專利名稱：用于車輛的異常分析系統(tǒng)和用于車輛的異常分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般地涉及用于車輛的異常分析系統(tǒng)和用于車輛的異常分析方 法。更具體而言，本發(fā)明涉及用于車輛的異常分析系統(tǒng)和用于車輛的異常 分析方法，如果基于表示車輛狀態(tài)的車輛狀態(tài)值判定車輛中已經(jīng)發(fā)生異 常，它們用于估計(jì)異常的原因。
背景技術(shù)：
例如，日本專利申請公報(bào)No. JP-A-2006-251918 (JP-A-2006-251918)描述了一種故障分析系統(tǒng)，其包括多個(gè)車內(nèi)傳感器，其恒定地獲得表示 汽車的設(shè)備的狀態(tài)的狀態(tài)信息；車內(nèi)信息存儲單元，其存儲由多個(gè)車內(nèi)傳 感器獲得的與設(shè)備相關(guān)的狀態(tài)信息；共享信息數(shù)據(jù)庫，其設(shè)置在汽車外部 并將與汽車中引起的故障現(xiàn)象相關(guān)的信息(其由輸入單元輸入到共享信息數(shù)據(jù)庫中)和與故障相關(guān)的信息(其包含在信息存儲單元中存儲的狀態(tài)信 息中)彼此關(guān)聯(lián)并將這些信息存儲在其中；以及故障分析單元，其基于所 收集的與車輛故障相關(guān)的信息來分析故障。在該故障分析系統(tǒng)中，估計(jì)在 汽車中檢測到的故障的原因，并將故障信息和故障發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)存儲 在數(shù)據(jù)庫中。但是，因?yàn)镴P-A-2006-251918中描述的故障分析單元利用存儲在共享 信息數(shù)據(jù)庫中的全部故障信息來分析故障，在故障分析期間對故障分析單 元施加了較高的處理負(fù)荷。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明提供了一種用于車輛的異常分析系統(tǒng)和用于車輛的異常分析方 法，利用該系統(tǒng)和方法以降低的處理負(fù)荷來分析車輛的異常。本發(fā)明的第一方面涉及一種用于車輛的異常分析系統(tǒng)，當(dāng)基于表示所述車輛的狀態(tài)的車輛狀態(tài)值檢測到所述車輛的異常時(shí)，所述異常分析系統(tǒng) 估計(jì)所述車輛的異常的原因。所述異常分析系統(tǒng)包括因素識別信息提取 單元，其基于所述車輛狀態(tài)值提取用來識別所述異常的因素的因素識別信 息；數(shù)據(jù)庫，其包括數(shù)據(jù)組，所述數(shù)據(jù)組與所述因素識別信息各自的類別 對應(yīng)，并存儲異常的原因和所述異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值；以及異常原因 估計(jì)單元，其利用與由所述因素識別信息提取單元提取的所述因素識別信息的類別對應(yīng)的所述數(shù)據(jù)組，來執(zhí)行用于估計(jì)所述車輛的異常的原因的處 理。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，當(dāng)檢測到異常時(shí)，首先，提取異常因素識別 信息以識別異常的因素，接著僅利用所選擇的數(shù)據(jù)執(zhí)行詳細(xì)的異常分析， 而不是在緊接著檢測到異常之后利用包含詳細(xì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫來執(zhí)行異常分 析。因此，以降低的處理負(fù)荷來分析異常，并減少了為執(zhí)行用于分析異常 的處理所需的時(shí)間。此外，在因素識別信息的提取期間，判定異常的因素 是故障還是其他因素(例如，誤操作)。結(jié)果，可以采取適當(dāng)?shù)拇胧?。在本發(fā)明的第一方面中，所述因素識別信息提取單元可以安裝在所述 車輛中；并且所述數(shù)據(jù)庫和所述異常原因估計(jì)單元可以形成為車輛外部診 斷單元并設(shè)置在所述車輛的外部。利用上述構(gòu)造，因?yàn)樵谲囕v中僅執(zhí)行因素識別，并由車輛外部診斷單 元來執(zhí)行詳細(xì)的異常分析，所以提高了異常分析的效率。此外，車內(nèi)單元 可以包括具有最小需要能力的計(jì)算單元，并且車輛外部診斷單元可以包括 具有高精度的單元。結(jié)果，可以在減輕車輛的重量的同時(shí)提高異常分析的 精度。這樣構(gòu)造的異常分析系統(tǒng)還可以包括通信單元，其將由所述因素識別 信息提取單元提取的所述因素識別信息傳送至所述車輛外部診斷單元。利用此構(gòu)造，因素識別信息實(shí)時(shí)地傳遞至車輛外部診斷單元。結(jié)果， 迅速地獲得由車輛外部診斷單元執(zhí)行的異常分析的結(jié)果。在上述構(gòu)造中，所述數(shù)據(jù)庫中的每個(gè)所述數(shù)據(jù)組可以包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)。利用此構(gòu)造，通過執(zhí)行學(xué)習(xí)，提高了數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)組中的數(shù)據(jù)的精 度，并容易地將需要的數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)組中的數(shù)據(jù)。結(jié)果，可以隨著學(xué)習(xí)進(jìn)行以更高的精度執(zhí)行異常分析。
在根據(jù)本發(fā)明的第一方面的異常分析系統(tǒng)中，所述因素識別信息提取 單元可以在提取與部件故障或系統(tǒng)故障相關(guān)的因素識別信息之前執(zhí)行用于 提取與暫時(shí)異常相關(guān)的因素識別信息的處理，并且所述因素識別信息提取 單元可以將未被歸類為與暫時(shí)異常相關(guān)的因素識別信息的類別的車輛狀態(tài) 值提取作為與所述部件故障或所述系統(tǒng)故障相關(guān)的因素識別信息。
利用此構(gòu)造，可以區(qū)分暫時(shí)異常，例如由駕駛員執(zhí)行的誤操作、行駛 狀態(tài)的暫時(shí)變化、以及由于故障引起處理負(fù)荷的暫時(shí)增大。結(jié)果，可以高 精度地執(zhí)行異常分析。
在這樣構(gòu)造的異常分析系統(tǒng)中，所述因素識別信息提取單元可以在提 取與部件故障或系統(tǒng)故障相關(guān)的因素識別信息之前執(zhí)行用于提取與暫時(shí)異 常相關(guān)的因素識別信息的處理，并且所述因素識別信息提取單元可以將未 被歸類為與暫時(shí)異常相關(guān)的因素識別信息的類別的車輛狀態(tài)值提取作為與 所述部件故障或所述系統(tǒng)故障相關(guān)的因素識別信息。
利用此構(gòu)造，首先判定異常是否為并非故障的暫時(shí)異常。如果判定為 異常為暫時(shí)異常，則迅速地將此暫時(shí)異常排除在由于故障引起的異常的分 析之外。因此，可以以降低的處理負(fù)荷來執(zhí)行異常分析，并降低了雖然尚 未發(fā)生故障但做出己經(jīng)發(fā)生故障的錯(cuò)誤判定的可能性。結(jié)果，可以提高異 常原因的估計(jì)的精度。
本發(fā)明的第二方面涉及一種用于車輛的異常分析方法，所述異常分析 方法用于當(dāng)基于表示所述車輛的狀態(tài)的車輛狀態(tài)值檢測到所述車輛的異常 時(shí)，估計(jì)所述車輛的異常的原因。所述異常分析方法包括以下步驟基于 所述車輛狀態(tài)值提取用來識別所述異常的因素的因素識別信息；從包括數(shù) 據(jù)組的數(shù)據(jù)庫選擇與所提取的因素識別信息的類別對應(yīng)的所述數(shù)據(jù)組，所 述數(shù)據(jù)組與所述因素識別信息各自的類別對應(yīng)并存儲所述異常的原因和所 述異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值；以及利用所選擇的數(shù)據(jù)組，來估計(jì)所述車輛
的異常的原因。
根據(jù)上述本發(fā)明的方面，可以以降低的處理負(fù)荷來分析車輛的異常， 并提高了異常原因的判定精度。


將參考附圖在對本發(fā)明的示例實(shí)施例的以下詳細(xì)說明中，描述本發(fā)明 的特征、優(yōu)點(diǎn)和工業(yè)意義，附圖中相同或相應(yīng)的部分將由相同的附圖標(biāo)記 表示，其中
圖1是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的用于車輛的異常分析系統(tǒng)的總體結(jié) 構(gòu)的示例的圖2A和2B是示出由根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)的因素識別 信息提取單元執(zhí)行的處理的內(nèi)容的示例的表，圖2A示出了其中控制值被 歸類為數(shù)個(gè)類別的因素識別信息的示例，圖2B示出了可以由基于圖2A中 的車輛狀態(tài)值來識別的因素引起的車輛的異常狀態(tài)的示例 ，
圖3是示出由車輛外部診斷單元執(zhí)行的處理的詳細(xì)內(nèi)容的表；
圖4是示出數(shù)據(jù)庫中存儲的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的示例的表；
圖5是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的修改方案的用于車輛的異常分析系 統(tǒng)的視圖，其具有能夠?qū)⒂?xùn)練數(shù)據(jù)下載其中的因素識別信息數(shù)據(jù)；并且
