车辆故障原因判定模型的构建方法及故障原因判定的方法与流程

1.本发明涉及车辆故障原因诊断技术领域，尤其涉及一种车辆故障原因判定模型的构建方法及故障原因判定的方法。


背景技术：

2.车辆的发动机在工作中发生故障，其故障原因的查找和判定是比较困难的，因为故障发生会导致一系列连锁的失效故障。比如某重卡在山区运行时出现故障，通过客户的描述和车辆ecu信息获取的故障现象包括：轴瓦磨损、机油污染、活塞烧蚀、缸内失火、机油铝屑、机油压力低、缺少机油、故障后运行8公里、缸内爆震、活塞过热，等等。通过这些故障现象来判定故障发生的先后顺序，是一件极其困难的事情。然而，当不能准确的找到故障的起因时，对于故障的预防和维修都有很大的影响。
3.然而，目前工作人员通常根据经验判定故障发生的可能原因，这种判断方式完全依赖于工作人员的经验，缺少有效的理论分析依据，因而，基于人工的判定方法完全不具有推广的性质。
4.基于此，目前也出现了对车辆故障数据进行获取后，根据对故障数据的分析估算车辆故障原因的技术，但是，对于在车辆的故障进行分析时，需要获取大量的车辆数据，然后对这些数据进行分析，才能得到结果，分析的数据量大，运算比较复杂。


技术实现要素：

5.本发明提供一种车辆故障原因判定模型的构建方法及故障原因判定的方法，用以解决现有技术中在对车辆故障原因进行分析时，需要获取大量数据，处理数据量大，运算复杂的缺陷，实现一种仅需要车辆故障现象即能快速分析得到车辆故障原因的车辆故障原因判定模型的构建。
6.本发明提供一种车辆故障原因判定模型的构建方法，包括：
7.采集车辆的故障数据；
8.分析所述故障数据间的因果关系；
9.根据所述因果关系得到所述故障数据间的关联关系；
10.根据所述关联关系构建所述故障数据间的层级关联结构，将所述层级关联结构作为车辆故障原因判定模型。
11.根据本发明所述的车辆故障原因判定模型的构建方法，所述采集车辆的故障数据，具体包括：
12.采集车辆ecu数据、驾驶员对车辆故障的描述信息数据，以及故障车辆的拆机分析数据。
13.根据本发明所述的车辆故障原因判定模型的构建方法，所述分析所述故障数据间的因果关系，具体包括：
14.对所述故障数据进行因果关系判断；
15.根据所述判断结果构建所述故障数据的因果关系矩阵。
16.根据本发明所述的车辆故障原因判定模型的构建方法，所述根据所述因果关系得到所述故障数据间的关联关系，具体包括：
17.将所述因果关系矩阵转化为用于表示所述故障数据间的关联关系的邻接矩阵。
18.根据本发明所述的车辆故障原因判定模型的构建方法，所述根据所述关联关系构建所述故障数据间的层级关联结构，将所述层级关联结构作为车辆故障原因判定模型，具体包括：
19.基于编程软件将所述邻接矩阵转化为用于表示所述故障数据间的层级关联的可达矩阵；
20.对所述可达矩阵进行层级分解，得到所述车辆故障原因判定模型。
21.本发明还提供一种应用如前所述的车辆故障原因判定模型的构建方法构建的车辆故障原因判定模型进行车辆故障原因判定的方法，包括：
22.获取车辆的故障现象数据；
23.将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型，由所述故障分析模型输出以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图；
24.将所述层级关系图的顶层内容作为造成所述故障现象的起因。
25.本发明还提供一种应用通过如前所述的车辆故障原因判定模型的构建方法构建的车辆故障原因判定模型进行车辆故障原因判定的系统，包括：
26.数据获取模块，用于获取车辆的故障现象数据；
27.故障分析模块，用于将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型；
28.故障显示模块，用于将由所述故障分析模型输出的以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图进行显示。
29.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述车辆故障原因判定模型的构建方法或如上述所述车辆故障原因判定的方法的步骤。
30.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车辆故障原因判定模型的构建方法或如上述所述车辆故障原因判定的方法的步骤。
