一种电动车充电失败的诊断方法、系统、设备及介质

1.本发明涉及电动汽车技术领域，尤其涉及一种电动车充电失败的诊断方法、系统、设备及介质。


背景技术：

2.数据显示，2021年11月，新能源汽车保有量突破600万辆，仅用11个月，其保有量就增加200万辆，后续更是仅用4个月，就暴增100万辆，可见新能源汽车快速增长的时期已经到来。随着新能源汽车的爆发式增长，新能源汽车用户公共场所充电需求也将持续快速提升。
3.而由于目前运行于市场上的公共充电场站存在大量管理混乱、车桩不匹配等问题，同时充电车辆本身也可能存在充电故障问题，导致电动汽车充电失败事件频发，直接影响到电动汽车用户的使用体验，甚至严重影响出行，另一方方面也会给充电场站造成充电次序混乱、管理困难等问题。但是，目前没有较好的方法可以充分诊断统计充电失败事件，并分析充电失败发生的原因。
4.因此，亟需一种能够对电动车充电失败的原因进行诊断的方法。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电动车充电失败的诊断方法、系统、设备及介质。
6.一种电动车充电失败的诊断方法，包括以下步骤：提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；根据所述充电片段数据确定充电片段距离，对所述充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表；将所述车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子；根据所述充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据所述公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。
7.在其中一个实施例中，所述提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号，具体包括：在新能源汽车监测和管理平台中，提取连续一段时间内的车辆充电片段数据，并赋予每个充电片段唯一编号，所述充电片段数据包括唯一编号、车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间、片段开始荷电状态、片段结束荷电状态、片段开始经度、片段开始纬度、电压列表和电流列表；在新能源汽车监测和管理平台中，提取相同连续一段时间内的车辆充电报警数据，所述车辆充电报警数据包括车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间和报警码；在新能源汽车监测和管理平台中，提取充电片段数据与车辆充电报警数据对应车辆的静态数据，所述静态数据包括车辆唯一标识、车型公告号和车型通用名称。
8.在其中一个实施例中，所述根据所述充电片段数据确定充电片段距离，对所述充
电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表之前，还包括：根据充电片段的开始经度和开始纬度，计算任意两个充电片段之间的距离，公式为：
[0009][0010]
其中，lngi为开始经度，lati为开始纬度，表示cj与ck之间的距离，1≤j≤n，1≤k≤n，a＝lat
j-latk；b＝lng
j-lngk；6378.137为地球半径，单位为千米；根据式(1)计算所有充电片段之间的距离，获取充电片段距离矩阵。
[0011]
在其中一个实施例中，所述根据所述充电片段数据确定充电片段距离，对所述充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表，具体包括：根据所述充电片段距离矩阵和预设距离，对充电片段进行分层聚类，获取多个簇；提取发生在各个簇的充电片段对应的车辆唯一标识，根据所述车辆唯一标识对充电片段进行去重计数，获取各个簇的充电车辆数；根据发生在各个簇的车辆唯一标识进行统计，获取各个簇对应的充电片段数；在所述充电车辆数和充电片段数之间的关系符合预设规则时，判定对应的簇为公共充电场站，并对所述公共充电场站进行编号，获取场站编号；获取发生在公共充电场站的充电片段，根据充电片段的开始经度计算经度均值，获取场站经度，并根据充电片段的开始纬度计算纬度均值，获取场站纬度；根据所述场站编号、场站经度、场站纬度、充电车辆数和充电片段数构建公共充电场站信息表。
[0012]
在其中一个实施例中，所述预设规则为充电片段数大于三倍的充电车辆数，且大于预设数量。
[0013]
在其中一个实施例中，所述将所述车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子，具体包括：所述充电失败因子包括充电时长、荷电变化状态、是否发生关键报警、充电过程电流是否为0和充电过程电压是否平稳；根据片段开始时间和片段结束时间计算获取充电时长；根据片段开始荷电状态和片段结束荷电状态，计算获取荷电变化状态；根据下式分析是否发生关键报警：
[0014][0015]
其中，1代表发生了关键报警，0代表未发生关键报警，alarm
code
＝12 or alarm
code
＝17代表绝缘报警或高压互锁报警；获取充电片段数据中的电流列表，判断所述电流列表中的所有电流是否均为0，若是，则认定充电过程电流为0，若否，则认定充电过程电流不为0；获取充电片段数据中的电压列表，根据所述电压列表，计算电压值的标准差，将所述标准差与预设标准差进行比较，在标准差小于预设标准差时，认定电压具有平稳性，在标准差大于或等于预设标准差时，认定电压不具有平稳性。
[0016]
在其中一个实施例中，所述根据所述充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据所述公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因，具体包括：根据所述充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出原因；其中，在所述充电时长小于预设
