CN111695618B - 一种基于obd数据的电动汽车电机故障检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，通过对OBD数据中的电机电压和电流数据进行卡尔曼滤波处理和融合，再将其统计特征，与在理想状态下的数据统计特征进行初步比对，进行故障预判；对不能预判的情况进行小波变换，分离出正常情况下的稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号；对分离后的信号进行特征提取，并参考常见故障的相关特征，用机器学习对特征故障类型进行分类或预测。本发明通过对OBD数据的分析采用卡尔曼滤波进行数据处理，并结合小波变换共同实现对数据的全面分析和故障的二级判断，能够在保证判断结果准确的前提下提高计算速度，达到对新能源汽车电机的安全性能检测和预测的目的。

Description

一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法
技术领域
本发明涉及新能源汽车数据处理、新能源汽车安全性能检测领域，特别涉及一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法。
背景技术
电机在传动过程中出现故障会影响电机所受转矩，若采用直接在频域上分析电流数据的电机电流特征分析法(MCSA)，无法将噪声干扰和故障信号分离，而无法准确分析出被噪声掩盖的微弱的故障信号；现有的OBD数据处理主要是报文形式，一条报文对应一个状态，通过相应的报文来分析是否有故障的发生，以及确定电机的各种属性(如：电压电流等)，检测范围窄且效率低。通过卡尔曼滤波实时辨识电机参数，检测电机故障，能够在一定程度上反映电机正常与否，以及初步得出明显可区分的故障类型，但是对于复杂工况和复杂信号，难以做到准确故障判断或预测。
发明内容
本发明目的是为了解决现有技术对于获得的复杂信号难以做到准确的故障类型判断和预测的问题，提出一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法。
本发明提出的一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，包括以下步骤：S1、从汽车的OBD数据中获取电机的电压和电流数据；S2、将获得的电压和电流数据通过卡尔曼滤波进行数据处理并实现数据融合；S3、将步骤S2得到的数据进行统计特征提取；S4、将理想状态下的电机的电压和电流数据的统计特征与步骤S3所得的实际统计特征进行对比分析处理，若处理结果满足预判条件，则进入步骤S8；若处理结果不满足预判条件，则进入步骤S5；S5、将步骤S2得到的数据进行小波变换，分离出正常情况下的稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号；S6、将步骤S5所分离出的信号进行故障特征提取；S7、利用机器学习/深度学习将故障特征标准数据库与步骤S6得到的故障特征进行模式识别，对步骤S6故障特征的故障类别进行分类或预测；S8、做出故障类型判断或预测，并生成后续应对接口。
优选地，步骤S2采用卡尔曼滤波对电压和电流数据进行数据处理，其中，电流(i)与电压(U)的相关关系满足：
Figure BDA0002518734840000021
I为电流方均根幅值，fe为电压基频，αI-αU为电机电流相对电压的相位，t为时间。
优选地，步骤S3中的统计特征包括：稳定均值、稳定脉动、稳定脉动频率、启动峰值和启动下降速率。
优选地，步骤S4中理想状态是指在电机处于额定功率、额定转矩、额定电流和额定转速情况下，并且电机轴转动惯量、主动轮转频、从动轮转频和电流基频等数据处于指定范围时的电机运行状态。
优选地，步骤S6中的故障特征包括信号中具有尖点、突变和冲击的非线性特征。
优选地，步骤S7中机器学习采用随机森林算法或多层感知机，深度学习采用卷积神经网络模型。
优选地，步骤S7中分类或预测结果通过可能性排序或多分类器投票，做出故障类型判断或预测。
优选地，步骤S2中的卡尔曼滤波的过程包括将电机前一个状态输入至卡尔曼滤波器对电流及电压进行预测，获得预测值，使用测量值对预测值进行更新获得最优估计。
优选地，卡尔曼滤波的过程还包括将电机前一个状态输入至卡尔曼滤波器，并结合电机系统自身属性、外部控制信号、外部未知干扰对电流及电压进行预测。
优选地，步骤S2中的卡尔曼滤波的过程还包括获得预测值后，将预测值和测量值进行空间变换；结合系统预测不确定性、测量噪声或误差，使用测量值对预测值进行更新从而获得最优估计。
本发明的有益效果包括：本发明通过对OBD数据的分析采用卡尔曼滤波进行数据处理，并结合小波变换共同实现对数据的全面分析和故障的二级判断，能够在保证判断结果准确的前提下提高计算速度。
附图说明
图1是本发明实施例故障检测方法的流程图。
