例如能够使用FET和IGBT。开关元件具有供朝向马达M流动的再生电流流通的续流二极管。
在图2中示出检测在U相和V相中流动的电流的两个电流传感器500A、500B的分流电阻Rs。如图所示，例如分流电阻Rs能够电连接于下桥臂的开关元件与地之间。或者，例如，分流电阻Rs能够电连接于上桥臂的开关元件与电源之间。
控制器100例如能够通过进行使用了矢量控制的三相通电控制来驱动马达M。例如，控制器100生成用于进行三相通电控制的PWM信号，将该PWM信号输出给驱动电路200。驱动电路200根据PWM信号而生成用于对逆变器300中的各FET的开关动作进行控制的栅极控制信号并提供给各FET的栅极。
图3示意性地示出本实施方式的变形例的马达驱动系统1000的硬件块。
如图所示，马达驱动系统1000也可以不具有驱动电路200。在该情况下，控制器100具有直接对逆变器300的各FET的开关动作进行控制的端口。具体说明的话，控制器100根据PWM信号而生成栅极控制信号。控制器100能够经由该端口输出栅极控制信号，将该栅极控制信号提供给各FET的栅极。
[传感器故障检测]
首先，在说明传感器故障检测的算法之前，对本发明的传感器故障进行说明。传感器故障具有角度传感器700的故障和电流传感器500的故障。例如，在汽车的电动助力转向(EPS)用的马达驱动系统1000中，广泛地使用磁传感器作为角度传感器700。在本实施方式中，传感器磁铁例如通过注射成型等而设置于马达的轴。此外，磁传感器例如设置于马达的电路板(未图示)。伴随着轴的旋转，传感器磁铁也旋转。因此，磁传感器能够检测由该磁极的位置变化而引起的磁通的变化。
通常，传感器磁铁处于牢固地固定于轴的状态。但是，当从外部对汽车等车辆施加了任何较强的碰撞(例如，在车辆爬上路缘石时可能产生的碰撞)时，该碰撞传递给轴，从而有可能导致传感器磁铁破损或变形。或者，传感器磁铁的安装位置有可能偏移。由于破损、变形或位置偏移而导致磁传感器难以准确地检测转子的位置。在本说明书中，角度传感器的故障不仅包含角度传感器自身的故障也包含例如传感器磁铁的破损。电流传感器的故障例如是分流电阻的破损。
优选为，尽量避免使马达驱动系统1000在产生了传感器故障的状态下继续进行EPS的驱动。例如，在产生了传感器故障时，停止EPS的驱动、即马达驱动系统1000的驱动，从而EPS的安全性提高。这样，在特别要求安全性的马达驱动系统1000中，检测传感器故障是很重要的。
参照图4至图6，对本实施方式的传感器故障检测的算法进行详细说明。
本实施方式的传感器故障检测的算法既能够仅由例如专用集成电路(ASIC)或FPGA等硬件实现，也能够通过硬件和软件的组合而实现。
图4示意性地示出控制器100的功能块。在本说明书中，功能框图中的各块不是以硬件单位而是以功能块单位来示出的。软件能够是例如构成用于执行与各功能块对应的特定的处理的计算机程序的模块。
控制器100例如具有故障检测单元100A和矢量控制单元100B。另外，在本说明书中，为了便于说明，将各功能块表述为“单元”。当然，并不是出于将各功能块限定解释为硬件或软件的意图来使用该表述。
故障检测单元100A具有故障检测核心单元100A_1和信号生成单元100A_2。故障检测核心单元100A_1是传感器故障检测的核心。故障检测核心单元100A_1进行确定以αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势误差Ver的运算。该运算是根据αβ固定坐标系的αβ轴上的电流Iα、Iβ、αβ轴上的参考电压Vα*、Vβ*以及转子的电角度θe而执行的。故障检测核心单元100A_1根据反电动势误差Ver来检测故障。信号生成单元100A_2根据错误信号而生成关机信号和通知信号中的至少一个信号。
矢量控制单元100B进行一般的矢量控制所需的运算。另外，由于矢量控制是公知的技术，因此省略关于该控制的详细说明。
图5示意性地示出故障检测核心单元100A_1的更详细的功能块。
