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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汽车悬架强度测试方法、装置、设备、介质及产品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：CN120869638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510960433.X，技术领域涉及：G01M17/04；该发明授权一种汽车悬架强度测试方法、装置、设备、介质及产品是由吕良伟设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车悬架强度测试方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车悬架强度测试方法、装置、设备、介质及产品，涉及车辆测试技术领域。所述方法是先获取在采用跌落法对目标汽车悬架进行多次汽车悬架强度测试实验的过程中由多个传感器采集的多维时序传感数据，然后对多维时序传感数据进行归一化处理，得到二维归一化矩阵数据，最后采用MC‑WNNM算法和或WSNM算法对二维归一化矩阵数据进行去噪处理，得到新的二维归一化矩阵数据，并予以导入基于长短期记忆神经网络完成预训练的汽车悬架强度估计模型，输出得到目标汽车悬架的强度估计值，如此可以实现通过对所得传感数据进行非剔除预处理也能确保汽车悬架强度测试结果准确性的目的，便于实际应用和推广。

本发明授权一种汽车悬架强度测试方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种汽车悬架强度测试方法，其特征在于，包括： 获取在采用跌落法对目标汽车悬架进行多次汽车悬架强度测试实验的过程中由多个传感器采集的多维时序传感数据，其中，所述多维时序传感数据与所述多个传感器一一对应，每维时序传感数据包含有与所述多次汽车悬架强度测试实验一一对应且按照实验时序依次排列的多个传感数值； 对所述多维时序传感数据进行归一化处理，得到二维归一化矩阵数据，其中，所述二维归一化矩阵数据包含有R×Q个元素，R表示所述多个传感器的总数，Q表示所述多次汽车悬架强度测试实验的总次数； 采用MC-WNNM算法和WSNM算法对所述二维归一化矩阵数据进行去噪处理，得到新的二维归一化矩阵数据，具体包括如下步骤S31～S38： S31.采用滑窗方式从所述二维归一化矩阵数据中选取在时序维度上的第k个二维矩阵子块，然后执行步骤S32，其中，k表示初始值为1的正整数，所述第k个二维矩阵子块包含有个元素，表示小于Q的正整数； S32.从所述二维归一化矩阵数据中搜索到位于所述第k个二维矩阵子块的预定义邻域内且与所述第k个二维矩阵子块最相似的M个二维矩阵相似子块，然后执行步骤S33，其中，M表示正整数； S33.分别对所述第k个二维矩阵子块和所述M个二维矩阵相似子块进行矢量化拉直处理，得到M+1个一维向量，并对所述M+1个一维向量进行叠加处理，得到大小为的原始矩阵Y，然后执行步骤S34； S34.假设所述原始矩阵Y＝X+N+S，并使用ADMM算法对最小化目标函数进行求解以得到去噪声矩阵X，然后执行步骤S35，其中，所述最小化目标函数表示如下： 式中，N表示高斯噪声，S表示稀疏噪声，||S||1表示用于约束稀疏噪声S的L1范数，||N||F表示用于约束高斯噪声N的F范数，表示用于约束所述去噪声矩阵X的Schattenp-范数，λ1、λ2和λ3分别表示预设的正则化系数，W表示多通道加权矩阵且采用对角矩阵形式，r表示小于等于R的正整数，δr表示第r个通道的噪声标准差，I表示单位矩阵，min表示取最小值函数，i表示正整数，wi表示赋予σi的权值，σi表示在所述去噪声矩阵X中的第i个奇异值，p表示用于决定范数类型的参数值且在区间0,1]内取值，w表示核范数的加权，所述ADMM算法是指交替方向乘法器算法； S35.根据所述去噪声矩阵X，重建得到与所述第k个二维矩阵子块对应的新二维矩阵子块以及与所述M个二维矩阵相似子块一一对应的M个新二维矩阵相似子块，然后执行步骤S36； S36.在所述二维归一化矩阵数据中，将所述第k个二维矩阵子块替换为所述新二维矩阵子块，以及将所述M个二维矩阵相似子块一一对应地替换为所述M个新二维矩阵相似子块，得到新的二维归一化矩阵数据，然后执行步骤S37； S37.判断所述新二维矩阵子块是否为在所述新的二维归一化矩阵数据中且在时序维度上的最末二维矩阵子块，若是，则结束去噪处理，否则执行步骤S38； S38.使k自加1，然后继续采用所述滑窗方式从所述新的二维归一化矩阵数据中选取在时序维度上的第k个二维矩阵子块，并返回执行步骤S32； 将所述新的二维归一化矩阵数据导入基于长短期记忆神经网络完成预训练的汽车悬架强度估计模型，输出得到所述目标汽车悬架的强度估计值。

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