圖6是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例用于車輛的異常分析方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
此后，將參考附圖描述本發(fā)明的實(shí)施例。
圖1是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)100的總體結(jié)構(gòu)的示 例的視圖。如圖l所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)100包括因 素識別信息提取單元10、數(shù)據(jù)庫20、和異常原因估計(jì)單元30。數(shù)據(jù)庫20 和異常原因估計(jì)單元30可以彼此一體地形成為車輛外部診斷單元40，并 設(shè)置在車輛的外部。當(dāng)數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30彼此一體地形成 為車輛外部診斷單元40時(shí)，根據(jù)本發(fā)明的異常分析系統(tǒng)100還可以包括 通信單元50。
當(dāng)檢測到車輛的異常時(shí)，因素識別信息提取單元10基于在發(fā)生檢測 到的異常時(shí)的車輛狀態(tài)值來提取用于識別異常的因素的因素識別信息。 例如，記錄在控制車輛的ECU (電子控制單元)中的各種檢測值可以
8用作車輛狀態(tài)值，§卩，表示車輛狀態(tài)的數(shù)據(jù)。例如，由在諸如車門開關(guān)和 車鏡開關(guān)之類的操作系統(tǒng)中的傳感器檢測到的值，以及由行駛信息系統(tǒng)中 的傳感器檢測到的諸如加速度和車速之類的值，被作為車輛狀態(tài)值輸入在
ECU 60中。設(shè)置在車輛中的ECU 60執(zhí)行與各個(gè)功能或各個(gè)傳感器系統(tǒng)對 應(yīng)的多種控制。例如，ECU 60執(zhí)行用于操作系統(tǒng)的控制和另一用于行駛 信息系統(tǒng)的控制。因此，ECU 60可以由執(zhí)行不同功能或用于不同目的多 個(gè)ECU (例如，ECUA61和ECUB62)形成。
可以基于由設(shè)置在車輛中的上述各種傳感器檢測到的值，來判定車輛 70中是否已經(jīng)發(fā)生異常。與發(fā)動機(jī)控制相關(guān)的傳感器的示例包括檢測加速 器踏板操作量的加速器位置傳感器，檢測節(jié)氣門開度的節(jié)氣門位置傳感 器，檢測凸輪軸轉(zhuǎn)角的凸輪位置傳感器，檢測曲軸轉(zhuǎn)角和發(fā)動機(jī)速度的曲 軸位置傳感器，以及檢測發(fā)動機(jī)冷卻劑溫度的冷卻劑溫度傳感器。例如， 通過判定由這些傳感器檢測到的值是否在預(yù)定的正常值范圍內(nèi)，來判定發(fā) 動機(jī)是否被適當(dāng)?shù)仳?qū)動。即，由這些傳感器檢測到的值被用作表示車輛狀 態(tài)的車輛狀態(tài)值。這些傳感器連接至發(fā)動機(jī)控制計(jì)算機(jī)，并且由這些傳感 器檢測到的值被輸入到發(fā)動機(jī)控制計(jì)算機(jī)。因此，由發(fā)動機(jī)控制計(jì)算機(jī)來 判定是否己經(jīng)發(fā)生異常。因?yàn)榛谟啥鄠€(gè)傳感器檢測到的值來控制燃料噴 射正時(shí)和點(diǎn)火正時(shí)，所以可以基于多個(gè)傳感器值和這些正時(shí)之間的關(guān)系來 判定控制中是否已經(jīng)發(fā)生異?；蛘吒鱾€(gè)部件中是否已經(jīng)發(fā)生異常。對各個(gè) 檢測值的利用使得可以檢測由復(fù)雜原因引起的異常。如果檢測到異常的發(fā) 生，則可以將異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值存儲作為車輛信息。這些車輛狀態(tài) 值可以稱為凍結(jié)幀數(shù)據(jù)(freeze frame date, FFD)。
例如，在電動轉(zhuǎn)向中，基于表示由轉(zhuǎn)矩傳感器檢測到的值的轉(zhuǎn)矩傳感 器信號來計(jì)算被施加以輔助轉(zhuǎn)向操作的力所沿的方向，并控制驅(qū)動電路以 將驅(qū)動電流輸出至電動機(jī)。在此情況下，可以基于由轉(zhuǎn)矩傳感器信號所表 示的值來判定轉(zhuǎn)矩傳感器自身是否己經(jīng)發(fā)生異常，基于電動機(jī)電流值來判 定電動機(jī)的驅(qū)動是否已經(jīng)發(fā)生異常，并基于電動機(jī)的溫度來判定是否已經(jīng) 發(fā)生例如過熱或過電流的異常。在此情況下，由轉(zhuǎn)矩傳感器信號表示的 值、電動機(jī)電流值、電動機(jī)的溫度等被用作車輛狀態(tài)值。如果被施加以輔助轉(zhuǎn)向操作的力所沿的方向和電動機(jī)的轉(zhuǎn)角彼此不符，則判定為由包括與 驅(qū)動電路相關(guān)的原因在內(nèi)的多個(gè)原因引起異常。在電動轉(zhuǎn)向中，因?yàn)橛呻?動轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)來執(zhí)行控制，所以可以由電動轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)來判定是否已經(jīng)發(fā) 生異常，并將異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值存儲為車輛信息。
以與上述方式相似的方式，可以判定包括制動系統(tǒng)和變速器系統(tǒng)的驅(qū) 動系統(tǒng)、包括加熱器和空調(diào)的空調(diào)系統(tǒng)、包括窗戶和車鏡的主體系統(tǒng)、以 及包括導(dǎo)航系統(tǒng)和音頻系統(tǒng)的電氣系統(tǒng)中是否已經(jīng)發(fā)生異常。
基于異常因素將因素識別信息數(shù)據(jù)11歸類為數(shù)個(gè)類別的因素識別信 息。因素識別信息提取單元10判定作為診斷數(shù)據(jù)接收到的車輛狀態(tài)值被 歸類的類別。然后，因素識別信息提取單元10提取車輛狀態(tài)值被歸類的 該類別中的因素識別信息。因素識別信息提取單元10具有其中存儲了因 素識別信息的因素識別信息數(shù)據(jù)11。
因素識別信息數(shù)據(jù)11被歸類為與當(dāng)異常原因估計(jì)單元30執(zhí)行對車輛 異常的原因的詳細(xì)估計(jì)以判定異常原因時(shí)使用的各個(gè)因素?cái)?shù)據(jù)組對應(yīng)的數(shù) 個(gè)類別。如圖1所示，因素識別信息數(shù)據(jù)11具有六個(gè)類別的因素識別信 息，即，與操作相關(guān)的因素識別信息的類別Fl、與行駛狀態(tài)相關(guān)的因素識 別信息的類別F2、與部件的劣化相關(guān)的因素識別的類別F3、與處理負(fù)荷 相關(guān)的因素識別的類別F4、與未完成的學(xué)習(xí)相關(guān)的因素識別的類別F5、 以及與故障相關(guān)的因素識別的類別Fx。當(dāng)基于車輛狀態(tài)值判定為車輛中已 經(jīng)發(fā)生異常時(shí)，因素識別信息提取單元10基于檢測到的車輛狀態(tài)值判定 因素識別信息數(shù)據(jù)11中的因素識別信息的類別，所述因素識別信息應(yīng)該 被提取以識別異常的因素。因此，因素識別信息提取單元10判定包括車 輛異常因素的因素識別信息的類別。下文將描述進(jìn)行判定的方式的細(xì)節(jié)。
由因素識別信息提取單元10執(zhí)行以提取因素識別信息的計(jì)算處理的 精度不需要太高，只要能識別異常的因素即可。因此，雖然通常認(rèn)為需要 大量數(shù)據(jù)來分析異常，但是因素識別信息數(shù)據(jù)11的量不需要很大。如果 基于因素識別信息數(shù)據(jù)11識別異常的因素，則因素識別信息數(shù)據(jù)11的量 已經(jīng)足夠。由因素識別信息提取單元10執(zhí)行的計(jì)算處理可以是用于識別 異常的因素的計(jì)算處理。因此，降低了計(jì)算量。因此，CPU (中央處理單元)的計(jì)算處理能力不需要太高，只要CPU能夠執(zhí)行用于識別異常的因素的計(jì)算即可。
數(shù)據(jù)庫20是存儲車輛的異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值的存儲單元。原因和車輛狀態(tài)值存儲在數(shù)據(jù)庫20中的數(shù)據(jù)組中。數(shù)據(jù)庫20包括分別與因素識別信息提取單元IO的因素識別信息數(shù)據(jù)11中的因素識別信息的類別Fl 、 F2、 F3、 F4、 F5和Fx對應(yīng)的數(shù)據(jù)組21、 22、 23、 24、25和26。基于因素類型將因素識別信息數(shù)據(jù)11歸類為因素識別信息的類別Fl 、 F2、 F3、 F4、 F5和Fx。圖1示出了操作相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組21、行駛狀態(tài)相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組22、劣化相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組23、處理負(fù)荷相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組24、未完成學(xué)習(xí)相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組25和故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26。
