【技术实现步骤摘要】
一种故障检测方法及装置
[0001]本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种故障检测方法及装置。
技术介绍
[0002]汽车制造商在进行数字化和服务化转型，他们在致力于不断提高产品质量的同时，也在寻求新的服务于客户的方式。
[0003]专利申请CN103661101A提供了一种通过检测汽车噪音的频谱，并将该频谱与标准频谱进行比对，从而根据设定的阈值来判别汽车是否存在故障。但是，在这种方式中，检测到的汽车噪音比较容易受到外界其它噪音的干扰，比如路噪，胎噪，音响声音等。所以，大量的不包含故障信息的噪音也会被上传，从而占用了网络流量和存储空间，通信成本较高。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种故障检测方法及装置，以降低通信成本。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种故障检测方法，应用于车载边缘计算平台，包括：
[0006]获取车辆总线数据和车辆噪音数据；
[0007]根据所述总线数据和所述车辆噪音数据，得到中间处理数据；
[0008]将所述中间处理数据划分
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种故障检测方法，应用于车载边缘计算平台，其特征在于，包括：获取车辆总线数据和车辆噪音数据；根据所述总线数据和所述车辆噪音数据，得到中间处理数据；将所述中间处理数据划分为至少两个集合；对于所述至少两个集合中的各个目标集合，获取所述目标集合的一个或者多个目标噪音标准性能参数；当根据所述一个或者多个目标噪音标准性能参数和对应的噪音标准性能参数范围确定所述目标集合的车辆噪音数据为故障噪音数据时，向云平台发送所述目标集合的车辆噪音数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述总线数据和所述车辆噪音数据，得到中间处理数据，包括：对所述车辆噪音数据进行快速傅里叶变换，得到车辆噪音频域数据；将所述车辆总线数据中的车速、转速，分别与对应的车辆噪音频域数据进行对应，得到所述中间处理数据；其中，同一时刻的车速、转速、车辆噪音频域数据相对应。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述得到中间处理数据之后，所述方法还包括：从所述中间处理数据中筛选出目标中间处理数据，并将所述目标中间处理数据作为最终的中间处理数据；其中，所述目标中间处理数据的不同频率值对应的声音强度值大于预设值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述中间处理数据划分为至少两个集合，包括：根据转速和频率的关系，或者，根据车速和频率的关系，在坐标系中形成多条曲线，不同的中间处理数据在坐标系中对应不同的点；对于所述多条曲线中的各条目标曲线，将距离所述目标曲线在第一预设距离范围内的点所对应的中间处理数据划分到同一集合中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标集合的目标噪音标准性能参数，包括：对所述目标曲线进行拟合，得到拟合曲线；将所述坐标系中，到所述拟合曲线的距离位于第二预设距离范围内点所对应的中间处理数据作为目标中间处理数据；根据所述目标中间处理数据计算所述目标噪音标准性能参数；其中，所述第二预设距离范围小于所述第一预设距离范围。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述当根据所述一个或者多个目标噪音标准性能参数和对应的噪音标准性能参数范围确定所述目标集合的车辆噪音数据为故障噪音数据时，向云平台发送所述目标集合的车辆噪音数据，包括：根据所述拟合曲线的曲线参数，从所述云平台发送的信息中获取与所述曲线参数对应的目标曲线参数；根据所述目标曲线参数，从所述云平台发送的信息中获取与所述目标曲线参数对应的噪音标准性能参数范围；
当一个或者多个目标噪音标准性能参数未位于对应的噪音标准性能参数范围内时，所述目标集合的车辆噪音数据为故障噪音数据；向云平台发送所述目标集合的车辆噪音数据；其中，所述曲线参数包括斜率和/或截距。7.一种故障检测方法，应用于云平台，其特征在于，包括：接收车载边缘计算平台发送的故障噪音数据；根据所述故障噪音数据确定车辆故障信息；其中，所述故障噪音数据是所述车载边缘计算平台在根据一个或者多个目标噪音标准性能参数和对应的噪音标准性能参数范围确定目标集合的车辆噪音数据为故障噪音数据时，向云平台发送的，所述目标集合为将中间处理数据划分成的至少两个集合中的任意一个或者多个，所述中间处理数据是根据车辆总线数据和车辆噪音数据形成的。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据存储的数据训练模型；向所述车载边缘计算平台发送所述模型的参数。9.一种故障检测装置，应用于车载边缘计算平台，其特征在于，包括：...
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