CN116527720A - 用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置 - Google Patents

用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116527720A
CN116527720A CN202310782597.9A CN202310782597A CN116527720A CN 116527720 A CN116527720 A CN 116527720A CN 202310782597 A CN202310782597 A CN 202310782597A CN 116527720 A CN116527720 A CN 116527720A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
compressor
electric compressor
codes
feature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310782597.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116527720B (zh
Inventor
梁向辉
甘健宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Aiwei Electrical Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Aiwei Electrical Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Aiwei Electrical Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Aiwei Electrical Technology Co ltd
Priority to CN202310782597.9A priority Critical patent/CN116527720B/zh
Publication of CN116527720A publication Critical patent/CN116527720A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116527720B publication Critical patent/CN116527720B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/12Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04BPOSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00Testing machines, pumps, or pumping installations
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/14Session management
    • H04L67/141Setup of application sessions
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)

Abstract

本申请提供了用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置,包括若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与其对应的目标通讯协议及故障编码;获取电动压缩机的压缩机特征编码,并与故障编码聚合得到用于表征故障状态的故障特征编码;基于故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略并发送至对应的接收终端。本申请实现了对待检测电动压缩机的目标通讯协议及故障编码的自动获取,并在确定了故障编码后与压缩机特征编码聚合得到故障特征编码并自动从多个电动压缩机排障策略中确定目标电动压缩机排障策略以发送至对应的接收终端,以供维修人员参考而进行排障。

Description

用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置
技术领域
本申请涉及新能源汽车的电动压缩机技术领域,尤其涉及一种用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置。
背景技术
电动压缩机是新能源汽车中的常用装置,而在长时间使用电动压缩机时不可避免的会遇到电动压缩机发生故障的情况,这就需要对电动压缩机进行故障检测。
例如,将新能源汽车送至维修点进行电动压缩机的故障检测和排查时,需要维修人员先基于检修装置成功与电动压缩机进行通讯连接,这就需要维修人员人工查看电动压缩机的型号、生产厂商等信息后,基于自身专业经验判断出该电动压缩机的通讯协议。然后再与电动压缩机通讯连接后,获取电动压缩机的各种设备参数从而进行具体排障,以解除或修复电动压缩机的故障。但是,上述过程中因采用了人工查询通讯协议,再基于维修人员的自身专业经验和所获取到的设备参数进行排障,故导致了整个过程中确定通讯协议和排障策略的效率低下且不准确。
发明内容
本申请实施例提供了一种用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置,旨在解决现有技术中新能源汽车中的电动压缩机发生故障时,采用了人工查询通讯协议,再基于维修人员的自身专业经验和所获取到的设备参数进行排障,故导致了整个过程中确定通讯协议和排障策略的效率低下且不准确的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种用于电动压缩机的智能排障策略获取方法,应用于上位机,所述上位机可与多个电动压缩机通讯连接,其包括:
若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码;
获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码;
基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码;
基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略;
将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。
第二方面,本申请实施例提供了一种用于电动压缩机的智能排障策略获取装置,应用于上位机,所述上位机可与多个电动压缩机通讯连接,其包括:
