CN109459626B - 用于电动汽车的充电机器人的监测系统和监测方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供用于电动汽车的充电机器人的监测系统，充电机器人包括充电弓，充电弓包括充电弓电极，监测系统包括：温度传感模块，感测充电弓电极的温度并输出充电弓电极的温度数据；数据库模块，接收并储存温度传感模块所输出的温度数据；物联网模块，实现温度传感模块与数据库模块之间的通信连接；人工智能分析模块，分析所述数据库模块所接收并储存的所述温度数据；云平台模块，实现用户与数据库模块以及用户与人工智能分析模块之间的交互,使得能够监测充电弓电极的电极接触，温度数据信息指示充电弓电极的电阻损伤及其趋势。避免了人工运行维护的繁琐，带来了更好的准确性、更高的灵活性和更多的安全性，有利于降低成本，提高系统及时响应性。

Description

用于电动汽车的充电机器人的监测系统和监测方法

技术领域

本申请涉及监测领域，特别地，涉及一种用于电动汽车的充电机器人的监测系统和监测方法

背景技术

目前电动汽车的充电弓的运维，采用运维工程师对充电弓电极周期性的巡检，巡检的周期短则运维成本高，巡检周期长则容易在检查前充电弓就突发电损伤。普通的巡检运维成本高，且没有针对性，因为巡检不到位，电极的突发性电损伤，有引发充电安全事故的隐患。

发明内容

为了解决现有技术中的至少一个问题，实现了本发明。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于电动汽车的充电机器人的监测系统，所述充电机器人包括充电弓，所述充电弓包括充电弓电极，其特征在于，所述监测系统包括：温度传感模块，所述温度传感模块被配置为感测所述充电弓电极的温度，并输出所述充电弓电极的温度数据；数据库模块，所述数据库模块被配置为接收并储存所述温度传感模块所输出的所述温度数据；物联网模块，所述物联网模块被配置为实现所述温度传感模块与所述数据库模块之间的通信连接；人工智能分析模块，所述人工智能分析模块被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的所述温度数据；云平台模块，所述云平台模块被配置为实现用户与所述数据库模块以及用户与所述人工智能分析模块之间的交互,使得用户能够监测所述充电弓电极的电极接触，其中，所述温度数据信息指示充电弓电极的电阻损伤及其趋势。

进一步地，所述温度传感模块进一步包括温度传感器和边缘计算模块，其中，所述温度传感器被配置为感测所述充电弓电极的温度，所述边缘计算模块被配置为将所述温度传感器所产生的温度进行优化后输出所述温度数据，所述边缘计算模块还被配置为，当其所输出的所述温度数据已超出了预定的温度数据数值的阈值，则限制充电弓电极的充电电流输出，使所述充电弓电极的温度被控制在正常的工作范围内，并发出紧急运行维护通知。

进一步地，所述物联网模块进一步包括电流信息获取模块和蜂窝通讯模块，其中，所述电流信息获取模块被配置为通过所述充电机器人的总线获取所述充电弓电极的电流数据，所述蜂窝通讯模块被配置为将所述电流信息获取模块所获取的所述电流数据和所述温度传感模块所输出的所述温度数据发送至所述数据库模块。

进一步地，所述数据库模块进一步被配置为接收并储存所述电流信息获取模块所获取的所述充电弓电极的所述电流数据。

进一步地，所述人工智能分析模块进一步被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的所述电流数据，并通过所述温度数据与所述电流数据的分析，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，以及进一步的所述充电弓电极的工作状况以及老化趋势，在所述充电弓电极的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点。

进一步地，所述云平台模块进一步被配置为，使得用户能够访问所述云平台模块，以判断并确定所述充电弓电极的所述主动运行维护的执行，并进一步被配置为用于用户的主动接入、主动控制以及个性化设置。

