电瓶故障预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种电瓶故障预测方法、装置、电子设备和存储介质，通过将与待预测电瓶相连作业机械的当前时刻工程数据输入至电瓶故障预测模型，得到电瓶故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果；其中，电瓶故障检测模型是基于各时刻样本工程数据，以及各时刻对应的下一时刻样本电瓶故障状态训练得到的。本发明专利技术通过电瓶故障预测模型确定下一时刻的电瓶故障预测结果，从而可以根据电瓶故障预测结果提前准确判断是否需要进行电瓶维修，避免传统方法中事后维修导致耽误工程进度，以及定期维修导致增加维修成本的问题。导致增加维修成本的问题。导致增加维修成本的问题。

【技术实现步骤摘要】
电瓶故障预测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及电瓶检测
，尤其涉及一种电瓶故障预测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]电瓶在作业机械中作为辅助电源，是作业机械的重要部件。随着作业机械的运行，会出现电瓶亏电故障，电瓶亏电故障是严重的停机故障，需要尽早发现避免作业机械停机。
[0003]目前，多通过定期维修电瓶以防止电瓶发生亏电故障，但该方法无法有效处理潜在或突发的异常故障，也会产生诸多不必要的拆卸和安装，造成过高的设备维护费用和额外的磨合损耗，甚至导致新的故障。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种电瓶故障预测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中无法有效防止电瓶故障的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种电瓶故障预测方法，包括：
[0006]确定与待预测电瓶相连作业机械的当前时刻工程数据；
[0007]将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型，得到所述电瓶故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果；
[0008]其中，所述电瓶故障检测模型是基于各时刻样本工程数据，以及各时刻对应的下一时刻样本电瓶故障状态训练得到的。
[0009]根据本专利技术提供的一种电瓶故障预测方法，所述样本工程数据的数据类型是基于如下步骤确定的：
[0010]确定各历史工程数据的数据类型与电瓶故障的关联性；
[0011]若关联性小于阈值，则将对应的历史工程数据的数据类型作为所述样本工程数据的数据类型。<br/>[0012]根据本专利技术提供的一种电瓶故障预测方法，在将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型之前，还包括：对所述工程数据进行归一化处理。
[0013]根据本专利技术提供的一种电瓶故障预测方法，所述工程数据包括离散型数据和连续型数据；
[0014]所述对所述工程数据进行归一化处理，具体包括：
[0015]对所述离散型数据进行独热编码，以及对所述连续型数据进行线性放缩。
[0016]根据本专利技术提供的一种电瓶故障预测方法，所述电瓶故障预测模型是基于GBDT算法对当前时刻的工程数据进行拟合分析的。
[0017]根据本专利技术提供的一种电瓶故障预测方法，在得到所述电瓶故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果之后，还包括：
[0018]若判断所述下一时刻电瓶故障预测结果为异常，则进行预警提示。
[0019]本专利技术还提供一种电瓶故障预测装置，包括：
[0020]数据处理单元，用于确定待预测电瓶故障作业机械的当前时刻工程数据；
[0021]故障预测单元，用于将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型，得到所述电瓶故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果；
[0022]其中，所述电瓶故障检测模型是基于各时刻样本工程数据，以及各时刻对应的下一时刻样本电瓶故障状态训练得到的。
[0023]根据本专利技术提供的一种电瓶故障预测装置，还包括数据处理单元，用于在将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型之前，对所述工程数据进行归一化处理。
[0024]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述电瓶故障预测方法的步骤。
