JP2020112437A - Vehicle management system - Google Patents

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英之 児玉
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Abstract

To provide a vehicle management system enabling improvement in accuracy of identifying a failure cause.SOLUTION: A vehicle management system includes: an obtainment part for obtaining vehicle detection data corresponding to a failure diagnosis code representing a category of a failure in a vehicle in the case of the failure occurring; and a failure cause identification part for identifying a failure cause on the basis of a temporal change in the obtained vehicle detection data. The failure cause identification part, for example, identifies the failure cause on the basis of a temporal change in the vehicle detection data before the vehicle failure occurred.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、車両管理システムに関する。 The present disclosure relates to a vehicle management system.

従来、車両に不具合が検出された場合、不具合が検出されたときの車両の各部位における状況を示す車両検出データや故障診断コード（Diagnostic Trouble Code：ＤＴＣ）などが、電子制御モジュール（Electronic Control Module：ＥＣＭ）などに記憶されるようになっている（たとえば、特許文献１を参照）。 2. Description of the Related Art Conventionally, when a defect is detected in a vehicle, vehicle detection data indicating a condition in each part of the vehicle when the defect is detected, a diagnostic diagnosis code (Diagnostic Trouble Code: DTC), and the like are stored in an electronic control module (Electronic Control Module). : ECM) or the like (see, for example, Patent Document 1).

ＥＣＭに記憶されたＤＴＣに対応する車両検出データに基づいて、故障原因が特定される。 The cause of failure is specified based on the vehicle detection data corresponding to the DTC stored in the ECM.

特開２０１０−１４４９８号公報JP, 2010-14498, A

ところで、故障原因の特定は、故障発生時点の瞬時的な車両検出データに基づいている。そのため、故障原因の特定精度が悪く、結果的に故障原因の特定に時間を要するという問題があった。 By the way, the cause of failure is specified based on the instantaneous vehicle detection data at the time of failure occurrence. Therefore, there is a problem that the accuracy of specifying the cause of the failure is poor, and as a result, it takes time to specify the cause of the failure.

本開示の目的は、故障原因の特定精度を上げることが可能な車両管理システムを提供することである。 An object of the present disclosure is to provide a vehicle management system capable of increasing the accuracy of identifying a cause of failure.

上記の目的を達成するため、本開示における車両管理システムは、
車両の故障が発生した場合、前記故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得する取得部と、
取得された前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部と、
を備える。 In order to achieve the above object, the vehicle management system according to the present disclosure includes
When a vehicle failure occurs, an acquisition unit that acquires vehicle detection data corresponding to a failure diagnostic code indicating the type of failure,
Based on a temporal change of the acquired vehicle detection data, a failure cause identification unit that identifies a failure cause,
Equipped with.

本開示によれば、故障原因の特定精度を上げることができる。 According to the present disclosure, it is possible to improve the accuracy of identifying the cause of a failure.

本開示の実施の形態における車両管理システムの構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration of a vehicle management system in an embodiment of the present disclosure. 故障発生時より後のコモンレール圧および判定内容の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the common rail pressure after the time of a failure occurrence, and the determination content. 故障発生時より前のコモンレール圧およびコモンレール圧変化量の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the common rail pressure and the common rail pressure change amount before the time of a failure occurrence. 故障発生時より前のコモンレール圧、コモンレール圧変化量および判定内容の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the common rail pressure before the time of failure occurrence, the common rail pressure change amount, and the determination content. 故障発生時より前及び後のコモンレール圧の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the common rail pressure before and after the time of a failure occurrence. 故障原因の特定処理の一例を示すフローチャートである。7 is a flowchart showing an example of failure cause identification processing.

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本開示の実施の形態における車両管理システム１００の構成を概略的に示すブロック図である。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration of a vehicle management system 100 according to an embodiment of the present disclosure.

車両管理システム１００は、電子制御モジュール１（ＥＣＭ）、車載端末装置２、センタ装置３、および、ディーラー端末装置４を備える。 The vehicle management system 100 includes an electronic control module 1 (ECM), an in-vehicle terminal device 2, a center device 3, and a dealer terminal device 4.

