WO2018021176A1 - センサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステム - Google Patents

センサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステム Download PDF

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アハマッド ガデリー
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    • H02P6/182—Circuit arrangements for detecting position without separate position detecting elements using back-emf in windings

Definitions

  • the present disclosure relates to a sensor failure detection method, a motor drive system, and an electric power steering system used in a motor drive system.
  • the motor drive system controls an electric motor (hereinafter referred to as “motor”) using, for example, vector control.
  • vector control there are methods in which several current sensors and angle sensors are used. If one of these sensors fails, the motor drive system will malfunction, increasing the likelihood that it will be impossible to recover. Therefore, various methods for detecting a sensor failure in a motor drive system have been actively proposed.
  • Non-Patent Document 1 proposes detecting a sensor failure in a motor drive system using an extended Kalman filter algorithm.
  • the motor drive system has one position sensor (angle sensor) that detects the rotor position of the three-phase motor and two current sensors that detect the current flowing through the three-phase motor.
  • angle sensor angle sensor
  • current sensors that detect the current flowing through the three-phase motor.
  • a covariance matrix or the like is used for calculation of fault detection.
  • Embodiments of the present disclosure provide a novel sensor failure detection method and a motor drive system having the sensor failure detection that can reduce the computational load of a computer for detecting the sensor failure.
  • An exemplary sensor failure detection method of the present disclosure is a method for detecting a failure of at least one of a plurality of sensors in a motor drive system, and includes a back electromotive force error Ver based on an ⁇ fixed coordinate system or a dq rotation coordinate system.
  • the calculation (A) is a step of executing the calculation (A), wherein the calculation (A) includes currents I ⁇ and I ⁇ on the ⁇ axis of the ⁇ fixed coordinate system and reference voltages V ⁇ * and V ⁇ * on the ⁇ axis .
  • the back EMF error Ver is the estimated phase angle [rho s, the error between the measured phase angle [rho based on sensor values measured by said plurality of sensors Representing a function, and detecting the fault based on the back electromotive force error Ver.
  • An exemplary motor drive system of the present disclosure includes a motor having three-phase windings, at least two current sensors that detect at least two of the three-phase currents, and a rotor angle of the motor.
  • An angle sensor and a controller that controls the motor and detects at least one failure of the at least two current sensors and the angle sensor, the controller being based on an ⁇ fixed coordinate system or a dq rotating coordinate system
  • the back electromotive force error Ver is calculated based on the currents I ⁇ , I ⁇ on the ⁇ axis of the ⁇ fixed coordinate system, the reference voltages V ⁇ * , V ⁇ * on the ⁇ axis, and the rotor angle, the back EMF error Ver represents the estimated phase angle [rho s, the function of the error between the measured phase angle [rho based on sensor values measured by the plurality of sensors, the counter electromotive force error V Detecting the failure based on the r.
  • an algorithm for sensor failure detection is simplified, and therefore a sensor failure detection method and sensor failure detection capable of reducing the computational load of a computer for sensor failure detection are provided.
  • a motor drive system is provided.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a hardware configuration of a motor drive system 1000 that uses sensor failure detection according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a hardware configuration of the inverter 300 in the motor drive system 1000 using sensor failure detection according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram schematically showing a hardware configuration of a motor drive system 1000 according to a modification of the present embodiment.
  • FIG. 4 is a functional block diagram schematically showing functional blocks of the controller 100.
  • FIG. 5 is a functional block diagram schematically showing more detailed functional blocks of the failure detection core unit 100A_1.
  • FIG. 6 is a functional block diagram schematically showing more detailed functional blocks of a modified example of the failure detection core unit 100A_1.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a hardware configuration of a motor drive system 1000 that uses sensor failure detection according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a hardware configuration of the inverter 300 in the motor drive
  • FIG. 7 is a graph showing a torque waveform within a predetermined period according to the first case.
  • FIG. 8 is a graph showing an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the first example.
  • FIG. 9 is a graph showing a waveform of the current I q within a predetermined period according to the first case.
  • FIG. 10 is a graph showing a waveform of the current I d within a predetermined period according to the first case.
  • FIG. 11 is a graph showing waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the first case.
  • FIG. 12 is a graph showing waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the first case.
  • FIG. 13 is a graph showing a torque waveform within a predetermined period according to the second case.
  • FIG. 14 is a graph showing an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the second example.
  • FIG. 15 is a graph showing a waveform of the current I q within a predetermined period according to the second case.
  • FIG. 16 is a graph showing a waveform of the current I d within a predetermined period according to the second case.
  • FIG. 17 is a graph showing waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the second case.
  • FIG. 18 is a graph showing waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the second case.
  • FIG. 19 is a graph showing a torque waveform within a predetermined period according to the third example.
  • FIG. 20 is a graph showing an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the third example.
  • FIG. 21 is a graph showing a waveform of the current I q within a predetermined period according to the third example.
  • FIG. 22 is a graph showing a waveform of the current I d within a predetermined period according to the third example.
  • FIG. 23 is a graph showing waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the third case.
  • FIG. 24 is a graph showing waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the third example.
  • FIG. 25 is a graph showing a torque waveform within a predetermined period according to the fourth case.
  • FIG. 26 is a graph showing an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the fourth example.
  • FIG. 27 is a graph showing a waveform of the current I q within a predetermined period according to the fourth example.
  • FIG. 28 is a graph showing a waveform of the current I d within a predetermined period according to the fourth case.
  • FIG. 29 shows waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the fourth case.
  • FIG. 30 is a graph showing waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the fourth example.
  • FIG. 31 is a diagram showing the relationship between the combined magnetic flux ⁇ s and the estimated phase angle ⁇ s .
  • FIG. 32 is a functional block diagram schematically showing more detailed functional blocks of the failure detection core unit 100A_1 according to the second embodiment.
  • FIG. 33 is a diagram schematically illustrating a typical configuration of the EPS system 2000 according to the third embodiment.
  • FIG. 1 schematically shows hardware blocks of a motor drive system 1000 that uses sensor failure detection according to the present embodiment.
  • the motor drive system 1000 typically includes a motor M, a controller 100, a drive circuit 200, an inverter (also referred to as an “inverter circuit”) 300, a shutdown circuit 400, a plurality of current sensors 500, an analog, and the like.
  • a digital conversion circuit (hereinafter referred to as “AD converter”) 600, an angle sensor 700, a lamp 800, and a ROM (Read Only Memory) 900 are included.
  • the motor drive system 1000 is modularized as, for example, a power pack, and can be manufactured and sold as a motor module having a motor, a sensor, a driver, and a controller. In the present specification, the motor drive system 1000 will be described by taking a system having the motor M as a component as an example. However, the motor drive system 1000 may be a system for driving the motor M that does not include the motor M as a component. *
  • the motor M is, for example, a permanent magnet synchronous motor such as a surface magnet type synchronous motor (SPMSM) or an embedded magnet type synchronous motor (IPMSM), and a three-phase AC motor.
  • the motor M has, for example, three-phase (U-phase, V-phase, and W-phase) windings (not shown). The three-phase winding is electrically connected to the inverter 300. *
  • the controller 100 is, for example, a micro control unit (MCU).
  • the controller 100 can be realized by, for example, a field programmable gate array (FPGA) in which a CPU core is incorporated.
  • FPGA field programmable gate array
  • the controller 100 controls the entire motor drive system 1000, and controls the torque and rotation speed of the motor M by, for example, vector control.
  • the rotation speed is represented by the number of rotations (rpm) at which the rotor rotates per unit time (for example, 1 minute).
  • Vector control is a method in which the current flowing through the motor is decomposed into a current component contributing to torque generation and a current component contributing to magnetic flux generation, and each current component orthogonal to each other is controlled independently.
  • the controller 100 sets the target current value according to the actual current value measured by the plurality of current sensors 500, the rotor angle measured by the angle sensor 700 (that is, the output signal from the angle sensor 700), and the like.
  • the controller 100 generates a PWM (Pulse Width Modulation) signal based on the target current value and outputs it to the drive circuit 200.
  • PWM Pulse Width Modulation
  • the controller 100 detects at least one sensor failure of the plurality of current sensors 500 and the angle sensor 700.
  • the sensor failure detection method will be described later in detail.
  • the controller 100 can generate at least one of a shutdown signal and a notification signal, for example.
  • the controller 100 outputs a shutdown signal to the shutdown circuit 400 and outputs a notification signal to the lamp 800. For example, when no sensor failure has occurred, the shutdown signal and the notification signal are negated.
  • the controller 100 detects a sensor failure, it asserts each signal. *
  • the drive circuit 200 is a gate driver, for example.
  • Drive circuit 200 generates a control signal for controlling the switching operation of the switching element in inverter 300 in accordance with the PWM signal output from controller 100.
  • the drive circuit 200 may be mounted on the controller 100.
  • the inverter 300 converts, for example, DC power supplied from a DC power source (not shown) into AC power, and drives the motor M with the converted AC power. For example, based on the control signal output from drive circuit 200, inverter 300 converts DC power into three-phase AC power, which is a U-phase, V-phase, and W-phase pseudo sine wave. The motor M is driven by the converted three-phase AC power.
  • the shutdown circuit 400 includes, for example, a semiconductor switch element such as a field effect transistor (FET, typically MOSFET) or an insulated gate bipolar transistor (IGBT), or a mechanical relay.
  • FET field effect transistor
  • IGBT insulated gate bipolar transistor
  • Shutdown circuit 400 is electrically connected between inverter 300 and motor M.
  • the shutdown circuit 400 cuts off the electrical connection between the inverter 300 and the motor M in response to a shutdown signal output from the controller 100. More specifically, when the shutdown signal is asserted, the semiconductor switch element of the shutdown circuit 400 is turned off, and the electrical connection between the inverter 300 and the motor M is cut off. As a result, the shutdown circuit 400 can stop the power supply from the inverter 300 to the motor M.
  • FET field effect transistor
  • IGBT insulated gate bipolar transistor
  • the plurality of current sensors 500 include at least two current sensors that detect at least two currents flowing through the U-phase, V-phase, and W-phase windings of the motor M.
  • the plurality of current sensors 500 includes two current sensors 500A and 500B (see FIG. 2) that detect currents flowing in the U phase and the V phase.
  • the plurality of current sensors 500 may include three current sensors that detect three currents flowing in the windings of the U phase, the V phase, and the W phase, and for example, flow in the V phase and the W phase. You may have two current sensors which detect the electric current or the electric current which flows into a W phase and a U phase.
  • the current sensor has, for example, a shunt resistor and a current detection circuit (not shown) that detects a current flowing through the shunt resistor.
  • the resistance value of the shunt resistor is, for example, about 0.1 ⁇ . *
  • the AD converter 600 samples analog signals output from the plurality of current sensors 500 and converts them into digital signals, and outputs the converted digital signals to the controller 100. Note that the controller 100 may perform AD conversion. In that case, the plurality of current sensors 500 directly output an analog signal to the controller 100. *
  • An angle sensor 700 is disposed in the motor M and detects the rotor angle of the motor M, that is, the mechanical angle of the rotor.
  • the angle sensor 700 is, for example, a magnetic sensor having a magnetoresistive (MR) element, a resolver, a rotary encoder, or a Hall IC (including a Hall element).
  • the angle sensor 700 outputs the mechanical angle of the rotor to the controller 100. Thereby, the controller 100 acquires the mechanical angle of the rotor.
  • the motor drive system 1000 may include, for example, a speed sensor or an acceleration sensor instead of the angle sensor 700.
  • the controller 100 can calculate the position of the rotor, that is, the rotation angle, by performing integration processing or the like on the rotation speed signal or the angular speed signal.
  • the angular velocity is represented by an angle (rad / s) at which the rotor rotates per second.
  • an acceleration sensor is used instead of the angle sensor, the controller 100 can calculate the rotation angle by performing integration processing or the like on the angular acceleration signal.
  • an angle sensor includes any sensor for obtaining a rotor angle.
  • the above-described magnetic sensor, speed sensor, or acceleration sensor is included.
  • “Acquisition” includes, for example, receiving the mechanical angle of the rotor from the outside, and calculating and acquiring the mechanical angle of the rotor by the controller 100 itself.
  • the lamp 800 includes, for example, an LED (Light Emitting Diode).
  • LED Light Emitting Diode
  • the lamp 800 when the controller 100 asserts the notification signal, the lamp 800 lights in red in response to the assertion.
  • the lamp 800 may be placed on the instrument panel of the dashboard along with instruments such as speedometers and tachometers. *
