無電壓傳感器逆變器開路故障診斷方法

張曉光，　李正熙

(1.北方工業大學 電氣工程研究院，北京 100144；2.北京電動車輛協同創新中心，北京 100144)

?

無電壓傳感器逆變器開路故障診斷方法

張曉光1,2，李正熙1

(1.北方工業大學 電氣工程研究院，北京 100144；2.北京電動車輛協同創新中心，北京 100144)

摘要:為了提高永磁同步電機(PMSM)控制系統的可靠性，提出一種基于二階滑模電壓觀測器和混合邏輯動態模型(MLD)的無電壓傳感器逆變器開路故障診斷方法。首先構建正常工作與故障狀態下電壓源逆變器的混合邏輯動態模型，并對兩種狀態下電機電壓的殘差進行分析。通過提取電壓殘差中所包含的故障信息，實現了逆變器開路故障的診斷與定位。同時，提出一種二階滑模電壓觀測器對電機電壓進行實時估計，避免電壓傳感器所帶來的增加系統復雜性與成本的問題，減少系統潛在故障源。最后，通過實驗驗證了該方法的有效性。

關鍵詞:永磁同步電機；滑模觀測器；故障診斷；混合邏輯動態模型

0引言

由于電壓源供電的永磁同步電機系統的優越控制性能，使得其在航空航天、工業自動化與軍事設備上得到了廣泛應用。然而，永磁同步電機控制系統對于發生在功率變換階段的各種故障比較敏感，因此，為了降低經濟損失并允許控制系統在故障條件下繼續運行，故障容錯控制策略顯得尤為重要[1-8]。文獻[9-11]提出了適用于功率變換器的故障容錯控制策略。通常情況下，當故障發生時，首先需要對故障開關進行實時有效的檢測、定位與隔離，并在此前提下實施容錯控制技術，因此，開關管故障的檢測與定位是進一步實施容錯控制策略的基礎。

為了進一步提高控制系統可靠性，國內外諸多學者對功率開關管故障診斷方法進行了廣泛的研究[12-22]。文獻[12]提出了一種基于定子電流時域響應的檢測方法，實現了對電壓源逆變器開關管故障進行實時在線檢測的目的。文獻[13]給出了一種平均電流Park矢量法，并成功應用于逆變器的故障診斷中?；跓o監督式類神經網路，文獻[14]提出了一種應用于三相感應電機的定子故障在線診斷算法，并進行了實驗驗證。文獻[15]針對H橋多電平拓撲結構，基于人工智能方法設計了一種故障診斷與重構方法，實驗結果驗證了該方法的有效性。文獻[16]提出了兩種基于電流矢量分析的故障檢測方法，實現了逆變器開關管開路故障的有效檢測。這兩種電流矢量分析方法分別為電流矢量軌跡分析與電流矢量瞬時頻率分析。另外，專家系統[17-18]、模糊邏輯[19-21]和智能控制[15,22]等一些相對成熟的方法也被成功應用到逆變器的故障診斷策略中。

上述方法主要是基于電流的診斷方法，這類方法雖然能夠實現故障診斷的目的，但是并不能滿足實時檢測的要求，不能在關鍵安全領域中作為故障補救措施的輸入信息。因此，為了進一步提高故障診斷的可靠性，一些基于電壓的故障診斷策略被提出[24-26]。其中，文獻[25]給出一種基于電壓源逆變器分析模型的故障診斷方法，該方法通過對參考電壓與測量電壓進行對比，從而實現故障診斷。然而，該方法需要在原控制系統基礎上增加額外的電壓傳感器，不但增加了系統成本，同時也提高了檢測系統的復雜性。為了避免電壓傳感器帶來的不利影響，文獻[24]提出了一種無需電壓傳感器的開路故障診斷方法，并進行了仿真與實驗。該方法雖省去了電壓傳感器，但需要引入硬件電路來測量逆變器橋臂下管集電極與發射極之間電壓。然而，額外硬件電路的引入增加了系統潛在故障源。文獻[26]提出一種新的故障檢測技術，其與文獻[25]一樣，所設計的模擬電路同樣需要進行電壓測量，另外該方法無法適用于所有的功率器件。

