新能源汽車電機故障分析與維修策略創(chuàng)新

摘要：通過分析新能源汽車電機的常見故障類型，結(jié)合現(xiàn)代故障診斷技術(shù)如信號處理、機器學習和模型推理等，提出一套系統(tǒng)的維修策略，包括預防性維護、修復性維護和更換策略，并通過具體案例分析驗證維修策略的有效性。研究結(jié)果表明，科學的故障分析與合理的維修策略能夠顯著提高新能源汽車電機的可靠性和使用壽命，為新能源汽車的維護和管理提供了理論支持和實踐指導。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；電機故障；故障分析；維修策略；診斷技術(shù)

中圖分類號：U469.7" " " 收稿日期：2025-02-12" " " DOI：1019999/jcnki1004-0226202504029

Faults Analysis and Maintenance Strategies Innovation of Electric Motors in New Energy Vehicles

Yu Jingbin

School of Automotive Engineering，Shanxi Vocational University of Engineering Science and Technology，Jinzhong 030619，China

Abstract：By analyzing the common types of faults in new energy vehicle motors and combining modern fault diagnosis techniques such as signal processing， machine learning， and model inference， a systematic maintenance strategy is proposed， including preventive maintenance， corrective maintenance， and replacement strategies. The effectiveness of the maintenance strategy is verified through specific case analysis. The research results indicate that scientific fault analysis and reasonable maintenance strategies can significantly improve the reliability and service life of new energy vehicle motors， providing theoretical support and practical guidance for the maintenance and management of new energy vehicles.

Key words：New energy vehicles;Motor faults;Maintenance strategies;Diagnosis technology

1 新能源汽車電機常見故障類型

新能源汽車電機常見故障類型主要包括以下幾類：a.啟動故障，可能由電池電量不足、啟動電路故障、電機本身機械卡死等原因?qū)е拢闺姍C無法正常啟動運轉(zhuǎn)；b.過熱故障，多因電機長時間高負荷運行、散熱系統(tǒng)失效、電機內(nèi)部短路等，引發(fā)電機溫度過高，影響其性能和壽命；c.振動與噪音故障，常由電機轉(zhuǎn)子不平衡、軸承磨損、安裝不牢固等因素造成，不僅影響駕乘體驗，還可能預示著潛在的嚴重故障；d.電氣故障，像繞組短路、斷路、絕緣損壞等，會導致電機電流異常，影響電機的正常工作狀態(tài)。表1為發(fā)動機部分故障示例。

2 新能源汽車電機故障分析技術(shù)

2.1 故障診斷前準備

在進行新能源汽車電機故障診斷前，充分的準備工作至關(guān)重要，包括對車輛電氣系統(tǒng)原理的深入理解，特別是對電機控制策略、散熱系統(tǒng)、傳感器網(wǎng)絡(luò)及其相互作用的掌握[1]。技術(shù)人員需熟悉電機及其控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點、工作原理和常見故障模式，以便快速定位問題，同時需準備必要的診斷工具，如數(shù)字萬用表、示波器、絕緣電阻測試儀、振動分析儀等，以及專用的故障診斷軟件，是確保診斷過程順利進行的基礎(chǔ)。查閱車輛維修手冊，了解電機及其相關(guān)部件的技術(shù)規(guī)格、維護標準和故障代碼表，對于準確判斷故障類型具有重要意義。

2.2 故障診斷流程

故障診斷流程應遵循系統(tǒng)化、邏輯化的原則，確保每一步驟都緊密關(guān)聯(lián)且有效推進。a.收集故障現(xiàn)象描述，包括車輛無法啟動、動力下降、過熱、異常噪音等，以及故障發(fā)生時的環(huán)境條件（如天氣、路況）；b.檢查電源電路，確認電池電壓、電流輸出是否正常，以及啟動電路、保險絲、繼電器等關(guān)鍵部件的狀態(tài)；c.使用診斷工具連接車輛OBD接口，讀取故障碼和實時數(shù)據(jù)流，分析電機控制系統(tǒng)、傳感器信號、執(zhí)行器狀態(tài)等信息，與此同時進行物理檢查，觀察電機外觀是否有損壞、變形、散熱風扇、連接線束等是否正常；d.綜合以上信息，初步判斷故障類型及可能原因，制定進一步的檢測或維修計劃。