  • the ROM 900 is, for example, a writable memory (for example, PROM), a rewritable memory (for example, flash memory), or a read-only memory.
  • the ROM 900 stores a control program having a command group for causing the controller 100 to control the motor M.
  • the control program is temporarily expanded in a RAM (not shown) at the time of booting.
  • the ROM 900 does not need to be externally attached to the controller 100, and may be mounted on the controller 100.
  • the controller 100 equipped with the ROM 900 can be, for example, the MCU described above. *
  • FIG. 2 schematically shows a hardware configuration of the inverter 300 in the motor drive system 1000 using sensor failure detection according to the present embodiment.
  • Inverter 300 has three lower arm switching elements and three upper arm switching elements.
  • the illustrated switching elements SW_L1, SW_L2, and SW_L3 are lower arm switching elements, and the switching elements SW_H1, SW_H2, and SW_H3 are upper arm switching elements.
  • an FET and an IGBT can be used as the switching element.
  • the switching element has a free-wheeling diode that flows a regenerative current flowing toward the motor M.
  • FIG. 2 shows shunt resistors Rs of two current sensors 500A and 500B that detect currents flowing in the U phase and the V phase.
  • the shunt resistor Rs can be electrically connected between the switching element of the lower arm and the ground.
  • the shunt resistor Rs can be electrically connected between the switching element of the upper arm and the power source.
  • the controller 100 can drive the motor M by performing, for example, three-phase energization control using vector control.
  • the controller 100 generates a PWM signal for performing three-phase energization control, and outputs the PWM signal to the drive circuit 200.
  • the drive circuit 200 generates a gate control signal for controlling the switching operation of each FET in the inverter 300 based on the PWM signal, and supplies the gate control signal to the gate of each FET.
  • FIG. 3 schematically shows hardware blocks of a motor drive system 1000 according to a modification of the present embodiment. *
  • the motor drive system 1000 may not include the drive circuit 200.
  • the controller 100 has a port for directly controlling the switching operation of each FET of the inverter 300. More specifically, the controller 100 generates a gate control signal based on the PWM signal. The controller 100 outputs a gate control signal through the port, and can supply this gate control signal to the gate of each FET.
  • the sensor failure includes a failure of the angle sensor 700 and a failure of the current sensor 500.
  • a magnetic sensor is widely used as the angle sensor 700 in a motor drive system 1000 for an electric power steering (EPS) of an automobile.
  • the sensor magnet is provided on the shaft of the motor by, for example, injection molding.
  • the magnetic sensor is provided, for example, on a circuit board (not shown) of the motor. As the shaft rotates, the sensor magnet also rotates. Therefore, the magnetic sensor can detect a change in magnetic flux due to a change in the position of the magnetic pole.
  • the sensor magnet is firmly fixed to the shaft.
  • a strong impact is applied to a vehicle such as an automobile from the outside (for example, an impact that can be generated when the vehicle rides on a curb)
  • the impact is transmitted to the shaft, and the sensor magnet may be damaged or deformed. obtain.
  • the attachment position of the sensor magnet may be shifted. Due to breakage, deformation or misalignment, it becomes difficult for the magnetic sensor to accurately detect the position of the rotor.
  • the failure of the angle sensor includes not only the failure of the angle sensor itself but also the breakage of the sensor magnet, for example.
  • the failure of the current sensor is, for example, damage to the shunt resistor.
  • the safety of the EPS is improved by stopping the driving of the EPS, that is, the driving of the motor driving system 1000 when a sensor failure occurs. As described above, it is important to detect a sensor failure in the motor drive system 1000 particularly requiring safety.
  • the sensor failure detection algorithm according to the present embodiment can be realized only by hardware such as an application specific integrated circuit (ASIC) or FPGA, or can be realized by a combination of hardware and software.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field-programmable gate array
  • FIG. 4 schematically shows functional blocks of the controller 100.
  • each block in the functional block diagram is shown in units of functional blocks, not in units of hardware.
  • the software can be, for example, a module constituting a computer program for executing a specific process corresponding to each functional block.
  • the controller 100 includes, for example, a failure detection unit 100A and a vector control unit 100B.
  • each functional block is referred to as “unit”. Of course, this notation is not intended to limit each functional block to hardware or software.
  • the failure detection unit 100A includes a failure detection core unit 100A_1 and a signal generation unit 100A_2.
  • the failure detection core unit 100A_1 is a core for sensor failure detection.
  • the failure detection core unit 100A_1 performs an operation for determining the back electromotive force error Ver with reference to the ⁇ fixed coordinate system or the dq rotation coordinate system. Its operation is current on the ⁇ -axis of the ⁇ fixed coordinate system I.alpha, and I beta, the reference voltage on the ⁇ -axis V.alpha *, and V? *, Is performed on the basis of the electrical angle theta e of the rotor.
  • the failure detection core unit 100A_1 detects a failure based on the back electromotive force error Ver.
  • the signal generation unit 100A_2 generates at least one of a shutdown signal and a notification signal based on the error signal.
  • the vector control unit 100B performs calculations necessary for general vector control. Since vector control is a well-known technique, detailed description of the control is omitted. *
  • FIG. 5 schematically shows more detailed functional blocks of the failure detection core unit 100A_1. *
  • the failure detection core unit 100A_1 includes a three-phase current calculation unit 110, a Clark conversion unit 111, a park conversion unit 112, an angle conversion unit 120, an electrical angle differentiation unit 121, a Clark conversion unit 130, a back electromotive force calculation unit 140, and a load angle calculation. It has a unit 141, a phase angle calculation unit 142, an error calculation unit 143, a maximum allowable error calculation unit 144, and a level comparator 150.
  • the execution subject of the software may be the core of the controller 100, for example.
  • the controller 100 can be realized by an FPGA.
  • all or some of the functional blocks may be realized by hardware.
  • by distributing processing using a plurality of FPGAs it is possible to distribute the computation load of a specific computer.
  • all or some of the functional blocks shown in FIG. 5 may be distributed and implemented in the plurality of FPGAs.
  • the plurality of FPGAs are connected to each other by, for example, an in-vehicle control area network (CAN), and can transmit and receive data.
  • CAN in-vehicle control area network
  • the current flowing through the U-phase winding of the motor M is I a
  • the current flowing through the V-phase winding of the motor M is I b
  • the current flowing through the W-phase winding of the motor M is I c .
  • the currents I a and I b are detected by the two current sensors 500A and 500B for the U phase and the V phase.
  • Current I c is not detected by the current sensor is obtained by calculation. For example, in the three-phase energization control, the sum of the currents flowing through the respective phases becomes zero. In other words, the relationship that the sum of the currents I a , I b and I c is zero is satisfied.
  • the three-phase current calculation unit 110 receives two of the currents I a , I b and I c and calculates the remaining one current by calculation.
  • the three-phase current calculation unit 110 acquires the current I a measured by the current sensor 500A and the current I b measured by the current sensor 500B.
  • the three-phase current calculation unit 110 calculates the current I c based on the currents I a and I b by using the above relationship in which the sum of the currents I a , I b and I c becomes zero. Thereby, currents I a , I b and I c are obtained.
  • values for example, current I c
  • values acquired by calculation based on values (for example, currents I a and I b ) actually detected by the sensor are also referred to as “measured values”.
  • the three-phase current calculation unit 110 outputs the measured currents I a , I b and I c to the Clark conversion unit 111.
  • the three-phase current calculation unit 110 may not be provided. With this configuration, the currents I a , I b and I c are also obtained.
  • the Clark conversion unit 111 uses the so-called Clark conversion used for vector control or the like to convert the currents I a , I b and I c output from the three-phase current calculation unit 110 on the ⁇ axis in the ⁇ ⁇ fixed coordinate system.
  • the current I ⁇ and the current I ⁇ on the ⁇ axis are converted.
  • the ⁇ fixed coordinate system is a stationary coordinate system
  • the direction of one of the three phases (for example, the U-phase direction) is the ⁇ axis
  • the direction orthogonal to the ⁇ axis is the ⁇ axis.
  • Clark conversion unit 111 outputs currents I ⁇ and I ⁇ to park conversion unit 112 and back electromotive force calculation unit 140.
  • the park conversion unit 112 uses the so-called park conversion used for vector control or the like to convert the currents I ⁇ and I ⁇ output from the Clark conversion unit 111 into the currents I d and q on the d axis in the dq rotation coordinate system.
  • Current I q of The Park conversion is performed based on the electric angle theta e of the rotor.
  • the dq rotation coordinate system is a rotation coordinate system that rotates together with the rotor.
  • the park conversion unit 112 outputs at least the current I q to the load angle calculation unit 141.
  • the angle conversion unit 120 converts the mechanical angle ⁇ m of the rotor measured by the angle sensor 700 into an electrical angle ⁇ e based on the following Equation 1.
  • the angle conversion unit 120 outputs the electrical angle ⁇ e to the park conversion unit 112, the electrical angle differentiation unit 121, and the phase angle calculation unit 142.
  • the electrical angle differentiating unit 121 obtains an electrical speed ⁇ e by differentiating the electrical angle ⁇ e with respect to time.
  • the electric velocity ⁇ e is an angular frequency of the electric angle ⁇ e .
  • the electrical angle differentiation unit 121 outputs the electrical speed ⁇ e to the load angle calculation unit 141.
  • Clark conversion unit 130 uses reference voltage V a * , V b * and V c * to reference voltages V ⁇ * and ⁇ on the ⁇ axis in the ⁇ ⁇ fixed coordinate system using Clark conversion as in Clark conversion unit 111. Converted to an on-axis reference voltage V ⁇ * .
  • Reference voltages V a * , V b *, and V c * represent the above-described PWM signal for controlling each switching element of inverter 300.
  • Clark conversion unit 130 outputs reference voltages V ⁇ * and V ⁇ * to back electromotive force calculation unit 140.
  • the back electromotive force calculation unit 140 calculates a component BEMF ⁇ on the ⁇ axis and a component BEMF ⁇ on the ⁇ axis of the back electromotive force represented by a vector. More specifically, the back electromotive force calculation unit 140 calculates the back electromotive force BEMF ⁇ as a function of the current I ⁇ and the reference voltage V ⁇ * based on the following equation (2). Further, the back electromotive force calculation unit 140 calculates the back electromotive force BEMF ⁇ as a function of the current I ⁇ and the reference voltage V ⁇ * based on the following equation (2).
  • BEMF ⁇ V ⁇ * ⁇ R ⁇ I ⁇
  • BEMF ⁇ V ⁇ * ⁇ R ⁇ I ⁇
  • R is an armature resistance.
  • the armature resistance R is set in the counter electromotive force calculation unit 140 by the core of the controller 100, for example.
  • the back electromotive force calculation unit 140 calculates the back electromotive force absolute value BEMF based on the following equation (3).
  • the back electromotive force absolute value BEMF indicates the magnitude of the back electromotive force vector based on the ⁇ fixed coordinate system or the dq rotating coordinate system.
  • the back electromotive force calculation unit 140 outputs the component BEMF ⁇ on the ⁇ axis and the component BEMF ⁇ on the ⁇ axis to the error calculation unit 143.
  • the back electromotive force calculation unit 140 outputs the absolute value BEMF to the load angle calculation unit 141 and the maximum allowable error calculation unit 144.
  • the load angle calculation unit 141 calculates the load angle ⁇ based on the following equation (4).
  • the load angle calculation unit 141 outputs the load angle ⁇ to the phase angle calculation unit 142.
  • the load angle ⁇ is an angle between the counter electromotive force vector and the q axis in the dq rotating coordinate system, for example, and is an angle with the counterclockwise direction being a positive direction.
  • L q is an armature inductance on the q axis in the dq rotating coordinate system.
  • the phase angle calculation unit 142 calculates the measurement phase angle ⁇ based on the following equation (5).
  • the phase angle calculation unit 142 outputs the measurement phase angle ⁇ to the error calculation unit 143.
  • the measurement phase angle ⁇ is an angle between the combined magnetic flux ⁇ s and the ⁇ axis, and the counterclockwise direction is a positive direction.
  • the combined magnetic flux ⁇ s indicates the magnitude of a vector obtained by combining, for example, a magnetic flux (vector) caused by a permanent magnet of a rotor and a magnetic flux (vector) generated by a stator winding.
  • the error calculation unit 143 calculates the back electromotive force error Ver based on the following equation (6). *
  • the back electromotive force error Ver is a scalar calculated based on the ⁇ fixed coordinate system.
  • the counter electromotive force error Ver can also be calculated based on the dq rotation coordinate system.
  • a scalar calculated with the dq rotation coordinate system as a reference may be converted into a value with the ⁇ fixed coordinate system as a reference.
  • the ideal value of the back electromotive force error Ver is zero.
  • a time when no failure has occurred in any sensor of the motor drive system 1000 is referred to as “normal time”.
  • the maximum allowable error calculation unit 144 calculates the maximum allowable error Vermax based on the following equation (7). *
  • K is a predetermined constant.
  • the constant K is set by the core of the controller 100, for example.
  • the level comparator 150 detects a level difference between the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax. In other words, the level comparator 150 performs a level comparison between the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax. When the back electromotive force error Ver is equal to or larger than the maximum allowable error Vermax, the level comparator 150 outputs an error signal indicating a sensor failure.
  • the error signal is, for example, a digital signal. For example, an error signal level indicating a sensor failure can be assigned to “1”, and an error signal level not indicating a sensor failure can be assigned to “0”. In this example of assignment, the error signal is “0” when normal, and is asserted to “1” when a sensor failure occurs. *
