CN112974290B - 车辆数据分类方法和车辆数据分类装置 - Google Patents

车辆数据分类方法和车辆数据分类装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种车辆数据分类方法和车辆数据分类装置。一边使从时序数据中选择第二时间(t2)量的车辆数据的处理时移第三时间(t3)量，并且一边将上次的选择范围(Am‑1)的一部分与本次的选择范围(Am)的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各选择范围(Am)内包含的车辆数据所表示的车辆状态，选择应分类的车辆数据的检测时期(Tn)，并选择所有的包含所选择的检测时期的车辆数据的选择范围(Am)，从所选择的选择范围内包含的车辆数据表示的一个以上的车辆状态中确定包含最多的车辆状态，并将在所选择的检测时期内检测出的所有种类的车辆数据分类为所确定的车辆状态的数据。据此，能够根据车辆状态准确地对各检测时期的车辆数据进行分类。

Description

车辆数据分类方法和车辆数据分类装置
技术领域
本发明涉及一种获取时序数据来对车辆数据进行分类的车辆数据分类方法和车辆数据分类装置。
背景技术
在日本发明专利授权公报第4928532号中，公开了一种与具备数据收集装置的车辆连接来进行车辆的故障诊断的故障诊断装置。车辆侧的数据收集装置逐次收集由设置于车辆的各部的各传感器检测的车辆数据(速度、发动机转速等)，并存储时序的车辆数据(时序数据)。另一方面，故障诊断装置从多个车辆的数据收集装置获取时序数据并生成基准值(正常值)。然后，故障诊断装置通过与发生了故障的车辆连接，从数据收集装置获取车辆数据，并与预先生成的基准值进行比较，来进行故障诊断。
故障诊断装置在生成基准值(正常值)时，将时序数据按每一规定时间(3sec)依次分割。例如，故障诊断装置将时序数据依次分割为检测时期T1～T2的车辆数据、检测时期T2～T3的车辆数据、…、检测时期Tn-1～Tn的车辆数据。故障诊断装置针对分割而成的各车辆数据，判定该车辆数据所表示的车辆状态(加速、减速等)。然后，故障诊断装置根据判定出的车辆状态对各车辆数据进行分类，并根据分类后的车辆数据按每个车辆状态生成基准值。
发明内容
日本发明专利授权公报第4928532号的故障诊断装置在生成基准值时，将时序数据按每一规定时间依次分割而分成多个车辆数据。该方法存在以下问题。例如，有时在一个车辆数据中包含被检测为加速状态的车辆数据和被检测为减速状态的车辆数据这两者。日本发明专利授权公报第4928532号的故障诊断装置将该车辆数据分类为加速或减速中的任一种。例如，在将该车辆数据分类为加速的车辆数据的情况下，会使在分类为加速数据的车辆数据中包含被检测为减速状态的车辆数据。在这种情况下，加速的基准值的精度下降。其结果，故障诊断的精度下降。
本发明是考虑到这样的技术问题而完成的，其目的在于提供一种能够提高车辆数据的分类精度的车辆数据分类方法和车辆数据分类装置。
本发明的第1方式为一种车辆数据分类方法，获取由一种以上的车辆数据构成的时序数据且对所述车辆数据进行分类，其中一种以上的所述车辆数据通过车辆的一个以上的传感器按每个第一时间被检测出来，该车辆数据分类方法的特征在于，包括状态判定工序和数据分类工序，其中，在所述状态判定工序中，一边使从所述时序数据中选择比所述第一时间长的第二时间量的所述车辆数据的处理的、本次的选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向时移第三时间量，并且一边将上次的所述选择范围的一部分与本次的所述选择范围的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成；在所述数据分类工序中，选择应分类的所述车辆数据的检测时期，并选择所有的包含所选择的所述检测时期的所述车辆数据的所述选择范围，从所选择的所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的1个以上的所述车辆状态中确定被包含最多的所述车辆状态，并将在所选择的所述检测时期内检测出的所有种类的所述车辆数据分类为所确定的所述车辆状态的数据。
本发明的第二方式为一种车辆数据分类装置，其获取由一种以上的车辆数据构成的时序数据且对所述车辆数据进行分类，其中一种以上的所述车辆数据通过车辆的一个以上的传感器按每个第一时间被检测出来，该车辆数据分类装置的特征在于，具有状态判定部和数据分类部，其中，所述状态判定部一边使从所述时序数据中选择比所述第一时间长的第二时间量的所述车辆数据的处理的、本次的选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向时移第三时间量，并且一边将上次的所述选择范围的一部分与本次的所述选择范围的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成；所述数据分类部选择应分类的所述车辆数据的检测时期，并选择所有的包含所选择的所述检测时期的所述车辆数据的所述选择范围，从所选择的所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的1个以上的所述车辆状态中确定被包含最多的所述车辆状态，并将在所选择的所述检测时期内检测出的所有种类的所述车辆数据分类为所确定的所述车辆状态的数据。
