基于WMM-HMM的轮毂电机机械故障诊断方法

作者：薛红涛; 周嘉文; 童鹏

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2021, 49(04): 32-37.

DOI：10.13245/j.hust.210405

• 轮毂电机
• 振动信号
• 故障诊断
• 混合Weibull分布模型
• 隐马尔科夫模型

为有效监控电动汽车用轮毂电机的运行状态,保障整车的运行安全,提出了一种基于混合Weibull分布模型(WMM)与隐马尔科夫模型(HMM)的轮毂电机机械故障诊断方法(WMM-HMM诊断法).首先,利用轮毂电机振动信号提取敏感特征参数,用以表征其运行状态,建立观测序列.其次,利用WMM对轮毂电机各种运行状态下有限的观测序列进行拓展,获取足量的观测序列作为HMM的训练样本集,确立HMM参数,进而在低、中速工况下分别构建轮毂电机运行状态的WMM-HMM诊断模型.最后,定制相应的故障轮毂电机,搭建试验台,对所提出的方法进行验证.结果表明:所提出的方法能够在低、中速工况下精确识别出轮毂电机的机械故障状态,较传统方法识别精度至少提高了9.3%.

• 单位
  江苏大学