电机常在高温、高振动等恶劣环境下工作，可能发生多种故障[8-9]。对于安全关键系统，若不得到及时处理，微小的故障也可能导致重大的人员、财产损失[10]。因此，为提高系统可靠性，电机的控制系统应具备在发生某些故障后仍能使电机正常运行的容错控制能力。为达到这一目的，系统应具备良好的故障诊断功能，对故障进行精准的识别定位[11]。
功率变换器是开关磁阻电机调速系统中可靠性最薄弱的环节[12]，功率开关管在过电流、过电压及由高频开关导致的过热状态下极易发生故障。因此，针对功率变换器的故障诊断研究对其容错控制、提高开关磁阻电机调速系统可靠性具有重要意义。目前，针对功率变换器的故障诊断方法主要分为频谱分析[13-14]、电流分析[15-17]、驱动信号辅助[12, 18-20]、带故障诊断功能的电流重构方法[21-22]等。甘醇等[13]采用Blackman窗函数对总线电流进行快速傅里叶变换，以故障电流的频谱分布对开路故障进行诊断，但该方案仅适用于四相SRM且需要额外增加总线电流传感器，增加了系统体积和成本；甘醇等[14]以故障前后相电流小波包节点能量离散度为故障特征来判断故障类型，并准确定位短路故障位置，但该方案对双管同时短路和上管单独短路2种不同的故障没有区分性；Ro等[15]对四相电流进行坐标转换，通过d-q轴电流分布样式即可诊断多种故障，故障特征明显，但该方案对双管同时短路没有区分性且只适用于偶数相电机；Marques等[16]利用参考电流将各相电流归一化处理后在导通周期内取平均，对处理后的四相电流两两作差，以电流的相对变化作为故障特征，可以准确地识别故障相的故障类型，但该方案对故障相中故障器件的定位方法实时性较差；陈昊等[12, 19]通过配置额外电流传感器，将电流信号与驱动信号配合，实现对故障的混合逻辑判断，但该方案增加了系统体积和成本；Shin和Lee[18]选取上下两开关管的驱动信号差值Serror作为故障特征，在每个导通区间中对Serror进行采样，每次的采样值为Xi，当周期内的采样值之和超过判别阈值之后，即可判断故障类型和位置，但故障变量易受负载和转速变化的干扰；陈昊等[20]将3个电流传感器进行重新排布，提取到鲜明的短路和开路故障特征，进而利用驱动信号辅助，建立了故障特征的数学模型和故障字典，但该方案在多相同时短路故障下易发生误判；Peng等[21]提出了一种全新的电流传感器配置方式，仅需2个传感器即可实现对四相SRM的控制及故障诊断，但仅可适用于PWM控制，且在高转速状态下控制器难以实现对PWM和电流采样的精准控制；韩国强等[22]使用虚拟电流传感器实现了双传感器对短路故障下三相电流的检测，但其以励磁状态下的电流斜率为故障特征，容易在负载突变和不同转速下产生误判。
综上所述，良好的SRM功率变换器故障诊断方法应具有以下特点：①通用性好，适用于不同相数的电机和不同的控制方式；②鲁棒性好，在转速和负载突变情况下不发生误判；③实时性好，控制器负担较小；④成本低，无需增加额外硬件；⑤诊断范围广，对上管短路和单相双管同时短路等难以区分的故障仍具备区分能力。
相比开路故障，开关管短路更易产生过电流，使故障蔓延，威胁系统安全。此外，目前功率开关管在制作工艺上大多采用了击穿损坏后处于短路状态的生产工艺。因此，针对功率变换器易发生短路故障及现有故障诊断方法需增加额外硬件、诊断范围有限、实时性差等问题，本文以SRM非对称半桥式(Asymmetric Bridge, ASB)功率变换器为研究对象，改变传统的电流传感器安装位置，提取到显著的故障特征，通过分析各相检测电流在特定转子位置区间内的关系，即可对各相3种不同的短路故障进行准确判别和定位。本文提出的短路故障诊断方案计算简便，不会造成控制器较大的运算负担，同时无需增加额外硬件，适用于多种控制方式，仿真和实验验证了方案的可行性。
1 ASB功率变换器短路故障分析 1.1 ASB功率变换器 三相ASB功率变换器拓扑结构如图 1所示，各相桥臂由2个功率开关管和2个续流二极管组成，相间运行相互独立。每相2个开关管共组成4种开关状态，对应了各相的4种不同工作状态。以A相为例，4种电流路径如图 2(a)~(d)所示，分别为励磁、下续流、上续流、退磁状态。为方便叙述，将4种状态分别命名为ST1、ST2、ST3和ST4。
 |
| 图 1 ASB功率变换器拓扑结构 Fig. 1 ASB power converter topology |
| 图选项 |
 |
| 图 2 A相工作状态 Fig. 2 Phase A working states |
| 图选项 |
为抑制转矩脉动、减小开关损耗、减小铁耗，各相在导通区间内均采用软斩波方式。以A相为例说明，在导通区间内，S2受位置导通信号控制，S1受斩波信号控制；在关断区间内，两管均保持关断。因此，正常工作时A相共有ST1、ST2、ST4三种工作状态，对应的各相电路平衡方程分别为
 | (1) |
 | (2) |
 | (3) |
式中：US为电源电压；i、R、L分别为相绕组的电流、电阻、电感；θ为转子位置角；ω为转子角速度。
