CN113219954A - 一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，涉及汽车技术领域。本发明包括以下步骤：S1：启动车辆前，通过指纹识别模块验证驾驶员信息；S2：通过北斗定位模块实时采集车辆的位置数据，通过信息采集模块实时采集车辆的运行数据，采集到的位置及车辆运行数据传输至车载微机。本发明通过信息采集模块采集数据，采集到的数据发送至服务器，实现车辆运行信息的监控、共享和管理，达到对车辆远程实时监测与诊断的目的，利用大数据技术，当出现故障时，基于实时数据与大数据模型，下达指令，从而提高指令的准确性，进而提高行车安全系数，解决了现有的车辆运行状态监测及故障分析方法准确性差，造成行车安全系数低的问题。
Description
技术领域
本发明属于汽车技术领域，特别是涉及一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法。
背景技术
远程监测诊断技术是计算机技术、通信技术与故障诊断技术相结合的一种全新的故障诊断模式，并随着互联网技术的普及而发展，近年来，包括汽车在内的机械设备不断向着复杂化、自动化、大型化机电液气光一体化的方向发展，汽车状态监测工作，是提高汽车使用可靠性的有力措施，除了能够及时发现故障并处理，保证车辆在良好的状态下运行外，长期积累的故障资料还可以为设计、制造、装配等部门提供改进参考资料，尽管汽车的社会保有量大，但是对汽车实施状态监测时，由于汽车自身移动的特点和小价值的原因，加上一般使用人员不具备维护汽车的能力，其结果使得汽车的状态监测工作开展得举步为艰。
经检索，公告号CN112326264A，公告日期2021.02.05公开了一种远程操控工程车辆的运行状态监测及故障诊断系统、方法，包括信号采集模块、车载无线通信模块、服务器、终端显示模块；所述信号采集模块采集工程车辆运行过程中的信号，并将信号输送至所述车载无线通信模块，所述车载无线通信模块用于反向控制所述信号采集模块并将信号输送至所述服务器，所述服务器进行信号处理分析并将运行状态信息及故障诊断结果传输至所述终端显示模块。本发明能够实现对远程操控工程车辆的运行状态实时监测，及时发现运行过程中的故障信号并进行分析，通过故障诊断方法快速查找故障原因，以快速排除故障，恢复运行。
该专利存在以下不足之处：
1.该监测及故障诊断系统准确性差，难以基于车辆的平时行车数据进行合理的分析，造成行车安全系数低；
2.该监测及故障诊断系统功能单一，难以为驾驶员和乘客提供更加舒适，更加合理的行车指令。
因此，现有的监测及故障诊断系统，无法满足实际使用中的需求，所以市面上迫切需要能改进的技术，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，通过信息采集模块采集数据，采集到的数据发送至服务器，实现车辆运行信息的监控、共享和管理，达到对车辆远程实时监测与诊断的目的，利用大数据技术，当出现故障时，基于实时数据与大数据模型，下达指令，从而提高指令的准确性，进而提高行车安全系数，解决了现有的车辆运行状态监测及故障分析方法准确性差，造成行车安全系数低的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，包括以下步骤：
S1：启动车辆前，通过指纹识别模块验证驾驶员信息；
S2：通过北斗定位模块实时采集车辆的位置数据，通过信息采集模块实时采集车辆的运行数据，采集到的位置及车辆运行数据传输至车载微机；
S3：车载微机内的数据转换器将数据处理后，经无线网络发送至远程监控计算机；
S4：远程监控计算机实时接收传来的监测数据，基于大数据模块通过故障诊断模块和趋势预测模块进行故障诊断和故障趋势预测，处理结果进行报表处理，然后将采集数据和报表显示在远程显示模块上，若存在故障，则通过远程告警模块发出告警信息提醒远程工作人员注意；
S5：故障诊断和故障趋势预测报表经无线网络反馈给车载微机，并通过车载显示模块显示，若存在故障，则通过车载告警模块发出告警信息提醒驾驶员注意；
S6：远程监控计算机基于该车辆的故障位置、故障类型，反馈信息至周围车辆。
进一步地，所述S2中信息采集模块包括汽车零部件运行参数采集单元、车辆内部环境采集单元、车辆外部环境采集单元和驾驶员驾驶行为采集单元，所述汽车零部件运行参数采集单元通过各个传感器实时采集各个零部件的运行参数，所述车辆内部环境采集单元通过温湿度传感器、空气质量监测传感器实时采集车辆内部环境数据，所述车辆外部环境采集单元通过传感器、摄像头实时采集天气、尾气和路况数据，所述驾驶员驾驶行为采集单元通过油门开度传感器、刹车传感器、摄像头、计时器实时采集驾驶员的驾驶习惯和反应速度。
进一步地，所述S4中故障诊断模块和趋势预测模块的具体工作过程包括：
