车辆微控制器芯片的状态监测方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及车辆领域，具体而言，涉及一种车辆微控制器芯片的状态监测方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、随着车辆电子化和智能化程度的不断提高，对车辆微控制芯片的需求也在不断增长。微控制芯片能够帮助车辆实现更加复杂和智能的控制功能，推动车辆智能化发展，同时可以保障车辆和乘客安全，提升车辆安全，并在防碰撞、防盗、网络安全等方面起到关键作用。

2、但是由于车辆工作环境的复杂性和多变性，目前，对车辆微控制器芯片进行状态监测通常需要在车辆上另外设置芯片状态监测芯片，增加了车辆的制造成本且需要频繁地对另外设置的芯片状态监测芯片进行更新与升级，或需要占用车辆微控制器芯片自身的部分运算与存储资源进行状态监测与分析，难以及时并准确监测到车辆微控制器芯片的状态，即造成对车辆微控制器芯片进行状态监测的效率较低。

3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种车辆微控制器芯片的状态监测方法、装置及电子设备，以至少解决对车辆微控制芯片进行状态监测的效率较低的技术问题。

2、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种应用于云端服务器的车辆微控制器芯片的状态监测方法，包括：基于预设频率向目标车辆发送信号采集指令，其中，目标车辆用于表示待进行微控制器芯片状态监测的车辆；接收基于信号采集指令采集到的目标车辆的至少一个车辆状态信号和目标车辆上微控制器芯片的输入输出信号；基于至少一个车辆状态信号确定目标车辆的当前车辆状态；调用当前车辆状态对应的预设模糊规则逻辑库，并基于输入输出信号和预设模糊规则逻辑库对微控制器芯片进行状态识别，得到微控制器芯片的目标工作状态，其中，预设模糊规则逻辑库用于表示通过模糊语义逻辑描述的芯片的输入输出信号和工作状态之间的对应关系。

3、可选地，目标工作状态包括故障类型信息，基于输入输出信号和预设模糊规则逻辑库对微控制器芯片进行状态识别，得到微控制器芯片的目标工作状态，包括：利用目标芯片故障识别模型基于预设模糊规则逻辑库和输入输出信号对微控制器芯片进行故障识别，得到故障类型信息，其中，目标芯片故障识别模型用于表示将预设模糊规则逻辑库作为内置故障识别条件对微控制器芯片进行故障识别的机器学习模型。

4、可选地，微控制器芯片包括处理器，故障类型信息包括处理器故障类型信息，利用目标芯片故障识别模型基于预设模糊规则逻辑库和输入输出信号对微控制器芯片进行故障识别，得到故障类型信息，包括：获取预设模糊规则逻辑库中的处理器故障规则子库，其中，处理器故障规则子库用于表示基于处理器历史异常信号建立的处理器故障信号库；利用处理器故障规则子库对输入输出信号进行筛选，得到处理器异常信号；基于预设安全阈值和处理器异常信号对微控制器芯片进行故障识别，得到处理器故障类型信息，其中，预设安全阈值用于表示预先设定的处理器输入输出信号的可行域阈值。

5、可选地，微控制器芯片包括存储单元，故障类型信息包括存储单元故障类型信息，利用目标芯片故障识别模型基于预设模糊规则逻辑库和输入输出信号对微控制器芯片进行故障识别，得到故障类型信息，包括：获取预设模糊规则逻辑库中的存储单元故障规则子库，其中，存储单元故障规则子库用于表示基于存储单元历史异常信号建立的存储器故障信号库；利用存储单元故障规则子库对输入输出信号进行筛选，得到存储单元异常信号；获取存储单元异常信号的信号响应时长，其中，信号响应时长用于表示第一输入信号输入至存储单元到存储单元输出第一响应信号之间的时长，第一输入信号用于表示存储单元异常信号中的存储单元输入信号；基于信号响应时长对微控制器芯片进行故障识别，得到存储单元故障类型信息。

