[发明专利]基于大数据信息诊断问题噪声源的方法及装置

权利要求书

1.一种基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其包括：

通过利用实时噪声测量装置来测量车辆的动力传动系的噪声数据，并将该噪声数据转换为能够通过接口装置输入至用于诊断问题噪声源的便携式装置的信号；

通过人工智能的深度学习算法对转换后的信号进行噪声分析，并诊断作为噪声成因的问题噪声源；

通过输出诊断结果作为问题噪声源来显示噪声成因，并将诊断结果发送到便携式装置。

2.根据权利要求1所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，通过麦克风获取噪声数据，通过振动传感器获取振动数据。

3.根据权利要求2所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，双向方法和门控循环单元技术应用于深度学习算法。

4.根据权利要求3所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，注意机制技术应用于深度学习算法。

5.根据权利要求3所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，早期集成学习技术应用于深度学习算法。

6.根据权利要求5所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，所述人工智能配置为再现声音以用于识别所述问题噪声源。

7.根据权利要求1所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，车辆的噪声数据或振动数据从车辆外部的外部数据存储装置获取，并进行重采样。

8.根据权利要求7所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，所述重采样的频率是问题噪声的最大频率的两倍。

9.根据权利要求8所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，双向方法和门控循环单元技术应用于深度学习算法。

10.根据权利要求9所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，注意机制技术应用于深度学习算法。

11.根据权利要求10所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，早期集成学习技术应用于深度学习算法。

12.根据权利要求11所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，所述人工智能配置为再现声音以用于识别所述问题噪声源。

13.根据权利要求7所述的基于大数据信息诊断问题噪声源的方法，其中，通过蓝牙将车辆外部的外部存储数据传送为车辆的控制器局域网数据。

14.一种基于大数据信息诊断问题噪声源的装置，其包括：

麦克风，其用于测量车辆的噪声；

振动传感器，其用于获取车辆的振动数据；

控制器局域网模块，其用于获取车辆的发动机转速；以及

控制器，其用于将关于车辆的噪声、振动和发动机转速的数据转换为编码，并从人工智能接收诊断结果，

其中，所述人工智能通过深度学习，基于所述编码来诊断问题噪声源。

15.一种基于大数据信息诊断问题噪声源的装置，其包括：

输入数据采集器，其用于收集输入数据，该输入数据采集器包括：

麦克风，其用于测量车辆的噪声；

振动传感器，其用于获取车辆的振动数据；

控制器局域网模块，其用于获取车辆的发动机转速；以及

存储器，其用于存储来自噪声、振动和发动机转速的数据中的问题噪声区域；

控制器，其用于将关于噪声、振动和发动机转速的数据转换为编码并从人工智能接收诊断结果；以及

问题噪声诊断单元，其用于通过人工智能的深度学习，基于所述编码来诊断问题噪声源，

其中，输入数据采集器和问题噪声诊断单元能够彼此分开。