31.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车辆故障原因判定模型的构建方法或如上述所述车辆故障原因判定的方法的步骤。
32.本发明提供的一种车辆故障原因判定模型的构建方法及故障原因判定的方法，通过分析车辆的故障数据间的因果关系，得到车辆各种故障现象间的因果关系，然后根据各种故障现象间的因果关系，得到各种故障现象间的关联关系，即将采集的车辆的故障数据中所包含的所有故障现象通过故障现象间的因果关系关联成一个故障现象间的连接关系整体，最后再基于所有故障现象间的连接关系对各个故障数据之间的关系层级进行梳理，以形成以故障现象逐级递进的层级关联结构布置的车辆故障原因判定模型，进而使得所述车辆故障原因判定模型中不仅包含了车辆故障的各种现象，以及各故障现象间的关联，并
使得故障现象间的关联以各种故障现象发生的先后顺序即因果顺序进行排列，从而使得在应用所述车辆故障原因判定模型进行车辆故障原因判定时，仅需根据车辆当前的故障现象就能准确的分析出车辆故障的根本原因，以及基于当前的故障现象所能够造成的车辆内部的所有故障，避免了大量车辆数据获取的麻烦，并使得车辆故障原因判定快速且准确，便于车辆的及时全面维修。
附图说明
33.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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。
34.图1是本发明提供的一种车辆故障原因判定模型的构建方法的流程示意图之一；
35.图2是本发明提供的一种车辆故障原因判定模型的构建方法的流程示意图之二；
36.图3是本发明提供的一种车辆故障原因判定的方法的流程示意图；
37.图4是应用本发明提供的车辆故障原因判定的方法进行车辆故障原因判定的分析结果图；
38.图5是本发明提供的一种车辆故障原因判定的系统的结构示意图；
39.图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
40.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
41.下面结合图1和图2描述本发明的一种车辆故障原因判定模型的构建方法。
42.如图1所示，所述车辆故障原因判定模型的构建方法包括以下步骤：
43.101、采集车辆的故障数据。
44.需要说明的是，对于车辆故障原因判定模型的构建，需要基于对大量车辆的故障数据进行处理，因而，在车辆故障原因判定模型的构建伊始，首先要采集车辆的故障数据。
45.102、分析所述故障数据间的因果关系。
46.需要说明的是，车辆的一个故障往往会引发一系列连锁的失效故障，所以故障现象间是存在因果关系的，例如，本发明背景技术中提及的某重卡在山区运行时出现的故障，其中，当轴瓦已经发生磨损，而车辆仍在行驶时，就有可能继续出现机油污染、缸内失火的故障现象，而当机油内存在铝屑时，又会引发轴瓦磨损，基于此，对于采集的车辆的故障数据，对其因果关系进行分析，能够使得采集的各个单独存在的车辆的故障现象间具有因果关系的关联。
47.103、根据所述因果关系得到所述故障数据间的关联关系。
48.需要说明的是，车辆的故障数据间的因果关系仅能体现两个故障现象间的因果关联，而仍以上述某重卡的故障为例，轴瓦磨损能够引起机油污染、缸内失火，而机油内存在
铝屑又会引发轴瓦磨损，可见，机油内存在铝屑实质上与机油污染、缸内失火间也具有关联，基于此，需要根据因果关系进一步得到各个故障数据间的关联关系，进而使得各个单独存在的故障数据基于相互间的关联关系形成一个具有直接连接或间接联系的整体，从而使得在车辆发生故障时，根据车辆当前的故障现象得到所有与之关联的故障现象，以利于分析车辆的故障原因。
49.104、根据所述关联关系构建所述故障数据间的层级关联结构，将所述层级关联结构作为车辆故障原因判定模型。
50.需要说明的是，根据故障数据的因果关系得到的故障数据间的关联关系后，仅能表示各个故障数据间的直接和间接联系，但是并不能基于某个故障现象得到发生故障的根本原因，所以，需要根据车辆的故障数据的关联关系进一步构建故障数据间的层级关联关系，对于上述的某重卡的故障，机油内存在铝屑引发轴瓦磨损，轴瓦磨损进一步引起机油污染、缸内失火，则机油内存在铝屑相对于轴瓦磨损和机油污染、缸内失火的层级就更高，当仅限于这一实例时，当目前该重卡的故障现象为机油污染、缸内失火时，引起这一故障现象的起因，即根本原因则为机油内存在铝屑，同时，在得到机油内存在铝屑为该重卡的故障根本原因后，就能由所述车辆故障原因判定模型得到该重卡也会存在轴瓦磨损的故障现象，所以在维修时则会不仅对机油进行更换，还会更换轴瓦，从而从根本上修复车辆的故障。
