0 引言
永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）因其高效率、高功率密度等优势，已在电动汽车和高端工业装备领域得到广泛应用[1]。然而，PMSM驱动系统在复杂工况下长期运行时易发生故障，逆变器开关管故障和电流传感器故障是其中主要的两种故障类型[2]。逆变器开关管故障通常分为开路故障和短路故障[3]。尽管短路故障破坏性极强，但通常能被保护电路有效抑制并转变为开路故障。相比之下，以电流不平衡为特征的开路故障，若长期未能被检测，将引发严重的性能退化、转矩脉动甚至二次故障。此外，在成本敏感的工业应用或故障降级运行工况中，驱动系统通常仅配置两相电流传感器，而控制策略依赖于精确的电流反馈，因此任意一相电流传感器故障都会破坏整个系统的稳定性[4]。
针对逆变器开关管开路故障，研究大致可分为基于信号、知识和模型的方法。基于信号的诊断方法中，基于电流的方法[5]结构清晰且实现简便，对系统参数依赖较低，但它需要相对较长的诊断时间来保证较高的检测精度；基于电压的方法[6]响应快却需要额外的传感器。基于知识的方法采用智能算法提取故障特征并分类[7]，易于处理非线性特征，但通常依赖大量标注数据。而基于模型的方法如滑模观测器[8]等通过比较残差来识别故障，虽然存在对模型精度与计算资源权衡的需求，但在实时性方面表现良好，且数据需求较小。对于电流传感器故障诊断，各类方法也呈现出类似的特点，如信号驱动方法通过分析三相电流的内在对称性或利用坐标变换来检测异常[9]，且已有方法用以确定具体故障类型[10]；与此同时，数据驱动方法[11]以及龙伯格观测器[12]、扩展卡尔曼滤波器[13]、滑模观测器[14]等模型驱动方法也得到了广泛的应用。
目前，主流研究大多仅关注单一故障类型，然而开关管开路和电流传感器故障具有相似的电流畸变特征，尤其是当电流传感器的输出固定为零值时，上述故障诊断方法存在较高的误判风险。近年来，一些研究致力于开发能够同时诊断开关管开路和电流传感器故障的诊断方法。一类是基于信号[15-16]与传统观测器[17]的策略，普遍根据三相电流和不为零的特性来区分故障。同时，一些研究者结合特征提取与神经网络[18]等数据驱动方法进行故障分类，但严重依赖于可用数据的数量和质量。为实现更精准的故障辨识，文献[19-20]从模型层面构建能将两类故障动态分离解耦的观测器，但仍需要完备的三相电流信息。而文献[21]通过引入额外的电压传感器来区分故障，虽然只使用了两相电流，但也增加了复杂度和成本。
传统诊断策略高度依赖完整信息，而基于有限电流信息的方法为解决该问题提供了新的思路[22]。例如，文献[23]通过故障模型预测实现了基于单相电流的开关管开路故障诊断。此外，全阶状态观测器[24]、基于电流误差构建的滑模观测器[25]等方法也通过单相电流重构，实现了对电流传感器的故障诊断与容错。虽然单电流诊断技术已取得显著进展，但尚未有研究将其扩展至两类故障的同时诊断场景。
综上所述，在仅采用两相电流传感器的PMSM驱动系统中，同时快速诊断逆变器开关管与电流传感器故障的研究尚不充分。为此，本文提出一种基于电流预测的故障诊断策略。该方法首先构建速度自适应扩张状态观测器（Speed Adaptive Extended State Observer, SA-ESO），并将其整合入无差拍电流预测控制架构中，以有效抑制参数不确定性与系统扰动对电流预测精度的影响，为系统控制与诊断算法提供鲁棒的实现基础。然后，为不同故障类型建立差异化的预测模型，利用单相电流实现了逆变器开关管故障和电流传感器故障下的电流预测。最后，提出三步故障诊断方法，该方法基于正常模型预测的dq轴电流与实测值残差进行故障检测，通过比较不同故障模型下健康相电流的预测偏差确定故障器件，并依据故障相电流信号特征识别具体故障类型及程度，从而实现了在数个开关周期内的快速准确诊断。