1.2 短路故障分析 以一台550 W三相6/4极实验样机为仿真对象，在有限元分析软件JMAG中得到电机本体的转矩-电流-转子位置(T-i-θ)和磁链-电流-转子位置(ψ-i-θ)数据，再导入到MATLAB/Simulink中，搭建SRM控制系统非线性仿真模型，其中功率变换器部分采用SimPowerSystem模块搭建，并用阶跃信号配合控制信号模拟短路故障。以A相为例，对CCC方式下3种短路故障进行分析。
当斩波管S1短路，S1将不受斩波信号控制，A相在导通区间内始终为ST1。但其故障电流在不同转速下变化不同：电机转速较低时，斩波信号中存在低电平，故障电流波形如图 3(a)所示，图 3(b)为图 3(a)在故障时刻的局部放大图。图中：ia为A相绕组电流，iref为电机参考电流，SS2为S2的控制信号。
 |
| 图 3 S1短路故障前后电流变化 Fig. 3 Current changes before and after S1 short-circuit fault |
| 图选项 |
故障发生后，如图 3(b)中区域Ⅰ所示，导通区间内的A相绕组电流ia在电源电压作用下不断上升，摆脱参考电流的限制；图 3(b)区域Ⅱ中，转子处于A相关断区间的电感下降区，S1短路导致ST4被ST3所代替，由式(2)可知此时的电流变化率为
 | (4) |
式中：i(?L/?θ)ω为旋转电动势，其在电感下降区为负，故此时电流变化率di/dt为正，相电流上升，产生制动转矩，降低系统效率。电机转速较高时，斩波信号恒为高电平，故障电流如图 3(c)所示，区域Ⅰ中，由于正常状态下的S1在整个导通区间内常闭，即使S1短路，导通区间内无故障特征。在关断区间，由于ST4被ST3所屏蔽，绕组无法退磁，电流在旋转电动势的作用下上升，产生制动转矩。
位置导通管S2短路后，ia变化如图 4(a)所示，图 4(b)为图 4(a)在故障时刻的局部放大。由于正常状态下的S2在导通区间内常闭，无论转速如何，故障电流在导通区间内不会立刻变化。A相关断后，S2短路故障使得相绕组维持在ST2，电流不会快速下降。到达电感下降区后，故障电流仍会在旋转电动势的作用下上升。
 |
| 图 4 S2短路故障前后电流变化 Fig. 4 Current changes before and after S2 short-circuit fault |
| 图选项 |
当S1和S2同时短路，A相仅有ST1一种工作状态。导通区间内，A相不受斩波信号控制，电流在电源电压作用下自由上升，此时的故障特征和S1单独短路时相同。在关断区间的电感下降区，由式(1)可知，此时的电流变化率为
 | (5) |
由于此时的旋转电动势为负，相电流将在电源电压和旋转电动势的共同作用下快速上升，产生更大的制动电流，严重影响电机转矩平衡，系统效率大大降低。
综上分析，开关管短路故障对系统运行影响显著，因此，对不同的短路故障类型进行准确的判断和定位对于提高系统的可靠性非常有必要。
2 故障诊断方法 2.1 改进电流传感器检测位置 准确的相电流检测是SRM控制系统进行闭环控制的必要条件。传统的各相电流传感器的检测位置如图 1所示，检测值为各相绕组电流。然而，传统的检测位置下，不同故障往往表现出相同的故障现象，不利于故障特征的提取及定位。
经第1节分析，S1关断后，流经下续流二极管D1的电流和ia相等；S2关断后，流经上续流二极管D2的电流和ia相等；双管同时导通时，2个二极管中均无电流。可见，流经二极管的续电流对开关管不同的通断组合状态的反应不同。因此，为了在保证准确检测各相电流、不影响系统正常工作的前提下，实现本文所提出的故障诊断方法，将电流传感器重新排布如图 5(a)所示，图 5(b)为A相传感器检测方式，其余两相检测方式与A相相同。图 5中：ifup为上续流总线电流，ifdn为下续流总线电流。电流传感器绕线方式设定由里至外为电流正方向，“P”和“N”分别代表正、负绕线方向，x∶ 1∶ 1为绕线匝数比，则有
 | (6) |
 | (7) |
 | (8) |
 |
| 图 5 电流传感器安装位置及检测方式 Fig. 5 Current sensors arrangement and detection |
| 图选项 |
式中：iLA、iLB和iLC分别为传感器LEMA、LEMB和LEMC的检测值。
开关管的驱动信号定义为
 | (9) |
式中：SSk为开关管Sk(k=1, 2, …, 6)的开关状态。
考虑到
 | (10) |
 | (11) |
将式(10)、式(11)代入到式(6)~式(8)中，得
 | (12) |
式中：
 | (13) |
其中：mk为第k相的控制系数，k=1, 2, 3。
改写式(12)为矩阵形式，即
 | (14) |
若使式(14)有唯一解，则电机在任何工作状态下，系数矩阵都必须满足：
 | (15) |
式中：rank()表示矩阵的秩。
通过仿真实验证明，当取匝数比x=2时，可保证式(15)在任何状态下均成立。此时，解矩阵方程式(14)可得到电流传感器重新排布后的三相电流解算值ias、ibs、ics。
电流传感器重新配置后，相电流解算值和相电流真实值仿真波形如图 6所示，结果验证了配置方案的有效性。
 |
| 图 6 相电流解算结果 Fig. 6 Phase current solution results |
| 图选项 |
