CN114172443A - 一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，属于电机故障诊断技术领域，所述方法包括如下步骤：采集得到永磁电机的定子电流i_a和i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和角度信号θ_r，并根据i_a、i_b、w_r和θ_r得到残差信号ε_a和ε_b；得到A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)；定义电流传感器故障标志函数F_x、Y_x和Z_x，并得到电流传感器的故障特征；根据故障特征定位电流传感器的故障相和故障类型；本发明解决了单个或多个电流传感器故障的准确定位和类型辨识的问题，为驱动系统的容错控制提供可靠的故障信息，保障永磁电机的高效和可靠运行。

Description

一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法

技术领域

本发明属于电机故障诊断技术领域，尤其涉及一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法。

背景技术

相比于异步牵引电机，永磁电机具有效率高、启动快、过载能力强及噪声小的优点，被认为是高速列车下一代牵引传动系统的主要发展方向之一。列车运行条件复杂多变、工况频繁切换等易导致电机驱动系统关键部件如变流器、传感器的故障，其中，电流传感器长时间受到较大的电热应力、电磁干扰等因素影响更易于发生故障。永磁电机的驱动系统一般使用两个电流传感器来采集定子电流信息，然后将其进行坐标变换作为电流控制环的反馈量，从而实现驱动系统的闭环控制。当电流传感器发生故障时，将导致电流反馈量出现偏差，影响电机的控制性能，甚至导致系统的停机故障。因此，在对系统可靠性要求较高的应用场合，如高速列车、航空航天、舰船推进等，要求控制系统对电流传感器的故障具有在线诊断和容错运行的能力。

现有技术中，目前广泛应用的电流传感器故障诊断方法可分为基于信号的方法和基于模型的方法两大类。基于信号的方法，一般通过分析测量信号和系统正常状态的先验信号的特征来诊断电流传感器的故障，这类方法的诊断速度快，适应性强，但一般仅适用于某些特定的电流传感器故障模式。基于模型的方法，需要从系统数学模型获得的测量信号和估计信号来生成残差。然后，将残差与预先设定的故障检测阈值进行比较，得到诊断结果。该类方法可适用于各种典型故障模式，但是难以准确识别故障类型，且受模型参数精度的影响较大。

发明内容

针对现有技术中永磁电机驱动系统的电流传感器故障诊断的共性难题，本发明提供的一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，通过实时监测永磁电机驱动系统的运行状态，解决了及时诊断电流传感器的故障类型的问题，为驱动系统的容错控制提供可靠的故障信息，保障永磁电机的高效和可靠运行。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

本发明提供一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，包括如下步骤：

S1、通过电流传感器和增量式光电编码器分别对应采集得到永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和角度信号θ_r，并根据i_a、i_b、w_r和θ_r得到第一残差信号ε_a和第二残差信号ε_b；

S2、分别将ε_a和ε_b在每个采样周期k时刻对应的残差信号值与阈值ε比较，得到A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)；

S3、定义电流传感器第一故障标志函数F_x、第二故障标志函数Y_x和第三故障标志函数Z_x，并分别根据F_x、Y_x和Z_x对应得到第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征；

S4、根据第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征定位电流传感器的故障相和故障类型。

本发明的有益效果为：本发明提供一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，通过实时计算αβ坐标系下传感器测量的电流信号与估计电流信号之间的残差，用于诊断和定位电流传感器的故障，然后采用二阶差分算子计算电流的二阶差分，同时计算一个基波周期的电流分量，从而实现传感器故障类型的辨识；该诊断方法不仅可以诊断单相和两相电流传感器的故障，还可以准确辨识四种典型的故障类型，可为驱动系统的维修决策和容错控制提供有力的支撑；本发明不需要附加的传感器等硬件，且本故障在线诊断方法可以嵌入到矢量控制、直接转矩控制和预测控制等各种电机控制算法中，具有较强的适应性。

进一步地，所述步骤S1包括如下步骤：

S11、通过电流传感器和增量式光电编码器分别对应采集得到永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和转子电角度θ_e；

S12、利用Clark变换将i_a和i_b变换，分别得到αβ_a坐标系下的定子电流α轴分量i_αa和定子电流β轴分量i_βa以及αβ_b坐标系下的定子电流α轴分量i_αb和定子电流β轴分量i_βb；

