CN117429368A - 异常音的诊断系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种异常音的诊断系统，在受理了诊断所需的多个项目之中的一部分的数据的输入时，根据所受理的数据来变更接下来应输入数据的项目，所以根据所受理的数据，能够将接下来应输入数据的项目设为能够高效地减少异常音的原因的候选的项目。其结果，高效地缩减异常音的原因的候选，能够减少用于确定异常音的原因而所需的工时。

Description

异常音的诊断系统

技术领域

本发明涉及在车辆发生了异常音时确定该异常音的原因的异常音的诊断系统。

背景技术

在车辆行驶中驾驶员感知到某种异常音时，车辆会被驾驶员带到经销商或修理厂，基于来自驾驶员的信息等来确定异常音的原因。在日本特开2014-191790中记载有如下内容：在用于取得故障症状的关联信息的选择项中包括异常音的种类，在故障症状的内容是异常音的种类的情况下，通过输出基于询问装置的存储部或者外部服务器所存储的多个种类的样本异常音数据的样本异常音，从而容易回答驾驶员。另外，在日本特开2021-169973中记载有如下内容：根据各评价音的特征量来制作教师数据，并进行使用了教师数据的机器学习，从而生成学习模型。

发明内容

但是，在日本特开2014-191790中，例如在作为异常音的原因有大量的候选的情况下，不知道如何缩减异常音的原因的候选才好。其结果，需要关于所有的候选调查是否是异常音的原因，关于高效地确定异常音的原因这样的点存在改进的余地。另外，在日本特开2021-169973中虽然记载了通过进行上述机器学习来生成学习模型，但关于缩减异常音的原因的候选这样的点却没有任何记载。

本发明是以以上的情形为背景而完成的，其目的在于，提供一种能够以较少的询问(数据的输入)来缩减异常音的原因的候选的异常音的诊断系统。

本发明的要点在于，(a)是一种异常音的诊断系统，确定车辆的异常音的原因，(b)其特征在于，在受理了诊断所需的多个项目之中的一部分项目的数据的输入时，根据所受理的数据来变更接下来应输入的项目。

根据本发明，在受理了诊断所需的多个项目之中的一部分的数据的输入时，根据所受理的数据来变更接下来应输入的项目，所以根据所受理的数据，能够将接下来应输入的项目设为能够高效地减少异常音的原因的候选的项目。其结果，高效地缩减异常音的原因的候选，能够减少用于确定异常音的原因而所需的工时。

附图说明

下面将参考附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，在附图中，相同的附图标记表示相同的元件，并且其中如下。

图1是简略地示出应用了本发明的异常音诊断系统的整体构造的图。

图2是示出积存于服务器的与异常音有关的数据的一个例子的图。

图3是示出异常音原因的候选的缩减的流程的一个形态的图。

图4是示出异常音原因的候选的缩减的流程的一个形态的图，是示出与图3不同的形态的图。

图5是用于说明直至使用异常音诊断系统来确定异常音原因为止的动作的流程的流程图。

具体实施方式

以下，一边参照附图，一边详细说明本发明的实施例。此外，在以下的实施例中附图被适当简化或者变形，各部分的尺寸比以及形状等未必被准确地描绘。

图1是简略地示出应用了本发明的异常音诊断系统10的整体构造的图。异常音诊断系统10是在车辆12的行驶中发生了异常音时确定该异常音的原因(以下称为异常音原因)的系统。一般而言，在车辆行驶中驾驶员感知到异常音时，驾驶员将车辆12送到经销商或者修理厂，在那里详细地询问与异常音有关的信息。例如，作为询问的项目，例如询问异常音的发生部位、异常音的内容(“吱吱”音等)、发生了异常音时的驾驶条件等异常音的诊断所需的多个项目。然后，根据所询问的项目的内容，缩减异常音原因的候选。另外，在异常音原因的候选被缩减至可采取用于确定异常音原因的动作的状态时，具体地通知接下来可采取的动作，解析基于该动作而得到的数据(具体而言是声音数据)，从而确定异常音原因。

异常音诊断系统10包括设置于经销商或修理厂的询问用终端14以及服务器16。

询问用终端14是例如以个人电脑或者智能手机为代表的便携用终端。询问用终端14经由预定的网络等而与服务器16连接。因此，询问用终端14能够在与服务器16之间进行信息的发送和接收。

询问用终端14具备询问输入部18、显示部20以及控制部22。为了具体地输入用于缩减异常音原因的候选的项目的内容而设置有询问输入部18。询问输入部18是例如个人电脑的键盘、便携用终端的触摸面板等。例如为了显示所输入的数据、或者显示接下来应输入的项目、或者显示接下来可采取的动作，而设置有显示部20。显示部20是例如个人电脑的显示器、便携终端的触摸面板等。控制部22执行显示部20的显示控制、与服务器16之间的信息的发送和接收等用于确定异常音原因的各种控制。

