本發(fā)明涉及線束智能評(píng)估，尤其涉及一種線束連接性能智能測(cè)試方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、線束是將多個(gè)電纜或?qū)Ь€按照電氣或機(jī)械要求整合在一起的組件，廣泛應(yīng)用于汽車、航空、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域。隨著電子設(shè)備復(fù)雜性的增加，線束的連接性能對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性和整體性能變得尤為重要。然而，在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，線束不僅受到電氣性能（如電阻、電流傳輸能力等）的影響，還受到機(jī)械性能（如拉伸強(qiáng)度、彎曲耐受力等）和環(huán)境因素（如溫度、濕度、振動(dòng)等）的制約。因此，如何對(duì)線束連接性能進(jìn)行精準(zhǔn)、高效的測(cè)試和評(píng)估便成為了一個(gè)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題，提出了一種線束連接性能智能測(cè)試方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、本技術(shù)提供了一種線束連接性能智能測(cè)試方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集線束測(cè)試設(shè)備和線束傳感器生成的線束測(cè)試數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：根據(jù)線束測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行電氣性能檢測(cè)提取以及機(jī)械性能檢測(cè)提取，分別得到線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)以及線束機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行電氣性能深度評(píng)估，得到線束電氣性能評(píng)估數(shù)據(jù)，并對(duì)線束機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)械性能深度評(píng)估，得到線束機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：根據(jù)線束電氣性能評(píng)估數(shù)據(jù)以及線束機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境壓力交叉參照，得到線束連接性能測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)。

7、本發(fā)明中利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)線束測(cè)試數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，確保測(cè)試數(shù)據(jù)的時(shí)效性。邊緣計(jì)算具備初步處理能力，可以在數(shù)據(jù)采集的同時(shí)進(jìn)行噪聲過(guò)濾和數(shù)據(jù)預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。針對(duì)線束的電氣特性（如電阻、電流、電壓）和機(jī)械特性（如拉力、壓縮強(qiáng)度）進(jìn)行獨(dú)立提取，將電氣性能和機(jī)械性能分開(kāi)處理，有助于針對(duì)性分析不同屬性的線束性能問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)了線束性能的全面覆蓋，既考慮了電氣方面的功能性，也兼顧了機(jī)械穩(wěn)定性。電氣性能評(píng)估采用深度學(xué)習(xí)算法和模型，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘識(shí)別潛在的電氣問(wèn)題。機(jī)械性能評(píng)估通過(guò)智能算法（如應(yīng)力應(yīng)變分析或機(jī)器學(xué)習(xí)分類）深度剖析線束的機(jī)械穩(wěn)定性。將電氣性能和機(jī)械性能數(shù)據(jù)與環(huán)境應(yīng)力（如溫度、濕度、震動(dòng)）數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析。根據(jù)多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，生成線束連接性能的綜合評(píng)估報(bào)告，提供了更貼近實(shí)際使用環(huán)境的測(cè)試結(jié)果，避免了單一維度性能評(píng)估的局限性。能夠預(yù)測(cè)線束在極端條件下的性能表現(xiàn)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改進(jìn)提供指導(dǎo)。

8、優(yōu)選地，步驟s1具體為：

9、步驟s11：通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集線束測(cè)試設(shè)備和線束傳感器生成的初始線束測(cè)試數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：根據(jù)初始線束測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾數(shù)據(jù)分離，得到線束測(cè)試分離數(shù)據(jù)；

11、步驟s13：對(duì)線束測(cè)試分離數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波檢測(cè)，得到線束測(cè)試濾波檢測(cè)數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：根據(jù)線束測(cè)試濾波檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯校準(zhǔn)，得到線束測(cè)試數(shù)據(jù)。

