CN119492549A 用于汽车减振器故障诊断的多参数融合分析方法 （比博斯特(江苏)汽车科技有限公司）

街道市北高新路259号30号楼2幢101室用于汽车减振器故障诊断的多参数融合分本发明公开了用于汽车减振器故障诊断的多参数融合分析方法，涉及减振器分析技术领作多传感数据流，获得减振器工作特征参数集汽车减振器故障诊断全面性和可靠性不足的技2对目标车辆的结构特性信息进行关键点位分析，获得车辆关键点位集合通过所述车辆工作感知模块监测获取车辆工作多传感数据流，对所寻优获取目标数据融合算法，采用所述目标数据融合算对所述目标车辆的行驶场景信息进行影响因素分析，确定悬架平衡影基于预设匹配度变化阈值对所述减振器动态匹配度进行故障判断分别对所述车辆工作多传感数据流进行噪声特性分析根据所述车辆多传感器数据噪声特性信息，设计多噪声滤波器对所述车辆工作标准多传感数据流进行减振器关联特征分析，获得减振器按照所述减振器关联特征集合对所述车辆工作标准多传感数据流进行构建数据融合算法列表，基于所述数据融合需求特性通过所述可用数据融合算法对所述减振器工作特征参数集合进行融基于所述数据融合性能评估参数对所述可用数据融合算法构建算法优化策略空间，基于所述数据融合性能评估按照所述算法优化方向在所述算法优化策略空间内进行局部迭代寻优基于所述算法优化策略参数对所述可用数据融合算法进行3对所述目标车辆的行驶场景信息进行信号影响参数提取，获得车辆信号影响特征参基于所述车辆信号影响特征参数进行悬架两侧信号延迟分析，得对所述悬架传感信号延时因子进行悬架两侧信号补偿分析，确定所述获取减振器匹配度指标集合，所述减振器匹配度指标集合包按照所述减振器匹配度指标集合对所述减振器工作状态融合特征参数进行悬架两侧对所述减振器性能特征矩阵进行极大化正向处理和标准化处理，构建匹配度评估函数，基于所述匹配度评估函数对所述对所述T个时序对象匹配度评分进行标准差和平均数计算，得到匹配度评分标准差和基于所述匹配度评分标准差和匹配度评分平均值进行变异程度;;4;5影响因子对所述减振器工作状态融合特征参数进行匹配度计算，获得减振器动态匹配度；6对所述车辆工作多传感数据流进行噪声特性分析，获取车辆多传感器数据噪声特性信息；减振器性能特征矩阵进行极大化正向处理和标准化处理，获得规范化减振器性能特征矩7;;影响因子对所述减振器工作状态融合特征参数进行匹配度计算，获得减振器动态匹配度；[0015]图1为本申请实施例提供的用于汽车减振器故障诊断的多参数融合分析方法的流图2为本申请实施例提供的用于汽车减振器故障诊断的多参数融合分析方法中获8[0016]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚[0019]本申请实施例提供了用于汽车减振器故障诊断的多参数融合分析方法，如图1所9及悬架压缩反弹的情况提取的阻尼特性参数，通过高度传感器的数据提取出的悬架平衡映射预处理是指使用设计好的多噪声滤波器对原始的车辆工作多传感数据流进响因子，引入所述悬架平衡影响因子对所述减振器工作状态融合特征参数进行匹配度计定行驶场景中的实际表现与预期的工作状态之间的吻合程度，实时反映减振器的工作效所述匹配度评估函数对所述规范化减振器性能特征矩阵中的各时序对象进行匹配度评分，;;器性能在各个时序下较为稳定，匹配度评分平均值是所有时序对象匹配度评分的平均值，[0046]步骤S500，基于预设匹配度变化阈值对所述减振器动态匹配度进行