JP6062710B2 - 車両診断装置 - Google Patents

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Description

本発明は、車両信号を用いて車両を診断する車両診断装置に関する。
従来、車両診断装置のデータモニタ機能(車両から収集した車両信号を表示する機能)により、整備作業者が、各種車両信号を観測して車両が正常か否かを判断している。また、他の車両の車両信号(車両データ)を利用して車両診断を行うことが知られており、例えば、特許文献1に記載のものがある。特許文献1には、ネットワークを介して故障車両から故障発生前の車両データを受信して予め蓄積しておき、ネットワークを介して故障予測対象車両から車両データを受信し、この故障予測対象車両の車両データと同型である車両の蓄積された車両データとを相関演算することによって故障予測対象車両に故障が発生するか否かを予測することが記載されている。
特開2004−268633号公報
車両信号から判断する場合、車両信号に対して基準値があれば判断し易いが、基準値が明示されていない場合がある。基準値がない場合、整備作業者(特に、熟練していない経験の浅い整備作業者)は、車両信号から車両が正常か否かを判断することが困難であった。車両信号に対して基準値が明示されていない事由としては、車両はメカトロニクス製品であるので、入力値(例えば、ECU[Electronic Control Unit]による指示値)と出力値(例えば、機構動作後のセンサー値)の伝達関数を机上では計算できないものが多いこと(車両実験で実測する方法が中心となるが、全ての車両信号の実測は困難)、各車両メーカーが自社技術保護のために公表しないこと、などが考えられる。特許文献1では、故障した車両から収集した車両データを用いて故障予測を行っているが、この車両データは各車両における故障前の様々な条件での車両データなので、基準値として用いるには精度が不十分である。
そこで、本発明は、基準値が明示されていない車両信号を用いて車両診断する場合でも各車両から収集した車両信号を用いて精度の高い車両診断を可能とする車両診断装置を提供することを課題とする。
本発明に係る車両診断装置は、車両に搭載された診断対象となる装置の車両信号を用いて車両を診断する車両診断装置であって、予め設定された所定の条件を車両に入力して、該車両から診断対象の装置についての所定の条件に応じた車両信号と該車両の車両情報を収集する収集手段と、診断対象の装置について故障情報の検出を行う故障検出手段と、収集手段で収集した診断対象の装置についての所定の条件に応じた車両信号のデータと、故障情報に基づいて判定された識別情報であって車両信号のデータが正常値であるか異常値であるかを識別する該識別情報とを車両情報に紐付けて蓄積する蓄積手段と、診断対象車両を診断する場合、蓄積手段から診断対象車両と同一の車両情報又は類似の車両情報に紐付けられた所定の条件に応じた車両信号の蓄積データを抽出する抽出手段と、抽出手段で抽出した所定の条件に応じた車両信号の蓄積データであって、正常値の識別情報が紐付けられた車両信号の蓄積データ及び異常値の識別情報が紐付けられた車両信号の蓄積データの少なくとも一方と、収集手段で収集した診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを比較する比較手段とを備えることを特徴とする。
任意の車両から車両信号を収集する場合、車両診断装置では、収集手段で所定の条件を車両に入力してその車両から所定の条件に応じた車両信号とその車両の車両情報を収集し、蓄積手段にその収集された所定の条件に応じた車両信号のデータを車両情報に紐付けて蓄積しておく。所定の条件は、予め設定された条件である。様々な車両から同じ条件で車両信号が収集され、その同じ条件での車両信号のデータが蓄積手段に蓄積される。蓄積手段に蓄積される車両信号のデータは、車両情報に紐付けられており、車両情報毎に抽出できる。ある診断対象車両を診断する場合、車両診断装置では、収集手段で所定の条件を診断対象車両に入力してその診断対象車両から所定の条件に応じた車両信号とその診断対象車両の車両情報を収集する。そして、車両診断装置では、抽出手段で蓄積手段から診断対象車両と同一の車両情報又は類似の車両情報に紐付けられた所定の条件に応じた車両信号の蓄積データを抽出する。さらに、車両診断装置では、比較手段でその所定の条件に応じた車両信号の蓄積データと、診断対象車両での同じ所定の条件に応じた車両信号のデータとを比較することにより、診断対象車両の車両信号が正常か否かを診断する。蓄積データは多数の車両信号から同じ所定の条件で収集された車両信号なので、比較する基準値(基準範囲を含む)として信頼性が高く、車両信号の良否を容易かつ高精度に判断できる。各種車両信号について良否を判断することにより、車両の異常箇所(例えば、故障の可能性の高い箇所、劣化のある箇所)を特定できる。その結果、点検作業や修理作業の迅速化を図ることができる。このように、車両診断装置では、各車両から所定の条件に応じた車両信号を収集し、その収集した車両信号のデータを車両情報に紐付けて蓄積しておき、車両診断する際に同一又は類似の車両情報の同じ各条件に応じた車両信号の蓄積データと比較できるようにすることにより、基準値が明示されていない車両信号を用いて車両診断する場合でも精度の高い車両診断ができる。
