基于多传感器数据与深度学习的板簧悬架故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于多传感器数据与深度学习的板簧悬架故障诊断方法及系统，涉及车辆故障诊断技术领域，该方法包括：获取板簧悬架系统故障诊断数据集；基于经验模态分解和小波去噪的联合处理方法，分别对板簧悬架系统故障诊断数据集中的每个信号数据进行数据处理；将每个故障诊断数据对应的数据处理后的两个加速度信号数据和一个位移信号数据转化为二维彩色图像数据；利用板簧悬架系统故障诊断数据集、以及二维彩色图像数据训练预先构建的深度学习网络模型；利用已训练的深度学习网络模型进行板簧悬架故障诊断。本发明能够实现对板簧悬架系统的实时故障诊断，能够实现板簧悬架故障的精准识别与定位，并保证诊断结果的准确性和可靠性。