服务器16是设置于车辆12的外部并能够经由网络而与询问用终端14进行信息的发送和接收的功能装置。服务器16具备输入输出部16a、存储部16b以及控制部16c等，受理各种数据、或者解析所受理的各种数据、或者积存各种数据、或者提供各种数据。在服务器16的存储部16b中，针对异常音的每个种类(在图2中是异常音A～异常音J)，将异常音的诊断所需的所述多个项目的内容作为大数据进行数据库化并存储(积存)。具体而言，如图2所示，针对异常音的每个种类(异常音A～异常音J)，作为用于诊断异常音原因而所需的多个项目，分别存储并积存有“1.发生部位”、“2.拟声词(频率)”、“3.驾驶条件”。

所述发生部位例如是车辆前(引擎室内)、滑动门、后门(back door)、车门玻璃、制动器等。所述拟声词例如是吱吱音、咕咚咕咚音、喀哒喀哒音、库(拟声词)音、嘎啦嘎啦音等对在行驶中发生的异常音进行拟声化得到的词。所述驾驶条件例如是加速时、减速时、恒定车速时、车门操作时、制动器开启时、引擎起动时、空转时等发生了异常音时的驾驶状态。另外，也可以不仅是这3个项目，而且还积存有发生了异常音时的日期时间、天气、气温、场所等更多的项目。

服务器16具有如下功能：当确定异常音原因时，如果受理了驾驶员或者担当人员(与作业人员相同的含义)所输入的数据，则根据所受理的数据，适当变更接下来应输入数据的项目。具体而言，作为接下来应输入数据的项目，例如选择能够高效地减少异常音原因的候选或者能够确定异常音原因的数据(例如声音数据)。

图3是示出驾驶员或者担当人员输入拟声词的“吱吱”音作为最初输入的数据的情况下的、异常音原因的候选的缩减的流程的图。首先，在由驾驶员或者担当人员经由询问输入部18输入了作为拟声词的“吱吱”音时，由服务器16受理该“吱吱”音，并与服务器16的存储部16b所存储(积存)的、图3右上(或者图2)所示的异常音的每个种类的拟声词进行比对。此时，作为与作为拟声词的“吱吱”音相应的异常音原因的候选，抽出图3右下所示的异常音A～异常音C。

在此，在异常音A～异常音C中，用于确定异常音原因的多个项目之中的发生部位的内容在车辆前(引擎室内)是共同的。即，在异常音A～异常音C中，发生部位以及拟声词的内容是共同的，仅驾驶条件不同。这样，关于发生部位也是共同的，所以如果测定作为发生部位的车辆前(引擎室内)的声音数据并解析，则能够确定异常音原因的可能性变高。即，成为如下状态：异常音原因的候选被缩减至可采取用于确定异常音的原因的动作的状态。此时，在服务器16中，作为接下来应输入数据的项目，选择对在该车辆前(引擎室内)发生的声音进行测定而得到的声音数据(测定值)。与此关联地，控制部22使显示部20显示如下意思：测定车辆前(引擎室内)的声音数据，输入所测定的声音数据(测定结果)。此外，声音数据的测定与本发明的用于确定异常音的原因的动作对应，声音数据与基于本发明的动作而得到的测定值对应。

例如，如图3左下所示，在显示部20中显示异常音原因的候选的数量(在图3中是3个)、发生部位的候选的数量(1处)、以及具体的发生部位(车辆前(引擎室内))。而且，在显示部20中显示接下来应输入数据的项目是车辆前(引擎室内)的声音数据的意思、以及在测定所述声音数据时例如在引擎周围设置麦克风来测定声音的意思。这样，向担当人员通知接下来应输入数据的项目、以及在测定与接下来应输入数据的项目相当的声音数据时可采取的动作。据此，担当人员在引擎周围设置多个麦克风来测定声音，从询问输入部18输入所测定的声音数据(测定结果)。由服务器16受理该声音数据，并且由服务器16解析声音数据，根据其解析结果来确定是否是异常音原因。

另外，在根据数据的输入来抽出的异常音原因的候选中，在例如驾驶条件共同的情况、即驾驶条件被缩减为1个的情况下也同样地判断为如下状态：异常音原因的候选被缩减至可采取用于确定异常音的原因的动作的状态。此时，在显示部20中显示该驾驶条件，而且在显示部20中显示在相同的驾驶条件下测定各部位的声音的意思以及输入在相同的驾驶条件下的各部位处测定的声音数据的意思。依照这个显示内容，担当人员测定声音，并输入所测定的声音数据。该声音数据被服务器16受理并且被服务器16解析，从而根据解析结果来确定是否是异常音原因。这样，在异常音原因的候选被缩减至可采取用于确定异常音原因的动作的状态的情况下，作为接下来应输入数据的项目，选择声音数据等基于所述动作而得到的数据(测定值)。