故障检测核心单元100A_1具有三相电流运算单元110、克拉克变换单元111、派克变换单元112、角度转换单元120、电角度微分单元121、克拉克变换单元130、反电动势运算单元140、负荷角运算单元141、相位角运算单元142、误差运算单元143、最大允许误差运算单元144以及电平比较器150。
在各功能块以软件的形式安装于控制器100的情况下，该软件的执行主体能够是例如控制器100的核心。如上所述，控制器100能够由FPGA实现。在该情况下，全部或一部分的功能块能够由硬件实现。此外，通过使用多个FPGA来使处理分散，能够使特定的计算机的运算负荷分散。在该情况下，图5所示的功能块的全部或一部分能够分散安装于该多个FPGA。多个FPGA例如通过车载的控制器局域网络(CAN)而彼此连接起来，从而能够进行数据的收发。
在本说明书中，设在马达M的U相的绕组中流动的电流为Ia、在马达M的V相的绕组中流动的电流为Ib、在马达M的W相的绕组中流动的电流为Ic。电流Ia、Ib由U相、V相用的两个电流传感器500A、500B来检测。电流Ic不是由电流传感器检测出的，是通过运算而取得的。例如，在三相通电控制中，在各相中流动的电流的总和为零。换言之，满足电流Ia、Ib以及Ic的总和为零的关系。
三相电流运算单元110接受电流Ia、Ib以及Ic中的两个电流，通过运算来求取剩余的一个电流。在本实施方式中，三相电流运算单元110取得由电流传感器500A测定出的电流Ia和由电流传感器500B测定出的电流Ib。三相电流运算单元110使用电流Ia、Ib以及Ic的总和为零的上述关系，根据电流Ia、Ib来运算电流Ic。由此，获得了电流Ia、Ib以及Ic。在本说明书中，也将根据由传感器实际检测到的值(例如电流Ia、Ib)、通过运算而取得的值(例如电流Ic)称作“测定出的值”。三相电流运算单元110将测定出的电流Ia、Ib以及Ic输出给克拉克变换单元111。
在使用电流传感器将电流Ia、Ib以及Ic输入到故障检测核心单元100A_1的情况下，也可以不具备三相电流运算单元110。通过该结构也能够获得电流Ia、Ib以及Ic。
克拉克变换单元111使用在矢量控制等中使用的所谓的克拉克变换，将从三相电流运算单元110输出的电流Ia、Ib以及Ic转换为αβ固定坐标系中的α轴上的电流Iα和β轴上的电流Iβ。这里，αβ固定坐标系是静止坐标系，三相中的一相的方向(例如U相方向)是α轴，与α轴垂直的方向是β轴。克拉克变换单元111将电流Iα、Iβ输出给派克变换单元112和反电动势运算单元140。
派克变换单元112使用在矢量控制等中使用的所谓的派克变换，将从克拉克变换单元111输出的电流Iα、Iβ转换为dq旋转坐标系中的d轴上的电流Id和q轴上的电流Iq。该派克变换是根据转子的电角度θe而进行的。这里，dq旋转坐标系是与转子一同旋转的旋转坐标系。派克变换单元112至少将电流Iq输出给负荷角运算单元141。
角度转换单元120根据下述的公式1，将由角度传感器700测定出的转子的机械角θm转换为电角度θe。角度转换单元120将电角度θe输出给派克变换单元112、电角度微分单元121以及相位角运算单元142。
θe＝(P/2)·θm 公式(1)
其中，P是极数。
电角度微分单元121对电角度θe进行时间微分而取得电角速度ωe。电角速度ωe是电角度θe的角频率。电角度微分单元121将电角速度ωe输出给负荷角运算单元141。
克拉克变换单元130与克拉克变换单元111同样地，使用克拉克变换，将参考电压Va *、Vb *以及Vc *转换为αβ固定坐标系中的α轴上的参考电压Vα*和β轴上的参考电压Vβ*。参考电压Va *、Vb *以及Vc *表示用于对逆变器300的各开关元件进行控制的上述的PWM信号。克拉克变换单元130将参考电压Vα*、Vβ*输出给反电动势运算单元140。
反电动势运算单元140运算用矢量表示的反电动势的α轴上的分量BEMFα和β轴上的分量BEMFβ。具体说明的话，反电动势运算单元140根据下述的公式(2)，按照电流Iα和参考电压Vα*的函数来运算反电动势BEMFα。此外，反电动势运算单元140根据下述的公式(2)，按照电流Iβ和参考电压Vβ*的函数来运算反电动势BEMFβ。