进一步地，进一步包括机器人控制模块，所述机器人控制模块被配置为控制所述充电机器人的运动机构的运动，所述机器人控制模块进一步包括视觉处理模块和三维运动控制模块。

根据本申请的另一方面，还提供了一种用于电动汽车的充电机器人的监测方法，所述充电机器人包括充电弓，所述充电弓包括充电弓电极，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：(1)温度传感模块感测所述充电弓电极的温度，并将所述充电弓电极的温度数据发送至云端并储存；(2)获取所述充电弓电极的电流数据，并将所述充电弓电极的所述电流数据发送至云端并储存；(3)分析所述温度数据和所述电流数据，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，以及进一步的所述充电弓电极的工作状况以及老化趋势，在所述充电弓电极的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点，其中，机器人控制模块控制所述充电机器人的上升弓以及下降弓的运动机构的运动；(4)人工智能分析模块基于所述充电弓电极的温度及电流变化而判断恶化趋势以及突发性的电极接触电阻损伤，及时执行所述充电弓电极的主动运行维护。

进一步地，所述感测步骤进一步包括非接触式感测。

进一步地，所述控制步骤进一步包括视觉处理和三维运动控制。

本申请通过上述的技术方案，能够实现有益的技术效果，例如避免了人工运行维护的繁琐，带来了更好的准确性、更高的灵活性和更多的安全性，同时还有利于降低成本，提高了系统的及时响应性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了根据本申请实施例的用于电动汽车的充电机器人的监测系统的模块与步骤示意图。

图2示出了根据本申请实施例的用于电动汽车的充电机器人的监测系统的人工智能分析步骤与边缘计算处理步骤的具体细节的示意图。

图3示出了根据本申请实施例的用于电动汽车的充电机器人的监测系统的人工智能分析模块对数据进行分类处理的具体步骤示意图。

图4示出了根据本申请实施例的用于电动汽车的充电机器人的监测系统的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本申请的描述中，需要说明的是，若出现术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

此外，若出现术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，若出现术语“水平”、“竖直”、“悬垂”等并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。

在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。

在本申请的一个实施例中，提供了一种用于电动汽车的充电机器人的监测系统，参见附图4，图4示出了根据本申请实施例的用于电动汽车的充电机器人的监测系统的结构。其中，所述充电机器人包括充电弓，所述充电弓包括充电弓电极。在本实施例中，所述监测系统包括温度传感模块、数据库模块、物联网模块、所述数据库模块、人工智能分析模块、云平台模块。其中，所述温度传感模块被配置为感测所述充电弓电极的温度，并输出所述充电弓电极的温度数据；所述数据库模块被配置为接收并储存所述温度传感模块所输出的所述温度数据；所述物联网模块被配置为实现所述温度传感模块与所述数据库模块之间的通信连接；所述人工智能分析模块被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的所述温度数据；所述云平台模块被配置为实现用户与所述数据库模块以及用户与所述人工智能分析模块之间的交互。

在本实施例中，用户能够通过访问云平台模块而监测所述充电弓电极的电极接触，其中，所述温度数据信息是指示充电弓电极的电阻损伤及其趋势等的信息。

在可选的实施例中，所述温度传感模块可以进一步包括温度传感器和边缘计算模块，其中，所述温度传感器被配置为感测所述充电弓电极的温度，具体地，可以是非接触式温度传感器，例如红外温度传感器等；所述边缘计算模块被配置为将所述温度传感器所产生的温度进行优化后输出所述温度数据，以使所述温度传感器所产生的温度数据更精准、更有效、误差小，有利于被用于更好的数据分析，同时，所述边缘计算模块还被配置为，当其所输出的所述温度数据已超出了预定的温度数据数值的阈值，则限制充电弓电极的充电电流输出，使所述充电弓电极的温度被控制在正常的工作范围内，并发出紧急运行维护通知，以使所述充电弓电极的工作更加安全，系统更加可靠。

在可选的实施例中，所述物联网模块可以进一步包括电流信息获取模块和蜂窝通讯模块，其中，所述电流信息获取模块被配置为通过所述充电机器人的总线获取所述充电弓电极的电流数据，例如通过接入总线中的电流计读取所述充电弓电极的电流数据，所述蜂窝通讯模块，或者可替换地，其他的通讯模块或无线传输方式，例如蓝牙或射频，被配置为将所述电流信息获取模块所获取的所述电流数据和所述温度传感模块所输出的所述温度数据发送至所述数据库模块，从而将所述电流数据和所述温度数据远程地发送出去。

在可选的实施例中，所述数据库模块进一步被配置为接收并储存所述电流信息获取模块所获取的所述充电弓电极的所述电流数据，例如通过蜂窝数据或蓝牙接收所述电流数据，例如通过寄存器或硬盘储存所述电流数据。

