新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法及装置

1.本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法及装置。


背景技术：

2.失效模式与影响分析即“潜在失效模式及后果分析”，或简称为fmea。fmea是在产品设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件，对构成过程的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采取必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。
3.目前，新能源汽车动力锂电池系统新的失效模式的风险分析，一般是采用专家评审法，对新能源汽车动力锂电池系统新的失效模式的严重度(s, severity)、发生度（o, occurrence）、难检度（d, detection）进行评估，然而传统的专家评审法存在耗时长、成本高、专家打分存在主观性等问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
5.本发明提出一种新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法及装置，所述方法包括：对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式；根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。
6.本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法及装置，对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式，根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。这样，能够自动根据新能源汽车动力电池系统的历史失效模式快速确定所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的风险因子值，无需进行复杂的专家评审，解决了传统的专家评审法存在耗时长、成本高、专家打分存在主观性等问题。
附图说明
7.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的流程示意图。
8.图2是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的部分流程示意图。
9.图3是本发明一实施例提供的cbow神经网络模型示意图。
10.图4是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的部分流程示意图。
11.图5是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的部分流程示意图。
12.图6是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的部分流程示意图。
13.图7是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的部分流程示意图。
14.图8是本发明一具体实施例在确定目标阈值时计算得到的各相似度阈值下s、o、d总的mae。
15.图9是本发明一具体实施例中计算得到的待评估失效模式与历史失效模式之间在严重度（s）这一维度的相似度。
16.图10是本发明一具体实施例中计算得到的待评估失效模式与历史失效模式之间在发生度（o）这一维度的相似度。
17.图11是本发明一具体实施例中计算得到的待评估失效模式与历史失效模式之间在难检度（d）这一维度的相似度。
18.图12是本发明一具体实施例中计算得到的待评估失效模式的严重度、发生度、难检度预测结果。
19.图13是本发明一具体实施例中计算得到的待预测失效模式的s、o、d预测值及风险优先度评估结果示意图。
20.图14是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估装置的结构示意图。
21.图15是本发明另一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估装置的结构示意图。
22.图16是本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
23.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
24.本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的执行主体包括但不限于计算机。
25.图1是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法
的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法，包括：s101、对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式；本步骤，获取的所述历史失效模式与所述待评估失效模式属于同一新能源汽车动力电池系统的失效模式；可以从所述新能源汽车动力电池系统的历史fmea表中获取所述新能源汽车动力电池系统的历史失效模式的描述文本以及该历史失效模式的三种风险因子（严重度(s)、发生度（o）、难检度（d））的评分。
