[发明专利]电动汽车租赁运营平台车辆故障预判系统、方法及装置

说明书

本发明属于新能源汽车故障预判领域，具体涉及了一种电动汽车租赁运营平台车辆故障预判系统、方法及装置，旨在解决的问题。本发明包括：故障诊断专家知识库，用于存储专家经验数据、实验数据和历史数据；信息获取模块，实时获取平台车辆运行数据；模糊逻辑模块，进行车辆故障症状与故障原因之间的模糊关系的结构性知识表达，获得模糊规则库；故障推理模块，基于平台车辆运行数据和故障诊断专家知识库的数据，通过车辆故障预判网络获取车辆故障预判结果。本发明能够对电动汽车可能存在的故障进行预测和诊断，及时发出预警，提醒雇主司机车辆故障，避免事故的发生，预判成本低、准确性与精度高。

技术领域

本发明属于新能源汽车故障预判领域，具体涉及了一种电动汽车租赁运营平台车辆故障预判系统、方法及装置。

背景技术

电动汽车是以动力电池为动力，用电机产生驱动力的车辆，并且要求各项指标符合道路交通和安全法规。随着电动汽车的广泛应用，电动汽车的故障预判技术，尤其是电池故障预判技术，对驾驶用户行车安全和运营管理具有巨大益处，因此越来越多的受到人们关注，在判断故障的方法中，决策树、贝叶斯网络、模糊数学、卡尔曼滤波、人工神经网络等都有着广泛应用。但是，故障的复杂性和不确定性因素，往往使得基于某一种方法的故障诊断或预判效果不佳。

目前，在运租赁的电动汽车管理效率低，且部分用户因对车辆认识不足造成使用不当，进而提升了租赁汽车的维护成本，为此，有必要研究电动汽车运营监控技术，准确掌握电动汽车实时运行数据，提高预判车辆故障隐患的准确性与精度，降低汽车维护成本，减少电动汽车运行中存在的安全隐患。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即现有电动汽车领域故障的复杂性和不确定因素导致车辆故障预判成本高、准确性与精度低的问题，本发明提供了一种电动汽车租赁运营平台车辆故障预判系统，该车辆故障预判系统包括以下模块：

故障诊断专家知识库，用于存储车辆症状与故障预判的专家经验数据、实验数据和历史数据；

信息获取模块，用于获取当前电动汽车租赁运营平台车辆故障症状；

模糊逻辑模块，用于进行电动汽车租赁运营平台的故障症状与故障原因之间的模糊关系的结构性知识表达，获得模糊规则库；

故障推理模块，基于所述电动汽车租赁运营平台车辆故障症状以及故障诊断专家知识库的数据，通过车辆故障预判网络获取车辆故障预判结果；

其中，所述车辆故障预判网络基于模糊神经网络构建，并基于模糊逻辑模块获取的模糊规则库以及故障诊断专家知识库的数据训练。

在一些优选的实施例中，所述故障推理模块包括以下子模块：

模糊化子模块，用于通过隶属度函数将所述电动汽车租赁运营平台车辆故障症状进行模糊化和归一化，获得隶属度表示的模糊量集合；

神经网络推理子模块，基于所述隶属度表示的模糊量集合以及故障诊断专家知识库的数据，通过车辆故障预判网络进行故障征兆到故障原因的推理诊断，获得所述故障症状的症状隶属度和故障隶属度；

清晰化子模块，根据症状隶属度和故障原因以及故障隶属度与故障程度之间的模糊规则，获取所述故障症状对应的故障原因和故障程度作为车辆故障预判结果。

在一些优选的实施例中，所述隶属度函数包括症状隶属度函数和故障隶属度函数；

所述症状隶属度函数为模糊三角函数；所述故障隶属度函数为症状隶属度和模糊评估系数的加权求和函数。

在一些优选的实施例中，所述模糊三角函数为：

其中，x代表车辆状态特征参数，a和c分别代表状态特征参数的故障症状下限和上限，b代表症状最大隶属度值。