【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及蓄电池，尤其是涉及一种蓄电池亏电预警方法、系统、介质及程序产品。
技术介绍
1、随着电动汽车的普遍使用，电动汽车的问题也凸显出来，其中比较常见的一类故障是蓄电池亏电故障，12v蓄电池是乘用车辆重要的零部件，担负起启动车辆和向一些低压用电器供电的功能，如果蓄电池亏电会造成车辆无法启动行驶，属于非常严重的故障，对车主用车造成了不便利。
2、目前新能源车一般具有智能补电策略，即当蓄电池电量低于某个阈值时，会发起上高压请求，给蓄电池充电，但是，智能补电策略并不能100%保证蓄电池不会亏电，比如高低压系统故障或动力电池本身就电量不够，都会导致智能补电失败。对于整车蓄电池的亏电情况，目前只有在用户反馈到售后时，才知道整车出现了亏电，对于排查亏电原因主要依赖于用户的主观反馈以及整车的检测，具有成本高以及滞后性的缺陷。
技术实现思路
1、鉴于以上所述的现有技术的缺点，本专利技术提供了一种蓄电池亏电预警方法、系统、介质及程序产品，用于对车载蓄电池进行亏电风险判断及亏电归因分析。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案。
3、第一方面，本专利技术提供的一种蓄电池亏电预警方法，采用如下的技术方案：
4、基于预先配置的信号采集需求采集车端原始信号数据；
5、对所述车端原始信号数据中的异常数据进行处理得到车端信号数据；
6、对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据；
7、将所述特征数据输入预设的特征算
8、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述信号采集需求包括信号名、信号采集方式以及信号采集频率；
9、所述基于预先配置的信号采集需求采集车端原始信号数据，包括：
10、在车端按照所述信号采集频率，利用预设的信号采集方式，采集所述信号名对应的信号。
11、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述对所述车端原始信号数据中的异常数据进行处理得到车端信号数据，包括：
12、对所述车端原始信号数据中的异常值序列进行识别，并计算所述异常值序列的持续时长；
13、将所述异常值序列的持续时长与预设的时长阈值进行比较，保留高于所述时长阈值的异常值序列得到所述车端信号数据。
14、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，对所述车端原始信号数据中的异常值序列进行识别，包括：
15、对蓄电池电流不变序列进行识别；和/或
16、对唤醒/休眠时蓄电池soc的0值跳变序列进行识别；和/或
17、对蓄电池soc跳变序列进行识别；和/或
18、对蓄电池电压异常值序列识别。
19、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述特征数据包括网络管理异常特征数据、低压系统故障特征数据、高压系统故障特征数据、静态电流特征数据、电池特征数据和/或低电量补电特征数据。
20、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
21、基于所述车端信号数据获取车辆预设第一时间段内网络不休眠时长序列，得到所述网络管理异常特征数据。
22、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
23、基于所述车端信号数据获取车辆预设第二时间段内休眠、唤醒时刻蓄电池soc差序列，得到所述低压系统故障特征数据和/或所述电池特征数据；和/或
24、基于所述车端信号数据获取车辆预设第三时间段内蓄电池充电停止时刻soc序列，得到所述低压系统故障特征数据和/或所述电池特征数据；和/或
25、基于所述车端信号数据获取车辆预设第四时间段内休眠时刻蓄电池soc序列，得到所述低压系统故障特征数据和/或所述电池特征数据；和/或
26、基于所述车端信号数据获取车辆预设第五时间段内休眠时刻蓄电池soc的平均值和/或最小值，得到所述低压系统故障特征数据和/或所述电池特征数据。
27、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
28、基于所述车端信号数据获取车辆预设第六时间段内dcdc非正常工作持续时长序列，得到所述高压系统故障特征数据；和/或
29、基于所述车端信号数据获取车辆预设第七时间段内不响应上高压请求次数，得到所述高压系统故障特征数据。
30、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
31、基于所述车端信号数据获取车辆预设第八时间段内的静态电流，得到所述静态电流特征数据。
32、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
33、基于所述车端信号数据获取车辆预设第九时间段内低电量连续补电次数，得到所述低电量补电特征数据；和/或
34、基于所述车端信号数据获取车辆预设第十时间段内低电量补电功能不触发持续时长序列，得到所述低电量补电特征数据。
35、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述将所述特征数据输入预设的特征算法得到亏电风险概率，包括：
36、基于所述特征数据判断所述蓄电池是否有符合预设电流阈值要求且稳态的静态电流；
37、若有，则基于预设的静态电流亏电高风险算法获取第一亏电风险概率；
38、若无，则判断所述特征数据中是否有睡眠/唤醒序列，有则基于soc差序列算法获取第二亏电风险概率，无则基于连续补电序列算法获取第三亏电风险概率；
39、基于所述第一亏电风险概率、第二亏电风险概率和/或第三亏电风险概率得到所述亏电风险概率。
40、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，还包括：
