矿用电动轮卡车故障诊断方案设计

高飞; 霍俊杰

doi:10.13436/j.mkjx.202605034

煤矿机械 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (5) : 182 -185. DOI: 10.13436/j.mkjx.202605034

矿用电动轮卡车故障诊断方案设计

高飞, 霍俊杰

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摘要

针对极寒环境下矿用电动轮卡车核心部件故障频发、传统诊断方法适应性差等问题，设计一种基于多源信号融合与改进故障树分析-模糊贝叶斯网络（FTA-FBN）的故障诊断方案。首先，通过CAN总线和传感器采集动力电池、电动机、逆变器等关键部件的多维度信号，经数据预处理与特征融合后构建故障数据集；其次，引入极寒环境影响因子改进FTA，梳理故障因果链并转化为FBN结构，实现定性与定量诊断的结合；最后，通过实际故障案例验证该方案的有效性。结果表明，该方案对极寒环境下电动轮卡车核心部件故障诊断准确率达到96.8%，较传统方法提升12.3%，可有效缩短故障排查时间，为设备运维提供技术支撑。