S41：故障诊断模块和趋势预测模块基于采集到的数据判断有无故障以及故障趋势，若没有故障，但有故障趋势，则远程监控计算机将故障趋势告警信息反馈给车载微机，此时车载微机启动车载告警模块和侦听模块，提醒驾驶员注意，同时通过侦听模块指导驾驶员消除安全隐患；
S42：若没有故障，且没有故障趋势，则车辆继续正常行驶；
S43：若有故障，则远程监控计算机将故障告警信息反馈给车载微机，此时车载微机启动车载告警模块和侦听模块，提醒驾驶员注意，同时通过侦听模块指导驾驶员消除故障，远程人员通过侦听模块随时了解现场情况，随时侦听模块向车辆发出指令，与现场进行对话。
进一步地，所述信息采集模块采集到的各个车辆的运行数据均通过无线网络发送至大数据模块中进行存储，为整个大数据奠定基础，所述大数据模块中存储车辆当前运行数据、历史运行数据、运行状态数据和故障信息数据，所述远程监控计算机基于大数据模块已有的专家数据库模型，利用神经网络、模糊算法对车辆运行状态进行评估、对已发生的故障进行准确分析。
进一步地，所述信息采集模块中采集到的驾驶员驾驶习惯、反应速度数据，被存储至大数据模块中，形成该驾驶员的驾驶行为模型，当车辆存在故障时，远程监控计算机基于该驾驶员实时的驾驶习惯、反应速度数据以及平时的驾驶行为模型，发出更加准确的指令。
进一步地，所述信息采集模块中采集到的天气、尾气和路况车辆外部环境数据，被存储至大数据模块中，形成该车辆的外部环境模型，当车辆存在故障时，远程监控计算机基于该车辆的实时外部环境以及平时的外部环境模型，发出更加准确的指令，避免如路滑，指令下达延迟，造成事故，避免路线规划不合理，造成汽车尾气集中污染现象。
进一步地，所述信息采集模块中采集到的温湿度和空气质量车辆内部数据，被存储至大数据模块中，形成该车辆的内部环境模型，当车辆坐入行人时，远程监控计算机基于该行人的状况以及该车辆的内部环境模型，发出更加准确的内部环境调整指令，提高乘客的乘坐舒适性。
进一步地，所述北斗定位模块用于采集车辆的实时位置数据，并传输给车载微机，车载微机内的数据转换器将数据处理后，经无线网络发送至远程监控计算机，远程监控计算机实时接收传来的北斗定位信息，然后实时显示在远程显示模块上，远程监控人员可随时了解移动车辆的位置，并通过侦听模块的现场侦听功能，随时进行车辆调度，通过车载北斗定位系统可以对遇有险情或发生事故的车辆进行紧急援助，监控中心的电子地图显示求助信息和报警目标，规划最优援助方案，并以报警声光提醒值班人员进行应急处理。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过信息采集模块采集数据，采集到的数据发送至服务器，实现车辆运行信息的监控、共享和管理，达到对车辆远程实时监测与诊断的目的，且通过设置大数据模块，利用大数据技术，完成数据分析、状态监测、故障报表、趋势预测等核心功能，实现对车辆的动态监测，当出现故障时，基于实时数据与大数据模型，下达指令，从而提高指令的准确性，进而提高行车安全系数。
2、本发明可以及时发现汽车潜在的故障，并提供警示信息和技术服务，确保汽车具有良好的运行性能，优化道路交通的规划和管理，提高用车效率，降低用车成本。
3、本发明通过信息采集模块采集天气、尾气和路况车辆外部环境数据，温湿度和空气质量车辆内部数据，基于车辆内外的环境数据，发出更加准确的内部环境调整指令和行车速度指令等，改善乘客体验，提高乘客的乘坐舒适性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的整体结构原理框图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1、车载微机；2、指纹识别模块；3、信息采集模块；4、侦听模块；5、北斗定位模块；6、车载告警模块；7、车载显示模块；8、远程监控计算机；9、大数据模块；10、远程显示模块；11、故障诊断模块；12、趋势预测模块；13、远程告警模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
请参阅图1所示，本发明为一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，包括以下步骤：
S1：启动车辆前，通过指纹识别模块2验证驾驶员信息；
S2：通过北斗定位模块5实时采集车辆的位置数据，通过信息采集模块3实时采集车辆的运行数据，采集到的位置及车辆运行数据传输至车载微机1；
其中，信息采集模块3包括汽车零部件运行参数采集单元、车辆内部环境采集单元、车辆外部环境采集单元和驾驶员驾驶行为采集单元，汽车零部件运行参数采集单元通过各个传感器实时采集各个零部件的运行参数，车辆内部环境采集单元通过温湿度传感器、空气质量监测传感器实时采集车辆内部环境数据，车辆外部环境采集单元通过传感器、摄像头实时采集天气、尾气和路况数据，驾驶员驾驶行为采集单元通过油门开度传感器、刹车传感器、摄像头、计时器实时采集驾驶员的驾驶习惯和反应速度。
S3：车载微机1内的数据转换器将数据处理后，经无线网络发送至远程监控计算机8；