51.可以理解的是，本发明所述的车辆故障原因判定模型的构建方法通过分析车辆的故障数据间的因果关系，得到车辆各种故障现象间的因果关系，然后根据各种故障现象间的因果关系，得到各种故障现象间的关联关系，即将采集的车辆的故障数据中所包含的所有故障现象通过故障现象间的因果关系关联成一个故障现象间的连接关系整体，最后再基于所有故障现象间的连接关系对各个故障数据之间的关系层级进行梳理，以形成以故障现象逐级递进的层级关联结构布置的车辆故障原因判定模型，进而使得所述车辆故障原因判定模型中不仅包含了车辆故障的各种现象，以及各故障现象间的关联，并使得故障现象间的关联以各种故障现象发生的先后顺序即因果顺序进行排列，从而使得在应用所述车辆故障原因判定模型进行车辆故障原因判定时，仅需根据车辆当前的故障现象就能准确的分析出车辆故障的根本原因，以及基于当前的故障现象所能够造成的车辆内部的所有故障，避免了大量车辆数据获取的麻烦，并使得车辆故障原因判定快速且准确，便于车辆的及时全面维修。
52.进一步地，构建的车辆故障原因判定模型的准确性，直接决定了利用所述模型进行车辆故障判定的准确度，而影响构建的车辆故障原因判定模型的准确度的最直接的因素则是构建模型所依据的车辆的故障数据。
53.基于此，在本发明的一个实施例中，采集的车辆的故障数据包括了车辆ecu数据、驾驶员对车辆故障的描述信息数据，以及故障车辆的拆机分析数据。
54.需要说明的是，车辆ecu数据是直接记录车辆各种状态的最直接和常规的数据，驾驶员对车辆故障的描述信息数据是对车辆故障现象最真实和形象的数据信息，而对故障车辆的拆机分析数据，则是对车辆故障现象所对应的故障原因最科学的数据信息，所以，通过采集车辆的ecu数据、驾驶员对车辆故障的描述信息数据，以及故障车辆的拆机分析数据，用于车辆故障原因判定模型的构建，使得构建的模型兼具了对车辆的常规数据、现象描述数据和故障原因数据的分析，有效提高了构建的模型的准确性，同时，数据获取的途经简单
易得，使得模型构建更加简便。
55.在本发明的另一个实施例中，对所述故障数据进行因果关系判断；
56.根据所述判断结果构建所述故障数据的因果关系矩阵。
57.需要说明的是，通过对故障数据进行因果关系判断后，得到故障现象间的因果关系，然后根据故障现象间的因果关系构建因果关系矩阵，使得将描述车辆的各种故障现象的故障数据借助数学工具，形成将问题定量描述的矩阵形式，从而便于对故障数据的处理，即后续车辆故障原因判定模型的构建。
58.仍以上述重卡的故障为例，对其故障数据进行因果关系判断后，构建的因果关系矩阵如下表1所示：
59.表1某重卡在山区运行出现故障后的故障数据因果关系矩阵
60.[0061][0062]
在本发明的另一个实施例中，将所述因果关系矩阵转化为用于表示所述故障数据间的关联关系的邻接矩阵。
[0063]
需要说明的是，因果关系矩阵仅能表示两个故障现象间的因果关系，对于两个以上故障现象间的关系并不能体现，而邻接矩阵是用一个二维数组存放顶点间关系(边或弧)的数据，所以，基于表示故障数据间因果关系矩阵转化的邻接矩阵，能够表示所有故障数据间的关联，从而便于分析各个故障现象间的关联。
[0064]
具体地，基于因果关系矩阵向邻接矩阵的转换，仅需将如表1所示的因果关系矩阵加上同阶单位矩阵e，即完成了由因果关系矩阵向邻接矩阵的转换。
[0065]
在本发明的另一个实施例中，基于编程软件将所述邻接矩阵转化为用于表示所述故障数据间的层级关联的可达矩阵；
[0066]
对所述可达矩阵进行层级分解，得到所述车辆故障原因判定模型。
[0067]
需要说明的是，可达矩阵能够用矩阵形式描述有向图的各节点之间经过一定长度的通路后可达到的程度，即可达矩阵能够描述要素之间的相对位置关系，所以，当将表示各个故障数据间的关联关系的邻接矩阵转换为可达矩阵后，则可通过可达矩阵来表示各个故
障数据间的位置关系，即各个故障数据间的层级关系，从而使得构建的车辆故障原因判定模型对各种故障现象能够依据故障发生的先后顺序和因果关系按照递进的层级关系进行排布，便于基于故障车辆的当前故障现象由所述模型得到所述车辆发生故障的根本原因。
[0068]
具体地，以基于matlab由邻接矩阵得到可达矩阵为例，以a表示邻接矩阵，则m1＝e a1 a2 a3
…
ak，其中，m1为计算过程矩阵；e为同阶单位矩阵；通过matlab计算得到m1后，则可达矩阵m为m＝e m1。
