[發(fā)明專利]電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)、方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011094216.0
• 申請(qǐng)日: 2020-10-14
• 公開（公告）號(hào): CN112101597A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭永健;薛思萌;黃川;閆春生;禹勇;楊徐東;白挺瑋;鐘栗廣;綦偉;孫宏偉;王達(dá);孟祥睿;王暢;張歡;劉丹;薛激光;趙旭亮;魏慶來
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 遼寧電能發(fā)展股份有限公司;中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號(hào): G06Q10/00
• 分類號(hào): G06Q10/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06
• 代理公司: 北京市恒有知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會(huì)

1.一種電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，該車輛故障預(yù)判系統(tǒng)包括以下模塊：

故障診斷專家知識(shí)庫(kù)，用于存儲(chǔ)車輛癥狀與故障預(yù)判的專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)；

信息獲取模塊，用于獲取當(dāng)前電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)；

模糊邏輯模塊，用于進(jìn)行電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的故障癥狀與故障原因之間的模糊關(guān)系的結(jié)構(gòu)性知識(shí)表達(dá)，獲得模糊規(guī)則庫(kù)；

故障推理模塊，基于所述電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)以及故障診斷專家知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)，通過車輛故障預(yù)判網(wǎng)絡(luò)獲取車輛故障預(yù)判結(jié)果；

其中，所述車輛故障預(yù)判網(wǎng)絡(luò)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，并基于模糊邏輯模塊獲取的模糊規(guī)則庫(kù)以及故障診斷專家知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，所述故障推理模塊包括以下子模塊：

模糊化子模塊，用于通過隸屬度函數(shù)將所述電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化和歸一化，獲得隸屬度表示的模糊量集合；

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理子模塊，基于所述隸屬度表示的模糊量集合以及故障診斷專家知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)，通過車輛故障預(yù)判網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障征兆到故障原因的推理診斷，獲得所述故障癥狀的癥狀隸屬度和故障隸屬度；

清晰化子模塊，根據(jù)癥狀隸屬度和故障原因以及故障隸屬度與故障程度之間的模糊規(guī)則，獲取所述故障癥狀對(duì)應(yīng)的故障原因和故障程度作為車輛故障預(yù)判結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，所述隸屬度函數(shù)包括癥狀隸屬度函數(shù)和故障隸屬度函數(shù)；

所述癥狀隸屬度函數(shù)為模糊三角函數(shù)；所述故障隸屬度函數(shù)為癥狀隸屬度和模糊評(píng)估系數(shù)的加權(quán)求和函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，所述模糊三角函數(shù)為：

其中，x代表車輛狀態(tài)特征參數(shù)，a和c分別代表狀態(tài)特征參數(shù)的故障癥狀下限和上限，b代表癥狀最大隸屬度值。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，所述故障隸屬度函數(shù)為：

F＝S₁C₁+S₂C₂+...+S_nC_n

其中，S₁,S₂,...,S_n為n個(gè)癥狀隸屬度，C₁,C₂,...,C_n為癥狀與故障的模糊評(píng)估系數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛癥狀與故障預(yù)判的專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)包括歷史的車輛故障癥狀、車輛故障原因和故障程度以及車輛故障癥狀與車輛故障原因和故障程度之間的模糊規(guī)則。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛故障包括充電系統(tǒng)故障、電池管理系統(tǒng)故障和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障。

8.一種電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判方法，其特征在于，基于權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障預(yù)判系統(tǒng)，該方法包括：

步驟S10，獲取當(dāng)前電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障癥狀；

步驟S20，通過隸屬度函數(shù)將所述電動(dòng)汽車租賃運(yùn)營(yíng)平臺(tái)車輛故障癥狀進(jìn)行模糊化和歸一化，獲得隸屬度表示的模糊量集合；

步驟S30，基于所述隸屬度表示的模糊量集合以及故障診斷專家知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)，通過車輛故障預(yù)判網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障征兆到故障原因的推理診斷，獲得所述故障癥狀的癥狀隸屬度和故障隸屬度；

步驟S40，根據(jù)癥狀隸屬度和故障原因以及故障隸屬度與故障程度之間的模糊規(guī)則，獲取所述故障癥狀對(duì)應(yīng)的故障原因和故障程度作為車輛故障預(yù)判結(jié)果；

其中，所述車輛故障預(yù)判網(wǎng)絡(luò)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，并基于模糊邏輯模塊獲取的模糊規(guī)則庫(kù)以及故障診斷專家知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。