传统的汽车制动器失效故障检测方法主要基于时域特征,这种方法往往受到信号噪声的影响,诊断准确性有明显的局限性。因此,提出了一种基于改进的经验小波变换的汽车制动器失效故障检测方法,通过对汽车制动器失效故障的特征提取,并计算出故障特征频域谱负熵,引入极限学习机(ELM)作为分类器,从而高效实现汽车制动器失效故障检测。实验结果表明,相比传统方法,本方法在汽车制动器失效故障检测中能够获得更清晰、更准确的故障特征表示,从而实现更精确的故障检测和诊断,并为进一步的研究和应用提供了重要的参考依据。