故障编码获取单元,用于若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码;
特征编码获取单元,用于获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码;
编码聚合单元,用于基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码;
目标排障策略获取单元,用于基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略;
目标排障策略发送单元,用于将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法。
本申请实施例提供了一种用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置,应用于上位机,上位机可与多个电动压缩机通讯连接,方法包括若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码;获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码;基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码;基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略;将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。本申请实现了对待检测电动压缩机的目标通讯协议及故障编码的自动获取,并在确定了故障编码后与压缩机特征编码聚合得到用于表征电动压缩机故障状态的故障特征编码,最终基于故障特征编码自动从多个电动压缩机排障策略中确定目标电动压缩机排障策略以发送至对应的接收终端,以供维修人员参考和查看从而进行排障处理。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,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为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的应用场景示意图;
图2为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的子流程示意图;
图4为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的另一子流程示意图;
图5为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的又一子流程示意图;
图6为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取装置的示意性框图;
图7为本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
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。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和 “包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
请参阅图1和图2,图1为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的应用场景示意图;图2为本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的流程示意图,该用于电动压缩机的智能排障策略获取方法应用于服务器(也可以理解为上位机),该服务器(或上位机)可与多个电动压缩机通讯连接。
如图2所示,该方法包括步骤S110~S150。
S110、若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码。
在本实施例中,是以上位机为执行主体描述技术方案。上位机可以理解为部署于维修店的服务器,其可与送至该维修店的多个新能源汽车的电动压缩机分别通讯连接。但在因发生了故障且送至该维修店时,可以先采用连接线(如串口线等)将该待检测电动压缩机与上位机连接。由于上位机此时不一定能与待检测电动压缩机成功通讯连接,还需要从本地存储的多个通讯协议中确定了与待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,上位机基于所述目标通讯协议与待检测电动压缩机成功建立通信连接后,再由上位机获取待检测电动压缩机的故障编码。
在一实施例中,如图3所示,步骤S110包括:
S111、获取本地预先存储的通讯协议集;
S112、基于所述通讯协议集中各通讯协议及预设的轮询策略获取与所述待检测电动压缩机对应的所述目标通讯协议;其中,所述待检测电动压缩机基于所述目标通讯协议与所述上位机成功建立通讯连接;
S113、获取预设的故障状态获取指令,将所述的故障状态获取指令发送至所述待检测电动压缩机;
S114、接收所述待检测电动压缩机基于所述故障状态获取指令发送的所述故障编码。
在本实施例中,在上位机中预先存储多个通讯协议以组成通讯协议集,而通讯协议集中包括的多个通讯协议则对应了不同电动压缩机厂商、或对应了不同电动压缩机型号。不同电动压缩机厂商及不同电动压缩机型号又对应不同的通讯协议,故上位机采用轮询策略对应的轮询尝试方式至少一次与待检测电动压缩机沟通以尝试成功建立通讯连接。
在获取到有一种通讯协议能使得上位机与待检测电动压缩机成功兼容并建立通讯连接时,则以该通讯协议作为目标通讯协议。基于该目标通讯协议建立上位机与待检测电动压缩机的通讯连接后,由上位机获取本地预设的故障状态获取指令并发送至待检测电动压缩机。最后待检测电动压缩机根据故障状态获取指令对应获取本地的电动压缩机驱动器中存储的故障编码后,由待检测电动压缩机的电动压缩机驱动器将故障编码发送至上位机。可见,基于上述方式,可以快速获取到兼容适配该待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,并在成功建立通讯连接后快速获取到故障编码。
S120、获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码。
在本实施例中,上位机除了获取到所述待检测电动压缩机的故障编码,还需获取到所述待检测电动压缩机的存储器或驱动器中存储的压缩机特征编码。其中,压缩机特征编码中至少包括有电动压缩机型号、厂商名称、外部特征版本号(如V1.0、V1.1、V1.2等)、压缩机排量数据(如27cc、34cc等)、主机厂通讯矩阵数据(如A1通讯矩阵数据、A2通讯矩阵数据等)、永磁同步电机型号数据(如C1型号、C2型号、C3型号等)、硬件版本数据(如V1.0、V2.0、V3.0等)、电压采样基准数据(如100V 、200V等)、电流采样基准数据(如20A、30A等)等维度的编码。结合待检测电动压缩机的故障编码和压缩机特征编码进行组合,能得到更多维度信息的压缩机特征信息。
