基于多閥值模糊邏輯的新能源汽車電驅動系統絕緣故障定位技術探析

中圖分類號：U469.7 收稿日期：2025-04-03 DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.07.026

Exploration of Insulation Fault Location Technology for Electric Drive System of New Energy Vehicles Based on Multi Threshold Fuzzy Logic

Dong Wenjing Lv Sijia Liu Feihong Li Ming Zhejiang Changzheng Vocational and Technical College，Hangzhou 31oooo，China

Abstract：Withtherapiddevelopmentofnewenergyvehicles，thesafetyissuesofelectricdrivesystemshavebecome increasingly prominent，amonghichtheaccuratelocationofisulationfaultsisthekeytoensuringthesafeoperationofthesystem.Tispaperfo cusesonthedifcultyofocatinginsulationfaultsinelectricdrivesystemsfornewenergyvehicles.Itdeeplyanalyzesthestructural characteristicsandworkingprinciplesofelectricdrivesystems，andstudiesthcharacteristicsandevolutionlawsofdierenttypesof insulationfaults.Onthisbasis，thispaperanalyzesthefaultlocalizationmethodbasedonmultithresholdfuzzylogic，whichcanefec tivelyidenifandcateisulationfultsilectricdrivsstems，providigeectivetechicalsupportfotesfeoeratioadi tenance of new energy vehicle electric drive systems.

KeyWords：New energy vehicles;Electric drive system;Insulation failure;Multi threshold detection

1前言

電驅動系統作為新能源汽車的核心動力部件，其安全性和可靠性問題備受關注。由于電驅動系統工作于高壓環境下，絕緣故障會導致系統性能下降，更可能引發嚴重的安全事故。傳統的故障定位方法往往依賴單一閥值判斷，難以應對復雜工況下的多類型絕緣故障，且定位精度和實時性都難以滿足實際需求?；诖耍疚纳钊胙芯苛嘶诙嚅撝的：壿嫷墓收隙ㄎ患夹g，通過建立多層次閾值判斷體系，結合模糊邏輯推理算法，實現了電驅動系統絕緣故障的快速精確定位。該方法提高了故障定位的準確性和可靠性，而且為新能源汽車電驅動系統的安全運行提供了重要的技術支撐，具有重要的理論價值和實踐意義[1]。

2新能源汽車電驅動系統結構及工作原理

新能源汽車電驅動系統主要由動力電池組、電機控制器（包含DC/DC轉換器和逆變器）、驅動電機和傳動系統等核心部件構成。動力電池組是系統的能量來源，通常采用鋰離子電池包，工作電壓一般在 300～600V 范圍內，能量密度可達 150～250W?h/kg 。電機控制器是系統的“大腦”，其中DC/DC轉換器負責將高壓電池電源轉換為車載低壓用電設備所需的 12V/24V 電壓，而逆變器則負責將直流電轉換為交流電，并通過PWM調制等方式控制電機的轉速和轉矩。驅動電機作為執行單元，主要包括永磁同步電機（PMSM）和交流異步電機（IM）兩大類，能量轉換效率可達 95% 以上。傳動系統則包括減速器、差速器等機械部件，用于將電機的動力傳遞到車輪。系統還配備了完善的傳感器網絡，包括電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器和轉速傳感器等，用于實時監測系統運行狀態和故障診斷[2]。

電驅動系統的工作過程可分為驅動模式和制動能量回收模式。在驅動模式下，動力電池的直流電經過逆變器轉換為三相交流電，驅動電機產生電磁轉矩，通過傳動系統帶動車輪轉動。電機控制器根據駕駛員的加速踏板信號和車輛運行狀態，采用空間矢量脈寬調制（SVPWM）等控制策略，實時調節逆變器的開關狀態，控制電機的轉速和轉矩輸出，系統采用基于轉子磁場定向的矢量控制方法，通過建立dq坐標系下的數學模型，實現電機轉矩和磁鏈的解耦控制，提高系統動態響應性能和運行效率。在制動能量回收模式下，驅動電機轉變為發電機工作，將車輛的動能轉換為電能存儲到動力電池中?？刂破魍ㄟ^調節發電制動轉矩和機械制動力的配比，實現最優的制動能量回收效果。系統還配備了多重保護措施，包括過流保護、過壓保護、過溫保護和絕緣監測等功能，當檢測到異常狀況時，控制器會根據故障等級采取相應的保護措施，如降功率運行或緊急切斷等，確保系統安全可靠運行。整個電驅動系統的控制過程基于CAN總線通信網絡，實現各控制單元之間的數據交互和協同控制，同時還支持遠程診斷和維護功能，便于及時發現和處理系統運行中的各類故障[]。