本発明の上記車両診断装置では、車両情報は、エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報のうちの少なくとも1つである。車両診断装置では、エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報に紐付けて所定の条件に応じた車両信号のデータを蓄積しておくことにより、エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報別に車両信号のデータを比較でき、更に精度の高い車両診断ができる。
本発明の上記車両診断装置では、比較手段は、抽出手段で抽出した所定の条件に応じた車両信号の蓄積データと、収集手段で収集した診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを表示する構成としてもよい。このように、車両診断装置では、所定の条件に応じた車両信号の蓄積データと診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを合わせて表示して比較できるようにすることにより、整備作業者が表示されている蓄積データを基準値として診断対象車両の車両信号の良否を容易に判断できる。特に、所定の条件に応じた車両信号の蓄積データが明確な基準値となるので、熟練していない経験の浅い整備作業者でも容易に判断できる。
本発明の上記車両診断装置では、比較手段は、抽出手段で抽出した所定の条件に応じた車両信号の蓄積データに基づいて診断基準を生成し、該診断基準と収集手段で収集した診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを比較して正常か否かを判定する構成としてもよい。このように、車両診断装置では、所定の条件に応じた車両信号の蓄積データから診断基準を生成し、その診断基準と診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを比較することにより、装置側で診断対象車両の車両信号の良否を容易かつ高精度に判断できる。
本発明によれば、各車両から所定の条件に応じた車両信号を収集し、その収集した車両信号のデータを車両情報に紐付けて蓄積しておき、車両診断する際に同一又は類似の車両情報の同じ各条件に応じた車両信号の蓄積データと比較できるようにすることにより、基準値が明示されていない車両信号を用いて車両診断する場合でも精度の高い車両診断ができる。
本実施の形態に係る車両診断装置を含むシステム構成図である。 シーケンス(各条件)とシーケンスに従って収集された車両信号の一例であり、(a)がシーケンスである各条件の目標エンジン回転数であり、(b)が車両信号である各条件に応じたターボ回転数である。 図1のデータベースに格納される車両情報と車両信号データの一例である。 図1の車両診断装置で表示される総走行距離別の蓄積データの散布図の一例であり、(a)が全ての総走行距離の散布図であり、(b)が総走行距離が5万km以下の散布図である。 図1の車両診断装置で表示される総走行距離別の蓄積データの散布図と診断対象車両の車両信号データとの比較の一例であり、(a)が車両信号データが正常な場合であり、(b)が車両信号データが異常な場合である。 図1の車両診断装置で表示されるエンジン機種別の蓄積データの散布図と診断対象車両の車両信号データとの比較の一例である。 図1の車両診断装置で表示される車型別の蓄積データの散布図と診断対象車両の車両信号データとの比較の一例である。 図1の車両診断装置で表示される車型別の蓄積データ(異常データ)の散布図と診断対象車両の車両信号データとの比較の一例である。 本実施の形態に係る車両信号収集蓄積の動作の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態に係る車両信号収集蓄積処理(異常データの場合)の動作の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態に係る車両信号比較の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、本発明に係る車両診断装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