在一实施例中,如图4所示,步骤S120包括:
S121、获取预先设置的多个压缩机特征编码存储地址,从所述多个压缩机特征编码存储地址分别对应的存储单元中获取多个压缩机特征编码;
S122、若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数超过预设个数阈值,则以多个相同压缩机特征编码的其中一个作为所述压缩机特征编码。
在本实施例中,由于待检测电动压缩机的多个压缩机特征编码存储地址中都存储有压缩机特征编码,且各压缩机特征编码存储地址分别对应一个独立的存储单元,多次存储压缩机特征编码是为了确保在多个压缩机特征编码不能被正常读取且至少有一个压缩机特征编码能正常读取时,也能获取到压缩机特征编码。具体是若确定多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数超过预设个数阈值(如将预设个数阈值设置为0、1、2等自然数均可,该预设个数阈值可根据实际使用需求自定义设置任意自然数)时,则以多个相同压缩机特征编码的其中一个作为所述压缩机特征编码。可见,基于上述方式可以更可靠的获取到待检测电动压缩机的压缩机特征编码。
在一实施例中,如图4所示,步骤S121之后还包括:
S123、若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数未超过预设个数阈值,则获取所述待检测电动压缩机的设备型号信息,基于本地预先存储的设备型号-设备特征编码映射关系获取与所述设备型号信息对应的目标设备特征编码,并作为所述压缩机特征编码。
在本实施例中,若确定多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数未超过预设个数阈值时,则表示上位机不能正常获取到待检测电动压缩机的压缩机特征编码。此时可以先由上位机基于设备型号信息读取指令获取到所述待检测电动压缩机的设备型号信息,之后再由上位机从设备型号信息提取到待检测电动压缩机的具体设备型号(具体实施时还可同时获取到设备厂商名称),最后基于上位机本地预先存储的设备型号-设备特征编码映射关系(其中包括多个电动压缩机的设备型号,且每一设备型号对应有一个设备特征编码)确定与所述设备型号信息对应的目标设备特征编码,并作为所述压缩机特征编码。可见,基于上述方式是在不能直接读取到压缩机特征编码时,基于间接获取的方式来确定所述压缩机特征编码。
S130、基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码。
在本实施例中,在上位机获取到了所述故障编码与所述压缩机特征编码后,可以将两者聚合得到一个综合多维度信息的故障特征编码。
在一实施例中,步骤S130包括:
按照所述故障编码先于所述压缩机特征编码的顺序将所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码。
在本实施例中,按照所述故障编码在前所述压缩机特征编码在后的原则将两者进行聚合,也即将两个编码进行一个串接处理,例如故障编码是包括1个编码值,而压缩机特征编码包括m个编码值(例如,m为预设的正整数),将两者聚合后,得到包括m+1个编码值的故障特征编码。可见,基于上述方式可以有效扩展信息维度,得到包括更多编码值的故障特征编码。
S140、基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略。
在本实施例中,因在上位机中对预设存储了多种电动压缩机排障策略以组成电动压缩机排障策略集,而且每一种电动压缩机排障策略是对应一个故障特征编码,故在获取到了所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度后,选择与所述故障特征编码具有最大编码相似度的目标故障特征编码,最终基于目标故障特征编码对应的目标电动压缩机排障策略作为用于对待检测电动压缩机排障的目标策略。可见,基于上述方式可以快速获取到目标电动压缩机排障策略。
在一实施例中,如图5所示,步骤S140包括:
S141、将所述故障特征编码对应转换为故障特征向量;
S142、将所述电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应压缩机故障特征编码对应转换为电动压缩机故障特征向量;
S143、获取所述故障特征向量与各电动压缩机故障特征向量分别对应的余弦相似度,并获取与故障特征向量具有最大余弦相似度的电动压缩机故障特征向量作为目标电动压缩机故障特征向量;
S144、获取所述目标电动压缩机故障特征向量在所述电动压缩机排障策略集中对应的所述目标电动压缩机排障策略。
在本实施例中,因故障特征编码中包括多个具体的编码值或编码信息,故其可以基于预设的编码值转换策略将故障特征编码中的编码值或编码信息对应转换成编码值,从而得到由数字形式的编码取值组成的故障特征向量。例如,故障特征编码为[22 A1型号 A2厂商 V1.0 27cc A1通讯矩阵数据 C1永磁同步电机型号数据 100V 20A],其中A1型号、A2厂商、V1.0、A1通讯矩阵数据及C1永磁同步电机型号数据均不为具体的编码值,故可以基于编码值转换策略将上述编码信息分别转换为对应的编码值,从而组成了故障特征向量。
具体的,A1型号基于编码值转换策略中的第一转换策略对应转换为一个型号数值,A2厂商基于编码值转换策略中的第二转换策略对应转换为一个厂商编号数值,V1.0基于编码值转换策略中的第三转换策略对应转换为一个移除了版本英文字符的版本数值,A1通讯矩阵数据基于编码值转换策略中的第四转换策略对应转换为一个通讯矩阵代码数值、C1永磁同步电机型号数据基于编码值转换策略中的第五转换策略对应转换为一个电机型号数值。
同样的,将所述电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应压缩机故障特征编码对应转换为电动压缩机故障特征向量,也是参考将所述故障特征编码对应转换为故障特征向量的过程。在获取到了故障特征向量及各压缩机故障特征编码对应的电动压缩机故障特征向量后,可以计算所述故障特征向量与各电动压缩机故障特征向量分别对应的余弦相似度,并获取与故障特征向量具有最大余弦相似度的电动压缩机故障特征向量作为目标电动压缩机故障特征向量。最后在所述电动压缩机排障策略集中查询到与所述目标电动压缩机故障特征向量对应的电动压缩机排障策略后,即可作为所目标电动压缩机排障策略。可见,基于上述方式,以计算向量相似度的方式更准确快速的获取到目标电动压缩机排障策略。
S150、将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。