ＥＣＭ１は、たとえば、記憶部１１および自己診断部１２を有している。ＥＣＭ１には、車両の各部位に配置された検出センサーＳ１，Ｓ２，…，Ｓｎが接続されている。 The ECM 1 has, for example, a storage unit 11 and a self-diagnosis unit 12. Detection sensors S1, S2,..., Sn arranged at various parts of the vehicle are connected to the ECM 1.

記憶部１１は、車両の各部位における状況を示す検出センサーＳ１，Ｓ２，…，Ｓｎからの車両検出データを記憶する。なお、車両検出データとしては、たとえば、コモンレール圧力、エンジン回転数（ｒｐｍ）、アクセル開度などが含まれる。なお、車両検出データは、絶対値であってもよく、基準値に対する百分率、割合又は比であってもよく、車両の各部位の状況を示す何らかのパラメータであってもよい。 The storage unit 11 stores the vehicle detection data from the detection sensors S1, S2,..., Sn indicating the situation in each part of the vehicle. The vehicle detection data includes, for example, common rail pressure, engine speed (rpm), accelerator opening, and the like. The vehicle detection data may be an absolute value, a percentage, a ratio, or a ratio with respect to a reference value, or may be some parameter indicating the condition of each part of the vehicle.

自己診断部１２は、故障が発生した際に、故障内容に応じた故障診断コード（ＤＴＣ）を記憶部１１に記憶する。自己診断部１２の機能は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）がＲＯＭ（Read Only Memory）に格納された自己診断プログラムをＲＡＭ（Random Access Memory）に展開して、実行することにより実現される。 When a failure occurs, the self-diagnosis unit 12 stores a failure diagnosis code (DTC) according to the details of the failure in the storage unit 11. The function of the self-diagnosis unit 12 is realized by, for example, a CPU (Central Processing Unit) expanding a self-diagnosis program stored in a ROM (Read Only Memory) into a RAM (Random Access Memory) and executing it.

車載端末装置２は、制御部２１および送受信部２２を有している。制御部２１は、車両検出データおよびＤＴＣをＥＣＭ１から受信し、受信した車両検出データおよびＤＴＣをセンタ装置３に送信するように送受信部２２を制御する。車載端末装置２とセンタ装置３とは、無線ネットワークで通信接続されている。 The vehicle-mounted terminal device 2 has a control unit 21 and a transmission/reception unit 22. The control unit 21 receives the vehicle detection data and the DTC from the ECM 1, and controls the transmission/reception unit 22 to transmit the received vehicle detection data and the DTC to the center device 3. The vehicle-mounted terminal device 2 and the center device 3 are communicatively connected by a wireless network.

センタ装置３は、たとえば、相互にデータのやり取りが可能な複数のコンピューターを備える。複数のコンピューターのうちの一台は、たとえば、サーバとしての基本的な機能を有する。センタ装置３は、センタ制御部３１と、送受信部３２と、記憶部３３とを有する。送受信部３２は、車載端末装置２との間で無線ネットワークを介して情報の送受信を行う。また、送受信部３２は、ディーラー端末装置４との間でインターネットを介して情報の送受信を行う。記憶部３３は、車両検出データおよびＤＴＣを記憶する。 The center device 3 includes, for example, a plurality of computers that can exchange data with each other. One of the plurality of computers has a basic function as a server, for example. The center device 3 includes a center control unit 31, a transmission/reception unit 32, and a storage unit 33. The transmission/reception unit 32 transmits/receives information to/from the vehicle-mounted terminal device 2 via a wireless network. Further, the transmission/reception unit 32 transmits/receives information to/from the dealer terminal device 4 via the Internet. The storage unit 33 stores vehicle detection data and DTC.

