[發明專利]一種基于霧計算環境的車輛預測診斷方法

在審

• 申請號: 202010533156.1
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111709542A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 徐馳;王芳;譚強;孫善寶
• 申請（專利權）人: 浪潮集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G07C5/00;G07C5/08
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 闞恭勇

本發明提供一種基于霧計算環境的車輛預測診斷方法，屬于物聯網和人工智能技術領域，本發明車輛計算單元實時采集各類傳感器的數據，進行過濾和匯總，車輛申請霧計算節點資源，將車輛實時數據發送到霧計算節點。霧計算節點收集網絡覆蓋范圍內的車輛實時狀態數據，結合車輛預測診斷模型，形成車輛健康狀況預測，將分析結果下發到對應車輛。霧計算節點定期將車輛數據發送到云計算中心，云計算中心對車輛歷史數據進行存儲和大數據分析，并將車輛預測診斷模型下發到霧計算節點，完成預測診斷模型的更新。

技術領域

本發明涉及物聯網和人工智能技術，尤其涉及一種基于霧計算環境的車輛預測診斷方法。

背景技術

近年來，汽車的保有量迅速增加。如今汽車維護一般采取定期保養和遇到問題維修的方式進行，車輛狀態預測診斷機制不足，不利于及時發現車輛存在的問題，增加安全隱患。隨著云計算和霧計算的發展，人們對數據實時處理和數據智能決策有了更高的需求。

云計算平臺具備強大的存儲和計算能力，在實際應用中其劣勢是傳輸帶寬存在瓶頸，在云計算、大數據系統之間傳輸速度的下降可能引起服務中斷，無法滿足大數據量的實時傳輸和計算。

發明內容

為了解決以上技術問題，本發明提供了一種基于霧計算環境的車輛預測診斷方法，及時發現車輛實時數據異常，并根據海量歷史數據預測診斷車輛健康狀況。

本發明的技術方案是：

一種基于霧計算環境的車輛預測診斷方法，構建一種霧計算環境車輛診斷網絡，車輛計算單元實時采集各類傳感器的數據，進行過濾和匯總，車輛申請霧計算節點資源，將車輛實時數據發送到霧計算節點。霧計算節點收集網絡覆蓋范圍內的車輛實時狀態數據，結合車輛預測診斷模型，形成車輛健康狀況預測，將分析結果下發到對應車輛。霧計算節點定期將車輛數據發送到云計算中心，云計算中心對車輛歷史數據進行存儲和大數據分析，并將車輛預測診斷模型下發到霧計算節點，完成預測診斷模型的更新。

霧計算環境由車輛終端層、霧計算層和云中心層組成。其中霧計算層分布大量的中等性能網絡邊緣服務器，形成霧計算節點，霧計算節點運行功能包括數據收集、數據計算、預測診斷模型分析、網絡覆蓋，提供車輛數據采集、實時數據存儲和計算服務；云計算層提供海量歷史數據存儲、大數據分析和預測診斷模型構建服務。

所述霧計算節點收集網絡覆蓋范圍內的車輛實時狀態數據，結合車輛預測診斷模型，形成車輛健康狀況預測，將分析結果下發到對應車輛。其具體步驟為：

S1：車輛運行過程中，車輛的各類傳感器實時產生車輛狀態數據，車輛計算單元對原始傳感器數據進行初步過濾和匯總。

S2：車輛經過霧計算網關網絡覆蓋范圍內，與霧計算網關建立連接，將車輛運行狀態數據發送到霧計算節點。

S3：霧計算網關接收車輛傳感器數據，根據霧節點負載分解處理任務，分發給各霧計算節點協作處理。霧計算節點加載對應車輛數據檢測模型，對車輛狀態數據進行實時分析，形成車輛健康狀態統計圖。

車輛健康狀態統計圖包含車輛各部件健康程度、異常指標來源診斷、車輛部件保養預測。

S4：霧計算節點向車輛發送車輛健康狀態。

S5：車輛接收健康狀態預測診斷數據，根據異常指標的嚴重等級，給出車輛保養提示。

所述方法中，云中心提供車輛歷史數據存儲和大數據分析服務，收集霧計算節點上傳的數據，進行大數據分析，形成相應的車輛預測診斷模型，并將分析模型反饋到霧計算節點，具體步驟如下：

S1：霧計算節點定期將車輛運行數據傳輸到云中心；

S2：云中心服務器收集并存儲霧節點車輛運行數據，結合海量歷史運行數據，進行大數據分析，根據不同車輛的駕駛習慣，形成車輛對應的健康狀況預測診斷模型，并將預測診斷模型發送給霧計算節點。