在可选的实施例中，所述人工智能分析模块进一步被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的所述电流数据，并通过所述温度数据与所述电流数据的分析，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，以及进一步的所述充电弓电极的工作状况以及老化趋势，在所述充电弓电极的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点。

在可选的实施例中，所述云平台模块进一步被配置为，使得用户能够访问所述云平台模块，用户通过访问云平台获取监测系统的实时信息，或者监测系统的工作异常信号能够通过云平台实时地通知用户，以使得用户可以判断并确定所述充电弓电极的所述主动运行维护的执行，并进一步被配置为用于用户的主动接入、主动控制以及个性化设置。

在可选的实施例中，进一步包括机器人控制模块，所述机器人控制模块被配置为控制所述充电机器人的运动机构的运动，所述机器人控制模块进一步包括视觉处理模块和三维运动控制模块，以使用户可以通过该模块远程控制充电机器人，从而实现对充电机器人的运行维护的辅助作用。

本发明的另一方面，提供了一种用于电动汽车的充电机器人的监测方法，所述监测方法包括以下步骤：(1)温度传感模块感测所述充电弓电极的温度，并将所述充电弓电极的温度数据发送至云端并储存；(2)获取所述充电弓电极的电流数据，并将所述充电弓电极的所述电流数据发送至云端并储存；(3)分析所述温度数据和所述电流数据，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，以及进一步的所述充电弓电极的工作状况以及老化趋势，在所述充电弓电极的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点，其中，机器人控制模块控制所述充电机器人的上升弓以及下降弓的运动机构的运动；(4)人工智能分析模块基于所述充电弓电极的温度及电流变化而判断恶化趋势以及突发性的电极接触电阻损伤，及时执行所述充电弓电极的主动运行维护，从而实现了主动运行维护的准确性、安全性、灵活性、及时性以及低成本。

在可选实施例中，所述感测步骤进一步包括非接触式感测，这样使得感测步骤更灵活、更安全。

在可选实施例中，所述控制步骤进一步包括视觉处理和三维运动控制，可以使得用户实时观察到充电机器人的现状和工作状况，以便实时地控制充电机器人进行必要的姿态调整，以实现更安全、更灵活、更及时、成本更低的充电机器人的运行维护的执行。

图1所示为本申请的一种实施方式的具体流程。充电机器人100具体包括充电弓电极101、总线102和运动机构103，可选地，温度传感模块200具体包括温度传感器201和边缘计算模块202，可选地，其中充电弓电极101温度的感测由温度传感器201所执行的感测充电弓电极温度的步骤S101实现；可选地，温度传感器201在执行对充电弓电极101的温度的感测后，执行生成充电弓电极101温度数据的步骤S102，并将其所生成的原始的充电弓电极101温度数据传送给边缘计算模块202；可选地，边缘计算模块202接收生成自温度传感器201的原始充电弓电极101温度数据后对该数据进行优化，即优化充电弓电极101温度数据的步骤S103，所述优化包括滤波、降噪、有效信号放大等，可选地，同样在步骤S103中，所述边缘计算模块202还被配置为，当其所输出的所述温度数据已超出了预定的温度数据数值的阈值，则限制充电弓电极101的充电电流输出，使所述充电弓电极101的温度被控制在正常的工作范围内，并发出紧急运行维护通知。

根据如图1所示的实施方式的具体流程，还有物联网模块300，所述物联网模块具体包括蜂窝通讯模块301和电流信息获取模块302，可选地，所述边缘计算模块202将所述充电弓电极101温度数据优化后传送给所述蜂窝通讯模块301，与此同时，所述电流信息获取模块302通过所述总线102执行获取充电弓电极101电流数据的步骤S104，并将其所获取的充电弓电极101电流数据传送给所述蜂窝通讯模块301；可选地，所述蜂窝通讯模块301在接收来自边缘计算模块202的充电弓电极101温度数据以及来自电流信息获取模块302的充电弓电极101电流数据后，执行步骤S105和S106，将充电弓电极101的温度和电流数据发送至云端400并进行储存。根据如图1所示的实施方式的具体流程，所述云端400具体包括数据库模块401、人工智能分析模块402和云平台模块403；可选地，执行步骤S105和S106经所述蜂窝通讯模块301发送的充电弓电极101温度和电流数据由所述数据库模块401所接收，并在完成所述数据的接收后再由所述数据库模块401储存；可选地，所述人工智能分析模块402在所述充电弓电极101温度和电流数据被储存至所述数据库模块401后，能够对被储存的充电弓电极101温度和电流数据执行分析温度和电流数据的步骤S107，进而判断并确定所述充电弓电极101的电极接触电阻损伤。

