CN111176262A - 一种车辆故障的检测方法和*** - Google Patents

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陈杰
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Abstract

本发明公开了一种车辆故障的检测方法和***，所述方法包括以下步骤：根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。本发明实施例能够实现大样本量故障监测以及故障自动捕捉，解决了偶发故障复现和捕捉困难的问题，同时可以节省偶发故障排查时需要的大量人力和物力。

Description

一种车辆故障的检测方法和***
技术领域
本发明涉及汽车领域，具体涉及一种车辆故障的检测方法和***。
背景技术
汽车电气***越来越复杂，出现各种故障的概率也成倍数的增加。对于稳定复现的故障，人们有很好的排查解决方法，但对于一些偶发故障，单纯的从故障现象和读取的故障信息很难准确定位问题，目前的办法一般是安排专业的人去复现问题，同时在车辆诊断口上接上总线记录设备，待采集到故障发生时的总线数据后进行再进行分析排查。存在如下缺点：1、问题复现困难：由于不好组织大样本量排查，部分问题需花费很长时间才能复现，甚至不能复现；2、资源消耗多：需要专业工程师和总线设备并单独准备测试验证车辆；3、问题解决时效性差：部分问题需奔赴现场进行故障复现和数据采集分析。如何避免人工检测的同时，快速准确的通过车机***和远程检测查询出车辆的故障信息，需要进一步的技术创新。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种车辆故障的检测方法和***，能够自动捕捉和上传故障发生时车辆的总线数据，解决目前车辆偶发故障排查时的不足。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
第一方面，本发明实施例提供了一种车辆故障的检测方法，包括以下步骤：
根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；
存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。
进一步地，对所述车载网关上所述故障监控程序的设置包括数据的定期批量更新，所述故障监控程序的数据至少包括故障触发条件和故障信息的判断。
进一步地，所述车载网关对所述故障信息的记录还包括满足故障条件时故障信息在前后时间段内缓存的总线报文。
进一步地，所述车载网关连接有若干车载控制单元，当所述车载网关检测到所述车载控制单元的故障报文信号后，发送诊断报文到所述车载控制单元并读取所述车载控制单元的故障数据。
进一步地，所述大数据故障处理库中包括机器学习程序，对车辆的故障原因检测包括通过对所述故障信息、总线数据和故障监控程序的机器学习。
另一方面，本发明实施例还提供了一种车辆故障的检测***，包括：
故障触发模块，用于根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；
故障检测模块，用于存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。
进一步地，所述故障触发模块包括批量更新单元，所述批量更新单元用于对所述车载网关上所述故障监控程序的设置包括数据的定期批量更新，所述故障监控程序的数据至少包括故障触发条件和故障信息的判断。
进一步地，所述故障触发模块包括数据缓存单元，所述数据缓存单元用于通过所述车载网关记录满足故障条件时故障信息在前后时间段内缓存的总线报文。
进一步地，所述车载网关连接有若干车载控制单元，当所述车载网关检测到所述车载控制单元的故障报文信号后，发送诊断报文到所述车载控制单元并读取所述车载控制单元的故障数据。
进一步地，所述后台服务器包括机器学习单元，所述机器学习单元用于在所述大数据故障处理库中更新机器学习程序，并利用所述机器学习单元对所述故障信息、总线数据和故障监控程序的通过机器学习对车辆的故障原因进行检测。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明实施例公开了一种车辆故障的检测方法和***，其中，在对车辆故障的检测过程中，首先根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；然后存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。本发明实施例能够实现大样本量故障监测以及故障自动捕捉，解决了偶发故障复现和捕捉困难的问题，同时可以节省偶发故障排查时需要的大量人力和物力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的车辆故障的检测方法的一种流程示意图；
