塑性形变)的情况下在短时间内高能量得以传递到结构零件上。它导致固体声音信号的大幅度。固体声音信号的最大幅度与阈值比较，其中在低于该阈值时车辆的塑性形变是不可能的并因此能够得出是弹性形变。
[0021]若超过阈值，则在下一步中把被高通滤波的信号的能量与另一个阈值比较。通过被高通滤波的信号的能量值与阈值的比较能够排除的是，固体声音信号中的大多数能量出现在较小的频率的情况下并且因此例如通过车辆噪音的改变而引起。在低于该阈值时为了精确分类损坏事件必须测定其它的信号特性。例如能够测定的是，单位时间多少能量被传递到车辆上。此外在超过该阈值时研宄全部能量的时间曲线的下落。例如车辆外壳的短的衰变时间是由于短时间的脉冲形的能量传递到机动车上并因此机动车塑性地形变。
[0022]在本方法的一种实施方式中幅度包络在少于0.4秒内下降到最大值的10%。在塑性形变的情况下幅度包络的下落发生在0.4秒的时间窗内。优选地选择0.3秒的时间窗，其中幅度包络完全地下降，以把信号分配到塑性形变。
[0023]在固体声音信号的幅度包络的长形的曲线的情况下把信号进一步研宄，其方式为把固体声音信号的信号长度与阈值比较并且在超过该阈值时把原始的固体声音信号的能量值与被高通滤波的固体声音信号的能量值比较。若被高通滤波的信号具有基本上比原始的固体声音信号较高的能量值，则存有油漆擦伤是很可能的。车辆之间(例如车辆外壳和一个物体或者另一个机动车)的、导致车辆油漆擦伤的接触大多情况下相比例如导致车辆的塑性形变的接触较长地持续。若固体声音信号的幅度包络具有长形，但却低于预先确定的阈值，则该固体信号的更具体的定义是困难的并且把该信号分级为未定义的。而若信号长度超过阈值，则在下文研宄的是，是否在被高通滤波的信号中存有相比在原始的固体声音信号中的较高的能量。在被高通滤波的信号中把低于极限频率的频率抑制。通过被高通滤波的信号的与原始固体声音信号的能量的对比因此可见的是，是否较低的或者较高的频率主要地贡献固体声音信号的全部能量。因为在引起油漆擦伤时大多情况下较高的频率得以减弱，可能的是，当被高通滤波的信号的能量超过原始的固体声音信号的能量时，则存有油漆擦伤。
[0024]在存有幅度包络的不规则的时间曲线时把固体声音信号的信号长度与阈值相比较并且在超过该阈值时把固体声音信号的全部能量与其它阈值相比较。在超过这个其他阈值时把固体声音信号分配给刮擦。例如车辆外壳的刮擦大多情况下先于与其它物体或者其它车辆的较长接触。固体声音信号的信号长度因此首先与预先确定的阈值相比较。在低于该阈值时把固体声音信号分类为未定义的噪音。在超过该阈值时车辆的刮擦是可能的并且为了进一步可信把固体声音信号的全部能量值与其它阈值相比较。因为在刮擦时传递的能量与其它的接触事件或者损坏事件是不同的，在超过该阈值时能够得出的是，刮擦发生了。在低于该阈值时把噪音分类为未定义的。
[0025]在本方法的另一个实施方式中对于弹性形变幅度包络从初值出发具有指数的下落。由例如车辆外壳的弹性形变引起的被侦测的固体声音信号具有归因于车辆外壳的最大挤压的最大幅度。因为在弹性形变时车辆外壳没有如此大地、从而导致持续损坏的挤压，则最大幅度是不强地表现。
[0026]在本发明的另一个实施方式中指数下落在最小0.5秒的时间段上进行。衰变时间-即信号下降到最大幅度的10%的该时间段-为最少0.5秒。大多情况下它位于从0.5秒到I秒的时间窗中。弹性形变的衰变时间因此下相比塑性形变明显更长。
[0027]在本方法的另一个实施方式中幅度包络的最大幅度在塑性形变时在大多情况下比在弹性形变时较大。由于较大的最大幅度使得塑性形变的固体声音信号与弹性形变的固体声音信号相区分。塑性形变时的最大幅度由于较大的能量进入而较大。为了精确地确定能够引入阈值，在超过它时能够得出是塑性形变。
