CN112910375B - 用于电动驱动***的集成式故障隔离和预后*** - Google Patents

用于电动驱动***的集成式故障隔离和预后*** Download PDF

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Abstract

用于电动驱动***的集成式故障隔离和预后***。一种车辆的电动驱动***包括：马达；位置传感器；逆变器；传感器，其用以感测被供应给马达的电流和电压；以及控制器，其用以通过基于来自位置传感器和传感器的数据以及扭矩命令来控制逆变器而控制马达。控制器使用马达模型来估计马达扭矩、计算马达扭矩、以及基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成电动驱动***的第一健康状态。控制器响应于第一健康状态小于或等于第一阈值来生成位置传感器、传感器和马达中的至少一者的第二健康状态，并且基于第一健康状态和第二健康状态来确定位置传感器、传感器和马达中的一者是否有故障。

Description

用于电动驱动***的集成式故障隔离和预后***
技术领域
引言
本节中提供的信息是为了总体上呈现本公开的上下文的目的。当前署名的发明人的工作，就其在本节中所描述的程度而言，以及在提交时可不被另视为现有技术的该描述的各方面，既不明确地也不隐含地被认作针对本公开的现有技术。
本公开总体上涉及电动车辆，且更特别地涉及用于电动车辆的电动驱动***的集成式故障隔离和预后***。
背景技术
电动车辆使用电动驱动***。电动车辆（下文中为车辆）的电动驱动***包括电动马达（下文中为马达）、逆变器、旋转变压器（resolver）和马达控制器（下文中为控制器）。逆变器将来自电池的DC功率逆变为用于驱动马达的AC功率。马达将扭矩供应给车辆的传动系。旋转变压器感测马达位置并将反馈提供给控制器。控制器控制由逆变器供应给马达的功率。
发明内容
一种车辆的电动驱动***包括：马达；位置传感器，其被构造成感测马达的转子位置；以及逆变器，其被构造成接收DC功率并将AC功率供应给马达。电动驱动***进一步包括多个传感器，所述多个传感器被构造成感测由逆变器供应给马达的电流和电压中的至少一者。电动驱动***进一步包括控制器，该控制器被构造成通过基于从位置传感器和所述多个传感器接收的数据以及基于扭矩命令来控制逆变器而控制马达。控制器进一步被构造成使用马达的模型来估计马达扭矩。该模型基于DC功率和马达速度来估计马达扭矩。控制器进一步被构造成基于感测到的电流和马达的磁通量来计算马达扭矩。控制器进一步被构造成基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成电动驱动***的第一健康状态。控制器进一步被构造成响应于第一健康状态小于或等于第一阈值来生成位置传感器、所述多个传感器和马达中的至少一者的第二健康状态。控制器进一步被构造成基于第一健康状态和第二健康状态的组合来确定位置传感器、所述多个传感器和马达中的一者是否有故障。
在另一个特征中，控制器被构造成响应于确定位置传感器、所述多个传感器和马达中的一者有故障来减小扭矩命令。
在其他特征中，控制器被构造成：通过将来自不同对传感器的数据与转子位置进行组合来生成多个健康指标；以及基于所述多个健康指标来生成第二健康状态。
在另一个特征中，控制器被构造成基于所述多个健康指标的组合来确定位置传感器是否有故障或者所述多个传感器中的一者是否有故障。
在其他特征中，控制器被构造成：通过将在马达的预定操作条件下的马达的d轴参考电压与针对马达的预定操作条件而校准的参考电压进行比较来生成针对马达的健康指标；以及基于健康指标来生成第二健康状态。
在另一个特征中，控制器被构造成基于健康指标来确定马达绕组是否有故障。
在另一个特征中，控制器被构造成：当第一健康状态大于第一阈值时，确定电动驱动***正常操作。
在另一个特征中，控制器被构造成响应于第二健康状态小于第二阈值来生成用于调度服务的第一消息。
在另一个特征中，响应于第二健康状态小于第三阈值，控制器被构造成生成指示故障的第二消息并执行故障缓解，该第三阈值小于第二阈值。
在另一个特征中，控制器被构造成通过减小扭矩命令来缓解故障。
在再其他特征中，一种用于检测并缓解车辆的电动驱动***中的故障的方法包括：使用位置传感器来感测车辆的电动驱动***的马达的转子位置。该方法进一步包括使用逆变器来接收DC功率并将AC功率供应给马达。该方法进一步包括使用多个传感器来感测由逆变器供应给马达的电流和电压中的至少一者。该方法进一步包括基于从位置传感器和所述多个传感器接收的数据以及基于扭矩命令来控制逆变器以控制马达。该方法进一步包括使用马达的模型基于DC功率和马达速度来估计马达扭矩。该方法进一步包括基于感测到的电流以及基于以所述感测到的电流为基础所确定的马达的磁通量来计算马达扭矩。该方法进一步包括基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成电动驱动***的第一健康状态。该方法进一步包括响应于第一健康状态小于或等于第一阈值来生成位置传感器、所述多个传感器和马达中的至少一者的第二健康状态。该方法进一步包括基于第一健康状态和第二健康状态的组合来确定位置传感器、所述多个传感器和马达中的一者是否有故障。
在另一个特征中，该方法进一步包括响应于确定位置传感器、所述多个传感器和马达中的一者有故障来减小扭矩命令。
在其他特征中，该方法进一步包括：通过将来自不同对传感器的数据与转子位置进行组合来生成多个健康指标；以及基于所述多个健康指标来生成第二健康状态。
在另一个特征中，该方法进一步包括基于所述多个健康指标的组合来确定位置传感器是否有故障或者所述多个传感器中的一者是否有故障。
在其他特征中，该方法进一步包括：通过将在马达的预定操作条件下的马达的d轴参考电压与针对马达的预定操作条件而校准的参考电压进行比较来生成针对马达的健康指标；以及基于健康指标来生成第二健康状态。
在另一个特征中，该方法进一步包括基于健康指标来确定马达绕组是否有故障。
在另一个特征中，该方法进一步包括：当第一健康状态大于第一阈值时，确定电动驱动***正常操作。
在另一个特征中，该方法进一步包括响应于第二健康状态小于第二阈值来生成用于调度服务的第一消息。
在另一个特征中，该方法进一步包括响应于第二健康状态小于第三阈值来生成指示故障的第二消息并执行故障缓解，该第三阈值小于第二阈值。
