基于自适应滑模观测器的航空电连接器间歇性失效检测
基于滑模观测器的故障检测与重构方法
中 图 分 类 号 ：ＴＰ２０６．３
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１６７３—８０８Ｘ（２００７）０１—００３７—０４
Ｆａｕｌｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍ ｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｌｉｄｉｎｇ ｍ ｏｄｅ ｏｂｓｅｒｖｅｒｓ
Ｗ Ａ Ｎ Ｇ Ｙｉｎｇ ，￡， Ｓｈｕ－ｃｈｅｎ，ＣＵ Ｉ Ｄ ｏｎｇ—ｙａｈ
维普资讯
第 ２７卷 第 １期 ２００７年 ２月
桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｕｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖ ｏ１．２７，Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２００７
基于滑模观 测器的故障检测与重构方法
（２）
其 中 Ｘ∈Ｒ ，Ｕ∈Ｒ ，Ｙ∈Ｒｐ，假 设 ｃ和 Ｆ 满秩 ， ∈
为执 行 机 构 故 障 ，未 知 但 有 界 ， ∈Ｒ 为 传 感 器 故
障 。假 定 ≥ｇ，构 建观 测器［
之 ： Ａｚ＋ Ｂｕ — Ｇ ｅ ＋ Ｇ ７． ２，
（３）
收 稿 日期 ：２ＯＯ６— １２一Ｏ６ 基 金项 耳：辽宁省教育厅科学研究计划资助项 目（２ＯＯ４ＤＯ３１） 作者简介 ：王莹（１９８０一），女，辽宁盘锦人 ，硕士研 究生，主要研究方向为滑模变结构控制．
动态 系统 的故 障 检测 与 诊 断 （ＦＤＩ）理 论 和 技 术 已受 到越来 越多 的关注 ，人们提 出 了许多种 以观 测器 为 基础 的 故障 诊 断方 法ｒｈ ，用观 测 器 信号 来 推 断故 障信 息 。滑模控 制是 一种特 殊 的变 结构 控制 。它有两 个 突 出优 点 ：一 是系统 在到达 滑动 模态后 的降 维运 动 特性 能够 由预先 设计 的切换 函数 来唯一 确定 ；二是 受 控后 的系统对外 界扰 动和 内部摄 动具有 不变性 。滑 模 控 制 的第 二个 优 点与提 高 故 障诊 断 系统 的鲁棒 性 是 一 致 的 ，因此 可 以将 滑模 的概念 引入到 观测 器的设 计 中 ，从而 提高 观测器 的故 障诊断 方法 的鲁棒 性 。近 年 来 ，滑 模观 测 器 已经 被 应 用到 了 ＦＤＩ［。“］，文 献 ｒｓ］使 用 观 测 器 重 构 故 障 信 息 ，并 提 出 了 “等 效 输 出 注 入 （ＥＯＩ）”的概念 ，它类 似于 Ｕｔｋｉｎ所提 出的等 效控 制 。
《永磁同步电机全速度范围无位置传感器控制技术的研究与实现》范文
《永磁同步电机全速度范围无位置传感器控制技术的研究与实现》篇一一、引言永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）是一种重要的电动传动系统部件，因其具有高效率、高功率密度和良好的调速性能等优点，被广泛应用于工业、汽车、航空航天等领域。
然而，传统的PMSM控制系统通常需要使用位置传感器来获取电机的位置信息，这不仅增加了系统的复杂性和成本，还可能降低系统的可靠性和稳定性。
因此，无位置传感器控制技术成为了近年来研究的热点。
本文旨在研究并实现永磁同步电机全速度范围无位置传感器控制技术，以提高电机控制系统的性能和可靠性。
二、永磁同步电机基本原理永磁同步电机的基本原理是利用永磁体产生的磁场与定子电流产生的磁场相互作用，产生转矩，使电机转动。
PMSM的转子不需要外部供电，具有结构简单、运行可靠等优点。
然而，要实现电机的精确控制，必须准确获取电机的位置和速度信息。
传统的PMSM控制系统通过位置传感器来获取这些信息，但无位置传感器控制技术则通过电机内部的电气信号来估算电机的位置和速度。
三、无位置传感器控制技术无位置传感器控制技术主要通过电机内部的电气信号来估算电机的位置和速度。
常见的无位置传感器控制技术包括基于反电动势法、模型参考自适应法、滑模观测器法等。
本文采用基于反电动势法的无位置传感器控制技术，通过检测电机的反电动势来估算电机的位置和速度。
四、全速度范围无位置传感器控制策略为了实现永磁同步电机全速度范围的无位置传感器控制，需要采用合适的控制策略。
本文采用基于矢量控制的策略，通过实时调整电机的电压和电流来控制电机的位置和速度。
在低速阶段，采用初始位置估算和误差补偿技术来提高位置的估算精度；在高速阶段，则采用反电动势法来准确估算电机的位置和速度。
此外，还采用了自适应控制技术来应对电机参数变化和外部干扰的影响。
五、实验与结果分析为了验证本文所提出的无位置传感器控制技术的有效性，进行了实验验证。
一种大功率永磁同步牵引电机失磁故障诊断方法
一种大功率永磁同步牵引电机失磁故障诊断方法邵瑞;张淼滢【摘要】针对大功率永磁同步牵引电机存在失磁问题,提出了一种变参数条件下自适应滑模观测器方法.通过建立两相静止坐标系下永磁同步牵引电机失磁故障的数学模型,针对牵引电机实际运行过程中参数时变的实际,提出将自适应控制与滑模变结构控制相结合的方法,构建了自适应滑模观测器,以克服参数变化对失磁故障诊断造成的偏差.通过仿真验证了该方法的有效性和鲁棒性.%An adaptive sliding mode for demagnetization failure is presented under the condition of variable parameters for high power permanent magnet synchronous traction motor in this paper.After the establishing of a mathematical model for the demagnetization fault in the two-phase stationary reference frame,with regard to the problem of the changes of motor parameters,a method combining adaptive contrd with the sliding mode variable structure control is presented,and an adaptive sliding mode observer is designed,it can overcome the deviation caused by parameter variation.The simulation examples demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2017(035)006【总页数】8页(P857-864)【关键词】永磁同步电机;失磁;故障诊断;自适应滑模观测器【作者】邵瑞;张淼滢【作者单位】湖南铁道职业技术学院铁道牵引与动力学院,湖南株洲412001;湖南铁道职业技术学院铁道牵引与动力学院,湖南株洲412001【正文语种】中文【中图分类】TM351随着我国高铁走出去战略的实施，国内高速发展的轨道交通建设和大规模的铁路建设，永磁同步电机得到了广泛应用［1-3］.2015年，中车株洲所攻克了第三代轨道交通牵引技术，即永磁同步电机牵引系统，并掌握完全自主知识产权.这标志着我国成为继德、日、法等国之后，世界上少数几个掌握高铁永磁牵引系统技术的国家之一.大功率永磁同步牵引电机作为牵引系统的动力来源，具有高效节能的优点，但其易受外部磁场环境和温度变化的影响导致永磁体失磁风险，因此对永磁体的失磁故障诊断进行研究具有重要的实际意义.针对永磁同步电机的失磁问题，国内外许多专家学者进行了广泛深入的研究，范围涵盖电机防失磁设计［4］、失磁故障模型研究［5-7］、失磁故障特征分析［8］、失磁故障检测与重构技术［9-11］等方面.其中针对永磁同步电机的实时失磁故障检测与诊断技术，文献［12］运用卡尔曼滤波法在α-β坐标系下对电机定子磁链实施观测.文献［13］运用降阶状态观测器对定子磁链进行了估算.文献［14］采用滑模观测器法，对α-β坐标系下的转子磁链进行观测.上述文献均以表贴式永磁同步电机为对象，且未考虑电感等参数的变化.文献［15］提出一种基于双观测器的内置式永磁同步电机失磁故障检测方法，但其是在速度闭环控制且负载转矩小的情况下实现的，不能直接应用到转矩闭环的大负载转矩的牵引传动系统中去.文献［16］根据模型参考自适应理论提出了一种模型参考自适应参数在线辨识方法，只利用q轴电流方程作为参考模型，构造自适应电流观测器，实现了对嵌入式永磁同步电机的参数辨识，不过仅给出了电机参数的静态辨识结果.本文针对内置式永磁同步电机矢量控制系统，结合滑模变结构控制方法［17-18］和模型参考自适应辨识（MRAI）的方法，设计了一种自适应滑模观测器.该观测器对系统参数摄动、外界扰动及数学模型不准确具有很好的鲁棒性，能对电机的交、直轴电感和永磁磁链同时进行准确辨识，实现了永磁同步电机在变参数条件下失磁故障的鲁棒检测.