數(shù)據(jù)庫20中的分別與因素識別信息數(shù)據(jù)11中的因素識別信息的類別Fl 、 F2、 F3、 F4、 F5禾口 Fx對應(yīng)的數(shù)據(jù)纟且21、 22、 23、 24、 25禾口 26每個(gè)均包括與車輛異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值相關(guān)的大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)組21、 22、 23、 24、 25和26每個(gè)中的數(shù)據(jù)量足以基于相應(yīng)類別中的因素識別信息來估計(jì)異常的原因。因此，數(shù)據(jù)庫20的使用使得可以更詳細(xì)地分析由因素識別信息提取單元IO提取的因素識別信息。
數(shù)據(jù)庫20可以包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫20用于更詳細(xì)并更精確地分析異常的原因。因此，如果數(shù)據(jù)庫20包括具有學(xué)習(xí)功能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，自身更新數(shù)據(jù)并加強(qiáng)分析功能，則更精確地分析異常。
異常原因估計(jì)單元30利用從數(shù)據(jù)組21、 22、 23、 24、 25和26中選擇的并與由因素識別信息提取單元10提取的因素識別信息的類別對應(yīng)的數(shù)據(jù)組，來估計(jì)異常的原因。茵此，當(dāng)判定為車輛中已經(jīng)發(fā)生異常時(shí)，異常原因估計(jì)單元30訪問數(shù)據(jù)庫20中的與由因素識別信息提取單元IO提取的因素識別信息的類別相對應(yīng)的數(shù)據(jù)組，并利用存儲在數(shù)據(jù)庫20的該數(shù)據(jù)組中的與異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值相關(guān)的數(shù)據(jù)來執(zhí)行用于估計(jì)異常原因的計(jì)算。如果需要，異常原因估計(jì)單元30基于數(shù)據(jù)執(zhí)行計(jì)算處理。在現(xiàn)有技術(shù)中，數(shù)據(jù)庫20中的數(shù)據(jù)未被歸類。因此，需要檢査并分析數(shù)據(jù)庫20中的全部數(shù)據(jù)。但是在根據(jù)本發(fā)明的異常分析系統(tǒng)100中，異常原因估計(jì)單元30選擇數(shù)據(jù)組21、 22、 23、 24、 25和26中與因素識別信息的各個(gè)類別對應(yīng)的一個(gè)，并利用所選擇的數(shù)據(jù)組中的數(shù)據(jù)執(zhí)行分析。因此，施加在異常原因估計(jì)單元30上的處理負(fù)擔(dān)顯著地低于現(xiàn)有技術(shù)。
圖1示出了其中異常原因估計(jì)單元30判定已經(jīng)引起異常的故障的類型的示例，其中異常原因估計(jì)單元30判定已經(jīng)發(fā)生引起異常的劣化的部件的示例，以及其中異常原因估計(jì)單元30判定對其執(zhí)行了已經(jīng)引起對異常負(fù)有原因的狀態(tài)改變的操作的部件的示例。例如，當(dāng)因素識別信息提取單元10提取到表示異常的因素是故障的因素識別信息時(shí)，異常原因估計(jì)單元30訪問數(shù)據(jù)庫20中的故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26，并基于故障相關(guān)數(shù)據(jù)組26中存儲的數(shù)據(jù)來估計(jì)異常的原因。例如，異常原因估計(jì)單元30判定為已經(jīng)發(fā)生故障A。類似地，當(dāng)已經(jīng)發(fā)生另一故障時(shí)，異常原因估計(jì)單元30執(zhí)行與上述相似的處理，并判定為已經(jīng)發(fā)生故障B。
當(dāng)檢測到車輛的異常時(shí)，如果因素識別信息提取單元10提取到表示異常的因素是部件的劣化的因素識別信息，則異常原因估計(jì)單元30訪問數(shù)據(jù)庫20中的劣化相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組23，并分析異常。然后，異常原因估計(jì)單元30判斷為異常的原因是部件"a"的劣化。當(dāng)部件"b"已經(jīng)劣化時(shí)，異常原因估計(jì)單元30執(zhí)行與上述相似的處理，并判斷為異常的原因是部件"b"的劣化。當(dāng)分析結(jié)果表示部件"a"和部件"b"兩者均已經(jīng)劣化時(shí)，異常原因估計(jì)單元30判斷為異常的原因是部件"a"和部件"b"兩者的劣化。
當(dāng)檢測到車輛的異常時(shí)，如果因素識別信息提取單元10提取到表示異常的因素是由于誤操作引起的暫時(shí)狀態(tài)改變的因素識別信息，則異常原因估計(jì)單元30訪問操作相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組21。然后，異常原因估計(jì)單元30
執(zhí)行用于詳細(xì)分析異常的計(jì)算處理，并判定異常的原因。例如，異常原因估計(jì)單元30判定異常的原因是由于開關(guān)X的操作引起的狀態(tài)改變，異常的原因是按鈕Y的操作引起的狀態(tài)改變，或者異常的原因是由于開關(guān)X的操作和按鈕Y的操作兩者引起的狀態(tài)改變。
如果判定為異常的因素是故障，則在判定其中發(fā)生故障的部分之后，例如在判定其中發(fā)生故障的車輛部件或其中發(fā)生故障的系統(tǒng)之后，例如需
12要進(jìn)行修理來排除故障的原因。但是，如果由于對部件不施加太多影響的劣化或者由于誤操作而檢測到車輛的異常，則因?yàn)楫惓Ｖ皇菚簳r(shí)異常而不是故障，所以無需進(jìn)行修理。因此，將根據(jù)異常是故障還是不同于故障的暫時(shí)異常，來不同地采取措施。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)100以適于將要采取的措施的方式來分析異常。例如，當(dāng)分析由于故障導(dǎo)致的
異常的原因時(shí)，使用包括更詳細(xì)信息的故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26，并將更高
的優(yōu)先級給予用于分析異常的原因的計(jì)算處理。另一方面，如果異常的因素不是故障，則在不執(zhí)行具有更高優(yōu)先級的計(jì)算處理的情況下分析異常。如上所述，利用根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)，可以通過在較早的階段判定異常是由于故障引起的還是由于除故障以外的因素引起的，來采取彈性和合適的措施。
異常原因估計(jì)單元30利用數(shù)據(jù)庫20來執(zhí)行用于估計(jì)車輛的異常的原因的計(jì)算處理。因此，異常原因估計(jì)單元30可以由包括CPU和諸如ROM(只讀存儲器)和RAM (隨機(jī)存取存儲器)之類的存儲單元的計(jì)算機(jī)形成。
數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30可以設(shè)置在車輛內(nèi)。但是，數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30通常設(shè)置在車輛外部，例如，在汽車經(jīng)銷商或控制中心處。如上所述，因?yàn)楫惓Ｔ蚬烙?jì)單元30利用數(shù)據(jù)庫20中的數(shù)據(jù)組中的大量數(shù)據(jù)來執(zhí)行用于精確地分析異常的計(jì)算處理，所以數(shù)據(jù)庫20中存儲的數(shù)據(jù)量和異常原因估計(jì)單元30的計(jì)算量兩者均較大。因此，優(yōu)選地，數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30設(shè)置在車輛外部。當(dāng)數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30設(shè)置在車輛外部時(shí)，數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30可以彼此一體地形成為車輛外部診斷單元40。例如，當(dāng)車輛外部診斷單元40設(shè)置在車輛經(jīng)銷商處時(shí)，如果車輛被放置在車輛經(jīng)銷商處，則車內(nèi)因素識別信息提取單元10利用連接線連接至車輛外部診斷單元40以分析異常的原因。
可選地，可以設(shè)置能夠在車輛和車輛外部診斷單元40之間進(jìn)行通信的通信單元50，并且所提取的因素識別信息可以從車內(nèi)因素識別信息提取單元10傳遞至車輛外部診斷單元40。例如，車輛可以設(shè)置有車輛側(cè)通信單元51，車輛外部診斷單元40可以設(shè)置有車輛外部通信單元52。因此，因素識別信息可以從因素識別信息提取單元10傳遞至車輛外部診斷單元40。
