[發明專利]用于動力傳動系組件的故障診斷方法

在審

• 申請號: 201910557124.2
• 申請日: 2019-06-25
• 公開（公告）號: CN111045411A
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 李東喆;鄭仁秀
• 申請（專利權）人: 現代自動車株式會社;起亞自動車株式會社
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 陳鵬

用于動力傳動系組件的故障診斷方法可包括：由服務器基于指示動力傳動系組件故障的振動大數據建立診斷模型；通過使用從振動大數據中提取的特征向量，由服務器對動力傳動系組件中的故障組件進行分類和建模；由車輛的控制器通過輸入命令或駕駛員的設置啟動車輛的動力傳動系組件的故障診斷；和通過將與在車輛行駛期間測量的車輛的動力傳動系振動相對應的特征向量與在診斷模型中建模的振動大數據進行比較，由車輛的控制器診斷車輛的動力傳動系組件的故障。

相關申請的交叉引用

本申請要求2018年10月11日提交的韓國專利申請第10-2018-0121109號的優先權和權益，其全部內容通過引用結合于此。

技術領域

本公開涉及用于動力傳動系組件的故障診斷方法。

背景技術

本節中的陳述僅提供與本公開相關的背景信息，并且可以不構成現有技術。

人腦由稱為神經元的許多神經細胞組成，每個神經元通過稱為突觸的連接與數百或數千個其他神經元連接。每個神經元通過樹突從與其連接的其他神經元接收電信號和化學信號，并且這些信號在細胞體中聚合。如果聚合值大于閾值，即神經元特定閾值，則激活神經元以經由軸突將其輸出傳輸到相鄰神經元。神經元之間的信息交換是并行執行的，并且通過學習增強了該信息交換功能。

“人工智能(AI)”是該領域的技術結構中的最高上級概念，以便通過模仿我們的人類大腦和神經網絡使計算機或機器人像人類一樣思考和行動。

雖然基于與人工智能相關的學習的控制系統的研究已經在汽車工業中不斷進行，但到目前為止，它僅應用于結合說話者識別(語音識別)技術的技術，以及用于車輛的移動IT技術。

換句話說，該技術主要通過語音識別和通過智能手機互鎖的應用程序操縱來進行導航或音頻操縱。

通常，由于汽車由數萬個部件制成，因此不容易識別故障癥狀并準確地確定大部件中的哪些部件出現故障。

因此，如果使用基于深度學習的人工智能來執行汽車組件的故障診斷，則可更準確和快速地識別并修復故障組件。

前述內容僅旨在幫助理解本公開的背景，并且不旨在表示本公開落入本領域技術人員已知的相關技術的范圍內。

發明內容

已經做出本公開以解決上述問題并且提供一種基于深度學習的使用人工智能的汽車動力傳動系組件的故障診斷方法。

根據本公開的用于動力傳動系組件的故障診斷方法可包括：由服務器基于指示動力傳動系組件故障的振動大數據建立診斷模型；通過使用從振動大數據中提取的特征向量，由服務器對動力傳動系組件中的故障組件進行分類和建模；由車輛的控制器通過輸入命令或駕駛員的設置啟動車輛的動力傳動系組件的故障診斷；和通過將與車輛行駛期間測量的車輛的動力傳動系振動相對應的特征向量與在診斷模型中建模的振動大數據進行比較，由車輛的控制器診斷車輛的動力傳動系組件的故障。

診斷動力傳動系組件的故障可基于對車輛的行駛期間測量的動力傳動系振動的特征向量進行數據預處理之后通過深度學習計算的車輛的動力傳動系組件的故障概率。

該方法還可包括：當確定車輛的動力傳動系組件未發生故障時，通過應用燃燒控制學習值來執行NVH(噪聲、振動和聲振粗糙度)性能評估。

在另一種形式中，該方法可包括由發動機控制器通過根據NVH性能評估的結果改變燃燒控制變量來執行主動燃燒控制。

在其他形式中，該方法包括通過在執行主動燃燒控制之后接收駕駛員的評估結果來確定NVH性能是否得到改善。

當來自駕駛員的評估結果指示NVH性能未得到改善時，可向駕駛員通知除動力傳動系組件之外的故障組件的概率。

在車輛行駛預定距離之后，可自動執行啟動故障診斷。