2.3 常見故障診斷方法

2.3.1 基于信號處理的故障診斷方法

基于信號處理的故障診斷方法，利用電機運行時產(chǎn)生的各類信號進行分析[2]。電機電流信號蘊含豐富故障信息，對電流信號進行傅里葉變換，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，分析其頻譜特性。正常運行時，電機電流頻譜在特定頻率范圍內(nèi)分布，如基頻處幅值較大，諧波頻率處幅值較小，若電機出現(xiàn)故障，如轉(zhuǎn)子斷條，會在特定頻率處出現(xiàn)附加邊頻帶，邊頻帶頻率與轉(zhuǎn)差率有關(guān)，公式為：

2.3.2 基于機器學習的故障診斷方法

基于機器學習的故障診斷方法依賴大量的故障樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，收集新能源汽車電機在不同故障狀態(tài)下的多維度數(shù)據(jù)，包括溫度、電流、電壓、振動等參數(shù)[3]。將數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，一般按7∶3的比例劃分。采用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型進行故障分類，CNN模型通過卷積層、池化層和全連接層的組合，自動提取數(shù)據(jù)特征。在構(gòu)建模型時，確定合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如LeNet-5模型，其包含2個卷積層、2個池化層和3個全連接層。在訓練過程中，選擇交叉熵損失函數(shù)：

2.3.3 基于模型推理的故障診斷方法

基于模型推理的故障診斷方法依據(jù)電機的物理模型和運行規(guī)律進行故障判斷。建立電機的精確數(shù)學模型，以直流電機為例，其電壓平衡方程為：

在實際運行中，實時采集電機的電壓、電流、轉(zhuǎn)速等數(shù)據(jù)，代入模型計算理論值，并與實際測量值對比。若反電動勢計算值與實測值偏差超過10%，依據(jù)模型推理可能存在電機繞組短路或磁路故障。通過不斷更新模型參數(shù)，結(jié)合電機的歷史運行數(shù)據(jù)和故障記錄，優(yōu)化模型的準確性和適應性，實現(xiàn)對電機故障的精準診斷。

3 新能源汽車電機維修策略創(chuàng)新

3.1 預防性維護

預防性維護以可靠性為核心，圍繞電機運行狀態(tài)監(jiān)測展開，提前察覺潛在故障風險[4]。

a.實施定期的溫度監(jiān)測，依據(jù)熱學原理，電機工作時因繞組電阻損耗、鐵芯磁滯及渦流損耗等產(chǎn)生熱量，需維持合理溫度范圍。通過在電機關(guān)鍵部位，如繞組、軸承處部署溫度傳感器，實時采集溫度數(shù)據(jù)。以永磁同步電機為例，正常運行時繞組溫度宜控制在100～120 ℃，若連續(xù)3次監(jiān)測數(shù)據(jù)超125 ℃，應檢查散熱系統(tǒng)，比如冷卻水路流量應保持在5～8 L/min，散熱器熱交換效率不得低于85%。

b.開展振動監(jiān)測，根據(jù)機械振動理論，電機轉(zhuǎn)子不平衡、軸承磨損等會引發(fā)異常振動。利用振動傳感器采集振動加速度、位移等參數(shù)，正常運行時振動烈度應小于7.1 mm/s。運用頻譜分析技術(shù)，若在特定頻率出現(xiàn)異常峰值，預示相應部件可能出現(xiàn)故障。

c.進行絕緣電阻檢測，按照電氣絕緣標準，電機繞組與外殼間絕緣電阻應不低于10 mΩ。采用絕緣電阻測試儀每月測量一次，若阻值低于標準，可能是絕緣老化或受潮，需進行干燥處理或更換絕緣材料。

