神经网络在电动汽车电机寿命预测中的应用
人工智能在新能源汽车智能控制中的应用
人工智能在新能源汽车智能控制中的应用随着全球对可持续发展的关注和对环境保护的重视，新能源汽车（EVs）逐渐成为未来交通工具的主要选择。
与此同时，人工智能（AI）技术的迅猛发展为新能源汽车的智能控制提供了新的解决方案。
通过优化动力系统、增强自动驾驶能力和提升用户体验，人工智能正在为新能源汽车的进步创造新的可能性。
新能源汽车的动力系统通常需要在效率、性能和续航里程之间找到最佳平衡。
人工智能可以通过实时数据分析和预测算法，智能调度动力系统的运行。
例如，基于深度学习的预测模型可以分析电池的使用情况，针对不同的驾驶条件调整能量分配，从而在提供最佳动力性能的同时，延长电池使用寿命。
通过对复杂路况和驾驶行为的分析，AI能够优化能量回收机制，使得车辆在减速和制动过程中更有效地将动能转化为电能，为电池充电。
温度管理系统也是影响新能源汽车性能的重要环节。
电池在高温或低温环境下的表现会显著影响其充放电效率与安全性。
结合机器学习技术，新能源汽车能够实时监测和预测电池的温度变化，并根据气候条件、驾驶模式等实时调整冷却或加热策略，以保证电池在最佳工作温度范围内运作。
在自动驾驶方面，人工智能可以有效地提升车辆的智能控制能力与安全性。
通过深度神经网络和图像识别技术，自动驾驶系统能够实时识别周围环境，包括行人、其他车辆、交通灯、道路标识以及障碍物等。
同时，智能控制系统能够快速反应，根据当前的路况分析和预测，做出最合适的驾驶决策，如加速、减速、变道或停车等。
为了提高自动驾驶的安全性，许多新能源汽车现今引入了多传感器融合技术。
通过将来自激光雷达、摄像头和毫米波雷达的数据进行处理与融合，AI能够生成高度精准的环境感知模型。
这种模型不仅增加了对环境的全面理解，还能够通过机器学习技术自我提升，适应不同的驾驶环境和复杂的交通情况。
在行驶过程中，车载智能系统能够通过数据分析识别驾驶者的习惯与偏好，进而调整车辆的响应方式。
汽车可以学习用户的驾驶风格，比如急加速或平稳驾驶，并在此基础上优化动力输出和能量管理。
复杂山地环境下电动汽车动力电池寿命预测与故障诊断方法研究
复杂山地环境下电动汽车动力电池寿命预测与故障诊断方法研究【实用版3篇】目录（篇1）1.研究背景2.复杂山地环境下电动汽车动力电池寿命预测方法3.复杂山地环境下电动汽车动力电池故障诊断方法4.实验结果与分析5.结论正文（篇1）一、研究背景随着电动汽车的普及和应用，电动汽车动力电池的寿命预测与故障诊断成为研究的热点问题。
特别是在复杂山地环境下，由于地形复杂、气候多变，电动汽车动力电池的性能受到影响，进一步加剧了电动汽车动力电池寿命预测与故障诊断的困难程度。
本文旨在研究复杂山地环境下电动汽车动力电池寿命预测与故障诊断方法。
二、复杂山地环境下电动汽车动力电池寿命预测方法本文采用基于数据驱动的方法进行电动汽车动力电池寿命预测。
首先，通过大量实验数据获取电动汽车动力电池在不同工况下的性能参数；然后，利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和随机森林（RF）等，建立电池寿命预测模型；最后，通过模型预测电池寿命，并与实际寿命进行对比，验证模型的有效性。
三、复杂山地环境下电动汽车动力电池故障诊断方法本文采用基于模型的方法进行电动汽车动力电池故障诊断。
首先，通过建立电池的物理模型和电路模型，模拟电池在不同工况下的性能；然后，利用模型预测电池的状态，并通过与实际状态进行对比，判断电池是否存在故障；最后，通过故障诊断结果，为电池的维护和保养提供依据。
四、实验结果与分析本文通过大量实验数据进行寿命预测和故障诊断方法的研究。
实验结果表明，基于数据驱动的寿命预测方法在复杂山地环境下具有较高的准确性；基于模型的故障诊断方法能够有效地判断电池的状态，并提供有针对性的维护建议。
五、结论本文针对复杂山地环境下电动汽车动力电池寿命预测与故障诊断问题，提出了基于数据驱动的寿命预测方法和基于模型的故障诊断方法。
目录（篇2）1.研究背景2.研究目的和意义3.动力电池寿命预测方法4.动力电池故障诊断方法5.实验设计和结果分析6.结论和展望正文（篇2）1.研究背景随着电动汽车的普及和应用，电动汽车的动力电池寿命预测与故障诊断问题逐渐引起了广泛关注。
电动汽车锂电池寿命预测评估
电动汽车锂电池寿命预测评估电动汽车锂电池寿命预测评估电动汽车的锂电池寿命预测评估是衡量电动汽车使用寿命和性能的重要指标之一。