在另一个特征中，该方法进 一步包括通过减小扭矩命令来缓解故障。
本发明还提供了以下技术方案：
1. 一种车辆的电动驱动***，所述电动驱动***包括：
马达；
位置传感器，其被构造成感测所述马达的转子位置；
逆变器，其被构造成接收DC功率并将AC功率供应给所述马达；
多个传感器，其被构造成感测由所述逆变器供应给所述马达的电流和电压中的至少一者；以及
控制器，其被构造成通过基于从所述位置传感器和所述多个传感器接收的数据以及基于扭矩命令来控制所述逆变器而控制所述马达，
其中，所述控制器进一步被构造成：
使用所述马达的模型来估计马达扭矩，其中，所述模型基于所述DC功率和马达速度来估计所述马达扭矩；
基于感测到的电流和所述马达的磁通量来计算所述马达扭矩；
基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成所述电动驱动***的第一健康状态；
响应于所述第一健康状态小于或等于第一阈值来生成所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的至少一者的第二健康状态；以及
基于所述第一健康状态和所述第二健康状态的组合来确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者是否有故障。
2. 根据技术方案1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成响应于确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者有故障来减小所述扭矩命令。
3. 根据技术方案1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成：
通过将来自不同对所述传感器的所述数据与所述转子位置进行组合来生成多个健康指标；以及
基于所述多个健康指标来生成所述第二健康状态。
4. 根据技术方案3所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成基于所述多个健康指标的组合来确定所述位置传感器是否有故障或者所述多个传感器中的一者是否有故障。
5. 根据技术方案1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成：
通过将在所述马达的预定操作条件下的所述马达的d轴参考电压与针对所述马达的所述预定操作条件而校准的参考电压进行比较来生成针对所述马达的健康指标；以及
基于所述健康指标来生成所述第二健康状态。
6. 根据技术方案5所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成基于所述健康指标来确定马达绕组是否有故障。
7. 根据技术方案1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成：当所述第一健康状态大于所述第一阈值时，确定所述电动驱动***正常操作。
8. 根据技术方案1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成响应于所述第二健康状态小于第二阈值来生成用于调度服务的第一消息。
9. 根据技术方案8所述的电动驱动***，其中，响应于所述第二健康状态小于第三阈值，所述控制器被构造成生成指示故障的第二消息并执行故障缓解，所述第三阈值小于所述第二阈值。
10. 根据技术方案9所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成通过减小所述扭矩命令来缓解所述故障。
11. 一种用于检测并缓解车辆的电动驱动***中的故障的方法，所述方法包括：
使用位置传感器来感测所述车辆的所述电动驱动***的马达的转子位置；
使用逆变器来接收DC功率并将AC功率供应给所述马达；
使用多个传感器来感测由所述逆变器供应给所述马达的电流和电压中的至少一者；
基于从所述位置传感器和所述多个传感器接收的数据以及基于扭矩命令来控制所述逆变器以控制所述马达；
使用所述马达的模型基于所述DC功率和马达速度来估计马达扭矩；
基于感测到的电流以及基于以所述感测到的电流为基础所确定的所述马达的磁通量来计算所述马达扭矩；
基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成所述电动驱动***的第一健康状态；
响应于所述第一健康状态小于或等于第一阈值来生成所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的至少一者的第二健康状态；以及
基于所述第一健康状态和所述第二健康状态的组合来确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者是否有故障。
12. 根据技术方案11所述的方法，其进一步包括响应于确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者有故障来减小所述扭矩命令。
13. 根据技术方案11所述的方法，其进一步包括：
通过将来自不同对所述传感器的所述数据与所述转子位置进行组合来生成多个健康指标；以及
基于所述多个健康指标来生成所述第二健康状态。
14. 根据技术方案13所述的方法，其进一步包括基于所述多个健康指标的组合来确定所述位置传感器是否有故障或者所述多个传感器中的一者是否有故障。
15. 根据技术方案11所述的方法，其进一步包括：
通过将在所述马达的预定操作条件下的所述马达的d轴参考电压与针对所述马达的所述预定操作条件而校准的参考电压进行比较来生成针对所述马达的健康指标；以及
基于所述健康指标来生成所述第二健康状态。
16. 根据技术方案15所述的方法，其进一步包括基于所述健康指标来确定马达绕组是否有故障。
17. 根据技术方案11所述的方法，其进一步包括：当所述第一健康状态大于所述第一阈值时，确定所述电动驱动***正常操作。
18. 根据技术方案11所述的方法，其进一步包括响应于所述第二健康状态小于第二阈值来生成用于调度服务的第一消息。
19. 根据技术方案18所述的方法，其进一步包括响应于所述第二健康状态小于第三阈值来生成指示故障的第二消息并执行故障缓解，所述第三阈值小于所述第二阈值。
20. 根据技术方案19所述的方法，其进一步包括通过减小所述扭矩命令来缓解所述故障。