3.2 修復性維護

修復性維護針對已確診故障的電機展開，依據(jù)故障類型精準施策。對于繞組短路故障，若短路點在端部，可先標記故障位置，使用專用工具清理短路處絕緣層，再用合適的絕緣漆重新浸漬并烘干處理，確保絕緣電阻恢復至標準值以上。

若短路發(fā)生在繞組內(nèi)部，需拆除故障繞組，重新繞制。繞制時嚴格遵循原繞組匝數(shù)、線徑、節(jié)距等參數(shù)，例如某型號電機繞組匝數(shù)為500匝，線徑0.8 mm，節(jié)距1～8。繞制完成后，進行繞組電阻測量，與原設(shè)計值偏差應控制在±5%以內(nèi)。針對軸承磨損故障，依據(jù)摩擦學原理，選用適配型號軸承更換。

更換時，確保軸承與軸頸、端蓋的配合精度，過盈量控制在0.02～0.05 mm。采用專業(yè)安裝工具，避免敲擊損傷軸承。安裝后，對電機進行空載和負載試驗，監(jiān)測振動和溫度，空載振動加速度應小于1.5 m/s2，負載運行時溫度升幅不應超過50 ℃。

對于電機過熱故障，若因散熱系統(tǒng)堵塞，應清理冷卻通道，確保冷卻液流量達到設(shè)計要求。若散熱風扇故障，更換風扇并調(diào)整轉(zhuǎn)速，使風量滿足電機散熱需求，一般風量需達到300～500 m3/h。

3.3 更換策略

更換策略在電機故障嚴重或性能劣化難以修復時采用[5]。a.基于成本效益模型，當電機修復成本超過新電機購置成本70%時，考慮更換電機，例如某款電機修復費用預估8 000元，新電機采購價10 000元，此時更換更為經(jīng)濟。b.從性能角度，若電機因長期運行導致鐵芯嚴重磁化、氣隙不均勻度超過10%，或轉(zhuǎn)子嚴重變形致使電機振動烈度持續(xù)大于11.2 mm/s，即便修復也難保證性能，應更換電機。

更換電機時，嚴格匹配電機型號、規(guī)格，確保額定功率、額定轉(zhuǎn)速、額定電壓等參數(shù)與原電機一致。如原電機額定功率150 kW，額定轉(zhuǎn)速120 00 r/min，額定電壓380 V，新電機需與之相同。更換后，對電機與車輛控制系統(tǒng)進行聯(lián)合調(diào)試，依據(jù)電機控制理論，調(diào)整控制器參數(shù)，如電流環(huán)比例系數(shù)、積分時間常數(shù)等，使電機與整車動力系統(tǒng)協(xié)同工作，提升車輛行駛穩(wěn)定性和安全性，經(jīng)實際測試，車輛百公里加速時間波動應小于5%，續(xù)航里程變化不超過3%。

4 新能源汽車電機故障維修案例分析

4.1 故障現(xiàn)象描述

某新能源汽車在行駛過程中，駕乘人員明顯感知車輛動力逐漸下降，且伴隨電機艙傳出異常噪音。儀表盤顯示電機溫度迅速升高，短時間內(nèi)從正常運行溫度80 ℃升至130 ℃。與此同時，電機轉(zhuǎn)速出現(xiàn)波動，由穩(wěn)定的8 000 r/min降至6 000 r/min左右且不穩(wěn)定。

a.車輛動力下降，致使車輛加速性能變?nèi)酰罡哕囁購脑镜?20 km/h降至80 km/h；b.異常噪音呈尖銳刺耳狀，經(jīng)初步判斷可能源于電機內(nèi)部機械部件；c.電機溫度過高，已超出永磁同步電機正常運行溫度范圍（100～120 ℃）。通過車載診斷系統(tǒng)讀取故障碼，顯示為與電機過熱及轉(zhuǎn)速異常相關(guān)的代碼。結(jié)合車輛實際運行狀態(tài)，技術(shù)人員初步判斷故障與電機散熱及內(nèi)部機械結(jié)構(gòu)有關(guān)。

