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集员估计在PMSM逆变器开路故障诊断中的应用

doi: 10.7641/CTA.2024.40070

朱燕飞，汪振杰，李传江，顾亚，房宣妤

上海师范大学信息与机电工程学院, 上海 201418

基金项目: 上海市自然科学基金项目(22ZR1445300)资助.

详细信息

作者简介

朱燕飞博士,副教授,目前研究方向为集员估计、网络化控制系统、安全控制、优化理论、机器人控制,E-mail: yfzhu@shnu.edu.cn;

汪振杰硕士研究生,目前研究方向为集员估计、永磁同步电机驱动与故障诊断,E-mail: 1000528085@smail.shnu.edu.cn;

李传江博士,教授,目前研究方向为生物信号处理与人机接口、智能仪表开发、机器人控制、机器视觉,E-mail: licj@shnu.edu.cn;

顾亚博士,副教授,目前研究方向为系统辨识、系统建模、人工智能、深度学习、机器学习,E-mail: guya@shnu.edu.cn;

房宣妤硕士研究生,目前研究方向为集员估计、多传感器融合、多智能体协同定位,E-mail: 1000466582@smail.shnu.edu.cn.

通信作者

李传江,E-mail: licj@shnu.edu.cn;Tel.:+8621-57122497.

Application of set-membership estimation for open circuit fault diagnosis of PMSM inverters

ZHU Yan-fei ， WANG Zhen-jie ， LI Chuan-jiang ， GU Ya ， FANG Xuan-yu

College of Information, Mechanical and Electrical Engineering, Shanghai Normal University, Shanghai 201418 , China

Funds: Supported by the Natural Science Foundation of Shanghai (22ZR1445300).

摘要

为了提高永磁同步电机驱动系统的安全性和可靠性, 针对逆变器开路故障问题, 本文提出了一种基于集员估计的逆变器故障诊断方法. 首先通过电机驱动系统的离散开关信号和连续电流状态变量, 建立电机驱动系统的数学模型; 再根据椭球集员估计的电流估计值与实际电流得到椭球残差电流, 并以估计椭球的长半轴作为阈值上下界, 通过判断三相椭球残差电流是否超出阈值上下界来进行单管6种故障的诊断与定位, 实现在系统正常运行时保持椭球残差电流在阈值内, 故障时减少诊断时间. 此外, 该方法只需要噪声未知但有界, 不需要了解噪声的部分先验知识, 具有更小的保守性. 仿真对比表明手动设置阈值对设置依赖性较高, 自适应阈值诊断时间相对过长, 本文提出的方法阈值依赖性弱、检测速度快、定位时间短、准确性高, 诊断时间约占电流周期的8%.

关键词

永磁同步电机 / 逆变器 / 开路故障诊断 / 混合逻辑动态 / 估计 / 椭球残差

Abstract

To improve the safety and reliability of the permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive system, for the issue of inverter open-circuit faults, this paper proposes an inverter fault diagnosis method based on set-membership estimation. Firstly, the mathematical model of the motor drive system is established using the discrete switch signals and the continuous current state variables of the motor drive system. Subsequently, based on the current estimated by ellipsoid set-membership estimation and the actual current, the ellipsoid residual current is determined. The major semi-axis of the estimated ellipsoid is used as the upper and lower bounds of the threshold. The six types of single-tube faults can be diagnosed and located by determining whether the three-phase ellipsoid residual currents exceed these bounds. This approach ensures that the ellipsoid residual current remains within the threshold during normal system operation while reducing diagnosis time in the event of a fault. In addition, the method only requires unknown but bounded noise, and does not require partial prior knowledge of noise, thereby reducing the conservatism. Simulation comparison shows that manual threshold setting has a high dependence on setting, and the adaptive threshold diagnosis time is relatively long. The proposed method has weak threshold dependence, fast detection speed, short positioning time and high accuracy, and the diagnosis time accounts for about 8% of the current cycle.

Keywords

permanent magnet synchronous motor / inverter / open-circuit fault diagnosis / mixed logic dynamic / estimation / ellipsoid residual

1 引言 2 逆变器驱动PMSM数学模型 3 椭球估计器设计 4 故障检测与定位 4.1 诊断原理 4.2 故障分析与定位 5 仿真分析与对比分析 5.1 仿真分析 5.2 对比分析 6 结论

1 引言

永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor，PMSM）由于其高效、高功率密度和精确的控制特性，被广泛应用于家用电器、工业驱动、航空航天等领域. 电压源逆变器因其优异的节能和控制性能而广泛应用于电机驱动系统中. 半导体器件被认为是最脆弱的部件，PMSM驱动系统又对于功率管发生故障敏感性较高，因此，对功率器件进行故障诊断与定位尤为关键 ^[1-2] .

