基于自适应有限时间观测器的SIDO降压转换器的软故障诊断与容错控制

《Integration》：Soft Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control of SIDO Buck Converter Based on Adaptive Finite-Time Observer

　　• 设计了一种新型的自适应有限时间观测器，旨在同时提高观测器的动态响应能力和测量噪声抑制能力。• 基于自适应有限时间观测器，实现了对SIDO Buck变换器中电感电流传感器的软故障诊断。• 开发了一种专用的容错控制方法，以在电感电流传感器发生软故障时保持SIDO Buck变换器的运行稳定性。

引言
在第四次工业革命的推动下，智能设备的发展越来越倾向于小型化。单电感双输出（SIDO）DC-DC变换器能够利用单个电感提供双电压输出，已成为大量研究的主题[1],[2]。然而，输出支路之间存在严重的交叉调谐问题。因此，传统的线性控制方法（如PI控制[3]和共模差模控制[4]）无法轻易实现预期的控制目标。因此，人们开发了许多非线性控制方法，包括滑模控制（SMC）[5]、模型预测控制[6]和精确反馈线性化（EFL）控制[7]。尽管这些方法在不同程度上提高了系统性能，但电路运行中的潜在突变故障仍然未得到解决。在实际应用中，SIDO DC-DC变换器经常在高速度运行或负载突变等恶劣条件下工作。由于单个电感同时为两个输出供电，电感电流传感器在持续高负载下工作，容易因过电流、热应力或器件老化而发生软故障[8]。当电流传感器发生软故障时，会输出错误信号，直接导致整个电源模块停止工作。因此，设备任务中断甚至系统关机，从而带来运行风险和经济损失。因此，对于SIDO DC-DC变换器系统来说，开发电感电流传感器的软故障诊断和容错控制方法至关重要，因为它可以在传感器发生软故障的情况下确保系统的稳定运行。

现有的电路故障诊断研究可以大致分为三种主要方法[9],[10],[11]：基于信号处理的方法、数据驱动的方法和基于模型分析的方法。基于信号处理的方法通过模运算、归一化和均值处理等操作直接从信号特征中检测故障[12],[13]。在[14]中，通过实时电压测量和MOSFET栅极驱动信号提取实现了DC-DC变换器MOSFET器件的故障诊断。然而，由于信号直接来自传感器，这些方法容易受到干扰[15]，诊断准确性往往受到影响。数据驱动的故障诊断方法依赖人工智能，包括数据收集、预处理、特征提取和深度学习[16]。在[17]中，提出了一种基于小波变换和模糊小脑模型神经网络（FCMNN）的DC-DC变换器故障诊断方法。FCMNN用于区分电容器和MOSFET的工作状态，从而实现变换器的故障诊断。在[18]中提出了一种新的开放式故障诊断框架，通过输出电流信号解决了模块化多级变换器的已知和未知故障诊断问题。这些方法消除了对精确机制模型的依赖，在复杂系统中表现出显著的优势[19],[20]。然而，在实际应用中，由于可解释性有限、安全性验证困难以及泛化能力不足等问题，诊断准确性受到严重影响[21],[22]。基于模型分析的方法需要构建一个观测器来实时估计检测信号，并通过比较估计值和测量值之间的残差来进行故障诊断。这种方法具有直接实现、高检测精度和强抗干扰能力等优点，并在各种应用场景中取得了显著成果[23],[24],[25],[26]。在[23]中提出了一种基于单开关未知输入观测器的DC微电网DC-DC变换器容错控制策略，可以有效诊断传感器故障。为了实现传感器故障诊断并提高DC微电网系统的可靠性，在[24]中设计了一种分布式状态观测器，以实现变换器电压和电流的精确估计。在[25]中基于扩展的Luenberger观测器设计了一种主动传感器容错控制器，有效缓解了独立低压DC微电网中与DC总线电压相关的传感器故障。在[26]中，基于系统动力学设计了两个独立的高阶滑模观测器来估计DC-DC变换器的电压和电流，并通过将残差与预设阈值进行比较来实现多传感器的故障检测。然而，故障诊断的准确性本质上受到观测器估计精度的限制。相比之下，有限时间观测器（FTO）具有显著的优点，包括增强鲁棒性和故障在有限时间内收敛的能力，并已被用于其他电力电子领域的故障诊断[27],[28]。在[27]中设计了一种用于执行器故障估计的FTO，保证估计误差在有限时间内收敛到零。在[28]中，将SMC与FTO结合使用以实现系统的有限时间故障诊断。然而，由于增益固定，观测器的动态响应能力和测量噪声抑制能力之间存在权衡。为了进一步提高其性能，引入自适应机制被认为是一个有效的方法[29]。