并通过仿真验证，证明了所提方法的可行性和有效性.同步旋转d-q坐标系下，永磁同步电机的数学模型为［19］：式中：R为定子绕组相电阻；Ld、Lq分别为定子绕组的d-q轴电感；id、iq分别为定子绕组的d-q轴电流；ud、uq分别为定子绕组的d-q轴电压；ψd、ψq分别为d-q坐标系中定子磁链分量；ψf为转子永磁体磁链；ω为转子电角速度.在电机实际运行中，当永磁体失磁，永磁体磁链在d-q轴产生新的分量ψrd、ψrq，如图1所示.图1中，A-B-C为三相静止坐标系，A轴与定子实际A相绕组轴线互相重合.d-q 为转子旋转坐标系，d轴指向转子永磁体磁链方向.ω为电角速度，θ为转子电角度.在电机发生失磁故障时，永磁体磁链矢量幅值和方向将发生变化.电机永磁体磁链矢量由初始的ψf变化至ψr，电机磁场定向方向与永磁磁链方向存在偏差角γ，ψrd与ψrq分别为失磁后永磁体磁链ψr在d-q轴下产生的新的转子磁链分量. 失磁条件下永磁同步电机状态方程为：选取定子电流作为状态变量，由式（2）可得失磁情况下电机的状态方程为：式中：状态变量；系统输入；定子磁链输出变量；系数矩阵为：为设计滑模观测器对电机的状态和磁链进行观测，需要对其进行改写.令是任意常数.可得：现将式（3）改写为：其中：u′为等效系统输入；f为等效转子磁链，即考虑到实际运行情况下，电机的参数会发生变化，交、直轴电感的参数误差会造成永磁磁链的观测误差.为了准确地对电机永磁磁链值实施观测，提出如下自适应滑模观测器：其中：H 、k均为待设计矩阵.上标表示观测值.取状态误差令定义参数偏差.其中m、n代表参数的实际值.系数矩阵A，B，D可以改写为：由式（5）减去式（6）可得观测器误差方程为：其中：观测器稳定性证明及自适应律设计如下：选取如下正定函数作为Lyapunov函数式中：γ1,γ2分别为待设计的正常数.根据（8）式并对（9）式求导得：设计矩阵H为对角矩阵，且主对角线上元素均为正值，即H1＞0,H2＞0，则注：文中所用数学符号‖‖表示向量的欧式范数或矩阵的谱范数.其中：‖‖D‖‖f、‖‖B均为关于电机自身参数的矩阵的谱范数，它们未知但工程上认为有界.‖‖eu′工程上也可认为有界.因此，可将k设计的足够大，以满足其中k=min{k1,k2}.则由式（15）可知由式（13）、（14）和（16）可知ii）对令，得到的自适应律同理令，得到的自适应律：其中：m(0),n(0)是参数的估计初始值.由式（17）～（19）和式（20）可得：由Lyapunov稳定性理论可知，平衡点e(t)=0是渐进稳定的，即误差是渐进收敛到零的.观测器的收敛速度可以通过其中的矩阵H中参数H1、 H2的取值来调节. 当系统状态到达滑模面后，根据滑模等值控制原理［20］，有e=e=0，由设计的自适应律得到渐进收敛到实际值的交、直轴电感参数，则ΔB=0.故由式（8）可得：然后将由自适应律得到的参数代入式（7）即可求得电机的电感.取其中为大于零的常值矩阵，且参数收敛后，则由式（22）得估计永磁体磁链算式为：为减小滑模运动的抖振，采用连续的Sigmoid函数h(e)代替传统的开关函数，可有效地减小传统滑模观测器带来的抖振现象［21］.其函数形式为：其中，a＞0，a用来调整Sigmoid函数的斜率.由此构造如下失磁故障重构算法：其相应整个算法流程如下：Step 1在d-q同步旋转坐标系下给出PMSM失磁数学模型式（3）.Step 2将式（3）进行适当处理改写为（5）式.Step 3设计自适应滑模观测器如式（6）.Step 4由式（19）、（20）的自适应律估计d、q轴电感Ld,Lq.Step 5由式（25）计算d-q轴磁链分量.仿真所用大功率嵌入式永磁同步电机参数如表1所示.基于自适应滑模观测器的永磁同步电机矢量控制系统，采用最大转矩电流比控制（MTPA）策略.系统主要由位置速度检测模块、电流环、速度环、状态观测器及自适应模块和失磁故障重构模块等构成［22］.控制框图如图2所示.观测器模块参数如下：观测器状态变量初始值为自适应模块参数分别为：自适应律增益γ1=0.000 87,γ2=0.004 3.任意常数ψrd0=0.7，参数m、n的初始值m(0)=100,n(0)=30.对于电感参数观测值和永磁磁链观测值的输出进行了限幅处理.d轴电感观测值上下限幅为［0.000 9 H，0.001 2 H］，q轴电感观测值上下限幅为［0.002 8 H，0.004 2 H］，永磁磁链观测值上下限幅为［-1 Wb，1 Wb］.对于所设计的自适应滑模观测器控制系统，下面在电机正常运行和电机失磁两种不同情况下分别进行讨论.正常运行情况下：为验证观测器的鲁棒性，设置转速初值为ωref=45 rad/s，0.2 s时增加至125 rad/s；电机带负载启动，设转矩初始给定值为300 Nm，在0.25 s时负载转矩突加到1000 Nm；电机电阻、电感和永磁磁链均为标称值.图3和4分别给出了电感参数调整过程的波形.图5给出了永磁磁链给定值、观测值.从图3～5可见，在正常情况下，该观测器对电感参数和转子磁链实现了快速、准确的跟踪和估算.失磁情况下：在0.35 s时，电机发生失磁故障，转子d轴永磁磁链由给定初始值0.892 Wb减小为0.8 Wb，在q轴上出现了大小为0.1 Wb的交轴永磁磁链分量.电机的交、直轴电感在0.5 s时同时发生了变化.直轴电感Ld由标称值0.001 H经过0.1 s后增加到0.001 2 H.交轴电感Lq由标称值0.003 527 H经过0.1 s后减小为0.003 H.如图6～8所示，该自适应辨识系统能够快速准确地辨识出系统的参数，并能够迅速准确跟踪参数的变化.实现在电机失磁同时参数变化的情况下进行永磁磁链的准确观测.为进一步验证该方法的鲁棒性和适用性，对电机永磁体磁链缓慢变化情况进行了观测，用斜坡变化模拟永磁体磁链的缓慢变化，如图9所示，从图中可以看出观测值同样很快跟上实际给定值，证明了所设计观测器的可靠性.牵引电机由于自身及运行环境的特点，转子永磁体存在失磁的风险.且在电机实际的运行过程中，电机的参数会随着电机的运行工况变化而发生改变.运用传统滑模观测器法可以对电机转子磁链进行观测，但电机中电感参数的变化难以确定且参数的不准确会使磁链估算产生偏差.设计的自适应滑模观测器，结构简洁，易于实现，在电机正常运行以及失磁故障条件下，实现对电机的交、直轴电感及d、q轴永磁磁链分量进行辨识、跟踪，准确估算.仿真结果表明：该方法能够快速对电感参数变化进行跟踪，在正常运行以及失磁故障两种状态下均可实现对电机参数的有效跟踪和转子磁链的准确辨识，鲁棒性强.［1］冯江华.轨道交通永磁同步牵引系统的发展概况及应用挑战［J］.大功率变流技术，2012（3）：1-7.［2］郭淑英.永磁同步传动系统现状及应用［J］.机车电传动，2014（3）：1-5. ［3］BENCHABANE F，TITAOUINE A，BENNIS O，et al.An improved efficiency of fuzzy sliding mode control of permanent magnet synchronous motor for wind turbine generator pumping 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基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制系统的优化研究
基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制系统的优化研究李江波;刘述喜;童磊【摘要】为了优化传统基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统的性能,分析了传统控制系统中相应模块的数学模型和控制算法存在的问题,建立了优化的基于SMO的PMSM无传感器控制系统模型并进行了仿真.通过分析传统SMO的数学模型,在保证SMO满足Lyapunov稳定条件的前提下,根据电机不同工况对滑模增益进行实时优化,提高了SMO的观测性能.为了提高锁相环(PLL)输出信号的质量,在PLL输入端加上低通滤波器,并对低通滤波环节造成的位置角度偏差进行补偿.通过仿真验证上述所采用优化策略的正确性和可行性,结果表明:优化模型在保证系统动态性能的同时能够获得比传统观察系统质量更高的观测信号.【期刊名称】《电机与控制应用》【年(卷),期】2018(045)011【总页数】6页(P50-55)【关键词】永磁同步电机;滑模观测器;锁相环;角度补偿【作者】李江波;刘述喜;童磊【作者单位】重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054;重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054;重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】TM3510 引言永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有功率密度大、可靠性高、能量转换效率高等优点[1]，发展前景广阔。
