一种车辆故障诊断方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车辆故障诊断方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标车辆的车况数据、故障描述以及知识图谱，根据故障描述和知识图谱确定车辆故障现象；基于车辆故障现象和知识图谱，确定各车辆故障现象的至少两个候选故障原因；基于车况数据确定各候选故障原因的故障概率；根据故障概率将至少一个候选故障原因确定为目标车辆的目标故障原因，以对目标车辆进行故障诊断；本发明专利技术基于知识图谱中的先验知识，推断出车辆故障现象潜在的故障原因，再结合车况数据，确定各故障原因的触发概率，将其中触发概率最大的一项或多项故障原因确定为车辆故障的实际故障原因，实现了对车辆故障的诊断，并提升了车辆故障诊断的准确性和效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆故障诊断方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及智能汽车
，具体涉及一种车辆故障诊断方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车行业的飞速发展，车辆的智能化程度日益提升，然而在汽车故障诊断领域，一直存在着维修效率低、维修知识覆盖广、维修技师成长慢等痛点，并且，面对某些复杂故障原因，由于维修技师无法直接找到故障原因，从而导致维修时间长，维修成本高，并直接导致用户等待时间长、体验感差的问题，故一部分车辆厂商开始构建自己的汽车领域知识图谱，利用知识图谱为车辆维修提供故障归因分析、展示故障到原因之间的因果关系、同时给出对应的检测方案、解决措施、改善方案等信息，从而提升故障诊断与维修的效率。
[0003]知识图谱的本质是基于历史数据构建的知识库，所以可以根据历史经验寻找到类似的故障原因，即通过知识图谱的信息对出现的故障进行通用性诊断，得到故障诊断结论以供用户参考，同时，可以结合车况数据对故障进行进一步的诊断分析，但是由于所有的诊断都是基于知识图谱中已有的故障情况进行的，而并没有结合车辆的实际车况数据，其得到的诊断结论具有普遍性而并不能对于车辆本身的情况相结合，对于具体的车辆而言，其得到的车辆故障诊断结论的准确性较低。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种车辆故障诊断方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题。
[0005]本专利技术提供的一种车辆故障诊断方法，该车辆故障诊断方法包括：获取目标车辆的车况数据、故障描述以及知识图谱，所述知识图谱包括多个实体以及实体之间的关联关系，所述实体包括故障描述、车辆故障现象以及故障原因；根据所述故障描述和所述知识图谱确定车辆故障现象；基于所述车辆故障现象和所述知识图谱，确定各车辆故障现象的至少两个候选故障原因；基于所述车况数据确定各所述候选故障原因的故障概率，所述故障概率表征所述候选故障原因触发所述车辆故障现象的概率；根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断。
[0006]于本专利技术的一个实施例中，获取故障描述包括：获取目标车辆的运行状态，并根据所述运行状态生成故障排查问题；将所述故障排查问题展示给用户，以得到用户的反馈信息，将所述反馈信息确定为初始描述信息；对所述初始描述信息进行自然语言处理，以得到结构化的描述信息，将所述结构化的描述信息确定为所述故障描述。
[0007]于本专利技术的一个实施例中，根据所述故障描述和知识图谱确定车辆故障现象包括：基于所述故障描述对所述知识图谱进行检索，得到与所述故障描述存在关联关系的实体；将所述实体所对应的故障现象确定为所述目标车辆的车辆故障现象。
[0008]于本专利技术的一个实施例中，基于所述车况数据确定各所述候选故障原因的故障概率包括：基于所述车辆故障现象和所述知识图谱，确定所述车辆故障现象的故障类别，所述知识图谱包括故障现象、故障类别以及所述故障现象和所述故障类别的关联关系；根据所述故障类别，从所述车况数据中提取得到与所述故障类别存在关联关系的待预测车况数据集；根据所述待预测车况数据集和预设车况数据标准参考数据集，确定所述待预测数据集中的异常状态数据；基于所述异常数据和预设异常权重，确定各异常状态数据的异常指数；基于所述异常指数、所述异常状态数据和所述候选故障原因的关联关系，确定各候选故障原因的故障概率。
[0009]于本专利技术的一个实施例中，基于所述异常数据和预设异常权重，确定各异常状态数据的异常指数包括：基于所述候选故障原因和所述知识图谱，确定所述候选故障概率对应的参考异常状态数据，所述知识图谱包括候所述选故障概率、参考异常状态数据以及所述候选故障概率和所述异常状态数据的关联关系；基于所述异常状态数据和所述参考异常状态数据，确定所述异常数据偏差；根据所述异常数据偏差和预设异常数据权重，确定所述异常数据的异常指数。
[0010]于本专利技术的一个实施例中，根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断包括：将所述各候选故障原因按照所述故障概率由大到小的顺序排列，以得到所述各候选故障原因的候选故障原因序列；将述候选故障原因序列的前预设项数的候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因。
[0011]于本专利技术的一个实施例中，根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断还包括：当所述车辆故障包括多个故障现象，且至少两个车辆故障现象存在相同的候选故障原因，将所述相同的候选故障原因确定为重合故障原因；确定车辆故障现象的候选故障原因以及所述候选故障原因的故障概率，以生成候选故障原因序列；若所述重合故障原因为所述故障原因序列的前预设项数的候选故障原因，则将所述重合故障概率确定为所述车辆故障现象的目标故障原因。
