JP2022067628A - モーター角度算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】いずれのセンサーが故障しても代替駆動が可能なフェイルオーバー（Ｆａｉｌｏｖｅｒ）機能も行い、フォールト（Ｆａｕｌｔ）状況でも正確な角度情報へのスムーズな切替を行うことができるようにするモーター角度算出方法の提供。
【解決手段】本発明に係るモーター角度算出方法は、センサード電圧モデルを介してモデルベースのセンサード電流ベクトルを導出するステップと、センサーレス電圧モデルを介してモデルベースのセンサーレス電流ベクトルを導出するステップと、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積、および実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を用いてセンサー重みとセンサーレス重みを導出するステップと、センサー重みとセンサーレス重みをそれぞれセンサー角度とセンサーレス角に適用して最終的なモーター角度を算出するステップと、を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、ＵＡＭ（Ｕｒｂａｎ Ａｉｒ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ）高出力モーターの角度センサー融合技法に係り、さらに詳細には、いずれのセンサーが故障しても代替駆動が可能なフェイルオーバー（Ｆａｉｌｏｖｅｒ）機能も行い、フォールト（Ｆａｕｌｔ）状況でも正確な角度情報へのスムーズな切替を行うことができるようにするモーター角度算出方法に関する。

従来のモーター角度を算出する方式では、必須的に３つ以上の角度センサーが必要とされ、投票によって優先順位を決定し、一つの角度で駆動される。しかし、この場合、優先順位の高い角度センサーに異常が発生した場合、次の優先順位のセンサーにハードトランジション（ｈａｒｄ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）されるが、これにより不安定なフェイルオーバー（ｆａｉｌｏｖｅｒ）が問題として提起された。具体的には、従来は、３つのセンサーａ、ｂ、ｃの角度誤差の絶対値を求め、最も誤差の小さい角度情報に高い優先順位を与える。角度情報ａ、ｂ、ｃがそれぞれ入った角度誤差の平均を出したときに最も小さい誤差を有するセンサーｂで動作する方式であったが、これは不安定なフェイルオーバーが問題となった。

別の方式としては、低コストのセンサーと逆起電力を利用したセンサーレス技法によって得た角度を融合させる技法があり、この場合は、カルマンフィルタを用いて重み（ｗｅｉｇｈｔ）を調整し、新しい角度情報を出力する。ところが、これも平均値の選定が曖昧であり、統計的なデータに基づくという点で、平均値を出力するためにデータを保存する時間が長くかかるという欠点があった。

前述の背景技術として説明された事項は、本発明の背景に対する理解増進のためのものに過ぎず、当該技術分野における通常の知識を有する者に、既に知られている従来技術に該当することを認めるものと受け入れられてはならない。

韓国登録特許第１０－１４７００２５号公報

本発明は、かかる問題点を解決するためになされたもので、その目的は、ＵＡＭ（Ｕｒｂａｎ Ａｉｒ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ）高出力モーターの角度センサー融合技法であって、いずれのセンサーが故障しても代替駆動が可能なフェイルオーバー（Ｆａｉｌｏｖｅｒ）機能も行い、フォールト（Ｆａｕｌｔ）状況でも正確な角度情報へのスムーズな切替を行うことができるようにするモーター角度算出方法を提供することにある。

上記の目的を達成するための本発明に係るモーター角度算出方法は、センサード電圧モデルを介してモデルベースのセンサード（ｓｅｎｓｏｒｅｄ）電流ベクトルを導出するステップと、センサーレス（ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ）電圧モデルを介してモデルベースのセンサーレス電流ベクトルを導出するステップと、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積、および実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を用いてセンサー重みとセンサーレス重みを導出するステップと、センサー重みとセンサーレス重みをそれぞれセンサー角とセンサーレス角に適用して最終的なモーター角度を算出するステップと、を含む。

センサード電圧モデルは、モーターの固定軸電圧指令ベクトル、センサー角およびセンサー角速度を入力とし、モデルベースのセンサード電流ベクトルを出力とすることができる。

センサーレス電圧モデルは、モーターの固定軸電圧指令ベクトル、センサーレス推定角およびセンサーレス推定角速度を入力とし、モデルベースのセンサーレス電流ベクトルを出力とすることができる。

