基于RS和AHNs的轮毂电机故障模糊诊断法

TH17%U26; 为有效监测电动汽车轮毂电机在复杂工况下的运行状态,保证其运行安全,提出了一种基于粗糙集(rough set,简称RS)理论和人工碳氢网络(artificial hydrocarbon networks,简称AHNs)的轮毂电机故障模糊诊断方法.首先,以轮毂电机运行安全为目标,重点考虑转速和负载转矩对振动信号的影响程度,用特征参数表征轮毂电机运行状态,并基于RS理论提出一种特征参数的离散化方法,对输入层进行了模糊化处理;其次,基于分子间能量优化AHNs算法,建立初步诊断模型,并考虑不同输出状态类型的模糊性,利用模糊理论建立AHNs多输出的隶属度函数,构建轮毂电机故障模糊诊断模...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in振动、测试与诊断 Vol. 42; no. 5; pp. 925 - 930
Main Authors 薛红涛, 童鹏, 江洪
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江苏大学汽车与交通工程学院 镇江,212013%江苏大学机械工程学院 镇江,212013 01.10.2022
Subjects
模糊诊断
人工碳氢网络
粗糙集
轮毂电机
Online AccessGet full text
ISSN1004-6801
DOI10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.05.013

Cover

More Information
Summary:TH17%U26; 为有效监测电动汽车轮毂电机在复杂工况下的运行状态,保证其运行安全,提出了一种基于粗糙集(rough set,简称RS)理论和人工碳氢网络(artificial hydrocarbon networks,简称AHNs)的轮毂电机故障模糊诊断方法.首先,以轮毂电机运行安全为目标,重点考虑转速和负载转矩对振动信号的影响程度,用特征参数表征轮毂电机运行状态,并基于RS理论提出一种特征参数的离散化方法,对输入层进行了模糊化处理;其次,基于分子间能量优化AHNs算法,建立初步诊断模型,并考虑不同输出状态类型的模糊性,利用模糊理论建立AHNs多输出的隶属度函数,构建轮毂电机故障模糊诊断模型,实现了对复杂工况下轮毂电机故障的诊断;最后,通过轮毂电机机械故障台架试验验证了该方法的有效性.
ISSN:1004-6801
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.05.013