一种工程机械车载故障诊断系统及方法技术方案

技术编号:15690168 阅读:200 留言:0更新日期:2017-06-24 02:20
本发明专利技术公开了一种工程机械车载故障诊断系统及方法,包括如下步骤:步骤1、基于故障树生成车辆故障诊断规则库;步骤2、选择全自动诊断方式或人工半自动诊断方式进行车辆现场诊断;步骤3、控制器根据采集的电气信号并结合故障诊断规则库进行故障诊断;步骤4、将最终诊断结果在显示器上进行统一显示;步骤5、控制器将车辆所有报警信息以及故障信息通过智能数据终端上传到远程维护子系统,远程维护子系统对上传的数据通过粗糙集进行知识提取和属性约简得到最佳属性约简组合,并由专家去除冗余、排除错误后更新故障诊断规则库。可以简单快捷的查询到车辆现有的故障。

On board fault diagnosis system and method for engineering machinery

The invention discloses an engineering machinery vehicle fault diagnosis system and method, which comprises the following steps: Step 1, the rules of fault diagnosis based on fault tree generation vehicle base; step 2, select automatic or manual semi automatic diagnosis diagnosis for vehicle field diagnosis; step 3, the controller according to the electrical signal acquisition and fault diagnosis the rule base for fault diagnosis; step 4, the final diagnosis results are unified in the display; step 5, the controller will all vehicle alarm information and fault information through intelligent terminal data uploaded to the remote maintenance subsystem, remote maintenance data upload subsystem through knowledge extraction and attribute reduction are the best combination of attribute reduction in rough set, and the expert to remove redundant and eliminate the update rules of fault diagnosis error after library. You can easily and easily query the existing faults of the vehicle.

