試驗(yàn)臺(tái)的故障診斷功能需要盡可能地模擬輪轂電機(jī)各類常見故障,，形成系統(tǒng)完備的故障診斷功能,，即其既能滿足輪轂電機(jī)的電氣故障研究，同時(shí)也能對(duì)其機(jī)械故障及表現(xiàn)特征進(jìn)行提取與分析,，的是,，作為的輪轂電機(jī)試驗(yàn)臺(tái)功能，務(wù)建立相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化流程,，用于規(guī)范故障診斷分析與試驗(yàn)操作流程,，規(guī)避人為操作引入的試驗(yàn)系統(tǒng)誤差帶來的診斷功能失常，為后期的標(biāo)準(zhǔn)化故障診斷模型庫的建立提供基礎(chǔ),。
考慮到電氣故障與機(jī)械故障由于其形成機(jī)理大相徑庭,，故在設(shè)計(jì)兩者故障診斷模擬方案時(shí)，需要基于試驗(yàn)臺(tái)分別對(duì)兩類故障進(jìn)行獨(dú)立設(shè)計(jì)與研究,。在進(jìn)行電氣故障診斷研究時(shí)，首先,，建立正常狀態(tài)的理論電機(jī)模型,，通過設(shè)置對(duì)應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行仿真，觀測(cè)其在設(shè)定工況下的理論狀態(tài)信號(hào)變化,，仿真的信號(hào)作為理論正常信號(hào)用于后期試驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比,，從而分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)的性和排除粗大誤差。隨后,，在正常狀態(tài)模型的基礎(chǔ)上增加相應(yīng)的故障變量,，獲取故障狀態(tài)下電機(jī)的特征信號(hào)表現(xiàn)形式，此時(shí)通過初步對(duì)比分析確定在該類故障下,，表現(xiàn)敏感的信號(hào)作為特征參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步測(cè)取,，如電壓或電流信號(hào)等。在上述理論分析的基礎(chǔ)上,，開展故障模擬試驗(yàn),，通過恰當(dāng)?shù)墓收夏M方案定量模擬故障程度，并采集各類試驗(yàn)狀態(tài)信號(hào)，通過對(duì)比仿真與試驗(yàn)數(shù)據(jù)的變化及趨勢(shì),，分析試驗(yàn)系統(tǒng)的誤差與噪聲,，在進(jìn)行系統(tǒng)的修正調(diào)試與數(shù)據(jù)濾波處理后，試驗(yàn)數(shù)據(jù)即可用于建立輪轂電機(jī)的故障診斷模型,。
區(qū)別于電氣故障,，輪轂電機(jī)的機(jī)械故障形成過程漫長(zhǎng)、機(jī)理較為復(fù)雜,，且其原因大多可以歸結(jié)于安裝誤差,、疲勞磨損與強(qiáng)干擾沖擊等因素，故機(jī)械故障的診斷側(cè)重于輪轂電機(jī)的狀態(tài)信號(hào)準(zhǔn)確提取而非故障原因與形成過程分析,。
輪轂電機(jī)狀態(tài)信號(hào)的準(zhǔn)確提取研究,，主要分為“去粗”與“取精”兩個(gè)主要部分，其中“去粗”指排除輪轂電機(jī)之外的噪聲振動(dòng)信號(hào),，或降低來自于外界環(huán)境的振動(dòng)干擾,；“取精”則是通過設(shè)置敏感的振動(dòng)測(cè)點(diǎn)的獲取電機(jī)自身狀態(tài)的變化信息?！叭ゴ秩【钡臋C(jī)械故障特征獲取的方法亦可為后期實(shí)車試驗(yàn)的提取技術(shù)提供參考,，獲取敏感性高、信息性強(qiáng)的狀態(tài)信號(hào)作為故障診斷特征參數(shù),，提高輪轂電機(jī)的故障診斷性,。