在电机控制过程中，必须利用准确的转子位置与速度信号进行相应的坐标变换[2]。
传统的电机控制系统中大多采用磁编码器、光电编码器、旋转变压器等物理传感器对电机转子速度与位置进行检测。
物理传感器存在着成本高、可靠性低、结构复杂等缺点，阻碍了PMSM的推广。
电机无速度传感器技术由于其自身的优越性，成为目前交流调速的一个重要发展方向。
无传感器控制策略主要包括：高频注入法[3-4]、模型参考自适应观测器法[3，5-6]、卡尔曼滤波器法[3，7]、滑模观测器(Sliding Mode Observer,SMO)法[3，8-13]以及假定坐标法[14]等。
基于滑模观测器和广义观测器的故障估计方法
基于滑模观测器和广义观测器的故障估计方法文传博;邓露;吴兰【摘要】针对受未知干扰影响的一类非线性系统,提出一种基于滑模观测器和广义观测器的执行器故障和传感器故障估计方法.首先通过线性变换将原系统解耦为两个降阶的子系统,其中一个子系统受执行器故障和干扰的影响,另一个含有传感器故障和干扰,进一步将后一个子系统转化为广义系统.对两类子系统分别设计滑模观测器和广义观测器,给出估计误差一致最终有界的条件,得到系统状态和未知干扰的估计值.然后,利用等效输出控制原理重构执行器故障,引入干扰补偿保证重构算法的鲁棒性,再根据广义观测器的结果获得传感器故障的估计值.最后,通过计算机仿真验证了本文方法的有效性.【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2018(044)009【总页数】8页(P1698-1705)【关键词】执行器故障;传感器故障;广义观测器;滑模观测器;故障估计【作者】文传博;邓露;吴兰【作者单位】上海电机学院电气学院上海 201306;上海电机学院电气学院上海201306;河南工业大学电气工程学院郑州 450001【正文语种】中文随着科学技术的飞速发展,控制系统变得日益复杂,各类故障时常发生.无论执行器故障还是传感器故障都将影响系统的性能,甚至导致系统的不稳定,进而引发严重的安全事故.为了增加系统的可靠性,及时做出故障诊断就显得尤为重要[1−3].相较于故障检测和隔离,故障估计直接获得故障的幅值,还可为进一步实现故障调节和容错控制服务.因此故障估计更具有实际意义,但同时困难也大.故障估计的众多技术中,基于各类观测器的估计方法受到研究人员的青睐,取得了丰富的研究成果[4−5].当执行器发生故障时,文献[6]依次研究了正常系统和不确定系统的故障估计问题,提出了相应的自适应观测器,还通过调整参数增强了算法的鲁棒性.针对多输入多输出系统的执行器故障,文献[7]利用降阶的卡尔曼滤波器联合估计了系统状态和故障,并设计控制器消除故障带来的影响.在此基础上,文献[8]进一步研究了非线性广义系统执行器故障的鲁棒估计和故障容错问题.针对一类不满足利普希茨条件的非线性不确定系统,文献[9]通过解一组线性矩阵不等式和设计多个滑模观测器依次实现了故障检测、隔离和估计.滑模观测器同样被应用在一类线性时变系统的执行器故障估计中,其中设计的观测器增益包含了干扰矩阵的信息,从而保证了观测器的稳定性[10−11].当传感器发生故障时,通常将传感器故障转化为伪执行器故障,再利用已有的方法实现重构[2,12−15].例如,文献[2]提出的两种方法均是将传感器故障转化为执行器故障,再分别设计滑模观测器得到故障的估计值,并论证观测器存在的充分条件.文献[12]首先设计执行器故障的滑模观测器,而后通过系统变换,用类似的方法解决了传感器故障的重构问题,并将结果进一步推广到广义系统.文献[13]针对一类非线性系统,研究了传感器故障、系统噪声和输出噪声同时存在时的故障估计问题,得到了系统状态和传感器故障的联合估计值.通过将系统解耦为两个子系统,文献[14]实现了一类不确定系统的故障观测器设计,并将系统稳定性的问题转化为求解一个线性矩阵不等式问题.文献[15]设计了同时实现状态与执行器故障联合估计的未知输入观测器,并将其应用到传感器故障诊断中.实际应用中,系统的故障往往并非单独发生的,更多的是出现执行器和传感器并发故障,还时常受未知干扰的干扰.对于这类故障,文献[16]针对一类非线性系统设计了同时实现两类故障估计的观测器,但未考虑外界干扰带来的影响.文献[17]对于受缓变干扰影响的系统,给出了干扰的自适应估计方法,在此基础上重构了干扰和传感器故障,但该方法对故障的形式有严格的限制.文献[18]进一步研究了含有执行器故障、传感器故障且受未知干扰系统的故障重构问题,利用滑模抵消干扰的影响,估计了传感器故障,但只能实现执行器故障的检测,却无法重构.因此,能同时估计执行器故障和传感器故障及干扰的方法,有待进一步的研究.本文针对一类同时存在执行器故障、传感器故障和未知干扰的非线性系统,开展故障估计的研究.首先,利用非奇异变换将原系统转化为两个降阶的子系统;然后,设计广义观测器方法估计部分状态变量及传感器故障,同时给出干扰的自适应估计算法;接着设计带干扰补偿的滑模观测器,结合等效输出控制原理重构执行器故障;最后,用计算机仿真验证本文算法的有效性.1 模型描述考虑如下的非线性系统:其中,为系统状态变量,为输入,为测量输出.和分别表示范数有界的执行器故障和传感器故障,满足,其中∂和ω均为正标量,为未知干扰,是系统的已知非线性部分,在区域Ξ上满足Lipschitz条件:,是已知的Lipschitz常数,A、B、C、D、M和F是已知的适维矩阵.不失一般性,假设C、D和M列满秩,对于传感器故障分布矩"阵F#,存在非奇异变换S0使得F满足:.假设1.系统(A,D,C)满足:假设2.系统(A,M,C)满足:引理1 [3].对于故障系统(1)和(2),若假设1的式(3)成立,则存在非奇异变换矩阵T 和S,使得:其中,均为可逆矩阵.相应的,令,原系统变为如下两个降阶的子系统.子系统1:2 观测器设计在第1节解耦所得两个降阶系统的基础上,本节将分别设计广义观测器和滑模观测器,在得到系统状态以及未知干扰的估计值,为下节重构执行器和传感器故障做准备. 对子系统(13),(14)和(11),(12)分别设计观测器:因此,当时,式(25)成立,状态估计误差和干扰估计误差一致最终有界.□注1.假设3中的式(15)和秩条件rank(C1D1)=rank(D1)是子系统1滑模观测器存在的条件[1].而由rank(CD)=,可知式(3)保证了该条件的成立。
基于新型自适应滑模观测器的BLDC控制
们的广泛关注。状态观测器主要有：卡尔曼观测 器［5］、全维状态观测器［6］、伦贝格观测器［7］、滑模观 测器［8-16］等。相比其他状态观测器，滑模观测器 具有算法简单、抗扰动能力强、对参数变化不敏 感等优点，它采用符号函数代替偏差的实际值， 由此带来的高增益特性提高了观测器的收敛速 度 。文 ［9-11］ 献［12-16］分别采用不同的方法进行 改进，有效地消除了滑模观测器抖振的影响。
关键词：无刷直流电机；滑模观测器；切换函数；模型参考自适应算法 中图分类号：TM33 文献标识码：A DOI：10.19457/j.1001-2095.dqcd18518
New Adaptive Sliding Mode Observer Based BLDC Control YANG Peihao1，WANG Xiaolan2，LIU Xiangchen2，KOU Shuichao1，GAO Feng1，FANrove the brushless DC motor without position sensor control system，a new adaptive sliding mode observer was put forward to estimate rotor position and rotating speed，in which，a new type of switching function instead of traditional symbol function was constructed，a smooth line back EMF waveform measurement was obtained without low pass filter and phase compensation module，and then the rotor position was gotten. Based on Lyapunov stability theory，model reference adaptive algorithm was designed to estimate speed，and not affected by the switching ripple. Simulation and experiment results show that proposed method can accurately estimate the rotor position and speed，effectively restrain the torque ripple，improve the stability，rapidity and robustness of the whole system.