13、本發(fā)明中邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在靠近數(shù)據(jù)源的地方執(zhí)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，避免了長(zhǎng)距離數(shù)據(jù)傳輸造成的延遲。具備本地計(jì)算能力，可快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，降低對(duì)云端計(jì)算資源的依賴。通過(guò)特定算法從初始線束測(cè)試數(shù)據(jù)中分離干擾信號(hào)（如電磁干擾、背景噪聲等），剔除明顯的無(wú)效信息，利用數(shù)據(jù)特征分析，精確定位和剝離干擾源。在分離干擾數(shù)據(jù)后，對(duì)線束測(cè)試分離數(shù)據(jù)執(zhí)行多級(jí)濾波操作，剔除高頻噪聲和背景波動(dòng)。采用自適應(yīng)濾波技術(shù)，針對(duì)不同噪聲環(huán)境靈活調(diào)整濾波參數(shù)。利用濾波檢測(cè)后的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)比基準(zhǔn)信號(hào)和環(huán)境特性進(jìn)行回溯調(diào)整，校正數(shù)據(jù)偏差。校準(zhǔn)操作可解決測(cè)試設(shè)備漂移和環(huán)境變化引起的誤差問(wèn)題。

14、優(yōu)選地，步驟s12具體為：

15、根據(jù)初始線束測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣協(xié)同異常清洗，得到初步線束測(cè)試清理數(shù)據(jù)；

16、對(duì)初步線束測(cè)試清理數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜去噪，得到線束測(cè)試清理特征數(shù)據(jù)；

17、對(duì)線束測(cè)試清理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)特征解卷積，得到線束測(cè)試解卷特征數(shù)據(jù)；

18、根據(jù)線束測(cè)試解卷特征數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，得到線束測(cè)試特征降維數(shù)據(jù)；

19、對(duì)線束測(cè)試特征降維數(shù)據(jù)進(jìn)行異質(zhì)信號(hào)剖析，得到線束測(cè)試剖析特征數(shù)據(jù)；

20、對(duì)線束測(cè)試剖析特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列去偏，得到線束測(cè)試時(shí)序凈化數(shù)據(jù)；

21、對(duì)線束測(cè)試時(shí)序凈化數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合式信號(hào)重構(gòu)，得到線束測(cè)試重構(gòu)目標(biāo)數(shù)據(jù)；

22、對(duì)線束測(cè)試重構(gòu)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)式干擾分離，得到線束測(cè)試分離數(shù)據(jù)。

23、本發(fā)明中通過(guò)分層優(yōu)化，逐步提高數(shù)據(jù)的信噪比，剔除復(fù)雜背景干擾。在初始階段利用邊緣協(xié)同異常清洗技術(shù)快速剔除明顯異常信號(hào)，通過(guò)分布式計(jì)算實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理，避免了傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)處理的延遲和帶寬瓶頸。利用頻譜去噪技術(shù)精確識(shí)別并去除高頻和隨機(jī)噪聲，通過(guò)多級(jí)特征解卷技術(shù)分離信號(hào)的不同頻段，剝離復(fù)雜噪聲干擾。降維處理通過(guò)多種算法（如主成分分析pca和t-sne），在降低數(shù)據(jù)冗余的同時(shí)保留信號(hào)的關(guān)鍵特征。異質(zhì)信號(hào)剖析利用異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度挖掘信號(hào)特征間的高階關(guān)聯(lián)性，進(jìn)一步剝離冗余干擾成分。時(shí)間序列去偏通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整進(jìn)行校正信號(hào)中的偏差，使數(shù)據(jù)更加符合線束性能的時(shí)間特性。聚合式信號(hào)重構(gòu)采用卷積自編碼器對(duì)信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化重建，確保重構(gòu)數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

24、優(yōu)選地，其中頻譜去噪具體為：

25、對(duì)初步線束測(cè)試清理數(shù)據(jù)進(jìn)行波形分解，得到線束波形分解數(shù)據(jù)；

26、對(duì)線束波形分解數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分量，得到線束頻譜分量數(shù)據(jù)；

27、對(duì)線束頻譜分量數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜峰值檢測(cè)，得到線束頻譜高頻噪聲特征數(shù)據(jù)；

28、對(duì)線束頻譜高頻噪聲特征數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波參數(shù)映射，得到濾波參數(shù)數(shù)據(jù)；

29、根據(jù)濾波參數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)線束頻譜分量數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，得到線束頻譜去噪數(shù)據(jù)；

30、對(duì)線束頻譜去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵頻率特征提取，得到線束測(cè)試清理特征數(shù)據(jù)。

