一种车辆故障预警方法、系统及车辆技术方案

本申请公开了一种车辆故障预警方法，包括：接收采集到的车辆预警相关数据；利用异常检测算法程序对车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到；该方法训练统计模型得到异常检测算法程序来进行预测判断，提高了系统伸缩性和数据适应性，增加了预测可控周期以及提高了预测的精度；本申请还公开了一种车辆故障预警系统及车辆，具有上述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆故障预警方法、系统及车辆
本申请涉及车辆工程
，特别涉及一种车辆故障预警方法、系统及车辆。
技术介绍
随着我国车辆工业的发展和人民生活水平的提高，车辆越来越多地进入普通家庭。伴随着车辆的持续增加，道路交通事故急剧增加。其中由于车辆部件本身的问题造成的交通事故，占据了交通事故的30％以上。车辆故障预警系统作为车辆主动安全的主要手段，在车联网服务中的重要性与日俱增。现有车辆在线故障预警系统主要基于单一的车辆数据的参考阈值进行预测，其预测周期较短，准确性较差，其可靠性不能满足车辆主动安全的用户需求。因此如何提高车辆故障预警的准确性，是本领域技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种车辆故障预警方法、系统及车辆，训练统计模型得到异常检测算法程序来进行预测判断，提高了系统伸缩性和数据适应性，增加了预测可控周期以及提高了预测的精度。为解决上述技术问题，本申请提供一种车辆故障预警方法，所述方法包括：接收采集到的车辆预警相关数据；利用异常检测算法程序对所述车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，所述异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到。可选的，接收采集到的车辆预警相关数据，包括：接收车辆终端机发送的车辆运行数据和车辆CAN总线数据；接收环境数据接口发送的车辆环境数据。可选的，接收车辆终端机发送的车辆运行数据和车辆CAN总线数据，包括：车辆终端机利用卫星定位系统收集车辆运行数据；其中，所述车辆运行数据包括车辆位置数据、车辆速度数据以及车辆方向数据；所述车辆终端机利用CAN总线数据接收器收集车辆CAN总线数据；车辆故障预警服务器利用TCP长连接接收所述车辆运行数据和所述车辆CAN总线数据。可选的，接收环境数据接口发送的车辆环境数据，包括：环境数据接口利用HTTP请求从环境公共服务接口获取车辆环境数据；车辆故障预警服务器利用websocket网络连接接收所述车辆环境数据。可选的，利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到所述异常检测算法程序，包括：将历史车辆预警相关数据映射形成训练数据集{X(1),...,X(m)}；建立执行车辆故障预警的高斯统计模型p(x；μ,σ2)；根据所述训练数据集确定每个特征值xi对应的μi和利用所述μi、所述以及所述高斯统计模型得到所述异常检测算法程序；其中，X(i)为多维特征向量，μ为期望，σ为标准差，σ2为方差，x为变量，m为训练数据集的大小。可选的，本方案还包括：接收用户对处理结果的反馈信息对所述异常检测算法程序进行更新。本申请还提供一种车辆，包括：数据采集器，用于采集车辆预警相关数据，并将所述车辆预警相关数据发送给车辆故障预警处理器；所述车辆故障预警处理器，用于利用异常检测算法程序对接收的所述车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，所述异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到。可选的，所述车辆故障预警处理器包括：异常检测算法程序训练器，用于将历史车辆预警相关数据映射形成训练数据集{X(1),...,X(m)}；建立执行车辆故障预警的高斯统计模型p(x；μ,σ2)；根据所述训练数据集确定每个特征值xi对应的μi和利用所述μi、所述以及所述高斯统计模型得到所述异常检测算法程序；其中，X(i)为多维特征向量，μ为期望，σ为标准差，σ2为方差，x为变量，m为训练数据集的大小。可选的，所述车辆故障预警处理器包括：异常检测算法程序更新器，用于接收用户对处理结果的反馈信息对所述异常检测算法程序进行更新。本申请还提供一种车辆故障预警系统，所述系统包括：车辆，用于采集车辆预警相关数据，并将所述车辆预警相关数据发送给车辆故障预警服务器；所述车辆故障预警服务器，用于利用异常检测算法程序对接收的所述车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，所述异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到。本申请所提供的一种车辆故障预警方法，包括：接收采集到的车辆预警相关数据；利用异常检测算法程序对车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到。