【技术实现步骤摘要】
一种工程机械车载故障诊断系统及方法
本专利技术涉及一种工程机械车载故障诊断系统及方法。
技术介绍
现在的工程车辆大量采用了CAN总线技术和可编程控制器技术,且发动机的燃油系统实现自动控制,给车辆的日常维护带来了很大的困难,同时对检测诊断技术要求很高。在车辆的使用过程中不可避免的地会出现各种故障,这些故障如果得不到及时排除,势必会导致系统运行严重偏离要求,降低车辆本身的可靠性和稳定性,因而及时查明故障原因并排除故障具有重要的意义。而传统的定期维护和例行检查虽然在一定程度上减少了故障的发生和危害,但这种方式需要大量有经验的专业人员,浪费许多人力和资源。当今,商用汽车行业采用的车载诊断系统,例如中国专利CN101923348A中公开了一种基于CANopen的混合动力汽车车载故障诊断系统和诊断方法,主要是通过对车辆的各个模块的实时监测并将故障信息存储在信息管理单元中,通过车辆组合仪表或者手持诊断设备对车辆故障信息进行查询。商用汽车的电控水平较高,车辆各个部件都有相应的监控模块,而工程机械产品电子检测元件较少,无法按照商用汽车的诊断方式对工程车辆进行诊断,无法帮助操作人员准确的找到故障原因。现有技术中,中国专利CN106354118A公开了一种基于故障树的列车故障诊断系统及方法,但是单纯的故障树诊断方法存在一定的弊端,就是故障树只能绘制现有的规则信息,并且规则中的现象与故障模式是强相关的,对于弱相关的内容或者在经验看来完全不相关的内容便无法查找相互的关系,也就不能绘制相关的故障树。中国专利CN103544389A公开了一种基于故障树和模糊神经网络的汽车起重机故障诊断方法,这种方法的缺点是模糊神经网络需要大量的先验数据对诊断系统进行训练,并且得到知识的正确性及置信度正比于先验数据集合的大小,对于缺少先验知识的车辆来说,很难完成诊断系统的建立,并且该专利中缺少之后对规则库的维护与增加的方法,对于状态无法检测的数据没有制定诊断的方法。总之,工程机械行业较其他行业而言,电控水平较低,含有许多无法检测的液控系统和机械传动系统,这样采用现有的方式很难做出诊断。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术提供一种工程机械车载故障诊断系统及方法,通过智能数据终端将报警、故障信息上传远程维护子系统,通过粗糙集理论对决策表进行知识的提取,生成新的规则并在专家去冗和排误后下发更新规则库,可以简单快捷的查询到车辆现有的故障;进一步的,采用故障树按照功能建立车辆规则库,操作人员通过交互设备、电控设备参与到诊断过程中,并由控制器整合所有输入信息辅助操作人员准确的找到故障原因。名词解释:决策项:表示决策表内指示故障现象的内容,例如车辆无法行走等。决策表:将所有故障模式与当前故障模式下的故障现象逐条列成一个二维表格,列向代表不同的时间,横向代表该时刻发生的故障模式和故障现象。属性表:去除决策表内决策项后的表格,并且每一行作为一个属性集合。决策属性集合:将决策表内所有包含相同决策项的属性集合组成该决策项的决策属性集合。上近似集:表示包含该决策属性集合的属性表中的属性集合求并得到。下近似集:表示所有包含于决策属性集合的属性表中的属性集合中求并得到。最佳属性约组合:删除该组合内的任何一个属性都会造成上下近似集不相同,并且该组合当前的上下近似集相同的决策属性集合。约简启动参数n:表示指示当前表内的第n个属性。故障模式:故障的表现形式。为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本专利技术通过以下技术方案实现:一种工程机械车载故障诊断系统,包括控制器,以及分别与控制器相连的信号检测模块和信号采集模块,所述控制器分别与显示器和智能数据终端相连,所述智能数据终端与远程维护子系统相连,其中:信号检测模块用于判断采集到的信号是否超出正常范围,并向控制器提供故障情况;信号采集模块用于将各种其他形式的物理信号转化为控制器可读取的电信号;控制器整合所有输入信息,并结合故障诊断规则库进行故障诊断,将最终诊断结果在显示器上进行统一显示;控制器将车辆所有报警信息以及故障信息通过智能数据终端上传到远程维护子系统,远程维护子系统对上传的数据通过粗糙集进行知识提取和属性约简得到最佳属性约简组合,并由专家去除冗余、排除错误后更新故障诊断规则库。优选,还包括CAN总线面板,所述控制器通过CAN总线与显示器、CAN总线面板相连,所述显示器是触控显示器。相应的,一种工程机械车载故障诊断方法,包括如下步骤:步骤a、基于故障树生成车辆故障诊断规则库;步骤b、选择全自动诊断方式或人工半自动诊断方式进行车辆现场诊断;步骤c、控制器根据采集的电气信号并结合故障诊断规则库进行故障诊断;步骤d、将最终诊断结果在显示器上进行统一显示;步骤e、控制器将车辆所有报警信息以及故障信息通过智能数据终端上传到远程维护子系统,远程维护子系统对上传的数据通过粗糙集进行知识提取和属性约简得到最佳属性约简组合,并由专家去除冗余、排除错误后更新故障诊断规则库。优选,更新故障诊断规则库的具体步骤如下:步骤a、将所有报警信息和故障信息组成属性集合,将故障现象作为决策属性,生成决策表R0;步骤b、定义m表示当前决策表内属性的个数,定义n为约简启动参数,且n的初始值为1;对决策表进行元素约简;步骤c、当n大于m时,进入步骤F,否则,将Rn-1删除第n个属性后,生成新的属性集合,并生成新的决策表Rn,寻找各个决策项的上、下近似集;如果上、下近似集相同则进入步骤d,否则,进入步骤e;步骤d、令n=n+1,进入步骤c;步骤e、令Rn=Rn-1,n=n+1,进入步骤c;步骤f、将约简完成后的新的决策表重复上述步骤直到得到最佳属性约组合,提取知识,并由专家定期对知识进行去除冗余、排除错误处理后,更新故障诊断规则库数据。优选,故障树的建立具体包括如下步骤:步骤a、将工程机械车辆按功能进行划分,再根据功能列出组成每个功能的具体功能属性;步骤b、按照输入系统、过程系统、执行系统分别列出包含的子系统部件,再将子系统部件细分到零件;步骤c、列出所有零件的故障模式并列出该故障模式对应的故障现象,并列出对应检测手段和诊断方法,由此生成故障诊断材料收集表;步骤d、从故障现象中找出相同或相类似的故障现象进行分类,并将该条故障现象作为故障树的顶事件,造成该故障现象的故障模式作为底事件,绘制故障树。本专利技术的有益效果是:第一、通过对产品的故障模式及其成因的梳理,构造故障树,然后对故障数进行分析,制定有针对性的分析方法以及推理机制,分析产生故障的原因,借助机载设备,帮助技术人员、操作人员、服务人员准确地找到故障的原因。得出相应的诊断结论并给出维修建议。第二、工程机械故障诊断起步较晚,专家经验及先验知识较少,单纯的故障树或者模糊控制无法形成一套完整可延续的诊断系统,而粗糙集理论可以很好的在故障树的基础上增加新的规则,并且不需要先验知识。第三、操作人员可以首先通过全自动诊断方式,简单快捷的查询到车辆现有的故障,并且同时获得故障现象和解决方法。第四、操作人员可以通过人工半自动诊断方式,通过故障现象快速锁定交互内容,并通过显示器提示,准确的查明故障原因并获得解决方案。附图说明图1是本专利技术一种工程机械车载故障诊断系统的结构框图;图2是本专利技术实施例中故障树的示意图;图3是本专利技术自动诊断交本文档来自技高网
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一种工程机械车载故障诊断系统及方法