通过预测锂电池的寿命，我们可以了解电池的使用寿命，提前做好维护和更换工作，以延长电动汽车的使用寿命。
以下是电动汽车锂电池寿命预测评估的一些步骤和思路：第一步：数据收集收集锂电池相关的数据，包括电芯温度、充放电循环次数、充电速率、电池容量衰减等。
这些数据可以通过电动汽车的电池管理系统、车辆监测设备或者实验室测试获取。
第二步：数据清洗和处理对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和缺失数据，并对数据进行归一化处理，以便后续分析和建模。
第三步：特征选择通过数据分析和领域知识，选择与锂电池寿命相关性较高的特征。
例如，电芯温度和充放电循环次数通常与锂电池寿命密切相关。
第四步：建立模型选择适当的预测模型，如线性回归、支持向量机或神经网络等。
使用已清洗和选择的特征，训练模型，并根据预测目标进行模型评估和调整。
第五步：模型评估和优化通过交叉验证等方法，评估模型的性能和精度。
根据评估结果，优化模型参数和特征选择，以提高模型的预测能力和稳定性。
第六步：寿命预测和评估使用优化后的模型，对未来的电池寿命进行预测和评估。
根据预测结果，制定相应的维护和更换策略，以延长电动汽车的使用寿命和性能。
最后，需要注意的是，锂电池寿命预测评估是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。
除了上述步骤外，还需要考虑电池的工作环境、充电策略、电池管理系统等因素。
因此，在进行电动汽车锂电池寿命预测评估时，应综合考虑多方面的因素，并不断改进和完善预测模型和方法，以提高预测准确度和可靠性。
人工智能技术在新能源汽车检测中的应用
人工智能技术在新能源汽车检测中的应用现代汽车产业正经历一场深刻的变革，其中新能源汽车的崛起尤为显著。
在这一背景下，新能源汽车的检测和维护也没有逃脱人工智能技术的影响。
应用于这个领域的人工智能技术，不仅能提高检测效率和准确性，还有助于提升安全性和可靠性。
接下来，探讨人工智能在新能源汽车检测中的多方面应用。
人工智能在新能源汽车检测中的应用，首先体现在数据分析与处理方面。
新能源汽车配备了大量的传感器，实时收集诸如电池状态、充电情况、车速、温度等海量数据。
这些数据在传统检测过程中可能难以进行有效分析。
通过机器学习等人工智能技术，可以对这些复杂的数据集进行深度学习，从而识别潜在的问题及其发展趋势。
这种基于数据驱动的方法，可以为新能源汽车的故障预测提供准确依据，有效减少检修间隔，提高车辆的整体性能。
在电动汽车领域，电池是最为关键的部件之一。
电池的性能直接关系到新能源汽车的续航里程和安全性。
通过使用人工智能算法，如深度学习神经网络，工程师能够对电池的健康状态进行深入分析。
这些算法可以识别出电池的衰退模式，并预测其剩余使用寿命。
当电池性能下降到一定阈值时，系统会发出警报，提示用户及时更换电池，从而避免因电池故障而导致的安全事故。
在识别和定位故障方面，人工智能技术同样展现了其巨大潜力。
传统的故障检测往往依赖于经验丰富的技术人员，而采用人工智能后，可以通过故障树分析或专家系统来实现自动化故障诊断。
这些系统使用历史故障数据作为学习基础，通过自我优化不断提高识别率。
这不仅大幅降低了故障排查的时间，也能准确定位问题，从而提高维修效率。
车辆测试周期也受益于人工智能技术创新。
传统的检测流程涉及多个环节，如排放测试、安全性测试等，需要耗费大量时间和人力。
人工智能可以通过自动化测试设备和程序，不仅提高了测试速度，也提升了测试数据的一致性与准确性。
比如，通过计算机视觉算法，可实现对车辆外观和内部构造缺陷的快速扫描与评估。
这种高效、精准的测试可以确保每一辆新能源汽车在交付前达到严格的质量标准。
电机系统的可靠性与寿命预测
电机系统的可靠性与寿命预测电机系统是工业生产中不可或缺的设备之一，其稳定性和可靠性直接影响着整个生产系统的运行效率和安全性。
因此，对于一直是工程技术领域的研究热点之一。
随着科技的进步和工程技术的发展，越来越多的研究者投入到电机系统的可靠性与寿命预测研究中，以提高电机系统的运行效率和稳定性。
一、电机系统的可靠性分析电机系统的可靠性是指电机在规定的条件下，在一定的时间范围内，能够正常运行并完成设计要求的能力。
电机系统的可靠性分析是通过对电机系统的结构、工作原理及环境进行全面的评估，以确定其在运行过程中可能发生的故障和失效模式，从而预测电机系统的寿命和可靠性指标。