[0025]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述电瓶故障预测方法的步骤。
[0026]本专利技术提供的电瓶故障预测方法、装置、电子设备和存储介质，通过将与待预测电瓶相连作业机械的当前时刻工程数据输入至电瓶故障预测模型，得到电瓶故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果；其中，电瓶故障检测模型是基于各时刻样本工程数据，以及各时刻对应的下一时刻样本电瓶故障状态训练得到的。由此可见，本专利技术通过电瓶故障预测模型确定下一时刻的电瓶故障预测结果，从而可以根据电瓶故障预测结果提前准确判断是否需要进行电瓶维修，避免传统方法中事后维修导致耽误工程进度，以及定期维修导致增加维修成本的问题。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1是本专利技术提供的电瓶故障预测方法的流程示意图之一；
[0029]图2是本专利技术提供的电瓶故障预测方法的流程示意图之二；
[0030]图3是本专利技术提供的电瓶故障预测装置的结构示意图；
[0031]图4是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]电瓶亏电故障是严重的停机故障，若不能及时发现电瓶亏电故障，可能会导致作业机械停机，进而给用户造成损失。目前，多通过定期维修电瓶以防止电瓶发生亏电故障，但该被动式、救火式维修模式无法有效处理潜在或突发的异常故障，也会产生诸多不必要
的拆卸和安装，造成过高的设备维护费用和额外的磨合损耗，甚至导致新的故障。
[0034]目前被动式、救火式维修模式，使服务人员无法有效应对，无法判断下一时刻哪台作业机械会出现故障，造成售后服务人员心理压力大、售后服务成本急剧增加，而且也越来越不满足客户的迫切施工要求。
[0035]对此，本专利技术提供一种电瓶故障预测方法。图1是本专利技术提供的电瓶故障预测方法的流程示意图之一，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0036]步骤110、确定与待预测电瓶相连作业机械的当前时刻工程数据。
[0037]具体地，与待预测电瓶相连作业机械指需要判断未来一段时间电瓶是否存在故障的作业机械，可以通过作业机械的工作时长确定，也可以通过作业机械的寿命确定。例如，作业机械持续工作时长超过预设时长，则认为可能存在电瓶故障的风险，因此需对其进行电瓶故障预测；又如作业机械的寿命超过预设寿命，则认为可能存在零部件老化导致电瓶故障的风险，因此需对其进行电瓶故障预测。工程数据指作业机械与电瓶故障相关的工程数据，如档位、进气温度、地理信息、工作时间、发动机状态等。
[0038]步骤120、将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型，得到故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果；
[0039]其中，电瓶故障检测模型是基于各时刻样本工程数据，以及各时刻对应的下一时刻样本电瓶故障状态训练得到的。
[0040]具体地，在将工程数据输入至电瓶故障预测模型后，电瓶故障预测模型可以对其进行拟合分析获取下一时刻电瓶故障预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电瓶故障预测方法，其特征在于，包括：确定与待预测电瓶相连作业机械的当前时刻工程数据；将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型，得到所述电瓶故障预测模型输出的下一时刻电瓶故障预测结果；其中，所述电瓶故障检测模型是基于各时刻样本工程数据，以及各时刻对应的下一时刻样本电瓶故障状态训练得到的。2.根据权利要求1所述的电瓶故障预测方法，其特征在于，所述样本工程数据的数据类型是基于如下步骤确定的：确定各历史工程数据的数据类型与电瓶故障的关联性；若关联性小于阈值，则将对应的历史工程数据的数据类型作为所述样本工程数据的数据类型。3.根据权利要求1所述的电瓶故障预测方法，其特征在于，在将所述工程数据输入至电瓶故障预测模型之前，还包括：对所述工程数据进行归一化处理。4.根据权利要求2所述的电瓶故障预测方法，其特征在于，所述工程数据包括离散型数据和连续型数据；所述对所述工程数据进行归一化处理，具体包括：对所述离散型数据进行独热编码，以及对所述连续型数据进行线性放缩。5.根据权利要求1至4任一项所述的电瓶故障预测方法，其特征在于，所述电瓶故障预测模型是基于GBDT算法对当前时刻的工程数据进行拟合分析的。6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢向前，周庆亮，宋小宁，
申请(专利权)人：三一重工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：