根据本发明，能够根据车辆状态准确地对各检测时期的车辆数据进行分类。
通过参照附图对以下实施方式所做的说明，上述的目的、特征和优点应易于被理解。
附图说明
图1是表示第一实施方式中的车辆和故障诊断装置(车辆数据分类装置)的结构的图。
图2是表示速度数据与车辆状态的对应关系的图。
图3是表示在车辆中进行的数据收集处理的流程的图。
图4是表示在第一实施方式中进行的数据分类处理的流程的图。
图5是表示第一实施方式中的速度数据的推移和所选择的速度数据的选择范围的图。
图6是表示使用速度数据和发动机转速数据的状态判定处理的流程的图。
图7是表示第二实施方式中的车辆和故障诊断装置(车辆数据分类装置)的结构的图。
图8是表示在第二实施方式中进行的数据分类处理的流程的图。
图9是表示第二实施方式中的速度数据的推移和所选择的速度数据的选择范围的图。
图10是表示使用了挡位数据的状态判定处理的流程的图。
图11是表示使用了IG电平数据、发动机转速数据和加速踏板位置数据的状态判定处理的流程的图。
具体实施方式
下面，列举优选的实施方式，参照附图详细说明本发明所涉及的车辆数据分类方法和车辆数据分类装置。
[1.第1实施方式]
[1.1.故障诊断系统10的结构]
图1所示的故障诊断系统10包括车辆20和故障诊断装置50。在检查或修理时，车辆20被移动到车辆20的销售店。故障诊断装置50设置在销售店。此外，在第一实施方式中，故障诊断装置50作为车辆数据分类装置发挥功能。
[1.2.车辆20的结构]
车辆20是具有驱动发动机的汽油车辆。此外，车辆20可以是除了发动机之外还具有驱动电机的混合动力车辆。
车辆20具有传感器组22和数据收集ECU24。传感器组22包括设置在车辆20的各部上并检测各种车辆数据的一个以上的传感器。传感器组22包括例如检测车辆20的行驶速度的速度传感器26和检测发动机的转速的发动机转速传感器28。此外，传感器组22例如包括检测发动机的冷却水的温度的传感器、检测进气压力的传感器、检测节气门开度的传感器等。另外，传感器组22可以包括检测挡位的挡位传感器(包括挡位传感器、倒挡开关、泊车开关等)。另外，传感器组22中也可以包含检测点火开关电平(ignition level)(点火开关接通和点火开关断开)的霍尔传感器、和检测加速踏板位置的加速踏板位置传感器。
数据收集ECU24具有通信接口30、运算部32和存储部34。运算部32具有处理器。存储部34具有各种存储装置(RAM(随机存取存储器)、ROM(只读存储器)、硬盘等)。
运算部32通过处理器执行存储在存储部34中的程序来实现各种功能。在第一实施方式中，运算部32作为数据处理部36和故障判定部38发挥功能。数据处理部36和故障判定部38的功能在后述的[1.4]中说明。
存储部34存储由运算部32执行的程序等。另外，存储部34存储检测数据40和故障前数据42。检测数据40由通过传感器组22检测的1种以上的车辆数据构成。检测数据40是将检测时期Tn(n为自然数)与在检测时期Tn由各传感器检测出的车辆数据相互建立关联的数据。故障前数据42是从故障发生时间点起到规定时间前(例如15sec前)为止的检测数据40。检测数据40和故障前数据42是时序数据。
传感器组22、数据收集ECU24和后述的其他ECU(未图示)经由通信总线44连接，构成F-CAN、B-CAN等网络46。通信总线44具有设置在车厢内的数据链路连接器48(例如USB连接器)。故障诊断装置50可通过数据链路连接器48与网络46连接。
[1.3.故障诊断装置50的结构]
故障诊断装置50例如由计算机(个人计算机、平板型计算机、智能手机、专用的电子设备等)构成。故障诊断装置50具有输入部52、通信接口54、显示部56、运算部58和存储部60。输入部52具有触摸屏、键盘、鼠标等人机接口。显示部56具有显示器。运算部58具有处理器。存储部60具有各种存储装置(RAM、ROM、硬盘等)。
运算部58通过处理器执行存储在存储部60中的程序来实现各种功能。在第一实施方式中，运算部58作为状态判定部62、数据分类部64、基准值生成部66、诊断部68发挥功能。关于状态判定部62和数据分类部64的功能，在后述的[1.5]中进行说明。基准值生成部66从存储部60读取分类完成数据70，进行规定的运算而生成正常值即基准值72。诊断部68从作为故障诊断对象的车辆20读取时序数据，判定读取出的时序数据所表示的车辆状态，从存储部60读取出与判定出的车辆状态对应的基准值72，并将时序数据与基准值72进行比较来进行故障的诊断。此外，在本说明书中，省略了基准值72的具体的生成方法和诊断车辆20的具体的故障诊断方法的说明。
存储部60存储由运算部58执行的程序等。另外，存储部60如上述那样存储分类完成数据70和基准值72。分类完成数据70是从各车辆20获取的多种车辆数据的集合。分类完成数据70所包含的多种车辆数据根据车辆数据的检测时期Tn的车辆状态而被分类。如图2所示，在第一实施方式中，作为车辆状态，设定有“发动机停止”、“发动机运行”、“加速”、“减速”、“匀速”这5种状态。图2表示作为检测数据40的速度数据V的推移，并且表示速度数据V的推移、速度数据V及车辆状态的对应关系。此外，在图2中，速度数据V的推移用线表示，但实际上是点数据的集合(参照图5)。基准值72是按每个车辆状态而生成的。
[1.4.由车辆20进行的数据收集处理]
使用图3说明在车辆20中进行的数据收集处理。以下说明的处理是在从车辆20的电源接通到电源断开的期间，每隔规定时间(第一时间t1、例如200msec)执行的处理。
