一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统的制作方法

本发明涉及汽车火花塞监测，尤其涉及一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统。

背景技术：

1、汽车火花塞老化检测预警是指通过对汽车火花塞使用数据进行分析，预测火花塞老化的可能性，并在火花塞老化前发出预警信号，提醒车主及时更换火花塞，以避免因火花塞老化而导致的发动机故障和安全问题，通常是使用专业的火花塞测试仪器，检测火花塞的电压是否正常，判断火花塞是否老化。但是这样的方法在实际使用过程中需要用户自己去对车辆进行维护，而使用专业仪器进行检测受到时间和空间的限制，无法实时监测火花塞的工作状态，可能无法及时发现问题，这样使得用户在驾车过程中无法实时了解火花塞的情况，从而增加了出行风险，所以这样的监测方法在实际使用过程中的实用性有所降低。因此我们提出一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，包括：用于采集汽车火花塞的工作参数数据的数据采集模块、用于对采集到的数据进行处理和分析的数据处理模块、用于根据采集到的汽车火花塞工作参数数据来建立预测模型的模型建立模块、用于采集到的汽车火花塞工作参数数据和模型预测结果预测出火花塞未来工作参数的参数预测模块、用于与用户进行交互的系统交互模块和可解析模块，所述数据采集模块包括用于与汽车上的传感器进行连接和通信并获取传感器采集到数据的传感器接口模块、用于将采集到的数据存储到数据库中以便后续的数据处理和分析的数据储存模块以及用于将采集到的数据传输处理的数据传输模块，所述数据处理模块包括用于对采集到的数据进行去噪、去重、处理缺失值等操作的数据清洗模块、用于从清洗后的数据中提取有用特征的特征提取模块以及用于对提取出的特征进行分析的数据分析模块，所述模型建立模块包括用于将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集的数据集划分模块、用于选择合适的机器学习算法或深度学习模型并在训练集上进行模型训练和优化的选择训练模块以及用于在验证集和测试集上对训练好的模型进行评估的模型评估模块，所述参数预测模块包括用于设置预测结果阈值的阈值设置模块、用于将模型预测出的结果以可视化和易懂的方式呈现给用户的预测输出模块以及用于在预测结果达到预警阈值时向车主发送预警信息的数据预警模块，所述系统交互模块包括用于根据用户向系统键入信息对用户个人信息进行绑定的用户输入模块、用于将数据预警模块中的预警信息发送给用户的同时进行预警备份的预警储存模块以及用于向用户发送预警信息的数据预警模块。

4、本发明进一步设置为：所述选择训练模块包括用于选择合适的算法或模型的模型选择模块、用于对选择的算法或模型进行参数选择的参数选择模块、用于使用预处理后的数据和选择的模型进行训练的模型训练模块、用于将多个模型进行融合调优的模型融合模块、用于对模型的预测结果进行解释和分析的可释分析模块、用于对整个系统进行监控和管理的系统监控模块、用于收集用户的反馈和建议的用户反馈模块以及用于在数据处理和分析过程中检测并处理任何异常情况的异常处理模块。

5、本发明进一步设置为：所述传感器接口模块将采集到的数据传输给数据储存模块并将数据储存下来以便后续的数据处理和分析，所述数据传输模块通过调取数据储存模块中的数据并将数据分发给其他模块进行处理，所述数据传输模块将采集到的原始数据传输给数据清洗模块并对原始数据进行清洗和预处理。

6、本发明进一步设置为：所述特征提取模块从数据清洗模块中对清洗后的数据提取出有用的特征，所述数据分析模块会根据特征提取模块从原始数据中提取这些有用的特征进行模型训练和预测，所述数据集划分模块会接收到数据分析模块中完成数据分析的数据进行划分为训练集、验证集和测试集，所述选择训练模块需要根据数据集划分模块的输出来选择合适的模型和算法，并进行训练和优化，所述模型评估模块需要根据选择训练模块的输出来评估模型的性能和泛化能力，并根据评估结果来判断模型的优劣，所述阈值设置模块可以综合模型评估模块和实际情况设置最佳的阈值以便更好地判断模型的预测结果。

