汽車用電機控制系統(tǒng)的故障檢測與診斷技術

摘 要：汽車電氣化進程的加速使電機控制系統(tǒng)逐漸成為整車的核心動力單元，其運行可靠性直接關系到車輛安全性、能效表現(xiàn)與用戶體驗。在復雜多變的工況環(huán)境下，電機系統(tǒng)關鍵部件的退化與失效概率顯著提升，其引發(fā)的亞健康狀態(tài)可能以鏈式反應傳導至整車控制網(wǎng)絡，導致性能退化甚至災難性故障。因此，本文就電機控制系統(tǒng)多維故障特征的高效捕獲、跨尺度故障模式的精準映射以及診斷技術與容錯控制的深度融合展開系統(tǒng)性探討，以期為提升車用電驅動系統(tǒng)的功能安全等級、降低全生命周期運維成本提供理論支撐。

關鍵詞：電機控制 故障預測 診斷技術

汽車電驅動系統(tǒng)正經歷從輔助執(zhí)行機構向核心動力源的范式轉變，其可靠性直接影響著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的功能安全與市場接受度。復雜工況下，電機控制系統(tǒng)面臨電磁-熱-機械多物理場耦合作用，功率半導體器件的開關瞬態(tài)應力、軸承的時變潤滑狀態(tài)以及傳感器漂移等因素構成潛在失效路徑。因此，本文就電機控制系統(tǒng)的退化機制建模與自適應診斷架構展開研究，以期突破在線監(jiān)測與動態(tài)容錯控制的協(xié)同優(yōu)化瓶頸。

1 電機控制系統(tǒng)的故障分類與影響

1.1 故障分類及其類型

電機控制系統(tǒng)的故障分類需基于系統(tǒng)組成及失效鏈傳遞路徑，以支撐診斷策略的構建。按故障來源可分電氣故障、機械故障以及傳感器與信號傳輸故障，電氣故障包括逆變器功率器件（如IGBT）開路或短路、定子繞組匝間短路、供電端接觸電阻異常等；機械故障涉及軸承潤滑失效、轉子偏心、冷卻風扇卡滯；而傳感器與信號傳輸故障涵蓋電流/電壓傳感器偏移、編碼器信號失真、總線通信中斷。其中電氣故障占比最高，因功率器件處于高頻開關工況下易受熱應力沖擊?，F(xiàn)有分類邏輯圍繞ISO 26262功能安全標準，強調故障對車輛安全性的影響等級劃分，但實際應用中亟須建立基于可觀測信號的映射機制，以實現(xiàn)分類標簽的動態(tài)更新。以三相電流不平衡為例，其根源是繞組差異或逆變器驅動信號異常，需結合電流諧波特征與PWM占空比時序數(shù)據(jù)進行分級，避免傳統(tǒng)單一閾值判斷導致的診斷誤差[1]。

1.2 故障對電機控制系統(tǒng)性能的影響

電機控制系統(tǒng)性能故障的直接后果是打破電機能量轉換鏈路的平衡狀態(tài)。在電氣故障中，IGBT開路會導致電流輸出相位失準，轉矩脈動增加約15%～30%，并產生非對稱電磁力，誘發(fā)機械諧振。當定子繞組發(fā)生局部短路時，鐵芯溫升速率提高2-3倍，引發(fā)永磁體退磁風險，系統(tǒng)效率出現(xiàn)下降。而機械故障的主要影響是動力傳遞的穩(wěn)定性，軸承磨損產生的周期性沖擊振動會通過機殼傳遞至位置傳感器，導致轉子角度測量信號中包含高頻紋波，直接削弱磁場定向控制的動態(tài)精度，表現(xiàn)為轉速跟蹤誤差擴大至標稱值的3-5倍。對于傳感器故障，以霍爾編碼器信號跳變?yōu)槔鋵е碌奈恢霉浪闫顣闺姍C進入非預期工作區(qū)，造成母線電壓需求突增，觸發(fā)過壓保護停機。在系統(tǒng)層面，多數(shù)故障具有擴散效應，如逆變器故障引發(fā)的電流畸變會加速母線電容老化，而軸承振動疊加溫度波動將縮短絕緣漆壽命。

