一种电动车辆的安全重要度的计算方法以及电动车辆技术

本发明专利技术涉及一种电动车辆的安全重要度的计算方法，包括：S1、构建安全树；S2、基于各个安全失效中间事件的频次分布以及对应的风险等级，构造整车失效时间加权频次的概率密度函数；S3、基于所述整车失效时间加权频次的概率密度函数、根据贝叶斯定理，计算整车失效情况下，各个安全失效底层事件发生的概率；S4、根据所述各个安全失效底层事件发生的概率对所述各个安全失效底层事件进行排序以获得各个安全失效底层事件的安全重要度。实施本发明专利技术的所述的电动车辆的安全重要度的计算方法，能够精确体现电动车辆的各个系统的安全状态的方法，为车辆的安全运维提供必要的指导，从而提高电动车辆的安全系数，保障驾驶员和乘客安全。

【技术实现步骤摘要】
一种电动车辆的安全重要度的计算方法以及电动车辆
本专利技术涉及运输工具，更具体地说，涉及一种电动车辆的安全重要度的计算方法以及电动车辆。
技术介绍
随着世界经济的快速发展和对环保意识的重视，汽车的普及率越来越高，同时对汽车尾气排放要求也越来越高，节能、安全、无污染的电动车辆是未来的发展趋势。然而，电动车辆一般有高达上百伏的电气系统，这就超过了直流的安全电压范围，如不进行合理的设计与防护，将可能带来人员电击等高压安全问题。此外，电动车辆包括诸如转向系统、制动系统、安全控制系统等多个组成部门，每个组成部分又包括多个组成部件。任何部件的失效或者故障都可能造成整个车辆的失控或者故障，从而导致驾驶者或者乘客遭遇危险。而电动车辆的安全树是全面解决电动车辆安全问题的系统方法，是由通过表层安全失效事件、底层基础故障事件、相关逻辑和数据建立相关逻辑体系，通过整车安全需求分析和整车系统构建事件模型建立树状图，是对车辆不同层次事件之间逻辑关系的描述，针对例如制动系统、转向系统、车身零部件等多个子系统或部件进行图形表征和定性描述。安全树能够准确表达表层安全失效事件和底层基础故障事件(工艺缺陷、外部因素等)之间因果关系和逻辑。然而，目前还缺少一种能够准确描述电动车辆的整车安全状态，精确体现电动车辆的各个系统的安全状态的方法，因此无法对电动车辆的安全运行提供必要的指导，无法提高电动车辆的安全系数，保障驾驶员和乘客安全。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种电动车辆的安全重要度的计算方法，可以精确体现电动车辆的各个系统的安全状态的方法，为车辆的安全运维提供必要的指导，从而提高电动车辆的安全系数，保障驾驶员和乘客安全。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种电动车辆的安全重要度的计算方法，包括：S1、构建安全树，所述安全树包括多个安全失效底层事件、安全失效中间事件、安全失效顶层事件以及所述安全失效底层事件、所述安全失效中间事件、所述安全失效顶层事件之间的逻辑因果关系和安全重要程度；S2、基于各个安全失效中间事件的频次分布以及对应的风险等级，构造整车失效时间加权频次的概率密度函数；S3、基于所述整车失效时间加权频次的概率密度函数、根据贝叶斯定理，计算整车失效情况下，各个安全失效底层事件发生的概率；S4、根据所述各个安全失效底层事件发生的概率对所述各个安全失效底层事件进行排序以获得各个安全失效底层事件的安全重要度。在本专利技术所述的电动车辆的安全重要度的计算方法中，进一步包括：S5、基于各个安全失效底层事件的安全重要度对所述电动车辆的进行运营维护。在本专利技术所述的电动车辆的安全重要度的计算方法中，所述步骤S2进一步包括：S21、获取已知时间区间(tc，tc+Δt]内，第i个安全失效中间事件对应的标准化频次Si(i＝1，...N)以及其对应的风险等级Li＝0，...，10；S22、基于以下公式计算所述第i个安全失效中间事件的加权标准化频次S23、基于构造整车失效时间加权频次的概率密度函数：f(Fw)，其中f()表示概率密度函数；Fw：系统失效事件加权频次。在本专利技术所述的电动车辆的安全重要度的计算方法中，所述步骤S3进一步包括：S31、针对安全失效底层事件Ti(i＝1，..ni)，根据贝叶斯定理，基于以下公式计算整车失效情况下，各个安全失效底层事件发生的概率：P(TiFw)＝P(Ti|Fw)P(Fw)；其中P(Ti|Fw)表示安全失效底层事件Ti导致所述安全失效中间事件发生的条件概率。在本专利技术所述的电动车辆的安全重要度的计算方法中，所述步骤S4进一步包括：针对安全失效底层事件Ti(i＝1，..ni)，按照其对应的P(Ti|Fw)的大小，对所述各个安全失效底层事件进行排序以获得各个安全失效底层事件的安全重要度。在本专利技术所述的电动车辆的安全重要度的计算方法中，所述步骤S1进一步包括：S11.采集电动车辆的整车安全失效数据；S12.将所述整车安全失效数据映射归类到不同的安全事件组别中，并分别统计各个安全事件组别频次数据；S13.采用联合分析方法对各个安全事件组别中的所述整车安全失效数据进行分类构建安全树。在本专利技术所述的电动车辆的安全重要度的计算方法中，所述步骤S13进一步包括：S131.将所述整车安全失效数据至少分为第一安全失效类别、第二安全失效类别、第三安全失效类别和第四安全失效类别；S132.采用不同的分析方法分析所述第一安全失效类别、所述第二安全失效类别、所述第三安全失效类别和所述第四安全失效类别的所述整车安全失效数据，以确定所述整车安全失效数据之间的层级关系；S133.逐层建立安全失效因果关系直至遍历所有的所述整车安全失效数据以完成电动车辆的安全树构建。本专利技术解决其技术问题采用的另一技术方案是，构造一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述的电动车辆的安全重要度的计算方法。本专利技术解决其技术问题采用的再一技术方案是，构造一种电动车辆，包括处理器，存储在所述处理器中的计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述的电动车辆的安全重要度的计算方法。实施本专利技术的所述的电动车辆的安全重要度的计算方法、计算机可读存储介质以及电动车辆，能够精确体现电动车辆的各个系统的安全状态的方法，为车辆的安全运维提供必要的指导，从而提高电动车辆的安全系数，保障驾驶员和乘客安全。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术的优选实施例的电动车辆的安全重要度的计算方法的第一实施例的流程图；图2是本专利技术的优选实施例的电动车辆的安全重要度的计算方法的整车安全失效数据的归类示意图；图3a-3c是本专利技术的优选实施例的电动车辆的安全重要度的计算方法的部分安全树的示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术涉及一种电动车辆的安全重要度的计算方法，包括：S1、构建安全树，所述安全树包括多个安全失效底层事件、安全失效中间事件、安全失效顶层事件以及所述安全失效底层事件、所述安全失效中间事件、所述安全失效顶层事件之间的逻辑因果关系和安全重要程度；S2、基于各个安全失效中间事件的频次分布以及对应的风险等级，构造整车失效时间加权频次的概率密度函数；S3、基于所述整车失效时间加权频次的概率密度函数、根据贝叶斯定理，计算整车失效情况下，各个安全失效底层事件发生的概率；S4、根据所述各个安全失效底层事件发生的概率对所述各个安全失效底层事件进行排序以获得各个安全失效底层事件的安全重要度。实施本专利技术的所述的电动车辆的安全重要度的计算方法，能够精确体现电动车辆的各个系统的安全状态的方法，为车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电动车辆的安全重要度的计算方法，其特征在于，包括：/nS1、构建安全树，所述安全树包括多个安全失效底层事件、安全失效中间事件、安全失效顶层事件以及所述安全失效底层事件、所述安全失效中间事件、所述安全失效顶层事件之间的逻辑因果关系和安全重要程度；/nS2、基于各个安全失效中间事件的频次分布以及对应的风险等级，构造整车失效时间加权频次的概率密度函数；/nS3、基于所述整车失效时间加权频次的概率密度函数、根据贝叶斯定理，计算整车失效情况下，各个安全失效底层事件发生的概率；/nS4、根据所述各个安全失效底层事件发生的概率对所述各个安全失效底层事件进行排序以获得各个安全失效底层事件的安全重要度。/n

