江苏大学学报(自然科学版)

作者：江洪,周宇，薛红涛，李仲兴

单位：1. 江苏大学 机械工程学院， 江苏 镇江 212013; 2. 江苏大学 汽车与交通工程学院， 江苏 镇江 212013

关键词：轮毂电动机,轴承故障,复合区分度指标,人工碳氢网络, 逐次诊断

基金：国家自然科学基金资助面上项目(51775245)

 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.

来源：2021年第1期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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