[发明专利]一种基于多维关联规则模型的整车多源信号柔性测试方法

说明书

本发明公开了一种基于多维关联规则模型的整车多源信号柔性测试方法，是在整车云测试环境下，首先在云端在线划分测试状态，建立整车实际测试状态和目标测试状态的特征集合；然后在多源信号流中截取当前时段信号域，通过构建多维关联规则模型计算更新总线信号与电性能信号检测点的强关联规则集合；最后将总线信号作为输入，通过匹配强关联规则集合，决策下一时段的电性能信号检测点，并控制测试终端设备根据决策动态调整检测点，提高测试系统的柔性反应能力。本发明能提高测试系统应对整车状态和测试需求变化的能力，提升总线信号与电性能信号检测点的协同性，使测试过程更加精准和自动化，为整车测试诊断开发云端化、智能化提供有力支撑。

技术领域

本发明属于整车测试诊断开发技术领域，具体的说是一种基于多维关联规则模型的整车多源信号柔性测试方法。

背景技术

近年来汽车行业的激烈竞争，激发了整车厂对新车型开发效率的迫切追求。为了降低整车研发成本，整车厂商借鉴了柔性制造的思路，将“柔性”的思想引入到整车测试诊断技术中，提高了测试系统应对测试需求变化的能力和测试过程的柔性；为了缩短整车研发周期，整车测试诊断开发技术向着网络化、云端化、智能化方向发展，各大整车厂商推出各自的整车远程测试开发系统以满足其多车型多系统并发测试诊断需求。

然而目前的测试开发系统在测试采集方法上存在下问题：大多类型的整车测试系统需要专业的测试诊断开发人员给出测试方案，导致整车测试过程的精准性、多源信号协同性、测试结果的准确性严重依赖测试人员的专业素质；还有一部分类型的测试开发系统在运行时一直处于密集采集状态，不能根据整车的运行状态智能地调整测试系统各检测点的启动与休眠，收集了大量的无效数据，这不仅增加了服务器运行成本，而且会对后期分析、诊断的结果带来干扰，增加了研发周期。因此，如何根据测试需求的变化自动调整测试关联，根据整车实时运行状态变化精确的调整电性能信号检测点，是实现测试自动化、智能化亟需解决的问题。

发明内容

本发明为了克服以上现有技术的不足，提出一种基于多维关联规则模型的整车多源信号柔性测试方法，以期提高测试系统应对整车状态和测试需求变化的能力，提升总线信号与电性能信号检测点的协同性，使测试过程更加精准和自动化，为整车测试诊断开发云端化、智能化提供有力支撑。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

本发明一种基于多维关联规则模型的整车多源信号柔性测试方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1：建立当前时刻之前的T时间段内整车实际测试状态和目标测试状态的特征集合：

步骤1.1：将当前时刻之前的T时间段等长度的划分为N个长度为t的测试时间段，即T＝N×t，将每个测试时间段内整车实际测试状态下的总线信号以及电性能信号检测点构成的集合作为一个实际测试状态的特征集合，从而得到N个实际测试状态的特征集合，记为A₁,A₂,...,A_N；其中，A_N表示第N个实际测试状态的特征集合；

步骤1.2：分别统计T时间段内所有的总线信号以及电性能信号检测点，得到总线信号集合S＝{S₁,S₂,...,S_n}和电性能信号检测点集合P＝{P₁,P₂,...,P_m}，其中，S_n表示T时间段内第n个总线信号，P_m表示T时间段内第m个电性能信号检测点，n表示T时间段内的总线信号数量，m表示T时间段内电性能信号检测点数量，n≥1,m≥0；