本发明专利技术涉及由维修程序开发故障模型。具体地，公开了一种用于由结构化的文本文档（例如维修程序）开发故障模型的方法和系统。维修程序或其他结构化的文本文档使用诊断规则被解析以提取症状，故障模式，和相关性。测试程序和修理指令也被解析以创造故障树并且识别额外的症状和故障模式。可达性分析然后被用于发现故障树中的隐藏的依赖性，由此产生额外的相关性。产生的症状，故障模式，和相关性然后被汇编到故障模型中，其能够用于车辆车载的实时故障诊断，或者用于维修车间处的车外诊断。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术总体涉及用于开发故障模型的方法和系统，更具体地，涉及用于由结构化的文本文档源(例如维修程序)开发故障模型的方法和系统，其从文档中的诊断故障信息提取症状，故障模式，可维修零件，和它们之中的相关性，解析测试程序以识别更多故障模型数据，使用可达性分析以发现隐藏的依赖性，并且将所有提取的数据汇编到产生的故障模型中。
技术介绍
现代车辆是复杂的机电系统，采用许多子系统、部件、装置和模块，它们使用先进的算法和数据总线在彼此之间传递操作信息。与其他东西一样，这些类型的设备和算法容易出现错误、故障和故障，它们影响车辆的操作。为了帮助管理此复杂性，车辆制造商开放 了故障模型，其将各种故障模式与车辆显示的症状匹配。车辆制造商通常从各种不同数据源开发故障模型。这些数据源包括工程数据、保养程序文档、来自客户和维修技师的文本信息、保单数据等。虽然所有的这些故障模型能够为用于诊断和修理问题的有用工具，故障模型的开发会是耗时的，劳动密集型的，并且在一些情况下在一定程度上是主观的。另外，手动创造的故障模型可能不能一致地捕捉所有的故障模型，症状，和车辆系统中存在的相关性。此外，因为将文本手动转换成故障模式，症状，可维修零件，和相关性数据的困难和易出错属性，大量的故障模型数据贮存在遗留维修文档中，其中其经常为仅部分提取，或者完全被忽视。需要一种从不同类型的结构化的文本数据源开发故障模型的方法。这种方法可以不仅减小创造故障模式所需的时间量和工作，还可以产生具有更多且更好的内容的故障模型，由此在区域中产生更精确的故障模式诊断，减小修理时间和成本，改进首次修复率，并且改进客户满意度。专利
技术实现思路
根据本专利技术的教导，公开了一种用于由结构化的文本文档(例如维修程序)开发故障模型的方法和系统。维修程序或其他结构化的文本文档使用诊断规则被解析以提取症状，故障模式，可维修零件，和它们之中的相关性。测试程序和修理指令也被解析以创造故障树并且识别额外的症状和故障模式。可达性分析然后被用于发现故障树中的隐藏的依赖性，由此在故障和症状之中产生额外的相关性。产生的症状，故障模式，可维修零件，和相关性然后被汇编到故障模型中，其能够用于车辆车载的实时故障诊断，或者用于维修车间处的车外诊断。根据下面结合附图的描述和所附权利要求，本专利技术的另外的特征将变得明显。本专利技术还提供了以下方案 I. 一种用于为硬件或软件系统产生故障模型的方法，所述方法包括 提供结构化的文本文档，其包含关于硬件或软件系统的诊断信息；从所述结构化的文本文档提取故障模型数据； 解析所述结构化的文本文档中包含的测试程序和修理指令，以产生故障树和获得额外的故障模型数据； 在所述故障树上执行可达性分析以识别跨功能依赖性；以及 由所述故障模型数据和所述跨功能依赖性汇编故障模型。2.如方案I所述的方法，其特征在于，提取故障模型数据包括使用诊断规则来从所述结构化的文本文档中包含的诊断故障信息和扫描工具表提取故障模型数据。3.如方案I所述的方法，其特征在于，解析测试程序和修理指令包括识别第一症状的测试，和识别可从测试推论的故障模式和第二症状。4.如方案I所述的方法，其特征在于，在所述故障树上执行可达性分析包括确定在所述故障树中哪里故障模式跨功能地依赖于多于一个症状。5.如方案I所述的方法，其特征在于，所述故障模型数据包括症状，故障模式，和相关性值。6.如方案5所述的方法，其特征在于，症状包括诊断故障代码(DTC)症状和非DTC症状。7.如方案5所述的方法，其特征在于，汇编故障模型包括产生故障模式的行，产生症状的列，和将相关性值放置在行和列的交叉点中。8.如方案7所述的方法，其特征在于，其进一步包括使用跨功能依赖性来限定故障模型中的额外的相关性值。9.如方案I所述的方法，其特征在于，硬件或软件系统是车辆或车辆子系统。10.如方案9所述的方法，其特征在于，结构化的文本文档是车辆或车辆子系统的维修程序文档。11. 