7、本发明进一步设置为：所述预测输出模块可以根据阈值设置模块和现实工作值的量来帮助用户及时了解汽车火花塞老化情况，所述预警储存模块通过接收数据预警模块中的现实值超出阈值的数据进行记录并将预警信息通过输出用户模块反馈给用户，所述数据预警模块则可以根据预测输出模块帮助用户及时发现异常情况并进行预警处理来更好地保障汽车的安全和稳定性，所述输出用户模块将数据预警模块通过对汽车火花塞的数据进行分析和处理得出火花塞老化的预测结果转化为易于理解的形式传达给用户，所述用户输入模块通过将用户绑定的信息传输至系统中以便将预警信息传递给用户进行预警。

8、本发明进一步设置为：所述模型选择模块可以根据模型选择模块中不同的模型评估指标，所述模型训练模块根据参数选择模块在机器学习模型中选择最优的参数组合对机器学习模型进行训练以建立预测模型，所述模型训练模块训练出多个不同的机器学习模型并将这些模型的预测结果传递给模型融合模块进行融合得到最终的预测结果，所述可解析模块会对模型融合模块将多个模型的预测结果融合后结果进行分析找出模型预测错误的原因并提出改进建议。

9、本发明进一步设置为：所述参数选择模块根据可解析模块对模型的预测结果进行分析后提出改进建议和参数调整建议选择更合适的模型参数，所述系统监控模块根据可解析模块对模型的预测结果进行分析后提出改进建议和系统优化建议对系统进行优化和调整，所述异常处理模块的作用是在系统监控模块检测到异常及时对异常进行处理，所述系统监控模块将系统数据实时反馈到用户反馈模块以便对用户进行反馈告知。

10、本发明的有益效果为：

11、本发明通过模型选择模块、参数选择模块和模型训练模块的功能，系统可以训练出多个不同的机器学习模型，并通过模型融合模块将这些模型的预测结果进行融合得到最终的预测结果，从而提高了模型的准确性。

12、同时，参数选择模块根据可解析模块对模型的预测结果进行分析后提出改进建议和参数调整建议选择更合适的模型参数，系统监控模块根据可解析模块对模型的预测结果进行分析后提出改进建议和系统优化建议对系统进行优化和调整，异常处理模块的作用是在系统监控模块检测到异常及时对异常进行处理，系统监控模块将系统数据实时反馈到用户反馈模块以便对用户进行反馈告知。通过这些模块之间的协作关系，可以提高整个系统的准确性和可靠性，从而更好地实现对汽车火花塞老化的检测和预警。

