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发明

一种基于深度学习的车辆状态监测方法及系统2024

2024-01-06 07:15:04 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202311278687.0
  • 公开（公告）日：2024-03-26
  • 公开（公告）号：CN117302236A
  • 申请人：湖北天凯风林电子有限公司
摘要：本发明属于车辆状态监测技术领域，公开了一种基于深度学习的车辆状态监测方法及系统，所述的方法包括如下步骤：构建过完备原子库、振动信号分离模型以及部件故障诊断模型；采集车辆的实时运行振动信号，使用过完备原子库，对实时运行振动信号进行去噪；使用振动信号分离模型，对去噪后实时运行振动信号进行振动信号分离；使用部件故障诊断模型，对若干实时分离振动信号进行部件故障诊断；根据所有部件故障诊断结果，生成车辆状态分析结果。所述的系统包括通信连接的云计算中心、若干物联网关以及若干车辆状态监测装置。本发明解决了现有技术存在的硬件配置要求高，成本投入大，数据计算压力大，数据传输慢，实时性差以及分析准确性差的问题。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117302236 A (43)申请公布日 2023.12.29 (21)申请号 202311278687.0 G06F 18/24 (2023.01) G06F 18/21 (2023.01) (22)申请日 2023.09.27 B60W 50/02 (2012.01) (71)申请人 湖北天凯风林电子有限公司 地址 430000 湖北省武汉市江汉区江兴路6 号(经济开发区0104地块)国泰·汉口 科创中心4层3A09-02 (72)发明人 林张瑞　王桢　曹靖雯　 (74)专利代理机构 广东晧行知识产权代理事务 所(普通合伙) 441037 专利代理师 李通 (51)Int.Cl. B60W 50/00 (2006.01) G06F 18/214 (2023.01) G06F 18/10 (2023.01) G06F 18/213 (2023.01) 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 (54)发明名称 一种基于深度学习的车辆状态监测方法及 系统 (57)摘要 本发明属于车辆状态监测技术领域，公开了 一种基于深度学习的车辆状态监测方法及系统， 所述的方法包括如下步骤：构建过完

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