CN109544727A - 一种云计算车辆故障统计分析方法 - Google Patents

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CN109544727A CN201811514963.8A CN201811514963A CN109544727A CN 109544727 A CN109544727 A CN 109544727A CN 201811514963 A CN201811514963 A CN 201811514963A CN 109544727 A CN109544727 A CN 109544727A
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邢立宁
任腾
王凌
周盛超
庞燕
王忠伟
魏占国
何敏藩
黄志炜
王锐
伍国华
石建迈
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明公开了一种云计算车辆故障统计分析方法，包括如下步骤：S1、采集车辆行驶参数，建立统计模型，S2、采集车辆维修记录，获取故障类型对应参数，建立故障模型，S3、采集车辆实时运行数据，建立动态数据，S4、分析模块通过动态数据，建立动态模型，传输至对比模块，S5、对比模块接收动态模型，并且与统计模型和故障模型进行对比，分析变化数据，生成报警信息，S6、云计算中心将报警信息传输至报警装置，本发明提供的一种云计算车辆故障统计分析方法通过采集正常行驶数据和故障数据，而且通过云计算中心进行分析处理，减少故障率和损失，确保行车和运输安全，并且数据对比面比较宽，适应性高。

Description

一种云计算车辆故障统计分析方法
技术领域
本发明涉及故障分析术领域，尤其涉及一种云计算车辆故障统计分析方法。
背景技术
在现在的社会生活中，车辆的使用非常广泛，尤其是运输行业，车辆长时间处于运行状态，容易造成车辆损伤严重，需要进行车辆进行监控分析，以便于提前发现和消除故障，确保行车和运输安全。
但是现有的故障分析方法，多是在故障发生之后进行分析处理，不能够做到实时性和稳定性，也就无法保障车辆安全，大大增加了使用风险，并且对于故障统计和分析比较单一，只能够针对已出故障进行管理分析，数据面比较小，无法建立有效模型，适应性较差。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种云计算车辆故障统计分析方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种云计算车辆故障统计分析方法，该云计算车辆故障统计分析方法包括如下步骤：
S1、采集车辆行驶参数，传输至云计算中心，建立统计模型。
S2、采集车辆维修记录，获取故障类型对应参数，传输至云计算中心，建立故障模型。
S3、采集车辆实时运行数据，传输至云计算中心，建立动态数据。
S4、分析模块通过动态数据，建立动态模型，传输至对比模块。
S5、对比模块接收动态模型，并且与统计模型和故障模型进行对比，分析变化数据，生成报警信息。
S6、云计算中心将报警信息传输至报警装置，报警显示是否将要发生故障，或者已经发生故障。
优选的，所述统计模型为双正态分布模型。
优选的，所述统计模型为确定运行参数的正常范围，设置为置信区间。
优选的，所述云计算中心包括全局计算中心和区域计算中心。
优选的，所述云计算中心数据分析包括如下步骤：
P1、区域计算中心发送请求连接至全局计算中心。
P2、全局计算中心接收连接请求，并且建立连接关系。
P3、全局计算中心适配区域计算中心请求的计算服务和数据资源。
P4、全局计算中心对适配的资源和服务进行实时监控与分析对比。
P5、全局计算中心获取资源占用率和剩余资源剩余率，进行节点化分配到一个或多个节点进行数据分析处理。
P6、全局计算中心将分析结果反馈至区域计算中心。
优选的，所述连接关系通过GPRS网络进行连接。
优选的，所述资源占用率包括CPU占用率和内存占用率。
优选的，所述云计算车辆故障统计分析方法包括数据管理系统。
优选的，所述数据管理系统包括模型建立模块、模型确定模块、故障诊断模块、对比模块、分析模块、报警模块和中央处理器。
本发明提供的一种云计算车辆故障统计分析方法通过采集正常行驶数据和故障数据，建立不同的模型进行对比分析，时效性高，而且通过云计算中心进行分析处理，可以实时进行监控，及时报警和消除故障，减少故障率和损失，确保行车和运输安全，并且数据对比面比较宽，适应性高。
附图说明
图1为本发明的流程原理框图。
图2为本发明的数据分析原理框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
一种云计算车辆故障统计分析方法，该云计算车辆故障统计分析方法包括如下步骤：
S1、采集车辆行驶参数，传输至云计算中心，建立统计模型。
S2、采集车辆维修记录，获取故障类型对应参数，传输至云计算中心，建立故障模型。
S3、采集车辆实时运行数据，传输至云计算中心，建立动态数据。
S4、分析模块通过动态数据，建立动态模型，传输至对比模块。
S5、对比模块接收动态模型，并且与统计模型和故障模型进行对比，分析变化数据，生成报警信息。
S6、云计算中心将报警信息传输至报警装置，报警显示是否将要发生故障，或者已经发生故障。
