CN115867784A

CN115867784A - 诊断装置

Info

Publication number: CN115867784A
Application number: CN202180046965.2A
Authority: CN
Inventors: 臼井俊行; 荒木裕行
Original assignee: Isuzu Motors Ltd
Current assignee: Isuzu Motors Ltd
Priority date: 2020-08-21
Filing date: 2021-08-20
Publication date: 2023-03-28
Also published as: WO2022039262A1; JP7310754B2; JP2022035600A; US20230282042A1; DE112021004375T5

Abstract

一种诊断装置10包括：第一数据获取部件162，用于从待诊断设备获取每预定时间段内的第一次数的时间序列数据；可能性确定部件163，用于根据第一数据获取部件162获取的时间序列数据，确定待诊断设备在预定时间段内是否存在发生异常情况的可能性；第二数据获取部件164，用于在可能性确定部件163确定在连续的预定时间段内存在可能性时，获取比第一次数大的第二次数的时间序列数据；以及异常情况确定部件165，用于根据第二数据获取部件164获取的时间序列数据所指示的数据的变化，确定待诊断设备中是否发生了异常情况。

Description

诊断装置

技术领域

本发明涉及一种用于诊断待诊断设备的状态的诊断装置。

背景技术

作为诊断装置的示例，存在一种诊断装置，其获取车辆行驶过程中积累的各种类型的数据作为时间序列数据，并且诊断车辆的状态(例如，参见下面的专利文献1)。诊断装置实时接收来自作为待诊断设备的多个车辆的时间序列数据，并且诊断每个车辆的状态。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2019-95878号公报

发明内容

发明所要解决的技术问题

然而，在从待诊断设备接收所有时间序列数据的情况下，通信流量变得过大，并且诊断装置中的时间序列数据的存储容量变得很大，因此，诊断装置的处理负荷增加。

本发明关注这一点，其目的是在抑制接收的时间序列数据的量的同时，适当地确定待诊断设备中异常情况的发生。

用于解决问题的手段

在本发明的第一方面，提供了一种诊断装置，用于与作为诊断目标的待诊断设备进行数据通信，该诊断装置包括：第一数据获取部件，其每预定时间段从待诊断设备获取时间序列数据以用于诊断，第一数据获取部件在每个时间段内获取第一次数的时间序列数据；可能性确定部件，其根据第一数据获取部件获取的时间序列数据，确定待诊断设备在预定时间段内是否存在发生异常情况的可能性；第二数据获取部件，其在可能性确定部件确定在连续的预定时间段内存在发生异常情况的可能性时，获取第二次数的时间序列数据，该第二次数大于第一次数；以及异常情况确定部件，其根据由第二数据获取部件获取的时间序列数据所指示的数据的变化，确定待诊断设备中是否发生了异常情况。

第一数据获取部件可以在预定时间段内的第一时间段中获取第一次数的时间序列数据，并且第二数据获取部件可以在比第一时间段长的第二时间段中获取第二次数的时间序列数据。

第二数据获取部件可以在为第一时间段的两倍以上的第二时间段中获取第二次数的时间序列数据。

第一数据获取部件可以在短于预定时间段的一半的第一时间段中获取第一次数的时间序列数据。

第一数据获取部件可以获取指示待诊断设备的操作状态的数据作为时间序列数据。

可能性确定部件可以在评价指数超过预定阈值时确定存在发生异常情况的可能性，该评价指数是时间序列数据中随时间变化的数据的超额量的时间积分，该超额量是指从数据超过预定量时到数据低于预定量时超过预定量的数据的量。

当时间序列数据的评价指数指示增加的趋势时，异常情况确定部件可以确定待诊断设备中发生了异常情况。

发明的效果

根据本发明，能够在抑制所接收的时间序列数据的量的同时，适当地确定待诊断设备中的异常情况的发生。

附图说明

图1是示出诊断系统1的概况的示意图。

图2是示出诊断装置10的配置的框图。

图3是示出第一数据获取部件162获取时间序列数据的时间段的示意图。

图4是示出第二数据获取部件164获取时间序列数据的时间段的示意图。

图5是示出车辆2的异常情况确定过程的流程图。

具体实施方式

<诊断装置的配置>

将参考图1和图2描述根据本发明的实施例的诊断装置的配置。

图1是示出诊断系统1的概况的示意图。诊断系统1是其中诊断装置10和多个车辆2彼此合作运行以诊断车辆2的状态的系统。在本实施例中，车辆2对应于作为诊断目标的待诊断设备。