在电机系统的可靠性分析中，通常包括以下几个方面的内容：1. 故障分析：通过对电机系统可能出现的故障进行分析，确定电机系统可能的失效模式和故障原因，并采取相应的措施对故障进行预防和处理。
2. 寿命预测：通过对电机系统的结构、材料及工作条件进行分析和评估，确定电机系统的寿命及寿命分布规律，为电机系统的维护和保养提供依据。
3. 可靠性指标确定：通过对电机系统失效概率、寿命、可靠性等指标的计算和分析，确定电机系统的可靠性水平，为电机系统的设计和改进提供依据。
二、电机系统的寿命预测方法电机系统的寿命预测是通过对电机系统的结构、工作原理及环境等因素进行分析和评估，确定电机系统的寿命及失效规律，为电机系统的运行和维护提供依据。
目前，电机系统的寿命预测方法主要包括以下几种：1. 统计模型法：通过对电机系统的运行数据进行统计分析，建立相应的预测模型，从而预测电机系统的寿命和可靠性指标。
2. 物理模型法：通过对电机系统的结构、工作原理及环境等因素进行物理分析，建立电机系统的失效模式和预测方法。
3. 故障树分析法：通过对电机系统可能的失效模式和故障原因进行分析，建立故障树模型，确定电机系统可能的故障和失效机制，从而预测电机系统的寿命和可靠性指标。
4. 人工智能方法：通过人工智能技术，如神经网络、遗传算法等，对电机系统的寿命进行预测和优化，提高预测的准确性和可靠性。
基于深度学习的可充电锂离子电池寿命预测技术研究
基于深度学习的可充电锂离子电池寿命预测技术研究随着电动汽车和可充电设备的普及，锂离子电池作为其主要的能量来源逐渐成为人们关注的焦点。
然而，锂离子电池的循环寿命是影响其使用寿命和性能的关键因素之一。
因此，如何从理论上预测锂离子电池的寿命，提高其能量利用率和减少污染成为了人们关注的主题。
近年来，基于深度学习的可充电锂离子电池寿命预测技术不断发展，成为热门研究领域。
深度学习技术是一种基于人工神经网络的算法，利用多个隐层对原始数据进行处理和学习，最终得出预测结果。
深度学习技术能够针对大量数据进行建模和训练，并从中抽取关键的特征和规律，具有高准确性和鲁棒性的特点。
通过建立深度学习模型和对其进行训练，可以提高锂离子电池循环寿命预测的精度和实用性。
在这个前提下，深度学习技术已经被广泛应用于锂离子电池寿命预测的研究中。
其工作过程一般分为以下几个步骤：一、数据收集深度学习算法是一种基于数据的方法，因此锂离子电池寿命预测技术的研究需要大量的数据支持。
这些数据包括电池电化学参数、循环次数、电压和电流等。
二、数据预处理数据预处理是保证模型精确度的前提，主要包括数据清洗、数据统一和数据简化等。
其中，数据清洗是最具有挑战性的预处理步骤，因为一些数据在记录时经常会出现缺失和噪声等问题。
三、模型选择根据不同的实际需求和数据特点，可以选择不同的深度学习模型，用于寿命预测。
常用的模型包括卷积神经网络、长短时记忆网络和递归神经网络等。
四、模型训练在选择模型后，需要对其进行训练，以便提高预测精度和稳定性。
训练过程中，需要计算损失函数，并利用反向传播算法对权重进行调整。
五、模型评估最后，需要对经过训练的模型进行评估和测试。
通过比较测试结果和实际结果，确定模型的准确性和可靠性。
基于深度学习的可充电锂离子电池寿命预测技术对于电动汽车和可充电设备的研究和发展具有深远的意义。
通过深度学习技术的应用，能够提高锂离子电池的能量利用率和使用效率，减少能源浪费和环境污染。
基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究
基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究电池是一种常见的能量存储装置，广泛应用于移动设备、电动汽车和可再生能源系统等领域。
然而，电池的性能和寿命会受到多种因素的影响，因此需要有效的电池管理系统来监测和控制电池的运行状态。
近年来，基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究引起了广泛关注。
神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。
其通过学习和训练数据集，能够建立有效的预测模型。
在电池管理系统中，神经网络算法可以通过分析电池的历史数据和环境信息，预测电池的容量、健康状态和寿命。
这对于提高电池的性能和延长电池的使用寿命具有重要的意义。
首先，基于神经网络算法的电池管理系统可以准确预测电池的容量。