一种PMSM无位置传感器FOC控制的滑模观测器设计
Ｔ ｅｃｈ ｎｏｌ ｏｇｙ
技术
一
种Ｐ ＭＳ Ｍ无位 置传感器Ｆ Ｏ Ｃ 控 制 的滑模 观测器设 计
杨宇澄 徐 庆
（ 合肥 荣事达三 洋 电器股份 有限责任 公 司 安 徽合肥
２ ５ ０ ０ ８ ８ ）
摘要 ： 永磁 同步 电机 无传 感 器 控 制技 术不 但 能 够 降 低 系 统 成本 ， 而 且 能 够增 加 系 统 的可 靠 性 。 为实 现 永 磁 同 步 电机 无 位 置传 感 器 运 行， 提 出
Ｙ ａ ｎ ｇ Ｙ ｕ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｘ Ｕ Ｑ ｉ ｎ ｇ
（ Ｈ ｅ ｆ ｅ ｉ ｇ ｏ ｎ ｇ ｓ ｈ ｉ ｄ ａ Ｓ ａ ｎ ｙ ｏ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｃ ｏ ．Ｌ ｉ ｄ ． ，２ ３ ０ ｏ ８ ８ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ １ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｆ ＰＭ ＳＭ ｈａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ａ ｈｏ ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ ｏ ｆ ｍｏ ｔ ｏ ｒ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏ ｇｙ ｗ ｈｉ ｃ ｈ ｈａ ｓ ｔ ｈ ｅ
比较大 ， 不太适 用于对成本敏感的实时控制 系统
等。 各大家 电制造商均在研究和优化变频控制方 案， 而合肥 三洋作为国内最早推 出变频洗 衣机的
企 业， 对变 频电机在洗衣机上 的应用有着深入的
219463775_基于广义PI_观测器零点配置的抗扰残差评估和故障检测
高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法许水清 1柴 晖 1胡友强 2黄大荣 3张 可 2柴 毅2摘 要 为提升高速列车牵引系统的稳定性和可靠性, 针对其牵引电机提出一种基于未知输入观测器的转子断条和速度传感器故障联合诊断方法. 首先, 通过非奇异坐标变换, 将牵引电机系统解耦为两个分别只包含转子断条故障和速度传感器故障的子系统, 实现转子断条故障与速度传感器故障的解耦, 并进一步利用一阶低通滤波器将含速度传感器故障的子系统转化为增广系统. 其次, 对含转子断条故障的子系统和速度传感器故障增广系统分别设计未知输入区间观测器和未知输入滑模观测器. 在此基础上, 采用未知输入区间观测器上界和下界构建转子断条故障诊断的检测变量和自适应阈值, 利用未知输入滑模观测器的等效输出控制原理实现速度传感器故障估计. 最后, 通过仿真和TDCS-FIB 平台实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性.关键词 牵引电机, 速度传感器故障, 转子断条故障, 未知输入滑模观测器, 未知输入区间观测器引用格式 许水清, 柴晖, 胡友强, 黄大荣, 张可, 柴毅. 高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法. 自动化学报,2023, 49(6): 1214−1227DOI 10.16383/j.aas.c220461Simultaneous Fault Diagnosis of Broken Rotor Bar and Speed Sensor forTraction Motor in High-speed TrainXU Shui-Qing 1 CHAI Hui 1 HU You-Qiang 2 HUANG Da-Rong 3 ZHANG Ke 2 CHAI Yi 2Abstract In order to improve the stability and reliability of the traction system of high-speed train, this paper pro-poses a simultaneous diagnosis method for broken rotor bar fault and speed sensor fault of traction motor based on the unknown input observer. Firstly, through non singular coordinate transformation, the traction motor system is decoupled into two subsystems that only contain broken rotor bar fault and speed sensor fault, respectively, so as to realize the decoupling of broken rotor bar fault and speed sensor fault, and the subsystem containing speed sensor fault is further transformed into augmented system by using first-order low-pass filter. Then, the unknown input in-terval observer and the unknown input sliding mode observer are designed for the subsystem with broken rotor bar fault and the speed sensor fault augmentation system, respectively. On this basis, the upper and lower bounds of the unknown input interval observer are used to construct the detection variables and adaptive thresholds for broken rotor bar fault diagnosis, and the speed sensor fault estimation is realized by using the equivalent output control principle of the unknown input sliding mode observer. Finally, the effectiveness and robustness of the proposed method are verified by simulation and TDCS-FIB platform experiments.Key words Traction motor, speed sensor fault, broken rotor bar fault, unknown input sliding mode observer, un-known input interval observerCitation Xu Shui-Qing, Chai Hui, Hu You-Qiang, Huang Da-Rong, Zhang Ke, Chai Yi. Simultaneous fault dia-gnosis of broken rotor bar and speed sensor for traction motor in high-speed train. Acta Automatica Sinica , 2023,49(6): 1214−1227随着我国高速铁路的快速发展, CRH (China railway high-speed) 系列动车组已成为我国铁路干线的主要运载车辆. 牵引电机作为CRH 型动车组的关键部件之一, 通常采用三相异步电机, 其作用是将电能转化为机械能, 为高速列车持续运行提供动力[1−2]. 然而, 由于工作环境复杂多变且长时间不间断运行, 牵引电机的安全运行遭受到严重威胁.收稿日期 2022-06-06 录用日期 2022-12-01Manuscript received June 6, 2022; accepted December 1, 2022国家自然科学基金 (62273128, 61803140, U2034209), 中国博士后面上基金 (2020M682474), 重庆市技术创新与应用发展专项重点项目 (cstc2019jscx-msxmX0073), 四川省川渝合作重点研发项目(2020YFQ0057) 资助Supported by National Natural Science Foundation of China (62273128, 61803140, U2034209), China Postdoctoral Science Foundation (2020M682474), Special Key Project of Chongqing Technological Innovation and Application Development (cstc2019jscx-msxmX0073), and Sichuan-Chongqing Cooperation Key Project (2020YFQ0057)本文责任编委 杨浩Recommended by Associate Editor YANG Hao1. 