CN114676782B 一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统 （山东大学）_第1页
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号A,2018.02.16A,2021.02.26A,2021.05.14A,2021.10.08一种基于高频时序数据的车辆故障预警方本发明公开一种基于高频时序数据的车辆故障类型，实现车辆运行过程中的实时故障预2对获取的车辆运行数据按车辆ID和时间顺序进行排序，且采用不同时间根据多元变量间的相关关系，将潜在异常车辆在不同时间窗口下的多根据不同时间窗口下的异常得分，对异常得分超出阈值的多元时序根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度的过程包括：根据基于生成对抗网络进行多尺度时空相关特征的提取，具体皮尔逊相关系数得到当前时刻车辆运行数据的特征相关矩阵；通过矩阵F范数比较当前时相似性最高的故障序列对应的故障类型为车数据处理模块，被配置为对获取的车辆运行数据按车辆ID和时异常检测模块，被配置为根据多元变量间的相关关系，将潜口下的多元时序数据转换为特征相关图，根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度，故障类型匹配模块，被配置为根据不同时间窗口下的异常得分，对异3根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度的过程包括：根据基于生成对抗网络进行多尺度时空相关特征的提取，具体7.一种电子设备，其特征在于，包括存储4[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技[0008]基于高性能传感器的故障预警需要在设备上安装能够分析设备数据的高性能传5据当前时刻与上一时刻的车辆属性相关关系判断车辆状态[0026]数据处理模块，被配置为对获取的车辆运行数据按车辆I67备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过}8}[0069]具体地，使用可迭代的键值对结构Map(映射)来暂时存储流数据中每辆车的运行数据，定义Key为String类型的车辆ID，Value为List[String]类型的车辆运行数据队列，[0070]每一时刻的车辆运行数据到达后，根据车辆ID找到对应的List并将数据插入队w长度；9w长度的子序列：时序数据的多尺度时空相关性特征，以得到不同时间窗口下多元时序数据对应的异常得[0092]不同的卷积层编码不同尺度的空间特征，将t时刻不同尺度的特征相关图Vt链接关的一步，并输出h,其过程公式为：[0103]通过不同的卷积层捕获不同尺度的空间特征，通过Conv-LSTM层捕捉每一层对应[0112]由于GAN采取单独交替迭代训练的方式，所以损失函数分别对生成器和判别器进[0123]故障类型匹配算法的输入是一个时间序列和半径参数。当异常得分大于阈值(本[0134]数据处理模块，被配置为对获取的车辆运行数据按车辆I述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系[0144]实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件[0145]本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步需要付出创造性劳动

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