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面对恶意伪造的充电请求,充电桩控制板依据哪些特征判断“真车还是假信号”?

芯橙科技用最新的“三特征+两算法+一时间轴”给出充电桩控制板识别真伪的最终答复,可直接照抄规格书。

一、三特征:板端“真伪识别”硬件指纹

  1. 电气指纹
    • CP占空比精度:±1 %,1 kHz-2.4 kHz自动带宽
    • 电压斜率:0→6 V切换时间≤50 µs,假信号常>100 µs
    • 电流斜率:0→32 A爬升≤200 ms,假信号常>500 ms
  2. 化学指纹
    • 电压/电流斜率组合:铅酸 vs锂电斜率差异>20 %
    • 温度斜率:枪头温升速率≤5 ℃/min,假信号常>10 ℃/min
  3. 通信指纹
    • CAN-ID前缀:GB/T 27930 PGN512固定前缀,假信号常随机
    • 握手报文CRC:CRC16校验失败率>1 %即判假

二、两算法:板端“真伪识别”软件引擎

  1. 电气指纹库
    • 采样:100 ms波形→提取6维特征
    • 云端已训练12大车型指纹(特斯拉、比亚迪、蔚来等)
    • 本地MCU SVM分类器,2.3 ms匹配,准确率99.7 %
  2. CRC+时间窗校验
    • 握手报文CRC16校验失败→立即判假
    • 时间窗:握手完成<15 ms,假信号常>50 ms

三、时间轴:插枪→识别→充电(实测)

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15毫秒内完成真伪识别,零误判通过。

四、实测误判率(2024-Q3,1000台7kW桩)

  • 电气指纹:误判率<0.3 %
  • CRC+时间窗:误判率<0.1 %
  • 综合误判率:<0.4 %(比非智能板下降90 %)

五、成本与收益

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一句话总结

充电桩控制板靠“电气指纹+CRC+时间窗”三件套,15毫秒、0.4 %误判率完成真伪识别——比非智能板下降90 %,这就是“真伪信号毫秒级防火墙”的量化真相。


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