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龙图腾网恭喜南京简充电气科技有限公司申请的专利基于大数据挖掘的直流快充接触器寿命预测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：CN119475274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510059854.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于大数据挖掘的直流快充接触器寿命预测系统及方法是由刘文;蒋成杰;韩雪飞;张柳;姜钧介设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据挖掘的直流快充接触器寿命预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据挖掘的直流快充接触器寿命预测系统及方法，涉及电子元件寿命预测技术领域，本发明包括判断参数采集模块，用于获取直流快充接触器的使用寿命条件判断参数；数据库处理模块，基于直流快充接触器的使用寿命条件判断参数，形成直流快充接触器的寿命条件判断参数数据库，数据筛选模块，基于直流快充接触器的寿命条件判断参数数据库，构建数据筛选模型，形成寿命预测历史学习数据；寿命预测模块，基于寿命预测历史学习数据，形成直流快充接触器寿命预测模型；以及警示模块。采用大数据挖掘的方式，利用数据的不断变化分析各参数与直流快充接触器寿命之间的变化情况，实现寿命的精准预测，防患于未然。

本发明授权基于大数据挖掘的直流快充接触器寿命预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据挖掘的直流快充接触器寿命预测方法，其特征在于：该方法包括：获取直流快充接触器的使用寿命条件判断参数；基于直流快充接触器的使用寿命条件判断参数，形成直流快充接触器的寿命条件判断参数数据库，其中，所述使用寿命条件判断参数包括直流快充接触器内部使用参数与直流快充接触器的环境参数；基于直流快充接触器的寿命条件判断参数数据库，构建数据筛选模型，形成寿命预测历史学习数据；基于寿命预测历史学习数据，形成直流快充接触器寿命预测模型；获取当前待检测直流快充接触器的使用寿命条件判断参数，基于直流快充接触器寿命预测模型，确定所述直流快充接触器的预测寿命；所述直流快充接触器的环境参数包括：直流快充接触器所属充电桩的使用次数；直流快充接触器所属充电桩的连续使用时长；直流快充接触器所属充电桩的间歇时长；所述构建数据筛选模型包括：获取直流快充接触器出现故障时的使用寿命条件判断参数，所述出现故障指直流快充接触器处于报废状态；在所述直流快充接触器出现故障时的使用寿命条件判断参数中进行数据筛选，具体包括：构建时间周期T，所述时间周期T指以出现故障时为时间周期T的截止时刻，选取的一段时间周期，获取时间周期T内的每次工作情况下的两个主触点之间的电压差、主触点的温度、主触点的通断次数以及被施加有检测电压的辅助触点在主触点处于吸合工作状态时的输出电压值；每次工作情况下形成一组数据；获取直流快充接触器所属充电桩的使用次数；获取直流快充接触器所属充电桩的连续使用时长，并进行从大到小排序，取靠前的N组数据作为第一输出值；获取直流快充接触器所属充电桩的间歇时长，并进行从大到小排序，取靠前的N组数据作为第二输出值；其中，N指时间周期T内工作数据的组数；将每一组数据与对应的直流快充接触器所属充电桩的使用次数、随机的第一输出值以及随机的第二输出值写入同一数据列，第一输出值与第二输出值在选取过程中不重复选取，作为直流快充接触器的寿命预测历史学习数据，每一组寿命预测历史学习数据对应有寿命时间；所述寿命时间指直流快充接触器开始使用时到出现故障时之间的时间段；所述直流快充接触器寿命预测模型包括：以寿命时间作为因变量，直流快充接触器的寿命预测历史学习数据作为自变量，形成一组多元线性回归函数作为初始函数： ；其中，指寿命时间；分别指各参数对应的回归系数；分别对应两个主触点之间的电压差、主触点的温度、主触点的通断次数以及被施加有检测电压的辅助触点在主触点处于吸合工作状态时的输出电压值、直流快充接触器所属充电桩的使用次数、随机的第一输出值以及随机的第二输出值；对初始函数形成损失函数，对损失函数最小时对应的弱学习器作为初始训练集的初始化弱学习器；构建负梯度处理公式，对多元线性回归函数中的每一组寿命预测历史学习数据i，形成负梯度： ；其中，为每一组寿命预测历史学习数据的取值，为对应的损失函数；采用上一轮学习器下的模型；t表示当前的迭代次数；指微分；基于负梯度，形成回归树，第t棵回归树的叶子节点区域记为，利用回归树进行拟合，形成最佳拟合值，根据最佳拟合值构建出弱学习器的强学习器： ；其中，代表第t轮迭代得出的强学习器；代表上一轮的学习器；代表最佳拟合值；j和J分别代表回归树上叶子节点和叶子区域；I代表与最佳拟合值组合，表示本轮的决策树拟合函数；基于形成的强学习器替换原多元线性回归函数，形成新的多元线性回归函数输出。

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