CN113504497A - 基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，包括如下步骤：步骤1：构造两个独立的插入了可调节变量g的EKF；步骤2：将i_am作为矫正输入变量输入EKF1得到i_be，将i_bm作为矫正输入变量输入EKF2得到i_ae；步骤3：通过交错STFT电流分析得出两相异常标志量m_a、m_b；步骤4：根据两相电流传感器的异常标志量，判别电流传感器是否发生异常，若发生异常，计算位置标志量，并以此定位异常传感器。本发明不需要额外的硬件支持，仅使用伺服驱动系统自带的传感器输出信号即可进行异常检测；受外界噪声干扰影响小，当驱动系统处于不同工况下都能够有效诊断异常，不易发生误诊；能够快速有效定位具体异常传感器，有利于及时隔离并处理异常传感器。

Description

基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法

技术领域

本发明属于电流传感器异常检测领域，具体涉及一种基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法。

背景技术

随着现在科技的不断发展，电机驱动系统被广泛应用于国防、交通、航空、工业制造等需要高精度的伺服控制领域。为了提高电机驱动系统的动静态控制性能，一般需采用电流传感器对电机定子电流(电磁转矩)进行闭环控制，对于三相电机驱动系统，由于定子三相绕组呈对称分布，仅需要采用两个电流传感器即可准确获得实时的三相定子电流。

但当电流传感器异常工作时，不准确的三相定子电流作为电流环反馈，会使电机的转矩控制性能显著下降，导致电机转速出现明显波动。当电流传感器发生严重故障时会导致电机失速、过流跳闸甚至电机驱动系统烧毁等严重后果。

为避免电流传感器异常所引起的控制性能下降，国内外许多学者提出了各种电流传感器异常检测方案。现经过总结和研究将传感器异常检测方法分为如下三类：基于模型、信号以及知识的方法。基于知识与信号的异常检测需要结合健康系统的先验知识，公开号为CN104296513A(永磁同步电机控制系统电流传感器故障诊断及处理方法)和CN109633436A(一种轮毂电机电流传感器故障诊断与重构的控制方法)的两篇专利文件中使用三相电流和为零作为检测依据；CN112394312A(三相电机驱动系统电流传感器故障诊断方法)使用三相电流两两进行dq变换进行检测；CN103248307B(感应电机调速系统的电流传感器故障诊断方法)使用三相电流观测电机磁链进行电流传感器异常检测，但在许多场合电机驱动系统仅安装两相电流传感器，这些检测方法将会失效。

CN110726962A(一种永磁直线电机电流传感器增益故障诊断方法)与CN110794302A(一种永磁直线电机电流传感器零漂故障诊断方法)中，电流传感器发生零漂与增益漂移后的信号特性被用于检测异常，但如果电流传感器发生其他类型的异常，这种检测方法的性能会下降甚至失效。CN104793161A(电机驱动系统电流传感器故障诊断方法)中电机驱动系统中电流的正弦性被作为检测依据，这种方法在驱动系统处于动态时无法使用。基于模型的电流传感器异常检测方法在电机控制系统中的应用更为广泛。

基于模型的检测方法需要使用电机的数学模型构建观测器观测电机定子电流，通过比较观测器观测得到的定子电流与电流传感器采集得到的定子电流进行电流传感器的异常检测，最常见的方法为使用观测定子电流与采集定子电流作残差作为异常标志量(Twoactivefault-tolerant control schemes of induction-motor drive in EV orHEV，IEEE Transactions on Vehicular Technology，2014)，CN107450041A(用于同步电机的电流传感器故障诊断方法、装置及变频器)中也采用了类似的方法，若异常标志量超出设定阈值，则认为传感器处于异常状态。但当电流传感器受到噪声影响，或者电机工况变化时，基于残差作为异常标志量的方法容易造成误诊，并且难以准确定位到异常传感器。因此，研究一种不易误诊并且能够准确定位异常电流传感器的检测方法是符合当今时代需要的。

针对上述提出的问题，现提出一种基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，不易误诊并且能够准确定位异常电流传感器。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，包括如下步骤：