逆变器开关管通常会遇到两类故障: 开路故障和短路故障; 短路故障时间短并且会设计硬件保护电路，可等效为开路故障. 当前，逆变器开关管的故障诊断方法主要包括基于电压信号的方法和基于电流信号的方法. 基于电压信号的方法有残差电压法 ^[3-5]、门级电压法 ^[6]、桥臂电压法 ^[7] . 虽然基于电压信号的方法诊断速度快，但需要在电路中增设额外电压传感器且电压信号容易受到噪声的影响.

基于电流信号的方法有电流频域分析法 ^[8]、平均电流Park矢量法 ^[9]、归一化直流法 ^[10]、基于电流模型的方法 ^[11-14] . 因其不需要增加额外的传感器，相对于电压信号的方法，适用性更广. 基于电流信号的方法一般根据出现故障时的电流信号的特征或电流模型进行故障诊断与定位. 根据模型的诊断一般采用混合逻辑动态（mixed logic dynamic，MLD）模型的估计值与实际值做残差，但残差阈值设置不敏感. 诊断时间和准确率对阈值依赖性很强.

在实际系统中，噪声常常会对传输数据和测量数据造成干扰，因此需要使用估计器来对系统的状态进行估计. 但是传统的估计方法需要知道噪声的统计特性，如卡尔曼滤波、贝叶斯滤波、最小二乘法，传统方法存在两个缺点，一是需要足够多的数据才能描述噪声的统计特性，二是对于复杂噪声难以准确描述. 集员估计是一种针对未知但有界（unknown but bounded，UBB）噪声的估计方法，其估计结果是满足一系列系统要求的状态集合，集合中的任意元素都可能为状态的真实值 ^[15-16] . 该集合主要由特殊的几何体，如中心对称多面体 ^[17]、椭球 ^[18-19]、区间 ^[20] 等，来包含系统在每一时刻可能处于的所有状态，并基于这些几何体获得故障诊断残差以及包括所有无故障残差可能值的集合，然后通过判断残差是否被该集合所包含来进行故障诊断.

针对残差阈值设置不敏感以及复杂噪声无法建模问题，本文在MLD的基础上提出了基于集员估计的 PMSM逆变器开路故障诊断的方法. 本文采用椭球集员估计的电流估计值与实际电流的椭球残差电流作为诊断变量，在系统正常运行时既保持椭球残差电流在阈值内，又能将阈值设置合理，减少诊断的时间. 结果表明，该方法检测速度快，定位时间短，诊断时间约占电流基波周期的8%.

本文的主要创新点与工作如下: 1）针对逆变器开路故障诊断问题，提出了一种椭球集员估计的方法，其估计结果包含系统所有可能的状态，且与传统估计方法对比，无需知道噪声的统计性质，只需噪声未知但有界; 2）传统故障诊断方法，手动阈值的诊断效果依赖经验设置，当阈值设置过大时会导致诊断时间过长，阈值设置过小时会出现误报的情况. 而自适应阈值的方法依赖一个周期的从开关信号获得的残差电流的平均值，当一个周期内均值过大时诊断时间较长，本文通过集员估计和凸优化技术获得最优估计椭球，从而避免了设置准确阈值问题，保证诊断和定位的快速性. 该估计椭球包含系统下一时刻的真实状态保证结果的准确性.

2 逆变器驱动PMSM数学模型

本节采用PMSM的连续系统模型和MLD模型，为后文设计集员估计器提供基础. 在PMSM驱动系统中，对于星型连接的三相逆变电路，假设PMSM每相电阻为R、电感为L，其连续模型为

\{\begin{matrix} u_{a} = R i_{a} + L \frac{d i_{a}}{d t} + e_{a} \\ u_{b} = R i_{b} + L \frac{d i_{b}}{d t} + e_{b} \\ u_{c} = R i_{c} + L \frac{d i_{c}}{d t} + e_{c} \end{matrix}

(1)

式中:

u_{a} ， u_{b} ， u_{c}

为三相电压，

i_{a} ， i_{b} ， i_{c}

为三相绕组电流，

e_{a} ， e_{b} ， e_{c}

为三相反电动势. 其中反电动势为

\{\begin{matrix} e_{a} = - w_{e} ψ_{f} s i n θ, \\ e_{b} = - w_{e} ψ_{f} s i n (θ - \frac{2 π}{3}), \\ e_{c} = - w_{e} ψ_{f} s i n (θ + \frac{2 π}{3}), \end{matrix}

(2)

式中: w_e为电机电磁角速度，ψ_f为永磁磁链，θ为d轴领先于q轴的电角度.

