电动拖拉机驱动电机系统故障诊断模型研究

作     者：蒋延莲 刘艳 Jiang Yanlian;Liu Yan

作者机构：南京交通技师学院南京210049 南京理工大学泰州科技学院江苏泰州225300 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2025年第47卷第2期

页      面：234-238页

学科分类：082803[工学-农业生物环境与能源工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：江苏省现代教育技术研究立项(2022-R-99605) 

主　　题：电动拖拉机 驱动电机系统 故障诊断 准确率 PSO-BP优化算法 

摘      要：驱动电机系统的故障可能导致电动拖拉机失控或发生意外情况,从而危及驾驶员和周围环境的安全,准确诊断故障可以帮助驾驶员及时采取措施,避免潜在的危险。为了进一步提高电动拖拉机驱动电机系统的故障诊断准确率,基于驱动电机系统的数据特征及故障类型,以BP人工神经网络模型为基础,通过PSO-BP优化后的人工神经网络模型构建电动拖拉机电机驱动电机系统故障诊断模型,并对传统BP神经网络模型的阈值和权重进行优化,以更快地收敛到全局最优解。通过采集驱动电机系统的数据,对基于PSO-BP故障诊断模型进行试验验证,结果表明:模型对5种故障状态诊断准确率较高,特别是退磁故障和IGBT故障这两种复杂的故障类型。研究内容能够为电动拖拉机驱动电机系统的故障诊断提供一种有效的方法和技术支持,可提高诊断准确率、保障驾驶员和周围环境的安全,提高了工作效率,降低了维修成本。