基于云平臺(tái)的電動(dòng)汽車電機(jī)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

摘" 要： 為了對(duì)電動(dòng)汽車電機(jī)的健康狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，開(kāi)發(fā)一套基于云服務(wù)器和數(shù)字孿生的電動(dòng)汽車電機(jī)在線健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由車載數(shù)據(jù)采集與傳輸終端和云端健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)兩部分組成。車載終端采集車輛電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并通過(guò)5G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸至云服務(wù)器。基于云端微服務(wù)架構(gòu)，集成數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的設(shè)備健康預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了電機(jī)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和健康狀況的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。同時(shí)，為方便用戶隨時(shí)查看電機(jī)健康狀態(tài)及其變化趨勢(shì)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)人機(jī)交互的Web網(wǎng)頁(yè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)電機(jī)健康狀態(tài)，為電機(jī)的維護(hù)和管理提供決策支持。

關(guān)鍵詞： 電動(dòng)汽車電機(jī)； 健康監(jiān)測(cè)； 5G； 云服務(wù)器； Web網(wǎng)頁(yè)； 數(shù)字孿生； 卷積自編碼器

中圖分類號(hào)： TN929.5?34； TP315" " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " " "文章編號(hào)： 1004?373X（2025）08?0063?07

EV motor health monitoring system based on cloud platform

ZHANG Yuanqin， WU Qinmu

（College of Electrical Engineering， Guizhou University， Guiyang 550025， China）

Abstract： In order to dynamic monitoring the health status of electric vehicle （EV） motors， an online EV motors health monitoring system based on cloud servers and digital twins is proposed. The system is composed of two parts： an onboard data acquisition and transmission terminal， and a cloud?based health monitoring platform. The onboard terminal can collect vehicle motor state data， which is then transmitted to the cloud server via 5G wireless networks. Based on the micro?service architecture， the device health prediction algorithms driven by digital twins can be integrated by means of the cloud， realizing real?time monitoring of motor data and dynamic monitoring of its health condition. In order to facilitate users to check the health status of the motor and its changing trends at any time， a Web page realizing human?machine interaction is designed and developed. The results show that the proposed system can dynamically monitor the motor's health state， providing decision support for its maintenance and management.

Keywords： electric vehicle motor; health monitoring; 5G; cloud server; Web page; digital twin; convolutional autoencoder

0" 引" 言

隨著全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和環(huán)境保護(hù)意識(shí)日益增強(qiáng)，電動(dòng)汽車（EV）因其零排放、高效率等優(yōu)勢(shì)，已成為汽車工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要發(fā)展方向。驅(qū)動(dòng)電機(jī)作為電動(dòng)汽車的核心部件[1]，其運(yùn)行安全性直接影響整車的安全性和可靠性。因此，對(duì)電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)電機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)顯得非常重要。健康監(jiān)測(cè)是故障預(yù)測(cè)和健康管理（PHM）技術(shù)的基本內(nèi)容[2?4]，是一種基于狀態(tài)的管理方式。它通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，監(jiān)測(cè)設(shè)備的實(shí)時(shí)健康狀況和變化趨勢(shì)，為設(shè)備的維護(hù)和管理提供決策支持，是實(shí)現(xiàn)設(shè)備長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行、降低維護(hù)成本的關(guān)鍵。

國(guó)內(nèi)外在機(jī)械設(shè)備健康監(jiān)測(cè)方面開(kāi)展了大量研究并取得一定成果。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)器和4G技術(shù)的電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采用軟件濾波法對(duì)采集的電機(jī)溫度、電流、轉(zhuǎn)速等數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，同時(shí)采用小波包數(shù)據(jù)壓縮算法對(duì)采集的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和單獨(dú)封包發(fā)送，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)運(yùn)行參數(shù)的監(jiān)測(cè)。文獻(xiàn)[6]設(shè)計(jì)一種基于TDengine時(shí)序大數(shù)據(jù)處理引擎的設(shè)備邊云協(xié)同健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以邊緣智能終端、云端Web平臺(tái)、邊云協(xié)同策略為核心技術(shù)構(gòu)建整個(gè)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提高了設(shè)備持續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理能力與效率。文獻(xiàn)[7]設(shè)計(jì)一套基于ARM微處理器的嵌入式軸承健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用峭度系數(shù)和樣本熵來(lái)評(píng)估軸承的健康狀況，并結(jié)合小波包能量熵和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別故障類型。文獻(xiàn)[8]提出了一種礦井提升機(jī)健康狀態(tài)模糊綜合評(píng)估方法，該方法引入了相對(duì)劣化度來(lái)量化礦井提升機(jī)的健康狀態(tài)，并使用改進(jìn)的層次分析法（AHP）和CRITIC客觀賦權(quán)法來(lái)計(jì)算各子系統(tǒng)和指標(biāo)的綜合權(quán)重。基于提升機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，構(gòu)建了哈里斯鷹優(yōu)化（HHO）算法優(yōu)化的支持向量回歸（SVR）模型，用于預(yù)測(cè)礦井提升機(jī)的健康狀態(tài)。