电池容量是指电池所储存能量的大小，对电池可用性和工作时间有直接影响。
传统的电池容量预测方法通常依赖于数学模型，但这些模型难以准确预测电池的容量，尤其在实际使用中可能会受到多种因素的影响。
而基于神经网络算法的电池管理系统可以通过学习和分析大量的电池数据，提高电池容量的预测准确性。
其次，基于神经网络算法的电池管理系统可以判断电池的健康状态。
电池的健康状态是指电池的性能和寿命，是评估电池工作状态的重要指标。
通过传感器收集的电池信息（如电压、温度等），结合神经网络算法的学习和预测能力，可以准确判断电池的健康状况，及时发现电池的异常情况，并采取相应的措施进行维修或更换。
最后，基于神经网络算法的电池管理系统还可以预测电池的寿命。
电池寿命是指电池使用的时间，它与电池的容量衰减速度有关。
传统的电池寿命预测方法主要基于电池容量的衰减模型，但这些模型往往比较简单，难以准确预测电池的寿命。
而基于神经网络算法的电池管理系统可以综合考虑多种因素，如电池的充放电循环、温度和电流等，提高电池寿命的预测精度。
总的来说，基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究在电池管理领域具有重要的应用价值。
它可以提高电池容量预测的准确性，判断电池的健康状态，并预测电池的寿命。
深度学习在新能源车辆数据分析中的应用
深度学习在新能源车辆数据分析中的应用在近年来，随着环保意识的提升以及可再生能源技术的飞速发展，新能源车辆的市场需求不断攀升。
新能源车辆的数据分析作为其核心组成部分，不仅能够促进智能化技术的应用，还能为车辆性能优化、生产流程改进和用户体验提升提供重要依据。
深度学习作为一种有效的数据处理技术，其在新能源车辆数据分析中的应用日益受到关注。
深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够从大量数据中自动提取特征，并进行有效预测和决策。
在新能源车辆的研发和运营过程中，深度学习可以处理复杂的非结构化数据，如图像、语音以及传感器数据等。
通过有效的建模和分析，深度学习不仅提高了数据利用率，还改善了预测的准确性和效率。
在新能源车辆的设计阶段，深度学习可以用于材料性能评估及选择。
传统材料选择方法通常依赖于经验和试验，而深度学习方法则可以通过分析大量材料属性及其应用案例，建立预测模型，以推动新材料的开发和应用。
这种方法既缩短了材料开发周期，也降低了研发成本，同时提升了新能源车辆的整体性能。
在生产过程中，深度学习可以帮助优化生产线和质量控制。
通过对生产数据的实时监测与分析，深度学习算法可以识别出生产环节中的潜在问题，并进行预警。
例如，利用卷积神经网络（CNN）对产品表面缺陷进行自动检测，不仅提高了检测效率，还减少了人力成本，实现了智能化管理。
此外，通过对设备运行数据的分析，深度学习还能够实现故障诊断与预测维护，从而降低设备故障率，提高生产效率。
在实际运行阶段，新能源车辆的驾驶行为分析是深度学习应用的另一个重要领域。
通过安装在车辆上的传感器收集行驶数据，如速度、加速、刹车、转向等信息，利用递归神经网络（RNN）等深度学习模型，可以对驾驶行为进行建模和理解。
这不仅有助于了解不同驾驶习惯对能耗和安全性影响，还能为驾驶员提供个性化的反馈与建议，从而优化驾驶行为，提升能源利用效率。
对于车辆的能量管理系统，深度学习能够有效提升电池充放电策略的智能化。
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Histogram of t
Density
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0
2
4 t
6
8
Figure 2. Histogram and kernel density function diagram of motor vehicle fault data 图 2. 电动汽车电机故障数据的直方图与核密度函数图
Keywords
Reliability, Empirical Function, Neural Network, Ordinary Least Square
神经网络在电动汽车电机寿命预测中的应用
王彩娟
长春工业大学，吉林 长春
收稿日期：2017年10月28日；录用日期：2017年11月10日；发布日期：2017年11月16日
3. 数据来源