センタ制御部３１は、送受信部３２および記憶部３３を統括的に制御する。センタ制御部３１は、たとえば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭ、および、作業用メモリとしてのＲＡＭを有している。センタ制御部３１は、故障原因特定部３４を有している。故障原因特定部３４の機能は、ＣＰＵがＲＯＭに格納された制御プログラムをＲＡＭに展開して実行することにより実現される。 The center control unit 31 centrally controls the transmission/reception unit 32 and the storage unit 33. The center control unit 31 has, for example, a CPU, a ROM storing a control program, and a RAM as a working memory. The center control unit 31 has a failure cause identification unit 34. The function of the failure cause identification unit 34 is realized by the CPU expanding the control program stored in the ROM into the RAM and executing the control program.

センタ制御部３１は、予め定められたタイミングで車両検出データおよびＤＴＣを取得するように送受信部３２を制御し、取得した車両検出データおよびＤＴＣを記憶部３３に記憶させる。これにより、記憶部３３には、故障発生時より前及び後の車両検出データが記憶される。 The center control unit 31 controls the transmission/reception unit 32 to acquire the vehicle detection data and the DTC at a predetermined timing, and stores the acquired vehicle detection data and the DTC in the storage unit 33. As a result, the vehicle detection data before and after the occurrence of the failure is stored in the storage unit 33.

故障原因特定部３４は、機械学習部（不図示）を有している。機械学習部は、車両検出データおよびＤＴＣに基づいて、統計機械学習アルゴリズムを利用して、車両の故障原因を特定する。本実施の形態においては、故障原因特定部３４は、ＤＴＣに対応する車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を燃料系統異常や、コモンレール系統異常等と特定する。ここで、車両検出データの時間的な変化は、広い意味に解釈されるものであり、例えば、車両検出データが予め定められた時間帯において予め定められた状態に変化する頻度（回数）、各時間の車両検出データの平均値、各時間の車両検出データのうちの最大値又は最小値、車両検出データの時間当たりの変化量などに基づいて定められる。 The failure cause identification unit 34 has a machine learning unit (not shown). The machine learning unit uses a statistical machine learning algorithm based on the vehicle detection data and the DTC to identify the cause of the vehicle failure. In the present embodiment, the failure cause identifying unit 34 identifies the cause of the failure as a fuel system abnormality, a common rail system abnormality, or the like, based on the temporal change of the vehicle detection data corresponding to the DTC. Here, the change over time of the vehicle detection data is interpreted in a broad sense, and for example, the frequency (number of times) at which the vehicle detection data changes to a predetermined state in a predetermined time zone, It is determined based on the average value of the vehicle detection data of time, the maximum value or the minimum value of the vehicle detection data of each time, the change amount of the vehicle detection data per time, and the like.

なお、故障原因特定部３４は、たとえば、上記の機械学習部を有していなくてもよい。たとえば、機械学習部がセンタ装置３を構成するコンピューター以外のコンピューターで構成される場合がある。この場合、故障原因特定部３４は、車両の故障情報に基づく車両の故障原因の推定結果を、センタ装置外の機械学習部から取得すればよい。 Note that the failure cause identification unit 34 may not include the above machine learning unit, for example. For example, the machine learning unit may be configured by a computer other than the computer configuring the center device 3. In this case, the failure cause identification unit 34 may acquire the estimation result of the vehicle failure cause based on the vehicle failure information from the machine learning unit outside the center device.

ディーラー端末装置４は、制御部４１、送受信部４２、および、表示部４３を備えている。制御部４１は、故障原因特定部３４により特定された故障原因等をレポートとして同時に受信するように送受信部４２を制御する。また、制御部４１は、レポートを、表示部４３に表示させる。 The dealer terminal device 4 includes a control unit 41, a transmission/reception unit 42, and a display unit 43. The control unit 41 controls the transmission/reception unit 42 so that the failure cause and the like identified by the failure cause identifying unit 34 are simultaneously received as a report. Further, the control unit 41 causes the display unit 43 to display the report.