在本实施例中,当在上位机中获取到了目标电动压缩机排障策略后,可将其发送至维修人员对应使用的智能终端(即接收终端),维修人员参照所述目标电动压缩机排障策略对待检测电动压缩机进行排障处理后,即可完成对待检测电动压缩机的故障维修。当然,也可以由上位机将所述目标电动压缩机排障策略发送至所述待检测电动压缩机,以待检测电动压缩机作为接收终端,待检测电动压缩机在自动执行了所述目标电动压缩机排障策略的排障指令后,也可以自动可完成对待检测电动压缩机的故障维修。
在一实施例中,步骤S150之后还包括:
若检测到所述待检测电动压缩机的故障解除信息,则获取所述故障解除时间、所述待检测电动压缩机的设备型号及所述目标电动压缩机排障策略,以组成与所述待检测电动压缩机的排障历史日志数据。
在本实施例中,当维修人员参考所述目标电动压缩机排障策略对待检测电动压缩机完成了故障排除后,可以向上位机上传一个故障解除时间,在上位机中基于所述故障解除时间、所述待检测电动压缩机的设备型号及所述目标电动压缩机排障策略,以组成与所述待检测电动压缩机的排障历史日志数据。通过上述方式,记录了本次待检测电动压缩机的维修日志数据,作为后续其他电动压缩机排障的参考数据。
可见,本方法的实施例实现了对待检测电动压缩机的目标通讯协议及故障编码的自动获取,并在确定了故障编码后与压缩机特征编码聚合得到用于表征电动压缩机故障状态的故障特征编码,最终基于故障特征编码自动从多个电动压缩机排障策略中确定目标电动压缩机排障策略以发送至对应的接收终端,以供维修人员参考和查看从而进行排障处理。
本申请实施例还提供一种用于电动压缩机的智能排障策略获取装置,该用于电动压缩机的智能排障策略获取装置用于执行前述用于电动压缩机的智能排障策略获取方法的中任一实施例,且该用于电动压缩机的智能排障策略获取装置应用于上位机,所述上位机可与多个电动压缩机通讯连接。具体地,请参阅图6,图6是本申请实施例提供的用于电动压缩机的智能排障策略获取装置100的示意性框图。
如图6所示,用于电动压缩机的智能排障策略获取装置100包括故障编码获取单元110、特征编码获取单元120、编码聚合单元130、目标排障策略获取单元140和目标排障策略发送单元150。
故障编码获取单元110,用于若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码。
在本实施例中,是以上位机为执行主体描述技术方案。上位机可以理解为部署于维修店的服务器,其可与送至该维修店的多个新能源汽车的电动压缩机分别通讯连接。但在因发生了故障且送至该维修店时,可以先采用连接线(如串口线等)将该待检测电动压缩机与上位机连接。由于上位机此时不一定能与待检测电动压缩机成功通讯连接,还需要从本地存储的多个通讯协议中确定了与待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,上位机基于所述目标通讯协议与待检测电动压缩机成功建立通信连接后,再由上位机获取待检测电动压缩机的故障编码。
在一实施例中,故障编码获取单元110用于:
获取本地预先存储的通讯协议集;
基于所述通讯协议集中各通讯协议及预设的轮询策略获取与所述待检测电动压缩机对应的所述目标通讯协议;其中,所述待检测电动压缩机基于所述目标通讯协议与所述上位机成功建立通讯连接;
获取预设的故障状态获取指令,将所述的故障状态获取指令发送至所述待检测电动压缩机;
接收所述待检测电动压缩机基于所述故障状态获取指令发送的所述故障编码。
在本实施例中,在上位机中预先存储多个通讯协议以组成通讯协议集,而通讯协议集中包括的多个通讯协议则对应了不同电动压缩机厂商、或对应了不同电动压缩机型号。不同电动压缩机厂商及不同电动压缩机型号又对应不同的通讯协议,故上位机采用轮询策略对应的轮询尝试方式至少一次与待检测电动压缩机沟通以尝试成功建立通讯连接。
在获取到有一种通讯协议能使得上位机与待检测电动压缩机成功兼容并建立通讯连接时,则以该通讯协议作为目标通讯协议。基于该目标通讯协议建立上位机与待检测电动压缩机的通讯连接后,由上位机获取本地预设的故障状态获取指令并发送至待检测电动压缩机。最后待检测电动压缩机根据故障状态获取指令对应获取本地的电动压缩机驱动器中存储的故障编码后,由待检测电动压缩机的电动压缩机驱动器将故障编码发送至上位机。可见,基于上述方式,可以快速获取到兼容适配该待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,并在成功建立通讯连接后快速获取到故障编码。
特征编码获取单元120,用于获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码。
在本实施例中,上位机除了获取到所述待检测电动压缩机的故障编码,还需获取到所述待检测电动压缩机的存储器或驱动器中存储的压缩机特征编码。其中,压缩机特征编码中至少包括有电动压缩机型号、厂商名称、外部特征版本号(如V1.0、V1.1、V1.2等)、压缩机排量数据(如27cc、34cc等)、主机厂通讯矩阵数据(如A1通讯矩阵数据、A2通讯矩阵数据等)、永磁同步电机型号数据(如C1型号、C2型号、C3型号等)、硬件版本数据(如V1.0、V2.0、V3.0等)、电压采样基准数据(如100V 、200V等)、电流采样基准数据(如20A、30A等)等维度的编码。结合待检测电动压缩机的故障编码和压缩机特征编码进行组合,能得到更多维度信息的压缩机特征信息。
在一实施例中,特征编码获取单元120用于:
获取预先设置的多个压缩机特征编码存储地址,从所述多个压缩机特征编码存储地址分别对应的存储单元中获取多个压缩机特征编码;
若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数超过预设个数阈值,则以多个相同压缩机特征编码的其中一个作为所述压缩机特征编码。
在本实施例中,由于待检测电动压缩机的多个压缩机特征编码存储地址中都存储有压缩机特征编码,且各压缩机特征编码存储地址分别对应一个独立的存储单元,多次存储压缩机特征编码是为了确保在多个压缩机特征编码不能被正常读取且至少有一个压缩机特征编码能正常读取时,也能获取到压缩机特征编码。具体是若确定多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数超过预设个数阈值(如将预设个数阈值设置为0、1、2等自然数均可,该预设个数阈值可根据实际使用需求自定义设置任意自然数)时,则以多个相同压缩机特征编码的其中一个作为所述压缩机特征编码。可见,基于上述方式可以更可靠的获取到待检测电动压缩机的压缩机特征编码。
在一实施例中,特征编码获取单元120用于还用于:
若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数未超过预设个数阈值,则获取所述待检测电动压缩机的设备型号信息,基于本地预先存储的设备型号-设备特征编码映射关系获取与所述设备型号信息对应的目标设备特征编码,并作为所述压缩机特征编码。
