车辆故障自动诊断方法、装置以及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆故障自动诊断方法、装置以及设备。具体构思是搭建出用于对车辆故障知识进行存储和积累的车辆故障知识图谱，并结合输入的故障描述对可能的故障原因做预测、做推断；之后再利用预设的策略从可能的故障原因中遴选出目标结果，即确定最终的故障原因。本发明专利技术一方面对积累到的与车辆故障相关的知识，进行整理、归纳并建立元素关联，总结成知识图谱体系；另一方面将“按图索骥”与“先初诊再确诊”的技术思路相结合，从而，在车辆故障诊断的操作过程中，无需投入大量人力、也无需依赖单一的代码本身或检测硬件的限制，便能够全面、高效、准确地锁定到车辆故障的具体真实成因。

【技术实现步骤摘要】
车辆故障自动诊断方法、装置以及设备
本专利技术涉及车辆故障诊断领域，尤其涉及一种车辆故障自动诊断方法、装置以及设备。
技术介绍
车辆故障诊断，顾名思义，是给车辆进行“问诊治病”。即是当车辆存在故障隐患，导致车况变差或是部分/完全丧失某些功能时，为车辆进行故障判断和异常识别，包括查明故障部位、分析原因，之后可根据诊断结果制定出排除故障的对策，当然，车辆故障诊断技术也能对车辆未来的状况做出预测和预报。但是目前所采用的车辆故障诊断方法，例如人工诊断、车辆自诊断以及故障自动检测等，在不同层面皆有其各自缺陷，例如：要么过于依赖人工经验且人工成本较大，要么依赖既定的简单代码或受限于采集状态信息的硬件条件，使得对故障原因的分析不足、不准。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种车辆故障自动诊断方法、装置以及设备，并相应地提出一种计算机可读存储介质以及计算机程序产品，通过这些方面以弥补现有诊断方式的多种缺陷。本专利技术采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术提供了一种车辆故障自动诊断方法，包括：r>利用预先构建的车本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆故障自动诊断方法，其特征在于，包括：/n利用预先构建的车辆故障知识图谱，对接收到的故障描述数据进行初步诊断，得到若干候选诊断信息；/n基于预设策略从所述候选诊断信息中确定出最终诊断结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆故障自动诊断方法，其特征在于，包括：
利用预先构建的车辆故障知识图谱，对接收到的故障描述数据进行初步诊断，得到若干候选诊断信息；
基于预设策略从所述候选诊断信息中确定出最终诊断结果。


2.根据权利要求1所述的车辆故障自动诊断方法，其特征在于，所述得到若干候选诊断信息包括：
根据所述故障描述数据在所述车辆故障知识图谱中查询到对应的至少一个故障实体，其中所述故障实体包含若干条预设的故障原因；
当查询到一个所述故障实体时，所述候选诊断信息为该故障实体包含的故障原因；当查询到多个所述故障实体时，所述候选诊断信息为各所述故障实体的故障原因的并集。


3.根据权利要求1所述的车辆故障自动诊断方法，其特征在于，所述预设策略包括：当所述候选诊断信息为多个时，对所述候选诊断信息进行排序，根据排序结果确定所述最终诊断结果。


4.根据权利要求3所述的车辆故障自动诊断方法，其特征在于，所述对所述候选诊断信息进行排序包括：
利用预先训练的排序模型、所述候选诊断信息以及获取到的如下至少一项数据：用车记录、车型、故障码和所述故障描述数据，计算并排序各所述候选诊断信息的概率得分；
根据所述概率得分的排序结果，确定出若干所述最终诊断结果。


5.根据权利要求4所述的车辆故障自动诊断方法，其特征在于，所述排序模型的处理过程包括：
将所述故障描述数据，与所述用车记录和/或车型进行第一融合处理，得到第一融合结果；
将所述故障码与第一融合结果进行第二融合处理，得到第二融合结果，其中所述第二融合处理包括：计算所述故障码与第一融合结果的相关度；
逐个将所述候选诊断信息与第二融合结果进行第三融合处理，得到第三融合结果；
基于第三融合结果，得到各所述候选诊断信息的概率得分。


6.根据权利要求1～5任一项所述的车辆故障自动诊断方法，其特征在于，所述车辆故障知识图谱的架构包括具有继承关系的若干概念以及表征概念实例化的若干实体，且在特定的所述实体之间建立关联关系；
所述实...

【专利技术属性】
技术研发人员：许国朋，王兴宝，王智胜，汪华锋，雷琴辉，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34