(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110575298.9 (22)申请日 2021.05.26 (71)申请人 广州汽车集团股份有限公司 地址 510030 广东省广州市越秀区东 风中 路448--458号成悦大厦23楼 (72)发明人 钱琛　杨权　林尤滨　 (74)专利代理 机构 深圳汇智容达专利商标事务 所(普通合伙) 44238 专利代理师 潘中毅 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G01M 17/007(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种底盘异响诊断方法、 系统及汽车 (57)摘要 本发明提供一种底盘异响诊断方法、 系统及 汽车， 包括， 步骤S1， 获取实时的底盘异响数据； 步骤S2， 对实时的底盘异响数据进行解析， 获得 解析结果； 步骤S3， 将所述解析结果输入预先训 练的底盘异响源诊断模型， 获得底盘异响源诊断 结果； 根据底盘异响源诊断结果确定异响源位 置。 本发明结合支持向量机(SVM)机器学习分类 算法建立底盘异响源诊断模型， 综合考虑新发生 异响问题的特征， 给出异响源零件的概率分布 (准确率达到90％以上)， 有效提升了异响源诊断 的准确率与异响问题的应对效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115221599 A 2022.10.21 CN 115221599 A 1.一种底盘异响诊断方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1， 获取实时的底盘异响数据； 步骤S2， 对实时的底盘异响数据进行解析， 获得解析 结果； 步骤S3， 将所述解析结果输入预先训练的底盘异响源诊断模型， 获得底盘异响源诊断 结果； 根据底盘异响源诊断结果确定异响源位置 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在步骤S2中， 所述对底盘异响数据进行解析， 具体包括： 对实时的底盘异响数据进行识别， 并将识别后的信息按预设的维度类别进行分类； 其 中， 所述预设的维度类别至少包括异响类别、 异响声音、 异响发生处材质、 异响发生时所处 路面、 异响发生温度、 异响发生时行驶状态、 异响发生系统及异响发生操作。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在步骤S3中， 所述底盘异响源诊断模型通过 以下步骤进行建立： 获取底盘异响历史数据并对底盘异响历史数据进行解析， 获得基础训练输入数据和基 础训练输出 数据； 随机选取基础训练输入数据并将选取的数据位随机置0， 生成扩展训练输入数据； 取所 选取的基础输入数据对应的输出 数据作为扩展训练输出 数据； 将扩展训练输入数据与基础训练输入数据合并， 获得底盘异响源诊断模型的输入数 据； 将扩展训练输出 数据与基础训练输出 数据合并， 获得底盘异响源诊断模型的输出 数据； 根据底盘异响源诊断模型的输入数据、 预设的支持向量机及底盘异响源诊断模型的输 出数据， 生成底盘异响源诊断模型。 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述获得基础训练输入数据， 具体包括： 将底盘异响历史数据按预设的维度类别进行分类并进行编码， 将每个维度中异响问题 所属的类别编码转化成对应的one ‑hot编码， 将各个维度的one ‑hot编码连接成一维行向 量， 获得基础训练输入数据。 5.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述获得基础训练输出 数据， 具体包括： 对底盘异响历史数据进行解析， 获得底盘异响 问题源零件信 息及总的源零件集合信 息 并进行编码； 将底盘异响源零件编码转 化成对应的o ne‑hot编码， 获得基础训练输出 数据。 6.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在步骤S3中， 所述预先训练的底盘异响源诊 断模型通过以下步骤进行训练： 设置底盘异响源诊断模型的默认参数系数， 其中， 所述默认参数系数至少包括错误惩 罚系数、 核函数、 核函数独立项参数； 随机选取部分的基础训练输入数据输入底盘异响源诊断模型进行训练， 获得训练结 果； 将剩余的基础训练输入数据作为评价数据， 通过预设的评价规则对所述训练结果进行 评价， 根据评价结果对底盘异响源诊断模型 的默认参数系 数进行调整， 直到评价结果的准 确率达到预设的评价阈值以上完成训练。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 在步骤S3中， 所述获得底盘异响源诊断结果， 具体包括： 将解析结果进行编码并输入到预先训练的底盘异响源诊断模型中， 输出各异响源零件权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115221599 A 2的概率分布， 获得底盘异响源诊断结果； 其中， 所述解析结果进行编码时， 若存在未知的维 度， 则将为未知的维度的解析 结果全部 置0。 8.一种底盘异响诊断系统， 用以实现如权利要求1 ‑7任一项所述的方法， 其特征在于， 包括： 采集模块， 用以获取实时的底盘异响数据； 并对实时的底盘异响数据进行解析， 获得解 析结果； 异响诊断模块， 用以将所述解析结果输入预先训练的底盘异响源诊断模型， 获得底盘 异响源诊断结果； 根据底盘异响源诊断结果确定异响源位置 。 9.如权利要求8所述的系统， 其特征在于， 还包括： 模型训练模块， 用以获取底盘异响历 史数据并对底盘异响历史数据进行解析， 获得基础训练输入数据和基础训练输出 数据； 随机选取基础训练输入数据并将选取的数据位随机置0， 生成扩展训练输入数据； 取所 选取的基础输入数据对应的输出 数据作为扩展训练输出 数据； 将扩展训练输入数据与基础训练输入数据合并， 获得底盘异响源诊断模型的输入数 据； 将扩展训练输出 数据与基础训练输出 数据合并， 获得底盘异响源诊断模型的输出 数据； 根据底盘异响源诊断模型的输入数据、 预设的支持向量机及底盘异响源诊断模型的输 出数据， 生成底盘异响源诊断模型； 以及用以设置底盘异响源诊断模型的默认参数系数， 其中， 所述默认参数系数至少包 括错误惩罚系数、 核函数、 核函数独立项参数； 随机选取部分的基础训练输入数据输入底盘异响源诊断模型进行训练， 获得训练结 果； 将剩余的基础训练输入数据作为评价数据， 通过预设的评价规则对所述训练结果进行 评价， 根据评价结果对底盘异响源诊断模型 的默认参数系 数进行调整， 直到评价结果的准 确率达到预设的评价阈值以上完成训练。 10.一种汽车， 其特征在于， 通过如权利要求8 ‑9任一项所述的底盘异响诊断系统对底 盘异响进行诊断。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115221599 A 3