CN109565256B - 马达控制方法、马达驱动***以及电动助力转向*** - Google Patents

马达控制方法、马达驱动***以及电动助力转向*** Download PDF

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Abstract

实施方式的马达控制方法包含如下步骤：(A)取得使用三个电流传感器(I1、I2、I3)而检测到的在马达(M)中流动的三相电流的三个电流值(Ia、Ib、Ic)和使用两个位置传感器(θ1、θ2)而检测到的马达(M)的两个转子角(θa、θb)；(B)进行六组使用了三个电流值(Ia、Ib、Ic)中的两个电流值和两个转子角(θa、θb)中的一个转子角的运算；(C)使用示出六组运算的结果的图案与故障传感器之间的关系的表来确定电流传感器和位置传感器中的至少一个故障传感器；(D)选择与所确定的至少一个故障传感器不同的传感器作为正常的传感器；以及(E)使用所选择的正常的传感器来控制马达(M)。

Description

马达控制方法、马达驱动***以及电动助力转向***
技术领域
本发明涉及在马达驱动***中使用的马达控制方法、马达驱动***以及电动助力转向***。
背景技术
近年来，电驱动***在各个应用领域中被广泛使用。作为电驱动***，例如举出使用矢量控制对电动马达(以下，表述为“马达”)进行控制的马达驱动***。
马达驱动***例如在非专利文献1中用于汽车的电动助力转向***。电动助力转向***使用马达所产生的动力对汽车驾驶员的转向操作进行辅助。在搭载于这样的电动助力转向***的马达驱动***中，期望提高可靠性。
非专利文献1：Basler,Bruno,and Thomas Greiner.“Fault-TolerantStrategies for Electronic Power Steering Systems under Functional SafetyRequirements.”、[online]、[2016年7月31日检索]、因特网＜URL：https：//www.researchgate.net/publication/271318741＞
在马达的矢量控制中，存在使用几个电流传感器和位置传感器的方式。当这些传感器中的任意一个发生故障时，该马达驱动***有可能无法正常地进行动作。因此，在检测到传感器的故障的情况下，考虑使马达的驱动停止。
但是，在电动助力转向***中，当使马达的驱动停止时，汽车驾驶员在转向操作中无法得到马达的辅助，变得不方便。
发明内容
本发明的实施方式提供即使在传感器发生了故障的情况下也能够继续进行马达的驱动控制的马达控制方法、马达驱动***以及电动助力转向***。
本发明的例示的马达控制方法包含如下步骤：(A)取得使用三个电流传感器而检测到的在所述马达中流动的三相电流的三个电流值Ia、Ib、Ic和使用两个位置传感器而检测到的所述马达的两个转子角θa和θb；(B)进行六组使用了三个所述电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值和两个所述转子角θa和θb中的一个转子角的运算；(C)使用示出六组所述运算的结果的图案与故障传感器之间的关系的表来确定所述电流传感器和所述位置传感器中的至少一个故障传感器；(D)选择与所确定的至少一个所述故障传感器不同的传感器作为正常的传感器；以及(E)使用所选择的所述正常的传感器来控制所述马达。
在本发明的例示的马达控制方法中，当存在故障传感器的情况下，六组运算中的使用由故障传感器检测到的电流值或者转子角的运算的结果示出异常。
在本发明的例示的马达控制方法中，六组运算中的使用由与故障传感器不同的传感器检测到的电流值和转子角的运算的结果示出正常。
在本发明的例示的马达控制方法中，在进行确定的步骤(C)中包含了如下的(c1)：将检测到在六组运算中的示出异常的全部运算结果中所使用的电流值或者转子角的传感器确定为故障传感器。
在本发明的例示的马达控制方法中，两个位置传感器检测到的两个转子角θa和θb是机械角。在六组运算(B)中分别进行如下步骤：使用三个电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值来运算电角度θest；将两个转子角θa和θb中的一个转子角转换为电角度θe；以及当电角度θest与所述电角度θe之差的绝对值为规定的值以上的情况下，输出表示异常的错误信号。
在本发明的例示的马达控制方法中，当电流传感器中的一个被确定为故障传感器的情况下，在进行选择的步骤(D)中包含了如下的(d1)：选择与所确定的发生了故障的电流传感器不同的电流传感器作为正常的传感器。
在本发明的例示的马达控制方法中，当位置传感器中的一个被确定为故障传感器的情况下，在进行选择的步骤(D)中包含了如下的(d2)：选择与所确定的发生了故障的位置传感器不同的位置传感器作为正常的传感器。
在本发明的例示的马达控制方法中，当电流传感器和位置传感器中的至少一个传感器被确定为故障传感器的情况下，生成用于唤起人的注意的通知信号。
在本发明的例示的马达控制方法中，当三个电流传感器中的两个电流传感器被确定为故障传感器的情况下，停止马达的驱动。
在本发明的例示的马达控制方法中，当位置传感器中的全部位置传感器被确定为故障传感器的情况下，停止马达的驱动。
本发明的例示的马达控制***具有：马达；三个电流传感器，它们检测在所述马达中流动的三相电流的电流值；两个位置传感器，它们检测所述马达的转子角；以及控制电路，其控制所述马达。所述控制电路取得使用三个所述电流传感器而检测到的在所述马达中流动的三相电流的三个电流值Ia、Ib、Ic以及使用两个所述位置传感器而检测到的所述马达的两个转子角θa和θb。进行六组使用了三个所述电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值以及两个所述转子角θa和θb中的一个转子角的运算，使用示出六组所述运算的结果的图案与故障传感器之间的关系的表来确定所述电流传感器和所述位置传感器中的至少一个故障传感器。选择与所确定的至少一个所述故障传感器不同的传感器作为正常的传感器。使用所选择的所述正常的传感器来控制所述马达。
本发明的例示的电动助力转向***具有上述马达控制***。
根据本发明的实施方式，即使在传感器发生了故障的情况下也能够继续进行马达的驱动控制。
此外，在马达控制***中，即使在产生了传感器的故障的情况下，也能够继续马达的驱动。而且，由于电动助力转向***具有上述马达控制***，因此，能够继续转向。
由以下的本发明优选实施方式的详细说明，参照附图，可以更清楚地理解本发明的上述及其他特征、要素、步骤、特点和优点。
附图说明
图1是示意性地示出实施方式的马达驱动***的硬件结构的框图。
图2是示意性地示出实施方式的马达驱动***中的逆变器的硬件结构的框图。
图3是示意性地示出实施方式的马达驱动***的硬件结构的框图。
图4是示意性地示出实施方式的控制器的功能块的图。
图5是示意性地示出实施方式的故障传感器检测和分离单元的功能块的图。
图6是示意性地示出实施方式的故障检测单元的功能块的图。
图7是示出实施方式的在确定故障传感器的过程中使用的表的图。
图8是示出实施方式的在选择正常的传感器的过程中使用的表的图。
图9是示出实施方式的在确定故障传感器的过程中使用的表的图。
图10是示出实施方式的在选择正常的传感器的过程中使用的表的图。
图11是示意性地示出实施方式的控制器的功能块的图。