上述形态是在受理了诊断所需的多个项目中的任意项目的数据的输入时所抽出的异常音原因的候选被缩减至可采取用于确定异常音原因的动作的状态的情况，但也有由于所抽出的异常音原因的候选多而需要进一步缩减候选的情况。在这样的情况下，在进一步缩减异常音原因的候选时，作为接下来应输入数据的项目，选择存在最能够减少异常音原因的候选的可能性的项目、即能够高效地减少异常音原因的候选的项目。在本实施例中，所述项目与“1.发生部位”、“2.拟声词”、“3.驾驶条件”相当。

图4是示出驾驶员或者担当人员输入“车辆前(引擎室内)”作为发生部位的情况下的、异常音原因的候选的缩减的流程的图。服务器16在作为多个项目之中的发生部位而受理了“车辆前(引擎室内)”时，接下来与图4右上所示的服务器16所积存的异常音的种类的数据库进行比对。此时，作为与作为发生部位的“车辆前(引擎室内)”相应的异常音原因的候选，通过服务器16抽出图4右下所示的异常音A～异常音C以及异常音H～异常音J这6个。

接下来，服务器16在进一步缩减所抽出的6个异常音原因的候选时，选择接下来应输入数据的项目。在此，根据减少用于确定异常音原因而花费的工时这样的观点，优选为通过接下来输入的项目将异常音原因的候选缩减为1个或者大幅减少候选的数量。因此，服务器16选择存在当接下来输入数据时最能够减少异常音原因的候选的可能性的项目、即能够减少用于确定异常音原因的作业的项目。

在图4中，通过输入车辆前(引擎室内)作为发生部位，抽出6个候选(异常音A～异常音C、异常音H～异常音J)。在作为从该状态接下来输入的项目而输入了例如拟声词的情况下，异常音原因的候选被缩减为3个。具体而言，在作为拟声词而输入了“吱吱”音的情况下，被缩减为异常音A～异常音C这3个候选。另外，在作为拟声词而输入了“嘎啦嘎啦”音的情况下，异常音H～异常音J这3个被缩减为候选。因此，需要进一步缩减异常音原因的候选。

另一方面，在作为接下来输入的项目而输入了驾驶条件的情况下，存在异常音原因的候选被缩减为1个的可能性。例如，在作为驾驶条件而输入了“减速时”、“恒定车速时”、“引擎起动时”、“空转”的情况下，异常音原因的候选被缩减为1个。另一方面，在作为驾驶条件而输入了“加速时”的情况下，异常音原因的候选被缩减为2个。

考虑以上，服务器16在接下来被输入驾驶状态时异常音原因的候选被缩减为1个的可能性高，所以选择驾驶状态作为接下来应输入数据的项目。接下来，服务器16将作为接下来应输入数据的项目请输入驾驶状态的指令输出给询问用终端14。接受该指令，在询问用终端14的显示部20中作为接下来应输入数据的项目而显示设为驾驶状态的意思。

在选择接下来应输入数据的项目时，例如针对所输入的项目的每个内容而设定评分，服务器16将各项目之中的总评分高的项目选择为接下来应输入数据的项目。在本实施例中，关于候选被缩减为1个的内容，评分被设为1点，关于候选无法缩减为1个的内容，评分被设为0点。在抽出了图4右下所示的6个候选的状态下例如作为拟声词而选择了“吱吱”音的情况下，候选未被缩减为1个。因此，“吱吱”音的评分被设为0点。同样地，即使作为拟声词而选择了“嘎啦嘎啦”音，由于候选未被缩减为1个，所以关于“嘎啦嘎啦”音，评分也被设为0点。其结果，与拟声词有关的总的评分成为0点。

另一方面，在作为驾驶条件而选择了“减速时”时，候选被缩减为1个。因此，“减速时”的评分被设为1点。在作为驾驶条件而选择了“恒定车速时”时，候选被缩减为1个，所以“恒定车速时”的评分被设为1点。在作为驾驶条件而选择了“引擎起动时”时，候选被缩减为1个，所以“引擎起动时”的评分被设为1点。在作为驾驶状态而选择了“空转”时，候选被缩减为1个，所以“空转”的评分被设为1点。另一方面，在作为驾驶条件而选择了“加速时”时，候选成为2个。在该情况下，候选未被缩减为1个，所以“加速时”的评分被设为0点。由此，与驾驶条件有关的总的评分成为4点。

