[發(fā)明專(zhuān)利]一種汽車(chē)蓄電池智能監(jiān)測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010027096.6
• 申請(qǐng)日: 2020-01-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113109714A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馮舒勤
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 寧波吉利汽車(chē)研究開(kāi)發(fā)有限公司;浙江吉利控股集團(tuán)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G01R31/367
• 分類(lèi)號(hào): G01R31/367;G01R31/382;B60L58/10
• 代理公司: 廣州三環(huán)專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

1.一種汽車(chē)蓄電池智能監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括：

車(chē)載終端獲取目標(biāo)車(chē)輛的待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

所述車(chē)載終端將所述當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至云端平臺(tái)；

所述云端平臺(tái)根據(jù)所述當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的狀態(tài)評(píng)估模型確定所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息；其中，所述狀態(tài)評(píng)估模型通過(guò)使用所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于通用評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練確定，所述通用評(píng)估模型根據(jù)多個(gè)車(chē)輛的蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定；

所述云端平臺(tái)將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息發(fā)送至與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的用戶(hù)端。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述云端平臺(tái)將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息發(fā)送至與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的用戶(hù)端包括：

所述云端平臺(tái)將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息發(fā)送至所述車(chē)載終端；

和/或，

所述云端平臺(tái)將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息發(fā)送至與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的移動(dòng)終端。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當(dāng)所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件時(shí)，所述云端平臺(tái)根據(jù)所述當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前狀態(tài)信息，利用與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的因素分析模型確定所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的狀態(tài)影響因素；其中，所述因素分析模型通過(guò)使用所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于通用分析模型進(jìn)行訓(xùn)練確定，所述通用分析模型根據(jù)多個(gè)車(chē)輛的蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定；

所述云端平臺(tái)將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的狀態(tài)影響因素發(fā)送至與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的用戶(hù)端。

4.一種汽車(chē)蓄電池智能監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)車(chē)輛的待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的狀態(tài)評(píng)估模型確定所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息；其中，所述狀態(tài)評(píng)估模型通過(guò)使用所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于通用評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練確定，所述通用評(píng)估模型根據(jù)多個(gè)車(chē)輛的蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定；

將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息發(fā)送至與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的用戶(hù)端。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當(dāng)所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的當(dāng)前狀態(tài)信息滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件時(shí)，根據(jù)所述當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前狀態(tài)信息，利用與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的因素分析模型確定所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的狀態(tài)影響因素；其中，所述因素分析模型通過(guò)使用所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于通用分析模型進(jìn)行訓(xùn)練確定，所述通用分析模型根據(jù)多個(gè)車(chē)輛的蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法確定；

將所述待監(jiān)測(cè)蓄電池的狀態(tài)影響因素發(fā)送至與所述目標(biāo)車(chē)輛對(duì)應(yīng)的用戶(hù)端。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于：

所述通用評(píng)估模型的建立方法包括：

獲取多個(gè)車(chē)輛的蓄電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，生成歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合；

基于至少一種融合算法對(duì)所述歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合；

構(gòu)建蓄電池監(jiān)測(cè)的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)對(duì)所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述通用評(píng)估模型；

所述通用分析模型的建立方法包括：

構(gòu)建蓄電池監(jiān)測(cè)的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)輸入所述通用評(píng)估模型，得到多個(gè)車(chē)輛的蓄電池的歷史狀態(tài)信息集合；

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)和所述歷史狀態(tài)信息集合中的信息對(duì)所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述通用分析模型。