本发明涉及车辆故障诊断，尤其涉及一种车辆故障分析方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、随着科技的飞速发展和全球对环保意识的提升，新能源汽车行业迎来了前所未有的增长机遇。这不仅体现在市场规模的迅速扩大，也反映在越来越多消费者对新能源汽车的接受度和购买意愿上。新能源汽车以其清洁、节能的特点成为未来汽车工业的重要发展方向，政府政策的推动、技术的创新以及基础设施的不断完善，共同促进了这一市场的繁荣。然而，随着保有量的激增，新能源汽车故障问题也随之凸显，对故障诊断与维修技术提出了更高要求，因为这些问题不仅影响用户的日常出行体验，还可能危及行车安全。
2、当前，新能源汽车的故障诊断技术主要包括传统方法和基于现代智能算法的方法。传统方法依赖故障诊断仪和维修人员的经验，通过观察、听觉和触摸等手段来判断故障。这种方法在面对新能源汽车复杂的电子控制系统和动力结构时显得较为局限，难以应对海量的非线性、非凸性、有噪声的故障特征数据。而基于人工神经网络的先进算法，如使用数据采集和分析来提取故障特征并进行识别与分类，相较于传统方法有了进步。
3、尽管现有的故障诊断技术在新能源汽车故障诊断方面取得了一定进展，但仍存在明显不足。首先，传统故障诊断过于依赖人工经验，缺乏精确性和效率，尤其是在处理复杂故障时容易出现误判。其次，尽管智能算法的应用提高了诊断的智能化水平，但面对故障特征数据的复杂性和噪声干扰，现有算法的搜索和优化能力仍有局限，往往无法快速准确地提取关键故障特征，导致诊断结果的准确性和实时性受限。此外，算法的参数敏感性高，对算法参数的微调需要专业技能，且在全局与局部搜索之间平衡的选择上也存在挑战。因此，市场迫切需要一种更为高效、准确且适应性强的故障分析方法，以满足新能源汽车快速增长的市场需求和用户对安全可靠出行的期待。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种车辆故障分析方法、装置、设备及介质，旨在解决如何提高车辆故障分析的准确性和效率的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种车辆故障分析方法，所述方法包括：
3、获取车辆行驶故障信息；
4、根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据；
5、根据所述特征数据通过分类器模型，得到对应的故障类型；
6、根据所述故障类型，生成故障报告。
7、可选地，所述获取车辆行驶故障信息的步骤之前，包括：
8、获取原始车辆行驶故障信息；
9、根据小波变换对所述原始车辆行驶故障信息进行去噪声处理，得到去噪声后的故障信息；
10、对所述去噪声后的故障信息进行时频分析和归一化处理，得到所述车辆行驶故障信息。
11、可选地，所述对所述初始改进型灰狼算法模型进行优化，得到预设改进型灰狼算法模型的步骤，包括：
12、随机生成灰狼种群，初始化灰狼种群的灰狼的位置、速度和算法参数，其中每个灰狼代表一个特征数据；
13、根据所述灰狼的位置、速度和算法参数计算得到所述灰狼的适应度；
14、根据所述灰狼的适应度，确定所述灰狼的等级；
15、设置迭代次数，计算得到所述灰狼的历史最优值；
16、通过比较每次迭代中所述灰狼的适应度，得到所述灰狼种群的全局最优值；
17、根据所述历史最优值和全局最优值，更新所述灰狼的位置和等级；
18、判断所述灰狼的位置和等级是否满足预设范围，若不满足，对所述灰狼进行边界条件处理；
19、若达到迭代次数，则输出所述改进型灰狼算法模型。
20、可选地，所述根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据的步骤之前，还包括：
21、对所述车辆行驶故障信息进行中心化处理和白化处理，得到处理后的故障信息；
22、将所述处理后的故障信息通过预设数学模型进行独立成分求解，得到待求列向量；
23、根据所述待求列向量得到相关故障特征。
24、可选地，所述根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据的步骤，包括：
25、将所述相关故障特征输入所述改进型灰狼算法模型并行更新灰狼位置和速度，得到灰狼更新后的位置和速度；
26、根据所述更新后的位置和速度，得到更新后的适应度；
27、根据比较所述更新后的适应度，得到所述特征数据。
28、可选地，所述根据所述特征数据通过预设分类器模型，得到对应的故障类型的步骤之前，包括：
29、获取训练集特征信息，并建立初始分类器模型；
30、根据所述训练集特征信息对所述初始分类器模型进行训练，得到所述分类器模型。
31、可选地，所述根据所述特征数据通过预设分类器模型，得到对应的故障类型的步骤，包括：
32、将所述特征数据输入所述分类器模型，得到多个故障类型的后验概率；
33、通过比较多个所述后验概率，得到最高后验概率；
34、根据所述最高后验概率，得到对应的故障类型。
35、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种车辆故障分析装置，所述车辆故障分析装置包括：
36、获取模块，用于获取车辆行驶故障信息；
37、获取模块，用于根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据；
38、分类模块，用于根据所述特征数据通过分类器模型，得到对应的故障类型；
39、结果模块，用于根据所述故障类型，生成故障报告。
40、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种介质，所述介质为计算机可读介质，所述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如上文所述的车辆故障分析方法的步骤。
41、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆故障分析方法的步骤。
42、本申请通过获取车辆行驶故障信息，根据车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据，根据特征数据通过分类器模型，得到对应的故障类型，根据故障类型，生成故障报告，实现故障精确诊断，提高了故障分析的准确性与效率。
1.一种车辆故障分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆行驶故障信息的步骤之前，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据的步骤之前，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据的步骤之前，还包括：
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆行驶故障信息通过改进型灰狼算法模型，得到特征数据的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据通过分类器模型，得到对应的故障类型的步骤之前，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据通过分类器模型，得到对应的故障类型的步骤，包括：
8.一种车辆故障分析装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种车辆故障分析设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆故障分析程序，所述车辆故障分析程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆故障分析方法的步骤。
10.一种介质，其特征在于，所述介质上存储有车辆故障分析程序，所述车辆故障分析程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的车辆故障分析方法的步骤。
