CN116494769A - 一种车辆绝缘异常预测方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆绝缘异常预测方法、装置、设备和介质，包括：获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。本发明基于历史时长内的多组有效行车数据，能够在车辆发生绝缘异常故障之前，对车辆发生绝缘异常故障的可能性进行预测，进而可以降低车辆发生绝缘异常故障的几率，以降低因车辆在运行过程中突发绝缘异常故障导致的限制输出功率、整车下电、抛锚等现象的发生几率，提升用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及车辆安全技术领域，尤其涉及一种车辆绝缘异常预测方法、装置、设备和介质。
背景技术
新能源汽车通常以动力电池为能量源，动力电池是否安全直接影响新能源汽车的安全性。其中，动力电池的绝缘性是衡量动力电池是否安全的重要指标。
相关技术中主要通过为动力电池不同的绝缘阻值划定不同的报警等级，并根据动力电池的实际绝缘阻值进行绝缘异常报警。然而，该方式只能在车辆发生绝缘异常之后才能触发报警，无法在车辆发生绝缘异常之前提前预测车辆有发生绝缘异常故障的可能性。因此，如何在车辆发生绝缘异常故障之前预测车辆发生绝缘异常故障的可能性是当前亟需解决的问题。
发明内容
本申请实施例通过提供一种车辆绝缘异常预测方法、装置、设备和介质，解决了现有技术中无法在车辆发生绝缘异常故障之前进行预测的技术问题，实现了在车辆发生绝缘异常故障之前预测车辆发生绝缘异常故障的可能性的技术效果。
第一方面，本申请提供了一种车辆绝缘异常预测方法，方法包括：
获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；
根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；
根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
进一步地，获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据，包括：
获取目标车辆在第一历史时长内的原始行车数据；
从原始行车数据中提取目标车辆处于预设状态下的目标行车数据；
从目标行车数据中去除目标无效数据，得到N组有效行车数据。
进一步地，根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数，包括：
根据每组有效行车数据中的绝缘阻值与车辆总电压的比值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数。
进一步地，异常参数阈值的确定方法包括：
获取H个绝缘异常样本数据集，每个绝缘异常样本数据集中包括K组绝缘异常样本数据，H和K为正整数；
根据每个K组绝缘异常样本数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组组绝缘异常样本数据对应的性能异常参数；
根据每个绝缘异常样本数据集分别对应的K个性能异常参数确定异常参数阈值。
进一步地，根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势，包括：
若N组有效行车数据对应的绝缘性能参数中有M个绝缘性能参数小于等于异常参数阈值，确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势，M为小于N的正整数。
进一步地，在确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势之后，方法还包括：
生成绝缘异常预警信号，绝缘异常预警信号用于提醒驾乘人员目标车辆发生绝缘异常的几率较大。
进一步地，在确定目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势之后，方法还包括：
从第一历史时长的结束时刻开始间隔预设时长后，获取目标车辆在第二历史时长内的N组有效行车数据，并根据第二历史时长内的N组有效行车数据确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势；第二历史时长是指在预设时长的结束时刻之前的历史时长。
第二方面，本申请提供了一种车辆绝缘异常预测装置，装置包括：
数据获取模块，用于获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；
性能参数确定模块，用于根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；
预测模块，用于根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
进一步地，数据获取模块，包括：
原始数据获取子模块，用于获取目标车辆在第一历史时长内的原始行车数据；
筛选子模块，用于从原始行车数据中提取目标车辆处于预设状态下的目标行车数据；从目标行车数据中去除目标无效数据，得到N组有效行车数据。
进一步地，性能参数确定模块，包括：
性能参数确定子模块，用于根据每组有效行车数据中的绝缘阻值与车辆总电压的比值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数。