服务器16比较拟声词的总评分(0点)与驾驶条件的总评分(4点)，将作为总评分大的一侧的驾驶条件选择为接下来应输入数据的项目。如上所述，通过针对各项目的每个内容设定评分，能够根据该评分来容易地选择接下来应输入数据的项目。此外，在本实施例中，将候选被缩减为1个的情况的评分设为1点、并将候选被缩减为2个以上的情况设为0点，但能够适当设定评分的赋予方法。例如，将候选被缩减为1个的情况的评分设为2点、将候选被缩减为2个的情况的评分设为1点、并将候选被缩减为3个以上的情况的评分设为0点等，能够适当变更。

在上述形态中，针对各项目的每个内容设定评分，但也可以使用例如人工智能(AI)来选择接下来应输入数据的项目。例如，也可以通过使用了神经网络的机器学习，作为接下来应输入数据的项目，随时学习存在最能够减少候选的数量的可能性的项目，在受理了任意的项目的数据的输入的情况下，根据所输入的数据来选择存在最能够减少异常音原因的候选的数量的可能性的项目。

图5是用于说明直至使用异常音诊断系统10来确定异常音原因为止的动作的流程的流程图。

在图5中，在步骤(以下省略步骤)S10中，由驾驶员或者担当人员使用询问输入部18来输入数据。在最初的数据的输入中，输入例如驾驶员最在意的项目。接下来，在S20中，根据在S10中输入的数据来缩减异常音原因的候选，判定是否成为可采取用于确定异常音原因的动作(例如声音的测定)的状态。在S20的判定是肯定的情况下，执行后述的S50以后的动作。在S20的判定是否定的情况下，在S30中选择接下来候选被缩减的可能性高的项目。接下来，在S40中，在显示部20中显示输入在S30中选择的项目的指示。与此关联地，在实施与所指示的项目有关的数据的输入之后，再次执行S20的步骤。在S20的判定是肯定的情况下，在S50中，在显示部20中显示如下指示：测定与缩减的候选关联的声音，输入声音数据(测定值)。在S60中，根据所输入的测定结果来判定异常音原因是否被确定。在S60的判定是肯定的情况下，结束本例程。另一方面，在S60的判定是否定的情况下，返回到S10，从与最初的数据的输入不同的项目的数据的输入起再次执行。这样，在受理了诊断所需的多个项目之中的一部分的数据的输入时，根据所受理的数据，适当变更接下来应输入数据的项目。

如上所述，根据本实施例，在受理了诊断所需的多个项目之中的一部分的数据的输入时，根据所受理的数据来变更接下来应输入数据的项目，所以根据所受理的数据，能够将接下来应输入数据的项目设为能够高效地减少异常音的原因的候选的项目。其结果，高效地缩减异常音的原因的候选，能够减少用于确定异常音的原因而所需的工时。

另外，在受理了多个项目之中的一部分的数据的输入时，在异常音原因的候选被缩减至可采取用于确定异常音原因的动作的状态的情况下，作为接下来输入数据的项目，选择基于所述动作而得到的声音数据(测定值)，所以能够根据基于该动作而得到的声音数据来确定异常音原因。另外，在受理了多个项目之中的一部分的数据的输入时，作为接下来应输入数据的项目，选择存在最能够减少异常音原因的候选的可能性的项目，所以高效地缩减异常音原因的候选。

以上，根据附图详细说明了本发明的实施例，但在其他形态中也能够应用本发明。

例如，在上述实施例中，在受理了诊断所需的多个项目中的任意项目的数据的输入时，服务器16根据所受理的数据来适当选择接下来应输入数据的项目并变更，但也可以由询问用终端14(控制部22)适当选择接下来应输入数据的项目并变更。即，关于本发明所涉及的处理，也可以由服务器16以及询问用终端14中的任一方执行，还可以针对处理的每个内容而适当分担。

此外，上述例子只不过是一个实施方式，本发明能够基于本领域技术人员的知识以施加了各种变更、改进的形态来实施。

Claims (4)

1.一种异常音的诊断系统，确定车辆的异常音的原因，其特征在于，

在受理了诊断所需的多个项目之中的一部分的数据的输入时，根据所受理的数据来变更接下来应输入数据的项目。

2.根据权利要求1所述的异常音的诊断系统，其特征在于，

在受理了所述多个项目之中的一部分的数据的输入时，在所述异常音的原因的候选被缩减至可采取用于确定所述异常音的原因的动作的状态的情况下，选择基于所述动作而得到的测定值作为接下来应输入数据的项目。

3.根据权利要求1所述的异常音的诊断系统，其特征在于，

在受理了所述多个项目之中的一部分的数据的输入时，选择存在最能够减少所述异常音的原因的候选的可能性的项目作为接下来应输入数据的项目。

4.根据权利要求1所述的异常音的诊断系统，其特征在于，

所述异常音的诊断系统具备服务器，该服务器针对异常音的每个种类，存储有所述多个项目，

比对存储于所述服务器的所述异常音的种类，抽出所述异常音的原因的候选。