令x为三相电流构成的状态变量

x = {[\begin{matrix} i_{a} i_{b} i_{c} \end{matrix}]}^{T} ，

u为三相输入电压和反电动势构成的输入向量u =

{[\begin{matrix} u_{a} - e_{a} u_{b} - e_{b} u_{c} - e_{c} \end{matrix}]}^{T} .

. 得到PMSM状态空间模型为

\{\begin{matrix} \dot{x} = A x + B u, \\ y = C x, \end{matrix}

(3)

式中:

A = d i a g \{- \frac{R}{L} ， - \frac{R}{L} ， - \frac{R}{L}\} ， B = d i a g \{- \frac{1}{L} ， - \frac{1}{L} ， - \frac{1}{L}\} ， C = d i a g {1，1 ， 1} .

由于逆变器中含有开关信号，逆变器的开关状态决定着PMSM的三相输入电压，可以根据离散三相输入电压向量和PMSM连续系统建立MLD模型 ^[11] . 其三相输入电压与开关状态的关系为

[\begin{matrix} u_{a} \\ u_{b} \\ u_{c} \end{matrix}] = \frac{u_{d c}}{3} [\begin{matrix} 2 & - 1 & - 1 \\ - 1 & 2 & - 1 \\ - 1 & 2 & - 1 \end{matrix}] [\begin{matrix} {\bar{s}}_{2} (s_{1} + {\bar{s}}_{1} {\bar{δ}}_{a}) \\ {\bar{s}}_{4} (s_{3} + {\bar{s}}_{3} {\bar{δ}}_{b}) \\ {\bar{s}}_{6} (s_{5} + {\bar{s}}_{5} {\bar{δ}}_{c}) \end{matrix}] .

(4)

式中: s₁–s₆ 表示6个绝缘栅双极晶体管（insulate gate bipolar transistor，IGBT）的开关信号; “1”，“0”分别表示IGBT导通与关断; δ_k表示电流流向，电流流入PMSM的方向1，流出为0，其中k = {a，b，c}.

3 椭球估计器设计

与传统估计方法不同的是，集员估计算法无需知道噪声的统计性质，只需噪声有界. 由于实际应用中的复杂噪声存在不可建模的随机误差且这些噪声一般是有界的，所以采用UBB信号对其建模，以减小噪声产生的误差对系统性能的影响. 本节采用Cholesky技术来确保估计椭球的形状矩阵具有正定性和凸优化技术使求得的椭球集合为最优集合.

根据式（2）设计集员估计器满足如下形式:

\{\begin{array}{l} \dot{\hat{x}} = A \hat{x} + B u + L (y - \hat{y}) + D_{1} w, \\ \hat{y} = C_{1} \hat{x} + D_{2} v, \end{array}

(5)

式中:

\hat{x} ， \hat{y}

分别表示x，y估计椭球的任一值; L是待求解的矩阵; w和v分别表示 PMSM驱动系统运行中的过程噪声和测量噪声; D₁，D₂是描述噪声的已知矩阵. 假设w和v都是UBB信号，并满足如下约束:

W ≜ \{w^{T} Q^{- 1} w ⩽ l_{1}\}, V ≜ \{v^{T} R^{- 1} v ⩽ l_{2}\},

(6)

式中: Q和R是具有适合维数的已知矩阵，l₁和l₂是已知的标量.

为保证估计每一时刻可以运行和下一时刻真实值包含在椭球估计集内，PMSM驱动系统每一时刻k 的真实状态位于下面的估计椭球中:

Ω_{k} ≜ \{{(x_{k} - {\hat{x}}_{k})}^{T} P^{- 1} (x_{k} - {\hat{x}}_{k}) ⩽ 1\},

(7)

式中:

{\hat{x}}_{k}

是估计椭球集合的中心，P是描述椭球大小待求解的形状矩阵. 定理1如下，使得系统每一时刻的椭球估计集可求得.

