【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及故障診斷，具體涉及一種控制器故障檢測方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、電動三輪車作為一種重要的交通工具，在日常生活和貨物運輸中發(fā)揮著重要作用。而控制器作為電動三輪車的核心部件，其性能和穩(wěn)定性直接關(guān)系到電動三輪車的運行效率和安全性。然而，現(xiàn)有的電動三輪車控制器故障檢測方法大多依賴于傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)，如通過檢測電流、電壓等參數(shù)來判斷控制器是否存在故障。這些方法往往存在診斷精度不高、反應(yīng)速度慢、無法實時檢測等問題，導(dǎo)致在控制器出現(xiàn)故障時無法及時預(yù)警和修復(fù)，給電動三輪車的運行帶來安全隱患。因此，如何提供一種高效、準(zhǔn)確的控制器故障檢測方法及系統(tǒng)，成為當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、針對上述存在的技術(shù)不足，本專利技術(shù)的目的是提供一種控制器故障檢測方法及系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的診斷精度不高和反應(yīng)速度慢的問題。
2、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)采用如下技術(shù)方案：
3、第一方面，本專利技術(shù)提供一種控制器故障檢測方法，所述方法包括：
4、步驟s100：通過傳感器實時采集控制器運行數(shù)據(jù)；
5、步驟s200：對采集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；
6、步驟s300：采用歷史控制器運行數(shù)據(jù)構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
7、步驟s400：通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實時控制器運行數(shù)據(jù)進行分析，檢測控制器中存在的故障；
8、步驟s500：根據(jù)故障檢測結(jié)果進行預(yù)警。
9、優(yōu)選地，在第一方面的一種可能的實施方式中，所述
10、優(yōu)選地，在第一方面的一種可能的實施方式中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。
11、優(yōu)選地，在第一方面的一種可能的實施方式中，所述歷史控制器運行數(shù)據(jù)包括歷史控制器內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)、歷史電機電流數(shù)據(jù)、歷史電源電壓數(shù)據(jù)、歷史電機電壓數(shù)據(jù)、歷史電機轉(zhuǎn)子位置數(shù)據(jù)以及歷史故障數(shù)據(jù)。
12、優(yōu)選地，在第一方面的一種可能的實施方式中，所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：
13、輸入層，用于接收預(yù)處理后的控制器運行數(shù)據(jù)；
14、圖構(gòu)建層，用于根據(jù)控制器各部件之間的關(guān)系構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；
15、圖卷積層，用于在圖結(jié)構(gòu)上執(zhí)行卷積操作以提取控制器運行數(shù)據(jù)特征；
16、全連接層，用于將提取的控制器運行數(shù)據(jù)特征映射到預(yù)設(shè)故障類別上；
17、輸出層，用于輸出出現(xiàn)預(yù)設(shè)故障類別的概率。
18、優(yōu)選地，在第一方面的一種可能的實施方式中，所述步驟s400具體包括：
19、將實時控制器運行數(shù)據(jù)輸入到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；
20、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入數(shù)據(jù)進行處理，并輸出出現(xiàn)預(yù)設(shè)故障類別的概率；
21、當(dāng)某一種預(yù)設(shè)的故障類別出現(xiàn)概率超過預(yù)設(shè)閾值，則判定為存在該類型的故障。
22、優(yōu)選地，在第一方面的一種可能的實施方式中，所述步驟s500具體包括：
23、根據(jù)故障檢測結(jié)果確定故障類型；
24、生成故障預(yù)警信號，并通過預(yù)設(shè)的報警裝置進行報警；
25、將故障信息記錄到故障日志中。
26、第二方面，本專利技術(shù)提供一種控制器故障檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
27、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過傳感器實時采集控制器運行數(shù)據(jù)；
28、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對采集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；
29、模型構(gòu)建模塊，用于采用預(yù)處理后的歷史控制器運行數(shù)據(jù)構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
30、故障檢測模塊，用于通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實時控制器運行數(shù)據(jù)進行分析，檢測控制器中存在的故障；
31、預(yù)警模塊，預(yù)警模塊，用于根據(jù)故障檢測結(jié)果進行預(yù)警。
32、本專利技術(shù)的有益效果在于：采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實時控制器運行數(shù)據(jù)進行分析，本專利技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對控制器故障的精確檢測和預(yù)警，大大提高了故障檢測的準(zhǔn)確性和時效性。同時，本專利技術(shù)還通過數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模型構(gòu)建模塊、故障檢測模塊和預(yù)警模塊的相互配合，形成了一個完整的故障檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對控制器故障的全方位監(jiān)測和預(yù)警。此外，本專利技術(shù)還具有操作簡便、適用性強等優(yōu)點，可以廣泛應(yīng)用于各種電動三輪車的控制器故障檢測中，為電動三輪車的安全運行提供了有力保障。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種控制器故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述傳感器包括溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器和霍爾傳感器，采集的控制器運行數(shù)據(jù)包括控制器內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)、電機電流數(shù)據(jù)、電源電壓數(shù)據(jù)、電機電壓數(shù)據(jù)以及電機轉(zhuǎn)子位置數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。
4.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述歷史控制器運行數(shù)據(jù)包括歷史控制器內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)、歷史電機電流數(shù)據(jù)、歷史電源電壓數(shù)據(jù)、歷史電機電壓數(shù)據(jù)、歷史電機轉(zhuǎn)子位置數(shù)據(jù)以及歷史故障數(shù)據(jù)。
5.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：
6.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S400具體包括：
7.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S500具體包括：
8.一種控制器故障檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種控制器故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述傳感器包括溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器和霍爾傳感器，采集的控制器運行數(shù)據(jù)包括控制器內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)、電機電流數(shù)據(jù)、電源電壓數(shù)據(jù)、電機電壓數(shù)據(jù)以及電機轉(zhuǎn)子位置數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。
4.如權(quán)利要求1所述控制器故障檢測方法，其特征在于，所述歷史控制...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：史良，渠敬可，
申請(專利權(quán))人：徐州碩天機電科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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