车辆故障诊断方法及装置制造方法及图纸

技术编号:26846545 阅读:31 留言:0更新日期:2020-12-25 13:09
本发明专利技术实施例提供了一种车辆故障诊断方法及装置,其中,在获取到车辆待诊断信息时;利用预先训练好的神经网络推理机模型预测出车辆待诊断信息对应的故障器件的标识信息;基于该标识信息确定目标故障解决信息,以使得用户和维修人员能够根据目标故障解决信息的故障诊断原因和故障解决方法对故障器件进行维修,大大缩减了用户或者维修人员查找故障问题所花费的时间和精力。

【技术实现步骤摘要】
车辆故障诊断方法及装置
本专利技术涉及故障诊断
,尤其是涉及一种车辆故障诊断方法及装置。
技术介绍
随着汽车电子技术的不断发展,汽车系统也越来越复杂,当汽车出现故障时,用户或者维修人员无法对整个汽车系统可能产生的故障进行快速准确的诊断及提出有效的解决方法,且,在故障诊断的过程中,花费了用户或者维修人员大量的时间和精力来查找故障问题的所在。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种车辆故障诊断方法及装置,以缓解上述技术问题。第一方面,本专利技术实施例提供了一种车辆故障诊断方法,其中,该方法应用于电子设备,电子设备预先存储有训练好的神经网络推理机模型;上述方法包括:获取车辆待诊断信息;利用神经网络推理机模型预测出车辆待诊断信息对应的故障器件的标识信息;其中,神经网络推理机模型是基于故障样本训练神经网络模型得到的;基于标识信息确定目标故障解决信息,其中,目标故障解决信息包括故障诊断原因和故障解决方法。结合第一方面,本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,上述方法还包括:将标识信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆故障诊断方法,其特征在于,所述方法应用于电子设备,所述电子设备预先存储有训练好的神经网络推理机模型;所述方法包括:/n获取车辆待诊断信息;/n利用所述神经网络推理机模型预测出所述车辆待诊断信息对应的故障器件的标识信息;其中,所述神经网络推理机模型是基于故障样本训练神经网络模型得到的;/n基于所述标识信息确定目标故障解决信息,其中,所述目标故障解决信息包括故障诊断原因和故障解决方法。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆故障诊断方法,其特征在于,所述方法应用于电子设备,所述电子设备预先存储有训练好的神经网络推理机模型;所述方法包括:
获取车辆待诊断信息;
利用所述神经网络推理机模型预测出所述车辆待诊断信息对应的故障器件的标识信息;其中,所述神经网络推理机模型是基于故障样本训练神经网络模型得到的;
基于所述标识信息确定目标故障解决信息,其中,所述目标故障解决信息包括故障诊断原因和故障解决方法。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述标识信息和所述目标故障解决信息发送至与所述电子设备连接的显示器上进行显示。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述电子设备还与车辆信息采集传感器连接;
所述获取车辆待诊断信息的步骤,包括:
接收所述车辆信息采集传感器发送的采集信息,将所述采集信息确定为车辆待诊断信息。


4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,其中,所述标识信息包括故障器件名称和故障器件编号;
所述电子设备预先存储有故障解决方法表,所述故障解决方法表中存储有多个器件编号,以及与所述器件编号一一对应的故障解决信息;
基于所述标识信息确定目标故障解决信息的步骤,包括:
从多个所述器件编号中查找与所述故障器件编号匹配的目标器件编号;
将所述目标器件编号对应的故障解决信息确定为所述故障器件编号对应的目标故障解决信息。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述电子设备还预先存储有器件电路原理信息表,所述器件电路原理信息表中存储有多个器件编号,以及与所述器件编号一一对应的器件电路原理信息;
所述方法还包括:
在所述器件电路原理信息表中确定与所述故障器件编号匹配的目标器件电路原理信息;
将所述目标器件电路原理信息发送至所述显示器进行显示。


6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述器件电路原理信息表中确定与所述故...

【专利技术属性】
技术研发人员:黎生方符正阳公茂兵
申请(专利权)人:湖南行必达网联科技有限公司
类型:发明
国别省市:湖南;43

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