例如，多个车辆2是卡车。车辆2各自配备有用于测量状态的传感器等，并且将测量的数据作为时间序列数据发送至诊断装置10。例如，当车辆2的发动机运行时，传感器测量每个单元的状态，诸如燃油喷射系统或排气系统。传感器在一定时间段内以预定时间间隔连续进行测量。例如，在车辆2的发动机运行期间，传感器以12分钟的时间间隔执行40秒的测量。

诊断装置10可以与多个车辆2进行数据通信，并且诊断车辆2的状态。例如，诊断装置10是设置在管理中心的服务器。诊断装置10接收来自每个车辆2的时间序列数据。诊断装置10根据接收的时间序列数据诊断车辆2的状态。诊断装置10根据诊断结果确定车辆是否表现出故障的迹象并需要维修。当确定需要维修时，诊断装置10提供通知，提示车辆2的管理员、维修公司等来进行维修。

诊断装置10按以下方式确定发生了异常情况的车辆2。具体而言，诊断装置10从多个车辆2获取短时间段(例如，5天)内的时间序列数据，以识别具有发生异常情况的可能性的车辆2。然后，为了确认指定车辆2中是否实际发生了异常情况，诊断装置10再次从所述车辆2获取较长时间段(例如，20天)内的时间序列数据，并且执行异常情况确定。通过这样做，当车辆2被识别为具有发生异常情况的可能性的车辆2时，通过获取较短时间内的时间序列数据，可以抑制接收的时间序列数据的量。另一方面，通过获取具有发生异常情况的可能性的车辆2的较长时间段的时间序列数据来确定异常情况，可以以较高的准确性确定车辆2的异常情况。

图2是示出诊断装置10的配置的框图。例如，诊断装置10由管理中心的管理员操作。如图2所示，诊断装置10包括通信部件12、存储器14和控制部件16。

通信部件12与车辆2进行通信。通信部件12向车辆2发送和从车辆2接收数据。例如，通信部件12从车辆2接收指示车辆2的状态的时间序列数据。

例如，存储器14包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。存储器14存储各种类型的数据和将由控制部件16执行的程序。存储器14存储各种类型的数据。在本实施例中，存储器14存储从多个车辆2中的每个获取的时间序列数据。

例如，控制部件16是中央处理单元(CPU)。控制部件16通过执行存储在存储器14中的程序来控制从车辆2接收时间序列数据。在本实施例中，控制部件16用作第一数据获取部件162、可能性确定部件163、第二数据获取部件164、异常情况确定部件165和通知控制部件166。

第一数据获取部件162每预定时间段从车辆2获取时间序列数据以用于诊断。例如，第一数据获取部件162以作为预定时间段的每月从多个车辆2中的每一个获取时间序列数据。第一数据获取部件162通过通信部件12获取从车辆2接收的时间序列数据。第一数据获取部件162将获取的时间序列数据存储在存储器14中。

时间序列数据是指示在车辆2中测量的车辆(例如，发动机)的运行状态的数据。例如，时间序列数据包括发动机的燃烧喷射系统、气门操作系统和排气系统的运行状态、发动机的转速等。

第一数据获取部件162在每个时间段中以预定时间间隔获取时间序列数据。例如，第一数据获取部件162以12分钟的时间间隔从车辆2获取时间序列数据。因此，第一数据获取部件162在每个时间段内获取第一次数的时间序列数据。

图3是示出第一数据获取部件162获取时间序列数据的时间段的示意图。如图3所示，第一数据获取部件162获取每个时间段T1内的时间序列数据。此时，在时间段T1内，第一数据获取部件162在第一时间段T2中获取第一次数的时间序列数据。例如，第一数据获取部件162在第一时间段T2中获取第一次数的时间序列数据，该第一时间段是短于时间段T1的一半的时间段。这里，第一时间段T2是每个时间段T1中的前五天。因此，第一数据获取部件162在5天内，以12分钟的时间间隔获取第一次数的时间序列数据。

