JP2013120143A - 異常診断システム及び異常診断方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】診断車両装置12aは、診断対象データを検知すると(S1)、診断対象データをセンタ装置13に送信する(S2)。センタ装置13は、診断対象データを受信し、診断依頼を受け付け(S3)、診断対象データが希有事象か否かを判定し(S4)、判定結果に基づいて診断車両2aが異常か否かを決定し(S5)、診断結果を診断車両装置12aに送信する(S6)。診断車両装置12aは、受信する診断結果が「異常」であるか否かを確認し(S7)、診断結果が「異常」である場合、出力装置24によって警告を出力し(S8)、診断結果が「正常」である場合、診断対象データを正常データとして正常データDB43に登録する(S9)。
【選択図】図9
Description
(1)学習用の正常データを予め網羅的に集めることが難しい。
(2)データ不足の状況では、異常診断の精度改善に限界がある。
(3)データ不足の状況では誤診断が多くなる為、リアルタイムに異常を診断してドライバに知らせるという運用ができない。
(1)端末装置において障害を検出する際の条件を更新しなければ、同じ障害を検出し続けて、センタへの問い合わせが繰り返し発生してしまう可能性がある。
(2)障害診断に協力する車両において条件候補の発生をモニタする際、稀にしか発生しない現象は長時間待ち続ける必要があり、効率的ではない。
次に、図4〜図9を参照しながら、第1実施形態について説明する。第1実施形態では、センタ装置13が、市場における車両2の走行データ(以下、「市場走行データ」という。)を集中管理し、車両2の異常を診断する。つまり、第1実施形態の異常診断システム1は、センタ装置13による集中管理型のシステムと言える。尚、走行データとは、各ECUの内部データやCAN26上を流れている各種の信号等である。
次に、図10〜図14を参照しながら、第2実施形態について説明する。第2実施形態では、それぞれの車両装置12が、自車の市場走行データを分散管理し、車両2の異常を診断する。つまり、第2実施形態の異常診断システム1は、複数の車両装置12による分散管理型のシステムと言える。以下、第1実施形態と同様の構成要素については同じ符号を付し、重複説明を省略する。
次に、図15〜図20を参照しながら、第3実施形態について説明する。第3実施形態では、異常診断処理のみならず、異常の要因特定処理も行う。以下、第2実施形態における分散管理型の異常診断システム1において、異常の要因特定処理を行う場合を説明する。以下、第1実施形態及び第2実施形態と同様の構成要素については同じ符号を付し、重複説明を省略する。
2………車両
2a………診断車両
2b………協力車両
3………診断センタ
12………車両装置
12a………診断車両装置
12b………協力車両装置
13………センタ装置
22………異常診断ECU
Claims (10)
- 車両の異常を診断する異常診断システムであって、
車両の走行データを記憶する記憶部と、
診断対象の走行データである診断対象データを入力する入力部と、
前記記憶部に記憶されている走行データ群について、高密度に発生しているデータ領域である高密度領域を生成し、前記高密度領域と前記診断対象データとを比較し、前記診断対象データが希有事象又は頻出事象のいずれであるかを判定する判定部と、
前記判定部による判定結果に基づいて、車両が異常か否かを決定する診断部と、
前記診断部による診断結果を出力する出力部と、
を備える異常診断システム。 - 車両に搭載されている車両装置と、前記車両装置とネットワークを介して接続されるセンタ装置と、によって構成され、
前記センタ装置は、
前記入力部として、前記診断対象データを受信することによって、診断の依頼を受け付ける受付手段と、
診断の協力依頼先の車両である協力車両を選定する選定手段と、
前記協力車両に係る前記車両装置に前記診断対象データを送信することによって、診断の協力を依頼する協力依頼手段と、
を備え、
前記車両装置は、
前記記憶部として、自車の走行データを記憶する記憶手段と、
前記判定部として、前記記憶手段に記憶されている走行データ群について、前記高密度領域を生成し、前記高密度領域と前記診断対象データとを比較し、前記診断対象データが希有事象又は頻出事象のいずれであるかを判定し、判定結果を前記センタ装置に送信することによって、診断に協力する協力手段と、
