CN116681427B - 一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法及系统，具体涉及汽车配件监测技术领域，通过对异常保护信息和温度达到偏差信息进行综合分析，将保频评估值和控温效果偏差指数进行归一化处理，可以更全面地评估空调压缩机的性能，避免仅凭单一指标进行判断带来的不准确性；通过设定性能评估阈值，将空压性能评估系数与性能评估阈值进行比较，进一步判断空调压缩机的性能状况；通过对性能判断集合内的空压性能评估系数进行均匀分布采集和分析，可以更全面地评估空调压缩机的性能状态，当系统发出故障更换信号，并根据汽车型号为车主推荐适合的空调压缩机，帮助他们进行选购和维修安排，减少故障风险，提升空调系统的可靠性和性能。

Description

一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法及系统

技术领域

本发明涉及汽车配件监测技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法及系统。

背景技术

汽车配件包括空调压缩机，空调压缩机的自助选购是指车主可以根据自身需求和车辆型号，在自主选购模块中进行选择和购买适合的空调压缩机。但是实际中，空调压缩机的运行状态和性能状况对空调系统的正常运行和使用寿命具有重要影响，然而，车主通常难以准确判断空调压缩机是否存在故障或性能下降的问题，从而导致车主不能准确的判断何时进行空调压缩机的选购，造成在需要使用空调系统时，容易存在没有及时更换空调压缩机，导致空调系统无法正常使用的情况，影响驾驶体验。

为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法及系统以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，包括如下步骤：

步骤S1：采集异常保护信息，根据异常保护信息对空调压缩机的过热保护情况分析，计算保频评估值；

步骤S2：采集温度达到偏差信息，根据采集温度达到偏差信息计算控温效果偏差指数；

步骤S3：将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理计算空压性能评估系数；通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，生成性能不佳信号和性能正常信号；

步骤S4：设定性能判断集合，通过对性能判断集合内包括的空压性能评估系数进行分析，生成不同的信号，从而判断空调压缩机是否需要进行更换。

在一个优选的实施方式中，在步骤S1中，保频评估值的获取方法为：设定监测时间区间，获取在监测时间区间内触发过热保护的次数，将在监测时间区间内触发过热保护的次数标记为，计算过热触发比，过热触发比为监测时间区间内触发过热保护的次数与监测时间区间对应的时间长度的比值；

监测时间区间包括实时久远区间和邻近实时区间，获取邻近实时区间内触发过热保护的次数，将邻近实时区间内触发过热保护的次数标记为；

计算保频评估值，其表达式为：；其中，/>分别为保频评估值和监测时间区间对应的时间长度。

在一个优选的实施方式中，在步骤S2中，温度达到偏差信息通过控温效果偏差指数体现，控温效果偏差指数的获取方法为：获取在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数，设定有效温度指令达到预设指令温度的预设温度到达时间；获取有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间；

控温效果偏差指数的计算公式为：，其中，分别为控温效果偏差指数、在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令的次数、在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数、在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间以及在监测时间区间内有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间对应的预设温度到达时间；/>为在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令的编号，，/>均为正整数。

在一个优选的实施方式中，获取在监测时间区间内发出的温度指令的次数时的具体获取方法为：获取每个温度指令与后一个温度指令的间隔时间，设定指令间隔时间阈值；将温度指令与后一个温度指令的间隔时间大于等于指令间隔时间阈值的温度指令标记为有效温度指令，统计在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数。

在一个优选的实施方式中，在步骤S3中，将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理计算空压性能评估系数；设定性能评估阈值，通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，生成性能不佳信号和性能正常信号：

当空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成性能不佳信号；当空压性能评估系数小于等于性能评估阈值，生成性能正常信号。

在一个优选的实施方式中，在步骤S4中，设定性能判断集合，性能判断集合内包括个空压性能评估系数，/>为正整数；

当性能判断集合内出现空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成第一待更换信号；当性能判断集合内无空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成第一继续分析信号；