步骤1：构造两个独立的插入了可调节变量g的EKF；

步骤2：将i_am作为矫正输入变量输入EKF1得到i_be，将i_bm作为矫正输入变量输入EKF2得到i_ae；

步骤3：通过交错STFT电流分析得出两相异常标志量m_a、m_b；

步骤4：根据两相电流传感器的异常标志量，判别电流传感器是否发生异常，若发生异常，计算位置标志量，并以此定位异常传感器。

进一步的，所述步骤1中，扩展卡尔曼滤波器中的变量定义如下：

其中x_k为观测输出，u_k为输入变量，w_k为过程噪声，z_k为矫正输入变量，v_k为观测噪声；

将PMSM电机模型改写为适用于上式的一般方程：

z_k＝H_nx_k n∈{A、B、C}

u_d、u_q、i_d、i_q分别为交直轴电压和电流，R、L_d、L_q为定子电阻和交直轴电感，Ψ_f、ω_e为永磁体磁链与转子电角速度，T_s为采样周期，

u_k＝[u_d u_q]^T，H_n为dq坐标系下定子电流变换为A、B、C相定子电流的变换矩阵；

计算预测误差矩阵：

P_k为误差矩阵，F_k是f(x_k,u_k)对x_k的微分矩阵，Q_k为过程噪声w_k的协方差；

计算增益矩阵：

g>0，为插入的可调节变量，用于进行异常检测，r为采样误差的方差；

对预测估计值以及预测误差矩阵进行更新：

上述公式为构建的EKF一个运算周期内的计算过程，

为该运算周期EKF的观测输出电流。

进一步的，所述步骤2具体为：将电机驱动系统位于两相的电流传感器(假设安装在A相与B相)定子电流测量值i_am、i_bm，作为矫正输入变量z_k输入步骤1构造的EKF，两相定子电流测量值通过两个独立的EKF(EKF1、EFK2)，可以观测得到两组独立的dq旋转坐标系下输出电流，通过坐标变换后获得定子三相电流估计值，提取与电流传感器对应的相电流i_ae、i_be作为分析对象。

进一步的，所述步骤3具体为：

交错STFT电流分析中，交错分析的含义在于：使用电流传感器采样得到的A相定子电流i_am作为矫正输入变量z_k输入EKF中，得到dq坐标系下的观测输出电流

再经过坐标变换得出由i_am观测得出的B相定子观测电流i_be，同理，由i_bm观测得出A相定子观测电流i_ae；

使用STFT对i_am与i_ae进行交错电流分析得到A相电流传感器的异常标志量m_a，对i_bm与i_be进行交错电流分析得到B相电流传感器的异常标志量m_b；

以A相电流传感器的异常标志量为例，通过STFT构造异常标志量过程为：使用STFT对i_am进行信号处理，获得i_am的直流分量i_amd、基波分量i_amf、二至七次谐波分量i_am2、i_am3…i_am7；

同样对i_ae进行信号处理，得到直流分量i_aed、基波分量i_aef、二至七次谐波分量i_ae2、i_ae3…i_ae7，A相电流传感器的异常标志量由此得出：

m_a＝K_D|i_ad|+K_F|i_af|+K_H|i_ah|

i_ad＝i_amd-i_aed

i_af＝i_amf-i_aef

K_D、K_F、K_H为各部分的权重系数。

进一步的，所述步骤4的判断依据为：

当m_a与m_b中任意一个值大于设定阈值Thr时，认为电流传感器异常，计算位置标志量：m_n＝m_a÷m_b；

当m_n大于等于设定阈值Tha时，判定A相电流传感器异常，m_n小于等于设定阈值Thb时，判断B相电流传感器异常；

当Thb<m_n<Tha时，认为存在电流传感器异常，但暂时无法定位异常传感器。这种情况一般是由于传感器异常发生时间较短，此时继续运行若干个运行周期的异常检测程序，m_n将超出设定阈值，即可准确定位到异常电流传感器。

