[發(fā)明專利]一種智能的汽車零部件故障診斷建模方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211296026.6
• 申請(qǐng)日: 2022-10-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115660640A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-01-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 范有才;張國(guó)杰;劉巍;李昌;施暄宣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶長(zhǎng)安汽車股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/20
• 分類號(hào): G06Q10/20;G06F30/20;G06F16/215;G06F119/08
• 代理公司: 重慶華科專利事務(wù)所 50123
• 代理人: 康海燕

本發(fā)明提供一種智能的汽車零部件故障診斷診斷建模方法、電子設(shè)備機(jī)程序產(chǎn)品，包括獲取汽車行駛歷史大數(shù)據(jù)和維保記錄數(shù)據(jù)，對(duì)汽車零部件全生命周期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合和清洗，以汽車行駛過(guò)程中一次啟停為時(shí)間滑動(dòng)窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)分段和打標(biāo)，基于LSTM時(shí)序序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建故障診斷模型。本發(fā)明以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，利用人工智能等算法實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車行駛時(shí)零部件的故障檢測(cè)和預(yù)測(cè)，可對(duì)汽車運(yùn)行過(guò)程中無(wú)法利用傳感器感知的零部件故障進(jìn)行診斷和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)故障提前預(yù)警，并提升4S店故障維修的準(zhǔn)確性、時(shí)效性，提升故障診斷效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于汽車故障診斷與維修領(lǐng)域，具體涉及汽車零部件故障診斷和建模方法。

背景技術(shù)

汽車工業(yè)進(jìn)入智能化、電動(dòng)化、自動(dòng)駕駛的時(shí)代，整車零部件的集成度和自動(dòng)化程度越來(lái)越高，對(duì)汽車零部件運(yùn)行狀態(tài)和健康監(jiān)測(cè)需求也越來(lái)越大。傳統(tǒng)的汽車零部件故障診斷主要依靠專業(yè)的維修人員使用專業(yè)設(shè)備對(duì)故障源進(jìn)行逐一排查并檢測(cè)，維修人員雖然能解決大部分的小問(wèn)題，但是難免會(huì)遇上棘手的、需要技術(shù)專家指導(dǎo)的問(wèn)題，此時(shí)需要讓整車廠技術(shù)專家到現(xiàn)場(chǎng)診斷，耗時(shí)且耗力；同時(shí)只能在故障發(fā)生后離線檢測(cè)，不能對(duì)故障進(jìn)行提前預(yù)警。目前，在汽車智能化的大環(huán)境下，利用人工智能技術(shù)對(duì)汽車零部件進(jìn)行故障診斷成為可能。

專利文獻(xiàn)202111446107.5公開(kāi)了一種基于實(shí)時(shí)車況的可配置故障診斷方法及故障診斷系統(tǒng)，根據(jù)待測(cè)車輛的車系信息和實(shí)時(shí)車況數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)配置其車系信息對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)故障檢測(cè)項(xiàng)目和實(shí)時(shí)車況數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的車況配置故障檢測(cè)項(xiàng)目，再根據(jù)配置的故障檢測(cè)項(xiàng)目各自對(duì)應(yīng)的故障診斷檢測(cè)規(guī)則進(jìn)行故障診斷檢測(cè)，該專利依賴于定義好的故障診斷規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)，其故障診斷檢測(cè)種類和方式都已固定，不能適應(yīng)汽車零部件故障的變化。

專利文獻(xiàn)201310541642.8公開(kāi)了一種車載狀況實(shí)時(shí)診斷系統(tǒng)及其診斷方法，利用車輛OBD故障碼的數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛故障診斷，局限于車輛OBD故障診斷檢測(cè)的既有檢測(cè)種類和檢測(cè)方式來(lái)執(zhí)行，對(duì)于未包含在OBD故障診斷檢測(cè)種類的零部件則無(wú)法檢測(cè)。

可見(jiàn)，目前現(xiàn)有技術(shù)還不能很好地解決汽車維修過(guò)程中還是存在零部件故障檢測(cè)、診斷耗時(shí)、耗力、診斷精度不高，以及汽車行駛過(guò)程中傳感器無(wú)法感知的故障等問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種智能的汽車零部件故障診斷和建模方法，該方法基于車型數(shù)據(jù)、零部件數(shù)據(jù)、維修記錄、車輛行駛過(guò)程中的歷史大數(shù)據(jù)、用戶駕駛行為數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，利用人工智能等算法實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車行駛時(shí)零部件的故障檢測(cè)和預(yù)測(cè)，可對(duì)汽車運(yùn)行過(guò)程中無(wú)法利用傳感器感知的零部件故障進(jìn)行診斷和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)故障提前預(yù)警，并提升4S店故障維修的準(zhǔn)確性、時(shí)效性提升故障診斷效率，避免零部件誤診、錯(cuò)換、誤換，降低用戶的故障抱怨。

基于以上方法，本發(fā)明還提供一種智能的汽車零部件故障診斷建模的電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

為解決本發(fā)明中的技術(shù)問(wèn)題，所采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明在第一方面提出一種智能的汽車零部件故障診斷和建模方法，該方法主要包括如下步驟：

步驟1：獲取汽車行駛歷史大數(shù)據(jù)和維保記錄數(shù)據(jù)

根據(jù)車輛各零部件的維保記錄卡，確定車輛各零部件的故障類型以及對(duì)應(yīng)的故障維修時(shí)間，基于故障類型和故障維修時(shí)間從云平臺(tái)提取汽車出廠時(shí)間至故障維修時(shí)間內(nèi)的車輛行駛過(guò)程中的零部件全生命周期的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段包括零部件本身、零部件負(fù)載、車輛行駛外部環(huán)境、車輛駕駛行為等can信號(hào)數(shù)據(jù)。

步驟2：對(duì)零部件全生命周期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合和清洗

零部件各數(shù)據(jù)字段的can信號(hào)數(shù)據(jù)是通過(guò)不同的can總線進(jìn)行傳輸，不同數(shù)據(jù)字段的can信號(hào)參數(shù)其采樣間隔、采樣周期都不同，且各信號(hào)采集頻率較大，信號(hào)數(shù)據(jù)為毫秒級(jí)數(shù)據(jù).本發(fā)明基于時(shí)間序列模型進(jìn)行故障診斷建模，需對(duì)提取的零部件全生命周期歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)聚合處理。

首先是數(shù)據(jù)清洗，包括歷史數(shù)據(jù)各數(shù)據(jù)字段信號(hào)的異常值剔除和缺失值填充。