  • the back electromotive force error Ver is ideally zero. However, actually, the back electromotive force error Ver can be a value larger than zero. In the present embodiment, this is taken into consideration, and the constant K is adjusted to an appropriate value (for example, 0.05), whereby the normal back electromotive force error Ver can be made smaller than the maximum allowable error Vermax. With this adjustment, the error signal is not asserted. In other words, an error signal indicating that a sensor failure has occurred is not output to the outside from the failure detection core unit 100A_1. *
  • the back electromotive force error Ver becomes equal to or greater than the maximum allowable error Vermax.
  • the error signal is asserted.
  • an error signal indicating that a sensor failure has occurred is output from the failure detection core unit 100A_1 to the outside.
  • the much simpler calculation shown in the calculation formulas (1) to (7) is used. Therefore, it is possible to reduce the calculation load of the computer. In other words, the sensor failure detection algorithm is simplified, and as a result, memory costs (system costs), power costs, and the like can be suppressed.
  • the failure detection core unit 100A_1 outputs an error signal to the signal generation unit 100A_2.
  • the signal generation unit 100A_2 When the error signal output from the level comparator 150 of the failure detection core unit 100A_1 is asserted to 1, the signal generation unit 100A_2 generates at least one of a shutdown signal and a notification signal in response to the assertion.
  • the shutdown signal is a signal for stopping the motor drive system 1000 and is output to the shutdown circuit 400.
  • the notification signal is a signal output to the lamp 800, for example, and can warn the driver that a sensor failure has occurred due to the blinking of the lamp 800 or the like. *
  • FIG. 6 schematically shows a more detailed functional block of a modified example of the failure detection core unit 100A_1.
  • FIG. 6 also shows a part of functional blocks in the vector control unit 100B.
  • the remaining one current is calculated from two of the currents I a , I b and I c .
  • the currents I a , I b and I c are converted into currents I ⁇ and I ⁇ by Clark conversion, and the currents I ⁇ and I ⁇ are converted into currents I d and I q by park conversion. Therefore, the vector control unit 100B includes a three-phase current calculation unit 110, a Clark conversion unit 111, a park conversion unit 112, or units corresponding to these.
  • the back electromotive force calculation unit 140 can acquire the currents I ⁇ and I ⁇ output from the Clark conversion unit 111 of the vector control unit 100B. Further, the load angle calculation unit 141 can acquire the current I q output from the park conversion unit 112 of the vector control unit 100B. As described above, the failure detection core unit 100A_1 can generate an error signal indicating a sensor failure using a part of the data (signal) generated by the vector control unit 100B.
  • FIG. 7 shows a torque waveform in a predetermined period (0 to 0.5 seconds) according to the first example.
  • the vertical axis represents torque (N ⁇ m)
  • the horizontal axis represents time (s).
  • the horizontal axis represents time (s)
  • all the predetermined periods are periods of 0 to 0.5 seconds.
  • FIG. 8 shows an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the first case.
  • the vertical axis in FIG. 8 indicates the mechanical angle ⁇ m of the rotor.
  • FIG. 9 shows a waveform of the current I q within a predetermined period according to the first case.
  • FIG. 10 shows a waveform of the current I d within a predetermined period according to the first case.
  • the vertical axis in FIG. 9 indicates the current I q (A), and the vertical axis in FIG. 10 indicates the current I d (A).
  • FIG. 11 shows waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the first case.
  • the vertical axis in FIG. 11 represents currents I a , I b and I c (A).
  • FIG. 12 shows waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the first case.
  • the vertical axis in FIG. 12 indicates the back electromotive force error Ver (V) and the maximum allowable error Vermax (V). Error in the figure indicates the back electromotive force error Ver. *
  • the back electromotive force error Ver is in a range smaller than the maximum allowable error Vermax. Therefore, even if the torque fluctuates instantaneously, for example, at 0.25 seconds, as shown in FIG. 7, the error signal level is maintained at a value close to zero. That is, in the first case, the error signal level is not asserted.
  • FIG. 13 shows a torque waveform within a predetermined period according to the second case.
  • the vertical axis in FIG. 13 represents torque (N ⁇ m). *
  • FIG. 14 shows an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the second case.
  • the vertical axis in FIG. 14 indicates the mechanical angle ⁇ m of the rotor.
  • FIG. 15 shows a waveform of the current I q within a predetermined period according to the second case.
  • FIG. 16 shows a waveform of the current I d within a predetermined period according to the second case.
  • the vertical axis in FIG. 15 indicates the current I q (A), and the vertical axis in FIG. 16 indicates the current I d (A).
  • FIG. 17 shows waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the second case.
  • the vertical axis in FIG. 17 represents currents I a , I b and I c (A).
  • FIG. 18 shows waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the second case.
  • the vertical axis in FIG. 18 indicates the back electromotive force error Ver (V) and the maximum allowable error Vermax (V). Error in the figure indicates the back electromotive force error Ver. *
  • the back electromotive force error Ver is in a range smaller than the maximum allowable error Vermax until time 0.4 s when the failure occurs. However, when a failure occurs, the back electromotive force error Ver becomes larger than the maximum allowable error Vermax. As a result, in the second case, the error signal is asserted to indicate that a sensor failure has occurred.
  • FIG. 19 shows a torque waveform within a predetermined period according to the third case.
  • the vertical axis in FIG. 19 represents torque (N ⁇ m). *
  • FIG. 20 shows an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the third example.
  • the vertical axis in FIG. 20 indicates the mechanical angle ⁇ m of the rotor.
  • FIG. 21 shows a waveform of the current I q within a predetermined period according to the third case.
  • FIG. 22 shows a waveform of the current I d within a predetermined period according to the third case.
  • the vertical axis in FIG. 21 indicates current I q (A)
  • the vertical axis in FIG. 22 indicates current I d (A).
  • FIG. 23 shows waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the third case.
  • the vertical axis of FIG. 23 shows a current I a, I b and I c (A).
  • FIG. 24 shows waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the third case.
  • the vertical axis in FIG. 24 indicates the back electromotive force error Ver (V) and the maximum allowable error Vermax (V). Error in the figure indicates the back electromotive force error Ver. *
  • the electrical connection between the angle sensor 700 and the motor drive system 1000 is disconnected at time 0.3 s.
  • This cutting means that the angle sensor 700 fails at time 0.3s. Therefore, as shown in FIG. 20, the rotor mechanical angle ⁇ m measured after time 0.3 s is zero.
  • the back electromotive force error Ver is in a range smaller than the maximum allowable error Vermax until the time 0.3 s when the failure occurs. However, when a failure occurs, the back electromotive force error Ver becomes larger than the maximum allowable error Vermax. As a result, in the third case, the error signal is asserted, indicating that a sensor failure has occurred. *
  • FIG. 25 shows a torque waveform within a predetermined period according to the fourth case.
  • the vertical axis in FIG. 25 represents torque (N ⁇ m). *
  • FIG. 26 shows an actual rotor angle waveform and a rotor mechanical angle ⁇ m waveform measured by the angle sensor 700 within a predetermined period according to the fourth example.
  • the vertical axis in FIG. 26 represents the mechanical angle ⁇ m of the rotor.
  • FIG. 27 shows a waveform of the current I q within a predetermined period according to the fourth example.
  • FIG. 28 shows a waveform of the current I d within a predetermined period according to the fourth example.
  • the vertical axis in FIG. 27 represents current I q (A)
  • the vertical axis in FIG. 28 represents current I d (A).
  • FIG. 29 shows waveforms of currents I a , I b and I c within a predetermined period according to the fourth case.
  • the vertical axis in FIG. 29 indicates currents I a , I b and I c (A).
  • FIG. 30 shows waveforms of the back electromotive force error Ver and the maximum allowable error Vermax within a predetermined period according to the fourth example.
  • the vertical axis in FIG. 30 indicates the back electromotive force error Ver (V) and the maximum allowable error Vermax (V). Error in the figure indicates the back electromotive force error Ver. *
  • the angle sensor 700 fails at time 0.3 s. Therefore, as shown in FIG. 26, the measured mechanical angle ⁇ m of the rotor after time 0.3 s becomes zero.
  • the current sensor 500A that detects the current Ia fails at time 0.4s. Therefore, as shown in FIG. 29, the current I a after time 0.4s is zero.
  • the back electromotive force error Ver is in a range smaller than the maximum allowable error Vermax until the time 0.3 s when the first failure occurs. However, when the first failure occurs, the back electromotive force error Ver becomes larger than the maximum allowable error Vermax. As a result, in the fourth case, after the first failure occurs, the error signal remains asserted, indicating that a sensor failure has occurred.
  • the back electromotive force error Ver is expressed as a function of an error between the estimated phase angle ⁇ s and the measured phase angle ⁇ .
  • the physical meaning of the back electromotive force error Ver can be understood by modifying the above equation (6) according to the procedure described below.
  • FIG. 31 shows the relationship between the resultant magnetic flux ⁇ s and the estimated phase angle ⁇ s .
  • equation (8) is obtained by replacing ⁇ in equation (6) above with ⁇ ′.
  • ⁇ ′ 90 ° ⁇ is satisfied.
  • Ver BEMF ⁇ ⁇ cos ⁇ ′ ⁇ BEMF ⁇ ⁇ sin ⁇ ′ Equation (8)
  • equation (9) By dividing both sides of equation (8) by the absolute value BEMF, equation (9) is obtained. *
  • Ver / BEMF (BEMF ⁇ / BEMF) ⁇ cos ⁇ ′ ⁇ (BEMF ⁇ / BEMF) ⁇ sin ⁇ ′ Equation (9)
  • the combined magnetic flux ⁇ s is calculated based on the absolute value BEMF.
  • BEMF ⁇ s ⁇ ⁇ e is satisfied.
  • Ver / BEMF [ ⁇ (d ⁇ / dt) / ⁇ e ⁇ / ⁇ s ] ⁇ cos ⁇ ′ ⁇ [ ⁇ (d ⁇ / dt) / ⁇ e ⁇ / ⁇ s ] ⁇ sin ⁇ ′ Equation (10)
  • ⁇ is a component on the ⁇ axis of the composite magnetic flux ⁇ s
  • ⁇ is a component on the ⁇ axis of the composite magnetic flux ⁇ s .
  • Ver / BEMF ( ⁇ / ⁇ s ) ⁇ cos ⁇ ′ ⁇ ( ⁇ / ⁇ s ) ⁇ sin ⁇ ′ Equation (11)
  • Ver / BEMF ( ⁇ / ⁇ s ) ⁇ sin ⁇ ( ⁇ / ⁇ s ) ⁇ cos ⁇ Equation (12)
  • Equation (13) indicates that the back electromotive force error Ver is expressed as a function of an error between the measured phase angle ⁇ and the estimated phase angle ⁇ s .
  • the error at normal time shows a low level, and ideally shows zero. Therefore, a low level Ver indicates that no sensor failure has occurred, and a high level Ver indicates that a sensor failure has occurred.
  • the back electromotive force error Ver can be calculated based on the equation (13) instead of the equation (6) described in the first embodiment.
  • the calculation of the estimated phase angle ⁇ s takes time. Further, since the calculation is complicated at low speed and high torque, a load is applied to the CPU. The reason is that DC offset affects.
  • the back electromotive force error Ver is calculated based on the error between the estimated phase angle ⁇ s and the measured phase angle ⁇ . Therefore, calculation of the estimated phase angle ⁇ s is not required. Therefore, from the viewpoint of further reducing the load on the CPU and the like, it is preferable to obtain the back electromotive force error Ver based on Expression (6).
  • FIG. 32 schematically shows more detailed functional blocks of the failure detection core unit 100A_1 according to the present embodiment. *
  • the failure detection core unit 100A_1 further includes a phase angle estimation unit 145.
  • the phase angle estimation unit 145 estimates the estimated phase angle ⁇ s based on the combined magnetic flux ⁇ s and outputs the estimated phase angle ⁇ s to the error calculation unit 143.
  • the composite magnetic flux ⁇ s is calculated based on the absolute value BEMF as described above.
  • the error calculation unit 143 calculates the back electromotive force error Ver based on the above equation (13), and outputs the back electromotive force error Ver to the level comparator 150.
  • FIG. 33 schematically shows a typical configuration of the EPS system 2000 according to the present embodiment.
  • a vehicle such as an automobile generally has an EPS system.
  • the EPS system 2000 according to the present embodiment includes a steering system 520 and an auxiliary torque mechanism 540 that generates auxiliary torque.
  • the EPS system 2000 generates auxiliary torque that assists the steering torque of the steering system that is generated when the driver operates the steering wheel. The burden of operation by the driver is reduced by the auxiliary torque.
  • the steering system 520 includes, for example, a steering handle 521, a steering shaft 522, universal shaft joints 523A and 523B, a rotating shaft 524, a rack and pinion mechanism 525, a rack shaft 526, left and right ball joints 552A and 552B, tie rods 527A and 527B, and a knuckle. 528A and 528B, and left and right steering wheels 529A and 529B. *
  • the auxiliary torque mechanism 540 includes, for example, a steering torque sensor 541, an automotive electronic control unit (ECU) 542, a motor 543, a speed reduction mechanism 544, and the like.
  • the steering torque sensor 541 detects the steering torque in the steering system 520.
  • the ECU 542 generates a drive signal based on the detection signal of the steering torque sensor 541.
  • the motor 543 generates an auxiliary torque corresponding to the steering torque based on the drive signal.
  • the motor 543 transmits the generated auxiliary torque to the steering system 520 via the speed reduction mechanism 544. *
  • the ECU 542 includes, for example, the controller 100 and the drive circuit 200 according to the first embodiment.
  • an electronic control system with an ECU as a core is constructed in an automobile.
  • a motor drive system is constructed by the ECU 542, the motor 543, and the inverter 545.
  • the motor drive system the motor drive system 1000 according to the first embodiment can be suitably used.
  • Embodiments of the present disclosure are also suitably used in motor drive systems such as shift-by-wire, steering-by-wire, brake-by-wire, and traction motors that require sensor fault detection capabilities.
  • a motor drive system according to an embodiment of the present disclosure may be mounted on an autonomous vehicle that complies with levels 0 to 4 (automation standards) defined by the Japanese government and the US Department of Transportation Road Traffic Safety Administration (NHTSA).
  • Embodiments of the present disclosure can be widely used in various devices having various motors such as vacuum cleaners, dryers, ceiling fans, washing machines, refrigerators, and electric power steering systems.
  • 100 controller, 100A: failure detection unit, 100A_1: failure detection core unit, 100A_2: signal generation unit, 100B: vector control unit, 200: drive circuit, 300: inverter, 400: shutdown circuit, 500, 500A, 500B: current Sensor: 600: AD converter, 700: Angle sensor, 800: Lamp, 900: ROM, 1000: Motor drive system, 2000: EPS system