2.2 故障特征分析 为便于说明本文提出的故障诊断方法，将电机运行中各相单独励磁的工作区间分别命名为AI、BI、CI。
考虑到三相SRM中A→B→C的导通顺序及导通角重叠的情况，在区间AI、BI、CI中，有
 | (16) |
式中：AI、BI、CI分别为定义的A、B、C相的区间变量；θkon和θkoff分别为第k相的开通角和关断角。
式(16)表明，只要区间变量为1，表示转子位置处于对应相的单独励磁区间。
由SRM工作原理可知，电机正常运行时，当C相单独导通时，ia必然为0，即CI=1是ia=0的充分条件：
 | (17) |
将式(17)代入到式(6)中，再用式(7)减式(6)、式(8)减式(6)可得
 | (18) |
同理可得，在正常状态下，区间AI和BI中检测电流和相电流之间的关系如表 1所示。
表 1 电机正常运行时单独励磁区间内电流关系 Table 1 Current relation in separate excitation interval during normal motor operation
| i | AI | BI | CI | ||
| ib | 0 | 1 | 2(iLB-iLC) | 1 | 2(iLB-iLA) |
| ic | 1 | 2(iLC-iLB) | 0 | 1 | 2(iLC-iLA) |
| ia | 1 | 2(iLA-iLB) | 1 | 2(iLA-iLC) | 0 |
表选项
以A相为例说明故障诊断及器件的定位方法。令
 | (19) |
图 7为A相短路前后，iLA和λ1的仿真结果。系统正常运行且CI=1时，B相两管均关断、C相两管均导通，此时上下续电流之差为0，且ia=0，因此iLA=0，λ1=ia－ib=－ib≤0，如图 7区域Ⅰ所示。经过1.2节分析，当A相短路后，A相绕组受电感下降区内的旋转电动势作用，使得CI区间内的ia始终不为0，且其值大于B相的退磁电流。因此由式(19)可知，A相短路后的λ1在CI内为正，如图 7区域Ⅱ所示。
 |
| 图 7 A相短路故障前后λ1和iLA波形 Fig. 7 λ1 and iLA waveforms before and after phase A short-circuit fault |
| 图选项 |
A相短路后，由图 5(a)所示ASB功率变换器拓扑结构及式(6)传感器重新配置后输出电流的特点可知，在CI区间内，不同的故障器件会导致A相电流传感器LEMA的输出值不同。总结如下：
 | (20) |
因此，只需将iLA与绕组电流ia作对比，通过判断二者之间的倍数关系，即可判断故障器件的具体位置。
然而，式(10)和式(11)所给出的利用驱动信号和绕组电流对续流总线电流进行逻辑表达的方法，其正确性的前提是：功率开关管的驱动信号和真实开关状态保持一致，即功率开关管处于无故障状态。因此，若使电流解算值正确，则功率变换器必须处于无故障状态，否则绕组电流解算结果和真实值不再相同，即解算结果不正确，不能作为式(20)中对比判断的依据。因此，对于A相故障诊断，需要在发生故障后，利用系统的实际输出值，得到真实值ia。
考虑B相电流传感器LEMB的输出值iLB。在CI区间内，由于B相绕组在反压-US的作用下快速退磁，ib迅速衰减至0，由式(19)可知，λ1在CI区间内将迅速和ia保持一致。定义变量λ2为
 | (21) |
联立式(19)~式(21)可知，当A相无故障，λ2始终保持为0；S1短路时，λ2将在CI内迅速衰减至3；S2短路时，λ2将在CI内迅速衰减至1；两管同时短路时，λ2将在CI内迅速衰减至2。为了便于观测故障类型，系统在CI区间结束时刻对λ2进行采样，并将采样值保持至下一采样点。考虑到一定的误差，取故障变量F为
 | (22) |
式中：int[]表示取整函数；@(negedge CI)表示CI的下降沿时刻。
因此，通过观测故障变量F的输出值即可判断故障器件，对应关系为
 | (23) |
B、C两相的故障诊断方法和A相相同，其诊断区间分别为AI、BI。为了在某器件短路故障后仍能将正确的解算电流值反馈给控制器，系统将根据故障变量F的输出值定位故障器件，并控制该故障器件的驱动信号始终为高电平。例如，若系统诊断开关管S1发生短路，则令控制信号SS1恒为高电平。综上分析，A相的诊断流程如图 8所示。
 |
| 图 8 故障诊断流程 Fig. 8 Fault diagnosis flowchart |
| 图选项 |
结合式(21)、式(22)可知，系统进行故障诊断的前提是：电机在短路状态下不会发生恶劣的堵转和飞车现象，且能达到进行故障诊断的转子位置区间。考虑到新的电流传感器配置方案一定程度上破坏了ASB功率变换器各相主电路之间的独立性，本文经过仿真实验发现，电机在发生短路故障后、故障定位之前，三相电流解算值和真实值不一致，但其单独励磁区间依然存在，电机转速波动增大，但未发生转速失控现象且满足故障诊断的前提条件。故障定位完成后，系统保持故障器件的驱动信号恒为高电平，三相电流解算值和真实值再次保持一致，电机转速基本可以保持在给定转速上下。以A相双管同时短路为例，图 9为故障前后仿真波形，t1为故障时刻，t2为完成故障定位时刻，可见在t1~t2内，电机在故障状态下不会发生转速失控现象且满足故障诊断前提条件。