进一步地，装置还包括异常参数阈值确定模块，用于：
获取H个绝缘异常样本数据集，每个绝缘异常样本数据集中包括K组绝缘异常样本数据，H和K为正整数；
根据每个K组绝缘异常样本数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组组绝缘异常样本数据对应的性能异常参数；
根据每个绝缘异常样本数据集分别对应的K个性能异常参数确定异常参数阈值。
进一步地，预测模块，包括：
预测子模块，用于在N组有效行车数据对应的绝缘性能参数中有M个绝缘性能参数小于等于异常参数阈值时，确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势，M为小于N的正整数。
进一步地，装置还包括预警模块，用于：
在确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势之后，生成绝缘异常预警信号，绝缘异常预警信号用于提醒驾乘人员目标车辆发生绝缘异常的几率较大。
进一步地，装置还包括循环模块，用于：
在确定目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势之后，从第一历史时长的结束时刻开始间隔预设时长后，获取目标车辆在第二历史时长内的N组有效行车数据，并根据第二历史时长内的N组有效行车数据确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势；第二历史时长是指在预设时长的结束时刻之前的历史时长。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，处理器被配置为执行以实现如第一方面提供的一种车辆绝缘异常预测方法。
第四方面，本申请提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行实现如第一方面提供的一种车辆绝缘异常预测方法。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例基于目标车辆在历史时长内的多组有效行车数据，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数，将每组有效行车数据对应的绝缘性能参数分别与预设的异常参数阈值进行比较，进而确定车辆当前是否存在发生绝缘异常的趋势。也就是说，本申请实施例基于历史时长内的多组有效行车数据，能够在车辆发生绝缘异常故障之前，对车辆发生绝缘异常故障的可能性进行预测，可以使车辆能够在发生绝缘异常故障之前对车辆进行维护或检修，进而可以降低车辆发生绝缘异常故障的几率，以降低因车辆在运行过程中突发绝缘异常故障导致的限制输出功率、整车下电、抛锚等现象的发生几率，提升用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本申请提供的一种车辆绝缘异常预测方法的流程示意图；
图2为本申请提供的一种车辆绝缘异常预测装置的结构示意图；
图3为本申请提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种车辆绝缘异常预测方法，解决了现有技术中无法在车辆发生绝缘异常故障之前进行预测的技术问题。
本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
一种车辆绝缘异常预测方法，方法包括：获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
本申请实施例基于目标车辆在历史时长内的多组有效行车数据，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数，将每组有效行车数据对应的绝缘性能参数分别与预设的异常参数阈值进行比较，进而确定车辆当前是否存在发生绝缘异常的趋势。也就是说，本申请实施例基于历史时长内的多组有效行车数据，能够在车辆发生绝缘异常故障之前，对车辆发生绝缘异常故障的可能性进行预测，可以使车辆能够在发生绝缘异常故障之前对车辆进行维护或检修，进而可以降低车辆发生绝缘异常故障的几率，以降低因车辆在运行过程中突发绝缘异常故障导致的限制输出功率、整车下电、抛锚等现象的发生几率，提升用户体验。为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明，本文中出现的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
相关技术中主要通过为动力电池不同的绝缘阻值划定不同的报警等级，并根据动力电池的实际绝缘阻值进行绝缘异常报警。然而，该方式只能在车辆发生绝缘异常之后才能触发报警，无法在车辆发生绝缘异常之前提前预测车辆有发生绝缘异常故障的可能性。因此，如何在车辆发生绝缘异常故障之前预测车辆发生绝缘异常故障的可能性是当前亟需解决的问题。
为了解决上述问题，本实施例提供了如图1所示的一种车辆绝缘异常预测方法，方法包括步骤S11-步骤S13。本实施例提供的预测方法可以应用于服务器、后台终端等，例如可以是云服务器、上位机终端等，本实施例以服务器为例进行说明。
步骤S11，获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；
步骤S12，根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；