当生成第一继续分析信号，计算性能判断集合内的空压性能评估系数的平均值，将性能判断集合内的空压性能评估系数的平均值标记为集合平均性能值；

设定集合平均性能值阈值，根据集合平均性能值与集合平均性能值阈值的比较，生成不同信号：

当集合平均性能值小于等于集合平均性能值阈值，生成第一运行正常信号；当集合平均性能值大于集合平均性能值阈值，生成第二继续分析信号。

在一个优选的实施方式中，当生成第二继续分析信号，计算空压运行稳定性系数，其表达式为：；其中，/>分别为空压运行稳定性系数、第/>个空压性能评估系数以及/>个空压性能评估系数的平均值，/>表示性能判断集合的空压性能评估系数的编号，/>，/>均为正整数；

设定空压运行稳定性系数阈值，当空压运行稳定性系数大于空压运行稳定性系数阈值，生成第二待更换信号；当空压运行稳定性系数小于等于空压运行稳定性系数阈值，生成第二运行正常信号；

当生成第一待更换信号或第二待更换信号，发出故障更换信号，推荐空调压缩机。

在一个优选的实施方式中，一种基于智能算法的汽车配件自助选购系统，包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、第一性能评估模块、第二性能评估模块以及自主选购模块；

信息采集模块采集异常保护信息，将异常保护信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到保频评估值；

信息采集模块采集温度达到偏差信息，将温度达到偏差信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到控温效果偏差指数；

数据处理模块将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理，计算得到空压性能评估系数；

第一性能评估模块通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，第一性能评估模块生成性能不佳信号和性能正常信号；

第二性能评估模块设定性能判断集合，第二性能评估模块通过对性能判断集合内包括的空压性能评估系数进行分析，第二性能评估模块生成不同的信号；

自主选购模块根据第二性能评估模块生成的信号，对空调压缩机是否需要进行更换进行判断：当生成第一待更换信号或第二待更换信号，自主选购模块发出故障更换信号。

本发明一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法及系统的技术效果和优点：

1、通过对异常保护信息和温度达到偏差信息进行综合分析，将保频评估值和控温效果偏差指数进行归一化处理，可以更全面地评估空调压缩机的性能，避免仅凭单一指标进行判断带来的不准确性；通过设定性能评估阈值，将空压性能评估系数与性能评估阈值进行比较，进一步判断空调压缩机的性能状况，提醒车主空调压缩机是否存在故障或即将故障的风险，以提高车主对空调系统的维护和保养能力。

2、通过对性能判断集合内的空压性能评估系数进行均匀分布采集和分析，可以更全面地评估空调压缩机的性能状态，当生成第一待更换信号或第二待更换信号时，系统发出故障更换信号，并根据汽车型号为车主推荐适合的空调压缩机。这样，车主可以在自主选购模块中查看推荐的型号、价格和附近修理厂的位置信息，帮助他们进行选购和维修安排，减少故障风险，提升空调系统的可靠性和性能。

附图说明

图1为本发明一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法示意图；

图2为本发明一种基于智能算法的汽车配件自助选购系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

实施例1：图1给出了本发明一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，其包括如下步骤：

步骤S1：采集异常保护信息，根据异常保护信息对空调压缩机的过热保护情况分析，计算保频评估值。

步骤S2：采集温度达到偏差信息，根据采集温度达到偏差信息计算控温效果偏差指数。

步骤S3：将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理计算空压性能评估系数；通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，生成性能不佳信号和性能正常信号。

步骤S4：设定性能判断集合，通过对性能判断集合内包括的空压性能评估系数进行分析，生成不同的信号，从而判断空调压缩机是否需要进行更换。

在步骤S1中，采集异常保护信息，过热保护对空调压缩机的运行状态具有重要的效果；当空调压缩机运行时间过长或负荷过重导致过热时，过热保护功能会自动停止压缩机的运行，以防止过热损坏，这有助于保护压缩机的可靠性和延长其寿命；异常保护信息通过保频评估值体现。

当空调压缩机的过热保护出现问题时，空调压缩机可能会持续过热运行，导致机械部件的损坏或热量积聚，进而影响空调压缩机的性能和寿命。过热保护的失效可能导致空调系统其他组件的过载或损坏，例如冷凝器、蒸发器等；过热保护不佳可能导致空调系统的能效降低，由于空调压缩机无法正常运行和冷却，系统的制冷效果可能下降。