BEMFα＝Vα*-R·Iα，BEMFβ＝Vβ*-R·Iβ 公式(2)
其中，R是电枢电阻。电枢电阻R例如由控制器100的核心设定于反电动势运算单元140。
反电动势运算单元140根据下述的公式(3)来运算反电动势绝对值BEMF。反电动势绝对值BEMF表示以αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势矢量的大小。
BEMF＝(BEMFα2+BEMFβ2)1/2 公式(3)
反电动势运算单元140将α轴上的分量BEMFα、β轴上的分量BEMFβ输出给误差运算单元143。反电动势运算单元140将绝对值BEMF输出给负荷角运算单元141和最大允许误差运算单元144。
负荷角运算单元141根据下述的公式(4)来运算负荷角δ。负荷角运算单元141将负荷角δ输出给相位角运算单元142。负荷角δ例如在dq旋转坐标系中是反电动势矢量与q轴之间的角度，是将逆时针方向作为正方向的角度。
δ＝sin-1(Lq·Iq·ωe/BEMF) 公式(4)
其中，Lq是dq旋转坐标系中的q轴上的电枢电感。
相位角运算单元142根据下述的公式(5)来运算测定相位角ρ。相位角运算单元142将测定相位角ρ输出给误差运算单元143。测定相位角ρ是合成磁通Ψs与α轴之间的角度，是以逆时针方向为正方向的角度。合成磁通Ψs是指例如通过对因转子的永久磁铁引起的磁通(矢量)和定子的绕组产生的磁通(矢量)进行合成而得到的矢量的大小。
ρ＝θe+δ 公式(5)
误差运算单元143根据下述的公式(6)来运算反电动势误差Ver。
Ver＝BEMFβ·cosρ-BEMFα·sinρ 公式(6)
反电动势误差Ver是以αβ固定坐标系为基准而运算出的标量。但是，也能够以dq旋转坐标系为基准来运算反电动势误差Ver。在该情况下，只要将以dq旋转坐标系为基准而运算出的标量转换为以αβ固定坐标系为基准的值即可。在正常时，反电动势误差Ver的理想值是零。在本说明书中，将马达驱动系统1000的任何传感器都没有产生故障时表述为“正常时”。
最大允许误差运算单元144根据下述的公式(7)来运算最大允许误差Vermax。
Vermax＝K·BEMF 公式(7)
其中，K是规定的常量。常量K例如是由控制器100的核心设定的。
电平比较器150检测反电动势误差Ver与最大允许误差Vermax之间的电平差。换言之，电平比较器150进行反电动势误差Ver与最大允许误差Vermax之间的电平比较。电平比较器150在反电动势误差Ver与最大允许误差Vermax相等或者比最大允许误差Vermax大时，输出表示传感器故障的错误信号。错误信号例如是数字信号。例如，能够将表示传感器故障的错误信号电平分配为“1”，将不表示传感器故障的错误信号电平分配为“0”。在该分配的例子中，错误信号在正常时为“0”，在产生传感器故障时被断言为“1”。
在正常时，反电动势误差Ver在理想情况下为零。但是，实际上，反电动势误差Ver会成为比零大的值。在本实施方式中，考虑到这种情况，通过将常量K调整为适当的值(例如0.05)，能够使正常时的反电动势误差Ver小于最大允许误差Vermax。通过该调整，错误信号不会被断言。换言之，不会从故障检测核心单元100A_1向外部输出表示产生了传感器故障的错误信号。
当多个电流传感器500和角度传感器700的至少一个传感器产生故障时，反电动势误差Ver变为最大允许误差Vermax以上。其结果为，错误信号被断言。换言之，从故障检测核心单元100A_1向外部输出表示产生了传感器故障的错误信号。
根据本实施方式，与扩展卡尔曼滤波器的运算相比，上述的磁传感器等的故障检测使用运算式(1)至(7)所示的相当简单的运算，因此能够降低传感器故障检测用的计算机的运算负荷。换言之，传感器故障检测的算法被简化，其结果为，能够抑制存储器成本(系统成本)和电力成本等。
再次参照图4。
