纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展

纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展

随着电动汽车的快速发展，电驱动系统的可靠性成为影响整车性能的关键因素。本文综述了纯电动汽车电驱动系统故障诊断的研究进展，从专家知识驱动、模型驱动、信号驱动和数据驱动四个方面详细介绍了国内外研究现状，并分析了各种诊断方法的优缺点。文章还探讨了未来研究方向，为相关领域的研究和实践提供了重要参考。

纯电动汽车电驱动系统的基本架构与功能

纯电动汽车电驱动系统是电动汽车的核心组成部分，主要由电机、逆变器、减速器等关键部件组成。其基本架构如图1所示，系统通过电机控制器接收来自车辆控制单元的指令，控制电机的转速和扭矩，实现车辆的驱动和能量回收。

图1 纯电动汽车电驱动系统整车架构

电驱动总成技术经历了从分散式到集成式的发展历程，如图2所示。早期的电驱动系统采用分散式布局，各部件独立布置，结构复杂，体积大，重量重。随着技术进步，电驱动系统逐渐向集成化方向发展，将电机、逆变器、减速器等部件集成在一起，形成高度集成的电驱动总成，提高了系统效率，减小了体积和重量。

图2 电驱动总成技术发展历程

纯电动汽车电驱动系统关键部件的故障类型及原因

纯电动汽车电驱动系统的关键部件主要包括电机、逆变器、减速器等。这些部件在运行过程中可能会出现各种故障，常见的故障类型及失效模式如图3所示。

图3 常见故障类型及失效模式

电机故障主要包括匝间短路、局部退磁、轴承故障等；逆变器故障主要包括开路故障、短路故障等；减速器故障主要包括齿轮故障、轴承故障等。这些故障可能由多种原因引起，如制造缺陷、材料老化、运行环境恶劣等。

纯电动汽车电驱动系统故障诊断方法的研究现状

纯电动汽车电驱动系统故障诊断方法主要分为专家知识驱动、模型驱动、信号驱动和数据驱动四大类。

专家知识驱动

专家知识驱动方法主要基于领域专家的经验和知识，通过建立故障诊断规则库，实现故障诊断。这种方法的优点是实用性强、稳定性好，但缺点是需要大量专家知识，且难以处理复杂耦合故障。

模型驱动

模型驱动方法主要基于物理模型或数学模型，通过建立系统的数学模型，实现故障诊断。这种方法的优点是诊断速度快、效率高，但缺点是模型精度要求高，非稳态、非线性系统难适用，如图4所示。

图4 模型驱动的故障诊断流程

信号驱动

信号驱动方法主要基于电气信号、振动信号等，通过分析信号特征，实现故障诊断。这种方法的优点是成本低、诊断准确率高，但缺点是信号易受干扰，不同故障可能对应同一种信号响应，诊断识别难度大。

数据驱动

数据驱动方法主要基于机器学习和深度学习等人工智能技术，通过分析大量数据，实现故障诊断。这种方法的优点是诊断速度快、鲁棒性强，适用于多种不同类型的故障，但缺点是对数据的质量要求高，需要较高的计算能力，诊断结果可解释性较差，如图5所示。

图5 数据驱动的智能故障诊断流程

表1总结了各种故障诊断方法的优缺点。

未来研究方向

未来纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究可以集中在以下几个方面：

1. 变工况耦合故障诊断：研究在不同工况下，多个故障同时发生时的诊断方法。

2. 微小故障诊断和前期故障诊断：研究如何在故障初期就发现并诊断，避免故障扩大。

3. 实时在线故障诊断：研究如何实现实时监测和诊断，提高诊断效率。

4. 基于故障诊断的智能运维：研究如何利用故障诊断信息，实现智能运维。

5. 未知故障诊断与系统自愈技术：研究如何诊断未知故障，并实现系统的自我修复。

本文原文来自《汽车工程》期刊。