本发明涉及新能源检测，具体为一种新能源汽车的高性能自动检测设备。
背景技术：
1、目前，随着全球对环境保护和可持续发展的重视，新能源汽车作为一种清洁能源汽车，受到了越来越多的关注和推广，然而目前新能源汽车的高性能自动检测设备也暴露出了一些缺点，首先，由于新能源汽车的技术特性与传统燃油汽车有所不同，现有的检测设备在应对新能源汽车的各项性能指标时存在一定的不足，体现出高性能自动检测设备在技术上存在一定的局限性，其次，新能源汽车的高性能自动检测设备在适用性方面也存在一些问题，由于新能源汽车种类繁多，包括纯电动汽车、混合动力汽车等，而这些汽车在动力系统和能源系统上都存在差异，因此需要针对不同类型的新能源汽车设计不同的自动检测设备，然而，目前市面上的一些自动检测设备并没有考虑到这一点，导致了其在适用性方面存在一定的局限性，最后，目前市面上多采用人工检测车辆的问题，缺乏数字孪生技术下的车辆关键部件性能检测，为此，我们提出一种新能源汽车的高性能自动检测设备。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种新能源汽车的高性能自动检测设备。
2、以解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供如下技术方案：一种新能源汽车的高性能自动检测设备，所述新能源汽车的高性能自动检测设备用于对新能源汽车轮廓以及电池温度进行自动检测，所述新能源汽车的高性能自动检测设备包括坐标模块、轮廓扫描模块、划分区域模块、微型机械人扫描模块、轮廓预测模块、旋转验证模块、数据训练模块、测温模块、温度点位模型模块、修正模型模块、补充模块以及对比模块，其中：
3、坐标模块，用于构建坐标系；
4、轮廓扫描模块，用于对轮廓进行扫描，获取车辆轮廓的数据，然后将获取的数据传输到划分区域模块中；
5、划分区域模块，用于将轮廓划分成n*n个区域；
6、微型机械人扫描模块，用于对车辆设定的位置进行近距离扫描，获取车辆轮廓更加仔细的信息，然后将获取的信息传输到轮廓预测模块中；
7、轮廓预测模块，用于利用获取的轮廓信息进行训练预测轮廓，再将预测的轮廓模型传输到旋转验证模块中；
8、旋转验证模块，用于旋转车辆到设定角度，再次获取车辆轮廓的数据，对轮廓预测模块预测的轮廓模型进行验证，获取模型的准确性；
9、数据训练模块，用于对nij区域相邻的8个区域进行数据训练；
10、测温模块，用于对新能源汽车的电池进行温度检测，然后将检测出的温度传输到温度点位模型模块中；
11、温度点位模型模块，用于根据上述空间关系构建初次温度点模型，然后将构建的模型传输到修正模型模块中；
12、修正模型模块，用于对测量的数据进行训练预测，对温度点位模型模块中的模型进行验证；
13、补充模块，用于对电池温度进行再次测量，进一步修正验证结果；
14、对比模块，用于将预测出的轮廓以及电池的数据与车辆出厂时的轮廓数据以及电池数据进行对比，查看轮廓以及电池的异常状况。
15、作为本发明的进一步方案：所述坐标模块当车辆静置在水平检测平台上时，外设环形轨道，并以平台水平中心为坐标原点，环形径向水平为x轴，垂直环形平面为y轴，环形径向竖直为z轴创建坐标系，所述轮廓扫描模块能够采用机械激光雷达进行初次旋转扫描，获取车辆轮廓的数据，该数据中包含车漆、轮胎、底盘等坐标数据。
16、作为本发明的进一步方案：所述划分区域模块能够根据坐标将轮廓划分成n*n个区域，并将每个区域命名为n00-nnn，所述微型机械人扫描模块能够采用微型机械人激光蜂群近距离分别在车辆以单位向量为(0，0，1)、(0,1,1)和(0,1,0)对nij区域内进一步扫描，每个角度下次数为m次，通过机器人自身坐标、激光发射距离、接收距离与平台坐标系空间关系进一步确定轮廓坐标。
17、作为本发明的进一步方案：所述轮廓预测模块能够进行训练预测轮廓，向量机模型是一种监督学习算法，用于分类和回归分析，适用于复杂的高维数据和非线性关系的建模。
18、作为本发明的进一步方案：所述旋转验证模块能够控制水平检测平台进行设定角度调整，然后重新获取车辆轮廓的数据，从而验证轮廓预测模块中形成的轮廓模型，验证预测的轮廓模型准确性，当发现误差较大，则重新训练预测，继续旋转水平检测平台一定角度验证模型的准确性，直到拟合度到0.95以上为止。
19、作为本发明的进一步方案：所述数据训练模块当对ni，j区域相邻的8个区域进行数据训练时，会重复权利要求3-6的步骤，而ni，j和ni+1，j拓展训练后，会有交叉区域，通过交叉的训练模型进行修正，取拟合度更优者。
20、作为本发明的进一步方案：所述测温模块能够利用微型机械人对电池的六个面进行多点位温度检测，从而对新能源电池进行全面温度检测，所述温度点位模型模块能够根据上述的空间关系建立初次温度点位模型，采用恒流放电法测量电池容量，基于新能源电池的容量变化、使用传输功率、时间与温度关系函数的改进随机森林模型。
21、作为本发明的进一步方案：所述修正模型模块在将测量的数据进行训练预测时，会同时采用微型机器人获得其他点位的温度数据进行验证，修正模型，获取更准确的预测结果，所述补充模块每隔5分钟进行重新测量温度，对验证结果进行修正，并将上述的训练集扩充再次训练和预测，进一步提高精确度。
22、作为本发明的进一步方案：所述对比模块能够储存各种新能源车辆的轮廓以及电池温度的出厂数据，当预测出最终新能源车辆轮廓以及电池数据后，将预测出的轮廓以及电池形成的模型与出厂时的轮廓以及电池数据进行对比，并在电脑上实时显示哪一块区域轮廓变形量、电池续航能力以及电池是否有发热异常等问题。