图12是示意性地示出实施方式的故障检测单元的功能块的图。
图13是示意性地示出实施方式的故障传感器检测和分离单元的功能块的图。
图14是示意性地示出实施方式的控制器的功能块的图。
图15是示意性地示出实施方式的故障检测单元的功能块的图。
图16是示意性地示出实施方式的故障传感器检测和分离单元的功能块的图。
图17是示出实施方式的在确定故障传感器和选择正常的传感器的过程中使用的表的图。
图18是示出实施方式的在确定故障传感器和选择正常的传感器的过程中使用的表的图。
图19是示出实施方式的在确定故障传感器和选择正常的传感器的过程中使用的表的图。
图20是示意性地示出实施方式的EPS***的结构的框图。
图21是示出第一示例的三个电流传感器检测的电流波形的图。
图22是示出第一示例的电流Id的波形的图。
图23是示出第一示例的电流Iq的波形的图。
图24是示出第一示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度与推断电角度之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形的图。
图25是示出第一示例的两个位置传感器检测的转子角的波形的图。
图26是示出第一示例的扭矩波形的图。
图27是示出第二示例的三个电流传感器检测的电流波形的图。
图28是示出第二示例的电流Id的波形的图。
图29是示出第二示例的电流Iq的波形的图。
图30是示出第二示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度与推断电角度之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形的图。
图31是示出第二示例的两个位置传感器检测的转子角的波形的图。
图32是示出第二示例的扭矩波形的图。
图33是示出第三示例的三个电流传感器检测的电流波形的图。
图34是示出第三示例的电流Id的波形的图。
图35是示出第三示例的电流Iq的波形的图。
图36是示出第三示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度与推断电角度之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形的图。
图37是示出第三示例的两个位置传感器检测的转子角的波形的图。
图38是示出第三示例的扭矩波形的图。
图39是示出第四示例的三个电流传感器检测的电流波形的图。
图40是示出第四示例的电流Id的波形的图。
图41是示出第四示例的电流Iq的波形的图。
图42是示出第四示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度与推断电角度之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形的图。
图43是示出第四示例的两个位置传感器检测的转子角的波形的图。
图44是示出第四示例的扭矩波形的图。
图45是示出第五示例的三个电流传感器检测的电流波形的图。
图46是示出第五示例的电流Id的波形的图。
图47是示出第五示例的电流Iq的波形的图。
图48是示出第五示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度与推断电角度之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形的图。
图49是示出第五示例的两个位置传感器检测的转子角的波形的图。
图50是示出第五示例的扭矩波形的图。
图51是示出第六示例的三个电流传感器检测的电流波形的图。
图52是示出第六示例的电流Id的波形的图。
图53是示出第六示例的电流Iq的波形的图。
图54是示出第六示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度与推断电角度之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形的图。
图55是示出第六示例的两个位置传感器检测的转子角的波形的图。
图56是示出第六示例的扭矩波形的图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的马达控制方法、马达驱动***以及电动助力转向***的实施方式进行详细说明。但是，为了避免以下的说明过度冗长、使本领域技术人员易于理解，有时省略过度详细的说明。例如，有时省略对众所周知的事项的详细说明和对实质上相同的结构的重复说明。此外，在以下的说明中，主要例示了搭载于电动助力转向***的形态的马达驱动***，但本发明的马达驱动***不限于此。本发明的马达驱动***也能够用于电动助力转向***以外。
[马达驱动***1000的结构]
图1示意性地示出本实施方式的马达控制***1000的硬件块。
典型地，马达驱动***1000具有马达M、三个电流传感器I1、I2、I3、两个位置传感器θ1、θ2、控制器100、驱动电路200、逆变器(也称作“逆变电路”)300、关机电路400、模数转换电路(以下，表述为“AD转换器”)600、通知装置800以及ROM(Read Only Memory：只读存储器)900。
马达驱动***1000被模块化为例如动力组件，能够以具有马达、传感器、驱动器以及控制器的马达模块的形式制造和贩卖。另外，在本说明书中，以具有马达M作为结构要素的***为例，对马达驱动***1000进行说明。但是，马达驱动***1000也可以是不具有马达M作为结构要素的用于驱动马达M的***。
马达M例如是三相交流马达、或者表面磁铁型同步型马达(SPMSM(SurfacePermanent Magnet Synchronous Motor))和埋入磁铁型同步型马达(IPMSM(InteriorPermanent Magnet Synchronous Motor))等永久磁铁同步马达。马达M例如具有三相(U相、V相以及W相)的绕组(未图示)。三相的绕组与逆变器300电连接。
控制器100是对马达驱动***1000整体的动作进行控制的控制电路。控制器100例如是微控制单元(MCU)。或者，控制器100例如也能够由组装有CPU核心的现场可编程门阵列(FPGA)实现。
控制器100例如通过矢量控制来控制马达M的扭矩和转速。转速用转子在单位时间(例如1分钟)内旋转的转数(rpm)来表示。矢量控制是将在马达中流动的电流分解为有助于产生扭矩的电流分量和有助于产生磁通的电流分量并且独立地对彼此垂直的各电流分量进行控制的方法。例如，控制器100根据由三个电流传感器I1、I2、I3测定出的实际电流值和由两个位置传感器θ1、θ2测定出的转子角(即，来自位置传感器θ1、θ2的输出信号)等来设定目标电流值。控制器100根据该目标电流值而生成PWM(Pulse Width Modulation脉冲宽度调制)信号，并输出给驱动电路200。
控制器100在三个电流传感器I1、I2、I3和两个位置传感器θ1、θ2中的至少一个传感器发生了故障的情况下，检测发生了传感器故障的情况。然后，控制器100确定(辨识：Identification)发生故障的是哪个传感器。检测故障传感器和确定故障传感器的方法的详细内容在后文描述。控制器100在确定了故障传感器时选择与该故障传感器不同的传感器作为正常的传感器。然后，使用该所选择的正常的传感器来进行马达的驱动控制。此外，控制器100在将三个电流传感器I1、I2、I3和两个位置传感器θ1、θ2中的至少一个传感器确定为故障传感器的情况下，将通知信号输出给通知装置800。通知装置800的动作的详细内容在后文描述。