Abstract

センサ故障検出方法は、モータ駆動システムにおける複数のセンサの少なくとも１つの故障を検出する方法であって、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（Ａ）を実行するステップであって、演算（Ａ）は、αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、ロータの電気角θeとに基づいて実行され、逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと、複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表す、ステップと、逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて故障を検出するステップと、を有する。

Description

センサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステム
本開示は、モータ駆動システムで用いられるセンサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステムに関する。
近年、電気駆動システムが様々な応用分野に広く用いられる。電気駆動システムとして、例えばモータ駆動システムが挙げられる。モータ駆動システムは、例えばベクトル制御を用いて電動モータ（以下、「モータ」と表記する。）を制御する。ベクトル制御には、幾つかの電流センサおよび角度センサが用いられる方式がある。これらのセンサうち１つでも故障すると、そのモータ駆動システムは誤作動を起こし、回復することが不可能になる可能性が高まる。そのため、モータ駆動システムにおけるセンサ故障を検出する様々な手法が活発に提案されている。　
非特許文献１は、モータ駆動システムにおけるセンサ故障を拡張カルマンフィルタのアルゴリズムを用いて検出することを提案している。モータ駆動システムは、三相モータのロータ位置を検出する１つの位置センサ（角度センサ）と、三相モータを流れる電流を検出する２つの電流センサとを有する。故障検出の演算には、共分散行列などが用いられる。
Gilbert Hock Beng Foo, Member, IEEE, Xinan Zhang, Student Member, IEEE, and D. M. Vilathgamuwa, Senior Member, IEEE, "A Sensor Fault Detection and Isolation Method in Interior Permanent-Magnet Synchronous Motor Drives Based on an Extended Kalman Filter," IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, August 2013, Vol. 60, No. 8, p.3485-3495.
上述した従来の技術では、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷が大きいため、この演算負荷をさらに低減することが求められていた。　
本開示の実施形態は、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能な、新規なセンサ故障検出方法、および当該センサ故障検出を有するモータ駆動システムを提供する。
本開示の例示的なセンサ故障検出方法は、モータ駆動システムにおける複数のセンサの少なくとも１つの故障を検出する方法であって、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（Ａ）を実行するステップであって、前記演算（Ａ）は、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、ロータの電気角θeとに基づいて実行され、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと、前記複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表す、ステップと、前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出するステップと、を有する。　
本開示の例示的なモータ駆動システムは、三相の巻線を有するモータと、三相電流のうちの少なくとも二相の電流を検出する少なくとも２つの電流センサと、前記モータのロータ角を検出する角度センサと、前記モータを制御し、前記少なくとも２つの電流センサおよび前記角度センサの少なくとも１つの故障を検出するコントローラと、を有し、前記コントローラは、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、前記ロータ角と、に基づいて演算し、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと、前記複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表し、前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出する。
本開示の例示的な実施形態によると、センサ故障検出のアルゴリズムが簡素化されるので、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能なセンサ故障検出方法および当該センサ故障検出を有するモータ駆動システムが提供される。
図１は、実施形態１によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。 図２は、実施形態１によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００中のインバータ３００のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。 図３は、本実施形態の変形例によるモータ駆動システム１０００のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。 図４は、コントローラ１００の機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図５は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図６は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１の変形例のより詳細な機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図７は、第１事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図８は、第１事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示すグラフである。 図９は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示すグラフである。 図１０は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示すグラフである。 図１１は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示すグラフである。 図１２は、第１事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図１３は、第２事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図１４は、第２事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示すグラフである。 図１５は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示すグラフである。 図１６は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示すグラフである。 図１７は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示すグラフである。 図１８は、第２事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図１９は、第３事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図２０は、第３事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示すグラフである。 図２１は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示すグラフである。 図２２は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示すグラフである。 図２３は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示すグラフである。 図２４は、第３事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図２５は、第４事例による、所定期間内のトルク波形を示すグラフである。 図２６は、第４事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示すグラフである。 図２７は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示すグラフである。 図２８は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示すグラフである。 図２９は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示す。 図３０は、第４事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示すグラフである。 図３１は、合成磁束Ψsおよび推定位相角ρsの関係を示す図である。 図３２は、実施形態２による故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す機能ブロック図である。 図３３は、実施形態３によるＥＰＳシステム２０００の典型的な構成を模式的に示す図である。
以下、添付の図面を参照しながら、本開示のセンサ故障検出方法、当該センサ故障検出を有するモータ駆動システムおよび当該モータ駆動システムを有する電動パワーステアリングシステムの実施形態を詳細に説明する。但し、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするため、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。　
（実施形態１）



