一种车辆远程故障诊断和恢复系统及方法与流程

本发明涉及汽车电子与信息，更具体地，涉及一种车辆远程故障诊断和恢复系统及方法。

背景技术：

1、随着汽车工业的发展，车辆的电子控制系统变得越来越复杂。传统的车辆故障诊断依赖于车主将车辆开到维修点，由专业维修人员使用诊断设备进行检测。这种方法不仅耗时费力，而且在某些情况下，车辆出现故障时可能无法及时得到维修，导致更大的损失。因此，迫切需要一种能够通过车载互联进行远程故障诊断和预测性维护的系统，以提高车辆运行的可靠性和安全性。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种车辆远程故障诊断和恢复系统及方法。

2、根据本发明的第一方面，提供了一种车辆远程故障诊断和恢复系统，包括车载数据采集与传输单元、云端数据处理与分析平台、远程故障诊断与指导模块和预测性维护计划制定与执行单元；

3、所述车载数据采集与传输单元，基于传感器组采集车辆当前运行状态数据，通过所述车载通信模块将采集的所述车辆当前运行状态数据发送给所述云端数据处理与分析平台；

4、所述云端数据处理与分析平台，用于对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因；

5、所述远程故障诊断与指导模块，用于根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息，并将所述故障诊断报告和所述维修指导信息发送给车主或指定的维修人员；

6、所述预测性维护计划制定与执行单元，基于所述故障诊断报告，为每辆车制定个性化的预测性维护计划，将所述预测性维护计划提前通知车主，并允许车主根据自身情况调整计划。

7、在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

8、可选的，所述传感器组包括发动机转速传感器、油压传感器、温度传感器、刹车磨损传感器、轮胎压力传感器和电池管理系统，分别用于采集车辆发动机转速、油压、温度值、刹车磨损值、车辆轮胎压力以及电池电量，形成车辆运行状态数据。

9、可选的，所述车载通信模块为4g/5g lte模块、wi-fi模块或蓝牙低功耗模块。

10、可选的，所述云端数据处理与分析平台，用于对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因，包括：

11、接收车辆当前运行状态数据，利用分布式大数据处理框架对所述车辆当前运行状态数据进行数据清洗、存储和管理；

12、基于机器学习模型，对数据清洗后的车辆当前运行状态数据进行深度挖掘和分析，识别异常数据模式，进行故障诊断，并基于车辆历史运行状态数据和车辆当前运行状态数据预测车辆潜在故障的发生概率及可能原因。

13、可选的，所述基于机器学习模型包括随机森林模型、神经网络模型和深度学习模型；所述基于机器学习模型，对数据清洗后的车辆当前运行状态数据进行深度挖掘和分析，识别异常数据模式，进行故障诊断，包括：

14、采集车辆历史运行状态数据，并对车辆历史运行状态数据的故障标签进行标记，形成样本数据，其中，所述故障标签包括故障类型和可能原因；

15、基于所述样本数据对所述机器学习模型进行训练；

16、将车辆当前运行状态数据输入训练后的机器学习模型，预测车辆的故障类型和可能原因。

17、可选的，所述故障诊断与指导模块，用于根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息，包括：

18、根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告，所述故障诊断报告包括故障诊断报告，包括故障类型、具体位置、严重程度、可能的影响范围及推荐的维修措施；

19、通过车载终端显示屏、手机app推送通知、短信或电子邮件方式，将故障诊断报告和维修指导信息及时发送给车主或指定的维修人员。

20、可选的，所述预测性维护计划制定与执行单元，基于所述故障诊断报告，为每辆车制定个性化的预测性维护计划，包括：

21、根据所述故障诊断报告，为每辆车制定个性化的预测性维护计划，所述预测性维护计划包括建议的维护时间、维护内容、所需备件清单及预计费用；

22、通过用户交互界面，将维护计划提前通知车主，并允许车主根据自身情况调整维护计划，其中，所述用户交互界面支持多平台访问，以供车主随时查看车辆状态、接收故障通知和维护建议。