驱动电路200例如是栅极驱动器。驱动电路200根据从控制器100输出的PWM信号而生成对逆变器300中的开关元件的开关动作进行控制的控制信号。另外，如后所述，驱动电路200也可以安装于控制器100。
逆变器300例如将从电池等直流电源(未图示)提供的直流电力转换为交流电力，利用转换后的交流电力来驱动马达M。例如，逆变器300根据从驱动电路200输出的控制信号，将直流电力转换为作为U相、V相以及W相的伪正弦波的三相交流电力。利用该转换后的三相交流电力对马达M进行驱动。
关机电路400例如具有机械继电器、或者场效应晶体管(FET，典型地是MOSFET)或绝缘栅双极晶体管(IGBT)等半导体开关元件。关机电路400电连接于逆变器300与马达M之间。控制器100在检测到规定的个数以上的故障传感器的情况下，输出用于使马达的驱动停止的关机信号。关机电路400根据从控制器100输出的关机信号而对逆变器300与马达M的电连接进行切断。例如，当关机信号被断言时，关机电路400的半导体开关元件断开，逆变器300与马达M的电连接被切断。由此，关机电路400能够使从逆变器300向马达M的电力供给停止。
三个电流传感器I1、I2、I3检测在马达M中流动的三相电流的电流值。例如，电流传感器I1检测在U相中流动的电流的电流值Ia。电流传感器I2检测在V相中流动的电流的电流值Ib。电流传感器I3检测在W相中流动的电流的电流值Ic。电流传感器例如具有分流电阻和检测在分流电阻中流动的电流的电流检测电路(未图示)。分流电阻的电阻值例如是0.1Ω左右。
AD转换器600对从三个电流传感器I1、I2、I3输出的模拟信号进行采样并将其转换为数字信号，将该转换后的数字信号输出给控制器100。另外，也可以是，控制器100进行AD转换。在该情况下，三个电流传感器I1、I2、I3将模拟信号直接输出给控制器100。
位置传感器(也称作“角度传感器”)θ1、θ2配置于马达M，检测马达M的转子角(转子位置)即转子的机械角。两个位置传感器θ1、θ2分别具有例如分析器、旋转编码器或霍尔IC(包含霍尔元件)等。两个位置传感器θ1、θ2将转子的机械角输出给控制器100。由此，控制器100获得转子的机械角。
马达驱动***1000也可以具有例如具备磁阻(MR)元件的磁传感器、速度传感器或者加速度传感器作为两个位置传感器θ1、θ2。在使用速度传感器作为位置传感器的情况下，控制器100能够通过对转速信号或角速度信号进行积分处理等来计算转子的位置即旋转角。角速度用1秒内转子旋转的角度(rad/s)来表示。在使用加速度传感器来代替位置传感器的情况下，控制器100能够根据角加速度信号来计算转子的位置即旋转角。在本说明书中，作为位置传感器，包含取得转子角的传感器以外的所有的传感器。例如，位置传感器能够包含上述的磁传感器、速度传感器或者加速度传感器。此外，“取得”包含例如从外部接受转子的机械角的情况和控制器100自身运算而取得转子的机械角的情况。
通知装置800例如具有LED(Light Emitting Diode：发光二极管)。例如，在控制器100断言通知信号时，通知装置800响应该断言而点亮或闪烁。例如，在马达驱动***1000搭载于汽车的情况下，通知装置800能够与车速表和转速表等仪表一同配置于仪表板的仪表盘。由此，人能够识别出马达驱动***发生了故障这一情况。此外，也可以是，通知装置800具有扬声器，通过声音而向人发出警告。此外，也可以是，通知装置800具有显示装置，通过显示图像和文字中的至少一方而向人发出警告。此外，也可以是，通知装置800适当组合该光、声音、显示而向人发出警告。
ROM 900例如是可写入的存储器(例如PROM(Programmable Read Only Memory))、可重写的存储器(例如闪存)或者读出专用的存储器。ROM 900保存有具有用于使控制器100控制马达M的命令组的控制程序。例如，在启动时，控制程序暂时展开在RAM(未图示)中。另外，ROM 900无需外置于控制器100，也可以搭载于控制器100。搭载有ROM 900的控制器100例如能够是上述的MCU。
参照图2对逆变器300的硬件结构的一例进行说明。图2示意性地示出本实施方式的逆变器300的硬件结构。
逆变器300具有三个下桥臂的开关元件和三个上桥臂的开关元件。图示的开关元件SW_L1、SW_L2以及SW_L3是下桥臂的开关元件，开关元件SW_H1、SW_H2以及SW_H3是上桥臂的开关元件。作为开关元件，例如能够使用FET和IGBT。开关元件具有供朝向马达M流动的再生电流流通的续流二极管。
三个电流传感器I1、I2、I3只要处于能够检测在马达M中流动的三相电流的电流值的位置，就能够配置于任意的位置。在该例子中，电流传感器I1、I2、I3包含配置于逆变器300内的分流电阻Rs。电流传感器I1、I2、I3检测在U相、V相以及W相中流动的电流。即，在该例子中，通过所谓的3分流方式而进行电流检测。如图所示，例如分流电阻Rs能够电连接于低侧开关元件与地之间的低侧一侧。或者，例如分流电阻Rs能够电连接于高侧开关元件与电源之间的高侧一侧。
控制器100例如能够通过进行使用了矢量控制的三相通电控制来驱动马达M。例如，控制器100生成用于进行三相通电控制的PWM信号，将该PWM信号输出给驱动电路200。驱动电路200根据PWM信号而生成用于对逆变器300中的各FET的开关动作进行控制的栅极控制信号，并将其提供给各FET的栅极。
图3示意性地示出本实施方式的变形例的马达驱动***1000的硬件块。如图所示，马达驱动***1000也可以不具有驱动电路200。在该情况下，控制器100具有直接对逆变器300的各FET的开关动作进行控制的端口。具体说明的话，控制器100根据PWM信号而生成栅极控制信号。控制器100能够经由该端口输出栅极控制信号，将该栅极控制信号提供给各FET的栅极。
[故障传感器的确定和分离]
首先，以位置传感器的故障为例对本发明的传感器故障进行说明。例如，在汽车的电动助力转向(EPS(Electric Power Steering))***用的马达驱动***1000中，广泛地使用磁传感器作为位置传感器。在本实施方式中，磁传感器具有MR元件。传感器磁铁例如通过注射成型等而设置于马达的轴。此外，磁传感器例如设置于马达的电路板(未图示)。伴随着轴的旋转，传感器磁铁也旋转。因此，磁传感器能够检测由该磁极的位置变化而引起的磁通的变化。
通常，传感器磁铁处于牢固地固定于轴的状态。但是，当从外部对汽车等车辆施加了任何较强的碰撞(例如，在车辆爬上路缘石时可能产生的碰撞)时，该碰撞传递给轴，从而有可能导致传感器磁铁破损或变形。或者，传感器磁铁的安装位置有可能偏移。由于破损、变形或位置偏移而导致磁传感器难以准确地检测转子的位置。在本说明书中，位置传感器的故障不仅包含位置传感器自身的故障也包含例如传感器磁铁的破损。此外，电流传感器的故障例如是分流电阻的破损。在马达驱动***1000产生了传感器故障的情况下，优选继续进行马达驱动而不使用发生了故障的传感器。
接下来，对本实施方式的检测、确定以及分离故障传感器的算法进行说明。本实施方式的确定和分离故障传感器的算法例如也能够仅使用专用集成电路(ASIC)或者FPGA等硬件而实现，也能够通过硬件和软件的组合而实现。
图4示意性地示出控制器100的功能块。在本说明书中，功能框图中的各块不是以硬件单位而是以功能块单位来示出的。软件能够是例如构成用于执行与各功能块对应的特定的处理的计算机程序的模块。