　〔モータ駆動システム１０００の構成〕



　図１は、本実施形態によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００のハードウェアブロックを模式的に示す。　
モータ駆動システム１０００は典型的に、モータＭと、コントローラ１００と、駆動回路２００と、インバータ（「インバータ回路」とも称される。）３００と、シャットダウン回路４００と、複数の電流センサ５００と、アナログデジタル変換回路（以下、「ＡＤコンバータ」と表記する。）６００と、角度センサ７００と、ランプ８００と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９００とを有する。モータ駆動システム１０００は、例えばパワーパックとしてモジュール化され、モータ、センサ、ドライバおよびコントローラを有するモータモジュールとして製造および販売され得る。なお、本明細書では、構成要素としてモータＭを有するシステムを例に、モータ駆動システム１０００を説明する。ただし、モータ駆動システム１０００は、構成要素としてモータＭを有しない、モータＭを駆動するためのシステムであってもよい。　
モータＭは、例えば、表面磁石型同期型モータ（ＳＰＭＳＭ）または埋込磁石型同期型モータ（ＩＰＭＳＭ）などの永久磁石同期モータ、および三相交流モータである。モータＭは、例えば三相（Ｕ相、Ｖ相およびＷ相）の巻線（不図示）を有する。三相の巻線は、インバータ３００に電気的に接続される。　
コントローラ１００は、例えばマイクロコントロールユニット（ＭＣＵ）である。または、コントローラ１００は、例えば、ＣＰＵコアが組み込まれたフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）によっても実現し得る。　
コントローラ１００は、モータ駆動システム１０００全体を制御し、例えばベクトル制御によってモータＭのトルクおよび回転速度を制御する。回転速度は、単位時間（例えば１分間）にロータが回転する回転数（ｒｐｍ）で表される。ベクトル制御は、モータに流れる電流を、トルクの発生に寄与する電流成分と、磁束の発生に寄与する電流成分とに分解し、互いに直交する各電流成分を独立に制御する方法である。例えば、コントローラ１００は、複数の電流センサ５００によって測定された実電流値、および角度センサ７００によって測定されたロータ角（すなわち、角度センサ７００からの出力信号）などに従って目標電流値を設定する。コントローラ１００は、その目標電流値に基づいてＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ　Ｗｉｄｔｈ　Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号を生成し、駆動回路２００に出力する。　
コントローラ１００は、複数の電流センサ５００および角度センサ７００の少なくとも１つのセンサ故障を検出する。なお、センサ故障の検出方法については後で詳細に説明する。コントローラ１００は、センサ故障を検出すると、例えば、シャットダウン信号および報知信号の少なくとも１つを生成することができる。コントローラ１００は、シャットダウン信号をシャットダウン回路４００に出力し、報知信号をランプ８００に出力する。例えば、センサ故障が発生していないときは、シャットダウン信号および報知信号はネゲートされた状態である。コントローラ１００はセンサ故障を検出したとき、それぞれの信号をアサートする。　
駆動回路２００は、例えばゲートドライバである。駆動回路２００は、インバータ３００におけるスイッチング素子のスイッチング動作を制御する制御信号を、コントローラ１００から出力されるＰＷＭ信号に従って生成する。なお、後述するように、駆動回路２００は、コントローラ１００に実装されていてもよい。　
インバータ３００は、例えば直流電源（不図示）から供給される直流電力を交流電力に変換し、変換された交流電力でモータＭを駆動する。例えば、インバータ３００は、駆動回路２００から出力される制御信号に基づいて、直流電力を、Ｕ相、Ｖ相およびＷ相の擬似正弦波である三相交流電力に変換する。この変換された三相交流電力でモータＭは駆動される。　
シャットダウン回路４００は、例えば、電界効果トランジスタ（ＦＥＴ、典型的にはＭＯＳＦＥＴ）若しくは絶縁ゲートバイポーラトランジスタ（ＩＧＢＴ）などの半導体スイッチ素子、またはメカニカルリレーを有する。シャットダウン回路４００は、インバータ３００とモータＭとの間に電気的に接続される。シャットダウン回路４００は、コントローラ１００から出力されるシャットダウン信号に応じて、インバータ３００とモータＭとの電気的な接続を遮断する。詳細に説明すると、シャットダウン信号がアサートされると、シャットダウン回路４００の半導体スイッチ素子がオフして、インバータ３００とモータＭとの電気的な接続が遮断される。その結果、シャットダウン回路４００は、インバータ３００からモータＭへの電力供給を停止することができる。　
複数の電流センサ５００は、モータＭのＵ相、Ｖ相およびＷ相の巻線に流れる少なくとも２つの電流を検出する少なくとも２つの電流センサを有する。本実施形態では、複数の電流センサ５００は、Ｕ相およびＶ相に流れる電流を検出する２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂ（図２を参照）を有する。当然に、複数の電流センサ５００は、Ｕ相、Ｖ相およびＷ相の巻線に流れる３つの電流を検出する３つの電流センサを有していてもよいし、例えばＶ相およびＷ相に流れる電流またはＷ相およびＵ相に流れる電流を検出する２つの電流センサを有していてもよい。電流センサは、例えば、シャント抵抗、およびシャント抵抗に流れる電流を検出する電流検出回路（不図示）を有する。シャント抵抗の抵抗値は、例えば０．１Ω程度である。　
ＡＤコンバータ６００は、複数の電流センサ５００から出力されるアナログ信号をサンプリングしてデジタル信号に変換し、この変換したデジタル信号をコントローラ１００に出力する。なお、コントローラ１００がＡＤ変換を行ってもよい。その場合、複数の電流センサ５００は、アナログ信号をコントローラ１００に直接出力する。　
角度センサ（「位置センサ」とも称される。）７００は、モータＭに配置され、モータＭのロータ角、つまり、ロータの機械角を検出する。角度センサ７００は、例えば磁気抵抗（ＭＲ）素子を有する磁気センサ、レゾルバ、ロータリエンコーダまたはホールＩＣ（ホール素子を含む）などである。角度センサ７００は、ロータの機械角をコントローラ１００に出力する。これにより、コントローラ１００は、ロータの機械角を獲得する。　
モータ駆動システム１０００は、角度センサ７００の代わりに、例えば、速度センサまたは加速度センサを有し得る。コントローラ１００は、角度センサに代えて速度センサが用いられる場合、回転速度信号または角速度信号に積分処理等を行うことでロータの位置、つまり、回転角を算出することができる。角速度は、１秒間にロータが回転する角度（ｒａｄ／ｓ）で表される。コントローラ１００は、角度センサに代えて加速度センサが用いられる場合、角加速度信号に積分処理等を行うことにより回転角を算出することができる。本明細書において、角度センサには、ロータ角を獲得するためのあらゆるセンサが含まれる。例えば、上述した磁気センサ、速度センサまたは加速度センサが含まれる。また、「獲得」には、例えば、ロータの機械角を外部から受け取ること、および、コントローラ１００自身がロータの機械角を演算して獲得することが含まれる。　
ランプ８００は、例えばＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）を有する。例えば、ランプ８００は、コントローラ１００が報知信号をアサートすると、そのアサートに応答して赤色に点灯する。例えば、車載用のモータ駆動システム１０００を考える。その場合、ランプ８００は、スピードメータおよびタコメータなどの計器と共にダッシュボードのインストルメントパネルに配置され得る。　
ＲＯＭ９００は、例えば書き込み可能なメモリ（例えばＰＲＯＭ）、書き換え可能なメモリ（例えばフラッシュメモリ）または読み出し専用のメモリである。ＲＯＭ９００は、コントローラ１００にモータＭを制御させるための命令群を有する制御プログラムを格納する。例えば、制御プログラムはブート時にＲＡＭ（不図示）に一旦展開される。なお、ＲＯＭ９００は、コントローラ１００に外付けされる必要はなく、コントローラ１００に搭載されていてもよい。ＲＯＭ９００を搭載したコントローラ１００は、例えば上述したＭＣＵであり得る。　
図２を参照して、インバータ３００のハードウェア構成をより詳細に説明する。　
図２は、本実施形態によるセンサ故障検出を用いるモータ駆動システム１０００中のインバータ３００のハードウェア構成を模式的に示す。　
インバータ３００は、３個の下アームのスイッチング素子および３個の上アームのスイッチング素子を有する。図示されるスイッチング素子ＳＷ＿Ｌ１、ＳＷ＿Ｌ２およびＳＷ＿Ｌ３が下アームのスイッチング素子であり、スイッチング素子ＳＷ＿Ｈ１、ＳＷ＿Ｈ２およびＳＷ＿Ｈ３が、上アームのスイッチング素子である。スイッチング素子として、例えばＦＥＴおよびＩＧＢＴを用いることができる。スイッチング素子は、モータＭに向けて流れる回生電流を流す還流ダイオードを有する。　
図２には、Ｕ相およびＶ相に流れる電流を検出する２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂのシャント抵抗Ｒｓを示す。図示されるように、例えばシャント抵抗Ｒｓは、下アームのスイッチング素子とグランドとの間に電気的に接続され得る。または、例えばシャント抵抗Ｒｓは、上アームのスイッチング素子と電源との間に電気的に接続され得る。　
コントローラ１００は、例えばベクトル制御を用いた三相通電制御を行うことによってモータＭを駆動することができる。例えば、コントローラ１００は、三相通電制御を行うためのＰＷＭ信号を生成し、そのＰＷＭ信号を駆動回路２００に出力する。駆動回路２００は、インバータ３００中の各ＦＥＴのスイッチング動作を制御するゲート制御信号をＰＷＭ信号に基づいて生成し、各ＦＥＴのゲートに与える。　
図３は、本実施形態の変形例によるモータ駆動システム１０００のハードウェアブロックを模式的に示す。　
図示されるように、モータ駆動システム１０００は、駆動回路２００を有していなくてもよい。その場合、コントローラ１００は、インバータ３００の各ＦＥＴのスイッチング動作を直接制御するポートを有する。具体的に説明すると、コントローラ１００は、ゲート制御信号をＰＷＭ信号に基づいて生成する。コントローラ１００は、そのポートを介してゲート制御信号を出力し、このゲート制御信号を各ＦＥＴのゲートに与えることができる。　
〔センサ故障検出〕

　先ず、センサ故障検出のアルゴリズムを説明する前に、本開示のセンサ故障を説明する。センサ故障には、角度センサ７００の故障と、電流センサ５００の故障とがある。例えば、自動車の電動パワーステアリング（ＥＰＳ）用のモータ駆動システム１０００において、角度センサ７００として磁気センサが広く用いられる。本実施形態において、センサマグネットが、例えば射出成形などによってモータのシャフトに設けられる。また、磁気センサは、例えば、モータの回路基板（不図示）に設けられる。シャフトの回転に伴ってセンサマグネットも回転する。そのため、磁気センサは、その磁極の位置変化による磁束の変化を検出することができる。　