图2是本发明实施例对电机的电压和电流进行卡尔曼滤波的原理图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式并对照附图对本发明作进一步详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
参照以下附图，将描述非限制性和非排他性的实施例，其中相同的附图标记表示相同的部件，除非另外特别说明。
如图1所示，本实施例提出一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，包括以下步骤：
S1、从汽车的OBD数据中获取电机的电压和电流数据。
在电机传动过程中，扭矩的变化和电机转速的波动会使得电流的幅度和相角被调制，而电机电压也和负载以及电机电流相关，故通过处理和分析电机电压和电流数据，可以有效地进行故障分析与判断。
S2、将获得的电压和电流数据通过卡尔曼滤波进行数据处理并实现数据融合。
卡尔曼滤波通过对电机系统自身属性、外部控制信号、外部未知干扰的预测过程，结合测量值进行修正更新，弱化离群点和非故障奇异点的影响，对数据进行预处理和融合，减少测量误差和噪声对数据可靠性的影响，减小非故障因素的干扰，提高了数据的可靠性。
卡尔曼滤波对数据的处理过程如图2所示，将前一个状态输入到卡尔曼滤波中，结合系统预测不确定性、系统自身相关关系、系统的控制关系、外部环境干扰因素等对电流电压进行预测，获得预测值，即后一个状态。再将预测值和测量值(测量值指从汽车的OBD数据中获取电机的电压和电流数据)进行空间变换，并使用测量值对预测值进行更新(其中需要将系统预测不确定性、测量噪声或误差考虑进去)从而获得最优估计，并进行下一次迭代。
采用卡尔曼滤波对OBD数据进行融合处理，相较于贝叶斯估计、DS证据推力和模糊逻辑法等算法能够处理传感器噪声，同时相较于传统滤波方法处理OBD数据，其在时域上进行计算，且每次只处理一个时刻的信息，可提高计算速度。
其中，电流(i)与电压(U)的相关关系满足：
Figure BDA0002518734840000041
I为电流方均根幅值，fe为电压基频，αI-αU为电机电流相对电压的相位，t为时间。
S3、将步骤S2得到的数据进行统计特征分析。其中，统计特征包括：稳定均值、稳定脉动、稳定脉动频率、启动峰值和启动下降速率等，这些特征能在一定程度上反映电机整体运行的正常水平，以及对相关元件开路故障、电机匝间短路故障、电机电刷故障和电磁绕组脱焊等电机相关故障的初步判断。
S4、将理想状态下的电机的电压和电流数据的统计特征与步骤S3所得的实际统计特征进行对比分析处理，若处理结果满足预判条件，则进入步骤S8进行故障类型判断或预测，若处理结果不满足预判条件，则进入步骤S5。
步骤S4中的理想状态是指在电机处于额定功率、额定转矩、额定电流和额定转速情况下，并且电机轴转动惯量、主动轮转频、从动轮转频和电流基频等数据处于指定范围时的电机运行状态，在理想状态下建立的特征数据库，其提供了电机正常运行的参考标准；步骤S3所得电机电压、电流相关统计特征与其理想状态下的统计特征对比，特征之间的差异可以量化并进行故障预判。根据两者差异的大小和类型(即电压电流的特征，如幅值相位谐波等)，判断故障与否，初步进行故障分析。当步骤S4中电压电流的大小和特征类型的差异不能通过简单判断得到故障类型，也即实际统计特征与理想状态下的统计特征相比没有明显区别时，则进行步骤S5，步骤S4也可称为第一阶段的故障分析。
S5、将步骤S2得到的数据进行小波变换，通过小波变换将基函数不断伸缩、平移，并与所得的信号相乘，当基函数与信号重合时相乘会得到一个较大的值，此基函数的时频即为所要获得的信号的时频，从所获得的信号时频可分离出正常情况下的稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号。
进行小波变换分离出正常稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号等，可避免微弱的故障特征被噪声覆盖淹没，以重点突出故障信号中的非线性形式如尖点、突变和冲击等，其中，稳定分频指小波变化所得到的稳定的分频信号。故障信号分离可为利用电机电流、电压数据实现故障准确识别和预测提供基础。小波变换相较于其他方法具有时频分析、信噪分离和提取弱信号的优点。
S6、将步骤S5所分离出的信号进行故障特征提取，其中，故障特征包括信号中具有尖点、突变和冲击的非线性特征。
S7、利用机器学习将故障特征标准数据库与步骤S6得到的故障特征进行模式识别，对步骤S6故障特征的故障类别进行分类或预测。
建立或加载的常见电机故障的相关特征数据库包含各类机械故障和电气故障等。机器学习可以采用但不限于随机森林算法或多层感知机，深度学习可以采用卷积神经网络模型。
随机森林算法，多层感知机，卷积神经网络模型其本质为分类器，如多层感知机，可以通过将输入的信号特征与标准数据库中的权重等参数进行计算，获得输出的分类结果。