本実施の形態では、本発明に係る車両診断装置を、トラック、バスなどの商用車を対象とした診断を行う車両診断装置に適用する。本実施の形態に係る車両診断装置は、ディーラ、修理工場、整備工場等にそれぞれ設けられ、これらの場所に車両が持ち込まれたときに接続される。各車両は、車両に異常がある場合、修理が必要な場合、定期的な点検を受ける場合等にこれらの場所に持ち込まれる。本実施の形態に係る車両診断装置は、データを蓄積するために、サーバーにネットワークを介して接続し、サーバーのデータベースを利用する。
図1〜図8を参照して、車両診断装置1及びサーバー3(データベース4)について説明する。図1は、本実施の形態に係る車両診断装置を含むシステム構成図である。図2は、シーケンス(各条件)とシーケンスに従って収集された車両信号の一例である。図3は、データベースに格納される車両情報と車両信号データの一例である。図4〜図8は、車両診断装置での表示の各例である。
まず、車両診断装置1について説明する。車両診断装置1は、CPU[Central Processing Unit]、ROM[ReadOnly Memory]、RAM[Random Access Memory]等からなるコンピュータによって構成される装置であり、車両信号収集蓄積機能及び車両信号比較機能を有している。また、車両診断装置1は、ディスプレイを備えており、ディスプレイに診断用の情報を表示する。また、車両診断装置1は、車両用の通信装置を備えており、この通信装置によって車両Vとの間で信号を送受信する。各車両Vも、車両診断装置1と通信するための通信装置を備えている。また、車両診断装置1は、ネットワーク用の通信装置も備えており、この通信装置でネットワーク2を介してサーバー3に接続する。
なお、本実施の形態では、車両診断装置1の車両用の通信装置と車両信号収集蓄積機能が特許請求の範囲に記載する収集手段に相当し、車両診断装置1の車両信号比較機能とネットワーク用の通信装置及びサーバー3が特許請求の範囲に記載する抽出手段に相当し、車両診断装置1の車両信号比較機能とディスプレイが特許請求の範囲に記載する比較手段に相当する。
車両信号収集蓄積機能について説明する。車両診断装置1では、車両Vが接続されると、シーケンス毎に、シーケンスの各条件を示す制御信号を車両Vに送信する。シーケンスは、予め設定されており、エンジンに関するシーケンス、ブレーキに関するシーケンス、ステアリングに関するシーケンス等の様々なシーケンスがある。各シーケンスは、予め決められた複数の条件からなる。制御信号は、シーケンスの条件毎に順次送信されてもよいし、あるいは、全ての条件を含むシーケンス全体で送信されてもよい。車両Vでは、制御信号を受信すると、該当するECUでその制御信号の各条件に応じて車両Vの該当する装置を動作させ、その装置の動作に関連する車両信号を出力する。車両信号としては、車両内で使用される信号であればどのような信号にも適用でき、例えば、CAN[Controller Area Network]信号である。
図2(a)には、10個の条件からなるシーケンスの一例を示している。この例は、エンジンに関するシーケンスであり、目標エンジン回転数を条件1〜条件10の順で変化させるシーケンスである。車両Vでは、この各条件を示す制御信号が送信されると、エンジンECUで各条件の目標エンジン回転数を目標値としてエンジン制御を行い、エンジンを駆動させる。この各条件でエンジンが駆動したときに関連する様々な車両信号(例えば、ターボ回転数の車両信号、燃料噴射量の車両信号、実エンジン回転数の車両信号)があるので、この各車両信号が収集される。なお、ここで示す例は車両信号を収集する際の所定の条件の一例であり、車両信号を収集する際の所定の条件については他の様々な条件を適用できる。
車両診断装置1では、シーケンスの条件毎に、関連する各車両信号を車両Vから受信する。この際、車両診断装置1では、受信している各車両信号のデータをディスプレイに表示する。シーケンスの全ての条件が終了し、各条件に応じた車両信号を受信すると、車両診断装置1では、次のシーケンスに移行する。図2(b)には、図2(a)に示す目標エンジン回転数の各条件に応じた車両信号としてターボ回転数の例を示しており、各条件の目標エンジン回転数のときの車両Vから収集されたターボ回転数を示している。