进一步的，所述步骤1中构造的插入了可调节参数g的EKF1、EKF2观测器在传感器异常工作时有以下特性：

在理想条件下，公式

中

因此

等于实际定子电流；

定义A、B相实际定子电流为i_ar、i_br，系统一直处于理想情况，在第k个周期时i_am(k)与A相实际定子电流i_ar(k)有Δi_a(k)的偏差，

此时EKF1观测得出的电流满足：

i_bm(k)-i_be(k)＝-H_B(k)G_A(k)Δi_a(k)

EKF2的输出满足：

i_am(k)-i_ae(k)＝Δi_a(k)

在第k+1个周期时，i_am(k+1)与i_ar(k+1)的偏差变为Δi_a(k+1)；

EKF1的输出满足:

EKF2的输出满足:

i_am(k+1)-i_ae(k+1)＝Δi_a(k+1)

当T_s足够小认为：

增益矩阵G_A满足：

将公式i_bm(k)-i_be(k)＝-H_B(k)G_A(k)Δi_a(k)和

改写为：

i_bm(k)-i_be(k)＝h_kΔi_a(k)

依此类推，在k+n个周期时

i_bm(k+n)-i_be(k+n)＜g(1-g)⁰Δi_a(k)+...+g(1-g)ⁿΔi_a(k)＝[1-(1-g)ⁿ]Δi_a(k)

h_k为一个在[-g，g]内不断震荡的值，因此设置参数0<g<1，可以得到：

|i_bm(k+n)-i_be(k+n)|＜＜|i_am(k+n)-i_ae(k+n)|

此时i_am与i_ae的波形差异相较i_bm与i_be更加显著，因此异常相电流传感器的异常特征量将大于健康相，通过这一特征，能有效定位异常传感器。

进一步的，所述步骤2中构造的两个独立EKF中的H_n根据矫正输入变量所处定子相位选择：

θ_e为转子电角度。

进一步的，所述步骤3中STFT变换的定义与基波频率f和窗口宽度W计算如下：

ω_ref代表给定转速，单位为r/min，P_n为电机极对数。

本发明的有益效果：

1、本发明提出的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，不需要额外的硬件支持，仅使用伺服驱动系统自带的传感器输出信号即可进行异常检测；

2、本发明提出的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，受外界噪声干扰影响小，当驱动系统处于不同工况下都能够有效诊断异常，不易发生误诊；

3、本发明提出的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，能够快速有效定位具体异常传感器，有利于及时隔离并处理异常传感器。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的电流传感器异常检测总体框图；

图2是本发明实施例的PMSM的FOC控制框图；

图3是本发明实施例的EKF算法原理图；

图4是本发明实施例的电流传感器异常检测逻辑框图；

图5是本发明实施例的A相传感器异常时的电流与异常检测仿真图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、图2所示，本发明以永磁同步电机(PMSM)的矢量控制(FOC)为例对电流传感器异常检测框图中的各个模块进行详细说明。

在A、B两相定子上安装电流传感器以获取准确的三相定子电流进行转矩控制，PMSM在dq坐标系下的电压方程为：

如图3所示，扩展卡尔曼滤波器(EKF)中的变量定义如下：

其中x_k为观测输出，u_k为输入变量，w_k为过程噪声，z_k为矫正输入变量，v_k为观测噪声。

以PMSM的电压方程构造EKF，改写后的一般方程为：

z_k＝H_nx_k n∈{A、B、C} 【4】

其中，u_d、u_q、i_d、i_q分别为交直轴电压和电流，R、L_d、L_q为定子电阻和交直轴电感，Ψ_f、ω_e为永磁体磁链与转子电角速度，T_s为采样周期，

