一種基于can信息的電動汽車故障智能診斷方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，包括：獲取系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻；調取待診斷故障的發(fā)生時刻前后一定時間段內的CAN信息源數據；確定待診斷故障的真實發(fā)生時刻T所屬時間段t0～t1；對t0～t1時間段內以及t0時刻前一定時間段內的CAN信息源數據進行核查；找到待診斷故障的真實發(fā)生原因，通過CAN總線反饋到顯示屏。本發(fā)明通過對CAN信息源數據進行分析，能夠自動找出故障的真實發(fā)生原因，便于維護人員維修，節(jié)省了維修時間。
【專利說明】—種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法
[0001]

【技術領域】
[0002]本發(fā)明涉及電動汽車【技術領域】，具體是一種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法。
[0003]

【背景技術】
[0004]電動汽車的出現對解決當今世界能源危機問題和環(huán)保有很大的幫助，而且低碳環(huán)保的概念正逐漸成為主流思想，所以在可以預見的未來，電動汽車必將成為大勢。電動汽車的通訊載體基本都是CAN網絡，其整車的詳細信息也都是通過CAN信息相互轉達。目前，對電動汽車的故障只能做到智能監(jiān)控，尚無法實現智能診斷。當電動汽車發(fā)生故障時，需要維修人員逐一排查，才能找到故障發(fā)生的真實原因，耗時耗力。
[0005]


【發(fā)明內容】

[0006]本發(fā)明的目的在于提供一種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，能夠根據CAN信息源數據自動診斷出故障發(fā)生的真實原因。
[0007]本發(fā)明的技術方案為:
一種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，包括以下步驟:
(O從系統(tǒng)故障列表中選擇待診斷故障，獲取系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻t ；
(2)調取待診斷故障的發(fā)生時刻t前后一定時間段內的CAN信息源數據，根據待診斷故障的跳變點特征對調取的CAN信息源數據進行審查，確定待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻T所屬時間段to?tl ;
(3)根據待診斷故障的可能發(fā)生原因排序列表，對各種可能發(fā)生原因所涉及的在t0?tl時間段內以及t0時刻前一定時間段內的CAN信息源數據進行逐一核查，直至找到待診斷故障的真實發(fā)生原因；
(4)將待診斷故障的真實發(fā)生原因通過CAN總線反饋到顯示屏。
[0008]所述的基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，步驟(2)中，所述確定待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻所屬時間段to?tl，具體包括以下順序的步驟:
(21)調取t+m*10-5?t+m*10+5時間段內的CAN信息源數據，其中，t表示系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻，單位為秒，m為整數，初始值取O ;
(22)根據待診斷故障的跳變點特征，對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行審查，判斷待診斷故障是否已發(fā)生，若是，則執(zhí)行步驟(23)，若否，則跳轉至步驟(24);
(23)將待診斷故障的發(fā)生狀態(tài)標記為1，將m的當前值遞減1，跳轉至步驟(21)；
(24)判斷待診斷故障的發(fā)生狀態(tài)是否標記為1，若是，則執(zhí)行步驟(25)，若否，則跳轉至步驟(26)；
(25)將當前時間段作為待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻所屬時間段tO?tl;
(26)將m的當前值遞增1，跳轉至步驟(21)。
[0009]所述的基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，步驟(3)中，所述根據待診斷故障的可能發(fā)生原因排序列表，對各種可能發(fā)生原因所涉及的在to?tl時間段內以及to時刻前一定時間段內的CAN信息源數據進行逐一核查，具體包括以下順序的步驟:
(31)將待診斷故障的首要可能發(fā)生原因作為當前核查原因；
(32)調取當前核查原因所涉及的在tO?tl時間段內的CAN信息源數據，并對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行分析；
(33)判斷是否存在故障數據幀，若是，則將當前核查原因作為待診斷故障的真實發(fā)生原因，若否，則執(zhí)行步驟(34);
(34)調取當前核查原因所涉及的在tO時刻前一定時間段內的CAN信息源數據，并對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行分析；
(35)判斷是否存在故障數據幀，若是，則將當前核查原因作為待診斷故障的真實發(fā)生原因，若否，則執(zhí)行步驟(36);
(36)將待診斷故障的下一可能發(fā)生原因作為當前核查原因，重復上述步驟(32)?
(35)。
[0010]由上述技術方案可知，本發(fā)明通過對CAN信息源數據進行分析，首先可以找到故障的真實發(fā)生時刻所屬的時間段，從而能夠確定分析故障發(fā)生原因的有效時間段，進一步通過對有效時間段內的CAN信息源數據進行分析，能夠自動找出故障的真實發(fā)生原因，提供給維護人員，便于維護人員維修，節(jié)省了維修時間。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0011]圖1是本發(fā)明的方法流程圖；
圖2是本發(fā)明的故障發(fā)生時間診斷分析流程圖；
圖3是本發(fā)明的故障發(fā)生原因診斷分析流程圖。
[0012]