由通信單元50提供的通信方法不受具體限制。通信單元50可以以有線或無線方式提供通信，或者可以經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)(例如LAN (局域網(wǎng)))來提供通信。當(dāng)使用通信單元50時(shí)，車輛外部診斷單元40可以設(shè)置在除了汽車經(jīng)銷商以外的任意給定位置處?？梢允褂弥行?，例如G-Book。通過使用通信單元50來實(shí)時(shí)地分析異常。
接著，將參考圖2詳細(xì)描述其中因素識別信息提取單元10識別異常的因素的方法。圖2是用于描述由根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)100的因素識別信息提取單元IO執(zhí)行的處理的內(nèi)容的示例的圖。
圖2A是示出其中將各種控制值(基于這些控制值來識別除了故障之外的異常因素)被歸類為數(shù)個(gè)類別的因素識別信息的示例的表。如圖2A所示，基于檢測信息的特征和類型將控制值歸類為四個(gè)類別(即，因素識別信息類別A、 B、 C禾nD)的因素識別信息。
因素識別信息類別A包括表示與操作系統(tǒng)和輸入傳感器系統(tǒng)相關(guān)的信息的車輛狀態(tài)值。例如，車門開關(guān)狀態(tài)是表示車門的打開/關(guān)閉狀態(tài)的信息，車鏡開關(guān)狀態(tài)是表示車鏡的展開/縮回狀態(tài)的信息。類似地，鎖開關(guān)狀態(tài)是表示車門被上鎖或解鎖的信息，電動車座開關(guān)狀態(tài)是表示用于電驅(qū)動車座的開關(guān)是打開還是關(guān)閉的信息。這些車輛狀態(tài)全部表示與由用戶執(zhí)行的開關(guān)操作等相關(guān)的信息。因此，當(dāng)基于這些車輛狀態(tài)值判定為車輛中已經(jīng)發(fā)生異常時(shí)，存在由于用戶執(zhí)行的誤操作導(dǎo)致發(fā)生異常的較高可能性。因此，這些車輛狀態(tài)值被歸類為包括與操作系統(tǒng)和輸入傳感器系統(tǒng)相關(guān)的信息的因素識別信息類別A。
將描述因素識別信息類別A中的其他車輛狀態(tài)值。燈開關(guān)狀態(tài)和巡航開關(guān)狀態(tài)是表示用戶打開還是關(guān)閉這些開關(guān)的信息。轉(zhuǎn)向狀態(tài)、制動踏板狀態(tài)和加速器踏板狀態(tài)是表示由駕駛員執(zhí)行的操作的信息。變速桿狀態(tài)是表示駕駛員將變速桿固定到的位置的信息，駐車制動狀態(tài)是表示駕駛員將制動桿拉動的量的信息。因素識別信息類別B包括表示行駛信息的車輛狀態(tài)值。這些車輛狀態(tài)值可以根據(jù)車輛的行駛狀態(tài)而改變。例如，當(dāng)車輛在粗糙砂礫道路上行駛因而車輛上下移動較大量時(shí)，上下方向上的加速度較大地改變。當(dāng)車輛在長且陡的下坡上行駛時(shí)，盡管加速器踏板操作量較小，但是車速和加速度
表現(xiàn)為較高的值。如圖2A所示，表示行駛信息的車輛狀態(tài)量的示例包括加速度、車速、發(fā)動機(jī)速度、變速器的檔位狀態(tài)、燃料噴射狀態(tài)、與車輛行駛的道路相關(guān)的信息、以及天氣信息。
因素識別信息類別C包括表示系統(tǒng)信息的車輛狀態(tài)值。例如，電源電壓可以根據(jù)電負(fù)荷的大小而改變，微計(jì)算機(jī)的狀態(tài)可以根據(jù)處理負(fù)荷的大小而改變。如圖2所示，表示系統(tǒng)信息的車輛狀態(tài)值的示例包括電源電壓、電負(fù)荷狀態(tài)和微計(jì)算機(jī)狀態(tài)。
因素識別信息類別D包括基于其將車輛的異常的因素識別為不適當(dāng)?shù)男Ｕ?學(xué)習(xí)狀態(tài)的車輛狀態(tài)值。安裝在車輛中的一些ECU具有各種學(xué)習(xí)功能。如果不適當(dāng)?shù)貓?zhí)行學(xué)習(xí)或者不適當(dāng)?shù)匦Ｕ丝刂浦担瑒t可以在車輛中發(fā)生異常。因此，與學(xué)習(xí)和校正相關(guān)的車輛狀態(tài)值被歸類為基于其將車輛的異常的因素識別為不適當(dāng)?shù)男Ｕ?學(xué)習(xí)狀態(tài)的因素識別信息的類別。如圖2所示，這種因素識別信息的類別中包括的車輛狀態(tài)值的示例包括控制學(xué)習(xí)值、零點(diǎn)校正值、透鏡學(xué)習(xí)值、轉(zhuǎn)向校正值、加速度校正值和加速器傳感器校正值。
圖2B是示出可以由基于圖2A中的車輛狀態(tài)值來歸類的因素引起的車輛的異常狀態(tài)的示例的表。
由基于因素識別信息類別A中的車輛狀態(tài)值識別的因素引起的車輛的異常狀態(tài)的示例包括同時(shí)打開多個(gè)開關(guān)的狀態(tài)，變速桿固定在空檔位置的狀態(tài)，在制動踏板被下壓最大量的情況下下壓加速器踏板的狀態(tài)，在車輛未行駛的情況下方向盤被轉(zhuǎn)動最大量并保持在該位置較長時(shí)間的狀態(tài)等。僅基于變速桿狀態(tài)來檢測變速桿固定在空檔的異常狀態(tài)。但是，僅在檢測制動踏板狀態(tài)和加速器踏板狀態(tài)兩者之后檢測在制動踏板被下壓最大量的情況下下壓加速器踏板的異常狀態(tài)。類似地，不是基于僅一個(gè)開關(guān)狀態(tài)而是基于多個(gè)開關(guān)狀態(tài)來檢測同時(shí)打開多個(gè)開關(guān)的異常狀態(tài)。因此，基于圖2A中因素識別信息類別A中的要求車輛狀態(tài)值的組合來判定異常狀態(tài)。 例如，因素識別信息提取單元IO可以在因素識別信息數(shù)據(jù)11中存儲在異 常發(fā)生時(shí)車輛狀態(tài)值的組合的各種模式，并將檢測到的因素識別信息類別 A中車輛狀態(tài)值與所存儲的車輛狀態(tài)值的各種組合進(jìn)行査對，以判定異常 是否是由于用戶執(zhí)行的操作引起的暫時(shí)異常。當(dāng)作為利用因素識別信息類 別A中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果而識別到車輛的異常狀態(tài)時(shí)， 判定異常為用戶執(zhí)行的操作引起的暫時(shí)異常，并提供識別符號Fl。
如果不能通過利用因素識別信息類別A中的車輛狀態(tài)值執(zhí)行的數(shù)據(jù)挖 掘來識別異常的因素，則利用利用因素識別信息類別B中因素識別信息來 執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘。表示行駛信息的控制值被歸類為因素識別信息類別B。由 基于因素識別信息類別B中的車輛狀態(tài)值識別的因素引起的車輛異常狀態(tài) 的示例包括由于在下雨天氣下的打滑導(dǎo)致檢測到的車速急劇降低的狀態(tài)， 以及因?yàn)槁访娣浅ｎ嶔に载?fù)荷急劇增大的狀態(tài)。例如，當(dāng)由于在下雨天 氣下打滑導(dǎo)致檢測到的車速急劇降低時(shí)，基于天氣信息和車速的組合來提 取異常的因素。當(dāng)因?yàn)槁访娣浅ｎ嶔に载?fù)荷急劇增大時(shí)，基于因素識別 信息類別B (例如與車輛行駛的道路相關(guān)的信息，以及在上下方向上的加 速度)中包括的車輛狀態(tài)值來識別異常的因素。當(dāng)作為利用因素識別信息 類別B中的因素識別信息執(zhí)行的數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果識別到車輛的異常因素 時(shí)，判定異常是由于行駛狀態(tài)引起的暫時(shí)異常，并提供識別符號F2。
如果既不能通過僅利用類別A中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘也不能 通過僅利用類別B中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘來識別異常的因素，則 利用利用類別A中的因素識別信息和類別B中的因素識別信息兩者來執(zhí)行 數(shù)據(jù)挖掘。例如，如果即使加速器踏板被下壓車速仍不升高，則基于被歸 類為圖2A所示的因素識別信息類別A的加速器踏板狀態(tài)和被歸類為圖2A 所示的因素識別信息類別B的發(fā)動機(jī)速度，來識別異常的因素。如果即使 將方向盤轉(zhuǎn)動最大量怠速速度仍不升高，則基于被歸類為圖2A的因素識 別信息類別A的轉(zhuǎn)向狀態(tài)和被歸類為圖2A的因素識別信息類別B的發(fā)動 機(jī)速度的組合，來識別異常的因素。如果即使開關(guān)打開部件仍不操作，則 基于被歸類為因素識別信息類別A的各種開關(guān)狀態(tài)和被歸類為因素識別信
16息類別B的、被認(rèn)為響應(yīng)于開關(guān)的操作而改變的車輛狀態(tài)值的組合，來識 別異常的因素。如果即使變速桿被操作檔位仍不改變，則基于被歸類為因
素識別信息類別A的變速桿狀態(tài)和被歸類為因素識別信息類別B的變速器 檔位狀態(tài)的組合，來識別異常的因素。如果作為利用類別A和B中的因素 識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果而基于因素識別信息類別A中包括的車輛狀 態(tài)值和因素識別信息類別B中包括的車輛狀態(tài)值識別到車輛的異常的因 素，則判定為異常為由于部件的劣化引起的暫時(shí)異常。例如，如果即使開 關(guān)打開而部件仍不操作或者如果即使變速桿被操作而檔位仍不改變，則可 以認(rèn)為已經(jīng)發(fā)生暫時(shí)的接觸不良。如果操作狀態(tài)和行駛狀態(tài)是適當(dāng)?shù)?，則 部件在許多情況下正確地操作。在此情況下，判定為由于部件的劣化已經(jīng) 發(fā)生暫時(shí)異常，并提供識別符號F3。
