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在現(xiàn)代交通體系中,機(jī)動車的保有量持續(xù)攀升,其運(yùn)行可靠性與安全性至關(guān)重要。機(jī)動車故障不僅影響車輛正常使用,嚴(yán)重時 excerpt …
在現(xiàn)代交通體系中,機(jī)動車的保有量持續(xù)攀升,其運(yùn)行可靠性與安全性至關(guān)重要。機(jī)動車故障不僅影響車輛正常使用,嚴(yán)重時還會危及生命安全。基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)動車故障診斷設(shè)備應(yīng)運(yùn)而生,為解決這一難題提供了創(chuàng)新且高效的方案。?
深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)與模式識別能力。在機(jī)動車故障診斷設(shè)備開發(fā)中,其工作原理基于大量機(jī)動車運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋正常狀態(tài)與各類故障狀態(tài)下車輛的振動、溫度、壓力等多維度信息。通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),模型能夠自動從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的故障特征模式。例如,CNN 可有效處理圖像類數(shù)據(jù),若將機(jī)動車某些部件的熱成像數(shù)據(jù)作為輸入,它能精準(zhǔn)識別因故障導(dǎo)致的異常發(fā)熱區(qū)域;RNN 則擅長處理時間序列數(shù)據(jù),對車輛運(yùn)行過程中隨時間變化的參數(shù),如發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速波動,進(jìn)行分析,捕捉故障發(fā)生前的細(xì)微變化趨勢。?
設(shè)備開發(fā)過程涉及多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先是數(shù)據(jù)采集,需在機(jī)動車各關(guān)鍵部位安裝傳感器,像發(fā)動機(jī)的缸蓋、曲軸,變速器的齒輪箱等,確保獲取全面且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。隨后的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作,旨在去除噪聲、填補(bǔ)缺失值并對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,使數(shù)據(jù)符合模型輸入要求。接著,便是模型的選擇與訓(xùn)練,根據(jù)機(jī)動車故障數(shù)據(jù)特點(diǎn),挑選合適的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),并利用標(biāo)注好的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,不斷調(diào)整模型參數(shù)以提升診斷準(zhǔn)確率。最后,將訓(xùn)練好的模型集成到硬件設(shè)備中,開發(fā)友好的人機(jī)交互界面,方便維修人員操作,直觀呈現(xiàn)故障診斷結(jié)果。?
然而,開發(fā)過程并非一帆風(fēng)順。數(shù)據(jù)隱私與安全問題不容忽視,機(jī)動車運(yùn)行數(shù)據(jù)包含車主諸多隱私信息,需采取加密傳輸與存儲措施。同時,不同品牌、型號機(jī)動車的故障模式存在差異,如何構(gòu)建通用且精準(zhǔn)的診斷模型是一大挑戰(zhàn)。但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)動車故障診斷設(shè)備前景廣闊。它將極大提升機(jī)動車維修效率,降低維修成本,為保障道路交通安全發(fā)揮關(guān)鍵作用,助力交通行業(yè)邁向智能化、安全化新時代。?
萬國股份 · 機(jī)動車檢測設(shè)備專家