控制器100例如具有故障传感器检测和分离单元100A和矢量控制单元100B。另外，在本说明书中，为了便于说明，将各功能块表述为“单元”。当然，并不是出于将各功能块限定解释为硬件或软件的意图来使用该表述。以下，有时将故障传感器检测和分离单元100A称作检测和分离单元100A。
电流传感器I1、I2、I3检测在马达M中流动的三相电流的三个电流值Ia、Ib以及Ic。位置传感器θ1检测马达M的转子角θa，位置传感器θ2检测马达M的转子角θb。检测和分离单元100A进行六组使用了三个电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值以及两个转子角θa和θb中的一个转子角的运算。然后，根据该运算结果来确定电流传感器I1、I2、I3和位置传感器θ1、θ2中的至少一个故障传感器。例如，使用示出预先运算出的六组运算的结果与故障传感器之间的关系的表来确定故障传感器。然后，不选择发生了故障的传感器，选择与故障传感器不同的传感器作为正常的传感器。后面描述这些处理的详细内容。在本实施方式中，分离(Isolation)是指不选择所确定的故障传感器、即不使用所确定的故障传感器。
矢量控制单元100B进行一般的矢量控制所需的运算。另外，由于矢量控制是公知的技术，因此省略关于该控制的详细说明。
图5示意性地示出检测和分离单元100A的功能块。检测和分离单元100A包含六个故障检测单元FD1、FD2、FD3、FD4、FD5、FD6以及故障传感器确定和分离单元100C。以下，有时将故障传感器确定和分离单元100C称作确定和分离单元100C。
故障检测单元FD1-FD6分别输入有三个电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值、两个转子角θa和θb中的一个转子角以及参考电压。在该例子中，故障检测单元FD1输入有电流值Ia、Ib和转子角θa。故障检测单元FD2输入有电流值Ia、Ib和转子角θb。故障检测单元FD3输入有电流值Ib、Ic和转子角θa。故障检测单元FD4输入有电流值Ib、Ic和转子角θb。故障检测单元FD5输入有电流值Ic、Ia和转子角θa。故障检测单元FD6输入有电流值Ic、Ia和转子角θb。
图6示意性地示出故障检测单元FD1-FD6的功能块。故障检测单元FD1-FD6的功能块构造相同，输入的电流值和转子角的组合彼此不同。
故障检测单元FD1-FD6分别包含三相电流运算单元110、克拉克变换单元111、角度转换单元120、克拉克变换单元130、磁通运算单元140、转子角运算单元141、减法单元143、最大允许转子角单元144以及电平比较单元150。
在各功能块以软件的形式安装于控制器100的情况下，该软件的执行主体例如能够是控制器100的核心。如上所述，控制器100也能够由FPGA实现。在该情况下，全部或一部分的功能块能够由硬件实现。此外，通过使用多个FPGA来使处理分散，能够使特定的计算机的运算负荷分散。在该情况下，图5和图6所示的功能块的全部或一部分能够分散安装于该多个FPGA。多个FPGA例如通过车载的控制器局域网络(CAN)而彼此连接起来，从而能够进行数据的收发。
三相电流运算单元110接受电流Ia、Ib以及Ic中的两个电流，通过运算来求取剩余的一个电流。在三相通电控制中，在各相中流动的电流的值的总和为零。即，满足电流值Ia、Ib以及Ic的总和为零的关系。能够使用该关系、通过运算、根据两个电流值来求取剩余的一个的电流值。由此，取得了电流值Ia、Ib以及Ic。三相电流运算单元110将电流值Ia、Ib以及Ic输出给克拉克变换单元111。
克拉克变换单元111使用在矢量控制等中使用的所谓的克拉克变换，将从三相电流运算单元110输出的电流Ia、Ib以及Ic转换为αβ固定坐标系中的α轴上的电流Iα和β轴上的电流Iβ。这里，αβ固定坐标系是静止坐标系，三相中的一相的方向(例如U相方向)是α轴，与α轴垂直的方向是β轴。克拉克变换单元111将电流Iα、Iβ输出给磁通运算单元140。
克拉克变换单元130与克拉克变换单元111同样地，使用克拉克变换将参考电压Va*、Vb*以及Vc*转换为αβ固定坐标系的α轴上的参考电压Vα*和β轴上的参考电压Vβ*。参考电压Va*、Vb*以及Vc*表示用于对逆变器300的各开关元件进行控制的上述的PWM信号。克拉克变换单元130将参考电压Vα*、Vβ*输出给磁通运算单元140。
磁通运算单元140使用电流值Iα、Iβ以及参考电压Vα*、Vβ*来运算αβ固定坐标系中的磁通Ψα和Ψβ。例如，能够通过对下述公式(1)和公式(2)所示的(Vα*-RIα)和(Vβ*-RIβ)分别进行基于低通滤波器的处理来求取磁通Ψα和Ψβ。另外，在公式(1)和公式(2)中，LPF是指进行基于低通滤波器的处理。
Ψα＝LPF(Vα*-RIα) 公式(1)
Ψβ＝LPF(Vβ*-RIβ) 公式(2)
其中，R是电枢电阻。电枢电阻R例如由控制器100的核心设定于磁通运算单元140。交链磁通Ψ用下述公式(3)来表示。
Ψ＝(Ψα2+Ψβ2)1/2 公式(3)
磁通运算单元140将磁通Ψα和Ψβ输出给转子角运算单元141。
转子角运算单元141使用磁通Ψα和Ψβ来运算推断电角度θest。例如，进行下述公式(4)、公式(5)以及公式(6)的运算来求取推断电角度θest。
ρ＝tan-1(Ψβ/Ψα) 公式(4)
δ＝tan-1(LqIq/Ψ) 公式(5)
θest＝ρ+δ 公式(6)
其中，Iq是dq旋转坐标系的q轴上的电流值，Lq是dq旋转坐标系的q轴上的电枢电感。ρ是相位角，δ是负荷角。转子角运算单元141将推断电角度θest输出给减法单元143。
角度转换单元120将由位置传感器θ1、θ2测定出的转子的机械角θa或者θb转换为电角度θe。例如，进行下述公式(7)的运算来求取电角度θe。
θe＝(P/2)·θm 公式(7)
其中，P是极数，θm是机械角θa或者θb。角度转换单元120将电角度θe输出给减法单元143。
减法单元143像下述公式(8)所示那样求取用推断电角度θest与电角度θe之差的绝对值来表示的电角度θerror。
θerror＝|θest-θe| 公式(8)
减法单元143将电角度θerror输出给电平比较单元150。
最大允许转子角单元144保存有作为预先决定的规定的值的最大允许转子角Errormax，将该最大允许转子角输出给电平比较单元150。当检测在运算中使用的电流值和转子角的传感器中的任意传感器都没有发生故障时，根据在马达M中流动的电流的值而运算出的推断电角度θest与根据测定出的机械角而运算出的电角度θe在理想的情况下为相同的值。即，电角度θerror在理想的情况下为零。但是，实际上多少会产生误差，电角度θerror会成为比零大的值。在本实施方式中，考虑到这种情况，将最大允许转子角Errormax设定为任意的值。例如，能够将最大允许转子角Errormax设定为4度，但不限于此。当检测在运算中使用的电流值和转子角的传感器中的任意传感器都没有发生故障时，电角度θerror为不到最大允许转子角Errormax的值。
电平比较单元150进行电角度θerror与最大允许转子角Errormax之间的电平比较。电平比较单元150在电角度θerror与最大允许转子角Errormax相等或者大于最大允许转子角Errormax时，输出表示传感器故障的错误信号。
