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龙图腾网获悉广东荣鼎电子科技有限公司申请的专利一种基于大数据的汽车设备数据管理系统及方法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：CN118861936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411116289.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大数据的汽车设备数据管理系统及方法是由王福喜设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的汽车设备数据管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备管理技术领域，具体为一种基于大数据的汽车设备数据管理系统及方法，包括：设备使用数据采集模块、设备散热分析模块、维护管理模型建立模块和汽车设备维护规划模块，通过设备使用数据采集模块采集汽车内功放设备的被使用历史数据以及历史温度变化数据，通过设备散热分析模块分析功放设备的历史散热状况并统计功放设备出现散热异常的次数和时间信息，通过维护管理模型建立模块建立功放设备的维护管理模型，通过汽车设备维护规划模块获取当前的功放设备的被使用历史数据以及历史散热数据，将数据代入至维护管理模型中，预测当前功放设备的散热异常时间并规划功放设备的维护时间，提高了功放设备的维护效率，减少了不必要的维护工作。

本发明授权一种基于大数据的汽车设备数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的汽车设备数据管理方法，其特征在于：包括以下步骤： S100：采集汽车内功放设备的被使用历史数据以及历史温度变化数据； S101：分析功放设备的历史散热状况，统计功放设备以往出现散热异常的次数和时间信息； S102：依据统计数据和功放设备的被使用历史数据建立功放设备的维护管理模型； S103：预测当前的功放设备的散热异常时间并对当前的功放设备的维护时间进行规划； 在S100中：采集汽车内功放设备以往被使用的次数以及每次被使用的持续时间数据，利用温度传感器采集以往每次功放设备被使用时的温度数据，将温度出现变化时间和对应时间采集到的功放设备的温度数据组成数据集，获取到随机一个功放设备以往随机一次被使用过程中，采集到的数据集为{A1，H1，A2，H2，...Ai，Hi，...Am，Hm}，其中，Ai表示第i次温度出现变化的时间，Hi表示第i次温度出现变化时采集到的对应功放设备的温度，采集到集合{H1，H2，...Hi，...Hm}中每个温度的维持不变的时长集合为t＝{t1，t2，...ti，...tm}，其中，ti表示对应功放设备的温度Hi维持不变的时长； 在S101中：根据计算随机一个功放设备以往随机一次被使用过程中，随机一次温度变化时的温度变化指数Wi，设置温度变化指数阈值为F，计算对应功放设备以往随机一次被使用过程中每次温度变化时的温度变化指数，若m次中存在任意一次温度变化时的温度变化指数大于F，判断对应功放设备在对应次被使用过程中出现散热异常状况，统计到同一类型的不同功放设备以往出现散热异常状况的次数集合为K＝{K1，K2，...Kf}，f表示功放设备数量，统计到随机一个功放设备以往出现散热异常的间隔时间集合为T＝{T1，T2，...Tn}，对T内的间隔时间求平均值得到随机一个功放设备以往出现散热异常的平均间隔时间，统计f个功放设备以往出现散热异常的间隔时间，得到f个功放设备以往出现散热异常的平均间隔时间集合为D＝{D1，D2，...Df}，n表示随机一个功放设备以往出现散热异常的次数，n∈K，T1表示对应功放设备第一次出现散热异常的时间距对应功放设备开始被使用时间的间隔时间，T2表示对应功放设备第2次出现散热异常的时间距第一次出现散热异常的间隔时间，调取到对应功放设备以往从开始被使用到第一次出现散热异常的时间段内的被使用次数为e，在对应时间段内每次被使用的持续时间集合为U＝{U1，U2，...Uj，...Ue}； 在S102中：根据公式计算对应功放设备以往从开始被使用到第一次出现散热异常的时间段内的被使用频率P1，通过相同计算方式计算得到对应功放设备的被使用频率集合为P＝{P1，P2，...Pn}，Pn表示对应功放设备从第n-1次出现散热异常到第n次出现散热异常的时间段内的被使用频率，根据公式计算对应功放设备的综合被使用频率Qr，通过相同计算方式计算f个功放设备的综合被使用频率集合为Q＝{Q1，Q2，...Qf}，将集合K、Q和D内的数据进行数据组合，得到数据集为{K1，Q1，D1，K2，Q2，D2，...Kf，Qf，Df}，对组合后的数据进行拟合后建立维护管理模型： z＝σ1*x+σ2*y+σ0； 其中，σ1、σ2和σ0表示拟合系数，x表示维护管理模型中指代出现散热异常状况次数的第一自变量，y表示维护管理模型中指代综合被使用频率的第二自变量，z表示维护管理模型中指代散热异常时间的因变量； 在S103中：获取当前的功放设备以往出现散热异常的次数为L，当前的功放设备以往的综合被使用频率为J，令x＝L、y＝J，预测得到当前的功放设备下一次出现散热异常的时间距当前时间之前最近一次出现散热异常的时间间隔为：σ1*L+σ2*J+σ0，将预测得到当前的功放设备下一次出现散热异常的时间作为下一次需要对当前的功放设备进行设备维护的时间：在与当前时间之前最近一次出现散热异常的时间间隔σ1*L+σ2*J+σ0时提示用户对当前的功放设备进行维护处理。

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