一種電動汽車在線狀態監測系統技術方案

本發明專利技術提供一種電動汽車在線狀態監測系統，系統包括信息采集層、網絡層、支撐層、知識庫層及展示層；能夠解決數據的分布性、異構性等問題，統一、透明、高效地訪問網絡環境中各種數據資源，使分散在不同物理位置的不同格式、不同傳輸方式的數據經由整合處理，以統一接口輸出，快速地將“孤島數據”轉化為共享信息資源，滿足運行狀態知識庫所必須完成的數據交換的需求。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于電動汽車電池充換電站
，具體涉及一種電動汽車在線狀態監測系統。
技術介紹
電動汽車是我國七大戰略性新興產業之一，是黨中央、國務院高屋建瓴的戰略抉擇，國家相關職能部門及各地政府部門相繼出臺一系列的產業鼓勵政策和購買補貼措施，旨在全面推進電動汽車的普及使用，降低城市車輛尾氣排放，實現城市綜合減排的目標。國家《節能與新能源汽車產業發展規劃(2012— 2020年)》明確提出，爭取到2015年，純電動汽車和插電式混合動力汽車累計產量達到50萬輛，到2020年超過500萬輛，新能源汽車、動力電池及關鍵零部件技術，整體上達到國際先進水平。隨著純電動汽車保有量的不斷上升，對電動汽車充換電基礎設施建設的需求將日趨增大。充換電設施作為電動汽車能源補給的重要配套設施，是電動汽車推廣普及的基礎保障，其技術發展水平以及規劃建設規模直接影響著電動汽車的產業化和發展推廣。充換電基礎設施是電動汽車產業化、規模化發展的重要環節，未來市場發展空間巨大，其基本屬性、建設和運行特性決定了充換電設施與電動汽車用戶及電網具有密不可分的聯系。充換電網絡服務體系、客戶服務、商業模式、互動方式等方面的重大問題急需得到解決。
技術實現思路
為了克服上述現有技術的不足，本專利技術提供一種電動汽車在線狀態監測系統，能解決數據的分布性、異構性等問題，統一、透明、高效地訪問網絡環境中各種數據資源，使分散在不同物理位置的不同格式、不同傳輸方式的數據經由整合處理，以統一接口輸出，快速地將“孤島數據”轉化為共享信息資源，滿足運行狀態知識庫所必須完成的數據交換的需求。為了實現上述專利技術目的，本專利技術采取如下技術方案:提供一種電動汽車在線狀態監測系統，所述系統包括信息采集層、網絡層、支撐層、知識庫層及展示層；所述信息采集層將物理實體連接到網絡層，所述網絡層為支撐層提供事件信息和執行命令，所述支撐層通過ESB服務總線為知識庫層提供數據，所述知識庫層將自身推理結果通過服務信息向展示層傳遞，展示層將其自身的業務配置信息回知識庫層，并提出對車輛的實時狀態進行在線估計，提供電動汽車運營的服務信息。所述信息采集層利用視頻監控、射頻識別和數據采集模塊對電動汽車運行狀態數據和事件進行實時數據的測量、采集、抓取和識別以及事件的收集，并通過通信模塊將物理實體連接到網絡層。所述網絡層包括核心網和接入網，網絡層通過通信網絡為支撐層提供事件信息和執行命令，所述物理層相關信息包括認證信息、注冊信息、監控信息、配置信息和傳感信息。所述支撐層包括運行監控層和支撐服務層；所述運行監控層對采集的數據和事件信息進行加工處理，并按照工作流程的編排和事件信息的處理選擇應對措施，所述運行監控層通知相關負責人，保留及查詢歷史信息，并對網絡設備進行監控；所述支撐服務層處理事件信息和用戶服務，其包括海量數據集成服務平臺、面向服務的架構平臺、云計算能力服務平臺以及專業能力服務平臺。用戶利用車載終端、平臺客戶端或手機短信的方式和所述展示層進行交互，所述展示層對用戶進行身份認證及權限管理。 所述知識庫層包括電動汽車運行狀態知識庫、電動汽車運行狀態推理機和電動汽車運行狀態人機接口 ；所述知識庫層先通過運用電動汽車狀態估計過程中所需要的知識，完成匹配、決策、歸納和演算操作，并圍繞知識庫層中存儲的知識完成推理和決策，得到最終結果。所述電動汽車運行狀態知識庫包括知識庫管理層、知識庫檢驗維護層和知識庫表層；其中，所述知識庫管理層直接面向應用，用于知識庫管理的操作調用，其直接調用知識庫層函數；知識庫檢驗維護層位于所述知識庫管理層和知識庫表層之間，連接所述知識庫管理層和知識庫表層；所述知識庫表層對知識庫中的知識進行存取、查詢、修改和刪除，其直接面向數據庫，操作的對象為底層函數。