因此，為了解決上述問題，本文提出一種基于滑模電壓觀測器與逆變器MLD模型的新型開路故障診斷方法。首先對運行在正常狀態與故障狀態下的逆變器MLD模型進行分析，并指出兩種狀態所產生的電壓殘差中包含了豐富的故障信息。另外，設計了二階滑模觀測器對電機電壓進行實時觀測，避免了電壓傳感器與額外硬件電路所帶來的不利影響。最后，設計了故障信息的評價規則，實現了逆變器開關管開路故障的準確診斷與故障開關的精確定位。

1逆變器混合邏輯動態模型

首先對永磁同步電機的電壓模型進行了簡要介紹。并給出了考慮開關死區與二極管續流狀態的逆變器MLD模型。在該模型基礎上，對逆變器的故障狀態進行了準確分析，同時給出了逆變器各個運行狀態的完整描述。

1.1永磁同步電機的電壓模型

圖1為電壓源逆變器驅動的永磁同步電機控制系統拓撲結構。根據圖1，永磁同步電機相電壓方程可以表達為[20]

(1)

式中：uan,ubn與ucn分別代表三相定子電壓；ia,ib和ic為逆變器輸出的三相電流；L表示定子電感；R表示定子電阻；ea,eb與ec為電機反電動勢。

圖1　永磁同步電機驅動系統拓撲Fig.1　Inverter-motor system

同時，由基爾霍夫電壓定律可知：

(2)

其中：uag,ubg與ucg分別表示三相橋臂中點與g點的電位，即為三相橋臂下管電壓,而ung代表中性點n與g點之間的電壓。對于星形連接電機，電壓ung可表示為

(3)

將式(3)帶入式(2)可得到由橋臂下管電壓所描述的永磁同步電機相電壓方程為

(4)

1.2三相電壓源逆變器的MLD模型

在傳統逆變器開關函數模型中，逆變器輸出電壓主要由開關信號所描述，該模型雖然能夠合理的描述逆變器開關動作，但忽略了繞組電流方向與開關死區的影響，不能對逆變器進行完全描述。因此，為了準確分析逆變器的故障行為，實現逆變器各個運行狀態的完全描述，構建了逆變器的MLD模型。

設定逆變器開關管T1-T6的開關信號由變量s1～s6表示，1表示導通，0表示關斷；另外，設定繞組電流方向為正時表示電流流入繞組，繞組電流方向為負時表示電流流出繞組。假設繞組電流為連續狀態，定義邏輯變量δa、δb、δc分別表示繞組電流ia、ib、ic的流向，如果a相電流流入繞組(ia>0)則表示δa=1；如果a相電流流出繞組(ia<0)則表示δa=0，其他兩相定義與其類似，具體描述如式(5)所示。

(5)

基于上述定義可推得a相繞組對地電壓uag在不同模式下的運行狀態，具體描述如表1所示。表中，s1=s2=0表示逆變器PWM調制的死區。

表1　a相繞組對地電壓uag真值表

根據表1所述的a相橋臂運行狀態，可進一步推得uag的具體表達式為

(6)

同理可推導出由逆變器開關信號與繞組電流流向描述的b相與c相繞組對地電壓ubg與ucg表達式，進而得到逆變器下管電壓的MLD模型：

(7)

式中，向量δ=[δ1δ2δ3]T滿足：

(8)

由式(7)與式(8)可知，逆變器下管電壓MLD模型由開關信號與電流狀態共同描述，克服了傳統模型不能對開關死區與二極管續流狀態進行描述的缺點，實現了逆變器運行狀態的完整描述。

將式(7)帶入相電壓方程式(4)，可知基于MLD模型的相電壓表達式為

(9)

利用Clarke變換將其轉換到α-β兩相靜止坐標系下，可得基于混合邏輯動態模型的電機電壓健康模型為

(10)

