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龍圖騰網(wǎng)恭喜深藍(lán)汽車科技有限公司申請的專利基于自編碼器在線車輛電池集成學(xué)習(xí)異常識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113988186B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202111271689.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于自編碼器在線車輛電池集成學(xué)習(xí)異常識(shí)別方法及系統(tǒng)是由龔關(guān);江振文;殷濟(jì)明;萬紅兵設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-29向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于自編碼器在線車輛電池集成學(xué)習(xí)異常識(shí)別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開的一種基于自編碼器在線車輛電池集成學(xué)習(xí)異常識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：將所有車輛按照不同里程分層抽樣，分為第一層車群，…，第c層車群；從每一層車群中隨機(jī)選取j％數(shù)量的車輛作為訓(xùn)練樣本車輛；選取樣本車輛的動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)并生成樣本數(shù)據(jù)；將每一個(gè)樣本車輛的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練一個(gè)對(duì)應(yīng)的自編碼器；對(duì)每一個(gè)訓(xùn)練好的自編碼器計(jì)算出一個(gè)閾值；得到每個(gè)車群的自編碼器群；對(duì)每一層車群的每一輛車依據(jù)對(duì)應(yīng)的自編碼器群中的每一個(gè)自編碼器計(jì)算出一個(gè)結(jié)果；基于計(jì)算結(jié)果重新排序；對(duì)排名靠前的車輛進(jìn)行異常分析。本發(fā)明將車輛分層，并基于多個(gè)自編碼器共同對(duì)屬于該一層次的車輛進(jìn)行分析判斷，通過排序的方式，將異常車輛排在前列并尋找出來。

本發(fā)明授權(quán)基于自編碼器在線車輛電池集成學(xué)習(xí)異常識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自編碼器在線車輛電池集成學(xué)習(xí)異常識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、將市面上所有在運(yùn)行的同類型同型號(hào)的車輛進(jìn)行分層，共分為c層，每一層隨機(jī)選取j％數(shù)量的車輛作為訓(xùn)練樣本車輛，總的樣本車輛數(shù)量為h，樣本車輛編號(hào)分別為v1,v2,v3,v4,…,vh-1,vh，每一層的樣本車輛的數(shù)量分別為h1,h2,h3,h4，…，每一層的車輛總數(shù)分別為H1,H2,H3,H4…，其中H1＝h1j％，H2＝h2j％，以此類推；步驟2、選取每一個(gè)樣本車輛過去t個(gè)月內(nèi)的動(dòng)力電池?cái)?shù)據(jù)，并生成固定時(shí)間長度的共s個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每一個(gè)樣本為m×n的矩陣，其中，m是時(shí)間長度，n是特征數(shù)；步驟3、構(gòu)建h個(gè)自編碼器，每一個(gè)自編碼器的結(jié)構(gòu)完全一致，均由若干個(gè)一維卷積層，一維反卷積層和全連接層組成，并隨機(jī)初始化權(quán)重矩陣；自編碼器的編號(hào)分別為AE1,AE2,AE3,AE4,…,AEh-1,AEh,與車的編號(hào)對(duì)應(yīng)，每一個(gè)自編碼器與一樣本車輛綁定；步驟4、將步驟2中得到的每一輛車的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，分別輸入到對(duì)應(yīng)的自編碼器中，用于訓(xùn)練自編碼器；步驟5、采用反向傳播訓(xùn)練每一個(gè)自編碼器，并保存每一個(gè)訓(xùn)練好的自編碼器；步驟6、針對(duì)編號(hào)為v1的車輛數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練好的自編碼器AE1，輸入為s個(gè)m×n的矩陣I，輸出為同樣大小的s個(gè)m×n的矩陣O，求出s個(gè)對(duì)應(yīng)輸入s和輸出的MAE；步驟7、MAE的計(jì)算方法為其中iij∈I，oij∈O；步驟8、通過步驟7計(jì)算出的MAE值一共有s個(gè)，取其中最大的作為自編碼器AE1的閾值th1；步驟9、對(duì)剩余的其他車輛數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練好的自編碼器，按照步驟6至步驟8的方法計(jì)算出對(duì)應(yīng)的閾值，分別為th2,th3,th4,…,thh-1,thh；步驟10、對(duì)步驟1中第一層車群總量為H1的所有車輛進(jìn)行異常識(shí)別；步驟11、選取只屬于第一層車群的訓(xùn)練好的自編碼器AE1,AE2,…,AEi-1,AEi和對(duì)應(yīng)的閾值th1,th2,…,thi-1,thi；步驟12、對(duì)所有的車按車架號(hào)排序，編號(hào)分別為vin1,vin2,…,vinH1-1,vinH1；步驟13、按照步驟2的方式為編號(hào)為vin1的車輛生成具有s個(gè)m×n的矩陣I1的數(shù)據(jù)樣本；步驟14、將生成好的vin1的車輛的數(shù)據(jù)樣本送入自編碼器AE1中進(jìn)行計(jì)算，得到的輸出為s個(gè)m×n的矩陣O1；步驟15、計(jì)算I1和O1的MAE，一共有s個(gè)MAE值，其中大于自編碼器AE1對(duì)應(yīng)的閾值th1的有a個(gè)，所占的百分比為步驟16、對(duì)其他車輛，即編號(hào)為vin2,…,vinH1-1,vinH1的車輛，按照步驟13-步驟15的方法，得到對(duì)應(yīng)的百分比，分別為p2,…,pH1-1,pH1；步驟17、將所有的車輛按照百分比p1,p2,…,pH1-1,pH1進(jìn)行排序，序號(hào)分別為1,2,3,…,H1；步驟18、將所有的車輛，按照步驟12-步驟17的方法，分別對(duì)剩余的自編碼器AE2,…,AEi-1,AEi進(jìn)行計(jì)算；步驟19、所有的車輛計(jì)算完成后，每一輛車都有i個(gè)百分比和排名序號(hào)，對(duì)這i個(gè)百分比求平均值，依據(jù)該平均值對(duì)所有車輛進(jìn)行綜合排序；步驟20、對(duì)排名前l(fā)％的車輛進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控和分析；步驟21、對(duì)于步驟1中其余層的車輛，按照步驟11-步驟20的方法，完成對(duì)所有在線車輛的分析排序。

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