当检测在运算中使用的电流值和转子角的传感器中的至少一个传感器发生了故障时，根据在马达M中流动的电流的值而运算出的推断电角度θest与根据测定到的机械角而运算出的电角度θe为彼此不同的值。即，电角度θerror为大于零的值。比较该电角度θerror和作为规定的值的最大允许转子角Errormax，在电角度θerror为该规定的值(例如4度)以上的情况下，输出错误信号。错误信号例如是数字信号。例如，能够将表示传感器故障的错误信号电平分配为“1”，将不表示传感器故障的错误信号电平分配为“0”。在该分配的例子中，错误信号在正常时为“0”，在产生传感器故障时被断言为“1”。
参照图5，确定和分离单元100C根据六个故障检测单元FD1-FD6所进行的六组运算的结果来确定电流传感器I1、I2、I3和位置传感器θ1、θ2中的至少一个故障传感器。例如，确定和分离单元100C使用示出包含预先运算出的六组运算的结果在内的参照图案与故障传感器之间的关系的表来确定故障传感器。
图7示出在确定故障传感器的过程中使用的表1作为一例。确定和分离单元100C检测有无分别来自六个故障检测单元FD1-FD6的错误信号“1”的输出。在表中，用“×”来表示存在错误信号“1”的输出，用“○”来表示没有错误信号“1”的输出。
在电流传感器I1、I2、I3和位置传感器θ1、θ2全部正常的情况下，在故障检测单元FD1-FD6中全部为“○”。由此，确定和分离单元100C能够检测到没有产生传感器故障。在本说明书中，将表中的FD1至FD6的列方向的图案称作参照图案。当对应于参照图案“○○○○○○”时，能够检测到没有产生传感器故障。
例如，在故障检测单元FD2、FD4、FD6为“○”并且故障检测单元FD1、FD3、FD5为“×”的情况下，确定和分离单元100C能够确定故障传感器是位置传感器θ1。即，当对应于参照图案“×○×○×○”时，能够确定故障传感器是位置传感器θ1。
此外，例如，在故障检测单元FD3、FD4为“○”并且故障检测单元FD1、FD2、FD、FD6为“×”的情况下，能够确定故障传感器是电流传感器I1。此外，例如，在故障检测单元FD6为“○”并且故障检测单元FD1-FD5为“×”的情况下，能够确定故障传感器是电流传感器I2和位置传感器θ1。
像参照图6进行说明那样，当检测在运算中使用的电流值和转子角的传感器中的至少一个传感器发生了故障时，故障检测单元FD1-FD6分别输出表示异常的错误信号“1”。换言之，当存在故障传感器的情况下，故障检测单元FD1-FD6的六组运算中的使用故障传感器检测到的电流值或者转子角的运算的结果示出异常。此外，故障检测单元FD1-FD6的六组运算中的使用与故障传感器不同的传感器检测到的电流值和转子角的运算的结果正常。
从表1可知，在故障检测单元FD1-FD6的六组运算中的示出异常的全部运算中使用了故障传感器的测定值。例如，在位置传感器θ1是故障传感器的情况，使用位置传感器θ1的测定值的故障检测单元FD1、FD3、FD5的运算结果异常，没有使用位置传感器θ1的测定值的故障检测单元FD2、FD4、FD6的运算结果正常。即，能够将检测在六组运算中的示出异常的全部运算中所使用的测定值的传感器确定为故障传感器。
接着，确定和分离单元100C选择与所确定的至少一个故障传感器不同的传感器作为正常的传感器。图8示出在选择正常的传感器的过程中使用的表2作为一例。表2中所示的“○”和“×”的图案与表1相同。
当电流传感器中的一个被确定为故障传感器的情况下，确定和分离单元100C选择与所确定的发生了故障的电流传感器不同的电流传感器作为正常的传感器。例如，当对应于参照图案“××○○××”时，能够确定故障传感器是电流传感器I1。同时可知，电流传感器I1以外的传感器正常。在该情况下，确定和分离单元100C不选择电流传感器I1而是选择剩余的电流传感器I2、I3。
此外，当确定为位置传感器中的一个是故障传感器的情况下，确定和分离单元100C选择与所确定的发生了故障的位置传感器不同的位置传感器作为正常的传感器。例如，当对应于参照图案“○×○×○×”时，能够确定故障传感器是位置传感器θ2。同时可知，位置传感器θ2以外的传感器正常。在该情况下，确定和分离单元100C不选择位置传感器θ2而选择剩余的位置传感器θ1。
例如，当相当于参照图案“×××××○”时，能够确定故障传感器是电流传感器I2和位置传感器θ1。同时可知，电流传感器I2和位置传感器θ1以外的传感器正常。在该情况下，确定和分离单元100C不选择电流传感器I2和位置传感器θ1而选择剩余的电流传感器I1、I3以及位置传感器θ2。
当通过进行使用了矢量控制的三相通电控制来驱动马达的情况下，只要能够使用两个电流传感器和一个位置传感器，就能够正常地进行马达的控制。因此，能够使用所选择的电流传感器和位置传感器来继续进行马达的驱动控制。
确定和分离单元100C生成表示所选择的传感器的传感器选择信号并输出给矢量控制单元100B(图4)。矢量控制单元100B根据传感器选择信号，不选择故障传感器的输出信号而选择与故障传感器不同的传感器的输出信号。矢量控制单元100B使用所选择的传感器的输出信号，经由驱动电路200来执行马达M的驱动控制。
当电流传感器和位置传感器中的至少一个传感器被确定为故障传感器的情况下，确定和分离单元100C生成用于唤起人的注意的通知信号。确定和分离单元100C将通知信号输出给通知装置800(图1)。如上所述，通知装置800例如使用光、声音、显示中的至少一个来唤起人的注意。由此，人能够识别出马达驱动***发生了故障、更详细而言产生了传感器故障。
在本实施方式中，即使在产生了传感器故障的情况下，也能够使用剩余的正常的传感器来继续进行马达M的驱动控制。但是，优选将故障传感器更换为正常的传感器而不是原样放置。人能够通过通知装置800的动作而识别出需要更换传感器。
接下来，对在检测到规定的个数以上的故障传感器的情况下使马达M的驱动停止的动作进行说明。
在上述的例子中，即使在产生了传感器故障的情况下，也使用剩余的正常的传感器来继续进行马达M的驱动控制。但是，在本发明中，当三个电流传感器中的两个发生了故障的情况、或者两个位置传感器全部发生了故障的情况下，使马达M的驱动停止。
图9示出在确定故障传感器的过程中使用的表3作为一例。图10示出在选择正常的传感器的过程中使用的表4作为一例。当电流传感器I1、I2、I3中的两个发生了故障的情况下、或者位置传感器θ1、θ2双方发生了故障的情况下，在故障检测单元FD1-FD6中全部为“×”。在该情况下，在本发明中，不进行传感器的选择而使马达M的驱动停止。确定和分离单元100C生成关机信号并将其输出给关机电路400(图1)。关机电路400根据关机信号而切断逆变器300与马达M的电连接。由此，从逆变器300向马达M的电力供给停止。同时，确定和分离单元100C生成用于唤起人的注意的通知信号。确定和分离单元100C将通知信号输出给通知装置800(图1)。如上所述，通知装置800使用例如光、声音、显示中的至少一个来唤起人的注意。由此，人能够识别出马达驱动***产生了故障、更详细而言马达M的驱动停止。在电动助力转向***中，汽车驾驶员能够识别出辅助转向操作的马达停止。驾驶员根据通知装置800的注意唤起而将汽车停于例如路肩。
在上述的实施方式中，检测和分离单元100A在马达M的驱动中始终进行运算。但是，也可以是，控制器100包含检测传感器故障的运算单元，在检测到产生传感器故障之后，检测和分离单元100A开始运算。
图11示意性地示出本实施方式的变形例的控制器100的功能块。在图11所示的例子中，控制器100包含故障检测单元100D。为了易于理解地进行说明，在图11中省略了矢量控制单元100B(图4)的图示，但在控制器100中也包含矢量控制单元100B。图12示意性地示出故障检测单元100D的功能块。图13示意性地示出检测和分离单元100A的功能块。