[0069]
进一步地，所述车辆故障原因判定模型的构建方法的整体流程如图2所示，包括：
[0070]
201、收集车辆的故障现象；
[0071]
202、对故障现象进行因果关系判断；
[0072]
203、构建因果关系矩阵；
[0073]
204、构建邻接矩阵；
[0074]
205、利用matlab构建可达矩阵；
[0075]
206、对可达矩阵进行求解；
[0076]
207、构建将故障现象进行因果层级排布的车辆故障原因判定模型。
[0077]
更具体地，以基于上述表1所示的因果关系矩阵得到的邻接矩阵转化的可达矩阵为例，对所述可达矩阵进行层级分解后，就能够得到如表2所示的故障现象的层次关系表，其中，下层导致上层的故障现象发生：
[0078]
表2某重卡在山区运行出现故障后的故障现象的层次关系
[0079]
1机油污染缸内失火 2轴瓦磨损
ꢀꢀ
3机油铝屑
ꢀꢀ
4活塞烧蚀
ꢀꢀ
5故障后运行缸内爆震活塞过热6机油压力低
ꢀꢀ
7缺少机油
ꢀꢀ
[0080]
下面对本发明提供的一种车辆故障原因判定的方法进行描述，下文描述的一种车辆故障原因判定的方法基于利用上文描述的车辆故障原因判定模型的构建方法构建的车辆故障原因判定模型实现。
[0081]
如图3所示，本发明提供的一种车辆故障原因判定的方法，包括：
[0082]
301、获取车辆的故障现象数据。
[0083]
需要说明的是，如前所述，本发明所述的车辆故障原因判定模型基于车辆的故障现象对造成车辆故障的原因进行判定，所以，在需要应用所述车辆故障原因判定模型来判定车辆故障的原因时，首先需要获取车辆的故障现象数据。
[0084]
可以理解的是，所述故障现象数据可以基于人工描述，也可以根据车辆ecu显示的故障数据，或者可以通过其他途径获取，在这里不做限制。
[0085]
302、将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型，由所述故障分析模型输出以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图。
[0086]
需要说明的是，在将获取的车辆的故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型
中后，由所述车辆故障原因判定模型输出的是呈将相关的故障现象以递进关系进行可视化显示的层级关系图，以便于直观的对车辆的故障原因进行显示。
[0087]
303、将所述层级关系图的顶层内容作为造成所述故障现象的起因。
[0088]
需要说明的是，所述层级关系图呈以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图，所以，层级关系图的顶层内容即为造成所述车辆具有当前故障现象的起因，即根本原因。
[0089]
具体地，仍以前述表1所示的某重卡在山区运行出现故障为例，该重卡当前的故障现象为机油污染、缸内失火，则将机油污染、缸内失火这一故障现象输入所述车辆故障原因判定模型中，则所述车辆故障原因判定模型基于机油污染、缸内失火这一故障现象输入如图4所示的层级关系图，即该重卡之前应该出现的故障现象依次为：轴瓦磨损、机油铝屑、活塞烧蚀、缸内爆震并活塞过热、机油压力低，以及缺少机油，所以，如图4所示，该重卡故障的根本原因为缺少机油。
[0090]
下面对本发明提供的一种车辆故障原因判定的系统进行描述，下文描述的一种车辆故障原因判定的系统与上文描述的一种车辆故障原因判定的方法可相互对应参照。同时，所述车辆故障原因判定的系统也是基于利用上文描述的车辆故障原因判定模型的构建方法构建的车辆故障原因判定模型实现。
[0091]
如图5所示，本发明提供的一种车辆故障原因判定的系统，包括：数据获取模块510、故障分析模块520和故障显示模块530；其中，
[0092]
所述数据获取模块510用于获取车辆的故障现象数据；
[0093]
所述故障分析模块520用于将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型；
[0094]
所述故障显示模块530用于将由所述故障分析模型输出的以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图进行显示。
[0095]