故障检测核心单元100A_1将错误信号输出给信号生成单元100A_2。信号生成单元100A_2在从故障检测核心单元100A_1的电平比较器150输出的错误信号被断言为1时，响应该断言而生成关机信号和通知信号中的至少一个信号。关机信号是用于使马达驱动系统1000停止的信号，被输出给关机电路400。通知信号例如是输出给灯800的信号，能够通过灯800的闪烁等而向驾驶员警告(注意提醒)产生了传感器故障这一内容。
例如，考虑上述的EPS用的马达驱动系统1000。在该情况下，通过关机信号而使马达驱动系统1000停止，从而将使用了来自发生了故障的传感器(电流传感器500A、500B以及角度传感器700中的至少一个传感器)的输出值的马达驱动系统1000的错误动作防患于未然。而且，警告灯根据通知信号而点亮或者闪烁，因此能够立刻向驾驶员警告产生故障。驾驶员能够根据该警告而谨慎地进行转向操作，并且使汽车安全地停止于例如路肩。这样，能够根据关机信号和通知信号来确保驾驶员的安全。
图6示意性地示出故障检测核心单元100A_1的变形例的更详细的功能块。在图6中也示出了矢量控制单元100B内的功能块的一部分。在本发明的矢量控制中，根据电流Ia、Ib以及Ic中的两个电流来运算剩余的一个电流。此外，电流Ia、Ib以及Ic通过克拉克变换而被转换为电流Iα、Iβ，电流Iα、Iβ通过派克变换而被转换为电流Id、Iq。因此，矢量控制单元100B具有三相电流运算单元110、克拉克变换单元111以及派克变换单元112、或者与它们相当的单元。
如图所示，反电动势运算单元140能够获得从矢量控制单元100B的克拉克变换单元111输出的电流Iα、Iβ。此外，负荷角运算单元141能够获得从矢量控制单元100B的派克变换单元112输出的电流Iq。这样，故障检测核心单元100A_1能够使用在矢量控制单元100B中生成的数据(信号)的一部分来生成表示传感器故障的错误信号。
以下，示出使用MathWorks公司的Matlab/Simulink来验证了在本实施方式的传感器故障检测中使用的算法的适合性的结果。在该验证中使用了表面磁铁型(SPM)马达的模型。在表1中示出了验证时的各种系统参数的值。此外，在该验证模型中，通过矢量控制对SPM马达进行控制。在表2中示出了在该矢量控制中使用的变量。
[表1]
[表2]
参考I<sub>q</sub> 10.32A/20.65A
参考I<sub>d</sub> 0A
速度 750rpm
[正常时的模拟结果]
参照图7至图12对正常时的模拟结果进行说明。以下，将没有产生传感器故障的示例表述为“第一示例”。
图7示出第一示例的规定的期间(0秒至0.5秒)内的扭矩波形。图7的纵轴表示扭矩(N·m)，横轴表示时间(s)。以下，在图8至图30所示的模拟波形中，横轴表示时间(s)，规定的期间都是0秒至0.5秒的期间。
图8示出第一示例的规定的期间内的、实际的转子角的波形以及由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形。图8的纵轴表示转子的机械角θm。
图9示出第一示例的规定的期间内的电流Iq的波形。图10示出第一示例的规定的期间内的电流Id的波形。图9的纵轴表示电流Iq(A)，图10的纵轴表示电流Id(A)。
图11示出第一示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形。图11的纵轴表示电流Ia、Ib以及Ic(A)。
图12示出第一示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形。图12的纵轴表示反电动势误差Ver(V)和最大允许误差Vermax(V)。图中的误差是指反电动势误差Ver。
在第一示例中，由于没有产生传感器故障，因此能够继续进行矢量控制。如图12所示，反电动势误差Ver处于比最大允许误差Vermax小的范围内。因此，即使扭矩在图7所示那样的例如0.25秒处瞬时发生了变动，错误信号电平也被维持在接近零的值。即，在第一示例中，错误信号电平没有被断言。
[电流传感器的故障]
参照图13至图18对两个电流传感器500A、500B中的一方产生传感器故障时的模拟结果进行说明。以下，将该产生传感器故障的示例表述为“第二示例”。
