本发明公开了一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，通过对OBD数据中的电机电压和电流数据进行卡尔曼滤波处理和融合，再将其统计特征，与在理想状态下的数据统计特征进行初步比对，进行故障预判；对不能预判的情况进行小波变换，分离出正常情况下的稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号；对分离后的信号进行特征提取，并参考常见故障的相关特征，用机器学习对特征故障类型进行分类或预测。本发明通过对OBD数据的分析采用卡尔曼滤波进行数据处理，并结合小波变换共同实现对数据的全面分析和故障的二级判断，能够在保证判断结果准确的前提下提高计算速度，达到对
新能源汽车电机的安全性能检测和预测的目的。
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来源：北方有色网
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