如果通過利用類別A的因素識別信息和類別B的因素識別信息兩者執(zhí) 行的數(shù)據(jù)挖掘未識別到異常的因素，則利用類別C的因素識別信息來執(zhí)行 數(shù)據(jù)挖掘。由基于因素識別信息類別C中的車輛狀態(tài)值識別的因素所引起 的車輛的異常狀態(tài)的示例包括由于大量電負(fù)荷的使用導(dǎo)致電壓降低的狀 態(tài)，以及微計(jì)算機(jī)的處理能力降低的狀態(tài)。如果由于大量電負(fù)荷的使用導(dǎo) 致電壓降低，則電負(fù)荷值暫時(shí)增大，并且由于大量電負(fù)荷的使用導(dǎo)致電源 電壓暫時(shí)降低。因此，基于因素識別信息類別C中的車輛狀態(tài)值來識別異 常的因素。當(dāng)微計(jì)算機(jī)的處理能力降低時(shí)，例如，當(dāng)由于負(fù)荷的暫時(shí)增大 導(dǎo)致將微計(jì)算機(jī)置于異常狀態(tài)時(shí)，基于處理負(fù)荷值和微計(jì)算機(jī)狀態(tài)來識別 異常的因素。當(dāng)作為利用類別C中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果識 別到車輛的異常的因素時(shí)，判定異常為由于處理負(fù)荷的急劇增大導(dǎo)致的暫 時(shí)異常，并提供識別符號F4。
如果通過利用類別C中的因素識別信息執(zhí)行的數(shù)據(jù)挖掘未識別到異常 的因素，則利用類別D中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘。由基于因素識別 信息類別D中的車輛狀態(tài)值識別的因素所引起的異常狀態(tài)的示例包括由于 較差的學(xué)習(xí)導(dǎo)致的暫時(shí)不穩(wěn)定狀態(tài)和由于不合適的校正值的寫入導(dǎo)致的暫 時(shí)不穩(wěn)定狀態(tài)。例如，如果引起由于較差的學(xué)習(xí)導(dǎo)致的暫時(shí)不穩(wěn)定狀態(tài)， 則因素識別信息類別D中的控制學(xué)習(xí)值、透鏡學(xué)習(xí)值或加速器傳感器學(xué)習(xí)值表現(xiàn)為異常值。如果引起由于不合適的校正值的寫入導(dǎo)致的暫時(shí)不穩(wěn)定 狀態(tài)，則因素識別信息類別D中的零點(diǎn)校正值、轉(zhuǎn)向校正值或加速度校正
值表現(xiàn)為異常值。因此，當(dāng)作為利用類別D中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖 掘的結(jié)果使因素識別信息類別D中的車輛狀態(tài)值表現(xiàn)為異常值時(shí)，判定車 輛的異常的因素為較差的學(xué)習(xí)。在此情況下，判定異常為由于較差的學(xué)習(xí) 等導(dǎo)致的暫時(shí)異常，并提供識別符號F5。
如果通過利用類別D中的因素識別信息執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘未識別到異常的 因素，則判定車輛的異常不是暫時(shí)異常，并且異常的因素是部件故障或系 統(tǒng)故障。即，如果沒有識別到暫時(shí)異常的因素，并且沒有提取到因素識別 信息，則判定車輛的異常的因素是部件故障或系統(tǒng)故障，并提供識別符號 Fx。在此情況下，需要分析由于故障引起的異常。
在根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于車輛的異常分析系統(tǒng)100中，當(dāng)檢測到車 輛的異常時(shí)，設(shè)置在車輛中的因素識別信息提取單元IO首先利用由車內(nèi) 傳感器檢測到的車輛狀態(tài)值來執(zhí)行用于提取因素識別信息的處理，因素識 別信息表明異常是由除了故障之外的因素等引起的暫時(shí)異常。如果沒有提 取到表明異常是暫時(shí)異常的因素識別信息，則因素識別信息提取單元10 判定為故障是異常的因素。這樣，不需要修理的暫時(shí)異常在較早階段在車 輛中得到識別，并被排除在用于對由于故障引起的異常進(jìn)行分析(其需要 較高的處理負(fù)荷)的對象之外。為了提取因素識別信息，僅需要基于有限 的控制值來判定包括異常的因素的因素識別信息的類別。因此，降低了車 輛中的計(jì)算處理負(fù)荷，可以使得在車輛中安裝具有更低的能力的CPU。
當(dāng)在車輛中完成因素識別信息的提取并判定提供了識別符號Fl至F5 和Fx中的哪個(gè)時(shí)，將由所提供的識別符號表明的信息和車輛中檢測到的 全部車輛狀態(tài)值存儲。當(dāng)車輛被提供至汽車經(jīng)銷商并在汽車經(jīng)銷商處分析 異常時(shí)，所存儲的識別符號和當(dāng)車輛的異常發(fā)生時(shí)檢測到的車輛狀態(tài)值從 因素識別信息提取單元IO傳遞至數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30。在此 情況下，可以經(jīng)由導(dǎo)線(例如連接線)或利用通信單元50將數(shù)據(jù)從因素 識別信息提取單元10傳遞至數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30。當(dāng)利用通 信單元50將數(shù)據(jù)從因素識別信息提取單元IO傳遞至包括數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30的車輛外部診斷單元40時(shí)，在因素識別信息提取單元10 中選擇的識別符號和在檢測到異常時(shí)的車輛狀態(tài)值從車輛側(cè)通信單元51 傳遞至車輛外部診斷單元40的車輛外部通信單元52。
圖3是示出由包括數(shù)據(jù)庫20和異常原因估計(jì)單元30的車輛外部診斷 單元40執(zhí)行的處理的詳細(xì)內(nèi)容的表。
如圖3所示，數(shù)據(jù)庫20包括與各個(gè)因素識別信息類別對應(yīng)的多個(gè)數(shù) 據(jù)組21至26，即操作相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組21、行駛狀態(tài)相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組22、 劣化相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組23、處理負(fù)荷相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組24、未完成學(xué)習(xí)相關(guān) 因素?cái)?shù)據(jù)組25、以及故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26。在與各個(gè)因素識別信息類 別對應(yīng)的數(shù)據(jù)組21至26的每個(gè)數(shù)據(jù)組中，存儲異常的原因和異常發(fā)生時(shí) 的車輛狀態(tài)值。因此，例如，在操作相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組21中，存儲由于用 戶執(zhí)行的誤操作導(dǎo)致的暫時(shí)異常的具體原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。 在行駛狀態(tài)相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組22中，存儲由于車輛的行駛狀態(tài)導(dǎo)致的暫時(shí) 異常的具體原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。在劣化相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組23 中，存儲由于部件的劣化導(dǎo)致的異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。 類似地，在處理負(fù)荷相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組24中，存儲由于處理負(fù)荷的升高導(dǎo) 致的異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。在未完成學(xué)習(xí)相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù) 組25中，存儲由于未完成學(xué)習(xí)部分或不合適校正值的存在導(dǎo)致的異常的 原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。在故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26中，存儲由 于部件故障和系統(tǒng)故障導(dǎo)致的異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。
數(shù)據(jù)組21至26每個(gè)均包含大量數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)可以通過執(zhí)行數(shù) 據(jù)挖掘來執(zhí)行異常診斷。利用每個(gè)均包含大量特定信息的數(shù)據(jù)組21至 26，車輛外部診斷單元40以高精度分析異常，并判定異常的具體原因。