合肥工业大学电气与自动化工程学院 合肥 2300092. 重庆大学自动化学院 重庆 4000443. 安徽大学人工智能学院 合肥2306011. School of Electrical Engineering and Automation, Hefei Uni-versity of Technology, Hefei 2300092. School of Automation,Chongqing University, Chongqing 4000443. School of Artifi-cial Intelligence, Anhui University, Hefei 230601第 49 卷 第 6 期自 动 化 学 报Vol. 49, No. 62023 年 6 月ACTA AUTOMATICA SINICAJune, 2023统计数据表明, 速度传感器故障和转子断条故障占整个牵引电机故障的40% 以上[3]. 因此, 速度传感器故障和转子断条故障诊断对保障高速列车牵引电机的安全可靠运行具有重要意义.目前, 牵引电机速度传感器故障和转子断条故障诊断方法主要分为基于数据驱动的诊断方法和基于解析模型的诊断方法[4−6]. 基于数据驱动的诊断方法是通过对监测信号进行分析, 从而挖掘出有效信息进行故障诊断[7−11]. 如文献[12]首先基于变分模态分解和萤火虫优化算法获取了电机电流的基频分量信号, 然后利用Park变换进行特征提取实现了交流变频电机的转子断条故障诊断; 文献[13]通过注入零序信号并利用Park变换提取了转子断条的电流基频信号, 从而完成了异步电机转子断条故障诊断; 文献[14]首先利用快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)分析了异步电机故障电流信号频谱的稀松程度, 然后引入正交匹配追踪算法实现了转子断条故障诊断; 文献[15]通过在线估计传感器的概率密度函数获取故障信息, 结合贝叶斯网络对故障信息分类, 实现了高铁牵引系统电流传感器和速度传感器的故障诊断. 然而, 基于数据驱动的牵引电机故障诊断方法依赖于监测信号的数量和质量, 易受系统噪声和负载扰动等因素的影响,计算量大且故障诊断时间普遍较长.由于能够建立精确反映牵引电机非线性动态的机理模型, 因此基于解析模型的故障诊断方法在牵引电机中被广泛采用. 如文献[16]构建了牵引电机驱动系统开路故障下的电流模型, 并利用开路故障电流构建自适应故障特征量, 实现了驱动系统开路故障诊断; 文献[17]构建了电压不平衡下的牵引电机故障模型, 并采用电流及电压设计故障检测变量,实现了牵引电机的匝间短路故障程度评估; 文献[18]通过构造含有电流传感器故障的牵引电机增广系统, 并设计未知输入区间观测器, 实现了牵引电机电流传感器故障大小的估计; 文献[19]针对感应电机存在的传感器故障和电机转矩偏置故障, 通过设计T-S模糊型的滑模观测器, 实现了传感器故障和电机转矩偏置故障的估计; 文献[20]则通过对牵引电机单相三电平整流器不同电流传感器故障分别建立对应的状态观测器, 利用网侧电流残差与固定阈值对比实现了电流传感器故障诊断. 此外, 文献[21]通过对牵引电机系统进行非奇异坐标变换, 重构了牵引电机匝间短路故障, 并在此基础上设计区间滑模观测器, 实现了牵引电机匝间短路故障诊断. 其次, 文献[22]也对牵引电机系统进行非奇异坐标变换, 将牵引电机传感器故障与未知扰动解耦, 在此基础上利用ToMFIR残差和滑模观测器, 实现了牵引电机传感器复合故障诊断. 同样, 文献[23]利用非线性坐标变换重构牵引电机定/转子绕组故障和扰动, 并在此基础上设计故障检测观测器和故障隔离观测器, 实现了牵引电机转子断条故障和匝间短路故障的检测与识别.另一方面, 速度传感器故障和转子断条故障都会导致牵引电机转速等测量数据异常, 然而上述的牵引电机故障诊断方法在诊断过程中未对速度传感器故障和转子断条故障进行区分. 若仅设计速度传感器故障诊断方法, 当转子断条故障发生时, 牵引电机转速同样发生异常, 将会导致速度传感器故障诊断方法出现误报. 类似的, 若仅设计转子断条故障诊断方法, 当速度传感器发生故障时, 也会造成转子断条故障诊断方法产生误报. 此外, 相比采用不同方法分别诊断速度传感器故障和转子断条故障, 采用同一方法联合诊断速度传感器故障和转子断条故障能够减少计算复杂度, 避免故障误报和漏报. 因此, 联合诊断速度传感器故障和转子断条故障对提高高速列车牵引系统可靠性和降低运维成本具有重要意义. 同时, 在牵引电机系统中, 根据故障机理建模分析, 可将转子断条故障等效为执行器故障. 这样含有转子断条故障和速度传感器故障的牵引电机系统可以视为一类包含执行器故障、传感器故障和未知扰动的非线性系统. 而关于非线性系统故障解耦方面的研究已有很多, 如文献[24]利用坐标变换将非线性系统执行器故障与未知扰动解耦,然后针对含有扰动的子系统设计滑模观测器估计非线性系统状态, 并利用观测器输出信息重构执行器故障, 实现非线性系统执行器故障估计; 文献[25]通过坐标变换将含有传感器故障和执行器故障的非线性系统解耦, 并针对两类故障设计了不同类型的观测器, 从而实现非线性系统执行器故障诊断和传感器故障估计. 这些研究成果为本文进行牵引电机转子断条故障和速度传感器故障联合诊断提供了理论基础.为此, 本文提出了一种基于未知输入观测器的牵引电机速度传感器故障和转子断条故障联合诊断方法. 该方法首先将牵引电机系统转换为一个只包含转子断条故障的子系统和一个只包含速度传感器故障的增广系统; 然后, 对转子断条故障子系统和速度传感器故障增广系统分别设计未知输入区间观测器和未知输入滑模观测器; 在此基础上, 实现了转子断条故障诊断和速度传感器故障估计. 本文的主要创新点和贡献在于以下三个方面:1) 首次提出了牵引电机转子断条故障和速度6 期许水清等: 高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法1215传感器故障联合诊断方法, 该方法利用非奇异矩阵变换, 将牵引电机系统转化为一个只包含转子断条故障的子系统与一个只包含速度传感器故障的增广系统, 实现了转子断条故障与速度传感器故障的解耦. 此外, 该方法不仅能够避免单一故障诊断方法中两种故障相互影响而引起的误报和漏报, 而且能够在一定程度上减少计算复杂度. 并且, 采用同一方法联合诊断能够及时判断出牵引电机的故障部件是速度传感器还是电机转子, 有利于在检测到故障后及时采取措施进行后续维护, 对保障牵引电机的安全可靠运行具有重要意义.2) 针对牵引电机转子断条故障, 首先对转子断条故障子系统设计了未知输入区间观测器, 消除了未知扰动等不确定性因素的影响且不需要考虑未知扰动上界, 并且在设计中以合理的上下界区间代替非线性项的单个测量点, 有效解决了高阶非线性项不满足Lipschitz 条件的情况和消除了高阶非线性项对系统状态估计的影响, 精确估计转子断条故障子系统状态. 然后, 利用未知输入区间观测器的上下界构造了转子断条故障检测变量和自适应阈值,实现了转子断条故障的高准确性和强鲁棒性检测.3) 针对牵引电机速度传感器故障, 首先引入一阶低通滤波器将速度传感器故障转换为增广系统的执行器故障, 然后对增广系统设计未知输入滑模观测器, 不仅有效隔离了未知扰动等不确定性因素的影响且不需要考虑未知扰动上界, 并且还采用小偏差线性化方法解决了系统非线性项不满足Lips-chitz 条件的情况, 从而精确估计速度传感器故障增广系统状态. 然后, 利用未知输入滑模观测器的等效输出控制原理, 实现了速度传感器故障的精确跟踪估计.1 牵引电机模型描述在研究牵引电机故障诊断时, 为了简化分析,通常可以对牵引电机模型作以下合理假设[26−28]: 1) 忽略空间谐波干扰, 假设牵引电机三相绕组具有对称性; 2) 忽略磁路饱和非线性, 假设定/转子绕组的自感和互感保持不变; 3) 忽略铁损以及温度和频率对定子绕组的影响. 然后基于牵引电机的工作原理可得含有转子断条故障和速度传感器故障的高速列车牵引电机状态空间模型为X (t )U (t )d (t )y (t )f s (t )f i (t )式(1)中, , , , , , 分别为状态变量、输入变量、系统扰动、输出变量、速度f a (t )E 传感器故障量、转子断条故障量, 是系统非线性项, 是扰动矩阵. 其中,γ=L 2m R r /(δL S L r )+R s /(δL s )α=R r /L r β=L m /(δL s L r )δ=1−L 2m /(L s L r )µ=3n p L m /(2JL r )i ds i qs i a i b i c dq λqr q λdr d ωm L s L r L m R r R s J n p τA 式中, , ,, , . , 分别为三相电流 , , 在 坐标系下的定子电流, 为牵引电机转子 轴磁通, 为牵引电机转子 轴磁通, 为机械旋转角速度, 为牵引电机定子电感, 为牵引电机转子电感, 为牵引电机定子与转子之间的互感, 为牵引电机转子电阻, 为牵引电机定子电阻, 为转动惯量, 为极对数, 为很小的正实数以保证 满秩.1216自 动 化 学 报49 卷由于速度传感器故障和转子断条故障都会导致电机转速等状态变量异常, 为区分转子断条故障和速度传感器故障, 需将系统(1)解耦成两个分别只包含转子断条故障和速度传感器故障的子系统. 