전기자동차의 핵심 서브모듈에 대한 고장 감내 제어

Abstract

본 논문은 전기자동차 시스템의 핵심 서브모듈에 대한 고장 감내 제어에 관한 논문이다. 고장 감내 제어는 고장 검출 및 고장 진단 알고리즘으로 구성되며 본 연구에서는 전기자동차의 핵심 동력원이 되는 구동 모터와 인버터, 전류 센서, 리졸버 센서에 대해서는 고장 검출 알고리즘을 개발하고 배터리, 컨버터, 운전조작장치를 포함한 핵심 서브모듈에 대해서는 고장 진단 알고리즘 구조를 제안한다. 우선 고장 검출 알고리즘 개발에 앞서 전기자동차 시스템의 핵심 서브모듈에 대한 구조를 분석하고 각 서브모듈에 대한 고장 유형을 알아본다. 구동 모터의 전류 센서에 대해서는 모델 기반 고장 검출 방법을 적용하고 리졸버 센서에 대해서는 센서 특성식을 이용한 고장 검출 알고리즘을 개발한다. 그리고 모터 내부 권선 저항과 쇄교자속에 대해서는 최소자승법을 이용하여 고장을 검출하며, 전류 벡터 궤도 기법을 이용하여 인버터 고장을 검출한다. 마지막으로 배터리, 운전조작장치를 포함하여 핵심 서브모듈에 대한 통합 고장 진단 알고리즘 구조를 제안한다. 각 서브모듈에 대한 시뮬레이션 모델을 구성하고 개발한 알고리즘에 대해서는 시뮬레이션을 통해 검증한다.|This paper presents the fault tolerance control of the essential sub-module for the electric vehicle. The fault tolerance control includes fault detection, fault isolation and fault diagnosis. In this paper, the fault detection and isolation(FDI) algorithms of the electric motor control system are developed. Also, the fault diagnosis algorithms of the essential sub-module for the electric vehicle are proposed. For a start, normal and faulty models of the electric motor control system are developed through structural analysis. And the types of faults are introduced. The faults of the current sensor are detected and isolated by using the parity equation. The proposed FDI algorithm considers residuals, which are determined by differences between measurements coming from sensors and models. The fault of the resolver sensor is detected by using the excitation, sine and cosine signals from the resolver. The faults of the motor parameters are detected and isolated by recursive least square(RLS) method. The fault of the inverter is detected by using the current vector trajectory. Also, an integrated FDI algorithm of the electric motor control system is proposed. The simulation shows the validity and performance of the proposed FDI algorithm.; This paper presents the fault tolerance control of the essential sub-module for the electric vehicle. The fault tolerance control includes fault detection, fault isolation and fault diagnosis. In this paper, the fault detection and isolation(FDI) algorithms of the electric motor control system are developed. Also, the fault diagnosis algorithms of the essential sub-module for the electric vehicle are proposed. For a start, normal and faulty models of the electric motor control system are developed through structural analysis. And the types of faults are introduced. The faults of the current sensor are detected and isolated by using the parity equation. The proposed FDI algorithm considers residuals, which are determined by differences between measurements coming from sensors and models. The fault of the resolver sensor is detected by using the excitation, sine and cosine signals from the resolver. The faults of the motor parameters are detected and isolated by recursive least square(RLS) method. The fault of the inverter is detected by using the current vector trajectory. Also, an integrated FDI algorithm of the electric motor control system is proposed. The simulation shows the validity and performance of the proposed FDI algorithm.