摘要：新能源汽车以其环保、节能、低碳等优势，逐渐成为未来汽车产业的发展方向。然而，新能源汽车动力系统的复杂性也带来了故障诊断的难题。传动轴作为连接动力源和驱动轮的重要部件，其运行状态直接影响到车辆的动力输出和行驶稳定性。因此，对传动轴进行故障诊断，及时发现并排除故障，对于保障新能源汽车的安全运行具有重要意义。鉴于此，本文就此展开了论述，以供参阅。

关键词：智能算法；新能源汽车；动力系统；传动轴故障

引言

新能源汽车作为未来汽车产业的发展方向，其动力系统的性能和可靠性直接关系到车辆的安全运行和用户体验。传动轴作为动力系统中的关键部件，负责将电机的动力传递给驱动轮，其运行状态直接影响车辆的加速性能、行驶平稳性和舒适性。然而，由于传动轴在工作过程中承受较大的载荷和振动，容易出现故障，如断裂、磨损、松动等。因此，对传动轴进行及时准确的故障诊断具有重要意义。传统的传动轴故障诊断方法主要依赖于人工经验和简单的传感器数据分析，存在诊断精度低、效率低等问题。随着智能算法的发展，如机器学习、深度学习等，为传动轴故障诊断提供了新的思路和方法。

1新能源汽车动力系统概述

新能源汽车动力系统主要包括电机、电池组、电控系统和传动系统等部件。电机负责将电能转化为机械能，驱动车辆行驶；电池组作为动力源，提供电能；电控系统负责控制电机的运行和电池的充放电；传动系统则负责将电机的动力传递至驱动轮，实现车辆的行驶。

传动轴作为传动系统的重要组成部分，其运行状态对于整个动力系统的性能具有重要影响。传动轴的故障主要包括磨损、变形、断裂等，这些故障会导致动力传递不畅、异响、振动等问题，严重时甚至会导致车辆无法行驶。

2.智能算法在故障诊断中的应用

智能算法，如深度学习、机器学习等，在故障诊断领域具有广泛的应用前景。这些算法能够通过对大量数据的分析和学习，提取出故障特征，实现对故障的精准诊断。

在新能源汽车传动轴故障诊断中，智能算法可以应用于以下方面：

（1）故障特征提取：通过对传动轴运行数据的分析，提取出与故障相关的特征参数，如振动信号、噪声信号等。

（2）故障诊断模型构建：基于提取的特征参数，构建故障诊断模型，实现对传动轴故障的精准分类和识别。

（3）故障预测与预警：通过对历史数据的分析和学习，智能算法可以预测传动轴未来可能出现的故障，提前进行预警和维护。

3.传动轴故障诊断模型构建

3.1数据采集与预处理

为精准构建传动轴故障诊断模型，需全面采集传动轴在各类工况下的运行数据。在传动轴关键部位，如轴身、万向节连接处，安装高精度振动传感器、噪声传感器以及转速传感器，实时获取振动信号、噪声信号以及转速数据。不同工况涵盖启动、加速、匀速行驶、减速与爬坡等，模拟实际行车场景。采集到的数据常伴有噪声干扰与偏差，因此预处理环节至关重要。运用滤波算法去除高频噪声，采用小波阈值去噪法进一步提纯振动信号，同时借助标准化手段，将数据归一化到统一尺度范围，消除量纲影响，全面提升数据质量与可靠性，为后续分析筑牢基础。

3.2特征提取与选择

依托智能算法，对预处理后的高质量数据展开深度挖掘。以振动信号为例，利用傅里叶变换、小波变换等算法，提取振动幅值、频率、相位等与传动轴故障紧密相关的特征参数；针对噪声信号，分析其频谱特性，提取特征频率与能量分布等参数。通过特征选择算法，如信息增益、互信息等方法，对提取的大量特征参数进行筛选。从众多参数中甄别出对故障诊断贡献度最大的关键参数，减少冗余信息，优化数据维度，从而显著提高故障诊断的准确性与效率，让诊断模型更具针对性。

