泉州职业技术大学郑丽萍获国家专利权
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龙图腾网获悉泉州职业技术大学申请的专利一种新能源汽车高压事故分级响应及应急救援操作指引方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121414074B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511950516.7,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权一种新能源汽车高压事故分级响应及应急救援操作指引方法及系统是由郑丽萍;陈明福;陈其生;赖景湖;黄绍金;王泉;林妶婷设计研发完成,并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种新能源汽车高压事故分级响应及应急救援操作指引方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供了一种新能源汽车高压事故分级响应及应急救援操作指引方法及系统,应用于数据处理技术领域。本申请采集高压系统电压电流、电池状态的多源数据,去噪后生成标准化关联序列,再转换为三维风险图谱,借故障树分析细分漏电、过压、热失控场景,构建分类型事故分级模型。接着提取危害权重因子建动态评估矩阵,协同计算多源数据获关键响应指标。按事故阶段提参数划响应等级,生成特征矩阵;对比实时与历史数据,借事故曲线斜率生修正因子。结合车型、架构、环境分组,用支持向量机筛关键因子,融合多约束建个性化救援模型,最终输出实时分级响应指令与分场景救援指引。
本发明授权一种新能源汽车高压事故分级响应及应急救援操作指引方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种新能源汽车高压事故分级响应及应急救援操作指引方法,其特征在于,包括: 获取新能源汽车高压系统实时电压电流数据、电池状态数据、碰撞信号数据及环境温湿度数据,剔除高压回路瞬时脉冲干扰与传感器采集噪声,生成标准化高压-电池-环境关联数据序列; 将标准化高压-电池-环境关联数据序列转换为三维事故风险分布图谱后,基于故障树分析算法对高压漏电、过压过流、热失控的核心风险场景细分,结合不同事故类型的危害扩散特性差异,构建分类型新能源汽车高压事故分级模型,包括将标准化高压-电池-环境关联数据序列转换为三维事故风险分布图谱,生成基础高压事故风险可视化数据;将三维事故风险分布图谱导入高压系统故障仿真软件进行仿真计算,生成多维高压事故风险场模拟数据;采用故障树分析算法对多维高压事故风险场模拟数据中的高压漏电、过压过流、热失控核心风险场景进行细分,生成场景化风险数据,其中,故障树分析算法从高压系统结构、故障传播路径维度拆解风险源,针对不同核心风险场景的触发条件、影响范围建立层级分析模型,实现风险场景精准划分;采集高压漏电、过压过流、热失控不同事故类型的危害扩散速率、影响半径、能量释放强度的特性参数,构建事故类型化危害扩散特性库,生成事故特性约束数据,其中,事故类型化危害扩散特性库针对高压漏电的电流传导风险、过压过流的元件烧毁风险、热失控的热蔓延与气体泄漏风险进行参数定制;融合场景化风险数据与事故特性约束数据,构建分类型新能源汽车高压事故分级模型; 基于分类型新能源汽车高压事故分级模型提取不同事故场景的危害权重因子构建动态风险评估矩阵,对多源监测数据进行协同计算,获取目标事故等级下的关键响应触发指标组合; 按高压事故发展阶段提取风险扩散速率、能量释放强度、人员接触风险值,划分事故应急响应等级,生成多维事故特征矩阵; 对比实时事故数据与历史同车型同场景事故数据,识别事故等级骤升、风险-响应匹配失衡的异常信号,利用事故发展曲线斜率生成响应策略动态修正因子,包括对新能源汽车高压事故的实时事故数据与历史同车型同场景事故数据进行数据对齐处理,按事故类型、发展阶段匹配对应历史数据样本,生成数据比对基础集;对数据比对基础集中的实时事故等级变化趋势与历史同期数据进行差异分析处理,识别事故等级短时间内超出常规增幅的骤升信号,生成事故等级骤升识别结果;对实时风险参数与对应响应措施的匹配度进行校验处理,对比历史最优风险-响应匹配模型,筛选出响应措施滞后或过度的失衡情况,生成风险-响应匹配失衡识别结果;对事故等级骤升识别结果、风险-响应匹配失衡识别结果进行整合处理,提取两类异常信号对应的事故发展时间序列数据,计算事故发展曲线斜率,生成斜率量化值;基于斜率量化值与预设修正系数库进行映射计算处理,按斜率大小确定修正因子权重,生成响应策略动态修正因子; 结合新能源汽车车型类别、高压系统架构及事故发生环境将场景分组,采用支持向量机算法对多维事故特征矩阵及响应策略动态修正因子进行关键影响因子筛选,融合应急响应时限、救援资源配置约束及人员防护标准信息构建个性化高压事故应急救援模型; 基于个性化高压事故应急救援模型的目标响应参数输出,结合高压事故发展时序规律与救援资源调度时间关联信息,生成实时分级响应指令及分场景应急救援操作指引。
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