發(fā)布時(shí)間：2023-03-11 00:03

　　近十年來(lái),保護(hù)環(huán)境降低排放逐漸成為主流意識(shí),隨著新能源以及汽車行業(yè)的發(fā)展,因此新能源汽車越來(lái)越受到人們的關(guān)注,其中純電汽車也開(kāi)始逐成為大眾選車時(shí)的又一項(xiàng)選擇。但由于電池的自身特性以及充電及使用期間存在不穩(wěn)定性,因此電池模組可能會(huì)存在一些安全隱患,從而引發(fā)自燃事件。接連數(shù)起的蔚來(lái)、特斯拉等電動(dòng)汽車的自燃事件也證明了這個(gè)問(wèn)題,所以也急需開(kāi)發(fā)一個(gè)電池預(yù)警平臺(tái)來(lái)對(duì)電池安全進(jìn)行預(yù)警,實(shí)現(xiàn)提前防控。針對(duì)以上所提出的問(wèn)題,本文結(jié)合了蔚來(lái)汽車有限公司的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,設(shè)計(jì)了一套蔚來(lái)汽車電池預(yù)警系統(tǒng)。在對(duì)于電動(dòng)汽車的駕駛及充電階段進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理匯總并根據(jù)不同的電池預(yù)警算法對(duì)汽車電池的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并將可能存在安全隱患的電池信息選中并記錄入數(shù)據(jù)庫(kù)中,再通過(guò)數(shù)據(jù)可視化展示出來(lái)。電池預(yù)警分析平臺(tái)在數(shù)據(jù)采集及存儲(chǔ)模塊使用了Hadoop生態(tài)圈的相關(guān)組件完成了數(shù)據(jù)從云端的采集、處理和存儲(chǔ),在數(shù)據(jù)計(jì)算模塊使用了Spark生態(tài)圈相關(guān)組件對(duì)于電池歷史數(shù)據(jù)根據(jù)不同的電池預(yù)警算法進(jìn)行計(jì)算并將計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)入My SQL中,最后在數(shù)據(jù)可視化模塊(probe)采用了Spring MVC框架進(jìn)行開(kāi)發(fā),并可以顯示電池包的詳細(xì)預(yù)警信息和歷...

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 項(xiàng)目背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 技術(shù)綜述
    2.1 Hadoop生態(tài)圈
        2.1.1 Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)
        2.1.2 分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)(Zoo Keeper)
        2.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具(Hive)
    2.2 Spark生態(tài)圈
        2.2.1 Spark Core和彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDDs)
        2.2.2 Spark Streaming
        2.2.3 Spark SQL
    2.3 Spring MVC
    2.4 本章小結(jié)
第三章 電池預(yù)警分析平臺(tái)的分析與設(shè)計(jì)
    3.1 項(xiàng)目總體概述
    3.2 功能性需求分析
        3.2.1 系統(tǒng)總體功能性需求
        3.2.2 系統(tǒng)用戶角色
        3.2.3 電池包數(shù)據(jù)pipeline模塊需求
        3.2.4 電池包數(shù)據(jù)計(jì)算模塊需求
        3.2.5 數(shù)據(jù)可視化模塊(probe)需求
        3.2.6 系統(tǒng)管理模塊功能需求
    3.3 非功能需求
    3.4 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與模塊設(shè)計(jì)
        3.4.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
        3.4.2 電池包數(shù)據(jù)pipeline模塊設(shè)計(jì)
        3.4.3 電池包數(shù)據(jù)計(jì)算模塊設(shè)計(jì)
        3.4.4 數(shù)據(jù)可視化模塊設(shè)計(jì)
    3.5 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        3.5.1 數(shù)據(jù)庫(kù)概念設(shè)計(jì)
        3.5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯設(shè)計(jì)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 電池預(yù)警分析平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)
    4.1 平臺(tái)基礎(chǔ)配置實(shí)現(xiàn)
        4.1.1 Hadoop集群搭建
        4.1.2 Hive安裝
        4.1.3 Spark集群搭建
    4.2 電池包數(shù)據(jù)pipeline模塊實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 Oozie配置
        4.2.2 數(shù)據(jù)處理模塊實(shí)現(xiàn)
    4.3 電池包數(shù)據(jù)計(jì)算模塊實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 調(diào)度中心初始化實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 調(diào)度中心權(quán)限實(shí)現(xiàn)
        4.3.3 調(diào)度中心任務(wù)操作模塊
        4.3.4 任務(wù)日志管理模塊
        4.3.5 電池預(yù)警算法的實(shí)現(xiàn)
    4.4 數(shù)據(jù)可視化模塊實(shí)現(xiàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3758810