數(shù)字孿生是一種以數(shù)字形式建立物理實(shí)體的虛擬模型，利用孿生數(shù)據(jù)模擬物理實(shí)體的行為，通過(guò)模型與實(shí)體的交互反饋、數(shù)據(jù)融合分析及迭代優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)體與虛擬模型之間的互動(dòng)，并準(zhǔn)確反映實(shí)體的全生命周期[9?11]。已有研究利用數(shù)字孿生技術(shù)建立設(shè)備退化的行為模型，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)迭代更新退化模型，通過(guò)退化模型與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的互動(dòng)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)設(shè)備的健康狀況變化趨勢(shì)[12?13]。

文獻(xiàn)[14]提出了一種融合數(shù)字孿生技術(shù)與深度學(xué)習(xí)的采煤機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)方法。首先通過(guò)創(chuàng)建采煤機(jī)的數(shù)字孿生模型實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)狀態(tài)的可視化，從而預(yù)判采煤機(jī)的健康狀態(tài)；然后基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測(cè)采煤機(jī)關(guān)鍵零件剩余壽命的模型，使用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型以預(yù)測(cè)零件剩余壽命。文獻(xiàn)[15]設(shè)計(jì)了一種基于數(shù)字孿生的電主軸健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，構(gòu)建了溫度域模型和溫度閾值模型，通過(guò)校正和映射熱邊界條件，實(shí)現(xiàn)了電主軸的熱特性數(shù)字孿生和健康監(jiān)測(cè)。

目前，并沒(méi)有完善的針對(duì)電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)電機(jī)健康預(yù)測(cè)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。本文結(jié)合現(xiàn)有遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和設(shè)備健康預(yù)測(cè)的研究，開(kāi)發(fā)了一套電動(dòng)汽車電機(jī)在線健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)從電動(dòng)汽車CAN總線采集電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)5G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)并傳輸?shù)皆品?wù)器，在云端采用微服務(wù)架構(gòu)，集成數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的設(shè)備健康預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和健康狀況的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，工作人員通過(guò)瀏覽器即可對(duì)電動(dòng)汽車電機(jī)進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)。

1" 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

本文系統(tǒng)分為車載數(shù)據(jù)采集及傳輸終端（車載終端）和云端健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)（云平臺(tái)）兩部分。車載終端由主控模塊、數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)傳輸模塊組成，主控模塊控制數(shù)據(jù)采集模塊從電動(dòng)汽車CAN總線上采集所需的電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)并解析，然后利用數(shù)據(jù)傳輸模塊（5G無(wú)線模塊）將解析的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆品?wù)器。云平臺(tái)包括云服務(wù)器端和Web客戶端。其中：云服務(wù)器端接收終端發(fā)送的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)以供提取分析，實(shí)現(xiàn)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和健康預(yù)測(cè)功能，并與Web客戶端建立連接，將狀態(tài)數(shù)據(jù)及健康預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)展示在Web客戶端，方便用戶隨時(shí)查看；Web客戶端實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互功能，方便用戶隨時(shí)通過(guò)瀏覽器查看電機(jī)健康狀態(tài)及其變化趨勢(shì)。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

2" 車載終端

車載終端需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、解析與遠(yuǎn)程傳輸?shù)裙δ堋Ｆ渲校簲?shù)據(jù)采集功能是通過(guò)將數(shù)據(jù)采集模塊作為CAN總線節(jié)點(diǎn)掛接在電動(dòng)汽車CAN總線上來(lái)實(shí)現(xiàn)；數(shù)據(jù)解析功能是通過(guò)主控芯片執(zhí)行數(shù)據(jù)解析協(xié)議來(lái)實(shí)現(xiàn)；而數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸功能通過(guò)主控芯片控制無(wú)線通信模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2.1" 硬件設(shè)計(jì)

