【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及汽車故障診斷，特別涉及一種電動汽車動力異常故障診斷方法及裝置。
技術介紹
1、電動汽車(ev)的進步推動了全球碳中和戰略的實現，過去10年間電動汽車的保有量擴大了1300倍，而復雜的電動汽車系統中存在諸如動力故障等電動汽車特有的故障模式，這對電動車輛的安全運行造成巨大的安全隱患。
2、相關技術中，對電動汽車的動力故障診斷主要依賴于用戶投訴加事故調查，這種方法不僅難以滿足大量增長的電動汽車實際診斷需求，而且存在較大的滯后性，導致電動汽車的運行安全性大大降低。
3、基于此，目前亟需一種電動汽車動力異常故障診斷方法及裝置來解決上述技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供了一種電動汽車動力異常故障診斷方法及裝置，能夠有效檢測電動汽車的動力故障，提高了車輛運行安全性。
2、第一方面，本專利技術實施例提供了一種電動汽車動力異常故障診斷方法，包括：
3、獲取待診斷電動汽車的動力數據；
4、將所述動力數據輸入至預先訓練好的故障診斷模型中，輸出待診斷電動汽車的故障診斷結果；其中，所述故障診斷模型通過歷史數據訓練集對預設的多個核極限學習機訓練得到，所述歷史數據訓練集包括重要故障特征和歷史樣本集，所述重要故障特征通過對歷史樣本集提取得到的原始故障特征進行重要性評估更新得到；
5、確定故障診斷結果是否小于預設的檢測閾值，若是，則確定故障診斷結果符合有效性要求，并輸出所述故障診斷結果，否則對動力數據重新進行故障診
6、第二方面，本專利技術實施例還提供了一種電動汽車動力異常故障診斷裝置，包括：
7、獲取模塊，用于獲取待診斷電動汽車的動力數據；
8、診斷模塊，用于將所述動力數據輸入至預先訓練好的故障診斷模型中，輸出待診斷電動汽車的故障診斷結果；其中，所述故障診斷模型通過歷史數據訓練集對預設的多個核極限學習機訓練得到，所述歷史數據訓練集包括重要故障特征和歷史樣本集，所述重要故障特征通過對歷史樣本集提取得到的原始故障特征進行重要性評估更新得到；
9、檢測模塊，用于確定故障診斷結果是否小于預設的檢測閾值，若是，則確定故障診斷結果符合有效性要求，并輸出所述故障診斷結果，否則對動力數據重新進行故障診斷。
10、第三方面，本專利技術實施例還提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現本說明書任一實施例所述的方法。
11、第四方面，本專利技術實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，當所述計算機程序在計算機中執行時，令計算機執行本說明書任一實施例所述的方法。
12、本專利技術實施例提供了一種電動汽車動力異常故障診斷方法及裝置，首先構建包含電動汽車動力故障特征以及電動汽車動力原始數據的數據集，接著利用重要性選擇算法對動力故障特征庫的故障特征進行重要性排序，提取與新能源汽車動力故障強相關的重要故障特征，隨后利用重要故障特征對預設的核極限學習機訓練，得到故障診斷模型，最后根據預設的檢測閾值對故障診斷模型進行校準，降低診斷誤報率。通過該方法可以有效檢測電動汽車的動力故障，提高了車輛運行安全性，為新能源汽車動力故障診斷提供技術基礎。
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1.一種電動汽車動力異常故障診斷方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述重要故障特征具體通過如下方式更新得到：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一權重值通過如下公式計算得到：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算經過歸一化處理的所述第一權重的累加結果，確定所述累加結果中滿足預設權重閾值的故障特征為重要故障特征，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障診斷模型具體通過如下方式訓練得到：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據賦權結果和故障分類結果對核極限學習機進行訓練，得到故障診斷模型，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史樣本集包括歷史正常動力數據和歷史故障動力數據。
8.一種電動汽車動力異常故障診斷裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時，實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，當所述計算機程序在計算機中執行時，令計算機執行權利要求1-7中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種電動汽車動力異常故障診斷方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述重要故障特征具體通過如下方式更新得到：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一權重值通過如下公式計算得到：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述計算經過歸一化處理的所述第一權重的累加結果，確定所述累加結果中滿足預設權重閾值的故障特征為重要故障特征，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障診斷模型具體通過如下方式訓練得到：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊世春，高子超，周思達，張良，鄭一帆，陳飛，閆嘯宇，
申請(專利權)人：北京航空航天大學，
類型：發明
國別省市：
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