在步骤S1中，数据处理部36从传感器组22所包含的各传感器获取各种车辆数据。当步骤S1结束时，处理转移到步骤S2。
在步骤S2中，数据处理部36将所获取的各种车辆数据作为检测数据40存储到存储部34中。此时，数据处理部36对各种车辆数据附加检测时间Tn，并且将检测时间Tn相同的车辆数据彼此建立关联。此外，检测数据40的容量庞大，如果存储了全部的车辆数据，则存储部34的容量不足。因此，数据处理部36在将最新的车辆数据作为检测数据40存储于存储部34时，删除检测时期Tn最早的检测数据40。当步骤S2结束时，处理转移到步骤S3。
在步骤S3中，故障判定部38判定是否发生了故障。故障判定部38通过接收从另一ECU(未示出)发送的故障代码(Diagnostic Trouble Code：DTC)来检测故障。另外，故障判定部38还通过接收发动机熄火和起动不良等故障触发来检测故障。在发生了故障的情况下(步骤S3：是)，处理转移到步骤S4。另一方面，在未发生故障的情况下(步骤S3：否)，结束本次的一系列的处理。
在步骤S4中，故障判定部38从检测数据40中提取以故障发生时间点(DTC接收时间点等)为起点的规定时间之前的故障前数据42，并且将故障前数据42存储在存储部34中。当步骤S4结束时，本次的一系列处理结束。
[1.5.由故障诊断装置50进行的数据分类处理]
使用图4～图6说明由故障诊断装置50(车辆数据分类装置)进行的数据分类处理。销售人员将与故障诊断装置50连接的数据链路电缆74的连接器76与移动到销售店的车辆20的数据链路连接器48连接。在该状态下，当操作故障诊断装置50的输入部52时，故障前数据42从车辆20的存储部34被传送至故障诊断装置50的存储部60。进而，当操作输入部52时，状态判定部62从存储部60读入故障前数据42中包含的速度数据V，执行图4所示的处理。图4所示的步骤S11～步骤S13是状态判定工序。步骤S14是数据分类工序。图4所示的处理以n＝1开始。
在步骤S11中，状态判定部62选择检测时期Tn的车辆数据，在此选择以速度数据V的检测时期为起点的规定时间(第二时间t2、例如3sec)量的速度数据V。第二时间t2是比第一时间t1长的时间。使用图5说明在步骤S11中进行的处理。
图5表示由车辆20的速度传感器26在每个第一时间t1检测出的速度数据V的推移和在步骤S11中选择的速度数据V的选择范围Am。速度数据V包括在检测时期T1～T12检测出的速度数据V。此外，在使用图5的说明中，为了方便，不使用上述的第一时间t1＝200msec和第二时间t2＝3sec这样的数值例。
在最初进行的步骤S11的处理中，状态判定部62以速度数据V中的检测时期Tn为最早的检测时期T1作为起点，并向时间经过方向(检测时期Tn较慢的方向)扩大第二时间t2量的时间宽度，选择第二时间t2量的速度数据V。将第二时间t2量的时间范围称为选择范围Am。在符号A之后附加的m是指速度数据V的选择次数、即步骤S11的处理的执行次数。在最初进行的步骤S11的处理中选择的范围用A1表示。在第二次进行的步骤S11的处理中选择的范围用A2表示。在第m次进行的步骤S11的处理中选择的范围用Am表示。最初的选择范围A1中包含检测时期T1～T5的速度数据V。当速度数据V的选择结束时，处理转移到步骤S12。
在步骤S12中，状态判定部62判定在步骤S11中选择出的速度数据V所表示的车辆状态。该处理称为状态判定处理。使用图6说明状态判定处理的一例。此外，在以下的说明中使用的具体数值是一个例子，并不限定于该数值。
在步骤S21中，状态判定部62计算选择范围Am所包含的速度数据V的平均值。例如，在最初进行的步骤S21的处理中，状态判定部62计算包含在选择范围A1内的检测时期T1～T5的各速度数据V的平均值。然后，状态判定部62判定平均值(平均速度)是否小于3km/h。在平均速度小于3km/h的情况下(步骤S21：是)，处理转移到步骤S22。另一方面，在平均速度为3km/h以上的情况下(步骤S21：否)，处理转移到步骤S25。
在步骤S22中，状态判定部62计算与包含在选择范围Am内的速度数据V建立关联的发动机转速数据的平均值。例如，在最初进行的步骤S21的处理中，状态判定部62计算包含在选择范围A1内的检测时期T1～T5的发动机转速数据的平均值。然后，状态判定部62判定平均值(发动机转速)是否为200rpm以下。在发动机转速为200rpm以下的情况下(步骤S22：是)，处理转移到步骤S23。另一方面，在发动机转速比200rpm大的情况下(步骤S22：否)，处理转移到步骤S24。
在步骤S23中，状态判定部62将包含在选择范围Am内的速度数据V所表示的车辆状态判定为图2所示的5种车辆状态中的“发动机停止”。
在步骤S24中，状态判定部62将包含在选择范围Am内的速度数据V所表示的车辆状态判定为图2所示的5种车辆状态中的“发动机运行”。
在从步骤S21转移到步骤S25的情况下，状态判定部62计算选择范围Am内的速度的增减值。例如，状态判定部62计算选择范围Am所包含的速度数据V的最大值与最小值的速度差。然后，状态判定部62判定速度增减值是否在10km/h以上。在速度增减值为10km/h以上的情况下(步骤S25：是)，处理转移到步骤S26。另一方面，在速度增减值小于10km/h的情况下(步骤S25：否)，处理转移到步骤S29。
