一种车辆健康预测系统及方法
专利汇可以提供一种车辆健康预测系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种车辆健康预测系统及方法。该系统采用B/S架构；其中、 服务器 通过安装在车辆上的智能终端收集车辆运行中各子部件的工作参数、以及具体子部件故障发生时的工作参数信息；对接收到的所述具体子部件故障发生时的工作参数信息进行持久化存储，筛选并统计与子部件具体类型故障相关的工作参数在该类型故障发生时的概率分布。所述服务器根据收集到的车辆运行 中子 部件的工作参数、相应与该子部件的具体类型故障发生时工作参数的概率分布来确定该子部件发生故障的 风 险概率以及时告知用户。通过本发明提供的系统能实现对车辆运行中相关子部件发生故障的概率进行预测，在故障实际发生前告知用户从而避免子部件突发故障而引起车辆安全性问题。，下面是一种车辆健康预测系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种车辆健康预测系统，其特征在于，该系统包括：多个智能终端及数据服务器；
其中、每个所述智能终端安装于对应的车辆中、用于实时收集该车辆运行中各子部件的工作数据以及用户上报的该车辆故障时、具体子部件发生故障时的相关工作数据即子部件故障数据，并实时上传给数据服务器；
所述数据服务器，用于对接收到的所述子部件故障数据进行持久化存储；根据所述持久化存储的子部件故障数据，统计与具体车辆型号具体子部件发生具体类型故障的相关故障参数的概率分布，并对所述概率分布进行存储；从所述接收到的运行车辆中子部件的工作参数中筛选出与待预测类型故障相关的工作数据作为匹配数据，基于所述匹配数据，以及和所述匹配数据对应的故障参数、所述运行车辆的型号、具体的子部件、待预测类型故障对应的概率分布预测该子部件发生该类型故障的风险概率并及时告知相关用户。
2.如权利要求1所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述子部件故障数据包括：子部件的标识ID、具体的故障类型以及车辆型号的标识信息；所述智能终端每次上传工作数据时都附加对应车辆型号的标识信息，每项数据都附加约定的标识ID和标签flag来标识具体子部件的具体类型的工作数据。
3.如权利要求2所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述服务器对接收到的所述子部件故障数据进行持久化存储，具体实现为：识别上传子部件故障数据的车辆的型号，并按照具体车辆型号的具体子部件产生具体故障的类型对接收到的车辆子部件故障数据进行持久化分类存储。
4.如权利要求1或3所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述根据所述持久化存储的子部件故障数据，统计与具体车辆型号的具体子部件发生具体类型故障的相关故障参数的概率分布，并对所述概率分布进行存储；具体为：从所述持久化存储的车辆子部件故障数据中筛选出与具体车辆型号的具体子部件发生特定类型故障时该相关故障参数对应的工作数据；将所述筛选出工作数据按照一定的数据间隔进行分组，统计落入各分组的工作数据的个数；以横坐标x为数据间隔区间、纵坐标y为该数据间隔区间内工作数据个数进行正态分布曲线拟合得出正态分布函数N(u，σ2)，其中u为均值、σ2为方差；将均值u，均方差σ与该车辆的车辆型号的标识信息、子部件ID以及故障类型标识信息关联存储在故障数据库中。
5.如权利要求4所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述基于所述匹配数据，以及和所述匹配数据对应的故障参数、所述运行车辆的型号、具体的子部件、待预测类型故障对应的概率分布预测该子部件发生该类型故障的风险概率；具体实现为：根据该车辆的车辆型号的标识信息、子部件ID以及故障类型标识信息查询故障数据库中获取对应的均值u0，均方差σ0；设所述匹配数据为x0，对其按照公式x'＝x0-u0/σ0进行标准化处理，以(u0+x'，+∞)、(-∞，u0-x')为在该匹配参数时该子部件发生该类型故障的风险概率的置信区间，按照标准正态分布模型N(0,1)来确定该子部件发生该类型故障的风险概率。
6.如权利要求1或5所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述数据服务器定期重新统计具体车辆型号具体子部件发生具体类型故障时的相关故障参数的概率分布对故障数据库中概率分布参数进行迭代更新；或者当接收到的具体车辆型号具体子部件发生特定类型故障的故障数据的增量到达预设阈值时，触发所述数据服务器重新统计该具体车辆型号的该具体子部件发生所述特定类型故障时的相关故障参数的概率分布对故障数据库中相关概率分布参数进行迭代更新。
7.如权利要求6所述的车辆健康预测系统，其特征在于，在预测出具体车辆某个子部件发生特定类型故障的风险概率大于预设阈值时，所述数据服务器向该具体车辆对应的所述智能终端下发告警信息。