41、基于所述特征数据计算所述亏电风险概率高于预设的第一风险阈值车辆的亏电因素指标，得到亏电归因分析结果。
42、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，所述亏电因素指标包括蓄电池平均soc、网络不休眠次数、平均不休眠时长、dcdc非正常工作的次数、上高压请求响应失败的次数、低电量补电功能不触发的次数和/或平均静态电流。
43、进一步的，上述一种蓄电池亏电预警方法中，还包括：
44、将所述亏电风险概率高于预设的第二风险阈值的车辆数据推送至预设的应用服务。
45、第二方面，本专利技术提供的一种蓄电池亏电预警系统，采用如下技术方案：
46、信号数据摄取模块，至少用于基于预先配置的信号采集需求采集车端原始信号数据；
47、信号数据处理模块，至少用于对所述车端原始信号数据中的异常数据进行处理得到车端信号数据；
48、亏电诊断及预警模块，至少用于对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，以及将所述特征数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述信号采集需求包括信号名、信号采集方式以及信号采集频率；
3.根据权利要求2所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端原始信号数据中的异常数据进行处理得到车端信号数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，对所述车端原始信号数据中的异常值序列进行识别，包括：
5.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述特征数据包括网络管理异常特征数据、低压系统故障特征数据、高压系统故障特征数据、静态电流特征数据、电池特征数据和/或低电量补电特征数据。
6.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
7.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
8.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述
9.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
10.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
11.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述将所述特征数据输入预设的特征算法得到亏电风险概率，包括：
12.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
13.根据权利要求12所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述亏电因素指标包括蓄电池平均SOC、网络不休眠次数、平均不休眠时长、DCDC非正常工作的次数、上高压请求响应失败的次数、低电量补电功能不触发的次数和/或平均静态电流。
14.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
15.一种蓄电池亏电预警系统，其特征在于，所述系统应用于如权利要求1-14任意一项所述一种蓄电池亏电预警方法，包括：
16.根据权利要求15所述的一种蓄电池亏电预警系统，其特征在于，所述系统还包括：
17.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-14中任一项所述的一种蓄电池亏电预警方法。
18.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-14中任一项所述的一种蓄电池亏电预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述信号采集需求包括信号名、信号采集方式以及信号采集频率；
3.根据权利要求2所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端原始信号数据中的异常数据进行处理得到车端信号数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，对所述车端原始信号数据中的异常值序列进行识别，包括：
5.根据权利要求1所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述特征数据包括网络管理异常特征数据、低压系统故障特征数据、高压系统故障特征数据、静态电流特征数据、电池特征数据和/或低电量补电特征数据。
6.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
7.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
8.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
9.根据权利要求5所述的一种蓄电池亏电预警方法，其特征在于，所述对所述车端信号数据进行特征提取得到特征数据，包括：
10.根据权利要求5所述的一种蓄电...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊后礼，李君，张劭华，李继威，祝诗恩，祝露，贺代贵，
申请(专利权)人：零束科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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