[发明专利]一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统，包括：车载终端采集车载系统的实时运行数据，结合网联车辆的身份信息和位置信息整理成车载终端实时信息数据包，将实时信息数据包发送给路侧系统；路侧系统对多源异构道路交通数据进行融合并生成道路交通信息数据包，将道路交通信息数据包发送给车载终端，将实时信息数据包发送给车路协同云端。车路协同云端根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型进行故障预测分析，得到各车载系统总成相对系数矩阵的空间分布逆矩阵，基于空间分布逆矩阵计算各车载系统的故障偏相关概率，得到车辆故障位置。系统能准确判断出车辆故障位置，实现网联车故障诊断的主动化、智能化、智慧化。

技术领域

本发明涉及车辆故障预警技术领域，具体涉及一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统及方法。

背景技术

随着网联化、智能化技术加速演进，智能网联汽车进入发展关键期。智能网联汽车已成为全球汽车产业转型升级的重要战略方向，未来政策层面将进一步加大支持力度，推动汽车网联化、智能化与电动化协同发展。随着网联车渗透率提升，由车辆自身故障引发的交通事故频发，为降低因自车故障引发的交通事故和交通拥堵率，研发一种有效的网联车故障预测方法迫在眉睫。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统及方法，能准确预测出车辆故障位置，实现网联车故障诊断主动化、智能化和智慧化。

第一方面，本发明实施例提供的一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统，包括：车载终端、路侧系统和车路协同云端，其中，

所述车载终端采集车载系统的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行去噪清洗处理，并结合网联车辆的身份信息和位置信息进行整理，整理成车载终端实时信息数据包，将所述实时信息数据包发送给路侧系统；

所述路侧系统接收实时信息数据包，获取道路状况及前方交通状况信息，对多源异构道路交通数据进行融合并生成道路交通信息数据包，并将道路交通信息数据包发送给车载终端，将所述实时信息数据包发送给车路协同云端；

所述车路协同云端接收并存储实时信息数据包，根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型进行故障预测分析，得到各个车载系统总成相对系数矩阵的空间分布逆矩阵，基于空间分布逆矩阵计算出各个车载系统的故障偏相关概率，得到车辆故障位置。

第二方面，本发明实施例提供的一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测方法，包括以下步骤：

车载终端采集车载系统的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行去噪清洗处理，并结合网联车辆的身份信息和位置信息进行整理，整理成车载终端实时信息数据包，将所述实时信息数据包发送给路侧系统；

路侧系统接收实时信息数据包，获取道路状况及前方交通状况信息，对多源异构道路交通数据进行融合并生成道路交通信息数据包，并将道路交通信息数据包发送给车载终端，将所述实时信息数据包发送给车路协同云端；

车路协同云端接收并存储实时信息数据包，根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型进行故障预测分析，得到各个车载系统总成相对系数矩阵的空间分布逆矩阵，基于空间分布逆矩阵计算出各个车载系统的故障偏相关概率，根据各个车载系统的偏相关概率确定车辆故障位置。

第三方面，本发明实施例提供的一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测方法，适用于车路协同云端，方法包括以下步骤：

接收并存储实时信息数据包；

根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型进行故障预测分析，得到各个车载系统总成相对系数矩阵的空间分布逆矩阵；

基于空间分布逆矩阵计算出各个车载系统的故障偏相关概率，根据各个车载系统的偏相关概率确定车辆故障位置。