提出最小概率故障的增强型部件故障诊断方法技术

本文公开了一种诊断和提出表现出的车辆故障的最小概率故障的方法及系统。该方法包括启动车辆健康状况管理(VHM)算法以监视至少一个车辆部件在预定时间段内在每个车辆运行事件期间的健康状态(SOH)。VHM算法为至少一个车辆部件确定绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记中的至少一个及置信度；计算出在预定时间段内的绿色SOH标记的数量(N

【技术实现步骤摘要】
提出最小概率故障的增强型部件故障诊断方法


[0001]本公开涉及一种车辆健康状况管理(VHM)系统，更具体地，涉及一种使用通过提出最小概率故障来减少不必要部件更换次数的方法的VHM系统。

技术介绍

[0002]现代车辆包括许多车辆传感器，其监视车辆上的系统和系统内的选定部件。车辆健康状况管理(VHM)系统从车辆传感器收集和处理数据，对数据进行分析并将数据转换为运行支撑信息，以识别车辆系统和部件的当前健康状态(SOH)，提高车辆安全性和可靠性，以及帮助实现最优维护措施。当车辆健康状况管理系统位于车辆中或集成到车辆中时，VHM系统可以称为集成车辆健康状况管理(IVHM)系统。
[0003]通常，当车辆出现问题时，技术人员通常首先检查并更换最有可能导致问题的车辆部件，直到问题解决为止。例如，常见的车辆问题，例如，当车辆无法启动时，维修技术人员会启动判断过程，该过程首先从手动检查车辆电池作为问题的潜在原因开始。首先检查车辆电池是因为通常这是车辆无法启动的最常见原因。如果有任何迹象表明电池可能是问题的原因，那么更换电池。
[0004]如果电池电量耗尽，那么检查结果可能表明电池是问题的原因，然而，这可能不是根本原因。维修技术人员可以继续更换电池，只是发现车辆仍然无法启动。现在，技术人员必须继续研究导致车辆无法启动的其他潜在原因。这导致维修技术人员浪费时间，由于更换无故障电池而增加保修成本，并且给客户带来不便。
[0005]因此，虽然当前的VHM系统达到了监视车辆系统和部件的当前SOH的预期目的，但是仍需要一种VHM系统，当VHM系统检测到潜在的车辆问题时，该VHM系统提出最小概率故障，以减少不必要的部件更换次数来解决车辆问题。