31、本發(fā)明中首先對(duì)初步線束測(cè)試清理數(shù)據(jù)進(jìn)行波形分解，將數(shù)據(jù)拆解成多個(gè)基礎(chǔ)波形，獲得線束波形分解數(shù)據(jù)。進(jìn)一步進(jìn)行頻譜分量分解，精確劃分不同頻段的特征，確保噪聲和目標(biāo)信號(hào)的精確識(shí)別。提供了針對(duì)性的高頻噪聲檢測(cè)，避免了傳統(tǒng)方法的去噪盲區(qū)，準(zhǔn)確識(shí)別出噪聲的峰值頻率位置，提高了去噪效果，減少了誤去除的有效信號(hào)。實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的濾波，能夠在不同噪聲條件下自動(dòng)調(diào)整去噪強(qiáng)度，減少傳統(tǒng)濾波中因參數(shù)固定而導(dǎo)致的去噪失真問(wèn)題，動(dòng)態(tài)映射的濾波參數(shù)顯著提升了去噪效果，確保高頻噪聲的有效抑制。去噪處理精準(zhǔn)有效，確保信號(hào)中的關(guān)鍵特征信息得以保留，避免了過(guò)度濾波引起的信號(hào)損失，提高了測(cè)試數(shù)據(jù)的信噪比，使測(cè)試結(jié)果更可靠和準(zhǔn)確。提取的關(guān)鍵頻率特征高度代表信號(hào)本身的性能特征，為后續(xù)的測(cè)試評(píng)估提供了更精確的數(shù)據(jù)支持，使得分析更加聚焦于核心頻段，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。

32、優(yōu)選地，其中多級(jí)特征解卷積具體為：

33、對(duì)線束測(cè)試清理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換，得到線束測(cè)試頻域轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；

34、對(duì)線束測(cè)試頻域轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分離，得到線束測(cè)試頻域分離數(shù)據(jù)；

35、根據(jù)線束測(cè)試頻域分離數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度頻段卷積計(jì)算，得到線束測(cè)試頻段解耦數(shù)據(jù)；

36、根據(jù)線束測(cè)試頻段解耦數(shù)據(jù)進(jìn)行分層解卷計(jì)算，得到線束層數(shù)分層解卷數(shù)據(jù)；

37、根據(jù)線束層數(shù)分層解卷數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜重構(gòu)，得到線束測(cè)試解卷特征數(shù)據(jù)。

38、本發(fā)明中精細(xì)的頻域分離提高了信號(hào)的頻譜純凈度，使噪聲和有用信號(hào)的邊界更加清晰，提升了去噪效率和精度，減少了噪聲混入目標(biāo)信號(hào)的風(fēng)險(xiǎn)。本發(fā)明能夠提取信號(hào)的多尺度特征，減少傳統(tǒng)單一尺度卷積導(dǎo)致的特征丟失。，提升了對(duì)不同頻段特征的覆蓋度，為后續(xù)解卷提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。分層解卷有效去除多層干擾信號(hào)，并保留核心信號(hào)特征，顯著提高了信號(hào)純度，使數(shù)據(jù)具有更高的層次性和精細(xì)度。通過(guò)頻譜重構(gòu)后的信號(hào)具有較高的保真度，能夠完整呈現(xiàn)原始信號(hào)的核心特征，避免了在解卷和去噪過(guò)程中的特征丟失，增強(qiáng)了重構(gòu)信號(hào)的可信度和可用性。

39、優(yōu)選地，其中異質(zhì)信號(hào)剖析具體為：

40、對(duì)線束測(cè)試特征降維數(shù)據(jù)進(jìn)行圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建，得到線束測(cè)試特征圖數(shù)據(jù)；

41、根據(jù)線束測(cè)試特征圖數(shù)據(jù)進(jìn)行異質(zhì)圖構(gòu)建，得到線束測(cè)試異質(zhì)圖數(shù)據(jù)；

42、根據(jù)線束測(cè)試異質(zhì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行圖信號(hào)特征提取，得到線束測(cè)試圖特征數(shù)據(jù)；

43、根據(jù)線束測(cè)試圖特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征噪聲剝離，得到優(yōu)化圖特征數(shù)據(jù)；