更具体地，在步骤S107中，所述人工智能分析模块402根据在其模块中的算法模型中对相关于所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值的阈值的预先设定，针对于被储存在所述数据库模块401某一特定的所述充电弓电极101电流数据数值，判断被储存在所述数据库模块401中的相关于该特定的所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值是否大于在所述人工智能分析模块402的算法模型中预先设定的相关于所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值的阈值：如果相关于所述特定的所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值大于在所述人工智能分析模块402的算法模型中预先设定的相关于所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值的阈值，则可以根据焦耳定律判断所述充电弓电极101上出现了电极接触电阻损伤；可选地，如果相关于所述特定的所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值不大于在所述人工智能分析模块402的算法模型中预先设定的相关于所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值的阈值，则可以认为所述充电弓电极101上暂时未出现电极接触电阻损伤，处于正常工作中。

更具体地，在步骤S107中，所述人工智能分析模块402根据在其模块中的算法模型中对被储存在所述数据库模块401中的所述充电弓电极101电流数据数值和温度数据数值执行数值分析，可选地，所述数值分析包括数值统计、线性回归、迭代计算等，通过数值计算，例如对于某一特定的所述充电弓电极101电流数据数值，通过统计被储存在所述数据库模块401中的相关于该特定的所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值在所述人工智能分析模块402的算法模型中预先设定的相关于该特定的所述充电弓电极101电流数据数值的所述充电弓电极101温度数据数值的阈值附近的整体分布趋势，进一步判断并确定所述充电弓电极101的工作状况以及老化趋势，可选地，进而在所述充电弓电极101的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点。

根据如图1所示的实施方式的具体流程，所述云平台模块403被配置为用户与所述数据库模块401和所述人工智能分析模块402的交互，更具体地，用户可以通过所述云平台模块403监控所述数据库模块401中的所述充电弓电极101的电流数据和温度数据的接收、储存以及其他模块对其的访问历史数据等，此外，可选地，用户还可以通过所述云平台模块403监控所述人工智能分析模块402对所述数据库模块401的访问、针对所述数据库模块401中的所述充电弓电极101的电流数据和温度数据的分析状况和分析历史、针对所述充电弓电极101的电极接触电阻损伤和工作状况以及老化趋势的判断和确定的历史记录等，以判断并确定所述充电弓电极101的主动运行维护的执行是否正常。

更进一步，所述云平台模块403被配置为用户对所述数据库模块401和所述人工智能分析模块402的主动接入、主动控制以及个性化设置，更具体地，可选地，用户可通过所述云平台模块403随时对所述数据库模块401和所述人工智能分析模块402的设置和功能进行调整和修改，进而可选地，优化所述充电弓电极101的主动运行维护的策略。

根据如图1所示的实施方式的具体流程，进一步有机器人控制模块500，所述机器人控制模块500包括视觉处理模块501和三维运动控制模块502，可选地，用户可以通过与机器人控制模块500的交互，控制所述充电机器人100的运动机构103的运动，进而实现对所述充电弓电极101的主动运行维护的执行的辅助，更具体地，可选地，用户可以通过视觉处理模块501对所述充电机器人100，包括所述充电弓电极101，进行观察，例如观察所述充电机器人100，包括所述充电弓电极101，是否有灰尘、油脂、打糊等情况出现，并结合所述人工智能分析模块402对所述充电弓电极101的的温度数据和电流数据的分析和判断，获知所述充电机器人100，包括所述充电弓电极101，当前的工作状况以及老化、损伤趋势，可选地，当用户确定了工作状况异常时，可以通过所述三维运动控制模块502对所述充电机器人100，包括所述充电弓电极101，进行三维调整控制，例如将所述充电弓电极101与车载电极分离，或对所述充电弓电极101调整姿态，以实现对所述充电弓电极101的主动运行维护的执行的辅助。