步骤S13，根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
关于步骤S11，获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数。
第一历史时长可以是在当前时刻之前的任意历史时长，例如，第一历史时长可以是以当前时刻为结束时刻的任意历史时长。第一历史时长的长短可以根据实际情况设定，例如，可以是一周时间。
目标车辆的有效行车数据可以按照步骤S111-步骤S113确定。
步骤S111，获取目标车辆在第一历史时长内的原始行车数据；
步骤S112，从原始行车数据中提取目标车辆处于预设状态下的目标行车数据；
步骤S113，从目标行车数据中去除目标无效数据，得到N组有效行车数据。
目标车辆在运行过程中，会将运行数据传输至后台设备，后台设备对目标车辆的运行数据进行存储。目标车辆向后台设备传输数据的频率可以根据实际情况设定，例如，每10秒目标车辆会将运行数据传输至后台设备。
服务器可以从后台设备中获取目标车辆的运行数据，在确定了第一历史时长后，服务器则从后台设备中获取第一历史时长对应的原始行车数据。
原始行车数据中包含了目标车辆在上高压状态、下高压状态以及充电状态的行车数据。其中，充电状态是指驻车充电的状态，并非是指行车充电的状态，行车充电状态属于上高压状态中的一种状态。本实施例利用上高压状态下的行车数据判断目标车辆是否有绝缘异常的趋势。因此，从原始行车数据中筛选出属于上高压状态的目标行车数据。
在确定目标行车数据之后，可以将其中的目标无效数据去除，得到最终用于判断目标车辆是否有绝缘异常的趋势的有效行车数据。目标无效数据是指车辆总电压为无效电压值且对应的绝缘阻值为无效阻值的数据。例如，无效电压值可以是0，无效阻值可以是0或65535等。
N组有效行车数据中的每组有效行车数据均包括相互对应的车辆总电压和绝缘阻值。N的取值可以根据实际情况进行设定，也可以根据实际确定的有效行车数据的数量确定，本实施例对此不做限制。
关于步骤S12，根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数。
根据每组有效行车数据中的绝缘阻值与车辆总电压的比值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数。在实际操作中，可以直接将绝缘阻值与车辆总电压的比值确定为绝缘性能参数，也可以将与该比值相关的其他值作为绝缘性能参数，本实施例对此不做限制。
例如，若直接将绝缘阻值与车辆总电压的比值确定为绝缘性能参数，可以参考如下公式1。
公式1
其中，为N组有效行车数据中的第j组有效行车数据对应的绝缘性能参数，N为有效行车数据的数量，j∈[1,N]，j和N属于正整数；/>为N组有效行车数据中的第j组有效行车数据对应的绝缘阻值，/>为N组有效行车数据中的第j组有效行车数据对应的车辆总电压。
关于步骤S13，根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
异常参数阈值是用于衡量目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势的参考值，其确定方法可以包括步骤S131-步骤S133。
步骤S131，获取H个绝缘异常样本数据集，每个绝缘异常样本数据集中包括K组绝缘异常样本数据，H和K为正整数；
步骤S132，根据每个K组绝缘异常样本数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组组绝缘异常样本数据对应的性能异常参数；
步骤S133，根据每个绝缘异常样本数据集分别对应的K个性能异常参数确定异常参数阈值。
每个绝缘异常样本数据集中均包括多组绝缘异常样本数据，绝缘异常样本数据可以是从已经发生了绝缘异常故障的车辆上获取的数据。
H个绝缘异常样本数据集中的绝缘异常样本数据的数量可以相同，也可以不相同，即每个绝缘异常样本数据集对应的K可以相同也可以不相同。K和H的取值可以根据实际情况进行设定。
通常情况下，绝缘异常样本数据集的数量越大（即H越大），每个绝缘异常样本数据集中的绝缘异常样本数据的样本数量越多（即K越大），最终确定的异常参数阈值越能表征行车数据中发生绝缘异常故障的界限。
根据每组绝缘异常样本数据中的绝缘阻值和车辆总电压的比值，确定每组绝缘异常样本数据的性能异常参数。在实际操作中，可以直接将绝缘阻值与车辆总电压的比值确定为性能异常参数，也可以将与该比值相关的其他值作为性能异常参数，本实施例对此不做限制。
每个绝缘异常样本数据集均对应K个性能异常参数，进而可以根据每个绝缘异常样本数据集中K个性能异常参数确定一个均值和一个方差，即每个绝缘异常样本数据集可以求解出一个均值和一个方差，并将均值和方差分别记为异常均值和异常方差，那么H个绝缘异常样本数据集即对应H个异常均值和异常方差。根据H个异常均值、H个异常方差以及相应的预设系数，可以确定出异常参数阈值。
例如，将每组绝缘异常样本数据中的绝缘阻值和车辆总电压的比值作为性能异常参数，具体参见公式2；根据性能异常参数确定的异常均值和异常方差，分别参见公式3和公式4；根据异常均值、异常方差以及预设系数确定的异常参数阈值可参见公式5。
公式2
公式3
公式4
公式5
