基于CDI和AHNs的轮毂电动机轴承故障逐次诊断方法

摘要

针对电动汽车轮毂电动机常见的轴承故障,提出了一种基于复合区分度指标(compound distinguish index,CDI)和人工碳氢网络(artificial hydrocarbon networks,AHNs)的轮毂电动机轴承故障逐次诊断方法.首先通过信号共振稀疏分解从原始信号中提取反映故障冲击的低共振分量;然后着重考虑不同车速工况对电动机轴承振动信号的影响程度,基于CDI在时频域中提炼出多个高敏感特征参数来表征电动机轴承运行状态,提高诊断的时效性;最后通过特征参数与轴承状态的隶属关系建立样本集,基于AHNs构建轮毂电动机轴承故障逐次诊断模型,实现多工况下不同故障状态的识别,并在轮毂电动机综合台架上进行了试验验证.结果表明:该方法的诊断正确率高达98.46%,且具有较好的鲁棒性,能够有效实现轮毂电动机轴承故障的诊断.