摘 要：汽車電氣化進程的加速使電機控制系統(tǒng)逐漸成為整車的核心動力單元，其運行可靠性直接關(guān)系到車輛安全性、能效表現(xiàn)與用戶體驗。在復(fù)雜多變的工況環(huán)境下，電機系統(tǒng)關(guān)鍵部件的退化與失效概率顯著提升，其引發(fā)的亞健康狀態(tài)可能以鏈式反應(yīng)傳導(dǎo)至整車控制網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致性能退化甚至災(zāi)難性故障。因此，本文就電機控制系統(tǒng)多維故障特征的高效捕獲、跨尺度故障模式的精準映射以及診斷技術(shù)與容錯控制的深度融合展開系統(tǒng)性探討，以期為提升車用電驅(qū)動系統(tǒng)的功能安全等級、降低全生命周期運維成本提供理論支撐。

關(guān)鍵詞：電機控制 故障預(yù)測 診斷技術(shù)

汽車電驅(qū)動系統(tǒng)正經(jīng)歷從輔助執(zhí)行機構(gòu)向核心動力源的范式轉(zhuǎn)變，其可靠性直接影響著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的功能安全與市場接受度。復(fù)雜工況下，電機控制系統(tǒng)面臨電磁-熱-機械多物理場耦合作用，功率半導(dǎo)體器件的開關(guān)瞬態(tài)應(yīng)力、軸承的時變潤滑狀態(tài)以及傳感器漂移等因素構(gòu)成潛在失效路徑。因此，本文就電機控制系統(tǒng)的退化機制建模與自適應(yīng)診斷架構(gòu)展開研究，以期突破在線監(jiān)測與動態(tài)容錯控制的協(xié)同優(yōu)化瓶頸。

1 電機控制系統(tǒng)的故障分類與影響

1.1 故障分類及其類型

電機控制系統(tǒng)的故障分類需基于系統(tǒng)組成及失效鏈傳遞路徑，以支撐診斷策略的構(gòu)建。按故障來源可分電氣故障、機械故障以及傳感器與信號傳輸故障，電氣故障包括逆變器功率器件（如IGBT）開路或短路、定子繞組匝間短路、供電端接觸電阻異常等；機械故障涉及軸承潤滑失效、轉(zhuǎn)子偏心、冷卻風(fēng)扇卡滯；而傳感器與信號傳輸故障涵蓋電流/電壓傳感器偏移、編碼器信號失真、總線通信中斷。其中電氣故障占比最高，因功率器件處于高頻開關(guān)工況下易受熱應(yīng)力沖擊?，F(xiàn)有分類邏輯圍繞ISO 26262功能安全標準，強調(diào)故障對車輛安全性的影響等級劃分，但實際應(yīng)用中亟須建立基于可觀測信號的映射機制，以實現(xiàn)分類標簽的動態(tài)更新。以三相電流不平衡為例，其根源是繞組差異或逆變器驅(qū)動信號異常，需結(jié)合電流諧波特征與PWM占空比時序數(shù)據(jù)進行分級，避免傳統(tǒng)單一閾值判斷導(dǎo)致的診斷誤差[1]。

1.2 故障對電機控制系統(tǒng)性能的影響

電機控制系統(tǒng)性能故障的直接后果是打破電機能量轉(zhuǎn)換鏈路的平衡狀態(tài)。在電氣故障中，IGBT開路會導(dǎo)致電流輸出相位失準，轉(zhuǎn)矩脈動增加約15%～30%，并產(chǎn)生非對稱電磁力，誘發(fā)機械諧振。當定子繞組發(fā)生局部短路時，鐵芯溫升速率提高2-3倍，引發(fā)永磁體退磁風(fēng)險，系統(tǒng)效率出現(xiàn)下降。而機械故障的主要影響是動力傳遞的穩(wěn)定性，軸承磨損產(chǎn)生的周期性沖擊振動會通過機殼傳遞至位置傳感器，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子角度測量信號中包含高頻紋波，直接削弱磁場定向控制的動態(tài)精度，表現(xiàn)為轉(zhuǎn)速跟蹤誤差擴大至標稱值的3-5倍。對于傳感器故障，以霍爾編碼器信號跳變?yōu)槔?，其?dǎo)致的位置估算偏差會使電機進入非預(yù)期工作區(qū)，造成母線電壓需求突增，觸發(fā)過壓保護停機。在系統(tǒng)層面，多數(shù)故障具有擴散效應(yīng)，如逆變器故障引發(fā)的電流畸變會加速母線電容老化，而軸承振動疊加溫度波動將縮短絕緣漆壽命。