26.所述对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式具体可以包括：计算所述新能源汽车动力电池系统的各历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度，在所述历史失效模式中获取描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式。
27.s102、根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。
28.本步骤，对于步骤s101中获取到的至少一个历史失效模式，可以通过每个历史失效模式所对应的所述相似度对该历史失效模式的三个风险因子值进行加权计算，从而得到待评估失效模式的三个风险因子值。
29.举例而言，具体的，可根据每个所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度，对所述历史失效模式的三个风险因子值进行加权计算，得到所述历史失效模式的每个风险因子的加权值；对每种所述风险因子，将各所述历史失效模式的该风险因子的加权值相加，得到所述所述待评估失效模式的各风险因子值。
30.本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法，对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式，根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。这样，能够自动根据新能源汽车动力电池系统的历史失效模式快速确定所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的风险因子值，无需进行复杂的专家评审，解决了传统的专家评审法存在耗时长、成本高、专家打分存在主观性等问题。
31.如图2所示，可选的，所述对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式可以包括：s1011、分别对所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的描述文本以及历史失效模式的描述文本进行向量化处理，得到所述待评估失效模式的文本向量以及所述历史失效模式的文本向量；本步骤，对于每一个失效模式，可先使用分词工具（例如pyhanlp）对其描述文本进行分词处理，得到所述描述文本的每一个分词，然后利用词向量模型（例如word2vec词向量工具中的连续词袋模型(continuous bag-of-words model, cbow)）对每个所述分词进行
向量化处理，得到每个所述分词的词向量；再将各所述分词的词向量进行拼接，即可得到所述描述文本的文本向量。
32.举例而言，使用word2vec词向量工具中的连续词袋模型(continuous bag-of-words model, cbow)对每个所述分词进行向量化，得到每个所述分词的词向量的过程如下：在对所述新能源汽车动力电池系统的全部失效模式描述文本进行分词处理后，基于共得到的v个词构成的语料库，对于所述语料库中的个词，用如下方式训练图3中的神经网络：已知一个词的上下文，预测这个词在当前上下文情境中出现的概率。图3中，待预测词为，该词的上文c个词分别为，下文的c个词为。在输入层，输入上下文共计2c个词的one-hot向量： 及 ，输入层、隐藏层、输出层向量维度为。接着进行式(1)的线性运算得到隐藏层向量：
ꢀꢀ
式（1）；其中，是神经网络的参数矩阵。
33.接着在从隐层到输出层，继续使用参数矩阵对隐层向量做线性变换得到输出层关于的输出向量。
34.ꢀꢀ
式（2）；模型的目标是最大化在当前情境下，的输出概率，由softmax函数计算得到：式中，是指当前待预测的词的词向量；指的是所述语料库中的v个词的词向量（v个词的词向量中包括）。
35.即： 式（3）；由此目标函数为：
ꢀꢀ
式（4）；
通过最小化目标函数，训练得到网络中的参数矩阵，其中v是语料中词的个数，是参数矩阵维度，由此得到的参数矩阵中的每一行就是每一个词的词向量。
36.s1012、获取文本向量与所述待评估失效模式的文本向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式。
37.本步骤，可先计算所述新能源汽车动力电池系统的每个历史失效模式所对应的文本向量与所述待评估失效模式所对应的文本向量之间的相似度，然后再获取文本向量与所述待评估失效模式的文本向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式。具体的，可采用余弦相似度计算公式计算所述文本向量之间的相似度。
38.可选的，在上述实施例中，所述分别对所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的描述文本以及历史失效模式的描述文本进行向量化处理，得到所述待评估失效模式的文本向量以及所述历史失效模式的文本向量可以包括：分别对所述待评估失效模式的描述文本中的失效模式名称文本、失效模式后果文本、失效模式原因及预防性控制文本以及失效模式探测性设计控制文本进行向量化处理，得到失效模式名称句向量、失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量；将所述失效模式名称句向量分别与所述失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量进行拼接，得到所述待评估失效模式的失效模式后果语义向量、失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量；分别对所述历史失效模式的描述文本中的失效模式名称文本、失效模式后果文本、失效模式原因及预防性控制文本以及失效模式探测性设计控制文本进行向量化处理，得到失效模式名称句向量、失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量；将所述失效模式名称句向量分别与所述失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量进行拼接，得到所述历史失效模式的失效模式后果语义向量、失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量。
