基于OBD系统的故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于OBD系统的故障诊断方法，包括：实时采集车辆零部件的特征变量，比较采集到的所述特征变量与预设的上限值及预设的下限值的大小；若所述特征变量小于所述下限值或大于所述上限值，则发出故障警报；若所述特征变量大于或等于所述下限值，且小于或等于所述上限值，则根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度，进而根据预设的故障预警策略判断所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报。如此，便不仅使得在故障发生时能及时故障警报，而且也能对故障做预诊断。能对故障做预诊断。能对故障做预诊断。

【技术实现步骤摘要】
基于OBD系统的故障诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及汽车
，特别涉及一种基于OBD系统的故障诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]当汽车零部件发生故障，特别是重要零部件如节气门等，都会对车辆的驾驶性造成损害，严重影响驾驶安全。目前汽车EMS(Engine Management System，发动机管理)系统自身集成有OBD(On-Board Diagnostics，车载自动诊断)系统，可以对车辆动力相关零部件进行实时的故障诊断。当故障发生时，OBD系统会及时报出故障码，为车辆维修提供参考依据。然而，目前的OBD系统只能在故障发生后检测到故障，而不能对故障做到预诊断。预诊断指的是在故障发生之前，通过相关的车辆状态信号的特征，提前预知故障的发生时间或发生可能性。实现车辆预诊断功能，可以为预防车辆半路抛锚从而减少车主焦虑，4S店零件提前备货从而提升服务体验等应用场景提供可能。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于OBD系统的故障诊断方法及系统，以解决目前的OBD系统只能在故障发生后检测到故障，而不能对故障做到预诊断的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于OBD系统的故障诊断方法，包括：
[0005]实时采集车辆零部件的特征变量；
[0006]比较采集到的所述特征变量与预设的上限值及预设的下限值的大小；若所述特征变量小于所述下限值或大于所述上限值，则发出故障警报；
[0007]若所述特征变量大于或等于所述下限值，且小于或等于所述上限值，则根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度，进而根据预设的故障预警策略判断所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报。
[0008]可选的，在所述的基于OBD系统的故障诊断方法中，所述预设的故障预警策略包括：若在x个驾驶循环内所述零部件的故障程度连续y次大于预设的报警下限，则发出故障预警警报，x、y均为自然数，且x≥1，y＞1；其中，x和y依据所述零部件的故障诊断在一次驾驶循环中诊断的次数而发生改变。
[0009]可选的，在所述的基于OBD系统的故障诊断方法中，根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度时，采用如下公式：
[0010][0011]其中，faultlvl表示所述零部件的故障程度，faultsig表示所述特征变量，upperthres表示所述上限值，lowerthres表示所述下限值。
[0012]可选的，在所述的基于OBD系统的故障诊断方法中，在计算得到所述零部件的故障程度后，所述方法还包括：
[0013]对计算得到的所述零部件的故障程度进行低通滤波处理，进而根据预设的故障预警策略判断低通滤波处理后的所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报。
[0014]可选的，在所述的基于OBD系统的故障诊断方法中，对对计算得到的所述零部件的故障程度进行低通滤波时，采用如下公式：
[0015][0016]其中，faultlvl表示所述零部件的故障程度，faultlvlm为低通滤波处理后的故障程度，m为低通滤波的系数，n为离散时间序列的信号序号。
[0017]可选的，在所述的基于OBD系统的故障诊断方法中，所述方法还包括：
[0018]若所述特征变量小于所述下限值或大于所述上限值，则输出第一标识，以触发发出故障警报。
[0019]可选的，在所述的基于OBD系统的故障诊断方法中，所述方法还包括：
[0020]设置故障程度有效位，当零部件故障诊断未达到诊断使能条件时，输出第二标识，当零部件故障诊断达到诊断使能条件时，输出第三标识，所述第三标识用于触发比较所述零部件故障诊断的特征变量与预设的上限值及预设的下限值的大小。
[0021]基于同一思想，本专利技术还提供一种故障诊断系统，包括：车载电子控制器和云端服务器，其中，
[0022]所述车载电子控制器被配置为，获取实时采集的车辆零部件的特征变量，比较采集到的所述特征变量与预设的上限值及预设的下限值的大小，并在所述特征变量小于所述下限值或大于所述上限值时，向所述云端服务器发出第一标识，以及，在所述特征变量大于或等于所述下限值，且小于或等于所述上限值时，根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度，并将计算结果发送给所述云端服务器；
