一种基于人工智能的连接器状态检测方法及装置与流程

本技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的连接器状态检测方法及装置。

背景技术：

1、车辆连接器是用于连接电缆、传感器、控制单元和其他电子设备的组件，确保电气信号和电力的可靠传输。目前在对连接器进行状态检测时，主要是通过操作人员进行的电气测试或者视觉检查来实现，因此检测效率和检测准确率较低。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种基于人工智能的连接器状态检测方法及装置，本技术采用如下技术方案：

2、第一方面，提供一种基于人工智能的连接器状态检测方法，方法包括：

3、获取车辆的多维物理检测数据以及待检测连接器的通信检测数据；

4、根据车辆的多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据，确定车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态；

5、根据车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态的正向关联结果，确定待检测连接器的第一融合画像，根据车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态的反向关联结果，确定待检测连接器的第二融合画像；

6、根据第一融合画像和第二融合画像，确定待检测连接器的当前状态。

7、在本技术一实施例中，获取车辆的多维物理检测数据以及待检测连接器的通信检测数据，包括：

8、通过预设传感器获取车辆的初始多维物理检测数据，并对初始多维物理检测数据进行数据完整度评估；

9、获取待检测连接器的初始通信检测数据，并对初始通信检测数据进行数据完整度评估；

10、根据初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果和初始通信检测数据的数据完整度评估结果，构建待检测连接器的目标多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据。

11、在本技术一实施例中，根据初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果和初始通信检测数据的数据完整度评估结果，构建待检测连接器的目标多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据，包括：

12、根据初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果，确定初始多维物理检测数据的数据完整度等级，根据初始通信检测数据的数据完整度评估结果，确定初始多维物理检测数据的数据完整度等级；

13、根据初始多维物理检测数据的数据完整度等级，进行对应等级的数据修复，并为修改后的初始多维物理检测数据添加完整度标识，以获得目标多维物理检测数据；

14、根据通信检测数据的数据完整度等级，进行对应等级的数据修复，并为修改后的通信检测数据添加完整度标识，以获得目标通信检测数据。

15、在本技术一实施例中，对初始多维物理检测数据进行数据完整度评估包括：

16、对初始多维物理检测数据进行缺失值分析和异常值检测，获得第一评估结果；

17、对初始多维物理检测数据进行重复值检测和同步性检测，获得第二评估结果；

18、根据第一评估结果和第二评估结果，确定初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果。

19、在本技术一实施例中，对初始通信检测数据进行数据完整度评估包括：

20、采用第一载波对待检测连接器进行通信信号传输和接收测试，获得第一评估结果；

21、采用第二载波对待检测连接器进行通信信号传输和接收测试，获得第二评估结果，第一载波和第二载波的频率不同；

22、根据第一评估结果和第二评估结果，确定初始通信检测数据的数据完整度评估结果。

23、在本技术一实施例中，根据车辆的多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据，确定车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态，包括：

24、根据车辆的多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据，分别构建物理输入特征和通信输入特征；

25、将物理输入特征和通信输入特征输入预设状态识别模型，获得对应的运行稳定状态检测结果和通信连接状态检测结果。

26、在本技术一实施例中，根据车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态的正向关联结果，确定待检测连接器的第一融合画像，根据车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态的反向关联结果，确定待检测连接器的第二融合画像，包括：

27、根据多维物理检测数据和通信检测数据建立坐标系，并将物理连接状态和通信连接状态映射到坐标系；

28、根据第一象限和第二象限的物理连接状态和通信连接状态正向映射结果，构建待检测连接器的第一融合画像；

29、根据第三象限和第四象限的物理连接状态和通信反向映射结果，构建待检测连接器的第二融合画像。

30、在本技术一实施例中，根据第一融合画像和第二融合画像，确定待检测连接器的当前状态，包括：

31、根据第一融合画像和第二融合画像的相对大小关系，确定基准画像和修正画像；

32、根据基准画像和修正画像，确定待检测连接器的当前状态。

33、第二方面，基于相同发明构思，提供了一种基于人工智能的连接器状态检测装置，装置包括：

34、获取模块，用于获取车辆的多维物理检测数据以及待检测连接器的通信检测数据；

35、检测结果确定模块，用于根据车辆的多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据，确定车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态；