[0028]在本方法的一种改进方案中把固体声音信号到不同的损坏事件或者接触事件的分配能够通过使用例如人工神经网络、隐马尔可夫模型或者其它的语言识别方法进一步得以确认。通过该方法较精确地扫描、处理并且因此把固体声音信号分配到不同的损坏事件或者接触事件是可能的。从而能够例如研宄不同的频率曲线或者不同的频率序列。此外能够把信号拆分并且用被存储的比较段来比较，以确定可能的一致性。此外能够例如通过被定义的训练数据记录训练人工神经网络。
[0029]有利地检测并且评估至少一个金属面-尤其是车辆的外壳的固体声音信号。通过检测车辆的外壳的固体声音信号能够检测接触事件或者损坏事件。例如油损坏事件引起的固体声音会经过外壳产地到整个车辆上以及车辆的车身上并因此能够很好地通过相应的传感器得以检测。
[0030]本发明的另一方面涉及用于执行根据本发明的方法的装置，其中该装置具有至少一个与评估单元在信号传输方面相连接的固体声音传感器。该装置的特征在于，评估设备具有用于计算幅度包络的设备和用于根据时间分析幅度包络或者固体声音信号的设备并且该装置具有用于滤波固体声音信号的单元并且该装置具有事件存储单元。
[0031]优选地例如在机动车的车辆外壳上设置多个固体声音传感器。发生的接触事件或者损坏事件因此能够在车辆外壳的每个位置上得以侦测。固体声音传感器与评估单元相连接，其中每个固体声音传感器能够与评估单元相连接或者机动车具有中央评估单元，所有的固体声音传感器与中央评估单元相连接。在评估单元执行所有为了侦测和分类所必需的计算操作。
[0032]此外本发明涉及具有根据本发明的装置的车辆-尤其是机动车。在该机动车的情况下能够集成固体声音传感器以及评估单元到已经存有的传感器中或者说计算单元中。
[0033]下文根据在附图中展示的优选实施例进一步阐释本发明。分别展示:
[0034]图1是本方法的示意图；
[0035]图2是弹生形变的测量信号的示意图；
[0036]图3是塑性形变的信号的示意图；
[0037]图4是车辆油漆的损坏的信号的示意图。
[0038]由固体声音传感器持续测得的固体声音信号首先用高通滤波，以把如发动机振动或者车轮运行噪音的干扰噪音减弱。把被高通滤波的信号与阈值比较并且当超过该预先确定的阈值时，就立即开始原始的固体声音信号和被高通滤波的固体声音信号的信号特性的计算和存储。由原始的固体声音信号确定最大幅度、平均值和方差。由被高通滤波的固体声音信号确定最大幅度。此外计算被高通滤波的和原始的固体声音信号的能量值。只要信号能级接近先前的噪音级时或者当该值被平整到新的固定值上，该值的记录就终止。在计算和存储通过损坏事件或者接触事件引起的固体声音信号之后开始本身的分类I。此外首先计算2固体声音信号的幅度包络并且研宄其时间曲线。在本方法中进行脉冲形的3、长形的曲线4和不规则的曲线5之间的区分。若幅度包络具有脉冲形的曲线3，则能够把它归因6于凹陷或者石头撞击。为了更具体地研宄在第一步7中把固体声音信号的最大幅度与阈值相比较。若最大幅度比预先确定的阈值较小的值，则它很可能指的是弹性形变8。若最大幅度具有较大的阈值，则在第二步9中把被高通滤波的固体声音信号的能量与第二阈值相比较。低于该阈值分配到弹性形变8，超过该阈值时在第三步10中研宄固体声音信号的全部能量的衰变时间。在全部能量的短的衰变时间的情况下把凹陷或者石头撞击11分配到损坏事件或者接触事件。
[0039]在幅度包络的长形的曲线4的情况下，油漆擦伤12能够是对于该固体声音信号的原因。对此在第一步13中把固体声音信号的信号长度与预先确定的阈值相比较。若信号的长度低于该阈值，则对于固体声音信号的原因是未定义的14。若信号长度超过阈值，则在进一步的研宄15是确定的是，是否固体声音信号的全部能量的大部分位于高于高通滤波器的极限频率以上的频率范围。若