 |
| 图 9 A相双管同时短路仿真波形 Fig. 9 Simulation waveforms of phase A double transistor short circuit at the same time |
| 图选项 |
3 实验验证 利用一台额定功率为550 W的三相6/4极结构的开关磁阻样机对本文所提方案进行实验验证。图 10为实验装置结构框图，按照所提出的电流检测方案在指定位置安装了3个额定电流为100 A的LA-100P霍尔效应电流传感器，并采用16位的A/D转换芯片AD7606进行电流采样；为便于观测，解算电流等输出信号使用TLC5615进行D/A转换；位置传感器采用分辨率为1 000脉冲/r的增量式旋转编码器E6B2-CWZ6C；控制系统以TMS320F28335为核心并辅以必要的高速逻辑电路，外加驱动电路，以实现基于CCC系统的模糊PI转速闭环控制和故障诊断功能；ASB功率变换器中的主开关采用FQA160N08型的金属氧化物半导体场效应管，并通过外部继电器来人为控制各开关管的驱动信号，从而实现故障模拟。控制系统框图如图 11所示，n为电机转速，nref为参考转速。为避免电流解算中开关信号既作为闭环系统的输出又作为输入，导致解算不准确，系统将电流信号延迟1个采样周期后输出，以保证系统的稳定。以电机定、转子不对齐位置的中点为各相转子位置的参考零点，并设定电机开通角θon=0°，关断角θoff=27°。实验以A相短路故障为例进行分析，其余两相诊断方案与A相类似。
 |
| 图 10 实验结构框图 Fig. 10 Experimental structure block diagram |
| 图选项 |
 |
| 图 11 控制系统框图 Fig. 11 Control system block diagram |
| 图选项 |
3.1 正常工作状态 电机的起动负载设置为2 N·m，起动转速设置为600 r/min，在正常工作状态下，三相解算电流波形及故障变量F如图 12(a)区域Ⅰ所示。运行稳定后设置转速突变为800 r/min，电流变化如图 12(a)区域Ⅱ所示，突变时刻波形如图 12(b)所示。转速稳定后设置负载突变为5 N·m，电流变化如图 12(a)区域Ⅲ所示，突变时刻波形如图 12(c)所示。运行过程中，故障变量F始终为0，可知其未因转速、负载突变干扰而发生误判，稳定性较好。
 |
| 图 12 正常运行时转速、负载突变实验波形 Fig. 12 Experimental waveforms of sudden changes in speed and load during normal operation |
| 图选项 |
3.2 S1短路故障 转速闭环控制条件下，给定参考转速为1 000 r/min，负载为2 N·m，上开关管S1发生短路前后的波形如图 13所示。由图 13(a)可知，S1短路导致A相绕组无法快速退磁，ia始终不为0。故CI区间内，LEMA的输出iLA为A相的短路电流。此时，λ1输出值大于0，表示ia大于ib，A相发生短路故障。S1短路后，ia在A相关断区间经S1和D2续流，LEMA在区间CI内的输出电流iLA=3ia。随着B相快速退磁，ib快速衰减至0，由式(21)可知在CI区间内的λ2衰减至3。利用CI的下降沿触发系统对λ2进行采样，将采样值赋值给故障变量F并保持至下一采样点，F输出为3，指示S1短路。又由于图 13(a)中非负λ2首次出现在CI的上升沿时刻，表明此时S1已经短路，且前一CI下降沿时刻的λ2为0，表明前一CI下降沿时刻之前A相未发生短路故障，因此故障必在图中“×”区域内发生。
 |
| 图 13 S1短路故障实验波形 Fig. 13 S1 short-circuit fault experimental waveform |
| 图选项 |
此外，为进一步证明诊断方案的正确性，系统加装了一个电流检测模块对A相绕组电流进行检测，图 13(b)为故障前后A相电流波形，ias、ia和iaerr分别为A相绕组电流解算值、真实值和二者之差。由理论分析可知，相电流被正确解算的前提条件为开关管的驱动信号和其开关状态保持一致，因此当S1发生短路故障，其在低电平驱动信号作用下仍为闭合状态，导致iaerr大于10 A。当故障被正确诊断后，系统控制S1的驱动信号恒为高电平，此时S1的驱动信号和开关状态再次一致，因此iaerr在系统完成诊断后恢复至接近0的值，表示故障定位正确。
3.3 S2短路故障 设置电机工况和S1短路故障实验相同，位置导通管S2发生短路故障的波形如图 14所示。由图 14(a)知，λ1>0，表征A相发生短路，这是由于A相无法在反向电压作用下实现快速退磁，CI区间内的LEMA输出值iLA始终不为0导致。和斩波管S1短路不同的是，S2短路后，零电压续流回路由S2、D1组成，在新的电流传感器配置方案下，由式(6)可知，LEMA输出值和绕组电流ia相同，随着CI内ib的衰减，λ2迅速衰减至1，故障变量F输出值为1，此时系统指示S2发生短路故障。与3.2节分析类似，故障必在图 14(a)中“×”区域内发生。图 14(b)中，iaerr出现较大的下降表示S2已经发生短路，其常闭状态和低电平驱动信号不一致。当iaerr再次恢复至0附近时，表示电流解算正确，可证明故障定位准确。