全てシーケンスが終了すると、車両診断装置1では、車両Vから車両情報を読み出す。この車両情報としては、エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報がある。エンジン機種情報としては、例えば、E13C<ET-I>、E13C<ET-II>、E13C<ET-III>があり、排気量や出力性能(馬力)、環境性能(排出ガスレベル)により区分される。車型情報としては、例えば、FR(前1軸後2軸で、後2軸うちの前側の軸が駆動輪)、FN(前2軸後1軸で、後1軸が駆動輪)、FS(前1軸後2軸で、後2軸共に駆動輪)、FW(前2軸後2軸で、後2軸共に駆動輪)がある。架装情報としては、例えば、カーゴ、ダンプ、タンクローリー、ミキサー、冷凍バンがある。総走行距離情報は、例えば、5万km以下、5万km〜30万km、30万km超に区分けされる。
そして、車両診断装置1では、シーケンス毎の各条件に応じた車両信号のデータ及び車両情報を、ネットワーク2を介してサーバー3に送信する。この送信された車両信号データと車両情報は、サーバー3のデータベース4に格納(蓄積)される。
なお、車両Vは、OBD[On Board Diagnosis]装置を具備し、故障コードの検出、保持及び出力する機能を持っている。故障コードには、エンジンに関する故障コード、ブレーキに関する故障コード、ステアリングに関する故障コード等の様々な故障コードがある。故障コードで故障であることが示されている装置がある場合、その装置に関連する車両信号のデータは、故障している場合のデータであるので、異常値とみなすことができる。そこで、車両診断装置1では、車両Vから故障コードも読み出した場合、故障コードに基づいて故障の発生の装置があると、その装置に関連する車両信号のデータを異常値として取り扱う。
ちなみに、様々な車両から収集された車両信号データを比較データとする場合、同一のエンジン機種/車型/架装の車両から収集された車両信号データと比較すれば、比較データとしての信頼性が高くなる。同一のエンジン機種/車型/架装のデータが無い場合でも、類似しているエンジン機種/車型/架装の車両(例えば、エンジン機種だけが同一の車両、車型だけが同一の車両、架装だけが同一の車両、エンジン機種が近い車両、車型が近い車両、架装が近い車両、エンジン機種と車型が近い車両)から収集された車両信号データと比較すれば、比較データとしての信頼性が高くなる。また、総走行距離については、総走行距離が少ないほど新車の状態に近いので、データとして正常値である確度が高いと想定できるので、総走行距離が5万km以下の車両から収集された車両信号データと比較すれば、比較データとしての信頼性が高くなる。あるいは、同程度の総走行距離の車両から収集された車両信号データと比較しても、比較データとしての信頼性が高くなる。また、比較データが多数の車両が収集された蓄積データなほど、信頼性が高くなる。また、同じ条件で収集された車両信号データを比較データとするので、信頼性が高い。
車両信号比較機能について説明する。車両診断装置1では、車両V(特に、車両に異常等があり、診断を希望している車両)が接続されると、車両Vから車両情報を読み出す。
そして、車両診断装置1では、シーケンス毎に、その読み出したエンジン機種情報/車型情報/架装情報と同一又は類似のエンジン機種情報/車型情報/架装情報(特に、同一のもの優先)の車両から収集された車両信号データがデータベース4に蓄積されているかを、ネットワーク2を介してサーバー3に照会する。データベース4にこのような蓄積データが無い場合、車両診断装置1では、ディスプレイに“蓄積データ無し”と表示する。この場合、比較診断はできない。なお、エンジン機種情報/車型情報/架装情報については同一及び類似の蓄積データが無い場合でも、他のエンジン機種情報/車型情報/架装情報の蓄積データを用いて比較診断を行ってもよい。例えば、総走行距離が同程度の蓄積データあるいは総走行距離が少ない蓄積データを用いて、比較診断できるようにする。
データベース4に蓄積データが有る場合、車両診断装置1では、その同一又は類似のエンジン機種情報/車型情報/架装情報の車両信号の蓄積データを、ネットワーク2を介してサーバー3から受信する。そして、車両診断装置1では、その蓄積データを散布図としてディスプレイに表示する。この散布図では、例えば、エンジン機種情報/車型情報/架装情報が同一又は類似の蓄積データを、総走行距離帯別(5万km以下、5万km〜30万km、30万km超)に色やシンボルに分けて表示する。さらに、総走行距離帯を指定するラジオボタンを表示し、特定の総走行距離帯の蓄積データの散布図を表示できるようにする。この他にも、散布図では、蓄積データをエンジン機種別や車型別、架装別に色やシンボルに分けて表示してもよい。さらに、エンジン機種や車型、架装を指定するラジオボタンを表示し、特定のエンジン機種や車型、架装の蓄積データの散布図を表示できるようにする。