【技术保护点】
一种工程机械车载故障诊断系统,包括控制器,以及分别与控制器相连的信号检测模块和信号采集模块,其特征在于,所述控制器分别与显示器和智能数据终端相连,所述智能数据终端与远程维护子系统相连,其中:信号检测模块用于判断采集到的信号是否超出正常范围,并向控制器提供故障情况;信号采集模块用于将各种其他形式的物理信号转化为控制器可读取的电信号;控制器整合所有输入信息,并结合故障诊断规则库进行故障诊断,将最终诊断结果在显示器上进行统一显示;控制器将车辆所有报警信息以及故障信息通过智能数据终端上传到远程维护子系统,远程维护子系统对上传的数据通过粗糙集进行知识提取和属性约简得到最佳属性约简组合,并由专家去除冗余、排除错误后更新故障诊断规则库。

【技术特征摘要】
1.一种工程机械车载故障诊断系统,包括控制器,以及分别与控制器相连的信号检测模块和信号采集模块,其特征在于,所述控制器分别与显示器和智能数据终端相连,所述智能数据终端与远程维护子系统相连,其中:信号检测模块用于判断采集到的信号是否超出正常范围,并向控制器提供故障情况;信号采集模块用于将各种其他形式的物理信号转化为控制器可读取的电信号;控制器整合所有输入信息,并结合故障诊断规则库进行故障诊断,将最终诊断结果在显示器上进行统一显示;控制器将车辆所有报警信息以及故障信息通过智能数据终端上传到远程维护子系统,远程维护子系统对上传的数据通过粗糙集进行知识提取和属性约简得到最佳属性约简组合,并由专家去除冗余、排除错误后更新故障诊断规则库。2.根据权利要求1所述的一种工程机械车载故障诊断系统,其特征在于,还包括CAN总线面板,所述控制器通过CAN总线与显示器、CAN总线面板相连,所述显示器是触控显示器。3.根据权利要求1所述的一种工程机械车载故障诊断系统,其特征在于,故障诊断规则库还设置有对应故障模式的解决方案,显示器对最终的诊断结果和解决方案进行统一展示。4.一种工程机械车载故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤a、基于故障树生成车辆故障诊断规则库;步骤b、选择全自动诊断方式或人工半自动诊断方式进行车辆现场诊断;步骤c、控制器根据采集的电气信号并结合故障诊断规则库进行故障诊断;步骤d、将最终诊断结果在显示器上进行统一显示;步骤e、控制器将车辆所有报警信息以及故障信息通过智能数据终端上传到远程维护子系统,远程维护子系统对上传的数据通过粗糙集进行知识提取和属性约简得到最佳属性约简组合,并由专家去除冗余、排除错误后更新故障诊断规则库。5.根据权利要求4所述的一种工程机械车载故障诊断方法,其特征在于,更新故障诊断规则库的具体步骤如下:步骤a、将所有报警信息和故障信息组成属性集合,将故障现象作为决策属性,生成决策表R0;步骤b、定义m表示当前决策表内属性的个数,定义n为约简启动参数,且n的初始值为1;对决策表进行元素约简;步骤c、当n大于m时,进入步骤f,否则,将Rn-1删除第n个属性后,生成新的属性集合An,并生成新的决策表Rn,寻找各个决策项的上、下近似集;如果上、下近似集相同则进入步骤d,否则,进入步骤e;步骤d、令n=n+1,确定删除第n个属性并进入步骤c;步骤e、令Rn=Rn-1,n=n+1,保留第n个属性并进入步骤c;步骤f、将约简完成后的新的决策表重复上述步骤直到得到最佳属性约组合,提取知识,并由专家定期对知识进行去除冗余、排除错误处理后,更新故障诊断规则库数据。6.根据权利要求4所述的一种工程机械车载故...

【专利技术属性】
技术研发人员:薛力戈武博文井然
申请(专利权)人:徐工集团工程机械股份有限公司
类型:发明
国别省市:江苏,32

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