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龍圖騰網恭喜南京簡充電氣科技有限公司申請的專利基于大數據挖掘的直流快充接觸器壽命預測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119475274B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510059854.5，技術領域涉及：G06F18/27；該發明授權基于大數據挖掘的直流快充接觸器壽命預測系統及方法是由劉文;蔣成杰;韓雪飛;張柳;姜鈞介設計研發完成，并于2025-01-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據挖掘的直流快充接觸器壽命預測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大數據挖掘的直流快充接觸器壽命預測系統及方法，涉及電子元件壽命預測技術領域，本發明包括判斷參數采集模塊，用于獲取直流快充接觸器的使用壽命條件判斷參數；數據庫處理模塊，基于直流快充接觸器的使用壽命條件判斷參數，形成直流快充接觸器的壽命條件判斷參數數據庫，數據篩選模塊，基于直流快充接觸器的壽命條件判斷參數數據庫，構建數據篩選模型，形成壽命預測歷史學習數據；壽命預測模塊，基于壽命預測歷史學習數據，形成直流快充接觸器壽命預測模型；以及警示模塊。采用大數據挖掘的方式，利用數據的不斷變化分析各參數與直流快充接觸器壽命之間的變化情況，實現壽命的精準預測，防患于未然。

本發明授權基于大數據挖掘的直流快充接觸器壽命預測系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于大數據挖掘的直流快充接觸器壽命預測方法，其特征在于：該方法包括：獲取直流快充接觸器的使用壽命條件判斷參數；基于直流快充接觸器的使用壽命條件判斷參數，形成直流快充接觸器的壽命條件判斷參數數據庫，其中，所述使用壽命條件判斷參數包括直流快充接觸器內部使用參數與直流快充接觸器的環境參數；基于直流快充接觸器的壽命條件判斷參數數據庫，構建數據篩選模型，形成壽命預測歷史學習數據；基于壽命預測歷史學習數據，形成直流快充接觸器壽命預測模型；獲取當前待檢測直流快充接觸器的使用壽命條件判斷參數，基于直流快充接觸器壽命預測模型，確定所述直流快充接觸器的預測壽命；所述直流快充接觸器的環境參數包括：直流快充接觸器所屬充電樁的使用次數；直流快充接觸器所屬充電樁的連續使用時長；直流快充接觸器所屬充電樁的間歇時長；所述構建數據篩選模型包括：獲取直流快充接觸器出現故障時的使用壽命條件判斷參數，所述出現故障指直流快充接觸器處于報廢狀態；在所述直流快充接觸器出現故障時的使用壽命條件判斷參數中進行數據篩選，具體包括：構建時間周期T，所述時間周期T指以出現故障時為時間周期T的截止時刻，選取的一段時間周期，獲取時間周期T內的每次工作情況下的兩個主觸點之間的電壓差、主觸點的溫度、主觸點的通斷次數以及被施加有檢測電壓的輔助觸點在主觸點處于吸合工作狀態時的輸出電壓值；每次工作情況下形成一組數據；獲取直流快充接觸器所屬充電樁的使用次數；獲取直流快充接觸器所屬充電樁的連續使用時長，并進行從大到小排序，取靠前的N組數據作為第一輸出值；獲取直流快充接觸器所屬充電樁的間歇時長，并進行從大到小排序，取靠前的N組數據作為第二輸出值；其中，N指時間周期T內工作數據的組數；將每一組數據與對應的直流快充接觸器所屬充電樁的使用次數、隨機的第一輸出值以及隨機的第二輸出值寫入同一數據列，第一輸出值與第二輸出值在選取過程中不重復選取，作為直流快充接觸器的壽命預測歷史學習數據，每一組壽命預測歷史學習數據對應有壽命時間；所述壽命時間指直流快充接觸器開始使用時到出現故障時之間的時間段；所述直流快充接觸器壽命預測模型包括：以壽命時間作為因變量，直流快充接觸器的壽命預測歷史學習數據作為自變量，形成一組多元線性回歸函數作為初始函數： ；其中，指壽命時間；分別指各參數對應的回歸系數；分別對應兩個主觸點之間的電壓差、主觸點的溫度、主觸點的通斷次數以及被施加有檢測電壓的輔助觸點在主觸點處于吸合工作狀態時的輸出電壓值、直流快充接觸器所屬充電樁的使用次數、隨機的第一輸出值以及隨機的第二輸出值；對初始函數形成損失函數，對損失函數最小時對應的弱學習器作為初始訓練集的初始化弱學習器；構建負梯度處理公式，對多元線性回歸函數中的每一組壽命預測歷史學習數據i，形成負梯度： ；其中，為每一組壽命預測歷史學習數據的取值，為對應的損失函數；采用上一輪學習器下的模型；t表示當前的迭代次數；指微分；基于負梯度，形成回歸樹，第t棵回歸樹的葉子節點區域記為，利用回歸樹進行擬合，形成最佳擬合值，根據最佳擬合值構建出弱學習器的強學習器： ；其中，代表第t輪迭代得出的強學習器；代表上一輪的學習器；代表最佳擬合值；j和J分別代表回歸樹上葉子節點和葉子區域；I代表與最佳擬合值組合，表示本輪的決策樹擬合函數；基于形成的強學習器替換原多元線性回歸函數，形成新的多元線性回歸函數輸出。

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