図4には、その一例を示しており、図2に示すシーケンスの各条件に応じたターボ回転数の蓄積データを散布図としたものである。図4(a)には、データ表示切替のラジオボタンで全てが選択されており、散布図として全ての総走行距離の蓄積データを表示している。ターボ回転数の各データは、総走行距離帯として5万km以下、5万km〜30万km、30万km超の各データが異なるシンボルでそれぞれ表示されている。図4(b)には、データ表示切替のラジオボタンで5万km以下が選択されており、散布図として総走行距離が5万km以下の蓄積データのみを表示している。
この散布図では、蓄積データが分布される範囲内が車両信号として正常である可能性が高い。そこで、車両信号データがこの分布範囲内の場合には正常である可能性が高いと判別でき、分布範囲から逸脱(特に、大きく逸脱)するような場合には異常である可能性が高いと判別できる。車両信号が異常と判別された場合、その車両信号に関連する箇所が故障や劣化などの可能性が高いので、その箇所を対象として詳細な点検を行い、必要に応じて修理する。
なお、上記したように、車両Vの故障コードに基づいて異常値とされる蓄積データもある場合、その異常値の蓄積データも散布図とする。この場合、異常値である蓄積データが分布される範囲内が異常である可能性が高い。そこで、車両信号データがこの分布範囲内の場合には異常である可能性が高いと判別でき、分布範囲から逸脱するような場合には正常である可能性が高いと判別できる。
車両診断装置1では、車両信号収集蓄積機能と同様の処理により、散布図で表示している同じシーケンスについて、車両Vからシーケンスの各条件に応じた車両信号を収集し、その収集した車両信号のデータを散布図に重ねてディスプレイに表示する。
図5(a)には、図4(a)の散布図に、ある比較評価対象の車両Vから収集した各条件に応じたターボ回転数のデータD1を重ねて表示したものを示している。この例の場合、このターボ回転数データD1は、蓄積データの分布範囲にほぼ含まれ、大きく逸脱していないので、整備作業者は、瞬時に正常と判別できる。一方、図5(b)には、図4(a)の散布図に、他の比較評価対象の車両Vから収集した各条件に応じたターボ回転数のデータD2を重ねて表示したものを示している。この例の場合、このターボ回転数データD2は、条件4から条件5のあたりのデータE2が蓄積データの分布範囲から大きく逸脱しているので、整備作業者は、瞬時に異常の可能性が高いと判別できる。
また、図6には、エンジン機種情報別の蓄積データの散布図に、ある比較評価対象の車両Vから収集した各条件に応じたターボ回転数のデータD3を重ねて表示したものを示している。この散布図では、データ表示切替のラジオボタンで全てが選択されているので、全てのエンジン機種の蓄積データを表示している。この例の場合、このターボ回転数データD3は、蓄積データの分布範囲にほぼ含まれ、大きく逸脱していないので、整備作業者は、瞬時に正常と判別できる。
また、図7には、車型情報別の蓄積データの散布図に、ある比較評価対象の車両Vから収集した各条件に応じたターボ回転数のデータD4を重ねて表示したものを示している。この散布図では、データ表示切替のラジオボタンで全てが選択されているので、全ての車型の蓄積データを表示している。この例の場合、このターボ回転数データD4は、蓄積データの分布範囲にほぼ含まれ、大きく逸脱していないので、整備作業者は、瞬時に正常と判別できる。
また、図8には、車型情報別の蓄積データの散布図に、他の比較評価対象の車両Vから収集した各条件に応じたターボ回転数のデータD5を重ねて表示したものを示している。この散布図では、データ表示切替のラジオボタンでFRが選択されているので、FRの車型の蓄積データを表示している。さらに、蓄積データに異常値のデータも含まれていたので、FRの車型の異常値の蓄積データも表示している。この例の場合、このターボ回転数データD5は、条件4から条件5のあたりのデータE5が異常値の蓄積データの分布範囲に含まれているので、整備作業者は、瞬時に異常の可能性が高いと判別できる。
サーバー3(データベース4)について説明する。サーバー3は、周知のサーバーを適用でき、各車両診断装置1から送信されたデータの蓄積機能や抽出機能を少なくとも有している。サーバー3は、データを格納するためのデータベース4を備えている。また、サーバー3は、ネットワーク用の通信装置を備えており、この通信装置でネットワーク2を介して各車両診断装置1に接続する。なお、データベース4が特許請求の範囲に記載する蓄積手段に相当する。
サーバー3では、車両診断装置1からシーケンス毎の各条件に応じた車両信号データ及び車両情報を受信する毎に、その各条件に応じた車両信号データを車両情報に紐付けてデータベース4に格納する。図3には、データベース4の格納形式の一例を示しており、車両情報(エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離)に紐付けて、各条件の車両信号データ(信号、信号、・・・)が格納されている。この格納形式は一例であり、他のどのような格納形式でもよく、例えば、同一のエンジン機種情報別、同一の車型情報別、同一の架装情報別、同一の総走行距離別に車両信号データをそれぞれ格納する。
