机器学习技术在汽车零部件下线测试中发挥的作用有哪一些？

上海盈蓓德智能科技有限公司2025-03-25

首先收集大量汽车零部件正常运行和出现故障时的声音、振动等数据样本，构建数据库。然后利用机器学习算法对这些样本进行学习，建立故障预测模型。在实际下线测试时，将实时采集到的零部件运行数据输入模型，模型能快速判断该零部件是否存在潜在故障以及故障类型。比如在检测汽车发动机电子控制系统时，通过对大量传感器数据进行分析学习，模型可以准确识别传感器故障、电路短路等问题，很大提高下线测试的准确性和效率。

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