1.3 故障發(fā)生的主要原因與機制

故障成因可歸結為內生缺陷與外部應力的雙重作用。內生缺陷源于制造工藝偏差（如IGBT焊接空洞率超標）或材料性能離散性（繞組絕緣層厚薄不均）；外部應力包括極端溫變、機械振動、電磁干擾等工況。以IGBT短路故障為例，其在過載工況下因結溫驟升引發(fā)硅片熱逃逸，而驅動電路中的噪聲耦合會加劇柵極電壓振蕩，形成雪崩擊穿的條件。而機械故障的主導機制是動態(tài)載荷與材料疲勞的相互作用，軸承滾道表面在交變應力下逐步形成微裂紋，潤滑脂碳化導致摩擦系數(shù)非線性增加，最終演變?yōu)榭ㄋ朗А鞲衅鞴收洗蠖嘤尚盘栨溌吠暾云茐囊l(fā)，溫度梯度使霍爾元件靈敏度偏移±10%，連接器松動導致阻抗突變，干擾信號通過寄生電容耦合至采樣電路。同時，60%以上的早期故障具有隱藏性，如絕緣老化初期僅表現(xiàn)為局部放電量上升，需通過高頻電流紋波或局部放電檢測手段捕獲其弱特征[2]。

2 故障檢測技術

2.1 基于信號處理的故障檢測技術

信號處理技術是通過分析電機運行中產生的物理信號，如電流、電壓、振動等，提取與故障相關的特征差異，以此識別系統(tǒng)的異常狀態(tài)，這種方法是通過信號本身的統(tǒng)計特性或頻域特性來實現(xiàn)故障判斷。在實際應用中，時域分析是最直接的手段，如通過監(jiān)測三相電流的均值或方差是否偏離正常范圍，可以發(fā)現(xiàn)逆變器開關管開路或接觸不良等故障；頻域分析則更適用于周期性故障的檢測，如定子繞組短路會導致電流頻譜中特定次數(shù)的諧波分量顯著增加，典型情況是5次和7次諧波幅值升高至基波的15%以上。而對于瞬態(tài)或非平穩(wěn)信號，時頻域分析工具能夠捕捉信號在不同時間片段內的頻率成分變化，從而定位故障發(fā)生的時刻。信號處理技術的優(yōu)勢在于實時性較高，典型算法的處理延遲可控制在毫秒級，適合電機控制系統(tǒng)的快速保護需求[3]。

2.2 基于模型的故障檢測方法

基于模型的故障檢測方法通過建立電機系統(tǒng)的數(shù)學描述，如狀態(tài)方程、等效電路模型等，預測系統(tǒng)在無故障情況下的理論行為，再將理論輸出與實際測量值進行比對，通過殘差分析識別故障。這種方法的關鍵在于模型的準確性和適應性，如在永磁同步電機的磁場定向控制中，可通過構建包含電阻、電感和反電動勢參數(shù)的狀態(tài)方程模型，預測正常工況下的電流響應。當逆變器某相開關管發(fā)生故障時，實際電流與模型預測值將出現(xiàn)顯著偏差，通過計算兩者的積分誤差即可定位故障位置，該方法還能用于間接檢測傳感器故障，如當編碼器信號異常時，利用反電動勢估算的轉子位置會與實測值產生持續(xù)偏差，從而觸發(fā)傳感器失效報警。同時，電機在運行中常因溫升或磁飽和導致參數(shù)變化，如繞組電阻隨溫度升高增加20%以上，固定參數(shù)的線性模型容易失效，而自適應算法的引入，可以通過在線更新模型參數(shù)來跟蹤系統(tǒng)動態(tài)變化。

2.3 基于人工智能的故障檢測技術

人工智能技術通過數(shù)據(jù)驅動的方式，從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘故障模式與信號特征之間的復雜非線性關系，突破了傳統(tǒng)方法對先驗知識或精確模型的依賴。監(jiān)督學習算法利用帶標簽的故障數(shù)據(jù)訓練分類模型，能夠對特定故障類型進行精確識別，如采集不同磨損程度的軸承振動信號頻譜，通過訓練卷積神經網(wǎng)絡（CNN）可從原始數(shù)據(jù)中自動提取高頻沖擊特征，實現(xiàn)故障程度分類。無監(jiān)督學習則適用于缺乏標簽數(shù)據(jù)的場景，通過聚類算法將多維信號映射到低維空間，檢測偏離正常分布的數(shù)據(jù)點以發(fā)現(xiàn)未知故障模式。深度學習因其強大的特征提取能力成為研究熱點，其中長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）可捕捉電機電流信號的時序依賴關系，預測功率器件的剩余壽命趨勢。以電機控制系統(tǒng)中的電流傳感器偏移故障為例，傳統(tǒng)閾值檢測可能因工況變化導致誤報，而基于深度神經網(wǎng)絡的模型通過分析多通道信號的協(xié)同變化模式，可將檢測準確率提升至95%以上。

