一种车辆故障原因诊断方法、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原因诊断方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标车辆的车辆故障数据，对初始车辆故障现象描述进行自然语言处理得到车辆故障现象特征向量，对初始车况数据进行特征提取得到车况数据特征，以及对初始车辆故障码进行转换得到故障码向量；对车辆故障现象特征向量、车况数据特征，以及故障码向量进行融合处理，得到目标车辆的目标特征；将目标特征输入预设车辆故障原因诊断模型得到所述目标车辆的目标故障原因，以对目标车辆的故障原因进行诊断；本发明专利技术结合车辆故障描述、车辆故障码以及车况数据对车辆的故障原因进行诊断，充分利用了多种车辆数据之间的内在联系，提升了车辆故障原因诊断的准确性。提升了车辆故障原因诊断的准确性。提升了车辆故障原因诊断的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆故障原因诊断方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及汽车故障诊断领域，具体涉及一种车辆故障原因诊断方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着国内汽车行业的蓬勃发展，汽车的保有量逐年增加，但随着汽车智能化、电动化、网联化程度的提高，对汽车故障诊断的要求越来越高。但传统的故障诊断模式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，对于某些故障，维修技师无法直接找到故障原因，导致客户等待时间长、体验差、满意度低，甚至会投诉4S店和厂家。
[0003]在车辆故障原因诊断过程中，通常采用车况数据作为故障诊断的依据，基于车况数据对车辆故障原因进行定位；或以车辆本身诊断后发出的故障码为依据，基于故障码确定车辆的故障原因；或结合车况数据和故障码综合分析故障原因。但，由于忽略了车辆故障现象这一重要数据类别，得到的车辆故障原因诊断结论的准确性不高。

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原因诊断方法、装置、设备及存储介质，以解决上述车辆故障原因诊断结论的准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆故障原因诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的车辆故障数据，所述车辆故障数据包括初始车辆故障现象描述、初始车况数据，以及初始车辆故障码；对所述初始车辆故障现象描述进行自然语言处理得到车辆故障现象特征向量，对所述初始车况数据进行特征提取得到车况数据特征，以及对所述初始车辆故障码进行转换得到故障码向量；对所述车辆故障现象特征向量、所述车况数据特征，以及所述故障码向量进行融合处理，得到所述目标车辆的目标特征；将所述目标特征输入预设车辆故障原因诊断模型得到所述目标车辆的目标故障原因，以对所述目标车辆的故障原因进行诊断，所述预设车辆故障原因诊断模型基于样本车辆的样本故障原因和样本车辆的样本故障数据训练生成。2.根据权利要求1所述的车辆故障原因诊断方法，其特征在于，获取目标车辆的车辆故障数据，包括：获取目标车辆故障发生时刻前后预设时间范围内的车况数据和车辆故障码作为所述目标车辆的初始车况数据和初始车辆故障码；接收用户发出的用户反馈信息，并将所述用户反馈信息确定为所述目标车辆的初始故障现象描述，所述用户反馈信息包括用户主动发出的第一反馈信息和/或向用户发出故障排查问题而得到的用户被动发出的第二反馈信息。3.根据权利要求1所述的车辆故障原因诊断方法，其特征在于，将所述目标特征输入车辆故障原因诊断模型得到所述目标车辆的目标故障原因之前，包括：获取样本车辆的样本故障数据和所述样本车辆的样本故障原因，所述样本故障数据包括样本故障现象描述、样本车况数据和样本车辆故障码；将所述样本故障现象描述、样本车况数据和样本车辆故障码进行特征提取和特征融合处理得到所述样本车辆的样本特征；基于所述样本故障原因对所述样本特征进行样本标注，并根据标注后的样本特征对深度神经网络模型进行训练，得到车辆故障原因诊断模型。4.根据权利要求3所述的车辆故障原因诊断方法，其特征在于，获取样本车辆的样本故障数据，包括：获取所述样本车辆的故障发生时间，并将所述样本车辆的故障发生时间确定为所述样本车辆的数据采集目标时刻；采集所述数据采集目标时刻前后预设时间范围内的车辆故障现象描述为样本车辆故障现象描述，采集所述数据采集目标时刻前后预设时间范围内的车况数据为样本车况数据，采集所述数据采集目标时刻前后预设时间范围内的车辆故障码为样本故障码。5.根据权利要求4所述的车辆故障原因诊断方法，其特征在于，获取样本车辆的样本故障原因，包括以下至少之一：获取所述样本车辆的维修记录，并基于所述维修记录得到所述样本车辆的历史故障原因，并对所述历史故障原因进行自然语言处理，得到所述样本车辆的样本故障原因；或，获取所述样本车辆的样本故障数据，并对所述样本故障数据进行故障原因标注，得到
所述样本车辆的样本故障原因。6.根据权利要求1所述的车辆故障原因诊断方法，其特征在于，所述初始车况数据包括离散车况数据和连续车况数据，对所述初始车况数据进行特征提取得到车况数据特征，包括：对所述连续车况数据进行归一化处理，得到所述连续车况数据的连续车况特征值；对所述离散车况数据进行特征编码，得到所述离散车况数据的离散车数据特征向量；将所述连续车况特征值和所述离散车数据特征向量确定为所述目标车辆的车况数据特征。7.根据权利要求1所述的车辆故障原因诊断方法，其特征在于，对所述初始车辆故障现象描述进行自然语言处理得到车辆故障现象特征向量，包括：对所述故障现象描述进行常规语言处理，得到所述故障现象描述的规范文本；抽取所述规范文本的实体，得到多个与所述故障现象描述相关的...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐照翔，郝金隆，汪峰，
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：