を備え、
前記センタ装置は、更に、
前記診断部として、前記車両装置から受信する前記判定結果を統合し、車両が異常か否かを決定する診断手段と、
前記出力部として、前記診断手段による診断結果を、前記診断対象データに係る車両に搭載されている前記車両装置に送信することによって、診断結果を出力する診断結果出力手段と、
を備える請求項1に記載の異常診断システム。 - 前記車両装置が備える前記記憶手段は、更に、正常時の走行データである正常データを記憶し、前記センタ装置から受信する診断結果が「正常」である場合、前記診断対象データを前記正常データとして記憶する
請求項2に記載の異常診断システム。 - 前記診断部によって車両が異常と決定される場合には、異常の要因特定処理を行う要因特定部、
を更に備える請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の異常診断システム。 - 前記車両装置は、
前記要因特定部の一部として、前記記憶手段に記憶されている前記正常データ、及び前記診断対象データに基づいて、異常の発生条件となり得る要因候補を抽出し、抽出した結果を要因候補リストとする要因候補抽出手段と、
前記要因特定部の一部として、前記要因候補リストについて、自車の車両における発生有無を検索し、検索結果を前記センタ装置に送信することによって、前記要因候補の絞込に協力する要因候補絞込協力手段と、
を更に備え、
前記センタ装置は、
前記要因特定部の一部として、前記協力車両に係る前記車両装置から受信する前記検索結果から、前記協力車両において発生している前記要因候補を前記要因候補リストから削除することによって、前記要因候補を絞り込む要因候補絞込手段、
を更に備える請求項4に記載の異常診断システム。 - 前記センタ装置が備える前記診断手段は、
希有事象判定の前記協力車両の割合、又は頻出事象判定の前記協力車両の割合のいずれかと、閾値とを比較することによって、車両が異常か否かを決定する
請求項2又は請求項3に記載の異常診断システム。 - 前記センタ装置が備える前記診断手段は、
希有事象判定の前記協力車両の割合、又は頻出事象判定の前記協力車両の割合のいずれかと、第1の閾値とを比較することによって、車両が異常か、又はそれ以外かを決定し、
更に、車両が異常と決定されない場合には、所定の期間内に、頻出事象判定の前記協力車両の割合が、前記第1の閾値とは異なる第2の閾値を超える場合、車両が正常と決定する
請求項2又は請求項3に記載の異常診断システム。 - 前記センタ装置が備える前記診断手段は、
希有事象判定の前記協力車両の割合、又は頻出事象判定の前記協力車両の割合のいずれかと、第1の閾値とを比較することによって、車両が異常か、又はそれ以外かを決定し、
更に、車両が異常と決定されない場合には、頻出事象判定の前記協力車両に前記診断対象データが前記正常データとして記憶されている場合、車両が正常と決定する
請求項3に記載の異常診断システム。 - 前記センタ装置が備える前記診断結果出力手段は、更に、前記診断手段による診断結果を、前記協力車両に搭載されている前記車両装置に送信する
請求項2又は請求項3に記載の異常診断システム。 - 車両に搭載されている車両装置と、前記車両装置とネットワークを介して接続されるセンタ装置と、によって構成され、車両の異常を診断する異常診断システムにおける異常診断方法であって、
前記センタ装置又は前記車両装置が、診断対象の走行データである診断対象データを入力する入力ステップと、
前記センタ装置又は前記車両装置が、予め記憶されている走行データ群について、高密度に発生しているデータ領域である高密度領域を生成し、前記高密度領域と前記診断対象データとを比較し、前記診断対象データが希有事象又は頻出事象のいずれであるかを判定する判定ステップと、
前記センタ装置が、前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、車両が異常か否かを決定する診断ステップと、
前記センタ装置が、前記診断ステップにおける診断結果を出力する出力ステップと、
を含む異常診断方法。
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