电动汽车驱动系统系统故障检测和诊断技术的研究

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1、ClassifiedIndex:TM359.4U.D.C:621.3DissertationfortheProfessionalMasterDegreeinEngineeringTHESTUDYOFFAULTDETECTIONANDDIAGNOSISONTHEELECTRICDRIVESYSTEMOFVEHICLECandidate：SUN,TIANKUISupervisor：Prof.C.C.CHENAcademicDegreeAppliedfor：ProfessionalMasterofEngineeringSpeciality：Electrica

2、lEngineeringAffiliation：SchoolofElectricalEngineeringandAutomationDateofDefence：July,2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要电驱动系统相对于内燃机系统在节能、环保、动力加速性能和静音等方面具有的优势，因而在现代全电飞机、全电舰船和电动汽车领域中得到越来越多的重视。对于电驱动系统，安全与可靠非常重要，因此如何检测和诊断电驱动系统的故障成为了当下的热门课题，本文以电动汽车为研究背景，

3、研究电驱动系统的检测与故障诊断技术。论文通过对电驱动系统运行特性的研究及故障机理分析，按照电驱动系统自测试需求和在线诊断需求对电驱动系统主要故障进行了分类，并给出了电驱动系统自测试故障树和在线诊断故障树。针对电驱动系统原有结构特点，在保证系统独立安全运行和故障信息可靠存储的前提下，设计了内建式的自测试系统和内嵌式在线诊断系统，实现了对电驱动系统启动前的自动检测和运行中主要故障的在线监测与诊断。完成了硬件搭建和软件编写。所设计的系统采用了最少配置原则，最大程度地利用了原有系统的硬件。研究了母线电容故障和电机绕组匝间短路故障的自测试方法，提出了一种在预充电

4、阶段完成对电容状态检测的方法。该方法利用启动时的充电电阻结构，用电阻电压替代母线电流，在电容预充电过程中利用电容大幅度变化的电压和电流计算电容ESR和ESC，根据其计算值判断电容的老化程度。电机绕组匝间短路故障自测试采用适用于电驱动系统检测的高频信号注入的方法，实验证明了该方法简单有效。研究了IGBT开路故障、电机绕组匝间短路故障和位置传感器偏转误差故障的在线诊断方法。提出了一种基于三相相电流导数的IGBT开路故障检测方法，通过比对预测的相电压符号和检测到的相电流导数符号的方式来诊断故障，诊断时间仅为0.13个斩波周期，大大降低了故障诊断的时间。提出的

5、基于功率预测和查表法的位置传感器偏转误差故障的在线诊断方法，该方法具有工程适用性高、诊断快速的特点；电机绕组匝间短路故障的在线诊断采用了基于负序电流直流分量计算的方法，该方法与工况无关，适于电动车驱动系统的运行特点。关键词：电驱动系统；故障诊断；自测试；在线诊断-I-AbstractAbstractElectricdrivesystemhastheadvantageinenergysaving,environmentalprotection,powerandacceleration,andmutetoenginepowertrain,thusithas

6、gotmoreandmoreattentioninthemodernall-electricaircraft,all-electricshipsandelectricvehicles.Forelectricdrivesystems,securityandreliabilityareveryimportant,howtodetectanddiagnosethefailureoftheelectricdrivesystemhasbecomethehottopicsofthemoment,thisthesisstudytheelectricdrivesyst

7、emfaultdiagnosistechnologyunderthebackgroundofelectricvehicles.Thisthesisstudiestheoperationcharacteristicsandanalysesthefaultsmechanismofelectricdrivesystem.Thefaultsareclassifiedbytheneedofself-testtestandonlinediagnosis.Thefaulttreeofself-testandonlinediagnosisisfinished.Acco

8、rdingtothestructurecharactersofelectricdrivesys