基于大数据的汽车故障诊断系统优化设计  

作　　者：杨帆 冯开春 

机构地区：[1]东风柳州汽车有限公司,广西 柳州 545006

出　　处：《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第3期009-012,共4页

摘　　要：汽车故障诊断系统在大数据环境下面临数据采集、存储处理、诊断算法等多方面挑战,基于分布式数据采集架构构建了多层级传感器网络,实现关键参数毫秒级采样,针对故障数据特点设计自适应预处理机制,融合小波变换与卡尔曼滤波算法进行数据降噪处理,搭建分布式存储框架,采用冷热分层存储策略优化数据访问效率,构建多维度故障特征体系,通过改进型随机森林算法实现故障智能诊断,设计参数自适应调节机制,提升系统鲁棒性,实验结果表明,改进系统诊断准确率达95.3%,较传统方法提升12.5个百分点,诊断时延降低46.3%。

关 键 词：汽车故障诊断 大数据 分布式存储 特征工程 随机森林 自适应优化 

分 类 号：U472[机械工程—车辆工程]