在從因素識別信息提取單元10接收到包含從識別符號Fl至F5和Fx 中選擇的識別符號和車輛狀態(tài)值的信息時(shí)，異常原因估計(jì)單元30利用從 數(shù)據(jù)組21至26選擇的與所選擇的識別符號對應(yīng)的數(shù)據(jù)組，來分析異常。 異常原因估計(jì)單元30僅利用從數(shù)據(jù)組21至26中選擇的數(shù)據(jù)組來分析異 常。因此，處理負(fù)荷顯著降低，并以比利用數(shù)據(jù)庫20中的全部數(shù)據(jù)分析 異常時(shí)更短的時(shí)間來分析異常。可以由異常原因估計(jì)單元30根據(jù)全部數(shù)據(jù)挖掘法(full scale data mining)來執(zhí)行異常分析。例如，可以由異常原 因估計(jì)單元30根據(jù)其中檢測到車輛狀態(tài)值和特征模型之間的相關(guān)性，并 積累知識的方法來執(zhí)行異常分析。因此，可以高精度地分析異常，并隨著 數(shù)據(jù)積累而提高精度。
如果異常原因估計(jì)單元30判定為異常的因素是由識別符號Fl至F5 表示的暫時(shí)異常的因素之一，則異常的因素不是故障。因此，可以采取保 持或設(shè)計(jì)改變之類的措施。另一方面，如果異常原因估計(jì)單元30判定為 異常的因素是由識別符號Fx表示的因素，即部件故障或系統(tǒng)故障，則識 別己經(jīng)發(fā)生故障的部分。因此，對已經(jīng)發(fā)生故障的部分進(jìn)行修理。因此， 如果判定為異常是由除故障以外的因素引起的暫時(shí)異常，則不必進(jìn)行不需 要的修理。另一方面，如果判定為異常的因素是故障，則迅速地進(jìn)行必要 的修理。如果判定為異常的因素是故障，則在將暫時(shí)異常的因素排除在分 析之外的情況下分析異常。因此，可以基于所選擇的數(shù)據(jù)來分析異常的原 因。結(jié)果，提高了分析的精度。
圖4是示出數(shù)據(jù)庫20中存儲的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的示例的表。如上所述，異 常原因估計(jì)單元30通過執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘來執(zhí)行學(xué)習(xí)。因此，通過學(xué)習(xí)獲得 的知識作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫20中。圖4示出了在數(shù)據(jù)庫20中的數(shù) 據(jù)組21至26的每個(gè)中存儲的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
在其中存儲了與由故障引起的異常相關(guān)的數(shù)據(jù)的故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組 26中，存儲了與傳感器的故障相關(guān)的值、與開關(guān)斷線相關(guān)的值、與致動器 的故障相關(guān)的值、與系統(tǒng)故障相關(guān)的值等，作為與故障相關(guān)的學(xué)習(xí)值。這 些值作為異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值存儲。因?yàn)楫惓０l(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值被 視為當(dāng)異常發(fā)生時(shí)由各個(gè)車內(nèi)傳感器檢測到的值的集合，所以異常發(fā)生時(shí) 的車輛狀態(tài)值可以稱為FFD (凍結(jié)幀數(shù)據(jù)，F(xiàn)reeze Frame Data)。例如， 在故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26中，存儲了作為異常原因的"傳感器故障"， 以及凍結(jié)幀數(shù)據(jù)(即，傳感器故障發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值)。類似地，作為 異常原因的"開關(guān)斷線"，以及開關(guān)斷線發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值被存儲在故 障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26中。此外，在故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組26中存儲作為異 常原因的"致動器的故障"和致動器故障發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值以及作為異常原因的"系統(tǒng)故障"和系統(tǒng)故障發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值。關(guān)于其他故障 (未示出)，原因和故障發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值存儲在故障相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組
26中。
在其中存儲了與由于用戶執(zhí)行的操作引起的暫時(shí)異常相關(guān)的數(shù)據(jù)的操 作相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組21中，例如，存儲了與在車輛停止時(shí)將方向盤操作最 大量引起的異常相關(guān)的數(shù)據(jù)，以及與通過突然施加制動引起的異常相關(guān)的 數(shù)據(jù)。在操作相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組21中，例如，存儲了作為異常原因的"在 車輛停止時(shí)將方向盤操作最大量"和與此異常對應(yīng)的車輛狀態(tài)值，以及作 為異常原因的"突然施加制動"和與此異常對應(yīng)的車輛狀態(tài)值。在其中存 儲了與由于行駛狀態(tài)引起的暫時(shí)異常相關(guān)的數(shù)據(jù)的行駛狀態(tài)相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù) 組22中，例如，存儲了與因?yàn)檐囕v在顛簸道路上行駛發(fā)生的異常相關(guān)的 數(shù)據(jù)，以及與因?yàn)檐囕v打滑發(fā)生的異常相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如，作為異常原因 的"在顛簸道路上行駛"和與此異常對應(yīng)的車輛狀態(tài)值，以及作為異常原 因的"打滑"和與此異常對應(yīng)的車輛狀態(tài)值被存儲在行駛狀態(tài)相關(guān)因素?cái)?shù) 據(jù)組22中。例如，當(dāng)異常原因是"打滑"時(shí)，存儲包括發(fā)動機(jī)速度和車 速的車輛狀態(tài)值。在其中存儲了與由于處理負(fù)荷的急劇升高引起的暫時(shí)異 常相關(guān)的數(shù)據(jù)的處理負(fù)荷相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組24中，例如，存儲了由于置于 CPU上的負(fù)荷的急劇升高導(dǎo)致的異常相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如，作為異常原因的 "置于CPU上的負(fù)荷的急劇升高"和與此原因?qū)?yīng)的車輛狀態(tài)值被存儲在 處理負(fù)荷相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組24中。在其中存儲了與由于部件劣化引起的暫 時(shí)異常相關(guān)的數(shù)據(jù)的劣化相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組23中，存儲與由具體部件劣化 (例如，部件Z的劣化和開關(guān)Y的劣化)引起的異常相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如， 作為異常原因的"部件Z的劣化"和與此原因?qū)?yīng)的車輛狀態(tài)值，以及作 為異常原因的"開關(guān)Y的劣化"和與此原因?qū)?yīng)的車輛狀態(tài)值被存儲在劣 化相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)組23中。
隨著學(xué)習(xí)進(jìn)行，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量增大或減小。將需要的數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練數(shù) 據(jù)，并將不需要的數(shù)據(jù)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)刪除，由此獲得更精確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
接著，將參考圖5描述根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的修改方案的用于車輛的 異常分析系統(tǒng)100a。根據(jù)修改方案，存儲在數(shù)據(jù)庫20中的上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)
