一种故障诊断的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种故障诊断的方法和装置，涉及数据分析的技术领域，包括：获取目标充电桩的状态信息，其中，状态信息包括以下至少一种类型：充电桩的状态码，充电桩的电流强度，充电桩的电压强度，充电桩的通信信号强度，充电桩的使用次数，充电桩的报障次数；按照至少一种类型对状态信息进行分类处理，得到多组样本数据；将多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到目标充电桩的故障诊断结果。本发明专利技术解决了现有技术中针对充电桩上报的状态信息无法进行有效的处理，导致维护人员无法根据充电桩上报的状态信息快速有效的对充电桩进行故障诊断和故障处理的技术问题。

A method and device for fault diagnosis

The present invention provides a method and apparatus for fault diagnosis, relating to the technical field of data analysis, including: acquiring the status information of the target charging pile, wherein the status information includes at least one of the following types: the status code of the charging pile, the current strength of the charging pile, the voltage strength of the charging pile, and the communication signal of the charging pile. Strength, the number of times the charging pile is used, the number of times the charging pile is reported; state information is classified and processed according to at least one type, and multiple sets of sample data are obtained; and the fault diagnosis results of the target charging pile are obtained by inputting the data into the corresponding neural network. The invention solves the technical problem that the state information reported by the charging pile can not be effectively processed in the prior art, and the maintenance personnel can not quickly and effectively diagnose and handle the fault of the charging pile according to the state information reported by the charging pile.

【技术实现步骤摘要】
一种故障诊断的方法和装置
本专利技术涉及数据分析
，尤其是涉及一种故障诊断的方法和装置。
技术介绍
随着科技水平的不断进步，以及人们对不可再生资源的珍惜，电动汽车已经慢慢进入人们的生活中，因此充电桩也出现在了道路上，现有的充电桩大多为智能桩可以联网也可以上传充电桩的动态，一旦发生故障可以检测出自己的故障码并且发送给后台的监控系统。但是现有的监控系统对于这些桩的故障信息不能进行一个有效的再处理。经常是运维人员面对大量的故障信息却无从下手，无法根据这些故障信息得到充电桩的故障类型，以及故障类型的维护优先度，同时，这样也严重影响用户体验造成不好的影响。针对上述问题，还未提出有效的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种充电桩的故障诊断的方法，以缓解了现有技术中针对充电桩上报的状态信息无法进行有效的处理，导致维护人员无法根据充电桩上报的状态信息，无法快速有效的对充电桩进行故障诊断和故障处理的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种充电桩的故障诊断的方法，该方法包括：获取目标充电桩状态信息，其中，所述状态信息包括以下至少一种类型：充电桩的状态码，充电桩的电流强度，充电桩的电压强度，充电桩的通信信号强度，充电桩的使用次数，充电桩的报障次数；按照所述至少一种类型对所述状态信息进行分类处理，得到多组样本数据；将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果，其中，所述故障诊断结果包括以下至少之一：所述目标充电桩是否出现故障，所述目标充电桩的故障解决方案，所述目标充电桩故障的维护等级。进一步地，按照所述至少一种类型对所述状态信息进行分类处理，得到多组样本数据包括：将所述状态信息中的所述充电桩的状态码，所述充电桩的电流强度，所述充电桩的电压强度和所述充电桩的通信信号强度进行提取，得到第一样本数据；将所述状态信息中的所述充电桩的使用次数和所述充电桩的报障次数进行提取，得到第二样本数据。进一步地，将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果包括：将所述第一样本数据输入至第一神经网络模型中进行处理；在所述第一神经网络模型对所述第一样本数据进行处理的过程中，所述第一神经网络模型提取所述第一样本数据的特征信息，得到第一特征信息，并将所述第一特征信息与所述第一神经网络的数据库中预设特征信息进行比对，以根据比对结果确定所述目标充电桩的第一故障诊断结果，其中，所述第一故障诊断结果包括：所述目标充电桩是否出现故障，以及所述目标充电桩出现故障时的故障类型。进一步地，将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果还包括：将所述第二样本数据和所述第一故障诊断结果输入到第二神经网络中进行处理，以得到所述目标充电桩的第二故障诊断结果，其中，所述第二故障诊断结果包括：目标充电桩故障的维护等级。进一步地，所述方法还包括：基于所述第一样本数据和所述第一故障诊断结果对第一训练样本进行更新，并基于更新之后的所述第一训练样本对所述第一神经网络模型进行再次训练，其中，所述第一训练样本为对所述第一神经网络模型进行训练的样本；基于所述第二样本数据、所述第一故障诊断结果和所述第二故障诊断结果对第二训练样本进行更新，并基于更新之后的所述第二训练样本对所述第二神经网络模型进行再次训练，其中，所述第二训练样本为对所述第二神经网络模型进行训练的样本。第二方面，本专利技术实施例提供了一种充电桩的故障诊断的装置，该装置包括：获取装置，所述获取装置获取目标充电桩状态信息，其中，所述状态信息包括以下至少一种类型：充电桩的状态码，充电桩的电流强度，充电桩的电压强度，充电桩的通信信号强度，充电桩的使用次数，充电桩的报障次数；分类装置，所述分类装置用于按照所述至少一种类型对所述状态信息进行分类处理，得到多组样本数据；检测装置，所述检测装置将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果，其中，所述故障诊断结果包括以下至少之一：所述目标充电桩是否出现故障，所述目标充电桩的故障解决方案，所述目标充电桩故障的维护等级。进一步地，所述检测装置还用于：将所述第一样本数据输入至第一神经网络模型中进行处理；在所述第一神经网络模型对所述第一样本数据进行处理的过程中，所述第一神经网络模型提取所述第一样本数据的特征信息，得到第一特征信息，并将所述第一特征信息与所述第一神经网络的数据库中预设特征信息进行比对，以根据比对结果确定所述目标充电桩的第一故障诊断结果，其中，所述第一故障诊断结果包括：所述目标充电桩是否出现故障，以及所述目标充电桩出现故障时的故障类型。进一步地，所述检测装置还用于：将所述第一样本数据输入至第一神经网络模型中进行处理；在所述第一神经网络模型对所述第一样本数据进行处理的过程中，所述第一神经网络模型提取所述第一样本数据的特征信息，得到第一特征信息，并将所述第一特征信息与所述第一神经网络的数据库中预设特征信息进行比对，以根据比对结果确定所述目标充电桩的第一故障诊断结果，其中，所述第一故障诊断结果包括：所述目标充电桩是否出现故障，以及所述目标充电桩出现故障时的故障类型。进一步地，所述检测装置还用于：将所述第二样本数据和所述第一故障诊断结果输入到第二神经网络中进行处理，以得到所述目标充电桩的第二故障诊断结果，其中，所述第二故障诊断结果包括：目标充电桩故障的维护等级。进一步地，所述装置还包括：多个训练装置，所述多个训练装置包括：第一训练装置和第二训练装置，其中所述第一训练装置用于基于所述第一样本数据和所述第一故障诊断结果对第一训练样本进行更新，并基于更新之后的所述第一训练样本对所述第一神经网络模型进行再次训练，其中，所述第一训练样本为对所述第一神经网络模型进行训练的样本；所述第二训练装置用于基于所述第二样本数据、所述第一故障诊断结果和所述第二故障诊断结果对第二训练样本进行更新，并基于更新之后的所述第二训练样本对所述第二神经网络模型进行再次训练，其中，所述第二训练样本为对所述第二神经网络模型进行训练的样本。在本专利技术实施例中，首先，获取目标充电桩状态信息；然后，对状态信息进行分类处理，得到多组样本数据；最后，将多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到目标充电桩的故障诊断结果。从而解决了现有技术中针对充电桩上报的状态信息无法进行有效的处理，导致维护人员无法根据充电桩上报的状态信息，无法快速有效的对充电桩进行故障诊断和故障处理的技术问题，达到了能够有效处理充电桩上报的状态信息，使维护人员快速有效的对故障充电桩进行故障诊断和故障处理的技术效果。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种充电桩的故障诊断的方法，其特征在于，包括：获取目标充电桩的状态信息，其中，所述状态信息包括以下至少一种类型：充电桩的状态码，充电桩的电流强度，充电桩的电压强度，充电桩的通信信号强度，充电桩的使用次数，充电桩的报障次数；按照所述至少一种类型对所述状态信息进行分类处理，得到多组样本数据；将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果，其中，所述故障诊断结果包括以下至少之一：所述目标充电桩是否出现故障，所述目标充电桩的故障解决方案，所述目标充电桩故障的维护等级。