44、根據(jù)優(yōu)化圖特征數(shù)據(jù)進(jìn)行高階特征重構(gòu)，得到線束測(cè)試剖析特征數(shù)據(jù)。

45、本發(fā)明中使數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)聯(lián)得以顯性化，提高了后續(xù)分析中特征提取的準(zhǔn)確性，提供了比傳統(tǒng)線性分析更具表現(xiàn)力的特征關(guān)聯(lián)表示，為信號(hào)剖析提供了更加準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。在特征圖數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建異質(zhì)圖，表示不同類型的信號(hào)特征節(jié)點(diǎn)及其多樣化的關(guān)系，異質(zhì)圖能夠根據(jù)特征的不同類型，靈活地定義異質(zhì)節(jié)點(diǎn)和邊，從而有效表示和分析多種特征類型的關(guān)系。提取到的圖特征數(shù)據(jù)能夠清晰地反映信號(hào)與噪聲的差異，提高噪聲分離的精確性，實(shí)現(xiàn)對(duì)高維信號(hào)的深度特征提取，確保數(shù)據(jù)完整性和分析深度。顯著提升信號(hào)的純凈度，為特征重構(gòu)提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)，有效減少了噪聲對(duì)分析結(jié)果的干擾，提高了整體信號(hào)剖析的精度。提供具有高一致性和完整性的剖析特征數(shù)據(jù)，為信號(hào)評(píng)估和故障診斷提供了優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)，能夠精確還原信號(hào)原貌，避免在剝離和重構(gòu)過(guò)程中損失有效信號(hào)信息。

46、優(yōu)選地，步驟s2具體為：

47、步驟s21：根據(jù)線束測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試數(shù)據(jù)分層，得到線束測(cè)試分層數(shù)據(jù)；

48、步驟s22：根據(jù)線束測(cè)試分層數(shù)據(jù)進(jìn)行分類篩選，得到線束測(cè)試分類數(shù)據(jù)，其中線束測(cè)試分類數(shù)據(jù)包括線束電氣性能測(cè)試數(shù)據(jù)以及線束機(jī)械性能測(cè)試數(shù)據(jù)；

49、步驟s23：根據(jù)線束電氣性能測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行電氣性能檢測(cè)轉(zhuǎn)換，得到線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)；

50、步驟s24：根據(jù)線束機(jī)械性能測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)械性能檢測(cè)轉(zhuǎn)換，得到線束機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)。

51、本發(fā)明中分層處理使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更清晰，便于分類和篩選，減少了數(shù)據(jù)冗余，提高了數(shù)據(jù)處理的效率，便于針對(duì)性分析和數(shù)據(jù)管理。通過(guò)精確的分類篩選，避免不同性能數(shù)據(jù)的混雜，提高了各數(shù)據(jù)組的純凈度。便于對(duì)不同類型數(shù)據(jù)的獨(dú)立處理，使得電氣和機(jī)械性能數(shù)據(jù)得到針對(duì)性的處理和分析。轉(zhuǎn)換后的電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)具有較高的檢測(cè)精度和一致性，為電氣性能評(píng)估提供了高質(zhì)量的輸入。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化減少了電氣性能測(cè)試中的偏差，使分析結(jié)果更加可靠。增強(qiáng)了機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)的純凈度和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的機(jī)械性能評(píng)估提供了可靠的數(shù)據(jù)。使得機(jī)械性能分析結(jié)果更加精確，有助于線束在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的質(zhì)量控制和故障預(yù)測(cè)。分離后的數(shù)據(jù)更加符合不同測(cè)試的要求，提高了整體測(cè)試流程的針對(duì)性和測(cè)試精度。為電氣與機(jī)械性能的獨(dú)立評(píng)估和優(yōu)化提供了有利支持，使得測(cè)試數(shù)據(jù)能夠直接為性能分析和問(wèn)題定位提供高質(zhì)量輸入。

52、優(yōu)選地，步驟s3具體為：

53、步驟s31：利用預(yù)設(shè)的線束電氣評(píng)估模型對(duì)線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行電氣性能深度評(píng)估，得到線束電氣性能評(píng)估數(shù)據(jù)；

54、步驟s32：根據(jù)線束機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)力應(yīng)變非線性建模，得到線束機(jī)械應(yīng)力模型；

