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作者：彭倩;付泽;杨晨瀚;韩锋钢;
单位：厦门理工学院机械与汽车工程学院;
摘要：由于电动矿卡工作环境恶劣、载重量大、长期高负荷作业，其对动力电池可靠性造成严峻的考验。电动矿卡结构复杂，难以获取精确故障数据，故提出一种基于故障树和模糊贝叶斯网络（FBN）的动力电池故障诊断方法。利用电动矿卡实际故障数据，得到动力电池5类常见故障和8种故障现象，建立故障树模型，通过分析和计算获得各个故障事件的先验概率。通过专家评估的方法获得节点条件概率表，将模糊理论和贝叶斯网络相结合构建FBN，利用Netica仿真软件进行故障诊断推理。结果表明，能够根据故障树结果制定维修策略，根据FBN结果进行故障定位，提高效率。
关键词：动力电池;;故障树;;模糊理论;;模糊贝叶斯网络;;故障诊断
基金资助：福建省科技厅高校产学合作资助项目（2020H6021）
