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龙图腾网获悉北京东方中科集成科技股份有限公司申请的专利一种空气悬架的自动测试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：CN120489580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510853138.4，技术领域涉及：G01M17/04；该发明授权一种空气悬架的自动测试方法及系统是由吕良伟设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空气悬架的自动测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于测试技术领域，公开了一种空气悬架的自动测试方法及系统，所述方法包括：获取对空气悬架的振动测试信号；基于经验模态分解算法对振动测试信号进行多模态分解，得到多个本征模态分量；对多个本征模态分量进行筛选处理，得到若干处理后的本征模态分量；基于若干处理后的本征模态分量，构建关键特征；将关键特征输入至悬架故障测试模型中进行故障测试，得到测试结果，所述测试结果包括空气悬架发生故障的概率以及对应的故障类型；其中，所述悬架故障测试模型基于迁移学习构建。本发明具有实时性强、能够定位早期隐性故障以及模型具有泛化能力强、测试效率高以及故障测试的准确度高等优点。

本发明授权一种空气悬架的自动测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空气悬架的自动测试方法，其特征在于，所述方法包括： 获取对空气悬架的振动测试信号； 基于经验模态分解算法对振动测试信号进行多模态分解，得到多个本征模态分量； 对多个本征模态分量进行筛选处理，得到若干处理后的本征模态分量； 基于若干处理后的本征模态分量，构建关键特征； 将关键特征输入至悬架故障测试模型中进行故障测试，得到测试结果，所述测试结果包括空气悬架发生故障的概率以及对应的故障类型；其中，所述悬架故障测试模型基于迁移学习构建； 在基于经验模态分解算法对振动测试信号进行多模态分解之前，所述方法还包括：将振动测试信号划分为多个片段信号；在基于经验模态分解算法对振动测试信号进行多模态分解之后，每个片段信号对应有至少一个本征模态分量； 基于经验模态分解算法对振动测试信号进行多模态分解，得到多个本征模态分量，包括： 对于任意一个片段信号，将该片段信号扩展为两组，得到第一片段测试信号和第二片段测试信号； 在第一片段测试信号中加入正随机白噪声，得到第一信号； 在第二片段测试信号中加入负随机白噪声，得到第二信号； 基于经验模态分解算法分别对第一信号和第二信号进行分解，得到若干第一分量和若干第二分量； 对第k个第一分量与第k个第二分量进行平均处理，得到该片段信号的第k个本征模态分量；其中，k＝1,2,…,K，K为经验模态分解算法的总阶数； 对多个本征模态分量进行筛选处理，得到若干处理后的本征模态分量，包括： 确定每个片段信号与该片段信号所对应的各本征模态分量之间的筛选系数； 基于筛选系数对该片段信号所对应的各本征模态分量进行筛选，以筛除非必要的本征模态分量，得到每个片段信号所对应的必要本征模态分量，以必要本征模态分量作为处理后的本征模态分量； 确定每个片段信号与该片段信号所对应的各本征模态分量之间的筛选系数，包括： 提取每个片段信号在采样时段的各采样时刻上对应的第一特征和每个片段信号所对应的各本征模态分量的第二特征； 基于第一特征值和第二特征值，采用相似算法，计算每个采样时刻的第一特征与第二特征的相似距离； 基于采样时段内的采样时刻的数量和每个采样时刻的第一特征与第二特征的相似距离，确定采样时段内的各本征模态分量所对应的距离总和值； 基于距离总和值，确定筛选系数； 其中，每个采样时刻的第一特征与第二特征的相似距离的函数表达式为： 式中，Disj为第j采样时刻的第一特征与第二特征的相似距离，cos为余弦相似度函数，Vjn为第j采样时刻所对应的第一特征的第n个特征值，N为第一特征的特征值的总数，Vjm为第j采样时刻所对应的第二特征的第m个特征值，M为第二特征的特征值的总数； 相应的，筛选系数的函数表达式为： 式中，δ为筛选系数，D为距离总和值。

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