图2是本发明实施例公开的车辆故障的检测方法中部件的工作逻辑示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
如图1所示，本实施例提供了一种车辆故障的检测方法，包括以下步骤：
S1：根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；
S2：存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。
具体地，本实施例中的车载网关为T-BOX，T-BOX通过多路总线接入整车骨干网络对车辆中出现的故障信息进行故障信息的捕获，车载网关是监测总线上挂载的车载控制单元发出来的报文信号，当所监测的报文信号满足故障成立条件时，故障监测程序开始起作用，例如：当故障发生时，报文信号会有所变化，如正常时车速信号是VALID，当异常时车速信号变为Invalid了，监测到车速INVALID后，故障监测程序开始发送诊断报文读取控制器本身记录的故障信息；然后记录车载网关所接入的总线(bus)上的报文数据。由于后台服务器可以接收大量的故障信息信息，因此，本实施例能够实现大样本量故障监测以及故障自动捕捉，解决了偶发故障复现和捕捉困难的问题，同时可以节省偶发故障排查时需要的大量人力和物力。
在设置故障监控程序的过程中，首先进行故障现象的转化，将故障现象转换成可以通过程序判断的故障条件。如“车辆正常行驶过程中仪表上闪现ADAS***故障后立即消失”可转换为程序可判定的故障条件“EngineStatus＝Running”、“ADAS_FaultLamp＝True”，T-BOX通过监测整车网络报文上EngineStatus和ADAS_FaultLamp这两个信号的值来触发故障的记录。
优选地，对所述车载网关上所述故障监控程序的设置包括数据的定期批量更新，所述故障监控程序的数据至少包括故障触发条件和故障信息的判断。通过OTA方式更新T-BOX独立分区中的故障处理代码，可同时更新大批量车辆，实现大样本量监测。T-BOX内存划分一个可独立擦除和写入的分区，用于存放故障处理代码，这样可以保证故障判断代码独立更新而不影响控制器本身的程序。通过定期对故障监控程序进行批量更新，不仅可以将最新的偶发故障进行数据的更新，而且可以保证大批量的车辆都能够对偶发故障进行检测。
优选地，所述车载网关对所述故障信息的记录还包括满足故障条件时故障信息在前后时间段内缓存的总线报文。为了更好的进行故障原因分析，可以在T-BOX程序里设置缓存，缓存一定时间的总线报文，这样当故障发生时，可以将故障发生前一定时间的总线报文也记录下来，从而在后续对故障原因进行分析时，可以更加清楚的了解故障前后一段时间的总线数据，便于故障的排查和故障的改进。
优选地，如图2所示，所述车载网关连接有若干车载控制单元，当所述车载网关检测到所述车载控制单元的故障报文信号后，发送诊断报文到所述车载控制单元并读取所述车载控制单元的故障数据。T-BOX集成网关功能，自然的接入整车各主干网络(Bus)，这样T-BOX可以接收到主干网络上挂载的所有车载控制单元发送的报文数据。
优选地，所述大数据故障处理库中包括机器学习程序，对车辆的故障原因检测包括通过对所述故障信息、总线数据和故障监控程序的机器学习。其中，大数据故障处理库中已经提前录入了各种不同的故障信息和故障分析的原因，通过机器学习可以更加快速的对故障信息、总线数据和故障监控程序进行数据的判断和处理，从而加快故障的分析，提高故障原因判断的准确度。
实施例二：
本实施例提供了一种车辆故障的检测***，包括：
故障触发模块，用于根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；
故障检测模块，用于存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。
具体地，在软件方面，通过故障触发模块和故障检测模块通过将车辆个故障信息进行采集远程上传和远程分析，能够实现大样本量故障监测以及故障自动捕捉，解决了偶发故障复现和捕捉困难的问题，同时可以节省偶发故障排查时需要的大量人力和物力。
优选地，所述故障触发模块包括批量更新单元，所述批量更新单元用于对所述车载网关上所述故障监控程序的设置包括数据的定期批量更新，所述故障监控程序的数据至少包括故障触发条件和故障信息的判断。通过OTA方式更新T-BOX独立分区中的故障处理代码，可同时更新大批量车辆，实现大样本量监测。T-BOX内存划分一个可独立擦除和写入的分区，用于存放故障处理代码，这样可以保证故障判断代码独立更新而不影响控制器本身的程序。通过定期对故障监控程序进行批量更新，不仅可以将最新的偶发故障进行数据的更新，而且可以保证大批量的车辆都能够对偶发故障进行检测。