センサード電圧モデルとセンサーレス電圧モデルは、常微分方程式と積分器で構成できる。

センサー重みとセンサーレス重みを導出するステップでは、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積を二乗してセンサード誤差を求め、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を二乗してセンサーレス誤差を求めることができる。

センサー重みとセンサーレス重みを導出するステップでは、センサード誤差とセンサーレス誤差をそれぞれ正規化してセンサー重みとセンサーレス重みを導出することができる。

最終的なモーター角度を算出するステップでは、センサー角にセンサー重みを乗じ、センサーレス角にセンサーレス重みを乗じて加えることにより、最終的なモーター角度を算出することができる。

本発明のモーター角度算出方法によれば、ＵＡＭ（Ｕｒｂａｎ Ａｉｒ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ）高出力モーターの角度センサー融合技法であって、いずれのセンサーが故障しても代替駆動が可能なフェイルオーバー（Ｆａｉｌｏｖｅｒ）機能も行い、フォールト（Ｆａｕｌｔ）状況でも正確な角度情報へのスムーズな切替を行うことができるようにする。

本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法のセンサード電圧モデルを示す図である。 本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法のセンサーレス電圧モデルを示す図である。 本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の電流ベクトルベースの外積ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の角度融合ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の融合した角度の速度情報を出力する推定器を示す図である。 １秒となる瞬間にセンサー（レゾルバ）の出力からフォールト（Ｆａｕｌｔ）が発生するときのシミュレーション結果である。

図１は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法を示すブロック図、図２は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法のセンサード電圧モデルを示す図、図３は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法のセンサーレス電圧モデルを示す図、図４は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の電流ベクトルベースの外積ブロック図、図５は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の角度融合ブロック図、図６は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の融合した角度の速度情報を出力する推定器を示す図である。

本発明に係るモーター角度算出方法は、センサード電圧モデルを介してモデルベースのセンサード電流ベクトルを導出するステップと、センサーレス電圧モデルを介してモデルベースのセンサーレス電流ベクトルを導出するステップと、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積、および実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を用いてセンサー重みとセンサーレス重みを導出するステップと、センサー重みとセンサーレス重みをそれぞれセンサー角とセンサーレス角に適用して最終的なモーター角度を算出するステップと、を含む。

具体的には、図１は、本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法のブロック図である。図１を参照すると、モーターの固定軸電圧指令ベクトル１００は、永久磁石型の実際モーター２００、プロセッサ内に作成されたセンサード電圧モデル２０２およびセンサーレス電圧モデル２０３に共通に印加され、センサーからセンシングされたセンサー角１０４とセンサー角速度１０６は、センサード電圧モデル２０２の入力として使用され、センサーレス制御から推定されたセンサーレス角１０５とセンサーレス角速度１０７は、センサーレス電圧モデル２０３の入力として使用される。

実際モーター２００でセンシングされた三相電流ｉ_ａｂｃは、固定軸への座標変換器２０１を経て、固定軸の実際電流ベクトル１０１を得る。センサード電圧モデル２０２とセンサーレス電圧モデル２０３からモデルベースのセンサード電流ベクトル１０２とセンサーレス電流ベクトル１０３を推定する。センサー角１０４或いはセンサーレス角１０５が実際モーター回転子の角度と一致する場合には、電流ベクトル同士の外積が０になるという事実を利用して、電流ベクトルベースの外積ブロック２０４では、実際電流ベクトル１０１とセンサード電流ベクトル１０２との外積を求め、同様の方法で実際電流ベクトル１０１とセンサーレス電流ベクトル１０３との外積を計算する。

計算された外積値が二乗の形態で重みベースのセンサー融合ブロック２０５に入力され、正規化された後、センサー誤差が増加すると減少するセンサー重みρ_ｓｅｎ、およびセンサーレス誤差が増加すると減少するセンサーレス重みρ_ｓｔを生成し、これに基づいて融合角度情報１０８を出力する。