在步骤S26中，状态判定部62判定选择范围Am所包含的速度数据V是速度增加还是速度减少。例如，状态判定部62对选择范围Am所包含的速度数据V中的检测时期Tn最早的速度数据Va与检测时期Tn最晚的速度数据Vb进行比较。并且，状态判定部62在速度数据Va≤速度数据Vb的情况下判定为速度增加，在速度数据Va＞速度数据Vb的情况下判定为速度减少。在速度增加的情况下(步骤S26：是)，处理转移到步骤S27。在速度减少的情况下(步骤S26：否)，处理转移到步骤S28。
在步骤S27中，状态判定部62将包含在选择范围Am内的速度数据V所表示的车辆状态判定为图2所示的5种车辆状态中的“加速”。
在步骤S28中，状态判定部62将包含在选择范围Am内的速度数据V所表示的车辆状态判定为图2所示的5种车辆状态中的“减速”。
在从步骤S25转移到步骤S29的情况下，状态判定部62将包含在选择范围Am内的速度数据V所表示的车辆状态判定为图2所示的5种车辆状态中的“匀速”。
如上所述，在图4的步骤S12中执行的状态判定处理中，状态判定部62判定包括在所选范围Am内的速度数据V所表示的车辆状态。在图5中，在选择范围A1～A8的右侧或左侧示出了针对该选择范围Am的车辆状态的判定结果。在此，包含在选择范围A1～A4内的速度数据V所表示的车辆状态表示“加速”，包含在选择范围A5～A8内的速度数据V所表示的车辆状态表示“减速”。
在步骤S13中，状态判定部62判定在步骤S11中速度数据V的选择是否结束。在选择结束的情况下(步骤S13：是)，处理转移到步骤S14。另一方面，在选择没有结束的情况下(步骤S13：否)，处理返回到步骤S11。
在从步骤S13返回到步骤S11的情况下，对检测时期Tn的n以及选择范围Am的m加1。状态判定部62使本次的选择范围Am相对于上次的选择范围Am-1向时间经过方向(检测时期Tn较慢的方向)时移规定时间(第三时间t3)来选择速度数据V。第三时间t3是第一时间t1以上的时间。此时，状态判定部62将上次的选择范围Am-1的一部分与本次的选择范围Am的一部分重叠。例如，在上次的选择范围Am-1为选择范围A1、本次的选择范围Am为选择范围A2的情况下，状态判定部62将选择范围A2相对于选择范围A1向时间经过方向时移第三时间t3量来选择检测时期T2～T6的速度数据V。选择范围A1、A2在检测时期T2～T5的范围重叠。
步骤S11的处理和步骤S12的处理重复进行，直到不再有应选择的速度数据V为止。在图5的例子中，在依次选择了选择范围A1～A8之后，不再有检测时期T12以后的速度数据V、即应选择的速度数据V。在该时间点，状态判定部62判定为选择结束。
在步骤S14中，数据分类部64根据步骤S12的状态判定处理的结果，将存储部60中存储的故障前数据42分类为5种车辆状态中的任一种。再次使用图5说明在步骤S14中进行的处理。
首先，数据分类部64选择检测时期T1。数据分类部64选择所有的包含检测时期T1的速度数据V1的选择范围Am，在图5所示的例子中选择了选择范围A1，并确定在选择范围A1内包含的速度数据V所表示的车辆状态，在此确定“加速”。然后，数据分类部64最终将检测时期T1的速度数据V1分类为“加速”的数据。
接着，数据分类部64选择检测时期T2。数据分类部64选择所有的包含检测时期T2的速度数据V2的选择范围Am，在图5所示的例子中选择了选择范围A1、A2。而且，数据分类部64从包含在选择范围A1、A2内的速度数据V所表示的一个以上的车辆状态中确定包含最多的车辆状态，在此确定“加速”。然后，数据分类部64最终将检测时期T2的速度数据V2分类为“加速”的数据。
与对检测时期T1、T2的速度数据V1、V2进行分类的处理相同，数据分类部64依次选择检测时期Tn，并对检测时期Tn的速度数据V进行分类。
说明数据分类部64选择了检测时期T6时的处理。数据分类部64选择所有的包含检测时期T6的速度数据V6的选择范围Am，在图5所示的例子中选择了选择范围A2～A6。包含在选择范围A2～A4内的速度数据V所表示的车辆状态为“加速”，包含在选择范围A5～A6内的速度数据V所表示的车辆状态为“减速”。数据分类部64从包含在选择范围A2～A6内的速度数据V所表示的一个以上的车辆状态中确定包含最多的车辆状态，在此确定“加速”。然后，数据分类部64最终将检测时期T6的速度数据V6分类为“加速”的数据。
说明数据分类部64选择了检测时期T7时的处理。数据分类部64选择所有的包含检测时期T7的速度数据V7的选择范围Am，在图5所示的例子中选择了选择范围A3～A7。包含在选择范围A3～A4内的速度数据V所表示的车辆状态为“加速”，包含在选择范围A5～A7内的速度数据V所表示的车辆状态为“减速”。数据分类部64从包含在选择范围A3～A7内的速度数据V所表示的一个以上的车辆状态中确定包含最多的车辆状态，在此确定“减速”。然后，数据分类部64最终将检测时期T7的速度数据V7分类为“减速”的数据。
在以上的处理的结果中，数据分类部64将检测时期T1～T6的速度数据V分类为“加速”，将检测时期T7～T12的速度数据V分类为“减速”。然后，数据分类部64将分类后的速度数据V作为分类完成数据70存储到存储部60。数据分类部64将“加速”和“减速”的边界设定在检测时期T6和检测时期T7之间。并且，数据分类部64除了速度数据V以外，将检测时期T1～T6的车辆数据分类为“加速”，将检测时期T7～T12的车辆数据分类为“减速”。
通过以上的处理，所有故障前数据42被分类为“加速”或“减速”。此外，虽然省略了具体的说明，但“发动机停止”、“发动机运行”、“匀速”的车辆数据也被同样地分类。