为此, 给出以下引理.注 1. 对于任意具有负实部的复数, 满足如下条件rank (A )+rank (G )=rank (C ×[A G ])引理 1[29]. 在满足 以及注1的条件下, 可以保证如下两个坐标变换的存在性, 即Z 1(t )=[z 11(t )z 12(t )z 13(t )z 14(t )]T 其中, .在以上分析的基础上, 将式(1)进一步写成如下形式利用引理1, 可进一步将式(2)变换为Q 在此基础上, 为了实现转子断条故障与速度传感器故障解耦, 令非奇异变换矩阵 为那么, 可将式(3)中的状态方程进一步改写为[][][]H 1=C −11C 12H 2=E 2E −11其中, , .S 同时, 若选取非奇异变换矩阵 为则可将系统输出变换为在式(4)和式(5)的基础上, 原牵引电机系统(1)可以表示为如下两个降阶的子系统f 1(t )f 2(t )综合式(6)和式(7)可知, 通过上述非奇异坐标变换, 实现了牵引电机转子断条故障与速度传感器故障的解耦. 其中 , 分别为式(6)和式(7)的非线性项.ω2(t )另一方面, 为了更好地分析速度传感器故障,将式(7)所示子系统的输出 通过如下的一阶低通滤波器Z 3(t )A 5其中, 为滤波器状态, 为Hurwitz 矩阵.¯Z2(t )=[Z 2(t )Z 3(t )]在此基础上, 令 , 则子系统(7)可重写为6 期许水清等: 高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法1217¯A 4=[A 40C 2A 5]¯A 3=[A 30]¯B 2=[B 20]¯E 2=[E 20]¯F 2=[F 20]¯C 2=[C 20C 21]¯f 2(t )=[f 2(t )0]其中, , , , , , , .综上分析, 牵引电机系统(1)经过坐标变换解耦为只包含转子断条故障的降阶子系统(6)和只包含速度传感器故障的降阶子系统 (7). 其中, 子系统(7)进一步通过状态增广将速度传感器故障转化为式(9)中的执行器故障.2 牵引电机转子断条和速度传感器故障联合诊断策略2.1 未知输入观测器设计本节针对第 1 节获得的转子断条诊断子系统(6)和速度传感器增广系统 (9), 分别设计未知输入区间观测器和未知输入滑模观测器, 以便实现高速列车牵引电机转子断条故障诊断和速度传感器故障估计.L 1L 2(T A 1−L 1C 1)(M ¯A4−L 2¯C 2)假设 1. 假设存在观测器增益矩阵 和 , 满足 , 为Hurwitz 矩阵.z −(t )≤z (t )≤z +(t )假设 2. 对于任意的 , 存在向量函数f −1(z +(t ),z −(t ))f +1(z +(t ),z −(t ))其中, 和 分别为非线性项的上下界.g (x,t )P 引理 2[30]. 若函数 满足Lipschitz 条件,则存在正定矩阵 满足下式ε=x 1−x 2L g 其中, , 是已知的Lipschitz 常数.一方面, 针对转子断条故障子系统(6)中含有未知扰动等不确定性因素, 以及存在非线性项阶数较高且可能不满足Lipschitz 条件的情况. 首先, 利用未知输入观测器的隔离干扰特性, 针对转子断条故障子系统(6)设计如下的未知输入观测器, 以消除未知扰动等不确定性因素对系统状态估计的影响V (t )T H L 1T +HC 1=1其中, 是状态观测量, , , 为待求矩阵,且满足 .f 1(t )f 1(t )在此基础上, 考虑到非线性项 阶数较高且可能不满足Lipschitz 条件, 基于假设2, 通过利用合理的上下界区间代替高阶非线性项 的单个测量点, 进一步在上述未知输入观测器的基础上设计如下式所示的未知输入区间观测器ˆZ −1(t )ˆZ +1(t )Z 1(t )ˆω−1(t )ˆω+1(t )其中, 和 分别为状态变量 的下界和上界, 和 分别表示未知输入区间观测器输出的下界和上界.e 1=ˆZ +1(t )−Z 1(t )e 2=ˆZ +2(t )−Z 2(t )在此基础上, 取 , , 则由式(12)和式(6)可得如下误差动态方程T E 1=0f 1(t )f 1(t )由式(13)可知, 通过设计 就可以消除未知扰动对未知输入区间观测器的影响. 同时通过式(13)和假设2可知, 在上述未知输入区间观测器中, 通过利用合理的上下界区间代替高阶非线性项 的单个测量点, 能够解决高阶非线性项 不满足Lipschitz 条件的情况以及其对系统状态估计的影响, 从而能够精确估计出转子断条故障子系统状态.T T E 1=0f 1(t )f 1(t )综上分析, 本文设计的转子断条故障子系统未知输入区间观测器具有以下两个方面的优点: 1) 通过在未知输入区间观测器中设计矩阵 以满足, 能够有效消除未知扰动对观测器性能的影响, 且不需要考虑未知扰动上界; 2) 通过在未知输入区间观测器中利用合理的上下界区间代替高阶非线性项 的单个测量点, 能够有效解决高阶非线性项 不满足Lipschitz 条件的情况以及其对系统状态估计的影响, 从而精确估计转子断条故障子系统状态.¯f 2(t )另一方面, 为了实现速度传感器故障估计, 针对速度传感器故障增广系统(9)中含有未知扰动等不确定性因素, 且非线性项 可能满足Lipschitz条件的情况. 首先, 利用未知输入观测器的隔离干扰特性, 针对速度传感器故障增广系统(9)设计如下未知输入观测器, 以消除未知扰动等不确定性因1218自 动 化 学 报49 卷素对观测器估计效果的影响W (t )M N L 2M +N ¯C2=1其中, 是状态观测量, , , 是待设计的观测器增益矩阵, 满足 .在此基础上, 为了能够准确估计出速度传感器故障大小, 进一步在上述未知输入观测器的基础上设计如下式所示的未知输入滑模观测器ν式(15)中, 滑模项 定义为ρ≥ψ+ρ0ψρ0其中, , 为传感器故障量的上界, 为待设计的滑模增益, 且滑模面设计为e 11=ˆZ 1(t )−Z 1(t )¯e 2=ˆ¯Z2(t )−¯Z 2(t )在此基础上, 取 和 , 则由式(15)和式(9)可得如下误差动态方程M ¯E2=0¯f 2(t )¯f 2(t )由式(18)可知, 通过设计就可以消除未知扰动等不确定性因素对未知输入滑模观测器的影响. 此外, 考虑到由于牵引电机系统的复杂性, 可能存在不满足Lipschitz 条件的情况. 为此,利用小偏差线性化方法将 在稳定点处忽略高阶项进行泰勒展开, 可得Z 0其中, 为其稳态输出点, 为了方便, 令那么式(15)的未知输入滑模观测器改为由此, 误差动态方程(18)可进一步表示为¯f 2(t )由式(19)可知, 通过利用小偏差线性化的方法, 解决了非线性项 不满足Lipschitz 条件的情况, 从而实现对牵引电机速度传感器故障子系统的精确跟踪估计.M M ¯E2=0¯f 2(t )综上分析, 本文所设计的速度传感器故障增广系统未知输入滑模观测器具有以下两方面的优点:1) 通过在未知输入滑模观测器中设计矩阵 以满足 , 能够有效消除未知扰动等不确定因素对观测器性能的影响, 且不需考虑未知扰动上界;2) 利用小偏差线性化方法解决了非线性项 不满足Lipschitz 条件的情况, 能够实现牵引电机速度传感器故障增广系统状态的精确估计.在以上分析的基础上, 下面分别给出观测器稳定性的定理和证明.首先, 给出未知输入区间观测器稳定性的定理和证明. 此处需要说明的是, 由于未知输入区间观测器的上界误差动态方程和下界误差动态方程证明过程相同, 这里只给出上界误差动态方程证明和稳定性证明.P 1定理 1. 若存在正定对称矩阵 满足Q =(T A 1−L 1C 1)T P 1+P 1(A 1−L 1C 1)那么, 式(11)和式(12)所设计的观测器是稳定的,其中 .证明. 取如下李雅普诺夫函数6 期许水清等: 高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法1219对其求导得φ=A 2e 2+f +a (t )−f a (t )J 1=∞t f((1/γ)×e T 2(t )e 2(t )−γφT (t )φ(t ))d t 其中, . 令 , 那么有∥e 2(t )∥≤γ∥φ∥将式(23)代入式(22)中, 那么当满足 时, 可得其中,Ξ<0˙V1<0综上可知, 若 , 则 , 那么可知误差动态方程 (13) 最终趋近于零, 即式(11)和式(12)所设计的观测器是稳定的. □其次, 给出未知输入滑模观测器(15)稳定性的定理和证明.P 2定理 2. 若存在正定对称矩阵 使得那么, 式(15)所设计的观测器是稳定的.证明. 取如下李雅普诺夫函数对其求导得A 01=(M ¯A 4−L 2¯C 2)T P 2+P 2(M ¯A 4−L 2¯C 2)其中, .与此同时, 由式(16)可得另外, 由引理2可知根据式 (26)、式(27)和式(28)可得其中,P 2Ψ<0˙V2<0综上可知, 若存在正定对称矩阵 能够使 , 有 , 那么可得误差动态方程(18)最终会趋近于零, 即式(15)所设计的观测器是稳定的. □另一方面, 给出经过小偏差线性化后未知输入滑模观测器(19)稳定性的定理和证明.P 3定理 3. 若存在正定对称矩阵 使得那么, 式(19)所设计的观测器是稳定的.