【技术特征摘要】
1.一种充电桩的故障诊断的方法，其特征在于，包括：获取目标充电桩的状态信息，其中，所述状态信息包括以下至少一种类型：充电桩的状态码，充电桩的电流强度，充电桩的电压强度，充电桩的通信信号强度，充电桩的使用次数，充电桩的报障次数；按照所述至少一种类型对所述状态信息进行分类处理，得到多组样本数据；将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果，其中，所述故障诊断结果包括以下至少之一：所述目标充电桩是否出现故障，所述目标充电桩的故障解决方案，所述目标充电桩故障的维护等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述至少一种类型对所述状态信息进行分类处理，得到多组样本数据包括：将所述状态信息中的所述充电桩的状态码，所述充电桩的电流强度，所述充电桩的电压强度和所述充电桩的通信信号强度进行提取，得到第一样本数据；将所述状态信息中的所述充电桩的使用次数和所述充电桩的报障次数进行提取，得到第二样本数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果包括：将所述第一样本数据输入至第一神经网络模型中进行处理；在所述第一神经网络模型对所述第一样本数据进行处理的过程中，所述第一神经网络模型提取所述第一样本数据的特征信息，得到第一特征信息，并将所述第一特征信息与所述第一神经网络的数据库中预设特征信息进行比对，以根据比对结果确定所述目标充电桩的第一故障诊断结果，其中，所述第一故障诊断结果包括：所述目标充电桩是否出现故障，以及所述目标充电桩出现故障时的故障类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述多组样本数据分别输入到对应的神经网络中进行处理，得到所述目标充电桩的故障诊断结果还包括：将所述第二样本数据和所述第一故障诊断结果输入到第二神经网络中进行处理，以得到所述目标充电桩的第二故障诊断结果，其中，所述第二故障诊断结果包括：目标充电桩故障的维护等级。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一样本数据和所述第一故障诊断结果对第一训练样本进行更新，并基于更新之后的所述第一训练样本对所述第一神经网络模型进行再次训练，其中，所述第一训练样本为对所述第一神经网络模型进行训练的样本；基于所述第二样本数据、所述第一故障诊断结果和所述第二故障诊断结果对第二训练样本进行更新，并基于更新之后的所述第二训练样本对所述第二神经网络模型进行再次训练，其中，所述第二训练样本为对所述第二神经网络模型进行训练的样本。6.一种故障诊断的装置，其特征在于，所述装置包括：获取装置，所述获取装置获取目标充...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈哲昆，邵丹薇，郑隽一，储丹，
申请(专利权)人：万帮充电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32