通常有两种主要的电路容错控制方法。首先是冗余设计，即加入备用传感器在故障发生时切换信号，从而维持运行。其次是设计高度可靠的观测器。在检测到故障后，将估计值补偿到控制器中以实现容错控制。由于冗余设计会增加硬件成本，当前关于传感器软故障容忍性的研究主要集中在观测器设计[23],[24],[25],[26]。

总之，本文选择SIDO Buck变换器作为研究对象，并提出了一种基于自适应有限时间观测器（AFTO）的软故障诊断和容错控制方法。一方面，引入反正切函数来设计实时电感电流检测的AFTO，并通过将AFTO的估计值与传感器测量值进行比较来实现故障诊断。另一方面，设计SMC以保证变换器系统的稳定性。当电感电流传感器发生软故障时，将估计的电流值补偿到SMC中以实现容错控制。最后，通过对比模拟和实验来评估所提出方法与自适应SMC方法的有效性。本文的主要贡献如下：
1) 设计了一种新型AFTO，旨在同时提高观测器的动态响应能力和测量噪声抑制能力。
2) 基于AFTO，实现了对SIDO Buck变换器中电感电流传感器的软故障诊断。
3) 开发了一种专用的容错控制方法，以在电感电流传感器发生软故障时保持SIDO Buck变压器的运行稳定性。

本文的其余部分安排如下。第二部分构建了CCR SIDO Buck变换器的非线性数学模型，并基于EFL实现了模型的线性解耦。第三部分介绍了用于实现电感电流传感器软故障诊断的AFTO。第四部分为系统设计了SMC，并将AFTO的输出补偿到控制器中以实现容错控制。第五部分提供了将所提出方法与自适应SMC方法进行比较的仿真结果。第六部分展示了实验验证的原型。最后，第七部分总结了本文。

系统建模和线性化
SIDO Buck变换器的电路拓扑如图1所示。其中，Vin表示输入电压，S1、D、L和iL分别代表主MOSFET、续流二极管、滤波电感和电感电流。此外，Sa和Sb表示分支a和分支b的MOSFET，Ca、Cb、Ra和Rb分别表示相应分支的滤波电容器和负载电阻。最后，va和vb表示输出电压，ia和ib表示输出电流。

电感电流传感器的软故障诊断
从方程(5)、(6)可以看出，电感电流信号的精度决定了变换器系统的性能。实际上，传感器的软故障会破坏反馈回路，导致控制动作错误，从而引起系统不稳定或崩溃。因此，需要实时检测电感电流。

容错控制器的设计
基于上述传感器故障诊断，设计了一种容错控制器，以在电流传感器故障时保持SIDO Buck变换器的稳定运行。SMC对不准确的数学模型具有很高的鲁棒性。观测器估计的电感电流被输入到SMC中，从而提高了系统稳定性并实现了容错控制。对于系统(5)，输出误差e3和e4设计如下：
其中 Y1ref = Varef 和 Y2ref = CaVaref + CbV

仿真结果
为了验证所提出控制方法的有效性，在MATLAB/Simulink中建立了SIDO Buck变换器的仿真模型，如图4所示。首先，通过比较所提出的AFTO在外部干扰（Ra和Rb的变化）下的iL估计精度与FTO和非线性干扰观测器（NDO）[33]的估计精度，验证了所提出的AFTO的优越性能。随后，通过比较其控制效果来验证所提出控制方法的有效性。

实验结果
为了进一步验证所提出控制方法的有效性，构建了如图8所示的实验原型。SIDO Buck变换器的电路和控制参数与仿真中使用的一致（见表1）。首先，通过采样模块采集SIDO Buck变换器的系统状态，并由DSP2812进行模数转换（ADC）。其次，在...

结论
为了解决SIDO Buck变换器中电感电流传感器软故障引起的不稳定性问题，提出了一种基于AFTO的故障诊断和容错控制方法。设计了一种新型AFTO，以提高估计速度并减少测量噪声。所提出的控制方法能够有效诊断常见的电感电流软故障并实现容错控制。对比仿真和实验结果证实，所提出的方法取得了更好的效果。

利益声明
? 作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能会影响本文所述的工作。

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