本技術(shù)涉及參數(shù)校驗的，具體涉及一種ecu標定文件參數(shù)的校驗方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、ecu（電子控制單元）標定技術(shù)在現(xiàn)代工業(yè)自動化和汽車電子領(lǐng)域中扮演著至關(guān)重要的角色，它通過精確設(shè)置控制參數(shù)來優(yōu)化設(shè)備性能、提升系統(tǒng)效率并確保運行安全。隨著電子控制技術(shù)的快速發(fā)展，ecu標定已經(jīng)成為實現(xiàn)復(fù)雜控制系統(tǒng)高效調(diào)試與優(yōu)化的核心環(huán)節(jié)，極大地推動了智能制造和智能交通等領(lǐng)域的發(fā)展。

2、在現(xiàn)有技術(shù)中，為解決ecu標定過程中的參數(shù)匹配與優(yōu)化問題，通常基于人工經(jīng)驗的手動標定方式，依賴工程師的專業(yè)知識完成參數(shù)調(diào)整。然而，上述方法存在難以全面考慮參數(shù)間耦合關(guān)系及動態(tài)變化特性的缺陷，導致標定精度不足或效率低下，無法滿足現(xiàn)代高精度標定任務(wù)的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種ecu標定文件參數(shù)的校驗方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，提高了ecu標定文件參數(shù)校驗準確性與效率。

2、在本技術(shù)的第一方面提供了一種ecu標定文件參數(shù)的校驗方法，應(yīng)用于參數(shù)校驗平臺，所述方法包括：

3、從ecu標定文件的待標定參數(shù)中提取關(guān)鍵特征，并根據(jù)所述關(guān)鍵特征構(gòu)建結(jié)構(gòu)化參數(shù)特征向量，所述關(guān)鍵特征包括參數(shù)名稱、類型、取值范圍、物理意義、成熟度指數(shù)和任務(wù)關(guān)聯(lián)度；

4、利用混合匹配算法從預(yù)設(shè)標定庫中篩選出與所述結(jié)構(gòu)化參數(shù)特征向量相似度高于閾值的候選參數(shù)，為每個所述候選參數(shù)賦予置信度評分，并基于所述候選參數(shù)構(gòu)建候選參數(shù)集合；

5、根據(jù)所述候選參數(shù)集合推薦最優(yōu)標定路徑，根據(jù)所述最優(yōu)標定路徑對所述待標定參數(shù)進行標定以得到標定參數(shù)；

6、使用規(guī)則引擎對所述標定參數(shù)進行基礎(chǔ)規(guī)則校驗，運用機器學習模型對所述標定參數(shù)進行異常檢測，根據(jù)基礎(chǔ)規(guī)則校驗結(jié)果和異常檢測結(jié)果確定所述標定參數(shù)是否符合要求。

7、可選的，所述利用混合匹配算法從預(yù)設(shè)標定庫中篩選出與所述結(jié)構(gòu)化參數(shù)特征向量相似度高于閾值的候選參數(shù)包括：

8、基于預(yù)設(shè)標定庫中待選參數(shù)的文本字段生成語義向量，計算所述結(jié)構(gòu)化參數(shù)特征向量與所述語義向量的余弦相似度以得到語義相似度；

9、基于參數(shù)間的控制邏輯依賴構(gòu)建全局參數(shù)依賴圖譜，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算所述待標定參數(shù)與所述待選參數(shù)在所述全局參數(shù)依賴圖譜中的拓撲關(guān)聯(lián)度；

10、使用雙向lstm提取所述待標定參數(shù)的第一時序特征與所述待選參數(shù)的第二時序特征，通過動態(tài)時間規(guī)整算法計算所述第一時序特征和所述第二時序特征的時序匹配度；

11、對所述語義相似度、所述拓撲關(guān)聯(lián)度、所述時序匹配度進行加權(quán)求和得到所述待選參數(shù)的相似度值，將所述相似度值高于所述閾值的待選參數(shù)作為候選參數(shù)。