本公开的另外的适用领域将从详细描述、权利要求书和附图变得显而易见。详细描述和特定示例仅旨在用于图示的目的而非旨在限制本公开的范围。
附图说明
本公开将从详细描述和附图变得被更充分地理解，其中：
图1A示出了包括电动驱动***的电动车辆的简化框图；
图1B示出了由逆变器和电池驱动的电动车辆的马达的示例；
图2A和图2B分别图示了电动车辆的电动驱动***和马达的模型；
图3示出了用于检测并隔离电动驱动***中的故障以及用于提供警告和故障缓解的方法的流程图；
图4A-4C示出了电动驱动***及其各种部件的各种健康指标的计算；
图5示出了电动驱动***的部件及其健康指标的表，该表用于隔离有故障的部件；
图6示出了用于基于电动驱动***的健康状态来警告驾驶员、针对有故障的部件来调度维护并执行故障缓解的方法的流程图；以及
图7示出了用于当在电动驱动***中发生故障时执行故障缓解的***。
在附图中，附图标记可被重复使用以识别类似和/或相同的元件。
具体实施方式
本公开提供了一种集成式故障隔离和预后***，以检测并隔离电动驱动部件故障（包括马达、逆变器和传感器）并预测电动驱动失效，以便保护驾驶员免于推进力的损耗和步行回家的情况。***在不使用附加传感器的情况下提供对电动驱动***故障的早期检测和隔离。***不仅提供对电动驱动***失效的预测，而且还提供故障缓解策略。***向驾驶员提供平和的心态，确保车辆的可靠性和可用性，避免推进力的损耗，以及减少步行回家的情况。
图1A示出了电动车辆100的简化框图。电动车辆（下文中为车辆）100包括多个电池102、功率分配电路104、电动驱动***106、变速器108、传动系110、车辆控制器112、信息娱乐子***114和其他子***116，这些子***包括例如制动子***、导航子***等。
电池102供应DC功率。功率分配电路104包括诸如电缆、开关、滤波器、稳定器、DC-DC转换器等的部件。功率分配电路104将DC功率分配给车辆100的各种***和子***，诸如电动驱动***106、车辆控制器112和各种子***114、116。
电动驱动***106包括逆变器120、马达122、马达控制器124、旋转变压器126和电流传感器127。逆变器120将DC功率转换成AC功率以驱动马达122。例如，马达122可以包括三相永磁同步马达，不过可以替代地使用其他类型的马达，诸如感应马达。
图1B示出了由逆变器120和电池102驱动的马达122的示例。逆变器120包括六个开关S1-S6以驱动马达122的三个相。马达控制器124使用脉冲宽度调制（PWM）来控制开关S1-S6以控制被供应给马达122的电流。
在图1A中，马达控制器124基于由旋转变压器126感测到的马达位置以及基于由电流传感器127感测到的相电流来控制逆变器120和马达122。马达控制器124确保马达122基于从车辆控制器112接收的扭矩命令（表示请求的扭矩）来生成正确量的扭矩。
变速器108（例如，单速齿轮箱）将马达122的旋转输出联接到车辆100的传动系110，该传动系继而使车辆100的车轮旋转。马达122通常不直接驱动传动系110。变速器108总体上包括齿轮箱，以降低马达速度并放大被传输到传动系的马达扭矩。齿轮箱不需要是单速的，并且也可以是多速的。
马达控制器124包括根据本公开的故障隔离和预后***。为了简单起见，在本公开通篇中，故障隔离和预后***被称为故障检测***。如下文详细解释的，故障检测***实施分层方法，该分层方法检测并隔离电动驱动***106中的早期部件退化以及预测电动驱动失效。
故障检测***收集来自三相电流传感器127、转子位置传感器（例如，旋转变压器126）以及在同步参考系中的参考d轴和q轴电压的测量值。在执行故障检测之前，故障检测***首先基于可用测量值和健康指标来检测是否存在传感器/连接器或其他类型的失效。然后，故障检测***通过将估计的扭矩与实现的（即，实际的或测量的）扭矩进行比较，来检测在***级（不是可在后面的部件级）下电动驱动***106中是否存在退化。使用电动驱动***106（下文描述）的模型来确定估计的扭矩，并且基于测量值来确定实现的或实际的扭矩。例如，两个扭矩之间的不匹配可指示马达122有问题。然后，故障检测***在部件级下隔离退化的根本原因，即，故障检测***隔离可能引起退化的有故障的部件。例如，有故障的部件可以是逆变器120（例如，由于电流传感器故障）、旋转变压器126、马达122或马达控制器124。
故障检测***包括警告***，该警告***通知驾驶员是否存在引起驱动***性能的退化的部件故障并提醒驾驶员针对有故障的部件来调度维护。故障检测***包括故障缓解***，当检测到部件退化时，该故障缓解***根据每个部件的健康状态将马达控制器124的d和q电流命令限制到预定的或可构造的水平。现在在下文详细描述故障检测***的这些和其他特征。
图2A和图2B分别图示了电动驱动***106和马达122的模型。电动驱动***106的模型用于估计扭矩，该扭矩然后用于检测电动驱动***106中的***级故障。在图2A中，马达控制器124被示为包括电流控制器128和脉冲宽度调制（PWM）发生器130。逆变器120被示为包括栅极驱动器（未单独示出），该栅极驱动器在电流控制器130的控制下驱动开关S1-S6（见图2B）的栅极。电流控制器130从车辆控制器112接收扭矩命令，并且还从马达122接收关于马达电流和马达速度的反馈。基于扭矩命令和反馈，电流控制器130通过使用由PWM发生器132生成的PWM来控制逆变器120中的栅极驱动器而控制马达122电流并因此控制其扭矩。abc/dq变换131将电流和电压从abc参考平面转换到dq参考平面。
在图2B中，为进行简单分析，在转子参考系（即，dq参考系）中对永磁同步机（PMSM）（诸如，马达122）进行建模。固定三相变量参考系（f abc ）中的变量和转子参考系（f dq ）中的变量之间的变换被表示为：
如果马达122是健康的/平衡的，则，其中f可以是电压、电流或磁通量。
在图2A中，在dq参考系中电动驱动***106的动力学可以通过以下方程式来表征：
其中；并且/>。
在以上方程式中使用以下表示法，这些方程式也被称为动态方程式。u q 、u d ：q轴和d轴电压；i q 、i d ：q轴和d轴电流；L q 、L d ：q轴和d轴电感；R S ：定子电阻；λ m ：由转子磁体逐渐形成的磁通量；p：极对数；T e ：电磁扭矩；T L ：负载扭矩；ω m ：马达机械速度；以及θ e ：马达122的电速度。