所述知識庫管理層包括以實時信息為核心的參數比對庫、以特征量和理論值為核心的規則庫以及以實例信息為核心的案例庫；根據電動汽車汽車結構特點，并針對使用過程中的需求，案例庫包括動力電池庫、保養信息庫和車輛運行狀態庫。所述知識庫檢驗維護層對診斷知識庫中知識的檢測包括正確性檢驗、冗余檢驗和一致性檢驗；所述正確性檢驗是對知識的可靠性進行檢驗，對于可靠性低于可信限度值的記錄，將其狀態設為不激活狀態；所述冗余檢驗是對診斷知識庫中是否存在完全相同或非常相似的記錄進行檢驗，特別是在規則庫中要檢查是否存在結論相同而規則前提中除有些條件互逆外其余的條件都相同或等價的規則，如果存在完全相同或非常相似的記錄，則將完全相同或非常相似的知識進行合并，消除知識冗余；所述一致性檢驗是對知識庫中是否存在自相矛盾的知識進行檢驗，在相同情形下根據實例庫和規則庫的不同知識導致不相容的動作或結論，知識庫發出矛盾信號，提示出現了一致性的錯誤。所述電動汽車運行狀態推理機利用知識和專家經驗對診斷進行推理，推理方式包括實例及規則混合推理和正反向混合推理。所述實例及規則混合推理基于規則、案例和模型進行混合推理，具體的混合推理過程如下:利用模型得出單個知識的可信度，對于規則可信度較高的知識采用以規則為前導推理，案例分析為后置補充加以論證；對于規則可信度較低的知識采用以案例為前導，規則為后置補充的方式；針對于單個預測估計任務，案例和規則之間的混合協調可以通過臨時比對庫進行，臨時比對庫為存放問題狀態數據的中間過渡平臺，可進行全局引用的數據庫，并且數據為動態刷新。所述正反向混合推理中，先根據前提事實，通過正向推理，幫助系統參考結論，再運用反向推理，進一步尋找支持該結論成立的證據，如此反復循環直到推理成功或失敗為止。與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于:1.本專利技術全面的對電動汽車運行狀態進行了數據采集和分析；2.本專利技術采用了統一接口輸出，快速地將“孤島數據”轉化為共享信息資源，滿足運行狀態知識庫所必須完成的數據交換的需求；3.電動汽車所表現的體感和量化狀態采取多層級信息耦合推理策略，為電動汽車的安全、便捷、高效運行提供了保障；4.能解決數據的分布性、異構性等問題，統一、透明、高效地訪問網絡環境中各種數據資源，使分散在不同物理位置的不同格式、不同傳輸方式的數據經由整合處理，以統一接口輸出，快速地將“孤島數據”轉化為共享信息資源，滿足運行狀態知識庫所必須完成的數據交換的需求。附圖說明圖1是電動汽車在線狀態監測系統架構圖；圖2是知識庫層實現的流程圖；圖3是電動汽車運行狀態知識庫的操作函數示意圖；圖4是實例及規則混合推理流程圖。具體實施例方式下面結合附圖對本專利技術作進一步詳細說明。如圖1，本專利技術提供一種電動汽車在線狀態監測系統，采用SOA架構進行設計，提供服務的定義、開發、部署和運行等功能，各層之間通過松散耦合實現邏輯復用，通過服務方式實現同層之間模塊的松耦合，使得平臺具備良好的擴展能力；提供基于SOA的海量數據集成服務，包括統一數據模型與管理、異構數據采集與整合、以及海量數據的組織與存貯、共享與發布、分析與挖掘等，為海量的數據處理奠定了基礎。同時，平臺在傳統IT系統的基礎上融合云計算技術，以增強平臺的計算能力、擴展能力，解決了電動汽車產業鏈上各類用戶中心大量閑置的計算和存儲能力問題。電動汽車在線狀態監測系統包括信息采集層、網絡層、支撐層、知識庫層及展示層；所述信息采集層將物理實體連接到網絡層，所述網絡層為支撐層提供事本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種電動汽車在線狀態監測系統，其特征在于：所述系統包括信息采集層、網絡層、支撐層、知識庫層及展示層；所述信息采集層將物理實體連接到網絡層，所述網絡層為支撐層提供事件信息和執行命令，所述支撐層通過ESB服務總線為知識庫層提供數據，所述知識庫層將自身推理結果通過服務信息向展示層傳遞，展示層將其自身的業務配置信息回知識庫層，并提出對車輛的實時狀態進行在線估計，提供電動汽車運營的服務信息。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：趙明宇，路致遠，汪映輝，張衛國，儲毅，吾喻明，孫廣明，劉華鋒，
申請(專利權)人：中國電力科學研究院，國家電網公司，
類型：發明
國別省市：