[發(fā)明專利]一種汽車電子系統(tǒng)的故障診斷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110427662.3
• 申請(qǐng)日: 2011-12-17
• 公開（公告）號(hào): CN102521613A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李楊;李研強(qiáng);王知學(xué);莊汝科;張曉波
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東省科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.一種汽車電子系統(tǒng)的故障診斷方法，其特征是，該方法的診斷步驟如下：

步驟1：監(jiān)測(cè)汽車總線上的異常數(shù)據(jù)流并對(duì)數(shù)據(jù)流信息進(jìn)行分組與排查；

步驟2：對(duì)獲取到的異動(dòng)數(shù)據(jù)流利用數(shù)據(jù)預(yù)處理法則進(jìn)行故障預(yù)處理，預(yù)處理的目標(biāo)是提取有效信息，轉(zhuǎn)化為故障征兆向量f_s，作為歷史故障庫(kù)輸入匹配故障模式的依據(jù)；

步驟3：將所述故障征兆向量f_s輸入到歷史故障庫(kù)進(jìn)行故障模式匹配，如果能搜索到故障征兆向量f_s，則說明匹配成功；

步驟4：匹配成功的故障征兆向量，匹配對(duì)應(yīng)故障原因集找出故障；沒有匹配成功的故障征兆向量作為訓(xùn)練樣本，通過決策樹算法得到故障征兆故障原因?qū)?yīng)集，并且存入歷史故障庫(kù)；

步驟5：歷史故障庫(kù)存儲(chǔ)的故障征兆故障原因?qū)?yīng)集不斷積累完善，在歷史故障庫(kù)的基礎(chǔ)上分析各類故障類型及計(jì)算其故障率，利用故障率預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來的發(fā)生故障的概率。

2.如權(quán)利要求1所述的一種汽車電子系統(tǒng)的故障診斷方法，其特征是，所述步驟2中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理法則，是根據(jù)故障診斷對(duì)象的故障征兆向量與故障原因向量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照歷史故障庫(kù)故障征兆向量存儲(chǔ)的形式進(jìn)行編碼。

3.如權(quán)利要求1所述的一種汽車電子系統(tǒng)的故障診斷方法，其特征是，所述步驟2-5中所述歷史故障庫(kù)是由故障征兆向量和故障原因?qū)?yīng)集組成。

4.如權(quán)利要求1所述的一種汽車電子系統(tǒng)的故障診斷方法，其特征是，所述步驟4中決策樹算法的決策過程如下：

a)設(shè)未匹配成功的故障征兆向量組成的訓(xùn)練樣本集合為S，計(jì)算集合S的期望信息：設(shè)s₁，s₂，…，s_m是S的m個(gè)例子集，期望信息由式(1)得出：

I(s1,···,sm)=-Σi=1msis·log2sis---(1)]]>

其中，s_i表示訓(xùn)練樣本集合S的第i個(gè)子集，i＝1，2，...，m；

b)計(jì)算屬性A將集合S劃分為子集的熵E(A)；

c)計(jì)算屬性A為結(jié)點(diǎn)的信息增益Gain(A)；

Gain(A)＝I(s₁，s₂，…，s_m)-E(A)????(2)

d)計(jì)算屬性A將集合S劃分為子集的信息增益比，通過計(jì)算將信息增益比最高的屬性作為集合S的測(cè)試屬性，用它來創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)，對(duì)A屬性的各個(gè)值或各個(gè)區(qū)間創(chuàng)建分支，如此來劃分樣本，完成決策樹決策。