新能源汽车动力系统故障诊断技术研究

摘要

针对新能源汽车动力系统故障耦合性强、运行工况复杂及跨部件定位困难等问题，构建一种基于多源运行信号与优化随机森林的智能故障诊断模型。通过同步采集电压、电流、温度、振动及通信报文，完成异常值识别、滤波、缺失数据分级处理和稳健标准化；结合袋外样本置换误差与故障关联度筛选核心特征，并依据异常幅度、持续时间、系统拓扑及信号时序关系实现故障分级识别与部件定位。实车测试结果表明，所构建方法的故障识别准确率、召回率和部件定位准确率分别达到96.2%、96.6%和94.4%，平均定位时延为0.32 s，误报率降至2.5%。该方法能够提升复杂工况下动力系统故障诊断的准确性、实时性与定位能力，为车端预警、售后检修及出厂检测提供技术支持。