1.3 故障發(fā)生的主要原因與機制

故障成因可歸結(jié)為內(nèi)生缺陷與外部應(yīng)力的雙重作用。內(nèi)生缺陷源于制造工藝偏差（如IGBT焊接空洞率超標）或材料性能離散性（繞組絕緣層厚薄不均）；外部應(yīng)力包括極端溫變、機械振動、電磁干擾等工況。以IGBT短路故障為例，其在過載工況下因結(jié)溫驟升引發(fā)硅片熱逃逸，而驅(qū)動電路中的噪聲耦合會加劇柵極電壓振蕩，形成雪崩擊穿的條件。而機械故障的主導(dǎo)機制是動態(tài)載荷與材料疲勞的相互作用，軸承滾道表面在交變應(yīng)力下逐步形成微裂紋，潤滑脂碳化導(dǎo)致摩擦系數(shù)非線性增加，最終演變?yōu)榭ㄋ朗?。傳感器故障大多由信號鏈路完整性破壞引發(fā)，溫度梯度使霍爾元件靈敏度偏移±10%，連接器松動導(dǎo)致阻抗突變，干擾信號通過寄生電容耦合至采樣電路。同時，60%以上的早期故障具有隱藏性，如絕緣老化初期僅表現(xiàn)為局部放電量上升，需通過高頻電流紋波或局部放電檢測手段捕獲其弱特征[2]。

2 故障檢測技術(shù)

2.1 基于信號處理的故障檢測技術(shù)

信號處理技術(shù)是通過分析電機運行中產(chǎn)生的物理信號，如電流、電壓、振動等，提取與故障相關(guān)的特征差異，以此識別系統(tǒng)的異常狀態(tài)，這種方法是通過信號本身的統(tǒng)計特性或頻域特性來實現(xiàn)故障判斷。在實際應(yīng)用中，時域分析是最直接的手段，如通過監(jiān)測三相電流的均值或方差是否偏離正常范圍，可以發(fā)現(xiàn)逆變器開關(guān)管開路或接觸不良等故障；頻域分析則更適用于周期性故障的檢測，如定子繞組短路會導(dǎo)致電流頻譜中特定次數(shù)的諧波分量顯著增加，典型情況是5次和7次諧波幅值升高至基波的15%以上。而對于瞬態(tài)或非平穩(wěn)信號，時頻域分析工具能夠捕捉信號在不同時間片段內(nèi)的頻率成分變化，從而定位故障發(fā)生的時刻。信號處理技術(shù)的優(yōu)勢在于實時性較高，典型算法的處理延遲可控制在毫秒級，適合電機控制系統(tǒng)的快速保護需求[3]。

2.2 基于模型的故障檢測方法

基于模型的故障檢測方法通過建立電機系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述，如狀態(tài)方程、等效電路模型等，預(yù)測系統(tǒng)在無故障情況下的理論行為，再將理論輸出與實際測量值進行比對，通過殘差分析識別故障。這種方法的關(guān)鍵在于模型的準確性和適應(yīng)性，如在永磁同步電機的磁場定向控制中，可通過構(gòu)建包含電阻、電感和反電動勢參數(shù)的狀態(tài)方程模型，預(yù)測正常工況下的電流響應(yīng)。當逆變器某相開關(guān)管發(fā)生故障時，實際電流與模型預(yù)測值將出現(xiàn)顯著偏差，通過計算兩者的積分誤差即可定位故障位置，該方法還能用于間接檢測傳感器故障，如當編碼器信號異常時，利用反電動勢估算的轉(zhuǎn)子位置會與實測值產(chǎn)生持續(xù)偏差，從而觸發(fā)傳感器失效報警。同時，電機在運行中常因溫升或磁飽和導(dǎo)致參數(shù)變化，如繞組電阻隨溫度升高增加20%以上，固定參數(shù)的線性模型容易失效，而自適應(yīng)算法的引入，可以通過在線更新模型參數(shù)來跟蹤系統(tǒng)動態(tài)變化。

2.3 基于人工智能的故障檢測技術(shù)

人工智能技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘故障模式與信號特征之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，突破了傳統(tǒng)方法對先驗知識或精確模型的依賴。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法利用帶標簽的故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型，能夠?qū)μ囟ü收项愋瓦M行精確識別，如采集不同磨損程度的軸承振動信號頻譜，通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可從原始數(shù)據(jù)中自動提取高頻沖擊特征，實現(xiàn)故障程度分類。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則適用于缺乏標簽數(shù)據(jù)的場景，通過聚類算法將多維信號映射到低維空間，檢測偏離正常分布的數(shù)據(jù)點以發(fā)現(xiàn)未知故障模式。深度學(xué)習(xí)因其強大的特征提取能力成為研究熱點，其中長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）可捕捉電機電流信號的時序依賴關(guān)系，預(yù)測功率器件的剩余壽命趨勢。以電機控制系統(tǒng)中的電流傳感器偏移故障為例，傳統(tǒng)閾值檢測可能因工況變化導(dǎo)致誤報，而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型通過分析多通道信號的協(xié)同變化模式，可將檢測準確率提升至95%以上。