在本实施例中,若确定多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数未超过预设个数阈值时,则表示上位机不能正常获取到待检测电动压缩机的压缩机特征编码。此时可以先由上位机基于设备型号信息读取指令获取到所述待检测电动压缩机的设备型号信息,之后再由上位机从设备型号信息提取到待检测电动压缩机的具体设备型号(具体实施时还可同时获取到设备厂商名称),最后基于上位机本地预先存储的设备型号-设备特征编码映射关系(其中包括多个电动压缩机的设备型号,且每一设备型号对应有一个设备特征编码)确定与所述设备型号信息对应的目标设备特征编码,并作为所述压缩机特征编码。可见,基于上述方式是在不能直接读取到压缩机特征编码时,基于间接获取的方式来确定所述压缩机特征编码。
编码聚合单元130,用于基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码。
在本实施例中,在上位机获取到了所述故障编码与所述压缩机特征编码后,可以将两者聚合得到一个综合多维度信息的故障特征编码。
在一实施例中,编码聚合单元130用于:
按照所述故障编码先于所述压缩机特征编码的顺序将所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码。
在本实施例中,按照所述故障编码在前所述压缩机特征编码在后的原则将两者进行聚合,也即将两个编码进行一个串接处理,例如故障编码是包括1个编码值,而压缩机特征编码包括m个编码值(例如,m为预设的正整数),将两者聚合后,得到包括m+1个编码值的故障特征编码。可见,基于上述方式可以有效扩展信息维度,得到包括更多编码值的故障特征编码。
目标排障策略获取单元140,用于基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略。
在本实施例中,因在上位机中对预设存储了多种电动压缩机排障策略以组成电动压缩机排障策略集,而且每一种电动压缩机排障策略是对应一个故障特征编码,故在获取到了所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度后,选择与所述故障特征编码具有最大编码相似度的目标故障特征编码,最终基于目标故障特征编码对应的目标电动压缩机排障策略作为用于对待检测电动压缩机排障的目标策略。可见,基于上述方式可以快速获取到目标电动压缩机排障策略。
在一实施例中,目标排障策略获取单元140用于:
将所述故障特征编码对应转换为故障特征向量;
将所述电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应压缩机故障特征编码对应转换为电动压缩机故障特征向量;
获取所述故障特征向量与各电动压缩机故障特征向量分别对应的余弦相似度,并获取与故障特征向量具有最大余弦相似度的电动压缩机故障特征向量作为目标电动压缩机故障特征向量;
获取所述目标电动压缩机故障特征向量在所述电动压缩机排障策略集中对应的所述目标电动压缩机排障策略。
在本实施例中,因故障特征编码中包括多个具体的编码值或编码信息,故其可以基于预设的编码值转换策略将故障特征编码中的编码值或编码信息对应转换成编码值,从而得到由数字形式的编码取值组成的故障特征向量。例如,故障特征编码为[22 A1型号 A2厂商 V1.0 27cc A1通讯矩阵数据 C1永磁同步电机型号数据 100V 20A],其中A1型号、A2厂商、V1.0、A1通讯矩阵数据及C1永磁同步电机型号数据均不为具体的编码值,故可以基于编码值转换策略将上述编码信息分别转换为对应的编码值,从而组成了故障特征向量。
具体的,A1型号基于编码值转换策略中的第一转换策略对应转换为一个型号数值,A2厂商基于编码值转换策略中的第二转换策略对应转换为一个厂商编号数值,V1.0基于编码值转换策略中的第三转换策略对应转换为一个移除了版本英文字符的版本数值,A1通讯矩阵数据基于编码值转换策略中的第四转换策略对应转换为一个通讯矩阵代码数值、C1永磁同步电机型号数据基于编码值转换策略中的第五转换策略对应转换为一个电机型号数值。
同样的,将所述电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应压缩机故障特征编码对应转换为电动压缩机故障特征向量,也是参考将所述故障特征编码对应转换为故障特征向量的过程。在获取到了故障特征向量及各压缩机故障特征编码对应的电动压缩机故障特征向量后,可以计算所述故障特征向量与各电动压缩机故障特征向量分别对应的余弦相似度,并获取与故障特征向量具有最大余弦相似度的电动压缩机故障特征向量作为目标电动压缩机故障特征向量。最后在所述电动压缩机排障策略集中查询到与所述目标电动压缩机故障特征向量对应的电动压缩机排障策略后,即可作为所目标电动压缩机排障策略。可见,基于上述方式,以计算向量相似度的方式更准确快速的获取到目标电动压缩机排障策略。
目标排障策略发送单元150,用于将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。
在本实施例中,当在上位机中获取到了目标电动压缩机排障策略后,可将其发送至维修人员对应使用的智能终端(即接收终端),维修人员参照所述目标电动压缩机排障策略对待检测电动压缩机进行排障处理后,即可完成对待检测电动压缩机的故障维修。当然,也可以由上位机将所述目标电动压缩机排障策略发送至所述待检测电动压缩机,以待检测电动压缩机作为接收终端,待检测电动压缩机在自动执行了所述目标电动压缩机排障策略的排障指令后,也可以自动可完成对待检测电动压缩机的故障维修。
在一实施例中,用于电动压缩机的智能排障策略获取装置100还包括:
历史日志数据记录单元,用于若检测到所述待检测电动压缩机的故障解除信息,则获取所述故障解除时间、所述待检测电动压缩机的设备型号及所述目标电动压缩机排障策略,以组成与所述待检测电动压缩机的排障历史日志数据。
在本实施例中,当维修人员参考所述目标电动压缩机排障策略对待检测电动压缩机完成了故障排除后,可以向上位机上传一个故障解除时间,在上位机中基于所述故障解除时间、所述待检测电动压缩机的设备型号及所述目标电动压缩机排障策略,以组成与所述待检测电动压缩机的排障历史日志数据。通过上述方式,记录了本次待检测电动压缩机的维修日志数据,作为后续其他电动压缩机排障的参考数据。
可见,本装置的实施例实现了对待检测电动压缩机的目标通讯协议及故障编码的自动获取,并在确定了故障编码后与压缩机特征编码聚合得到用于表征电动压缩机故障状态的故障特征编码,最终基于故障特征编码自动从多个电动压缩机排障策略中确定目标电动压缩机排障策略以发送至对应的接收终端,以供维修人员参考和查看从而进行排障处理。
上述用于电动压缩机的智能排障策略获取装置可以实现为计算机程序的形式,该计算机程序可以在如图7所示的计算机设备上运行。
请参阅图7,图7是本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备500是上位机或服务器。
