基于数字孪生的车辆故障预测方法及系统与流程

本发明涉及车辆故障预测，具体涉及基于数字孪生的车辆故障预测方法及系统。

背景技术：

1、车辆故障预测是指通过分析车辆的性能数据，提前预测可能会出现的故障，从而及时采取措施进行维修保养，避免故障的发生，提高车辆的可靠性和安全性。随着现代科技的不断发展，数字孪生技术逐渐渗透到各个领域，其中包括车辆故障预测。传统的车辆故障预测方法主要基于经验丰富的工程师对车辆进行诊断，这种方法不仅耗时，而且对于复杂的车辆故障，难以准确诊断。

2、现有技术中存在的车辆故障预测由于不够严谨且完备性不足而导致故障判断准确性低的问题，使得最终关于车辆行驶的可靠性和安全性无法得到提高。

技术实现思路

1、本申请提供了基于数字孪生的车辆故障预测方法及系统，解决了现有技术中存在的车辆故障预测由于不够严谨且完备性不足而导致故障判断准确性低的问题，使得最终关于车辆行驶的可靠性和安全性得到提高。

2、鉴于上述问题，本申请提供了基于数字孪生的车辆故障预测方法。

3、第一方面，本申请提供了基于数字孪生的车辆故障预测方法，方法包括：构建传感器连通组，其中，所述传感器连通组包含n个数据传感器，且n为大于1的整数；通过所述n个数据传感器对目标车辆的运行数据进行传感记录，获取运行传感数据集，其中，所述运行传感数据集与所述n个数据传感器存在对应关系；根据目标车辆的历史运行控制参数，获取目标车辆的运行环境参数集；根据所述运行传感数据集、所述运行环境参数集进行数字孪生分析，构建目标车辆的数字孪生体；对所述数字孪生体进行实时监测，对监测结果进行故障预测，生成故障成因数据集；基于所述故障成因数据集对目标车辆进行运行分析优化，提高车辆运行效率。

4、第二方面，本申请提供了基于数字孪生的车辆故障预测系统，系统包括：传感器连通模块：构建传感器连通组，其中，所述传感器连通组包含n个数据传感器，且n为大于1的整数；传感数据模块：通过所述n个数据传感器对目标车辆的运行数据进行传感记录，获取运行传感数据集，其中，所述运行传感数据集与所述n个数据传感器存在对应关系；运行环境模块：根据目标车辆的历史运行控制参数，获取目标车辆的运行环境参数集；数字孪生模块：根据所述运行传感数据集、所述运行环境参数集进行数字孪生分析，构建目标车辆的数字孪生体；故障预测模块：对所述数字孪生体进行实时监测，对监测结果进行故障预测，生成故障成因数据集；分析优化模块：基于所述故障成因数据集对目标车辆进行运行分析优化，提高车辆运行效率。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

6、本申请实施例提供的基于数字孪生的车辆故障预测方法及系统，通过构建包含n个数据传感器的传感器连通组，通过n个数据传感器对目标车辆的运行数据进行传感记录，获取与n个数据传感器存在对应关系的运行传感数据集，根据运行传感数据集、运行环境参数集进行数字孪生分析，构建目标车辆的数字孪生体，并对数字孪生体进行实时监测，对监测结果进行故障预测，生成故障成因数据集，最后对目标车辆进行运行分析优化，提高车辆运行效率，解决了现有技术中存在的车辆故障预测由于不够严谨且完备性不足而导致故障判断准确性低的问题，使得最终关于车辆行驶的可靠性和安全性得到提高，保证了车辆在行驶过程中的安全。

技术特征：

1.基于数字孪生的车辆故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述运行传感数据集、所述运行环境参数集进行数字孪生分析，构建目标车辆的数字孪生体，方法包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，方法包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数字孪生体进行实时监测，方法包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对监测结果进行故障预测，生成故障成因数据集，方法包括：

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述故障成因数据集对目标车辆进行运行分析优化，方法包括：

7.基于数字孪生的车辆故障预测系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结
本发明公开了基于数字孪生的车辆故障预测方法及系统，涉及车辆故障预测技术领域，方法包括：构建传感器连通组；通过所述N个数据传感器对目标车辆的运行数据进行传感记录，获取运行传感数据集；根据目标车辆的历史运行控制参数，获取目标车辆的运行环境参数集；根据所述运行传感数据集、所述运行环境参数集进行数字孪生分析，构建目标车辆的数字孪生体；对所述数字孪生体进行实时监测，对监测结果进行故障预测，生成故障成因数据集；基于所述故障成因数据集对目标车辆进行运行分析优化，解决了现有技术中存在的车辆故障预测由于不够严谨且完备性不足而导致故障判断准确性低的问题，使得最终关于车辆行驶的可靠性和安全性得到提高。

技术研发人员：闫军,霍建杰
受保护的技术使用者：智慧互通科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17