　通常、センサマグネットはシャフトに強固に固定された状態である。ただし、自動車等の車両に外部から何らかの強い衝撃（例えば、車両が縁石に乗り上げたときに生じ得る衝撃）が加わると、その衝撃がシャフトに伝わり、センサマグネットが破損または変形してしまうことが起こり得る。または、センサマグネットの取り付け位置がずれてしまう可能性がある。破損、変形または位置ずれにより、磁気センサは、ロータの位置を正確に検出することは困難となる。本明細書において、角度センサの故障には、角度センサ自体の故障だけでなく、例えばセンサマグネットの破損も含まれる。電流センサの故障は、例えばシャント抵抗の破損である。　
モータ駆動システム１０００にセンサ故障が生じた状態でＥＰＳの駆動を継続させることは可能であれば避けることが好ましい。例えば、センサ故障が生じたときに、ＥＰＳの駆動、すなわち、モータ駆動システム１０００の駆動を停止することで、ＥＰＳの安全性が向上する。このように、特に安全性が求められるモータ駆動システム１０００では、センサ故障を検知することが重要である。　
図４から図６を参照して、本実施形態によるセンサ故障検出のアルゴリズムを詳しく説明する。　
本実施形態によるセンサ故障検出のアルゴリズムは、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）またはＦＰＧＡなどのハードウェアのみで実現することもできるし、ハードおよびソフトウェアの組み合わせによっても実現することができる。　
図４は、コントローラ１００の機能ブロックを模式的に示す。本明細書において、機能ブロック図における各ブロックは、ハードウェア単位ではなく機能ブロック単位で示される。ソフトウェアは、例えば、各機能ブロックに対応した特定の処理を実行させるためのコンピュータプログラムを構成するモジュールであり得る。　
コントローラ１００は、例えば、故障検出ユニット１００Ａおよびベクトル制御ユニット１００Ｂを有する。なお、本明細書において、説明の便宜上、各機能ブロックを「ユニット」と表記することとする。当然に、この表記は、各機能ブロックを、ハードウェアまたはソフトウェアに限定解釈する意図で用いられない。　
故障検出ユニット１００Ａは、故障検出コアユニット１００Ａ＿１と信号生成ユニット１００Ａ＿２とを有する。故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、センサ故障検出のコアである。故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算を行う。その演算は、αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、ロータの電気角θeとに基づいて実行される。故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて故障を検出する。信号生成ユニット１００Ａ＿２は、エラー信号に基づいてシャットダウン信号および報知信号の少なくとも１つを生成する。　
ベクトル制御ユニット１００Ｂは、一般的なベクトル制御に必要な演算を行う。なお、ベクトル制御は周知の技術であるので、その制御についての詳細な説明は省略する。　
図５は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す。　
故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、三相電流演算ユニット１１０、クラーク変換ユニット１１１、パーク変換ユニット１１２、角度変換ユニット１２０、電気角微分ユニット１２１、クラーク変換ユニット１３０、逆起電力演算ユニット１４０、負荷角演算ユニット１４１、位相角演算ユニット１４２、誤差演算ユニット１４３、最大許容誤差演算ユニット１４４、およびレベル比較器１５０を有する。　
各機能ブロックがソフトウェアとしてコントローラ１００に実装される場合、そのソフトウェアの実行主体は、例えばコントローラ１００のコアであり得る。上述したように、コントローラ１００は、ＦＰＧＡによって実現され得る。その場合、全てまたは一部の機能ブロックは、ハードウェアで実現され得る。また、複数のＦＰＧＡを用いて処理を分散させることにより、特定のコンピュータの演算負荷を分散させることができる。その場合、図５に示される機能ブロックの全てまたは一部は、その複数のＦＰＧＡに分散して実装され得る。複数のＦＰＧＡは、例えば車載のコントロールエリアネットワーク（ＣＡＮ）によって互いに接続され、データの送受信を行うことができる。　
本明細書において、モータＭのＵ相の巻線に流れる電流をＩa、モータＭのＶ相の巻線に流れる電流をＩb、および、モータＭのＷ相の巻線に流れる電流をＩcとする。電流Ｉa、Ｉbは、Ｕ相、Ｖ相用の２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂによって検出される。電流Ｉcは、電流センサによっては検出されず、演算により取得される。例えば、三相通電制御において、各相を流れる電流の総和はゼロになる。換言すると、電流Ｉa、ＩbおよびＩcの総和はゼロになる関係が満たされる。　
三相電流演算ユニット１１０は、電流Ｉa、ＩbおよびＩcのうちの２つの電流を受け取って残りの１つの電流を演算により求める。本実施形態では、三相電流演算ユニット１１０は、電流センサ５００Ａで測定された電流Ｉaおよび電流センサ５００Ｂで測定された電流Ｉbを取得する。三相電流演算ユニット１１０は、電流Ｉa、ＩbおよびＩcの総和はゼロになる上記関係を用いて、電流Ｉa、Ｉbに基づいて電流Ｉcを演算する。これにより、電流Ｉa、ＩbおよびＩcが獲得される。本明細書では、センサによって実際に検出された値（例えば電流Ｉa、Ｉb）に基づき演算により取得される値（例えば電流Ｉc）も「測定された値」と呼ぶ。三相電流演算ユニット１１０は、測定された、電流Ｉa、ＩbおよびＩcをクラーク変換ユニット１１１に出力する。　
３つの電流センサを用いて故障検出コアユニット１００Ａ＿１に電流Ｉa、ＩbおよびＩcを入力する場合、三相電流演算ユニット１１０はなくても構わない。この構成によっても、電流Ｉa、ＩbおよびＩcは獲得される。　
クラーク変換ユニット１１１は、ベクトル制御などに用いられるいわゆるクラーク変換を用いて、三相電流演算ユニット１１０から出力された電流Ｉa、ＩbおよびＩcを、αβ固定座標系における、α軸上の電流Ｉαおよびβ軸上の電流Ｉβに変換する。ここで、αβ固定座標系は静止座標系であり、三相のうちの一相の方向（例えばＵ相方向）がα軸であり、α軸と直交する方向がβ軸である。クラーク変換ユニット１１１は、電流Ｉα、Ｉβを、パーク変換ユニット１１２および逆起電力演算ユニット１４０に出力する。　
パーク変換ユニット１１２は、ベクトル制御などに用いられるいわゆるパーク変換を用いて、クラーク変換ユニット１１１から出力された電流Ｉα、Ｉβを、ｄｑ回転座標系における、ｄ軸上の電流Ｉdおよびｑ軸上の電流Ｉqに変換する。このパーク変換は、ロータの電気角θeに基づいて行われる。ここで、ｄｑ回転座標系は、ロータと共に回転する回転座標系である。パーク変換ユニット１１２は、少なくとも電流Ｉqを負荷角演算ユニット１４１に出力する。　
角度変換ユニット１２０は、下記の式１に基づいて、角度センサ７００で測定されたロータの機械角θmを電気角θeに変換する。角度変換ユニット１２０は、電気角θeを、パーク変換ユニット１１２、電気角微分ユニット１２１および位相角演算ユニット１４２に出力する。　
θe＝（Ｐ／２）・θm　　　式（１）



ここで、Ｐは極数である。　
電気角微分ユニット１２１は、電気角θeを時間微分して電気速度ωeを取得する。電気速度ωeは、電気角θeの角周波数である。電気角微分ユニット１２１は、電気速度ωeを負荷角演算ユニット１４１に出力する。　
クラーク変換ユニット１３０は、クラーク変換ユニット１１１と同様にクラーク変換を用いて、リファレンス電圧Ｖa *、Ｖb *およびＶc *を、αβ固定座標系における、α軸上のリファレンス電圧Ｖα*およびβ軸上のリファレンス電圧Ｖβ*に変換する。リファレンス電圧Ｖa *、Ｖb *およびＶc *は、インバータ３００の各スイッチング素子を制御するための、上述したＰＷＭ信号を表す。クラーク変換ユニット１３０は、リファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*を逆起電力演算ユニット１４０に出力する。　
逆起電力演算ユニット１４０は、ベクトルで表される逆起電力の、α軸上の成分ＢＥＭＦαおよびβ軸上の成分ＢＥＭＦβを演算する。具体的に説明すると、逆起電力演算ユニット１４０は、下記の式（２）に基づいて、電流Ｉαおよびリファレンス電圧Ｖα*の関数として逆起電力ＢＥＭＦαを演算する。また、逆起電力演算ユニット１４０は、下記の式（２）に基づいて、電流Ｉβおよびリファレンス電圧Ｖβ*の関数として逆起電力ＢＥＭＦβを演算する。　
ＢＥＭＦα＝Ｖα*－Ｒ・Ｉα、　ＢＥＭＦβ＝Ｖβ*－Ｒ・Ｉβ　式（２）



ここで、Ｒは電機子抵抗である。電機子抵抗Ｒは、例えばコントローラ１００のコアによって逆起電力演算ユニット１４０に設定される。　
逆起電力演算ユニット１４０は、逆起電力絶対値ＢＥＭＦを下記の式（３）に基づいて演算する。逆起電力絶対値ＢＥＭＦは、αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力ベクトルの大きさを示す。　
ＢＥＭＦ＝（ＢＥＭＦα2＋ＢＥＭＦβ2）1/2　　　式（３）


逆起電力演算ユニット１４０は、α軸上の成分ＢＥＭＦα、β軸上の成分ＢＥＭＦβを誤差演算ユニット１４３に出力する。逆起電力演算ユニット１４０は、絶対値ＢＥＭＦを、負荷角演算ユニット１４１と最大許容誤差演算ユニット１４４とに出力する。　
負荷角演算ユニット１４１は、負荷角δを下記の式（４）に基づいて演算する。負荷角演算ユニット１４１は、負荷角δを位相角演算ユニット１４２に出力する。負荷角δは、例えばｄｑ回転座標系において、逆起電力ベクトルとｑ軸との間の角度であって、反時計方向を正の方向とする角度である。　
δ＝ｓｉｎ-1（Ｌq・Ｉq・ωe／ＢＥＭＦ）　　　式（４）



ここで、Ｌqは、ｄｑ回転座標系におけるｑ軸上の電機子インダクタンスである。　
位相角演算ユニット１４２は、測定位相角ρを下記の式（５）に基づいて演算する。位相角演算ユニット１４２は、測定位相角ρを誤差演算ユニット１４３に出力する。測定位相角ρは、合成磁束Ψsとα軸との間の角度であって、反時計方向を正の方向とする角度である。合成磁束Ψsは、例えばロータの永久磁石に起因する磁束（ベクトル）と、ステータの巻線が作る磁束（ベクトル）とを合成することによって得られるベクトルの大きさを指す。　
ρ＝θe＋δ　　　式（５）


誤差演算ユニット１４３は、逆起電力誤差Ｖｅｒを下記の式（６）に基づいて演算する。　
Ｖｅｒ＝ＢＥＭＦβ・ｃｏｓρ－ＢＥＭＦα・ｓｉｎρ　　　式（６）



逆起電力誤差Ｖｅｒは、αβ固定座標系を基準として演算されるスカラーである。ただし、逆起電力誤差Ｖｅｒは、ｄｑ回転座標系を基準としても演算され得る。その場合、ｄｑ回転座標系を基準として演算したスカラーを、αβ固定座標系を基準とした値に変換すればよい。正常時において、逆起電力誤差Ｖｅｒの理想的な値はゼロである。本明細書において、モータ駆動システム１０００のいずれのセンサにも故障が生じていないときを「正常時」と表記する。　
最大許容誤差演算ユニット１４４は、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘを下記の式（７）に基づいて演算する。　
Ｖｅｒｍａｘ＝Ｋ・ＢＥＭＦ　　　式（７）