如图2所示为图1所示具体流程中，所述边缘计算模块202和所述人工智能分析模块402的具体步骤细节，其中，所述边缘计算模块202的边缘计算处理步骤包括：信号降噪、杂波过滤、误差补偿、稳定过滤、放大处理、衰减补偿、模数转换等；所述人工智能分析模块402的人工智能分析步骤包括：输入电流值确定温度值阈值、输入温度值与阈值进行比较、判断输入温度值是否大于预定阈值、将温度值纳入算法架构、对累积温度值进行数值分析、根据分析结果判断电极状态等。

更具体地，在所述边缘计算模块202中，该模块首先将接收到的生成自所述温度传感器201的温度信号进行信号降噪，并在降噪后对其进行杂波过滤的处理，可选地，降噪后该模块进一步对所述温度信号进行误差补偿，并在温度信号的误差补偿完成后再对其进行稳定过滤，即整流处理，可选地，之后所述边缘计算模块202对处理后较为完整的温度信号进行放大处理，并进行衰减补偿，最后该模块将所述温度信号进行信号传送到所述蜂窝通讯模块301。

更具体地，在所述边缘计算模块202中，当所述边缘计算模块202所输出的所述温度数据已超出了预定的温度数据数值的阈值，则限制充电弓电极101的充电电流输出，使所述充电弓电极101的温度被控制在正常的工作范围内，并发出紧急运行维护通知。

更具体地，所述人工智能分析模块402，该模块首先访问所述数据库模块401以获取某一电流值，并输入该电流值以确定与该电流值对应的温度值的阈值，可选地，接着再输入一温度值与所述阈值进行比较，并判断，如果输入的温度值大于预定阈值，则判断所述充电弓电极101为工作状态异常，因而需要执行维护，如果输入的温度值不大于预定阈值，则判断所述充电弓电极101为工作状态正常，进而将该温度值纳入算法架构，并再次输入下一温度值继续与所述阈值进行比较；可选地，当在所述算法架构中积累了一定量的温度值后，则开始对被纳入所述算法架构中的相关于所述某一电流值的大量温度数据进行数值分析，并根据分析结果判断所述充电弓电极101的工作状态。

需要指出的是，对于充电机器人100不同的工作状态，例如电车状况的不同或者电网功率的调整，充电机器人100的总线102中的电流可以是变化不定的，因此对于各个特定的某一电流值，都可以通过所述人工智能分析模块402预先确定温度数据的阈值，可选地，再积累一定量的温度数据，并通过算法架构对该温度数据进行数值分析。可选地，在实际操纵中，由于充电机器人100的总线102中的电流的数据值是浮动的，因此所述人工智能分析模块402在对电流数据和温度数据进行分析前，需要对数据先进行分类处理。

具体的电流数据与温度数据的分类处理如图3所示，首先所述人工智能分析模块402访问数据库模块401获得电流数据和温度数据的初始数据组对，再根据历史电流数据对所述电流数据和温度数据的初始数据组对进行分类处理，将已有的电流数据分入相应的电流数据寄存，并将与该已有的电流数据对应的温度数据纳入人工智能分析算法架构中与该已有的电流数据对应的位置；可选地，对于新的电流数据，则将该电流数据分入新的电流数据寄存，并将与该新的电流数据对应的温度数据纳入人工智能分析算法架构中与该新的电流数据对应的位置；最后针对不同的电流数据值，通过人工智能分析算法架构对不同组的温度数据值执行分析，并得到对应于不同的电流数据值得分析结果。

更具体的，在实际操作中，如果对于任何一个电流数据值，其人工智能分析结果判断并确定所述充电弓电极101的工作状态异常，则执行运行维护。

更具体的，在实际操作中，当所述人工智能分析模块402判断并确定所述充电弓电极101的工作状态异常，则通过云平台模块403通知用户对所述充电弓电极101执行运行维护，所述通知的方式可以是例如移动终端、网络消息发送、网络电话等。

如图4所示为所述充电弓电极101的示意图，其中所述温度传感器位于电弓电极附近。

本申请通过上述的技术方案，能够实现有益的技术效果，例如，预策运行维护的需求点，可以大大提高运行维护的针对性，在减少人工运行维护的成本的同时，杜绝了因为运行维护不及时、不到位，而引发充电事故的隐患。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种用于电动汽车的充电机器人的监测系统，所述充电机器人包括充电弓，所述充电弓包括充电弓电极，其特征在于，所述监测系统包括：