S4：远程监控计算机8实时接收传来的监测数据，基于大数据模块9通过故障诊断模块11和趋势预测模块12进行故障诊断和故障趋势预测，处理结果进行报表处理，然后将采集数据和报表显示在远程显示模块10上，若存在故障，则通过远程告警模块13发出告警信息提醒远程工作人员注意；
故障诊断模块11和趋势预测模块12的具体工作过程包括：
S41：故障诊断模块11和趋势预测模块12基于采集到的数据判断有无故障以及故障趋势，若没有故障，但有故障趋势，则远程监控计算机8将故障趋势告警信息反馈给车载微机1，此时车载微机1启动车载告警模块6和侦听模块4，提醒驾驶员注意，同时通过侦听模块4指导驾驶员消除安全隐患；
S42：若没有故障，且没有故障趋势，则车辆继续正常行驶；
S43：若有故障，则远程监控计算机8将故障告警信息反馈给车载微机1，此时车载微机1启动车载告警模块6和侦听模块4，提醒驾驶员注意，同时通过侦听模块4指导驾驶员消除故障，远程人员通过侦听模块4随时了解现场情况，随时侦听模块4向车辆发出指令，与现场进行对话；
S5：故障诊断和故障趋势预测报表经无线网络反馈给车载微机1，并通过车载显示模块7显示，若存在故障，则通过车载告警模块6发出告警信息提醒驾驶员注意；
S6：远程监控计算机8基于该车辆的故障位置、故障类型，反馈信息至周围车辆。
信息采集模块3采集到的各个车辆的运行数据均通过无线网络发送至大数据模块9中进行存储，为整个大数据奠定基础，大数据模块9中存储车辆当前运行数据、历史运行数据、运行状态数据和故障信息数据，远程监控计算机8基于大数据模块9已有的专家数据库模型，利用神经网络、模糊算法对车辆运行状态进行评估、对已发生的故障进行准确分析，利用大数据技术，完成数据分析、状态监测、故障报表、趋势预测等核心功能，实现对车辆的动态监测，当出现故障时，基于实时数据与大数据模型，下达指令，从而提高指令的准确性，进而提高行车安全系数。
信息采集模块3中采集到的驾驶员驾驶习惯、反应速度数据，被存储至大数据模块9中，形成该驾驶员的驾驶行为模型，当车辆存在故障时，远程监控计算机8基于该驾驶员实时的驾驶习惯、反应速度数据以及平时的驾驶行为模型，发出更加准确的指令。
信息采集模块3中采集到的天气、尾气和路况车辆外部环境数据，被存储至大数据模块9中，形成该车辆的外部环境模型，当车辆存在故障时，远程监控计算机8基于该车辆的实时外部环境以及平时的外部环境模型，发出更加准确的指令，避免如路滑，指令下达延迟，造成事故，避免路线规划不合理，造成汽车尾气集中污染现象。
信息采集模块3中采集到的温湿度和空气质量车辆内部数据，被存储至大数据模块9中，形成该车辆的内部环境模型，当车辆坐入行人时，远程监控计算机8基于该行人的状况以及该车辆的内部环境模型，发出更加准确的内部环境调整指令，提高乘客的乘坐舒适性。
北斗定位模块5用于采集车辆的实时位置数据，并传输给车载微机1，车载微机1内的数据转换器将数据处理后，经无线网络发送至远程监控计算机8，远程监控计算机8实时接收传来的北斗定位信息，然后实时显示在远程显示模块10上，远程监控人员可随时了解移动车辆的位置，并通过侦听模块4的现场侦听功能，随时进行车辆调度。
以上仅为本发明的优选实施例，并不限制本发明，任何对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，对其中部分技术特征进行等同替换，所作的任何修改、等同替换、改进，均属于在本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：启动车辆前，通过指纹识别模块(2)验证驾驶员信息；
S2：通过北斗定位模块(5)实时采集车辆的位置数据，通过信息采集模块(3)实时采集车辆的运行数据，采集到的位置及车辆运行数据传输至车载微机(1)；
S3：车载微机(1)内的数据转换器将数据处理后，经无线网络发送至远程监控计算机(8)；
S4：远程监控计算机(8)实时接收传来的监测数据，基于大数据模块(9)通过故障诊断模块(11)和趋势预测模块(12)进行故障诊断和故障趋势预测，处理结果进行报表处理，然后将采集数据和报表显示在远程显示模块(10)上，若存在故障，则通过远程告警模块(13)发出告警信息提醒远程工作人员注意；
S5：故障诊断和故障趋势预测报表经无线网络反馈给车载微机(1)，并通过车载显示模块(7)显示，若存在故障，则通过车载告警模块(6)发出告警信息提醒驾驶员注意；
S6：远程监控计算机(8)基于该车辆的故障位置、故障类型，反馈信息至周围车辆。
2.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述S2中信息采集模块(3)包括汽车零部件运行参数采集单元、车辆内部环境采集单元、车辆外部环境采集单元和驾驶员驾驶行为采集单元，所述汽车零部件运行参数采集单元通过各个传感器实时采集各个零部件的运行参数，所述车辆内部环境采集单元通过温湿度传感器、空气质量监测传感器实时采集车辆内部环境数据，所述车辆外部环境采集单元通过传感器、摄像头实时采集天气、尾气和路况数据，所述驾驶员驾驶行为采集单元通过油门开度传感器、刹车传感器、摄像头、计时器实时采集驾驶员的驾驶习惯和反应速度。
