[發明專利]一種故障診斷的方法和裝置

在審

• 申請號: 201810227662.0
• 申請日: 2018-03-19
• 公開（公告）號: CN108490370A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發明（設計）人: 沈哲昆;邵丹薇;鄭雋一;儲丹
• 申請（專利權）人: 萬幫充電設備有限公司
• 主分類號: G01R31/40
• 分類號: G01R31/40
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 戈豐

1.一種充電樁的故障診斷的方法，其特征在于，包括：

獲取目標充電樁的狀態信息，其中，所述狀態信息包括以下至少一種類型：充電樁的狀態碼，充電樁的電流強度，充電樁的電壓強度，充電樁的通信信號強度，充電樁的使用次數，充電樁的報障次數；

按照所述至少一種類型對所述狀態信息進行分類處理，得到多組樣本數據；

將所述多組樣本數據分別輸入到對應的神經網絡中進行處理，得到所述目標充電樁的故障診斷結果，其中，所述故障診斷結果包括以下至少之一：所述目標充電樁是否出現故障，所述目標充電樁的故障解決方案，所述目標充電樁故障的維護等級。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述至少一種類型對所述狀態信息進行分類處理，得到多組樣本數據包括：

將所述狀態信息中的所述充電樁的狀態碼，所述充電樁的電流強度，所述充電樁的電壓強度和所述充電樁的通信信號強度進行提取，得到第一樣本數據；

將所述狀態信息中的所述充電樁的使用次數和所述充電樁的報障次數進行提取，得到第二樣本數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，將所述多組樣本數據分別輸入到對應的神經網絡中進行處理，得到所述目標充電樁的故障診斷結果包括：

將所述第一樣本數據輸入至第一神經網絡模型中進行處理；

在所述第一神經網絡模型對所述第一樣本數據進行處理的過程中，所述第一神經網絡模型提取所述第一樣本數據的特征信息，得到第一特征信息，并將所述第一特征信息與所述第一神經網絡的數據庫中預設特征信息進行比對，以根據比對結果確定所述目標充電樁的第一故障診斷結果，其中，所述第一故障診斷結果包括：所述目標充電樁是否出現故障，以及所述目標充電樁出現故障時的故障類型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述多組樣本數據分別輸入到對應的神經網絡中進行處理，得到所述目標充電樁的故障診斷結果還包括：

將所述第二樣本數據和所述第一故障診斷結果輸入到第二神經網絡中進行處理，以得到所述目標充電樁的第二故障診斷結果，其中，所述第二故障診斷結果包括：目標充電樁故障的維護等級。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述第一樣本數據和所述第一故障診斷結果對第一訓練樣本進行更新，并基于更新之后的所述第一訓練樣本對所述第一神經網絡模型進行再次訓練，其中，所述第一訓練樣本為對所述第一神經網絡模型進行訓練的樣本；

基于所述第二樣本數據、所述第一故障診斷結果和所述第二故障診斷結果對第二訓練樣本進行更新，并基于更新之后的所述第二訓練樣本對所述第二神經網絡模型進行再次訓練，其中，所述第二訓練樣本為對所述第二神經網絡模型進行訓練的樣本。

6.一種故障診斷的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取裝置，所述獲取裝置獲取目標充電樁狀態信息，其中，所述狀態信息包括以下至少一種類型：充電樁的狀態碼，充電樁的電流強度，充電樁的電壓強度，充電樁的通信信號強度，充電樁的使用次數，充電樁的報障次數；

分類裝置，所述分類裝置用于按照所述至少一種類型對所述狀態信息進行分類處理，得到多組樣本數據；

檢測裝置，所述檢測裝置將所述多組樣本數據分別輸入到對應的神經網絡中進行處理，得到所述目標充電樁的故障診斷結果，其中，所述故障診斷結果包括以下至少之一：所述目標充電樁是否出現故障，所述目標充電樁的故障解決方案，所述目標充電樁故障的維護等級。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述檢測裝置還用于：

將所述第一樣本數據輸入至第一神經網絡模型中進行處理；

在所述第一神經網絡模型對所述第一樣本數據進行處理的過程中，所述第一神經網絡模型提取所述第一樣本數據的特征信息，得到第一特征信息，并將所述第一特征信息與所述第一神經網絡的數據庫中預設特征信息進行比對，以根據比對結果確定所述目標充電樁的第一故障診斷結果，其中，所述第一故障診斷結果包括：所述目標充電樁是否出現故障，以及所述目標充電樁出現故障時的故障類型。