 |
| 图 14 S2短路故障实验波形 Fig. 14 S2 short-circuit fault experimental waveform |
| 图选项 |
3.4 双管短路故障 图 15为S2、S1先后发生短路故障前后的实验波形。S2短路后，控制系统采取2个动作，一是在CI的下降沿对λ2进行采样，将采样值赋值给故障变量F，定位故障器件；二是根据F=1，控制SS2≡1，保证电流解算正确。当S2也短路后，A相始终为励磁状态，导通区间内，绕组在电源电压作用下进行励磁，关断区间内，在旋转电动势和电源电动势的共同作用下励磁。由图 15(a)可知，在本文所提出的电流传感器配置方案下，在CI区间内，上下续电流之差为0，iLA=2ia，λ2快速衰减至2，在CI下降沿时刻F输出值为2，表征S1和S2同时发生短路故障，且两故障时刻分别在图中“×1”和“×2”区域内，实验结果和理论分析一致。同样，由图 15(b)可知，iaerr先下降至-10 A以下，表示S2故障后电流解算不正确，而后iaerr恢复至0，表示系统对S2短路故障定位正确；iaerr再次上升，表示S1故障再次使电流解算错误，短暂延迟后，iaerr第二次恢复至0附近，表示系统对S1短路故障定位正确。iaerr的变化证明了所提出的诊断方案的正确性，但同时注意到，双管短路状态下相电流解算的误差变大。
 |
| 图 15 双管先后短路故障实验波形 Fig. 15 Experimental waveforms of double-switch successive short-circuit fault |
| 图选项 |
4 结论 在重新配置电流传感器检测位置的基础上，本文以非对称半桥式功率变换器为研究对象，提出了一种基于特定转子位置区间内电流分析的开关磁阻电机在线故障诊断方法，仿真和实验验证了所提方法的有效性。
1) 电流传感器重新配置后，电流解算值和真实值相同，可保证系统的正常运行。
2) 在故障相的前一相的单独励磁区间内，利用电流传感器输出值之比可检测故障，并可通过故障变量输出值对各相3种短路故障进行准确定位。
3) 故障变量对负载转矩和转速变化均具有较好的鲁棒性。
4) 无需额外硬件，成本较低。
5) 方法通用性较好，不受电机相数及控制方式的限制，有良好的实用价值。
致谢 感谢空军工程大学航空工程学院电气实验室所有教员和学生对本文提供的支持。
参考文献
| [1] | CHEN H, GU J J. Implementation of the three-phase switched reluctance machine system for motors and generators[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2010, 15(3): 421-432. DOI:10.1109/TMECH.2009.2027901 |
| [2] | UDDIN W, HUSAIN T, SOZER Y, et al. Design methodology of a switched reluctance machine for off-road vehicle applications[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2016, 52(3): 2138-2147. DOI:10.1109/TIA.2015.2514283 |
| [3] | GAN C, SUN Q G, WU J H, et al. A universal two-sensor current detection scheme for current control of multiphase switched reluctance motor switch multiphase excitation[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2019, 34(2): 1526-1539. DOI:10.1109/TPEL.2018.2830308 |
| [4] | CHANG H, LIAW C. An integrated driving/charging switched reluctance motor drive using three-phase power module[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(5): 1763-1775. DOI:10.1109/TIE.2010.2051938 |