图13示出第二示例的规定的期间内的扭矩波形。图13的纵轴表示扭矩(N·m)。
图14示出第二示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形。图14的纵轴表示转子的机械角θm。
图15示出第二示例的规定的期间内的电流Iq的波形。图16示出第二示例的规定的期间内的电流Id的波形。图15的纵轴表示电流Iq(A)，图16的纵轴表示电流Id(A)。
图17示出第二示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形。图17的纵轴表示电流Ia、Ib以及Ic(A)。
图18示出第二示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形。图18的纵轴表示反电动势误差Ver(V)和最大允许误差Vermax(V)。图中的误差是指反电动势误差Ver。
在该示例2中，检测电流Ia的电流传感器500A与马达驱动系统1000的电连接在时刻0.4s被切断。该切断是指检测电流Ia的电流传感器500A在时刻0.4s发生故障。因此，如图17所示，时刻0.4s及以后的电流Ia变为零。
如图18所示，在产生故障的时刻0.4s之前，反电动势误差Ver处于比最大允许误差Vermax小的范围内。但是，当产生故障时，反电动势误差Ver变得比最大允许误差Vermax大。其结果为，在第二示例中，错误信号被断言，表示产生了传感器故障。
[角度传感器的故障]
参照图19至图24对角度传感器700产生传感器故障时的模拟结果进行说明。以下，将该产生传感器故障的示例表述为“第三示例”。
图19示出第三示例的规定的期间内的扭矩波形。图19的纵轴表示扭矩(N·m)。
图20示出第三示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形。图20的纵轴表示转子的机械角θm。
图21示出第三示例的规定的期间内的电流Iq的波形。图22示出第三示例的规定的期间内的电流Id的波形。图21的纵轴表示电流Iq(A)，图22的纵轴表示电流Id(A)。
图23示出第三示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形。图23的纵轴表示电流Ia、Ib以及Ic(A)。
图24示出第三示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形。图24的纵轴表示反电动势误差Ver(V)和最大允许误差Vermax(V)。图中的误差是指反电动势误差Ver。
在该第三示例中，角度传感器700与马达驱动系统1000的电连接在时刻0.3s被切断。该切断是指角度传感器700在时刻0.3s发生故障。因此，如图20所示，时刻0.3s及以后测定出的转子的机械角θm变为零。
如图24所示，在产生故障的时刻0.3s之前，反电动势误差Ver处于比最大允许误差Vermax小的范围内。但是，当产生故障时，反电动势误差Ver变得比最大允许误差Vermax大。其结果为，在第三示例中，错误信号被断言，表示产生了传感器故障。
[电流传感器和角度传感器的故障]
参照图25至图30对电流传感器500A和角度传感器700产生传感器故障时的模拟结果进行说明。以下，将该产生传感器故障的示例表述为“第四示例”。
图25示出第四示例的规定的期间内的扭矩波形。图25的纵轴表示扭矩(N·m)。
图26示出第四示例的规定的期间内的实际的转子角的波形和由角度传感器700测定出的转子的机械角θm的波形。图26的纵轴表示转子的机械角θm。
图27示出第四示例的规定的期间内的电流Iq的波形。图28示出第四示例的规定的期间内的电流Id的波形。图27的纵轴表示电流Iq(A)，图28的纵轴表示电流Id(A)。
图29示出第四示例的规定的期间内的电流Ia、Ib以及Ic的波形。图29的纵轴表示电流Ia、Ib以及Ic(A)。
图30示出第四示例的规定的期间内的反电动势误差Ver和最大允许误差Vermax的波形。图30的纵轴表示反电动势误差Ver(V)和最大允许误差Vermax(V)。图中的误差是指反电动势误差Ver。
