电控系统故障检测专利的技术方案有哪些？

芽仔导读

YaZai Digest

电控系统故障检测的准确性与及时性对产品安全、运行效率及用户体验至关重要。

本文系统梳理了该领域的四大核心技术方向：基于信号处理（时域、频域、小波变换）通过分析电压、电流等信号识别异常；基于模型驱动（状态估计、故障树分析、MRAS）通过对比实际数据与数学模型输出判断故障；人工驱动（SVM、CNN、LSTM）利用机器学习与深度学习自动识别异常模式；硬件与软件协同的冗余设计（传感器、控制器、算法冗余）提升系统可靠性。

智慧芽作为技术创新平台，通过专利数据库、AI Agent及专利导航库等服务，帮助企业快速获取、分析并布局这些技术方案，推动电控系统故障检测技术的创新与应用，助力企业在竞争中占据优势。

电控系统作为现代工业设备、新能源汽车及家电的核心组成部分，其故障检测的准确性与及时性直接关系到产品安全、运行效率及用户体验。随着技术迭代，电控系统故障检测的专利技术方案不断丰富，涵盖信号处理、模型驱动、人工及硬件协同等多个方向。智慧芽作为技术创新平台，通过专利数据库、AI Agent及专利导航库等服务，帮助企业快速获取、分析并布局这些技术方案，推动电控系统故障检测技术的创新与应用。

基于信号处理的故障检测技术

信号处理是电控系统故障检测的基础方法，通过分析系统运行时的电压、电流、温度等信号，识别异常特征。常见技术包括时域分析、频域分析及小波变换。时域分析通过计算信号的均值、方差等统计量，判断系统是否偏离正常状态；频域分析利用傅里叶变换将信号转换到频域，捕捉故障引起的频率成分变化；小波变换则通过多尺度分解，更精确地定位故障发生的时间与频率范围。例如，某汽车电控系统专利通过小波变换分析电机电流信号，成功识别转子断条故障。智慧芽专利数据库覆盖1.7亿条专利数据，可快速检索这些信号处理技术的应用专利，帮助企业了解内的技术布局与很新进展。

基于模型驱动的故障诊断方法

模型驱动方法通过建立电控系统的数学模型，对比实际运行数据与模型输出，判断是否在故障。常见技术包括状态估计、故障树分析（FTA）及模型参考自适应系统（MRAS）。状态估计如卡尔曼滤波，通过递推算法估计系统状态，若估计值与实际值偏差过大，则判定故障；故障树分析则从故障结果倒推，分析导致故障的可能原因；MRAS通过比较实际系统与参考模型的输出，调整模型参数以匹配实际状态，若调整量超过阈值，则认为在故障。智慧芽专利导航库可梳理竞对在模型驱动方法上的专利布局，例如分析某工业设备企业通过MRAS技术检测电机故障的专利组合，帮助企业避免侵权并优化自身布局。

人工驱动的诊断方案

人工技术凭借强大的数据处理能力，成为电控系统故障检测的热点方向。机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林可通过学习正常与故障状态的数据差异，自动识别异常模式；深度学习中的卷积神经网络（CNN）可处理传感器图像数据，识别故障特征；长短期记忆网络（LSTM）则擅长处理时间序列数据，故障趋势。例如，某家电企业利用LSTM模型分析电控系统的温度变化数据，提前预警散热故障。智慧芽“专利说明书撰写AI Agent”能自动化完成90%的基础撰写工作，在5分钟内生成高质量的AI诊断方案专利说明书，降低企业专利申请成本。

硬件与软件协同的冗余设计

冗余设计通过增加硬件或软件备份，提高电控系统的可靠性，是故障检测的重要补充。硬件冗余包括传感器冗余（如多传感器融合）、控制器冗余（如双控制器热备份）及通信冗余（如CAN总线冗余）；软件冗余则通过算法冗余（如不同算法交叉验证）或数据冗余（如多源数据融合）提升诊断准确性。例如，某新能源汽车电控系统专利采用三传感器冗余设计，通过投票机制判断故障，避免单传感器误报。智慧芽专利数据库可快速定位这些冗余设计的专利，帮助企业了解竞对的技术方案，优化自身布局。

智慧芽助力电控系统故障检测专利布局

智慧芽通过全流程服务，帮助企业高效布局电控系统故障检测专利。专利数据库提供专利检索，快速获取相关技术方案；AI Agent辅助撰写专利说明书，提升申请效率；专利导航库分析趋势与竞对布局，指导企业制定精确的专利策略。例如，某家电企业通过智慧芽的专利导航库，梳理了电控系统故障检测的专利组合，发现自身在AI诊断技术上的布局不足，随后利用AI Agent快速生成相关专利说明书，提升了专利组合的质量。此外，智慧芽“找方案-TRIZ Agent”可根据技术问题对应的专利解决方案，帮助企业突破创新瓶颈。

电控系统故障检测的专利技术方案不断演进，从传统信号处理到人工，再到硬件冗余，每一类技术都有其适用场景。智慧芽通过专利数据库、AI工具及导航服务，帮助企业快速获取、分析并布局这些技术，推动电控系统故障检测技术的创新与应用，助力企业在竞争中占据优势。