S13、根据w_r与参考转速信号ω_r*通过PI速度控制器，得到q轴参考电流i_q*，并根据永磁电机的控制模式，得到d轴参考电流i_d*；

S14、利用Park变换将i_q*和i_d*变换，分别得到αβ_a坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αa*和参考定子电流β轴分量i_βa*以及αβ_b坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αb*和参考定子电流β轴分量i_βb*；

S15、根据i_αa和i_αa*以及i_αb和i_αb*，分别对应得到第一残差信号ε_a和第二残差信号ε_b。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过实时计算αβ坐标系下电流传感器传感器测量的电流信号与估计电流信号之间的残差，用于诊断和定位电流传感器的故障。

进一步地，所述步骤S12中αβ_a坐标系下的定子电流α轴分量i_αa和定子电流β轴分量i_βa的表达式如下：

所述αβ_b坐标系下的定子电流α轴分量i_αb和定子电流β轴分量i_βb的表达式如下：

采用上述进一步方案的有益效果为：通过测量得到定子电流，为计算得到电流残差提供电流信号测量基础。

进一步地，所述步骤S14中αβ_a坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αa*和参考定子电流β轴分量i_βa*表达式如下：

所述αβ_b坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αb*和参考定子电流β轴分量i_βb*表达式如下：

其中，θ_e表示转子电角度。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过获取参考电流，为计算得到电流残差提供电流信号测量基础。

进一步地，所述步骤S15中第一残差信号ε_a表达式如下：

ε_a＝|i_αa-i_αa ^*|

所述第二残差信号ε_b表达式如下：

ε_b＝|i_αb-i_αb ^*|

其中，| |表示取绝对值。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过计算得到残差电流，与残差电流阈值进行比较，得到电流传感器状态变化量，为获得故障标志提供基础。

进一步地，所述步骤S2中A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)表达式如下：

x＝a,b

其中，0表示当前时刻电流残差小于阈值ε，1表示当前时刻电流残差大于阈值ε，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过计算得到电流传感器的状态变化量，为电流传感器是否发生故障提供判断的基础。

进一步地，所述步骤S3中第一故障标志函数F_x的表达式如下：

x＝a,b

其中，M_x表示A相电流传感器或B相电流传感器在一个基波周期的故障次数，n表示一个基波周期内的采样点数，M_th表示故障次数阈值。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过电流传感器故障次数与故障次数阈值的比较，对电流传感器是否发生故障进行诊断。

进一步地，所述步骤S3中第二故障标志函数Y_x表达式如下：

x＝a,b

其中，Δi_x ²(k)表示诊断变量，k表示采样时刻，i_x(k)表示k时刻电流采样值，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过诊断变量是否为零，对电流传感器的故障类型提供判断的基础。

进一步地，所述步骤S3中第三故障标志函数Z_x表达式如下：

x＝a,b

其中，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器，i_x(t)表示t时刻的电流采样值，S_ix表示定子电流单基波周期的对称性参数，T表示基波周期，t表示时间，S_th表示定子电流单基波周期的对称性阈值。

采用上述进一步方案的有益效果为：通过定子电流单周期的对称性参数与阈值比较，对电流传感器的故障类型提供判断的基础。

附图说明

图1为本发明实施例中基于三电平T型逆变器的永磁电机驱动系统框图

图2为本发明实施例中永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法的步骤流程图。

图3为本发明实施例中电流传感器四种典型故障模式下的仿真波形图。

图4为本发明实施例中永磁电机电流传感器故障在线诊断方法框图。

图5为本发明实施例中防止电流传感器误诊断原理框图。

图6为本发明实施例中A相电流传感器断线故障下的诊断结果。

图7为本发明实施例中A相电流传感器卡死故障下的诊断结果。

图8为本发明实施例中A相电流传感器增益故障下的诊断结果。

图9为本发明实施例中A相电流传感器偏置故障下的诊断结果。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，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。

