[发明专利]基于工况数据的新能源汽车电控系统故障预测方法有效

专利信息
申请号: 201911025232.1 申请日: 2019-10-25
公开(公告)号: CN110865628B 公开(公告)日: 2020-12-25
发明(设计)人: 李志恒;赵君豪;张凯;于海洋 申请(专利权)人: 清华大学深圳国际研究生院
主分类号: G05B23/02 分类号: G05B23/02;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人: 江耀纯
地址: 518055 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提供一种基于工况数据的新能源汽车电控系统故障预测方法,在收集新能源汽车电控系统故障数据及故障样本的基础上,如控制器输出偏差、控制器响应数据、仪表显示偏差等字段的数据,利用这些数据作为新能源汽车故障预测数据库的支撑,作为学习样本,结合神经网络预测的方法,建立基于神经网络的电控系统故障预测模型,通过矩阵运算和softmax层的转化得到最终的概率预测矩阵,选取概率最大的那一项故障作为最终的预测结果。模型的训练方法为随机梯度下降法,通过不断地迭代直到误差小于阈值或者迭代次数大于设定值,最终形成了可用于实际电控系统故障预测的神经网络模型,对故障的预测准确率达到96%以上。
搜索关键词: 基于 工况 数据 新能源 汽车 系统故障 预测 方法
【主权项】:
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