[2.第二实施方式]
在第一实施方式中，如图5所示，检测时期T5～T8的速度数据V包含在5个选择范围Am内，与此相对，检测时期T1～T4、T9～T12的速度数据V仅包含在4个以下的选择范围Am内。选择范围Am越多，检测时期Tn的速度数据V的状态判定精度越高。即，虽然检测时期T5～T8的速度数据V的状态判定精度相对较高，但是检测时期T1～T4、T9～T12的速度数据V的状态判定精度相对较低。在以下说明的第二实施方式中，能够使检测时期T1～T4、T9～T12的速度数据V的状态判定精度与检测时期T5～T8的状态判定精度为同一程度。
[2.1.故障诊断系统10的结构]
如图7所示，第二实施方式的故障诊断系统10在运算部58也作为初期判定部80和终期判定部82发挥功能的方面与第1实施方式的故障诊断系统10不同。
[2.2.由车辆20进行的数据收集处理]
在第二实施方式中由车辆20进行的数据收集处理与在第一实施方式中由车辆20进行的数据收集处理相同。
[2.3.由故障诊断装置50进行的数据分类处理]
使用图8、图9说明第二实施方式中的数据分类处理。在第二实施方式中，与第一实施方式相同，当销售人员将故障诊断装置50连接到车辆20并且操作输入部52时，执行图8所示的处理。图8所示的步骤S31～步骤S34是初期判定工序。步骤S35～步骤S37是状态判定工序。步骤S38～步骤S41是终期判定工序。步骤S42是数据分类工序。图8所示的处理以n＝1开始。
在步骤S31中，初期判定部80选择检测时期Tn的车辆数据，在此选择包含速度数据V中的检测时期Tn最早的速度数据V1，且比第二时间t2短的初期时间ti量的速度数据V。在图9所示的例子中，在最初进行的步骤S31中，初期判定部80将初期时间ti设为第一时间t1×2。与第一实施方式相同，将初期时间ti量的时间范围称为选择范围Am。在图9中，在由初期判定部80最初设定的选择范围A1中包含检测时期T1、T2的速度数据V1、V2。当速度数据V的选择结束时，处理转移到步骤S32。
在步骤S32中，初期判定部80判定在步骤S31中选择出的速度数据V所表示的车辆状态。在此，初期判定部80代替状态判定部62来进行图6所示的状态判定处理。当状态判定处理结束时，处理转移到步骤S33。
在步骤S33中，初期判定部80在初期时间ti上加上延长时间te，成为新的初期时间ti。这意味着，将选择范围Am+1(例如选择范围A2)相对于选择范围Am(例如选择范围A1)向时间经过方向延长了延长时间te量。例如，设定第一时间t1作为延长时间te。当选择范围Am的延长结束时，处理转移到步骤S34。
在步骤S34中，初期判定部80判定新的初期时间ti是否为第二时间t2以上。当初期时间ti为第二时间t2以上时(步骤S34：是)，处理转移到步骤S35。此时，初期判定部80的处理结束，状态判定部62的处理开始。另一方面，当初期时间ti小于第二时间t2时(步骤S34：否)，处理返回到步骤S31。此时，初期判定部80利用新的初期时间ti进行步骤S31的处理。在图9所示的例子中，在转移到步骤S35之前，对选择范围A1～A3的速度数据V进行选择。
步骤S35和步骤S36的处理与图4所示的步骤S11和步骤S12的处理相同。因此，省略步骤S35和步骤S36的说明。
在步骤S37中，状态判定部62判定在选择范围Am内是否包含速度数据V中的检测时期Tn最晚的速度数据V12。当在选择范围Am内包含速度数据V12时(步骤S37：是)，处理转移到步骤S38。此时，状态判定部62的处理结束，开始终期判定部82的处理。另一方面，当在选择范围Am内不包含速度数据V12时(步骤S37：否)，处理返回步骤S35。在图9所示的例子中，在转移到步骤S38之前，对选择范围A4～A11的速度数据V进行选择。
在步骤S38中，终期判定部82选择包含速度数据V中的检测时期Tn最晚的速度数据V12，且比第二时间t2短的终期时间tf量的速度数据V。在图9所示的例子中，在最初进行的步骤S38中，终期判定部82将终期时间tf设为第一时间t1×4。与第一实施方式相同，将终期时间tf量的时间范围称为选择范围Am。在图9中，在由终期判定部82最初设定的选择范围A12中，包含检测时期T9～T12的速度数据V9～V12。当速度数据V的选择结束时，处理转移到步骤S39。
在步骤S39中，终期判定部82判定在步骤S38中选择的速度数据V所表示的车辆状态。在此，终期判定部82代替状态判定部62进行图6所示的状态判定处理。当状态判定处理结束时，处理转移到步骤S40。
在步骤S40中，终期判定部82从终期时间tf减去缩短时间ts，成为新的终期时间tf。这意味着将下次的选择范围Am+1(例如选择范围A12)相对于本次的选择范围Am(例如选择范围A11)向时间经过方向缩短了缩短时间ts量。例如，设定第一时间t1作为缩短时间ts。当选择范围Am的缩短结束时，处理转移到步骤S41。
在步骤S41中，终期判定部82判定新的终期时间tf是否为结束判定时间tj以下。在图9所示的例子中，终期判定部82将结束判定时间tj设为第一时间t1×2。当终期时间tf为结束判定时间tj以下时(步骤S41：是)，处理转移到步骤S42。另一方面，当终期时间tf比结束判定时间tj大时(步骤S41：否)，处理返回步骤S38。此时，终期判定部82利用新的终期时间tf进行步骤S38的处理。
步骤S42的处理与图4所示的步骤S14的处理相同。在此，数据分类部64根据步骤S32、步骤S36和步骤S39的各判定处理的结果，将存储部60中存储的故障前数据42分类为5种车辆状态中的任一种。