参照图12，故障检测单元100D包含减法单元161、阈值单元162、电平比较单元163、加法单元171、阈值单元172、电平比较单元173、OR运算单元180。
减法单元161求取两个位置传感器θ1和θ2检测到的转子角θa和转子角θb之差的绝对值。在两个位置传感器θ1、θ2双方正常的情况下，转子角θa、θb实质上为相同的值。因此，转子角θa与转子角θb之差的绝对值实质上为零。另一方面，在两个位置传感器θ1、θ2中的至少一个发生了故障的情况，转子角θa、θb为彼此不同的值。因此，转子角θa与转子角θb之差的绝对值为零以外的值。减法单元161将转子角θa与转子角θb之差的绝对值输出给电平比较单元163。阈值单元162保存有预先决定的阈值，将该阈值输出给电平比较单元163。阈值单元162保存的阈值被设定为任意的值。该阈值例如是4度，但不限于此。
电平比较单元163对转子角θa与转子角θb之差的绝对值和阈值进行比较。电平比较单元163在该绝对值为阈值以上时，将表示传感器故障的错误信号输出给OR运算单元180。在该绝对值不到阈值时，不输出错误信号。
加法单元171运算三个电流传感器I1、I2、I3检测到的电流值Ia、Ib、Ic之和。在三个电流传感器I1、I2、I3全部正常的情况下，该三个电流传感器检测到的电流值之和实质上为零。另一方面，在三个电流传感器I1、I2、I3中的至少一个发生了故障的情况下，三个电流传感器检测到的电流值之和为与零不同的值。加法单元171将电流值Ia、Ib、Ic之和的运算结果输出给电平比较单元173。阈值单元172保存有预先决定的阈值，将该阈值输出给电平比较单元173。阈值单元172保存的阈值被设定为任意的值。
电平比较单元173对电流值之和的值与阈值进行比较。在该和的值为阈值以上时，电平比较单元173将表示传感器故障的错误信号输出给OR运算单元180。在该和的值不到阈值时，不输出错误信号。
OR运算单元180在从电平比较单元163和173中的至少一方输入有错误信号时，将传感器故障标志输出给检测和分离单元100A。检测和分离单元100A在接受到传感器故障标志时，执行检测、确定、分离故障传感器的处理。检测和分离单元100A执行的处理的详细内容如上所述。这样，在故障检测单元100D检测到产生传感器故障的情况下，开始检测和分离单元100A的运算，由此能够降低控制器100的功耗。
此外，故障检测单元100D也可以不包含OR运算单元180。图14示意性地示出控制器100的功能块。为了易于理解地进行说明，在图11中省略了矢量控制单元100B(图4)的图示，但在控制器100中也包含矢量控制单元100B。图15示意性地示出故障检测单元100D的功能块。图16示意性地示出检测和分离单元100A的功能块。
在图15所示的例子中，电平比较单元163对转子角θa与转子角θb之差的绝对值和阈值进行比较。电平比较单元163在该绝对值为阈值以上时，将位置传感器故障标志输出给检测和分离单元100A。在该绝对值不到阈值时，不输出位置传感器故障标志。电平比较单元173对电流值之和的值与阈值进行比较。电平比较单元173在该和的值为阈值以上时，将电流传感器故障标志输出给检测和分离单元100A。在该和的值不到阈值时，不输出电流传感器故障标志。
检测和分离单元100A在接受到位置传感器故障标志和电流传感器故障标志中的至少一方时，执行检测、确定、分离故障传感器的处理。检测和分离单元100A所执行的处理的详细内容如上所述。此外，在该例子中，检测和分离单元100A可以具有OR运算单元180(图12)。这样，在故障检测单元100D检测到产生传感器故障的情况下，开始检测和分离单元100A的运算，由此能够降低控制器100的功耗。
此外，在该例子中，通过故障检测单元100D的运算，能够确定电流传感器和位置传感器中的哪一个发生了故障。因此，检测和分离单元100A所使用的表也可以使用限定为电流传感器的故障和位置传感器的故障中的任意的表。
例如，检测和分离单元100A在接受到了位置传感器故障标志的情况下，能够使用图17所示的表5来确定和分离发生了故障的位置传感器。此外，检测和分离单元100A在接受到了电流传感器故障标志的情况下，能够使用图18所示的表6来确定和分离发生了故障的电流传感器。此外，检测和分离单元100A在接受到了位置传感器故障标志和电流传感器故障标志这双方的情况下，能够使用图19所示的表7来确定和分离发生了故障的位置传感器和电流传感器。通过这样使用被限定为特定的传感器故障的表，能够降低控制器100的运算负荷。
接下来，对电动助力转向***(EPS)进行说明。汽车等车辆一般具有EPS***。EPS***生成对通过驾驶员操作方向盘而产生的转向***的转向扭矩进行辅助的辅助扭矩。辅助扭矩是由辅助扭矩机构生成的。通过辅助扭矩，减轻了驾驶员的操作的负担。辅助扭矩机构例如由转向扭矩传感器、汽车用电子控制单元(ECU：Electrical Control Unit)、马达以及减速机构等构成。转向扭矩传感器检测转向***的转向扭矩。ECU根据转向扭矩传感器的检测信号而生成驱动信号。马达根据驱动信号而生成与转向扭矩对应的辅助扭矩。马达经由减速机构将所生成的辅助扭矩传递给转向***。
ECU具有控制器、电源、输入输出电路，AD转换器、负荷驱动电路以及ROM等。例如，该控制器是与上述的控制器100对应的电路，该负荷驱动电路是与上述的驱动电路200对应的电路。在汽车中，构建了以ECU为核心的电子控制***。
图20示意性地示出本实施方式的EPS***2000的典型结构。
汽车等车辆一般具有EPS***。本实施方式的EPS***2000具有转向***520和生成辅助扭矩的辅助扭矩机构540。EPS***2000生成辅助扭矩，该辅助扭矩对通过驾驶员操作方向盘而产生的转向***的转向扭矩进行辅助。通过辅助扭矩，减轻了驾驶员的操作的负担。
转向***520例如能够由方向盘521、转向轴522、万向联轴器523A、523B、旋转轴524、齿条齿轮机构525、齿条轴526、左右的球窝接头552A、552B、拉杆527A、527B、转向节528A、528B以及左右的转向车轮529A、529B等构成。
辅助扭矩机构540例如具有转向扭矩传感器541、汽车用电子控制单元(ECU)542、马达543以及减速机构544等。转向扭矩传感器541检测转向***520的转向扭矩。ECU 542根据转向扭矩传感器541的检测信号而生成驱动信号。马达543根据驱动信号而生成与转向扭矩对应的辅助扭矩。马达543经由减速机构544将所生成的辅助扭矩传递给转向***520。
ECU 542例如具有上述的控制器100和驱动电路200等。在汽车中构建了以ECU为核心的电子控制***。在EPS***2000中，例如，由ECU 542、马达543以及逆变器545构建了马达驱动***。作为该马达驱动***，优选使用马达驱动***1000。
以下，示出使用MathWorks公司的Matlab/Simulink来验证了在本实施方式的检测、确定、分离故障传感器中使用的算法的妥当性的结果。在该验证中使用了表面磁铁型(SPM)马达的模型。在表1中示出了验证时的各种***参数的值。此外，在该验证模型中，通过矢量控制对SPM马达进行控制。在表2中示出了在该矢量控制中使用的变量。
[表1]
Figure GDA0001965990390000191
[表2]
