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(qū)動系統(tǒng)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(guān)注。由于電驅(qū)動系統(tǒng)工作于高壓環(huán)境下，絕緣故障會導致系統(tǒng)性能下降，更可能引發(fā)嚴重的安全事故。傳統(tǒng)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。基于此，本文深入研究了基于多閾值模糊邏輯的故障定位技術(shù)，通過建立多層次閾值判斷體系，結(jié)合模糊邏輯推理算法，實現(xiàn)了電驅(qū)動系統(tǒng)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(qū)動系統(tǒng)的安全運行提供了重要的技術(shù)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(qū)動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理

新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)主要由動力電池組、電機控制器（包含DC/DC轉(zhuǎn)換器和逆變器）、驅(qū)動電機和傳動系統(tǒng)等核心部件構(gòu)成。動力電池組是系統(tǒng)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(nèi)，能量密度可達 150～250W?h/kg 。電機控制器是系統(tǒng)的“大腦”，其中DC/DC轉(zhuǎn)換器負責將高壓電池電源轉(zhuǎn)換為車載低壓用電設(shè)備所需的 12V/24V 電壓，而逆變器則負責將直流電轉(zhuǎn)換為交流電，并通過PWM調(diào)制等方式控制電機的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩。驅(qū)動電機作為執(zhí)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(zhuǎn)換效率可達 95% 以上。傳動系統(tǒng)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(tǒng)還配備了完善的傳感器網(wǎng)絡，包括電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器等，用于實時監(jiān)測系統(tǒng)運行狀態(tài)和故障診斷[2]。

電驅(qū)動系統(tǒng)的工作過程可分為驅(qū)動模式和制動能量回收模式。在驅(qū)動模式下，動力電池的直流電經(jīng)過逆變器轉(zhuǎn)換為三相交流電，驅(qū)動電機產(chǎn)生電磁轉(zhuǎn)矩，通過傳動系統(tǒng)帶動車輪轉(zhuǎn)動。電機控制器根據(jù)駕駛員的加速踏板信號和車輛運行狀態(tài)，采用空間矢量脈寬調(diào)制（SVPWM）等控制策略，實時調(diào)節(jié)逆變器的開關(guān)狀態(tài)，控制電機的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩輸出，系統(tǒng)采用基于轉(zhuǎn)子磁場定向的矢量控制方法，通過建立dq坐標系下的數(shù)學模型，實現(xiàn)電機轉(zhuǎn)矩和磁鏈的解耦控制，提高系統(tǒng)動態(tài)響應性能和運行效率。在制動能量回收模式下，驅(qū)動電機轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)電機工作，將車輛的動能轉(zhuǎn)換為電能存儲到動力電池中。控制器通過調(diào)節(jié)發(fā)電制動轉(zhuǎn)矩和機械制動力的配比，實現(xiàn)最優(yōu)的制動能量回收效果。系統(tǒng)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(jiān)測等功能，當檢測到異常狀況時，控制器會根據(jù)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(tǒng)安全可靠運行。整個電驅(qū)動系統(tǒng)的控制過程基于CAN總線通信網(wǎng)絡，實現(xiàn)各控制單元之間的數(shù)據(jù)交互和協(xié)同控制，同時還支持遠程診斷和維護功能，便于及時發(fā)現(xiàn)和處理系統(tǒng)運行中的各類故障[]。

3新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)絕緣故障特性

新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)的絕緣故障因其工作環(huán)境的高壓特性和復雜工況，表現(xiàn)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(xiàn)在電纜絕緣層、電機繞組、連接端子以及控制器內(nèi)部的絕緣介質(zhì)等多個關(guān)鍵位置[4]。絕緣電阻降低通常是由絕緣材料老化、潮濕環(huán)境或電化學腐蝕引起的；局部放電則多發(fā)生在高壓設(shè)備內(nèi)部，由絕緣介質(zhì)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(fā)生。這些故障的表現(xiàn)形式復雜多樣，既表現(xiàn)為絕緣電阻的逐步下降，也可能出現(xiàn)突發(fā)性的擊穿或短路，從而對系統(tǒng)的穩(wěn)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(xiàn)象，進一步加劇系統(tǒng)損傷。由于電驅(qū)動系統(tǒng)運行過程中存在電壓波動、負載變化及環(huán)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(qū)動系統(tǒng)的絕緣故障通常具有隱蔽性和漸進性特點，故障的發(fā)展過程往往經(jīng)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(tǒng)僅表現(xiàn)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(tǒng)整體性能的影響較小，難以通過常規(guī)監(jiān)測手段察覺，而隨著故障的持續(xù)發(fā)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(huán)境下，絕緣層可能出現(xiàn)裂紋、局部碳化或介電常數(shù)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(xiàn)非線性增長。由于電驅(qū)動系統(tǒng)運行環(huán)境的復雜性（如快速啟停、頻繁負載變化），絕緣故障的出現(xiàn)往往不具有單一的觸發(fā)條件，而是由多種因素共同作用的結(jié)果；這種特性進一步增加了故障發(fā)展過程的不可預測性和隱蔽性，給系統(tǒng)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(qū)動系統(tǒng)故障定位方法