36、第一状态确定模块，用于根据车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态的正向关联结果，确定待检测连接器的第一融合画像，根据车辆的运行稳定状态和待检测连接器的通信连接状态的反向关联结果，确定待检测连接器的第二融合画像；

37、第二状态确定模块，用于根据第一融合画像和第二融合画像，确定待检测连接器的当前状态。

38、在本技术一实施例中，获取模块，包括：

39、第一评估子模块，用于通过预设传感器获取车辆的初始多维物理检测数据，并对初始多维物理检测数据进行数据完整度评估；

40、第二评估子模块，用于获取待检测连接器的初始通信检测数据，并对初始通信检测数据进行数据完整度评估；

41、第三评估子模块，用于根据初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果和初始通信检测数据的数据完整度评估结果，构建待检测连接器的目标多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据。

42、在本技术一实施例中，第三评估子模块，包括：

43、数据完整度等级确定单元，用于根据初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果，确定初始多维物理检测数据的数据完整度等级，根据初始通信检测数据的数据完整度评估结果，确定初始多维物理检测数据的数据完整度等级；

44、第一修复单元，用于根据初始多维物理检测数据的数据完整度等级，进行对应等级的数据修复，并为修改后的初始多维物理检测数据添加完整度标识，以获得目标多维物理检测数据；

45、第二修复单元，用于根据通信检测数据的数据完整度等级，进行对应等级的数据修复，并为修改后的通信检测数据添加完整度标识，以获得目标通信检测数据。

46、在本技术一实施例中，第一评估子模块包括：

47、对初始多维物理检测数据进行缺失值分析和异常值检测，获得第一评估结果；

48、对初始多维物理检测数据进行重复值检测和同步性检测，获得第二评估结果；

49、根据第一评估结果和第二评估结果，确定初始多维物理检测数据的数据完整度评估结果。

50、在本技术一实施例中，第二评估子模块包括：

51、采用第一载波对待检测连接器进行通信信号传输和接收测试，获得第一评估结果；

52、采用第二载波对待检测连接器进行通信信号传输和接收测试，获得第二评估结果，第一载波和第二载波的频率不同；

53、根据第一评估结果和第二评估结果，确定初始通信检测数据的数据完整度评估结果。

54、在本技术一实施例中，检测结果确定模块包括：

55、输入特征构建子模块，用于根据车辆的多维物理检测数据和待检测连接器的通信检测数据，分别构建物理输入特征和通信输入特征；

56、输出结果确定子模块，用于将物理输入特征和通信输入特征输入预设状态识别模型，获得对应的运行稳定状态检测结果和通信连接状态检测结果。

57、在本技术一实施例中，第一状态确定模块，包括：

58、坐标构建子模块，用于根据多维物理检测数据和通信检测数据建立坐标系，并将物理连接状态和通信连接状态映射到坐标系；

59、第一融合子模块，用于根据第一象限和第二象限的物理连接状态和通信连接状态正向映射结果，构建待检测连接器的第一融合画像；

60、第二融合子模块，用于根据第三象限和第四象限的物理连接状态和通信反向映射结果，构建待检测连接器的第二融合画像。

61、综上，上述基于人工智能的连接器状态检测方法及装置具有如下技术效果：

62、本技术提供的基于人工智能的连接器状态检测方法，以车辆的运行状态和待检测器的通信状态为依据，能够在线并且准确的判断待检测器的物理连接状态，并根据待检测器的物理连接状态和待检测器的通信状态，来全面且准确的判断连接器的实时工作状态。与传统的周期性检测不同，本技术能够实现在线实时监测。基于数据驱动的分析，本技术能够更准确地识别连接器的实际工作状态。通过机器学习算法的训练和优化，提高了对连接器状态检测效率和准确率，减少误报和漏报的可能性。

63、进一步的，结合车辆的运行环境和连接器的实时数据，不仅能够诊断连接器当前的工作状态，还能预测潜在的故障趋势，提前采取预防性维护措施，减少未预期的停机时间和维修成本。并且不受连接器类型或车辆品牌的限制。