CN111016663A - 一种用于电驱动系统的健康管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于电驱动系统的健康管理系统，包括：状态参数获取模块获取电驱动系统的状态参数；状态监测模块对状态参数进行特征提取输出健康状态的特征信息，发送给故障诊断模块、故障预测模块及健康管理模块；故障诊断模块对特征信息处理输出故障状态的诊断信息，并将诊断信息发送给故障预测模块及健康管理模块；故障预测模块对接收到的信息进行预测输出电驱动系统的剩余使用寿命；健康管理模块对接收的健康状态的特征信息、故障状态的诊断信息及电驱动系统的剩余使用寿命进行处理输出维保策略。本发明通过对收集的各信息进行计算，实现对电驱动系统的健康管理，提高管理系统设计效率，为电驱动系统全生命周期安全、可靠地运行提供保障。

Description

一种用于电驱动系统的健康管理系统
技术领域
本发明涉及新能源汽车的电驱动系统领域，具体涉及一种用于电驱动系统的健康管理系统。
背景技术
随着电动化、智能化的发展，电驱动系统在新能源汽车、特种车辆等领域的应用越来越广泛，传统燃油发动机动力系统被电驱动系统替代成为历史趋势。电驱动系统不仅包含复杂的机械机构，而且拥有复杂的电子/电气控制系统，作为新能源汽车核心部件，其技术发展要求越来越高，尤其是安全性、可靠性方面，故障预测与健康管理技术是解决安全性和可靠性的重要技术途径，已在航空航天、轨道交通领域得到充分验证。
目前，由于电机故障预测与健康管理系统与电机控制系统通常融合在一起，涉及复杂的多传感器数据采集、信号处理、数据模型计算、决策优化等技术，实际应用中技术形态变化非常多，这种方式使电驱动系统的健康管理系统获取数据时，容易获取系统的所有状态信息，因此功能扩展和裁剪十分困难，设计效率受到很大限制。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种用于电驱动系统的健康管理系统，解决现有技术中无法对电驱动系统的数据进行内容和数量的管理，无法实现系统功能扩展和裁剪的问题。
本发明实施例一种用于电驱动系统的健康管理系统，包括：状态参数获取模块，用于获取电驱动系统的状态参数，并将所述状态参数发送给状态监测模块；状态监测模块，用于对所述状态参数进行特征提取，输出健康状态的特征信息，并将所述特征信息同时发送给故障诊断模块、故障预测模块及健康管理模块；故障诊断模块，用于根据预设故障处理规则，对特征信息进行处理，输出故障状态的诊断信息，并将所述诊断信息发送给故障预测模块及健康管理模块；故障预测模块，用于根据预设预测算法，对所述诊断信息、特征信息及电驱动系统的预设使用寿命对电驱动系统的健康状态进行预测，输出电驱动系统的剩余使用寿命；健康管理模块，用于根据预设算法对接收的健康状态的特征信息、故障状态的诊断信息及电驱动系统的剩余使用寿命进行处理，输出维保策略。
可选地，所述状态参数获取模块通过传感器对电驱动系统的状态参数进行采集。
可选地，所述状态监测模块包括状态监测数据流管理器，所述状态监测数据流管理器用于对状态监测模块中的各数据进行存储，并根据预设的信号标识对状态监测模块中的各数据进行管理。
可选地，所述故障诊断模块包括故障诊断数据流管理器，所述故障诊断数据流管理器用于对故障诊断模块中的特征信息进行存储，并根据预设的特征标识对故障诊断模块中的特征信息进行管理。
可选地，所述故障预测模块包括故障预测数据流管理器，所述故障预测数据流管理器用于对故障预测模块中的特征信息和/或诊断信息进行存储，并根据预设的特征标识及诊断标识，分别对故障预测模块中的特征信息及诊断信息进行管理。
可选地，所述健康管理模块包括健康管理数据流管理器，所述健康管理数据流管理器用于对健康管理模块中的特征信息、诊断信息及健康管理系统的剩余使用寿命中的至少一个进行存储，并根据预设的特征标识、诊断标识及使用寿命标识，对应分别对故障预测模块中的特征信息、诊断信息及使用寿命进行管理。
可选地，所述电驱动系统的状态参数包括：电机绝缘性能、电机轴承性能、功率模块性能及永磁体性能。
本发明技术方案，具有如下优点：
1.本发明提供的用于电驱动系统的健康管理系统，以数据为核心，通过设置状态参数获取模块、状态监测模块、故障诊断模块、故障预测模块及健康管理模块，对收集的各信息进行计算，实现对电驱动系统的健康管理，提高设计效率，为电驱动系统全生命周期安全、可靠地运行提供保障。
2.本发明提供的用于电驱动系统的健康管理系统，通过设置状态监测数据流管理器、故障诊断数据流管理器、故障预测数据流管理器、健康管理数据流管理器，分别对流进状态监测模块、故障诊断模块、故障预测模块和健康管理模块的数据进行内容和数量的管理，以数据流控制为导向，通过数据流管理器统一管理数据传输节点，可以高效地进行健康管理功能配置，可以弹性地扩展和裁剪健康管理系统，使健康管理系统的功能扩展和裁剪效率得到提高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的用于电驱动系统的健康管理系统的示意图；