u_k＝[u_d u_q]^T，H_n为dq坐标系下定子电流变换为A、B、C相定子电流的变换矩阵。

其中θ_e为转子电角度。

计算预测误差矩阵：

其中，P_k为误差矩阵，F_k是f(x_k,u_k)对x_k的微分矩阵，Q_k为过程噪声w_k的协方差。

计算增益矩阵：

其中，g>0，为插入的可调节变量，用于进行异常检测。r为采样误差的方差。

对预测估计值以及预测误差矩阵进行更新：

为该运算周期EKF的观测输出电流。

将A相电流传感器输出电流值i_am、B相电流传感器输出电流值i_bm作为修正变量分别输入EKF1、EKF2，可以观测出两组dq坐标系下的定子电流。

具体过程为：使用电流传感器采样得到的A相定子电流i_am作为矫正输入变量z_k输入EKF中，得到dq坐标系下的观测输出电流

再经过坐标变换得出由i_am观测得出的B相定子观测电流i_be，同理，由i_bm观测得出A相定子观测电流i_ae。

通过电流传感器与EKF观测器，可以获得四组电流值i_ae、i_am、i_be、i_bm。对这四组电流分别进行窗口宽度为W的STFT变换获取其直流分量、基波分量与高次谐波。

STFT(短时傅里叶变换)实质是加窗的傅里叶变换，在信号做傅里叶变换之前乘一个时间有限的窗函数h(t)，并假定非平稳信号在分析窗的短时间隔内是平稳的，通过窗函数h(t)在时间轴上的移动，对信号进行逐段分析得到信号的一组局部频谱。本发明中信号x(t)的短时傅里叶变换定义为：

STFT变换的基波频率f与窗口宽度W计算如下：

ω_ref代表给定转速，单位为r/min，P_n为电机极对数。

STFT分析需要设置基波频率，一般设置为给定转速相对应的电机静态电流频率，如公式【12】(例如极对数为4的PMSM在给定转速为1000r/min时对应的电流频率为66Hz)。此外，STFT分析需要设置窗口宽度，本发明中在k时刻时使用k-W至k时刻的电流信号进行分析，每个运算周期都可以进行计算更新，W长度一般不小于一个基波周期，以保证分析的准确性，本发明设定W长度为一个基波周期。W长短可以根据实际情况进行调整。

通过STFT，每个周期都可以即时得到i_ae、i_am、i_be、i_bm的直流分量、基波分量以及高次谐波分量。

以A相电流传感器的异常标志量为例，通过STFT构造异常标志量过程为：使用STFT对i_am进行信号处理，获得i_am的直流分量i_amd、基波分量i_amf、二至七次谐波分量i_am2、i_am3…i_am7；

同样对i_ae进行信号处理，得到直流分量i_aed、基波分量i_aef、二至七次谐波分量i_ae2、i_ae3…i_ae7，A相电流传感器的异常标志量可以由此得出。

通过上述分量可以构建A、B相电流传感器的异常标志量：

其中，K_D、K_F、K_H为各部分的权重系数，设定K_D＝2，K_F＝0.5，K_H＝0.45，这些参数可以根据实际情况进行调整。

电机驱动系统电流传感器异常检测的流程如图4所示。

步骤1：构造两个独立的插入了可调节变量g的EKF；

步骤2：将i_am作为矫正输入变量输入EKF1得到i_be，将i_bm作为矫正输入变量输入EKF2得到i_ae；

步骤3：通过交错STFT电流分析得出两相异常标志量m_a、m_b；

步骤4：根据两相电流传感器的异常标志量，判别电流传感器是否发生异常，若发生异常，计算位置标志量，并以此定位异常传感器。

若m_a、m_b均小于阈值Thr，认为A、B两相电流传感器均正常工作，计算位置标志量：m_n＝m_a÷m_b，进入下个周期后返回步骤(1)继续检测异常。若m_a、m_b有任意一相超出阈值Thr时，认为有电流传感器出现异常，计算位置标志量m_n，当m_n大于等于Tha时，认为A相电流传感器异常，m_n小于等于Thb时，认为B相电流传感器异常。当Thb<m_n<Tha时，认为存在电流传感器异常，但暂时无法定位异常传感器。这种情况一般是由于传感器异常发生时间较短，此时可以进入下个周期继续进行步骤(1)，若干个周期后m_n将超出设定阈值，即可准确定位到异常电流传感器。

下面进行参数g的设定：在理想情况下，

因此

等于实际定子电流。定义A、B相实际定子电流为i_ar、i_br。若第k个周期前系统一直处于理想情况，在第k个周期时i_am(k)与A相实际定子电流i_ar(k)有Δi_a(k)的偏差。