可能性确定部件163确定车辆2中是否存在发生异常情况的可能性。可能性确定部件163从多个车辆2中确定具有发生异常情况的可能性的车辆2。可能性确定部件163根据第一数据获取部件162获取的时间序列数据，确定车辆2在时间段T1内是否存在发生异常情况的可能性。例如，当时间序列数据的评价指数超过预定阈值时，可能性确定部件163确定存在发生异常情况的可能性。评价指数是指示车辆(例如，发动机)的异常程度的指数。例如，评价指数由时间序列数据中随时间变化的数据的超额量的时间积分表示，该超额量是指从数据超过预定量时到数据低于预定量时超过预定量的数据的量。

第二数据获取部件164从具有发生异常情况的可能性的车辆2获取时间序列数据。在本实施例中，当可能性确定部件163确定在连续时间段T1中存在发生异常情况的可能性时，第二数据获取部件164获取第二次数的时间序列数据，该第二次数大于第一次数。具体而言，当确定评价指数超过阈值的时间段T1是连续的，第二数据获取部件164获取第二次数的时间序列数据。

第二数据获取部件164获取的时间序列数据与第一数据获取部件164获取的时间序列数据相同。然而，本发明并不限于此，第二数据获取部件164获取的时间序列数据可以与第一数据获取部件164获取的时间序列数据不同。第二数据获取部件164将获取的时间序列数据存储在存储器14中。

图4是示出第二数据获取部件164获取时间序列数据的时间段的示意图。如图4所示，第二数据获取部件164在第一时间段T2之后的第二时间段T3中获取时间序列数据。第二数据获取部件164在第二时间段T3中获取第二次数的时间序列数据，该第三时间段比第一时间段T2长。这里，第二时间段T3是20天，是第一时间段T2(5天)的两倍多。因此，第二数据获取部件164在20天内以12分钟的时间间隔获取第二次数的时间序列数据。

异常情况确定部件165确定车辆2中是否发生了异常情况。异常情况确定部件165根据由第二数据获取部件164获取的时间序列数据所指示的数据的变化来确定车辆2中是否发生了异常情况。例如，异常情况确定部件165根据时间序列数据的评价指数的变化来确定车辆2中是否发生了异常情况。当评价指数显示出增加的趋势时，异常情况确定部件165确定车辆2有恶化的趋势。例如，评价指数的增加趋势可以通过评价指数的近似线的倾斜度、每天偏差的累积值的大小等来确定。

通知控制部件166通过发出通知来唤起注意或提示所需的操作。当异常情况确定部件165确定车辆2中发生了异常情况时，通知控制部件166通知诊断装置10的管理员。此外，当异常情况确定部件165确定车辆2中发生了异常情况时，通知控制部件166可以发出通知，提示汽车维修公司等进行维修。

<车辆的异常情况确定过程>

将参考图5描述车辆的异常情况确定过程。

图5是示出车辆的异常情况确定过程的流程图。首先，第一数据获取部件162在每个时间段T1中的第一时间段T2内从每个车辆2获取时间序列数据(步骤S102)。例如，第一数据获取部件162获取一个月的前五天内的时间序列数据。

接下来，根据第一数据获取部件162从车辆2获取的时间序列数据，可能性确定部件163确定在车辆2中是否存在发生异常情况的可能性(步骤S104)。例如，如果时间序列数据的评价指数超过预定阈值的时间段T1继续，则可能性确定部件163确定车辆2中存在发生异常情况的可能性。

当在步骤S104中确定存在发生异常情况的可能性(是)时，第二数据获取部件164在比第一时间段T2长的第二时间段T3中，从具有发生异常情况的可能性的车辆2获取时间序列数据(步骤S106)。例如，第二数据获取部件164获取20天内的时间序列数据。

接下来，异常情况确定部件165根据由第二数据获取部件164获取的时间序列数据所指示的数据的变化，确定在具有发生异常情况的可能性的车辆2中是否实际发生了异常情况(步骤S108)。例如，如果时间序列数据的评价指数指示增加的趋势，则异常情况确定部件165确定车辆2中发生了异常情况。

