摩托车故障非接触式诊断方法及系统

专利主权项内容

1.摩托车故障非接触式诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：基于原始图像数据，采用图像处理和机器学习方法，进行故障迹象分析，生成初步故障标识图像数据; 基于原始图像数据，采用图像处理和机器学习方法，进行故障迹象分析，生成初步故障标识图像数据的步骤具体为：基于原始图像数据，采用图像预处理技术，进行图像优化，生成优化后的图像数据；基于所述优化后的图像数据，采用边缘检测技术，识别图像中的潜在故障区域，生成边缘检测图像；基于所述边缘检测图像，采用特征提取技术，提取故障区域的关键特征，生成特征提取数据；基于所述特征提取数据，采用支持向量机分类算法，进行模式识别和故障判定，生成初步故障标识图像数据；所述图像预处理技术包括灰度化、滤波和对比度增强，所述边缘检测技术包括Canny边缘检测和Sobel算子，所述特征提取技术包括尺度不变特征变换和加速稳健特征；基于所述初步故障标识图像数据，采用深度卷积神经网络，深入分析图像特征，生成故障特征识别结果；基于所述故障特征识别结果，采用多层感知器网络，进行故障类型的深度视觉分析，生成故障分类数据; 基于所述故障特征识别结果，采用多层感知器网络，进行故障类型的深度视觉分析，生成故障分类数据的步骤具体为：基于所述故障特征识别结果，采用Z分数标准化进行数据处理，生成标准化故障特征数据；基于所述标准化故障特征数据，采用前馈神经网络的输入层进行特征分析，生成初步特征分析结果；基于所述初步特征分析结果，采用ReLU激活函数和隐藏层进行特征提取，生成隐藏层特征提取结果；基于所述隐藏层特征提取结果，采用Softmax分类函数进行故障类别识别，生成故障分类数据；所述Z分数标准化包括数据的均值中心化和方差缩放，所述前馈神经网络包括多层神经元和权重连接，所述ReLU激活函数具体为整流线性单元，用于增强网络的非线性特性，所述Softmax分类函数具体为将隐藏层输出转换为概率分布的函数；基于所述故障分类数据，采用长短期记忆网络，分析时间序列数据，生成时间序列故障预测数据；基于所述时间序列故障预测数据，结合边缘计算技术，进行实时数据处理，生成实时故障诊断报告；基于所述实时故障诊断报告，开发交互界面，提供维护方案，生成最终用户交互诊断界面。