【技术实现步骤摘要】
一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统及方法
[0001]本专利技术涉及车辆故障预警
，具体涉及一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统及方法。
技术介绍
[0002]随着网联化、智能化技术加速演进，智能网联汽车进入发展关键期。智能网联汽车已成为全球汽车产业转型升级的重要战略方向，未来政策层面将进一步加大支持力度，推动汽车网联化、智能化与电动化协同发展。随着网联车渗透率提升，由车辆自身故障引发的交通事故频发，为降低因自车故障引发的交通事故和交通拥堵率，研发一种有效的网联车故障预测方法迫在眉睫。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中的缺陷，本专利技术实施例提供一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统及方法，能准确预测出车辆故障位置，实现网联车故障诊断主动化、智能化和智慧化。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供的一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统，包括：车载终端、路侧系统和车路协同云端，其中，
[0005]所述车载终端采集车载系统的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行去...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测系统，其特征在于，包括：车载终端、路侧系统和车路协同云端，其中，所述车载终端采集车载系统的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行去噪清洗处理，并结合网联车辆的身份信息和位置信息进行整理，整理成车载终端实时信息数据包，将所述实时信息数据包发送给路侧系统；所述路侧系统接收实时信息数据包，获取道路状况及前方交通状况信息，对多源异构道路交通数据进行融合并生成道路交通信息数据包，并将道路交通信息数据包发送给车载终端，将所述实时信息数据包发送给车路协同云端；所述车路协同云端接收并存储实时信息数据包，根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型进行故障预测分析，得到各个车载系统总成相对系数矩阵的空间分布逆矩阵，基于空间分布逆矩阵计算出各个车载系统的故障偏相关概率，得到车辆故障位置。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述车路协同云端包括车路协同计算模块，所述车路协同计算模块用于根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型计算单车辆参数指标影响下的单车辆故障关联因子，基于灰色关联度的车辆故障预测模型计算多车辆参数指标与其对应的车辆标准参数指标耦合差异得到第一数值，并计算车辆参数指标与车辆故障参数指标耦合差异得到第二数值，根据单车辆故障关联因子、第一数值和第二数值计算出多车辆参数指标影响下的多车辆故障关联因子，根据多车辆故障关联因子判断车载系统有无故障风险，若有风险，则基于空间分布矩阵计算各车载系统车辆参数指标权重并确定关键参数变量集，并计算关键参数变量与车辆故障参数指标的耦合差异得到第三数值，根据第三数值计算各个车载系统总成相对系数矩阵的空间分布逆矩阵。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述车路协同云端还包括预警等级计算模块，所述预警等级计算模块用于将各个车载系统的偏相关概率与对应的各个车载系统的故障概率等级阈值进行比较，得到各个车载系统的故障预警等级，根据故障预警等级确定处置方案。4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述车路协同云端还包括预警信息发布模块，所述预警信息发布模块用于发布故障预警等级及处置方案。5.一种基于灰色关联度的网联车辆故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：车载终端采集车载系统的实时运行数据，并对所述实时运行数据进行去噪清洗处理，并结合网联车辆的身份信息和位置信息进行整理，整理成车载终端实时信息数据包，将所述实时信息数据包发送给路侧系统；路侧系统接收实时信息数据包，获取道路状况及前方交通状况信息，对多源异构道路交通数据进行融合并生成道路交通信息数据包，并将道路交通信息数据包发送给车载终端，将所述实时信息数据包发送给车路协同云端；车路协同云端接收并存储实时信息数据包，根据实时信息数据包和基于灰色关联度的车辆故障预测模型进行故障预测分析，得到各个车载系统总...
【专利技术属性】
技术研发人员：周忠齐，刘宁，金彪，杨东，
申请(专利权)人：浙江绿色慧联有限公司，
类型：发明
国别省市：
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