3 故障診斷技術

3.1 故障診斷的基本理論

故障診斷理論的核心目標是建立故障現(xiàn)象與內在原因之間的關聯(lián)模型，并基于可觀測信號實現(xiàn)故障的定位與分類，其理論基礎主要依托系統(tǒng)論、信息論和控制論的融合。從系統(tǒng)論角度看，電機控制系統(tǒng)被視為由機電能量轉換單元、信號傳輸路徑和控制算法組成的動態(tài)網(wǎng)絡，任何局部故障均會通過物理耦合或信息交互引發(fā)系統(tǒng)狀態(tài)偏離平衡點。信息論可為故障信息提取提供了量化工具，如通過熵值計算評估信號中的不確定性與異常信息量，或利用互信息分析不同傳感器數(shù)據(jù)的相關性以識別冗余信號中的矛盾點?？刂普搫t強調動態(tài)系統(tǒng)的反饋機制與自適應調節(jié)能力，在診斷過程中常通過觀測器設計或參數(shù)辨識算法追蹤故障的演化軌跡。而典型的診斷流程包括信號特征提取、故障特征庫匹配以及故障概率評估。以永磁同步電機為例，當轉子發(fā)生局部退磁時，反電動勢波形會呈現(xiàn)周期性凹陷，診斷理論通過建立退磁程度與諧波幅值的數(shù)學模型，結合溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)實現(xiàn)對退磁區(qū)域的概率估計[4]。

3.2 故障診斷技術的主要方法

故障診斷方法根據(jù)技術路線包括基于模型的解析方法、基于信號處理的特征方法和基于數(shù)據(jù)的智能方法。基于模型的解析方法通過對比實際系統(tǒng)輸出與數(shù)學模型預測值的殘差來識別故障，如通過建立電機繞組的等效熱網(wǎng)絡模型，利用溫度實測值與理論值的偏離量判斷絕緣老化程度。這類方法高度依賴模型的準確性，在參數(shù)時變場景下常采用自適應濾波動態(tài)調整模型參數(shù)?；谛盘柼幚淼奶卣鞣椒ㄖ苯訌脑夹盘栔刑崛」收厦舾兄笜耍缤ㄟ^小波包分解提取軸承振動信號的高頻沖擊成分能量比，或通過Park矢量變換觀察電流軌跡的畸變特征。此類方法無需精確模型，但對噪聲敏感且需人工設計特征提取規(guī)則?；跀?shù)據(jù)的智能方法以機器學習為核心，通過對歷史故障數(shù)據(jù)的學習建立輸入信號與故障類型的映射關系。如卷積神經網(wǎng)絡（CNN）可直接處理三相電流頻譜圖，自動識別繞組短路的空間模式；強化學習則能在未知故障場景下通過試錯優(yōu)化診斷策略。

3.3 故障診斷與修復的結合方法

故障診斷與修復的結合旨在構建閉環(huán)控制架構，實現(xiàn)從故障檢測到自主恢復的無縫銜接，其設計核心是容錯控制（FTC）技術，包含被動容錯與主動容錯兩種策略。被動容錯通過冗余設計或魯棒控制算法預先應對潛在故障，如在逆變器中設置冗余開關管，當某相故障時自動切換至備用器件，保障輸出連續(xù)性；主動容錯則基于實時診斷結果動態(tài)調整控制參數(shù)，如當檢測到電流傳感器漂移時，切換至無傳感器控制模式，并通過觀測器估算真實電流值。另外，實際應用中需權衡修復策略的性能與代價，硬件冗余雖然可靠但增加成本與體積，軟件容錯依賴算法復雜度會增加計算時延。典型的綜合方案是將故障嚴重程度分級，如一級故障（輕微退化）僅觸發(fā)預警并調整控制參數(shù)，二級故障（功能失效）啟動冗余模塊，三級故障（安全風險）強制停機保護。