证明. 取如下李雅普诺夫函数对其求导得由式(27)可得根据式(31)和式(32)可得1220自 动 化 学 报49 卷其中,P 3Ψ<0˙V3<0综上所知, 若存在正定对称矩阵 能够使得 , 则有 , 那么可得误差动态方程(20)最终会趋近于零, 即式(19)所设计的观测器是稳定的. □2.2 转子断条故障诊断方法在建立高速列车牵引电机转子断条故障子系统未知输入区间观测器的基础上, 本节利用未知输入区间观测器的上下界构造转子断条故障检测变量和自适应阈值, 实现牵引电机转子断条故障的高准确性和强鲁棒性检测.i d (t )i q (t )z 11(t )z 12(t )r 1首先, 当牵引电机发生转子断条故障时, 牵引电机实际电流 和 会产生畸变, 使得经过坐标变换后的转子断条故障子系统的状态值 和 也会产生畸变. 因此, 本文利用转子断条故障子系统状态变量及其观测值上下界构造如下的故障诊断变量 z +11(t )z −11(t )z 11(t )z +12(t )z −12(t )z 12(t )z 11(t )z 12(t )其中, 和 分别为 的上界和下界, 和 分别为 的上界和下界. 由式(34)可知, 设计的故障检测变量包含了 和 故障信息, 能够提高故障检测灵敏性.th 1th 2在此基础上, 利用未知输入区间观测器的区间特性, 设计故障检测变量的上界自适应阈值 和下界自适应阈值 为r 1th 1>0th 2<0r 1th 1th 2r 1th 1,th 2r 1th 1和th 2由式(34)和式(35)可知, 当牵引电机未发生转子断条故障时, 近似为0, , , 即 位于 和 之间. 然而, 当牵引电机发生转子断条故障后, 会引起故障检测变量 和自适应阈值 的变化, 当 不再位于 之间时, 便能检测出牵引电机发生转子断条故障, 实现转子断r 1th 1,th 2条故障的诊断. 同时由于故障检测变量 和自适应阈值 是随牵引电机状态自适应变化的, 因而牵引电机负载波动等正常工况的切换不会引起误报, 从而能够实现牵引电机转子断条故障的鲁棒性检测.2.3 速度传感器故障估计方法在建立高速列车牵引电机速度传感器故障增广子系统未知输入滑模观测器的基础上, 本节利用未知输入滑模观测器的等效输出控制原理, 实现速度传感器的故障估计. 为此, 首先给出以下定理.ρ0定理 4. 对于设计的未知输入滑模观测器(15)及其滑模项 (16), 若其增益 满足η0f s (t )f s (t )≈νeq 其中, 是较小的正标量, 则滑模项(16)能够有效估计速度传感器故障 , 且 .证明. 取如下李雅普诺夫函数V s 对 进行求导得ρ0˙V s ≤0¯e 2=˙¯e 2=0由式(38)可知, 当 满足式(36)时, , 可得. 那么误差方程(16)可表示为νeq 其中, 为滑模项式(16)的等效输出.由式(39)可得κ=(¯F T 2M T )−1( M ¯A 3 +L g MT −1 )λ其中, .ρ0κf s (t )≈νeq ¯f 2(t )ρ0因此, 由式(40)可知, 当 满足式(36)时, 且 足够小, 就可以得到 , 从而实现了对牵引电机速度传感器故障估计. 此外, 若 不满足Lipschitz 条件, 那么式(16)的滑模增益 需要满足6 期许水清等: 高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法1221。
基于滑模观测器的机械臂故障检测与容错控制研究
基于滑模观测器的机械臂故障检测与容错控制研究基于滑模观测器的机械臂故障检测与容错控制研究摘要：机械臂作为一种重要的工业自动化装备，在工业生产中扮演着关键的角色。
然而，机械臂在运行过程中可能会遭遇各种故障，如传感器故障、执行器故障等，这些故障会给生产过程和产品质量带来重大影响。
因此，开展机械臂故障检测与容错控制研究具有重要意义。
本文围绕机械臂故障检测与容错控制问题进行了研究，提出了基于滑模观测器的故障检测与容错控制方法，并进行了仿真实验验证。
一、引言机械臂是一种能够在工业生产过程中协助完成重复性、精确性较强的动作的机器人装置。
机械臂的应用范围逐渐扩大，但在运行过程中也存在各种故障，如传感器误差、执行器故障等。
这些故障如果不及时检测和处理，会导致机械臂工作异常，影响产品质量和生产效率。
因此，开展机械臂故障检测与容错控制研究对于提高机械臂系统可靠性和安全性非常重要。
二、滑模观测器滑模观测器是一种基于滑模控制理论设计的扩展状态观测器，能够对系统的未测量状态进行估计。
滑模观测器通过引入滑动面和滑动模式，实现对系统状态的估计和监控。
在机械臂故障检测与容错控制研究中，滑模观测器可以用于对传感器和执行器故障进行检测和监测。
三、机械臂故障检测方法1. 传感器故障检测：传感器是机械臂系统获取外界信息的重要组成部分。
传感器故障会导致机械臂受到错误的指令或者无法获取正确的外界信息，从而影响机械臂的运动控制和位置估计。
基于滑模观测器的传感器故障检测方法可以通过对传感器输出进行滑模观测，实时监测传感器是否存在故障。
2. 执行器故障检测：执行器是机械臂系统实现动作的关键组件。
执行器故障可能导致机械臂动作异常或者无法完成指定任务。
通过引入滑模观测器，可以对执行器的输出进行滑模观测和监测，及时检测出执行器故障。
四、机械臂故障容错控制方法在机械臂出现故障时，为了保证系统正常运行，需要进行故障容错控制。
基于滑模观测器的故障容错控制方法可以在检测到故障后，通过重新分配控制信号，实现机械臂系统的容错控制。
试论双电机同步驱动伺服系统故障诊断与容错控制
试论双电机同步驱动伺服系统故障诊断与容错控制作者：王玘玥来源：《科学与财富》2016年第23期摘要：本篇文章主要对上电机同步驱动伺服体系出现的问题做出合理的分析，提出了相关建议。
倘若单个执行器不能正常运行时，那么就可以重新组成体系的控制律。
加入系统中发生非匹配不确定项的现象，本文也同样提出了解决的手段。
关键词：容错控制；故障诊断；双电机；执行器失效随着科学技术的飞速发展，双电机同步驱动伺服体系在相关领域得到了较多的认可，和电机伺服体系之间进行合理的比较，通过将适量的电机一起驱动负载，能够在一定程度上将驱动功率提高，相关人员还可以使用电消隙手段，将相应的电机做好恰当的消除，从而加强伺服精度，与此同时驱动冗余可以给系统的相关控制带来了益处。
双电机同步驱动伺服体系有很多影响因素，这些因素会让伺服功能造成不利影响，因此本篇文章主要对上电机同步驱动伺服体系出现的问题做出合理的分析，提出了相关建议。
1 容错控制手段容错控制的手段通常分成以下两方面：一方面是被动容错控制；另一方面是主动容错控制。
一般来说，被动容错控制不用对单元进行诊断工作，利用恰当的控制手段来设计相应的控制器，从而让系统不会因为一些问题而产生问题，能够起到保守的作用。
主动容错控制又可以分为以下几种：第一种是重新调度；第二种是模型跟随重组控制；第三种是控制律重构设计。
相关人员依据系统因为各种因素出现的问题要设计适当的控制器，倘若检测到问题时，系统就可以依据相应的信息来对控制律做好适当的调整，该方法会因为问题种类的不断增加，而让相应的构造变得具有一定的复杂性，并且相应计算量也在不断增加。
相关人员应当把自适应手段使用到系统中，而且在有问题的情况下采取自适应的手段对控制律做好恰当的重组，确保体系能够一直紧跟有关的信号。
此技术手段对较轻的问题可以使用，但是倘若问题较大的情况下，就不能使用该方法了。
依据相关研究形式对控制律的相关问题做出了合理的分析，在系统处于问题的情况下使用滑模变结构控制手段能够很好的将控制律重新的组成，并且可以起到鲁棒功能，然而只是适用有关的系统问题。
基于自适应滑模观测器的风机齿轮箱故障估计
基于自适应滑模观测器的风机齿轮箱故障估计章敏;文传博【摘要】针对有扰动的风电机组传动系统产生的齿轮箱故障,提出一种基于自适应滑模观测器的故障估计方法.对传动系统建立状态空间模型,由于建模误差及未知输入的影响,因此建模时应考虑系统存在未知输入扰动的情况.针对有扰动和齿轮箱故障的传动系统模型,设计一类自适应滑模观测器,利用滑模控制律抑制扰动的影响,使得残差只包含故障的信息,根据残差信号设计故障估计自适应律算法,并通过李雅普诺夫稳定性原理证明该方法的正确性.仿真说明所用方法的有效性.【期刊名称】《上海电机学院学报》【年(卷),期】2018(021)002【总页数】5页(P39-43)【关键词】风机;齿轮箱;自适应滑模观测器;故障估计【作者】章敏;文传博【作者单位】上海电机学院电气学院,上海201306;上海电机学院电气学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】TM614随着风电技术的提高以及世界各国对风力发电采取的一系列鼓励政策，使得世界范围内的风电装机容量逐年增大[1]。
但是随着风机的不断运行，它的故障率也逐渐增加[2-3]。
齿轮箱作为风电机组传动系统的执行元件，其发生故障会导致传动系统不能稳定工作，从而影响风机的正常运行。
故障估计不仅能够检测出部件是否发生故障，并且还能够诊断出产生故障的形式，便于故障维修。
目前，基于滑模观测器的故障估计研究内容较多且较丰富。
文献[4]中针对一类Lipschitz非线性系统的执行器故障估计问题，提出了一种基于二阶滑模观测器的故障估计方法。
文献[5]中针对一类不确定非线性系统的传感器故障估计问题，将传感器故障相量转化为仅存在执行器故障和未知输入的增广广义系统，针对所构造的奇异系统，设计了一种鲁棒滑模观测器来估计原系统的传感器故障。
