【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及故障診斷，特別涉及一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、氫系統(tǒng)故障是氫燃料電池汽車特有的一種故障模式，包括氫系統(tǒng)堵塞、氫氣泄露等。在相關(guān)技術(shù)中，車載氫系統(tǒng)故障診斷方法在依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)時(shí)，由于存在有效樣本數(shù)量少、異常特征容易被海量正常特征掩蓋的情況，導(dǎo)致故障診斷準(zhǔn)確性較差。
2、因此，亟需提供一種新的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法，以提高故障診斷準(zhǔn)確率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法及裝置，可以解決相關(guān)技術(shù)的故障診斷準(zhǔn)確率較差的問(wèn)題。技術(shù)方案如下：
2、一方面，提供了一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法，所述方法包括：
3、基于正常車載氫系統(tǒng)的正常數(shù)據(jù)和故障車載氫系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)，確定車載氫系統(tǒng)中與故障強(qiáng)相關(guān)的目標(biāo)維度；
4、將正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)按照設(shè)定比例進(jìn)行摻混，得到小樣本數(shù)據(jù)集；所述小樣本數(shù)據(jù)集中每一個(gè)樣本包括樣本數(shù)據(jù)和樣本標(biāo)志；所述樣本數(shù)據(jù)為與目標(biāo)維度相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，所述樣本標(biāo)志為是否發(fā)生故障的標(biāo)志；
5、利用所述小樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待診斷車輛上傳的與所述目標(biāo)維度相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以得到故障診斷結(jié)果。
6、另一方面，提供了一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷裝置，所述裝置包括：
7、確定單元，用于基于正常車載
8、獲取單元，用于將正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)按照設(shè)定比例進(jìn)行摻混，得到小樣本數(shù)據(jù)集；所述小樣本數(shù)據(jù)集中每一個(gè)樣本包括樣本數(shù)據(jù)和樣本標(biāo)志；所述樣本數(shù)據(jù)為與目標(biāo)維度相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，所述樣本標(biāo)志為是否發(fā)生故障的標(biāo)志；
9、故障診斷單元，用于利用所述小樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待診斷車輛上傳的與所述目標(biāo)維度相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以得到故障診斷結(jié)果。
10、另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存放計(jì)算機(jī)程序，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器上所存放的計(jì)算機(jī)程序，以實(shí)現(xiàn)上述所述的基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法的步驟。
11、另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述所述基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法的步驟。
12、另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述所述的基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法的步驟。
13、本專利技術(shù)提供的技術(shù)方案至少可以帶來(lái)以下有益效果：
14、利用多車數(shù)據(jù)中的正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，以確定車載氫系統(tǒng)中與故障強(qiáng)相關(guān)的目標(biāo)維度，然后將正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)按照設(shè)定比例進(jìn)行摻混，得到小樣本數(shù)據(jù)集，該小樣本數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)據(jù)是與故障強(qiáng)相關(guān)的目標(biāo)維度的數(shù)據(jù)，如此利用小樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，無(wú)需大量樣本即可訓(xùn)練得到能夠準(zhǔn)確識(shí)別氫系統(tǒng)是否故障的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。可見(jiàn)，本方案采用與車載氫系統(tǒng)故障強(qiáng)相關(guān)的目標(biāo)維度數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，在小樣本量的情況下也能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障特征的敏感程度，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。
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1.一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于正常車載氫系統(tǒng)的正常數(shù)據(jù)和故障車載氫系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)，確定車載氫系統(tǒng)中與故障強(qiáng)相關(guān)的目標(biāo)維度，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述待診斷車輛是按照不同頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳的；
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待診斷車輛上傳的與所述目標(biāo)維度相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以得到故障診斷結(jié)果，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，K的取值是通過(guò)如下方式預(yù)先確定的：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)初始故障診斷結(jié)果和離群診斷結(jié)果確定故障診斷結(jié)果，包括：
7.一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存放計(jì)算機(jī)程序，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器上所存放的計(jì)算機(jī)程序，以
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一所述的方法的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一所述的方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于多車數(shù)據(jù)協(xié)作和小樣本學(xué)習(xí)的車載氫系統(tǒng)故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于正常車載氫系統(tǒng)的正常數(shù)據(jù)和故障車載氫系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)，確定車載氫系統(tǒng)中與故障強(qiáng)相關(guān)的目標(biāo)維度，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述待診斷車輛是按照不同頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳的；
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述利用訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待診斷車輛上傳的與所述目標(biāo)維度相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以得到故障診斷結(jié)果，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，k的取值是通過(guò)如下方式預(yù)先確定的：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊世春，高子超，周思達(dá)，鄭一帆，李興虎，閆嘯宇，曹耀光，陳飛，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京航空航天大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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