S8、做出故障类型判断或预测，并生成后续应对接口。
根据步骤S7的分类或预测结果，做出更准确的故障类型判断或预测(也可看作是第二阶段的故障分析)，并生成后续应对接口。分类或预测结果可通过可能性排序或者多分类器投票，做出故障类型的最终判断或预测。
在获取故障类型判断/预测结果后，可生成判断报告或者对电机故障采取应对策略。
在本发明中，通过采用卡尔曼滤波及小波变换结合的方法对OBD数据进行处理分析，卡尔曼滤波为小波方法提供可靠的数据，小波方法为卡尔曼滤波后的数据做准确分析，可以提高数据分析的准确性以及降低计算复杂度。
本领域技术人员将认识到，对以上描述做出众多变通是可能的，所以实施例和附图仅是用来描述一个或多个特定实施方式。
尽管已经描述和叙述了被看作本发明的示范实施例，本领域技术人员将会明白，可以对其做出各种改变和替换，而不会脱离本发明的精神。另外，可以做出许多修改以将特定情况适配到本发明的教义，而不会脱离在此描述的本发明中心概念。所以，本发明不受限于在此披露的特定实施例，但本发明可能还包括属于本发明范围的所有实施例及其等同物。

Claims (10)

1.一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、从汽车的OBD数据中获取电机的电压和电流数据；
S2、将获得的电压和电流数据通过卡尔曼滤波进行数据处理并实现数据融合；
S3、将步骤S2得到的数据进行统计特征提取；
S4、将理想状态下的电机的电压和电流数据的统计特征与步骤S3所得的实际统计特征进行对比分析处理，若处理结果满足预判条件，则进入步骤S8；若处理结果不满足预判条件，则进入步骤S5；所述预判条件为：步骤S4中电压电流的大小和特征类型的差异能通过简单判断得到故障类型，也即实际统计特征与理想状态下的统计特征相比有明显区别；
S5、将步骤S2得到的数据进行小波变换，分离出正常情况下的稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号；
S6、将步骤S5所分离出的信号进行故障特征提取；
S7、利用机器学习/深度学习将故障特征标准数据库与步骤S6得到的故障特征进行模式识别，对步骤S6故障特征的故障类别进行分类或预测；
S8、做出故障类型判断或预测，并生成后续应对接口。
2.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S2采用卡尔曼滤波对电压和电流数据进行数据处理，其中，电流i与电压U的相关关系满足：
I为电流方均根幅值，fe为电压基频，αI-αU为电机电流相对电压的相位，t为时间。
3.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S3中的统计特征包括：稳定均值、稳定脉动、稳定脉动频率、启动峰值和启动下降速率。
4.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S4中理想状态是指在电机处于额定功率、额定转矩、额定电流和额定转速情况下，并且电机轴转动惯量、主动轮转频、从动轮转频和电流基频等数据处于指定范围时的电机运行状态。
5.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S6中的故障特征包括信号中具有尖点、突变和冲击的非线性特征。
6.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S7中机器学习采用随机森林算法或多层感知机，深度学习采用卷积神经网络模型。
7.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S7中分类或预测结果通过可能性排序或多分类器投票，做出故障类型判断或预测。
8.如权利要求1所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S2中的卡尔曼滤波的过程包括将电机前一个状态输入至卡尔曼滤波器对电流及电压进行预测，获得预测值，使用测量值对预测值进行更新获得最优估计。
9.如权利要求8所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，卡尔曼滤波的过程还包括将电机前一个状态输入至卡尔曼滤波器，并结合电机系统自身属性、外部控制信号、外部未知干扰对电流及电压进行预测。
10.如权利要求8所述的基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，其特征在于，步骤S2中的卡尔曼滤波的过程还包括获得预测值后，将预测值和测量值进行空间变换；结合系统预测不确定性、测量噪声或误差，使用测量值对预测值进行更新从而获得最优估计。
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