3新能源汽車電驅動系統絕緣故障特性

新能源汽車電驅動系統的絕緣故障因其工作環境的高壓特性和復雜工況，表現出顯著的特殊性和多樣化。常見故障類型包括絕緣電阻降低、局部放電、漏電流過大等，這些故障出現在電纜絕緣層、電機繞組、連接端子以及控制器內部的絕緣介質等多個關鍵位置[4]。絕緣電阻降低通常是由絕緣材料老化、潮濕環境或電化學腐蝕引起的；局部放電則多發生在高壓設備內部，由絕緣介質缺陷或局部高場強導致；漏電流過大則可能由于導體與接地之間的絕緣性能下降而發生。這些故障的表現形式復雜多樣，既表現為絕緣電阻的逐步下降，也可能出現突發性的擊穿或短路，從而對系統的穩定性和安全性造成極大威脅。絕緣故障還可能伴隨電弧、局部過熱或異常電磁干擾等物理現象，進一步加劇系統損傷。由于電驅動系統運行過程中存在電壓波動、負載變化及環境條件的不確定性，這些因素會加速絕緣故障的演變，使故障診斷和定位變得更加困難。

新能源汽車電驅動系統的絕緣故障通常具有隱蔽性和漸進性特點，故障的發展過程往往經歷從初期輕微異常到后期嚴重故障的漸變階段。在絕緣故障的初期，系統僅表現為絕緣電阻的輕微下降或間歇性漏電流增加，此時故障對系統整體性能的影響較小，難以通過常規監測手段察覺，而隨著故障的持續發展，絕緣材料的性能會逐漸劣化，例如在高溫、高濕或振動等惡劣環境下，絕緣層可能出現裂紋、局部碳化或介電常數變化，這些微觀缺陷逐步累積，最終可能導致絕緣擊穿或短路等嚴重后果。同時，絕緣故障具有顯著的時間依賴性，尤其是在高壓大電流的長期作用下，絕緣層承受的局部應力和熱損傷會顯著加劇，使故障演變速度呈現非線性增長。由于電驅動系統運行環境的復雜性（如快速啟停、頻繁負載變化），絕緣故障的出現往往不具有單一的觸發條件，而是由多種因素共同作用的結果；這種特性進一步增加了故障發展過程的不可預測性和隱蔽性，給系統安全運行帶來了潛在威脅。

4基于多閥值模糊邏輯的新能源汽車電驅動系統故障定位方法

4.1多閾值檢測方法設計

在基于多閥值模糊邏輯的新能源汽車電驅動系統絕緣故障定位方法中，多閾值檢測方法是核心環節之一，其設計目的是通過構建多層次的故障檢測體系，對不同工況下的絕緣故障特征進行精確識別和量化分析。

為適應新能源汽車電驅動系統的復雜工況和多樣化故障模式，多閾值檢測方法需根據系統運行狀態和環境條件動態調整檢測閾值。多閾值檢測方法根據電驅動系統的運行特性（如電壓、電流、溫度等），對系統正常運行范圍內的絕緣參數（如絕緣電阻、漏電流、局部放電信號等）進行統計分析，確定基本閾值范圍。然后依據不同工作模式（如驅動模式、制動能量回收模式等）和外部環境（如高溫、高濕或振動條件等）對閾值進行動態修正。例如，在高濕度環境下，絕緣電阻的正常值可能有所降低，而短時的漏電流增大也不一定表示絕緣故障，因此需引人環境因子權重，動態調整閾值范圍。為提高檢測的敏感性和抗干擾能力，多層次動態閾值可進一步細化為多個子區間（如正常區、預警區、危險區等），并設定閾值漸變機制，確保故障特征在不同演變階段均可被準確捕捉。

在新能源汽車電驅動系統中，單一參數的檢測往往難以全面反映絕緣故障的復雜性，因此多閾值檢測方法需基于多參數融合技術，綜合分析絕緣電阻、漏電流、局部放電信號等關鍵指標的變化趨勢及其關聯性，并通過引入模糊邏輯推理算法，將各參數的檢測值與相應閾值進行模糊化處理，構建參數與故障狀態之間的非線性映射關系。如當絕緣電阻接近危險閾值、漏電流進入預警區且局部放電信號異常增強時，系統可通過模糊推理得出當前故障的嚴重性及可能位置。此方法還結合歷史運行數據與實時監測數據，對不同參數間的相關性進行分析，識別潛在的故障特征組合（如絕緣電阻快速下降伴隨漏電流突增），從而提升故障檢測的準確性和穩定性。表1給出了多閾值檢測方法設計的關鍵技術與目標效果的對比。