本发明公开一种永磁电机驱动系统的电流传感器故障在线诊断方法，该方法通过实时计算αβ_a坐标系和αβ_b坐标系下传感器测量的电流信号与估计电流信号之间的残差，实现传感器的故障在线诊断和定位，同时，采用二阶差分算子计算电流的二阶差分，并计算一个基波周期的电流分量，来识别电流传感器的故障类型。本发明不仅可以检测和定位单个或多个电流传感器的故障，还可以准确辨识卡死故障、偏置故障、断线故障和增益故障四种典型的故障类型，且对电流扰动具有一定抵抗能力。

在本发明的一个实施例中，如图1所示，本发明提供基于三电平T型逆变器的永磁电机驱动系统，该系统包括三相三电平T型逆变器和永磁电机，在A相桥臂和B相桥臂的交流输出侧分别布设一个电流传感器CT_a和CT_b；直流母线电容C₂的正极到直流母线电容C₁的负极方向连有直流母线DC bus；所述功率功率开关管S_a1、功率开关管S_a2、功率开关管S_a3、功率开关管S_b1、功率开关管S_b2、功率开关管S_b3、功率开关管S_c1、功率开关管S_c2和功率开关管S_c3的发射极与集电极间分别对应连接有续流二极管的正极和负极；所述电容C₁的正极分别与功率开关管S_a1的集电极、S_b1的集电极和功率开关管S_c1的集电极连接；所述功率开关管S_a1的发射极分别与功率开关管S_a3的集电极、功率开关管S_a4的集电极和电路传感器CT_a的一端连接；所述电流传感器CT_a的另一端与永磁电机的A相连接；所述功率开关管S_b1的发射极分别与功率开关管S_b3的集电极、功率开关管S_b4的集电极和电路传感器CT_b的一端连接；所述电流传感器CT_b的另一端与永磁电机的B相连接；所述功率开关管S_c1的发射极分别与功率开关管S_c3的集电极和功率开关管S_c4的集电极和永磁电机的C相连接；所述电容C₁的负极分别与电容C₂的正极、功率开关管S_a2的集电极、功率开关管S_b2的集电极和功率开关管S_c2的集电极连接；所述功率开关管S_a2的发射极与功率开关管S_a3的发射极连接；所述功率开关管S_b2的发射极与功率开关管S_b3的发射极连接；所述功率开关管S_c2的发射极与功率开关管S_c3的发射极连接；所述电容C₂的负极分别与功率开关管S_a4的发射极、功率开关管S_b4的发射极和功率开关管S_c4的发射极连接；所述直流母线DC bus提供直流电源u_dc和直流电流i_dc；所述永磁电机A相通有电流i_a；所述永磁电机B相通有电流i_b；所述永磁电机C相通有电流i_c；

如图2所示，本发明提供一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，包括如下步骤：

S1、通过电流传感器和增量式光电编码器分别对应采集得到永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和角度信号θ_r，并根据i_a、i_b、w_r和θ_r得到第一残差信号ε_a和第二残差信号ε_b；

所述i_a和i_b根据基尔霍夫定律得到C相电流i_c的计算表达式如下：

i_c＝-(i_a+i_b)

所述步骤S1包括如下步骤：

S11、通过电流传感器和增量式光电编码器分别对应采集得到永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和转子电角度θ_e；

S12、利用Clark变换将i_a和i_b变换，分别得到αβ_a坐标系下的定子电流α轴分量i_αa和定子电流β轴分量i_βa以及αβ_b坐标系下的定子电流α轴分量i_αb和定子电流β轴分量i_βb；

所述步骤S12中αβ_a坐标系下的定子电流α轴分量i_αa和定子电流β轴分量i_βa的表达式如下：

所述αβ_b坐标系下的定子电流α轴分量i_αb和定子电流β轴分量i_βb的表达式如下：

其中，i_a表示永磁电机的A相定子电流，i_b表示永磁电机的B相定子电流；

S13、根据w_r与参考转速信号ω_r*通过PI速度控制器，得到q轴参考电流i_q*，并根据永磁电机的控制模式，得到d轴参考电流i_d*；

S14、利用Park变换将i_q*和i_d*变换，分别得到αβ_a坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αa*和参考定子电流β轴分量i_βa*以及αβ_b坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αb*和参考定子电流β轴分量i_βb*；

所述步骤S14中αβ_a坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αa*和参考定子电流β轴分量i_βa*表达式如下：