图2为本发明实施例提供的状态监测数据流管理器的组成示意图；
图3为本发明实施例提供的故障诊断数据流管理器的组成示意图；
图4为本发明实施例提供的故障预测数据流管理器的组成示意图；
图5为本发明实施例提供的健康管理数据流管理器的组成示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供一种用于电驱动系统的健康管理系统，该用于电驱动系统的健康管理系统适用于电驱动系统，涉及复杂的多传感器数据采集、信号处理、数据模型计算、决策优化等技术，使得系统的功能扩展和裁剪效率提高。
具体地，如图1所示，该用于电驱动系统的健康管理系统，包括：状态参数获取模块1、状态监测模块2、故障诊断模块3、故障预测模块4及健康管理模块5，其中，状态参数获取模块1，用于获取电驱动系统的状态参数，并将状态参数发送给状态监测模块2；状态监测模块2，用于对状态参数进行特征提取，输出健康状态的特征信息，并将特征信息同时发送给故障诊断模块3、故障预测模块4及健康管理模块5；故障诊断模块3，用于根据预设故障处理规则，对特征信息进行处理，输出故障状态的诊断信息，并将诊断信息发送给故障预测模块4及健康管理模块5；故障预测模块4，用于根据预设预测算法，对诊断信息、特征信息及电驱动系统的预设使用寿命对电驱动系统的健康状态进行预测，输出电驱动系统的剩余使用寿命；健康管理模块5，用于根据预设算法对接收的健康状态的特征信息、故障状态的诊断信息及电驱动系统的剩余使用寿命进行处理，输出维保策略。
本发明实施例中，状态参数获取模块1利用传感器对电驱动系统的状态参数进行采集，并将采集到的数据信息发送给状态监测模块2，其中，电驱动系统的状态参数包括：电机绝缘性能、电机轴承性能、功率模块性能及永磁体性能。需要说明的是，本发明实施例中，举例说明电驱动系统的状态参数，在实际应用中还可以包含其他状态参数，本发明并不以此为限。
本发明实施例中，故障诊断模块3用于根据预设故障处理规则，对特征信息进行处理，输出故障状态的诊断信息，并将诊断信息发送给故障预测模块4及健康管理模块5，故障诊断主要对电驱动系统的健康状态进行诊断，其中电驱动系统的健康状态是指系统在规定条件下完成规定功能的能力。电驱动系统的健康状态包括系统功能状态和性能状态，具体地说，可以包含电机绝缘性能、电机轴承性能、功率模块性能、永磁体性能等，通过特征信息对健康状态进行判断，主要是通过故障诊断和故障预测模块4中的人工智能算法，特征信息作为算法的输入，例如是经过人工智能算法中的的人工神经网络计算，输出健康状态的指数，例如，可以通过电机三相电流的频谱特性判断电机轴承的性能状态。
本发明实施例中，故障预测模块4用于根据预设预测算法，对诊断信息、特征信息及电驱动系统的预设使用寿命对电驱动系统的健康状态进行预测，输出电驱动系统的剩余使用寿命。需要说明的是，故障预测模块4接收的信息可以是诊断信息、特征信息及电驱动系统的预设使用寿命中的至少一种，预设预测算法也可以是训练好的故障预测模型，例如是神经网络模型，以上仅为举例，本发明并不以此为限。
本发明实施例中，健康管理模块5根据预设算法对接收的健康状态的特征信息、故障状态的诊断信息及电驱动系统的剩余使用寿命进行处理，输出维保策略。与故障诊断模块3、故障预测模块4一样，健康管理模块5也是通过人工智能算法实现的，通过采集大量的数据，建立健康管理的数据模型，然后输入该模型所需要的数据，通过神经网络计算，可以直接输出决策结果，例如，输入电流频谱特征信息，通过神经网络计算，输出电机轴承在未来某个时间安排保养的决策。
本发明提供的用于电驱动系统的健康管理系统，以数据为核心，通过设置状态参数获取模块、状态监测模块、故障诊断模块、故障预测模块及健康管理模块，对收集的各信息进行计算，实现对电驱动系统的健康管理，提高设计效率，为电驱动系统全生命周期安全、可靠地运行提供保障。
在一具体实施例中，如图2所示，状态监测模块包括状态监测数据流管理器，其中状态监测数据流管理器用于对状态监测模块中的各数据进行存储，并根据预设信号标识对状态监测模块中的各数据进行管理。当状态监测模块接收到状态参数后，状态监测数据流管理器自动存储这些状态参数，并同时对信号标识进行修改，例如表征电机绝缘性能的参数有哪些，电机轴承性能的参数有哪些等，便于后续的计算。
在一具体实施例中，如图3所示，故障诊断模块包括故障诊断数据流管理器，其中故障诊断数据流管理器用于对故障诊断模块中的特征信息进行存储，并根据预设特征标识对故障诊断模块中的特征信息进行管理。当故障诊断模块接收到特征信息后，故障诊断数据流管理器自动存储这些特征信息，并同时对特征标识进行修改，便于后续的计算。