时长时，则判定所述充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电时长过短；或在所述荷电变化状态小于或等于0时，则判定所述充电片段充电失败，并输出充电失败原因为荷电状态异常；或在充电片段发生了关键报警时，则判定所述充电片段充电失败，并充电失败原因为充电异常；或在充电片段的充电电流为0时，则判定所述充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电电流为0；或在充电过程电压不具有平稳性时，则判定所述充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电电压不稳定。
[0017]
一种电动车充电失败的诊断系统，包括：数据提取模块，用于提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；距离聚类模块，用于根据所述充电片段数据确定充电片段距离，对所述充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表；因子获取模块，用于将所述车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子；充电诊断模块，用于根据所述充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据所述公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。
[0018]
一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的电动车充电失败的诊断方法的步骤。
[0019]
一种介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的电动车充电失败的诊断方法的步骤。
[0020]
相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：本发明能够提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号，根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表，将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子，根据充电失败因子构建公共场所失败诊断模型，根据公共场所失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因，便于企业根据失败原因进行对应改进，提升产品质量，改善用户体验，同时便于对充电桩进行更好的管理，提高充电场站的运营服务能力。
附图说明
[0021]
图1为一个实施例中一种电动车充电失败的诊断方法的流程示意图；
[0022]
图2为一个实施例中一种电动车充电失败的诊断系统的结构示意图；
[0023]
图3为一个实施例中设备的内部结构示意图。
具体实施方式
[0024]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0025]
在进行本发明具体实施方式说明之前，先对本发明的电动车进行说明，本发明中的电动车指的是电动汽车。充电失败是指电动汽车的某次充电行为，没有成功充入电量。而
充电失败的原因包含充电桩损坏、车桩不匹配、车辆本身充电故障等多个方面。其中，车桩不匹配是指充电桩没有损坏的情况下，不能对某些车型成功完成充电；车辆本身充电故障是指充电桩未损坏，车桩也能匹配，但充电车辆因为自身发生某种故障，导致充电失败。
[0026]
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种电动车充电失败的诊断方法，包括以下步骤：
[0027]
步骤s101，提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号。
[0028]
具体地，在新能源汽车监测和管理平台中，提取连续一段时间，例如连续三个月的充电片段数据和车辆充电报警数据，对充电片段数据的每一个充电片段赋予一个唯一编号，并根据充电片段数据和车辆充电报警数据获取对应车辆的静态信息。
[0029]
其中，充电片段数据包括车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间、片段开始荷电状态、片段结束荷电状态、片段开始经纬度、电压列表、电流列表等。车辆充电报警数据包括车辆唯一标识、片段开始和结束的时间及报警码。静态数据包括车辆唯一标识、车型公告号和车型通用名称等。
[0030]
步骤s102，根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表。
[0031]
具体地，根据充电片段数据，计算充电片段之间的距离，获取充电片段距离，根据充电片段距离的远近对充电片段进行聚类，获取多个簇，并统计对应簇中的充电车辆数和充电片段数，根据簇中对应的充电车辆数和充电片段数，确定公共充电场站，并获取公共充电场站对应的场站信息，根据所有场站信息构建公共充电场站信息表。
[0032]
步骤s103，将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子。
[0033]
具体地，将获取的车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在上述公共充电场站信息表中的公共充电场站的充电片段信息，并根据充电片段信息，分析获取对应的充电失败因子。充电失败因子可以包括多个，例如充电时长不足、荷电状态未改变、充电过程中电流为0或电压不稳定等。
[0034]
步骤s104，根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。
[0035]
具体地，根据上述获取的充电失败因子，构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因，例如在充电过程中电流始终为0，则判定充电失败，并输出充电失败原因为电流为0。
[0036]
在本实施例中，通过提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号，根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表，将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子，根据充电失败因子构建公共场所失败诊断模型，根据公共场所失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因，便于企业根据失败原因进行对应改进，提升产品质量，改善用户体验，同时便于对充电桩进行更好的管理，提高充电场站的运营服务能力。