参考Iq 10.32A/20.65A
参考Id 0A
速度 750rpm
[电流传感器的故障]
参照图21至图26对三个电流传感器I1、I2、I3中的一个发生了故障时的模拟结果进行说明。以下，将该产生传感器故障的示例表述为“第一示例”。
图21示出第一示例的三个电流传感器I1、I2、I3检测的电流波形。图21的纵轴表示电流(A)，横轴表示时间(s)。以下，在图21至图56所示的模拟波形中，横轴表示时间(s)，各图示出了0秒至0.5秒的期间的波形。
图22示出第一示例的电流Id的波形。图23示出第一示例的电流Iq的波形。图22和图23各自的纵轴表示电流(A)。
图24示出第一示例的用根据测定出的机械角而运算出的电角度θe与推断电角度θest之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形。图24的纵轴表示电角度。
图24中的“有无传感器的差别”表示电角度θerror的波形。“最大允许误差”表示作为阈值的最大允许转子角Errormax。在以下的图30、36、42、48、54中也是同样的。
图25示出第一示例的两个位置传感器θ1、θ2检测的转子角的波形。图25的纵轴表示转子的机械角。
图26示出第一示例的扭矩波形。图26的纵轴表示扭矩(N·m)。
在该第一示例中，检测电流值Ia的电流传感器I1与马达驱动***1000的电连接在时刻0.4s被切断。该切断意味着检测电流值Ia的电流传感器I1在时刻0.4s发生故障。在图21所示的例子中，时刻0.4s及以后的电流值Ia为零。
如图24所示，在发生故障的时刻0.4s之前，电角度θerror处于比最大允许转子角Errormax小的范围内。但是，在产生故障时，电角度θerror变得比最大允许转子角Errormax大。此外，如图26所示，扭矩的变动幅度也变大。
另外，在该例子中，如图24所示，在时刻0.25s，电角度θerror变为较大的值。这是因为，在扭矩时刻0.25s发生了变动，不检测为传感器故障。例如，通过检测电流值Ia、Ib、Ic之和实质上为零的情况和转子角θa、θb为实质上相等的值的情况，能够掌握到没有产生传感器故障。在以下要说明的波形中也是同样地，波形在时刻0.25s发生变动是因扭矩发生变动而引起的，不检测为传感器故障。
图27至图32示出当三个电流传感器I1、I2、I3中的一个发生了故障时，检测、确定、分离该故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器来继续进行马达驱动的情况的模拟结果。以下，将该继续进行马达驱动的示例表述为“第二示例”。
图27示出第二示例的电流传感器I1、I2、I3检测的电流波形。图27的纵轴表示电流(A)。
图28示出第二示例的电流Id的波形。图29示出第一示例的电流Iq的波形。图28和图29各自的纵轴表示电流(A)。
图30示出第二示例的用根据测定到的机械角而运算出的电角度θe与推断电角度θest之差的绝对值来表示的电角度θerror的波形。图30的纵轴表示电角度。
图31示出第二示例的两个位置传感器θ1、θ2检测的转子角的波形。图31的纵轴表示转子的机械角。
图32示出第二示例的扭矩波形。图32的纵轴表示扭矩(N·m)。
在该第二示例中，与第一示例同样地，检测电流值Ia的电流传感器I1与马达驱动***1000的电连接在时刻0.4s被切断。
如图30所示，在产生故障的时刻0.4s，电角度θerror变得比最大允许转子角Errormax大。但是可知，这之后，通过检测、确定、分离该故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器来继续进行马达驱动，电角度θerror在短时间内收敛到比最大允许转子角Errormax小的范围内。此外，如图32所示，可知，扭矩的变动也小。
[位置传感器的故障]
参照图33至图38对两个位置传感器θ1、θ2中的一个产生传感器故障时的模拟结果进行说明。以下，将该产生传感器故障的示例表述为“第三示例”。
图33示出第三示例的电流传感器I1、I2、I3检测的电流波形。图33的纵轴表示电流(A)。
图34示出第三示例的电流Id的波形。图35示出第三示例的电流Iq的波形。图34和图35各自的纵轴表示电流(A)。
图36示出第三示例的电角度θerror的波形。图36的纵轴表示电角度。
图37示出第三示例的两个位置传感器θ1、θ2检测的转子角的波形。图37的纵轴表示转子的机械角。
图38示出第三示例的扭矩波形。图38的纵轴表示扭矩(N·m)。
在该第三示例中，位置传感器θ1与马达驱动***1000的电连接在时刻0.3s被切断。该切断意味着位置传感器θ1在时刻0.3s发生故障。在图37所示的例子中，位置传感器θ1的转子角在时刻0.3s及以后为零。
如图36所示，在产生故障的时刻0.3s之前，电角度θerror处于比最大允许转子角Errormax小的范围内。但是，但是产生故障时，电角度θerror变得比最大允许转子角Errormax大。此外，如图38所示，扭矩的变动幅度也变大。
图39至图44示出当两个位置传感器θ1、θ2中的一个发生了传感器时检测、确定、分离该故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器来继续进行马达驱动的情况的模拟结果。以下，将该继续进行马达驱动的示例表述为“第四示例”。
图39示出第四示例的电流传感器I1、I2、I3检测的电流波形。图39的纵轴表示电流(A)。
图40示出第四示例的电流Id的波形。图41示出第一示例的电流Iq的波形。图40和图41各自的纵轴表示电流(A)。
图42示出第四示例的电角度θerror的波形。图42的纵轴表示电角度。
图43示出第四示例的两个位置传感器θ1、θ2检测的转子角的波形。图43的纵轴表示转子的机械角。
图44示出第四示例的扭矩波形。图44的纵轴表示扭矩(N·m)。
在该第四示例中，与第三示例同样地，位置传感器θ1与马达驱动***1000的电连接在时刻0.3s被切断。
如图42所示，在产生故障的时刻0.3s，电角度θerror变得大于最大允许转子角Errormax。但是可知，这之后，通过检测、确定、分离故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器来继续进行马达驱动，电角度θerror能够在短时间内收敛到比最大允许转子角Errormax小的范围内。此外，如图44所示，可知，扭矩的变动也小。
[电流传感器和位置传感器的故障]
参照图45至图50对电流传感器和位置传感器双方产生了传感器故障时的模拟结果进行说明。以下，将该产生传感器故障的示例表述为“第五示例”。
图45示出第五示例的电流传感器I1、I2、I3检测的电流波形。图45的纵轴表示电流(A)。
图46示出第五示例的电流Id的波形。图47示出第五示例的电流Iq的波形。图46和图47各自的纵轴表示电流(A)。
图48示出第五示例的电角度θerror的波形。图48的纵轴表示电角度。
图49示出第五示例的两个位置传感器θ1、θ2检测的转子角的波形。图49的纵轴表示转子的机械角。
图50示出第五示例的扭矩波形。图50的纵轴示出扭矩(N·m)。
在该第五示例中，首先，位置传感器θ1在时刻0.3s发生故障。在图49所示的例子中，位置传感器θ1的转子角在时刻0.3s及以后变为零。接着，电流传感器I1在时刻0.4s发生故障。在图45所示的例子中，时刻0.4s及以后的电流值Ia变为零。
