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Fault Diagnosis of Electric City Bus High-Voltage Load System Based on Multidomain Sparse Representation

频域 信号(编程语言) 时域 断层(地质) 计算机科学 电压 稀疏逼近 领域(数学分析) 代表(政治) 特征(语言学) 特征向量 阿达布思 模式识别(心理学) 算法 人工智能 支持向量机 工程类 数学 计算机视觉 电气工程 数学分析 语言学 哲学 法学 程序设计语言 地震学 地质学 政治 政治学
作者
Xianglong You,Zhongwei Deng,Yalian Yang,Xianke Lin,Xiaosong Hu
出处
期刊:IEEE Transactions on Transportation Electrification 卷期号:10 (1): 1207-1221 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tte.2023.3291053
摘要

This article presents a system-level fault diagnosis scheme for the high-voltage load system of electric city bus (ECB). First, a predesigned excitation signal generated by the battery system is injected into the high-voltage load system during parking, and the response signal is captured by high-speed data acquisition device. Then, time domain features, frequency domain features, and time-frequency domain features are extracted from the response signal, in addition, novel geometry features are also extracted from the response signal, which are composed of shape features (SF), dynamic performance (DP) indices, and frequency spectrum (FS) features. Further, in time domain, frequency domain, time-frequency domain, and geometry feature domain, the above features extracted from labeled samples are utilized to construct dictionaries, and sparse representation are conducted for testing samples to obtain sparse vectors. Finally, based on AdaBoost, the sparse vectors obtained from the four domains are fused, and the fault diagnosis is realized by analyzing the nonzero elements distribution of the fused sparse vector. Validations for the proposed method are conducted based on datasets obtained from AMESim simulation, ECB test rig, and real ECB, the diagnosis accuracy are 98.33%, 94.00%, and 92.50%, respectively.
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