车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质，以解决相关技术中的车辆零部件相关数据来源单一导致车辆零部件健康状况分析不准确不全面的问题。所述车辆零部件健康状态分析的方法包括：通过大数据信息平台采集车辆零部件的网络数据；获取车辆运营时的零部件动态数据；基于所述网络数据和所述车辆运营时的零部件动态数据，通过预建立的数据分析动态模型进行运算处理以得到与零部件健康状态相关的指示数据；通过数据展示应用平台对所述指示数据进行可视化处理。

Method, device and storage medium for health status analysis of vehicle parts

【技术实现步骤摘要】
车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质
本公开涉及车辆零部件
，具体地，涉及一种车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质。
技术介绍
随着车辆的使用越来越高，车辆零部件的分析技术也变得越来越重要。传统的车辆零部件分析思路只局限于寿命预测或故障报警，即使考虑到采用车联网大数据的方法，也不过是从车载监控系统中采集数据进行分析判断，数据来源太单一，分析的不全面，分析结果自然就会产生偏差。而且传统的车辆零部件分析方案仅实现单一零部件的寿命预测或故障报警，无法满足当今驾驶员或车辆公司对车辆的全方位需求。
技术实现思路
本公开提供一种车辆零部件健康状态分析的方法和装置、及存储介质，以解决相关技术中的车辆零部件相关数据来源单一导致车辆零部件健康状况分析不准确不全面的问题。为实现上述目的，本公开实施例的第一方面，提供一种车辆零部件健康状态分析的方法，所述方法包括：通过大数据信息平台采集车辆零部件的网络数据；获取车辆运营时的零部件动态数据；基于所述网络数据和所述车辆运营时的零部件动态数据，通过预建立的数据分析动态模型进行运算处理以得到与零部件健康状态相关的指示数据；通过数据展示应用平台对所述指示数据进行可视化处理。可选地，所述获取车辆运营时的零部件动态数据包括：通过设置于车辆的传感器获取车辆运营时的零部件动态数据；将车辆运营时的所述零部件动态数据传输给所述大数据信息平台。可选地，所述方法还包括：建立数据分析动态模型，所述数据分析动态模型输出的指示数据为零部件健康状态指数，所述零部件健康状态指数为PHSI，则：PHSI＝[Ks*S(t)+Kw*W(t)+Kh*H(t)+Ky*Y(t)+KjJ(t)]*100％；所述的所述大数据信息平台采集的有关车辆零部件的数据包括：零部件属性数据、车辆运营记录数据、维修保养记录数据、互联网评价数据；所述的S(t)来源于零部件属性数据，W(t)来源于维修保养记录数据，H(t)来源于互联网评价数据，Y(t)来源于车辆运营记录数据，J(t)来源于车辆运营时的零部件动态数据；其中所述S1为使用t时间后车辆零部件的实际属性参数，所述S0为车辆零部件的出厂属性参数；所述W1为使用t时间后车辆的性能评分，所述W0为车辆零部件的出厂性能评分；所述H1为当前时间点车辆零部件的评价参数，所述H0为车辆零部件的最优评价参数；所述Y1为车辆当前运营状态参数，所述Y0为车辆的最优运营状态参数；所述J1为车辆零部件当前运营时的动态参数，所述J0为车辆零部件的最优动态参数；所述Ks、Kw、Kh、Ky、Kj为各参数的影响因子，Ks+Kw+Kh+Ky+Kj＝1。可选地，所述数据分析动态模型中：所述所述所述所述所述其中，所述a为被分析的来自于车辆零部件属性数据的参数的数量，所述Sa1为使用t时间后车辆零部件的实际属性参数，所述Sa0为车辆零部件的出厂属性参数；所述W2为使用t时间后车辆的维修保养参数，所述W0为车辆零部件的出厂性能评分；所述z1为车辆零部件的正面评价数，所述z0为车辆零部件的总评价数，所述H0为车辆零部件的最优评价参数；所述b为被分析的来自于车辆运营记录数据的参数的数量，所述Yb1为车辆当前运营状态参数，所述Yb0为车辆的最优运营状态参数；所述c为被分析的来自于车辆零部件动态数据的参数的数量，所述Jc1为车辆零部件当前运营时的动态参数，所述Jc0为车辆零部件的最优动态参数。本公开实施例的第二方面，提供一种车辆零部件健康状态分析的装置，所述装置包括：大数据信息平台，用于采集车辆零部件的网络数据；零部件监测系统，用于获取车辆运营时的零部件动态数据；分析运算模块，用于基于所述网络数据和所述车辆运营时的零部件动态数据，通过预建立的数据分析动态模型进行运算处理以得到与零部件健康状态相关的指示数据；数据展示应用平台，用于对所述指示数据进行可视化处理。可选地，所述零部件监测系统包括：设置于车辆的传感器；获取子模块，用于通过设置于车辆的传感器获取车辆运营时的零部件动态数据；传输子模块，用于将车辆运营时的所述零部件动态数据传输给所述大数据信息平台。可选地，还包括：模型建立模块，用于建立数据分析动态模型；所述数据分析动态模型输出的指示数据为零部件健康状态指数，所述零部件健康状态指数为PHSI，则：PHSI＝[Ks*S(t)+Kw*W(t)+Kh*H(t)+Ky*Y(t)+KjJ(t)]*100％；所述的所述大数据信息平台采集的有关车辆零部件的数据包括：零部件属性数据、车辆运营记录数据、维修保养记录数据、互联网评价数据；所述的S(t)来源于零部件属性数据，W(t)来源于维修保养记录数据，H(t)来源于互联网评价数据，Y(t)来源于车辆运营记录数据，J(t)来源于车辆运营时的零部件动态数据；其中所述S1为使用t时间后车辆零部件的实际属性参数，所述S0为车辆零部件的出厂属性参数；所述W1为使用t时间后车辆的性能评分，所述W0为车辆零部件的出厂性能评分；所述H1为当前时间点车辆零部件的评价参数，所述H0为车辆零部件的最优评价参数；所述Y1为车辆当前运营状态参数，所述Y0为车辆的最优运营状态参数；所述J1为车辆零部件当前运营时的动态参数，所述J0为车辆零部件的最优动态参数；所述Ks、Kw、Kh、Ky、Kj为各参数的影响因子，Ks+Kw+Kh+Ky+Kj＝1。