【技术特征摘要】
1.一种电动车辆的安全重要度的计算方法，其特征在于，包括：
S1、构建安全树，所述安全树包括多个安全失效底层事件、安全失效中间事件、安全失效顶层事件以及所述安全失效底层事件、所述安全失效中间事件、所述安全失效顶层事件之间的逻辑因果关系和安全重要程度；
S2、基于各个安全失效中间事件的频次分布以及对应的风险等级，构造整车失效时间加权频次的概率密度函数；
S3、基于所述整车失效时间加权频次的概率密度函数、根据贝叶斯定理，计算整车失效情况下，各个安全失效底层事件发生的概率；
S4、根据所述各个安全失效底层事件发生的概率对所述各个安全失效底层事件进行排序以获得各个安全失效底层事件的安全重要度。


2.根据权利要求1所述的电动车辆的安全重要度的计算方法，其特征在于，进一步包括：
S5、基于各个安全失效底层事件的安全重要度对所述电动车辆的进行运营维护。


3.根据权利要求1或2所述的电动车辆的安全重要度的计算方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：
S21、获取已知时间区间(tc，tc+Δt]内，第i个安全失效中间事件对应的标准化频次Si(i＝1，...N)以及其对应的风险等级Li＝0，...，10；
S22、基于以下公式计算所述第i个安全失效中间事件的加权标准化频次
S23、基于构造整车失效时间加权频次的概率密度函数：
f(Fw)，其中f()表示概率密度函数；Fw：系统失效事件加权频次。


4.根据权利要求3所述的电动车辆的安全重要度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，
申请(专利权)人：深圳市德塔防爆电动汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44