3 故障診斷技術(shù)

3.1 故障診斷的基本理論

故障診斷理論的核心目標是建立故障現(xiàn)象與內(nèi)在原因之間的關(guān)聯(lián)模型，并基于可觀測信號實現(xiàn)故障的定位與分類，其理論基礎(chǔ)主要依托系統(tǒng)論、信息論和控制論的融合。從系統(tǒng)論角度看，電機控制系統(tǒng)被視為由機電能量轉(zhuǎn)換單元、信號傳輸路徑和控制算法組成的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，任何局部故障均會通過物理耦合或信息交互引發(fā)系統(tǒng)狀態(tài)偏離平衡點。信息論可為故障信息提取提供了量化工具，如通過熵值計算評估信號中的不確定性與異常信息量，或利用互信息分析不同傳感器數(shù)據(jù)的相關(guān)性以識別冗余信號中的矛盾點。控制論則強調(diào)動態(tài)系統(tǒng)的反饋機制與自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，在診斷過程中常通過觀測器設(shè)計或參數(shù)辨識算法追蹤故障的演化軌跡。而典型的診斷流程包括信號特征提取、故障特征庫匹配以及故障概率評估。以永磁同步電機為例，當轉(zhuǎn)子發(fā)生局部退磁時，反電動勢波形會呈現(xiàn)周期性凹陷，診斷理論通過建立退磁程度與諧波幅值的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)實現(xiàn)對退磁區(qū)域的概率估計[4]。

3.2 故障診斷技術(shù)的主要方法

故障診斷方法根據(jù)技術(shù)路線包括基于模型的解析方法、基于信號處理的特征方法和基于數(shù)據(jù)的智能方法?；谀Ｐ偷慕馕龇椒ㄍㄟ^對比實際系統(tǒng)輸出與數(shù)學(xué)模型預(yù)測值的殘差來識別故障，如通過建立電機繞組的等效熱網(wǎng)絡(luò)模型，利用溫度實測值與理論值的偏離量判斷絕緣老化程度。這類方法高度依賴模型的準確性，在參數(shù)時變場景下常采用自適應(yīng)濾波動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)?；谛盘柼幚淼奶卣鞣椒ㄖ苯訌脑夹盘栔刑崛」收厦舾兄笜耍缤ㄟ^小波包分解提取軸承振動信號的高頻沖擊成分能量比，或通過Park矢量變換觀察電流軌跡的畸變特征。此類方法無需精確模型，但對噪聲敏感且需人工設(shè)計特征提取規(guī)則。基于數(shù)據(jù)的智能方法以機器學(xué)習(xí)為核心，通過對歷史故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)建立輸入信號與故障類型的映射關(guān)系。如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可直接處理三相電流頻譜圖，自動識別繞組短路的空間模式；強化學(xué)習(xí)則能在未知故障場景下通過試錯優(yōu)化診斷策略。

3.3 故障診斷與修復(fù)的結(jié)合方法

故障診斷與修復(fù)的結(jié)合旨在構(gòu)建閉環(huán)控制架構(gòu)，實現(xiàn)從故障檢測到自主恢復(fù)的無縫銜接，其設(shè)計核心是容錯控制（FTC）技術(shù)，包含被動容錯與主動容錯兩種策略。被動容錯通過冗余設(shè)計或魯棒控制算法預(yù)先應(yīng)對潛在故障，如在逆變器中設(shè)置冗余開關(guān)管，當某相故障時自動切換至備用器件，保障輸出連續(xù)性；主動容錯則基于實時診斷結(jié)果動態(tài)調(diào)整控制參數(shù)，如當檢測到電流傳感器漂移時，切換至無傳感器控制模式，并通過觀測器估算真實電流值。另外，實際應(yīng)用中需權(quán)衡修復(fù)策略的性能與代價，硬件冗余雖然可靠但增加成本與體積，軟件容錯依賴算法復(fù)雜度會增加計算時延。典型的綜合方案是將故障嚴重程度分級，如一級故障（輕微退化）僅觸發(fā)預(yù)警并調(diào)整控制參數(shù)，二級故障（功能失效）啟動冗余模塊，三級故障（安全風(fēng)險）強制停機保護。