在一具体实施例中，如图4所示，故障预测模块包括故障预测数据流管理器，其中故障预测数据流管理器用于对故障预测模块中的特征信息和/或诊断信息进行存储，并根据预设特征标识及诊断标识，分别对故障预测模块中的特征信息及诊断信息进行管理。当故障预测模块接收到特征信息、诊断信息后，故障诊断数据流管理器自动存储这些特征信息及诊断信息，并同时对特征标识及诊断标识进行修改，便于后续的计算。
在一具体实施例中，如图5所示，健康管理模块包括健康管理数据流管理器，其中健康管理数据流管理器用于对健康管理模块中的特征信息、诊断信息及健康管理系统的剩余使用寿命中的至少一个进行存储，并根据预设特征标识、诊断标识及使用寿命标识，对应分别对故障预测模块中的特征信息、诊断信息及使用寿命进行管理。当健康管理模块接收到特征信息、诊断信息及健康管理系统的剩余使用寿命中的至少一个信息后，健康管理数据流管理器自动存储这些信息，并同时对相应的特征标识、诊断标识及使用寿命标识进行修改，便于后续的计算，以及对输出的结果进行可视化展示，以便于用户对信息进行查看与处理。
通过上述各个模块组成部分的协同合作，本发明提供的用于电驱动系统的健康管理系统，通过设置状态监测数据流管理器、故障诊断数据流管理器、故障预测数据流管理器、健康管理数据流管理器，分别对流进状态监测模块、故障诊断模块、故障预测模块和健康管理模块的数据进行内容和数量的管理，以数据流控制为导向，通过数据流管理器统一管理数据传输节点，可以高效地进行健康管理功能配置，可以弹性地扩展和裁剪健康管理系统，使健康管理系统的功能扩展和裁剪效率得到提高。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (7)

1.一种用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，包括：
状态参数获取模块，用于获取电驱动系统的状态参数，并将所述状态参数发送给状态监测模块；
状态监测模块，用于对所述状态参数进行特征提取，输出健康状态的特征信息，并将所述特征信息同时发送给故障诊断模块、故障预测模块及健康管理模块；
故障诊断模块，用于根据预设故障处理规则，对特征信息进行处理，输出故障状态的诊断信息，并将所述诊断信息发送给故障预测模块及健康管理模块；
故障预测模块，用于根据预设预测算法，对所述诊断信息、特征信息及电驱动系统的预设使用寿命对电驱动系统的健康状态进行预测，输出电驱动系统的剩余使用寿命；
健康管理模块，用于根据预设算法对接收的健康状态的特征信息、故障状态的诊断信息及电驱动系统的剩余使用寿命进行处理，输出维保策略。
2.根据权利要求1所述的用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，所述状态参数获取模块通过传感器对电驱动系统的状态参数进行采集。
3.根据权利要求1所述的用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，所述状态监测模块包括状态监测数据流管理器，所述状态监测数据流管理器用于对状态监测模块中的各数据进行存储，并根据预设的信号标识对状态监测模块中的各数据进行管理。
4.根据权利要求1所述的用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，所述故障诊断模块包括故障诊断数据流管理器，所述故障诊断数据流管理器用于对故障诊断模块中的特征信息进行存储，并根据预设的特征标识对故障诊断模块中的特征信息进行管理。
5.根据权利要求1所述的用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，所述故障预测模块包括故障预测数据流管理器，所述故障预测数据流管理器用于对故障预测模块中的特征信息和/或诊断信息进行存储，并根据预设的特征标识及诊断标识，分别对故障预测模块中的特征信息及诊断信息进行管理。
6.根据权利要求1所述的用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，所述健康管理模块包括健康管理数据流管理器，所述健康管理数据流管理器用于对健康管理模块中的特征信息、诊断信息及健康管理系统的剩余使用寿命中的至少一个进行存储，并根据预设的特征标识、诊断标识及使用寿命标识，对应分别对故障预测模块中的特征信息、诊断信息及使用寿命进行管理。
7.根据权利要求1所述的用于电驱动系统的健康管理系统，其特征在于，所述电驱动系统的状态参数包括：电机绝缘性能、电机轴承性能、功率模块性能及永磁体性能。
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