温度传感模块，所述温度传感模块被配置为感测所述充电弓电极的温度，并输出所述充电弓电极的温度数据；

数据库模块，所述数据库模块被配置为接收并储存所述温度传感模块所输出的所述温度数据；

物联网模块，所述物联网模块被配置为实现所述温度传感模块与所述数据库模块之间的通信连接；

人工智能分析模块，所述人工智能分析模块被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的所述温度数据；

云平台模块，所述云平台模块被配置为实现用户与所述数据库模块以及用户与所述人工智能分析模块之间的交互,使得用户能够监测所述充电弓电极的电极接触，其中，所述温度数据信息指示充电弓电极的电阻损伤及其趋势；

其中，所述人工智能分析模块进一步被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的多个所述充电弓电极的电流数据和温度数据的初始数据组对，根据历史电流数据对所述电流数据和温度数据的初始数据组对进行分类处理，针对不同的电流数据值对不同组的温度数据值进行分析以得到对应于不同电流值的分析结果，基于所述分析结果判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤。

2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述温度传感模块进一步包括温度传感器和边缘计算模块，其中，所述温度传感器被配置为感测所述充电弓电极的温度，所述边缘计算模块被配置为将所述温度传感器所产生的温度进行优化后输出所述温度数据，所述边缘计算模块还被配置为，当其所输出的所述温度数据已超出了预定的温度数据数值的阈值，则限制充电弓电极的充电电流输出，使所述充电弓电极的温度被控制在正常的工作范围内，并发出紧急运行维护通知。

3.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述物联网模块进一步包括电流信息获取模块和蜂窝通讯模块，其中，所述电流信息获取模块被配置为通过所述充电机器人的总线获取所述充电弓电极的电流数据，所述蜂窝通讯模块被配置为将所述电流信息获取模块所获取的所述电流数据和所述温度传感模块所输出的所述温度数据发送至所述数据库模块。

4.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述数据库模块进一步被配置为接收并储存所述电流信息获取模块所获取的所述充电弓电极的所述电流数据。

5.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述人工智能分析模块进一步被配置为分析所述数据库模块所接收并储存的所述电流数据，并通过所述温度数据与所述电流数据的分析，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，以及进一步的所述充电弓电极的工作状况以及老化趋势，在所述充电弓电极的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点。

6.根据权利要求5所述的监测系统，其特征在于，所述云平台模块进一步被配置为，使得用户能够访问所述云平台模块，以判断并确定所述充电弓电极的所述主动运行维护的执行，并进一步被配置为用于用户的主动接入、主动控制以及个性化设置。

7.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，进一步包括机器人控制模块，所述机器人控制模块被配置为控制所述充电机器人的运动机构的运动，所述机器人控制模块进一步包括视觉处理模块和三维运动控制模块。

8.一种用于电动汽车的充电机器人的监测方法，所述充电机器人包括充电弓，所述充电弓包括充电弓电极，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：

(1)温度传感模块感测所述充电弓电极的温度，并将所述充电弓电极的温度数据发送至云端并储存；

(2)获取所述充电弓电极的电流数据，并将所述充电弓电极的所述电流数据发送至云端并储存；

(3)分析所述温度数据和所述电流数据，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，以及进一步的所述充电弓电极的工作状况以及老化趋势，在所述充电弓电极的充电性能恶化至少七天前有针对性地预测主动运行维护的需求点，其中，机器人控制模块控制所述充电机器人的上升弓以及下降弓的运动机构的运动；

(4)人工智能分析模块基于所述充电弓电极的温度及电流变化而判断恶化趋势以及突发性的电极接触电阻损伤，及时执行所述充电弓电极的主动运行维护；

其中，所述分析所述温度数据和所述电流数据，判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤，包括：分析多个所述充电弓电极的电流数据和温度数据的初始数据组对，根据历史电流数据对所述电流数据和温度数据的初始数据组对进行分类处理，针对不同的电流数据值对不同组的温度数据值进行分析以得到对应于不同电流值的分析结果，基于所述分析结果判断并确定所述充电弓电极的电极接触电阻损伤。

9.根据权利要求8所述的监测方法，其特征在于，所述感测步骤进一步包括非接触式感测。

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