【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体是基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动装置及诊断方法。
技术介绍
1、随着科技的进步和环保意识的提升，新能源汽车逐渐在全球范围内得到了广泛的推广和应用。然而，新能源汽车的复杂性和高度集成性也带来了故障诊断的挑战。传统的故障诊断方法往往依赖于固定的诊断设备和专业人员，这在新能源汽车的故障诊断中显得捉襟见肘。因此，开发一种便携、高效、智能化的新能源汽车故障诊断装置和方法，成为了当前技术发展的重要方向。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，包括如下步骤：
2、步骤一，嵌入式ai诊断装置管理模块根据嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置采集的嵌入式ai诊断装置状态数据，得到可用嵌入式ai诊断装置信息，云端数据服务器根据嵌入式ai诊断装置管理模块定位信息，生成移动诊断运行数据容器；
3、步骤二，嵌入式ai诊断装置管理模块将可用嵌入式ai诊断装置信息发送到移动诊断运行数据容器，移动诊断运行数据容器与可用嵌入式ai诊断装置通信连接，并根据可用嵌入式ai诊断装置信息生成可用嵌入式ai诊断装置列表，将生成的可用嵌入式ai诊断装置列表发送到云端数据服务器；
4、步骤三，云端数据服务器根据各个可用嵌入式ai诊断装置列表中的可用嵌入式ai诊断装置信息，生成对应嵌入式ai诊断装置类型的嵌入式ai诊断装置运行列表；
5、步骤四，客户端模块生成故障诊断订单，并发
6、步骤五，根据候选嵌入式ai诊断装置运行列表中各个嵌入式ai诊断装置的运行状态以及各个嵌入式ai诊断装置距离车辆的距离，得到预计故障诊断等待时长，并根据车辆预计故障诊断等待时长生成嵌入式ai诊断装置推荐列表，并发送到客户端模块；
7、步骤六，根据客户端返回的嵌入式ai诊断装置确认信息，订单管理模块返回嵌入式ai诊断装置确认信息中的故障诊断装置信息，云端数据服务器将订单信息发送对应的移动诊断运行数据容器，移动诊断运行数据容器将订单更新在对应的嵌入式ai诊断装置运行任务列表中，并发送到对应的嵌入式ai诊断装置；同时，移动诊断运行数据容器根据返回的嵌入式ai诊断装置信息，生成规划路径，嵌入式ai诊断装置根据规划路径到达车辆，嵌入式ai诊断装置根据订单信息对车辆进行故障诊断；
8、步骤七，嵌入式ai诊断装置根据得到的故障数据，在云端数据服务器中的故障解决策略数据库中，匹配到对应故障数据的故障解决策略，根据对应故障数据的故障解决策略，对车辆进行故障排除。
9、进一步的，所述的嵌入式ai诊断装置管理模块根据嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置采集的嵌入式ai诊断装置状态数据，得到可用嵌入式ai诊断装置信息，包括：
10、根据嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置采集的嵌入式ai诊断装置状态数据与嵌入式ai诊断装置标准状态数据进行比对，若数据差值在设定的偏差范围内，则为可用嵌入式ai诊断装置，否则，为不可用嵌入式ai诊断装置。
11、进一步的，所述的可用嵌入式ai诊断装置列表包括嵌入式ai诊断装置类型、嵌入式ai诊断装置基础信息。
12、进一步的，所述的云端数据服务器根据各个可用嵌入式ai诊断装置列表中的可用嵌入式ai诊断装置信息，生成不同类型的嵌入式ai诊断装置运行列表，包括：
13、获取可用嵌入式ai诊断装置列表中的可用嵌入式ai诊断装置的类型信息，根据相同类型的可用嵌入式ai诊断装置的嵌入式ai诊断装置信息，生成对应嵌入式ai诊断装置类型的嵌入式ai诊断装置运行列表。
14、进一步的，所述的移动诊断运行数据容器根据故障诊断订单中的车辆位置信息，以及匹配到的嵌入式ai诊断装置运行列表，得到候选嵌入式ai诊断装置运行列表，包括：
15、移动诊断运行数据容器根据嵌入式ai诊断装置剩余电量，以及历史单位耗电量，得到剩余可行驶路程，根据车辆距离匹配到的嵌入式ai诊断装置运行列表中各个嵌入式ai诊断装置的路程，不大于剩余可行驶路程的嵌入式ai诊断装置，即为候选嵌入式ai诊断装置，所有候选嵌入式ai诊断装置构成候选嵌入式ai诊断装置运行列表。
16、进一步的，所述的根据候选嵌入式ai诊断装置运行列表中各个嵌入式ai诊断装置的运行状态以及各个嵌入式ai诊断装置距离车辆的距离，得到预计故障诊断等待时长，并根据车辆预计故障诊断等待时长生成嵌入式ai诊断装置推荐列表，包括：
17、所述的嵌入式ai诊断装置运行状态包括嵌入式ai诊断装置的嵌入式ai诊断装置运行任务列表中的订单数量，根据订单数量得到预计故障诊断时长，根据嵌入式ai诊断装置与车辆的路程，得到预计行驶时长，预计故障诊断时长与预计行驶时长的差值，为预计等待时长，根据预计等待时长的大小生成嵌入式ai诊断装置推荐列表。
18、进一步的，所述的根据客户端返回的嵌入式ai诊断装置确认信息，订单管理模块返回嵌入式ai诊断装置确认信息中的故障诊断装置信息，包括：
19、若客户端在设定时长内接收并返回嵌入式ai诊断装置确认信息，订单管理模块则根据嵌入式ai诊断装置确认信息中的嵌入式ai诊断装置信息，将订单信息发送对应嵌入式ai诊断装置的移动诊断运行数据容器；
