[发明专利]一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法有效
| 申请号： | 201710168348.5 | 申请日： | 2017-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108628279B | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 姜书权 | 申请（专利权）人： | 北京爱德盛业科技有限公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区汽车博物馆*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 计算 汽车 异常 数据流 分析 方法 | ||
1.一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：该方法包括：
步骤1:获取汽车电脑的故障码和数据流，将获取的故障码和数据流通过智能终端传输到云端服务器；
步骤2:云端服务器判断是否有故障码；
步骤3:如果无故障码，将获取的数据流作为正常数据流存储；
步骤4:如果有故障码，将获取的数据流作为异常数据流存储；
步骤5:在云端服务器建立异常数据流样本和正常数据流样本，并对数据流样本计算分析；
步骤6:在异常数据流样本中找到与故障码相关的数据项；
步骤7:获得一需要测试的无故障码数据流，与正常数据流样本和异常数据流样本对比分析，找到相关的临界数据；
步骤8:增加和完善异常数据流样本和正常数据流样本；
步骤9：对异常数据流样本统计与故障码或汽车故障相关联的异常数据流对应数据项的概率。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述的故障码和数据流通过智能终端网络传输到云端服务器。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述数据流的分析是在云端服务器建立异常数据流样本和正常数据流样本，并对数据流样本计算分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述的数据流存储是以发动机转数大小排序存储和以车速大小排序存储。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述的正常数据流是汽车电脑无故障码存储的数据流。
6.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述的异常数据流是汽车电脑有故障码存储的数据流。
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述的临界数据是在正常数据流中但是其变化趋势趋向于异常数据流的数据。
8.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：数值型数据流在云端服务器计算数据流矩阵的最大值，最小值，平均值，方差。
9.根据权利要求1所述的一种基于云计算汽车异常数据流的分析方法，其特征在于：所述异常数据样本统计与故障码或汽车故障相关联的异常数据流对应数据项的概率=某一故障码相关异常数据项累计出现的次数/该故障码累计出现的次数。
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