保频评估值的获取方法为：

设定监测时间区间，获取在监测时间区间内触发过热保护的次数，将在监测时间区间内触发过热保护的次数标记为，计算过热触发比，过热触发比为监测时间区间内触发过热保护的次数与监测时间区间对应的时间长度的比值，过热触发比越大，在监测时间区间内触发过热保护的次数越多，意味着空调压缩机在监测时间区间内所面临的负荷过重或过热问题较为严重。

监测时间区间包括实时久远区间和邻近实时区间，获取邻近实时区间内触发过热保护的次数，将邻近实时区间内触发过热保护的次数标记为，邻近实时区间内触发过热保护的次数大于实时久远区间内触发过热保护的次数，说明在近期的时间内触发过热保护的次数占监测时间区间内的触发过热保护的次数的比重越大，越在近期触发过热保护的次数越多，说明空调压缩机即将发生故障概率的可能性越大。

计算保频评估值，其表达式为：；其中，/>分别为保频评估值和监测时间区间对应的时间长度；保频评估值越大，在监测时间区间空调压缩机发生过热保护的频率越大，暗示着空调压缩机在监测时间区间内遇到了问题或异常情况的频率越高，则空调压缩机发生故障概率越高，越需要对空调压缩机进行维修或更换。

值得注意的是，监测时间区间是根据本领域专业技术人员根据实际中空调压缩机的型号、监测需求等实际情况进行设定，监测时间区间对应的时间长度是不变的，监测时间区间的范围是随着实时的时间变化而进行变化，即监测时间区间的终点为实时的时间位置。

在监测时间区间内触发过热保护的次数是使用合适的监测设备，记录每次发生过热保护的事件；过热保护通常会触发一些反应，如停止压缩机运行或产生警报信号；监测设备可以记录这些事件的发生时间和次数。

监测时间区间包括实时久远区间和邻近实时区间；实时久远区间对应的时间长度与邻近实时区间对应的时间长度的和为监测时间区间对应的时间长度，且实时久远区间在时间顺序上远离实时的时间，邻近实时区间在时间顺序上靠近实时的时间，将实时久远区间对应的时间长度和邻近实时区间对应的时间长度的比例根据实际情况设定，例如，通常将实时久远区间对应的时间长度和邻近实时区间对应的时间长度的比例设置为1：1。

在步骤S2中，采集温度达到偏差信息，在空调压缩机工作时，通常在发出温度指令后，空调系统需要经过一段时间达到温度指令所对应的温度。

但如果空调系统需要较长时间才能达到指定的温度，可能反映空调压缩机的性能或效率问题：

制冷能力不足：空调压缩机可能无法提供足够的制冷能力，导致温度达到指定值的时间较长；这可能是由于空调压缩机的冷却效果下降、冷凝器或蒸发器的堵塞等问题导致的。

空调压缩机故障：空调压缩机的故障也可能导致温度指令达到时间过长。例如，压缩机的机械部件损坏或磨损，电机问题，或者电路故障等都可能影响其正常运行，导致制冷效果下降。

温度达到偏差信息通过控温效果偏差指数体现，控温效果偏差指数的获取方法为：

获取在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数，设定有效温度指令达到预设指令温度的预设温度到达时间，值得注意的是，预设温度到达时间是根据实际的温度与需要达到的温度的差异的大小等情况进行设定，在不同的实际的温度与需要达到的温度的差异下，预设温度到达时间也不同。

获取有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间，当实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间，即车内温度无法达到设定值或制冷效果明显下降，说明空调压缩机状态不佳，可能需要考虑更换空调压缩机。

控温效果偏差指数的计算公式为：，其中，分别为控温效果偏差指数、在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令的次数、在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数、在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间以及在监测时间区间内有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间对应的预设温度到达时间；/>为在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令的编号，，/>均为正整数。

