一种应用于新能源汽车的电机声纹故障诊断方法

本发明公开了一种应用于新能源汽车的电机声纹故障诊断方法，预先获取新能源车辆电机在正常和不同故障状态下的声纹信号，采用改进的辛几何模态分解ASGMD对故障数据进行去噪分解；提取多尺度散布熵特征，提取声纹信号的ASGMD特征能量熵特征和多尺度散布熵特征构建混合特征向量集，并划分训练集和测试集；在战争策略算法WSO中引入Tent混沌映射和非线性自适应权重策略，得到改进的战争策略算法AWSO；构建Flowformer‑CNN模型，并采用AWSO对Flowformer‑CNN进行参数寻优；所述Flowformer模型为将标准的Transformer中的二次复杂度Attention替换为Flow‑Attention；将优化的Flowformer‑CNN模型与Softmax分类器结合，输入测试集，得到电机的声纹故障诊断结果。本发明实现对电机不同故障的精准判断，进一步保证车辆的正常运行。

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