また、サーバー3では、車両診断装置1から同一又は類似の車両情報(例えば、エンジン機種情報/車型情報/架装情報)の車両信号データがデータベース4に蓄積されているかの照会があると、その車両情報をキーとして最初に同一の車両情報の蓄積データがあるかをデータベース4内で検索し、同一の車両情報の蓄積データが無い場合には類似の車両情報の蓄積データがあるかをデータベース4内で検索する。同一又は類似の車両情報の蓄積データが有る場合、サーバー3では、車両診断装置1にその蓄積データを送信する。この送信される蓄積データは、各条件についての車両信号の蓄積データであり、車両情報も付加されている。同一及び類似の車両情報の蓄積データが無い場合、サーバー3では、車両診断装置1に蓄積データが無い旨を通知する。
上記した構成の車両診断装置1やサーバー3(データベース4)における車両信号収集蓄積の動作の流れを図9、図10のフローチャートに沿って説明し、車両信号比較の動作の流れを図11のフローチャートに沿って説明する。車両信号収集蓄積の動作については、通常の動作と、異常値としてのデータも収集蓄積する場合の動作も説明する。図9は、車両信号収集蓄積の動作の流れを示すフローチャートである。図10は、車両信号収集蓄積(異常データの場合)の動作の流れを示すフローチャートである。図11は、車両信号比較の動作の流れを示すフローチャートである。
車両Vが車両診断装置1に接続されると、シーケンス毎に、車両診断装置1では、各シーケンスを開始し(S10)、条件用のカウンタnを0に初期化する(S11)。
車両診断装置1では、シーケンスの条件nの制御信号を車両Vに送信する(S12)。車両Vでは、制御信号を受信すると、条件nに応じて動作し、条件nに応じた車両信号を車両診断装置1に送信する。車両診断装置1では、この車両信号を受信(収集)する(S13)。そして、車両診断装置1では、その車両信号のデータをディスプレイに表示する(S14)。ここでは、データ収集段階なので、この表示を行わなくてもよい。さらに、車両診断装置1では、カウンタnをインクリメント(n=n+1)する(S15)。そして、車両診断装置1では、カウンタnの数値からシーケンスの最後の条件が終了したかを判断し、このシーケンスが終了したか否かを判定する(S16)。S16にてシーケンスが終了していないと判定した場合、車両診断装置1では、S12の処理に戻る。
S16にてシーケンスが終了したと判定した場合(全てのシーケンスが終了した時点でもよいし、1つのシーケンスが終了する毎でもよい)、車両診断装置1では、車両Vから車両情報(エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報等)を読み出す(S17)。そして、車両診断装置1では、シーケンスの各条件に応じた車両信号のデータと車両情報をサーバー3に送信する(S18)。サーバー3では、この各条件に応じた車両信号のデータと車両情報を受信すると、車両情報に紐付けて各条件に応じた車両信号データをデータベース4に格納し、蓄積しておく(S19)。
特に、異常値としてのデータも収集蓄積する場合、車両Vが車両診断装置1に接続されると、車両診断装置1では、車両Vから故障コードを読み出す(S20)。車両診断装置1では、今回のシーケンスに関連する故障コードでの故障情報が有ったか否かを判定する(S21)。S21にて故障コードでの故障情報が無かったと判定した場合、車両診断装置1では、フラグDTC=0と設定する(S22)。S21にて故障コードでの故障情報が有ったと判定した場合、車両診断装置1では、フラグDTC=1と設定する(S23)。そして、車両診断装置1では、上記のS10〜S16と同じ処理により、シーケンスの各条件に応じた車両信号を車両Vから収集する(S24〜S30)。
S30にてシーケンスが終了したと判定した場合、車両診断装置1では、車両Vから車両情報を読み出す(S31)。そして、車両診断装置1では、フラグDTCが1か否かを判定する(S32)。S32にてフラグDTCが0と判定した場合、車両診断装置1では、収集した各条件に応じた車両信号のデータを正常値として取り扱う(S33)。S32にてフラグDTCが1と判定した場合、車両診断装置1では、収集した各条件に応じた車両信号のデータを異常値として取り扱う(S34)。そして、車両診断装置1では、シーケンスの各条件に応じた車両信号のデータ(異常値又は正常値)と車両情報をサーバー3に送信する(S35)。サーバー3では、この各条件に応じた車両信号のデータ(異常値/正常値)と車両情報を受信すると、車両情報に紐付けて各条件に応じた車両信号データ(異常値/正常値の識別情報も付加)をデータベース4に格納し、蓄積しておく(S36)。
