【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及礦山無人駕駛邊云協作和可靠性預警，特別涉及一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法。
技術介紹
1、礦山無人駕駛系統各類車載傳感器，如同礦車的神經系統，為礦車的可靠性預警提供了豐富而全面的數據基礎。這些傳感器涵蓋了從車輛運行狀態到外部環境監測的方方面面，所采集的數據總體呈現出規模巨大、種類繁多、冗余度高以及完備性相對較低的特點。規模巨大體現在數據量的急劇增加，隨著傳感器精度和采樣頻率的提升，每分鐘、每小時乃至每天產生的數據量都在指數級增長；種類繁多則是因為不同類型的傳感器能夠捕捉到礦車運行過程中的不同參數，如位置信息、速度、加速度、溫度、壓力、濕度以及周圍環境的圖像、視頻等；冗余度高意味著在大量數據中，存在許多重復或相關性高的信息，這既為數據分析帶來了挑戰，也提供了數據校驗和增強的可能性；完備性低則反映了由于傳感器布置、環境干擾等因素，部分關鍵數據可能存在缺失或誤差，影響了數據的全面性和準確性。
2、現有技術的不足之處在于，面對如此復雜的數據特征，傳統的集中式數據分析模式逐漸暴露出局限性。一方面，集中式處理需要將所有數據集中至一個中心節點進行分析，這在數據傳輸、存儲和處理能力上都提出了極高的要求，尤其是在數據規模持續膨脹的背景下，極易導致處理延遲增加、系統響應變慢等問題。另一方面，集中式分析在處理實時性要求高的任務時顯得力不從心，因為數據從采集點到分析中心的傳輸過程本身就構成了時間上的瓶頸。
技術實現思路
1、本專利技術的目的克服現有技術存在的不
2、一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，包括以下步驟：
3、步驟s1、通過無人礦車的車載計算平臺實時采集車輛運行數據；
4、步驟s2、基于dbn建立車輛運行可靠性模型，并計算提取可靠性特征；
5、步驟s3、根據提取的可靠性特征，基于信息融合的車輛運行可靠性評估，得到車輛運行可靠性評估結果；
6、步驟s4、根據得到的車輛運行可靠性評估結果，判斷是否進行可靠性預警。
7、作為本專利技術的進一步的方案：所述步驟s1中的具體步驟包括：
8、無人駕駛礦車實時采集本地海量的車輛運行數據，并在車載計算平臺進行實時分析，以初步判斷當前車輛是否存在風險；
9、當車載計算平臺未檢測到風險時，則車載計算平臺以較低頻率上傳本地數據；
10、若車載計算平臺檢測到風險，車載計算平臺立即篩選含有故障信息的檢測數據并上傳到云控平臺進行集中計算。
11、作為本專利技術的進一步的方案：所述步驟s2中的具體步驟包括：
12、首先從車輛運行數據中選擇可靠性參數作為輸出,記為{p1,p2,…,pi,…,pm}；
13、對于輸出參數pi,計算kendall系數，將系數大于0.3的參數作為pi的輸入，并對系數大于0.9的參數組合進行刪減，降低模型復雜程度；
14、基于深度網絡模型dbn的強數據擬合能力，用于車輛可靠性參數關聯關系擬合；
15、根據輸入輸出參數組合，建立m組dbn來擬合輸出輸入參數間關系，作為無人礦車可靠性狀態模型；
16、計算輸出參數預測值和實際值的殘差作為車輛運行可靠性特征，公式為：
17、
18、式中，為第i項輸出參數的預測值；pi為實際值。
19、作為本專利技術的進一步的方案：所述步驟s3中的具體步驟包括：
20、步驟s31、對原始狀態進行固定時長時間窗劃分，得到向量序列{r1,r2,…,ri,…,rm}；
21、其中，t為時間窗個數，狀態向量ri包括所有數據點的狀態值；計算ri中每一狀態值的頻數，得到標準化狀態向量
22、步驟s32、對于無人駕駛礦車運行可靠性狀態空間s中的某一狀態sj(j＝1,2,…,r)；
23、設第i個時間窗的數據點個數為ni(i＝1,2,…,t)，使用最小二乘法對ni序列進行線性擬合,將擬合系數β作為運行可靠性狀態劣化指數；
24、對擬合系數β進行標準化處理，得到β*；
25、對每一個狀態進行擬合,得到可靠性狀態空間的劣化指數向量
26、步驟s33、將標準化狀態向量與劣化指數向量di相乘,得到該時間窗內狀態分布的加權劣化指數,即作為該時間窗內運行可靠性指標pi；
27、通過對可靠性指標序列{pi1,pi2,…,pit}的分布進行擬合，超過閾值時，判定該時間窗內無人駕駛礦車運行可靠性異常。
28、與現有技術相比，本專利技術存在以下技術效果：
29、采用上述的技術方案，通過篩選含有故障信息的檢測數據并上傳到云控平臺進行集中計算。云控平臺收到實時數據后立即進行集中計算，不再等待原來較低頻率的上傳數據。因此，邊云協同計算不僅降低云控平臺集中計算復雜度，極大地提升方法效率，還減少通信網絡傳輸的數據量，進而有效規避網絡阻塞、數據缺失、隱私泄露等風險。
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1.一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，其特征在于，所述步驟S1中的具體步驟包括：
3.根據權利要求1所述一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，其特征在于，所述步驟S2中的具體步驟包括：
4.根據權利要求1所述一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，其特征在于，所述步驟S3中的具體步驟包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于邊云協作的無人礦車多特征運行可靠性預警方法，其特征在于，所述步驟s1中的具體步驟包括：
3.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：潘偉，陳成，王明，都胡平，閆輝政，
申請(專利權)人：安徽海博智能科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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