具有q轴电流i q 和d轴电流i d 的导数的方程式被称为电方程式，其中从三个相a、b和c变换到dq参考系中的马达电流被表达为相应的q轴电压u q 和d轴电压u d 以及其他电参数或电特性（诸如，马达122的电阻和电感）的函数，如这些方程式中所示的。
具有机械速度ωm的导数的方程式被称为机械方程式，其中机械速度ωm被表达为与马达122相关联的各种扭矩值的函数，包括：Te，其是由马达122产生的实际的扭矩；bωm，其是摩擦扭矩（也被称为摩擦项Tfriction）；以及TL，其是负载扭矩，其中马达122的负载包括传动系110。
从能量角度来看，也可以如下对电动驱动***106进行建模。以下建模方程式被称为静态方程式，并且基于能量守恒原理，其中输出功率等于输入功率减去功率损耗。
在这些方程式中使用以下表示法。：来自马达122的输出功率，其可以根据马达122的扭矩和速度来计算，扭矩和速度又可以分别根据马达122的电流和位置来计算，电流和位置这两者都是可测量的；/>：从DC总线到电动驱动***106的输入功率，其可以根据输入电压和电流来计算，输入电压和电流这两者都是可测量的；以及/>：电动驱动***106中的损耗，其包括逆变器120中的损耗和马达122中的损耗，这些损耗是电流的函数，且因此可以被估计。马达控制器124可以执行这些计算。
进一步地，在图2A中使用以下表示法。、/>：参考电压；/>：DC电压；/>：来自车辆控制器112的参考扭矩；并且G1-G6是用于逆变器120的开关S1-S6的切换命令。
本公开的故障检测***使用所有以上方程式的组合（即，使用动态方程式和静态方程式）来生成电动驱动***106的模型。故障检测***使用该模型来估计扭矩，该扭矩然后与实际的扭矩进行比较以用于如下检测***级退化。
图3示出了根据本公开的用于检测并隔离电动驱动***106中的故障以及用于提供警告和故障缓解的方法200。例如，方法200由在马达控制器124中实施的故障检测***执行。
在202处，方法200收集针对电动驱动***106的传感器（例如，126、127）、连接器等的可用的健康指标。例如，这些可以包括测量值，诸如由相应的传感器提供的马达122的电流、电压和位置。在204处，方法200对这些健康指标的性能执行初始检查，以确定传感器和连接器的健康状态（例如，被称为SOH0）。
在206处，方法200确定传感器和连接器的健康状态（SOH0）是否大于或等于第一阈值TH0（即，传感器和连接器是否正常操作）。如果传感器和连接器的健康状态（SOH0）不大于或等于第一阈值TH0（即，如果传感器和连接器未正常操作），则方法200结束。如果传感器和连接器的健康状态（SOH0）大于或等于第一阈值TH0（即，如果传感器和连接器正常操作），则方法200进行到208。
在208处，方法200使用上文参考图2A和图2B描述的电动驱动***106的模型以及使用下文参考图4A描述的健康指标来执行在***级下的故障检测。在210处，方法200确定电动驱动***106的使用模型和健康指标所确定的***级健康状态（被称为SOH1）是否大于或等于第二阈值TH1（即，电动驱动***106是否在***级下正常操作）。
在212处，如果电动驱动***106的***级健康状态（SOH1）大于或等于第二阈值TH1，则方法200确定电动驱动***106是健康的（即，正常操作）。如果电动驱动***106的***级健康状态（SOH1）不大于或等于第二阈值TH1（即，如果SOH1 < TH1）（即，如果电动驱动***106在***级下不正常操作），则方法200进行到214。
在214处，方法200通过计算传感器和马达122的健康指标来执行电动驱动***106的部件级诊断，如下文参考图4B和图4C描述的。在216处，方法200并行地比较一组健康指标（即，组合并比较多个健康指标）以将故障隔离到部件级。在下文描述的图5中示出了比较和故障隔离的示例。在218处，方法200监测隔离的部件（此时其仅被怀疑为失效）的退化并估计该部件的健康状态（被称为SOH2）。
在220处，方法200确定该部件的健康状态（SOH2）是否小于或等于第三阈值TH2。如果该部件的健康状态（SOH2）不小于或等于第三阈值TH2，则方法200推断出该部件仅略微退化而不是显著退化，以证明发出了警告并调度了维护。因此，在222处，如果该部件的健康状态（SOH2）不小于或等于第三阈值TH2，则方法200继续监测该部件。然而，如果该部件的健康状态（SOH2）小于或等于第三阈值TH2，则方法200在224处发出警告并调度维护。
附加地，在218之后，方法200也进行到226，其中方法200确定该部件的健康状态（SOH2）是否小于或等于第四阈值TH3，其中TH2 > TH3。如果SOH2不小于或等于TH3，则方法200进行到220。然而，如果SOH2小于或等于TH3，则方法200在228处向驾驶员发出警告（指示由于部件的失效所致的故障）并执行故障缓解。例如，方法200使用信息娱乐子***114上的音频或视觉指示来发出警告，并且方法200使用下文参考图7示出和描述的故障缓解***来执行故障缓解程序。
在216处，如果多于一个部件被怀疑为失效，则针对每个被怀疑的部件执行步骤218至228。对于每个部件而言，可不同地校准阈值TH2和TH3（即，部件1的TH2和TH3可与部件2的TH2和TH3不同），不过对于每个部件而言，TH2大于TH3。
图4A-4C示出了电动驱动***106及其各种部件的各种健康指标的计算。图4A示出了用于指示电动驱动***106在***级下的性能的健康指标的计算。健康指标被称为马达扭矩误差（MTE），且在图4A中由ΔTm表示。MTE是实际的或计算的扭矩和估计的扭矩之间的差异。实际的扭矩由Calc. Tm表示，并且使用方程式基于Isq、Isd、λsd-actual和λsq-actual来计算。估计的扭矩由Est. Tm表示，并且使用方程式基于PDC,in和ωm来估计。基于从马达122感测到的电流和电压来计算输入功率PDC,in和功率损耗。
在图4A中，由第一健康指标计算模块300计算健康指标MTE，该第一健康指标计算模块是在马达控制器124中实施的故障检测***的一部分。第一健康指标计算模块300包括扭矩计算模块302和扭矩估计模块304。扭矩计算模块302使用方程式基于Isq、Isd、λsd-actual和λsq-actual来计算实际的扭矩Calc. Tm 。扭矩估计模块304使用方程式基于PDC,in和ωm来生成估计的扭矩Est. Tm。第一差异确定模块306通过确定实际的扭矩Calc. Tm和估计的扭矩Est. Tm之间的差异来确定MTE ΔTm。
