本技術(shù)涉及車(chē)輛，尤其涉及一種車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)、一種車(chē)輛和一種車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)裝置。

背景技術(shù)：

1、基于環(huán)保和節(jié)能的要求，以及車(chē)輛的電池和驅(qū)動(dòng)電機(jī)等關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破，新能源車(chē)輛在汽車(chē)存量市場(chǎng)中的占比越來(lái)越高。理想狀態(tài)下，電機(jī)氣隙中的磁通密度均勻分布，磁場(chǎng)強(qiáng)度保持恒定，然而實(shí)際上，電機(jī)因制造裝配過(guò)程中的誤差、惡劣路面的外力沖擊以及定、轉(zhuǎn)子質(zhì)量的不平衡等多種因素均會(huì)引起定、轉(zhuǎn)子軸線不再重合，從而產(chǎn)生偏心。電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心不僅會(huì)造成氣隙磁場(chǎng)畸變，惡化電機(jī)性能，偏心量過(guò)大時(shí)甚至?xí)蚨ā⑥D(zhuǎn)子相互摩擦導(dǎo)致異響、電機(jī)失效以及軸承斷裂等一系列變速器故障問(wèn)題。

2、目前相關(guān)技術(shù)中獲取設(shè)備運(yùn)行時(shí)實(shí)時(shí)錄取到的第一聲音信號(hào)，并對(duì)第一聲音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到第一聲音信號(hào)對(duì)應(yīng)的第一信噪比和第一聲紋數(shù)據(jù)；將第一信噪比和第一聲紋數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到第一聲音信號(hào)對(duì)應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)標(biāo)簽，基于設(shè)備狀態(tài)標(biāo)簽確定旋轉(zhuǎn)設(shè)備的設(shè)備狀態(tài)，以對(duì)旋轉(zhuǎn)設(shè)備出現(xiàn)的設(shè)備故障進(jìn)行及時(shí)識(shí)別。而此種通過(guò)聲音信號(hào)方式識(shí)別故障的方式檢測(cè)技術(shù)難度大、準(zhǔn)確率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。為此，本技術(shù)的第一個(gè)目的在于提出一種車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法，獲取車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)在運(yùn)行時(shí)的時(shí)域電流信號(hào)，并識(shí)別驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，基于運(yùn)行狀態(tài)和時(shí)域電流信號(hào)確定轉(zhuǎn)化為頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式，利用目標(biāo)變換方式確定頻域電流信號(hào)的頻譜特性，并基于頻譜特性檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型，從而能夠解決現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心檢測(cè)技術(shù)難度大、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，可以準(zhǔn)確的檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否發(fā)生故障以及發(fā)生故障時(shí)的故障類(lèi)型。

2、本技術(shù)的第二個(gè)目的在于提出一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

3、本技術(shù)的第三個(gè)目的在于提出一種車(chē)輛。

4、本技術(shù)的第四個(gè)目的在于提出一種車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)裝置。

5、為達(dá)到上述目的，本技術(shù)第一方面實(shí)施例提出了一種車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法，所述方法包括：獲取所述車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)在運(yùn)行時(shí)的時(shí)域電流信號(hào)，并識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)；基于所述運(yùn)行狀態(tài)和所述時(shí)域電流信號(hào)確定轉(zhuǎn)化為頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式；利用所述目標(biāo)變換方式確定所述頻域電流信號(hào)的頻譜特性，并基于所述頻譜特性檢測(cè)所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型。

6、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法，獲取車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)在運(yùn)行時(shí)的時(shí)域電流信號(hào)，并識(shí)別驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，基于運(yùn)行狀態(tài)和時(shí)域電流信號(hào)確定轉(zhuǎn)化為頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式，利用目標(biāo)變換方式確定頻域電流信號(hào)的頻譜特性，并基于頻譜特性檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型。由此，該方法能夠解決現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心檢測(cè)技術(shù)難度大、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，可以準(zhǔn)確的檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否發(fā)生故障以及發(fā)生故障時(shí)的故障類(lèi)型。

7、另外，根據(jù)本技術(shù)上述實(shí)施例的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法還可以具有如下的附加技術(shù)特征：

8、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)實(shí)施例，所述運(yùn)行狀態(tài)包括第一運(yùn)行狀態(tài)和第二運(yùn)行狀態(tài)，所述識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，包括：基于所述電流信號(hào)和自相關(guān)函數(shù)確定所述自相關(guān)函數(shù)在預(yù)設(shè)滯后量時(shí)的自相關(guān)值；在所述自相關(guān)值大于預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定所述運(yùn)行狀態(tài)為所述第一運(yùn)行狀態(tài)；在所述自相關(guān)值小于所述預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定所述運(yùn)行狀態(tài)為所述第二運(yùn)行狀態(tài)。

9、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)實(shí)施例，所述目標(biāo)變換方式包括快速傅里葉變換方式和離散小波變換方式，所述基于所述運(yùn)行狀態(tài)和所述時(shí)域電流信號(hào)確定轉(zhuǎn)化為頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式，包括：在所述運(yùn)行狀態(tài)為所述第一運(yùn)行狀態(tài)的情況下，確定所述時(shí)域電流信號(hào)轉(zhuǎn)化為所述頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式為所述快速傅里葉變換方式；在所述運(yùn)行狀態(tài)為所述第二運(yùn)行狀態(tài)的情況下，確定所述時(shí)域電流信號(hào)轉(zhuǎn)化為所述頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式為所述離散小波變換方式。