3.3模型构建与训练

本研究基于精心筛选的特征参数，搭建传动轴故障诊断模型，选用卷积神经网络（CNN）作为核心算法。CNN通过卷积层、池化层与全连接层，对传动轴时序数据具备强大的特征提取与分类能力。构建含多个卷积与池化层的CNN模型，将筛选后的特征参数数据合理分组作为输入。

但过往实践中出现失效案例。在复杂工况下，传动轴数据存在大量噪声干扰，即便模型经多轮训练，仍难以准确识别故障类型，致使诊断准确率大幅下滑。还有因某类故障样本数量过少，模型面对此类故障时，极易误判，无法有效区分正常与故障状态。

针对这些问题，大模型的解决思路逐渐明晰。大模型泛化与数据处理能力更强，可整合多源数据，如不同品牌、型号传动轴的历史故障、运行工况及环境参数等。先经大模型预训练，学习海量数据通用特征，再针对传动轴故障诊断任务微调。这样既能有效应对噪声干扰，增强对复杂工况适应性，又能弥补小样本故障数据不足，利用大模型学到的特征知识，提升各类故障识别准确率，助力模型精准识别故障。

3.4模型验证与优化

运用实验平台采集的真实数据对训练好的模型进行全面验证。将实验数据输入模型，获取诊断结果，与实际故障情况对比，评估模型的诊断准确性与效率，计算准确率、召回率、F1值等关键指标。若模型性能未达预期，依据验证结果着手优化。一方面，调整模型参数，如卷积核大小、数量，隐藏层神经元个数等，寻找最优参数组合；另一方面，扩充训练数据，增加不同工况、故障程度的数据样本，提升模型泛化能力。通过持续优化，全方位提高模型性能，确保其在实际应用中稳定可靠。

4.实验验证与结果分析

4.1实验设计

为全方位验证所构建模型的性能，精心设计了一套严谨的实验方案。选取某型号新能源汽车传动轴作为实验对象，模拟其在实际运行中的复杂工况，涵盖启动、急加速、匀速巡航、减速制动以及爬坡等典型场景。同时，人为设置不同故障类型，如传动轴表面裂纹、花键磨损、万向节间隙过大等。借助高精度传感器，实时采集传动轴在各类故障状态及工况下的运行数据，包括振动、噪声、转速等关键信息，这些数据将作为模型验证与深入分析的基础，用于精准评估模型表现。

4.2实验结果

实验数据经整理分析后，清晰表明所提模型在传动轴故障识别方面表现卓越。面对多种故障类型，模型展现出较高准确率，能够精准区分不同故障，实现对传动轴运行状态的准确判断。而且，模型在诊断过程中响应迅速，诊断速度完全能够契合实时故障诊断的严苛要求，无论是在稳态工况还是动态工况下，都能及时给出可靠诊断结果，为新能源汽车动力系统安全运行提供有力保障。

4.3结果分析

对实验结果深入剖析发现，模型在识别部分特定故障时，确实存在一定误差。经排查，可能是特征提取环节未能充分挖掘关键故障特征，导致信息遗漏；或者模型参数设置未达最优，影响了模型对复杂故障模式的学习与识别能力。基于此，后续研究需聚焦优化特征提取算法，深度挖掘故障特征，同时精细调整模型参数，通过反复试验确定最佳参数组合，以此提升模型诊断准确性与鲁棒性，增强其在复杂场景下的适应性。

结束语

总而言之，本文提出基于智能算法的新能源汽车传动轴故障诊断模型，借助深度学习分析运行数据，实现精准诊断，实验证实其诊断准确性与效率较高，能满足需求。不过研究存在不足，如特征提取算法、模型参数待优化。未来将优化算法与模型，提升诊断准确性和鲁棒性，还会探索智能算法与其他故障诊断技术结合，以实现对动力系统更全面的故障诊断。

参考文献

[1]潘引群.新能源汽车维修方法及性能测试研究[J].汽车测试报告.2024（09）：41-43

[2]左印波.新能源汽车动力系统集成与控制研究[J].中国科技纵横.2024（13）：37-39