一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法技术

本发明专利技术涉及新能源汽车售后维修技术领域，且公开了一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，步骤一

【技术实现步骤摘要】
一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法


[0001]本专利技术涉及新能源汽车售后维修
，具体为一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法
。

技术介绍

[0002]目前我国新能源汽车市场快速发展，
2022
年，我国新能源汽车产销量分别达到
500
万辆和
480
万辆，同比增长分别为
67.5
％和
36.7
％
。
预计到
2025
年，我国新能源汽车产销量将分别达到约
1800
万辆和
1600
万辆
。
[0003]现有的新能源汽车与传统油车相比又存在以下差异：
[0004]1、
汽车结构差异大，新能源汽车使用电机驱动，依靠电池提供电力，存在高低压系统以及复杂数据网络系统，使车辆电器集成度高，维修难度大；
[0005]2、
从目前汽车售后诊断统计来分析，软件引起的故障超过
60
％，这就使车辆维修对设备依赖性更高；
[0006]3、
售后维修人员的培训不足，性能源汽车与传统油车相比，技术和维修保养方面较为复杂，需要售后服务人员进行更严格和系统的培训
。
由于新能源汽车市场保有量快速增长以及售后维修上的差异给新能源汽车售后维修带来很大压力，目前新能汽车故障分析依然采用传统工具：普通检测工具
(
电流表
、
电压表等
)
>加诊断仪，由于新能源汽车电器更加复杂，软件集成度高，采用传统方式已经无法满足需求，为此，提出一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的新能源汽车与传统油车相比又存在以下差异；
[0008]1、
汽车结构差异大，新能源汽车使用电机驱动，依靠电池提供电力，存在高低压系统以及复杂数据网络系统，使车辆电器集成度高，维修难度大；
[0009]2、
从目前汽车售后诊断统计来分析，软件引起的故障超过
60
％，这就使车辆维修对设备依赖性更高；
[0010]售后维修人员的培训不足，性能源汽车与传统油车相比，技术和维修保养方面较为复杂，需要售后服务人员进行更严格和系统的培训
。
由于新能源汽车市场保有量快速增长以及售后维修上的差异给新能源汽车售后维修带来很大压力，目前新能汽车故障分析依然采用传统工具：普通检测工具
(
电流表
、
电压表等
)
加诊断仪，由于新能源汽车电器更加复杂，软件集成度高，采用传统方式已经无法满足需求的问题
。
[0011]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，包括以下步骤：
[0012]步骤一
、
读取网关数据；
[0013]步骤二
、
读取总线数据；
[0014]步骤三
、
读取
ECU
数据；
[0015]步骤四
、
读取故障代码并智能诊断；
[0016]步骤五
、
使用故障树分析法对故障进行判断；
[0017]步骤六
、
故障修复
。
[0018]作为优选，上述：在步骤一中，所述读取网关数据为读取网关的数据，测试网关是否正常
。
[0019]作为优选，上述：在步骤二中，所述读取总线数据，在读取
ECU
中的数据时，读取任意一个数据，测试总线是否正常
。
[0020]作为优选，上述：在步骤三中，所述读取
ECU
数据，在读取
ECU
中的数据时，测试
ECU
是否正常
。
[0021]作为优选，上述：在步骤四中，所述智能诊断包括操作模块
、
判断模块
、
选择模块和学习模块；
[0022]所述操作模块，用于根据故障现象进行读取数据；
[0023]所述判断模块，用于根据判断模块的数据输出结果；
[0024]所述选择模块，用于根据判断结果选择下一步骤；
[0025]所述学习模块，用于总结和学习
。
[0026]作为优选，上述：所述操作模块与判断模块相连接，所述判断模块与选择模块相连接，所述选择模块与学习模块相连接
。
[0027]作为优选，上述：在步骤五中，所述故障树分析法包括故障树构建模块
、
数据统计模块和故障智能诊断模块；
[0028]所述故障树构建模块，用于为每类故障建立故障分析模型；
[0029]所述数据统计模块，用于对收集到的数据进行分析和统计；
[0030]所述故障智能诊断模块，用于生成车辆故障原因，并提供相应的故障诊断结果和建议
。
[0031]作为优选，上述：所述故障树构建模块与数据统计模块相连接，所述数据统计模块与故障智能诊断模块相连接
。
[0032]作为优选，上述：所述数据统计模块包括故障案例单元
、
维修手册单元
、
故障码表单元和故障引导单元；
[0033]所述故障案例单元，用于存储和管理已发生的故障案例；
[0034]所述维修手册单元，用于存储和管理设备详细维修指导；
[0035]所述故障码表单元，用于存储车辆系统的故障码；
[0036]所述故障引导单元，用于提供在故障发生时的引导，帮助解决故障
。
[0037]作为优选，上述：所述故障案例单元与维修手册单元相连接，所述维修手册单元与故障码表单元相连接，所述故障码表单元与故障引导单元相连接
。
[0038]作为优选，上述
。
[0039]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0040]一
、
本专利技术的智能诊断方法，由传统的固定模式改为选故障现象的模式，即直接从故障现象入手，使故障诊断更快捷，目的更加明确，根据用户选择的故障现象自动选择故障模型并运行该模型，根据故障码模型自动完成需要的诊断，并根据每一步结果进行智能判
断，完成一次排故后能对模型进行自学习，进一步完善模型，整个排故过程智能化
。
[0041]二
、
本专利技术只需要维修人员按照提示操作即可对新能源汽车进行故障点查找，同时每次故障扫描用时短，故障点定位更精确，基于车辆网络
、ECU、
故障码
、
诊断数据流以及车辆内部总线信号对车辆故障进行全面分析，有效减少不断拆件来判断配件是否正常的概率，车辆完成维修后通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一
、
读取网关数据；步骤二
、
读取总线数据；步骤三
、
读取
ECU
数据；步骤四
、
读取故障代码并智能诊断；步骤五
、
使用故障树分析法对故障进行判断；步骤六
、
故障修复
。2.
根据权利要求1所述的一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，其特征在于：在步骤一中，所述读取网关数据为读取网关的数据，测试网关是否正常
。3.
根据权利要求1所述的一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，其特征在于：在步骤二中，所述读取总线数据，在读取
ECU
中的数据时，读取任意一个数据，测试总线是否正常
。4.
根据权利要求1所述的一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，其特征在于：在步骤三中，所述读取
ECU
数据，在读取
ECU
中的数据时，测试
ECU
是否正常
。5.
根据权利要求1所述的一种基于故障树的新能源汽车智能诊断方法，其特征在于：在步骤四中，所述智能诊断包括操作模块
、
判断模块
、
选择模块和学习模块；所述操作模块，用于根据故障现象进行读取数据；所述判断模块，用于根据判断模块的数据输出结果；所述选择模块，用于根据判断结果选择下一步骤；所述学习模块，用于总结...

【专利技术属性】
技术研发人员：方萃松，周正田，李刚，
申请(专利权)人：深圳艾威仕汽车检测设备有限公司，
类型：发明
国别省市：