CN107246970A - 一种真空助力系统的故障监测方法以及服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种真空助力系统的故障监测方法以及服务器，其中，该真空助力系统的故障监测方法包括：获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。通过本发明实施例提供的真空助力系统的故障监测方法以及服务器，能够预测真空助力系统故障，确保汽车制动安全，进而保障汽车行驶安全，提高用户驾驶体验。
Description
技术领域
本发明涉及汽车维护技术领域，特别是指一种真空助力系统的故障监测方法以及服务器。
背景技术
真空助力系统对保障汽车行驶安全有着十分重要的意义。真空助力系统，采用真空泵作为真空源，可以在某一封闭的空间内产生和维持一定的真空度，从而依靠内部真空腔与外部大气压产生的压差提供制动助力。当真空助力系统故障时，就会给汽车制动造成一定的困难，从而有可能影响行驶安全。现有技术中，对于汽车的真空助力系统的故障无法做到实时检测，难以对真空助力系统的故障发生进行预防，无法确保汽车制动安全，保障汽车行驶安全。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种真空助力系统的故障监测方法以及服务器，以解决现有技术中难以对真空助力系统的故障发生进行预防的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种真空助力系统的故障监测方法，应用于服务器，包括：
获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；
当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
其中，上述真空助力系统的故障监测方法中，所述获取被测汽车中真空助力系统的真空泵疲劳度的步骤，包括：
获取所述被测汽车的真空助力系统的真空泵累计使能时间；
获取所述被测汽车的累计制动时间；
根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
其中，上述真空助力系统的故障监测方法中，所述根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度的步骤包括：
根据公式：
获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
其中，上述真空助力系统的故障监测方法中，所述当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果的步骤包括：
所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内，确定所述真空泵疲劳度大于所述预设阈值，并得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
其中，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果之后，所述故障监测方法还包括：
向与所述被测汽车关联的终端发送提醒信息。
其中，上述真空助力系统的故障监测方法中，所述提醒信息包括所述预测结果以及对应的建议信息。
第二方面，本发明实施例提供一种服务器，包括：
获取模块，用于获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；
结果获得模块，用于当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
其中，上述服务器中，所述获取模块包括：
第一获取单元，用于获取所述被测汽车的真空助力系统的真空泵累计使能时间；
第二获取单元，用于获取所述被测汽车的累计制动时间；
第三获取单元，用于根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
其中，上述服务器中，所述第三获取单元包括：
获取子单元，用于根据公式：
获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
其中，上述服务器中，所述结果获得模块包括：
处理单元，用于所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内，确定所述真空泵疲劳度大于所述预设阈值，并得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
其中，上述服务器，还包括：
发送模块，用于向与所述被测汽车关联的终端发送提醒信息。
其中，上述服务器中，所述提醒信息包括所述预测结果以及对应的建议信息。
第三方面，本发明实施例提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的真空助力系统的故障监测方法中的步骤。
本发明实施例中，通过获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；当真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果，能够预测真空助力系统故障，确保汽车制动安全，进而保障汽车行驶安全，提高用户驾驶体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1表示本发明实施例提供的真空助力系统的故障监测方法的流程示意图；
图2表示本发明实施例提供的真空泵累计使能时间和累计制动时间的比值与行驶里程的波形图示例；
图3表示本发明实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
现有技术中，当汽车没有制动，真空泵相邻两次工作的时间间隔小于第一阈值，并且单次工作时间超过第二阈值时，判断真空助力系统泄露，容易造成真空泵常转故障；当汽车有制动，真空泵工作且工作时间超过第三阈值时，判断真空泵疲劳，容易造成真空泵常转故障。当真空助力系统出现真空泵常转故障，将导致真空助力系统故障，影响汽车制动效果。
本发明基于服务器对大量汽车的汽车数据的挖掘，推导出真空助力系统的故障与真空泵疲劳程度存在一定关联，因此，本发明试图根据真空助力系统的外在表现，通过定义真空泵疲劳度，然后根据服务器上的大数据的分析，采用该真空泵疲劳度实时预测真空助力系统故障，期望能够通过后台及时提醒用户对真空助力系统进行维护，从而进一步保障汽车行驶安全。