| [5] | SUN X, SHEN Y, WANG S, et al. Core losses analysis of a novel 16/10 segmented rotor switched reluctance BSG motor for HEVs using nonlinear lumped parameter equivalent circuit model[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2018, 23(2): 747-757. DOI:10.1109/TMECH.2018.2803148 |
| [6] | SONG S, FANG G. Unsaturated-inductance-based instantaneous torque online estimation of switched reluctance machine with locally linearized energy conversion loop[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(8): 6109-6119. DOI:10.1109/TIE.2017.2787570 |
| [7] | CHIBA A, KIYOTA K, HOSHI N, et al. Development of a rare-earth-free SR motor with high torque density for hybrid vehicles[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2015, 30(1): 175-182. DOI:10.1109/TEC.2014.2343962 |
| [8] | FANG J, LI W, LI H, et al. Online inverter fault diagnosis of buck-converter BLDC motor combinations[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2015, 30(5): 2674-2688. DOI:10.1109/TPEL.2014.2330420 |
| [9] | FAIZ J, OJAGHI M. Stator inductance fluctuation of induction motor as an eccentricity fault index[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2011, 47(6): 1775-1785. DOI:10.1109/TMAG.2011.2107562 |
| [10] | GAN C, CHEN Y, QU R H, et al. An overview of fault-diagnosis and fault-tolerance techniques for switched reluctance machine systems[J]. IEEE Access, 2019, 7: 174822-174838. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2956552 |
| [11] | GAN C, SUN Q G, WU J H, et al. MMC-based SRM drives with decentralized battery energy storage system for hybrid electric vehicles[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2019, 34(3): 2608-2621. DOI:10.1109/TPEL.2018.2846622 |
| [12] | CHEN H, LU S L. Fault diagnosis digital method for power transistors in power converters of switched reluctance motors[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, 60(2): 749-763. DOI:10.1109/TIE.2012.2207661 |
| [13] | GAN C, WU J H, YANG S Y, et al. Fault diagnosis scheme for open-circuit faults in switched reluctance motor drives using fast Fourier transform algorithm with bus current detection[J]. IET Power Electronics, 2016, 9(1): 20-30. DOI:10.1049/iet-pel.2014.0945 |