定理 1 假设x_k∈ Ω_k，Q，R是已知矩阵，如果存在 P，L 和标量τ₁，τ₂，τ₃满足

[\begin{matrix} - P & Ξ \\ Ξ & Λ \end{matrix}] ⩽ 0 ，

则下一时刻的椭球估计集Ω_k₊₁是可获得的且该椭球包含下一时刻系统的真实状态，其中:

\begin{matrix} Ξ = [\begin{matrix} 0 & (A + L C) E & D_{1} & L D_{2} \end{matrix}], \\ Λ = \\ [\begin{matrix} - 1 + τ_{1} + l_{2} τ_{2} + l_{3} τ_{3} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & - τ_{1} I & 0 & 0 \\ 0 & 0 & - l_{2} Q^{- 1} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & - l_{3} R^{- 1} \end{matrix}] . \end{matrix}

证由于 x_k∈ Ω_k，对P 采用 Cholesky分解得到 P =EE^T，假设存在

θ （ θ ⩽ 1 ） ，

则真实状态

x_{k} = {\hat{x}}_{k} + E θ ，

在k + 1 时刻，对于

{(x_{k + 1} - {\hat{x}}_{k + 1})}^{T} P^{- 1} (x_{k + 1} - {\hat{x}}_{k + 1}) ⩽ 1

得到

x_{k + 1} - {\hat{x}}_{k + 1} = (A + L C) E θ + D_{1} w + L D_{2} v

(8)

令

Θ = {[\begin{matrix} 1 θ w v \end{matrix}]}^{T} ，

则

x_{k + 1} - {\hat{x}}_{k + 1} = Ξ Θ ，

那么

{(x_{k + 1} - {\hat{x}}_{k + 1})}^{T} P^{- 1} (x_{k + 1} - {\hat{x}}_{k + 1}) ⩽ 1

重新表述为

Θ^{T} (c + Ξ Θ^{T} P^{- 1} Ξ Θ) Θ ⩽ 0,

(9)

式中c = diag{−1，0，0，0}.

同时

θ ⩽ 1 ， w^{T} Q^{- 1} w ⩽ l_{1} ， v^{T} R^{- 1} v ⩽ l_{2}

也可以重新表述为

Θ^{T} d i a g {- 1, I, 0,0} Θ ⩽ 0,

(10)

Θ^{T} d i a g \{- l_{2}, 0, Q^{- 1}, 0\} Θ ⩽ 0,

(11)

Θ^{T} d i a g \{- l_{3}, 0,0, R^{- 1}\} Θ ⩽ 0,

(12)

由S-Procedure定理可得

Ξ^{T} P^{- 1} Ξ + Λ ⩽ 0 .

(13)

对式（13）利用舒尔补定理可得到定理1. 证毕.

假设式（7）中的估计椭球存在，满足定理1条件，则下一时刻估计椭球可以获得. 但得到的估计椭球并非最优，采用凸优化技术对P进行求解，即

\underset{P > 0, L, (τ_{1}, τ_{2}, τ_{3}) > 0}{m i n} t r a c e (P) .

(14)

4 故障检测与定位

4.1 诊断原理

根据第1节的分析可知，逆变器和PMSM形成了一个混合系统. 在系统发生故障后，系统状态会与正常运行出现偏差. 本文通过第3节设计的集员估计器与实际值之间的椭球残差与阈值关系进行故障诊断与定位，诊断系统框图如图1所示.

图1诊断系统框图

Fig.1Diagnostic system block diagram

令观测误差向量

e （ t ） = x （ t ） - \hat{x} （ t ） ，

椭球残差向量为

r （ t ） = y （ t ） - \hat{y} （ t ） = e （ t ） ，

由于C为单位阵，在正常状态下，当逆变电路未发生开路故障时，根据第 2节的定理1可知， r（t）始终在椭球域内. 当逆变电路单管开路故障发生时，有

(15)

\begin{matrix} r (t) = C e^{- (A - L C) t} e (0) + \\ C \int_{0}^{t} e^{- (A - L C) (t - τ)} B ϕ (u (τ)) d τ \end{matrix}

(16)

当引入故障

B ϕ （ u （ t ） ） d τ ）

后，t → ∞时，虽然

C \times e^{- （ A - L C ） t} e （ 0 ）

在椭球域内，但

C \int_{0}^{t} e^{- （ A - L C ） （ t - τ ）} \times B ϕ （ u （ τ ） ） d τ

不会收敛于椭球.