21被下載到車輛中的因素識別信息提取單元IO的因素識別信息數(shù)據(jù)lla。圖 5是示出根據(jù)修改方案的用于車輛的異常分析系統(tǒng)100a的視圖，異常分析 系統(tǒng)100a具有訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠下載到其的因素識別信息數(shù)據(jù)lla。
如圖5所示，根據(jù)修改方案的異常分析系統(tǒng)100a包括設(shè)置在車輛70 中的因素識別信息提取單元10、作為車輛側(cè)通信單元的通信模塊51a、以 及車輛外部診斷單元40a。車輛70包括因素識別信息提取單元10、因素識 別信息數(shù)據(jù)lla、 ECU 60和通信模塊51a。車輛外部診斷單元40a包括數(shù) 據(jù)庫20a和服務(wù)器30a，訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫20a中，服務(wù)器30a具有異 常原因估計(jì)單元30的功能。
在圖5中的根據(jù)修改方案的用于車輛的異常分析系統(tǒng)100a中，通信模 塊51a經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)50a從服務(wù)器30a下載周期性更新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。服務(wù)器30a 是包括異常原因估計(jì)單元30的計(jì)算機(jī)。服務(wù)器30a訪問包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù) 據(jù)庫20a，分析異常，并將需要數(shù)據(jù)添加到訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并從訓(xùn)練數(shù)據(jù)刪除 不需要的數(shù)據(jù)。
在車輛70中，利用通信模塊51a從服務(wù)器30a周期性地下載訓(xùn)練數(shù) 據(jù)，以更新車輛70中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因?yàn)樵跀?shù)據(jù)庫20a中存儲了巨量的數(shù) 據(jù)，所以通信模塊51a可以僅下載針對由因素識別信息提取單元IO執(zhí)行的
因素識別信息的提取所選擇的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
其他部件與以上參考圖l至4所述的那些相同。ECU60可以由在車輛 中的位置或其中存儲的控制值的類型不同的多個(gè)ECU (例如，ECU 61和 ECU 62)形成。當(dāng)檢測到車輛的異常時(shí)，與車輛狀態(tài)值相關(guān)的數(shù)據(jù)從 ECU 61和62每個(gè)傳遞至因素識別信息提取單元10。因素識別信息提取單 元IO利用更新的因素識別信息數(shù)據(jù)lla、基于檢測到的車輛狀態(tài)值來識別 異常的因素，并提取與識別到的因素相對應(yīng)的因素識別信息。利用通信模 塊51a將由因素識別信息提取單元IO提取的因素識別信息經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)50a傳 遞至車輛外部診斷單元40a的服務(wù)器30a。
在車輛外部診斷單元40a中，包括異常因素估計(jì)單元的服務(wù)器30a通 過利用數(shù)據(jù)庫20a中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基于因素識別信息而識別的部分執(zhí)行數(shù) 據(jù)挖掘，來詳細(xì)分析異常的原因。如上所述，將采取的措施取決于異常是暫時(shí)異常還是故障而不同。
在如圖5所示的本發(fā)明的實(shí)施例的修改方案中，使用網(wǎng)絡(luò)50a。這可 以在車輛70中利用最近的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提取因素識別信息。
接著，將參考圖6描述利用根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系統(tǒng)100 或根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的修改方案的異常分析系統(tǒng)100a執(zhí)行的用于車輛的 異常分析方法的流程。圖6是示出用于根據(jù)本發(fā)明的異常分析方法的流程 的視圖。
在步驟(此后，稱為"S" ) 100，判定車輛70中是否已經(jīng)發(fā)生異 常。例如，如上參考圖1所示，基于各種傳感器檢測到的值，來判定是否 發(fā)生異常。如果判定為車輛70中尚未發(fā)生異常，則例程結(jié)束，并再次執(zhí) 行S100。另一方面，如果在S100中判定己經(jīng)發(fā)生異常，則執(zhí)行S110。
在S110，提取因素識別信息。更具體而言，由因素識別信息提取單元 10基于在異常發(fā)生時(shí)由每個(gè)ECU 60記錄的各個(gè)車輛信息，來提取與異常 的因素相關(guān)的因素識別信息，并將與異常的因素相關(guān)的因素識別信息與各 個(gè)車輛信息中包括的車輛狀態(tài)值一起記錄。
在S120,將車輛70置于汽車經(jīng)銷商處。因此，可以基于由因素識別 信息提取單元10提取的因素識別信息和車輛狀態(tài)值來分析異常的原因。
在S130，將由因素識別信息提取單元10提取的因素識別信息從車輛 70傳遞至車輛外部診斷單元40，并且車輛外部診斷單元40檢査接收到的 因素識別信息的識別符號(其為Fl至F5和Fx中之一)。車輛外部診斷 單元40包括數(shù)據(jù)庫20，數(shù)據(jù)庫20具有其中存儲了異常的原因和異常發(fā)生 時(shí)的車輛狀態(tài)值的數(shù)據(jù)組。車輛外部診斷單元40中的異常原因估計(jì)單元 30可以識別所接收到的因素識別信息的識別符號。
在S140，異常原因估計(jì)單元30選擇數(shù)據(jù)庫20中的數(shù)據(jù)組21至26中 包括與從識別符號Fl至F5和Fx中選擇的識別符號相對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的 一個(gè)數(shù)據(jù)組。在此步驟中，從包括多個(gè)數(shù)據(jù)組21至26的數(shù)據(jù)庫20選擇與 所提取的因素識別信息對應(yīng)的數(shù)據(jù)組。
在S150，異常原因估計(jì)單元30利用從數(shù)據(jù)組21至26中選擇的數(shù)據(jù) 組來估計(jì)異常的原因。用于估計(jì)異常的原因的異常分析可以例如通過數(shù)據(jù)
23挖掘來執(zhí)行。僅利用從數(shù)據(jù)組21至26中選擇的數(shù)據(jù)組來執(zhí)行用于判定異 常的原因的處理。當(dāng)S150完成時(shí)，由根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分析系 統(tǒng)IOO或根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的修改方案的異常分析系統(tǒng)100a執(zhí)行的例程 完成。但是，在S150完成之后，根據(jù)異常原因的估計(jì)結(jié)果來選擇S160至 S190之一，并執(zhí)行所選擇的步驟。
如果在S150估計(jì)異常的原因是部件故障，則執(zhí)行S160。在S160，對 被判定為故障部件的部件進(jìn)行修理。因此，可以排除由于該故障導(dǎo)致的異 常。
如果在S150估計(jì)異常的原因是部件的劣化，則執(zhí)行S170。在S170， 對被估計(jì)為劣化的部件進(jìn)行檢查。根據(jù)部件的劣化程度，應(yīng)該更換或調(diào)節(jié) 部件。
如果在S150估計(jì)異常是由于行駛狀態(tài)、由用戶執(zhí)行的誤操作或處理 負(fù)荷的過度升高導(dǎo)致的暫時(shí)異常，則基于異常的原因選擇S180或S190， 并執(zhí)行所選擇的步驟。
在S180，對設(shè)計(jì)進(jìn)行修改。當(dāng)認(rèn)為異常是由于設(shè)計(jì)問題引起的，則修 改設(shè)計(jì)以提高可用性，使得異常不容易發(fā)生。
在S190，對用戶進(jìn)行解釋。當(dāng)由于由用戶執(zhí)行的誤操作或由于惡劣的 行駛狀態(tài)導(dǎo)致暫時(shí)異常發(fā)生時(shí)或者當(dāng)處理負(fù)荷超過限制時(shí)，用戶使用車輛 的方式可能不適當(dāng)，用戶應(yīng)該加深他/她對如何使用車輛的理解。在此情況 下，應(yīng)該對用戶進(jìn)行解釋，引起他/她的注意，使得不發(fā)生異常。
在流程圖中，S100至S150被包括在由根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的異常分 析系統(tǒng)IOO或根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的修改方案的異常分析系統(tǒng)100a執(zhí)行的 例程中，并且S160至S190是附加步驟的示例。從S100至S190中，根據(jù) 本發(fā)明的用于車輛的異常分析方法需要包括S110和S130至S150。在流程 圖所示的示例中，車輛70被置于汽車經(jīng)銷商處，并由車輛外部診斷單元 40詳細(xì)分析異常?？蛇x地，可以利用通信單元50在控制中心處分析異 常。
