永磁同步电机故障诊断与容错控制技术综述：现状、挑战与未来展望

《CES Transactions on Electrical Machines and Systems》：Review of Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Technologies for Permanent-Magnet Synchronous Machine

本刊编辑推荐：为解决永磁同步电机(PMSM)在恶劣工况下因绕组、永磁体等关键部件故障导致的性能退化问题，研究人员系统开展了故障诊断与容错控制技术综述研究。通过解析典型故障机理，对比数学建模、信号处理与人工智能三类诊断方法，并分析基于硬件冗余和电流重构的容错策略，提出了面向智能诊断与自适应容错的发展路径，对提升电动汽车、轨道交通等领域电机系统可靠性具有重要指导意义。

　　

随着高功率密度、高效率的永磁同步电机(PMSM)在机器人、轨道交通和电动汽车等领域的广泛应用，其运行可靠性问题日益凸显。电机常工作于高温、重载等恶劣环境，绕组绝缘老化、永磁体退磁、轴承磨损和转子偏心等故障频发，轻则导致性能衰减，重则引发系统失控。传统诊断方法在面对复杂工况时存在精度不足、实时性差等局限，而容错控制技术如何实现故障下的平稳切换仍是行业痛点。为此，哈尔滨工业大学郑萍团队在《CES Transactions on Electrical Machines and Systems》发表综述，系统梳理了PMSM故障机理、诊断与容错技术的研究进展，为高可靠性电机系统设计提供了重要参考。

研究团队首先从故障物理本质出发，将PMSM故障归纳为电气故障（绕组故障、退磁故障）与机械故障（轴承故障、转子偏心）两大类。通过等效电路模型和磁网络模型揭示了匝间短路(ITSC)电流与电磁转矩的数学关系（公式(1)-(2)），并利用磁势不变原理推导了故障容错电流重构方程（公式(10)-(11)）。针对多相电机拓扑，结合拉格朗日乘子法(LM)和谐波注入技术，实现了最小铜耗约束下的优化容错控制（公式(12)-(14)）。在信号处理方面，通过电机电流特征分析(MCSA)提取故障特征频率（表I），并采用变分模态分解(VMD)等时频分析方法增强瞬态故障识别能力。

常见故障及其机理

研究指出，永磁体在电枢反应和高温作用下易发生均匀或局部退磁（图4），而绕组绝缘退化会引发匝间短路、相间短路等故障（图5）。轴承单点缺陷（图6）和广义粗糙度故障（图7）会通过振动传递影响电流频谱。转子静态偏心(SE)、动态偏心(DE)及混合偏心(ME)（图8）则导致气隙磁导谐波，进而引发转矩脉动。

故障诊断技术

诊断方法分为模型驱动与数据驱动两大类。数学建模法通过建立ITSC等效电路（图10）和退磁故障磁网络模型（图12）实现快速诊断，但依赖模型精度。信号处理法利用搜索线圈（图13）检测磁通变化，结合知识图谱(KG)（图14）实现退磁故障定位。人工智能方法中，生成对抗网络(GAN)（图17）和迁移学习（图16）有效解决了小样本工况下的诊断难题。三类方法在精度、速度、成本等方面各有优劣（图18）。

容错控制技术

容错拓扑包括电机本体冗余（多相电机、串并联结构）和控制系统冗余（H桥驱动、桥臂冗余拓扑）。

展示了四类桥臂冗余拓扑的适用场景。容错电流重构通过磁势不变、瞬时功率平衡和谐波注入（图23）抑制转矩波动，而容错电流跟踪则采用比例积分(PI)控制器、模型预测控制(MPC)（图26）和直接转矩控制(DTC)（图27）实现目标电流快速响应。

研究结论与展望

该综述指出未来研究需聚焦弱故障诊断、复合故障区分、变工况适应性及新型容错拓扑等方向。智能诊断与自适应容控制的深度融合，将为航空航天、电动汽车等高端装备的电机系统可靠性提升提供关键技术支撑。