車載終端采用瑞芯微RK3568芯片作為主控模塊芯片，該芯片支持USB、CAN、UART等各類型外圍接口。CAN收發(fā)器選用TJA1042T，可連接電動(dòng)汽車CAN總線，完成終端與電動(dòng)汽車內(nèi)部CAN的通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集功能。5G無(wú)線模塊選用移遠(yuǎn)RG200U?CN，該模塊支持5G NSA、SA、TDD和FDD等模式，也支持雙卡，并向下兼容4G/3G。車載終端結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

2.2" 程序設(shè)計(jì)

車載終端軟件實(shí)現(xiàn)程序：硬件設(shè)備上電后首先進(jìn)行設(shè)備初始化，設(shè)置5G模塊為透?jìng)髂Ｊ剑怀跏蓟瓿珊螅囕d終端根據(jù)云服務(wù)器的公網(wǎng)IP及端口號(hào)，與云服務(wù)器建立TCP連接；然后調(diào)用CAN數(shù)據(jù)采集模塊函數(shù)來(lái)采集電動(dòng)汽車電機(jī)電流、溫度、轉(zhuǎn)速等狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)自定義協(xié)議解析后轉(zhuǎn)換成JSON格式；最后打包發(fā)送到云服務(wù)器。車載終端程序流程如圖3所示。

3" 云平臺(tái)

3.1" 云平臺(tái)功能結(jié)構(gòu)

電動(dòng)汽車電機(jī)健康監(jiān)測(cè)云平臺(tái)主要實(shí)現(xiàn)用戶管理、車輛管理、數(shù)據(jù)接收與存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)健康預(yù)測(cè)、歷史數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化等功能。云平臺(tái)功能結(jié)構(gòu)如圖4所示。

1） 用戶管理：負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)用戶賬號(hào)和密碼的維護(hù)管理，以及用戶登錄的身份、賬號(hào)和密碼信息驗(yàn)證，確定平臺(tái)使用權(quán)限，保護(hù)平臺(tái)數(shù)據(jù)安全。

2） 車輛管理：負(fù)責(zé)錄入、維護(hù)接入系統(tǒng)以及刪除移出系統(tǒng)的車輛信息，保證車輛信息的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。車輛接入系統(tǒng)后，管理員在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)表中錄入車輛編號(hào)、車主姓名、電話、郵箱及車輛品牌。車輛信息變更時(shí)，系統(tǒng)管理員對(duì)其信息進(jìn)行維護(hù)，車輛移出系統(tǒng)時(shí)，管理員將車輛信息從系統(tǒng)界面刪除。

3） 數(shù)據(jù)接收與存儲(chǔ)：包括數(shù)據(jù)接入與解析、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，以確保數(shù)據(jù)的有效接收和妥善存儲(chǔ)。

4） 實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)：負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)展示電機(jī)的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)和當(dāng)前健康狀態(tài)，便于用戶實(shí)時(shí)了解電機(jī)的運(yùn)行情況。

5） 動(dòng)態(tài)健康預(yù)測(cè)：負(fù)責(zé)計(jì)算電機(jī)健康指標(biāo)并展示健康狀態(tài)變化趨勢(shì)，幫助用戶提前預(yù)知電機(jī)的健康狀況。

6） 歷史數(shù)據(jù)管理：包括數(shù)據(jù)查詢、下載和可視化功能。系統(tǒng)管理員可以查詢并導(dǎo)出指定車輛在指定時(shí)段內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，也可以查看最新時(shí)段及指定時(shí)段的電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)曲線，便于數(shù)據(jù)的復(fù)查和分析。

3.2" 云平臺(tái)開(kāi)發(fā)架構(gòu)

云平臺(tái)采用前后端分離的開(kāi)發(fā)模式。前端和后端通過(guò)基于HTTP協(xié)議的RestfulAPI進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。

前端項(xiàng)目使用Vue+ElementUI+Echarts框架來(lái)構(gòu)建用戶友好的界面，并動(dòng)態(tài)展示數(shù)據(jù)。

后端項(xiàng)目由兩個(gè)服務(wù)組成：一個(gè)是基于SpringBoot和MyBatisPlus的JavaEE企業(yè)級(jí)服務(wù)，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)邏輯、與前端和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，以及與其他后端服務(wù)進(jìn)行通信；另一個(gè)是基于Flask和PyTorch的深度學(xué)習(xí)服務(wù)，主要負(fù)責(zé)運(yùn)行電機(jī)健康預(yù)測(cè)模型。兩個(gè)后端服務(wù)之間通過(guò)RestfulAPI相互通信。這種架構(gòu)充分發(fā)揮了SpringBoot在業(yè)務(wù)邏輯處理和穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也利用了PyTorch在數(shù)據(jù)處理和深度學(xué)習(xí)方面的優(yōu)勢(shì)。