2提出的開路故障診斷策略

當逆變器開關管出現故障時，實際電機系統的電壓將產生畸變，而根據電壓在故障狀態下與正常運行時產生的電壓殘差便可提取故障信息并進一步對開路故障進行診斷與定位。本文所提出的故障診斷策略如圖2所示，當逆變器開關管處于正常通斷情況下，基于混合邏輯動態的電壓健康模型與電壓滑模觀測輸出均為實際電壓，此時電壓狀態殘差為零，無故障輸出；當電機控制系統處于功率開關管故障狀態時，電壓滑模觀測輸出將跟蹤實際電壓狀態，而電壓健康模型提供的電壓先驗信息與實際電壓狀態存在一定狀態殘差，該狀態殘差中包含著豐富的故障信息，可根據狀態殘差的幅值與相位對殘差按照一定的規則進行評價，最終可判斷開路故障位置并輸出。

圖2　開路故障診斷策略結構框圖Fig.2　Voltage residual based diagnosis principle 　　　of open-switch faults

2.1二階滑模電壓觀測器

為了能夠實時估計電機電壓，避免電壓傳感器或其他故障檢測電路的引入增加系統潛在故障源，提出了一種基于二階滑動模態的新型滑模電壓觀測器。該觀測器從本質上抑制了滑模固有抖振現象，省去了傳統觀測器中的低通濾波器，從而避免了觀測電壓的相位滯后，提高了觀測精度。

在α-β兩相靜止坐標系下，永磁同步電機的電壓表達式為：

(11)

其中: iα與 iβ分別代表α軸與β軸定子電流； uα與 uβ分別代表α軸與β軸定子電壓。而eα與 eβ為α軸與β軸反電動勢，并滿足下式

(12)

基于電壓方程(11)，構造新型二階滑模電壓觀測器為

(13)

將構造的觀測器式(13)與電壓方程式(11)相減可得如下所示的誤差方程：

(14)

由滑模控制理論可知，滑模切換面的選擇將直接影響觀測狀態量收斂于實際狀態的速度與方式。因此設計了如式(15)所示的混合終端滑模切換面。

(15)

(16)

其中：μ,η與lg為控制律設計參數且滿足μ>0,η>0。

(17)

此時，將誤差方程式(14)及滑?？刂坡墒?16)代入上式并化簡可知

(18)

(19)

(20)

由式(16)與式(20)可知，通過滑模控制律便可觀測永磁同步電機在兩相靜止坐標系下相電壓；同時由滑模控制律方程可知，控制律Vα,Vβ中引起抖振現象的是符號函數項sgn(sα)與sgn(sβ)，然而該符號函數項經過了積分濾波環節，因此滑模固有的抖振現象能夠得到較好的抑制。從而避免了傳統滑模觀測器中引入低通濾波器所導致的相位延遲問題。因此，滑模控制律為連續平滑的信號，可以直接用于電壓估計。所提出的電壓觀測器整體結構框圖如圖3所示。

圖3　二階滑模電壓觀測器結構框圖Fig.3　Structure of the voltage sliding mode observer

2.2基于電壓殘差矢量的故障診斷方法

當系統發生功率開關管故障后，系統離散輸入量可等效為δ′(δ′≠δ)，此時電機實際電壓輸出相對于正常狀態將會出現畸變，以至滑模電壓觀測器輸出偏離健康模型相電壓(式(10))輸出，出現狀態殘差。本文根據逆變器的不同故障位置對電壓狀態殘差進行分析，并在此基礎上根據電壓殘差矢量的幅值與相位設計了開關管開路故障診斷與定位方法。

1)橋臂上管開路故障:

定義估計電壓式(20)與模型電壓式(10)之間的電壓殘差矢量為

(21)

其中Eα與Eβ分別代表電壓殘差的α軸與β軸分量，θ=arctan(Eβ/Eα)代表電壓殘差矢量的相角。

以a相橋臂為例，當僅T1發生開路故障時，可以看作開關信號從故障發生后一直為s1=0，此時實際系統離散輸入向量可表達為

(22)

由式(10)與式(22)可知，此時系統實際電壓為：

(23)

