[发明专利]车辆故障预警系统及对应的车辆故障预警方法

权利要求书

1.一种车辆故障预警系统(2)，所述车辆故障预警系统(2)与多个车辆通信连接并能够对车辆即将发生的故障进行预警，所述车辆故障预警系统(2)包括：

-数据收集模块(15)，所述数据收集模块(15)配置成在一定的时间跨度内从所述多个车辆收集车辆数据以形成数据集群；

-数据筛选模块(18)，所述数据筛选模块(18)配置成基于要生成的故障预测模型的特点来从所述数据集群筛选数据；

-预测模型生成模块(16)，所述预测模型生成模块(16)配置成由所述数据筛选模块(18)筛选的数据构建用于预测车辆故障的故障预测模型；以及

-故障预测模块(17)，所述故障预测模块(17)配置成在调用所述故障预测模型的情况下基于实时车辆数据来预测车辆是否存在即将发生的故障并在预测到车辆存在即将发生的故障时发出警示。

2.根据权利要求1所述的车辆故障预警系统(2)，其特征在于，

所构建的故障预测模型是第一类型的模型和/或第二类型的模型，其中，所述第一类型的模型是基于健康的车辆数据所构建的、用于描述健康的车辆的运行状态的故障预测模型，而所述第二类型的模型是基于即将出现故障的车辆的数据所构建的、用于描述即将出现故障的车辆的运行状态的故障预测模型。

3.根据权利要求1或2所述的车辆故障预警系统(2)，其特征在于，

所述故障预测模型表达成特定的故障参数与所述故障参数的至少一个影响参数之间的数学函数，其中，所述特定的故障参数指的是表征特定的车辆故障的参数；和/或

所述预测模型生成模块(16)配置成利用大数据处理算法来由所述筛选的数据构建所述故障预测模型。

4.根据权利要求3所述的车辆故障预警系统(2)，其特征在于，

所述故障预测模块(17)进一步配置成：在预测车辆是否存在即将发生的故障时，将所述至少一个影响参数的实时测量值代入所述数学函数从而计算出故障参数的估算值；并且通过比较所述故障参数的估算值与故障参数的对应的实时测量值来判断当前车辆是否存在即将发生的故障。

5.根据权利要求4所述的车辆故障预警系统(2)，其特征在于，

所述故障预测模块(17)进一步配置成：在调用所述第一类型的模型的情况下，如果所述故障参数的估算值与故障参数的对应的实时测量值之间的偏差超出预设的范围，则表明车辆即将发生所述故障参数所表征的故障；在调用所述第二类型的模型的情况下，如果所述故障参数的估算值与故障参数的对应的实时测量值之间的偏差位于预设的范围内，则表明车辆即将发生所述故障参数所表征的故障。

6.一种车辆故障预警方法，所述方法包括以下步骤：

a)在一定的时间跨度内从多个车辆收集车辆数据以形成数据集群；

b)基于要生成的故障预测模型的特点来从所述数据集群筛选数据；

c)由筛选出的数据构建用于预测车辆故障的故障预测模型；

d)基于所述故障预测模型和实时车辆数据来预测车辆是否存在即将发生的故障；并且

e)在预测到车辆存在即将发生的故障时发出警示。

7.根据权利要求6所述的车辆故障预警方法，其特征在于，采用下述方式实施步骤b)和步骤c)：

在步骤b)中从所述数据集群筛选出健康的车辆数据，进而在步骤c)中构建用于描述健康的车辆的运行状态的第一类型的模型；和/或

在步骤b)中从所述数据集群筛选出即将出现故障的车辆的数据，进而在步骤c)中构建用于描述即将出现故障的车辆的运行状态的第二类型的模型。

8.根据权利要求6或7所述的车辆故障预警方法，其特征在于，采用下述方式实施步骤c)：

所述故障预测模型表达成特定的故障参数与所述故障参数的至少一个影响参数之间的数学函数，其中，所述特定的故障参数指的是表征特定的车辆故障的参数；和/或

利用大数据处理算法由所述筛选出的数据构建所述故障预测模型。