专利名称：检测故障码设置中的异常和使用分析症状增强维修文件的制作方法
技术领域：
实施例总体上涉及识别故障码中的异常和基于异常分析来开发新的分析症状以增强维修文件。
背景技术：
诊断软件算法使用故障码或诊断故障码(DTC)来帮助技术人员维修机器，例如在销售商处维修部门处的车辆。诊断故障码(DTC)在车辆中基于诊断软件算法来触发。维修使用的维修诊断工具等从车辆处理器存储器取回DTC，用于确定车辆特定部件中的故障。车辆中的每个处理器包括在车辆经受电气故障时存储DTC的存储器。维修技术人员可以检查当前触发的DTC或任何DTC的历史，用于确定车辆中的根本原因。DTC是用于识别车辆中的各个部件、电路或软件中发生的故障的字母数字代码。这种DTC与各种电动车辆功能相关，包括但不限于发动机操作、排放物、制动、动力系、安全性和转向。每个子系统可能具有其自身的车载处理器，用于监测子系统操作的故障，或者处理器可负责监测多个子系统的故障。当子系统处理器检测到故障时，产生一个或多个DTC。DTC帮助维修人员查明关心的区域。DTC通过维修人员借助于扫描工具来取回。虽然DTC给维修人员查明关心的区域提供辅助，但是DTC并不提供与什么准确地引起问题的明确信息。通常，DTC指示特定部·件、将部件连接到控制模块的电路或控制模块本身中的故障。现在，仍然由技术人员通过执行进一步的电路测试来识别根本原因，使用分析推理、先前经验或最佳估计。因而，DTC仅仅提供一定程度的诊断。附加诊断鉴别(diagnosticresolution)只能通过执行附加现场试验和从车辆收集附加操作参数数据来获得。有时，产生DTC的算法可能具有错误或者算法中规定的标定值对车辆操作条件敏感，这导致触发错误DTC。此外，DTC可能展现间歇性行为，由于没有触发间歇性DTC的操作参数数据，因而难以固定。故障的间歇性行为是在故障被触发和记录然而在维修修理中心故障条件不能复制时的情形。扫描工具还可以取回在触发特定DTC时记录的停帧操作参数识别符(PID)15PID代码是部件的操作参数或者诊断算法的输出，其经由扫描工具记录，通过来自于车辆通信总线的读数传输。通信总线上的一个装置识别其负责的PID代码且返回与PID代码有关的信息，用于提供与感测与所检测故障有关的数据的装置中的一个或多个相关的进一步细节。然而，与DTC有关的PID的数量是非常多的且对于必须分析PID代码的维修人员来说是繁重的。在许多情况下，在DTC算法中存在错误且DTC将在不合适前提条件下触发(例如，触发DTC的条件不合适)。此外，标定值可能基于操作条件敏感且操作参数需要再次标定。在收集和分析的巨大数量的PID代码时，DTC数据中存在的异常可借助于统计和数据挖掘技术识别。异常通常在分析保修索赔数据时识别。然而，保修数据仅仅在车辆生产且对修理进行索赔之后获得。因而，DTC展现异常的巨大数量的车辆可能已经维修。理想的是在开发阶段或者早期生产阶段期间识别DTC中的异常，从而在开发阶段或者早期生产阶段期间可以进行校正动作。
发明内容
实施例的优势在于识别DTC设置的异常。异常可在车辆的开发阶段期间检测，以使得在车辆进入生产时的保修修理数量最小化。所述系统使用基于设计文件和说明书的规则以及经由现场故障数据的数据挖掘的统计显著规则来识别与所触发DTC有关的信息PID，用于检测异常。异常可能是DTC的不合适前提条件或者敏感性标定值的结果。因而，分析症状被识别且故障的根本原因通过车辆外的过程确定，用于增强维修程序。在车辆开发阶段或者车辆早期生产期间优选进行部件、软件或维修文件的调节。通过校正故障码(例如，DTC)设置条件而不是增加新故障码,减少误判(no-trouble-found, NTF)率。—个实施例设想一种基于参数识别数据中识别的异常来识别维修车辆中的故障的根本原因且执行校正动作的方法。执行诊断软件例程，以取回用于识别维修车辆的操作中的故障的诊断故障码。取回与识别有所检测故障的诊断故障码有关的参数识别数据。来自于经历诊断故障码的多个车辆的参数识别数据在计算机上收集。产生第一组诊断规则。 第一组诊断规则识别用于执行诊断故障码算法或触发诊断故障码的车辆操作参数。产生第二组诊断规则。第二组诊断规则识别用于选择在触发诊断故障码时获得的现场故障数据的车辆操作参数。从第二组诊断规则提取统计显著规则。第一组规则和统计显著规则中的每一个协作地应用于参数识别数据，用于识别表示异常的参数识别数据的子组。主题专家分析异常，用于识别故障的根本原因。基于所识别的根本原因分析执行校正动作。方案I. 一种基于参数识别数据中识别的异常来识别维修车辆中的故障的根本原因且执行校正动作的方法，所述方法包括以下步骤