因此，根據電壓健康模型式(10)與實際電壓式(23)可知，當T1發生開路故障時的電壓殘差為

(24)

由殘差方程式(24)可知，當T1發生開路故障后，電壓殘差α軸分量為非負值，β軸分量為零，而電壓殘差矢量相角θ=0。

2)橋臂下管開路故障：

(25)

(26)

當T2發生開路故障后，電壓殘差α軸分量為非正值，β軸分量為零，而電壓矢量相角θ=π。

3)a相橋臂開路故障：

當T1和T2同時發生開路故障時，可以看作開關信號從故障發生后一直為s1=s2=0，此時實際系統離散輸入向量可表達為

(27)

(28)

由上式所示的殘差方程可知，當T1和T2同時發生開路故障后，電壓殘差α軸分量為正負交變值，β軸分量為零，而電壓矢量相角θ取0和π。

與之類似，當b、c相橋臂的開關管發生開路故障時，同樣可以得到相應電壓殘差的幅值與相位信息，并列于表2中。

表2　故障開關位置與相應的電壓殘差信息

4)開路故障的檢測與故障開關的定位:

根據表2所列電壓殘差信息，可將電壓狀態殘差矢量軌跡繪制在如圖4所示的α-β平面中。當逆變器開關管無故障時，電壓殘差矢量位于原點；當逆變器開關管處于開路故障狀態時，若故障發生在三相橋臂的上管，電壓殘差矢量處于故障相軸線的正半周，若故障發生在三相橋臂的下管，殘差矢量處于故障相軸線的負半周，若橋臂上下兩個管同時開路故障，其矢量沿軸線運動。因此，可根據電壓殘差矢量的幅值與相位對逆變器功率管開路故障進行診斷與定位。

圖4　電壓殘差矢量軌跡Fig.4　Trajectory of the voltage residual vector

在實際系統中由于電機參數與母線電壓Vdc等引入的誤差以及測量誤差等的影響，使得逆變器開關管出現開路故障時電壓殘差矢量軌跡在該相軸線的附近運動，而并非如圖4所示的理想狀態一樣在故障相軸線上運動。因此，為了準確診斷與定位開路故障，避免其他因素影響診斷結果，可按照以下步驟對逆變器開路故障進行診斷與定位：

(1)設定故障判斷閾值Eth，并將電壓殘差矢量平面劃分為如圖5所示的六個扇區(I，II，III，IV，V，VI)，提高診斷方法的可靠性；

圖5　電壓殘差矢量扇區分布Fig.5　Sector recognition of the voltage residual vector

(2)將電壓殘差矢量的幅值與故障判斷閾值Eth進行比較；若殘差幅值大于判斷閾值則故障發生；

(3)根據電壓狀態殘差所在扇區查詢表3進行故障定位，確定故障開關管位置。

表3　故障開關定位表

3實驗驗證

為了驗證提出的逆變器開路故障診斷方法的有效性，基于永磁同步電機矢量控制系統進行了實驗驗證。電機驅動系統試驗平臺由TI公司的TMS320LF2812數據處理芯片為核心所構建。實驗結果如圖6、圖7與圖8所示。

圖6　T1開路故障診斷結果Fig.6　Diagnostic results when open-circuit fault on T1

圖7　T2開路故障診斷結果Fig.7　Diagnostic results when open-circuit fault on T2

圖6 (a)、6(b)與圖7(a)、7(b)分別表示T1與T2發故障前后α-β軸電壓健康值與觀測器估計電壓值實驗波形圖；由圖6(a)、6(b)、圖7(a)和7(b)可知，在正常運行狀態下，觀測器估計電壓能夠準確跟蹤電機電壓，而當開路故障發生時，永磁同步電機電壓波形出現畸變，導致電壓殘差的出現。逆變器上管與下管開路故障診斷結果分別如圖6(c)與圖7(c)所示。其中第一與第二個波形為電壓殘差，第三個波形為故障診斷輸出。由實驗波形可知，當逆變器處于正常工作狀態下時，故障診斷輸出為零，而一旦有故障發生，故障診斷輸出立即變為高電平。圖6(d)與圖7(d)為電壓殘差軌跡，當逆變器上管T1發生故障時，殘差軌跡位于a相軸線的正半軸，當下管T2發生故障時，殘差軌跡位于a相軸線的負半軸，與理論分析一致。而當a相橋臂上管與下管均發生開路故障時，提出的方法同樣能夠準確的檢測與定位開路故障，具體實驗結果如圖8所示。