次に、ＤＴＣに対応する車両検出データの時間的な変化について、図２から図５を参照して説明する。図２は、故障発生時より後のコモンレール圧および判定内容の一例を示す図である。 Next, temporal changes in vehicle detection data corresponding to DTC will be described with reference to FIGS. 2 to 5. FIG. 2 is a diagram showing an example of common rail pressure and determination contents after a failure occurs.

図２は、故障発生時より後のコモンレール圧および判定内容の一例を示す図である。図２に、故障発生時より後の各時間をｔ１，ｔ２，ｔ３，…，ｔｎ−２，ｔｎ−１，ｔｎ（ｎは自然数）で示す。また、各時間におけるコモンレール圧をＰ１２１，Ｐ１２２，Ｐ１２３，…，Ｐ１５８，Ｐ１５９，Ｐ１６０で示す。また、判定内容を、ａ１２１，ａ１２２，ａ１２３，…ａ１５８，ａ１５９，ａ１６０で示す。ここで、判定内容は、「１」又は「０」である。判定内容の「１」は、コモンレール圧が“０”である場合を示す。判定内容の「０」は、コモンレール圧が“０”以外である場合を示す。 FIG. 2 is a diagram showing an example of common rail pressure and determination contents after a failure occurs. FIG. 2 shows the times after the occurrence of the failure as t 1 , t 2 , t 3 ,..., T n-2 , t n-1 , t n (n is a natural number). Also, the common rail pressures at each time are shown by P121, P122, P123,..., P158, P159, P160. The determination contents are indicated by a121, a122, a123,... A158, a159, a160. Here, the determination content is “1” or “0”. “1” of the determination content indicates that the common rail pressure is “0”. "0" in the determination content indicates a case where the common rail pressure is other than "0".

故障原因特定部３４は、図２に示す判定内容の積算値が予め定められた数値以上であることを判定基準１として、判定基準１を満たす場合、故障原因を「燃料系統異常」と特定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準１を満たさない場合、判定基準２以降の判定基準を満たすか否かについて判定する。 The failure cause identification unit 34 sets the integrated value of the determination content shown in FIG. 2 to be a predetermined numerical value or more, and when the determination criteria 1 is satisfied, identifies the failure cause as “fuel system abnormality”. .. On the other hand, when the determination criterion 1 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines whether or not the determination criteria 2 and subsequent determination criteria are satisfied.

図３は、故障発生時より前のコモンレール圧およびコモンレール圧変化量の一例を示す図である。図３に、故障発生時より前の各時間を−ｔｉ＋ｍ，−ｔｉ＋ｍ−１，−ｔｉ＋ｍ−２，…，−ｔｉ＋１，−ｔｉ（ｉ，ｍは自然数）で示す。また、各時間におけるコモンレール圧をＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…，Ｐ１００，Ｐ１０１で示す。また、各時間におけるコモンレール圧変化量を、Ｐ１−Ｐ４，Ｐ２−Ｐ５，Ｐ３−Ｐ６，…，Ｐ１００−Ｐ１０３，Ｐ１０１−Ｐ１０４で示す。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the common rail pressure and the amount of change in the common rail pressure before the occurrence of the failure. Figure 3, -t i + m each time before the failure occurs, -t i + m-1, -t i + m-2, ..., -t i + 1, indicated by -t i (i, m is a natural number). Also, the common rail pressures at each time are shown by P1, P2, P3,..., P100, P101. Further, the common rail pressure change amount at each time is shown by P1-P4, P2-P5, P3-P6,..., P100-P103, P101-P104.

故障原因特定部３４は、各時間におけるコモンレール圧変化量の最大値が予め定められた数値Ｖ１以上であることを判定基準２として、判定基準２を満たす場合、さらに判定基準３を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準２を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。なお、判定基準９以降についての説明は省略する。 The failure cause identifying unit 34 determines whether the maximum value of the common rail pressure change amount at each time is equal to or more than a predetermined numerical value V1 as the determination criterion 2, and when the determination criterion 2 is satisfied, whether the determination criterion 3 is further satisfied. Judge about. On the other hand, when the determination criterion 2 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines the determination criterion 9 or later. It should be noted that description of the criteria 9 and thereafter is omitted.