本文数据来源于电动汽车的电机故障时间， 共选取 18 个电动汽车电机， 分别进行测试， 如表 1 所示。 根据电动汽车电机故障时间数据作出它的直方图和核密度函数图，故障数据的分布较为集中，如图 2 所示。
Figure 1. The schematic diagram of neural network 图 1. 神经网络原理图 DOI: 10.12677/sa.2017.65056 503 统计学与应用
摘
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要
电动汽车电机使用寿命一直是电动汽车消费者关心的话题。本文针对电动汽车电机使用寿命数据进行分
文章引用: 王彩娟. 神经网络在电动汽车电机寿命预测中的应用[J]. 统计学与应用, 2017, 6(5): 501-507. DOI: 10.12677/sa.2017.65056
王彩娟
析，使用了联合最小二乘法和数学期望经验分布函数拟合估计参数的方法。同时也利用神经网络模型和 数学期望经验分布函数拟合估计参数的方法，并对两种方法进行比较。通常使用的参数估计方法受主观 因素的影响，确定寿命模型的基准是经验分布函数，其精准度影响寿命模型的精度。本文分别选取同样 配置的18台电动汽车电机， 在同样的环境下收集故障数据， 对其进行寿命可靠性分析。 经计算结果表明， 神经网络和经验分布函数拟合估计参数的方法相对来说具有很高的准确性与实用性。
( x1 , y1 ) , ( x2 , y2 ) , , ( xn , yn ) ，求出解释变量 x 与被解释变量 y 的函数关系，但是却很难找到它们之间的精 确表达式 y = f ( x ) ，这时就要根据观察点的数值，利用最小二乘曲线拟合去构造一个近似解析式。对于
平面中的这 n 个点，这时可以用无数条曲线来拟合，要求样本回归函数尽可能好地拟合总体回归线。最 常见的是普通最小二乘法：所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方和达到最小。 残差总和：
4. 实证分析
假设电动汽车电机故障时间服从参数为 λ 的指数分布。假设 λ 的先验分布为共轭先验分布，即
λ ∼ Gamma (α , β ) 。根据数学期望公式：
R ( ti ) = 1 − i N +1
(5)
在(0,1)区间内取 18 个经验可靠度，计算结果如表 2 所示。
4.1. 最小二乘法在电动汽车电机可靠性的预测中的应用
2. 研究方法
2.1. 最小二乘法
最小二乘法(OLS)是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。通过利 用最小二乘法可以简便地求解未知的数据， 并使得预测的数据与实际观测数据之间误差的平方和为最小。 最小二乘法也可以应用到曲线拟合和其他一些优化问题， 通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 在对可靠性数据处理与分析时，需要根据一组给定的实验数据，如总体中获取了 n 组观察值
关键词
可靠性，经验函数，神经网络，最小二乘法
Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
(2)
对方程组进行求解：
n∑ X t Yt − ∑ X t ∑ Yt ˆ 2 β2 = n∑ X t2 − ( ∑ X t ) ˆ= Y − β ˆ X β 1 2
一元线性回归拟合方程为：
ˆ +β ˆ X ˆ β Y = t 1 2 t
(3)
(4)
综上所述，拟合直线应处于样本数据的中心位置最合理。最小二乘法的原则是以“残差平方和最小” 确定直线位置。用最小二乘法除了计算比较方便外，得到的估计量还具有优良特性。利用使得残差平方 和达到最小“拟合”出的函数曲线，虽然不能保证通过每一个样本点，受随机因素的影响，但是尽可能 地“逼近”了总体回归线，这种方法容易受极端值影响，充分反映了解释变量与被解释变量间内在的数 量关系。
DOI: 10.12677/sa.2017.65056 504 统计学与应用
Open Access
1. 引言
