一种主被动切换工况下的AMT轴承运行状态检测系统及方法

本发明涉及汽车自动变速技术领域，公开了一种主被动切换工况下的AMT轴承运行状态检测系统及方法，该方法通过振动加速度、电流、温度传感器及转速编码器采集实时数据，经包络解调、卡尔曼滤波等预处理后，利用变分模态分解和希尔伯特变换生成时频特征矩阵。将矩阵输入采用滑动时间窗机制的概率神经网络模型，输出轴承健康状态概率值。构建以量子遗传算法优化的多参数状态评估模型，获取最优特征组合，结合分层诊断控制模型（含采集层、分析层、执行层），通过置信规则库推理器输出预警等级与维护建议。系统还设有信号校验模块确保数据可靠。本发明实现了多源数据融合与动态自适应诊断，提升了AMT轴承在复杂工况下的状态检测精度与实时性。