1 驱动系统及故障分析
1.1 永磁同步电机驱动系统
永磁同步电机的典型驱动系统如图1所示。该系统由一个两电平电压源逆变器供电，并采用矢量控制策略。在控制环路中，系统基于实时采集的电流与转子位置反馈，精确计算出所需的电压指令，然后通过脉冲宽度调制技术转换为高频开关信号，用以驱动逆变器中的功率开关管，从而实现对电机转矩与转速的精确控制。
图1 两电平电压源逆变器供电的PMSM驱动系统
Fig.1 PMSM drive system powered by two-level voltage source inverter
1.2 逆变器开关管故障分析
开关管开路故障可以分为上桥臂开关管故障和下桥臂开关管故障。以A相为例，上桥臂开关管指VTA1，下桥臂开关管指VTA2。
图2 为A相逆变器桥臂在不同运行条件、开关状态和电流方向下的电流路径。为了更清晰地呈现电流路径，定义流入A相逆变器桥臂的电流为正方向，即ia＞0，如图2a所示。同样地，定义流出A相逆变器桥臂的电流为负方向，即ia＜0，如图2b所示。正常运行下的电流路径用绿色实线标记，红色和蓝色虚线分别表示VTA1和VTA2开路故障下的电流路径。
图2 不同开关状态和电流方向下的电流路径
Fig.2 Current paths in different switching states and current directions
正常运行时，上桥臂开关管VTA1导通期间应通过A相正电流。当VTA1发生开路故障后，原有的电流通路被切断，正电流只能通过下桥臂二极管VDA2进行续流。因此，在A相电流的正半周期内，续流路径将A相输出端强制钳位在低电平，从而对A相电感施加零电压，导致相电流持续下降，并在数个开关周期内衰减至零。相对地，在A相电流的负半周期，电流通过二极管VDA1或下桥臂开关管VTA2流通，并未受到VTA1开路故障的影响，故负半周电流波形保持正常。同时，依据基尔霍夫电流定律，在星形联结且中性点隔离的系统中，A相正电流的消失将导致B相和C相电流中出现正向直流分量，以维持三相电流之和为零。
类似地，当开关管VTA2发生开路故障时，A相负电流将在几个开关周期内衰减为零，其正电流不会被影响；而当开关管VTA1和VTA2同时发生开路故障时，A相电流信号完全消失。
综上所述，通过分析故障机理，得到了不同开关管开路故障的相电流特性，考虑这些特征可以识别不同的故障并降低误诊的可能性。
1.3 电流传感器故障分析
电流传感器故障根据输出电流信号的特征可以归为四种典型故障类型：断线故障、卡滞故障、增益故障和偏移故障。以电流传感器发生偏移故障为例，由于在PMSM驱动系统中应用了磁场定向控制方案，励磁电流分量和转矩电流分量的反馈电流会叠加一个与正常电流频率相同的交流分量，这种错误的反馈会扰乱控制环路，进而影响逆变器的正常输出。当偏移故障发生时，三相电流中存在显著的直流分量，可能导致电机温度急剧上升和电磁转矩波动。同时，由于电流信号不准确导致的控制性能恶化，速度纹波会加剧。类似地，断线、卡滞、增益故障等类型的电流传感器故障都会导致转矩和速度的性能显著恶化。
为了获得电流传感器故障的特征，假设z相电流传感器在k时刻处于故障状态，则反馈输出与实际电流之间存在以下线性关系。
由于在实际驱动系统中，控制器无法直接获取电机的真实电流，因此文中仅在电流传感器故障分析及参数辨识环节区分采样值与真实值，后续的模型及指标计算等环节所出现的电流变量均将反馈测量值视作真实电流进行处理。
2 电流预测模型
2.1 基于扩张状态观测器的正常电流预测模型
