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申请/专利权人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
摘要：本申请公开了一种新能源车紧急断电方法及系统，其获取待监控新能源车在预定时间段内多个预定时间点的发动机功率值，以及，所述预定时间段的车身振动信号；采用基于深度学习的人工智能技术，挖掘生成振动信号和车身振动信号的高维局部振动隐含模式特征，以获取生成振动信号和车身振动信号的振动特征在高维特征空间中的特征分布差异，并基于差异确认是否产生紧急断电警示信号。这样，可以提高对于新能源车是否进行紧急断电的判断的准确性，以避免影响汽车的正常运转。
主权项：1.一种新能源车紧急断电方法，其特征在于，包括：获取待监控新能源车在预定时间段内多个预定时间点的发动机功率值和所述预定时间段的车身振动信号；将所述多个预定时间点的发动机功率值按照时间维度排列为功率输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到功率特征向量；将所述功率特征向量通过基于对抗生成网络的振动生成器以得到生成振动信号；将所述生成振动信号和所述车身振动信号通过包含第一图像编码器和第二图像编码器的孪生网络模型以得到生成振动特征向量和检测振动特征向量，所述第一图像编码器和所述第二图像编码器具有相同的网络结构；计算所述生成振动特征向量和所述检测振动特征向量之间的差分特征向量；对所述差分特征向量进行特征分布结构优化以得到优化后差分特征向量，包括：对所述生成振动特征向量和所述检测振动特征向量进行向量模基的希尔伯特空间约束以获得校正特征向量，将所述校正特征向量与优化前的差分特征向量进行按位置点乘以得到所述优化后差分特征向量；以及将所述优化后差分特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生紧急断电警示信号；以如下公式对所述生成振动特征向量和所述检测振动特征向量进行向量模基的希尔伯特空间约束以获得校正特征向量；其中，所述公式为： 其中，表示所述校正特征向量，表示所述生成振动特征向量，表示所述检测振动特征向量，表示所述检测振动特征向量的转置向量，表示所述生成振动特征向量的二范数，表示所述检测振动特征向量的二范数，和表示权重超参数，表示按位置加法，表示一维卷积运算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 新能源车紧急断电方法及系统
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