摘要
本发明涉及风机质量评估技术领域,具体涉及一种基于多信息融合的车载风机状态评估方法,本发明评估方法包括质量检测步骤,该质量检测步骤包括:采集车载风机的热工数据、图像信息、三相电流、振动速度、声音及振动加速度;根据热工数据计算风机功率;根据图像信息进行叶片转向信息提取;根据三相电流提取电流不平衡量;根据振动速度计算RMS值;根据声音与振动加速度计算敏感特征;基于风机功率、叶片转向信息、电流不平衡量、RMS值及敏感特征判断车载风机是否合格,本发明针对获取的出厂的车载风机多物理量信号,结合行业标准和机器学习方法综合实现出厂产品质量的评估,并进一步进行等级评估,最后基于评估结果实现故障识别,精准度高且实用性强。