在该第四示例中，首先，角度传感器700在时刻0.3s发生故障。因此，如图26所示，时刻0.3s及以后测定出的转子的机械角θm变为零。接着，检测电流Ia的电流传感器500A在时刻0.4s发生故障。因此，如图29所示，时刻0.4s及以后的电流Ia变为零。
如图30所示，在最初产生故障的时刻0.3s之前，反电动势误差Ver处于比最大允许误差Vermax小的范围内。但是，当产生最初的故障时，反电动势误差Ver变得比最大允许误差Vermax大。其结果为，在第四示例中，在产生最初的故障之后，错误信号一直被断言，表示产生了传感器故障。
(实施方式2)
参照图31和图32对实施方式2的传感器故障的检测方法进行说明。
上述的反电动势误差Ver用推断相位角ρs与测定相位角ρ的误差的函数来表示。通过按照接下来说明的过程对上述的公式(6)进行变形，能够理解反电动势误差Ver的物理意义。
图31示出合成磁通Ψs和推断相位角ρs的关系。
首先，通过将上述的公式(6)的ρ置换为ρ’而得到了公式(8)。其中，满足ρ’＝90°-ρ的关系。
Ver＝BEMFβ·cosρ’-BEMFα·sinρ’ 公式(8)
通过将公式(8)的两边除以绝对值BEMF，得到了公式(9)。
Ver/BEMF＝(BEMFβ/BEMF)·cosρ’-(BEMFα/BEMF)·sinρ’ 公式(9)
合成磁通Ψs是根据绝对值BEMF而运算的。满足BEMF＝Ψs·ωe的关系。满足BEMFα＝dΨα/dt(d/dt是表示时间微分的运算符)、BEMFβ＝dΨβ/dt的关系。根据这些关系式、使用合成磁通Ψs而将公式(9)变形为公式(10)。
Ver/BEMF＝[{(dΨβ/dt)/ωe}/Ψs]·cosρ’-[{(dΨα/dt)/ωe}/Ψs]·sinρ’ 公式(10)
其中，Ψα是合成磁通Ψs在α轴上的分量，Ψβ是合成磁通Ψs在β轴上的分量。
满足Ψα＝(dΨβ/dt)/ωe、Ψβ＝(dΨα/dt)/ωe的关系。使用该关系式的话，将公式(10)进一步变形为公式(11)。将公式(11)的ρ’代回ρ的话，得到了公式(12)。
Ver/BEMF＝(Ψα/Ψs)·cosρ’-(Ψβ/Ψs)·sinρ’ 公式(11)
Ver/BEMF＝(Ψα/Ψs)·sinρ-(Ψβ/Ψs)·cosρ 公式(12)
图31所示的推断相位角ρs是根据合成磁通Ψs而推断出的。如图31所示，满足Ψα/Ψs＝cosρs、Ψβ/Ψs＝sinρs。通过使用该关系式对公式(12)进行变形，最终得到了公式(13)。
Ver＝sin(ρ-ρs)·BEMF 公式(13)
公式(13)示出了用测定相位角ρ与推断相位角ρs的误差的函数来表示反电动势误差Ver。在正常时，测定相位角ρ与推断相位角ρs一致。正常时的误差示出低电平，理想情况下示出零。因此，低电平的Ver表示没有发生传感器故障，高电平的Ver表示发生了传感器故障。这样，能够代替实施方式1中所说明的公式(6)而根据公式(13)来运算反电动势误差Ver。但是，推断相位角ρs的运算需要时间。此外，在低速和高扭矩时该运算复杂，因此会对CPU带来负荷。这是因为，DC偏移造成影响。与此相对，根据实施方式1，基于推断相位角ρs与测定相位角ρ之间的误差来运算反电动势误差Ver。因此，不要求运算推断相位角ρs。因此，从进一步降低对CPU的负荷等的观点出发，优选根据公式(6)来求取反电动势误差Ver。
图32示意性地示出本实施方式的故障检测核心单元100A_1的更详细的功能块。
故障检测核心单元100A_1还具有相位角推断单元145。相位角推断单元145根据合成磁通Ψs来推断推断相位角ρs，将该推断相位角ρs输出给误差运算单元143。另外，合成磁通Ψs像上述那样是根据绝对值BEMF而运算的。误差运算单元143根据上述的公式(13)来运算反电动势误差Ver，将该反电动势误差Ver输出给电平比较器150。
根据本实施方式，不要求扩展卡尔曼滤波那样的复杂的运算，因此能够与实施方式1同样地降低传感器故障检测用的计算机的运算负荷。