文献[6]中针对一类线性不确定时变时滞系统，设计了一种新的滑模观测器，并在此基础上，提出了一种鲁棒执行器故障估计方法。
文献[7]中针对系统存在多故障的情况，利用自适应滑模观测器实现故障估计。
基于新型自适应滑模观测器的PMSM无传感器控制
基于新型自适应滑模观测器的PMSM无传感器控制
王淑旺;杨光;王强
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】为了实现无位置传感器控制策略在永磁同步电机中的应用,在传统滑模观测器的基础上提出了一种改进型的自适应滑模观测器算法。
提出的改进型自适应滑模观测器中使用更平滑的sigmoid函数取代了传统的符号函数,并结合反电动势的自适应律有效地减少了提取的反电动势中包含的高频分量,避免了低通滤波器在使用过程中带来的抖振和相位延迟现象。
最后反电动势中包含的转子位置信息与速度信息通过锁相环提取。
为了验证模型的可行性,基于MATLAB/Simulink搭建了仿真模型进行了仿真分析,并以TMS320F28377芯片为核心搭建了永磁同步电机硬件实验平台进行实验验证,仿真与实验结果验证了该方法的有效性和实用性。
【总页数】5页(P88-91)
【作者】王淑旺;杨光;王强
【作者单位】合肥工业大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH165;TG659
【相关文献】
1.PMSM的自适应滑模观测器无传感器控制
2.基于自适应滑模观测器的PMSM无传感器控制
3.自适应滑模观测器PMSM无位置传感器控制
4.基于新型滑模观测器的PMSM无传感器控制
5.自抗扰和新型滑模观测器的PMSM无传感器控制
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基于滑模观测器的AUV传感器故障检测
基于滑模观测器的AUV传感器故障检测
崔荣鑫;徐德民;潘瑛;沈猛
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2004(024)004
【摘要】针对AUV(自主水下航行器)模型的非线性特点,利用滑模观测器对其进行状态估计,并将观测器输出和传感器输出之差作为残差.为了降低误检的概率,设定了两个残差阈值,当残差大于较大的阈值时,立即判定有故障发生,当残差在这两个阈值之间时,系统发生报警,并将前一段时间的一组观测数据和传感器输出数据进行统计分析,判定是否有故障发生.这样既不会漏检大幅度故障,又能够及时检测出缓变故障,达到实时故障检测的目的.仿真结果说明了这种方法的有效性.
【总页数】3页(P233-234,240)
【作者】崔荣鑫;徐德民;潘瑛;沈猛
【作者单位】西北工业大学航海学院,陕西,西安,710072;西北工业大学航海学院,陕西,西安,710072;西北工业大学航海学院,陕西,西安,710072;西北工业大学航海学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于改进滑模观测器的风机降阶系统速度传感器的故障检测 [J], 李东亮;文传博
2.基于AUVs的水下移动无线传感器网络愈合算法 [J], 梁文辉;董强;何明;陈秋丽;
丁晨璐
3.基于鲁棒滑模观测器的多电机卷绕系统故障检测和隔离 [J], 楚晓艳;年晓红;刘静静
4.基于滑模观测器的传感器故障检测 [J], 陶立权;刘程;王伟;王倩
5.基于自适应滑模观测器的航空发动机故障检测 [J], 陶立权; 刘程; 王伟
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基于滑模观测器的车辆电子稳定性控制系统故障重构
基于滑模观测器的车辆电子稳定性控制系统故障重构于金泳;刘志远;陈虹【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2009(026)010【摘要】针对车辆电子稳定性控制系统的横摆角速度传感器和侧向加速度传感器故障检测和重构问题,使用T-S模糊系统建立了车辆动力学系统的全局模型,依据滑模控制理论,给出了基于滑模观测器的传感器故障检测和重构方法,且所设计观测器满足给定的从未知输入到故障重构误差的L_2增益性能要求.最后通过实测数据,验证了方法是可行的.%For the global dynamic model of a vehicle based on fuzzy Takagi-Sugeno(T-S) system, we discuss an on-line fault detection and reconstruction scheme for the yaw rate and lateral acceleration sensor in a vehicle electronic stability control system. The observer is designed based on the sliding mode control theory, the L_2 gain from the unknown input to the fault reconstruction error is guaranteed. Real data obtained from the vehicle verifies the effectiveness of the design technique.【总页数】7页(P1057-1063)【作者】于金泳;刘志远;陈虹【作者单位】哈尔滨工业大学,控制科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150001;吉林大学,控制科学与工程系,吉林,长春,130025【正文语种】中文【中图分类】TP277【相关文献】1.基于车辆CAN总线的电子稳定控制系统故障检修 [J], 加克·乌云才次克;巴寅亮2.基于ISO26262的车辆电子电气系统故障注入测试方法 [J], 尚世亮;王雷雷;赵向东3.基于时域差异关系的车辆电子稳定性控制系统判据 [J], 石文;余卓平;熊璐4.基于自适应广义滑模观测器的风力发电系统故障重构 [J], 孙志辉;郝万君;曹松青;王昊;郝诗源;周嘉玉5.基于神经网络滑模观测器的飞控系统故障诊断 [J], 权璐;姜斌;杨蒲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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中 图分类 号 ： Ｔ Ｐ ２ ０ ６ ． ３
文献标 志 码 ：Ｂ
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实现 滑模运 动 的滑模 观测 器增 益常数 项 ， 并验证 滑模 运动 将在 有 限 时间 内发 生． 应 用等价输 出误 差 介 入 原理 获取故 障信 息 ， 实现 乘性故 障 的检 测 和重 构． 对 重构 出的特征 参数进 行 分析 可 以判 断 电连
接 器是 否发 生失效 ． 用Ｓ Ｉ ＭＵ Ｌ Ｉ Ｎ Ｋ进 行仿 真 ， 结果 验证 该 方法有 效． 关键 词 ： 航 空 电连 接 器 ；间歇性 失 效检 测 ；滑模观 测 器 ；故 障重构
第２ ４卷 第 ３期
２ ０ １ ５年 ６月
计 算 机 辅 助 工 程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｉ ｄ ｅ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ２４ Ｎｏ． ３
Ｊ ｕ ｎ ．２ ０ １ ５
文章编号 ： １ ０ ０ ６—０ ８ ７ １ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３ ・ ０ ０ ４ ６ — ０ ６ ＤＯＩ ： １ ０ ． １ ３ ３ ４ ０ ／ ｊ ． ｃ ａ ｅ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ３ ． ０ １ ０
基 于 自适 应 滑模 观测 器 的航 空 电连 接 器 间 歇 性 失 效 检 测
蔡 珍 ， 张绍 杰 ， 李 正 强
（ １ ． 南京航 空航 天大学 自动化学院 ， 南京 ２ １ ０ ０ １ ６； ２ ． 中国商用飞机有限责任公 司
２ ｏ １ ２ １ ｏ ） 民 用 飞 机 飞 行 模 拟 国 家 重 点 实验 室 ， 上海
摘 要 ：针对航 空电连接 器 系统 建立数 学模 型 ， 提 出基 于 自适 应 滑模 观 测 器的故 障 重 构 方法 实现 间 歇 性 失效检 测． 针 对 乘性 故 障上 界 未 知 的 情 况 ， 设 计 自适 应 律 在 线修 正 滑模 观 测 器 增 益 ． 采用 Ｌ ｙ ａ ｐ ｕ ｎ ｏ ｖ函数 作为稳 定观 测 器的判 别条 件 ， 保 证跟 踪状 态的收敛 性． 引入 线性 变换矩 阵进 一步 求取
ｒ ｅ ｅ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ ｆ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ． ｍｏ ｄ ｅ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｔ ｔ ｅ ｎ ｔ