控温效果偏差指数越大，在监测时间区间内，车内的空调系统的工作效果越差，空调压缩机的状态越不佳。

值得注意的是，获取在监测时间区间内发出的温度指令的次数时的具体获取方法为：获取所有的在监测时间区间内发出的温度指令，获取每个温度指令与后一个温度指令的间隔时间，设定指令间隔时间阈值；剔除温度指令与后一个温度指令的间隔时间小于指令间隔时间阈值的温度指令，将温度指令与后一个温度指令的间隔时间大于等于指令间隔时间阈值的温度指令标记为有效温度指令，统计在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数；若在发出有效温度指令后，存在实际温度无法到达预设温度，则将该有效温度指令也标记为在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令。

指令间隔时间阈值是根据实际车辆的空调系统的指令的实际情况进行设定，例如，将指令间隔时间阈值设置为5秒，当每个温度指令与后一个温度指令的间隔时间为2秒，可能是车内人员对温度调节的过程，不具有实际的分析意义。

预设指令温度为发出的有效温度指令所对应的需到达的温度。预设温度到达时间为实际中本领域技术人员根据空调压缩机的型号以及空调压缩机对应的空调系统的性能等进行设定，此处不再赘述。实际温度到达时间是发出有效温度指令后，实际到达预设指令温度所消耗的时间。

在步骤S3中，将异常保护信息和温度达到偏差信息进行综合分析，从而评估在监测时间区间内空调压缩机的性能。

将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理计算空压性能评估系数。例如，本发明采用如下公式进行空压性能评估系数的计算，其表达式为：；其中，/>为空压性能评估系数；/>分别为保频评估值和控温效果偏差指数的预设比例系数，/>均大于0。

通过空压性能评估系数，可以对空调压缩机的性能进行判断，空压性能评估系数越大，在监测时间区间内空调压缩机的性能越差。

设定性能评估阈值，通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，生成性能不佳信号和性能正常信号，为车主对空调压缩机的自助选购提供帮助。

当空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成性能不佳信号，此时，空调压缩机已经发生故障，或即将大概率发生故障，影响空调系统的正常运行。

当空压性能评估系数小于等于性能评估阈值，生成性能正常信号，此时，空调压缩机可以正常运行，但不代表没有发生故障的概率。

通过对异常保护信息和温度达到偏差信息进行综合分析，将保频评估值和控温效果偏差指数进行归一化处理，综合考虑了空调压缩机过热保护和温度控制效果的情况，可以更全面地评估空调压缩机的性能，避免仅凭单一指标进行判断带来的不准确性。通过设定性能评估阈值，可以将空压性能评估系数与性能评估阈值进行比较，进一步判断空调压缩机的性能状况。当空压性能评估系数超过性能评估阈值时，生成性能不佳信号，提醒车主空调压缩机可能存在故障或即将故障的风险，以提高车主对空调系统的维护和保养能力。

在步骤S4中，设定性能判断集合，性能判断集合内包括个空压性能评估系数，个空压性能评估系数在时间上是均匀分布的；/>为正整数。

当性能判断集合内出现空压性能评估系数大于性能评估阈值，即生成性能不佳信号时，生成第一待更换信号。

当性能判断集合内无空压性能评估系数大于性能评估阈值，即没有生成性能不佳信号时，生成第一继续分析信号。

当生成第一继续分析信号，计算性能判断集合内的空压性能评估系数的平均值，将性能判断集合内的空压性能评估系数的平均值标记为集合平均性能值。

设定集合平均性能值阈值，根据集合平均性能值与集合平均性能值阈值的比较，生成不同信号：

当集合平均性能值小于等于集合平均性能值阈值，生成第一运行正常信号。

当集合平均性能值大于集合平均性能值阈值，生成第二继续分析信号。

当生成第二继续分析信号，通过对性能判断集合内的m个空压性能评估系数进行离散分析，计算空压运行稳定性系数，其表达式为：；其中，/>分别为空压运行稳定性系数、第/>个空压性能评估系数以及/>个空压性能评估系数的平均值，/>表示性能判断集合的空压性能评估系数的编号，，/>均为正整数。空压运行稳定性系数越大，性能判断集合内空压性能评估系数越不稳定，即空调压缩机的运行状态越不稳定，空调压缩机的性能稳定性越差，出现故障的概率越大。