无差拍电流预测控制（Deadbeat Predictive Current Control, DPCC）技术因其动态响应快、适应复杂工况且电流内环无需参数整定而备受关注[26]，其核心在于利用系统模型准确预测下一控制周期的电流状态。这不仅是实现预测控制的关键要素，还为故障诊断提供了新的视角。因此，构建能够应对参数不确定性和外部扰动的鲁棒电流预测架构，既能为高性能控制提供支持，同时也可以为可靠的故障诊断系统奠定基础。
传统无差拍预测电流控制的实现主要包括电流预测和指令电压计算[27]。实际应用中，参数可能发生变化，且存在外部未知扰动（如负载转矩波动）。这些不确定性会导致预测模型的稳态误差，使电流跟踪性能下降。扩张状态观测器能够在线估计并补偿系统中的未建模动态和外部扰动，从而提高系统的稳态裕度和跟踪精度[28]。
表贴式永磁同步电机在同步坐标系中的电压方程为
式中， ud , qu 、 di , qi分别为d、q轴的电压和电流；sR 、 sL和 fψ 分别为定子电阻、定子电感、永磁体磁链； eω 为电气角速度。
考虑到系统不确定性和干扰，将总扰动f视为扩张状态，作为观测器待估计的参数，表示为
式中， fd 、 fq分别为d、q轴上的集中干扰；Δ 表示参数变化； de 、 qe分别为d、q轴上的未知外部干扰项。
根据扩张状态观测器理论，通常假设系统观测的干扰 fd和 fq是连续且变化缓慢的，其变化速率远低于观测器响应带宽，故其导数可近似为零。基于该思想并结合系统模型式（3），将干扰项 fd和 fq增广为系统的新状态，并通过误差的线性函数确定其导数。
其中
观测器通过迭代更新状态估计值，采用欧拉法对ESO进行离散化，得到k时刻的状态预测方程为
式中， sT为控制周期。由于实际控制中计算与期望电压矢量应用间存在延迟，因此k时刻所装载的占空比是k- 1时刻采样电流计算所得电压矢量，即u( k-1)。
将式（5）所得的ESO估计扰动 ˆd , qˆ f f与预测电流
( k+1) ,
k+1) 代入无差拍控制律，k+2时刻电流采用dq轴电流给定值代替，DPCC预期电压矢量表示为
扩张状态观测器的动态性能是由矩阵 A -K aug C的特征值决定的。当速度 eω 变化时，观测器状态矩阵A也会发生变化，而若增益矩阵 Kaug保持常数，速度波动将显著影响观测器性能。文献[29]提出的速度自适应（Speed Adaptive, SA）增益矩阵方法，通过直接构造满足期望动态性能的特征值，实现了观测器全特征值的任意极点配置。
假设观测器误差动态矩阵A、 Kaug 、C的极点出现在期望阻尼比ξ 和自然频率 nω 处，使其行列式为零，特征方程可表示为
式中，I为单位矩阵。将式（4）中矩阵 A -K aug C代入式（7）中定义的特征方程，均衡推导得到矩阵 Kaug的速度自适应增益值，有
此时，观测器特征值为
从式（9）可以看出，误差动态系统的所有特征值均配置在左半复平面，确保了系统的渐近稳定性。此外，这些特征值的位置与电机转速无关，意味着观测器在整个运行工况范围内都能保持一致的动态性能，极大地提升了电流预测的准确性和可靠性。
2.2 逆变器开关管故障电流预测模型
逆变器开关管开路故障会改变系统的拓扑结构与运行特性，使得基于正常工况的预测模型不再适用，其预测电流将与实际采样电流产生偏差。建立相应故障模型，并计算出特定故障模式下的预测电流，可以为故障诊断提供可靠的决策依据。
以 A相逆变器上下开关管均发生开路故障为例，A相电流将被强制置零。根据基尔霍夫定律，B相电流与C相电流之间满足 ib =-i c关系。
永磁同步电机的定子电压可表示为
式中，定子电压 us =[u a u b uc]T，定子电流 is=[i a ib ic ]T ，定子磁链 ψs =[ψ a ψ bψc]T ，其分量分别对应各相电压、电流和磁链的瞬时值。