所述αβ_b坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αb*和参考定子电流β轴分量i_βb*表达式如下：

其中，θ_e表示转子电角度。

S15、根据i_αa和i_αa*以及i_αb和i_αb*，分别对应得到第一残差信号ε_a和第二残差信号ε_b；

所述步骤S15中第一残差信号ε_a表达式如下：

ε_a＝|i_αa-i_αa ^*|

所述第二残差信号ε_b表达式如下：

ε_b＝|i_αb-i_αb ^*|

其中，| |表示取绝对值；

S2、分别将ε_a和ε_b在每个采样周期k时刻对应的残差信号值与阈值ε比较，得到A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)；

所述步骤S2中A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)表达式如下：

x＝a,b

其中，0表示当前时刻电流残差小于阈值ε，1表示当前时刻电流残差大于阈值ε，a表示A项电流传感器，b表示B项电流传感器；

S3、定义电流传感器第一故障标志函数F_x、第二故障标志函数Y_x和第三故障标志函数Z_x，并分别根据F_x、Y_x和Z_x对应得到第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征；

所述步骤S3中第一故障标志函数F_x的表达式如下：

x＝a,b

其中，M_x表示A相电流传感器或B相电流传感器在一个基波周期的故障次数，n表示一个基波周期内的采样点数，M_th表示故障次数阈值；

所述步骤S3中第二故障标志函数Y_x表达式如下：

x＝a,b

其中，Δi_x ²(k)表示诊断变量，k表示采样时刻，i_x(k)表示k时刻电流采样值，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器；

所述步骤S3中第三故障标志函数Z_x表达式如下：

x＝a,b

其中，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器，i_x(t)表示t时刻的电流采样值，S_ix表示定子电流单基波周期的对称性参数，T表示基波周期，t表示时间，S_th表示定子电流单基波周期的对称性阈值；

S4、根据第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征定位电流传感器的故障相和故障类型；

所述第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征为第一故障标志函数F_x结果、第三故障标志函数Y_x结果和第三故障标志函数Z_x结果；

所述电流传感器的故障相和故障类型如表1所示：

表1

F<sub>x</sub>	Y<sub>x</sub>	Z<sub>x</sub>	故障类型	T<sub>x</sub>
					0	/	/	无故障	0
1	0	0	断线故障	1
					1	0	1	卡死故障	2
1	1	0	增益故障	3
					1	1	1	偏置故障	4

利用以上定义的三个诊断变量(F_x,Y_x,Z_x)的值来定位电流传感器的故障相和故障类型，即根据第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征定位电流传感器的故障相和故障类型；若F_x的值为0时，表示该电流传感器无故障发生，则T_x＝0；若(F_x,Y_x,Z_x)的值为(1，0，0)时，检测到x相电流传感器发生断线故障，则T_x＝1；若(F_x,Y_x,Z_x)的值为(1，0，1)时，检测到x相电流传感器发生卡死故障，则T_x＝2；若(F_x,Y_x,Z_x)的值为(1，1，0)时，检测到x相电流传感器发生增益故障，则T_x＝3；若(F_x,Y_x,Z_x)的值为(1，1，1)时，检测到x相电流传感器发生偏置故障，则T_x＝4。

如图3所示，为本发明的电流传感器四种典型故障模式：模式Ⅰ、模式Ⅱ、模式Ⅲ和模式Ⅳ下的仿真波形；在四种典型故障：断线故障、卡死故障、增益故障和偏置故障下，不仅传感器输出电流i_a和i_b会受到影响，电容电压u_c1和u_c2、永磁电机C相电流i_c、d轴电流i_d、q轴电流i_q、电机转矩T_e、转速N以及直流母线电压u_dc均会发生波动；