技术特征：

1.一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，包括：用于采集汽车火花塞的工作参数数据的数据采集模块、用于对采集到的数据进行处理和分析的数据处理模块、用于根据采集到的汽车火花塞工作参数数据来建立预测模型的模型建立模块、用于采集到的汽车火花塞工作参数数据和模型预测结果预测出火花塞未来工作参数的参数预测模块、用于与用户进行交互的系统交互模块和可解析模块，所述数据采集模块包括用于与汽车上的传感器进行连接和通信并获取传感器采集到数据的传感器接口模块、用于将采集到的数据存储到数据库中以便后续的数据处理和分析的数据储存模块以及用于将采集到的数据传输处理的数据传输模块，所述数据处理模块包括用于对采集到的数据进行去噪、去重、处理缺失值操作的数据清洗模块、用于从清洗后的数据中提取有用特征的特征提取模块以及用于对提取出的特征进行分析的数据分析模块，所述模型建立模块包括用于将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集的数据集划分模块、用于选择合适的机器学习算法或深度学习模型并在训练集上进行模型训练和优化的选择训练模块以及用于在验证集和测试集上对训练好的模型进行评估的模型评估模块，所述参数预测模块包括用于设置预测结果阈值的阈值设置模块、用于将模型预测出的结果以可视化和易懂的方式呈现给用户的预测输出模块以及用于在预测结果达到预警阈值时向车主发送预警信息的数据预警模块，所述系统交互模块包括用于根据用户向系统键入信息对用户个人信息进行绑定的用户输入模块、用于将数据预警模块中的预警信息发送给用户的同时进行预警备份的预警储存模块以及用于向用户发送预警信息的数据预警模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，所述选择训练模块包括用于选择合适的算法或模型的模型选择模块、用于对选择的算法或模型进行参数选择的参数选择模块、用于使用预处理后的数据和选择的模型进行训练的模型训练模块、用于将多个模型进行融合调优的模型融合模块、用于对模型的预测结果进行解释和分析的可释分析模块、用于对整个系统进行监控和管理的系统监控模块、用于收集用户的反馈和建议的用户反馈模块以及用于在数据处理和分析过程中检测并处理任何异常情况的异常处理模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，所述传感器接口模块将采集到的数据传输给数据储存模块并将数据储存下来以便后续的数据处理和分析，所述数据传输模块通过调取数据储存模块中的数据并将数据分发给其他模块进行处理，所述数据传输模块将采集到的原始数据传输给数据清洗模块并对原始数据进行清洗和预处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，所述特征提取模块从数据清洗模块中对清洗后的数据提取出有用的特征，所述数据分析模块会根据特征提取模块从原始数据中提取这些有用的特征进行模型训练和预测，所述数据集划分模块会接收到数据分析模块中完成数据分析的数据进行划分为训练集、验证集和测试集，所述选择训练模块需要根据数据集划分模块的输出来选择合适的模型和算法，并进行训练和优化，所述模型评估模块需要根据选择训练模块的输出来评估模型的性能和泛化能力，并根据评估结果来判断模型的优劣，所述阈值设置模块可以综合模型评估模块和实际情况设置最佳的阈值以便更好地判断模型的预测结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，所述预测输出模块可以根据阈值设置模块和现实工作值的量来帮助用户及时了解汽车火花塞老化情况，所述预警储存模块通过接收数据预警模块中的现实值超出阈值的数据进行记录并将预警信息通过输出用户模块反馈给用户，所述数据预警模块则可以根据预测输出模块帮助用户及时发现异常情况并进行预警处理来更好地保障汽车的安全和稳定性，所述输出用户模块将数据预警模块通过对汽车火花塞的数据进行分析和处理得出火花塞老化的预测结果转化为易于理解的形式传达给用户，所述用户输入模块通过将用户绑定的信息传输至系统中以便将预警信息传递给用户进行预警。

6.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，所述模型选择模块可以根据模型选择模块中不同的模型评估指标，所述模型训练模块根据参数选择模块在机器学习模型中选择最优的参数组合对机器学习模型进行训练以建立预测模型，所述模型训练模块训练出多个不同的机器学习模型并将这些模型的预测结果传递给模型融合模块进行融合得到最终的预测结果，所述可解析模块会对模型融合模块将多个模型的预测结果融合后结果进行分析找出模型预测错误的原因并提出改进建议。

7.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，其特征在于，所述参数选择模块根据可解析模块对模型的预测结果进行分析后提出改进建议和参数调整建议选择更合适的模型参数，所述系统监控模块根据可解析模块对模型的预测结果进行分析后提出改进建议和系统优化建议对系统进行优化和调整，所述异常处理模块的作用是在系统监控模块检测到异常及时对异常进行处理，所述系统监控模块将系统数据实时反馈到用户反馈模块以便对用户进行反馈告知。

技术总结本发明公开了一种基于数据分析的汽车火花塞老化检测预警系统，具体涉及汽车火花塞监测技术领域，其包括：用于采集汽车火花塞的工作参数数据的数据采集模块、用于对采集到的数据进行处理和分析的数据处理模块、用于根据采集到的汽车火花塞工作参数数据来建立预测模型的模型建立模块、用于采集到的汽车火花塞工作参数数据和模型预测结果预测出火花塞未来工作参数的参数预测模块以及用于与用户进行交互的系统交互模块。本发明通过设计模型选择模块、参数选择模块和模型训练模块的功能，系统可以训练出多个不同的机器学习模型，并通过模型融合模块将这些模型的预测结果进行融合得到最终的预测结果，从而提高了模型的准确性。技术研发人员：郝晓锋,王旭晖,郝正梅,李慧,陈汉森受保护的技术使用者：深圳丰汇汽车电子有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/27