55、步驟s33：根據(jù)線束機(jī)械應(yīng)力模型進(jìn)行機(jī)械負(fù)載耐受性估算，得到線束機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)；

56、其中步驟s31中預(yù)設(shè)的線束電氣評(píng)估模型的構(gòu)建步驟包括以下步驟：

57、通過(guò)預(yù)設(shè)的線束歷史數(shù)據(jù)庫(kù)獲取歷史線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史電氣性能評(píng)估標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

58、對(duì)歷史線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，得到歷史線束測(cè)試數(shù)據(jù)以及歷史線束驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

59、對(duì)歷史線束測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行初級(jí)隱藏層處理，得到歷史線束初級(jí)特征數(shù)據(jù)；

60、對(duì)歷史線束初級(jí)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多頭自注意力層處理，得到歷史線束加權(quán)特征數(shù)據(jù)；

61、對(duì)歷史線束加權(quán)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行次級(jí)隱藏層處理，得到歷史線束次級(jí)特征數(shù)據(jù)；

62、利用歷史線束驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)歷史線束次級(jí)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練并通過(guò)歷史電氣性能評(píng)估標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到線束電氣評(píng)估模型。

63、本發(fā)明中提高了對(duì)電氣性能異常和潛在故障的識(shí)別準(zhǔn)確性，使電氣性能評(píng)估更全面、可靠。深度評(píng)估過(guò)程能夠揭示電氣性能中的微小異常，為預(yù)測(cè)性維護(hù)和性能優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。提高了機(jī)械負(fù)載耐受性評(píng)估的精確性，尤其適用于復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下的線束。機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)能反映線束在多種應(yīng)力條件下的穩(wěn)定性和耐受力，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)和測(cè)試提供優(yōu)化依據(jù)。多階段特征提取與訓(xùn)練使模型具備高泛化能力，適用于多種線束測(cè)試數(shù)據(jù)，減少了模型過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。模型能夠自動(dòng)適應(yīng)不同的電氣測(cè)試場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了實(shí)際應(yīng)用的穩(wěn)定性和魯棒性。自注意力機(jī)制顯著提高了模型對(duì)關(guān)鍵信號(hào)的敏感性，使得電氣性能評(píng)估更加精準(zhǔn)。準(zhǔn)確識(shí)別電氣性能變化中的異常信號(hào)，減少了誤判和漏判，提高了測(cè)試和評(píng)估的可靠性。通過(guò)迭代訓(xùn)練過(guò)程不斷優(yōu)化模型參數(shù)，確保電氣性能評(píng)估模型能夠精確適應(yīng)不同的測(cè)試數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景。雙重性能評(píng)估提供了更全面的性能分析結(jié)果，確保測(cè)試的準(zhǔn)確性和全面性。

64、優(yōu)選地，步驟s4具體為：

65、步驟s41：獲取線束環(huán)境數(shù)據(jù)；

66、步驟s42：根據(jù)線束環(huán)境數(shù)據(jù)、線束電氣性能評(píng)估數(shù)據(jù)以及線束機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)匹配，得到測(cè)試環(huán)境匹配數(shù)據(jù)；

67、步驟s43：根據(jù)測(cè)試環(huán)境匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析，得到參數(shù)交叉分析數(shù)據(jù)；

68、步驟s44：根據(jù)參數(shù)交叉分析數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境適應(yīng)性驗(yàn)證，得到線束環(huán)境適應(yīng)性數(shù)據(jù)；

69、步驟s45：根據(jù)線束環(huán)境適應(yīng)性數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境耐受性評(píng)估，得到線束連接性能測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)。

