(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111578790.8 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 常州星宇车灯股份有限公司 地址 213022 江苏省常州市新北区汉江路 398号 (72)发明人 杜晓青　刘健　王金磊　薛蔚平　 陈津义　 (74)专利代理 机构 常州市科谊专利代理事务所 32225 代理人 孙彬 (51)Int.Cl. B60R 16/023(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种汽车车灯故障智能运维系统及预测方 法 (57)摘要 本发明公开了一种汽车车灯故障智能运维 系统及预测方法， 它包括故障数据采集装置、 车 载控制器、 车辆用户客户端、 云端服务器和汽车 服务商配套系统， 所述故障数据采集装置的输出 端与车载控制器的输入端相连， 所述车载控制器 的输出端与车辆用户客户端的输入端相连， 所述 车辆用户客户端的输出端与云端服务器的输入 端相连， 所述云端服务器的输出端与汽车服务商 配套系统相连。 本发明提供一种汽 车车灯故障智 能运维系统及预测方法， 将车灯故障预警信息提 交给车辆服务商， 使车辆服务商店根据用户提交 的维修需求， 提前进行零件储备， 合理对维修工 作进行调度安 排。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114056263 A 2022.02.18 CN 114056263 A 1.一种汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于： 它 包括故障数据采集装置、 车载控制 器、 车辆用户客户端、 云端服务器和汽 车服务商配套系统， 所述 故障数据采集装置的输出端 与车载控制器的输入端相连， 所述车载控制器的输出端与车辆用户客户端的输入端相连， 所述车辆用户客户端的输出端与云端服务器的输入端相连， 所述云端服务器的输出端与汽 车服务商配套系统相连。 2.根据权利要求1所述的一种 汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于： 所述故障数据 采集装置设置在车灯中， 所述故 障数据采集装置包括LED模块MCU、 电流采集装置和 湿度传 感器， 所述电流采集装置和湿度传感器分别与LED模块M CU相连； 所述电流采集装置设置在车灯电路中， 用于采集车灯电路中的电流 值； 所述湿度传感器设置在车灯罩壳 内， 用于采集车灯内的湿度值。 3.根据权利要求2所述的一种 汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于： 所述车载控制 器包括故障预测模块和故 障通信模块， 所述LED模块MCU与 故障预测模块的输入端相连， 所 述故障预测模块的输出端与故障通信模块的输入端相连， 所述故障通信模块的输出端与车 辆用户客户端的输入端相连。 4.根据权利要求1所述的一种 汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于： 所述云端服务 器包括云端大数据分析模块和云端通信模块， 所述云端大数据分析模块的输入端与车辆用 户客户端的输出端相连， 所述云端大数据分析模块的输出端与云端通信模块的输入端相 连， 所述云端通信模块的输出端与汽车服 务商配套系统相连。 5.根据权利要求4所述的一种 汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于： 所述汽车服务 商配套系统包括仓储系统和维修调度管理系统。 6.一种如权利要求1～5 中任一项所述的汽车车灯故障智能运维系统预测方法， 其特征 在于， 它包括： 步骤S1、 通过故障数据采集装置实时采集车灯内的湿度值以及车灯的电流值， 然后将 湿度值和电流 值传输至车载控制器； 步骤S2、 所述车载控制器统计出湿度的均值， 以及电流的均方差、 均值、 最大值和最小 值， 建立数据模型并通过大数据分析对未来一段时间段内车灯 的湿度和电流参数进行预 测， 如果预测到的参数达 到故障预警阈值， 则进行 车灯故障预警； 步骤S3、 车辆用户通过车辆用户客户端的APP接收车载控制器发出的故障预警信息， 然 后将预警信息和维修请求 提交给汽车服 务商的云端服 务器； 步骤S4、 云端服务器接收车辆用户客户端的APP发送的预警信息和维修请求， 访问汽车 服务商的仓储系统， 查询库中备品备件是否充足： 如备品备件充足， 所述云端服务器向仓储系统发送物料出库 申请， 并向维修调度管理 系统发送用工申请及维修执导； 如备品备件不足， 则所述云端服务器向仓储系统发送物料采购申请， 采购流程结束后 按备品备件充足流 程执行； 步骤S5、 汽车服务商配套系统的维修调度系统接收云端服务器的工时调度， 给出维修 参考工时及维修指导； 步骤S6、 维修人员通过维修调度系统的客户端接收用工申请和维修指导， 执行具体维 修工作， 维修工作完成后， 所述维修调度系统向云端服务器反馈维修工时及给维修参考进权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114056263 A 2行反馈。 7.根据权利要求6所述的一种汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于， 所述步骤S2中 数据模型的建立， 具体包括： 采集时长为Tsample时间段内湿度 值和电流值， 并计算Tsample时间段内的湿度均值以及电 流的均方差、 均值、 最大值和最小值， 以ΔT为采样间隔， 连续多次采集湿度值和电流值， 并 利用采集的数据进行线性拟合： (Avar)(t)＝a0+a1*t+a2*t2+a3*t3+……+aN*tn； (Amax)(t)＝b0+b1*t+b2*t2+b3*t3+……+bN*tn； (Amin)(t)＝c0+c1*t+c2*t2+c3*t3+……+cN*tn； (Amean)(t)＝d0+d1*t+d2*t2+d3*t3+……+dN*tn； (RHmean)(t)＝e0+e1*t+e2*t2+e3*t3+……+eN*tn； 其中， ΔT为采样间隔取值单位可以是分或时或天； (Avar)(t)为电流方差的线性拟合 函数； (Amax)(t)为电流 最小值的线性拟合 函数； (Amin)(t)为电流 最大值的线性拟合 函数； (Amean)(t)为电流均值的线性拟合 函数； (RHmean)(t)为湿度均值的线性拟合 函数； 多次采集湿度值和电流值对各个线性拟合函数进行训练， 得到湿度均值随着时间变化 模型， 得到电路的均方差、 均值、 最大值及最小值随着时间变化模型。 8.根据权利要求6所述的一种汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于， 所述步骤S2中 预警阈值的建立， 具体包括： 通过多次采集车灯故障发生 时的电流值和湿度值， 统计故障发生 时湿度均值以及电流 的均方差、 均值、 最大值及最小值的取值范围， 设置为故障预警阈值。 9.根据权利要求7所述的一种汽车车灯故障智能运维系统， 其特征在于， 步骤S2中， 通 过大数据分析对未来一段时间段内车灯的湿度和电流参数进 行预测， 如果预测到的参数达 到故障预警阈值， 则进行 车灯故障预警， 具体包括： 通过训练所述数据模型得到的电流方差的线性拟合函数、 电流最小值的线性拟合函 数、 电流最大值的线性拟合函数、 电流均值的线性拟合函数和湿度均值的线性拟合函数， 进 行一定周期的数据预测， 如果预测到的数值达 到故障预警阈值， 则进行 预警。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114056263 A 3