动力电池、刹车片和轮胎都是汽车的核心部件，一旦失效不仅会带来安全隐患，还将产生高昂的更换成本。因此，对这些关键零部件进行寿命预测，无论对汽车用户还是主机厂来说都具有重要的现实意义。

1、提升用车安全和用车体验

通过预测零部件的状态，可以避免行驶中突发故障（如制动失灵或电池热失控），有效降低事故风险。

同时，实时监测零部件的健康度也能优化用车体验。比如用户可以通过精准的剩余里程预测，预防半路抛锚的情况发生，减少续航焦虑。

2、提升经济效益和商业价值

零部件寿命的准确预测，可以帮助用户和企业制定更加合理的维保计划，避免过少或过多的保养，从而降低维保成本，提升资源利用率。

此外，寿命预测还能为保险定价和二手车交易提供数据支撑，推动市场的评估体系更加透明、合理。

不过，高价值零部件的寿命预测因自身的特殊性，面临着显著的挑战。其性能会随着时间和工况逐步衰减，且失效机理复杂，精准建模并非易事。

当前针对这些零部件的寿命预测，以“数据驱动+机理模型”混合建模的方法为主流趋势。

1、数据驱动

利用实际工况数据动态修正理论参数

2、机理模型

基于物理/化学原理提供特征工程指导

两者协同，从而做到预测精准度与可靠性并存。

案例解析一：动力电池寿命预测解决方案

从动力电池的一致性、衰减特性、能效特性等几个方面对健康度进行综合评估，从而预测电池的可用寿命和剩余价值。

主要采用数据驱动统计模型和原理驱动机理模型为预测方法，两者融合协同，构建容量转换因子和容量衰减曲线，提升SOH和RUL预测的精准度。

1、SOH（健康度评估）

通过制定SOC区间转换因子，及温度/倍率转换因子，对实测数据进行动态修正，还原电池真实容量特性。

相较于传统使用标称容量或简单线性估算，该方法考虑到了电池在不同SOC区间、温度和充放电倍率下对容量的影响，实现了更精准的容量曲线提取，从而降低SOH评估误差。

说明：基于每次充电片段的数据采取固定电压区间或者SOC区间的方案进行容量提取，获取到每辆车的容量曲线。

说明：通过全局异常值筛选、局部异常值筛选、滑动平均的去噪处理，避免异常数据误判，确保健康度评估反映真实衰减情况。

2、RUL（剩余寿命预测）

采用多模型融合框架进行预测，包含：斜率法、LSTM法、Prophet法，以SOH到达80%为电池寿命预测终点，输出寿命预测指标。

预测的剩余寿命单位主要是两种，第一种是剩余使用时间，第二种是剩余行驶里程。双重维度输出，可以更加全面地反映电池衰减情况。

说明：预测剩余使用时间（横坐标是时间，纵坐标是SOH）

说明：预测剩余行驶里程（横坐标是时间，纵坐标是里程）

案例解析二：轮胎寿命预测解决方案

融合车联网数据、轮胎磨损特征、工况分类标签及油耗模型等，实现轮胎磨损分析，做到提前预警高磨损轮胎，减少爆胎事故，同时也为车辆出厂时的轮胎差异化配置提供数据依据。

1、分工况磨损分析

基于车辆轮胎的磨耗数据，对不同工况进行车辆使用里程、预计使用寿命分析，并通过机器学习算法，基于特征值筛选车辆进行对比分析。

2、油耗模型优化

基于工况分类进行工况油耗分析，并按照时间维度或者里程维度统计平均百公里油耗趋势分布，动态关联轮胎特征值与油耗数据，构建关系模型。

3、智慧轮胎数据分析

实时监测实际工况（如路况、载重），结合轮胎能耗追踪、胎温胎压等多源数据，动态修正磨损速率预测，为轮胎维护提供决策支持。

案例解析三：刹车片寿命预测解决方案

基于“物理模型+数据驱动模型”融合，使用VCU密集数据和云端稀疏数据，结合深度学习模型，预估刹车片剩余厚度，计算磨损率，实现短期预警和长期预测，确保行车安全；推动企业构建预测性维护，提升维保质量。

1、模型融合

物理模型：VCU本地运行，处理高频率采集的密集数据（如车速、制动压力等），实时计算瞬时磨损率。

数据驱动模型：云端统计特性（如刹车次数、制动周期等），通过历史训练和自适应学习，补偿物理模型参数，修正长期偏差。

2、方案优势

无需额外传感器：通过多源数据和模型融合，无需安装额外的传感器，即可对刹车片温度进行监测。

预测更精准：两种模型结合实现优势互补，可将刹车片厚度误差控制在±10%以内。

除了上述解决方案，翌擎的零部件寿命预测还可拓展至热泵、阀门、压缩机、控制器等关键部件。

采用先进的机器学习与统计建模技术为主要预测算法，包括：随机森林（RF）、长短期记忆网络（LSTM）、隐马尔可夫模型（HMM）、XGBoost、决策树等，确保预测结果的准确性。

1、多模型融合

针对不同零部件的失效模式和传感器数据类型，选择适配算法组合，实现精准建模。

2、全场景覆盖

覆盖从静态参数分析到动态时序预测，满足多样化工况场景需求。

3、精准预测

根据零部件的特性进行专业的特征工程分析，通过多维数据分析持续优化预测精度。