[发明专利]车辆健康校准

权利要求书

1.一种方法，其包括：

通过用一个或多个递归神经网络处理车辆数据来预测多个车辆部件中的每一个的一个或多个故障，其中所述车辆数据包括工程测试数据、车辆控制数据、车辆服务数据和车辆环境数据，并且其中预测相应的故障包括确定所述多个车辆部件中的每一个的剩余使用寿命；

通过优化所述多个车辆部件中的一个或多个的所述剩余使用寿命以避免所述相应的故障来确定车辆优化策略；以及

将所述车辆优化策略下载到车辆。

2.如权利要求1所述的方法，其还包括通过用包括在所述车辆中的计算装置将所述车辆控制数据和所述车辆环境数据上传到基于云的计算装置来处理所述车辆数据。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆优化策略包括通过基于具有最多剩余使用寿命的所述多个车辆部件中的一个或多个来操作所述车辆而确定避免所述故障的所述车辆控制数据。

4.如权利要求3所述的方法，其中基于具有最多剩余使用寿命的所述车辆部件来操作所述车辆包括以下操作中的一者或多者：选择具有最少的充电/放电循环的电池单元来操作所述车辆，或者当能选择两个或更多个变速器挡位来操作所述车辆时，选择磨损最小的所述变速器挡位。

5.如权利要求1所述的方法，其还包括通过从基于云的计算装置下载所述车辆控制数据来基于车辆优化策略来操作所述车辆。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述工程测试数据包括基于对所述多个车辆部件中的一个或多个的经验测试的部件磨损数据。

7.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆服务数据包括关于对所述车辆执行的修理和例行维护的数据，所述数据包括车辆部件磨损和车辆部件更换中的一者或多者的测量。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述车辆部件磨损的所述测量包括车辆流体分析，所述车辆流体分析包括车辆机油分析。

9.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆控制数据包括由包括在所述车辆中的计算装置获取的所述车辆部件中的一个或多个的操作数据，其中所述操作数据包括由包括在所述车辆中的传感器获取的数据。

10.如权利要求1所述的方法，其中所述车辆环境数据包括由包括在所述车辆中的计算装置获取的关于车辆工况的数据，其中车辆工况包括由包括在所述车辆中的传感器获取的数据。

11.如权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个递归神经网络包括递归神经网络的树结构，其中车辆部件子系统各自具有计算每个车辆部件子系统的所述剩余使用寿命的单独的递归神经网络。

12.如权利要求1所述的方法，其中车辆环境数据包括温度、湿度和降水。

13.如权利要求1所述的方法，其中所述递归神经网络是长短期记忆神经网络。

14.如权利要求1所述的方法，其还包括基于下载的车辆优化策略来操作所述车辆。

15.一种系统，其包括计算机，所述计算机被编程为执行权利要求1-14中任一项所述的方法。