可见，该方法训练统计模型得到异常检测算法程序来进行预测判断，提高了系统伸缩性和数据适应性，增加了预测可控周期以及提高了预测的精度；本申请还提供了一种车辆故障预警系统及车辆，具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本申请实施例所提供的车辆故障预警方法的流程图；图2为本申请实施例所提供的异常检测算法程序对车辆预警相关数据进行处理结果示意图；图3为本申请实施例所提供的车辆故障预警系统的结构框图；图4为本申请实施例所提供的车辆的结构框图。具体实施方式本申请的核心是提供一种车辆故障预警方法、系统及车辆，训练统计模型得到异常检测算法程序来进行预测判断，提高了系统伸缩性和数据适应性，增加了预测可控周期以及提高了预测的精度。为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。本实施例利用异常检测算法程序进行车辆预警相关数据分析方法，即利用异常检测非监督算法的车联网车辆故障预测的即时分析方法，针对现有预警系统的问题，利用异常检测算法程序统一处理车辆预警相关数据(例如车辆运行数据，车辆CAN总线数据和环境数据)，以延长预测周期，提高预测准确率；具体请参考图1，图1为本申请实施例所提供的车辆故障预警方法的流程图；该方法可以包括：S100、接收采集到的车辆预警相关数据。具体的，本实施例并不对车辆预警相关数据的具体内容进行限定，可以是现有技术采集的单一的车辆数据，也可以是多种车辆数据。优选的，当用户选择多种类型的车辆数据作为车辆预警相关数据时，可以使车辆预警相关数据维度更加宽阔，进而增加了预测的精度和可控周期。即车辆预警相关数据的选择可以由用户根据实际所需预测精度和硬件计算能力进行选择。例如可以包括车辆运行数据、车辆CAN总线数据以及车辆环境数据等。进一步，本实施例并不限定车辆预警相关数据采集的装置，其可以根据实际车辆预警相关数据采集需求进行选择。例如车辆CAN总线数据可以通过CAN总线数据接收器采集获得。由于并不对车辆预警相关数据采集的装置进行限定，对应的本实施例也不对接收采集到的车辆预警相关数据的接收方式进行限定。其可以根据具体情况进行适应性选择。该步骤只要可以获取到所需的车辆预警相关数据即可。例如当车辆预警相关数据包含有车辆CAN总线数据时，可以通过车辆上的装置进行对应数据的采集，因为车辆上的装置会更加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：接收采集到的车辆预警相关数据；利用异常检测算法程序对所述车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，所述异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到。

【技术特征摘要】
1.一种车辆故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：接收采集到的车辆预警相关数据；利用异常检测算法程序对所述车辆预警相关数据进行处理，判断是否存在车辆故障预警信息；其中，所述异常检测算法程序为利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收采集到的车辆预警相关数据，包括：接收车辆终端机发送的车辆运行数据和车辆CAN总线数据；接收环境数据接口发送的车辆环境数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，接收车辆终端机发送的车辆运行数据和车辆CAN总线数据，包括：车辆终端机利用卫星定位系统收集车辆运行数据；其中，所述车辆运行数据包括车辆位置数据、车辆速度数据以及车辆方向数据；所述车辆终端机利用CAN总线数据接收器收集车辆CAN总线数据；车辆故障预警服务器利用TCP长连接接收所述车辆运行数据和所述车辆CAN总线数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，接收环境数据接口发送的车辆环境数据，包括：环境数据接口利用HTTP请求从环境公共服务接口获取车辆环境数据；车辆故障预警服务器利用websocket网络连接接收所述车辆环境数据。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，利用采集到的历史车辆预警相关数据对统计模型进行训练得到所述异常检测算法程序，包括：将历史车辆预警相关数据映射形成训练数据集{X(1),...,X(m)}；建立执行车辆故障预警的高斯统计模型p(x；μ,σ2)；根据所述训练数据集确定每个特征值xi对应的μi和利用所述μi、所述以及所述高斯统计模型得到所述异常检测算法程序；其中，X(i)为多维特征向量，μ为期望，σ为...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋哲贤，陈晓曦，李锐明，
申请(专利权)人：北汽福田汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11