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龙图腾网恭喜诸暨市康宇弹簧有限公司申请的专利一种汽车悬架弹簧的参数分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119321885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411877991.1，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权一种汽车悬架弹簧的参数分析方法及系统是由寿宇源;金丽萍;冯瑞雪;赵旭煜;楼昆波设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车悬架弹簧的参数分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及弹簧异常检测技术领域，具体为一种汽车悬架弹簧的参数分析方法及系统，本发明首先对多工况下的悬架弹簧进行监测，获得第一数据集；构建弹簧多维数据融合模型对所述第一数据集进行分析，通过对所述弹簧的动态应力数据、弹簧压缩量数据、振动频率数据、弹簧温度数据和负载数据进行关联识别，生成弹簧多维关联数据；构建异常识别模型对所述弹簧多维关联数据进行分析，生成第一异常系数；通过对所述路面状况进行分析，对弹簧多维数据阈值进行调整，构建参数调整模型对所述弹簧多维关联数据和所述第一数据集进行分析，生成第二异常系数；基于所述第一异常系数和第二异常系数生成弹簧综合异常系数。

本发明授权一种汽车悬架弹簧的参数分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车悬架弹簧的参数分析方法，其特征在于，包括：对多工况下的悬架弹簧进行监测，获得第一数据集；所述第一数据集包括弹簧的动态应力数据、弹簧压缩量数据、振动频率数据、弹簧温度数据、负载数据、路面状况、环境温度和环境湿度；构建弹簧多维数据融合模型对所述第一数据集进行分析，通过对所述弹簧的动态应力数据、弹簧压缩量数据、振动频率数据、弹簧温度数据和负载数据进行关联识别，生成弹簧多维关联数据；所述多维数据融合模型包括第一数据处理层、特征提取层和多维关联分析层；所述第一数据处理层通过对所述弹簧的动态应力数据、弹簧压缩量数据、振动频率数据、弹簧温度数据和负载数据进行清洗和归一化处理，获得第一标准数据；所述特征提取层通过对所述第一标准数据提取特征，获得第一特征集；所述第一特征集包括应力波动特征、压缩量曲线特征、振动周期特征和温度变化率特征；所述多维关联分析层通过对所述第一特征集中的应力波动特征、压缩量曲线特征、振动周期特征和温度变化率特征进行多维数据融合，获得弹簧多维关联数据；所述多维数据融合的具体过程为：通过将所述第一特征集表示为特征矩阵，并对所述特征矩阵进行特征分解，获得每个特征对应的潜在特征；通过分析特征的变化趋势，生成特征间的特征关联；综合分析所述第一特征集中的所有特征，获得全部特征间的特征关联，生成弹簧多维关联数据；所述弹簧多维关联数据包括特征关联数据和第一特征集；构建异常识别模型对所述弹簧多维关联数据进行分析，生成第一异常系数；所述异常识别模型包括第二数据处理层和第一异常分析层；所述第二数据处理层通过对所述弹簧多维关联数据进行清洗和归一化处理，获得第二标准数据；所述第一异常分析层通过对第二标准数据进行分析，识别潜在异常情况，获得第一异常系数；所述第一异常系数具体计算公式为： 其中，为第一异常系数，为数据采集的时间窗口长度，为第一特征集中特征数量，为第个第一特征权重，为在时刻第个特征数据，为第特征数据均值，为第个特征数据标准差，为特征关联数据数量，为第个第一特征关联数据权重，为在时刻第个特征数据的关联异常度；通过对所述路面状况进行分析，对弹簧多维数据阈值进行调整，构建参数调整模型对所述弹簧多维关联数据和所述第一数据集进行分析，生成第二异常系数；所述参数调整模型包括工况识别层、参数调节层、实时数据分析层和第二异常识别层；所述工况识别层通过对所述负载数据、路面状况、环境温度和环境湿度进行识别，通过聚类算法，获取当前工况类型；所述参数调节层通过对所述工况类型、负载数据、环境温度和环境湿度进行分析，对监测数据阈值进行调整；所述实时数据分析层通过将实时获取的第一数据集与调整后的阈值进行对比，获得第二异常数据；所述第二异常识别层通过对所述第二异常数据进行分析，获得第二异常系数；所述第二异常系数的具体计算公式为： 其中，为第二异常系数，为全局调整系数，为第一特征集中特征数量，为第个第二特征权重，为第个特征数据，为第个特征数据调整后的阈值，为特征关联数据数量，为第个第二特征关联数据权重，为最大值函数，为第个特征数据的关联异常值，为调整阈值后的第个特征关联数据值；基于所述第一异常系数和第二异常系数生成弹簧综合异常系数；所述弹簧综合异常系数的具体计算公式为： 其中，为弹簧综合异常系数，为第一异常系数权重，为第一异常系数，为第二异常系数权重，为第二异常系数；依据所述弹簧综合异常系数，对汽车悬架弹簧进行预警。

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