本文關(guān)鍵詞：基于模型的純電動車輛動力系統(tǒng)故障診斷研究

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【摘要】：面對嚴(yán)峻的能源及環(huán)境危機,加速發(fā)展和普及清潔高效的電動車輛是實施節(jié)能減排的重要措施。三相永磁同步電機與鋰離子動力電池組,作為純電動車輛動力系統(tǒng)的核心部件,其功能性和可靠性將直接影響車輛的動力性、安全性以及穩(wěn)定性。在電動車輛復(fù)雜多變的運行環(huán)境下,動力系統(tǒng)及其控制裝置可能會出現(xiàn)不同程度的故障,從而導(dǎo)致其運行性能和效率下降,甚至存在安全風(fēng)險。為了保證電動車輛安全、高效以及可靠地運行,基于模型的三相永磁同步電機與鋰離子動力電池系統(tǒng)故障診斷研究得到國際學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,具有一定的理論研究及工程應(yīng)用價值。本論文提出了基于廣義無跡卡爾曼濾波算法的三相永磁同步電機相電流及轉(zhuǎn)子位置傳感器故障檢測和分離方法,能夠較好地處理系統(tǒng)的非線性特性,而且具有較好的魯棒性,故障診斷的實時性以及準(zhǔn)確性很好;提出了基于結(jié)構(gòu)分析理論的鋰離子動力電池單體電流、電壓以及溫度傳感器的故障檢測以及分離方法,此方法不僅能夠在系統(tǒng)設(shè)計階段參數(shù)不確定情況下,得知傳感器故障的可檢測性以及可分離性,而且可以幫助構(gòu)建不同的診斷測試實現(xiàn)故障的在線檢測和分離;提出了基于自適應(yīng)擴展卡爾曼濾波算法的串聯(lián)式鋰離子動力電池組傳感器故障檢測和分離方法,解決了動力電池組內(nèi)大量傳感器故障診斷的難度,計算量較小,并且對于系統(tǒng)噪聲具有較好的魯棒性。具體的研究工作包括:一、系統(tǒng)介紹了現(xiàn)階段應(yīng)用于電動車輛較多的三相永磁同步電機、電壓型逆變器以及鋰離子動力電池的工作原理和基本構(gòu)成;借助于失效模式以及影響分析方法,歸納總結(jié)了各子系統(tǒng)部件的不同失效模式、失效引起的影響以及引起失效的起因。以鋰離子動力電池組為例,使用風(fēng)險順序數(shù)評估了電池組內(nèi)不同部件失效所引起的風(fēng)險嚴(yán)重程度。通過故障樹分析法,更加直觀地表述了系統(tǒng)失效與各部件故障之間的邏輯傳遞關(guān)系。二、詳細(xì)論述了應(yīng)用于本文的基于模型的故障診斷算法。考慮到永磁同步電機和鋰離子動力電池的非線性特性、以及系統(tǒng)噪聲和不確定性等,使用了基于擴展卡爾曼濾波算法、自適應(yīng)擴展卡爾曼濾波算法以及無跡卡爾曼濾波算法的故障診斷方法。為了能夠在系統(tǒng)設(shè)計階段得知故障的可檢測性和可分離性,使用了基于結(jié)構(gòu)分析的故障診斷方法。為了降低在故障決策時的漏報以及誤報的概率,使用了基于統(tǒng)計推斷-累積和測試的殘差評價方法。三、提出了基于廣義無跡卡爾曼濾波算法的三相永磁同步電機相電流傳感器以及轉(zhuǎn)子位置傳感器的故障檢測和分離方法。首先,建立了三相永磁同步電機驅(qū)動系統(tǒng)模型,主要包括:永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型、弱磁控制、逆變器模型和空間矢量脈寬調(diào)制技術(shù)、駕駛員模型以及車身模型等。分析了逆變器單橋臂上雙晶體管開路故障、電機傳感器故障以及永磁體退磁故障對于整個驅(qū)動系統(tǒng)的影響。最終,通過采用三個無跡卡爾曼濾波器,每個濾波器輸入不同的傳感器測量信號,通過每個濾波器對于不同傳感器故障的響應(yīng)差異,實現(xiàn)三相電流傳感器以及轉(zhuǎn)子位置傳感器故障的在線實時檢測和分離。此方法不僅可以較好地處理系統(tǒng)的非線性特性,而且具有較好的魯棒性,故障診斷的實時性以及準(zhǔn)確性很好。四、提出了基于觀測器以及結(jié)構(gòu)分析算法的鋰離子動力電池單體和電池組的傳感器故障診斷方法。首先,搭建了鋰離子動力電池測試系統(tǒng),設(shè)計了一套綜合的測試程序,并建立了鋰離子動力電池數(shù)據(jù)庫。分析了電流或電壓傳感器故障對于電池管理系統(tǒng)的影響。提出了基于擴展卡爾曼濾波算法的動力電池單體電流和電壓傳感器故障檢測方法,并用實驗數(shù)據(jù)驗證了方法的有效性。為了能夠在系統(tǒng)設(shè)計階段參數(shù)未知情況下得知故障的可檢測性以及可分離性,提出了基于結(jié)構(gòu)分析算法的電池單體傳感器故障檢測和分離方法。此方法還可以通過構(gòu)建不同的診斷測試實現(xiàn)傳感器的在線故障診斷,大量的測試數(shù)據(jù)表明其方法可以實現(xiàn)電流、電壓以及溫度傳感器故障的在線檢測和分離。最終,提出了基于自適應(yīng)擴展卡爾曼濾波算法的串聯(lián)式動力電池組傳感器故障檢測和分離方法,解決了動力電池組內(nèi)大量傳感器故障診斷的難度,計算量小,并通過大量的實驗數(shù)據(jù)驗證了方法的有效性。其主要思想是依據(jù)電流或不同電壓傳感器故障下的電池單體電壓間的差異,通過在線實時監(jiān)控以及長時間尺度離線監(jiān)控不同的電池單體,并使用自適應(yīng)擴展卡爾曼濾波算法,實現(xiàn)串聯(lián)式動力電池組內(nèi)電流傳感器和多個電壓傳感器故障的在線檢測及分離。
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U472.9

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