図４は、故障発生時より前のコモンレール圧、コモンレール圧変化量および判定内容の一例を示す図である。図４に示す故障発生時より前の各時間、コモンレール圧、コモンレール圧変化量は、図３に示す故障発生時より前の時間等と同じである。図４に判定内容を、ｂ１，ｂ２，ｂ３，…，ｂ１００，ｂ１０１で示す。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the common rail pressure, the amount of change in the common rail pressure, and the determination contents before the occurrence of the failure. Each time before the occurrence of the failure shown in FIG. 4, the common rail pressure, and the amount of change in the common rail pressure are the same as the time before the occurrence of the failure shown in FIG. FIG. 4 shows the determination contents as b1, b2, b3,..., B100, b101.

故障原因特定部３４は、各時間におけるコモンレール圧変化量が予め定められた数量Ｖ２を超えていることを判定基準３として、判定基準３を満たす場合、各時間のコモンレール圧とし、判定基準３を満たさない場合、各時間のコモンレール圧をマイナスとする。故障原因特定部３４は、各時間のうちのコモンレール圧のうちの最大値ＭＡＸ（ｂ１−ｂ１０１）を求める。 The failure cause identifying unit 34 determines that the variation amount of the common rail pressure at each time exceeds the predetermined number V2, and when the determination criterion 3 is satisfied, sets the common rail pressure at each time, and the determination criterion 3 is set. If not satisfied, the common rail pressure for each time is set to a negative value. The failure cause identifying unit 34 obtains the maximum value MAX(b1-b101) of the common rail pressures in each time.

故障原因特定部３４は、最大値ＭＡＸ（ｂ１−ｂ１０１）が予め定められた数値Ｖ３以上であることを判定基準４として、判定基準４を満たす場合、判定基準５以降を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準４を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。 The failure cause identifying unit 34 determines that the maximum value MAX (b1-b101) is equal to or greater than a predetermined numerical value V3, and when the determination criterion 4 is satisfied, determines whether the determination criterion 5 or later is satisfied. To do. On the other hand, when the determination criterion 4 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines the determination criterion 9 or later.

図５は、故障発生時より前及び後のコモンレール圧の一例を示す図である。図５に、故障発生時より前及び後の各時間を、−ｔｉ，−ｔｉ−１，…ｔｎ−２，ｔｎ−１，ｔｎ（ｉ，ｎは自然数）で示す。各時間におけるコモンレール圧を、Ｐ１０１，Ｐ１０２，…，Ｐ１５８，Ｐ１５９，Ｐ１６０で示す。 FIG. 5 is a diagram showing an example of common rail pressure before and after a failure occurs. 5, each time before and after the failure occurs, indicated by -t i, -t i-1, ... t n-2, t n-1, t n (i, n is a natural number). The common rail pressure at each time is shown by P101, P102,..., P158, P159, and P160.

故障原因特定部３４は、各時間におけるコモンレール圧の平均値ＡＶＥ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）、各時間におけるコモンレール圧のうちの最大値ＭＡＸ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）および最小値ＭＩＮ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）を求める。 The failure cause identifying unit 34 obtains the average value AVE (P101-P160) of the common rail pressure at each time, the maximum value MAX (P101-P160) and the minimum value MIN (P101-P160) of the common rail pressure at each time.

故障原因特定部３４は、平均値ＡＶＥ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）が予め定められた数値Ｖ４を超え、かつ、予め定められた数値Ｖ５未満であることを判定基準５として、判定基準５を満たす場合、判定基準６を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準５を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。 When the failure cause identification unit 34 satisfies the determination standard 5 with the determination standard 5 that the average value AVE (P101-P160) exceeds the predetermined numerical value V4 and is less than the predetermined numerical value V5, It is determined whether or not the criterion 6 is satisfied. On the other hand, when the determination criterion 5 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines the determination criterion 9 or later.

