一种通过T-BOX和云平台检测车辆故障的方法与流程

一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法
技术领域
1.本发明涉及一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法，属于商用车车联网技术领域。


背景技术：

2.车辆在工作过程中出现故障造成不能完成运输或作业任务的情况时有发生，而用户无法提前了解车辆的状态，不能在开始工作前进行有针对性的检修，因此迫切的需要提前知道车辆是否会出故障。当前主要采用定时保养的方式来预防车辆出故障。
3.常规的定时保养只能对易损件进行更换，对明显的故障进行维修，对于不明显的潜在故障，没法检测出来。
4.常规保养只做静态检测，与车辆工作时出故障的环境有偏离，因此保养时的检测不能发现一些在长时间大负载工作过程中才出现的故障。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法，通过t-box采集车辆工作数据和故障码，通过云平台主动学习，并根据故障码前后产生的数据，自动分析并提取出该故障码对应的恶化参数，作为故障预测的监控对象，实时对车辆进行故障监测，可在车辆发生故障前对故障进行提前预料，保障驾驶人员安全。
6.为达到上述目的，本发明提供一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法，包括如下步骤：
7.通过t-box周期性获取车辆的工况数据，通过车辆的工况数据监测故障码，并将获取的工况数据和故障码存储至云平台；
8.当车辆的工况数据存储达到指定量时，基于存储的工况数据，依据各故障码的监控参数对车辆进行故障预测运算；
9.依据故障预测运算结果进行故障预警，提醒进行提前检修。
10.进一步地，通过t-box周期性获取车辆的工况数据，通过车辆的工况数据监测故障码，并将获取的工况数据和故障码存储至云平台，包括：通过t-box实时采集并暂存指定时间内获取的车辆工况数据；
11.分析实时采集的车辆工况数据是否产生故障码，
12.若产生故障码，则在故障码产生后的指定时间内持续采集车辆工作数据，并与故障码产生之前的车辆工况数据分开暂存，在到达指定上报时间后将所有t-box中暂存的工况数据上传至云平台存储；
13.若未产生故障码，则在到达指定上报时间后将所有t-box中暂存的工况数据上传至云平台存储。
14.进一步地，t-box暂存工况数据，包括：
15.t-box暂存指定时间内的工况数据，在到达指定时间后将暂存的工况数据上传至云平台；
16.在将暂存数据上传至云平台后，t-box将最早暂存的一条工况数据丢弃，将接下来实时获取的工况信息进行暂存。
17.进一步地，求解故障码的监控参数的步骤包括：
18.选取若干样本，针对每一个样本：
19.周期性获取车辆的工况数据并存储；
20.监测车辆的故障码，在车辆产生故障码时，提取车辆产生故障码前和产生故障码后指定时间内的车辆工况数据；
21.提取车辆产生故障码前和产生故障码后的车辆工况数据中发生变化的参数，作为对应故障码的恶化参数；
22.提取同一故障码下各样本的恶化参数，在全部样本中提取至少80％的样本均包含的恶化参数，作为对应故障码的监控参数；
23.进一步地，故障预测运算包括：
24.找到故障码产生的时间节点；
25.在存储的工况数据中，获取故障码产生的时间点前后指定时间段内的故障码对应的各个监控参数的数据；
26.将同一监控参数在故障码产生前后的状态进行对比，若监控参数的状态变化超出规定范围，则判定此监控参数具备恶化趋势；
27.若至少80％的监控参数具备恶化趋势，则判定车辆有发生此故障码对应故障的可能性。
28.进一步地，所述t-box与云平台之间通过移动网络通讯连接。
29.本发明所达到的有益效果：
30.本发明通过t-box采集车辆工作数据和故障码，通过云平台主动学习，并根据故障码前后产生的数据，自动分析并提取出该故障码对应的恶化参数，作为故障预测的监控对象，实时对车辆进行故障监测，可在车辆发生故障前对故障进行提前预料，提醒驾驶人员进行提前检测，可有效保障驾驶人员行车的安全性。
31.本发明通过车辆上的t-box采集车辆的工况数据和故障码，并将故障码产生前后的工况数据分开上传至云平台，供云平台学习确定恶化参数，云平台检测恶化参数并定时进行故障检测运算，可有效提高故障预测的准确率。
附图说明
32.图1是本发明实施例提供的一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法中通过t-box实时获取车辆的工况数据并存储到云平台的过程；
33.图2是本发明实施例提供的一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法中故障码确定其监控参数的过程；
