AI 算法赋能电动座椅操作耐久失效提前预警

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关忠毅，熊丰，鲁鑫，孙村烁

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针对汽车电动座椅在长期循环操作下出现的驱动电机性能衰退、滑轨阻滞、丝杠磨损和线束接触退化等问题，构建了一种人工智能（AI）算法驱动的耐久失效提前预警框架。该框架融合座椅耐久台架试验、整车道路试验与售后维修记录等多源数据，通过异常值清洗、时序对齐和特征提取完成数据治理；采用卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）进行建模，结合D-S证据理论与健康度评估方法，建立三级维修决策流程。研究结果表明，电动座椅典型失效识别综合准确率达96.8%，平均可提前31个操作循环发出预警，误报率为2.7%，故障停机时间可减少44.2%。该框架能提升复杂工况下的预警稳定性，可为汽车电动座椅全生命周期可靠性管控提供技术支撑。

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