此时EKF1(EKF1反馈输入变量为i_am，EKF2反馈输入变量为i_bm)观测得出的电流满足：

i_bm(k)-i_be(k)＝-H_B(k)G_A(k)Δi_a(k) 【20】

同理，EKF2的输出满足：

i_am(k)-i_ae(k)＝Δi_a(k) 【21】

在第k+1个周期时，i_am(k+1)与i_ar(k+1)的偏差变为Δi_a(k+1)，

此时EKF1的输出满足：

EKF2输出满足：

i_am(k+1)-i_ae(k+1)＝Δi_a(k+1) 【26】

Ts足够小时可以认为：

增益矩阵G_A满足：

公式【19】和【24】改写为：

公式【20】和【25】改写为：

i_bm(k)-i_be(k)＝h_kΔi_a(k) 【31】

以此类推，在k+n个周期时：

i_bm(k+n)-i_be(k+n)＜g(1-g)⁰Δi_a(k)+...+g(1-g)ⁿΔi_a(k)＝[1-(1-g)ⁿ]Δi_a(k) 【35】

h_k为一个在[-g，g]内不断震荡的值，因此设置参数0<g<1，可以得到：

|i_bm(k+n)-i_be(k+n)|＜＜|i_am(k+n)-i_ae(k+n)| 【36】

此时i_am与i_ae的波形差异相较i_bm与i_be更加显著。因此异常相电流传感器的异常特征量将大于健康相。通过这一特征，可以有效定位异常传感器。本发明设置g＝0.5，实际应用中参数g的取值应该根据实际情况决定。

图5为A相传感器异常时的电流与异常检测仿真结果图，如图所示，在0.5s时A相电流传感器增益发生漂移，输出电流值为实际电流值的两倍，A、B两相异常标志量m_a、m_b上升，m_a在异常发生2.5ms内超出阈值Thr，开始计算m_n，此时Thb<m_n<Tha，暂时无法定位异常传感器，异常发生4ms内m_n>Tha，此时诊断A相电流传感器异常。本发明异常检测速度迅快，能够准确定位异常传感器。

如果驱动系统中电机为异步电机或者为超过三相的多相电机，那么需要修改电机方程相应的EKF算法(即公式【4】—【5】)，同样可以适用本发明的电流传感器异常检测。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (8)

1.基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：构造两个独立的插入了可调节变量g的EKF；

步骤2：将i_am作为矫正输入变量输入EKF1得到i_be，将i_bm作为矫正输入变量输入EKF2得到i_ae；

步骤3：通过交错STFT电流分析得出两相异常标志量m_a、m_b；

步骤4：根据两相电流传感器的异常标志量，判别电流传感器是否发生异常，若发生异常，计算位置标志量，并以此定位异常传感器。

2.根据权利要求1所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤1中，扩展卡尔曼滤波器中的变量定义如下：

其中x_k为观测输出，u_k为输入变量，w_k为过程噪声，z_k为矫正输入变量，v_k为观测噪声；

将PMSM电机模型改写为适用于上式的一般方程：

z_k＝H_nx_k n∈{A、B、C}

u_d、u_q、i_d、i_q分别为交直轴电压和电流，R、L_d、L_q为定子电阻和交直轴电感，Ψ_f、ω_e为永磁体磁链与转子电角速度，T_s为采样周期，

u_k＝[u_d u_q]^T，H_n为dq坐标系下定子电流变换为A、B、C相定子电流的变换矩阵；

计算预测误差矩阵：

P_k为误差矩阵，F_k是f(x_k,u_k)对x_k的微分矩阵，Q_k为过程噪声w_k的协方差；

计算增益矩阵：

g>0，为插入的可调节变量，用于进行异常检测，r为采样误差的方差；

对预测估计值以及预测误差矩阵进行更新：

上述公式为构建的EKF一个运算周期内的计算过程，

为该运算周期EKF的观测输出电流。

3.根据权利要求1所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤2具体为：将电机驱动系统位于两相的电流传感器定子电流测量值i_am、i_bm，作为矫正输入变量z_k输入步骤1构造的EKF，两相定子电流测量值通过两个独立的EKF，可以观测得到两组独立的dq旋转坐标系下输出电流，通过坐标变换后获得定子三相电流估计值，提取与电流传感器对应的相电流i_ae、i_be作为分析对象。