对于表贴式永磁同步电机，定子磁链 sψ 由定子自感磁链和永磁体磁链组成。在三相abc坐标系下，为了使模型与物理现实相匹配，A相永磁体磁链被建模为电角度 eθ 的余弦函数，而B、C相绕组在空间上分别落后和超前A相120°，可以表示为
应用三角函数和差化积公式得
根据式（10），B相与C相之间的线电压可表示为
结合实际系统延迟，式（13）可以离散化为
式中， u bc( k- 1)为第k时刻B相和C相之间装载的上一时刻所计算的线电压；i b ( k) 、 ib ( k+1) 分别为第k和第k+1时刻的B相电流。
根据式（14），在A相逆变器开关管开路故障下，第k+1时刻的B相预测电流可以表示为
类似地，B相逆变器开关管开路故障下的A相预测电流为
2.3 电流传感器故障电流预测模型
电流传感器故障会输出失真信号，严重影响状态观测器的性能。若仅使用健康的单相电流便能有效预测系统状态，就可以构建一个不受故障干扰的观测器。此观测器所重构的电流将能精确跟踪系统真实值，从而为下一时刻的健康相电流提供可靠的预测值。当基于某一相健康电流重构的观测器能够准确预测该相自身的电流，而系统却检测到故障时，便可判断是另一相的电流传感器发生故障。
实际上，当电机旋转时，仅使用一相电流传感器的系统平均而言是可观测的，并且观测器会纠正不可观测条件下由错误估计引入的任何误差[30]；而当电机停止或失速时，停在某个不可观测位置的可能性极小。由于速度自适应扩张状态观测器具有扰动观测和状态校正能力，只要系统是可观的，便能逐步修正由初始不准确的估计电流带来的误差，最终准确估计出系统真实状态。文献[29]已经通过实验验证了该方法在不同工况下的可靠性。
以B相电流传感器故障为例，为了避免引入错误的B相电流信息，可以将测量的A相电流 ai与估计的B、C相电流 bˆi 、 cˆi共同输入观测器，定义dq轴输入电流为
其中
定义 dq轴估计误差为 Δi d = id -
和Δiq=iq -
根据三角恒等式可得到输入向量 
与估计向量 iˆdq之间的关系为
当电流状态观测器达到稳定状态时，其输入应收敛于输出的估计值，这意味着 Δi d =Δ iq = 0。也就是说，在选择适当电流状态观测器增益的情况下，观测器误差动态渐近稳定，电机真实电流与观测器估计电流之间的误差将衰减至零。
3 故障诊断方法
针对永磁同步电机驱动系统中的逆变器开关管故障和电流传感器故障，本文提出一种基于电流预测的快速故障诊断方案。
当故障发生时，基于正常模型预测的dq轴电流与实际反馈值之间会持续存在偏差，利用这一特性可判断故障是否发生。同时，不同故障模型对应的估计电流存在差异，可据此实现故障器件的定位。此外，不同故障类型下相电流所具有的独特信号特征，可为具体故障类型的确定提供依据。
为简化诊断流程，本文设计了一种实用且高效的三步诊断策略，其整体架构如图3所示，具体流程如图4所示。
图3 故障诊断策略整体架构
Fig.3 Overall architecture diagram of fault diagnosis strategy
图4 故障诊断策略流程
Fig.4 Flow chart of fault diagnosis strategy
该策略将复杂的故障诊断分解为三个相对独立且逻辑清晰的步骤：第一步，检测故障发生，通过监测故障发生指标 FD来判断系统是否发生故障；第二步，确定故障器件，基于z相（z ∈（a,b），即A、B相）故障器件指标
（逆变器开关管）和
（电流传感器）的比较分析来确定故障器件；第三步，识别故障类型，利用故障相电流信号的特征对具体故障类型进行识别。
3.1 故障发生检测
故障发生检测是整个诊断过程的第一步，其准确程度直接影响后续诊断的有效性。在正常运行时，得益于准确的系统模型，预测与测量电流之间的残差将维持在一个较小的范围内。然而，当系统发生故障时，实际的电流波形会发生显著畸变。此时，基于正常模型的观测器无法跟踪这些由故障引发的动态变化，从而导致预测电流与实际电流之间的残差急剧增大。