23、根据本发明的第二方面，提供一种车辆远程故障诊断和恢复方法，包括：

24、采集车辆当前运行状态数据，通过车载通信模块将采集的所述车辆当前运行状态数据发送给云端；

25、在云端对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因；

26、根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息，并将所述故障诊断报告和所述维修指导信息发送给车主或指定的维修人员；

27、以及基于所述故障诊断报告，为每辆车制定个性化的预测性维护计划，将所述预测性维护计划提前通知车主，并允许车主根据自身情况调整计划。

28、可选的，采集的所述车辆当前运行状态数据包括车辆发动机转速、油压、温度值、刹车磨损值、车辆轮胎压力以及电池电量；所述在云端对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因，包括：

29、接收车辆当前运行状态数据，利用分布式大数据处理框架对所述车辆当前运行状态数据进行数据清洗、存储和管理；

30、基于机器学习模型，对数据清洗后的车辆当前运行状态数据进行深度挖掘和分析，识别异常数据模式，进行故障诊断，并基于车辆历史运行状态数据和车辆当前运行状态数据预测车辆潜在故障的发生概率及可能原因。

31、可选的，所述根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息，包括：

32、根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告，所述故障诊断报告包括故障诊断报告，包括故障类型、具体位置、严重程度、可能的影响范围及推荐的维修措施；

33、通过车载终端显示屏、手机app推送通知、短信或电子邮件方式，将故障诊断报告和维修指导信息及时发送给车主或指定的维修人员。

34、本发明提供的一种车辆远程故障诊断和恢复系统及方法，旨在通过实时收集并分析车辆运行数据，实现对车辆故障的远程诊断及潜在故障的预测性维护，提升车辆使用的安全性和可靠性。

技术特征：

1.一种车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，包括车载数据采集与传输单元、云端数据处理与分析平台、远程故障诊断与指导模块和预测性维护计划制定与执行单元；

2.根据权利要求1所述的车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，所述传感器组包括发动机转速传感器、油压传感器、温度传感器、刹车磨损传感器、轮胎压力传感器和电池管理系统，分别用于采集车辆发动机转速、油压、温度值、刹车磨损值、车辆轮胎压力以及电池电量，形成车辆运行状态数据。

3.根据权利要求1所述的车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，所述车载通信模块为4g/5g lte模块、wi-fi模块或蓝牙低功耗模块。

4.根据权利要求1所述的车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，所述云端数据处理与分析平台，用于对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因，包括：

5.根据权利要求4所述的车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，所述机器学习模型包括随机森林模型、神经网络模型和深度学习模型；所述基于机器学习模型，对数据清洗后的车辆当前运行状态数据进行深度挖掘和分析，识别异常数据模式，进行故障诊断，包括：

6.根据权利要求1所述的车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，所述故障诊断与指导模块，用于根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息，包括：

7.根据权利要求1所述的车辆远程故障诊断和恢复系统，其特征在于，所述预测性维护计划制定与执行单元，基于所述故障诊断报告，为每辆车制定个性化的预测性维护计划，包括：

8.一种车辆远程故障诊断和恢复方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的车辆远程故障诊断和恢复方法，其特征在于，采集的所述车辆当前运行状态数据包括车辆发动机转速、油压、温度值、刹车磨损值、车辆轮胎压力以及电池电量；所述在云端对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因，包括：

10.根据权利要求8所述的车辆远程故障诊断和恢复方法，其特征在于，所述根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息，包括：

技术总结本发明提供一种车辆远程故障诊断和恢复系统及方法，车载数据采集与传输单元，基于传感器组采集车辆当前运行状态数据，通过车载通信模块发送给云端数据处理与分析平台；云端数据处理与分析平台，用于对所述车辆当前运行状态数据进行故障诊断，预测车辆的潜在故障的发生概率及可能原因；远程故障诊断与指导模块，用于根据车辆的故障诊断结果，生成故障诊断报告和维修指导信息；预测性维护计划制定与执行单元，基于故障诊断报告，为每辆车制定个性化的预测性维护计划。通过本发明提供的系统，旨在通过实时收集并分析车辆运行数据，实现对车辆故障的远程诊断及潜在故障的预测性维护，提升车辆使用的安全性和可靠性。技术研发人员：王维琴,王珍泰受保护的技术使用者：武汉卡比特信息有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/10