如图48所示，在位置传感器θ1发生故障的时刻0.3s之前，电角度θerror处于比最大允许转子角Errormax小的范围内。但是，在发生故障时，电角度θerror变得比最大允许转子角Errormax大。此外，如图50所示，扭矩的变动幅度也变大。
图51至图56示出当电流传感器和位置传感器双方产生了传感器故障时检测、确定、分离这些故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器来继续进行马达驱动的情况的模拟结果。以下，将该继续进行马达驱动的示例表述为“第六示例”。
图51示出第六示例的电流传感器I1、I2、I3检测的电流波形。图51的纵轴表示电流(A)。
图52示出第六示例的电流Id的波形。图53示出第一示例的电流Iq的波形。图52和图53各自的纵轴表示电流(A)。
图54示出第六示例的电角度θerror的波形。图54的纵轴表示电角度。
图55示出第六示例的两个位置传感器θ1、θ2检测的转子角的波形。图55的纵轴表示转子的机械角。
图56示出第六示例的扭矩波形。图56的纵轴表示扭矩(N·m)。
在该第六示例中，与第五示例同样地，首先，位置传感器θ1在时刻0.3s发生故障。然后，电流传感器I1在时刻0.4s发生故障。
如图54所示，在位置传感器θ1发生故障的时刻0.3s，电角度θerror变得比最大允许转子角Errormax大。但是可知，这之后，通过检测、确定、分离该故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器来继续进行马达驱动，电角度θerror在短时间内收敛到比最大允许转子角Errormax小的范围内。此外，在电流传感器I1发生故障的时刻0.4s，电角度θerror变得比最大允许转子角Errormax大。但是可知，这之后，通过检测、确定、分离该故障传感器并且使用故障传感器以外的传感器继续进行马达驱动，电角度θerror在短时间收敛到比最大允许转子角Errormax小的范围内。此外，如图56所示，可知，扭矩的变动也小。
本发明的实施方式也优选用于要求传感器的故障检测能力的、线控换档、线控转向、线控制动以及牵引马达等的马达驱动***。例如，本发明的实施方式的马达驱动***能够搭载于与由日本政府和美国高速公路安全管理局(NHTSA)规定的电平0至4(自动化的基准)对应的自动驾驶车辆。
本发明的实施方式例如能够广泛用于吸尘器、烘干机、吊扇、洗衣机、冰箱以及电动助力转向***等具有各种马达的多种设备。

Claims (11)

1.一种控制马达的方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：
(A)取得使用三个电流传感器而检测到的在所述马达中流动的三相电流的三个电流值Ia、Ib、Ic和使用两个位置传感器而检测到的所述马达的两个转子角θa和θb；
(B)进行六组使用了三个所述电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值和两个所述转子角θa和θb中的一个转子角的运算；
(C)使用示出六组所述运算的结果的图案与故障传感器之间的关系的表来确定所述电流传感器和所述位置传感器中的至少一个故障传感器；
(D)选择与所确定的至少一个所述故障传感器不同的传感器作为正常的传感器；以及
(E)使用所选择的所述正常的传感器来控制所述马达，
两个所述位置传感器检测到的两个所述转子角θa和θb是机械角，
在六组所述运算(B)中分别进行如下步骤：
使用三个所述电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值来运算电角度θest；
将两个所述转子角θa和θb中的一个转子角转换为电角度θe；以及
当所述电角度θest与所述电角度θe之差的绝对值为规定的值以上的情况下，输出表示异常的错误信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当存在所述故障传感器的情况下，六组所述运算中的使用由所述故障传感器检测到的电流值或者转子角的运算的结果示出异常。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
六组所述运算中的使用由与所述故障传感器不同的传感器检测到的电流值和转子角的运算的结果示出正常。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，
在进行所述确定的步骤(C)中包含了如下的(c1)：将检测到在六组所述运算中的示出异常的全部运算结果中所使用的电流值或者转子角的传感器确定为故障传感器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述电流传感器中的一个被确定为故障传感器的情况下，在进行所述选择的步骤(D)中包含了如下的(d1)：选择与所确定的发生了故障的所述电流传感器不同的电流传感器作为正常的传感器。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述位置传感器中的一个被确定为故障传感器的情况下，在进行所述选择的步骤(D)中包含了如下的(d2)：选择与所确定的发生了故障的所述位置传感器不同的位置传感器作为正常的传感器。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述电流传感器和所述位置传感器中的至少一个传感器被确定为故障传感器的情况下，生成用于唤起人的注意的通知信号。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当三个所述电流传感器中的两个电流传感器被确定为故障传感器的情况下，停止所述马达的驱动。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述位置传感器中的全部位置传感器被确定为故障传感器的情况下，停止所述马达的驱动。
10.一种马达控制***，其特征在于，
所述马达控制***具有：
马达；
三个电流传感器，它们检测在所述马达中流动的三相电流的电流值；
两个位置传感器，它们检测所述马达的转子角；以及
控制电路，其控制所述马达，
所述控制电路取得使用三个所述电流传感器而检测到的在所述马达中流动的三相电流的三个电流值Ia、Ib、Ic以及使用两个所述位置传感器而检测到的所述马达的两个转子角θa和θb，
进行六组使用了三个所述电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值以及两个所述转子角θa和θb中的一个转子角的运算，
使用示出六组所述运算的结果的图案与故障传感器之间的关系的表来确定所述电流传感器和所述位置传感器中的至少一个故障传感器，
选择与所确定的至少一个所述故障传感器不同的传感器作为正常的传感器，
使用所选择的所述正常的传感器来控制所述马达，
两个所述位置传感器检测到的两个所述转子角θa和θb是机械角，
在六组所述运算(B)中分别进行如下步骤：
使用三个所述电流值Ia、Ib、Ic中的两个电流值来运算电角度θest；
将两个所述转子角θa和θb中的一个转子角转换为电角度θe；以及
当所述电角度θest与所述电角度θe之差的绝对值为规定的值以上的情况下，输出表示异常的错误信号。
11.一种电动助力转向***，其特征在于，
所述电动助力转向***具有权利要求10所述的马达控制***。
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