39.本实施例，所述新能源汽车动力电池系统的每个失效模式的描述文本中包括以下4种文本：失效模式名称文本、失效模式后果文本、失效模式原因及预防性控制文本、失效模式探测性设计文本。在对每个所述失效模式的描述文本进行向量化处理时，可对描述文本中上述4种文本分别进行向量化处理，分别得到上述4种文本的句向量。
40.具体的，可首先按照上述实施例中所提供的方法对描述文本中的4种文本分别进行分词处理，然后再对每种文本的每个分词进行向量化处理，得到每种文本的每个分词的词向量；最后通过对每种文本的所有词的词向量进行平均拼接实现该种文本的向量化，进而得到上述4种文本的向量化表示，见式(5)，其中，表示每种文本中的分词的个数。
41.ꢀꢀ
式（5）；在得到上述4种文本的句向量之后，再将失效模式名称句向量分别与失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量进行拼
接，得到每种失效模式的失效模式后果语义向量、失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量。
42.具体的，记失效模式名称句向量为、失效模式后果句向量为、失效模式原因及预防性控制句向量为以及失效模式探测性设计控制句向量为。然后通过最大池化实现与其他三个句向量的拼接，见式(6)-式(8)，将拼接得到的向量分别作为失效模式后果语义向量，失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量。
43.ꢀꢀ
式（6）；
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式（7）；
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式（8）；如图4所示，可选的，在上述实施例中，所述获取文本向量与所述待评估失效模式的文本向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式包括：s10121、计算所述待评估失效模式的每种语义向量与各所述历史失效模式相应类型的语义向量之间的相似度；本步骤，对于待评估失效模式的三种语义向量（失效模式后果语义向量、失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量）中的每一种语义向量，计算该语义向量与各历史失效模式的相应类型的语义向量之间的相似度；具体的，记待评估失效模式的失效模式后果语义向量为、失效模式原因语义向量为以及失效模式控制语义向量为，记历史失效模式的失效模式后果语义向量为、失效模式原因语义向量为以及失效模式控制语义向量为，则可按照以下相似度计算公式计算每个待评估失效模式与每个历史失效模式相对应类型的语义向量之间的相似度：
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式（9）；
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式（10）；
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式（11）；式中，表示待评估失效模式的失效模式后果语义向量与历史失效模式的失效模式后果语义向量之间的相似度；表示待评估失效模式的失效模式原因语义向量与历史失效模式的失效模式原因语义向量之间的相似度；表示待评估失效模式的失效模式控制语义向量与历史失效模式的失效模式控制语义向量之间的相似度。
44.s10122、对于所述待评估失效模式的每种语义向量，获取所述历史失效模式中相应类型的语义向量与所述待评估失效模式的该种语义向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式。
45.本步骤，分别获取所述历史失效模式中失效模式后果语义向量与所述待评估失效
模式的失效模式后果语义向量的相似度大于目标阈值的历史失效模式，获取所述历史失效模式中失效模式原因语义向量与所述待评估失效模式的失效模式原因语义向量的相似度大于目标阈值的历史失效模式；获取所述历史失效模式中失效模式控制语义向量与所述待评估失效模式的失效模式控制语义向量的相似度大于目标阈值的历史失效模式。
46.可选的，在上述步骤s10122之后，所述根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值可以包括：按照以下风险因子值计算公式计算所述待评估失效模式的风险因子值：
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式（12）；
