基于EKF的感应电机传感器故障检测与实时重构策略

本文主要探讨了基于扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）的矢量控制感应电动机在实际工业应用中的实时传感器故障检测、隔离与重构方法。矢量控制电机驱动广泛应用于各种工业领域，通常包括两路电流传感器和一个速度传感器，其精确性对于系统的稳定性和效率至关重要。 研究者提出了一种新颖的故障诊断和重构策略，该策略针对电流传感器测量误差和传感器开路故障进行了设计。首先，通过设计滑动窗口技术来实时监测传感器的数据变化，如果发现测量值出现异常，如偏离正常范围，会利用检测到的偏移和缩放值进行补偿，确保系统性能不受影响。 在处理电流传感器的测量误差时，通过对历史数据的分析和滤波，EKF能够有效地估计出这些误差并进行动态校正。然而，当遇到更为严重的问题，如传感器开路故障时，情况就不同了。在这种情况下，传感器输出信号会突然变为零，导致EKF的输出与实际测量值之间的残差显著增大，超过了预设的接近零的阈值。 利用这个特性，文章提出一种残差监测机制。在正常运行状态下，由于没有故障，EKF的输出应与传感器读数一致，残差应趋于零。当残差超过预设阈值，系统判断可能存在传感器开路故障，并立即采取相应措施，比如切换到冗余传感器或者启用备用控制算法，以保持电机的稳定运行并防止进一步损害。 此外，本文还可能探讨了故障隔离和重构的步骤，即如何在确认故障后排除故障传感器的影响，同时恢复或重构系统的控制策略，以最小化对生产过程的影响。这种方法对于提高工业自动化系统的可靠性和鲁棒性具有重要意义。 这篇研究论文深入分析了如何利用EKF在复杂工业环境下实时检测和处理感应电动机传感器故障，为电机控制系统的故障诊断与应对提供了一种有效的解决方案。通过结合数学模型、控制理论和故障检测算法，作者们旨在提升电机驱动系统的健壮性和稳定性，从而推动工业生产向更高效率和可靠性迈进。