参阅图7,该计算机设备500包括通过装置总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505,其中,存储器可以包括存储介质503和内存储器504。
该存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032被执行时,可使得处理器502执行用于电动压缩机的智能排障策略获取方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力,支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境,该计算机程序5032被处理器502执行时,可使得处理器502执行用于电动压缩机的智能排障策略获取方法。
该网络接口505用于进行网络通信,如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解,图7中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定,具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
其中,所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032,以实现本申请实施例公开的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法。
本领域技术人员可以理解,图7中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定,在其他实施例中,计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。例如,在一些实施例中,计算机设备可以仅包括存储器及处理器,在这样的实施例中,存储器及处理器的结构及功能与图7所示实施例一致,在此不再赘述。
应当理解,在本申请实施例中,处理器502可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit,CPU),该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路 (Application Specific IntegratedCircuit,ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array,FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中,通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在本申请的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为非易失性的计算机可读存储介质,也可以为易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序,其中计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的用于电动压缩机的智能排障策略获取方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接,也可以是电的,机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备 ( 可以是个人计算机,后台服务器,或者网络设备等 ) 执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U 盘、移动硬盘、只读存储器 (ROM,Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于电动压缩机的智能排障策略获取方法,应用于上位机,其特征在于,所述上位机可与多个电动压缩机通讯连接,所述方法包括:
若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码;
获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码;
基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码;
基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略;
将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码,包括:
获取本地预先存储的通讯协议集;
基于所述通讯协议集中各通讯协议及预设的轮询策略获取与所述待检测电动压缩机对应的所述目标通讯协议;其中,所述待检测电动压缩机基于所述目标通讯协议与所述上位机成功建立通讯连接;
获取预设的故障状态获取指令,将所述的故障状态获取指令发送至所述待检测电动压缩机;
接收所述待检测电动压缩机基于所述故障状态获取指令发送的所述故障编码。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码,包括:
获取预先设置的多个压缩机特征编码存储地址,从所述多个压缩机特征编码存储地址分别对应的存储单元中获取多个压缩机特征编码;
若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数超过预设个数阈值,则以多个相同压缩机特征编码的其中一个作为所述压缩机特征编码。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取预先设置的多个压缩机特征编码存储地址,从所述多个压缩机特征编码存储地址分别对应的存储单元中获取多个压缩机特征编码之后,还包括:
若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数未超过预设个数阈值,则获取所述待检测电动压缩机的设备型号信息,基于本地预先存储的设备型号-设备特征编码映射关系获取与所述设备型号信息对应的目标设备特征编码,并作为所述压缩机特征编码。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码,包括:
按照所述故障编码先于所述压缩机特征编码的顺序将所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略,包括:
将所述故障特征编码对应转换为故障特征向量;
将所述电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应压缩机故障特征编码对应转换为电动压缩机故障特征向量;
获取所述故障特征向量与各电动压缩机故障特征向量分别对应的余弦相似度,并获取与故障特征向量具有最大余弦相似度的电动压缩机故障特征向量作为目标电动压缩机故障特征向量;
