【摘 要】
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为实现电动汽车用轮毂电机运行状态在线监测及其安全评估,提出一种基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,简称DBNs)的轮毂电机机械故障在线诊断方法。首先,以轮毂电
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775245,51575241),江苏省重点研发计划资助项目(BE2017129)
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为实现电动汽车用轮毂电机运行状态在线监测及其安全评估,提出一种基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,简称DBNs)的轮毂电机机械故障在线诊断方法。首先,以轮毂电机运行安全为目标,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出多个敏感度高的特征参数来表征轮毂电机的运行状态,并将其作为DBNs的观测节点;其次,基于速度片构建轮毂电机机械故障诊断模型,解决其运行状态在相邻时间片之间无法构建转移概率分布的问题,根据不同速度片之间的转移概率分布,建立以二速度片展开的
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