雖然已經(jīng)參考示例實(shí)施例描述了本發(fā)明，但是應(yīng)該理解，本發(fā)明不限 于示例實(shí)施例。相反，本發(fā)明意在覆蓋各種修改方案和等同設(shè)置。此外，雖然以作為示例的各種組合和構(gòu)造示出了示例實(shí)施例的各種元件，但是包 括更多、更少或僅單個(gè)元件的其他組合和構(gòu)造也落在本發(fā)明的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種用于車輛(70)的異常分析系統(tǒng)(100，100a)，當(dāng)基于表示所述車輛(70)的狀態(tài)的車輛狀態(tài)值檢測到所述車輛(70)的異常時(shí)，所述異常分析系統(tǒng)估計(jì)所述車輛(70)的異常的原因，所述異常分析系統(tǒng)包括因素識別信息提取單元(10)，其基于所述車輛狀態(tài)值提取用來識別所述異常的因素的因素識別信息；數(shù)據(jù)庫(20，20a)，其包括數(shù)據(jù)組(21，22，23，24，25，26)，所述數(shù)據(jù)組與所述因素識別信息各自的類別(F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5，F(xiàn)x)對應(yīng)，并存儲異常的原因和所述異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值；以及異常原因估計(jì)單元(30，30a)，其利用與由所述因素識別信息提取單元(10)提取的所述因素識別信息的類別對應(yīng)的所述數(shù)據(jù)組，來執(zhí)行用于估計(jì)所述車輛(70)的異常的原因的處理。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的異常分析系統(tǒng)，其中 所述因素識別信息提取單元(10)安裝在所述車輛(70)中；并且 所述數(shù)據(jù)庫(20， 20a)和所述異常原因估計(jì)單元(30， 30a)形成為車輛外部診斷單元(40， 40a)并設(shè)置在所述車輛(70)的外部。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的異常分析系統(tǒng)，其中，在估計(jì)所述車輛 (70)的異常的原因時(shí)，所述因素識別信息提取單元(10)和所述異常原因估計(jì)單元(30)經(jīng)由連接線彼此連接。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的異常分析系統(tǒng)，還包括通信單元(50， 50a)，其將由所述因素識別信息提取單元(10)提 取的所述因素識別信息傳送至所述車輛外部診斷單元(40， 40a)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的異常分析系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)庫(20， 20a)中的每個(gè)所述數(shù)據(jù)組包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的異常分析系統(tǒng)，其中-通信模組(51a)設(shè)置在所述車輛(70)中；并且 通過所述通信模組(51a)將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)下載到所述因素識別信息提取單元(10)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的異常分析系統(tǒng)，其中選擇所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中用于由所述因素識別信息提取單元(10)執(zhí)行對 所述因素識別信息的提取的部分；并且將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)的被選擇的部分下載到所述因素識別信息提取單元 (10)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的異常分析系統(tǒng)，其中，所述因 素識別信息的類別(Fl， F2， F3， F4， F5， Fx)包括與既不是部件故障也 不是系統(tǒng)故障的暫時(shí)異常相關(guān)的信息的類別(Fl， F2， F3， F4， F5)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的異常分析系統(tǒng)，其中所述因素識別信息提取單元(10)在提取與所述部件故障或所述系統(tǒng) 故障相關(guān)的因素識別信息之前執(zhí)行用于提取與所述暫時(shí)異常相關(guān)的因素識 別信息的處理；并且所述因素識別信息提取單元(10)將未被歸類為與所述暫時(shí)異常相關(guān) 的因素識別信息的類別(Fl， F2， F3， F4， F5)的車輛狀態(tài)值提取作為與 所述部件故障或所述系統(tǒng)故障相關(guān)的因素識別信息。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的異常分析系統(tǒng)，其中-所述因素識別信息提取單元(10)執(zhí)行用于提取與所述暫時(shí)異常相關(guān) 的因素識別信息的處理；當(dāng)作為用于提取與所述暫時(shí)異常相關(guān)的因素識別信息的處理的結(jié)果提 取到所述因素識別信息時(shí)，所述因素識別信息提取單元(10)判定為所述 異常是所述暫時(shí)異常；并且當(dāng)作為用于提取與所述暫時(shí)異常相關(guān)的因素識別信息的處理的結(jié)果未 提取到所述因素識別信息時(shí)，所述因素識別信息提取單元(10)判定為所 述異常的因素是所述部件故障或者所述系統(tǒng)故障。
11. 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的異常分析系統(tǒng)，其中，當(dāng)所述異常的因素 是所述部件故障或者所述系統(tǒng)故障時(shí)賦予用于估計(jì)所述異常的原因的處理 的優(yōu)先級不同于當(dāng)所述異常是所述暫時(shí)異常時(shí)賦予用于估計(jì)所述異常的原 因的處理的優(yōu)先級。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的異常分析系統(tǒng)，其中，當(dāng)所述異常的因素 是所述部件故障或者所述系統(tǒng)故障時(shí)，將高的優(yōu)先級賦予用于估計(jì)所述異 常的原因的處理。
13. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的異常分析系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)庫(20， 20a)中的每個(gè)所述數(shù)據(jù)組(21， 22， 23， 24， 25， 26)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
14. 一種用于車輛(70)的異常分析方法，所述異常分析方法用于當(dāng) 基于表示所述車輛的狀態(tài)的車輛狀態(tài)值檢測到所述車輛(70)的異常時(shí)， 估計(jì)所述車輛的異常的原因，所述異常分析方法包括以下步驟基于所述車輛狀態(tài)值提取用來識別所述異常的因素的因素識別信息； 從包括數(shù)據(jù)組(21， 22， 23， 24， 25， 26)的數(shù)據(jù)庫(20， 20a)選 擇與所提取的因素識別信息的類別對應(yīng)的所述數(shù)據(jù)組，所述數(shù)據(jù)組與所述 因素識別信息各自的類別(Fl， F2， F3， F4， F5， Fx)對應(yīng)并存儲所述異 常的原因和所述異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值；以及利用所選擇的數(shù)據(jù)組，來估計(jì)所述車輛(70)的異常的原因。
全文摘要
本發(fā)明提供了用于車輛的異常分析系統(tǒng)和用于車輛的異常分析方法。當(dāng)基于表示車輛狀態(tài)的車輛狀態(tài)值檢測到車輛(70)的異常時(shí)，用于車輛(70)的異常分析系統(tǒng)(100，100a)估計(jì)異常的原因。異常分析系統(tǒng)(100，100a)包括因素識別信息提取單元(10)，其基于車輛狀態(tài)值提取用來識別異常的因素的因素識別信息；數(shù)據(jù)庫(20，20a)，其包括數(shù)據(jù)組(21，22，23，24，25，26)，所述數(shù)據(jù)組與因素識別信息各自的類別(F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5，F(xiàn)x)對應(yīng)，并存儲異常的原因和異常發(fā)生時(shí)的車輛狀態(tài)值；以及異常原因估計(jì)單元(30，30a)，其利用與由因素識別信息提取單元(10)提取的因素識別信息的類別對應(yīng)的數(shù)據(jù)組，來執(zhí)行用于估計(jì)車輛(70)的異常的原因的處理。
文檔編號G06Q50/00GK101660974SQ20091016681
公開日2010年3月3日 申請日期2009年8月31日 優(yōu)先權(quán)日2008年8月29日
發(fā)明者石川智康, 阿部俊之 申請人:豐田自動車株式會社