在实际工程应用中，故障后的电流信号常伴有强烈的交流分量和高频噪声，这可能使电流残差信号产生剧烈的瞬时波动。若仅依赖瞬时电流残差与阈值的比较来进行故障判断，易受扰动影响从而引发误报。为提升诊断方案的鲁棒性，本文采用了一种时间积分策略。该策略通过在预设的时间窗口内对电流残差进行积分运算，能够有效抑制瞬态扰动所带来的影响，同时增强对故障信号的敏感度，从而实现更可靠的故障检测。
在第k时刻，故障发生指标定义为
式中，
和
分别为正常模型观测器预测的d、q轴电流；W为滑动窗口长度，根据系统采样频率和故障响应时间要求确定。
系统通过判断指标 FD是否超过阈值 thfault来检测故障，即在 t F时刻满足 D F( tF) ＞ thf ault条件时判定故障发生。为平衡检测的灵敏度与可靠性，将 thfault设置为一个自适应阈值，有
该阈值由两部分构成：基准部分是电机在正常工况下记录的 FD最大值，浮动部分是dq轴参考电流（即
与
）模的5%。此设计旨在避免因逆变器非线性、测量噪声等因素引发误判，同时确保对故障有效识别。
3.2 故障器件确定
检测到故障发生后，确定故障器件成为诊断流程的核心任务。为了准确区分逆变器开关管开路和电流传感器故障，本文采用一种基于多模型并行预测的策略。其基本原理在于：不同故障下的系统动态特性各异，当某一模型的预设故障与实际故障相匹配时，该模型对系统动态的描述最为准确，其预测输出与实际测量电流的残差最小。相比之下，其他不匹配的故障模型由于无法准确复现系统的真实状态，其预测结果与实际值之间将存在显著偏差。通过对所有故障模型的预测残差进行比较，即可精准定位出故障源。
同样应用时间窗口策略，在第k个采样时刻，针对z相逆变器开关管开路故障的指标
和针对z相电流传感器故障的指标
定义为
式中，z为故障相；r为健康的另一相；
( j )和
( j )分别为j时刻z相开关管开路故障和电流传感器故障时的r相电流预测值。
此外，针对C相开关管开路故障，可以单独基于基尔霍夫电流定律结合零阈值进行判断，其指标为
令故障指标集
当其中的最小指标
= min( S)小于拟合阈值 thf it，同时其余指标均大于偏离阈值 thdev时，诊断为对应故障类型 *zF 。若在检测到故障发生后的 dT时间内，没有任何指标满足上述诊断准则，则故障被归类为未知类型。
拟合阈值 thfit用于确认故障模型的匹配度，其值需高于模型匹配时的故障指标值，以抑制参数变化与测量噪声等因素带来的微小残差。偏离阈值thd ev则用于保证非匹配模型的显著偏离度，需介于thf it与非匹配模型故障指标的最小值之间。这两个阈值协同作用，构建出一个清晰的决策窗口。
在正常工况下，单相电流重构观测器能够准确预测相电流，此时A相和B相的电流传感器故障指标均会维持在一个较低的水平，这在一定程度上可以表征匹配情况。为便于工程应用，本文以正常工况下电流传感器故障指标最大值为基准，分别将其1.5倍和3倍左右的值设为拟合阈值与偏离阈值。
3.3 故障类型识别
在确定故障器件后，为了给维护策略提供决策依据，需要进一步识别故障的具体类型。本文针对不同故障信号设计了相应的辨识算法，包括逆变器开路故障的上下管区分、电流传感器的多种故障类型识别等。
1）逆变器开路故障
逆变器上下管开路故障表现出不同特征，以A相逆变器为例，当上管VTA1发生开路故障时，A相正向电流在几个开关周期内逐渐变为零。由于控制器旨在跟踪参考电流，会持续输出试图恢复正向电流的电压指令。而正常工况下的预测模型基于此电压指令进行预测，因此其预测的A相电流在正半周期内将始终保持正值。类似地，当A相逆变器下管VTA2发生开路故障时，正常模型预测的故障相电流在负半周期内维持负值。
