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減少混合動力汽車電動機/發電機故障虛警率的緊湊誤差管理算法
汽車動力系統一個明顯的發展趨勢是使用更多的電氣系統,以減少燃油消耗、改善空氣質量、防止全球氣候變暖。可見,當前汽車動力控制系統需要進行重大改革。因此,持續監測器是車載系統的關鍵部件。幾乎所有的汽車都配備了一個車載診斷系統(OBD),用于監測發動機點火、電池電量、燃油油位、燃氣量、發動機工作狀態、制動系統工作狀態等信息。該監測系統可通過提供及時的反饋并指出問題,并在車輛的保養和維修過程中做出正確的指導。在混合動力和電動汽車中,通過OBD持續不斷地監測,可以更好地保證電動機工作的準確性。
提出了一種兩步故障診斷方法,該方法在高斯誤差分布的設定下,通過基于最大擬燃法(ML)的盲估故障檢測、定位和調整未知速度反饋誤差。兩步故障診斷包括粗估與微調:微調的主要目的是對粗估后仍存在的誤差進行微調;粗估是傳統故障診斷,通過在誤差速度反饋的輔助下測量故障特征頻率進行診斷。誤差粗估的微調作用是通過盲搜索檢測無額外信息的潛在誤差。通過所提出的計算復雜度和內存占用率最小化策略,以實現緊湊的機電能量轉換單元診斷,并通過電動機/發電機的速度反饋誤差的不斷調整,達到精確監測的目的。這種兩步故障診斷技術,經過誤差粗估和微調補償測量誤差,盡可能地降低了OBD的虛警率。
刊名:IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics(英)
刊期:2014年第1期
作者:Seung-deog Choi et al
編譯:薛雷