8.如权利要求1或7所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述与具体车辆型号具体子部件发生具体类型故障的相关故障参数至少包括以下一种或几种：某型电动车辆的牵引电机在发生烧毁时的温度、相电流，其泵电机在发生烧毁时的温度、相电流，其加速踏板失灵时该加速踏板的模拟输入量；某型车辆具体轴承在断裂时的负重。
9.如权利要求1所述的所述的车辆健康预测系统，其特征在于，所述车辆的钥匙开关闭合后即给所述智能终端上电，所述智能终端上电完成后通过创建套接字socket与数据服务器进行数据交互。
10.一种车辆健康预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1.通过安装于车辆中的智能终端实时收集该车辆在运行时相关子部件的工作数据以及用户上报的该车辆故障时、具体子部件发生故障时的相关工作数据即子部件故障数据；
S2.对收集到的所述子部件故障数据进行持久化存储；根据所述持久化存储的子部件故障数据，统计与具体车辆型号具体子部件发生具体类型故障的相关故障参数的概率分布，并将所述概率分布存储到故障数据库中；
S3.从所述接收到的运行车辆中子部件的工作参数中筛选出与待预测类型故障相关的工作数据作为匹配数据，基于所述匹配数据，以及和所述匹配数据对应的故障参数、所述运行车辆的型号、具体的子部件、待预测类型故障对应的概率分布预测该子部件发生该类型故障的风险概率并及时告知相关用户。S3.从运行车辆子部件的工作参数中筛选出与待预测类型故障相关的工作数据作为匹配数据；基于所述匹配数据，以及和所述匹配数据对应的故障参数、所述运行车辆的型号、具体的子部件、待预测类型故障对应的概率分布预测该子部件发生该类型故障的风险概率并及时告知相关用户
11.如权利要求10所述的车辆健康预测方法，其特征在于，所述子部件故障数据包括：
子部件的标识ID、具体的故障类型以及车辆型号的标识信息；所述智能终端每次上传工作数据时都附加对应车辆型号的标识信息，每项数据都附加约定的标识ID和标签flag来标识具体子部件的具体类型的工作数据。
12.如权利要求10或11所述的车辆健康预测方法，其特征在于，所述根据所述持久化存储的子部件故障数据，统计与具体车辆型号的具体子部件发生具体类型故障的相关故障参数的概率分布，并将所述概率分布存储到故障数据库中；具体为：从所述持久化存储的车辆子部件故障数据中筛选出与具体车辆型号的具体子部件发生特定类型故障时该相关故障参数对应的工作数据；将所述筛选出工作数据按照一定的数据间隔进行分组，统计落入各分组的工作数据的个数；以横坐标x为数据间隔区间、纵坐标y为该数据间隔区间内工作数据个数进行正态分布曲线拟合得出正态分布函数N(u，σ2)，其中u为均值、σ2为方差；将均值u，均方差σ与该车辆的车辆型号的标识信息、子部件ID以及故障类型标识信息关联存储在故障数据库中。
13.如权利要求12所述的车辆健康预测方法，其特征在于，所述基于所述匹配数据，以及和所述匹配数据对应的故障参数、所述运行车辆的型号、具体的子部件、待预测类型故障对应的概率分布预测该子部件发生该类型故障的风险概率并及时告知相关用户；具体实现为：根据该车辆的车辆型号的标识信息、子部件ID以及故障类型标识信息查询故障数据库中获取对应的均值u0，均方差σ0；设所述匹配数据为x0，对其按照公式x'＝x0-u0/σ0进行标准化处理，以(u0+x'，+∞)、(-∞，u0-x')为在该匹配参数时该子部件发生该类型故障的风险概率的置信区间，按照标准正态分布模型N(0,1)来确定该子部件发生该类型故障的风险概率；当预测出该子部件发生该类型故障的风险概率大于预设阈值时，向该运行车辆对应的所述智能终端下发告警信息。
14.如权利要求10或13所述的车辆健康预测方法，其特征在于，所述方法还包括：定期重新统计具体车辆型号具体子部件发生具体类型故障时的相关故障参数的概率分布对故障数据库中概率分布参数进行迭代更新；或者判断当接收到的具体车辆型号具体子部件发生特定类型故障的故障数据的增量到达预设阈值时，重新统计该具体车辆型号的该具体子部件发生所述特定类型故障时的相关故障参数的概率分布对故障数据库中相关概率分布参数进行迭代更新。
15.如权利要求10或14所述的车辆健康预测方法，其特征在于，所述与具体车辆型号具体子部件发生具体类型故障的相关故障参数至少包括以下一种或几种：某型电动车辆的牵引电机在发生烧毁时的温度、相电流，其泵电机在发生烧毁时的温度、相电流，其加速踏板失灵时该加速踏板的模拟输入量；某型车辆具体轴承在断裂时的负重。
16.如权利要求10所述的所述的车辆健康预测方法，其特征在于，所述智能终端在其安装车辆的钥匙开关闭合后即上电，在上电完成后通过创建套接字socket与数据服务器进行数据交互。
一种车辆健康预测系统及方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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