34.图3是本发明实施例提供的一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法中故障预测运算的流程图。
具体实施方式
35.下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
36.本发明实施例提供一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法，在车辆行驶过程中通过t-box实时获取车辆的工况数据，依据车辆的工况数据监测获取故障码，将获取的故障码上传至云平台，在云平台中基于车辆的工况数据，依据故障码定时对车辆进行故障预测运算。本发明通过云平台主动学习，并根据故障码前后产生的数据，自动分析并提取出该故障码对应的恶化参数，作为故障预测的监控对象，实时对车辆进行故障监测，可在车辆发生故障前对故障进行提前预料，提醒驾驶人员进行提前检测，可有效保障驾驶人员行车的安全性。
37.如图1至图3所示，本发明实施例提供一种通过t-box和云平台检测车辆故障的方法包括如下步骤：
38.步骤一：如图1所示，通过t-box周期性获取车辆的工况数据，通过车辆的工况数据监测故障码，并将获取的工况数据和故障码存储至云平台：
39.1.1：通过t-box实时采集并暂存指定时间内获取的车辆工况数据：本发明的实施例中，通过t-box实时采集车辆的工况数据并进行暂存，暂存时间为30秒，即在30s内获取的车辆的工况数据均暂存在t-box中，在暂存时间到达30s后，将暂存在t-box中的工况数据上传至云平台，t-box和云平台通过移动网络进行通讯连接，在数据上传完成后将暂存时间超过30s的工况数据丢弃，并存储新获取的实时工况数据。
40.1.2：分析实时采集的车辆工况数据是否产生故障码，若产生故障码，则在故障码产生后的30s内持续采集车辆的工况数据，并与故障码产生之前的车辆工况数据分开暂存，在故障码产生后的30s内的工况数据采集完成后，将t-box中暂存的故障码产生前后的工况数据上传至云平台存储；
41.若未产生故障码，则在到达30s后将t-box中暂存的工况数据上传至云平台存储；
42.即在未产生故障码时，鉴于t-box的暂存时间，将t-box中暂存的数据至多每30s向云平台上传一次；在产生故障码时，在故障码产生后的30s内持续实时获取车辆的工况数据并与故障码产生前的数据分开存储并分别上传到云平台，便于云平台进行对比分析；
43.步骤二：当车辆的工况数据存储达到指定量时，基于存储的工况数据，依据各故障码的监控参数对车辆进行故障预测运算。
44.本发明的实施例中，云平台每接收至少1000条工况数据，便进行一次故障预测运算，这种定时对故障进行预测运算的方法可及时发现车辆存在的故障，并及时预先检修，有助于提高驾驶员的行车安全。
45.其中，求解故障码的监控参数包括如下步骤：
46.如图2所示，为保证故障预测运算的准确率，本发明的实施例至少选取1000个样本车辆，针对每一个样本车辆：周期性地获取其工况数据并存储，同时监测车辆故障码的产生，在车辆产生故障码时，提取车辆产生故障码前后相同时间内的车辆的工况数据，为方便操作，本发明提取车辆产生故障码前后各30s内的车辆的工况数据，基于提取的车辆的工况数据进行分析，寻找故障码产生前后变动状态不符合规定要求的参数，作为此故障码的恶化参数；
47.对每一个样本车辆均进行上述分析，求解在相同的故障码下各样本车辆的恶化参数，最后在全部的样本车辆中提取至少80％的样本车辆均包含的恶化参数，作为对应故障码的监控参数，通过对各个监控参数的实时监控，可有效反应其所属故障码对应故障发生的可能性。
48.其中，故障预测运算包括：如图3所示，依据故障码产生的时间节点，获取故障码产生前和故障码产生后30s内的故障码的各个监控参数的数据，并将每个监控参数在故障码产生前的状态和故障码产生后的状态进行对比分析，若故障码产生前和故障码产生后监控参数的状态变化超过规定值，则判定此监控参数具备恶化趋势，依照上述方法判定故障码的各个监控参数是否具备恶化趋势，若具备恶化趋势的监控参数的数量大于故障码总的监控参数数量的80％，则判定该车辆有发生此故障码对应故障的可能性。
49.步骤三：依据故障运算的结果进行故障预警，以提醒驾驶人员进行提前检修。
50.相较于常规保养，本发明通过t-box获取分析故障的基本数据并传输到云平台中进行预测分析，可提前对车辆潜在的故障进行预测，在车辆发生故障前，在具有发生故障的趋势时候进行故障预警，提醒驾驶员提前进行故障检测，可有效提高驾驶员在行车时的安全性。
51.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。