一种用于智能刹车控制器的电机参数诊断监控方法与流程

本发明涉及电动制动技术领域，特别是涉及一种用于智能刹车控制器的电机参数诊断监控方法。

背景技术：

图1所示的是智能刹车系统(简称“IBS”)，其中：1、踏板；2、行程变化传感器；3、油壶；4、主汽缸；5、压力传感器；6、主截止阀；7、踏板感觉模拟器；8、模拟截止阀；9、减速齿轮；10、串联式电机汽缸汽缸；11、无刷电机；12、ABS系统；13、电动制动控制单元。该智能刹车系统由踏板操作部分的踏板感觉模拟器7、制动器操作部分的串联式电机汽缸10、行程变化传感器2、电动制动控制单元13组成。行程变化传感器2检测制动踏板动作，电动制动控制单元13向串联式电机汽缸10的电机发送信号，通过活塞产生液压，产生制动力。但是当串联式电机汽缸10的电机出现异常时，将关闭模拟截止阀8，打开主截止阀6，这样就可以在串联式电机汽缸10不能正常工作的时候，继续由主汽缸4提供液压，确保在行驶过程中能够安全停车，等待后续对刹车系统进行全面检修。

如图2所示，电机系统通常采用矢量控制，在矢量控制系统中，有电流环、速度环和位置环3个闭合环路。其中，电流环作为控制系统中反应最快的一个环路，其控制器控制性能的好坏，会直接影响到整个调速系统的性能。而电流环控制器参数的设计又直接受到电机的定子绕组电阻及电感等参数的影响；同时速度环和位置环的参数整定是建于电流环的基础上，所以速度环和位置环的性能也受到电机参数的影响。为了能够顺利触发异常后的保护措施，因此亟需一种能够对电机参数进行诊断监控的方法。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种用于智能刹车控制器的电机参数诊断监控方法，能够有效辨识电机参数以提高控制器性能和安全性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种用于智能刹车控制器的电机参数诊断监控方法，在智能刹车系统上电初始期间对电机参数进行初始诊断，判断是否可以正常工作，如存在异常或潜在风险状况，将及时报警进入故障保护模式；当智能刹车系统顺利通过初始诊断进入正常工作后，对电机参数进行在线监控，动态调整控制参数，使得电机控制技术能够实时响应各种工况，从而保证控制效果的可靠性和准确性。

在进行初始诊断时，先对电机的电阻参数进行测试，在电阻参数测试通过后再对电机的电感参数进行测试。

所述对电机的电阻参数进行测试具体包括：在智能刹车系统上电后解算出当前电机所处的位置，针对该电机位置施加一个零转矩的电流值让电机处于静止的状态得到电阻识别等效模型，再根据电阻识别等效模型求得电阻参数。

使用电阻识别等效模型求得电阻参数时，在电机绕组允许通过电流的范围内，等间隔的多次注入不同电流值来求取电阻的平均值。

所述对电机的电感参数进行测试具体包括：对电机施加一个变化的零转矩电压矢量；在等间隔的时间段采样d轴电流并计算峰值，再结合测试到的电阻参数计算出电感参数。

在对电机参数进行在线监控时，采用带遗忘因子的递推最小二乘法对电机的电阻参数和电感参数进行辨识。

所述电机在dq轴同步旋转坐标系下的电压方程为：其中，R_s为定子电枢电阻、V_d和V_q分别为d轴电压和q轴电压、i_d和i_q分别为d轴电流和q轴电流、L_d和L_q分别为d轴电感和q轴电感、λ_pm为转子永磁磁链、w_e为电机转子旋转电气角速度、p为微分算子。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明可以在IBS上电初始期间对电机参数进行检查，判断是否可以正常工作，如检查到异常或潜在风险状况，将及时报警进入故障保护模式，从而避免在驾驶时发生刹车无助力或卡死等严重故障。当IBS顺利通过初始诊断进入正常工作后，就开始对电机参数进行在线监控，动态调整控制参数，使得电机控制技术能够实时响应各种工况，从而保证控制效果的可靠性和准确性。

附图说明

图1是现有技术中智能刹车系统结构示意图；

图2是现有技术中电机矢量控制系统原理图；

图3是本发明的流程图；

图4是本发明初始诊断的电阻测试流程图；

图5是本发明中电阻识别等效模型电路图；

图6是本发明中电阻测试原理图；

图7是本发明初始诊断的电感测试流程图；

图8是本发明在线监控的流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种用于智能刹车控制器的电机参数诊断监控方法，如图3所示，在智能刹车系统上电初始期间对电机参数进行初始诊断，判断是否可以正常工作，如存在异常或潜在风险状况，将及时报警进入故障保护模式，从而避免在驾驶时发生刹车无助力或卡死等严重故障；当智能刹车系统顺利通过初始诊断进入正常工作后，对电机参数进行在线监控，动态调整控制参数，使得电机控制技术能够实时响应各种工况，从而保证控制效果的可靠性和准确性。

对于初始阶段的诊断，整车厂一般都会要求车载电控在规定的时间内完成自检工作并参与到整车的运行中。鉴于这段时间电机处在一个还未完全工作的静止状态，因此对于该工况下的电机参数诊断需要满足以下约束条件：时间短，辨识参数准确，电机保持静止。因此该初始阶段的诊断流程如图4所示：

