[發明專利]一種智能的汽車零部件故障診斷建模方法、電子設備及程序產品

在審

• 申請號: 202211296026.6
• 申請日: 2022-10-21
• 公開（公告）號: CN115660640A
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 范有才;張國杰;劉巍;李昌;施暄宣
• 申請（專利權）人: 重慶長安汽車股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/20
• 分類號: G06Q10/20;G06F30/20;G06F16/215;G06F119/08
• 代理公司: 重慶華科專利事務所 50123
• 代理人: 康海燕

1.一種智能的汽車零部件故障診斷診斷建模方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：獲取汽車行駛歷史大數據和維保記錄數據；

步驟2：對汽車零部件全生命周期的歷史數據進行數據聚合和清洗；

步驟3：以汽車行駛過程中一次啟停為時間滑動窗口進行數據分段和打標；

步驟4：基于LSTM時序序列模型和神經網絡模型構建故障診斷模型。

2.根據權利要求1所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法，其特征在于，所述步驟1具體包括：

根據車輛各零部件的維保記錄卡，確定車輛各零部件的故障類型以及對應的故障維修時間，基于故障類型和故障維修時間從云平臺提取汽車出廠時間至故障維修時間內的車輛行駛過程中的零部件全生命周期的歷史數據，數據字段包括零部件本身、零部件負載、車輛行駛外部環境、車輛駕駛行為等can信號數據。

3.根據權利要求1所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法，其特征在于，所述步驟2包括：

數據清洗，包括對零部件全生命周期的歷史數據各數據字段信號的異常值剔除和缺失值填充；

數據聚合，以分鐘為單位進行數據聚合，將歷史數據各數據字段信號按時間順序進行排序，并以分鐘為單位進行分組，取每個分鐘組的平均值作為當前分鐘的值。

4.根據權利要求1所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法，其特征在于，所述步驟3包括

首先，基于聚合好的數據按時間順序排序，然后按單次啟停進行分組；

其次，將單次啟停的時間序列長度固定為一個定值L，當單次啟停時間長度超過L時，則只截取啟動時刻到L時刻的數據作為本次啟停的時間序列數據；當單次啟停時間長度未超過L時，則將啟動時刻到停止時刻的時間序列數據保持不變，而停止時刻到L時刻的時間序列填充為0值；

最后，將單次啟停數據打上對應的標簽。

5.根據權利要求4所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法，其特征在于，在零部件全生命周期歷史數據內設置3個時間窗口，分別為T1、T2、T3，其中時間窗口T1內的數據標簽設置為Label，時間窗口T3內的數據標簽根據具體的故障類型設置為相應的Label‘；時間窗口T2內的數據進行舍棄；在時間窗口T1和時間窗口T3時段內分別以車輛單次啟停為滑動時間窗口，對數據進行處理和標注。

6.根據權利要求1-5任一項所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法，其特征在于，所述步驟4中，基于LSTM時序序列模型和神經網絡模型構建故障診斷模型，進行建模分析，將步驟3生成的時許分段數據送入構建好的時間序列模型中進行訓練迭代。

7.一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與至少一個處理器通信連接的存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序在被所述至少一個處理器執行時用于使所述電子設備執行根據權利要求1至6任一項所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法。

8.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其中，所述計算機程序在被計算機的處理器執行時用于使所述計算機執行根據權利要求1至6任一項所述的智能的汽車零部件故障診斷建模方法。