【具體實施方式】
[0013]下面結合附圖和具體實施例進一步說明本發(fā)明。
[0014]本發(fā)明的前提是:系統(tǒng)設計工程師在程序設計中預留供故障診斷的接口標識，并需要考慮CAN信息源數據的大量存儲；在系統(tǒng)運行時，整車的CAN信息源數據被存儲起來，當發(fā)生故障時，將故障ID序號、故障發(fā)生時間、故障發(fā)生次數、故障發(fā)生設備序號等存入故障列表中。
[0015]如圖1?圖3所示，一種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，包括以下步驟:
S1、在故障列表中選擇需要分析的故障，啟動智能診斷分析，獲取系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻t。
[0016]S2、調取待診斷故障的發(fā)生時刻t前后一定時間段內的CAN信息源數據，根據待診斷故障的跳變點特征對調取的CAN信息源數據進行審查，確定待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻T所屬時間段tO?tl，具體通過以下順序的步驟實現:
521、調取t+m*10-5?t+m*10+5時間段內的CAN信息源數據，其中，t表示系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻，單位為秒，m為整數，初始值取O ;
522、根據待診斷故障的跳變點特征，對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行審查，判斷待診斷故障是否已發(fā)生，若是，則執(zhí)行步驟S23，若否，則跳轉至步驟S24 ;
523、將待診斷故障的發(fā)生狀態(tài)標記為1，將m的當前值遞減1，跳轉至步驟S21；
524、判斷待診斷故障的發(fā)生狀態(tài)是否標記為1，若是，則執(zhí)行步驟S25，若否，則跳轉至步驟S26 ；
525、將當前時間段作為待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻所屬時間段tO?tl;
526、將m的當前值遞增1，跳轉至步驟321。
[0017]S3、根據待診斷故障的可能發(fā)生原因排序列表，對各種可能發(fā)生原因所涉及的在tO?tl時間段內以及tO時刻前一定時間段內的CAN信息源數據進行逐一核查，直至找到待診斷故障的真實發(fā)生原因，具體通過以下順序的步驟實現:
531、將待診斷故障的首要可能發(fā)生原因作為當前核查原因；
532、調取當前核查原因所涉及的在tO?tl時間段內的CAN信息源數據，并對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行分析；
533、判斷是否存在故障數據幀，若是，則將當前核查原因作為待診斷故障的真實發(fā)生原因，若否，則執(zhí)行步驟S34;
534、調取當前核查原因所涉及的在tO時刻前一定時間段內的CAN信息源數據，并對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行分析；
535、判斷是否存在故障數據幀，若是，則將當前核查原因作為待診斷故障的真實發(fā)生原因，若否，則執(zhí)行步驟S36;
536、將待診斷故障的下一可能發(fā)生原因作為當前核查原因，重復上述步驟S32?S35。
[0018]S4、將待診斷故障的真實發(fā)生原因通過CAN總線反饋到顯示屏。
[0019]本發(fā)明的核心思想是:人工選擇需要分析的故障，啟動智能診斷分析時，當前選中故障的ID號、發(fā)生時刻t以及發(fā)生次數等會傳遞給診斷函數主體，診斷函數主體根據故障ID號調用相應的診斷算法(一對一的算法調用)，該診斷算法會調取當前選中故障的發(fā)生時刻t (系統(tǒng)記錄的時間)前后一定時間段內的CAN總線原始數據，并對調取數據的故障狀態(tài)位的特征變化進行掃描，直到發(fā)現故障從無到有的跳變點發(fā)生時刻T所屬時間段tO?tl，從而可以確定分析故障發(fā)生原因的有效時間段。
[0020]對該故障的可能發(fā)生原因進行列表分析，找出最可能原因的優(yōu)先順序，對tO?tl時間段內以及to時刻前一定時間段內的CAN數據進行分析，查詢可能原因的特征變化，直至所懷疑的原因在CAN數據中得到核實，將該種原因作為結果反饋到顯示屏，提供給維護人員。
[0021]為便于理解，以過流故障為例進行說明如下:
過流故障存在三大可能發(fā)生原因，按照優(yōu)先級次序，分別是(I)電流傳感器本身采集問題；(2)超負荷工作；(3)堵轉。
[0022]首先分析是否是電流傳感器本身采集問題造成的過流故障，需要調取的CAN信息源數據包括采集電流1、采集電壓U、采集轉速N和采集扭矩T，分析所選取的數據段的U*I與T*N/9550，如果故障發(fā)生前后，兩者計算結果均是效率因子的倍數，則說明電流傳感器采集沒有問題，排除該種原因，反之，則將電流傳感器本身采集問題反饋給維護人員。