まず、以下の説明で使用される重要変数の意味は、次のとおりである。

具体的には、本発明では、まず、センサード電圧モデルを介してモデルベースのセンサード電流ベクトルを導出するステップと、センサーレス電圧モデルを介してモデルベースのセンサーレス電流ベクトルを導出するステップとを行う。センサード電圧モデルとセンサーレス電圧モデルは、常微分方程式と積分器で構成できる。センサード電圧モデルは、モーターの固定軸電圧指令ベクトル、センサー角およびセンサー角速度を入力とし、モデルベースのセンサード電流ベクトルを出力とすることができ、センサーレス電圧モデルは、モーターの固定軸電圧指令ベクトル、センサーレス推定角およびセンサーレス推定角速度を入力とし、モデルベースのセンサーレス電流ベクトルを出力とすることができる。

具体的には、図２および図３は、本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法のセンサード電圧モデルおよびセンサーレス電圧モデルを示す図である。図２を参照すると、センサードモーター固定軸電圧モデル２０２は、固定軸電圧指令ベクトル１００、センサー角１０４およびセンサー角速度１０６を入力として、モデルベースのセンサード電流ベクトル１０２を出力する。

センサードモーター固定軸電圧モデル２０２の内部は、固定軸電圧モデルの常微分方程式４００と積分器４０１で構成されている。固定軸電圧モデルの常微分方程式４００は、固定子抵抗ｒ_ｓ、ｄ軸インダクタンスＬ_ｄ、ｑ軸インダクタンスＬ_ｑ、インダクタンスの合計Ｌ_Σ、インダクタンスの差Ｌ_Δおよび逆起電力定数ψ_ｍが必須的に入り、下記の数式のとおりである。

図３を参照すると、センサーレスモーター固定軸電圧モデル２０３は、固定軸電圧指令ベクトル１００、センサーレス角１０５およびセンサーレス角速度１０７を入力とし、モデルベースのセンサーレス電流ベクトル１０３を出力する。センサーレスモーター固定軸電圧モデル２０３の内部は、センサードモーター固定軸電圧モデルと同様に、固定軸電圧モデルの常微分方程式４００と積分器４０１で構成されている。

図４は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の電流ベクトルベースの外積ブロック図であり、図５は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の角度融合ブロック図であり、図６は本発明の一実施形態に係るモーター角度算出方法の融合した角度の速度情報を出力する推定器を示す図である。

本発明では、先立って導出された実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルの外積、および実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を用いてセンサー重みとセンサーレス重みを導出するステップを行う。

具体的には、センサー重みとセンサーレス重みを導出するステップでは、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積を二乗してセンサード誤差を求め、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を二乗してセンサーレス誤差を求めることができる。センサー重みとセンサーレス重みを導出するステップでは、センサード誤差とセンサーレス誤差をそれぞれ正規化してセンサー重みとセンサーレス重みを導出することができる。

本発明は、センサー重みとセンサーレス重みをそれぞれセンサー角とセンサーレス角に適用して最終的なモーター角度を算出するステップを行う。具体的には、最終的なモーター角度を算出するステップでは、センサー角にセンサー重みを乗じ、センサーレス角にセンサーレス重みを乗じて加えることにより、最終的なモーター角度を算出することができる。

まず、図４を参照すると、電流ベクトルベースの外積ブロック２０４では、固定軸実際電流ベクトル１０１とモデルベースのセンサード電流ベクトル１０２との外積４０２を取って誤差成分を求め、これを二乗４０３して実際電流とセンサード電流ベクトルとの誤差３０１を計算し、同様の方法で固定軸実際電流ベクトル１０１とモデルベースのセンサーレス電流ベクトル１０３との外積４０２を求めた後、これを二乗４０３して実際電流とセンサーレス電流ベクトルとの誤差３０２を得ることができる。実際電流とセンサード電流ベクトルとの誤差３０１、および実際電流とセンサーレス電流ベクトルとの誤差３０２は、次の数式のとおりである。

図５を参照すると、重みベースのセンサー融合ブロック２０５は、実際電流とセンサード電流ベクトルとの誤差３０１、および実際電流とセンサーレス電流ベクトルとの誤差３０２を用いて重みを計算する正規化ブロック４０４と、計算された重みを用いてセンサー角１０４とセンサーレス角１０５を融合させる角度融合ブロック４０５とで構成される。センサー重みρ_ｓｅｎとセンサーレス重みρ_ｓｔ、および最終的に計算される融合角度１０８は、次の数式のとおりである。