设定空压运行稳定性系数阈值，当空压运行稳定性系数大于空压运行稳定性系数阈值，生成第二待更换信号。

当空压运行稳定性系数小于等于空压运行稳定性系数阈值，生成第二运行正常信号。

集合平均性能值阈值是依据本领域专业技术人员根据性能判断集合的实际情况以及对空调压缩机的运行要求标准等实际情况进行设定。

空压运行稳定性系数阈值是依据本领域专业技术人员根据空压运行稳定性系数的大小以及其他实际情况进行设定，此处不再赘述。

性能判断集合内的空压性能评估系数的监测频率由本领域专业技术人员根据实际的对空调压缩机的检测需求等实际情况进行设定，此处不再赘述。

当生成第一待更换信号或第二待更换信号，发出故障更换信号，并根据汽车型号推荐空调压缩机，供车主进行选购。

第一待更换信号的对空调压缩机的自助选购紧急程度大于第二待更换信号的紧急程度。

通过对性能判断集合内的空压性能评估系数进行均匀分布采集和分析，可以更全面地评估空调压缩机的性能状态。不仅考虑单个评估系数的大小，还考虑评估系数的分布情况和稳定性，从而更准确地判断空调压缩机的工作状态和潜在故障风险。当生成第一待更换信号或第二待更换信号时，系统发出故障更换信号，并根据汽车型号为车主推荐适合的空调压缩机。这样，车主可以在自主选购模块中查看推荐的型号、价格和附近修理厂的位置信息，帮助他们进行选购和维修安排，减少故障风险，提升空调系统的可靠性和性能。

实施例2：本发明实施例2与实施例1的区别在于，本实施例是对一种基于智能算法的汽车配件自助选购系统进行介绍。

图2给出了本发明一种基于智能算法的汽车配件自助选购系统的结构示意图，一种基于智能算法的汽车配件自助选购系统，包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、第一性能评估模块、第二性能评估模块以及自主选购模块。

信息采集模块采集异常保护信息，将异常保护信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到保频评估值。

信息采集模块采集温度达到偏差信息，将温度达到偏差信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到控温效果偏差指数。

数据处理模块将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理，计算得到空压性能评估系数。

第一性能评估模块通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，第一性能评估模块生成性能不佳信号和性能正常信号。

第二性能评估模块设定性能判断集合，第二性能评估模块通过对性能判断集合内包括的空压性能评估系数进行分析，第二性能评估模块生成不同的信号。

自主选购模块根据第二性能评估模块生成的信号，对空调压缩机是否需要进行更换进行判断：当生成第一待更换信号或第二待更换信号，自主选购模块发出故障更换信号。

自主选购模块自主选购模块提供包括但不限于空调压缩机型号、价格、附近修理厂和4S店的位置信息，自主选购模块与车载屏幕信号连接，以对空调压缩机的选购提供可视化效果。

自主选购模块内还包括用户评价和反馈：为每个型号的空调压缩机提供用户评价和反馈的平台，让车主可以了解其他车主对于特定型号空调压缩机的使用体验和意见。这样可以帮助车主更全面地评估选购的空调压缩机的可靠性和性能。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD），或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

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模块及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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部分可以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，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(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、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，可轻易想到变化或替换，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所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：采集异常保护信息，根据异常保护信息对空调压缩机的过热保护情况分析，计算保频评估值；

步骤S2：采集温度达到偏差信息，根据采集温度达到偏差信息计算控温效果偏差指数；

步骤S3：将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理计算空压性能评估系数；通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，生成性能不佳信号和性能正常信号；

步骤S4：设定性能判断集合，通过对性能判断集合内包括的空压性能评估系数进行分析，生成不同的信号，从而判断空调压缩机是否需要进行更换；

在步骤S1中，保频评估值的获取方法为：设定监测时间区间，获取在监测时间区间内触发过热保护的次数，将在监测时间区间内触发过热保护的次数标记为，计算过热触发比，过热触发比为监测时间区间内触发过热保护的次数与监测时间区间对应的时间长度的比值；