优选地，所述故障触发模块包括数据缓存单元，所述数据缓存单元用于通过所述车载网关记录满足故障条件时故障信息在前后时间段内缓存的总线报文。为了更好的进行故障原因分析，可以在T-BOX程序里设置缓存，缓存一定时间的总线报文，这样当故障发生时，可以将故障发生前一定时间的总线报文也记录下来，从而在后续对故障原因进行分析时，可以更加清楚的了解故障前后一段时间的总线数据，便于故障的排查和故障的改进。
优选地，所述车载网关连接有若干车载控制单元，所述故障信息通过所述车载控制单元发送至所述车载网关。T-BOX集成网关功能，自然的接入整车各主干网络(Bus)，这样T-BOX可以接收到主干网络上挂载的所有车载控制单元发送的报文数据。
优选地，所述后台服务器包括机器学习单元，所述机器学习单元用于在所述大数据故障处理库中更新机器学习程序，并利用所述机器学习单元对所述故障信息、总线数据和故障监控程序的通过机器学习对车辆的故障原因进行检测。其中，大数据故障处理库中已经提前录入了各种不同的故障信息和故障分析的原因，通过机器学习可以更加快速的对故障信息、总线数据和故障监控程序进行数据的判断和处理，从而加快故障的分析，提高故障原因判断的准确度。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的车辆故障的检测***在车辆故障检测时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将车辆故障的检测***的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的车辆故障的检测***与车辆故障的检测方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆故障的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；
存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。
2.根据权利要求1所述的车辆故障的检测方法，其特征在于，对所述车载网关上所述故障监控程序的设置包括数据的定期批量更新，所述故障监控程序的数据至少包括故障触发条件和故障信息的判断。
3.根据权利要求1所述的车辆故障的检测方法，其特征在于，所述车载网关对所述故障信息的记录还包括满足故障条件时故障信息在前后时间段内缓存的总线报文。
4.根据权利要求1所述的车辆故障的检测方法，其特征在于，所述车载网关连接有若干车载控制单元，当所述车载网关检测到所述车载控制单元的故障报文信号后，发送诊断报文到所述车载控制单元并读取所述车载控制单元的故障数据。
5.根据权利要求1所述的车辆故障的检测方法，其特征在于，所述大数据故障处理库中包括机器学习程序，对车辆的故障原因检测包括通过对所述故障信息、总线数据和故障监控程序的机器学习。
6.一种车辆故障的检测***，其特征在于，包括：
故障触发模块，用于根据车载网关上设置的故障现象对应的故障监控程序，检测连接于所述车载网关上车载控制单元的故障信号，在所述车载网关上记录满足所述故障监控程序的故障信息；
故障检测模块，用于存储所述故障信息和所述车载网关上的总线数据，并将所述故障信息和所述总线数据远程发送至后台服务器，在所述后台服务器进行数据筛选后，将所述故障信息、总线数据和故障监控程序导入大数据故障处理库，通过所述大数据故障处理库检测出车辆的故障原因。
7.根据权利要求6所述的车辆故障的检测***，其特征在于，所述故障触发模块包括批量更新单元，所述批量更新单元用于对所述车载网关上所述故障监控程序的设置包括数据的定期批量更新，所述故障监控程序的数据至少包括故障触发条件和故障信息的判断。
8.根据权利要求6所述的车辆故障的检测***，其特征在于，所述故障触发模块还包括数据缓存单元，所述数据缓存单元用于通过所述车载网关记录满足故障条件时故障信息在前后时间段内缓存的总线报文。
9.根据权利要求6所述的车辆故障的检测***，其特征在于，所述车载网关连接有若干车载控制单元，当所述车载网关检测到所述车载控制单元的故障报文信号后，发送诊断报文到所述车载控制单元并读取所述车载控制单元的故障数据。
10.根据权利要求6所述的车辆故障的检测***，其特征在于，所述后台服务器包括机器学习单元，所述机器学习单元用于在所述大数据故障处理库中更新机器学习程序，并利用所述机器学习单元对所述故障信息、总线数据和故障监控程序的通过机器学习对车辆的故障原因进行检测。
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