綜上，實驗結果表明所提出的無電壓傳感器逆變器開路故障診斷方法是正確、有效的，能夠解決電壓傳感器環境適應性差的缺點，進一步提高了永磁同步電機調速系統的可靠性。

圖8　a相橋臂(T1和T2)開路故障診斷結果Fig.8　Diagnostic results when open-circuit fault on 　　　leg a (T1 and T2).

4結論

本文提出了一種無電壓傳感器永磁同步電機逆變器開關管開路故障診斷方法。首先，設計了二階滑模電壓觀測器用于獲得電壓殘差并避免額外傳感器的引入；其次，給出了混合非奇異終端滑模控制律保證了觀測誤差的收斂。最后，分析了故障診斷原理并給出了具體實現步驟。所提出的方法具有以下優點: 1) 避免了額外傳感器與檢測電路的引入，降低了控制系統的復雜性與成本；2) 該方法既可以檢測單開關開路故障也可以用于多開關開路故障檢測。

參 考 文 獻:

[1]Mohammadpour A,Sadeghi S，Parsa L.A generalized fault-tolerant control strategy for five-phase PM motor drives considering star,pentagon,and pentacle connections of stator windings[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(1): 63-75.

[2]O Wallmark,L Harnefors，O Carlson.Control algorithms for a fault-tolerant PMSM drive[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007,54(4):1973-1980.

[3]F Aghili.Fault-tolerant torque control of BLDC motors[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,26(2):355-363.

[4]W Zhao,M Cheng,W Hua,et al.Back-EMF harmonic analysis and fault-tolerant control of flux-switching permanent-magnet machine with redundancy[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(5):1926-1935.

[5]LIU X Q,ZHANG H Y,LIU J,et al.Fault detection and diagnosis of permanent-magnet DC motor based on parameter estimation and neural network[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2000,47(5):1021-1030.

[6]S Dwari,L Parsa.Fault-tolerant control of five-phase permanent-magnet motors with trapezoidal back EMF[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(2):476-485.

[7]J R Fu,T Lipo.Disturbance-free operation of a multiphase current-regulated motor drive with an opened phase[J].IEEE Transactions on Industry Applications,1994,30(5):1267-1274.

[8]S Dwari,L Parsa.An optimal control technique for multiphase PM machines under open-circuit faults[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2008,55(5):1988-1995.

[9]L.de Lillo,L.Empringham,P.Wheeler,et al.Multiphase power converter drive for fault-tolerant machine development in aerospace applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2010,57(2):575-583.

[10]Shahbazi M,Poure P,Saadate S,et al.FPGA-based reconfigurable control for fault-tolerant back-to-back converter without redundancy[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2013,60(8):3360-3371.

[11]W Sleszynski,J Nieznanski,A Cichowski.Open-transistor fault diagnostics in voltage-source inverters by analyzing the load currents[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2009,56(11):4681-4688.

[12]K S Smith,R Li,J Penman.Real-time detection of intermittent misfiring in a voltage-fed PWM inverter induction-motor drive[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,1997,44(4):468-476.

[13]A M S Mendes,A J M Cardoso.Voltage source inverter fault diagnosis in variable speed AC drives by the average current park’s vector approach[C]//Conf.Rec.IEEE IEMDC,Seattle,WA,1999: 704-706.

[14]J F Martins.Unsupervised neural-network-based algorithm for an online diagnosis of three-phase induction motor stator fault[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007,54(1): 259-264.

[15]S Khomfoi,L M Tolbert.Fault diagnosis and reconfiguration for multilevel inverter drive using AI-based techniques[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007,54(6): 2954-2968.