基于上述分析，开关管开路故障类型识别算法为
式中，
表示z相开关管VTz1（上桥臂）或VTz2（下桥臂）发生开路故障。
2）电流传感器故障
电流传感器故障类型相对复杂，包括断线故障、卡滞故障、增益故障和偏移故障等多种类型。
对于断线故障和卡滞故障，两者的共同特征是输出信号为常值函数。常值函数在任意一点的差分值为零，为了减少特殊点对判断结果的影响，定义常值辨识指标为窗口W内采样电流差分的绝对值之和，有
然后，计算故障相电流信号在检测窗口内的均值为
当
小于常值阈值 thconst时，判定为常值输出。此时，若 zμ 小于零阈值 thzero ，则直接判定为断线故障；否则，判定为卡滞故障。其中，常值阈值与零阈值分别取电机停止状态下常值指标与相电流的最大实测值。
在检测到故障发生后的 dT时间内，常值指标持续高于 thconst时，可初步排除电流传感器断线与卡滞故障，而判定为增益或偏移异常。为精确诊断此类故障，本文采用递推最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）法对z相电流传感器的增益 gz与偏移 hz进行在线辨识。
考虑到电流的真实值无法直接获取，故选用基于健康相电流预测的故障相电流值
作为基准信号。依据式（1）表达式，构建参数辨识模型为
式中，z相采样电流 i z( k )为观测标量； εz ( k)为建模拟合残差；待辨识参数向量
数据回归向量
采用带遗忘因子的RLS算法，定义代价函数为
式中，λ 为遗忘因子，0＜λ ≤1 ，用于调整历史数据在计算中的权重。本文通过仿真实验确定λ =0.995在跟踪性能和估计精度之间达到良好平衡。
通过最小化代价函数，可得 RLS算法的递推公式为
式中，K(k)为卡尔曼增益向量；e(k)为先验预测误差；P(k)为误差协方差矩阵。
RLS算法在检测到故障后启动，经过 Td时间的收敛后，若| 
- 1|大于零阈值，判定为增益故障；若| 
|大于零阈值，判定为偏移故障；若均大于零阈值，判定为两者的复合故障；若均小于零阈值，则判定为未知电流传感器故障。此外，所估计的增益值gˆz和偏移量ˆzh也为评估故障程度提供了依据。
基于上述分析，电流传感器故障类型识别算法为
4 实验验证
在本文中，建立了如图5所示的实验平台来评估所提故障诊断方法的有效性。实验平台的关键参数见表1。其中，三相永磁同步电机的负载由磁粉制动器提供。DPCC用作控制策略，其和故障诊断算法均在DSP（TMS320F28377D）上部署。
表1 PMSM 参数
Tab.1 PMSM parameters
参 数 数 值极对数p 4定子电感L/mH 8.5定子电阻R/Ω 2.875永磁体磁链ψf/Wb 0.176转动惯量J/(kg·m2) 0.008阻尼系数B/(N·m·s) 0.000 6直流侧电压Udc/V 311开关/采样频率f/kHz 10
图5 实验平台
Fig.5 Experimental platform
在控制系统中，自然频率 nω 设为1 000 rad/s，期望阻尼比 ξ 设为0.707。在诊断系统中，时间窗口W设为5，诊断延迟时间 dT设为1.5 ms。通过多次实验记录，正常工况下故障发生指标最大值约为0.519，电流传感器故障指标最大值约为0.304，电机停止运行时常值指标最大值约为0.052，采样相电流信号最大值约为0.027。因此，将故障检测的基准阈值设为0.52，拟合阈值 thfit设为0.50，偏离阈值thd ev设为1.00，常值阈值 thconst设为0.05，零阈值thz ero设为0.03。
4.1 正常运行时的稳态和瞬态性能