获取所述目标电动压缩机故障特征向量在所述电动压缩机排障策略集中对应的所述目标电动压缩机排障策略。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端之后,还包括:
若检测到所述待检测电动压缩机的故障解除信息,则获取所述故障解除时间、所述待检测电动压缩机的设备型号及所述目标电动压缩机排障策略,以组成与所述待检测电动压缩机的排障历史日志数据。
8.一种用于电动压缩机的智能排障策略获取装置,应用于上位机,其特征在于,所述上位机可与多个电动压缩机通讯连接,所述用于电动压缩机的智能排障策略获取装置包括:
故障编码获取单元,用于若检测到待检测电动压缩机的故障状态,则获取与所述待检测电动压缩机对应的目标通讯协议,以及所述故障状态对应的故障编码;
特征编码获取单元,用于获取与所述待检测电动压缩机对应的压缩机特征编码;
编码聚合单元,用于基于所述故障编码与所述压缩机特征编码进行聚合,得到故障特征编码;
目标排障策略获取单元,用于基于所述故障特征编码与电动压缩机排障策略集中各电动压缩机排障策略对应故障特征编码的编码相似度,确定目标电动压缩机排障策略;
目标排障策略发送单元,用于将所述目标电动压缩机排障策略发送至对应的接收终端。
9.根据权利要求8所述的用于电动压缩机的智能排障策略获取装置,其特征在于,所述故障编码获取单元用于:
获取本地预先存储的通讯协议集;
基于所述通讯协议集中各通讯协议及预设的轮询策略获取与所述待检测电动压缩机对应的所述目标通讯协议;其中,所述待检测电动压缩机基于所述目标通讯协议与所述上位机成功建立通讯连接;
获取预设的故障状态获取指令,将所述的故障状态获取指令发送至所述待检测电动压缩机;
接收所述待检测电动压缩机基于所述故障状态获取指令发送的所述故障编码。
10.根据权利要求8所述的用于电动压缩机的智能排障策略获取装置,其特征在于,所述特征编码获取单元用于:
获取预先设置的多个压缩机特征编码存储地址,从所述多个压缩机特征编码存储地址分别对应的存储单元中获取多个压缩机特征编码;
若多个压缩机特征编码中为相同压缩机特征编码的总个数超过预设个数阈值,则以多个相同压缩机特征编码的其中一个作为所述压缩机特征编码。
CN202310782597.9A 2023-06-29 2023-06-29 用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置 Active CN116527720B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310782597.9A CN116527720B (zh) 2023-06-29 2023-06-29 用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310782597.9A CN116527720B (zh) 2023-06-29 2023-06-29 用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116527720A true CN116527720A (zh) 2023-08-01
CN116527720B CN116527720B (zh) 2023-09-29

Family

ID=87396236

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310782597.9A Active CN116527720B (zh) 2023-06-29 2023-06-29 用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116527720B (zh)

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020030350A (ko) * 2000-10-17 2002-04-25 이계안 차량 엔진의 자기 진단 시스템 및 그 방법
CN109190776A (zh) * 2018-09-14 2019-01-11 深圳市轱辘汽车维修技术有限公司 汽车故障的复检方法、装置、终端设备及存储介质
US20200110974A1 (en) * 2018-10-05 2020-04-09 LOFA Industries, LLC Method and system for displaying equipment fault code diagnostic information
US20200244476A1 (en) * 2017-10-18 2020-07-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Data learning server, and method for generating and using learning model thereof
CN112270126A (zh) * 2020-10-28 2021-01-26 新疆理工学院 一种基于离散粒子群和变精度粗糙集的发动机故障诊断方法
CN112362983A (zh) * 2020-10-10 2021-02-12 东风时代(武汉)电池系统有限公司 电池管理系统诊断方法、上位机及系统
CN112443479A (zh) * 2019-08-27 2021-03-05 深圳中集智能科技有限公司 压缩机故障诊断方法、装置、存储介质及电子设备
CN113038421A (zh) * 2021-03-25 2021-06-25 深圳市元征科技股份有限公司 一种汽车诊断方法、汽车诊断装置及汽车网关
WO2021197434A1 (zh) * 2020-04-01 2021-10-07 长城汽车股份有限公司 确定车辆高压回路的连接可靠性的方法及系统
CN114089119A (zh) * 2021-11-24 2022-02-25 奇瑞商用车(安徽)有限公司 高压回路故障定位方法、装置、电动汽车及存储介质
CN114490713A (zh) * 2022-01-25 2022-05-13 东风商用车有限公司 一种故障代码管理方法、装置、设备及可读存储介质
US20220155184A1 (en) * 2020-11-17 2022-05-19 Honeywell International Inc. Asset agnostic anomaly detection using clustering and auto encoder
CN116009515A (zh) * 2023-01-09 2023-04-25 合众新能源汽车股份有限公司 车辆的故障管理方法、装置、系统和介质

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020030350A (ko) * 2000-10-17 2002-04-25 이계안 차량 엔진의 자기 진단 시스템 및 그 방법
