摘要
本申请涉及车辆故障诊断技术领域,具体公开了一种车辆转向系统异响实时检测方法。现有技术中差速器转弯异响的检测与规避方案存在不足,主要依赖垫片表面处理,效果有时效性且无法实现实时监测,导致异响问题无法彻底规避,影响车辆的长期噪声、振动与声振粗糙度性能和驾驶舒适性。本方法旨在解决上述问题,其通过采集车辆运行状态和声学数据,进行数据预处理和特征提取,并基于处理后的特征数据构建、训练异响检测模型。本申请通过整合多源传感器数据与先进机器学习模型,能够实时、精确地检测车辆转向系统异响,有效提升车辆的噪声、振动与声振粗糙度性能及驾驶舒适性,支持预测性维护,从而提高车辆的整体可靠性和安全性。