作为优选的，所述统计模型为双正态分布模型。
作为优选的，所述统计模型为确定运行参数的正常范围，设置为置信区间。
作为优选的，所述云计算中心包括全局计算中心和区域计算中心。
作为优选的，所述云计算中心数据分析包括如下步骤：
P1、区域计算中心发送请求连接至全局计算中心。
P2、全局计算中心接收连接请求，并且建立连接关系。
P3、全局计算中心适配区域计算中心请求的计算服务和数据资源。
P4、全局计算中心对适配的资源和服务进行实时监控与分析对比。
P5、全局计算中心获取资源占用率和剩余资源剩余率，进行节点化分配到一个或多个节点进行数据分析处理。
P6、全局计算中心将分析结果反馈至区域计算中心。
作为优选的，所述连接关系通过GPRS网络进行连接。
作为优选的，所述资源占用率包括CPU占用率和内存占用率。
作为优选的，所述云计算车辆故障统计分析方法包括数据管理系统。
作为优选的，所述数据管理系统包括模型建立模块、模型确定模块、故障诊断模块、对比模块、分析模块、报警模块和中央处理器。
本发明提供的一种云计算车辆故障统计分析方法通过采集正常行驶数据和故障数据，建立不同的模型进行对比分析，时效性高，而且通过云计算中心进行分析处理，可以实时进行监控，及时报警和消除故障，减少故障率和损失，确保行车和运输安全，并且数据对比面比较宽，适应性高。
实施例2
一种云计算车辆故障统计分析方法，该云计算车辆故障统计分析方法包括如下步骤：
S1、采集车辆行驶参数，传输至云计算中心，建立统计模型。
S2、采集车辆维修记录，获取故障类型对应参数，传输至云计算中心，建立故障模型。
S3、采集车辆实时运行数据，传输至云计算中心，建立动态数据。
S4、分析模块通过动态数据，建立动态模型，传输至对比模块。
S5、对比模块接收动态模型，并且与统计模型和故障模型进行对比，分析变化数据，生成报警信息。
S6、云计算中心将报警信息传输至报警装置，报警显示是否将要发生故障，或者已经发生故障。
作为优选的，所述统计模型为双正态分布模型。
作为优选的，所述统计模型为确定运行参数的正常范围，设置为置信区间。
作为优选的，所述云计算中心包括计算中心和计算终端。
作为优选的，所述云计算中心数据分析包括如下步骤：
P1、监控模块发送连接请求至计算中心，建立数据传输连接。
P2、计算中心接收云计算请求，并且分解成多个云计算子任务。
P3、计算中心将云计算子任务发送至对应计算终端。
P4、计算终端根据云计算子任务进行数据计算，并且生成计算结果发送至计算中心。
P5、计算中心汇总计算结果，生成数据分析结果并且发送至对比模块。
作为优选的，所述数据传输连接通过WIFI网络进行连接。
作为优选的，所述计算终端具有不同的硬件配置，且全部处理器资源用于终端计算。
作为优选的，所述计算中心能力信息大于所述云计算子任务对应的云计算能力阈值。
作为优选的，所述数据管理系统包括模型建立模块、模型确定模块、故障诊断模块、对比模块、分析模块、报警模块和中央处理器。
本发明提供的一种云计算车辆故障统计分析方法通过采集正常行驶数据和故障数据，建立不同的模型进行对比分析，时效性高，而且通过云计算中心进行分析处理，通过将数据分析任务分解成多个子任务进行计算，可以大大提高计算分析效率，保证信息反馈及时，可以实时进行监控，减少故障率和损失，确保行车和运输安全。
实施例3
一种云计算车辆故障统计分析方法，该云计算车辆故障统计分析方法包括如下步骤：
S1、采集车辆行驶参数，传输至云计算中心，建立统计模型。
S2、采集车辆维修记录，获取故障类型对应参数，传输至云计算中心，建立故障模型。
S3、采集车辆实时运行数据，传输至云计算中心，建立动态数据。
S4、分析模块通过动态数据，建立动态模型，传输至对比模块。
S5、对比模块接收动态模型，并且与统计模型和故障模型进行对比，分析变化数据，生成报警信息。
S6、云计算中心将报警信息传输至报警装置，报警显示是否将要发生故障，或者已经发生故障。
作为优选的，所述统计模型为双正态分布模型。
作为优选的，所述统计模型为确定运行参数的正常范围，设置为置信区间。
作为优选的，所述云计算中心包括Redis程序、消息子单元和数据客户端。
作为优选的，所述云计算中心数据分析包括如下步骤：
P1、数据客户端采集数据，并且存储至数据存储层。
P2、数据客户端连接到消息子单元，并且将数据传输至消息子单元。
P3、消息子单元将传输的数据作为计算数据源。
P4、Redis程序通过预设参数，映射成表结构，在获取SQL语句进行语法分析。
P5、结合语法复分析和表结构，拆解成不同的执行动作，得到计算规则。
P6、消息子单元根据计算规则对计算数据源进行数据分析和计算，得到计算结果。
作为优选的，所述数据存储层采用HDFS进行数据存储。
作为优选的，所述SQL语句包括字段名称和字段类型。
作为优选的，所述数据传输采用编码方式，且为UTF-8编码。
作为优选的，所述数据管理系统包括模型建立模块、模型确定模块、故障诊断模块、对比模块、分析模块、报警模块和中央处理器。
本发明提供的一种云计算车辆故障统计分析方法通过采集正常行驶数据和故障数据，建立不同的模型进行对比分析，时效性高，而且通过云计算中心进行分析处理，通过获取的数据类型来重新获取计算规则，能够针对不同的数据进行有效分析，可以保证分析对比的稳定性，避免遗漏或者重叠，确保故障统计和分析的准确性，提高行车和运输安全性。