故障原因特定部３４は、最大値ＭＡＸ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）が予め定められた数値Ｖ６未満であることを判定基準６として、判定基準６を満たす場合、判定基準７を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準６を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。 The failure cause identification unit 34 determines that the maximum value MAX (P101-P160) is less than a predetermined value V6, and when the determination criterion 6 is satisfied, determines whether or not the determination criterion 7 is satisfied. .. On the other hand, when the determination criterion 6 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines the determination criterion 9 or later.

故障原因特定部３４は、最小値ＭＩＮ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）が予め定められた数値Ｖ７を超えることを判定基準７として、判定基準７を満たす場合、判定基準８を満たすか否かについて判定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準７を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。 When the determination criterion 7 is satisfied, the failure cause identification unit 34 determines that the minimum value MIN (P101-P160) exceeds a predetermined numerical value V7, and when the determination criterion 7 is satisfied, determines whether or not the determination criterion 8 is satisfied. On the other hand, when the determination criterion 7 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines the determination criterion 9 or later.

故障原因特定部３４は、最大値ＭＡＸ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）から最小値ＭＩＮ（Ｐ１０１−Ｐ１６０）を減算した数値が予め定められた数値Ｖ８未満であることを判定基準８として、判定基準８を満たす場合、故障原因を「コモンレール系統異常」と特定する。一方、故障原因特定部３４は、判定基準８を満たさない場合、判定基準９以降について判定する。 The failure cause identification unit 34 satisfies the determination criterion 8 by setting that the numerical value obtained by subtracting the minimum value MIN (P101-P160) from the maximum value MAX (P101-P160) is less than a predetermined numerical value V8. In this case, specify the cause of the failure as "common rail system abnormality". On the other hand, when the determination criterion 8 is not satisfied, the failure cause identification unit 34 determines the determination criterion 9 or later.

以上説明したように、故障原因特定部３４は、図２に示す故障発生時より後のコモンレール圧、図３及び図４に示す故障発生時より前のコモンレール圧、および、図５に示す故障発生時より前及び後のコモンレール圧に基づいて、故障原因を特定する。 As described above, the failure cause identifying unit 34 uses the common rail pressure after the failure shown in FIG. 2, the common rail pressure before the failure shown in FIGS. 3 and 4, and the failure occurrence shown in FIG. Identify the cause of failure based on the common rail pressure before and after time.

次に、故障原因の特定処理について図６を参照して説明する。図６は、故障原因の特定処理の一例を示すフローチャートである。本フローは、センタ制御部３１が車両検出データおよびＤＴＣを取得した場合に開始される。 Next, the failure cause identification processing will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the failure cause identification processing. This flow is started when the center control unit 31 acquires the vehicle detection data and the DTC.

先ず、ステップＳ１００において、故障原因特定部３４は、条件１（上述する判定基準１）を満たすか否かについて判定する。条件１を満たす場合（ステップＳ１００：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１１０に遷移する。条件１を満たさない場合（ステップＳ１００：ＮＯ）、処理はステップＳ１２０に遷移する。 First, in step S100, the failure cause identification unit 34 determines whether or not Condition 1 (determination criterion 1 described above) is satisfied. When the condition 1 is satisfied (step S100: YES), the process transitions to step S110. When the condition 1 is not satisfied (step S100: NO), the process shifts to step S120.

次に、ステップＳ１１０において、故障原因特定部３４は、故障原因を「燃料系統異常」と特定する。その後、図６に示す処理は終了する。 Next, in step S110, the failure cause identification unit 34 identifies the cause of the failure as "fuel system abnormality". Then, the process shown in FIG. 6 ends.