技术实现思路

[0006]本公开在多个方面提出一种诊断表现出的车辆故障的最小概率原因故障的方法。该方法包括启动车辆健康状况管理(VHM)算法以监视至少一个车辆部件在预定时间段内在每个点火事件期间的健康状态(SOH)，其中VHM算法为至少一个车辆部件确定绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记中的至少一个SOH标记以及每个SOH标记的置信度；记录在预定时间段内的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记及其置信度；在出现车辆故障后，立即检索在预定时间段内的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记及其置信度；计算出在预定时间段内的绿色SOH标记的数量(N
Calculated
)；当满足预定条件时，针对至少一个部件提出最小概率原因建议。预定条件包括(i)所计算出的绿色SOH标记的数量(N
Calculated
)等于或大于预定值和(ii)不存在黄色SOH标记和红色SOH标记。
[0007]根据本公开的另一方面，该方法还包括将预定时间段划分为分段时间间隔并滤除在分段时间间隔内重复的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记。预定时间段是连续30天时段，分段时间间隔是24小时时段。
[0008]根据本公开的另一方面，该方法还包括确定时间间隙，其中时间间隙是无任何SOH标记的连续分段时间间隔的最大数量。预定条件还包括(iii)无绿色SOH标记的连续分段时间间隔的数量小于预定值。
[0009]根据本公开的另一方面，其中，使用N
Calculated
＝(N
Total
–
N
Before
)来计算出N
calculated
。N
Before
是在时间间隙之前的绿色SOH标记的数量。N
Total
是在预定时间段内的绿色SOH标记的总数。
[0010]根据本公开的另一方面，使用N
calculated
＝[N
Before x f(T)]+N
After
来计算出N
calculated
。N
Before
是在时间间隙之前的绿色SOH标记的数量。N
After
是在时间间隙之后的绿色SOH标记的数量。f(T)是0<＝f(T)<＝1的单调递减函数，例如f(T)＝1-T/T1，其中T是时间间隙的大小。
[0011]根据本公开的另一方面，当时间间隙小于预定义值且在该间隙之后的绿色SOH标记的置信度高于预定阈值时，使用N
calculated
＝N
Total
来计算出N
calculated
。N
Total
是在预定时间段内的绿色SOH标记的总数。N
After
是在时间间隙之后的绿色SOH标记的数量。在该间隙之后的绿色SOH标记的置信度是在该间隙之后的所有绿色SOH标记的置信度的最小值。
[0012]根据本公开的另一方面，该方法还包括确定在预定时间段内是否存在缺失SOH标记。预定条件还包括(iv)不存在缺失SOH标记。
[0013]根据本公开的另一方面，该方法还包括确定在预定时间段内是否存在任何子系统警报。预定条件还包括(v)不存在子系统警报。
[0014]根据本公开的另一方面，该方法还包括手动检查至少一个部件是否存在可见故障。预定条件还包括(vi)未发现可见故障。
[0015]本公开在多个方面还提供了一种诊断和提出表现出的车辆故障的最小概率原因故障的方法。该方法包括启动车辆健康状况管理(VHM)算法以监视至少一个车辆部件在预定时间段内在每个点火事件期间的健康状态(SOH)，其中VHM算法为至少一个车辆部件确定绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记中的至少一个SOH标记；计算出在预定时间段内的绿色SOH标记的数量(N
Calculated
)；在出现车辆故障后，当满足一组条件时，立即为至少一个部件提供最小概率原因指示。该组条件包括(i)所计算出的绿色SOH标记的数量(N
Calculated
)等于或大于绿色SOH标记的预定数量和(ii)不存在黄色SOH标记和红色SOH标记。
[0016]在本公开的另一方面，该方法还包括确定无任何SOH标记的连续分段时间间隔的最大数量。该组条件还包括(iii)无任何SOH标记的连续分段时间间隔的数量小于分段时间间隔的预定数量。
[0017]在本公开的另一方面，该方法还包括确定在预定时间段内的缺失SOH标记的数量。该组条件还包括(iv)缺失SOH标记的数量小于预定值。
[0018]在本公开的另一方面，该方法还包括确定在预定时间段内是否存在任何子系统警报。该组条件还包括(v)不存在子系统警报。
[0019]在本公开的另一方面，该方法还包括目视检查至少一个部件是否存在故障。该组条件还包括(vi)未发现可见故障。
[0020]在本公开的另一方面，使用以下等式中的至少一个等式来计算出N
calculated
：
[0021](i)N
Calculated...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种诊断表现出的车辆故障的最小概率原因的方法，包括：启动车辆健康状况管理(VHM)算法以监视至少一个车辆部件在预定时间段内在预定车辆运行事件期间的健康状态(SOH)，其中所述VHM算法为所述至少一个车辆部件确定绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记中的至少一个；记录在所述预定时间段内的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记；基于表现出的车辆故障检索在所述预定时间段内的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记；计算出在所述预定时间段内的绿色SOH标记的数量(N
Calculated
)；在预定条件满足时，为所述至少一个车辆部件发出最小概率原因建议，其中所述预定条件包括(i)所计算出的绿色SOH标记的数量(N
Calculated
)等于或大于预定N值和(ii)不存在黄色SOH标记和红色SOH标记。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述预定时间段划分为分段时间间隔；以及滤除在一分段时间间隔内重复的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记。3.根据权利要求2所述的方法，还包括为所述至少一个车辆部件所确定的绿色SOH标记、黄色SOH标记和红色SOH标记中的至少一个确定置信度。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：确定时间间隙，其中所述时间间隙是无SOH标记的连续分段时间间隔的预定数量；以及其中所述预定条件还包括(iii)所述时间间隙小于预定值。5.根据权利要求4所述的方法，其中使用N
Calculated
＝(N
Total
–
N
Before
)来计算出N
Calculated
，其中：N
Before
是在所述时间间隙之前...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：