文档名：基于贝叶斯网络的轮毂电机机械故障识别
针对电动汽车轮毂电机机械故障频发导致电机性能下降、危及车辆运行安全的实际问题,本文瞄准轮毂电机常见的机械故障,着重考虑车速对轮毂电机振动信号的影响程度,在时域和频域中提炼多个敏感特征参数.以轮毂电机运转状态为目标,将提炼出的特征参数作为贝叶斯网络的节点,利用特征参数高斯分布特性,结合混合高斯模型,从而建立监测轮榖电机运行状态的贝叶斯网络,实现对轮毂电机机械故障的识别.通过轮毂电机综合台架试验,验证该方法对轮毂电机机械故障的识别能力.
作者：李仲兴 陈震宇 薛红涛 殷苏群 江洪
作者单位：江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013
母体文献：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议论文集
会议名称：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：电动汽车 轮榖电机 故障识别 贝叶斯网络 混合高斯模型
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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