对电动汽车电机进行寿命可靠性分析，模型的参数精度是分析可靠性问题的关键。求解可靠性问题 的数学建模大至可分为两类：概率模型和统计模型。灰色模型在小样本数据预测中有一定的优势，指数 分布模型和 Weibull 模型是描述电动汽车电机寿命问题常用的参数估计法。电机作为电动汽车的第一道 防线，其自身的不可修复、高可靠性是电动汽车系统保护的可靠性评估主要从保护的原理失效，评估方 法采用 Markov 模型、GO 法等其他评估方法。通过阅读文献[1]和文献[2]了解到，目前对于产品的可靠性 评估主要从保护的原理失效、硬件失效、软件失效以及人为因素等角度出发对其进行分析[1] [2]。文献[3] 介绍了可靠性工程的基本原理，对电动汽车电机的可靠性研究有一定的启发[3]。在可靠性研究中，隐式 极限状态方程是很常见的，显示极限状态方程的故障概率很难计算，因此可靠性研究人提出很多关键解 决这类隐式可靠性分析的方法，例如文献[4]和文献[5]提出来神经网络方法、Kriging 方法等[4] [5]。本文 在以上研究的基础上， 结合最小二乘估计、 数学期望经验函数对电动汽车电机使用寿命进行进一步的研究。
2.2. 神经网络算法
人工神经网络，也称为连接模型，它是一种和人类和动物大脑神经突触联接的结构相似地进行分布 式并行信息处理的数学模型。在学术界常常直接简称为神经网络或类神经网络。这种网络依靠系统的相 当复杂，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，如图 1 所示。 神经网络十分擅长函数拟合，根据以往经验，表明一个相当简单的神经网络都能够拟合任何函数， 本文通过 MATLAB 神经网络工具箱来解决函数拟合问题。
王彩娟 Table 1. The motor failure time data of electric vehicles 表 1. 电动汽车电机故障时间数据
电动汽车电机故障时间数据 序号 数据 序号 数据 1 2.249 10 3.8 2 2.268 11 4.2 3 2.426 12 4.5 4 2.762 13 4.75 5 2.923 14 4.85 6 3.091 15 5.28 7 3.549 16 5.7 8 4.195 17 5.75 9 4.439 18 6.23
th th th
Abstract
The service reliability of the electric vehicle motor has been a consumer’s concerned topic. The service reliability of the electric vehicle motor data analysis are used the combination of ordinary least square and mathematical expectation empirical distribution function fitting method to estimate the parameters. At the same time, the neural network model and the mathematical expectation empirical distribution function are used to fit the estimation parameters, and the two methods are compared. The parameter estimation method usually used is affected by subjective factors. The benchmark of the reliability model is the empirical distribution function, and its precision affects the precision of the reliability model. In this paper, 18 electric vehicle motors with the same configuration are selected, and the failure data are collected in the same environment. The results show that the method of estimating parameters by neural network and empirical distribution function is more accurate and practical.
= Q ˆ −β ˆ X ) ˆ) = et2 ∑ (Yt − = Y ∑ ∑ (Yt − β t 1 2 t
2 2
(1)