[0012]于本专利技术的一个实施例中，若所述重合故障原因为所述故障原因序列的前预设项数的候选故障原因，则将所述重合故障概率确定为所述车辆故障现象的目标故障原因还包括：若所述重合故障原因为多个故障现象的目标故障原因，则将所述重合故障原因确定为所述多个故障现象的共同目标故障原因。
[0013]于本专利技术的一个实施例中，根据所述故障概率得到所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断之后，所述方法还包括：将所述目标故障原因和所述目标故障原因的预设维修方案推送给用户，并获取用户维修反馈，所述用户维修反馈包括实际故障原因、故障维修方案；根据所述实际故障原因和所述故障维修方案生成目标故障原因和实际故障原因的故障关联关系以及实际故障原因和故障维修方案的维修关联关系；将所述实际故障原因、故障维修方案、故障关联关系以及维修关联关系保存至所述知识图谱。
[0014]于本专利技术的一个实施例中，将所述故障排查问题展示给用户，以得到用户的反馈信息包括：基于预设诊断方式向用户展现所述故障排查问题，所述预设诊断方式包括语音诊断和文字诊断中至少之一；基于所述故障排查问题采集用户反馈，所述用户反馈包括文
字反馈和语音反馈中至少之一；当所述用户反馈为语音反馈，将所述用户反馈的语音内容转换为文字信息。
[0015]本专利技术提供一种车辆故障诊断装置，所述车辆故障诊断装置包括：数据获取模块，用于获取目标车辆的车况数据、故障描述以及知识图谱，所述知识图谱包括多个实体以及实体之间的关联关系，所述实体包括故障描述、车辆故障现象以及故障原因；故障诊断模块，用于根据所述故障描述和所述知识图谱确定车辆故障现象；故障原因确定模块，用于基于所述车辆故障现象和所述知识图谱，确定各车辆故障现象的至少两个候选故障原因；故障概率确定模块，用于基于所述车况数据确定各所述候选故障原因的故障概率，所述故障概率表征所述候选故障原因触发所述车辆故障现象的概率；仲裁模块，用于根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断。
[0016]本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆故障诊断方法，其特征在于，所述车辆故障诊断方法包括：获取目标车辆的车况数据、故障描述以及知识图谱，所述知识图谱包括多个实体以及实体之间的关联关系，所述实体包括故障描述、车辆故障现象以及故障原因；根据所述故障描述和所述知识图谱确定车辆故障现象；基于所述车辆故障现象和所述知识图谱，确定各车辆故障现象的至少两个候选故障原因；基于所述车况数据确定各所述候选故障原因的故障概率，所述故障概率表征所述候选故障原因触发所述车辆故障现象的概率；根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的车辆故障诊断方法，其特征在于，获取故障描述包括：获取目标车辆的运行状态，并根据所述运行状态生成故障排查问题；将所述故障排查问题展示给用户，以得到用户的反馈信息，将所述反馈信息确定为初始描述信息；对所述初始描述信息进行自然语言处理，以得到结构化的描述信息，将所述结构化的描述信息确定为所述故障描述。3.根据权利要求1所述的车辆故障诊断方法，其特征在于，根据所述故障描述和知识图谱确定车辆故障现象包括：基于所述故障描述对所述知识图谱进行检索，得到与所述故障描述存在关联关系的实体；将所述实体所对应的故障现象确定为所述目标车辆的车辆故障现象。4.根据权利要求1所述的车辆故障诊断方法，其特征在于，基于所述车况数据确定各所述候选故障原因的故障概率包括：基于所述车辆故障现象和所述知识图谱，确定所述车辆故障现象的故障类别，所述知识图谱包括故障现象、故障类别以及所述故障现象和所述故障类别的关联关系；根据所述故障类别，从所述车况数据中提取得到与所述故障类别存在关联关系的待预测车况数据集；根据所述待预测车况数据集和预设车况数据标准参考数据集，确定所述待预测数据集中的异常状态数据；基于所述异常数据和预设异常权重，确定各异常状态数据的异常指数；基于所述异常指数、所述异常状态数据和所述候选故障原因的关联关系，确定各候选故障原因的故障概率。5.根据权利要求4所述的车辆故障诊断方法，其特征在于基于所述异常数据和预设异常权重，确定各异常状态数据的异常指数包括：基于所述候选故障原因和所述知识图谱，确定所述候选故障概率对应的参考异常状态数据，所述知识图谱包括候所述选故障概率、参考异常状态数据以及所述候选故障概率和所述异常状态数据的关联关系；基于所述异常状态数据和所述参考异常状态数据，确定所述异常数据偏差；根据所述异常数据偏差和预设异常数据权重，确定所述异常数据的异常指数。
6.根据权利要求1所述的车辆故障诊断方法，其特征在于，根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆进行故障诊断包括：将所述各候选故障原因按照所述故障概率由大到小的顺序排列，以得到所述各候选故障原因的候选故障原因序列；将述候选故障原因序列的前预设项数的候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故障原因。7.权利要求6所述的车辆故障诊断方法，其特征在于，根据所述故障概率将至少一个所述候选故障原因确定为所述目标车辆的目标故...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐照翔，郝金隆，李光祝，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：