4 電機控制系統(tǒng)故障檢測與診斷技術(shù)的綜合應(yīng)用

4.1 故障檢測與診斷的集成化方案

故障檢測與診斷技術(shù)的集成化方案旨在通過多技術(shù)協(xié)同實現(xiàn)全生命周期管理，覆蓋從實時監(jiān)測到預(yù)測性維護的閉環(huán)流程，其主要是通過硬件感知層、算法分析層與決策執(zhí)行層的模塊化設(shè)計，將信號處理、模型驅(qū)動和人工智能方法無縫融合。硬件層集成電流傳感器、振動探頭及溫度檢測模塊，確保多維信號同步采集，如采用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化電磁干擾下的數(shù)據(jù)精度；算法層采用混合架構(gòu)，信號處理方法快速篩選異常片段，模型方法對特定故障進行殘差驗證，深度學(xué)習(xí)方法處理復(fù)雜非線性特征，如軸承早期磨損的微弱振動模式；決策層結(jié)合故障概率評估與系統(tǒng)狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整檢測閾值并生成分級告警策略[5]。而典型的集成應(yīng)用是在新能源車驅(qū)動系統(tǒng)中，借助車載域控制器實時處理電機信號，通過多線程調(diào)度機制平衡診斷速度（＜100ms響應(yīng)）與資源占用率（CPU利用率＜30%）。

4.2 系統(tǒng)集成后的性能優(yōu)化

系統(tǒng)集成后的性能優(yōu)化聚焦于提升診斷效率、降低誤判率及增強環(huán)境適應(yīng)性，需從算法、硬件與流程三方面協(xié)同改進。算法層面通過特征共享與模型剪枝減少冗余計算，如將信號處理提取的諧波特征直接輸入AI模型，避免重復(fù)處理原始數(shù)據(jù)；針對車載場景開發(fā)輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型參數(shù)量控制在200KB以內(nèi)以適配低算力MCU。硬件優(yōu)化包括預(yù)處理芯片的部署，如FPGA加速信號濾波與傅里葉變換，將頻域分析耗時從10ms壓縮至2ms以內(nèi)；分布式計算框架中，傳感器端完成初步特征提取，云端執(zhí)行復(fù)雜模型推理，減少總線數(shù)據(jù)傳輸壓力。流程優(yōu)化則以故障優(yōu)先級劃分為基礎(chǔ)，對高危害故障啟用即時中斷響應(yīng)，對漸進性故障采用周期性深度分析。而環(huán)境適應(yīng)性提升依賴數(shù)字孿生技術(shù)，建立電機運行工況的虛擬映射模型，通過仿真注入噪聲、溫度漂移等干擾因素，訓(xùn)練診斷算法魯棒性。

4.3 故障檢測與診斷技術(shù)的標準化及其應(yīng)用前景

標準化是技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用的前提，當前主流方向圍繞接口統(tǒng)一性、測試規(guī)范與評估體系展開。硬件接口層面，IEEE 1451系列標準定義了傳感器與控制器間的即插即用協(xié)議，確保不同廠商設(shè)備的數(shù)據(jù)互通；軟件層面，ISO 26262規(guī)定了車載診斷系統(tǒng)的功能安全等級（ASIL），要求故障覆蓋率≥90%。測試規(guī)范涵蓋信號注入方法與極端工況驗證流程。評估體系則采用量化指標組合，如診斷延遲、F1-score（綜合準確率與召回率）、功耗-性能比等，形成行業(yè)認可的基準評價模型。標準化推動了技術(shù)向多領(lǐng)域滲透，在工業(yè)領(lǐng)域，預(yù)測性維護平臺通過標準化API接入工廠設(shè)備，實時監(jiān)控電機健康狀態(tài)并優(yōu)化維護周期；在能源領(lǐng)域，風(fēng)電電機群的遠程診斷系統(tǒng)依托統(tǒng)一通信規(guī)約實現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同分析。而應(yīng)用前景方面，邊緣計算與5G技術(shù)將推動實時診斷向分布式終端擴展，如無人機電機通過端側(cè)AI芯片實現(xiàn)自主故障避讓；數(shù)字孿生與區(qū)塊鏈結(jié)合則能構(gòu)建可信的故障溯源體系，記錄全生命周期狀態(tài)數(shù)據(jù)用于質(zhì)量追溯與保險定責(zé)。

5 結(jié)論

本文明確了電機控制系統(tǒng)故障檢測與診斷技術(shù)在提升設(shè)備可靠性與維護效率中的核心作用，系統(tǒng)討論了從基礎(chǔ)理論到工程實踐的技術(shù)演進路徑。通過信號處理、模型解析與人工智能方法的交叉融合，揭示了多維數(shù)據(jù)協(xié)同分析與動態(tài)容錯機制對復(fù)雜故障的精準識別潛力。因此，汽車電機控制應(yīng)聚焦輕量化算法開發(fā)以適配低功耗硬件，強化未知故障的小樣本學(xué)習(xí)能力解決實際數(shù)據(jù)稀缺難題，并通過開放式架構(gòu)設(shè)計促進跨平臺兼容性，以應(yīng)對工業(yè)場景的規(guī)?；渴鹦枨蟆?/p>

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