3.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述S4中故障诊断模块(11)和趋势预测模块(12)的具体工作过程包括：
S41：故障诊断模块(11)和趋势预测模块(12)基于采集到的数据判断有无故障以及故障趋势，若没有故障，但有故障趋势，则远程监控计算机(8)将故障趋势告警信息反馈给车载微机(1)，此时车载微机(1)启动车载告警模块(6)和侦听模块(4)，提醒驾驶员注意，同时通过侦听模块(4)指导驾驶员消除安全隐患；
S42：若没有故障，且没有故障趋势，则车辆继续正常行驶；
S43：若有故障，则远程监控计算机(8)将故障告警信息反馈给车载微机(1)，此时车载微机(1)启动车载告警模块(6)和侦听模块(4)，提醒驾驶员注意，同时通过侦听模块(4)指导驾驶员消除故障，远程人员通过侦听模块(4)随时了解现场情况，随时侦听模块(4)向车辆发出指令，与现场进行对话。
4.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述信息采集模块(3)采集到的各个车辆的运行数据均通过无线网络发送至大数据模块(9)中进行存储，为整个大数据奠定基础，所述大数据模块(9)中存储车辆当前运行数据、历史运行数据、运行状态数据和故障信息数据，所述远程监控计算机(8)基于大数据模块(9)已有的专家数据库模型，利用神经网络、模糊算法对车辆运行状态进行评估、对已发生的故障进行准确分析。
5.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述信息采集模块(3)中采集到的驾驶员驾驶习惯、反应速度数据，被存储至大数据模块(9)中，形成该驾驶员的驾驶行为模型，当车辆存在故障时，远程监控计算机(8)基于该驾驶员实时的驾驶习惯、反应速度数据以及平时的驾驶行为模型，发出更加准确的指令。
6.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述信息采集模块(3)中采集到的天气、尾气和路况车辆外部环境数据，被存储至大数据模块(9)中，形成该车辆的外部环境模型，当车辆存在故障时，远程监控计算机(8)基于该车辆的实时外部环境以及平时的外部环境模型，发出更加准确的指令，避免如路滑，指令下达延迟，造成事故，避免路线规划不合理，造成汽车尾气集中污染现象。
7.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述信息采集模块(3)中采集到的温湿度和空气质量车辆内部数据，被存储至大数据模块(9)中，形成该车辆的内部环境模型，当车辆坐入行人时，远程监控计算机(8)基于该行人的状况以及该车辆的内部环境模型，发出更加准确的内部环境调整指令，提高乘客的乘坐舒适性。
8.根据权利要求1所述的一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法，其特征在于，所述北斗定位模块(5)用于采集车辆的实时位置数据，并传输给车载微机(1)，车载微机(1)内的数据转换器将数据处理后，经无线网络发送至远程监控计算机(8)，远程监控计算机(8)实时接收传来的北斗定位信息，然后实时显示在远程显示模块(10)上，远程监控人员可随时了解移动车辆的位置，并通过侦听模块(4)的现场侦听功能，随时进行车辆调度。
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| CN202110506888.6A CN113219954A (zh) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法 |
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Publications (1)
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|---|---|
| CN113219954A true CN113219954A (zh) | 2021-08-06 |
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| CN202110506888.6A Withdrawn CN113219954A (zh) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 一种车辆运行状态远程监测及故障分析方法 |
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