4.2 故障分析与定位

以A相桥臂上方开关管T1开路为例，当故障发生时，相当于s₁ = 0，则故障信号为

B ϕ (u (t)) d τ = - \frac{u_{d c} s_{1} {\bar{s}}_{2} δ_{a}}{3 L} {[\begin{matrix} 2 - 1 - 1 \end{matrix}]}^{T},

(17)

代入式（16）得

r_{a} < {\underline{r}}_{a} ， r_{b} > {\bar{r}}_{b} ， r_{c} > {\bar{r}}_{c} \cdot {\bar{r}}_{k} ， {\underline{r}}_{k} ， k = {a ， b ， c} ，

是以椭球估计集的长半轴作为残差电流的上下界. 本文通过集员估计和凸优化获得了包含系统所有可能状态的最优估计椭球，即状态空间内包含估计结果的最优范围. 采用估计椭球的长半轴作为故障检测与定位上下界的阈值，即为最优估计椭球的外切球. 外切球的概念保证了笔者不会漏掉可能的系统状态，确保诊断准确性的同时尽量减小诊断时间.

根据上文A相上开关的故障特征，同理可得到其他5个开关管的特征. 从椭球残差电流与阈值上下界的关系即可进行故障诊断与定位，具体的故障定位如表1所示. 表1中T1–T6分别代表A，B，C三相上下开光管的故障情况，σ_k表示k相残差电流超出阈值上下界的情况. 由表1可知，当A相上开关管T1发生故障时 A相残差电流超出下界，B，C相残差电流超出上界，定位故障号1，T2–T6开关管故障情况以此类推.

表1故障定位

Table1Fault location

5 仿真分析与对比分析

5.1 仿真分析

在MATLAB/Simulink中建立矢量控制的 PMSM 模型，转速设置为 1500 r/min，仿真时间为 0.1 s，PMSM的详细参数 ^[13] 如表2.

表2仿真模型的参数

Table2Parameters of simulation model

图2展示了 T1在50 ms发生故障前后的估计椭球和真实状态（从左至右依次为 49 ms，50 ms，51 ms，52 ms），明显观察出未发生故障时始终在估计椭球内，故障后真实值不被估计椭球包含. 图3展示了椭球残差电流未发生故障时在椭球估计集阈值内的变化至发生故障时突破了椭球估计集的阈值. 图4中诊断号展示了故障情况，其中1–6分别对应开关管T1–T6故障，0表示系统正常运行，−1表示系统出现故障但无法准确定位，最后定位故障号为1，与表2对应的故障情况一致，定位时间占电流周期的 8%，约为 0.8 ms. T2–T6故障时定位时间见表3.

图2故障前后的估计椭球和真实状态

Fig.2Estimated ellipsoid and true state before and after fault

图3T1在50 ms故障时的残差电流

Fig.3T1 at 50 ms fault residual current

5.2 对比分析

目前阈值的设置主要依靠经验以及自适应阈值的方法，本节将在相同电机参数情况下0.5 s 时设置T1– T6故障，采用卡尔曼估计器分别手动设置0.5，1，1.5的阈值和基于龙伯格观测器的自适应阈值进行仿真对比分析，主要评价标准包括故障诊断时间、阈值依赖性、诊断效果等. 将T1–T6管故障不同方法的诊断结果在表3中呈现，并在图5–8中展示TI管故障的手动阈值设置和自适应的方法仿真结果图.

如图5–8所示，当阈值设置为0.5时，虽然在故障发生0.8 ms快速定位故障，但是在发生故障时存在某相电流超出阈值产生误报. 当阈值设为1时，在故障前并未发生误报情况，而在第1时刻诊断定位到故障后，又存在残差电流不满足T1故障的关系，无法准确定位故障管，最后在3.3 ms定位到T1管故障. 当阈值设为1.5 时，在故障前未发生误报情况，在0.9 ms诊断出系统出现故障，最后在5.1 ms定位到T1 管故障. 当采用自适应的方法 ^[14]（自适应因子κ₁= 0.65，α = 1）时，不会出现误报的情况，该方法定位时间即故障诊断时间，在9.3 ms诊断并定位到故障管，时间长于本文所提出的方法.

图4T1在50 ms故障时诊断结果

Fig.4Diagnosis results of T1 during a50 ms fault

表3几种方法对比分析

Table3Several methods are compared and analyzed

图5手动阈值设置0.5诊断结果

Fig.5Diagnosis results with a manual threshold set to 0.5

图6手动阈值设置1诊断结果

Fig.6Diagnosis results with a manual threshold set to 1

本文提出的基于椭球集员估计的故障诊断方法是根据正常开关信号估计满足系统状态的所有可能的椭球集合. 一旦发生故障，系统真实状态则不在椭球估计集内，从表3以及图5–8的对比结果可以看出，相较于其他方法，以估计椭球的长半轴作为上下界的阈值既解决了阈值设置困难的问题，又能保证诊断的准确性并减少诊断时间.

