[發明專利]車輛轉向異響識別方法及系統

有效

• 申請號: 202111530821.2
• 申請日: 2021-12-14
• 公開（公告）號: CN114199594B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 張關良;陸獻強;黃茁;王婭;王秀兵;陶修勇;范快初
• 申請（專利權）人: 奇瑞汽車股份有限公司
• 主分類號: G01M17/06
• 分類號: G01M17/06;G01H17/00
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 賈敏

1.一種車輛轉向異響識別方法，其特征在于，所述方法包括：

通過車載聲音采集裝置采集車輛轉向機構發出的聲音信號并存儲；

通過電子控制單元獲取車輛參數并判斷所述車輛參數是否滿足預設條件；

當電子控制單元判斷出所述車輛參數滿足所述預設條件時，通過遠程信息處理裝置獲取存儲的所述聲音信號；

通過所述遠程信息處理裝置提取所述聲音信號中的特征，并根據所述特征判斷是否存在異響，

其中所述通過所述遠程信息處理裝置提取所述聲音信號中的特征，并根據所述特征判斷是否存在異響，包括：

通過所述遠程信息處理裝置提取所述聲音信號的梅爾倒頻譜系數，所述梅爾倒頻譜系數包括至少十二維特征值；

通過所述遠程信息處理裝置從所述梅爾倒頻譜系數中提取第一維特征值、第二維特征值和第三維特征值，其中所述第一維特征值、所述第二維特征值和所述第三維特征值是所述至少十二維特征值中的前三維特征值；

通過所述遠程信息處理裝置計算所述第二維特征值和所述第一維特征值的差，得到第一差值；

通過所述遠程信息處理裝置計算所述第三維特征值和所述第二維特征值的差，得到第二差值；

分別判斷所述第一差值和所述第二差值與0之間的大小關系，當所述第一差值和所述第二差值均大于0時，通過所述遠程信息處理裝置判斷出不存在異響；當所述第一差值小于0，且所述第二差值大于0時，通過所述遠程信息處理裝置判斷出存在異響。

2.根據權利要求1所述的車輛轉向異響識別方法，其特征在于，所述通過電子控制單元獲取車輛參數并判斷所述車輛參數是否滿足預設條件，包括：

通過所述電子控制單元獲取方向盤傳感器采集的方向盤轉角、輪速傳感器采集的車速以及檔位傳感器采集的當前檔位；

通過所述電子控制單元判斷獲取的所述方向盤轉角、所述車速以及所述當前檔位是否滿足如下預設條件之一：

所述方向盤轉角從大于90°減小至0°，所述車速大于10km/h且小于等于40km/h，且所述當前檔位為前進擋；

所述方向盤轉角從大于180°減小至0°，所述車速小于40km/h，且所述當前檔位為前進擋；

所述方向盤轉角從大于180°減小至0°，且所述當前檔位為倒擋。

3.根據權利要求1所述的車輛轉向異響識別方法，其特征在于，所述通過所述遠程信息處理裝置提取所述聲音信號中的特征之前，所述方法還包括：

通過所述遠程信息處理裝置對獲取到的所述聲音信號進行帶通濾波，所述帶通濾波的濾波頻段為200Hz-2000HZ或200Hz-4000HZ。

4.根據權利要求1所述的車輛轉向異響識別方法，其特征在于，在所述通過所述遠程信息處理裝置判斷出存在異響之后，所述方法還包括：

通過所述遠程信息處理裝置將所述聲音信號的梅爾倒頻譜系數發送至云端服務器；

通過所述云端服務器采用支持向量機對所述聲音信號的梅爾倒頻譜系數進行識別，確定轉向異響原因。

5.根據權利要求4所述的車輛轉向異響識別方法，其特征在于，所述支持向量機是所述云端服務器預先采用多個標準異響聲音進行訓練學習得到的，所述多個標準異響聲音中的每個所述標準異響聲音均對應于一個轉向異響原因。

6.根據權利要求5所述的車輛轉向異響識別方法，其特征在于，在通過所述云端服務器采用支持向量機對所述聲音信號的梅爾倒頻譜系數進行識別，確定轉向異響原因之后，所述方法還包括：

通過所述云端服務器將確定出的所述轉向異響原因發送至車載行車電腦、售后管理平臺，或者用戶手持移動終端；

通過所述車載行車電腦或所述用戶手持移動終端，根據所述轉向異響原因，向用戶展示維修保養提示，或，

通過所述售后管理平臺，根據所述轉向異響原因，向用戶的通訊設備發送所述維修保養提示，其中所述維修保養提示中攜帶有所述轉向異響原因。

7.一種車輛轉向異響識別系統，其特征在于，所述系統包括車載聲音采集裝置、電子控制單元以及遠程信息處理裝置，其中：

車載聲音采集裝置被配置為采集車輛轉向機構發出的聲音信號并存儲；

電子控制單元被配置為獲取車輛參數并判斷所述車輛參數是否滿足預設條件；

所述遠程信息處理裝置被配置為當所述電子控制單元判斷出所述車輛參數滿足所述預設條件時，獲取存儲的所述聲音信號；

所述遠程信息處理裝置還被配置為提取所述聲音信號中的特征，并根據所述特征判斷是否存在異響，包括：

提取所述聲音信號的梅爾倒頻譜系數，所述梅爾倒頻譜系數包括至少十二維特征值；

從所述梅爾倒頻譜系數中提取第一維特征值、第二維特征值和第三維特征值，其中所述第一維特征值、所述第二維特征值和所述第三維特征值是所述至少十二維特征值中的前三維特征值；

計算所述第二維特征值和所述第一維特征值的差，得到第一差值；

計算所述第三維特征值和所述第二維特征值的差，得到第二差值；

分別判斷所述第一差值和所述第二差值與0之間的大小關系，當所述第一差值和所述第二差值均大于0時，判斷出不存在異響；當所述第一差值小于0，且所述第二差值大于0時，判斷出存在異響，

其中，所述車載聲音采集裝置、所述電子控制單元以及所述遠程信息處理裝置利用CAN總線連接。