使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并采用SQLyog數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件對(duì)其進(jìn)行管理。

使用Maven作為后端Java項(xiàng)目的管理工具，用于統(tǒng)一項(xiàng)目結(jié)構(gòu)、自動(dòng)化構(gòu)建、依賴管理和部署測(cè)試。

前后端項(xiàng)目開(kāi)發(fā)完成后均部署到云服務(wù)器上運(yùn)行。云平臺(tái)開(kāi)發(fā)的整體架構(gòu)如圖5所示。

3.3" 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的健康預(yù)測(cè)算法

本文采用數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的電機(jī)健康預(yù)測(cè)算法模型，該模型是文獻(xiàn)[12]提出的針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)下旋轉(zhuǎn)機(jī)械剩余使用壽命預(yù)測(cè)模型，融合了威布爾可靠性理論和卷積自編碼器，可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的健康狀態(tài)變化趨勢(shì)。

3.3.1" 算法思路

基于威布爾分布構(gòu)建能夠反映電機(jī)健康狀態(tài)變化趨勢(shì)的電機(jī)退化模型。兩個(gè)參數(shù)威布爾概率密度函數(shù)表達(dá)式為：

式（3）即為設(shè)備隨運(yùn)行時(shí)間增加而退化的行為模型，可以反映設(shè)備的健康狀態(tài)變化趨勢(shì)。

本文根據(jù)電機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)退化模型參數(shù)進(jìn)行更新迭代，預(yù)測(cè)電機(jī)健康變化趨勢(shì)。

首先，利用能夠反映電機(jī)健康狀態(tài)的電機(jī)振動(dòng)信號(hào)早期運(yùn)行數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練卷積自編碼器模型；然后，使用訓(xùn)練好的卷積自編碼器對(duì)振動(dòng)信號(hào)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，計(jì)算重構(gòu)誤差并將其映射成健康因子。

自編碼器由編碼器和解碼器組成，其輸入層和輸出層神經(jīng)元數(shù)量相同。編碼器將輸入信號(hào)編碼成高階特征信號(hào)，解碼器將這些高階特征信號(hào)進(jìn)行解碼，得到重構(gòu)信號(hào)。一維卷積自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

根據(jù)歷史資料及經(jīng)驗(yàn)給定一個(gè)合適的電機(jī)初始威布爾可靠度函數(shù)，將式（5）得到的健康因子作為可靠度，代入威布爾可靠度函數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行擬合和參數(shù)迭代更新，即可得到實(shí)時(shí)更新的電機(jī)健康狀態(tài)變化趨勢(shì)曲線。

采用均方誤差作為損失函數(shù)，可得可靠度函數(shù)的擬合誤差為：

式中[ri]為[ti]時(shí)刻根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的可靠度。

使用梯度下降法對(duì)可靠度函數(shù)的形狀參數(shù)[η]與尺度參數(shù)[β]進(jìn)行更新，更新公式為：

式中[α]為給定學(xué)習(xí)率。

3.3.2" 算法驗(yàn)證

基于上述算法思路，在PyTorch框架下完成算法編程，采用法國(guó)FEMTO?ST研究所提供的PHM2012軸承剩余壽命預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。該數(shù)據(jù)集包含了3種工況下共17組軸承全生命周期信號(hào)樣本，將每組樣本信號(hào)數(shù)據(jù)的前15%作為早期運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)卷積自編碼器模型進(jìn)行訓(xùn)練。圖7展示了利用全壽命測(cè)試集中1_3樣本信號(hào)的前3 560 s水平振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)對(duì)模型訓(xùn)練的收斂情況。

利用訓(xùn)練好的模型對(duì)該樣本早期信號(hào)和末期退化信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，對(duì)比結(jié)果如圖8所示。從圖8可以看出，模型學(xué)習(xí)到了早期信號(hào)的特征，能夠比較準(zhǔn)確地重構(gòu)早期信號(hào)，末期信號(hào)與早期信號(hào)特征差異較大，因此模型無(wú)法對(duì)其重構(gòu)。

模型對(duì)該樣本全生命周期的信號(hào)重構(gòu)誤差如圖9所示。圖中，早期信號(hào)的重構(gòu)誤差在0.1～0.2范圍內(nèi)保持穩(wěn)定，中后期緩慢上升，末期急速上升結(jié)果。此表明重構(gòu)誤差隨著軸承退化程度的嚴(yán)重而增大。