此外，初期判定部80和终期判定部82为了进行加速和减速的判定，最少也需要两个检测时期Tn、Tn+1的速度数据V。因此，在上述的例子中，设定第一时间t1×2作为最短的初期时间ti和结束判定时间tj。当2个检测时期Tn、Tn+1的车辆数据是不需要的分类时，也可以设定第一时间t1作为最短的初期时间ti和结束判定时间tj。
[3.变形例]
在上述实施方式中，车辆20具有发动机。也可以代替于此，车辆20不具有发动机。例如，车辆20也可以是仅具有驱动电机的电动车辆(包括燃料电池车辆)等。在这种情况下，图6的步骤S22的处理被替换为其他处理。
在上述实施方式中，故障诊断装置50将故障前数据42暂时存储在存储部60中，对故障前数据42中包含的车辆数据进行分类。也可以代替于此，故障诊断装置50将检测数据40暂时存储于存储部60，对故障前数据42中包含的车辆数据进行分类。在这种情况下，故障诊断装置50也可以经由无线的通信装置从各车辆20逐次获取车辆数据。
也可以通过操作输入部52而能够将第二时间t2或第三时间t3调整为较长的长度或较短的长度。
在上述实施方式中，各种车辆数据基于车辆数据所包含的速度数据V和发动机转速数据而被分类为5种车辆状态(加速、减速等)。但是，本发明不限于该实施方式。各种车辆数据也可以基于速度数据V和发动机转速数据以外的数据，分类为其他车辆状态。
作为一例，各种车辆数据也可以基于车辆数据所包含的挡位数据而被分类为“泊车挡”、“倒车挡”、“1挡”、“2挡”、…、这样的车辆状态。挡位数据是表示挡位传感器的检测结果的车辆数据。图10表示该情况下的状态判定处理的流程。
在步骤S51中，状态判定部62、初期判定部80和终期判定部82(称为状态判定部62等)基于挡位数据判定挡位。而且，状态判定部62等将挡位数据判定为“倒车挡”(步骤S52)、“泊车挡”(步骤S53)、“1挡”(步骤S54)、“2挡”(步骤S55)、…中的任意一种。
作为另一例，各种车辆数据也可以基于车辆数据所包含的点火开关(IG)电平数据、发动机转速数据和加速踏板位置数据，被分类为“IG OFF(点火开关断开)”、“IG ON(点火开关接通)”、“空转”、“低负荷”、“高负荷”这样的车辆状态。IG电平数据是表示霍尔传感器的检测结果的车辆数据。加速踏板位置数据是表示加速踏板位置传感器的检测结果的车辆数据。图11表示该情况下的状态判定处理的流程。
在步骤S60至S63中，状态判定部62等基于IG电平数据、发动机转速数据和加速踏板位置数据来判定IG电平、有无发动机转速和加速踏板的操作量。然后，状态判定部62将IG电平数据、发动机转速数据和加速踏板位置数据判定为“IG OFF”(步骤S64)、“IG ON”(步骤S65)、“空转”(步骤S66)、“低负荷”(步骤S67)、“高负荷”(步骤S68)中的任一种。
在上述实施方式中，故障诊断装置50按照每种规定车辆状态对由车辆20收集的故障前数据42进行分类，并且按照每种车辆状态生成各种车辆数据的基准值72。使用故障前数据42来生成基准值72的理由是因为考虑到故障前的车辆数据是正常时的车辆数据。从基于正常时的车辆数据生成基准值72的角度来看，故障诊断装置50可以从车辆20获取在其他时间点收集到的车辆数据。
[4.从实施方式获得的技术思想]
以下记载能够从上述实施方式和变形例掌握的技术思想。
本发明的第1方式为一种车辆数据分类方法，获取由一种以上的车辆数据构成的时序数据(检测数据40、故障前数据42)且对所述车辆数据进行分类，其中一种以上的所述车辆数据通过车辆20的一个以上的传感器(传感器组22)按每个第一时间t1被检测出来，所述车辆数据分类方法包括状态判定工序(步骤S11～步骤S13、步骤S35～步骤S37)和数据分类工序(步骤S14、步骤S42)，其中，在状态判定工序中，一边使从所述时序数据中选择比所述第一时间t1长的第二时间t2量的所述车辆数据的处理的、本次的选择范围Am相对于上次的所述选择范围Am-1向时间经过方向时移第三时间t3量，并且一边将上次的所述选择范围Am-1的一部分与本次的所述选择范围Am的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据(速度数据V)构成；在所述数据分类工序中，选择应分类的所述车辆数据的检测时期Tn，并选择所有的包含所选择的所述检测时期Tn的所述车辆数据的所述选择范围Am，从所选择的所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的1个以上的所述车辆状态中确定被包含最多的所述车辆状态，并将在所选择的所述检测时期Tn内检测出的所有种类的所述车辆数据分类为所确定的所述车辆状态的数据。
根据上述的结构，各检测时期Tn的车辆数据包含在1种以上的车辆数据(速度数据V、发动机转速数据等)中，根据1种以上的车辆数据所表示的车辆状态，对在该检测时期Tn检测出的所有种类的车辆数据进行分类。因此，根据上述结构，能够根据车辆状态对在各检测时期Tn内检测出的所有种类的车辆数据准确地进行分类。
在第一方式的车辆数据分类方法中，所述第三时间t3可以与所述第一时间t1相同。
根据上述结构，由于车辆数据的检测间隔(第一时间t1)与时移选择范围Am的时间间隔(第三时间t3)相同，因此能够明确地掌握车辆状态的边界。
在第一方式的车辆数据分类方法中，第二时间t2也可以是可调整的。