正常工况下，参考速度为200 r/min，负载转矩为1 N·m的稳态实验波形如图6a所示。从图6a中可以看出，相电流呈现良好的正弦性和对称性，这说明了使用SA-ESO的DPCC在PMSM驱动系统中的有效性。尽管由于逆变器非线性、采样延迟及测量噪声等因素，预测与实测电流间存在部分偏差，导致故障发生指标不为零，但其幅值显著低于故障检测阈值，不会引起误触发。
图6 正常工况下的实验波形
Fig.6 Experimental waveforms under normal operating conditions
此外，为了评估诊断方案的鲁棒性，分别对驱动系统进行了负载转矩突变（1～10 N·m）和速度阶跃（200～1 200 r/min）的瞬态测试，如图6b和图6c所示。在整个动态过程中，故障发生指标始终低于设定的阈值，表明所设计的诊断方法具有良好的鲁棒性。
4.2 逆变器开关管开路故障诊断
逆变器开关管开路故障是通过软件直接关断相应门极驱动信号的方式进行模拟的，图7展示了针对PMSM驱动器A相上桥臂开关管开路故障的实验诊断结果，其中参考速度为1 200 r/min，负载转矩为10 N·m。在正常运行阶段，A相电流为正弦波形，故障发生指标远小于其阈值。故障发生后，故障发生指标 FD在一个开关周期内就快速超出阈值，系统检测到发生故障。然后，系统比较故障器件指标，A相电流在6个开关周期内逐渐降为零，而A相开关管开路故障指标 
在相电流降为零后幅值开始变小，直至在故障发生10个开关周期后低于拟合阈值，而其余故障指标仍然相对较大，故系统判定故障源为A相逆变器开关管。最后，由于正常模型预测的A相电流为正，因此故障被精确识别为A相上桥臂开关管的开路故障。
图7 A相上桥臂开关管开路故障实验波形
Fig.7 Experimental waveforms of an open-circuit fault in the phase A upper arm switch
4.3 电流传感器故障诊断
本实验采用将对应相的电流反馈值置为零的方式来模拟电流传感器的开路故障，图8描述了B相电流传感器断线故障的实验诊断过程，其中参考速度为1 200 r/min，负载转矩为10 N·m，该故障通过将B相电流强制置零来模拟。故障发生前，系统状态正常。故障发生后，B相的测量电流瞬时变为零，故障发生指标 FD也同时超出了阈值，表明发生故障。在确定故障器件阶段，传感器故障指标
依然维持在低于拟合阈值的水平，而其余故障指标在一个开关周期内迅速超过偏离阈值，系统判断为B相电流传感器故障。进一步地，故障发生5个开关周期后，故障信号判断为常值函数且均值为零，系统最终确定B相电流传感器发生断线故障。
图8 B相电流传感器断线故障实验波形
Fig.8 Experimental waveforms of a wire break fault in the phase B current sensor
图9 给出了B相电流传感器增益和漂移复合故障的诊断结果，该故障是通过修改电流反馈信号的放大系数与叠加固定偏移量来模拟注入的，其中运行参数与断线故障实验相同。故障注入后，B相的反馈电流波形立刻出现明显失真，导致故障发生指标快速响应。故障器件指标再次将故障源指向B相传感器，然而与断线故障不同的是，在检测到故障的1.5 ms内故障电流信号不为常值函数。而RLS算法最终估计的增益值为1.507、偏移值为5.823，虽然由于反馈调节导致其与实际故障参数存在一定偏差，但能有效表征故障类型与程度。因此，该故障被诊断为B相传感器的增益与偏移复合故障。
图9 B相电流传感器增益和偏移复合故障实验波形
Fig.9 Experimental waveforms for a compound fault of gain and drift in the phase B current sensor
4.4 参数变化对故障诊断的影响