70、本發(fā)明中通過(guò)采集真實(shí)的環(huán)境數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、振動(dòng)、壓力等），結(jié)合線束性能數(shù)據(jù)，確保測(cè)試能夠準(zhǔn)確反映線束在不同實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中的表現(xiàn)。匹配分析確保了電氣和機(jī)械性能數(shù)據(jù)與特定環(huán)境條件的緊密關(guān)聯(lián)性，提升了評(píng)估的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。根據(jù)測(cè)試環(huán)境匹配數(shù)據(jù)對(duì)多種參數(shù)進(jìn)行交叉分析，生成參數(shù)交叉分析數(shù)據(jù)，以識(shí)別不同參數(shù)之間的交互影響。交叉分析幫助挖掘出環(huán)境因素對(duì)電氣和機(jī)械性能的綜合影響，提供更深層次的性能理解。基于交叉分析結(jié)果，驗(yàn)證線束在不同環(huán)境條件下的適應(yīng)性，生成線束環(huán)境適應(yīng)性數(shù)據(jù)，適應(yīng)性驗(yàn)證能夠預(yù)測(cè)線束在極端環(huán)境或特殊應(yīng)用場(chǎng)景中的表現(xiàn)，確保其安全性和穩(wěn)定性。根據(jù)線束環(huán)境適應(yīng)性數(shù)據(jù)，評(píng)估線束在各種環(huán)境壓力（如高溫、低溫、濕度等）下的耐受能力，生成線束連接性能測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，提供了對(duì)線束抗環(huán)境壓力能力的全面評(píng)估，使得產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性得到保障，有助于識(shí)別線束的性能極限，為產(chǎn)品優(yōu)化和故障預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支持。

71、優(yōu)選地，本技術(shù)還提供了一種線束連接性能智能測(cè)試系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的線束連接性能智能測(cè)試方法，該線束連接性能智能測(cè)試系統(tǒng)包括：

72、線束測(cè)試數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集線束測(cè)試設(shè)備和線束傳感器生成的線束測(cè)試數(shù)據(jù)；

73、線束性能檢測(cè)提取模塊，用于根據(jù)線束測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行電氣性能檢測(cè)提取以及機(jī)械性能檢測(cè)提取，分別得到線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)以及線束機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)；

74、線束性能評(píng)估模塊，用于根據(jù)線束電氣性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行電氣性能深度評(píng)估，得到線束電氣性能評(píng)估數(shù)據(jù)，并對(duì)線束機(jī)械性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)械性能深度評(píng)估，得到線束機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)；

75、線束連接性能測(cè)試評(píng)估模塊，用于根據(jù)線束電氣性能評(píng)估數(shù)據(jù)以及線束機(jī)械性能評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境壓力交叉參照，得到線束連接性能測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)。

76、本發(fā)明的有益效果在于：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的本地?cái)?shù)據(jù)處理減少了傳輸延遲，確保采集的數(shù)據(jù)更貼近實(shí)際使用環(huán)境，提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。通過(guò)專門的檢測(cè)提取方法，將電氣性能和機(jī)械性能數(shù)據(jù)分離，以便在不干擾的情況下對(duì)各項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行深度評(píng)估。電氣性能深度評(píng)估利用先進(jìn)的電氣評(píng)估模型，對(duì)電氣性能數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以識(shí)別潛在的性能衰退和異常情況。機(jī)械性能評(píng)估則通過(guò)應(yīng)力應(yīng)變非線性建模，模擬線束在多種負(fù)載環(huán)境下的機(jī)械響應(yīng)，從而得到線束的力學(xué)耐受性和穩(wěn)定性數(shù)據(jù)。電氣性能評(píng)估模型基于歷史線束電氣性能數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次特征提取和訓(xùn)練，使用初級(jí)隱藏層、多頭自注意力機(jī)制和次級(jí)隱藏層等多階段優(yōu)化結(jié)構(gòu)，使模型能夠適應(yīng)多種電氣環(huán)境。通過(guò)迭代訓(xùn)練和標(biāo)簽數(shù)據(jù)驗(yàn)證，模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠識(shí)別并適應(yīng)不同類型的線束電氣特征和異常情況。本發(fā)明提供了更貼近實(shí)際的環(huán)境模擬，確保評(píng)估結(jié)果反映線束在真實(shí)環(huán)境中的性能表現(xiàn)，提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和代表性。交叉參照分析幫助識(shí)別環(huán)境因素對(duì)線束性能的綜合影響，揭示出環(huán)境壓力和性能指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系，為線束應(yīng)用于多種環(huán)境提供了科學(xué)依據(jù)。通過(guò)環(huán)境適應(yīng)性驗(yàn)證和耐受性評(píng)估，可以預(yù)先發(fā)現(xiàn)線束在極端條件下的性能極限和薄弱點(diǎn)，有助于提升線束在極端應(yīng)用場(chǎng)景中的安全性。