基于MTE来限定图3中所示的电动驱动***106的***级健康状态SOH1。MTE越大，则退化越大，这意味着SOH1越差。因此，可基于MTE的范围来限定SOH1。例如，可以取决于MTE所处的范围来限定SOH1的各种级别（例如，好/正常/坏、非常好/好/正常/坏/非常坏，等）。
如果电动驱动***106在***级下的健康状态SOH1指示电动驱动***106的退化，则故障检测***然后确定电动驱动***106的哪个部件退化或有故障。故障检测***隔离三个电流传感器127（马达122的每个相使用一个电流传感器）或旋转变压器126中的哪一个有故障。例如，故障隔离***可以检测传感器偏移、漂移、增益误差和未知失效模式。故障检测***使用针对电流传感器127和旋转变压器126的以下健康指标来隔离有故障的部件。
图4B示出了针对电流传感器127和旋转变压器126的健康指标，这些健康指标是针对电动驱动***106的部件级健康指标。这些在图3中被示为SOH2。使用上文描述的静态和动态建模方程式，故障检测***一次将三个电流中的两个不同电流与马达位置组合并估计三个不同的电压误差。
具体地，在第一组合中，a和b相的电流ia和ib与转子位置θr组合；在第二组合中，b和c相的电流ib和ic与转子位置θr组合；并且在第三组合中，a和c相的电流ia和ic与转子位置θr组合。注意，转子位置用作所有三种组合的共同输入。
对于每种组合，将相应的电流变换成电流id和iq，并且根据转子位置θr来计算马达速度ωr。对于每种组合，估计器（例如，滑模观测器）用于估计相应的输入电压。
例如，对于第一组合，第一估计器基于电流id和iq以及马达速度ωr来估计输入电压udq的第一值，这些电流从a和b相的电流ia和ib中导出；对于第二组合，第二估计器基于电流id和iq以及马达速度ωr来估计输入电压udq的第二值，这些电流从b和c相的电流ib和ic中导出；并且对于第三组合，第三估计器基于电流id和iq以及马达速度ωr来估计输入电压udq的第三值，这些电流从a和c相的电流ia和ic中导出。用于每种组合的估计器是相同的。
对于每种组合，比较器将估计的输入电压udq ^与参考电压udq *（该参考电压对于每种组合都是相同的）进行比较，并生成在估计的电压和参考电压之间的差异。因此，对于这三种组合，三个比较器生成在相应的估计的电压和参考电压之间的三种差异。
例如，第一差异（被称为第一马达电压误差）基于a和b相的电流，并且由MVEab或Rudq 1表示。第二差异（被称为第二马达电压误差）基于b和c相的电流，并且由MVEbc或Rudq 2表示。第三差异（被称为第三马达电压误差）基于a和c相的电流，并且由MVEac或Rudq 3表示。基于这三种差异，故障检测***可以隔离三个电流传感器127中的哪一个有故障，因为使用了来自两个不同电流传感器127的两个不同电流的组合。进一步地，故障检测***可以隔离旋转变压器126是否有故障而不是电流传感器127（如果所有三个电流传感器127都正常操作），因为旋转变压器126的输出对于三种组合中的每一者是共同的。
第四比较器比较这三种差异，以进一步隔离退化或有故障的部件。第四比较器生成由MVEDF或Diff(RUq)表示的马达电压误差差异函数。该电压误差差异表示跨越所有三种差异（也被称为残差Rudq 1、Rudq 2和Rudq 3）之间的差异。如果三相电流传感器127中的一者有故障，则电压误差差异Diff(RUq)将为非零，因为这三个残差中只有两者为非零。尽管对于旋转变压器故障，电压误差差异将保持为零，因为所有三种差异都为非零，但是旋转变压器故障对所有三个残差的影响是类似的。另一方面，如果马达绕组有故障，则所使用的马达模型不与实际的马达性能相配合；因此，所有三个残差都为非零；并且不管三相绕组中的哪一个有故障，电压误差差异都将为非零，因为马达故障对三个残差的影响将是不同的。因此，基于三种差异（即，三个残差）和马达电压误差差异函数MVEDF或Diff(RUq)的性能，故障检测***可以隔离电流传感器127、旋转变压器126或马达122是否有故障。
在图4B中，由第二健康指标计算模块350计算健康指标MVEDF或Diff(RUq)，该第二健康指标计算模块是在马达控制器124中实施的故障检测***的一部分。第二健康指标计算模块350包括三个组合模块：第一组合模块352、第二组合模块354和第三组合模块356。第一组合模块352接收a和b相的电流ia和ib。第二组合模块354接收b和c相的电流ib和ic。第三组合模块356接收a和c相的电流ia和ic。三个组合模块352、354和356中的每一者接收转子位置θr。
这三个组合模块352、354和356分别包括变换函数ab/dq 360、bc/dq 362和ac/dq364，以将相应的电流变换成电流id和iq。三个组合模块352、354和356分别包括估计器366、368和370，这些估计器基于相应的电流id和iq以及从转子位置θr中导出的马达速度ωr来估计电压udq 1、udq 2和udq 3。三个组合模块352、354和356分别包括比较器372、374和376，这些比较器将相应的估计的电压udq 1、udq 2和udq 3与参考电压udq *进行比较以生成三种差异Rudq 1、Rudq 2和Rudq 3。第四比较器380基于三种差异Rudq 1、Rudq 2和Rudq 3的比较来生成健康指标MVEDF或Diff(RUq)。由第四比较器380使用的方程式是：
。
如果所有三种差异Rudq 1、Rudq 2和Rudq 3都为非零，则旋转变压器126有故障。如果三种差异Rudq 1、Rudq 2和Rudq 3中只有两者为非零，则旋转变压器126没有故障，但三个电流传感器127中的一者有故障。通过确定三种差异Rudq 1、Rudq 2和Rudq 3中的哪两者为非零，可以进一步隔离有故障的电流传感器。第四比较器380执行进一步的故障隔离（即，确定旋转变压器126或电流传感器127或马达122是否有故障）。图5进一步详细示出了该故障隔离。
图4C示出了指示马达绕组的健康状态的另一个健康指标，该健康指标是针对电动驱动***106的部件级健康指标并且在图3中被示为SOH2。马达122的定子绕组会随着时间而恶化。例如，定子绕组上的绝缘会恶化，这会在定子绕组中逐渐形成短路，继而会对马达电流产生不利影响。
