[发明专利]一种基于人工碳氢网络的轮毂电机轴承故障逐次诊断方法

摘要

本发明公开纯电动汽车驱动系统中的一种基于人工碳氢网络的轮毂电机轴承故障逐次诊断方法，采集不同转速工况下轮毂电机正常和不同故障状态的运行信息，计算出综合权重指标值，根据综合权重指标值提取出3个高敏感特征参数，根据人工碳氢网络定义故障诊断模型，对故障诊断模型进行逐次诊断，可以有序地识别轮毂电机的故障状态，提高轮毂电机轴承故障诊断的准确性和时效性，采用综合权重指标值来评估特征参数作为故障识别指标的敏感性，能够同时选取在不同转速工况下对故障状态均具有高敏感度的特征参数，突出轻微故障信息。

主权项

1.一种基于人工碳氢网络的轮毂电机轴承故障逐次诊断方法，其特征是包括以下步骤：步骤1)采集不同转速工况下轮毂电机正常和不同故障状态的运行信息，运行信息包括电机振动信号x_i和状态类型C，将振动信号x_i分段，分别计算每段的4个时域特征参数p₁、p₂、p₃、p₄和4个频域特征参数P₅、P₆、P₇、P₈，再计算出这8个特征参数值的平均值μ_P和标准差σ_P，然后计算出各特征参数在各转速工况下不同状态之间的区分度指标值DI、各特征参数对两种状态的区分率DR和综合权重指标值CDI，最后根据综合权重指标值CDI从8个特征参数中提取出3个作为高敏感特征参数；步骤2)根据人工碳氢网络定义故障诊断模型s_C是对轮毂电机不同的运行状态进行表征的运行状态值，α是碳原子的碳值，P_n是提取出的3个高敏感特征参数，h_e是连接于碳原子的第e个氢原子的复杂常数，k是与中心碳原子相连的氢原子数量；步骤3)对故障诊断模型进行逐次诊断：第一次诊断：将最大的综合权重指标值CDI对应的3个高敏感特征参数共同作为故障诊断模型的输入，输出第一个运行状态值，若第一个运行状态值小于预设阈值，则判断运行状态为正常，否则判断为故障状态：第二次诊断：将中间值的综合权重指标值CDI对应的3个高敏感特征参数共同作为故障诊断模型的输入，输出第二个运行状态值，若第二个运行状态值小于预设阈值，则判断运行状态为外圈故障，否则判断为非外圈故障；第三次诊断：将最小的综合权重指标值CDI对应的3个高敏感特征参数共同作为故障诊断模型的输入，输出第三个运行状态值，若第三个运行状态值小于预设阈值，则判断运行状态为内圈故障，否则判断为滚动体故障。