-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113473311A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110751171.8
申请日：2021-07-01
Applicant: 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: H04R3/00
Abstract: 本发明提供了一种车内多媒体声分区控制装置和方法，S1、输入原始音频信号经多次滤波计算后产生多路次级音频，次级音频的数量与数字换能器阵列的数量相对应，每路次级音频在执行对应的滤波计算时具有独立的滤波系数；S2、对步骤S1中产生的多路次级音频，进行相同比例放大，得到对应数量的放大次级音频；S3、多路放大次级音频均具有独立的数字换能器阵列，放大次级音频经对应的数字换能器阵列进行定向播放。本发明所述的一种车内多媒体声分区控制装置和方法，基于声音分区控制算法对车内声势能密度分布进行重构，结合声频定向系统的强指向性，实现了对车内多媒体声场的区域化管理，能够让车内后排左右两名乘客获得相对独立的多媒体声场环境。
-
公开(公告)号：CN109580240B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201811602924.3
申请日：2018-12-26
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
Abstract: 本发明提供了一种汽车发动机扭转振动测试装置，包括传感器支架，所述的传感器支架上设有安装槽，所述的安装槽内设有传感器固定块和弹簧，所述的传感器固定块与安装槽的侧壁滑动连接，所述的弹簧的一端与传感器固定块固定连接，所述的传感器支架上还设有固定螺栓，所述的固定螺栓的一端位于传感器支架的外侧，且另一端贯穿传感器支架的侧壁并位于所述的安装槽内；所述的测试装置还设有磁电传感器，所述的磁电传感器位于所述的传感器固定块与固定螺栓之间。本发明所述的一种汽车发动机扭转振动测试装置，不破坏发动机壳体、不需要打孔攻丝，支架方便安装在发动机壳体上，适用于不同直径的传感器。
-
公开(公告)号：CN109580256A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910013451.1
申请日：2019-01-07
Applicant: 中汽研(常州)汽车工程研究院有限公司 , 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司
IPC: G01M17/007 , G01M7/02
Abstract: 本发明提出一种异响测试方法，异响测试时的步骤包括：在车辆上布置测试所需的传感器；驾驶车辆在特定的道路上行驶，车内实验员进行主观评价，同时使传感器记录车辆在行驶过程中的数据；通过驾驶员的主观判断和传感器采集的信息，初步判断出产生异响的部件；通过工装夹具固定异响部件，并将工装夹具固定到振动台上；振动台产生激励，以进一步查找异响产生的原因，测试时，振动台通过安装在车辆上的传感器采集的信息，模拟出实际道路对待检测异响部件产生的激励，测试时车辆中安装的传感器和电子设备包括：位于车内座位、仪表台、车门中心、后备箱处的声级计；位于车轮轴头位置的加速度传感器；用于采集声级计和加速度传感器数据的电脑。
-
公开(公告)号：CN118364362B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410764518.6
申请日：2024-06-14
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: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了基于恒Q变换和迁移学习的故障诊断方法，包括步骤：从监测传感器中采集监测数据，构建初始数据集；对初始数据集数据增强，形成增强数据集；将增强数据集中的数据进行恒Q变换，转换为在时频平面上的信号表示，得到多通道图像；将多通道图像输入到基于GoogleNet的迁移学习故障诊断模型中，得第一结果0；将第一结果0全局平均池化后，添加预定丢弃概率的丢弃，得到一维向量的输出结果作为一层全连接神经网络输入；全连接神经网络输出第二结果0’，第二结果0’中最大元素所在位置为故障诊断的最终预测值。本发明大大提高设备故障诊断效率，能在故障发生早期及时有效故障诊断及辨别故障类型，避免设备故障而带来损失。
-
公开(公告)号：CN118091541B
公开(公告)日：2024-08-02
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.045 seconds)
