基于观测器的电动汽车传感器容错控制方法研究-洪岳博士
2024-10-14
1 引言*
由于驾驶员错误、分心和困倦导致车辆事故比例高，促使研究人员引入各种驾驶员辅助系统来提高高速公路安全。其中一些系统，如预测巡航控制和车道偏离预警系统已经被接受为许多车辆生产行业的标准。此外，车辆推进控制系统对执行器/传感器组件的依赖变得更加复杂。一般来说，这些复杂系统会受到一些灾难性故障的影响，如未知的执行器/传感器故障，从而增加了对容错的担忧。因此，在上述故障和具有挑战性的操作条件下开发有效的控制系统仍然是学术界和工业界的潜在研究课题。事实上，对于整体电动汽车(EV)系统对这种系统故障/故障具有鲁棒性，以增强车辆处理的稳定性和舒适性等特性非常重要，这进一步导致了正确的无人驾驶巡航控制。
在过去的几十年里，人们提出了各种故障诊断和容错控制(FTC)策略(一般分为主动FTC和被动FTC)。FTC是基于自适应残差生成器实现的，用于识别系统参数的异常变化和优化系统性能的迭代调优方案。在文献中提出的传感器 FTC 的各种方法中，基于观察者的方法有效且可靠。
基于最近的发展和改进的STA，本文的灵感来自于提出了一种基于HOSM观测器的传感器FTC方案，用于电动汽车巡航控制。作为初步，本文的贡献总结如下：
1) 提出了一种基于鲁棒HOSM观测器的永磁同步电机驱动电动汽车容错巡航控制体系结构，在速度传感器故障存在的情况下。与现有的基于观测器的FTC工作，所提出的HOSM观测器保证了基于重构的控制方案观测误差的有限时间稳定性。此外，基于HOSM观测器的传感器故障检测对有界模型不确定性和参数变化具有鲁棒性。事实上，可以使用适当的阈值有效地检测到故障，因为估计误差是有界的，而不使用复杂的基于观察者的检测技术。
2) 所提出的方法只考虑电动汽车电机转速参考来评估其在速度传感器故障下的动态性能。然而，在本文中，在存在气动载荷力和道路粗糙度等车辆扰动的情况下，进一步说明了所提出的传感器 FTC 的鲁棒性。所考虑的车辆干扰是影响车辆速度运动的主要因素。使用高保真CarSim软件包提供了故障速度传感器情况(在恒定速度和斜坡速度期间)和车辆干扰的各种模拟。
3) 实验结果表明，基于HOSM观测器的传感器故障检测方法，通过考虑在CarSim环境中获得的类似功率转矩比，在参数不确定性下对具有机械负载的真实永磁同步电机进行了实验。这被认为证明了所提出的方法在真实电动汽车场景中的有效性(当永磁同步电机受到外部动力学的影响时)。
本文的其余部分安排如下。永磁同步电机的建模在第二节中讨论。第三节介绍了基于改进的STA的HOSM观测器设计，用于速度估计。第四节讨论了电动汽车的速度传感器故障模型和FTC架构。第 V 节介绍了 CarSim 和实验结果。第 VI 节介绍了对实现的主要讨论，第 VII 节总结了本文。
2 车辆动力学与永磁同步电机建模*
在本节中，介绍了车辆动力学和著名的永磁同步电机模型。
A. 车辆动力学建模
此处TL∈R，Frr为滚动阻力，Fwd为气动阻力，Fgr为分级阻力，Far为加速度阻力，rt为轮胎的动态半径，△为不确定性或未建模的动态。
此外，车速vs与电机速度ωe成正比，可以用轮胎半径rt、差分传动比nd和齿轮数i中的齿轮盒比ni来描述，如下所示:给定所需的车速 vs ∈ R，需要将驱动速度 ωe 引导到其对应的电机参考速度。标准反馈控制需要为此目的了解当前速度。由于电机转速是负载转矩的函数，作用在电动汽车上的力直接影响驱动电机的速度。因此，重要的是提供所需的驱动电机扭矩来跟踪电动汽车的实际速度到其所需的参考速度。
B. 永磁同步电机的动态建模在平稳参考系(α−β)中，永磁同步电机的动态模型表示其中 j ∈ {α, β}。定子电流为 ij ∈ R, uj是电压，bj是反电动势，由下式给出其中速度ωe动力学方程为：其中 R 是定子电阻，L 是同步电感，P 是极对的数量，J 是转动惯量，KE是反电动势常数，φm是转子磁通，fv是粘性摩擦，TL是负载扭矩，θe和 ωe分别是电机的位置和速度。
在上述模型中，ij和 uj是测量量，bj被视为未知量。众所周知，（3）中的反电动势是速度和转子位置的函数，如（4）所示。在下一节中，设计了一个稳健的观测器来估计这些未知的反电动势。然后根据估计的反电动势计算转子位置和速度。
本文重点研究了驱动操作过程中发生的传感器故障，以确保不间断的EV操作。这项工作的主要目标是提供所需的电机扭矩，即使在存在速度传感器故障的情况下，以便自动调节电动汽车速度到所需的车辆参考速度。我们的目标是通过使用 HOSM 观察者和根据传感器故障的检测在测量速度和估计速度之间进行选择的选择机制来实现这一目标。
3 HOSM观测器的设计
本节设计了HOSM观测器，用于从测量的电压uj和电流ij估计反电动势。估计的反电动势 ^bj 进一步用于计算传动的转子位置和速度。驱动器的实际速度由PI调节器控制，以进一步在q轴上产生所需的电流irefq。在恒定的气隙磁通模式下，irefq = 0(参见[25]中永磁同步电机的矢量控制架构)。HOSM观测器将(3)中永磁同步电机模型的反电动势bj视为未知输入，并在α轴和β轴上重构它们。
HOSM观测器设计中的滑膜面选择如下:其中ˆij和ij分别为估计电流和实际电流。让我们定义永磁同步电机电流的SMO如下:经典STA[26]中提出的修正项为：其中 ki 是正增益。由于(8)校正项中的符号函数是有界的，当算法远离原点时，算法的轨迹非常慢。因此，为了提高收敛时间，引入了通过添加线性项的轻微修改。修改后的 STA 变为 [29]：