4 電機控制系統(tǒng)故障檢測與診斷技術的綜合應用

4.1 故障檢測與診斷的集成化方案

故障檢測與診斷技術的集成化方案旨在通過多技術協(xié)同實現(xiàn)全生命周期管理，覆蓋從實時監(jiān)測到預測性維護的閉環(huán)流程，其主要是通過硬件感知層、算法分析層與決策執(zhí)行層的模塊化設計，將信號處理、模型驅動和人工智能方法無縫融合。硬件層集成電流傳感器、振動探頭及溫度檢測模塊，確保多維信號同步采集，如采用分布式傳感器網(wǎng)絡優(yōu)化電磁干擾下的數(shù)據(jù)精度；算法層采用混合架構，信號處理方法快速篩選異常片段，模型方法對特定故障進行殘差驗證，深度學習方法處理復雜非線性特征，如軸承早期磨損的微弱振動模式；決策層結合故障概率評估與系統(tǒng)狀態(tài)，動態(tài)調整檢測閾值并生成分級告警策略[5]。而典型的集成應用是在新能源車驅動系統(tǒng)中，借助車載域控制器實時處理電機信號，通過多線程調度機制平衡診斷速度（＜100ms響應）與資源占用率（CPU利用率＜30%）。

4.2 系統(tǒng)集成后的性能優(yōu)化

系統(tǒng)集成后的性能優(yōu)化聚焦于提升診斷效率、降低誤判率及增強環(huán)境適應性，需從算法、硬件與流程三方面協(xié)同改進。算法層面通過特征共享與模型剪枝減少冗余計算，如將信號處理提取的諧波特征直接輸入AI模型，避免重復處理原始數(shù)據(jù)；針對車載場景開發(fā)輕量級神經網(wǎng)絡，模型參數(shù)量控制在200KB以內以適配低算力MCU。硬件優(yōu)化包括預處理芯片的部署，如FPGA加速信號濾波與傅里葉變換，將頻域分析耗時從10ms壓縮至2ms以內；分布式計算框架中，傳感器端完成初步特征提取，云端執(zhí)行復雜模型推理，減少總線數(shù)據(jù)傳輸壓力。流程優(yōu)化則以故障優(yōu)先級劃分為基礎，對高危害故障啟用即時中斷響應，對漸進性故障采用周期性深度分析。而環(huán)境適應性提升依賴數(shù)字孿生技術，建立電機運行工況的虛擬映射模型，通過仿真注入噪聲、溫度漂移等干擾因素，訓練診斷算法魯棒性。

4.3 故障檢測與診斷技術的標準化及其應用前景

標準化是技術大規(guī)模應用的前提，當前主流方向圍繞接口統(tǒng)一性、測試規(guī)范與評估體系展開。硬件接口層面，IEEE 1451系列標準定義了傳感器與控制器間的即插即用協(xié)議，確保不同廠商設備的數(shù)據(jù)互通；軟件層面，ISO 26262規(guī)定了車載診斷系統(tǒng)的功能安全等級（ASIL），要求故障覆蓋率≥90%。測試規(guī)范涵蓋信號注入方法與極端工況驗證流程。評估體系則采用量化指標組合，如診斷延遲、F1-score（綜合準確率與召回率）、功耗-性能比等，形成行業(yè)認可的基準評價模型。標準化推動了技術向多領域滲透，在工業(yè)領域，預測性維護平臺通過標準化API接入工廠設備，實時監(jiān)控電機健康狀態(tài)并優(yōu)化維護周期；在能源領域，風電電機群的遠程診斷系統(tǒng)依托統(tǒng)一通信規(guī)約實現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同分析。而應用前景方面，邊緣計算與5G技術將推動實時診斷向分布式終端擴展，如無人機電機通過端側AI芯片實現(xiàn)自主故障避讓；數(shù)字孿生與區(qū)塊鏈結合則能構建可信的故障溯源體系，記錄全生命周期狀態(tài)數(shù)據(jù)用于質量追溯與保險定責。

5 結論

本文明確了電機控制系統(tǒng)故障檢測與診斷技術在提升設備可靠性與維護效率中的核心作用，系統(tǒng)討論了從基礎理論到工程實踐的技術演進路徑。通過信號處理、模型解析與人工智能方法的交叉融合，揭示了多維數(shù)據(jù)協(xié)同分析與動態(tài)容錯機制對復雜故障的精準識別潛力。因此，汽車電機控制應聚焦輕量化算法開發(fā)以適配低功耗硬件，強化未知故障的小樣本學習能力解決實際數(shù)據(jù)稀缺難題，并通過開放式架構設計促進跨平臺兼容性，以應對工業(yè)場景的規(guī)模化部署需求。

參考文獻：

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