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式（13）； 式（14）；式中，表示第j个待评估失效模式的严重度；表示第j个待评估失效模式的发生度；表示第j个待评估失效模式的难检度；表示第i个历史失效模式的失效模式后果语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式后果语义向量之间的相似度；表示第i个历史失效模式的失效模式原因语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式原因语义向量之间的相似度；表示第i个历史失效模式的失效模式控制语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式控制语义向量之间的相似度；表示第i个历史失效模式的严重度；表示第i个历史失效模式的发生度；表示第i个历史失效模式的难检度；表示失效模式后果语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式后果语义向量之间的相似度大于的历史失效模式的个数；表示失效模式原因语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式原因语义向量之间的相似度大于的历史失效模式的个数；表示失效模式控制语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式控制语义向量之间的相似度大于的历史失效模式的个数；表示目标阈值。
47.可选的，在上述任一实施例中，所述目标阈值可以根据如下方法确定：
（1）初步确定目标阈值的取值空间。例如取值空间具体可以为{0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1}。
48.（2）将所述新能源汽车动力电池系统的历史失效模式随机平均划分为5份，每次将1份作为新进失效模式，其他4份作为已有失效模式，并从上述取值空间中取一作为测试阈值。确定在阈值下，当前这份新进失效模式的s，o，d预测值，进一步计算该份新进失效模式的s，o，d预测值与s，o，d实际值的总mae（平均绝对误差之和）。将5份失效模式依次作为已有失效模式，得到在阈值下的预测结果的平均mae。
49.（3）对取值空间中每一重复上述步骤（2），得到每一下的平均mae，选择平均mae最小的阈值作为目标阈值。
50.本实施例，目标阈值的设定可以确保与待评估失效模式相似度过低的历史失效模式不会对待评估失效模式的风险因子值评估结果产生干扰，并确保参与加权计算的历史失效模式包含与待评估失效模式相关的知识。
51.如图5所示，可选的，在上述任一实施例中，在确定所述待评估失效模式的风险因子值之后，所述方法还可以包括：s103、对所述待评估失效模式的各风险因子进行赋权，得到所述待评估失效模式各风险因子的权重值；本步骤，在所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式中，各风险因子对所述待评估失效模式的总的风险的影响程序可能是不同的，故可以预先设置一定的赋权规则，对各所述待评估失效模式的各风险因子进行赋权，得到所述待评估失效模式的各种风险因子的权重值。
52.s104、根据所述待评估失效模式的每种所述风险因子的权重值和风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险优先度。
53.本步骤，结合所述待评估失效模式的每种所述风险因子的权重值和风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险优先度。例如可以将所述待评估失效模式的每种所述风险因子的权重值和风险因子值进行相乘后，再与所述待评估失效模式的其他风险因子的权重值和风险因子值的乘积相加，得到所述待评估失效模式的风险优先度。
54.如图6所示，可选的，在上述实施例中，所述对所述待评估失效模式的各风险因子进行赋权，得到所述待评估失效模式各风险因子的权重值可以包括：s1031、根据待排序的失效模式的各风险因子值，构建所述待排序的失效模式的风险因子矩阵，其中，所述待排序的失效模式包括所述待评估失效模式；本步骤，所述待排序的失效模式的数量至少为两个，所述待排序的失效模式还可以包括所述新能源汽车动力电池系统的历史失效模式；所述根据待排序的失效模式的各风险因子值，构建所述待排序的失效模式的风险因子矩阵具体可以如下：将各待排序的失效模式的s，o，d值排列成如下风险因子矩阵x，其中表示各待排序的失效模式中第i个待排序的失效模式的第j种风险因子的风险因子值，j=1时为风险因子s，j=2时为风险因子o，j=3时为风险因子d。风险因子矩阵x的表示如下，其中m为待排序的失效模式的个数：
。
55.s1032、根据所述风险因子矩阵中的每个风险因子值，确定所述风险因子矩阵中每种风险因子的变异系数、每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值；本步骤，在根据所述风险因子矩阵中的每个风险因子值，确定所述风险因子矩阵中每种风险因子的变异系数、每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值之前，为消除不同失效模式之间数量级的差异，可先对风险因子矩阵x中的各风险因子值进行标准化处理。考虑到s，o，d综合越高的失效模式应具有更高的风险优先度，这里对风险因子矩阵x中的风险因子值做如下标准化处理：
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式（15）。
56.在对风险因子矩阵x中的各风险因子值进行标准化处理之后，可按照以下步骤确定所述每种风险因子的变异系数、每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值：（1）计算对标强度
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式（16）；式中，是第j种风险因子的变异系数，也称为标准差系数，是所有待排序的失效模式的第j种风险因子的风险因子值的标准差，是所有待排序的失效模式的第j种风险因子的风险因子值的平均数。
57.（2）计算相关系数和冲突性量化指标值第h种风险因子和第j种风险因子之间的相关系数为：
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式（17）；式中，和分别是第i个待排序的失效模式的第h种风险因子的风险因子值和第j种风险因子的风险因子值，和分别是n个待排序的失效模式的第h种风险因子的风险因子值的均值和第j种风险因子的风险因子值的均值。