请参见图1，其示出的是本发明实施例提供的真空助力系统的故障监测方法的流程示意图，本发明实施例提供一种真空助力系统的故障监测方法，应用于服务器，本实施例中，该服务器可以为监控平台。
本实施例中，该真空助力系统的故障监测方法可以包括以下步骤：
步骤101，获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
这里，被测汽车与服务器之间通过网络实现数据传输，被测汽车将电池相关信息、真空助力系统相关信息以及行驶状态等汽车数据实时地传输给服务器。本实施例中，服务器能够通过网络实时获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
步骤102，当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
这里，服务器中积累了大量汽车的汽车数据。服务器基于获取到的大量汽车的汽车数据，使用大数据关联法则找出与真空泵故障时刻变化最大的数据，即大量汽车的真空泵故障时刻的真空泵疲劳度数据，该数据可以确定为真空助力系统故障的故障特征。本实施例中，预设阈值即服务器基于该大量汽车的故障特征得到的用于预测真空助力系统是否存在故障的判断阈值。这里由于该预设阈值是基于大量故障特征处理得到的，因此，将获取到的被测汽车的真空泵疲劳度与预设阈值比较，当被测汽车的真空泵疲劳度大于预设阈值时，预测该被测汽车的真空助力系统可能存在故障，得到被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
在本发明实施例中，服务器基于对大量汽车的汽车数据的挖掘分析后发现，通过汽车的真空泵累计使能时间和累计制动时间可以获得真空助力系统的真空泵疲劳度。
因此，在一实施例，该真空助力系统的故障监测方法中，步骤102中，所述获取被测汽车中真空助力系统的真空泵疲劳度的步骤，可以包括：
获取所述被测汽车的真空助力系统的真空泵累计使能时间；
获取所述被测汽车的累计制动时间；
根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
这里，由于被测汽车的汽车数据实时地传输给服务器，服务器接收并记录被测汽车的汽车数据。本实施例中，可以通过获取服务器上所记录的被测汽车的真空助力系统的真空泵的使能信号的累计时间，根据真空泵的使能信号的累计时间获得真空泵累计使能时间；可以通过获取服务器上所记录的被测汽车的制动信号的累计时间，根据该制动信号的累计时间获得被测汽车的累计制动时间。
在本发明实施例中，服务器基于对大量汽车的汽车数据的挖掘分析后，通过绘制汽车的真空泵累计使能时间和累计制动时间的比值与行驶里程的波形图，并标记真空助力系统发生故障的里程，如图2所示，从图2中不难看出汽车的真空泵累计使能时间与累计制动时间的比值在真空助力系统发生故障之前，会出现一个较大的峰值，因此，可以将汽车的真空泵累计使能时间与累计制动时间的比值作为真空助力系统故障的故障特征，即真空泵疲劳度。
因此，在一实施例，该真空助力系统的故障监测方法中，所述根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度的步骤可以包括：
根据公式：
获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
本实施例中，通过计算被测汽车的真空泵累计使能时间和累计制动时间的比值，得到被测汽车的真空泵助力系统的真空泵疲劳度。
在一实施例，该真空助力系统的故障监测方法中，所述步骤102，当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果的步骤可以包括：
所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内，确定所述真空泵疲劳度大于所述预设阈值，并得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
本实施例中，根据获取到被测汽车的真空泵累计使能时间和累计制动时间，计算被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度，即真空泵累计使能时间与累计制动时间的比值，并将被测汽车的真空泵疲劳度结合被测汽车的行驶里程，绘制一波形图，基于该波形图在真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内真空泵疲劳度出现较大峰值，即真空泵疲劳度大于预设阈值，此时预测真空助力系统可能存在故障，得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
在本发明的一些实施例，该真空助力系统的故障监测方法中，步骤102，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果之后，所述故障监测方法还可以包括：向与所述被测汽车关联的终端发送提醒信息。
本实施例中，与被测汽车关联的终端可以包括诸如手机、平板电脑、个人数字助理、膝上型电脑、可穿戴式设备或车载电脑等终端设备。在获取到被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果之后，向终端发送提醒信息，以使终端接收并在显示界面显示该提示信息，从而对用户进行提示，便于用户对真空助力系统进行维护保养，进一步保障了被测汽车的行驶安全，提升用户的驾驶体验。
其中，在一实施例，所述提醒信息可以包括所述预测结果以及对应的建议信息。这样，通过该提醒信息中的预测结果和建议信息，能够使用户便捷地了解真空助力系统的真空泵的故障预测结果，并得到相应的解决方案，便于用户对真空助力系统进行维护保养，进一步保障了被测汽车的行驶安全，提升用户的驾驶体验。
本发明实施例提供的真空助力系统的故障监测方法，通过获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；当真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果，能够预测真空助力系统故障，确保汽车制动安全，进而保障汽车行驶安全，提高用户驾驶体验。
基于以上方法，本发明实施例还提供了了用以实施上述方法的服务器。
请参见图3，其示出的是本发明实施例提供的服务器的结构示意图，本发明实施例提供一种服务器300，可以包括：获取模块310以及结果获得模块320。
获取模块310，用于获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；