ステップＳ１２０において、故障原因特定部３４は、条件２（上述する判定基準２、４から８）を満たすか否かについて判定する。条件２を満たす（判定基準２、４から８の全てを満たす）場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１３０に遷移する。条件２を満たさない（判定基準２、４から８のいずれかを満たさない）場合（ステップＳ１２０：ＮＯ）、故障原因特定部３４は、判定基準９以降に基づいて、条件１、２以外の条件を満たすか否かについて判定する。 In step S120, the failure cause identification unit 34 determines whether or not the condition 2 (determination criteria 2, 4 to 8 described above) is satisfied. If the condition 2 is satisfied (determination criteria 2, 4 to 8 are all satisfied) (step S120: YES), the process proceeds to step S130. When the condition 2 is not satisfied (the judgment criteria 2 and 4 to 8 are not met) (step S120: NO), the failure cause identification unit 34 determines conditions other than the conditions 1 and 2 based on the judgment criteria 9 and thereafter. It is determined whether or not the condition is satisfied.

次に、ステップＳ１３０において、故障原因特定部３４は、故障原因を「コモンレール系統異常」と特定する。その後、図６に示す処理は終了する。 Next, in step S130, the failure cause identification unit 34 identifies the failure cause as "common rail system abnormality". Then, the process shown in FIG. 6 ends.

上記実施の形態における車両管理システムによれば、車両の故障が発生した場合、故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得するセンタ制御部３１と、車両の故障が発生する前の車両検出データの時間的な変化、および、車両の故障が発生する後の車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部３４とを備える。これにより、故障発生時点の車両検出データのみに基づいて故障原因を特定する場合に比べて、故障原因の特定精度を上げることが可能となる。 According to the vehicle management system in the above-described embodiment, when a vehicle failure occurs, the center control unit 31 that acquires vehicle detection data corresponding to the failure diagnosis code indicating the type of failure, and before the vehicle failure occurs. And a failure cause identification unit 34 that identifies a failure cause based on the time change of the vehicle detection data and the time change of the vehicle detection data after the vehicle failure occurs. As a result, it is possible to improve the accuracy of identifying the cause of failure as compared with the case of identifying the cause of failure based only on the vehicle detection data at the time of failure occurrence.

上記実施の形態における車両管理システムによれば、故障原因特定部３４は、故障発生時より後の車両検出データ（コモンレール圧）に基づいて、故障原因を例えば「燃料系統異常」と特定する。これにより、故障発生時より後の車両検出データの変化に基づいて予め定められた種類の故障原因の特定精度を上げることが可能性となる。 According to the vehicle management system in the above-described embodiment, the failure cause identification unit 34 identifies the failure cause as, for example, “fuel system abnormality” based on the vehicle detection data (common rail pressure) after the occurrence of the failure. As a result, it is possible to improve the accuracy of identifying the cause of the failure of a predetermined type based on the change in the vehicle detection data after the occurrence of the failure.

上記実施の形態における車両管理システムによれば、故障発生時より前の車両検出データ（コモンレール圧変化量の最大値が予め定められた数値以上であることが、故障原因を例えば「コモンレール系統異常」と特定する際の判断基準となる。これにより、故障発生時より前の車両検出データの変化に基づいて予め定められた種類の故障原因の特定精度を上げることが可能性となる。 According to the vehicle management system in the above-described embodiment, the vehicle detection data before the occurrence of the failure (when the maximum value of the common rail pressure change amount is equal to or more than a predetermined value, the failure cause is, for example, “common rail system abnormality”). This makes it possible to improve the accuracy of identifying the cause of the failure of a predetermined type based on the change in the vehicle detection data before the occurrence of the failure.

また、上記実施の形態における車両管理システムによれば、故障発生時より前及び後の車両検出データ（コモンレール圧の平均値等）が予め定められた数値を超え、かつ、予め定められた数値未満であることが、故障原因を例えば「コモンレール系統異常」と特定する際の判断基準となる。これにより、故障発生時より前及び後の車両検出データの変化に基づいて予め定められた種類の故障原因の特定精度を上げることが可能性となる。 Further, according to the vehicle management system in the above-mentioned embodiment, the vehicle detection data (average value of common rail pressure, etc.) before and after the occurrence of the failure exceeds the predetermined numerical value and is less than the predetermined numerical value. Is a criterion for identifying the cause of failure as, for example, “common rail system abnormality”. As a result, it is possible to increase the accuracy of identifying the cause of the failure of a predetermined type based on the change in the vehicle detection data before and after the occurrence of the failure.