在使用变动剧烈的车辆数据(速度数据V)生成用于判断故障的基准值72的情况下，若车辆数据的选择范围Am(第二时间t2)过长，则在该选择范围Am内车辆数据(速度数据V)的变动变大的可能性变高。若车辆数据的变动大，则车辆数据所表示的车辆状态的判定精度变差，其结果，车辆数据的分类精度也变差。根据上述结构，由于能够缩短选择范围Am(第二时间t2)，因此能够应对变动剧烈的车辆数据(速度数据V)。
在第一方式的车辆数据分类方法中，还包括初期判定工序(步骤S31～步骤S34)，在该初期判定工序中，使从所述时序数据中选择包含检测时期Tn最早的所述车辆数据(速度数据V1)且比所述第二时间t2短的初期时间ti量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围Am相对于上次的所述选择范围Am-1向时间经过方向延长规定的延长时间te量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据(速度数据V)构成，在所述初期判定工序中，可以在所述初期时间ti达到所述第二时间t2的时间点结束所述初期判定工序(步骤S34：是)，且开始所述状态判定工序(步骤S35～步骤S37)。
在第一方式的车辆数据分类方法中还可以包括终期判定工序(步骤S38～步骤S41)，在该终期判定工序中，使从所述时序数据中选择包含检测时期Tn最晚的所述车辆数据(速度数据V12)且比所述第二时间t2短的终期时间tf量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围Am相对于上次的所述选择范围Am-1向时间经过方向缩短规定的缩短时间ts量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据(速度数据V)构成，在所述状态判定工序(步骤S35～步骤S37)中，可以在所述选择范围Am中包含检测时期Tn最晚的所述车辆数据(速度数据V12)的时间点，结束所述状态判定工序(步骤S37：是)，并且开始所述终期判定工序。
本发明的第二方式为一种车辆数据分类装置(故障诊断装置50)，其获取由一种以上的车辆数据构成的时序数据(检测数据40、故障前数据42)且对所述车辆数据进行分类，其中一种以上的所述车辆数据通过车辆20的一个以上的传感器(传感器组22)按每个第一时间t1被检测出来，所述车辆数据分类装置具有状态判定部62和数据分类部64，其中，所述状态判定部62一边使从所述时序数据中选择比所述第一时间t1长的第二时间t2量的所述车辆数据的处理的、本次的选择范围Am相对于上次的所述选择范围Am-1向时间经过方向时移第三时间t3量，并且一边将上次的所述选择范围Am-1的一部分与本次的所述选择范围Am的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据(速度数据V)构成；所述数据分类部64选择应分类的所述车辆数据的检测时期Tn，并选择所有的包含所选择的所述检测时期Tn的所述车辆数据的所述选择范围Am，从所选择的所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的1个以上的所述车辆状态中确定被包含最多的所述车辆状态，并将在所选择的所述检测时期Tn内检测出的所有种类的所述车辆数据分类为所确定的所述车辆状态的数据。
在第二方式的车辆数据分类装置中还可以包括初期判定部80，该初期判定部80使从所述时序数据中选择包含检测时期Tn最早的所述车辆数据(速度数据V1)且比所述第二时间t2短的初期时间ti量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围Am相对于上次的所述选择范围Am-1向时间经过方向延长规定的延长时间te量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据(速度数据V)构成，所述初期判定部80可以在所述初期时间ti达到所述第二时间t2的时间点结束处理，所述状态判定部62可以在所述初期判定部80结束处理的时间点开始进行处理。
在第二方式的车辆数据分类装置中还可以包括终期判定部82，该终期判定部82使从所述时序数据中选择包含检测时期Tn最晚的所述车辆数据(速度数据V12)且比所述第二时间t2短的终期时间tf量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围Am相对于上次的所述选择范围Am-1向时间经过方向缩短规定的缩短时间ts量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围Am内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据(速度数据V)构成，所述状态判定部62可以在所述选择范围Am中包含检测时期Tn最晚的所述车辆数据(速度数据V12)的时间点结束处理，所述终期判定部82可以在所述状态判定部62结束处理的时间点开始进行处理。
根据第二方式，实现与第一方式相同的效果。
此外，本发明的车辆数据分类方法和车辆数据分类装置不限于上述实施方式，在不脱离本发明的主旨的情况下，当然可以采用各种结构。
例如，本发明不仅对车辆中存储的故障前数据有效，而且对通过故障诊断装置的请求而得到的实时的时序数据帧也有效。另外，故障诊断装置也能够作为记录器(logger)(例如存储器(memorator))来使用。本发明对于故障诊断装置不是从存储部而是从总线直接读取车辆的ECU间通信而获得的时序数据帧也有效。