[0023]所述云端服务器被配置为，在接收到所述第一标识后，发出故障警报，以及在接收到所述计算结果后，根据预设的故障预警策略判断是否发出故障预警警报。
[0024]可选的，在所述的故障诊断系统中，所述预设的故障预警策略包括：若在x个驾驶循环内所述零部件的故障程度连续y次大于预设的报警下限，则发出故障预警警报，x、y均为自然数，且x≥1，y＞1；其中，x和y依据所述零部件的故障诊断在一次驾驶循环中诊断的次数而发生改变。
[0025]可选的，在所述的故障诊断系统中，所述云端服务器还被配置为，对计算得到的所述零部件的故障程度进行低通滤波处理，进而根据预设的故障预警策略判断低通滤波处理后的所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报
[0026]在本专利技术提供的基于OBD系统的故障诊断方法及系统中，包括：实时采集车辆零部件的特征变量，比较采集到的所述特征变量与预设的上限值及预设的下限值的大小；若所述特征变量小于所述下限值或大于所述上限值，则发出故障警报；若所述特征变量大于或等于所述下限值，且小于或等于所述上限值，则根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度，进而根据预设的故障预警策略判断所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报。即，通过合理设置零部件故障诊断的特征变量的上限值和下限值，以及根据设置零部件故障诊断的特征变量、其上限值以及下限值的大小关系设置判断发出故障警报及故障预警警报的条件，如此，便不仅使得在故障发生时能及时故障警
报，而且也能对故障做预诊断。
附图说明
[0027]图1为本专利技术实施例提供的基于OBD系统的故障诊断方法的流程图；
[0028]图2为本专利技术实施例提供的故障诊断方法的组成图；
[0029]图3为本专利技术实施例提供的基于OBD系统的故障诊断方法的具体判断过程图。
具体实施方式
[0030]以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的基于OBD系统的故障诊断方法作进一步详细说明。根据下面说明，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。此外，附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的，各附图需要展示的侧重点不同，有时会采用不同的比例。
[0031]如图1所示，本专利技术实施例提供一种基于OBD系统的故障诊断方法，所述方法包括如下步骤：
[0032]S1，实时采集车辆零部件的特征变量。所述的特征变量作为故障诊断的计算依据，其可以是车辆零部件温度，零部件内部气流压力，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于OBD系统的故障诊断方法，用于对车辆的零部件进行故障诊断，其特征在于，包括：实时采集车辆零部件的特征变量；比较采集到的所述特征变量与预设的上限值及预设的下限值的大小；若所述特征变量大于所述上限值或小于所述下限值，则发出故障警报；若所述特征变量大于或等于所述下限值，且小于或等于所述上限值，则根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度，进而根据预设的故障预警策略判断所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报。2.如权利要求1所述的基于OBD系统的故障诊断方法，其特征在于，所述预设的故障预警策略包括：若在x个驾驶循环内所述零部件的故障程度连续y次大于预设的报警下限，则发出故障预警警报，x、y均为自然数，且x≥1，y＞1；其中，x和y依据所述零部件的故障诊断在一次驾驶循环中诊断的次数而发生改变。3.如权利要求1所述的基于OBD系统的故障诊断方法，其特征在于，根据所述特征变量、所述上限值以及所述下限值计算所述零部件的故障程度时，采用如下公式：其中，faultlvl表示所述零部件的故障程度，faultsig表示所述特征变量，upperthres表示所述上限值，lowerthres表示所述下限值。4.如权利要求1所述的基于OBD系统的故障诊断方法，其特征在于，在计算得到所述零部件的故障程度后，所述方法还包括：对计算得到的所述零部件的故障程度进行低通滤波处理，进而根据预设的故障预警策略判断低通滤波处理后的所述零部件的故障程度是否满足发出故障预警警报。5.如权利要求4所述的基于OBD系统的故障诊断方法，其特征在于，对对计算得到的所述零部件的故障程度进行低通滤波时，采用如下公式：其中，faultlvl表示所述零部件的故障程度，faultlvlm为低通滤波处理后的故障程度，m为低通滤波的系数，n为离散时间序列的信号序号。6.如权利要求1所述的基于OB...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕践，赵燕，丁锋，方强，宋涛，孔德立，徐磊，朱偲偲，王周钊，庞俊亮，
申请(专利权)人：联合汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：