(实施方式3)
图33示意性地示出本实施方式的EPS系统2000的典型结构。
汽车等车辆一般具有EPS系统。本实施方式的EPS系统2000具有转向系统520和生成辅助扭矩的辅助扭矩机构540。EPS系统2000生成辅助扭矩，该辅助扭矩对通过驾驶员操作方向盘而产生的转向系统的转向扭矩进行辅助。通过辅助扭矩，减轻了驾驶员操作的负担。
转向系统520例如能够由方向盘521、转向轴522、万向联轴器523A、523B、旋转轴524、齿轮齿条机构525、齿条轴526、左右的球窝接头552A、552B、拉杆527A、527B、转向节528A、528B以及左右的转向车轮529A、529B构成。
辅助扭矩机构540例如由转向扭矩传感器541、汽车用电子控制单元(ECU)542、马达543以及减速机构544等构成。转向扭矩传感器541检测转向系统520的转向扭矩。ECU 542根据转向扭矩传感器541的检测信号而生成驱动信号。马达543根据驱动信号而生成与转向扭矩对应的辅助扭矩。马达543经由减速机构544将所生成的辅助扭矩传递给转向系统520。
ECU 542例如具有实施方式1的控制器100和驱动电路200等。在汽车中构建了以ECU为核心的电子控制系统。在EPS系统2000中，例如，由ECU 542、马达543以及逆变器545构建了马达驱动系统。作为该马达驱动系统，优选使用实施方式1的马达驱动系统1000。
本发明的实施方式也优选用于要求传感器的故障检测能力的线控换档、线控转向、线控制动以及牵引马达等的马达驱动系统。例如，本发明的实施方式的马达驱动系统能够搭载于与由日本政府和美国高速公路安全管理局(NHTSA)规定的电平0至4(自动化的基准)对应的自动驾驶车辆。
产业上的可利用性
本发明的实施方式能够广泛用于吸尘器、烘干机、吊扇、洗衣机、冰箱以及电动助力转向系统等具有各种马达的多种设备。
标号说明
100：控制器；100A：故障检测单元；100A_1：故障检测核心单元；100A_2：信号生成单元；100B：矢量控制单元；200：驱动电路；300：逆变器；400：关机电路；500、500A、500B：电流传感器；600：AD转换器；700：角度传感器；800：灯；900：ROM；1000：马达驱动系统；2000：EPS系统。

Claims (17)

1.一种检测马达驱动系统的多个传感器中的至少一个传感器的故障的方法，其中，
所述方法具有以下步骤：
执行确定以αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势误差Ver的运算(A)，所述运算(A)是根据所述αβ固定坐标系的αβ轴上的电流Iα、Iβ、所述αβ轴上的参考电压Vα*、Vβ*和转子的电角度θe而执行的，所述反电动势误差Ver表示推断相位角ρs与基于由多个所述传感器测定出的传感器值的测定相位角ρ的误差的函数；以及
根据所述反电动势误差Ver来检测所述故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述运算(A)具有执行按照所述电流Iα和所述参考电压Vα*的函数来确定反电动势BEMFα的运算(a1)这一内容和执行按照所述电流Iβ和所述参考电压Vβ*的函数来确定反电动势BEMFβ的运算(a2)这一内容。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，
所述方法还具有以下步骤：
获得三相参考电压Va *、Vb *以及Vc *；以及
使用克拉克变换将所述三相参考电压Va *、Vb *以及Vc *转换为所述参考电压Vα*、Vβ*。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，
所述方法还具有以下步骤：
获得三相电流Ia、Ib以及Ic；以及
使用克拉克变换将所述三相电流Ia、Ib以及Ic转换为所述电流Iα、Iβ。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，
所述方法还具有以下步骤：
