[發明專利]一種汽車故障預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911353213.1
• 申請日: 2019-12-25
• 公開（公告）號: CN113033860A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 占豐
• 申請（專利權）人: 寧波吉利汽車研究開發有限公司;浙江吉利控股集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G07C5/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

本發明提供一種汽車故障預測方法、裝置電子設備及存儲介質，包括接收待測車輛的行車信息；根據所述行車信息確定行車目標特征集；根據所述行車目標特征集利用故障風險識別模型策略，確定所述行車信息對應的故障發生時間，其中所述故障風險識別模型策略包括：故障風險識別策略和故障風險識別模型組件，所述故障風險識別模型組件根據多個歷史車輛行車信息的行車目標特征集與所述歷史車輛行車信息對應的故障發送時間之間的對應關系訓練得到；將所述行車信息對應的故障發生時間發送至所述待測車輛，以使得所述待測車輛根據所述故障發生時間生成對應的提示。本方法具有適用性強、準確率高、速度快等優點。

技術領域

本發明涉及汽車故障預測技術領域，特別涉及一種汽車故障預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

據統計，全球汽車保有量突破10億輛，人們的生活越來越離不開汽車。車輛在使用過程中，難免會出現一些異常或故障。汽車故障碼的數量多達上萬條，而且往往一個故障的發生原因有多種，目前還不存在可靠的汽車故障預測系統，一般都是故障發生后，駕駛員將車開到4S店或者修理廠，用OBD設備讀取故障碼，并逐一排查故障原因。

隨著汽車向電動化、網聯化、智能化發展，汽車的機械結構和電子系統越來越復雜，部件出現故障的數量和幾率將會增加。一些故障會給駕駛帶來非常大的安全隱患，還會導致時間和金錢上的損失，特別是新能源汽車，由于現階段電池技術仍不成熟，相關故障引發的后果更加嚴重。

因此亟需提供一種汽車故障預測方法的技術方案，能夠預測出故障的發生時間，在故障發生前，通知車主去檢查維修或者保養，從而避免故障發生，提升汽車的安全性。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種汽車故障預測方法，，包括：

接收待測車輛的行車信息；

根據所述行車信息確定行車目標特征集；

根據所述行車目標特征集利用故障風險識別模型策略，確定所述行車信息對應的故障發生時間，其中所述故障風險識別模型策略包括：故障風險識別策略和故障風險識別模型組件，所述故障風險識別模型組件根據多個歷史車輛行車信息的行車目標特征集與所述歷史車輛行車信息對應的故障發送時間之間的對應關系訓練得到；

將所述行車信息對應的故障發生時間發送至所述待測車輛，以使得所述待測車輛根據所述故障發生時間生成對應的提示。

進一步地、所述故障風險識別模型組件被設置為按照下述方式建立：

獲取多個所述歷史車輛行車信息，所述歷史車輛行車信息包括：行車目標特征集和與所述歷史車輛行車信息對應的故障發生時間；

建立所述故障風險識別模型組件，其中，故障風險識別模型組件包括多個模型參數；

將所述歷史車輛行車信息中的行車目標特征集作為所述故障風險識別模型組件的輸入數據，將與所述歷史車輛行車信息對應的故障發生時間作為所述故障風險識別模型組件的輸出數據，調整所述故障風險識別模型組件的所述模型參數，直至所述故障風險識別模型組件達到預設要求。

進一步地、所述行車信息包括：故障編碼和行車參數；

所述根據所述行車信息確定行車目標特征集，包括：

根據所述故障編碼對所述行車參數進行清洗，以得到行車初始特征子集；

過濾掉所述行車初始特征子集中無效的特征，以得到有效行車特征子集；

對所述有效行車特征子集進行歸一化處理，以得到所述行車目標特征集。