利用重構(gòu)誤差映射得到的健康因子曲線如圖10所示。圖中：早期的軸承健康因子在0.96～0.99范圍內(nèi)保持穩(wěn)定，表明軸承在這期間處于健康穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)；后期健康因子逐漸下降，直至為0，表明軸承逐漸退化直至失效，符合軸承退化規(guī)律。

用同樣的方法對(duì)其他各個(gè)軸承樣本執(zhí)行上述操作，也都得到類似的結(jié)果，表明本文算法程序是正確的。

4" 實(shí)驗(yàn)及分析

為驗(yàn)證云平臺(tái)各項(xiàng)功能，本文采用德國(guó)?帕德博恩大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集中N09_M07_F10_K001樣本數(shù)據(jù)（包含電機(jī)電流、振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、溫度等數(shù)據(jù)）來(lái)模擬采集到的電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)以供提取和分析。

4.1" 數(shù)據(jù)可視化

前端頁(yè)面利用折線對(duì)電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，點(diǎn)擊頁(yè)面時(shí)默認(rèn)展示指定車輛電機(jī)最新時(shí)段的運(yùn)行數(shù)據(jù)曲線，也可以查詢指定時(shí)段的電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)曲線。電機(jī)運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)曲線如圖11所示。

4.2" 實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)

前端頁(yè)面通過(guò)表格來(lái)展示電機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)。點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航欄電機(jī)狀態(tài)總覽時(shí)，右側(cè)頁(yè)面展示了所有接入平臺(tái)的車輛電機(jī)當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)；點(diǎn)擊狀態(tài)數(shù)據(jù)列表后，默認(rèn)展示指定車輛電機(jī)最新時(shí)段狀態(tài)數(shù)據(jù)，也可以查詢和導(dǎo)出指定時(shí)段的電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)。電機(jī)狀態(tài)總覽及狀態(tài)數(shù)據(jù)列表見(jiàn)圖12。

4.3" 電機(jī)健康預(yù)測(cè)

首先將數(shù)據(jù)庫(kù)中電機(jī)運(yùn)行振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的前25%作為歷史數(shù)據(jù)，其余75%作為實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)上述卷積自編碼器模型進(jìn)行訓(xùn)練并保存；然后調(diào)用訓(xùn)練好的模型以及上述調(diào)試正確的健康預(yù)測(cè)算法對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，計(jì)算重構(gòu)誤差并映射為健康因子；最后對(duì)電機(jī)初始威布爾可靠度函數(shù)參數(shù)進(jìn)行更新，得到實(shí)時(shí)電機(jī)健康狀態(tài)及其變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)，如圖13所示。

從圖13中可以看出，更新后的可靠度與實(shí)際計(jì)算的健康因子更接近。隨著電機(jī)運(yùn)行時(shí)間的增加，采集到的實(shí)時(shí)信號(hào)數(shù)據(jù)也在增多，信號(hào)重構(gòu)誤差隨實(shí)時(shí)信號(hào)與早期信號(hào)的差異而變化，健康因子隨之變化，更新后的可靠度曲線也隨之變化。

5" 結(jié)" 論

本文開(kāi)發(fā)的電動(dòng)汽車電機(jī)在線健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)結(jié)合先進(jìn)的信息技術(shù)、通信技術(shù)、云服務(wù)技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)電機(jī)的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和健康預(yù)測(cè)。

本文將融合了威布爾可靠性理論與自編碼器的數(shù)據(jù)孿生驅(qū)動(dòng)的電機(jī)健康預(yù)測(cè)算法集成到云平臺(tái)，對(duì)電機(jī)的健康狀況及其變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為電機(jī)的維護(hù)和管理提供了科學(xué)的決策支持。

本文采用微服務(wù)架構(gòu)和云服務(wù)器部署，保證了所提系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。總體而言，該系統(tǒng)對(duì)于推動(dòng)電動(dòng)汽車行業(yè)的健康發(fā)展、降低維護(hù)成本、提高運(yùn)行效率具有重要意義。

下一步工作是探索有效的故障預(yù)測(cè)算法模型并集成到系統(tǒng)，完善電機(jī)故障預(yù)警、控制指令下發(fā)等功能。

注：本文通訊作者為吳欽木。

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作者簡(jiǎn)介：張遠(yuǎn)琴（1990—），女，貴州遵義人，碩士研究生，研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車電機(jī)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

吳欽木（1975—），男，貴州銅仁人，博士研究生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)效率優(yōu)化和故障診斷。

收稿日期：2024?05?23" " " " " "修回日期：2024?07?03

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：網(wǎng)聯(lián)化電動(dòng)汽車電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)協(xié)同效率優(yōu)化研究（52267003）