一种用于检测汽车传动轴几何完整性的方法及系统与流程

本发明涉及汽车传动系统检测，具体而言，涉及一种用于检测汽车传动轴几何完整性的方法及系统。

背景技术：

1、在现代汽车工业中，传动轴作为连接动力源与驱动轮的重要组件，其几何完整性对于确保传动效率和车辆行驶安全至关重要。然而，传统的传动轴检测技术多依赖于接触式传感器和定期的人工检查，这些方法存在诸多局限性。首先，接触式检测可能对传动轴表面造成损伤，同时在高温、高速旋转等恶劣工况下的应用受到限制。其次，定期检查无法实现连续监测，难以捕捉到快速变化的故障征兆。此外，现有技术的数据处理能力有限，通常基于经验公式和简单的统计分析，无法深入挖掘数据背后的复杂模式，导致故障诊断的准确性和及时性不足。

2、随着科技的进步，虽然出现了一些自动化和智能化的检测技术，但大多数仍基于经典计算和传统信号处理方法，难以满足高精度和实时性的需求。特别是在极端环境下，如高寒、高温、高湿等条件，现有技术的应用效果大打折扣，亟需一种更为先进、可靠的检测手段来提升传动轴的检测能力。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种用于检测汽车传动轴几何完整性的方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

2、第一方面，本技术提供了一种用于检测汽车传动轴几何完整性的方法，包括：

3、获取传动轴的磁场变化数据，根据电磁感应原理，通过在传动轴周围均匀布置的电磁线圈阵列进行交变磁场激励，利用法拉第电磁感应定律测量感应电动势，从而得到与传动轴扭曲度和轴径变化相关的磁场变化信息，其中包括感应电动势的幅度和相位变化；

4、根据磁场变化信息，经过自适应共振分析处理，通过调整阻尼比和固有频率来匹配传动轴的共振特性，得到反映传动轴扭曲度和轴径微小变化的共振频率和模式数据；

5、利用量子机器学习算法对共振频率和模式数据的特征进行提取处理，得到提取处理后的量子特征，并利用量子卷积神经网络模型对提取处理后的量子特征进行特征映射和分类，得到表征传动轴几何完整性的关键特征，其中提取处理的过程包括采用量子态叠加和量子纠缠的原理来加速特征空间的搜索；

6、基于量子近似优化算法对关键特征进行评估处理，并通过量子态的演化找到最小能量态对应的配置，从而得到传动轴几何完整性的健康状况评估结果；

7、根据健康状况评估结果，经过实时更新和故障预测模型的处理，得到传动轴的当前几何完整性状态和潜在故障发生时间，并根据机器学习模型的反馈，自适应调整电磁感应线圈的布局和自适应共振算法的参数，以实现最终对传动轴扭曲度和轴径变化的完整性检测。

8、优选地，所述利用量子机器学习算法对共振频率和模式数据的特征进行提取处理，得到提取处理后的量子特征，并利用量子卷积神经网络模型对提取处理后的量子特征进行特征映射和分类，得到表征传动轴几何完整性的关键特征，其中包括：

9、对自适应共振分析得到的共振频率和模式数据进行预处理，其中预处理包括归一化、去噪和特征缩放，得到预处理后的关键数据特征集合；

10、使用量子机器学习算法来识别关键数据特征集合中各个数据之间的模式和关联性，提取反映传动轴几何完整性的特征情况，其中特征包括共振频率的偏移量、频率的分布宽度和模式的形状参数；

11、将特征情况映射为量子比特的叠加态，得到量子化的输入数据，利用量子卷积神经网络模型的特征映射和分类处理，得到能够表征传动轴几何完整性的量子特征集；

12、经过量子算法对量子特征集进行优化处理，得到传动轴几何完整性的关键特征，其中关键特征包括共振峰的频率偏移和幅度变化。

13、优选地，所述根据健康状况评估结果，经过实时更新和故障预测模型的处理，得到传动轴的当前几何完整性状态和潜在故障发生时间，其中包括：

14、根据量子优化算法得到的健康状况指标，经过数据融合与实时监测系统处理，得到传动轴的即时几何完整性状态；

15、结合历史数据与机器学习模型，经过故障预测算法的处理，得到传动轴潜在故障的发生概率和初步时间估计，其中处理过程包括时间序列分析和概率模型；

16、基于传动轴潜在故障的发生概率和初步时间估计，经过自适应调整机制，得到传动轴的故障发生预测时间，并实时更新传动轴的健康状态监测数据库，其中自适应调整机制包括动态阈值调整和模型参数优化。

17、第二方面，本技术还提供了一种用于检测汽车传动轴几何完整性的系统，包括：

18、获得模块：用于获取传动轴的磁场变化数据，根据电磁感应原理，通过在传动轴周围均匀布置的电磁线圈阵列进行交变磁场激励，利用法拉第电磁感应定律测量感应电动势，从而得到与传动轴扭曲度和轴径变化相关的磁场变化信息，其中包括感应电动势的幅度和相位变化；

19、第一处理模块：用于根据磁场变化信息，经过自适应共振分析处理，通过调整阻尼比和固有频率来匹配传动轴的共振特性，得到反映传动轴扭曲度和轴径微小变化的共振频率和模式数据；

20、第二处理模块：用于利用量子机器学习算法对共振频率和模式数据的特征进行提取处理，得到提取处理后的量子特征，并利用量子卷积神经网络模型对提取处理后的量子特征进行特征映射和分类，得到表征传动轴几何完整性的关键特征，其中提取处理的过程包括采用量子态叠加和量子纠缠的原理来加速特征空间的搜索；

21、第三处理模块：用于基于量子近似优化算法对关键特征进行评估处理，并通过量子态的演化找到最小能量态对应的配置，从而得到传动轴几何完整性的健康状况评估结果；

22、调整检测模块：用于根据健康状况评估结果，经过实时更新和故障预测模型的处理，得到传动轴的当前几何完整性状态和潜在故障发生时间，并根据机器学习模型的反馈，自适应调整电磁感应线圈的布局和自适应共振算法的参数，以实现最终对传动轴扭曲度和轴径变化的完整性检测。

23、第三方面，本技术还提供了一种用于检测汽车传动轴几何完整性的设备，包括：

24、存储器，用于存储计算机程序；

25、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述用于检测汽车传动轴几何完整性的方法的步骤。

26、第四方面，本技术还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于用于检测汽车传动轴几何完整性的方法的步骤。

27、本发明的有益效果为：

28、本发明突破了传统技术的局限，通过非接触式电磁感应技术实现对传动轴扭曲度和轴径变化的实时监测，避免了接触式检测的弊端，并利用自适应共振理论提取传动轴的振动特性，再通过量子机器学习算法对特征进行深度挖掘和智能分析，极大地提高了数据处理的效率和准确性，其次本发明还包括量子优化算法，用于快速准确地评估传动轴的健康状况，并结合实时更新和故障预测模型，为传动轴的维护和故障预防提供了科学依据，通过量子态叠加和量子纠缠原理，能够快速提取关键特征，并采用量子优化算法对传动轴的健康状况进行评估；此外，本发明还包括实时更新和故障预测模型，能够预测潜在故障并及时更新传动轴的健康状态，显著提高了检测的准确性和响应速度，不仅提高了传动轴监测的智能化水平，而且为汽车传动系统的安全运行提供了更为可靠的保障。

29、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。