摘要
本发明的基于多传感器融合的刹车片磨损智能测量方法及系统,涉及汽车主动安全技术领域,方法包括:S1:同步采集多源传感信号,接收来自车辆CAN总线的轮速脉冲信号和制动压力信号;S2:多模态信号特征提取,对厚度原始信号进行时域滤波处理形成厚度变化特征向量,对温度分布信号进行空间分区计算形成温度梯度特征矩阵,对制动振动信号进行小波包分解形成频域能量特征集;S3:动态融合决策,输出联合特征向量并生成磨损量估计值及置信度指标;S4:根据置信度指标对磨损量估计值进行卡尔曼滤波修正形成最终磨损厚度数据。本发明的基于多传感器融合的刹车片磨损智能测量方法及系统可以解决刹车片磨损无法实时在线精确监测与智能诊断的问题。
技术关键词
智能测量方法
多传感器融合
卡尔曼滤波修正
深度神经网络模型
车辆CAN总线
融合多源特征
振动传感器
激光位移传感器标定
刹车片材料
信号特征提取
非接触式测距装置
制动钳总成
注意力机制
跨模态
矩阵
迁移学习策略
数据挖掘系统
系统为您推荐了相关专利信息
建筑材料
关联规则挖掘技术
支持向量机分类器
聚类分析算法
事件触发机制
智能分析系统
数据采集模块
人机交互模块
识别模块
诊断模块
智能监控方法
深度神经网络模型
识别视频序列
对象
模型更新
循迹小车
超声波传感器模块
红外传感器模块
智能系统
声音传感器