Artificial Intelligence -Based Condition Monitoring Techniques for Powertrains in Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development and wide application of electric vehicles (EVs), condition monitoring and fault diagnosis of EV motors have become key tasks to ensure the reliability and safety of EVs. The aim of this study is to propose an integrated approach to achieve accurate monitoring of electric vehicle motor status and timely diagnosis of faults. This research utilizes a variety of data-driven methods including few-shot learning and graph neural networks to improve the reliability and efficiency of these systems. The first segment explores the use of AI in fault detection and diagnosis (FDD), particularly in Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSMs). By employing a hybrid few-shot learning network that amalgamates model-driven and data-driven methods, the research addresses the limitations in acquiring sufficient quality data for fault diagnosis. It particularly focuses on detecting Voltage Source Inverter (VSI) open-circuit faults, enhancing diagnostic certainty through attention-based vision transformer models. The second part delves into vibration analysis, a vital aspect of motor condition monitoring. It introduces an attention-based spatial-spectral graph convolutional network (ASSGCN) aimed at reducing the number of required sensors while maintaining accurate vibration signal reconstruction. The model investigates the spectral features and spatial configurations of the vibration signals, predicting them at different sensor sampling points effectively. Lastly, the research presents a spatial-spectral-based inductive graph neural network specifically designed to tackle the challenges of high evaluation accuracy with fewer vibration sensors. This algorithm aggregates and extracts features of sensor graph signals and employs convolutional networks for reconstructing vibration signals at virtual sensor points. Collectively, these approaches contribute to the reduction of operational costs, enhancement of system reliability, and improvement of fault diagnostic accuracy. Experimental verifications have been carried out on a 21 kW IPMSM testing rig equipped with Brüel & Kjær's vibration sensing technology, confirming the efficacy of the proposed methods. These techniques pave the way for more efficient, reliable, and cost-effective condition monitoring and fault detection in electric motor systems across various applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».