[發明專利]用于分析汽車故障的方法和裝置

在審

• 申請號: 202010092170.2
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111310825A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 于上上;S·佩里;P·阿圖爾;谷風
• 申請（專利權）人: 逸駕智能科技有限公司;大眾汽車自動變速器（大連）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京永新同創知識產權代理有限公司 11376
• 代理人: 張文錦;劉茹

本發明涉及一種用于分析汽車故障的方法和裝置，所述方法包括：接收待診斷故障信息；從數據庫中獲得與所述待診斷故障信息中指示的待診斷故障相關的預定特征；利用故障分析模型對所述待診斷故障信息和所述預定特征進行處理，其中，所述故障分析模型是基于分類算法、使用歷史故障數據和歷史故障相關特征來訓練融合模型而確定的優選模型；以及生成針對所述待診斷故障的故障診斷結果。

技術領域

本發明涉及一種用于分析汽車故障的方法和裝置。

背景技術

目前，汽車已成為人類出行必不可少的交通工具。現在的汽車性能越來越完善，結構也越來越復雜，從而對汽車的故障進行診斷的難度也不斷增加。當前的汽車故障診斷方法主要是人工診斷法和儀器設備診斷法。由于當前的汽車故障種類繁多、原因多樣化，因此不管是采用人工診斷法還是儀器設備診斷法，在診斷汽車故障時都是費時且不夠精確的。

因此，為了保證行車安全，在汽車發生故障時，希望能夠快速且準確地確定發生故障的原因和/或每個原因導致該故障的概率，從而利于維修人員盡快且精確地消除故障。

發明內容

提供本發明內容以便介紹一組概念，這組概念將在以下的具體實施方式中做進一步描述。本發明內容并非旨在標識所保護主題的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所保護主題的范圍。

本發明的目的在于提供用于分析汽車故障的方法和裝置，用以至少部分地克服現有技術存在的缺陷，從而可以快速定位故障原因，得到精準的診斷結果。此外，利用本發明的用于分析汽車故障的方法，通過向廠家反饋針對故障的精確的診斷結果，還可以為生產參數可行范圍評估提供參考。

本發明的實施例提供一種用于分析汽車故障的方法和裝置，所述方法包括：接收待診斷故障信息；從數據庫中獲得與所述待診斷故障信息中指示的待診斷故障相關的預定特征；利用故障分析模型對所述待診斷故障信息和所述預定特征進行處理，其中，所述故障分析模型是基于分類算法、使用歷史故障數據和歷史故障相關特征來訓練融合模型而確定的優選模型；以及生成針對所述待診斷故障的故障診斷結果。

本發明的實施例還提供一種用于分析汽車故障的裝置，包括：接收模塊，用于接收待診斷故障信息；獲得模塊，用于從數據庫中獲得與所述待診斷故障信息中指示的待診斷故障相關的預定特征；處理模塊，用于利用故障分析模型對所述待診斷故障信息和所述預定特征進行處理，其中，所述故障分析模型是基于分類算法、使用歷史故障數據和歷史故障相關特征來訓練融合模型而確定的優選模型；以及生成模塊，用于生成針對所述待診斷故障的故障診斷結果。

按照本發明實施例的一種用于分析汽車故障的設備，包括：處理器；以及存儲器，用于存儲可執行指令，其中，所述可執行指令當被執行時使得所述處理器執行前述的方法。

按照本發明實施例的一種機器可讀介質，其上存儲有可執行指令，其中，所述可執行指令當被執行時，使得機器執行前述的方法。

應當注意，以上一個或多個方面包括以下詳細描述以及在權利要求中具體指出的特征。下面的說明書及附圖詳細闡述了所述一個或多個方面的某些說明性特征。這些特征僅僅指示可以實施各個方面的原理的多種方式，并且本公開內容旨在包括所有這些方面和其等同變換。

附圖說明

以下將結合附圖描述所公開的多個方面，這些附圖被提供用以說明而非限制所公開的多個方面。

圖1示出了按照本發明的一個實施例的用于分析汽車故障的系統的架構示意圖；

圖2示出了按照本發明的一個實施例的針對故障分析模型的示例性訓練過程的示意圖；

圖3示出了按照本發明的一個實施例的訓練機器學習融合模型以及利用所訓練的優選模型來分析汽車故障的流程示意圖；

圖4示出了按照本發明的一個實施例的用于分析汽車故障的方法的流程示意圖；