10、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)實(shí)施例，所述頻譜特性包括所述頻域電流信號(hào)中諧波的頻率和振幅，和/或，所述頻域電流信號(hào)中不同頻帶的能量分布，所述利用所述目標(biāo)變換方式確定所述頻域電流信號(hào)的頻譜特性，包括：通過(guò)所述快速傅里葉變換方式確定所述頻率和所述振幅；和/或，通過(guò)所述離散小波變換方式確定所述能量分布。

11、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)實(shí)施例，所述基于所述頻譜特性檢測(cè)所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型，包括：將所述頻譜特性輸入至預(yù)設(shè)的電機(jī)故障模型，其中，所述電機(jī)故障模型包括第一故障模型和第二故障模型，所述第一故障模型和所述第二故障模型用于基于所述頻譜特性識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障以及故障類(lèi)型；基于所述第一故障模型確定所述頻域電流信號(hào)屬于各個(gè)故障類(lèi)型的置信度；在所述置信度大于等于預(yù)設(shè)置信度閾值的情況下，基于所述頻譜特性和所述第一故障模型確定所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型；在所述置信度小于所述預(yù)設(shè)置信度閾值的情況下，基于所述頻譜特性和所述第二故障模型確定所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型。

12、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)實(shí)施例，所述第一故障模型為k最近鄰分類(lèi)算法模型，所述k最近鄰分類(lèi)算法模型基于驅(qū)動(dòng)電機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的頻域電流信號(hào)的頻譜特性和驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)帶有故障類(lèi)型標(biāo)簽的頻域電流信號(hào)的頻譜特性訓(xùn)練得到，所述第二故障模型為長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，所述長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型基于所述k最近鄰分類(lèi)算法模型篩選后的頻域電流信號(hào)的頻譜特性和驅(qū)動(dòng)電機(jī)實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的頻域電流信號(hào)的頻譜特性訓(xùn)練得到。

13、根據(jù)本技術(shù)的一個(gè)實(shí)施例，在識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型后，所述方法還包括：在所述當(dāng)前故障類(lèi)型為軸承損壞故障的情況下，發(fā)出軸承損壞的故障預(yù)警，以及確定停車(chē)拆箱檢驗(yàn)的維護(hù)措施；在所述當(dāng)前故障類(lèi)型為定子繞組故障的情況下，發(fā)出定子繞組故障的故障預(yù)警，以及確定調(diào)整車(chē)輛駕駛模式的維護(hù)措施；在所述當(dāng)前故障類(lèi)型為轉(zhuǎn)子偏心故障的情況下，發(fā)出轉(zhuǎn)子偏心故障的故障預(yù)警，以及確定校正轉(zhuǎn)子動(dòng)平衡的維持措施。

14、為達(dá)到上述目的，本技術(shù)第二方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法。

15、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法，能夠解決現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心檢測(cè)技術(shù)難度大、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，可以準(zhǔn)確的檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否發(fā)生故障以及發(fā)生故障時(shí)的故障類(lèi)型。

16、為達(dá)到上述目的，本技術(shù)第三方面實(shí)施例提出的一種車(chē)輛，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)上述的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法。

17、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的車(chē)輛，通過(guò)執(zhí)行上述的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)方法，能夠解決現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心檢測(cè)技術(shù)難度大、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，可以準(zhǔn)確的檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否發(fā)生故障以及發(fā)生故障時(shí)的故障類(lèi)型。

18、為達(dá)到上述目的，本技術(shù)第四方面實(shí)施例提出了一種車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取所述車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)在運(yùn)行時(shí)的時(shí)域電流信號(hào)，并識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)；確定模塊，用于基于所述運(yùn)行狀態(tài)和所述時(shí)域電流信號(hào)確定轉(zhuǎn)化為頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式；檢測(cè)模塊，用于利用所述目標(biāo)變換方式確定所述頻域電流信號(hào)的頻譜特性，并基于所述頻譜特性檢測(cè)所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別所述驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型。

19、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障檢測(cè)裝置，獲取模塊用于獲取車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)電機(jī)在運(yùn)行時(shí)的時(shí)域電流信號(hào)，并識(shí)別驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，確定模塊用于基于運(yùn)行狀態(tài)和時(shí)域電流信號(hào)確定轉(zhuǎn)化為頻域電流信號(hào)的目標(biāo)變換方式，檢測(cè)模塊用于利用目標(biāo)變換方式確定頻域電流信號(hào)的頻譜特性，并基于頻譜特性檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否故障，并在檢測(cè)到驅(qū)動(dòng)電機(jī)出現(xiàn)故障的情況下，識(shí)別驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前故障類(lèi)型。由此，該裝置能夠解決現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)子偏心檢測(cè)技術(shù)難度大、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，可以準(zhǔn)確的檢測(cè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是否發(fā)生故障以及發(fā)生故障時(shí)的故障類(lèi)型。

20、本技術(shù)附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本技術(shù)的實(shí)踐了解到。