摘要
直驱式电动车轮边电机系统的传感器故障诊断在复杂工况下面临重大挑战。具体而言，噪声干扰、模型不确定性和环境因素等信号扰动常导致残差失真，掩盖故障特征并增加虚警率。针对这些挑战，本文提出了一种基于数据驱动子空间辨识和残差抗干扰滤波的故障诊断方法。首先，建立了永磁无刷直流电机的状态空间模型，并结合子空间辨识算法构建了考虑扰动影响的离散系统模型。设计了一种自适应残差滤波器以抑制扰动对残差信号的影响，并引入了残差估计的预测时域滚动优化。此外，利用最大似然比构建自适应阈值，以增强故障敏感性和鲁棒性。台架和实车实验结果表明，该方法能够在噪声和不确定性干扰下有效提取故障特征，显著提升电流和速度传感器的故障定位精度，降低虚警率，为直驱电机系统的可靠运行提供了技术支撑。