如图4所示，在本发明的实施例中，本发明提供的诊断方法应用于模型预测电流控制下的三电平T型逆变器馈电的永磁电机驱动系统；包括模型预测电流控制策略模块、故障在线诊断算法模块、三电平逆变器、电流传感器和永磁电机；为实现模型预测电流控制，通过模型预测电流控制策略模块，首先利用两个电流传感器分别采集得到永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b，根据基尔霍夫电流定律计算得到C相电流为i_c＝-(i_a+i_b)；同时利用两个电压传感器采集得到三电平逆变器的直流母线电容电压u_c1和u_c2；利用增量式光电编码器检测获得永磁电机转子的实际速度信号ω_r和角度信号θ_r；采集的电流信号通过坐标变换，获得d轴和q轴的定子测量电流i_d和i_q；将定子电流i_q和i_d、通过速度调节器获取的定子参考电流，q轴参考电流i_q*和d轴参考电流i_d*，速度信号ω_r和直流母线电容电压u_c1和u_c2输入到预测模型中，获取预测电流及预测中点电压；通过滚动优化获得使目标函数最小的开关信号并输出实现电机的控制；

在本实施例中，采用模型预测电流控制策略模块对永磁电机进行驱动控制，所述控制方法包括如下步骤：

A1、建立永磁电机及其驱动变流系统的d轴定子电压u_d、q轴定子电压u_q和电磁转矩T_e的模型；

所述d轴定子电压u_d、q轴定子电压u_q和电磁转矩T_e的模型表达式如下：

其中，L_d和L_q分别表示d轴定子电感和q轴定子电感，R_S表示定子绕组电阻，w_e表示永磁电机电角度，ψ_f表示永磁体磁链，p_n表示电机极对数；

A2、采用一阶向前欧拉法对建立的永磁电机及其驱动变流系统的数学模型进行离散化处理，并建立旋转坐标系下的离散化定子电流预测模型；

所述离散化定子电流预测模型表达式如下：

其中，i_d(k+1)和i_q(k+1)分别表示k+1时刻采样下的d轴定子电流预测值和q轴定子电流预测值，i_d(k)和i_q(k)分别表示当前k采样时刻下的d轴定子电流采样值和q轴定子电流采样值，u_d(k)和u_q(k)分别表示当前k采样时刻下d轴定子电压采样值和q轴定子电压采样值，T_s表示采样周期；

在三电平T型逆变器馈电的永磁电机驱动系统中，需保持逆变器直流侧中点电位的平衡，本发明中利用直流侧电容预测电压来实现平衡控制；

所述直流侧中点电位的平衡方法表达式如下：

F_dc＝(u_c1(k+1)-u_c2(k+1))²

其中，F_dc表示直流侧电容预测电压，u_c1(k+1)和u_c2(k+1)分别表示k+1采样时刻下直流母线电容C₁和电容C₂电压测量值；

本发明根据跟踪电流误差建立代价函数J确定开关状态，输出并控制逆变器功率开关管的导通和关断；

所述误差建立代价函数J表达式如下：

J＝(i_d ^*-i_d(k+1))²+(i_q ^*-i_q(k+1))²+k_dcF_dc

其中，k_dc表示中点电压平衡系数；

本发明将三电平逆变器的矢量进行预选，通过枚举法穷举所有当前允许的开关状态，共27种，从第1种第27种到带入代价函数中进行计算，找出使得代价函数最小的开关状态，然后直接将该开关状态作为逆变器控制信号输入，控制逆变器功率开关管的导通和关断；

如图5所示，为了避免负载波动对故障诊断的影响，通过计算每个定子电流基波周期内的故障次数M_x，并将结果与故障次数阈值M_th相比较来判定故障，在正常状态周期内的故障增长量M随时间梯度增长但小于故障次数阈值M_th，故障状态下周期内的故障增长量M随时间梯度增长突破于故障次数阈值M_th，以此防止误诊断，提高算法的鲁棒性；

如图6、图7、图8和图9所示，通过永磁电机驱动系统的电流传感器故障在线诊断方法对A相电流传感器分别发生断线故障、卡死故障、增益故障和偏执故障进行诊断，其中，i_a表示A相电流传感器输出电流；ε、R_a分别表示用以定位A相电流传感器的电流阈值和电流残差；Δ²(k)和S_a分别表示为A相电流传感器故障类型的诊断变量；S_th表示诊断变量的阈值，即电流单基波周期的对称性阈值；T_a表示A相电流传感器故障标志信号；N表示转速；