診断対象の車両Vが接続されると、車両診断装置1では、車両Vから車両情報を読み出す(S40)。そして、車両診断装置1では、その車両情報(ここでは、例えば、車型情報とする)と同一又は類似の車両から収集された車両信号のデータが蓄積されているかをサーバー3に照会する(S41)。サーバー3では、この照会に応じて、照会の車型情報をキーにデータベース4を検索し、まず、同一の車型情報の蓄積データが有るか否かを検索し(S42)、同一の車型情報の蓄積データが無い場合には類似の車型情報の蓄積データが有るか否かを検索する(S43)。S42にて同一の車型情報の蓄積データが有る場合、サーバー3では、データベース4からその同一の車型情報の蓄積データを抽出し、この蓄積データを車両診断装置1に送信する。車両診断装置1では、この蓄積データを受信する(S44)。また、S43にて類似の車型情報の蓄積データが有る場合、サーバー3では、データベース4からその類似の車型情報の蓄積データを抽出し、この蓄積データを車両診断装置1に送信する。車両診断装置1では、この蓄積データを受信する(S44)。そして、車両診断装置1では、受信した蓄積データを散布図としてディスプレイに描画する(S45)。S43にて類似の車型情報の蓄積データも無い場合、サーバー3では、“蓄積データ無し”と車両診断装置1に通知する。車両診断装置1では、この通知を受信すると、“蓄積データ無し”とディスプレイに表示する(S46)。
車両診断装置1では、シーケンスを開始し(S47)、条件用のカウンタnを0に初期化する(S48)。車両診断装置1では、シーケンスの条件nの制御信号を車両Vに送信する(S49)。車両Vでは、制御信号の条件nに応じて動作し、条件nに応じた車両信号を車両診断装置1に送信する。車両診断装置1では、この車両信号を受信する(S50)。そして、車両診断装置1では、散布図に重ねて、その車両信号のデータをディスプレイに表示する(S51)。さらに、車両診断装置1では、カウンタnをインクリメント(n=n+1)する(S52)。そして、車両診断装置1では、このシーケンスが終了したか否かを判定する(S53)。S53にてシーケンスが終了していないと判定した場合、車両診断装置1では、S49の処理に戻る。
S53にてシーケンスが終了したと判定した場合、シーケンスの全ての条件の車両信号のデータが、散布図に重ねられて表示されたことになる。整備作業者は、この散布図の蓄積データの分散範囲と車両信号データとを比較し、車両信号が正常かあるいは異常の可能性があるかを判断する。この際、整備作業者は、必要に応じて、ラジオボタンを選択し、散布図として表示する蓄積データを変える。整備作業者は、異常の可能性がある車両信号がある場合、その車両信号に関連する箇所を重点的に点検し、必要に応じて修理する。
ここでは、全てのシーケンスについて車両信号比較をそれぞれ行ってもよいし、特定のシーケンスだけについて車両信号比較を行ってもよい。例えば、定期的な点検の場合には全てのシーケンスについて行い、不具合症状の発生部位が明確な場合(例えば、エンジンの振動が通常より大きい)にはエンジンに関連するシーケンスだけを行う。
この車両診断装置1によれば、各車両Vにシーケンスに従って各条件を入力して、各条件に応じた車両信号を収集し、その収集した車両信号のデータを車両Vの車両情報に紐付けてデータベース4に蓄積しておき、車両診断する際に同一又は類似の車両情報の同じシーケンスの各条件に応じた車両信号の蓄積データと比較できるようにすることにより、基準値が明示されていない車両信号を用いて車両診断する場合でも、同じシーケンスの各条件で多数の車両から収集された車両信号の蓄積データは比較する基準範囲として信頼性が高いので、車両信号の良否を容易かつ高精度に判断でき、精度の高い車両診断ができる。各種車両信号について良否を判断することにより、車両の異常箇所(故障や劣化等の可能性の高い箇所)を迅速に特定でき、点検作業や修理作業の迅速化を図ることができる。
さらに、車両診断装置1によれば、シーケンスに含まれる各条件に応じた車両信号の蓄積データの散布図に診断対象の車両での同じシーケンスの各条件に応じた車両信号のデータを重ねて表示して比較できるようにすることにより、整備作業者がその蓄積データからなる信頼性の高い分布範囲に基づいて診断対象車両の車両信号の良否を容易かつ迅速に判断できる。特に、その蓄積データの分布範囲が明確な基準範囲となるので、熟練していない経験の浅い整備作業者でも容易に判断できる。
また、車両診断装置1によれば、総走行距離帯等を選択できるようにして、総走行距離帯等で分けて蓄積データの散布図を表示できるので、その蓄積データからより信頼性の高い基準範囲を得ることができる。また、車両診断装置1によれば、車両Vの故障コードに基づいて異常値の可能性の高い車両信号データも蓄積することより、その異常値の蓄積データからより信頼性の高い基準範囲を得ることができる。