なお、上記実施の形態では、故障発生時より前及び後の車両検出データを記憶する記憶装置として、センタ装置３を構成する記憶部３３を用いたが、本開示はこれに限らない。記憶装置としては、例えば、センタ装置３の外に設けられた記憶装置、例えば、センタ装置３とネットワークで接続されたサーバ（クラウドサーバ（Cloud Server）を含む）を用いてもよく、また、車両に設けられた記憶装置（例えば、記憶部１１）を用いてもよい。 In the above embodiment, the storage unit 33 that configures the center device 3 is used as the storage device that stores the vehicle detection data before and after the occurrence of the failure, but the present disclosure is not limited to this. As the storage device, for example, a storage device provided outside the center device 3, for example, a server (including a cloud server) connected to the center device 3 via a network may be used. You may use the memory|storage device (for example, memory|storage part 11) provided in.

その他、上記実施の形態は、何れも本開示の実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本開示はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 In addition, each of the above-described embodiments is merely an example of the implementation in implementing the present disclosure, and the technical scope of the present disclosure should not be limitedly interpreted by these. That is, the present disclosure can be implemented in various forms without departing from the gist or the main features thereof.

本開示は、故障原因の特定精度を向上することが要求される車両管理システムを備え、車両の全般的な管理を行う車両管理システムに好適に利用される。 The present disclosure includes a vehicle management system that is required to improve the accuracy of identifying the cause of a failure, and is suitably used for a vehicle management system that generally manages a vehicle.

１ 電子制御モジュール（ＥＣＭ）
２ 車載端末装置
３ センタ装置
４ ディーラー端末装置
１１ 記憶部
１２ 自己診断部
２１ 制御部
２２ 送受信部
３１ センタ制御部
３２ 送受信部
３３ 記憶部
３４ 故障原因特定部
４１ 制御部
４２ 送受信部
４３ 表示部 1 Electronic control module (ECM)
2 In-vehicle terminal device 3 Center device 4 Dealer terminal device 11 Storage unit 12 Self-diagnosis unit 21 Control unit 22 Transmitter/receiver unit 31 Center control unit 32 Transmitter/receiver unit 33 Storage unit 34 Failure cause identifying unit 41 Control unit 42 Transmitter/receiver unit 43 Display unit

Claims (4)

車両の故障が発生した場合、前記故障の種類を示す故障診断コードに対応する車両検出データを取得する取得部と、
取得された前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、故障原因を特定する故障原因特定部と、
を備える、車両管理システム。 When a vehicle failure occurs, an acquisition unit that acquires vehicle detection data corresponding to a failure diagnostic code indicating the type of failure,
Based on a temporal change of the acquired vehicle detection data, a failure cause identification unit that identifies a failure cause,
A vehicle management system comprising: 前記故障原因特定部は、車両の故障が発生する前の前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、前記故障原因を特定する、
請求項１に記載の車両管理システム。 The failure cause identification unit identifies the failure cause based on a temporal change in the vehicle detection data before a vehicle failure occurs,
The vehicle management system according to claim 1. 前記故障原因特定部は、さらに、車両の故障が発生した後の前記車両検出データの時間的な変化に基づいて、前記故障原因を特定する、
請求項１または２に記載の車両管理システム。 The failure cause identification unit further identifies the failure cause based on a temporal change in the vehicle detection data after a vehicle failure has occurred,
The vehicle management system according to claim 1. 前記故障診断コードに対応する車両検出データを記憶する記憶部を備え、
前記故障原因特定部は、車両の故障が発生した場合、前記記憶部から取得された前記故障診断コードに対応する車両検出データの履歴に基づいて故障原因を特定する、
請求項１に記載の車両管理システム。 A storage unit for storing vehicle detection data corresponding to the failure diagnosis code,
The failure cause identification unit identifies a failure cause based on a history of vehicle detection data corresponding to the failure diagnosis code acquired from the storage unit when a vehicle failure occurs.
The vehicle management system according to claim 1.
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