可以通过在特定的马达操作速度和扭矩条件下将d轴参考电压与标称d轴参考电压进行比较来确定定子绕组的健康。例如，d轴参考电压由以下方程式给出：
对于高速和接近零的扭矩条件，以上方程式得出：
因此，定子绕组中的故障（通常呈定子电阻的变化的形式）被反映在d轴电压中。
马达控制器124将电压Vdref供应给马达122。可以将从马达控制器124获得的该电压与参考电压Vdref *进行比较，该参考电压是使用与以中到高速度和接近零扭矩条件运行的马达122类似的已知的健康马达校准的。例如，速度可以大于阈值（例如3000 rpm）。确定参考电压Vdref *和在高速和接近零扭矩下由马达控制器124供应给马达122的电压Vdref之间的差异ΔVdref。差异ΔVdref是针对马达绕组的健康指标，且被称为马达122的d轴参考电压误差，该d轴参考电压误差由MDRVE或ΔUdref表示，其中Udref由以下方程式给出：
。
在图4C中，由第三健康指标计算模块390计算健康指标MDRVE，该第三健康指标计算模块是在马达控制器124中实施的故障检测***的一部分。第三健康指标计算模块390包括比较器392，该比较器将参考电压Vdref *与在马达速度为中到高（超过阈值）且马达扭矩接近零时由马达控制器124供应给马达122的电压Vdref进行比较。如上文提到的，参考电压Vdref *是当马达122健康（即，无故障或正常操作）时测得的电压。电压Vdref是在实际使用期间从马达控制器124读取的当前电压参考。基于该比较，比较器392生成差异ΔVdref，该差异也被称为MDRVE或ΔUdref。
图5示出了电动驱动***106的部件及其健康指标的表，该表由故障检测***使用以隔离有故障的部件。该表被填充并存储在马达控制器124中。在该表中，“X”标记指示对应行中的部件在有故障时影响对应列中的健康指标。在该表中，电流传感器是元件127，位置传感器是元件126，并且马达是图1A中所示的元件122。
如图所示，A相电流传感器中的故障被反映在健康指标MTE、MVEab、MVEac和MVDEF中。换句话说，健康指标MTE、MVEab、MVEac和MVDEF（在表中被标记为“X”）可以帮助隔离有故障的A相电流传感器。如图所示，B相电流传感器中的故障被反映在健康指标MTE、MVEab、MVEbc和MVDEF中。换句话说，健康指标MTE、MVEab、MVEbc和MVDEF（在表中被标记为“X”）可以帮助隔离有故障的B相电流传感器。C相电流传感器中的故障被反映在健康指标MTE、MVEbc、MVEac和MVDEF中。换句话说，健康指标MTE、MVEbc、MVEac和MVDEF（在表中被标记为“X”）可以帮助隔离有故障的C相电流传感器。
进一步地，如图所示，位置传感器（例如，旋转变压器126）中的故障被反映在健康指标MTE、MVEab、MVEbc和MVEac中。换句话说，健康指标MTE、MVEab、MVEbc和MVEac（在表中被标记为“X”）可以帮助隔离有故障的位置传感器（例如，旋转变压器126）。马达122中的故障被反映在健康指标MTE和MDRVE中。换句话说，健康指标MTE和MDRVE（在表中被标记为“X”）可以帮助隔离有故障的马达122。
图6示出了用于基于电动驱动***106的健康状态来警告驾驶员、针对有故障的部件来调度维护并执行故障缓解的方法400。例如，方法400由在马达控制器124中实施的故障检测***执行。
在402处，方法400从马达控制器124收集感兴趣的信号。例如，感兴趣的信号包括：马达122的d轴和q轴电流以及通量；DC总线电压和电流，其由电动驱动***106经由功率分配电路104从电池102接收；马达122的实现的或实际的扭矩和速度；马达122的参考d轴和q轴电压；以及马达122的三相电流以及转子位置和速度。
在404处，方法400计算各种健康指标。例如，健康指标包括：***级健康指标MTE，其指示电动驱动***106的性能；部件级健康指标MVEab、MVEbc、MVEac和MVEDF，其指示电流传感器127和旋转变压器126的性能；以及健康指标MDRVE，其指示马达绕组的健康。在406处，方法400基于性能健康指标来计算各种健康状态指标SOHi，其中SOHi表示第i个部件的健康状态。
在408处，方法400将以上健康信息发送并存储在云中。例如，车辆100的通信子***（例如，图1中的其他子***116中的一者）可经由合适的网络（例如，蜂窝网络、互联网等）将健康信息从车辆100发送到云。来自车辆的历史健康信息可以用于指示部件性能的趋势、预测失效和调度服务、以及使用机器学习技术为部件推荐设计更改。
在410处，方法400确定SOHi是否小于或等于阈值TH2,i（其中阈值TH2,i与上文参考图3中所示的方法200描述的阈值TH2类似）。如果SOHi不小于或等于阈值TH2,i（该阈值指示部件i是健康的），则方法400返回到402。如果SOHi小于或等于阈值TH2,i（该阈值指示部件i是不健康的），则方法400进行到412或414。
在412处，如果SOHi指示部件i退化但退化的严重程度不足以保证调度服务，则方法400发送电子邮件或文本消息以警告驾驶员。在414处，如果SOHi指示部件i已充分退化以证明服务合理，则方法400针对部件i来调度维护。
在416处，方法400确定SOHi是否小于或等于阈值TH3,i（其中阈值TH3,i与上文参考图3中所示的方法200描述的阈值TH3类似）。如果SOHi不小于或等于阈值TH3,i，则方法400返回到410。如果SOHi小于或等于阈值TH3,i（该阈值指示部件i有故障），则方法400进行到418。在418处，该方法将故障通知给驾驶员（例如，使用信息娱乐子***114上的音频或视觉指示），并执行故障缓解程序（例如，下文参考图7示出和描述的故障缓解）。
图7示出了用于故障缓解的***450。***450是在马达控制器124中实施的故障检测***的一部分。***450包括开关452，该开关基于是否已发生启用条件（例如，SOHi<TH3,i）451而在正常操作和故障缓解之间切换***的操作。开关452从车辆控制器112接收扭矩命令Te *。当发生故障时，按比例缩小扭矩命令Te *，这继而在发生故障时降低马达122的性能。