[0037]
其中，步骤s101具体包括：在新能源汽车监测和管理平台中，提取连续一段时间内的车辆充电片段数据，并赋予每个充电片段唯一编号，充电片段数据包括唯一编号、车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间、片段开始荷电状态、片段结束荷电状态、片段开始经度、片段开始纬度、电压列表和电流列表；在新能源汽车监测和管理平台中，提取相同连续一段时间内的车辆充电报警数据，车辆充电报警数据包括车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间和报警码；在新能源汽车监测和管理平台中，提取充电片段数据与车辆充电报警数据对应车辆的静态数据，静态数据包括车辆唯一标识、车型公告号和车型通用名称。
[0038]
具体地，本技术的电动汽车充电失败诊断方法，以新能源汽车监测和管理平台的实车运行数据为基础。例如，在新能源汽车监测和管理平台中，提取连续三个月的充电片段数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；同时，在该平台中，提取相同连续三个月的车辆充电报警数据；并提取充电片段数据中对应车辆的静态数据，从而获取车辆充电的所有相关信息，便于后续根据车辆充电的相关信息进行充电失败分析。
[0039]
其中，步骤s102之前，还包括：根据充电片段的开始经度和开始纬度，计算任意两个充电片段之间的距离，公式为：
[0040][0041]
其中，lngi为开始经度，lati为开始纬度，表示cj与ck之间的距离，1≤j≤n，1≤k≤n，a＝lat
j-latk，b＝lng
j-lngk，6378.137为地球半径，单位为千米；根据式(1)计算所有充电片段之间的距离，获取充电片段距离矩阵。
[0042]
具体地，根据充电片段数据获取充电片段的开始经度和开始纬度，根据开始经度和开始纬度，计算任意两个充电片段之间的距离，获取所有的充电片段距离，形成充电片段距离矩阵，便于后续根据充电片段距离矩阵确定公共充电场站。
[0043]
其中，步骤s102具体包括：根据充电片段距离矩阵和预设距离，对充电片段进行分层聚类，获取多个簇；提取发生在各个簇的充电片段对应的车辆唯一标识，根据车辆唯一标识对充电片段去重计数，获取各个簇的充电车辆数；根据发生在各个簇的车辆唯一标识进行统计，获取各个簇对应的充电片段数；在充电车辆数和充电片段数之间的关系符合预设规则时，判定对应的簇为公共充电场站，并对公共充电场站进行编号，获取场站编号；获取发生在公共充电场站的充电片段，根据充电片段的开始经度计算经度均值，获取场站经度，并根据充电片段的开始纬度计算纬度均值，获取场站纬度；根据场站编号、场站经度、场站纬度、充电车辆数和充电片段数构建公共充电场站信息表。
[0044]
具体地，根据上述计算获取的各个充电片段之间的距离，对充电片段进行封层聚类，例如，将预设距离设置为300时，对应的聚类条件为充电片段间距离小于300米，经过聚类得到多个簇；根据充电片段数据获取发生在每个簇内的充电片段对应的车辆唯一标识，根据车辆唯一标识对充电片段进行去重计数，获取每个簇对应的充电车辆数，同时，统计每个簇对应的充电片段数，根据预设规则为判断簇是否为公共充电场站，并对公共充电场站进行编号，获取场站编号。
[0045]
其中，预设规则为充电片段数大于三倍的充电车辆数，且大于预设数量。
[0046]
例如，预设数量设置为24，某簇的充电车辆数为100，并根据车辆唯一标识统计该簇的充电片段数为400，而400大于3*100，且大于24，即该簇为公共充电场站。当然，预设规则和预设数量可以根据实际情况进行对应的修改。
[0047]
基于公共充电场站，在充电片段数据中筛选出发生在该公共充电场站的所有充电片段，根据所有充电片段的开始经度，计算经度均值，获取场站经度；同时根据所有充电片段的开始纬度，计算纬度均值，获取场站纬度。同理，根据上述方法计算所有公共充电场站的信息，并根据场站编号、场站纬度、场站经度、充电车辆数和充电片段数据构建公共充电场站信息表，便于分析对应公共充电场站充电失败的原因。
[0048]
其中，步骤s103具体包括：充电失败因子包括充电时长、荷电变化状态、是否发生关键报警、充电过程电流是否为0和充电过程电压是否平稳；根据片段开始时间和片段结束时间计算获取充电时长；根据片段开始荷电状态和片段结束荷电状态，计算获取荷电变化状态；根据下式分析是否发生关键报警：
[0049][0050]
其中，1代表发生了关键报警，0代表未发生关键报警，alarm
code
＝12 or alarm
code
＝17代表绝缘报警或高压互锁报警；获取充电片段数据中的电流列表，判断电流列表中的所有电流是否均为0，若是，则认定充电过程电流为0，若否，则认定充电过程电流不为0；获取充电片段数据中的电压列表，根据电压列表，计算电压值的标准差，将标准差与预设标准差进行比较，在标准差小于预设标准差时，认定电压具有平稳性，在标准差大于或等于预设标准差时，认定电压不具有平稳性。
[0051]
具体地，根据发生在公共充电场站的充电片段信息，分析对应的充电失败因子，充电失败因子包括有充电时长、荷电变化状态、是否发生关键报警、充电过程电流是否为0和充电过程电压是否平稳等。
[0052]
根据充电片段数据获取片段开始时间和片段结束时间，计算获取充电时长；根据片段开始荷电状态和片段结束荷电状态，计算获取荷电变化状态；根据是否发生绝缘报警或高压互锁报警，判断是否发生的关键性报警；获取充电片段数据中的电流列表，将电流列表中的电流值依次与0进行比较，若全部等于0，则判断充电过程电流为0，若存在不等于0的电流，则判断充电过程电流不为0；根据充电片段中的电压列表，计算电压值的标准差，将标准差与预设标准差，例如50，进行比较，在标准差小于50时，充电片段的电压值具有平稳性，反之，不具有平稳性。例如，片段1、片段2和片段3，其标准差分别为33、113和18，则片段1和片段3的电压具有平稳性，片段2的电压不具有平稳性。
[0053]