监测时间区间包括实时久远区间和邻近实时区间，获取邻近实时区间内触发过热保护的次数，将邻近实时区间内触发过热保护的次数标记为；

计算保频评估值，其表达式为：；其中，/>分别为保频评估值和监测时间区间对应的时间长度；

在步骤S2中，温度达到偏差信息通过控温效果偏差指数体现，控温效果偏差指数的获取方法为：获取在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数，设定有效温度指令达到预设指令温度的预设温度到达时间；获取有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间；

控温效果偏差指数的计算公式为：，其中，分别为控温效果偏差指数、在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令的次数、在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数、在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间以及在监测时间区间内有效温度指令达到预设指令温度的实际温度到达时间对应的预设温度到达时间；/>为在监测时间区间内实际温度到达时间大于对应的预设温度到达时间的有效温度指令的编号，，/>均为正整数；

在步骤S3中，将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理计算空压性能评估系数，其表达式为：；其中，/>为空压性能评估系数；分别为保频评估值和控温效果偏差指数的预设比例系数，/>均大于0；设定性能评估阈值，通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，生成性能不佳信号和性能正常信号：

当空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成性能不佳信号；当空压性能评估系数小于等于性能评估阈值，生成性能正常信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，其特征在于：获取在监测时间区间内发出的温度指令的次数时的具体获取方法为：获取每个温度指令与后一个温度指令的间隔时间，设定指令间隔时间阈值；将温度指令与后一个温度指令的间隔时间大于等于指令间隔时间阈值的温度指令标记为有效温度指令，统计在监测时间区间内发出的有效温度指令的次数。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，其特征在于：在步骤S4中，设定性能判断集合，性能判断集合内包括个空压性能评估系数，/>为正整数；

当性能判断集合内出现空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成第一待更换信号；当性能判断集合内无空压性能评估系数大于性能评估阈值，生成第一继续分析信号；

当生成第一继续分析信号，计算性能判断集合内的空压性能评估系数的平均值，将性能判断集合内的空压性能评估系数的平均值标记为集合平均性能值；

设定集合平均性能值阈值，根据集合平均性能值与集合平均性能值阈值的比较，生成不同信号：

当集合平均性能值小于等于集合平均性能值阈值，生成第一运行正常信号；当集合平均性能值大于集合平均性能值阈值，生成第二继续分析信号。

4.根据权利要求3所述的一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，其特征在于：当生成第二继续分析信号，计算空压运行稳定性系数，其表达式为：；其中，/>分别为空压运行稳定性系数、第/>个空压性能评估系数以及/>个空压性能评估系数的平均值，/>表示性能判断集合的空压性能评估系数的编号，/>，/>均为正整数；

设定空压运行稳定性系数阈值，当空压运行稳定性系数大于空压运行稳定性系数阈值，生成第二待更换信号；当空压运行稳定性系数小于等于空压运行稳定性系数阈值，生成第二运行正常信号；

当生成第一待更换信号或第二待更换信号，发出故障更换信号，推荐空调压缩机。

5.一种基于智能算法的汽车配件自助选购系统，用于实现权利要求1-4任一项所述的一种基于智能算法的汽车配件自助选购方法，其特征在于：包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、第一性能评估模块、第二性能评估模块以及自主选购模块；

信息采集模块采集异常保护信息，将异常保护信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到保频评估值；

信息采集模块采集温度达到偏差信息，将温度达到偏差信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到控温效果偏差指数；

数据处理模块将保频评估值和控温效果偏差指数通过归一化处理，计算得到空压性能评估系数；

第一性能评估模块通过空压性能评估系数和性能评估阈值的比较，第一性能评估模块生成性能不佳信号和性能正常信号；

第二性能评估模块设定性能判断集合，第二性能评估模块通过对性能判断集合内包括的空压性能评估系数进行分析，第二性能评估模块生成不同的信号；

自主选购模块根据第二性能评估模块生成的信号，对空调压缩机是否需要进行更换进行判断：当生成第一待更换信号或第二待更换信号，自主选购模块发出故障更换信号。