[16]R Peuget,S Courtine,J Rognon.Fault detection and isolation on a PWM inverter by knowledge-based model[J].IEEE Transactions on Industry Applications,1998,34(6):1318-1326.

[17]Nyanteh Y,Edrington C,Srivastava S,et al.Application of artificial intelligence to real-time fault detection in permanent-magnet synchronous machines[J].IEEE Transactions on Industry Applications,2013,49(3):1205-1214.

[18]Potamianos P G,Mitronikas E D,Safacas A N.Open-circuit fault diagnosis for matrix converter drives and remedial operation using carrier-based modulation methods[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(1):531-545.

[19]S Zhang,T Asakura,X Xu,et al.Fault diagnosis system for rotary machines based on fuzzy neural networks[C]// Proc.IEEE ASME,AIM,2003:199-204.

[20]YAN Jihong,LU Lei,ZHAO Debin,et al.Diagnosis of bearing incipient faults using fuzzy logic based methodology[C]//Conf.Rec.IEEE FSKD,Yantai,Shandong.2010:1229-1233.

[21]Goddu G,Li B,Mo-Yuen Chow,et al.Motor bearing fault diagnosis by a fundamental frequency amplitude based fuzzy decision system[C]//Proc.IEEE IECON,Aachen,1998:1961-1965.

[22]F Filippetti,G Franceschini,C Tassoni,et al.Recent developments of induction motor drives fault diagnosis using AI techniques[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2004,19(4):1108-1116.

[23]F W Fuchs.Some diagnosis methods for voltage source inverters in variable speed drives with induction machines: A survey[C]//Proc.IEEE IECON,Roanoke,VA,2003:1378-1385.

[24]Q T An,L Z Sun,K Zhao,et al.Switching function model based fast-diagnostic method of open-switch faults in inverters without sensors[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2011,26(1):119-126.

[25]R L A Ribeiro,C B Jacobina,E R C Silva,et al.Fault detection of open-switch damage in voltage-fed PWM motor drive systems[J]//IEEE Transactions on Power Electronics.,2003,18(2):587-593.

[26]Rodríguez-Blanco M A,Claudio-Snchez,Theilliol D,et al.A failure-detection strategy for IGBT based on gate-voltage behavior applied to a motor drive system[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(5):1625-1633.

(編輯：劉素菊)

Diagnostic method of open-switch faults in inverters without voltage sensor

ZHANG Xiao-guang1,2,LI Zheng-xi1

(1.Institute of Electrical Engineering,North China University of Technology,Beijing 100144,China;2.Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing,Beijing 100144,China)

Abstract:To improve reliability of permanent magnet synchronous motor (PMSM) system,a novel diagnostic method for open-switch faults in inverters without voltage sensor using second-order sliding-mode voltage observer and Mixed Logical Dynamical (MLD) model was proposed.The presented method was achieved by analysis of MLD model of the voltage source inverter under both healthy and faulty conditions.Due to the different phase voltage values of the machine under healthy condition from open switch faults,the residuals of phase voltage include information of switch faults,which can be used to detect the faults and identified the faulty switch of the voltage source inverter.Then,a second-order sliding-mode voltage observer was proposed to estimate voltage directly to get rid of high cost and complexity as a result of voltage sensors.This observer estimates voltage exactly without the phase lag compensation and chattering phenomena existing in the conventional observer.Finally,experimental results show the validity of the proposed diagnostic approach.

Keywords:permanent magnet synchronous motors; sliding mode observer; fault diagnosis; mixed logical dynamical model

中圖分類號:TM 921.5

文獻標志碼:A

文章編號:1007-449X(2016)04-0084-09

DOI:10.15938/j.emc.2016.04.012

通訊作者：張曉光

作者簡介：張曉光(1985—)，男，博士，講師，研究方向為交流電機控制及其可靠性;李正熙(1955—)，男，博士，教授，研究方向為電力電子與電力傳動、控制理論與控制工程。

基金項目：國家自然科學基金(51507004，51477003)；北京市自然科學基金(4152013)；北京市留學人員科技活動擇優資助項目；北方工業大學科研啟動基金

收稿日期:2015-07-01