Claims (9)

1.一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：该云计算车辆故障统计分析方法包括如下步骤：
S1、采集车辆行驶参数，传输至云计算中心，建立统计模型；
S2、采集车辆维修记录，获取故障类型对应参数，传输至云计算中心，建立故障模型；
S3、采集车辆实时运行数据，传输至云计算中心，建立动态数据；
S4、分析模块通过动态数据，建立动态模型，传输至对比模块；
S5、对比模块接收动态模型，并且与统计模型和故障模型进行对比，分析变化数据，生成报警信息；
S6、云计算中心将报警信息传输至报警装置，报警显示是否将要发生故障，或者已经发生故障。
2.根据权利要求1所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述统计模型为双正态分布模型。
3.根据权利要求1所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述统计模型为确定运行参数的正常范围，设置为置信区间。
4.根据权利要求1所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述云计算中心包括全局计算中心和区域计算中心。
5.根据权利要求4所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述云计算中心数据分析包括如下步骤：
P1、区域计算中心发送请求连接至全局计算中心；
P2、全局计算中心接收连接请求，并且建立连接关系；
P3、全局计算中心适配区域计算中心请求的计算服务和数据资源；
P4、全局计算中心对适配的资源和服务进行实时监控与分析对比；
P5、全局计算中心获取资源占用率和剩余资源剩余率，进行节点化分配到一个或多个节点进行数据分析处理；
P6、全局计算中心将分析结果反馈至区域计算中心。
6.根据权利要求5所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述连接关系通过GPRS网络进行连接。
7.根据权利要求5所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述资源占用率包括CPU占用率和内存占用率。
8.根据权利要求1所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述云计算车辆故障统计分析方法包括数据管理系统。
9.根据权利要求8所述的一种云计算车辆故障统计分析方法，其特征在于：所述数据管理系统包括模型建立模块、模型确定模块、故障诊断模块、对比模块、分析模块、报警模块和中央处理器。
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