[0023]當排除電流傳感器本身采集問題時，則繼續(xù)分析是否是超負荷工作造成的過流故障，根據整車的總耗電E及總里程S，計算平均每公里電耗P，如果P正常，則可排除該種原因，如果P過大，則表示一直在超負荷工作，將該種原因反饋給維護人員。
[0024]當排除電流傳感器本身采集問題和超負荷工作時，則繼續(xù)分析是否是堵轉造成的過流故障，查看采集扭矩T、采集轉速N、采集電壓U和采集電流I，當U*I遠大于T*N/9550時，表示電機的輸出功率很大，但是電機的轉速很低，說明存在堵轉，將該種原因反饋給維護人員，如果兩者計算結果均是效率因子的倍數，則可排除該種原因。
[0025]以上所述實施方式僅僅是對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進行描述，并非對本發(fā)明的范圍進行限定，在不脫離本發(fā)明設計精神的前提下，本領域普通技術人員對本發(fā)明的技術方案作出的各種變形和改進，均應落入本發(fā)明的權利要求書確定的保護范圍內。
【權利要求】
1.一種基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，其特征在于，包括以下步驟: (O從系統(tǒng)故障列表中選擇待診斷故障，獲取系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻t ； (2)調取待診斷故障的發(fā)生時刻t前后一定時間段內的CAN信息源數據，根據待診斷故障的跳變點特征對調取的CAN信息源數據進行審查，確定待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻T所屬時間段tO?tl ; (3)根據待診斷故障的可能發(fā)生原因排序列表，對各種可能發(fā)生原因所涉及的在tO?tl時間段內以及tO時刻前一定時間段內的CAN信息源數據進行逐一核查，直至找到待診斷故障的真實發(fā)生原因； (4)將待診斷故障的真實發(fā)生原因通過CAN總線反饋到顯示屏。
2.根據權利要求1所述的基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，其特征在于，步驟(2)中，所述確定待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻所屬時間段tO?tl，具體包括以下順序的步驟: (21)調取t+m*10-5?t+m*10+5時間段內的CAN信息源數據，其中，t表示系統(tǒng)記錄的待診斷故障的發(fā)生時刻，單位為秒，m為整數，初始值取O ; (22)根據待診斷故障的跳變點特征，對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行審查，判斷待診斷故障是否已發(fā)生，若是，則執(zhí)行步驟(23)，若否，則跳轉至步驟(24); (23)將待診斷故障的發(fā)生狀態(tài)標記為1，將m的當前值遞減1，跳轉至步驟(21)； (24)判斷待診斷故障的發(fā)生狀態(tài)是否標記為1，若是，則執(zhí)行步驟(25)，若否，則跳轉至步驟(26)； (25)將當前時間段作為待診斷故障的跳變點發(fā)生時刻所屬時間段tO?tl; (26)將m的當前值遞增1，跳轉至步驟(21)。
3.根據權利要求1所述的基于CAN信息的電動汽車故障智能診斷方法，其特征在于，步驟(3)中，所述根據待診斷故障的可能發(fā)生原因排序列表，對各種可能發(fā)生原因所涉及的在tO?tl時間段內以及tO時刻前一定時間段內的CAN信息源數據進行逐一核查，具體包括以下順序的步驟: (31)將待診斷故障的首要可能發(fā)生原因作為當前核查原因； (32)調取當前核查原因所涉及的在tO?tl時間段內的CAN信息源數據，并對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行分析； (33)判斷是否存在故障數據幀，若是，則將當前核查原因作為待診斷故障的真實發(fā)生原因，若否，則執(zhí)行步驟(34); (34)調取當前核查原因所涉及的在tO時刻前一定時間段內的CAN信息源數據，并對調取的該時間段內的CAN信息源數據進行分析； (35)判斷是否存在故障數據幀，若是，則將當前核查原因作為待診斷故障的真實發(fā)生原因，若否，則執(zhí)行步驟(36); (36)將待診斷故障的下一可能發(fā)生原因作為當前核查原因，重復上述步驟(32)?(35)。
【文檔編號】B60R16/02GK104442831SQ201410683965
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年11月25日 優(yōu)先權日:2014年11月25日
【發(fā)明者】尹劍, 洪洋, 熊良平, 陳順東, 丁傳記, 呂小超, 蔡金, 朱華毅, 聞鵬, 蔣海云, 田洋, 丁延松 申請人:安徽安凱汽車股份有限公司