需要说明的是，本发明提供的一种车辆故障原因判定的系统利用前述的车辆故障原因判定模型的构建方法构建的车辆故障原因判定模型实现，而所述车辆故障原因判定模型通过分析车辆的故障数据间的因果关系，得到车辆各种故障现象间的因果关系，然后根据各种故障现象间的因果关系，得到各种故障现象间的关联关系，即将采集的车辆的故障数据中所包含的所有故障现象通过故障现象间的因果关系关联成一个故障现象间的连接关系整体，最后再基于所有故障现象间的连接关系对各个故障数据之间的关系层级进行梳理，以形成以故障现象逐级递进的层级关联结构布置的车辆故障原因判定模型，进而使得所述车辆故障原因判定模型中不仅包含了车辆故障的各种现象，以及各故障现象间的关联，并使得故障现象间的关联以各种故障现象发生的先后顺序即因果顺序进行排列，从而使得在应用所述车辆故障原因判定模型进行车辆故障原因判定时，仅需根据车辆当前的故障现象就能准确的分析出车辆故障的根本原因，以及基于当前的故障现象所能够造成的车辆内部的所有故障，避免了大量车辆数据获取的麻烦，并使得车辆故障原因判定快速且准确，便于车辆的及时全面维修。
[0096]
本发明的一种车辆故障原因判定的系统用于前述各实施例的车辆故障原因判定的方法。因此，在前述各实施例中的车辆故障原因判定的方法中的描述和定义，可以用于本
发明实施例中各执行模块的理解。
[0097]
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(communications interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行一种车辆故障原因判定模型的构建方法或车辆故障原因判定的方法，其中，车辆故障原因判定模型的构建方法包括：采集车辆的故障数据；分析所述故障数据间的因果关系；根据所述因果关系得到所述故障数据间的关联关系；根据所述关联关系构建所述故障数据间的层级关联结构，将所述层级关联结构作为车辆故障原因判定模型。车辆故障原因判定的方法包括：获取车辆的故障现象数据；将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型，由所述故障分析模型输出以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图；将所述层级关系图的顶层内容作为造成所述故障现象的起因。
[0098]
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0099]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供一种车辆故障原因判定模型的构建方法或车辆故障原因判定的方法，其中，车辆故障原因判定模型的构建方法包括：采集车辆的故障数据；分析所述故障数据间的因果关系；根据所述因果关系得到所述故障数据间的关联关系；根据所述关联关系构建所述故障数据间的层级关联结构，将所述层级关联结构作为车辆故障原因判定模型。车辆故障原因判定的方法包括：获取车辆的故障现象数据；将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型，由所述故障分析模型输出以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图；将所述层级关系图的顶层内容作为造成所述故障现象的起因。
[0100]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现一种车辆故障原因判定模型的构建方法或车辆故障原因判定的方法，其中，车辆故障原因判定模型的构建方法包括：采集车辆的故障数据；分析所述故障数据间的因果关系；根据所述因果关系得到所述故障数据间的关联关系；根据所述关联关系构建所述故障数据间的层级关联结构，将所述层级关联结构作为车辆故障原因判定模型。车辆故障原因判定的方法包括：获取车辆的故障现象数据；将所述故障现象数据输入所述车辆故障原因判定模型，由所述故障分析模型输出以所述故障现象数据所表示的故障现象为底层结果，向上逐层递进的造成所述故障现象的原因的层级关系图；将所述层级关系图的顶层内容作为造成所述故障现象的起因。
[0101]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0102]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0103]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。