当在步骤S108中确定车辆2中发生了异常情况(是)时，通知控制部件166通知车辆2中发生了异常情况(步骤S110)。例如，通知控制部件166可以提供通知，提示进行维修，因为车辆2表现出故障的迹象。

<本实施例的效果>

上述实施例的诊断装置10根据在时间段T1中的时间段T2(例如，5天)内获取的时间序列数据，确定车辆2中是否存在发生异常情况的可能性。当诊断装置10确定车辆2具有发生异常情况的可能性时，诊断装置10从所述车辆2仅获取时间段T3(例如，20天)内的时间序列数据，并且根据所获取的时间序列数据的变化来确定车辆2中是否发生了异常情况。因此，在确定每个车辆2发生异常情况的可能性时，只需要从每个车辆2获取少量的时间序列数据，因此能够缩小作为异常情况确定目标的车辆2的范围，同时抑制接收的时间序列数据的量。另一方面，通过从具有发生异常情况的可能性的车辆2获取时间段T3内的大量时间序列数据，能够准确地进行异常情况确定。因此，可以防止错误的判断。

在上述描述中，作为诊断目标的待诊断设备是车辆2，但本发明不限于此。待诊断设备可以是车辆以外的设备。

在示例性实施例的基础上解释了本公开。本公开的技术范围不限于上述实施例所解释的范围，并且能够在本公开的范围内进行各种改变和修改。例如，该装置的全部或部分可以配置有任何功能上或物理上分散或集成的单元。此外，通过多个实施例的任意组合而产生的新的示例性实施例也包括在本公开的示例性实施例中。此外，通过组合而产生的新的示例性实施例的效果兼具原示例性实施例的效果。

附图标记说明

2车辆

10 诊断装置

162 第一数据获取部件

163 可能性确定部件

164 第二数据获取部件

165 异常情况确定部件

T2 第一时间段

T3第二时间段。

Claims

1.一种用于与作为诊断目标的待诊断设备进行数据通信的诊断装置，所述诊断装置包括：

第一数据获取部件，其每预定时间段从所述待诊断设备获取时间序列数据以用于诊断，所述第一数据获取部件在每个时间段中获取第一次数的时间序列数据；

可能性确定部件，其根据所述第一数据获取部件获取的时间序列数据确定在所述预定时间段内，所述待诊断设备是否存在发生异常情况的可能性；

第二数据获取部件，其在所述可能性确定部件确定在连续的预定时间段内存在发生异常情况的可能性时，获取第二次数的时间序列数据，所述第二次数大于第一次数；以及

异常情况确定部件，其根据所述第二数据获取部件获取的时间序列数据所指示的数据的变化，确定所述待诊断设备是否发生了异常情况。

2.根据权利要求1所述的诊断装置，其中，

所述第一数据获取部件在所述预定时间段内的第一时间段中获取所述第一次数的时间序列数据，并且

所述第二数据获取部件在比所述第一时间段长的第二时间段中获取所述第二次数的时间序列数据。

3.根据权利要求2所述的诊断装置，其中，

所述第二数据获取部件在所述第二时间段中获取所述第二次数的时间序列数据，所述第二时间段是所述第一时间段的两倍以上。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的诊断装置，其中，

所述第一数据获取部件在第一时间段中获取所述第一次数的时间序列数据，所述第一时间段是短于所述预定时间段的一半的时间段。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的诊断装置，其中，

所述第一数据获取部件获取指示所述待诊断设备的运行状态的数据作为所述时间序列数据。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的诊断装置，其中，

所述可能性确定部件在评价指数超过预定阈值时确定存在发生异常情况的可能性，所述评价指数是所述时间序列数据中随时间变化的数据的超额量的时间积分，所述超额量是指从数据超过预定量到数据低于预定量时超过预定量的数据的量。

7.根据权利要求6所述的诊断装置，其中，

当所述时间序列数据的评价指数指示增加的趋势时，所述异常情况确定部件确定所述待诊断设备中发生了异常情况。