其中，步骤s104具体包括：根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出原因；其中，在充电时长小于预设时长时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电时长过短；或在荷电变化状态小于或等于0时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为荷电状态异常；或在充电片段发生了关键报警时，则判定充电片段充电失败，并充电失败原因为充电异常；或在充电片段的充电电流为0时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电电流为0；或在充电过程电压不具有平稳性时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电电压不稳定。
[0054]
具体地，根据获取的充电失败因子，构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因，根据充电失败原因，便于车企针对性的提升产品质量，改善用户体验；同时，有助于充电场站更好的管理充电桩，对异常的充电桩进行及时检测和维修，从而提高充电场站的运营服务能力。例如，在充电时长小于180秒时，认定为充电失败，并输出充电失败原因为充电时长过短。若充电失败因子均不满足对应的条件，则认定充电成功。
[0055]
如图2所示，提供了一种电动车充电失败的诊断系统20，包括：数据提取模块21、距离聚类模块22、因子获取模块23和充电诊断模块24，其中：
[0056]
数据提取模块21，用于提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；
[0057]
距离聚类模块22，用于根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表；
[0058]
因子获取模块23，用于将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子；
[0059]
充电诊断模块24，用于根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。
[0060]
在一个实施例中，数据提取模块21具体用于：在新能源汽车监测和管理平台中，提取连续一段时间内的车辆充电片段数据，并赋予每个充电片段唯一编号，充电片段数据包括唯一编号、车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间、片段开始荷电状态、片段结束荷电状态、片段开始经度、片段开始纬度、电压列表和电流列表；在新能源汽车监测和管理平台中，提取相同连续一段时间内的车辆充电报警数据，车辆充电报警数据包括车辆唯一标识、片段开始时间、片段结束时间和报警码；在新能源汽车监测和管理平台中，提取充电片段数据与车辆充电报警数据对应车辆的静态数据，静态数据包括车辆唯一标识、车型公告号和车型通用名称。
[0061]
在一个实施例中，距离聚类模块22具体用于：根据充电片段距离矩阵和预设距离，对充电片段进行分层聚类，获取多个簇；提取发生在各个簇的充电片段对应的车辆唯一标识，根据车辆唯一标识对充电片段去重计数，获取各个簇的充电车辆数；根据发生在各个簇的车辆唯一标识进行统计，获取各个簇对应的充电片段数；在充电车辆数和充电片段数之间的关系符合预设规则时，判定对应的簇为公共充电场站，并对公共充电场站进行编号，获取场站编号；获取发生在公共充电场站的充电片段，根据充电片段的开始经度计算经度均值，获取场站经度，并根据充电片段的开始纬度计算纬度均值，获取场站纬度；根据场站编号、场站经度、场站纬度、充电车辆数和充电片段数构建公共充电场站信息表。
[0062]
在一个实施例中，充电诊断模块24具体用于：根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出原因；其中，在充电时长小于预设时长时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电时长过短；或在荷电变化状态小于或等于0时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为荷电状态异常；或在充电片段发生了关键报警时，则判定充电片段充电失败，并充电失败原因为充电异常；或在充电片段的充电电流为0时，则判定充电片段充电失败，并输出充电失败原因为充电电流为0；或在充电过程电压不具有平稳性时，则判定充电片段充
电失败，并输出充电失败原因为充电电压不稳定。
[0063]
在一个实施例中，提供了一种设备，该设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该设备的处理器用于提供计算和控制能力。该设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该设备的数据库用于存储配置模板，还可用于存储目标网页数据。该设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电动车充电失败的诊断方法。
[0064]
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的设备的限定，具体的设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0065]
在一个实施例中，还可以提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被计算机执行时使所述计算机执行如前述实施例所述的方法，所述计算机可以为上述提到的一种电动车充电失败的诊断系统的一部分。
[0066]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
[0067]
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(rom/ram、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0068]
以上内容是结合具体的实施方式对本发明所做的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。