[發明專利]一種基于概率分布的車載飛輪電池故障診斷系統

在審

• 申請號: 201910332311.0
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN110175362A
• 公開（公告）日: 2019-08-27
• 發明（設計）人: 張維煜;胡梓凡;周寅清;俞舒焜;楊啟富;程燁東;朱熀秋;朱鵬飛;王健萍;張松
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于概率分布的車載飛輪電池故障診斷系統，以無軸飛輪電池的結構為研究對象，對軸系不對中、轉子裂紋、動靜件碰摩三種單故障動力學分析，建立其運動微分方程，依據動力學方程建立軸系不對中、轉子裂紋、動靜件碰摩三種單故障轉子模型，對其它單故障轉子建立雙參數系統動力學模型。依靠上述四種模型得到殘差，輸入到概率算法模塊，計算各卡爾曼濾波器模型的條件概率，對各狀態條件概率取加權平均值，從而形成飛輪電池的混合狀態估計。本發明不僅能夠避免人為因素的干擾，提高轉子故障診斷精度，而且能夠做到實時監測，推動飛輪電池基于模型的控制系統的發展，推進車載飛輪電池的應用。

技術領域

本發明屬于電動汽車車載飛輪電池控制領域，具體涉及一種電動汽車的車載飛輪電池轉子故障類型的診斷系統。

背景技術

當前全球汽車工業發展迅速，傳統汽車排放的尾氣使大氣污染嚴重。新能源汽車因其“零排放，靈活輕便”的特點方便了人們出行，緩解了大氣污染，因此發展迅速。電池作為電動汽車的核心部件之一，決定了電動汽車的續航性能和安全度?；瘜W電池因其能量密度高得到廣泛應用，但其發熱量高，安全性低。

飛輪電池是一種新型儲能裝置，擁有充放電電流大且時間短、環境適應性能好、能量轉換效率高、循環壽命長等特點。飛輪電池應用于電動汽車具有廣泛的前景。電動汽車用飛輪電池的發展依賴于三大關鍵技術之一的飛輪轉子穩定控制技術。

電動汽車行駛路況復雜，飛輪轉子需要工作在惡劣的環境，其受力狀況復雜多變，容易發生故障。常見的轉子故障主要有三種：軸系不對中、轉子裂紋、動靜件碰摩故障。轉子不對中故障常引發轉子整體振動加劇、聯軸器偏轉、軸承及聯軸器磨損、轉子撓曲變形、轉定子碰磨、支撐負荷惡化、汽封間隙不均勻等故障。電動汽車的車載飛輪電池轉子往往需要持續工作在高轉速、高溫等極端工況下，在離心載荷、熱載荷、氣動載荷等復雜交變載荷的共同長期作用下，使得轉子易發生裂紋故障。發生裂紋故障轉子會產生應力集中現象，應力集中現象在裂紋前緣線上尤其嚴重。此外由裂紋而引起的非均勻導熱，將使轉子發生嚴重的熱彎曲。同時在熱應力以及熱沖擊等的共同作用下使得裂紋前緣的應力強度因子迅速增大，致使裂紋進一步擴展，對飛輪電池的穩定與安全運行造成很大威脅。動靜件碰摩故障是指飛輪電池系統轉動部件與靜止部件發生碰摩。它屬于一種振動故障，使得汽車在行駛過程中發生劇烈抖動，降低乘車穩定性舒適性。

這些故障使得電動汽車用飛輪電池的可靠性降低，汽車行駛的安全性降低。如此，對轉子的故障進行診斷分析就具有現實意義。

傳統的基于信號處理的故障診斷方法雖然有著較強的實用性，但這種實用性是相對于有經驗的工作人員或是專家來說的。而且，這種方法往往包含過多人為的判斷。另外基于模糊理論的診斷方法也有很大的缺點：目前主要憑經驗進行獲得模糊規則及隸屬函數即系統的設計辦法。比如，對于轉子裂紋故障的診斷大多基于軸心軌跡診斷，頻譜診斷和振動信號特征診斷，這往往加入了人為因素。近年興起的基于人工智能的神經網絡診斷操作性不強。

發明內容

本發明的目的是以無軸飛輪電池的結構為研究對象，提出一種基于概率分布的車載飛輪電池故障診斷系統，能夠克服傳統診斷方法如模糊理論的診斷人為干擾的不足，智能地推出車載飛輪電池轉子的故障類型，提高轉子故障的早期預示和診斷精度，推動電動汽車用飛輪電池的發展應用。

本發明是通過以下技術方案實現上述技術目的的。

一種基于概率分布的車載飛輪電池故障診斷系統，包括依次連接的模型估計模塊、概率算法模塊和加權算法模塊，模型估計模塊中各卡爾曼濾波器輸入量測矢量Z和輸入矢量U，各卡爾曼濾波器根據自身模型和輸入矢量U，輸出對當前系統狀態的估計值，形成對量測矢量的預測值，將預測值與實際的量測矢量Z相減得到輸出殘差，殘差輸入到概率算法模塊中，計算各卡爾曼濾波器模型的條件概率，加權算法模塊對各狀態條件概率取加權平均值，從而形成飛輪電池的混合狀態估計。