其中，为每个绝缘异常样本数据集中的第i组绝缘异常样本数据对应的性能异常参数，i∈[1,K]，i和K为正整数，K为每个绝缘异常样本数据集中绝缘异常样本数据的数量；/>为每个绝缘异常样本数据集中的第i组绝缘异常样本数据对应的绝缘阻值，/>为每个绝缘异常样本数据集中的第i组绝缘异常样本数据对应的车辆总电压；/>为H个绝缘异常样本数据集中第p个绝缘异常样本数据集对应的异常均值，p∈[1,H]，p为正整数，H为绝缘异常样本数据集的数量；/>为H个绝缘异常样本数据集中第p个绝缘异常样本数据集对应的异常方差；/>为H个绝缘异常样本数据集对应的异常参数阈值；/>、/>为系数，可以根据历史数据确定，通常情况下，/>可以取值3，/>可以取值1.2。
回到步骤S13，根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势，具体可以是将N组有效行车数据对应的绝缘性能参数分别与异常参数阈值进行比较。
若N组有效行车数据对应的绝缘性能参数中有M个绝缘性能参数小于等于异常参数阈值，确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势，M为小于N的正整数。
若N组有效行车数据对应的绝缘性能参数中没有M个绝缘性能参数小于等于异常参数阈值，确定目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势。
在实际操作中，M可以根据实际情况进行设定。需要注意的是，M设置得越小，对于预测目标车辆是否发生绝缘异常的灵敏度越高，反之则灵敏度越低。在实际操作时，可以根据对目标车辆预测绝缘异常故障的灵敏度需求设定M的大小。
以公式1-公式5为例，中j依次从1遍历到N，得到N个绝缘性能参数，将这N个绝缘性能参数分别与/>比较，若这N个绝缘性能参数中有M个绝缘性能参数小于等于/>，则认为目标车辆存在发生绝缘异常的趋势，否则，认为目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势。
在确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势之后，服务器可以生成绝缘异常预警信号并发送至目标车辆的控制器，使得控制器响应绝缘异常预警信号提醒驾乘人员目标车辆发生绝缘异常的几率较大，便于驾乘人员能够在发生绝缘异常故障之前对车辆进行检修，降低目标车辆发生绝缘异常故障的几率，进而可以减少因绝缘异常故障产生的限制输出功率、整车下电、抛锚等现象的发生几率，提升用户体验。
在确定目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势之后，从第一历史时长的结束时刻开始间隔预设时长后，获取目标车辆在第二历史时长内的N组有效行车数据，并根据第二历史时长内的N组有效行车数据确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势；第二历史时长是指在预设时长的结束时刻之前的历史时长。其中，预设时长可以根据实际情况进行设定，例如，可以是一天，即在目标车辆没有发生绝缘异常的趋势时，可以每间隔24小时，执行一次步骤S11-步骤S13，若发现目标车辆有发生绝缘异常的趋势，则发出相应报警提示。
也就是说，在确定目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势之后，针对第二历史时长，将第二历史时长作为新的第一历史时长，重新执行步骤S11-步骤S13，以持续监测目标车辆是否有发生绝缘异常的趋势。
另外，在实际操作中，服务器可以同时对多台目标车辆分别执行步骤S11-步骤S13，可以更大范围地对各目标车辆进行绝缘异常预警，提高车辆行驶的安全性。
综上所述，本实施例基于目标车辆在历史时长内的多组有效行车数据，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数，将每组有效行车数据对应的绝缘性能参数分别与预设的异常参数阈值进行比较，进而确定车辆当前是否存在发生绝缘异常的趋势。也就是说，本实施例基于历史时长内的多组有效行车数据，能够在车辆发生绝缘异常故障之前，对车辆发生绝缘异常故障的可能性进行预测，可以使车辆能够在发生绝缘异常故障之前对车辆进行维护或检修，进而可以降低车辆发生绝缘异常故障的几率，以降低因车辆在运行过程中突发绝缘异常故障导致的限制输出功率、整车下电、抛锚等现象的发生几率，提升用户体验。
基于同一发明构思，本实施例提供了如图2所示的一种车辆绝缘异常预测装置，装置包括：
数据获取模块21，用于获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；
性能参数确定模块22，用于根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；
预测模块23，用于根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
进一步地，数据获取模块21，包括：
原始数据获取子模块，用于获取目标车辆在第一历史时长内的原始行车数据；
筛选子模块，用于从原始行车数据中提取目标车辆处于预设状态下的目标行车数据；从目标行车数据中去除目标无效数据，得到N组有效行车数据。
进一步地，性能参数确定模块22，包括：
性能参数确定子模块，用于根据每组有效行车数据中的绝缘阻值与车辆总电压的比值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数。
进一步地，装置还包括异常参数阈值确定模块，用于：