***450包括查找表454，该查找表从开关452接收扭矩命令Te *并接收Vdc和ωr。查找表454基于扭矩命令Te *、Vdc和ωr在dq参考系中输出参考电流id *和iq *。***450包括组合器456和458，这些组合器分别组合参考电流id *和iq *以及从马达122接收的作为反馈的实际测得的电流id和iq。组合器456、458的输出分别被馈送到PI控制器460和462，这些PI控制器在dq参考系中生成参考电压ud *和uq *。参考电压ud *和uq *被输入到空间矢量PWM（SVPWM）发生器464。SVPWM发生器464基于参考电压ud *和uq *来驱动逆变器120。逆变器120驱动马达122。
前面的描述本质上仅仅是图示性的，并且不旨在限制本公开、其应用或使用。本公开的广泛教导可以以多种形式实施。因此，尽管本公开包括特定示例，但是本公开的真实范围不应受到如此限制，因为在研究附图、说明书和以下权利要求时，其他修改将变得显而易见。应理解，方法内的一个或多个步骤可以以不同次序（或同时）执行，而不更改本公开的原理。进一步地，虽然上文将实施例中的每一者描述为具有某些特征，但是关于本公开的任何实施例描述的那些特征中的任何一个或多个可以在其他实施例中的任一者的特征中实施和/或与其组合，即使该组合未明确描述。换句话说，所描述的实施例不是相互排斥的，并且一个或多个实施例彼此的排列仍然在本公开的范围内。
元件之间（例如，模块、电路元件、半导体层等之间）的空间和功能关系使用各种术语来描述，各种术语包括“连接”、“接合”、“联接”、“相邻”、“紧邻”、“在……顶部”、“上方”、“下方”和“安置”。除非明确地描述为“直接”，否则当在上面的公开中描述第一元件和第二元件之间的关系时，该关系可以是在第一元件和第二元件之间不存在其他介入元件的直接关系，但也可以是在第一元件和第二元件之间存在（空间抑或功能上）一个或多个介入元件的间接关系。如本文中所使用的，短语A、B和C中的至少一者应被解释为使用非排他性逻辑OR来意指逻辑（A OR B OR C），并且不应被解释为意指“A中的至少一者、B中的至少一者、以及C中的至少一者”。
在附图中，如由箭头指示的箭头方向总体上表示图示所关注的信息（诸如，数据或指令）的流动。例如，当元件A和元件B交换多种信息但是从元件A传输到元件B的信息与图示相关时，箭头可从元件A指向元件B。该单向箭头并不暗示没有其他信息从元件B传输到元件A。进一步地，对于从元件A发送到元件B的信息，元件B可向元件A发送针对信息的请求或接收确认。
在本申请（包括下面的定义）中，术语“模块”或术语“控制器”可用术语“电路”代替。术语“模块”可指代以下各者、为以下各者的一部分、或包括以下各者：专用集成电路（ASIC）；数字、模拟或混合模拟/数字分立电路；数字、模拟或混合模拟/数字集成电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列（FPGA）；执行代码的处理器电路（共享、专用或组）；存储由处理器电路执行的代码的存储器电路（共享、专用或组）；提供所描述的功能的其他合适的硬件部件；或者以上各者中的一些或全部的组合，诸如在片上***中。
模块可包括一个或多个接口电路。在一些示例中，接口电路可包括连接到局域网（LAN）、因特网、广域网（WAN）或其组合的有线或无线接口。本公开的任何给定模块的功能可分布在经由接口电路连接的多个模块当中。例如，多个模块可允许负载平衡。在另外的示例中，服务器（也被称为远程或云）模块可代表客户端模块完成某种功能。
如上文所使用的术语代码可包括软件、固件和/或微代码，并且可指代程序、例程、函数、类、数据结构和/或对象。术语共享处理器电路涵盖单个处理器电路，其执行来自多个模块的一些或所有代码。术语组处理器电路涵盖处理器电路，该处理器电路与附加的处理器电路组合来执行来自一个或多个模块的一些或所有代码。对多个处理器电路的引用涵盖分立管芯上的多个处理器电路、单个管芯上的多个处理器电路、单个处理器电路的多个核、单个处理器电路的多个线程、或以上各者的组合。术语共享存储器电路涵盖单个存储器电路，其存储来自多个模块的一些或所有代码。术语组存储器电路涵盖存储器电路，该存储器电路与附加的存储器组合来存储来自一个或多个模块的一些或所有代码。
术语存储器电路是术语计算机可读介质的子集。如本文中所使用的术语计算机可读介质不涵盖通过介质（诸如，载波上）传播的瞬时电信号或电磁信号；因此，术语计算机可读介质可被认为是有形的和非暂时性的。非暂时性、有形计算机可读介质的非限制性示例是非易失性存储器电路（诸如，快闪存储器电路、可擦除可编程只读存储器电路或掩模只读存储器电路）、易失性存储器电路（诸如，静态随机存取存储器电路或动态随机存取存储器电路）、磁性存储介质（诸如，模拟或数字磁带或硬盘驱动器）和光学存储介质（诸如，CD、DVD或蓝光光盘）。
本申请中所描述的设备和方法可由专用计算机部分或全部实施，该专用计算机通过将通用计算机构造成执行体现在计算机程序中的一个或多个特定功能而创建。上文所描述的功能块、流程图部件和其他元件用作软件规范，其可以通过熟练技术人员或程序员的例行工作转换成计算机程序。
计算机程序包括存储在至少一个非暂时性、有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可包括或依赖于存储的数据。计算机程序可涵盖与专用计算机的硬件交互的基本输入/输出***（BIOS）、与专用计算机的特定装置交互的装置驱动程序、一个或多个操作***、用户应用程序、后台服务、后台应用程序等。
计算机程序可包括：（i）要解析的描述性文本，诸如HTML（超文本标记语言）、XML（可扩展标记语言）或JSON（JavaScript对象表示法），（ii）汇编代码，（iii）由编译器从源代码生成的目标代码，（iv）由解释器执行的源代码，（v）由即时编译器编译和执行的源代码等。仅作为示例，可使用语法根据包括C、C++、C#、Objective-C、Swift、Haskell、Go、SQL、R、Lisp、Java®、Fortran、Perl、Pascal、Curl、OCaml、Javascript®、HTML5（超文本标记语言第5版）、Ada、ASP（动态服务器网页）、PHP（PHP：超级文本预处理语言）、Scala、Eiffel、Smalltalk、Erlang、Ruby、Flash®、Visual Basic®、Lua、MATLAB、SIMULINK和Python®的语言编写源代码。

Claims (20)

1.一种车辆的电动驱动***，所述电动驱动***包括：
马达；
位置传感器，其被构造成感测所述马达的转子位置；