为验证所提故障诊断方案对参数变化的鲁棒性，将预测模型中定子电感、定子电阻及永磁磁链等参数在真实值基础上统一引入+20%的偏差，运行参数与前述实验相同，结果如图10所示。
图10 参数变化影响实验波形
Fig.10 Effect of parameter variation on experimental waveforms
分析图10a可知，正常工作状态下，故障发生指标 DF在稳态下保持稳定；尽管在瞬态时其纹波会增大，但仍然不足以触发故障检测的误判。而由图10b和图10c可见，参数不匹配对故障发生检测的影响较小。尽管参数失配会降低不同故障模型电流预测的准确性，并使对应故障器件的指标值产生一定偏移，但仍在拟合阈值范围内。这表明所提诊断方案在一定参数失配条件下仍能有效检测故障并确定故障器件。
4.5 性能与对比分析
本文所提诊断策略主要通过并行运行一个正常预测模型与4个故障预测模型实现。其中，电流传感器故障模型复用了扩张状态观测器结构，是主要的计算复杂度来源。诊断算法在 TMS320F28377D的一个独立CPU核心上以10 kHz周期运行，单周期平均执行时间约16.8 μs，CPU占用率约17.4%。实验结果表明，尽管计算开销增加，其实时性仍可满足实际工程要求。
在诊断速度方面，本文方法通常能在1～3个开关周期内检测到故障发生。对于逆变器开关管开路故障，若故障出现在电流方向与开关管位置匹配的半周期内（如正电流半周期的上桥臂开关管），可在10个开关周期内定位；否则，故障特征需待电流反向时才能显现，这会将诊断时间延长至下一个基波半周期。相比之下，电流传感器断线或卡滞故障的检测较快，通常在5个开关周期内完成；而电流传感器增益与偏移故障的诊断则需保证递推最小二乘法的收敛，诊断延迟约为1.5 ms。
为了进一步评估所提故障诊断方法，本文将该方法与之前提到的用于同时诊断逆变器开关管开路和电流传感器故障的方法进行了比较，诊断方法性能对比见表2，表中，FP表示基波周期。可以看出，本文提出的方法仅需两相电流信息便能有效诊断逆变器开关管开路和各种类型的电流传感器故障及程度，检测时间快、鲁棒性强、算法复杂度适中，并且无需额外的硬件和大量数据。
表2 诊断方法性能对比
Tab.2 Performance comparison of diagnostic methods
文献 信号 识别电流传感器故障 时间 鲁棒性[16] 三相电流 断线故障 >0.05FP 中[17] 三相电流 断线故障 >0.3FP 低[18] 三相电流 不同类型故障 ≈32 ms 低[21] 两相电流&相电压 断线故障 ≈0.2 ms 中[20] 三相电流 不同类型故障 ≈1 ms 高本方法 两相电流 不同类型故障及程度 0.5～1.5 ms 高
5 结论
本文针对采用两相电流传感器的永磁同步电机驱动系统，提出并验证了一种基于电流预测的故障诊断策略，能够在数个开关周期内快速准确地诊断逆变器开关管故障与电流传感器故障，且具有良好的鲁棒性。
1）构建了基于速度自适应扩张状态观测器的电流预测模型，并将其整合入无差拍电流预测控制架构，为高性能控制与高可靠性诊断提供了坚实的基础。
2）建立了区分不同故障的预测模型，利用单相电流实现了开关管开路与电流传感器故障下的电流预测。
3）提出了一种故障诊断方法，基于正常模型预测dq轴电流与实测值残差检测故障，通过比较不同故障模型下健康相电流预测偏差区分开关管与电流传感器故障，并根据故障相电流特征确定具体故障及程度。
值得注意的是，本文方法仅适用于单一开关管或电流传感器故障，尚无法处理并发或耦合故障。此外，虽然观测器具有良好的性能，但会受到谐波和不可观测位置的影响，上述问题可作为未来的研究方向。
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