4.1多閾值檢測方法設(shè)計

在基于多閥值模糊邏輯的新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)絕緣故障定位方法中，多閾值檢測方法是核心環(huán)節(jié)之一，其設(shè)計目的是通過構(gòu)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(qū)動系統(tǒng)的復雜工況和多樣化故障模式，多閾值檢測方法需根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài)和環(huán)境條件動態(tài)調(diào)整檢測閾值。多閾值檢測方法根據(jù)電驅(qū)動系統(tǒng)的運行特性（如電壓、電流、溫度等），對系統(tǒng)正常運行范圍內(nèi)的絕緣參數(shù)（如絕緣電阻、漏電流、局部放電信號等）進行統(tǒng)計分析，確定基本閾值范圍。然后依據(jù)不同工作模式（如驅(qū)動模式、制動能量回收模式等）和外部環(huán)境（如高溫、高濕或振動條件等）對閾值進行動態(tài)修正。例如，在高濕度環(huán)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(huán)境因子權(quán)重，動態(tài)調(diào)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(tài)閾值可進一步細化為多個子區(qū)間（如正常區(qū)、預警區(qū)、危險區(qū)等），并設(shè)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(qū)動系統(tǒng)中，單一參數(shù)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(shù)融合技術(shù)，綜合分析絕緣電阻、漏電流、局部放電信號等關(guān)鍵指標的變化趨勢及其關(guān)聯(lián)性，并通過引入模糊邏輯推理算法，將各參數(shù)的檢測值與相應閾值進行模糊化處理，構(gòu)建參數(shù)與故障狀態(tài)之間的非線性映射關(guān)系。如當絕緣電阻接近危險閾值、漏電流進入預警區(qū)且局部放電信號異常增強時，系統(tǒng)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(jié)合歷史運行數(shù)據(jù)與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，對不同參數(shù)間的相關(guān)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(wěn)定性。表1給出了多閾值檢測方法設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)與目標效果的對比。

4.2模糊邏輯算法實現(xiàn)

模糊邏輯算法通過引入隸屬函數(shù)、模糊規(guī)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(xiàn)過程主要包括模糊變量建模與隸屬函數(shù)定義和模糊規(guī)則推理與故障等級輸出兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

首先，進行模糊變量建模與隸屬函數(shù)定義，是整個模糊邏輯系統(tǒng)構(gòu)建的基礎(chǔ)。針對新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)中常見的絕緣故障特征參數(shù)，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(zhuǎn)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\(zhòng)"（M）、“低\"（L）三級，分別表示絕緣狀態(tài)良好、正常邊緣與惡化趨勢。每一類別通過隸屬函數(shù)進行量化表示，常用的三角形或梯形函數(shù)可定義如下（以三角隸屬函數(shù)為例）：

表1多閥值檢測方法設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)與目標效果對比表

其中， a，b，c 為人為設(shè)定的閾值點，依據(jù)系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)或?qū)＜医?jīng)驗確定。類似地，漏電流和局部放電也設(shè)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(shù)。通過對各參數(shù)進行模糊化處理，系統(tǒng)可將多個模糊輸入量轉(zhuǎn)換為模糊狀態(tài)空間，為后續(xù)推理提供輸入基礎(chǔ)。

其次，模糊規(guī)則推理與故障等級輸出是實現(xiàn)最終故障定位與分級判斷的關(guān)鍵。系統(tǒng)需構(gòu)建一個基于經(jīng)驗知識或數(shù)據(jù)驅(qū)動的模糊規(guī)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(shè)定如下模糊規(guī)則：規(guī)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(guī)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(guī)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?！?。模糊推理過程常采用Mamdani模糊推理模型，其核心為“最小一最大\"規(guī)則，即每條規(guī)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(guī)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(shù);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(tài)； 0.3*?0.60 為預警狀態(tài)； y^*gt;0.6y 為嚴重故障。

系統(tǒng)通過上述模糊邏輯算法的實現(xiàn)，能夠?qū)⒍嗑S度、多層次、不確定的參數(shù)信息融合為清晰、可執(zhí)行的故障判斷結(jié)果，顯著提升新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)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(tǒng)維護與可靠運行提供重要保障。

5結(jié)語

本文深人研究了新能源汽車電驅(qū)動系統(tǒng)絕緣故障定位技術(shù)，提出了基于多閾值模糊邏輯的故障定位方法，通過對電驅(qū)動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征和工作原理的分析，結(jié)合絕緣故障的特性研究，探析了多層次動態(tài)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(qū)動系統(tǒng)的安全運行提供了重要的技術(shù)支撐，對推動新能源汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展具有積極意義。未來研究可進一步優(yōu)化算法性能，提升系統(tǒng)在極端工況下的適應性，為電驅(qū)動系統(tǒng)的智能化運維開辟新的方向。

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