ここで、Ｋは、所定の定数である。定数Ｋは、例えばコントローラ１００のコアによって設定される。　
レベル比較器１５０は、逆起電力誤差Ｖｅｒと最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘとの間のレベル差を検出する。換言すると、レベル比較器１５０は、逆起電力誤差Ｖｅｒと最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘとの間のレベル比較を行う。レベル比較器１５０は、逆起電力誤差Ｖｅｒが最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘと等しいかまたは最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きいとき、センサ故障を示すエラー信号を出力する。エラー信号は、例えばデジタル信号である。例えば、センサ故障を示すエラー信号レベルを「１」に、センサ故障を示さないエラー信号レベルを「０」に割り当てることができる。この割り当ての例では、エラー信号は、正常時には「０」であり、センサ故障が発生すると「１」にアサートされる。　
正常時には、逆起電力誤差Ｖｅｒは理想的にゼロとなる。ただし、実際には、逆起電力誤差Ｖｅｒは、ゼロよりも大きな値になり得る。本実施形態ではこれを考慮し、定数Ｋを適当な値（例えば０．０５）に調整することによって、正常時の逆起電力誤差Ｖｅｒを最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さくすることができる。この調整によって、エラー信号はアサートされない。換言すると、センサ故障が発生したことを示すエラー信号は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１から外部に出力されない。　
複数の電流センサ５００および角度センサ７００の少なくとも１つに故障が生じると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ以上になる。その結果、エラー信号がアサートされる。換言すると、センサ故障が発生したことを示すエラー信号が、故障検出コアユニット１００Ａ＿１から外部に出力される。　
本実施形態によると、上述した磁気センサなどの故障検出に、拡張カルマンフィルタの演算と比較すると、演算式（１）から（７）に示されるはるかに簡単な演算が用いられるため、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能となる。換言すると、センサ故障検出のアルゴリズムが簡素化され、その結果、メモリコスト（システムコスト）および電力コストなどを抑えることができる。　
再び図４を参照する。　
故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、エラー信号を信号生成ユニット１００Ａ＿２に出力する。信号生成ユニット１００Ａ＿２は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１のレベル比較器１５０から出力されるエラー信号が１にアサートされると、そのアサートに応答してシャットダウン信号および報知信号の少なくとも１つを生成する。シャットダウン信号は、モータ駆動システム１０００を停止するための信号であり、シャットダウン回路４００に出力される。報知信号は、例えばランプ８００に出力される信号であり、ランプ８００の明滅等によりセンサ故障が発生したことを運転者に警告（注意喚起）することができる。　
例えば、上述したＥＰＳ用のモータ駆動システム１０００を考える。その場合、シャットダウン信号によってモータ駆動システム１０００を停止することで、故障したセンサ（電流センサ５００Ａ、５００Ｂおよび角度センサ７００の少なくとも１つ）からの出力値を用いたモータ駆動システム１０００の誤動作を未然に防止することができる。さらに、報知信号によって警告ランプが点灯および明滅するため、運転者に故障の発生を即座に警告できる。運転者はその警告に従って慎重にステアリング操作を行いながら、例えば路肩に自動車を安全に停止させることができる。このように、シャットダウン信号および報知信号によると、運転者の安全を確保することができる。　
図６は、故障検出コアユニット１００Ａ＿１の変形例のより詳細な機能ブロックを模式的に示す。図６には、ベクトル制御ユニット１００Ｂ内の機能ブロックの一部も示される。本開示におけるベクトル制御においては、電流Ｉa、ＩbおよびＩcのうちの２つの電流から残りの１つの電流が演算される。また、電流Ｉa、ＩbおよびＩcは、電流Ｉα、Ｉβにクラーク変換によって変換され、電流Ｉα、Ｉβは、電流Ｉd、Ｉqにパーク変換によって変換される。そのため、ベクトル制御ユニット１００Ｂは、三相電流演算ユニット１１０、クラーク変換ユニット１１１およびパーク変換ユニット１１２、またはこれらに相当するユニットを有する。　
図示されるように、逆起電力演算ユニット１４０は、ベクトル制御ユニット１００Ｂのクラーク変換ユニット１１１から出力される電流Ｉα、Ｉβを獲得できる。また、負荷角演算ユニット１４１は、ベクトル制御ユニット１００Ｂのパーク変換ユニット１１２から出力される電流Ｉqを獲得できる。このように、故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、ベクトル制御ユニット１００Ｂで生成されるデータ（信号）の一部を用いて、センサ故障を示すエラー信号を生成することができる。　
以下に、本実施形態によるセンサ故障検出に用いられるアルゴリズムの妥当性を、ＭａｔｈＷｏｒｋｓ社のＭａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋを用いて検証した結果を示す。この検証には、表面磁石型（ＳＰＭ）モータのモデルが用いられた。表１には、検証時の各種システムパラメータの値が示される。また、この検証モデルでは、ＳＰＭモータはベクトル制御により制御される。表２には、そのベクトル制御に用いられる変数が示される。　
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
〔正常時のシミュレーション結果〕



　図７から図１２を参照して、正常時のシミュレーション結果を説明する。以下、センサ故障が発生していない事例を「第１事例」と表記する。　
図７は、第１事例による、所定期間（０秒から０．５秒）内のトルク波形を示す。図７の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示し、横軸は時間（ｓ）を示す。以下、図８から図３０に示されるシミュレーション波形において、横軸は時間（ｓ）を示し、所定期間は全て、０秒から０．５秒の期間である。　
図８は、第１事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示す。図８の縦軸は、ロータの機械角θmを示す。　
図９は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示す。図１０は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示す。図９の縦軸は、電流Ｉq（Ａ）を示し、図１０の縦軸は電流Ｉd（Ａ）を示す。　
図１１は、第１事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示す。図１１の縦軸は、電流Ｉa、ＩbおよびＩc（Ａ）を示す。　
図１２は、第１事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図１２の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。　
第１事例においてセンサ故障は発生していないため、ベクトル制御を継続させることができる。図１２に示されるとおり、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。そのため、図７に示されるような、例えば０．２５秒でトルクが瞬時に変動しても、エラー信号レベルは、ゼロに近い値に維持される。つまり、第１事例ではエラー信号レベルはアサートされない。　
〔電流センサの故障〕



　図１３から図１８を参照して、２つの電流センサ５００Ａ、５００Ｂのうちの一方にセンサ故障が発生するときのシミュレーション結果を説明する。以下、このセンサ故障が発生する事例を「第２事例」と表記する。　
図１３は、第２事例による、所定期間内のトルク波形を示す。図１３の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示す。　
図１４は、第２事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示す。図１４の縦軸は、ロータの機械角θmを示す。　
図１５は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示す。図１６は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示す。図１５の縦軸は、電流Ｉq（Ａ）を示し、図１６の縦軸は電流Ｉd（Ａ）を示す。　
図１７は、第２事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示す。図１７の縦軸は、電流Ｉa、ＩbおよびＩc（Ａ）を示す。　
図１８は、第２事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図１８の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。　
この事例２では、電流Ｉaを検出する電流センサ５００Ａとモータ駆動システム１０００との電気的な接続が、時刻０．４ｓで切断される。この切断は、電流Ｉaを検出する電流センサ５００Ａが時刻０．４ｓで故障することを意味する。そのため、図１７に示されるように、時刻０．４ｓ以降の電流Ｉａはゼロとなる。　
図１８に示されるように、故障が発生する時刻０．４ｓまでは、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。しかし、故障が発生すると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きくなる。その結果、第２事例ではエラー信号は、アサートされ、センサ故障が発生したことを示す。　
〔角度センサの故障〕



　図１９から図２４を参照して、角度センサ７００にセンサ故障が発生するときのシミュレーション結果を説明する。以下、このセンサ故障が発生する事例を「第３事例」と表記する。　
図１９は、第３事例による、所定期間内のトルク波形を示す。図１９の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示す。　
図２０は、第３事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示す。図２０の縦軸は、ロータの機械角θmを示す。　
図２１は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示す。図２２は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示す。図２１の縦軸は、電流Ｉq（Ａ）を示し、図２２の縦軸は電流Ｉd（Ａ）を示す。　
図２３は、第３事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示す。図２３の縦軸は、電流Ｉa、ＩbおよびＩc（Ａ）を示す。　
図２４は、第３事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図２４の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。　
この第３事例では、角度センサ７００とモータ駆動システム１０００との電気的な接続が、時刻０．３ｓで切断される。この切断は、角度センサ７００が時刻０．３ｓで故障することを意味する。そのため、図２０に示されるように、時刻０．３ｓ以降の測定されるロータの機械角θmはゼロとなる。　
図２４に示されるように、故障が発生する時刻０．３ｓまでは、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。しかし、故障が発生すると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きくなる。その結果、第３事例ではエラー信号は、アサートされ、センサ故障が発生したことを示す。　
〔電流センサおよび角度センサの故障〕



　図２５から図３０を参照して、電流センサ５００Ａと角度センサ７００とにセンサ故障が発生するときのシミュレーション結果を説明する。以下、このセンサ故障が発生する事例を「第４事例」と表記する。　
図２５は、第４事例による、所定期間内のトルク波形を示す。図２５の縦軸はトルク（Ｎ・ｍ）を示す。　
図２６は、第４事例による、所定期間内の、実際のロータ角の波形および角度センサ７００によって測定されたロータの機械角θmの波形を示す。図２６の縦軸は、ロータの機械角θmを示す。　
図２７は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉqの波形を示す。図２８は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉdの波形を示す。図２７の縦軸は、電流Ｉq（Ａ）を示し、図２８の縦軸は電流Ｉd（Ａ）を示す。　
図２９は、第４事例による、所定期間内の電流Ｉa、ＩbおよびＩcの波形を示す。図２９の縦軸は、電流Ｉa、ＩbおよびＩc（Ａ）を示す。　
図３０は、第４事例による、所定期間内の逆起電力誤差Ｖｅｒおよび最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘの波形を示す。図３０の縦軸は、逆起電力誤差Ｖｅｒ（Ｖ）と最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ（Ｖ）とを示す。図中のＥｒｒｏｒは、逆起電力誤差Ｖｅｒを指す。　
この第４事例では、先ず、角度センサ７００が時刻０．３ｓで故障する。そのため、図２６に示されるように、時刻０．３ｓ以降の測定されるロータの機械角θmはゼロとなる。次に、電流Ｉaを検出する電流センサ５００Ａが時刻０．４ｓで故障する。そのため、図２９に示されるように、時刻０．４ｓ以降の電流Ｉaはゼロとなる。　



　図３０に示されるように、最初に故障が発生する時刻０．３ｓまでは、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも小さい範囲にある。しかし、最初の故障が発生すると、逆起電力誤差Ｖｅｒは、最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘよりも大きくなる。その結果、第４事例では、最初の故障が発生した後は、エラー信号はアサートされたままであり、センサ故障が発生したことを示す。　
（実施形態２）



　図３１および図３２を参照して、実施形態２によるセンサ故障の検出方法を説明する。　
上述した逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと測定位相角ρとの誤差の関数で表される。上記の式（６）を、これから説明する手順で変形することにより、逆起電力誤差Ｖｅｒの物理的な意味を理解することができる。　
図３１は、合成磁束Ψsおよび推定位相角ρsの関係を示す。　
先ず、上記の式（６）のρをρ’に置き換えることにより、式（８）が得られる。ここでρ’＝９０°－ρの関係が満たされる。　
Ｖｅｒ＝ＢＥＭＦβ・ｃｏｓρ’－ＢＥＭＦα・ｓｉｎρ’　　　式（８）


式（８）の両辺を絶対値ＢＥＭＦで除算することにより、式（９）が得られる。　
Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝（ＢＥＭＦβ／ＢＥＭＦ）・ｃｏｓρ’－（ＢＥＭＦα／ＢＥＭＦ）・ｓｉｎρ’　　　式（９）　
合成磁束Ψｓは、絶対値ＢＥＭＦに基づいて演算される。ＢＥＭＦ＝Ψs・ωeの関係が満たされる。ＢＥＭＦα＝ｄΨα／ｄｔ（ｄ／ｄｔは時間微分を示す演算子）、ＢＥＭＦβ＝ｄΨβ／ｄｔの関係が満たされる。これらの関係式から、式（９）は、合成磁束Ψsを用いて式（１０）に変形される。　
Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝〔｛（ｄΨβ／ｄｔ）／ωe｝／Ψs〕・ｃｏｓρ’－〔｛（ｄΨα／ｄｔ）／ωe｝／Ψs〕・ｓｉｎρ’　　　式（１０）



ここで、Ψαは、合成磁束Ψsのα軸上の成分であり、Ψβは、合成磁束Ψsのβ軸上の成分である。　
Ψα＝（ｄΨβ／ｄｔ）／ωe、Ψβ＝（ｄΨα／ｄｔ）／ωeの関係が満たされる。この関係式を用いると、式（１０）は式（１１）にさらに変形される。式（１１）のρ’をρに戻すと式（１２）が得られる。　
Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝（Ψα／Ψs）・ｃｏｓρ’－（Ψβ／Ψs）・ｓｉｎρ’　　　式（１１）



