一种新能源汽车预测保养方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种新能源汽车预测保养方法、系统、电子设备及存储介质，包括获取车辆各部件状态数据，所述状态数据包括车辆三电系统状态数据；基于三电系统状态数据，通过预先训练好的寿命预测模型，计算出三电系统的寿命；基于三电系统的寿命，生成下一次的保养提醒信息，并将提醒信息发送至用户，提醒用户进行保养。通过上述方法，可以对新能源汽车三电系统进行预测保养，从而提醒车主及时对爱车进行维修保养，延长车辆的使用寿命。延长车辆的使用寿命。延长车辆的使用寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源汽车预测保养方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及新能源汽车
，特别是涉及一种新能源汽车预测保养方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当前汽车的维修保养提醒系统主要围绕在燃油车，但针对新能源汽车所特有的三电系统缺乏相应的数据分析及相应的维修保养提醒。
[0003]电动汽车的保养与燃油车有所不同，以下是电动汽车保养需要特别关注的几个方面：
[0004]1、电池维护：电动汽车的核心部件是电池组，因此电池的维护非常重要。需要根据车型和使用情况定期进行电池健康检查，保持电池组的正常工作状态。此外，电池组应当避免过度充电或过度放电，这会对电池寿命造成损害。
[0005]2、电机和控制系统维护：电动汽车的驱动系统是电机和控制系统，需要定期检查电机和控制系统的状态和工作效率。例如，需要检查电机是否正常运转，控制系统是否正常运作，是否需要更新软件等。
[0006]3、制动系统维护：电动汽车采用电子制动系统，因此需要定期检查制动系统的工作状态和性能。例如，需要检查制动器是否正常工作，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的新能源汽车预测保养方法，其特征在于，包括：获取车辆各部件状态数据，所述状态数据包括车辆三电系统状态数据；基于三电系统状态数据，通过预先训练好的寿命预测模型，计算出三电系统的寿命；基于三电系统的寿命，生成下一次的保养提醒信息，并将提醒信息发送至用户，提醒用户进行保养。2.根据权利要求1所述的基于大数据的新能源汽车预测保养方法，其特征在于，获取车辆各部件状态数据，具体包括：通过车辆识别码从云端获取车辆型号、保养手册、历史保养时间、保养地点和保养项目数据。3.根据权利要求1所述的基于大数据的新能源汽车预测保养方法，其特征在于，获取车辆三电系统状态数据，具体包括：通过CAN总线获取关于三电系统的数据和故障诊断数据；其中，所述三电系统数据包括电动机、动力电池和电控系统数据。4.根据权利要求2所述的基于大数据的新能源汽车预测保养方法，其特征在于，通过车辆识别码从云端获取车辆型号、保养手册、历史保养时间、保养地点和保养项目数据后，所述方法还包括：基于从云端获取车辆型号、保养手册、历史保养时间、保养地点和保养项目数据，通过车辆各部件的寿命和保养周期计算车辆各部件的保养次数；基于历史保养时间、保养项目、里程数和使用时长数据，对车辆各部件的保养次数和保养时间进行更新。5.根据权利要求4所述的基于大数据的新能源汽车预测保养方法，其特征在于，所述寿命预测模型为Kaplan
‑
Meier模型；通过公式，对三电系统的寿命进行计算；其中，S(t)表示在给定时间t内的生存概率；T
i
表示第i个事件发生的时间；d
i
表示第i个事件是否发生，如果事件发生，d
i
＝1，否...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴稀钰，
申请(专利权)人：一汽北京软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：