基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估方法及系统技术方案

技术编号：46556977 阅读：2 留言：0更新日期：2025-10-10 21:13

本发明专利技术提供基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估方法及系统。涉及新能源汽车安全监测与故障预警技术领域，包括，多源数据采集层获取多源异构数据，进行时空标记；特征融合预处理层通过时空对齐模块和缺失值填充生成时空一致性数据流；深度学习评估层利用专属网络提取多模态特征，经时空依赖建模融合输出特征评分；动态预警决策层结合热失控概率、风险梯度及老化因子生成动态风险评分，构建五级风险图谱并执行车云协同分级预警。该基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估方法及系统，突破传统单一数据静态评估局限，实现精准动态预警，早期预警时间≥15min，虚警率降至4.7%，热失控预测准确率达98.3%。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源汽车安全监测与故障预警，具体为基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估方法及系统。

技术介绍

1、当前新能源汽车火灾风险评估主要依赖电池包电压、温度、电流等少量电化学时序数据，普遍采用固定阈值判定、规则库或在单一模态数据上进行的传统机器学习模型进行告警；少数工作尝试引入深度学习，但多仍局限在单模态或弱多模态的特征提取与分类上，缺乏对不同采样频率、不同空间来源数据的统一建模与时空关联刻画，也欠缺对缺失数据、噪声数据的系统性处理机制。

2、目前技术仍存在以下不足之处：数据单一、覆盖不全，无法综合考虑振动、声学、气体泄漏、环境因素等关键致灾信号；静态阈值或静态模型难以反映电池老化与工况变化导致的风险动态演化；缺乏跨模态交叉验证导致虚警率高、可靠性不足；早期微弱异常的捕获能力弱，常在已进入失控阶段才发出告警，错失最佳处置窗口。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估系统，解决了如何通过对多源...

【技术保护点】

1.基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估系统，其特征在于：所述多源异构数据包括电池电压、温度、电流、荷电状态、健康状态、充放电倍率、环境温湿度、车辆振动信号、声学信号、气体组分浓度及充电工况。

3.根据权利要求1所述的基于多模态时空特征融合的新能源汽车火灾动态风险评估系统，其特征在于：所述多源数据采集层通过多重抗干扰措施避免电磁环境对数据传输的影响，所述多重抗干扰措施为双绞屏蔽线加磁环滤波并满足ISO11452-2标准。