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公开(公告)号：CN119147286A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411639672.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: G01M17/007 , G01M17/04 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于振动与噪声的车辆故障诊断与预警方法及系统，所述方法包括如下步骤：采集不同车辆故障类型对应的振动信号与噪声信号；得到相应的时频特征数据，将所有时频特征数据转换为特征图片数据；构建一个基于图像的深度学习模型，并使用所述特征图片数据进行训练，得到训练后的车辆故障诊断模型；利用训练后的车辆故障诊断模型进行车辆故障诊断与预警。本发明方案中，时频特征图片提供故障信号在时间和频率上的信息，使得对故障信号的分析更加全面。通过时频分析，可以识别出信号中的瞬态特征和频率成分，帮助模型更好地理解故障模式。同时，时频特征图片可以有效的捕捉非阶次类振动与噪声的特性，从而为故障诊断提供更准确的信息。
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公开(公告)号：CN119172360A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411649180.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: H04L61/4511 , G01H17/00 , H04L61/5014 , H04L67/145 , H04L43/0829 , H04L43/16 , H04L12/66 , H04L12/46 , H04Q9/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆运行噪声监测装置数据可靠性传输方法及系统。其中，方法包括如下步骤：在车载控制器部署智能虚拟网关；将安装在车辆的噪声监测装置与智能虚拟网关进行网络连接；所述智能虚拟网关通过自带DHCP服务和DNS服务给所述噪声监测装置分配IP和DNS，并控制噪声监测装置上传监测数据的目标路径，将目标路径设置为远端服务器或车载控制器；所述噪声监测装置启动后，所述智能虚拟网关通过虚拟网卡使用TCP尝试连接远端服务器；本发明创造性地将分布式的方案用于噪声监测装置数据上报，将数据处理划分为本地的车载控制器和远端服务器，充分利用本地设备的性能，减少网络质量问题对噪声监控带来的影响。
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公开(公告)号：CN119148687A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411639670.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于在线迁移学习的车辆故障诊断方法及系统，所述方法包括如下步骤：得到源域分类器；将得到的源域分类器部署在云端服务器，初始化目标域分类器以及源域分类器、目标域分类器的权重；采集待诊断车辆的运行数据；得到一个目标域数据；得到故障分类预测结果；对源域分类器和目标域分类器的权重进行更新；对目标域分类器进行更新；得到最终的目标域分类器；利用最终的目标域分类器进行故障诊断。通过在线迁移学习架构和目标域分类器的迭代更新，本发明方案能够根据新的目标域数据样本不断调整和优化故障诊断模型。这使得模型能够适应不同车辆和故障情况的变化，提高自适应性。
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公开(公告)号：CN118072416A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410494417.1
申请日：2024-04-24
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC: G07C5/08 , G07C5/00 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/08 , G06N20/10 , B60W50/02 , B60W50/14 , G01M17/007 , G06F123/02 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智能车载声振分析与诊断系统，包括：车载采集仪，采集汽车预定的位置的振动、噪声信号并处理；车机声振分析模块，装于车机系统中，读取和处理车载采集仪采集到的振动、噪声信号及读取车辆行驶速度、发动机转速信号传送到云端服务器，将实时监测信息与云端服务器反馈的智能诊断结果信息显示；云端服务器，基于车机声振分析模块传输来的振动、噪声信号及车辆行驶速度、发动机转速信号进行大数据训练，通过深度学习方式进行智能诊断模型训练，用训练好的智能诊断模型输出智能诊断结果信息反馈给车机声振分析模块在车机系统显示。本发明能够对车辆的振动和声学性能进行评价，同时对车辆振动和噪声问题进行智能诊断。
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公开(公告)号：CN119128664A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411615273.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N20/10 , G07C5/08 , G07C5/00