图7手动阈值设置1.5诊断结果

Fig.7Diagnosis results with a manual threshold set to 1.5

6 结论

本文针对电压源型逆变器中的开路开关故障，提出了一种基于集员估计的故障检测与定位方法. 该方法根据椭球集员估计的电流估计值与实际电流得到椭球残差电流来进行故障诊断与定位，以估计椭球集合的长半轴作为阈值，在系统正常运行时既保持椭球残差电流在阈值内，又能将阈值设置合理，减少诊断的时间，诊断时间约占电流基波周期的8%. 此外，该方法只需噪声未知但有界，不需要了解噪声的部分先验知识，具有更小的保守性. 从仿真结果来看，该方法检测速度快、定位时间短、准确率高，不会出现误诊断，实现了对逆变电路开路故障的在线检测和故障功率管的定位.

图8自适应阈值诊断结果

Fig.8Diagnosis results with adaptive threshold

图1诊断系统框图

Fig.1Diagnostic system block diagram

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图2故障前后的估计椭球和真实状态

Fig.2Estimated ellipsoid and true state before and after fault

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图3T1在50 ms故障时的残差电流

Fig.3T1 at 50 ms fault residual current

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图4T1在50 ms故障时诊断结果

Fig.4Diagnosis results of T1 during a50 ms fault

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图5手动阈值设置0.5诊断结果

Fig.5Diagnosis results with a manual threshold set to 0.5

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图6手动阈值设置1诊断结果

Fig.6Diagnosis results with a manual threshold set to 1

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图7手动阈值设置1.5诊断结果

Fig.7Diagnosis results with a manual threshold set to 1.5

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图8自适应阈值诊断结果

Fig.8Diagnosis results with adaptive threshold

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表1故障定位

Table1Fault location

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表2仿真模型的参数

Table2Parameters of simulation model

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表3几种方法对比分析

Table3Several methods are compared and analyzed

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图1诊断系统框图

Fig.1Diagnostic system block diagram

图2故障前后的估计椭球和真实状态

Fig.2Estimated ellipsoid and true state before and after fault

图3T1在50 ms故障时的残差电流

Fig.3T1 at 50 ms fault residual current

图4T1在50 ms故障时诊断结果

Fig.4Diagnosis results of T1 during a50 ms fault

图5手动阈值设置0.5诊断结果

Fig.5Diagnosis results with a manual threshold set to 0.5

图6手动阈值设置1诊断结果

Fig.6Diagnosis results with a manual threshold set to 1

图7手动阈值设置1.5诊断结果

Fig.7Diagnosis results with a manual threshold set to 1.5

图8自适应阈值诊断结果

Fig.8Diagnosis results with adaptive threshold

表1故障定位

Table1Fault location

表2仿真模型的参数

Table2Parameters of simulation model

表3几种方法对比分析

Table3Several methods are compared and analyzed

图(8) / 表(3)

引用本文

朱燕飞, 汪振杰, 李传江, 等. 集员估计在 PMSM逆变器开路故障诊断中的应用. 控制理论与应用, 2026, 43(2): 445 – 450

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ZHU Yanfei, WANG Zhenji, LI Chuanjiang, et al. Application of set-membership estimation for open circuit fault diagnosis of PMSM inverters. Control Theory & Applications, 2026, 43(2): 445 – 450

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计量

图1诊断系统框图

Fig.1Diagnostic system block diagram

图2故障前后的估计椭球和真实状态

Fig.2Estimated ellipsoid and true state before and after fault

图3T1在50 ms故障时的残差电流

Fig.3T1 at 50 ms fault residual current

图4T1在50 ms故障时诊断结果

Fig.4Diagnosis results of T1 during a50 ms fault

图5手动阈值设置0.5诊断结果

Fig.5Diagnosis results with a manual threshold set to 0.5

图6手动阈值设置1诊断结果

Fig.6Diagnosis results with a manual threshold set to 1

图7手动阈值设置1.5诊断结果

Fig.7Diagnosis results with a manual threshold set to 1.5

图8自适应阈值诊断结果

Fig.8Diagnosis results with adaptive threshold

表1故障定位

Table1Fault location

表2仿真模型的参数

Table2Parameters of simulation model

表3几种方法对比分析

Table3Several methods are compared and analyzed

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