4.根据权利要求1所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

交错STFT电流分析中，交错分析的含义在于：使用电流传感器采样得到的A相定子电流i_am作为矫正输入变量z_k输入EKF中，得到dq坐标系下的观测输出电流

再经过坐标变换得出由i_am观测得出的B相定子观测电流i_be，同理，由i_bm观测得出A相定子观测电流i_ae；

使用STFT对i_am与i_ae进行交错电流分析得到A相电流传感器的异常标志量m_a，对i_bm与i_be进行交错电流分析得到B相电流传感器的异常标志量m_b；

以A相电流传感器的异常标志量为例，通过STFT构造异常标志量过程为：使用STFT对i_am进行信号处理，获得i_am的直流分量i_amd、基波分量i_amf、二至七次谐波分量i_am2、i_am3…i_am7；

同样对i_ae进行信号处理，得到直流分量i_aed、基波分量i_aef、二至七次谐波分量i_ae2、i_ae3…i_ae7，A相电流传感器的异常标志量由此得出：

m_a＝K_D|i_ad|+K_F|i_af|+K_H|i_ah|

i_ad＝i_amd-i_aed

i_af＝i_amf-i_aef

K_D、K_F、K_H为各部分的权重系数。

5.根据权利要求1所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤4的判断依据为：

当m_a与m_b中任意一个值大于设定阈值Thr时，认为电流传感器异常，计算位置标志量：m_n＝m_a÷m_b；

当m_n大于等于设定阈值Tha时，判定A相电流传感器异常，m_n小于等于设定阈值Thb时，判断B相电流传感器异常；

当Thb<m_n<Tha时，认为存在电流传感器异常，但暂时无法定位异常传感器。这种情况一般是由于传感器异常发生时间较短，此时继续运行若干个运行周期的异常检测程序，m_n将超出设定阈值，即可准确定位到异常电流传感器。

6.根据权利要求2所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤1中构造的插入了可调节参数g的EKF1、EKF2观测器在传感器异常工作时有以下特性：

在理想条件下，公式

中

因此

等于实际定子电流；

定义A、B相实际定子电流为i_ar、i_br，系统一直处于理想情况，在第k个周期时i_am(k)与A相实际定子电流i_ar(k)有Δi_a(k)的偏差，

此时EKF1观测得出的电流满足：

i_bm(k)-i_be(k)＝-H_B(k)G_A(k)Δi_a(k)

EKF2的输出满足：

i_am(k)-i_ae(k)＝Δi_a(k)

在第k+1个周期时，i_am(k+1)与i_ar(k+1)的偏差变为Δi_a(k+1)；

EKF1的输出满足:

EKF2的输出满足:

i_am(k+1)-i_ae(k+1)＝Δi_a(k+1)

当T_s足够小认为：

增益矩阵G_A满足：

将公式i_bm(k)-i_be(k)＝-H_B(k)G_A(k)Δi_a(k)和

改写为：

i_bm(k)-i_be(k)＝h_kΔi_a(k)

依此类推，在k+n个周期时

h_k为一个在[-g，g]内不断震荡的值，因此设置参数0<g<1，可以得到：

|i_bm(k+n)-i_be(k+n)|＜＜|i_am(k+n)-i_ae(k+n)|

此时i_am与i_ae的波形差异相较i_bm与i_be更加显著，因此异常相电流传感器的异常特征量将大于健康相，通过这一特征，能有效定位异常传感器。

7.根据权利要求3所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤2中构造的两个独立EKF中的H_n根据矫正输入变量所处定子相位选择：

θ_e为转子电角度。

8.根据权利要求4所述的基于交错分析的电机驱动系统电流传感器异常检测方法，其特征在于，所述步骤3中STFT变换的定义与基波频率f和窗口宽度W计算如下：

ω_ref代表给定转速，单位为r/min，P_n为电机极对数。

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