4.2 故障原因分析

a.對散熱系統(tǒng)進行檢查，發(fā)現(xiàn)冷卻水路流量僅為3 L/min，遠低于正常運行時應保持的5～8 L/min 的標準。經(jīng)排查，冷卻水管路存在堵塞情況，部分管道因長期使用產(chǎn)生水垢堆積，影響冷卻液的正常循環(huán)，導致電機散熱效率降低，引發(fā)過熱故障。

b.對電機進行振動檢測，利用振動傳感器采集數(shù)據(jù)并進行頻譜分析，發(fā)現(xiàn)振動烈度達到10 mm/s，高于正常運行時小于7.1mm/s 的標準，且在軸承故障特征頻率處出現(xiàn)異常峰值，表明軸承可能存在磨損。

c.檢查電機繞組與外殼間絕緣電阻，使用絕緣電阻測試儀測量結(jié)果為8 mΩ，低于電氣絕緣標準規(guī)定的不低于10 mΩ，說明絕緣性能有所下降，可能存在絕緣老化或受潮情況，這也可能影響電機正常運行，導致轉(zhuǎn)速波動。

4.3 維修過程與結(jié)果

在明確故障原因后，開展針對性維修。a.針對散熱系統(tǒng)堵塞，對冷卻水管路進行清洗，清除水垢，使冷卻水路流量恢復至6 L/min，滿足設(shè)計要求。b.因軸承磨損，選用適配型號的軸承進行更換，確保軸承與軸頸、端蓋的配合精度，將過盈量控制在0.03 mm。采用專業(yè)安裝工具進行安裝，避免敲擊損傷軸承。c.對于絕緣電阻偏低問題，對電機進行干燥處理，處理后再次測量絕緣電阻，達到12 mΩ，符合標準。維修完成后，對電機進行空載和負載試驗。

空載試驗時，振動加速度為1.2 m/s2，小于1.5 m/s2 的標準；負載運行時，溫度升幅為40 ℃，未超過50 ℃的規(guī)定。經(jīng)實際道路測試，車輛百公里加速時間為7.5 s，較維修前波動小于5%，續(xù)航里程為400 km，變化不超過3%，車輛動力性能恢復正常，異常噪音消失，電機運行穩(wěn)定，各項參數(shù)均符合車輛正常運行標準。維修前后數(shù)據(jù)見表1。

5 結(jié)語

本研究通過對新能源汽車電機常見故障類型的深入分析，結(jié)合現(xiàn)代故障診斷技術(shù)，提出包括預防性維護、修復性維護和更換策略在內(nèi)的系統(tǒng)維修策略。通過具體案例分析，驗證維修策略的有效性，顯著提高電機的可靠性和使用壽命。隨著新能源汽車技術(shù)的不斷進步和智能化水平的提升，應進一步優(yōu)化故障診斷算法，提高診斷精度和效率，同時探索更高效的預防性維護方法，減少故障發(fā)生，為新能源汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。

參考文獻：

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[2]毛斌，盛春龍，趙洪振新能源汽車常見故障及維修策略研究[J]汽車測試報告，2024（11）：11-12

[3]楊舒淇，許江新能源汽車電控維修技術(shù)應用策略分析[J]汽車維修技師，2024（6）：110-110

[4]廖祥兵新能源汽車電機故障檢測方法與診斷技術(shù)研究[J]汽車測試報告，2024（3）：4-6

[5]劉生輝新能源汽車電機故障診斷與維護方法探討[J]汽車維修技師，2024（16）：45-46

作者簡介：

蔚敬斌，男，1979年生，講師，研究方向為新能源汽車電機、電池、電控、能量回收系統(tǒng)性能測試等。