12、可選的，所述為每個所述候選參數(shù)賦予置信度評分，并基于所述候選參數(shù)構(gòu)建候選參數(shù)集合包括：

13、將所述相似度值進行線性映射得到基礎(chǔ)置信度，獲取所述候選參數(shù)的成熟度指數(shù)，將所述成熟度指數(shù)的對數(shù)變化值作為修正值；

14、對所述基礎(chǔ)置信度和所述修正值進行加權(quán)求和得到置信度評分，并將置信度評分大于置信度閾值的候選參數(shù)構(gòu)建候選參數(shù)集合。

15、可選的，所述根據(jù)所述候選參數(shù)集合推薦最優(yōu)標定路徑包括：

16、基于所述候選參數(shù)集合中各參數(shù)的依賴關(guān)系，構(gòu)建包含節(jié)點權(quán)重和邊權(quán)重的標定依賴圖，其中節(jié)點表示待標定參數(shù)，邊權(quán)重包含參數(shù)間耦合強度及標定順序約束；

17、根據(jù)所述標定依賴圖確定初始標定序列，識別是否存在標定沖突，當檢測到標定沖突時，基于標定資源占用率調(diào)整所述初始標定序列；

18、采用遺傳算法對調(diào)整后的所述初始標定序列進行優(yōu)化迭代以得到最優(yōu)標定路徑。

19、可選的，所述使用規(guī)則引擎對所述標定參數(shù)進行基礎(chǔ)規(guī)則校驗包括：

20、解析所述標定參數(shù)的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，執(zhí)行類型匹配校驗、取值范圍邊界檢測及物理單位換算一致性校驗，生成第一級校驗標志位；

21、基于所述全局參數(shù)依賴圖譜驗證控制邏輯沖突情況，生成第二級校驗標志位；

22、監(jiān)控標定資源占用狀態(tài)，實施存儲空間預(yù)分配驗證和通信帶寬峰值壓力測試，生成第三級校驗標志位；

23、根據(jù)所述第一級校驗標志位、所述第二級校驗標志位和所述第三級校驗標志位生成校驗標志位。

24、可選的，所述運用機器學習模型對所述標定參數(shù)進行異常檢測，根據(jù)基礎(chǔ)規(guī)則校驗結(jié)果和異常檢測結(jié)果確定所述標定參數(shù)是否符合要求包括：

25、提取所述標定參數(shù)的分布偏度、時序波動熵值及跨參數(shù)協(xié)方差矩陣特征值，構(gòu)建包含空間-時序聯(lián)合特征的多維校驗向量；

26、將所述多維校驗向量輸入cnn-bilstm混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中cnn卷積層提取參數(shù)間空間關(guān)聯(lián)特征，bilstm層捕獲長短期時序依賴關(guān)系，輸出異常概率值；

27、將所述校驗標志位編碼為特征向量，與所述異常概率值共同輸入梯度提升決策樹模型，通過加權(quán)投票機制生成最終檢測結(jié)論。

28、可選的，所述方法還包括：

29、獲取所述標定參數(shù)的反饋數(shù)據(jù)，所述反饋數(shù)據(jù)包括成熟度增量值、標定評價報告和任務(wù)相關(guān)度，基于所述反饋數(shù)據(jù)通過貝葉斯更新算法動態(tài)調(diào)整所述預(yù)設(shè)標定庫中對應(yīng)參數(shù)的成熟度指數(shù)、評價等級和任務(wù)關(guān)聯(lián)度指標；

30、基于標定沖突解決記錄生成知識圖譜補充數(shù)據(jù)，將新出現(xiàn)的參數(shù)耦合關(guān)系和資源占用模式更新至所述全局參數(shù)依賴圖譜和標定資源約束模型。

31、在本技術(shù)的第二方面提供了一種ecu標定文件參數(shù)的校驗系統(tǒng)，其特征在于，包括特征模塊、篩選模塊、標定模塊以及校驗?zāi)K，其中：