获得转子的机械角θm；以及
将所述转子的机械角θm转换为所述转子的电角度θe。
6.根据权利要求3至5中的任意一项所述的方法，其中，
在检测所述故障的步骤中具有所述反电动势误差Ver与最大允许误差Vermax之间的电平比较。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述运算(A)还具有执行根据公式(1)来确定反电动势绝对值BEMF的运算(a3)这一内容，
BEMF＝(BEMFα2+BEMFβ2)1/2 (1)
所述运算(a1)具有根据公式(2)来运算所述反电动势BEMFα这一内容，
BEMFα＝Vα-R·Iα (2)
其中，R表示电枢电阻，
所述运算(a2)具有根据公式(3)来运算所述反电动势BEMFβ这一内容，
BEMFβ＝Vβ-R·Iβ (3)。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，
所述运算(A)还具有根据公式(4)来确定负荷角δ的运算(a4)，
δ＝sin-1(Lq·Iq·ωe/BEMF) (4)
其中，Iq表示所述dq旋转坐标系的q轴上的电流，Lq表示所述q轴上的电枢电感，ωe表示以所述转子的电角度θe的时间微分的方式运算出的电角速度。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，
所述方法还具有以下步骤：使用派克变换将所述电流Iα、Iβ转换为所述dq轴上的电流Id、Iq。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，
所述运算(A)还具有根据公式(5)来确定所述测定相位角ρ的运算(a5)，
ρ＝θe-δ (5)。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，
所述运算(A)还具有根据公式(6)来确定所述反电动势误差Ver的运算(a6)，
Ver＝BEMFβ·cosρ-BEMFα·sinρ (6)。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，
所述运算(A)还具有根据公式(7)来确定所述反电动势误差Ver的运算(a6’)，
Ver＝sin(ρ-ρs)·BEMF (7)。
13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，
检测所述故障的步骤还具有根据公式(8)来运算所述最大允许误差Vermax这一内容，
Vermax＝K·BEMF (8)
其中，K表示规定的常量。
14.根据权利要求6至13中的任意一项所述的方法，其中，
所述方法还具有以下步骤：在所述反电动势误差Ver为所述最大允许误差Vermax以上时，输出表示所述故障的错误信号。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，
所述方法还具有以下步骤：响应所述错误信号而生成用于对所述马达驱动系统进行关机的关机信号和用于唤起人的注意的通知信号中的至少一个信号。
16.一种马达驱动系统，其中，
所述马达驱动系统具有：
马达，其具有三相的绕组；
至少两个电流传感器，它们检测三相电流中的至少二相的电流；
角度传感器，其检测所述马达的转子角；以及
控制器，其控制所述马达，检测所述角度传感器和至少两个所述电流传感器中的至少一个传感器的故障，
所述控制器根据αβ固定坐标系的αβ轴上的电流Iα、Iβ、所述αβ轴上的参考电压Vα*、Vβ*以及所述转子角来运算以所述αβ固定坐标系或dq旋转坐标系为基准的反电动势误差Ver，所述反电动势误差Ver表示推断相位角ρs与基于由所述角度传感器和两个所述电流传感器测定出的传感器值的测定相位角ρ的误差的函数，
根据所述反电动势误差Ver来检测所述故障。
17.一种电动助力转向系统，其中，
所述电动助力转向系统具有权利要求16所述的马达驱动系统。
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