[发明专利]一种用于车辆的故障预测方法及系统

说明书

本发明提供一种用于车辆的故障预测方法，通过对选定的待诊断部件对应的关联信号组中的各监测信号的历史数据，并对各监测信号的历史数据进行转换以及分析，获得其各历史时间点对应的性能指标；然后根据所述各历史时间点对应的性能指标，结合所述待诊断部件的理想期望曲线，获得所述待诊断部件的各历史时间点的健康度；根据所述待诊断部件的各历史时间点的健康度的变化，对未来健康度进行预测，获得所述待诊断部件的衰减诊断预测结果。本发明还提供了相应的系统。实施本发明，可以对车辆上特定装置进行故障预测，在故障发生前提供参考的维修保养提示，减少因车辆故障而产生的不便；同时提高用车的安全性。

技术领域

本发明涉及车载诊断相关的技术领域，特别是涉及一种用于车辆的故障预测方法及系统。

背景技术

在传统车辆的维护保养中，一般是在车辆已发生故障时，其诊断系统才会以故障码或故障图标的形式对用户进行提示；或者，用户定时通过4S店的工作人员对车辆进行检测；4S店的工作人员通过在线诊断系统，对已发生故障的诊断，或者对各电控模块对自身负载的失效行为进行诊断；现有的这种维护诊断方法只能诊断已发生的故障，而对于车辆零部件的性能衰减和使用寿命预估缺乏相应的诊断手段，从而造成用户使用体验不佳，同时存在安全隐患。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种用于车辆的故障预测方法及系统，可以对车辆上特定装置进行故障预测，在故障发生前提供参考的维修保养提示，提高用户使用体验以及安全性。

解决车内特定功能系统/零部件的健康度和使用寿命预测问题。

为解决上述技术问题，作为本发明的一方面，提供一种用于车辆的故障预测方法，其包括如下步骤：

步骤S10，获得车辆中选定的待诊断部件对应的关联信号组中的各监测信号的历史数据，并对所述各监测信号的历史数据进行转换处理，获得转换后的历史监测数据；

步骤S11，将转换后的历史监测数据导入预先设定的监控模型，分析获得所述待诊断部件的各历史时间点对应的性能指标，所述指标包括：性能衰减比例、历史运转负荷、异常动作统计；

步骤S12，根据所述各历史时间点对应的性能指标，结合所述待诊断部件的理想期望曲线，获得所述待诊断部件的各历史时间点的健康度；

步骤S13，根据所述待诊断部件的各历史时间点的健康度，并结合所述待诊断部件对应的各监测信号的当前运行数据，输入已训练的预测模型，对未来健康度进行预测，获得所述待诊断部件的衰减诊断预测结果，所述衰减诊断预测结果包括：所述待诊断部件预计出现失效风险的时间区间，以及对应事件的出现概率。

其中，进一步包括：

预先通过整车信号列表或DBC文件确定车辆中各待诊断部件对应的关联信号组，所述每一关联信号组包括多个监测信号；

其中，所述待诊断部件至少包括车窗电机，其关联信号组中的监测信号包括：4个车窗电机的激活状态、正/反转状态、电机转速、堵转状态、防夹状态，以及导航系统发出的GPS定位、空调系统发出的车外温度、车外湿度和车内温度、车内湿度、电池传感器和发电机所发出的当前放电电流和电压、发动机管理模块发出的点火状态。

其中，在所述步骤S10中，在所述待诊断部件为车窗电机时，对所述各监测信号的历史数据进行转换处理，获得转换后的历史监测数据的步骤具体包括：

将车窗电机从触发激活状态到堵转状态的时间转换为车窗执行一次完整的升或降操作的总执行时间；

将当前车内外温度、车内外湿度进行平滑处理后转换为当前车窗电机运行的环境温度、环境湿度；

将从电池传感器和发电机所获取的当前电压信息转换为当前车窗电机运行的电气环境；