IBS通过传感器可以在上电后迅速解算出当前电机所处的位置，针对该电机位置施加一个零转矩的电流值就能让电机处于静止的状态。而永磁同步电机在dq轴同步旋转坐标系下的电压方程如下：其中，R_s为定子电枢电阻、V_d和V_q分别为d轴电压和q轴电压、i_d和i_q分别为d轴电流和q轴电流、L_d和L_q分别为d轴电感和q轴电感、λ_pm为转子永磁磁链、w_e为电机转子旋转电气角速度、p为微分算子。

根据上述方程，此时对电机注入一个零转矩的恒定电流值(i_d≠0，i_q＝0)，则上述方程将简化为：假设电机为星形连接且三相阻抗值相同，此时同步电机的电阻识别等效模型如图5所示。

其中，d轴电压V_d包含了开关器件死区带来的额外电压，正常情况下死区时间被设置为一个常值，因此这部分的电压也是一个固定值；这样的话可以通过注入不同的电流值，求得每次电流与电压的增量，从而补偿死区造成的误差影响求得定子电阻：

实际中电机绕组电阻很小，若不考虑Mosfet开关损耗以及采样误差的影响，测得的电阻值误差会很大，所以需克服这些因素带来的误差。因检测过程可以在很短的时间内完成，可以在电机绕组允许通过电流的范围内，等间隔的多次注入不同电流值来求取电阻的平均值，降低采样误差的影响。

如图6所示，假设IBS设定的最大允许通过电流为80A，采样时间为100us，则可以按照10A为递增量来注入d轴电流i_d直到最大值80A，每一次注入的时间间隔为20ms，d轴电压V_d采样点可以在最后5ms中采50次取平均计算得到(实际因电机保持静止，稳定时间仅仅只需要几ms就可以)，每两个相邻的测试值计算得到一个R值，最后对所有R值再取平均值即可有效避免采样误差的影响，同时测试也最大程度的覆盖了电机允许通过电流的范围。

经过计算后就可以得到(其中R_mosfet的值可以根据所使用的器件手册设置)，最后所得值与电机理论值做比较，误差在合理范围内即认为测试通过。

如图7所示，在电阻参数测试通过的基础上就可以进而测试电感参数值了，类似于电阻的辨识方法，对电机施加一个变化的零转矩电压矢量(V_d≠0，V_q＝0)，则电压方程将简化为：

本实施方式中施加一个随时间变化的高频正弦值V_d＝V·sin(2πft)，由于定子电枢电阻R_s产生的阻抗压降远小于d轴电感L_d上感抗压降，d轴电流i_d可近似看做成一个同频的正弦电流；且阻抗上的压降和感抗上的压降相差90度，为了便于计算，可以在等间隔的时间段采样d轴电流并计算峰值i_max，并结合之前测量到的阻抗可以计算出d轴电感L_d。计算方式如下：其中，V_dmax为高频正弦值V_d＝V·sin(2πft)的幅值，即V_dmax＝V。

假设给IBS电机施加400Hz，幅值为4V的V_d电压，则2.5ms完成一个正弦电压，以采样时间为100us采集d轴电流i_d，则可以设定100个点，即10ms一个大循环(包含4个正弦注入电压周期)中解算出电流的峰值。该过程可以连续测试10次后取平均值处理。

当控制单元顺利通过初始诊断后就进入了正常的工作状态中，此时电机将随着驾驶员频繁的踩刹车而忙碌的工作着。伴随着这种实时变化的工作环境和运行状况，电机的各种实际参数将会在一个小范围内波动，比如随着电机温度的升高电机定子相电阻会增大，当电机相电流增大到额定电流以上时，电机定子磁芯会饱和，定子电感也会减小。而且随着电机运行年限的增加，电机会发生老化现象，转子永磁体磁性也会发生退化，电机的其它参数也在发生不同程度的变化。因此在正常工作下需要对电机的参数进行实时监控，使得电机控制技术能够实时响应各种工况，从而保证控制效果的可靠性和准确性。

在实际应用中，为了不额外增加IBS的运算负荷，本实施方式采用了易于控制芯片编程实现的带遗忘因子的递推最小二乘法：其中，k为采样时刻，θ为参数辨识值(n维列向量)，为输入数据(n维列向量)，y为输出数据，K为自适应增益矩阵，P为相关协方差矩阵，λ为遗忘因子，I为单位矩阵。

最小二乘法是一种经典有效的数据处理方法，关于该方法理论已有大量文献描述，这里不再累述。

如图8所示，现结合本发明涉及的电机参数辨识进行实际应用。永磁同步电机在dq轴同步旋转坐标系下的电压方程如下：

整理变为矩阵形式：

将微分算子离散化其中，T表示时间，同理，代入上式，

化为最小二乘法形式，

式中存在永磁磁链λ_pm，但是因为考虑到控制策略使用的是i_d＝0的策略，且磁链只存在于i_q方程中，针对表贴式电机L_d＝L_q＝L，因此可以将矩阵简化为：

利用遗忘因子最小二乘法对上式中的电阻和电感进行在线辨识，令代入上式得到：

其中，y(k)＝i_d(k+1)，P(0)＝αI，α一般取10⁴～10⁶，θ(0)可以使用初始阶段的检测值，只要辨识出a(k)和b(k)，即可得到电机参数值从而根据结果做出相应的措施。