获取H个绝缘异常样本数据集，每个绝缘异常样本数据集中包括K组绝缘异常样本数据，H和K为正整数；
根据每个K组绝缘异常样本数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组组绝缘异常样本数据对应的性能异常参数；
根据每个绝缘异常样本数据集分别对应的K个性能异常参数确定异常参数阈值。
进一步地，预测模块23，包括：
预测子模块，用于在N组有效行车数据对应的绝缘性能参数中有M个绝缘性能参数小于等于异常参数阈值时，确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势，M为小于N的正整数。
进一步地，装置还包括预警模块，用于：
在确定目标车辆存在发生绝缘异常的趋势之后，生成绝缘异常预警信号，绝缘异常预警信号用于提醒驾乘人员目标车辆发生绝缘异常的几率较大。
进一步地，装置还包括循环模块，用于：
在确定目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势之后，从第一历史时长的结束时刻开始间隔预设时长后，获取目标车辆在第二历史时长内的N组有效行车数据，并根据第二历史时长内的N组有效行车数据确定目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势；第二历史时长是指在预设时长的结束时刻之前的历史时长。
基于同一发明构思，本实施例提供了如图3所示的一种电子设备，包括：
处理器31；
用于存储处理器31可执行指令的存储器32；
其中，处理器31被配置为执行以实现如前述提供的一种车辆绝缘异常预测方法。
基于同一发明构思，本实施例提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由电子设备的处理器31执行时，使得电子设备能够执行实现如前述提供的一种车辆绝缘异常预测方法。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备，故而基于本申请实施例中所介绍的信息处理的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备，都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种车辆绝缘异常预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；
根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；
根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定所述目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据，包括：
获取所述目标车辆在所述第一历史时长内的原始行车数据；
从所述原始行车数据中提取所述目标车辆处于预设状态下的目标行车数据；
从所述目标行车数据中去除目标无效数据，得到N组有效行车数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数，包括：
根据每组有效行车数据中的绝缘阻值与车辆总电压的比值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常参数阈值的确定方法包括：
获取H个绝缘异常样本数据集，每个绝缘异常样本数据集中包括K组绝缘异常样本数据，H和K为正整数；
根据每个K组绝缘异常样本数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组组绝缘异常样本数据对应的性能异常参数；
根据每个绝缘异常样本数据集分别对应的K个性能异常参数确定所述异常参数阈值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定所述目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势，包括：
若N组有效行车数据对应的绝缘性能参数中有M个绝缘性能参数小于等于所述异常参数阈值，确定所述目标车辆存在发生绝缘异常的趋势，M为小于N的正整数。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述目标车辆存在发生绝缘异常的趋势之后，所述方法还包括：
生成绝缘异常预警信号，所述绝缘异常预警信号用于提醒驾乘人员所述目标车辆发生绝缘异常的几率较大。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述目标车辆不存在发生绝缘异常的趋势之后，所述方法还包括：
从所述第一历史时长的结束时刻开始间隔预设时长后，获取所述目标车辆在第二历史时长内的N组有效行车数据，并根据所述第二历史时长内的N组有效行车数据确定所述目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势；所述第二历史时长是指在所述预设时长的结束时刻之前的历史时长。
8.一种车辆绝缘异常预测装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取目标车辆在第一历史时长内的N组有效行车数据；N为正整数；