58.第j种风险因子与其它风险因子的冲突性量化指标值为：
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式（18）。
59.s1033、根据每种风险因子的变异系数以及每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值，确定所述风险因子矩阵中每种风险因子的权重值。
60.本步骤，首先根据每种风险因子的变异系数以及每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值，计算每种风险因子的信息量：
各种风险因子的客观权重是以对标强度和冲突性来综合衡量的，设表示第种风险因子所包含的信息量，则可以表示为：
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式（19）；式中，越大，第种风险因子所包含的信息量越大，该种风险因子的相对重要性也越大，即权重越大。
61.然后根据计算得到的风险因子的信息量计算风险因子权重值：
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式（20）；式中，表示第种风险因子的权重值。此时，客观赋权得到的权重向量为。
62.如图7所示，可选的，在上述实施例中，所述根据所述待评估失效模式的每种所述风险因子的权重值和风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险优先度包括：s1041、根据每种所述风险因子的权重值以及所述风险因子矩阵中的每个风险因子的风险因子值，确定所述风险因子矩阵中的每个风险因子的乘积型带权综合评分以及指数型带权综合评分；本步骤，可先对风险因子矩阵x中的各风险因子值进行如下标准化处理、或者直接利用上述实施例中对风险因子矩阵x中的各风险因子值进行标准化处理后得到的标准化风险因子矩阵x进行如下处理：（1）计算每个风险因子的乘积型带权综合评分
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式（21）；（2）计算每个风险因子的指数型带权综合评分
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式（22）；式中，为第种风险因子的权重值。
63.s1042、根据每个风险因子的乘积型带权综合评分以及指数型带权综合评分，确定所述风险因子的平均相对风险评分、最大相对风险评分以及最小相对风险评分；本步骤，按照以下公式计算锂电池系统失效模式平均相对风险评分：
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式（23）；按照以下公式计算锂电池系统失效模式最大相对风险评分：
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式（24）；按照以下公式计算锂电池系统失效模式最小相对风险评分：
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式（25）。
64.s1043、根据所述待评估失效模式的每个风险因子的平均相对风险评分、最大相对风险评分以及最小相对风险评分，确定所述待评估失效模式的风险优先度。
65.本步骤，按照以下公式计算所述待评估失效模式的风险优先度：
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式（26）。
66.本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法，至少具有如下技术效果：(1) 自动对历史失效模式和待评估失效模式的描述文本进行分析，解决了传统专家评审法耗时长、成本高、专家打分存在主观性的问题，实现了对新能源汽车动力电池系统失效模式的三种风险因子的客观评估。
67.(2) 通过使用客观赋权法，解决了传统的专家赋权法中由于专家主观经验带来的偏差问题，实现了对新能源汽车动力电池系统失效模式三种风险因子的客观赋权。
68.(3) 通过风险优先度排序，解决了用传统fmea方法得出的rpn值粒度较粗、存在偏差的问题，采用多种带权评估方法，更细粒度地实现了对待评估失效模式风险优先度的客观、准确的评估。
69.(4) 通过对新能源汽车动力电池系统失效模式的自动评估，结合客观的打分和评价方法，实现了新能源汽车动力电池系统故障知识库的智能动态更新，减少了人工干预，保障了失效模式分析结果的准确性。
70.以下通过一具体算例对本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估方法的有效性进行说明：一.某新能源汽车动力锂电池系统失效数据集介绍从106条原始数据中随机抽取90条数据作为历史失效模式，剩余16条数据作为待评估失效模式。部分示例见表1与表2。
71.表1.历史失效模式示例
表2. 待识别失效模式示例二、待评估失效模式相似度计算结果2.1 确定目标阈值将初始阈值设为0.5，以0.05为步长，按照上述实施例中提供的目标阈值的确定方法确定相似度阈值的取值空间。图8展示了在每个阈值下的平均mae。在阈值较低时，大量相似度较低的失效模式对预测造成了干扰，噪声较大；而在阈值较高时，只有较少的已有失效模式参与加权，过多有效信息被过滤。故根据图8，将0.75作为最佳目标阈值，而非0.9。
72.2.2 各类型风险因子相似度计算结果确定目标阈值后，通过计算待评估失效模式与历史失效模式文本向量的余弦相似
度，分别得到待评估模式s，o，d三个维度的历史失效模式，图9、图10、图11分别展示了在s，o，d三个维度上与各待评估失效模式相似度排名前五的历史失效模式id及相似度。对于少数待评估失效模式，没有相似度高于阈值的历史失效模式，我们认为历史失效模式中没有关于这些待评估失效模式的知识，故无法对其风险因子值进行预测。
