随着社会的发展和人们环保意识的提高,电动车作为一种绿色、便捷的交通出行工具,普及率越来越高,深受人们的喜爱。尤其是老年电动代步车,它是专门为老年人以及行动不便的残疾人士设计的一种方便出行的工具。故障诊断和预测技术经历了几十年的发展,已取得了丰硕的研究成果。如何将故障诊断和预测技术应用到电动代步车系统中,以提高电动代步车的可靠性和安全性具有重要的研究意义和实用价值。本文针对电动代步车系统提出了一种基于混杂键合图和随机滤波的故障诊断和剩余使用寿命预测方法。首先,基于混杂键合图理论建立了电动代步车系统的混杂键合图模型。接着,通过参数辨识方法辨识出系统模型参数,根据获得的电动代步车混杂键合图模型,推导出全局解析冗余关系用于故障检测。基于全局解析冗余关系建立模式变化特征矩阵和模式依赖故障特征矩阵进行模式跟踪和故障隔离,得到系统的工作模式和可能的故障集合。为了对可能故障集合进行更新以获得真正的故障源,需要借助故障辨识方法将可能故障集合中的故障参数进行辨识,并将故障辨识结果和参数的标称值作对比,根据比较结果确定真正的故障。本文首先介绍了非线性系统中常用的扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,并根据系统故障参数演化速度和系统状态变化速度存在明显差异这一特点,提出了基于双时间尺度无迹卡尔曼滤波的故障估计算法。最后,通过实验研究,验证了所提算法能够在保证故障估计精度的同时提高故障估计效率。另一方面,本文研究了间歇故障条件下电动代步车的剩余使用寿命预测问题。分析使用条件发生变化对系统剩余使用寿命的影响,并构建了基于使用条件的间歇故障条件下剩余使用寿命预测方法。接着,提出了一种基于非线性曲线拟合的退化模型选择方案,与传统方法相比,该方法不需要退化模型类型和故障类型已知假设,使剩余使用寿命预测算法具有较好的灵活性和适应性。最后,通过实验结果验证了该方法的可行性和有效性。