　　Ｖｅｒ／ＢＥＭＦ＝（Ψα／Ψs）・ｓｉｎρ－（Ψβ／Ψs）・ｃｏｓρ　　式（１２）　
図３１に示される推定位相角ρsは、合成磁束Ψsに基づいて推定される。図３１に示されるように、Ψα／Ψs＝ｃｏｓρs、Ψβ／Ψs＝ｓｉｎρsが満たされる。この関係式を用いて式（１２）を変形することで、式（１３）が最終的に得られる。　
Ｖｅｒ＝ｓｉｎ（ρ－ρs）・ＢＥＭＦ　　　式（１３）　
式（１３）は、逆起電力誤差Ｖｅｒが、測定位相角ρと推定位相角ρsとの誤差の関数で表されることを示す。正常時では、測定位相角ρと推定位相角ρsとは一致する。正常時の誤差は低レベル示し、理想的にはゼロを示す。従って、低レベルのＶｅｒは、センサ故障が発生していないことを示し、高レベルのＶｅｒは、センサ故障が発生していることを示す。このように、実施形態１で説明した式（６）の代わりに式（１３）に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒは演算され得る。ただし、推定位相角ρsの演算は、時間を要する。また、その演算は、低速および高トルク時において複雑であるため、ＣＰＵに負荷をかける。その理由は、ＤＣオフセットが影響するためである。これに対し、実施形態１によれば、推定位相角ρsと測定位相角ρとの誤差に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒは演算される。そのため、推定位相角ρsの演算は要求されない。従って、ＣＰＵに対する負荷等をさらに低減する観点では、式（６）に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒを求めることが好ましい。　
図３２は、本実施形態による故障検出コアユニット１００Ａ＿１のより詳細な機能ブロックを模式的に示す。　
故障検出コアユニット１００Ａ＿１は、さらに位相角推定ユニット１４５を有する。位相角推定ユニット１４５は、合成磁束Ψsに基づいて推定位相角ρsを推定し、その推定位相角ρsを誤差演算ユニット１４３に出力する。なお、合成磁束Ψsは、上述したように絶対値ＢＥＭＦに基づいて演算される。誤差演算ユニット１４３は、上記の式（１３）に基づいて逆起電力誤差Ｖｅｒを演算し、その逆起電力誤差Ｖｅｒをレベル比較器１５０に出力する。　
本実施形態によると、拡張カルマンフィルタのような複雑な演算は要求されないため、実施形態１と同様に、センサ故障検出のためのコンピュータの演算負荷を低減することが可能となる。　
（実施形態３）



　図３３は、本実施形態によるＥＰＳシステム２０００の典型的な構成を模式的に示す。　
自動車等の車両は一般に、ＥＰＳシステムを有する。本実施形態によるＥＰＳシステム２０００は、ステアリングシステム５２０、および補助トルクを生成する補助トルク機構５４０を有する。ＥＰＳシステム２０００は、運転者がステアリングハンドルを操作することによって発生するステアリングシステムの操舵トルクを補助する補助トルクを生成する。補助トルクにより、運転者の操作の負担は軽減される。　
ステアリングシステム５２０は、例えば、ステアリングハンドル５２１、ステアリングシャフト５２２、自在軸継手５２３Ａ、５２３Ｂ、回転軸５２４、ラックアンドピニオン機構５２５、ラック軸５２６、左右のボールジョイント５５２Ａ、５５２Ｂ、タイロッド５２７Ａ、５２７Ｂ、ナックル５２８Ａ、５２８Ｂ、および左右の操舵車輪５２９Ａ、５２９Ｂから構成され得る。　
補助トルク機構５４０は、例えば、操舵トルクセンサ５４１、自動車用電子制御ユニット（ＥＣＵ）５４２、モータ５４３および減速機構５４４などから構成される。操舵トルクセンサ５４１は、ステアリングシステム５２０における操舵トルクを検出する。ＥＣＵ５４２は、操舵トルクセンサ５４１の検出信号に基づいて駆動信号を生成する。モータ５４３は、駆動信号に基づいて操舵トルクに応じた補助トルクを生成する。モータ５４３は、減速機構５４４を介してステアリングシステム５２０に、生成した補助トルクを伝達する。　
ＥＣＵ５４２は、例えば、実施形態１によるコントローラ１００および駆動回路２００などを有する。自動車ではＥＣＵを核とした電子制御システムが構築される。ＥＰＳシステム２０００では、例えば、ＥＣＵ５４２、モータ５４３およびインバータ５４５によって、モータ駆動システムが構築される。そのモータ駆動システムとして、実施形態１によるモータ駆動システム１０００を好適に用いることができる。　
本開示の実施形態は、センサの故障検出能力が求められる、シフトバイワイヤ、ステアリングバイワイヤ、ブレーキバイワイヤおよびトラクションモータなどのモータ駆動システムにも好適に用いられる。例えば、本開示の実施形態によるモータ駆動システムは、日本政府および米国運輸省道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ）によって定められたレベル０から４（自動化の基準）に対応した自動運転車に搭載され得る。
本開示の実施形態は、掃除機、ドライヤ、シーリングファン、洗濯機、冷蔵庫および電動パワーステアリングシステムなどの、各種モータを有する多様な機器に幅広く利用され得る。
１００：コントローラ、１００Ａ：故障検出ユニット、１００Ａ＿１：故障検出コアユニット、１００Ａ＿２：信号生成ユニット、１００Ｂ：ベクトル制御ユニット、２００：駆動回路、３００：インバータ、４００：シャットダウン回路、５００、５００Ａ、５００Ｂ：電流センサ、６００：ＡＤコンバータ、７００：角度センサ、８００：ランプ、９００：ＲＯＭ、１０００：モータ駆動システム、２０００：ＥＰＳシステム

Claims (17)

  1. モータ駆動システムにおける複数のセンサの少なくとも１つの故障を検出する方法であって、



    　αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（Ａ）を実行するステップであって、前記演算（Ａ）は、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、ロータの電気角θeとに基づいて実行され、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと、前記複数のセンサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表す、ステップと、



    　前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出するステップと、



    を有する方法。
  2. 前記演算（Ａ）は、

    　前記電流Ｉαおよび前記リファレンス電圧Ｖα*の関数として逆起電力ＢＥＭＦαを決定する演算（ａ１）を実行することと、

    　前記電流Ｉβおよび前記リファレンス電圧Ｖβ*の関数として逆起電力ＢＥＭＦβを決定する演算（ａ２）を実行することと、

    を有する、請求項１に記載の方法。
  3. 三相リファレンス電圧Ｖa *、Ｖb *およびＶc *を獲得するステップと、

    　クラーク変換を用いて、前記三相リファレンス電圧Ｖa *、Ｖb *およびＶc *を前記リファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*に変換するステップと、

    をさらに有する、請求項２に記載の方法。
  4. 三相電流Ｉa、ＩbおよびＩcを獲得するステップと、

    　クラーク変換を用いて、前記三相電流Ｉa、ＩbおよびＩcを前記電流Ｉα、Ｉβに変換するステップと、

    をさらに有する、請求項３に記載の方法。
  5. ロータの機械角θmを獲得するステップと、

    　前記ロータの機械角θmを前記ロータの電気角θeに変換するステップと、

    をさらに有する、請求項３または４に記載の方法。
  6. 前記故障を検出するステップは、前記逆起電力誤差Ｖｅｒと最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘとの間のレベル比較を有する、請求項３から５のいずれかに記載の方法。
  7. 前記演算（Ａ）は、式（１）に基づいて逆起電力絶対値ＢＥＭＦを決定する演算（ａ３）を実行することをさらに有し、

    　　ＢＥＭＦ＝（ＢＥＭＦα2＋ＢＥＭＦβ2）1/2　　　（１）

    　前記演算（ａ１）は、式（２）に基づいて前記逆起電力ＢＥＭＦαを演算することを有し、

    　　ＢＥＭＦα＝Ｖα－Ｒ・Ｉα　　　（２）

    ここで、Ｒは、電機子抵抗を示し、

    　前記演算（ａ２）は、式（３）に基づいて前記逆起電力ＢＥＭＦβを演算することを有する、

    請求項６に記載の方法。

    　　ＢＥＭＦβ＝Ｖβ－Ｒ・Ｉβ　　（３）
  8. 前記演算（Ａ）は、式（４）に基づいて負荷角δを決定する演算（ａ４）をさらに有し、

    　　δ＝ｓｉｎ-1（Ｌq・Ｉq・ωe／ＢＥＭＦ）　　　（４）

    ここで、Ｉqは、前記ｄｑ回転座標系のｑ軸上の電流を示し、Ｌqは、前記ｑ軸上の電機子インダクタンスを示し、ωeは、前記ロータの電気角θeの時間微分として演算される電気速度を示す、請求項７に記載の方法。
  9. パーク変換を用いて、前記電流Ｉα、Ｉβを前記ｄｑ軸上の電流Ｉd、Ｉqに変換するステップをさらに有する、請求項８に記載の方法。
  10. 前記演算（Ａ）は、式（５）に基づいて前記測定位相角ρを決定する演算（ａ５）をさらに有する、請求項８または９に記載の方法。



    　　ρ＝θe－δ　　　（５）
  11. 前記演算（Ａ）は、式６に基づいて前記逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（ａ６）をさらに有する、請求項１０に記載の方法。



    　　Ｖｅｒ＝ＢＥＭＦβ・ｃｏｓρ－ＢＥＭＦα・ｓｉｎρ　（６）
  12. 前記演算（Ａ）は、式７に基づいて前記逆起電力誤差Ｖｅｒを決定する演算（ａ６’）をさらに有する、請求項１０に記載の方法。



    　　Ｖｅｒ＝ｓｉｎ（ρ－ρs）・ＢＥＭＦ　　　（７）
  13. 前記故障を検出するステップは、式８に基づいて前記最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘを演算することをさらに有し、



    　　Ｖｅｒｍａｘ＝Ｋ・ＢＥＭＦ　　　（８）



    ここで、Ｋは、所定の定数を示す、請求項１１または１２に記載の方法。
  14. 前記逆起電力誤差Ｖｅｒが前記最大許容誤差Ｖｅｒｍａｘ以上であるとき、前記故障を示すエラー信号を出力するステップをさらに有する、請求項６から１３のいずれかに記載の方法。
  15. 前記モータ駆動システムをシャットダウンするためのシャットダウン信号、および人間の注意を喚起するための報知信号の少なくとも１つを、前記エラー信号に応答して生成するステップをさらに有する、請求項１４に記載の方法。
  16. 三相の巻線を有するモータと、



    　三相電流のうちの少なくとも二相の電流を検出する少なくとも２つの電流センサと、



    　前記モータのロータ角を検出する角度センサと、



    　前記モータを制御し、前記少なくとも２つの電流センサおよび前記角度センサの少なくとも１つの故障を検出するコントローラと、



    を有し、



    　前記コントローラは、



    　　αβ固定座標系またはｄｑ回転座標系を基準とした逆起電力誤差Ｖｅｒを、前記αβ固定座標系のαβ軸上の電流Ｉα、Ｉβと、前記αβ軸上のリファレンス電圧Ｖα*、Ｖβ*と、前記ロータ角と、に基づいて演算し、前記逆起電力誤差Ｖｅｒは、推定位相角ρsと、前記２つの電流センサおよび前記角度センサによって測定されるセンサ値に基づく測定位相角ρとの誤差の関数を表し、



    　　前記逆起電力誤差Ｖｅｒに基づいて前記故障を検出する、モータ駆動システム。
  17. 請求項１６に記載のモータ駆動システムを有する電動パワーステアリングシステム。
PCT/JP2017/026434 2016-07-28 2017-07-21 センサ故障検出方法、モータ駆動システムおよび電動パワーステアリングシステム WO2018021176A1 (ja)

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