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摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘的充电桩充电失效分析方法及系统，属于新能源汽车用充电桩监测技术领域。方法包括：根据新能源汽车用充电桩运行特点，结合当前和以往过程的失效状态与记录，获取其潜在的失效模式；基于DBSCAN聚类算法进行失效模式的数据挖掘，得到新能源汽车用充电桩充电模块中失效元器件个数；根据失效元器件个数，对新能源汽车用充电桩充电模块中所有元器件不同失效模式对应的相对概率进行排序，确定最先触发失效的元器件以及触发的失效模式；对定最先触发失效的元器件以及触发的失效模式进行分析，输出新能源汽车用充电桩对应的故障类型理论结果。本发明可以高效、便捷地实现新能源汽车用充电桩的失效分析监测。

主权项：1.一种基于数据挖掘的充电桩充电失效分析方法，基于新能源汽车用充电桩，其特征在于，包括以下步骤：S100：根据新能源汽车用充电桩运行特点，结合当前和以往过程的失效状态与记录，获取其潜在的失效模式；S200：基于DBSCAN聚类算法进行失效模式的数据挖掘，得到新能源汽车用充电桩充电模块中失效元器件个数；S300：根据失效元器件个数，对新能源汽车用充电桩充电模块中所有元器件不同失效模式对应的相对概率进行排序，确定最先触发失效的元器件以及触发的失效模式；S400：对所述先触发失效的元器件以及触发的失效模式进行分析，输出新能源汽车用充电桩对应的故障类型理论结果；其中，所述S200，包括：S210：统计三种失效模式的参数，并将参数进行标准化包括：绝缘老化失效、充电接口触点磨损失效、直流接触器粘连失效、充电枪电子锁失效、网络通信失效以及电缆组件断线失效，得到失效元器件数据集；S220：设定邻域参数ε，MinPts，其中ε描述某一元器件样本的邻域距离阈值，MinPts描述某一元器件样本的距离为ε的邻域中样本个数的阈值；采用DBSCAN聚类算法，在失效元器件数据集上对核心点的元器件样本进行归类，对聚类结果进行分析；S230：将所有标签失效元器件的数据进行核心点固定，通过自适应特征权重的DBSCAN聚类算法，在失效元器件数据集上对核心点的样本进行归类，获取聚类结果；S240：对所述聚类结果进行统计，得到失效元器件个数，计算公式如下：Nxi＝{xj∈D|distancexi,xj≤Eps}；其中，Nxi表示在xi的Eps邻域内失效元器件样本点的集合，|Nxi|为失效元器件样本集的样本个数；所述S300包括：S310：对新能源汽车用充电桩充电模块中所有元器件不同失效模式对应的相对概率进行排序；S320：通过生成0,1区间内的随机数z1，判断随机数所属相对概率排序区间位置，确定最先触发失效的元器件以及触发的失效模式。

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