| [14] | 甘醇, 吴建华, 杨仕友. 基于小波包能量分析的开关磁阻电机功率变换器故障诊断[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(9): 1415-1422. GAN C, WU J H, YANG S Y. Fault diagnosis of power converters for switched reluctance motors based on wavelet packet energy analysis[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(9): 1415-1422. (in Chinese) |
| [15] | RO H, KIM D, JEONG H, et al. Tolerant control for power transistor faults in switched reluctance motor drives[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2015, 51(4): 3187-3197. DOI:10.1109/TIA.2015.2411662 |
| [16] | MARQUES J F, ESTIMA I O, GAMEIRO N S, et al. A new diagnostic technique for real-time diagnosis of power converter faults in switched reluctance motor drives[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2014, 50(3): 1854-1860. DOI:10.1109/TIA.2013.2279898 |
| [17] | PEI X J, NIE S S, CHEN Y, et al. Open-circuit fault diagnosis and fault-tolerant strategies for full-bridge DC-DC converters[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2012, 27(5): 2550-2565. DOI:10.1109/TPEL.2011.2173589 |
| [18] | SHIN H U, LEE K B. Fault diagnosis method for power transistors in switched reluctance machine drive system[C]//IEEE 8th International Power Electronics and Motion Control Conference. Piscataway: IEEE Press, 2016: 2481-2486. |
| [19] | CHEN H, HAN G Q, SHI X Q, et al. Phase current digital analysis of power converter for freewheeling diode fault diagnosis on switched reluctance motor drive[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(8): 6613-6624. DOI:10.1109/TIE.2018.2889628 |
| [20] | CHEN H, HAN G Q, GUAN G R. Generalised fault diagnostic method for power transistors in asymmetric half-bridge power converter of SRM drive[J]. IET Electric Power Applications, 2019, 13(2): 168-180. DOI:10.1049/iet-epa.2018.5375 |
| [21] | PENG W, GYSELINCK J J C, AHN J, et al. Minimal current sensing strategy for switched reluctance machine control with enhanced fault-detection capability[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2019, 55(4): 3725-3735. DOI:10.1109/TIA.2019.2904433 |
| [22] | HAN G Q, CHEN H, SHI X Q, et al. Phase current reconstruction strategy for switched reluctance machines with fault-tolerant capability[J]. IET Electric Power Applications, 2017, 11(3): 399-411. DOI:10.1049/iet-epa.2016.0567 |