性能参数确定模块，用于根据每组有效行车数据中的车辆总电压和绝缘阻值，确定每组有效行车数据对应的绝缘性能参数；
预测模块，用于根据预设的异常参数阈值和N组有效行车数据对应的绝缘性能参数，确定所述目标车辆是否存在发生绝缘异常的趋势。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的一种车辆绝缘异常预测方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行实现如权利要求1至7中任一项所述的一种车辆绝缘异常预测方法。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117124857A (zh) * | 2023-10-27 | 2023-11-28 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 一种绝缘异常识别方法、装置、可读存储介质及电动汽车 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105572540A (zh) * | 2015-11-09 | 2016-05-11 | 上海凌翼动力科技有限公司 | 自适应的电动汽车高压电安全故障诊断预警定位监测系统 |
| CN107037329A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-08-11 | 富士通天株式会社 | 绝缘异常探测装置及绝缘异常探测方法 |
| KR20210073044A (ko) * | 2019-12-10 | 2021-06-18 | 에스케이이노베이션 주식회사 | 절연 저항 측정 장치 및 방법 |
| CN115139798A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-10-04 | 长城汽车股份有限公司 | 一种故障预警方法、系统、电子设备及可读存储介质 |
| CN115384311A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 诊断动力电池绝缘故障方法、系统、车辆及存储介质 |
| CN115902531A (zh) * | 2021-08-24 | 2023-04-04 | 宇通客车股份有限公司 | 一种新能源汽车高压负载绝缘故障定位方法及监控平台 |
| CN116047164A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-05-02 | 章鱼博士智能技术(上海)有限公司 | 一种电动汽车绝缘电阻异常的检测方法和检测装置 |
-
2023
- 2023-06-29 CN CN202310778488.XA patent/CN116494769A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105572540A (zh) * | 2015-11-09 | 2016-05-11 | 上海凌翼动力科技有限公司 | 自适应的电动汽车高压电安全故障诊断预警定位监测系统 |
| CN107037329A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-08-11 | 富士通天株式会社 | 绝缘异常探测装置及绝缘异常探测方法 |
| KR20210073044A (ko) * | 2019-12-10 | 2021-06-18 | 에스케이이노베이션 주식회사 | 절연 저항 측정 장치 및 방법 |
| CN115902531A (zh) * | 2021-08-24 | 2023-04-04 | 宇通客车股份有限公司 | 一种新能源汽车高压负载绝缘故障定位方法及监控平台 |
| CN115139798A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-10-04 | 长城汽车股份有限公司 | 一种故障预警方法、系统、电子设备及可读存储介质 |
| CN115384311A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 诊断动力电池绝缘故障方法、系统、车辆及存储介质 |
| CN116047164A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-05-02 | 章鱼博士智能技术(上海)有限公司 | 一种电动汽车绝缘电阻异常的检测方法和检测装置 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117124857A (zh) * | 2023-10-27 | 2023-11-28 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 一种绝缘异常识别方法、装置、可读存储介质及电动汽车 |
| CN117124857B (zh) * | 2023-10-27 | 2024-04-05 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 一种绝缘异常识别方法、装置、可读存储介质及电动汽车 |
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