US20200244476A1 (en) * 2017-10-18 2020-07-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Data learning server, and method for generating and using learning model thereof
CN109190776A (zh) * 2018-09-14 2019-01-11 深圳市轱辘汽车维修技术有限公司 汽车故障的复检方法、装置、终端设备及存储介质
US20200110974A1 (en) * 2018-10-05 2020-04-09 LOFA Industries, LLC Method and system for displaying equipment fault code diagnostic information
CN112443479A (zh) * 2019-08-27 2021-03-05 深圳中集智能科技有限公司 压缩机故障诊断方法、装置、存储介质及电子设备
WO2021197434A1 (zh) * 2020-04-01 2021-10-07 长城汽车股份有限公司 确定车辆高压回路的连接可靠性的方法及系统
CN112362983A (zh) * 2020-10-10 2021-02-12 东风时代(武汉)电池系统有限公司 电池管理系统诊断方法、上位机及系统
CN112270126A (zh) * 2020-10-28 2021-01-26 新疆理工学院 一种基于离散粒子群和变精度粗糙集的发动机故障诊断方法
US20220155184A1 (en) * 2020-11-17 2022-05-19 Honeywell International Inc. Asset agnostic anomaly detection using clustering and auto encoder
CN113038421A (zh) * 2021-03-25 2021-06-25 深圳市元征科技股份有限公司 一种汽车诊断方法、汽车诊断装置及汽车网关
CN114089119A (zh) * 2021-11-24 2022-02-25 奇瑞商用车(安徽)有限公司 高压回路故障定位方法、装置、电动汽车及存储介质
CN114490713A (zh) * 2022-01-25 2022-05-13 东风商用车有限公司 一种故障代码管理方法、装置、设备及可读存储介质
CN116009515A (zh) * 2023-01-09 2023-04-25 合众新能源汽车股份有限公司 车辆的故障管理方法、装置、系统和介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN116527720B (zh) 2023-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019205017A1 (zh) 车辆诊断方法、系统、设备及计算机可读存储介质
CN112233278A (zh) 远程故障分析方法及车载终端、服务器、设备及介质
CN116185528B (zh) 电动压缩机驱动器软件柔性配置方法及装置
CN111158347A (zh) 一种obd检测方法以及相关设备
CN116527720B (zh) 用于电动压缩机的智能排障策略获取方法及装置
CN115184807A (zh) 电池的故障检测方法、装置、设备、介质和产品
CN110927576A (zh) 一种无刷电机的堵转检测方法和装置以及设备
CN114906117B (zh) 车辆的制动踏板状态的确定方法、装置、设备及介质
CN111966391A (zh) 一种车辆的系统配置方法、装置、终端设备及存储介质
CN117249921B (zh) 温度采样的异常识别方法、相关装置、车辆及存储介质
CN112959860B (zh) 一种胎压传感器信息处理方法、装置及设备
CN114548280A (zh) 故障诊断模型的训练、故障诊断方法及电子设备
CN110736611A (zh) 一种车灯零点校准的方法及装置
CN114415646B (zh) 基于DoIP协议的远程车辆诊断方法、系统和终端设备
CN113406944B (zh) 车辆诊断方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN111143225B (zh) 一种汽车诊断软件的漏洞处理方法和相关产品
CN107241218B (zh) 一种故障检测方法及装置
US11405273B1 (en) Network device data erasure
CN114328080A (zh) 一种固件状态检测的方法及装置、电子设备
CN116557282B (zh) 电动压缩机的驱动器软件智能更新方法及装置
EP3792814A1 (en) Method and system for selecting an operation mode for an at least partly self-driving vehicle
CN110955554A (zh) 故障的处理方法、装置、设备及存储介质
CN114776458B (zh) 工程车辆发动机修正方法、装置、电子设备和存储介质
CN115442209B (zh) 一种故障检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN109597813B (zh) 一种车辆数据处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 518000, 601, 6th Floor, Tianyun Building, Chongzhi Avenue, Vanke City Community, Bantian Street, Longgang District, Shenzhen City, Guangdong Province

Patentee after: Shenzhen Aiwei Electrical Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 518000 7f703a, Shenzhou computer building, Madame Curie Avenue, wankecheng community, Bantian street, Longgang District, Shenzhen, Guangdong Province

Patentee before: Shenzhen Aiwei Electrical Technology Co.,Ltd.

Country or region before: China

CP03 Change of name, title or address