Abstract: 本发明公开了一种适配云端服务器的车辆故障诊断模型训练方法及装置，其中，方法包括如下步骤：采集带有车辆故障类别标签的数据；将所述带有车辆故障类别标签的数据，上传到云端服务器；在云端服务器内对所述带有车辆故障类别标签的数据进行预处理，得到预处理后的故障数据；针对预处理后的故障数据使用变分自编码器进行特征提取，得到特征数据；将所述特征数据作为改进的支持向量机SVM的输入来构建结合变分自编码器的故障诊断模型；其中，所述改进的支持向量机SVM为一对多对一分类器。本发明提供的技术方案中，采用该种分类器与传统的SVM相比，具有更简单、适用性更广泛、灵活性和独立性强等优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118091541A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410495787.7
申请日：2024-04-24
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种汽车噪声源定位方法及系统。其中，方法包括如下步骤：采集汽车内的声音信号以及光学图像；对采集的声音信号进行预处理；生成汽车噪声源的声场分布图；针对声场分布图，形成声学图像，并且初步定位噪声源位置；将所述声学图像和光学图像进行叠加，得到噪声源定位可视化图；根据噪声源定位可视化图，运用传递路径法合成车内噪声频谱，并与正常工况下采集的驾驶员耳旁的噪声频谱进行对比，若存在的误差没有超过预设阈值，则确定准确定位到噪声源位置，否则，返回进行重新定位。本申请提供的技术方案减少了车上传感器的布置数量，从而减少了传递路径分析的工作量，能够以较少的路径定位到汽车上的噪声源。
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公开(公告)号：CN119149879B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411642893.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: G06F17/12
Abstract: 本发明公开了一种自适应稳态信号采集方法及装置，其中方法包括如下步骤：设置信号采集参数；接收信号采集的样本；针对信号数据，计算其各信号切片的信号总级以及所有信号切片的信号总级的平均值，依次将各切片的信号总级与所有信号切片的信号总级的平均值比较；得到比值，若比值超出阈值范围，则确定当前信号切片没有噪声，保存当前信号切片及相应的信号总级；若比值在阈值范围内，则确定当前信号切片含有噪声，计算舍弃切片信号；针对保存的当前信号切片，进行自功率谱计算，得到自功率谱；输出保存的当前信号切片以及得到的自功率谱。利用本发明提供的技术方案采集信号的利用率高、具有更强的实时性、信号保存的完整性较好。
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公开(公告)号：CN119147286B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411639672.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: G01M17/007 , G01M17/04 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于振动与噪声的车辆故障诊断与预警方法及系统，所述方法包括如下步骤：采集不同车辆故障类型对应的振动信号与噪声信号；得到相应的时频特征数据，将所有时频特征数据转换为特征图片数据；构建一个基于图像的深度学习模型，并使用所述特征图片数据进行训练，得到训练后的车辆故障诊断模型；利用训练后的车辆故障诊断模型进行车辆故障诊断与预警。本发明方案中，时频特征图片提供故障信号在时间和频率上的信息，使得对故障信号的分析更加全面。通过时频分析，可以识别出信号中的瞬态特征和频率成分，帮助模型更好地理解故障模式。同时，时频特征图片可以有效的捕捉非阶次类振动与噪声的特性，从而为故障诊断提供更准确的信息。
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公开(公告)号：CN119128664B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411615273.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N20/10 , G07C5/08 , G07C5/00
Abstract: 本发明公开了一种适配云端服务器的车辆故障诊断模型训练方法及装置，其中，方法包括如下步骤：采集带有车辆故障类别标签的数据；将所述带有车辆故障类别标签的数据，上传到云端服务器；在云端服务器内对所述带有车辆故障类别标签的数据进行预处理，得到预处理后的故障数据；针对预处理后的故障数据使用变分自编码器进行特征提取，得到特征数据；将所述特征数据作为改进的支持向量机SVM的输入来构建结合变分自编码器的故障诊断模型；其中，所述改进的支持向量机SVM为一对多对一分类器。本发明提供的技术方案中，采用该种分类器与传统的SVM相比，具有更简单、适用性更广泛、灵活性和独立性强等优势。
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公开(公告)号：CN117087535A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311107660.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: B60Q5/00 , G10L25/51 , H04N7/18 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开一种电动汽车低速报警器控制系统、控制方法及介质，涉及车辆技术领域。该控制系统包括：数据采集单元，配置用于采集车辆车速信息、车辆周围环境信息和车辆周围声音信息；信息处理模块，配置用于判定低速报警器需要播放提示音时，将车辆周围声音信息转换为频率‑声压曲线图；判断频率峰值处于预设频率区间内且频率峰值对应的声压级大于或者等于预设提示音任一频率的声压级时，计算特征频带；根据特征频带和频率峰值，得到特征频带范围；音频控制模块，配置用于判断预设提示音的频率处于特征频带范围内时，调整预设提示音并播放。针对不同情况实时调整提示音的声压级和频率，避开车辆周围的环境噪声的掩蔽效应，有效降低安全风险。
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