CN119512039A 一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和系统 (上海科络达云软件技术有限公司)_第1页
CN119512039A 一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和系统 (上海科络达云软件技术有限公司)_第2页
CN119512039A 一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和系统 (上海科络达云软件技术有限公司)_第3页
CN119512039A 一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和系统 (上海科络达云软件技术有限公司)_第4页
CN119512039A 一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和系统 (上海科络达云软件技术有限公司)_第5页
已阅读5页,还剩21页未读, 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和本公开提供了一种基于数字孪生的车辆故障诊断方法和系统。车辆故障诊断方法包括:据与对应的生成时间戳和传感器标识码相关联开的基于车辆实时数字孪生模型的车辆故障诊断方法与传统诊断方法相比,能够提供更为高2(S2)将所述收集的车辆数据与对应的生成时间戳和传感器标识码相关联地存储在第(S4)当所述初步诊断结果指示所述车辆存在故障时,进行车辆故障的数字孪生诊断;将所述收集的车辆数据以所述生成时间戳为主键、以所述传感器标识将所述收集的车辆数据以所述传感器标识码为主键、以所述生成时间其中所述车辆实时数字孪生模型M2与所述车辆初始数字孪生模型M1的模型参数值之其中,x(t|t_1)是基于在t_1时刻的所述车辆数据生成的其中,x(t)是在t时刻的传感器仿真数据,x(t|t_1)是基于在t3当所述车辆初始数字孪生模型M1和所述车辆实时数字孪生模型M2中的一个或多个部当所述车辆初始数字孪生模型M1和所述车辆实时数字孪生模型M2中的一个或多个部及当所述车辆初始数字孪生模型M1和所述车辆实时数字孪生模型M2中的一个或多个部其中,所述第三经验阈值大于所述第二经验阈值,从所述第二数据库DB2中读取所述故障的发生时刻T的所述车辆数据,车辆数据收集单元,其配置用于收集车辆的车辆数据,所述第一数据库DB1和第二数据库DB1,其配置用于将所述收集车辆故障初步诊断单元,其配置用于根据所述收集的车辆传感器车辆故障数字孪生诊断单元,其配置用于当所述初49.根据权利要求8所述的系统,其中确定与所述故其中所述车辆实时数字孪生模型M2与所述车辆初始数字孪生模型M1的模型参数值之10.一种包括一个或多个计算机处理器和计算机可读存储器的系统,所述计算机可读时实现如权利要求1_7中任一项所述的基于数字孪生的车5[0003]现有的基于数字孪生技术进行车辆诊断的技术主要依赖于车内传感器收集的数用户操作行为数据和车辆周围环境数据,其中所述车辆具有车辆初始数字孪生模型M1;(S2)将所述收集的车辆数据与对应的生成时间戳和传感器标识码相关联地存储在第一数障进行初步诊断以获得初步诊断结果;(S4)当所述初步诊断结果指示所述车辆存在故障6成传感器仿真数据;以及(S413)将所述传感器仿真数据与所述收集的车辆数据进行比较,车辆实时数字孪生模型M2与所述车辆初始数字孪生模型M1的模型参数值之间的差异指示[0010]其中,x(t|t_1)是基于在t_1时刻的所述车辆数据生成的在t时刻的传感估计数[0018](S4132)利用所述迭代优化的所述目标函数,确定与所述车辆故障的所述发生时7根据所述收集的车辆传感器数据,对车辆是否存在故障进行初步诊断以获得初步诊断结内的所述收集的车辆数据,(S412)将在(S411)中读取的所述收集的车辆数据作为输入数字孪生模型M2与所述车辆初始数字孪生模型M1的模型参数值之间的差异指示所述故障部[0024]本公开的另一个方面提供了一种包括一个或多个计算机处理器和计算机可读存一个或多个计算机处理器执行时实现如本公开第一方面的基于数字孪生的车辆故障诊断8[0031]图1示出了本公开的车辆数字孪生模型的实例。初始数字孪生模型是指在车辆生车辆的实时状态与初始数字孪生模型进行对比。这种比较有助于及时发现偏差和潜在问9[0035]图2是根据本公开实施例的基于数字孪生的车辆故障诊断方法的示意性流程图。时间戳和传感器标识码相关联,并将关联的车辆数据存储在第一数据库DB1以及第二数据开的基于数字孪生的车辆故障诊断方法可以构建一个全面的车辆健[0038]在步骤(S2)中,将收集的车辆数据存储在第一数据库DB1以及第二数据库DB2要根据不同的数据处理算法设计相应的数据格式。这种方法不仅可以提高数据处理的效[0044]车辆初始数字孪生模型作为参照点,代表了车辆在没有通常是基于车辆设计和出厂参数构建的。通过比较车辆初始数字孪生模型M1和故障时刻T[0049]车辆实时数字孪生模型M2与车辆初始数字孪生模型M1的模型参数值之间的差异[0050]步骤S411通过从第一数据库DB1中提取特定时间段内的车辆数据,为后续的仿真生成传感器仿真数据。步骤S413将生成的传感器仿真数据与实际收集的车辆数据进行比[0054]其中,x(t|t_1)是基于在t_1时刻的车辆数据生成的在t时刻的传感估计数据,y车辆传感器数据、用户操作行为数据以及车辆周围环境数据来预测当前时刻的传感器数新方程(2)是在状态转移方程的基础上,通过加入时间步长和传感器数据的导数来进一步活塞间隙尺寸处于超过正常阈值的一个值,或者模拟出冷却液处于低于正常阈值的一个始数字孪生模型M1和车辆实时数字孪生模型M2中的一个或多个部件的参数绝对值相差超[0068]使用three.js作为渲染工具,[0070]本公开的另一方面提供了基于数字孪生的车辆故障诊断库DB1和第二数据库DB2可以配置用于存储收集的车辆数据与对应的生成时间戳和传感器[0076]车辆实时数字孪生模型M2与车辆初始数字孪生模型M1的模型参数值之间的差异[0080]其中,x(t|t_1)是基于在t_1时刻的车辆数据生成的在t时刻的传感估计数据,y字孪生模型M1和车辆实时数字孪生模型M2中的一个或多个部件的参数绝对值相差超过第[0092]本公开还提供了一种包括一个或多个计算机处理器和计算机可

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论