32、特征模塊，配置用于從ecu標定文件的待標定參數(shù)中提取關(guān)鍵特征，并根據(jù)所述關(guān)鍵特征構(gòu)建結(jié)構(gòu)化參數(shù)特征向量，所述關(guān)鍵特征包括參數(shù)名稱、類型、取值范圍、物理意義、成熟度指數(shù)和任務(wù)關(guān)聯(lián)度；

33、篩選模塊，配置用于利用混合匹配算法從預(yù)設(shè)標定庫中篩選出與所述結(jié)構(gòu)化參數(shù)特征向量相似度高于閾值的候選參數(shù)，為每個所述候選參數(shù)賦予置信度評分，并基于所述候選參數(shù)構(gòu)建候選參數(shù)集合；

34、標定模塊，配置用于根據(jù)所述候選參數(shù)集合推薦最優(yōu)標定路徑，根據(jù)所述最優(yōu)標定路徑對所述待標定參數(shù)進行標定以得到標定參數(shù)；

35、校驗?zāi)K，配置用于使用規(guī)則引擎對所述標定參數(shù)進行基礎(chǔ)規(guī)則校驗，運用機器學習模型對所述標定參數(shù)進行異常檢測，根據(jù)基礎(chǔ)規(guī)則校驗結(jié)果和異常檢測結(jié)果確定所述標定參數(shù)是否符合要求。

36、在本技術(shù)的第三方面提供了一種電子設(shè)備，包括處理器、存儲器、用戶接口以及網(wǎng)絡(luò)接口，所述存儲器用于存儲指令，所述用戶接口和所述網(wǎng)絡(luò)接口均用于與其他設(shè)備通信，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的指令，以使所述電子設(shè)備執(zhí)行如上述任意一項所述的方法。

37、在本技術(shù)的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有指令，當所述指令被執(zhí)行時，執(zhí)行如上述任意一項所述的方法。

38、綜上所述，本技術(shù)實施例中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

39、1、對ecu標定文件中的參數(shù)進行標準化處理，包括統(tǒng)一命名規(guī)范和進行單位轉(zhuǎn)換等，確保參數(shù)的一致性和可比性，為后續(xù)匹配和校驗提供高質(zhì)量輸入；利用混合匹配算法，結(jié)合語義相似度匹配、拓撲關(guān)聯(lián)分析和時序模式匹配等多種匹配方式，從知識庫中篩選出與待校驗參數(shù)相似度最高的候選參數(shù)集合，并為每個候選參數(shù)賦予置信度評分，提高匹配的準確性和可靠性；

40、2、基于候選參數(shù)集合，運用petri網(wǎng)建模挖掘?qū)＜也僮餍蛄?，結(jié)合參數(shù)依賴關(guān)系圖譜和標定資源占用情況，通過遺傳算法優(yōu)化迭代，推薦最優(yōu)標定路徑，減少盲目嘗試，提升標定效率和質(zhì)量，快速達到理想標定狀態(tài)；遵循最優(yōu)標定路徑對ecu參數(shù)進行調(diào)整和設(shè)置，確保參數(shù)配置的合理性和有效性，提升ecu的性能和控制精度，減少因參數(shù)設(shè)置不當導致的性能問題和故障風險；

41、3、使用規(guī)則引擎進行基礎(chǔ)規(guī)則校驗，構(gòu)建多維度校驗規(guī)則庫，涵蓋參數(shù)取值范圍約束、邏輯依賴和物理單位一致性等規(guī)則；運用機器學習模型對參數(shù)進行異常檢測，提取參數(shù)的時序、拓撲和標定過程特征，構(gòu)建多維校驗向量，通過模型訓練和優(yōu)化，準確識別參數(shù)中的異常模式和潛在風險，進一步提升參數(shù)校驗的全面性和準確性，降低因參數(shù)異常導致的ecu故障率，提高產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性。