结果获得模块320，用于当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
在一些实施例，该服务器300中，所述获取模块310可以包括：第一获取单元、第二获取单元以及第三获取单元。
第一获取单元，用于获取所述被测汽车的真空助力系统的真空泵累计使能时间；
第二获取单元，用于获取所述被测汽车的累计制动时间；
第三获取单元，用于根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
在一实施例，该服务器300中，所述第三获取单元可以包括：获取子单元。
获取子单元，用于根据公式：
获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
在一些实施例，该服务器300中，所述结果获得模块320包括：处理单元。
处理单元，用于所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内，确定所述真空泵疲劳度大于所述预设阈值，并得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
在一些实施例，该服务器300，还可以包括：发送模块。
发送模块，用于向与所述被测汽车关联的终端发送提醒信息。
其中，在一实施例，所述提醒信息可以包括所述预测结果以及对应的建议信息。
本发明实施例提供的服务器，通过获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；当真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果，能够预测真空助力系统故障，确保汽车制动安全，进而保障汽车行驶安全，提高用户驾驶体验。
本发明实施例提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的真空助力系统的故障监测方法中的步骤。
本发明实施例提供的服务器，通过获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；当真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果，能够预测真空助力系统故障，确保汽车制动安全，进而保障汽车行驶安全，提高用户驾驶体验。
对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明所必需的。
需要说明的是，在发明实施例中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (13)
1.一种真空助力系统的故障监测方法，应用于服务器，其特征在于，包括：
获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；
当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
2.根据权利要求1所述的真空助力系统的故障监测方法，其特征在于，所述获取被测汽车中真空助力系统的真空泵疲劳度的步骤，包括：
获取所述被测汽车的真空助力系统的真空泵累计使能时间；
获取所述被测汽车的累计制动时间；
根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
3.根据权利要求2所述的真空助力系统的故障监测方法，其特征在于，所述根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度的步骤包括：
根据公式：
获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
4.根据权利要求3所述的真空助力系统的故障监测方法，其特征在于，所述当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果的步骤包括：
所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内，确定所述真空泵疲劳度大于所述预设阈值，并得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
5.根据权利要求1所述的真空助力系统的故障监测方法，其特征在于，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果之后，所述故障监测方法还包括：
向与所述被测汽车关联的终端发送提醒信息。
6.根据权利要求5所述的真空助力系统的故障监测方法，其特征在于，所述提醒信息包括所述预测结果以及对应的建议信息。
7.一种服务器，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度；
结果获得模块，用于当所述真空泵疲劳度大于一预设阈值时，获取所述被测汽车的真空助力系统存在故障可能性的预测结果。
8.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述获取模块包括：
第一获取单元，用于获取所述被测汽车的真空助力系统的真空泵累计使能时间；
第二获取单元，用于获取所述被测汽车的累计制动时间；
第三获取单元，用于根据所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间，获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述第三获取单元包括：
获取子单元，用于根据公式：
获得所述被测汽车的真空助力系统的真空泵疲劳度。
10.根据权利要求9所述的服务器，其特征在于，所述结果获得模块包括：
处理单元，用于所述真空泵累计使能时间和所述累计制动时间内，确定所述真空泵疲劳度大于所述预设阈值，并得到真空助力系统可能存在故障的预测结果。
11.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，还包括：
发送模块，用于向与所述被测汽车关联的终端发送提醒信息。
12.根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述提醒信息包括所述预测结果以及对应的建议信息。
13.一种服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的真空助力系统的故障监测方法中的步骤。
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