23、采用上述技术方案，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
24、1、本发明通过微型机械人扫描模块能够近距离对新能源车辆轮廓数据进行扫描获取，从而得到更加详细的轮廓信息，通过轮廓预测模块中的最小二乘法可以得到最优的线性模型参数估计，使得拟合模型与观测数据点的残差平方和最小化，利用向量机模型可以处理高维数据和非线性数据，并且对异常值具有较强的鲁棒性，这样能够对新能源汽车轮廓进行扫描，然后对扫描的轮廓进行预测建模，方便对新能源汽车的轮廓、轮胎磨损程度；
25、2、本发明通过旋转验证模块获取的新能源汽车轮廓详细数据，能够与预测轮廓的模型进行对比，从而验证预测轮廓模型的准确性，所述数据训练模块能够对新能源轮廓进行再次扫描、预测以及建模，利用新的轮廓建模与旧轮廓建模进行叠合对比，得出交叉的区域，利用交叉区域对训练模型进行再次修正，这样能够对新能源汽车的轮廓、轮胎磨损程度和电池温度准确的检测，实现数字孪生技术下自动检测设备；
26、3、本发明通过温度点位模型模块能够将检测的温度点位进行建模，利用恒流放电法能够对新能源电池的容量进行测量，通过随机森林模块能够对多个新能源电池的温度预测结果进行整合，增加对新能源电池温度预测的准确性，通过补充模块每隔5分钟可对电池的温度进行重新检测，修正验证的结果，通过对比模块能够将预测出的新能源电池温度正常范围进行对比，从而判断新能源电池是否有发热异常等问题。
1.一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述新能源汽车的高性能自动检测设备用于对新能源汽车轮廓以及电池温度进行自动检测，所述新能源汽车的高性能自动检测设备包括坐标模块、轮廓扫描模块、划分区域模块、微型机械人扫描模块、轮廓预测模块、旋转验证模块、数据训练模块、测温模块、温度点位模型模块、修正模型模块、补充模块以及对比模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述坐标模块当车辆静置在水平检测平台上时，外设环形轨道，并以平台水平中心为坐标原点，环形径向水平为x轴，垂直环形平面为y轴，环形径向竖直为z轴创建坐标系，所述轮廓扫描模块能够采用机械激光雷达进行初次旋转扫描，获取车辆轮廓的数据，该数据中包含车漆、轮胎、底盘等坐标数据。
3.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述划分区域模块能够根据坐标将轮廓划分成n*n个区域，并将每个区域命名为n00-nnn，所述微型机械人扫描模块能够采用微型机械人激光蜂群近距离分别在车辆以单位向量为(0，0，1)、(0,1,1)和(0,1,0)对nij区域内进一步扫描，每个角度下次数为m次，通过机器人自身坐标、激光发射距离、接收距离与平台坐标系空间关系进一步确定轮廓坐标。
4.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述轮廓预测模块能够进行训练预测轮廓，向量机模型是一种监督学习算法，用于分类和回归分析，适用于复杂的高维数据和非线性关系的建模。
5.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述旋转验证模块能够控制水平检测平台进行设定角度调整，然后重新获取车辆轮廓的数据，从而验证轮廓预测模块中形成的轮廓模型，验证预测的轮廓模型准确性，当发现误差较大，则重新训练预测，继续旋转水平检测平台一定角度验证模型的准确性，直到拟合度到0.95以上为止。
6.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述数据训练模块当对ni，j区域相邻的8个区域进行数据训练时，会重复权利要求3-6的步骤，而ni，j和ni+1，j拓展训练后，会有交叉区域，通过交叉的训练模型进行修正，取拟合度更优者。
7.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述测温模块能够利用微型机械人对电池的六个面进行多点位温度检测，从而对新能源电池进行全面温度检测，所述温度点位模型模块能够根据上述的空间关系建立初次温度点位模型，采用恒流放电法测量电池容量，基于新能源电池的容量变化、使用传输功率、时间与温度关系函数的改进随机森林模型。
8.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述修正模型模块在将测量的数据进行训练预测时，会同时采用微型机器人获得其他点位的温度数据进行验证，修正模型，获取更准确的预测结果，所述补充模块每隔5分钟进行重新测量温度，对验证结果进行修正，并将上述的训练集扩充再次训练和预测，进一步提高精确度。
9.根据权利要求1所述的一种新能源汽车的高性能自动检测设备，其特征在于：所述对比模块能够储存各种新能源车辆的轮廓以及电池温度的出厂数据，当预测出最终新能源车辆轮廓以及电池数据后，将预测出的轮廓以及电池形成的模型与出厂时的轮廓以及电池数据进行对比，并在电脑上实时显示哪一块区域轮廓变形量、电池续航能力以及电池是否有发热异常等问题。
