[發明專利]車輛故障診斷預測方法、裝置、設備及車輛

在審

• 申請號: 202210316667.7
• 申請日: 2022-03-28
• 公開（公告）號: CN114676781A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 栗月姣;于雷
• 申請（專利權）人: 三一電動車科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/00;G07C5/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 白冬梅

1.一種車輛故障診斷預測方法，其特征在于，包括：

采集車輛狀態參數；

輸入所述車輛狀態參數至故障診斷預測模型，輸出故障類型，所述故障診斷預測模型是基于車輛狀態參數樣本類型和故障類型樣本訓練得到的，所述車輛狀態參數樣本類型是通過對車輛系統的所有數據進行主成分分析得到的；

根據所述故障類型，生成故障解決方案，并發送所述故障類型和所述故障解決方案至用戶終端和/或云端。

2.根據權利要求1所述的車輛故障診斷預測方法，其特征在于，所述故障診斷預測模型的構建包括：

確定車輛系統中的每個子系統的組成，并對每個所述子系統的工作原理進行解析，獲取每個所述子系統的全部特征數據；

利用主成分分析對每個子系統的所述全部特征數據進行篩選，得到每個子系統的敏感特征數據；

基于每個所述子系統的敏感特征數據，對初始模型進行訓練，構建故障診斷預測模型。

3.根據權利要求2所述的車輛故障診斷預測方法，其特征在于，所述構建故障診斷預測模型之后，還包括：

利用粒子群優化算法對所述故障診斷預測模型的模型參數進行優化。

4.根據權利要求2所述的車輛故障診斷預測方法，其特征在于，所述獲取每個所述子系統的全部特征數據之后，還包括：

對所述全部特征數據進行數據清洗，獲取標準數據；

對所述標準數據進行歸一化處理，以歸一化處理后的數據作為所述全部特征數據。

5.根據權利要求2所述的車輛故障診斷預測方法，其特征在于，所述子系統包括熱管理系統、電機系統和電池系統中的至少一種。

6.一種車輛故障診斷預測裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集車輛狀態參數；

預測模塊，用于輸入所述車輛狀態參數至故障診斷預測模型，輸出故障類型，所述故障診斷預測模型是基于車輛狀態參數樣本和故障類型樣本訓練得到的，所述車輛狀態參數樣本類型是通過對車輛系統的所有數據進行主成分分析得到的；

發送模塊，用于根據所述故障類型，生成故障解決方案，并發送所述故障類型和所述故障解決方案至用戶終端和/或云端。

7.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至5任一項所述車輛故障診斷預測方法。

8.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述車輛故障診斷預測方法。

9.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述車輛故障診斷預測方法。

10.一種車輛，其特征在于，所述車輛用于執行如權利要求1至5任一項所述的車輛故障診斷預測方法。