摘要
本发明涉及牵引车动力系统故障诊断技术领域，公开了一种远程诊断牵引车的动力系统故障的方法及系统，其中，方法包括：监测牵引车变速器齿轮的振动信号、声音信号和温度信号；提取振动信号的频域特征、梅尔频率倒谱系数特征和温度变化趋势特征；采用动态加权机制将信号特征加权融合；基于XGBoost算法构建故障预测模型，输出齿轮磨损程度和故障发生时间；生成故障预警并通过LTE或5G网络传输至移动端APP和云端平台。相较于现有技术中传统故障诊断方法，尤其是在动态工况的条件下，难以实现高效且精确的牵引车动力系统故障诊断的技术问题，由于本发明通过结合卷积神经网络和XGBoost算法，提高了故障诊断的准确性和响应效率。