Claims (8)

1.一种车辆数据分类方法，获取由一种以上的车辆数据构成的时序数据且对所述车辆数据进行分类，其中一种以上的所述车辆数据通过车辆的一个以上的传感器按每个第一时间被检测出来，
该车辆数据分类方法的特征在于，
包括状态判定工序和数据分类工序，其中，
在所述状态判定工序中，一边使从所述时序数据中选择比所述第一时间长的第二时间量的所述车辆数据的处理的、本次的选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向时移第三时间量，并且一边将上次的所述选择范围的一部分与本次的所述选择范围的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成；
在所述数据分类工序中，选择应分类的所述车辆数据的检测时期，并选择所有的包含所选择的所述检测时期的所述车辆数据的所述选择范围，从所选择的所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的1个以上的所述车辆状态中确定被包含最多的所述车辆状态，并将在所选择的所述检测时期内检测出的所有种类的所述车辆数据分类为所确定的所述车辆状态的数据。
2.根据权利要求1所述的车辆数据分类方法，其特征在于，
所述第三时间与所述第一时间相同。
3.根据权利要求1所述的车辆数据分类方法，其特征在于，
所述第二时间是可调整的。
4.根据权利要求1～3中任一项所述的车辆数据分类方法，其特征在于，
还包括初期判定工序，
在该初期判定工序中，使从所述时序数据中选择包含检测时期最早的所述车辆数据且比所述第二时间短的初期时间量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向延长规定的延长时间量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成，
在所述初期判定工序中，在所述初期时间达到所述第二时间的时间点，结束所述初期判定工序，且开始所述状态判定工序。
5.根据权利要求1～3中任一项所述的车辆数据分类方法，其特征在于，
还包括终期判定工序，
在该终期判定工序中，使从所述时序数据中选择包含检测时期最晚的所述车辆数据且比所述第二时间短的终期时间量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向缩短规定的缩短时间量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成，
在所述状态判定工序中，在所述选择范围中包含检测时期最晚的所述车辆数据的时间点，结束所述状态判定工序，并且开始所述终期判定工序。
6.一种车辆数据分类装置，其获取由一种以上的车辆数据构成的时序数据且对所述车辆数据进行分类，其中一种以上的所述车辆数据通过车辆的一个以上的传感器按每个第一时间被检测出来，
该车辆数据分类装置的特征在于，
具有状态判定部和数据分类部，其中，
所述状态判定部一边使从所述时序数据中选择比所述第一时间长的第二时间量的所述车辆数据的处理的、本次的选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向时移第三时间量，并且一边将上次的所述选择范围的一部分与本次的所述选择范围的一部分重叠一边重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成；
所述数据分类部选择应分类的所述车辆数据的检测时期，并选择所有的包含所选择的所述检测时期的所述车辆数据的所述选择范围，从所选择的所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的1个以上的所述车辆状态中确定被包含最多的所述车辆状态，并将在所选择的所述检测时期内检测出的所有种类的所述车辆数据分类为所确定的所述车辆状态的数据。
7.根据权利要求6所述的车辆数据分类装置，其特征在于，
还包括初期判定部，
该初期判定部使从所述时序数据中选择包含检测时期最早的所述车辆数据且比所述第二时间短的初期时间量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向延长规定的延长时间量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成，
所述初期判定部在所述初期时间达到所述第二时间的时间点结束处理，
所述状态判定部在所述初期判定部结束处理的时间点开始进行处理。
8.根据权利要求6或7所述的车辆数据分类装置，其特征在于，
还包括终期判定部，
该终期判定部使从所述时序数据中选择包含检测时期最晚的所述车辆数据且比所述第二时间短的终期时间量的所述车辆数据的处理的、本次的所述选择范围相对于上次的所述选择范围向时间经过方向缩短规定的缩短时间量，并且重复进行上述处理，从而判定各所述选择范围内包含的所述车辆数据表示的车辆状态，其中所述时序数据由特定种类的所述车辆数据构成，
所述状态判定部在所述选择范围中包含检测时期最晚的所述车辆数据的时间点结束处理，
所述终期判定部在所述状态判定部结束处理的时间点开始进行处理。
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