专利名称：使用参数估计算法的起动机马达诊断和预报的系统和方法
技术领域：
本发明总体涉及一种用于确定车辆中起动机马达的健康状况的系统和方法，更具 体地，涉及一种采用用于确定起动机马达电阻、电感和反电动势(EMF)的参数估计算法以 确定内燃发动机车辆中的起动机马达的健康状况的系统和方法。
背景技术：
本领域公知的，内燃发动机通常采用起动机马达，该起动机马达电耦接到车辆电 池。当打开点火开关时，将电池能量提供给起动机马达，起动机马达使马达轴旋转，马达轴 使飞轮旋转。飞轮使发动机轴旋转，其结合提供给发动机的燃料使发动机起动，从而可以维 持发动机的运行。起动机马达可以包括多种组件，包括马达电枢、马达定子、马达电刷以及 限定马达的其他电组件。由于起动机马达不能正常运行的多种不同的情况，导致这些组件 中的一个或多个可能出现故障，并且因此车辆可能无法起动。例如，由于脏或坏电刷、电枢 线圈短路、由于马达中永磁体劣化导致的马达磁场减弱等，马达运行可能会劣化或者马达 可能会故障。因此，期望在实际故障之前预测起动机马达故障，从而在车辆驾驶员不能起动 车辆之前可以采取补救措施。
发明内容
根据本发明教导，公开了一种用于确定内燃发动机车辆中起动机马达的健康状况 的系统和方法，从而可以在故障实际发生之前告知车辆驾驶员潜在的起动机马达故障。起 动机马达包括电枢和马达电刷，每个都提供电阻；以及提供电枢电感的电枢线圈。此外， 由于起动机马达耦接到飞轮和车辆发动机，因此起动机马达具有反EMF。所述系统和方法监 控电枢和马达电刷的组合电阻、电枢的电感和马达的反EMF常数，并且在这三个值中的任 何值明显偏离标定值的情况下提供指示潜在起动机马达故障的信号。在一个实施例中，通 过回归模型提供马达电阻、电枢电感和反EMF常数的分析来确定估计的马达参数。回归模 型可以采用递推最小二乘算法或批量最小二乘算法。结合附图，根据以下详细描述和所附权利要求，本发明的额外特征将变得显见。
图1是包括起动机马达和用于确定起动机马达健康状况的控制器的车辆起动系 统的示意框图；图2是图1所示的起动机马达的电路图的示意图；图3是示出使用递推最小二乘回归模型确定起动机马达诊断和预报以确定起动 机马达健康状况的方法的流程图；以及图4是示出使用批量最小二乘回归模型确定起动机马达诊断和预报以确定起动 机马达健康状况的方法的流程图。
具体实施例方式下面对用于确定内燃机中起动机马达的健康状况的系统和方法作出的本发明的 实施例的讨论仅是示例性的，且不以任何方式限制本发明或其应用或使用。图1是车辆的起动系统10的示意框图。起动系统10包括车辆发动机12、电池14 和起动机马达16，诸如本领域技术人员所公知的永磁体起动机马达类型。起动机马达16通 过可旋转马达轴20耦接到飞轮18，飞轮18通过可旋转发动机轴22耦接到发动机12。电 压传感器M测量通过起动机马达16的电压Vm，电流传感器沈测量从电池14到起动机马 达16的电流Ia。另外，温度传感器观测量起动机马达16的温度Τ。下文将详细讨论，系统 10包括诊断和预报控制器30，其接收来自电流传感器沈的起动机电流信号Ia、接收来自电 压传感器对的起动机电压信号Vm、接收来自发动机12的发动机速度信号ωΕ、接收来自温 度传感器观的温度信号Τ，并且提供起动机马达16的健康状况的指示。图2是起动机马达16的等效电路32的示意图。来自起动机马达16的电枢电流 Ia通过电路32中的电组件从正端流到负端。电路32包括电阻Rb，其为起动机马达16的 电刷的电阻。电路32还包括电阻Ra，其为起动机马达16内的电枢线圈的电阻。此外，电路 32包括电感La，其为马达16中电枢线圈的电感。另外，电路32包括通过电压Eb表示为反 EMF，其为轴20的旋转速度的函数。起动机马达16可能由于脏或坏的电刷(这将改变电阻 Rb)故障，或者由于电枢线圈的短路(这将减小电感La且减小反EMF马达常数Km)故障，或 者由于起动机马达16中的永磁体劣化产生的减弱磁场(这将减小反EMF马达常数Km)故 障。下面将讨论，起动机马达16的健康状况基于这三个值确定，具体指，按如下定义 的电阻值Rm、电感值La和反EMF值&
权利要求
1.一种用于确定车辆中起动机马达的健康状况的方法，所述方法包括 确定起动机马达电流；确定起动机马达电压； 确定发动机速度；识别将用于确定所述起动机马达的所述健康状况的起动机马达值； 使用所述起动机马达电压、所述起动机马达电流、所述发动机速度和所述起动机马达 值来识别所述起动机马达的时间模型； 从所述时间模型限定模型参数； 基于所述时间模型提供回归模型； 基于所述回归模型确定马达参数； 使用所述马达参数确定误差；以及将所述误差与误差阈值进行比较以确定所述起动机马达的所述健康状况。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述起动机马达值是由起动机马达电枢 电阻和起动机马达电刷电阻组合的起动机马达电阻、起动机马达电枢电感和反EMF马达常数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，识别所述起动机马达的时间模型包括使 用等式
