[發明專利]基于大數據技術的電動汽車維護方法及設備

有效

• 申請號: 201810052452.2
• 申請日: 2018-01-19
• 公開（公告）號: CN108376288B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 鐘迪
• 申請（專利權）人: 地上鐵租車（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G07C5/08
• 代理公司: 深圳市凱達知識產權事務所 44256
• 代理人: 劉大彎

1.一種基于大數據技術的電動汽車維護方法，其特征在于，其包括如下步驟：

S1、劃分電動汽車安全因素的類型，所述汽車安全因素的類型包括：控制信息、機械信息、電氣信息，并配置汽車安全因素的影響集合；

S2、篩選電動汽車中與電動汽車安全因素相關的信息組件、機械組件、電氣組件；在篩選出的信息組件、機械組件、電氣組件中配置相應傳感器獲取控制信息、機械信息、電氣信息；

S3、根據汽車安全因素的影響集合配置電動汽車識別模型；

S4、通過電動汽車識別模型對電動汽車的車況進行識別獲得識別結果；

所述步驟S1包括：

劃分電動汽車安全因素的類型，所述汽車安全因素的類型包括：控制信息、機械信息、電氣信息；

配置汽車安全因素的影響權值，以及汽車安全因素的疊加規則；

將所有配置完的汽車安全因素的影響權值，以及汽車安全因素的疊加規則添加到汽車安全因素的影響集合中；

所述步驟S3包括：

根據汽車安全因素的影響集合中汽車安全因素的影響權值，以及汽車安全因素的疊加規則分別生成信息組件識別單元、機械組件識別單元、電氣組件識別單元；

根據信息組件識別單元、機械組件識別單元、電氣組件識別單元生成電動汽車識別模型；

所述步驟S2包括：

S21、將電動汽車的組件進行分類，獲得信息組件、機械組件、以及電氣組件；

S22、配置步驟S21中信息組件、機械組件、以及電氣組件的屬性，所述屬性包括單一屬性類型、關聯屬性類型；

S23、根據步驟S22中信息組件、機械組件、以及電氣組件的屬性配置對應的傳感器類型以及數量來獲取控制信息、機械信息、電氣信息；

配置篩選出的信息組件、機械組件、以及電氣組件的汽車安全因素的影響集合，信息組件的汽車安全因素的影響集合δ₁＝{M,f₁}，機械組件的汽車安全因素的影響集合δ₂＝{N,f₂}，電氣組件的汽車安全因素的影響集合δ₃＝{Q,f₃}；其中M為信息組件中信息單元的影響權值矩陣；N為機械組件中機械單元的影響權值矩陣；Q為電氣組件中電氣單元的影響權值矩陣；f₁為信息組件的汽車安全因素的疊加規則函數；f₂為機械組件的汽車安全因素的疊加規則函數；f₃為電氣組件的汽車安全因素的疊加規則函數；其中f₁、f₂、f₃用于判斷不同組件的不同單元內疊加效應，通過應用基于概率分布的模糊計算；

其中i,j取值為正整數，m_ij為第j層第i個信息單元的影響權值；λ_1j為第j層信息單元之間的干擾系數；

其中i,j取值為正整數，n_ij為第j層第i個機械單元的影響權值；λ_2j為第j層機械單元之間的干擾系數；

其中i,j取值為正整數，q_ij為第j層第i個電氣單元的影響權值；λ_3j為第j層電氣單元之間的干擾系數，m_ij、n_ij、q_ij表示一種通過二叉樹形式表示組件中單元的形式；

所述步驟S22中配置信息組件、機械組件、以及電氣組件的屬性包括：

配置信息組件中信息單元的屬性η_ij，機械組件中機械單元的屬性θ_ij，電氣組件中電氣單元的屬性η_ij、θ_ij、的取值為0或1，在取值為0時代表為單一屬性類型，在取值為1時代表為關聯屬性類型，相應地，電動汽車識別模型如下：

其中為信息組件識別單元，為機械組件識別單元，為電氣組件識別單元。

2.如權利要求1所述的基于大數據技術的電動汽車維護方法中，其特征在于，

所述步驟S4包括：

通過電動汽車識別模型對電動汽車的車況進行識別獲得識別結果；所述識別結果包括正常、觀察、預警、危險四種。