fcv驱动系统故障诊断及容错控制算法研究

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1、摘要随着燃料电池汽车在公共交通中的示范推广，故障诊断及容错控制成为提高系统可靠性和安全性的有效途径。论文针对燃料电池+动力蓄电池的电一电混合燃料电池轿车的驱动系统进行了基于模型解析冗余的故障诊断及容错控制算发研究。燃料电池汽车用驱动电机取代了传统汽车发动机作为汽车动力源，燃料电池汽车动力驱动系统是一个硬实时、非线性复杂系统。燃料电池汽车驱动系统发生故障后，将直接威胁人的生命安全和公共交通秩序，其故障诊断及容错控制能力将直接决定整车安全性。论文首先综述比较了常用故障诊断及容错控制技术，并针对驱动系统随机特性选择有代表

2、性的扩展卡尔曼滤波算法进行驱动系统故障诊断及容错控制研究。通过仿真分析验证了该算法的理论正确性，但同时也发现了该算法在驱动系统故障诊断及容错控制应用中的局限性。因此论文进一步重点探讨了基于锁相环位置估计算法在燃料电池汽车驱动系统故障诊断及容错控制中的的应用。通过数学建模及仿真分析验证了算法的有效性，并得出如下初步结论：(1)基于锁相环位置估计算法相比扩展卡尔曼滤波算法具有明显优势；(2)基于锁相环位置估计算法结构简单便于工程实践，算法收敛速度快；(3)基于锁相环位置估计算法适合解决高实时性要求的驱动系统故障诊断及容

3、错控制。论文最后对基于锁相环位置估计算法进行了燃料电池汽车驱动系统故障诊断及容错控制实验验证。通过实验进一步验证了理论分析的正确性，并为算法的工程实用奠定了初步基础。关键词：燃料电池轿车，扩展卡尔曼滤波，锁相环，永磁同步电机，故障诊断，容错控制AbstractABSTRACTTomeetthechallengeofoilshortageandenvironmentdeterioration，newenergyautomobileweredeveloped，forinstance，theFuelCellVehicle

4、(FCV)，andevensomecarsaleputintopublictransport．ReliabilityandsecuritybecomemoreandmorecrucialforFCVsnow．Faultdiagnosistechnologyshouldbeanoveltymethodtoimprovereliabilityandsecurity．Inthispaper,thetheoriesandmethodsoffaultdiagnosisandtolerancecontrolbasedonmod

5、elareparticularlyproposed,whicharetobeappliedinfieldofFuel-CellHybridV咖cledriveunit．AsthedrivingsupporterforFCV,thePermanentMagnetSynchronousMotor(PMSM)drivingsystemisfeaturedbyhighreal-timeandnon-linearcharacteristic，whosecapabilityoffaultdiagnosisandtoleranc

6、econtroldeterminesthewholecal"’ssecurity．ConsideringtherandomicitynoiseofFCVdriveunit,arepresentativestateestimationmethodbasedonExtendedKalmanFilter(EKF)isappliedinfaultdiagnosisandtolerancecontrolofFCVDrivingSystem，andsomedisadvantagesareconcludedthroughsimu

7、lationanalysis．Thus，themethodofrotorangleestimationbased011PhaseLockedLoop(PLL)forPMSMisproposedinthispaper,whichhassomeadvantagesinapplicationofmotordrivingsystem’Sfaultdiagnosisandtolerance，comparedtostateestimationbasedonEKEMethodofrotorangleestimationbased

8、onPLLhasasimplestructureandiseasytoimplement,furthermore，ithashigherspeedastringency,whichcouldsatisfytherequirementofhighrealtimecharacteristicforPMSMdrivingsystem．Finally,someexp