4.2模糊邏輯算法實現

模糊邏輯算法通過引入隸屬函數、模糊規則庫和推理機制，能有效提升故障識別的精度與覆蓋面，其實現過程主要包括模糊變量建模與隸屬函數定義和模糊規則推理與故障等級輸出兩個關鍵環節。

首先，進行模糊變量建模與隸屬函數定義，是整個模糊邏輯系統構建的基礎。針對新能源汽車電驅動系統中常見的絕緣故障特征參數，如絕緣電阻 （R_i） 、漏電流 （I_l） 、局部放電幅值 （Q_p） 等，需將其從精確量轉化為模糊語言變量。以絕緣電阻為例，其模糊集合可劃分為“高\"（H）、“中\"（M）、“低\"（L）三級，分別表示絕緣狀態良好、正常邊緣與惡化趨勢。每一類別通過隸屬函數進行量化表示，常用的三角形或梯形函數可定義如下（以三角隸屬函數為例）：

表1多閥值檢測方法設計的關鍵技術與目標效果對比表

其中， a，b，c 為人為設定的閾值點，依據系統歷史數據或專家經驗確定。類似地，漏電流和局部放電也設置相應模糊語言值如“微弱\"“中等”\"強烈”等，并分別定義其隸屬函數。通過對各參數進行模糊化處理，系統可將多個模糊輸入量轉換為模糊狀態空間，為后續推理提供輸入基礎。

其次，模糊規則推理與故障等級輸出是實現最終故障定位與分級判斷的關鍵。系統需構建一個基于經驗知識或數據驅動的模糊規則庫，用于對輸人的模糊變量組合進行邏輯判斷，研究人員可設定如下模糊規則：規則1：若 R_i 為“低”且 I_ι 為“強烈”且 Q_p 為\"中等”，則故障等級為\"嚴重”;規則2：若 R_i 為“中”且 I_ι 為\"中等”且 Q_p 為\"微弱”，則故障等級為“一般”，規則3：若 R_i 為\"高”且I_l 為\"微弱”且 Q_p 為\"微弱”，則故障等級為\"正?！薄Ｄ：评磉^程常采用Mamdani模糊推理模型，其核心為“最小一最大\"規則，即每條規則的激活強度為所有輸入隸屬度的最小值，輸出模糊集合取所有規則輸出的最大值。最終輸出模糊集合可表示為：

式中， x₁，x₂，x₃ 分別為模糊輸人變量（如若 R_i?I_l?Q_p）：μ_Ai. μBμc為各輸人對應的隸屬度函數;y為輸出變量（如故障等級）。最后，研究人員通過重心法（CentroidMethod）^** 對輸出模糊集合進行解模糊（Defuzzification），得到量化的故障等級值：

該輸出值 y^* 可對應具體的故障等級劃分，如： y^*? 0.3為正常狀態； 0.3*?0.60 為預警狀態； y^*gt;0.6y 為嚴重故障。

系統通過上述模糊邏輯算法的實現，能夠將多維度、多層次、不確定的參數信息融合為清晰、可執行的故障判斷結果，顯著提升新能源汽車電驅動系統絕緣故障定位的智能化水平與響應速度，降低誤判率與漏報率，為系統維護與可靠運行提供重要保障。

5結語

本文深人研究了新能源汽車電驅動系統絕緣故障定位技術，提出了基于多閾值模糊邏輯的故障定位方法，通過對電驅動系統結構特征和工作原理的分析，結合絕緣故障的特性研究，探析了多層次動態閾值檢測體系和模糊邏輯推理算法。該方法能夠有效應對復雜工況下的多類型絕緣故障，而且在故障定位的準確性、實時性和可靠性方面都取得了顯著提升，這為新能源汽車電驅動系統的安全運行提供了重要的技術支撐，對推動新能源汽車產業的健康發展具有積極意義。未來研究可進一步優化算法性能，提升系統在極端工況下的適應性，為電驅動系統的智能化運維開辟新的方向。

參考文獻：

[1]張宏偉，呂元鋒，李淑廷.新能源汽車故障診斷與案例分析[J].汽車維修技師，2025（4）：35-36.

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[3]馮培家.新能源汽車動力電池組均衡充電策略及熱失控預警機制研究[J].專用汽車，2025（2）：90-92+102.

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