6、可选地，微控制器芯片包括外围设备，故障类型信息包括外围设备故障类型信息，利用目标芯片故障识别模型基于预设模糊规则逻辑库和输入输出信号对微控制器芯片进行故障识别，得到故障类型信息，包括：获取预设模糊规则逻辑库中的多模态故障规则子库，其中，多模态故障规则子库用于表示基于外围设备历史异常信号建立的外围设备故障信号库；利用多模态故障规则子库对输入输出信号进行筛选，得到外围设备异常信号；基于外围设备异常信号对微控制器芯片进行故障识别，得到外围设备故障类型信息。

7、可选地，基于外围设备异常信号对微控制器芯片进行故障识别，得到外围设备故障类型信息，包括：获取外围设备异常信号的信号传输中断次数、信号传输错误率和信号时序误差；基于信号传输中断次数对微控制器芯片进行故障识别，得到电源单元故障信息；基于信号传输错误率对微控制器芯片进行故障识别，得到总线故障信息；基于信号时序误差对微控制器芯片进行故障识别，得到时钟故障信息；基于电源单元故障信息、总线故障信息和时钟故障信息确定外围设备故障类型信息。

8、可选地，接收目标车辆的至少一个车辆状态信号和目标车辆上微控制器芯片的输入输出信号，包括：接收微控制器芯片的初始输入输出信号，其中，初始输入输出信号用于表示直接接收到的微控制器芯片的输入信号和/或输出信号；基于预设信号特征对初始输入输出信号进行特征提取，得到输入输出信号，其中，预设信号特征至少包括如下之一：波形特征、频率特征和幅值特征。

9、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种车辆微控制器芯片的状态监测装置，包括：采集模块，用于基于预设频率向目标车辆发送信号采集指令，其中，目标车辆用于表示待进行微控制器芯片状态监测的车辆；接收模块，用于接收基于信号采集指令采集到的目标车辆的至少一个车辆状态信号和目标车辆上微控制器芯片的输入输出信号；确定模块，用于基于至少一个车辆状态信号确定目标车辆的当前车辆状态；调用模块，用于调用当前车辆状态对应的预设模糊规则逻辑库，并基于输入输出信号和预设模糊规则逻辑库对微控制器芯片进行状态识别，得到微控制器芯片的目标工作状态，其中，预设模糊规则逻辑库用于表示通过模糊语义逻辑描述的芯片的输入输出信号和工作状态之间的对应关系。

10、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的车辆微控制器芯片的状态监测方法。

11、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在可执行程序运行时控制存储介质所在设备执行上述的车辆微控制器芯片的状态监测方法。

12、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，计算机程序在被处理器执行时实现上述的车辆微控制器芯片的状态监测方法。

13、在本发明实施例中，采用一种应用于云端服务器的车辆微控制器芯片的状态监测方法，基于预设频率向目标车辆发送信号采集指令，其中，目标车辆用于表示待进行微控制器芯片状态监测的车辆；接收基于信号采集指令采集到的目标车辆的至少一个车辆状态信号和目标车辆上微控制器芯片的输入输出信号；基于至少一个车辆状态信号确定目标车辆的当前车辆状态；调用当前车辆状态对应的预设模糊规则逻辑库，并基于输入输出信号和预设模糊规则逻辑库对微控制器芯片进行状态识别，得到微控制器芯片的目标工作状态，其中，预设模糊规则逻辑库用于表示通过模糊语义逻辑描述的芯片的输入输出信号和工作状态之间的对应关系。容易注意到的是，使用云端服务器存储多个车辆状态对应的预设模糊规则逻辑库，并根据车辆状态信号从多个预设模糊规则逻辑库中选择当前车辆状态所对应的预设模糊规则逻辑库，可以提高所选的预设模糊规则逻辑库与当前车辆状态的适配程度，从而在使用所选的预设模糊规则逻辑库，基于微控制器芯片的输入输出信号对微控制器芯片进行状态识别时，可以更容易识别出微控制器芯片所存在的问题，从而提高车辆微控制芯片的故障识别准确度，进而解决了对车辆微控制芯片进行状态监测的效率较低的技术问题。