一种用于为车辆或车辆子系统产生故障模型的方法，所述方法包括 提供维修程序文档，其包含关于车辆或车辆子系统的诊断信息； 使用诊断规则来从维修程序文档中包含的诊断故障信息和扫描工具表提取故障模型数据； 解析所述维修程序文档中包含的测试程序和修理指令，以产生故障树和获得额外的故障模型数据； 在所述故障树上执行可达性分析以识别跨功能依赖性，其中所述可达性分析包括确定在所述故障树中哪里故障模式跨功能地依赖于多于一个症状；以及由所述故障模型数据和所述跨功能依赖性汇编故障模型。12.如方案11所述的方法，其特征在于，所述故障模型数据包括症状，故障模式，和相关性值。13.如方案12所述的方法，其特征在于，汇编故障模型包括产生故障模式的行，产生症状的列，和将相关性值放置在行和列的交叉点中。14.如方案11所述的方法，其特征在于，其进一步包括结合车辆或车辆子系统为故障诊断使用故障模型。、15. 一种用于产生故障模型的系统,所述系统包括 提供结构化的文本文档的装置，所述结构化的文本文档包含关于硬件或软件系统的诊断息; 从所述结构化的文本文档提取故障模型数据的装置； 解析所述结构化的文本文档中包含的测试程序和修理指令，以产生故障树和获得额外的故障模型数据的装置； 在所述故障树上执行可达性分析以识别跨功能依赖性的装置；以及 由所述故障模型数据和所述跨功能依赖性汇编故障模型的装置。16.如方案15所述的系统，其特征在于，提取故障模型数据的装置使用诊断规则来从所述结构化的文本文档中包含的诊断故障信息和扫描工具表提取故障模型数据。 17.如方案15所述的系统，其特征在于，解析测试程序和修理指令的装置识别第一症状的测试，和识别可从测试推论的故障模式和第二症状。18.如方案15所述的系统，其特征在于，执行可达性分析的装置确定在所述故障树中哪里故障模式跨功能地依赖于多于一个症状。19.如方案15所述的系统，其特征在于，汇编故障模型的装置产生故障模式的行，产生症状的列，和将相关性值放置在行和列的交叉点中。20.如方案15所述的系统，其特征在于，结构化的文本文档是维修程序文档，硬件或软件系统是车辆或车辆子系统。附图说明图I是系统的示意图，所述系统采取结构化的文本文档，使用适当的过程自动地解析它们以产生故障模型，并且在车载和车外系统中使用产生的故障模型； 图2是方法的流程图，其能够由结构化的文本文档(例如维修程序)开发故障模型；以及 图3是图示，其示出了由维修程序文档创造的诊断树如何能够用于经由可达性分析在故障模型中发现隐藏的依赖性。具体实施例方式下面的针对本专利技术涉及用于由结构化的文本文档开发故障模型的方法和系统的实施例的讨论本质上仅是示例性的，且决不意在限制本专利技术或其应用或使用。例如，本专利技术具有用于车辆故障诊断的特定应用。然而，本专利技术同样可应用于其他产业上的故障诊断，诸如航空航天和重型设备，以及可应用于使用故障模型的任何机械、电气或机电系统中的故障诊断。故障模型早已为车辆和其他系统的制造商所用，以记录和理解故障模式，可维修零件和相关症状之间的相关性。作为故障模型基础的故障模式，部分，和症状数据能够在包括文本文档的各种文档中发现。但是因为文本文档会是困难且耗时地检查故障模型内容，很多类型的文本文档传统上已本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
2011.03.10 US 13/0452211.一种用于为硬件或软件系统产生故障模型的方法，所述方法包括 提供结构化的文本文档，其包含关于硬件或软件系统的诊断信息； 从所述结构化的文本文档提取故障模型数据； 解析所述结构化的文本文档中包含的测试程序和修理指令，以产生故障树和获得额外的故障模型数据； 在所述故障树上执行可达性分析以识别跨功能依赖性；以及 由所述故障模型数据和所述跨功能依赖性汇编故障模型。2.如权利要求I所述的方法，其特征在于，提取故障模型数据包括使用诊断规则来从所述结构化的文本文档中包含的诊断故障信息和扫描工具表提取故障模型数据。3.如权利要求I所述的方法，其特征在于，解析测试程序和修理指令包括识别第一症状的测试，和识别可从测试推论的故障模式和第二症状。4.如权利要求I所述的方法，其特征在于，在所述故障树上执行可达性分析包括确定在所述故障树中哪里故障模式跨功能地依赖于多于一个症状。5.如权利要求I所述的方法，其特征在于，所述故障模型数据包括症状，故障模式，和相关性值。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，症状包括诊断故障代码(DTC)症状和非DTC症状。7.如权利要求5所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：S辛赫，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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