煤矿电瓶车检测算法通过加权融合模型提升故障识别率目标达95%以上

煤矿电瓶车检测算法的核心是通过多维度数据采集与分析，实现对车辆关键部件（电池、电机、制动等）的故障预警和状态评估，保障井下运输安全。

核心检测维度与对应算法

煤矿电瓶车检测算法主要围绕三大核心系统展开，不同系统采用的算法逻辑和数据来源存在差异。

1. 电池系统检测（核心是防过充、防漏液、防热失控）

参数监测算法：基于电压、电流、温度传感器数据，采用阈值法实时判断异常。例如单体电池电压低于 1.8V 或高于 2.4V 时触发报警。

状态估算算法：通过卡尔曼滤波（KF） 或扩展卡尔曼滤波（EKF） ，消除传感器噪声干扰，精准估算电池剩余电量（SOC）和健康状态（SOH）。

故障预测算法：利用机器学习模型（如 LSTM、随机森林） ，基于历史充放电数据和温度变化趋势，提前预测电池鼓包、漏液等潜在故障。

2. 电机驱动系统检测（核心是防堵转、防绝缘失效）

电流谐波分析算法：通过快速傅里叶变换（FFT） 将电机电流转换到频域，提取 3 次、5 次谐波分量，判断电机是否存在绕组短路或偏心故障。

振动信号分析算法：采集电机轴承振动数据，采用时域特征提取（如峰值、有效值） 和频域分析，结合支持向量机（SVM） 分类模型，识别轴承磨损、轴不对中等问题。

绝缘电阻监测算法：通过直流叠加法或交流信号注入法，实时测量电机绕组与外壳间的绝缘电阻，低于规定值（通常 500Ω/V）时触发保护。

3. 制动系统检测（核心是防制动失效、防闸瓦磨损超标）

制动距离监测算法：通过红外测距传感器或轮速传感器，计算车辆从制动触发到停止的距离，与预设阈值（根据车速动态调整）对比，判断制动效能是否达标。

闸瓦磨损检测算法：采用位移传感器测量闸瓦与制动轮的间隙，或通过图像识别算法（如边缘检测）分析闸瓦厚度，超过 10mm 磨损量时报警。

制动压力监测算法：通过压力传感器采集制动油路压力，采用滑动窗口均值法过滤波动，压力低于设定值时判定为制动系统泄漏。

算法落地关键技术

数据预处理：井下环境电磁干扰强，需先通过小波变换或均值滤波去除数据噪声，确保检测准确性。

边缘计算部署：由于井下网络带宽有限，算法需在车载边缘终端（如嵌入式 PLC）实时运行，避免数据传输延迟导致的安全风险。

多算法融合：单一算法易受干扰，需结合 “参数监测 + 振动分析 + 图像识别” 等多维度数据，通过加权融合模型提升故障识别率（目标达 95% 以上）。