逆变器，其被构造成接收DC功率并将AC功率供应给所述马达；
多个传感器，其被构造成感测由所述逆变器供应给所述马达的电流和电压中的至少一者；以及
控制器，其被构造成通过基于从所述位置传感器和所述多个传感器接收的数据以及基于扭矩命令来控制所述逆变器而控制所述马达，
其中，所述控制器进一步被构造成：
使用所述马达的模型来估计马达扭矩，其中，所述模型基于所述DC功率和马达速度来估计所述马达扭矩；
基于感测到的电流和所述马达的磁通量来计算所述马达扭矩；
基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成所述电动驱动***的第一健康状态；
响应于所述第一健康状态小于或等于第一阈值来生成所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的至少一者的第二健康状态；以及
基于所述第一健康状态和所述第二健康状态的组合来确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者是否有故障。
2.根据权利要求1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成响应于确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者有故障来减小所述扭矩命令。
3.根据权利要求1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成：
通过将来自不同对所述传感器的所述数据与所述转子位置进行组合来生成多个健康指标；以及
基于所述多个健康指标来生成所述第二健康状态。
4.根据权利要求3所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成基于所述多个健康指标的组合来确定所述位置传感器是否有故障或者所述多个传感器中的一者是否有故障。
5.根据权利要求1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成：
通过将在所述马达的预定操作条件下的所述马达的d轴参考电压与针对所述马达的所述预定操作条件而校准的参考电压进行比较来生成针对所述马达的健康指标；以及
基于所述健康指标来生成所述第二健康状态。
6.根据权利要求5所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成基于所述健康指标来确定马达绕组是否有故障。
7.根据权利要求1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成：当所述第一健康状态大于所述第一阈值时，确定所述电动驱动***正常操作。
8.根据权利要求1所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成响应于所述第二健康状态小于第二阈值来生成用于调度服务的第一消息。
9.根据权利要求8所述的电动驱动***，其中，响应于所述第二健康状态小于第三阈值，所述控制器被构造成生成指示故障的第二消息并执行故障缓解，所述第三阈值小于所述第二阈值。
10.根据权利要求9所述的电动驱动***，其中，所述控制器被构造成通过减小所述扭矩命令来缓解所述故障。
11.一种用于检测并缓解车辆的电动驱动***中的故障的方法，所述方法包括：
使用位置传感器来感测所述车辆的所述电动驱动***的马达的转子位置；
使用逆变器来接收DC功率并将AC功率供应给所述马达；
使用多个传感器来感测由所述逆变器供应给所述马达的电流和电压中的至少一者；
基于从所述位置传感器和所述多个传感器接收的数据以及基于扭矩命令来控制所述逆变器以控制所述马达；
使用所述马达的模型基于所述DC功率和马达速度来估计马达扭矩；
基于感测到的电流以及基于以所述感测到的电流为基础所确定的所述马达的磁通量来计算所述马达扭矩；
基于估计的马达扭矩和计算的马达扭矩之间的差异来生成所述电动驱动***的第一健康状态；
响应于所述第一健康状态小于或等于第一阈值来生成所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的至少一者的第二健康状态；以及
基于所述第一健康状态和所述第二健康状态的组合来确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者是否有故障。
12.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括响应于确定所述位置传感器、所述多个传感器和所述马达中的一者有故障来减小所述扭矩命令。
13. 根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：
通过将来自不同对所述传感器的所述数据与所述转子位置进行组合来生成多个健康指标；以及
基于所述多个健康指标来生成所述第二健康状态。
14.根据权利要求13所述的方法，其进一步包括基于所述多个健康指标的组合来确定所述位置传感器是否有故障或者所述多个传感器中的一者是否有故障。
15. 根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：
通过将在所述马达的预定操作条件下的所述马达的d轴参考电压与针对所述马达的所述预定操作条件而校准的参考电压进行比较来生成针对所述马达的健康指标；以及
基于所述健康指标来生成所述第二健康状态。
16.根据权利要求15所述的方法，其进一步包括基于所述健康指标来确定马达绕组是否有故障。
17.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：当所述第一健康状态大于所述第一阈值时，确定所述电动驱动***正常操作。
18.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括响应于所述第二健康状态小于第二阈值来生成用于调度服务的第一消息。
19.根据权利要求18所述的方法，其进一步包括响应于所述第二健康状态小于第三阈值来生成指示故障的第二消息并执行故障缓解，所述第三阈值小于所述第二阈值。
20.根据权利要求19所述的方法，其进一步包括通过减小所述扭矩命令来缓解所述故障。
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