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公开(公告)号：CN118863863A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410958315.0
申请日：2024-07-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/20 , G06F16/36 , G06F18/21 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06F16/901 , G06N5/022 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于产品全周期知识图谱检索增强的新能源汽车运维方法，包括如下步骤：步骤一：构建新能源汽车全生命周期运维知识图谱；步骤二：构建新能源汽车故障诊断模型：基于车载传感器信号构建新能源汽车故障诊断模型，得到不同分系统的故障诊断模型；步骤三：知识图谱检索增强：建立不同分系统的故障诊断模型与新能源汽车全生命周期运维知识图谱中故障现象、原因之间的跨模态映射；步骤四：生成运维决策方案：利用新能源汽车全生命周期运维知识图谱增强大语言模型在新能源汽车运维领域的语义理解及上下文感知能力，得到生成式运维决策方案。本发明还公开了一种基于产品全周期知识图谱检索增强的新能源汽车运维系统。
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公开(公告)号：CN118220175A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410462354.1
申请日：2024-04-17
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种增程式汽车驾驶风格辨识方法，融合WNN、CNN、LSTM以及贝叶斯融合决策技术，深入分析增程式汽车的内部运行数据和外部环境数据，实现对驾驶风格的高精度识别，这种精准的识别为驾驶行为的评估和优化提供了可靠的基础。本发明的增程式汽车驾驶风格适应性反馈方法，通过识别和分析驾驶风格，系统能够为驾驶员提供个性化的反馈和建议，帮助他们意识到并改进潜在的危险驾驶习惯，从而有效降低事故发生率，提高道路行车安全性。本发明的增程式汽车能效优化方法，能够结合驾驶风格识别结果和车辆实时状态，提供能效优化建议，如调整动力系统配置、优化路线规划等，从而降低能耗，提高能源利用效率。
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公开(公告)号：CN116501444B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310479985.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F9/455 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复系统，包括边缘端和云端；边缘端包括：状态实时监控模块，用于采集虚拟机关联设备的健康状态向量作为样本数据并对虚拟机异常进行修复；异常自我监测模块，包括孤立森林模型和轻量化神经网络模型；云端包括：未知故障挖掘模块，包括未知异常类划分模型和模型校正模块；自主学习提升模块，用于在得到异常修复方案后结合历史修复方案对该异常修复方案进行评估和改进，改进后的异常修复方案被传输至状态实时监控模块以提升(56)对比文件Marcel Wallschläger等.AnomalyDetection for Black Box Services in EdgeClouds Using Packet Size Distribution.《2018 IEEE 7th International Conferenceon Cloud Networking (CloudNet)》.2018,1-6.
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公开(公告)号：CN114861736B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210635869.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯集团股份有限公司 , 武汉招商滚装运输有限公司重庆分公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了本发明首先提出了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位装置，包括：重塑模块：得到输入信号特征；去池化预处理模块：得到预处理信号特征；轻量化信号去噪模块：用于对预处理信号特征进行软阈值去噪处理，得到去噪信号特征；全局交互注意力模块：将去噪信号特征内的每一个数据点都互相连接起来，并且在每个通道间也建立起联系，以提取信号内的远距离联系与跨通道数据间的潜在关系，提升特征的辨别力；多层卷积模块：得到深度信号特征；结果输出模块：利用softmax函数，从深度信号特征中得到缺陷定位结果。本发明还公开了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位方法。