図７のシミュレーション結果は、１秒となる瞬間にセンサー（レゾルバ）の出力からフォールト（Ｆａｕｌｔ）が発生するときを示す。ｓｉｎとｃｏｓの出力コイルにおける一方が短絡したときを示す。まず、本発明のセンサー融合方法によって、センサー角とセンサーレス角に割り当てる重みを計算する。フォールト（Ｆａｕｌｔ）以前は、両方のセンサーの角度差が微々たるものなので、０．５の重みがそれぞれ割り当てられる。フォールト（Ｆａｕｌｔ）以後は、約０．１２秒の重みの過渡状態を経て、過渡状態以後は、故障したセンサー角には重みとして０（ｚｅｒｏ）が割り当てられ、センサーレス角には重みとして１が割り当てられる。これにより、モーターのベクトル制御は、継続的に融合した角度情報で行われ、フォールト（Ｆａｕｌｔ）状況でも強靭な角度情報を提供することが分かる。

一般に、モーターは、速度制御の特性上、安定した速度センシングも重要である。しかし、センサーの角度情報にフォールト（Ｆａｕｌｔ）以後は速度情報に非常にエラーが発生するという問題があった。これに対し、本発明の角度融合方法で抽出した速度情報にはエラーが大きく発生しないことが分かる。

本発明のモーター角度算出方法によれば、ＵＡＭ（Ｕｒｂａｎ Ａｉｒ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ）高出力モーターの角度センサー融合技法に関するもので、いずれのセンサーが故障しても代替駆動が可能なフェイルオーバー（Ｆａｉｌｏｖｅｒ）機能も行い、フォールト（Ｆａｕｌｔ）状況でも正確な角度情報へのスムーズな切替を行うことができるようにする。

本発明の特定の実施形態に関連して図示および説明したが、以下の特許請求の範囲によって提供される本発明の技術的思想を逸脱することなく、本発明に多様な改良および変化を加え得ることは、当該技術分野における通常の知識を有する者にとって自明であろう。

Claims (7)

1. センサード電圧モデルを介してモデルベースのセンサード電流ベクトルを導出するステップと、
   センサーレス電圧モデルを介してモデルベースのセンサーレス電流ベクトルを導出するステップと、
   実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積、および実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を用いてセンサー重みとセンサーレス重みを導出するステップと、
   センサー重みとセンサーレス重みをそれぞれセンサー角とセンサーレス角に適用して最終的なモーター角度を算出するステップと、を含む、モーター角度算出方法。
2. センサード電圧モデルは、モーターの固定軸電圧指令ベクトル、センサー角およびセンサー角速度を入力とし、モデルベースのセンサード電流ベクトルを出力とすることを特徴とする、請求項１に記載のモーター角度算出方法。
3. センサーレス電圧モデルは、モーターの固定軸電圧指令ベクトル、センサーレス推定角およびセンサーレス推定角速度を入力とし、モデルベースのセンサーレス電流ベクトルを出力とすることを特徴とする、請求項１に記載のモーター角度算出方法。
4. センサード電圧モデルとセンサーレス電圧モデルは、常微分方程式と積分器で構成されていることを特徴とする、請求項１に記載のモーター角度算出方法。
5. センサー重みとセンサーレス重みを導出するステップでは、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサード電流ベクトルとの外積を二乗してセンサード誤差を求め、実際電流ベクトルとモデルベースのセンサーレス電流ベクトルとの外積を二乗してセンサーレス誤差を求めることを特徴とする、請求項１に記載のモーター角度算出方法。
6. センサー重みとセンサーレス重みを導出するステップでは、センサード誤差とセンサーレス誤差をそれぞれ正規化してセンサー重みとセンサーレス重みを導出することを特徴とする、請求項５に記載のモーター角度算出方法。
7. 最終的なモーター角度を算出するステップでは、センサー角にセンサー重みを乗じ、センサーレス角にセンサーレス重みを乗じて加えることにより、最終的なモーター角度を算出することを特徴とする、請求項１に記載のモーター角度算出方法。

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