73.三.待评估失效模式风险因子值预测结果对16条待评估失效模式的s，o，d的预测结果如图12所示：三种风险因子的平均mae：mae_s = 0.13950198， mae_o = 0.788990223,mae_d = 0.45369243四.对各待评估失效模式进行综合评价我们将s，o，d预测部分存在缺失值的行去除，记作矩阵x，对x的各列做标准化得到。基于矩阵进行综合评价，矩阵表示如下：4.1 确定各类风险因子的权重基于分别计算s，o，d三个维度的对标强度()、冲突性()以及信息量()。计算结果如表3：表3：对标强度、冲突性以及信息量结果展示 sodv0.740.480.51r2.181.581.53c1.610.750.78在得到信息量后，将各维度信息量在总信息量中的占比作为各维度权重，结果如下：4.2 对各失效模式的风险优先度进行综合评价结合4.1中得到的各类风险因子的权重，对各失效模式的风险优先度进行综合评价。首先计算以及，再对，选择三种不同的加权方式，得到结果如表4所示。
74.表4.相对风险评分和相对风险评分计算结果失效模式id失效模式id失效模式id失效模式id失效模式id20.371.490.050.050.51100.371.490.050.050.51160.612.530.090.090.87220.221.800.060.060.56
240.231.820.060.060.57600.371.850.060.060.61680.351.960.060.060.64750.702.570.090.090.90760.732.640.090.090.93850.822.790.100.101.00980.772.700.100.100.96990.832.800.100.101.001050.822.790.100.101.00获得以上中间量后，基于公式（26），得到各失效模式的风险优先值，我们对风险优先度以及各风险因子的预测值进行展示，结果如表5及图13所示。
75.表5. 待预测失效模式的s，o，d预测值及风险优先度评估结果id风险优先度sod991.02102.72.9851.01102.722.831051.01102.722.83980.95102.692.26760.91102.61.98750.88102.631.68160.81733.51680.535.092.883600.5253.852.3240.445.252.242.1720.44821100.4481.351.65220.435.252.122.18最后，挑选出风险优先度排名前5的失效模式给出改进或预防措施，结果如表6所示：表6. 对风险优先度排名前5的失效模式的建议采取措施
图14是本发明一实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估装置的结构示意图，如图14所示，本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估装置，包括：获取模块21，用于对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式；第一确定模块22，用于根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。
76.本发明实施例提供的新能源汽车动力电池系统失效模式的风险评估装置，对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式，根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。这样，能够自动根据新能源汽车动力电池系统的历史失效模式快速确定所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的风险因子值，无需进行复杂的专家评审，解决了传统的专家评审法存在耗时长、成本高、专家打分存在主观性等问题。
77.可选的，所述获取模块具体用于：分别对所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的描述文本以及历史失效模式的描述文本进行向量化处理，得到所述待评估失效模式的文本向量以及所述历史失效模式的文本向量；
获取文本向量与所述待评估失效模式的文本向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式。
78.可选的，所述获取模块分别对所述新能源汽车动力电池系统待评估失效模式的描述文本以及历史失效模式的描述文本进行向量化处理，得到所述待评估失效模式的文本向量以及所述历史失效模式的文本向量包括：分别对所述待评估失效模式的描述文本中的失效模式名称文本、失效模式后果文本、失效模式原因及预防性控制文本以及失效模式探测性设计控制文本进行向量化处理，得到失效模式名称句向量、失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量；将所述失效模式名称句向量分别与所述失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量进行拼接，得到所述待评估失效模式的失效模式后果语义向量、失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量；分别对所述历史失效模式的描述文本中的失效模式名称文本、失效模式后果文本、失效模式原因及预防性控制文本以及失效模式探测性设计控制文本进行向量化处理，得到失效模式名称句向量、失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量；将所述失效模式名称句向量分别与所述失效模式后果句向量、失效模式原因及预防性控制句向量以及失效模式探测性设计控制句向量进行拼接，得到所述历史失效模式的失效模式后果语义向量、失效模式原因语义向量以及失效模式控制语义向量。