在本实施例的采样结果中，设A相电流传感器输出电流显示为10A/div，设永磁电机转速N显示为200rpm/div，设电流残差ε和阈值R_a均显示为5A/div，设诊断变量的阈值S_th和诊断变量S_a显示为0.1/div，设A相电流传感器故障标志信号显示为2/div；通过图6-9可见四组故障类型实验均工作于速度暂态过程，T_a的变化表明了故障被定位且识别；

四组故障类型实验结果证明，本发明中所提出的永磁电机电流传感器故障在线诊断方法能够实现电流传感器故障类型的准确识别并具有较好的鲁棒性。

Claims (9)

1.一种永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过电流传感器和增量式光电编码器分别对应采集得到永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和角度信号θ_r，并根据i_a、i_b、w_r和θ_r得到第一残差信号ε_a和第二残差信号ε_b；

S2、分别将ε_a和ε_b在每个采样周期k时刻对应的残差信号值与阈值ε比较，得到A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)；

S3、定义电流传感器第一故障标志函数F_x、第二故障标志函数Y_x和第三故障标志函数Z_x，并分别根据F_x、Y_x和Z_x对应得到第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征；

S4、根据第一电流传感器故障特征、第二电流传感器故障特征和第三传感器故障特征定位电流传感器的故障相和故障类型。

2.根据权利要求1所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：

S11、通过电流传感器和增量式光电编码器分别对应采集得到的永磁电机的A相定子电流i_a和B相定子电流i_b以及永磁电机转子的实际速度信号w_r和转子电角度θ_e；

S12、利用Clark变换将i_a和i_b变换，分别得到αβ_a坐标系下的定子电流α轴分量i_αa和定子电流β轴分量i_βa以及αβ_b坐标系下的定子电流α轴分量i_αb和定子电流β轴分量i_βb；

S13、根据w_r与参考转速信号ω_r*通过PI速度控制器，得到q轴参考电流i_q*，并根据永磁电机的控制模式，得到d轴参考电流i_d*；

S14、利用Park变换将i_q*和i_d*变换，分别得到αβ_a坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αa*和参考定子电流β轴分量i_βa*以及αβ_b坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αb*和参考定子电流β轴分量i_βb*；

S15、根据i_αa和i_αa*以及i_αb和i_αb*，分别对应得到第一残差信号ε_a和第二残差信号ε_b。

3.根据权利要求2所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S12中αβ_a坐标系下的定子电流α轴分量i_αa和定子电流β轴分量i_βa的表达式如下：

所述αβ_b坐标系下的定子电流α轴分量i_αb和定子电流β轴分量i_βb的表达式如下：

4.根据权利要求2所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S14中αβ_a坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αa*和参考定子电流β轴分量i_βa*表达式如下：

所述αβ_b坐标系下的参考定子电流α轴分量i_αb*和参考定子电流β轴分量i_βb*表达式如下：

其中，θ_e表示转子电角度。

5.根据权利要求2所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S15中第一残差信号ε_a表达式如下：

ε_a＝|i_αa-i_αa ^*|

所述第二残差信号ε_b表达式如下：

ε_b＝|i_αb-i_αb ^*|

其中，| |表示取绝对值。

6.根据权利要求1所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中A相电流传感器的状态变化量M_a(k)和B相电流传感器的状态变化量M_b(k)表达式如下：

x＝a,b

其中，0表示当前时刻电流残差小于阈值ε，1表示当前时刻电流残差大于阈值ε，a表示A项电流传感器，b表示B项电流传感器。

7.根据权利要求6所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中第一故障标志函数F_x的表达式如下：

x＝a,b

其中，M_x表示A相电流传感器或B相电流传感器在一个基波周期的故障次数，n表示一个基波周期内的采样点数，M_th表示故障次数阈值。

8.根据权利要求1所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中第二故障标志函数Y_x表达式如下：

x＝a,b

其中，Δi_x ²(k)表示诊断变量，k表示采样时刻，i_x(k)表示k时刻电流采样值，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器。

9.根据权利要求1所述的永磁电机驱动系统电流传感器故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中第三故障标志函数Z_x表达式如下：

x＝a,b

其中，a表示A相电流传感器，b表示B相电流传感器，i_x(t)表示t时刻的电流采样值，S_ix表示定子电流单基波周期的对称性参数，T表示基波周期，t表示时间，S_th表示定子电流单基波周期的对称性阈值。

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