申请/专利权人：上海智租物联科技有限公司

申请日：2023-08-28

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117113453B

主分类号：G06F30/10

分类号：G06F30/10;G06F30/27;G06K19/06;G06N20/20;G06N5/01;G06F18/243;G06Q10/0639;G06Q10/20;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开

摘要：本发明公开了基于3D与大数据技术的电池问题诊断方法及存储介质，包括故障编码清单确定、异常状态计算、3D建模平台搭建、用户平台端嵌入和异常状态推荐排序；故障编码清单与电池故障相对应；对应故障编码清单找出异常的电池数据，建立针对数据识别的孤立森林模型进一步对判定为异常的电池数据找出真正的异常数据；使用电池序列号SN码获取电池信息，搭建3D建模平台对该电池进行数据可视化故障分析；通过扫码获取该电池的3D模型状态，并查看电池所有组件的实时故障状态；对每个异常状态的电池基于异常评分进行排序。本发明能够实时监测电池内部的故障情况，并将其与具体的电池部位相对应，实现可视化的直接获取电池所有组件的实时故障状态。

主权项：1.基于3D与大数据技术的电池问题诊断方法，其特征在于：包括：故障编码清单确定，故障编码清单与电池故障相对应，为后续的故障诊断提供基础；异常状态计算，对应故障编码清单找出异常的电池数据，建立针对数据识别的孤立森林模型进一步对判定为异常的电池数据找出真正的异常数据；3D建模平台搭建，使用电池序列号SN码获取电池信息，搭建3D建模平台对该电池进行数据可视化故障分析；用户平台端嵌入，根据电池序列号为每个电池生成二维码，通过扫码获取该电池的3D模型状态，并查看电池所有组件的实时故障状态；异常状态推荐排序，对每个异常状态的电池，计算一个异常评分，基于该异常评分对电池进行排序；所述异常状态计算依次包括数据准备、数据标准化、数据训练与计算和标签修正，具体如下：1数据准备将上报的电池数据与故障码清单进行对比，清单中的故障码代表已知的电池问题或异常情况，然后标记数据点，以区分上报正常的电池数据和被判定为异常的电池数据，以找到匹配的故障编码与电池数据；遍历每个电池数据点：1.1检查该数据点的故障编码是否与故障编码清单中的任何一个匹配；1.2如果有匹配，将该数据点标记为“异常”，否则标记为“正常”；2数据标准化标记过程完成后，能够确保所有数据都按照一致的标准进行测量，选择与异常检测相关的特征，采用z-score标准化方法将所有特征缩放到相似的尺度，具体如下：2.1对于每个特征x，计算其平均值μx和标准差σx；2.2对于每个数据点d，计算特征x的z-score：其中dx是数据点d在特征x上的值；2.3将把每个特征的值缩放到平均值为0，标准差为1的标准正态分布；3数据训练与计算进一步识别被判定为异常但实际上是正常的数据以及真正的异常数据，训练孤立森林模型的步骤如下：3.1对于输入的标准化数据集D，其中每个数据点di包含多个特征：随机选择一个特征F；随机选择一个分割值V，在特征F的最小值和最大值之间；3.2基于F和V，将数据集D分成两个子集：左子树Dl和右子树Dr，数据点di根据在特征F上的值与V的关系被分到左子树或右子树；3.3重复步骤3.1和3.2，直到达到停止条件；3.4构建多棵树，形成孤立森林；4标签修正基于孤立森林模型的输出，修正数据的标签，将每个数据点标记为“真异常”或“误报”，具体步骤如下：4.1对于每个数据点di，如果它被模型标记为异常，即不属于孤立森林的正常性群集，则将其标记为“真异常”；4.2如果它被模型标记为正常，即属于孤立森林的正常性群集，则将其标记为“误报”；所述3D建模平台搭建依次包括确定主键、主键对齐、模型制定、传递主键参数和使用3D技术渲染，具体如下：1确定主键选择一个唯一且具有标识性的属性作为主键，以便准确对模型中需要实现交互的部件进行标识和管理；2主键对齐采用名称和标识同样的识别名称进行主键设定；3模型制定采用glb格式制定3D电池模型，并对电池的各部位进行可明确区分的可视化的渲染；4传递主键参数将主键作为参数传递给后端，获取与主键相关的模型部件信息并使用3D技术进行渲染和交互；5使用3D技术渲染将交互统一梳理、分类，包括界面按钮类、部件点击类和根据得到的电池信息渲染图表类，具体如下：5.1界面按钮类点击按钮获取信息，并通过电池模型的可视化展示和弹窗形式的展示，直观地了解和操作相关数据；5.2部件点击类点击部件，获取到该部件的相关信息，并使电池模型上对应的部件以不同的颜色进行展示，以便直观地了解电池的状态和相关警告信息；5.3根据得到的电池信息渲染图表类将电池信息渲染成图表的方式，帮助硬件人员更直观地了解电池故障情况的发展趋势，并为优化提供指导。

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