轮毂电机是电动汽车“轮边驱动”系统的核心技术之一,它集驱动、承载、制动等多种功能于一体,具有控制灵活、传动效率高等优点。轮毂电机轴承不仅要承受径向载荷还需承受轴向载荷,是轮毂电机的重要部件,直接关系着轮毂电机的运行性能,然而,车辆复杂多变的行驶工况和轮毂电机独特的安装位置极易诱发轴承局部磨损等机械故障。对于四轮独立驱动电动汽车,单个或多个轮毂电机发生故障将造成其输出转矩产生脉动,从而引起整车产生非期望的横摆角加速度,造成车辆跑偏,严重时引起交通事故乃至危及生命,因此,亟待于建立完善的轮毂电机状态监测与故障诊断系统。轮毂电机轴承是轮毂电机的易损部件,本文以轮毂电机轴承为研究对象,以间歇性强干扰下故障特征信号提取为研究内容,提出一种基于AHNs的故障特征提取方法,有效实现车辆复杂多变的运行工况下轮毂电机轴承的故障特征提取。首先,分析电动汽车运行环境及轮毂电机结构特点,追溯轮毂电机轴承的故障形成原因,总结轮毂电机轴承的主要故障类型;阐述滚动轴承的故障特征频率,为后期试验轴承故障特征频率计算提供理论依据。其次,基于电动汽车实际行驶工况复杂性的考虑,搭建轮毂电机轴承故障模拟试验台架,设计尽可能与电动汽车实际运行状态相符的试验方案,采集轮毂电机轴承在正常和故障状态下的振动信号。再次,分析车辆复杂多变的行驶工况下轮毂电机轴承振动信号的特征,提出基于AHNs的故障特征提取方法,并确立该方法的实现步骤;基于Matlab仿真软件对不同形式的故障信号进行特征提取,验证AHNs特征提取方法的可行性及有效性;基于仿真信号研究AHNs结构参数对AHNs特征提取效果的影响,分析AHNs特征提取方法在工程应用中的实用性。最后,采用AHNs特征提取方法对试验采集的轮毂电机轴承振动信号进行特征提取,结果表明,该方法可以实现振动信号中高低频信号的分离,滤除干扰信号,进而提取间歇性强干扰下的故障特征信号,实现轮毂电机轴承的故障特征提取;对特征提取结果进行定量分析,进一步验证该方法在轮毂电机轴承故障特征提取上的有效性;以SNR值作为评价指标将该方法与FIR方法进行对比,证明AHNs故障特征提取方法的优势。