20、若客户端在设定时长内未接收到嵌入式ai诊断装置确认信息，则返回嵌入式ai诊断装置推荐列表中排序第一的嵌入式ai诊断装置的嵌入式ai诊断装置信息到订单管理模块，订单管理模块则根据排序第一的嵌入式ai诊断装置的嵌入式ai诊断装置信息，将订单信息发送对应嵌入式ai诊断装置的移动诊断运行数据容器。
21、基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动装置，应用所述的基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，包括云端数据服务器、嵌入式ai诊断装置管理模块、嵌入式ai诊断装置和订单管理模块；
22、所述的云端数据服务器、嵌入式ai诊断装置管理模块、嵌入式ai诊断装置依次连接；所述的订单管理模块与所述的云端数据服务器通信连接。
23、优选的，所述的嵌入式ai诊断装置包括嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置、ai故障诊断数据模块、通信模块和数据处理模块；
24、所述的嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置、ai故障诊断数据模块、通信模块分别与所述的数据处理模块连接；所述的通信模块与所述的嵌入式ai诊断装置管理模块连接；
25、其中的ai故障诊断数据模块用于对嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置实时采集的新能源汽车各部件的运行数据，进行清洗、去噪和归一化处理，得到预处理后的数据；
26、通过a本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的嵌入式AI诊断装置管理模块根据嵌入式AI诊断装置状态数据采集装置采集的嵌入式AI诊断装置状态数据，得到可用嵌入式AI诊断装置信息，包括：
3.根据权利要求1所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的可用嵌入式AI诊断装置列表包括嵌入式AI诊断装置类型、嵌入式AI诊断装置基础信息。
4.根据权利要求3所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的云端数据服务器根据各个可用嵌入式AI诊断装置列表中的可用嵌入式AI诊断装置信息，生成不同类型的嵌入式AI诊断装置运行列表，包括：
5.根据权利要求4所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的移动诊断运行数据容器根据故障诊断订单中的车辆位置信息，以及匹配到的嵌入式AI诊断装置运行列表，得到候选嵌入式AI诊断装置运行列表，包括：
6.
7.根据权利要求1所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的根据客户端返回的嵌入式AI诊断装置确认信息，订单管理模块返回嵌入式AI诊断装置确认信息中的故障诊断装置信息，包括：
8.基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动装置，其特征在于，应用权利要求1-7任一所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，包括云端数据服务器、嵌入式AI诊断装置管理模块、嵌入式AI诊断装置和订单管理模块；
9.根据权利要求8所述的基于嵌入式AI诊断新能源汽车故障的移动装置，其特征在于，所述的嵌入式AI诊断装置包括嵌入式AI诊断装置状态数据采集装置、AI故障诊断数据模块、通信模块和数据处理模块；
...【技术特征摘要】
1.基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的嵌入式ai诊断装置管理模块根据嵌入式ai诊断装置状态数据采集装置采集的嵌入式ai诊断装置状态数据，得到可用嵌入式ai诊断装置信息，包括：
3.根据权利要求1所述的基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的可用嵌入式ai诊断装置列表包括嵌入式ai诊断装置类型、嵌入式ai诊断装置基础信息。
4.根据权利要求3所述的基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的云端数据服务器根据各个可用嵌入式ai诊断装置列表中的可用嵌入式ai诊断装置信息，生成不同类型的嵌入式ai诊断装置运行列表，包括：
5.根据权利要求4所述的基于嵌入式ai诊断新能源汽车故障的移动诊断方法，其特征在于，所述的移动诊断运行数据容器根据故障诊断订单中的车辆位置信息，以及匹配到的嵌入式ai诊断装置运行列表，得到候选嵌入式ai诊断装置运行列表，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨政，李竞，秦偊玮，郑媛心，丁媛媛，黄溪钰，张耀文，王翔立，曹华扬，杨晶晶，王跃阳，赵斌，张晨曦，唐瑜，邓培林，赵萌，
申请(专利权)人：四川吉利学院，
类型：发明
国别省市：
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