执行诊断软件例程，以取回用于识别维修车辆的操作中的故障的诊断故障码；
取回与识别有检测故障的诊断故障码有关的参数识别数据；
在计算机上收集来自于经历诊断故障码的多个车辆的参数识别数据；
产生第一组诊断规则，第一组诊断规则识别用于执行诊断故障码算法或触发诊断故障码的车辆操作参数；
产生第二组诊断规则，第二组诊断规则识别用于选择在触发诊断故障码时获得的现场故障数据的车辆操作参数；
从第二组诊断规则提取统计显著规则；
将第一组规则和统计显著规则中的每一个协作地应用于参数识别数据，用于识别表示异常的参数识别数据的子组；
主题专家分析异常，用于识别故障的根本原因；以及 基于所识别的根本原因分析来执行校正动作。方案2.根据方案I所述的方法，其中，第一组诊断规则从至少一个设计相关文件源获得。方案3.根据方案I所述的方法，其中，第二组诊断规则从分类器获得。方案4.根据方案I所述的方法，其中，第二组诊断规则从决策树获得。方案5.根据方案I所述的方法，其中，统计显著规则使用分类精度技术提取，其中，分类精度技术确定相应规则是否将大于分类阈值的与单个DTC有关的事件数量分类。
方案6.根据方案5所述的方法，其中，用于识别统计显著规则是否满足相应类别的确定由以下公式表示
权利要求
1.一种基于参数识别数据中识别的异常来识别维修车辆中的故障的根本原因且执行校正动作的方法，所述方法包括以下步骤 执行诊断软件例程，以取回用于识别维修车辆的操作中的故障的诊断故障码； 取回与识别有检测故障的诊断故障码有关的参数识别数据； 在计算机上收集来自于经历诊断故障码的多个车辆的参数识别数据； 产生第一组诊断规则，第一组诊断规则识别用于执行诊断故障码算法或触发诊断故障码的车辆操作参数； 产生第二组诊断规则，第二组诊断规则识别用于选择在触发诊断故障码时获得的现场故障数据的车辆操作参数； 从第二组诊断规则提取统计显著规则； 将第一组规则和统计显著规则中的每一个协作地应用于参数识别数据，用于识别表示异常的参数识别数据的子组； 主题专家分析异常，用于识别故障的根本原因；以及 基于所识别的根本原因分析来执行校正动作。
2.根据权利要求I所述的方法，其中，第一组诊断规则从至少一个设计相关文件源获得。
3.根据权利要求I所述的方法，其中，第二组诊断规则从分类器获得。
4.根据权利要求I所述的方法，其中，第二组诊断规则从决策树获得。
5.根据权利要求I所述的方法，其中，统计显著规则使用分类精度技术提取，其中，分类精度技术确定相应规则是否将大于分类阈值的与单个DTC有关的事件数量分类。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，用于识别统计显著规则是否满足相应类别的确定由以下公式表示
7.根据权利要求I所述的方法，其中，统计显著规则使用群体百分比技术提取，其中，群体百分比技术确定由相应规则分类为单个诊断故障码类别的情况数量与诊断故障码类另IJ的情况总数量相比是否满足群体阈值。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，用于识别统计显著规则是否满足群体阈值的确定由以下公式表示
9.根据权利要求I所述的方法，其中，执行校正动作的步骤包括修正用于评估诊断故障码的诊断软件例程中的至少一个。
10.根据权利要求I所述的方法，其中，执行校正动作的步骤包括修改由维修技术人员使用以评估故障的维修文件。
全文摘要
本发明为检测故障码设置中的异常和使用分析症状增强维修文件。提供一种基于分析症状来识别维修车辆中的故障的根本原因的方法。取回与所识别DTC有关的参数识别数据。收集来自于经历DTC的多个车辆的参数识别数据。产生第一组诊断规则，第一组诊断规则识别用于执行DTC算法或触发DTC的车辆操作参数。产生第二组诊断规则，第二组诊断规则识别用于选择在触发DTC时获得的现场故障数据的车辆操作参数。从第二组诊断规则提取统计显著规则。第一组规则和统计显著规则协作地应用于参数识别数据，用于识别表示异常的参数识别数据的子组。主题专家分析异常，用于识别故障的根本原因。
文档编号G05B23/02GK102799171SQ20121016552
公开日2012年11月28日 申请日期2012年5月25日 优先权日2011年5月25日
发明者H.S.苏布拉马尼亚, S.辛赫, C.L.皮尼安 申请人:通用汽车环球科技运作有限责任公司