[发明专利]充电桩故障检测方法及终端设备

权利要求书

1.一种充电桩故障检测方法，其特征在于，包括：

根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果，其中，所述充电桩故障检测及修复模型根据神经网络建立，所述样本库根据充电桩的运行状态建立；

若所述故障类型理论结果与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障类型真实结果一致，则根据所述充电桩故障检测及修复模型确定所述充电桩的运行状态对应的故障修复理论方案；

若所述故障修复理论方案与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障修复真实方案一致，则根据所述充电桩故障检测及修复模型确定待测充电桩的故障类型及修复方案；

其中，所述根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果包括：

根据充电桩故障检测及修复模型获取样本库中的运行状态的一维时间序列信号；

根据预存的标准卷积神经网络，将所述一维时间序列信号映射成多维时间序列信号；

根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取运行状态的故障类型特征；

将所述故障类型特征转换成一维故障类型特征，并从所述一维故障类型特征中提取特征形成终特征；

将所述终特征转换为所述运行状态对应的故障类型理论结果；

所述根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取运行状态的故障类型特征包括：

根据预存的深度神经网络并利用池化机制降低所述多维时间序列信号的维度；

根据预存的深度神经网络并利用丢弃机制对降低维度的多维时间序列信号进行运行状态的故障类型特征提取；

所述样本库根据充电桩的运行状态建立包括：

监控充电桩的运行状态；

若判定所述运行状态对应的充电桩不能正常使用，确定所述运行状态对应的充电桩故障，并标记所述运行状态为故障状态；

若判定所述运行状态对应的充电桩能正常使用，标记所述运行状态为正常状态；

根据所述运行状态和所述运行状态的标记结果建立样本库。

2.如权利要求1所述的充电桩故障检测方法，其特征在于，还包括：

若所述故障类型理论结果与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障类型真实结果不一致，则根据预存的梯度下降法、所述故障类型真实结果和所述神经网络，调整所述充电桩故障检测及修复模型，并将调整后的充电桩故障检测及修复模型作为新的充电桩故障检测及修复模型，重新执行所述根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果的步骤。