可选地，所述模型建立模块建立的数据分析动态模型中：所述所述所述所述所述其中，所述a为被分析的来自于车辆零部件属性数据的参数的数量，所述Sa1为使用t时间后车辆零部件的实际属性参数，所述Sa0为车辆零部件的出厂属性参数；所述W2为使用t时间后车辆的维修保养参数，所述W0为车辆零部件的出厂性能评分；所述z1为车辆零部件的正面评价数，所述z0为车辆零部件的总评价数，所述H0为车辆零部件的最优评价参数；所述b为被分析的来自于车辆运营记录数据的参数的数量，所述Yb1为车辆当前运营状态参数，所述Yb0为车辆的最优运营状态参数；所述c为被分析的来自于车辆零部件动态数据的参数的数量，所述Jc1为车辆零部件当前运营时的动态参数，所述Jc0为车辆零部件的最优动态参数。本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。本公开实施例的第四方面，提供一种车辆零部件健康状态分析的装置，其特征在于，包括：存储器，其上存储有上述第三方面中所述的计算机可读存储介质；以及处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序。采用上述技术方案，通过大数据信息平台获取相关各个零部件网络的数据；通过车载零部件检测系统获取车辆运营过程中车辆零部件的动态数据。建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆零部件健康状态分析的方法，其特征在于，包括：/n通过大数据信息平台采集车辆零部件的网络数据；/n获取车辆运营时的零部件动态数据；/n基于所述网络数据和所述车辆运营时的零部件动态数据，通过预建立的数据分析动态模型进行运算处理以得到与零部件健康状态相关的指示数据；/n通过数据展示应用平台对所述指示数据进行可视化处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆零部件健康状态分析的方法，其特征在于，包括：
通过大数据信息平台采集车辆零部件的网络数据；
获取车辆运营时的零部件动态数据；
基于所述网络数据和所述车辆运营时的零部件动态数据，通过预建立的数据分析动态模型进行运算处理以得到与零部件健康状态相关的指示数据；
通过数据展示应用平台对所述指示数据进行可视化处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆运营时的零部件动态数据包括：
通过设置于车辆的传感器获取车辆运营时的零部件动态数据；
将车辆运营时的所述零部件动态数据传输给所述大数据信息平台。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
建立数据分析动态模型，所述数据分析动态模型输出的指示数据为零部件健康状态指数，所述零部件健康状态指数为PHSI，则：
PHSI＝[Ks*S(t)+Kw*W(t)+Kh*H(t)+Ky*Y(t)+KjJ(t)]*100％；
所述的
所述大数据信息平台采集的有关车辆零部件的数据包括：零部件属性数据、车辆运营记录数据、维修保养记录数据、互联网评价数据；
所述的S(t)来源于零部件属性数据，W(t)来源于维修保养记录数据，H(t)来源于互联网评价数据，Y(t)来源于车辆运营记录数据，J(t)来源于车辆运营时的零部件动态数据；
其中所述S1为使用t时间后车辆零部件的实际属性参数，所述S0为车辆零部件的出厂属性参数；所述W1为使用t时间后车辆的性能评分，所述W0为车辆零部件的出厂性能评分；所述H1为当前时间点车辆零部件的评价参数，所述H0为车辆零部件的最优评价参数；所述Y1为车辆当前运营状态参数，所述Y0为车辆的最优运营状态参数；所述J1为车辆零部件当前运营时的动态参数，所述J0为车辆零部件的最优动态参数；所述Ks、Kw、Kh、Ky、Kj为各参数对应的影响因子，Ks+Kw+Kh+Ky+Kj＝1。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据分析动态模型中：
所述
所述
所述
所述
所述
其中，所述a为被分析的来自于车辆零部件属性数据的参数的数量，所述Sa1为使用t时间后车辆零部件的实际属性参数，所述Sa0为车辆零部件的出厂属性参数；所述W2为使用t时间后车辆的维修保养参数，所述W0为车辆零部件的出厂性能评分；所述z1为车辆零部件的正面评价数，所述z0为车辆零部件的总评价数，所述H0为车辆零部件的最优评价参数；所述b为被分析的来自于车辆运营记录数据的参数的数量，所述Yb1为车辆当前运营状态参数，所述Yb0为车辆的最优运营状态参数；所述c为被分析的来自于车辆零部件动态数据的参数的数量，所述Jc1为车辆零部件当前运营时的动态参数，所述Jc0为车辆零部件的最优动态参数。


5.一种车辆零部件健康状态分析的装置，其特征在于，包括：
大数据信息平台，用于采集车辆零部件的网络数据；
零部件监测系统，用于获取车辆运营时的零部件动态数据；
分析运算模块，用于基于所述网络数据和所述车辆运营时的零部件...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄鸿发，王洪军，薛伟光，朱刘洋，曾露，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44