79.可选的，所述获取模块获取文本向量与所述待评估失效模式的文本向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式包括：计算所述待评估失效模式的每种语义向量与各所述历史失效模式相应类型的语义向量之间的相似度；对于所述待评估失效模式的每种语义向量，获取所述历史失效模式中相应类型的语义向量与所述待评估失效模式的该种语义向量之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式。
80.可选的，所述第一确定模块具体用于：按照以下风险因子值计算公式计算所述待评估失效模式的风险因子值：式中，
表示第j个待评估失效模式的严重度；表示第j个待评估失效模式的发生度；表示第j个待评估失效模式的难检度；表示第i个历史失效模式的失效模式后果语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式后果语义向量之间的相似度；表示第i个历史失效模式的失效模式原因语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式原因语义向量之间的相似度；表示第i个历史失效模式的失效模式控制语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式控制语义向量之间的相似度；表示第i个历史失效模式的严重度；表示第i个历史失效模式的发生度；表示第i个历史失效模式的难检度；表示失效模式后果语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式后果语义向量之间的相似度大于的历史失效模式的个数；表示失效模式原因语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式原因语义向量之间的相似度大于的历史失效模式的个数；表示失效模式控制语义向量与所述第j个待评估失效模式的失效模式控制语义向量之间的相似度大于的历史失效模式的个数；表示目标阈值。
81.如图15所示，可选的，所述装置还包括：赋权模块23，用于对所述待评估失效模式的各风险因子进行赋权，得到所述待评估失效模式各风险因子的权重值；第二确定模块24，用于根据所述待评估失效模式的每种所述风险因子的权重值和风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险优先度。
82.可选的，所述赋权模块具体用于：根据待排序的失效模式的各风险因子值，构建所述待排序的失效模式的风险因子矩阵，其中，所述待排序的失效模式包括所述待评估失效模式；根据所述风险因子矩阵中的每个风险因子值，确定所述风险因子矩阵中每种风险因子的变异系数、每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值；根据每种风险因子的变异系数以及每种风险因子与其他风险因子的冲突性量化指标值，确定所述风险因子矩阵中每种风险因子的权重值。
83.可选的，所述第二确定模块具体用于：根据每种所述风险因子的权重值以及所述风险因子矩阵中的每个风险因子的风险因子值，确定所述风险因子矩阵中的每个风险因子的乘积型带权综合评分以及指数型带权综合评分；根据每个风险因子的乘积型带权综合评分以及指数型带权综合评分，确定所述风险因子的平均相对风险评分、最大相对风险评分以及最小相对风险评分；
根据所述待评估失效模式的每个风险因子的平均相对风险评分、最大相对风险评分以及最小相对风险评分，确定所述待评估失效模式的风险优先度。
84.本发明实施例提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
85.图16为本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图，如图16所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(communications interface)302、存储器(memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行如下方法：对于新能源汽车动力电池系统的失效模式，获取历史失效模式中描述文本与待评估失效模式的描述文本之间的相似度大于目标阈值的历史失效模式；根据所述历史失效模式的描述文本与所述待评估失效模式的描述文本之间的相似度、以及所述历史失效模式的风险因子值，确定所述待评估失效模式的风险因子值。
86.此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
87.本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法。
88.本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法。
89.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
90.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
91.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
92.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
93.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
94.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。