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
例えば、本実施の形態では対象としてトラック、バス等の商用車に適用したが、乗用車等の他の自動車車両を対象としてもよいし、2輪車両を対象としてもよい。
また、本実施の形態では車両情報としてエンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報を適用したが、これ以外の車両情報を適用してもよい。例えば、トランスミッション装置種別やデファレンシャルギア比などの情報である。また、エンジン機種情報と架装情報が同一の車両の蓄積データと比較する、車型情報と総走行距離情報が同一の車両の蓄積データと比較するなど複数の車両情報を指定して表示や比較できるようにしてもよい。
また、本実施の形態ではディーラー、修理工場、整備工場等に車両が持ち込まれたときに車両信号収集を行う構成としたが、車両製造工場において工場出荷時の車両から車両信号収集を行う構成としてもよい。このように工場出荷時に車両信号収集を行うことにより、全車両から車両信号データを収集できる。この収集された車両信号データは、新車のものなので、正常値としての確度が高いデータである。
また、本実施の形態ではネットワークを介してサーバーに接続し、サーバーのデータベースを利用して車両信号データを蓄積する構成としたが、車両信号データを蓄積するための構成としては他の構成でもよい。
また、本実施の形態では蓄積データを散布図とし、散布図に診断対象の車両の車両信号データを重ねてディスプレイに表示して、散布図における蓄積データの分布範囲に基づいて整備作業者が容易に比較診断できるように構成したが、車両診断装置において蓄積データの分布状況を標準偏差値や分散値等として算出し、その値に基づく診断基準を設定し、装置側でその診断基準に基づいて診断対象の車両の車両信号が正常/異常を判別するようにしてもよい。
1…車両診断装置、2…ネットワーク、3…サーバー、4…データベース。

Claims (4)

  1. 車両に搭載された診断対象となる装置の車両信号を用いて前記車両を診断する車両診断装置であって、
    予め設定された所定の条件を車両に入力して、該車両から前記診断対象の装置についての前記所定の条件に応じた車両信号と該車両の車両情報を収集する収集手段と、
    前記診断対象の装置について故障情報の検出を行う故障検出手段と、
    前記収集手段で収集した前記診断対象の装置についての所定の条件に応じた車両信号のデータと、前記故障情報に基づいて判定された識別情報であって車両信号のデータが正常値であるか異常値であるかを識別する該識別情報とを車両情報に紐付けて蓄積する蓄積手段と、
    診断対象車両を診断する場合、前記蓄積手段から診断対象車両と同一の車両情報又は類似の車両情報に紐付けられた所定の条件に応じた車両信号の蓄積データを抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段で抽出した所定の条件に応じた車両信号の蓄積データであって、前記正常値の識別情報が紐付けられた車両信号の蓄積データ及び前記異常値の識別情報が紐付けられた車両信号の蓄積データの少なくとも一方と、前記収集手段で収集した診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを比較する比較手段と、
    を備えることを特徴とする車両診断装置。
  2. 前記車両情報は、エンジン機種情報、車型情報、架装情報、総走行距離情報のうちの少なくとも1つであることを特徴とする請求項1に記載の車両診断装置。
  3. 前記比較手段は、前記抽出手段で抽出した所定の条件に応じた車両信号の蓄積データと、前記収集手段で収集した診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを表示することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の車両診断装置。
  4. 前記比較手段は、前記抽出手段で抽出した所定の条件に応じた車両信号の蓄積データに基づいて診断基準を生成し、該診断基準と前記収集手段で収集した診断対象車両での所定の条件に応じた車両信号のデータとを比較して正常か否かを判定することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の車両診断装置。
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