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公开(公告)号：CN116560341A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310602754.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人故障诊断模型，包括：时序特征提取模块，用于进行时序特征提取，并将每个时间窗输出的记忆信息进行拼接融合，拼接融合得到的时序特征图作为整个时序特征提取模块的输出结果；多尺度卷积模块，包括并列设置的多个特征提取分支，每个特征提取分支分别对时序特征图进行特征提取，将所有特征提取分支提取的特征图合并后得到的故障类别特征向量；多标签分类器，包括并列设置的多个故障标签模块，每一个故障标签模块包括与对应关节中可能出现故障的零部件一一对应设有分类器，每一个分类器具有独立的损失函数并将故障类别特征向量转换为类别概率向量。本发明还公开了一种工业机器人故障诊断方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116501444A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310479985.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F9/455 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复系统，包括边缘端和云端；边缘端包括：状态实时监控模块，用于采集虚拟机关联设备的健康状态向量作为样本数据并对虚拟机异常进行修复；异常自我监测模块，包括孤立森林模型和轻量化神经网络模型；云端包括：未知故障挖掘模块，包括未知异常类划分模型和模型校正模块；自主学习提升模块，用于在得到异常修复方案后结合历史修复方案对该异常修复方案进行评估和改进，改进后的异常修复方案被传输至状态实时监控模块以提升异常修复能力。本发明还公开了有一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复方法。
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公开(公告)号：CN115309912B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210945744.5
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种集成电驱结构的知识图谱构建方法、智能推理方法和快速设计方法，以知识工程为基础的知识图谱技术能够有效将非结构化文本的知识和多源异构的各类数据进行整合，建立一个实体关系网络，以图的形式直观地展示数据之间的关联，从而有效提升数据集成质量，增强数据之间的互联性；通过进行知识抽取，能够准确、高效地从大数据萃取新的知识，有利于知识挖掘和知识扩散，把知识图谱的应用范围从数据检索和定性决策提升至综合决策，从而有效解决制造场景中的复杂问题。
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公开(公告)号：CN115310204B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210958617.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明公开了一种影响汽车NVH性能的生产异常智能溯源方法，包括如下步骤：步骤一：通过分析得到影响汽车NVH的车身工艺过程；步骤二：数据采集：采集工艺过程数据和NVH性能数据，建立数据集；步骤三：将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤四：利用训练集训练基于注意力机制的生产异常智能溯源模型并更新模型参数；步骤五：判断预测精度是否达到预定精度范围：若是，则训练完成，得到生产异常溯源模型，执行步骤六；若否，则执行步骤四；步骤六：当NVH性能数据超出设定范围时，将该NVH性能数据与对应的工艺过程数据输入到生产异常溯源模型中，得到不同的工艺过程数据导致NVH性能数据异常的影响程度，完成生产过程异常溯源。
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公开(公告)号：CN115310285A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210945734.1
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机温度场数字孪生模型构建方法，包括如下步骤：S1：数据采集：采集电机在不同工况下的时序数据；S2：数据预处理：对采集的时序数据进行缺失值填充、异常值剔除和数值标准化处理；S3：将经预处理后的时序数据分为训练集和测试集；S4：训练模型：构建深度学习模型，以训练集训练深度学习模型以更新模型参数，以损失函数为目标函数以判断是否达到模型训练的终止条件；当达到模型训练终止条件后，得到预测模型；S5：将测试集输入预测模型中并得到电机温度分布的预测结果；判断预测结果是否达到预设的评价指标：若是，则以该预测模型构建得到电机温度场数字孪生模型；若否，则执行步骤S4。
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公开(公告)号：CN115310226A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210943736.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑优化的电机外壳轻量化与冷却通道布局耦合设计方法，首先利用冷却通道拓扑优化数学模型更新冷却通道材料属性，得到冷却通道的拓扑结构，再将更新得到的冷却通道材料属性输入到电机外壳拓扑优化数学模型中以更新电机外壳的材料属性，从而得到耦合冷却通道布局的电机外壳的耦合拓扑结构模型；以冷却通道的热性能目标Jth、流动性能目标Jf以及电机外壳的结构体积V(x)为拓扑优化的目标函数，对耦合拓扑结构模型进行迭代优化，以使最终输出的耦合拓扑结构模型的目标函数的计算结果满足设定条件，最后以输出的耦合拓扑结构模型重新构建电机外壳的三维模型，即可完成电机外壳设计，以实现电机整体性能的提升。
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