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申请/专利权人：成都工业职业技术学院

摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，具体公开了基于数据分析的新能源车驱电机轴承故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1：选取车辆样本，设定不同转速值，获取轴承磨损指数，得出无损周期；步骤S2：在无损周期内，实时获取电机运行时的转速和声音信号，并编号采样点，得到无损信号集合；步骤S3：当电机不在无损周期内，获取当前转速和声音信号，若当前转速不属于预设转速集合，按约束条件选取特定元素，获取对应的模拟声音信号；步骤S4：对比当前声音信号与模拟声音信号，判断轴承是否存在故障；有效提高新能源车驱电机轴承的故障诊断准确性，减少故障漏检率，从而提高新能源汽车的安全性能。

主权项：1.基于数据分析的新能源车驱电机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：选取若干车辆样本，并设定若干不同的转速值，获取车辆样本的电机在不同转速值下行驶T时间后轴承的磨损指数，T为预设的监测时长；根据各转速值对应的磨损指数，获得轴承的无损周期；步骤S2：电机处于无损周期时，实时获取电机运行时的转速及声音信号，每获取Tmin时长记为一次获取周期，Tmin为预设的最小时长；将所述获取周期内每次获取时对应的时间戳记为采样点，并对各采样点编号，所述声音信号为由各采样点处的振幅构成的时域信号；将获取到的声音信号根据其对应的转速的大小，进行排序并编号，得到无损信号集合；并在所述无损信号序列中获取转速集合K，记K={Sp1，Sp2，...，Spn}，Sp1为第1个转速，n为转速的总数；步骤S3：电机不处于无损周期时，实时获取电机运行时的转速和声音信号，记为当前转速Sp´和当前声音信号Vio´；若Sp´∉K，则在K中选取出满足第一约束 的元素，其中i∈[1，n]且i为正整数，记所述元素为Spmax；并选取出满足第二约束MinJ∩Spi＜Sp´的元素，记为Spmin；在所述无损信号集合中分别获取Spmax和Spmin对应的声音信号，记为Viomax和Viomin；根据Viomax和Viomin获得模拟声音信号Vio0，获得过程为：获得周期内第m个采样点处的振幅y[m]=xmax[m]+xmin[m]2，其中xmax[m]为Viomax上第m个采样点处的振幅，xmin[m]为Viomin上第m个采样点处的振幅；根据各采样点处的振幅，得到模拟声音信号Vio0；步骤S4：对比所述当前声音信号Vio´和模拟声音信号Vio0，根据对比结果判断轴承是否存在故障；若存在故障，则在当前声音信号Vio´中排除所述模拟声音信号Vio0，记排除后的时域信号为故障信号。

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