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述时间模型定义离散模型参数包括 将模型参数P1, P2和P3限定为
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提供回归模型包括使用具有指数遗忘的 递推最小二乘算法。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述回归模型使用等式其中，y(k) = Ia (k), ^r(Zc) 二 {Ia(k - l)Vm(k - 1) -ω￡(/ 一 l)},y 和识是回归模型值，k是采样，Ia是起动马达电流，Vm是起动机马达电压，《,是发动机速度，θ表示模型 参数P1, P2禾口 Ρ3°
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提供回归模型包括使用批量最小二乘算法。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述回归模型使用等式 Y = Φ θ其中，Y和Φ是回归模型值，Ia是起动马达电流，Vm是起动机马达电压，《,是发动机 速度，θ是模型参数。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下面的等式限定所述马达参数Rm、Kffl 和Lm:
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以查找表将所述马达参数存储为温度。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，确定误差包括使用下面的等式确定误
12. 一种用于确定车辆中起动机马达的健康状况的方法，所述方法包括 确定起动机马达电流； 确定起动机马达电压； 确定发动机速度；识别作为起动机马达电枢电阻和起动机马达电刷电阻的起动机马达电阻； 识别起动机马达电枢电感； 识别反EMF马达常数；使用所述起动机马达电压、所述起动机马达电流、所述发动机速度、所述起动机马达电 阻、所述起动机马达电枢电感和所述反EMF马达常数来识别所述起动机马达的时间模型； 从所述时间模型限定模型参数； 基于所述时间模型提供回归模型；基于所述回归模型将马达参数Rm、Kffl和Lm确定为=
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，识别所述起动机马达的时间模型包括 使用等式
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，提供回归模型包括使用具有指数遗忘 的递推最小二乘算法。
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，提供回归模型包括使用批量最小二乘 算法。
16.一种用于确定车辆中起动机马达的健康状况的方法，所述方法包括使用起动机马达电压、起动机马达电流、发动机速度、起动机马达电阻、起动机马达电 枢电感和反EMF马达常数识别所述起动机马达的时间模型；从所述时间模型限定模型参数；使用所述模型参数确定误差，其用于确定所述起动机马达的所述健康状况。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，其还包括基于所述时间模型提供回归 模型，所述回归模型用于将所述模型参数转换为所述误差。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，提供回归模型包括使用具有指数遗忘 的递推最小二乘算法。
19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，提供回归模型包括使用批量最小二乘 算法。
20.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，识别所述起动机马达的时间模型包括 使用等式
全文摘要
一种用于确定车辆中起动机马达的健康状况的系统和方法，以在故障实际发生之前将潜在的起动机马达故障通知给车辆驾驶员。起动机马达包括每一个都提供电阻的电枢和马达电刷以及提供电枢电感的电枢线圈。此外，由于起动机马达连接到飞轮和车辆发动机，所述起动机马达具有反EMF。所述系统和方法监控电枢和马达电刷的组合电阻、电枢的电感和马达的反EMF常数，并且在这三个值中的任何值明显偏离标定值的情况下提供指示潜在起动机马达故障的信号。在一个实施例中，通过回归模型提供马达电阻、电枢电感和反EMF常数的分析来确定估计的马达参数。
文档编号F02N11/08GK102066743SQ200980122731
公开日2011年5月18日 申请日期2009年6月3日 优先权日2008年6月16日
发明者K·闪 申请人:通用汽车环球科技运作公司