故障检测方法、系统、车辆、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种基于车辆噪声的故障检测方法、系统、车辆、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.车辆行驶过程中，可能会有各种各样的噪声产生。其中一些噪声是由一些故障零件所引起的，如果不能通过噪声及时发现车辆的故障零件，无疑会增大车辆的安全隐患。然而，现有的基于噪声的故障检测，一般依靠有经验的技师人工通过车用听诊器检测得到，不仅需要耗费较多的时间及人力成本，而且漏检误检的可能性也比较大。


技术实现要素：

3.鉴于以上内容，有必要提供一种基于车辆噪声的故障检测方法、系统、车辆、电子设备及存储介质，以更好地检测出车辆异常声音的来源，从而定位车辆故障，提高车辆安全性。
4.本技术第一方面提供一种故障检测方法，通过采集车辆上的声音信号以检测车辆故障，所述故障检测方法包括：
5.通过传声器模块采集所述声音信号，以定位至少一噪声音源的相对坐标并生成对应的至少一声纹；
6.将所述声纹输入至声音分析模块，以确认与所述声纹对应的噪声类型；
7.将所述噪声音源的相对坐标与所述车辆的建模图像进行匹配，以确认所述噪声音源在所述车辆的绝对坐标；
8.根据所述噪声音源的噪声类型及所述噪声音源在所述车辆的绝对坐标，确认所述车辆的故障零件。
9.本技术第二方面提供一种故障检测系统，通过采集车辆上的声音信号以检测车辆故障，所述故障检测系统包括：
10.传声器模块，用于采集所述声音信号，以定位至少一噪声音源的相对坐标并生成对应的至少一声纹；
11.声音分析模块，用于接收所述声纹，以确认与所述声纹对应的噪声类型；
12.图像处理模块，用于将所述噪声音源的相对坐标与所述车辆的建模图像进行匹配，以确认所述噪声音源在所述车辆的绝对坐标；
13.确认模块，用于根据所述噪声音源的噪声类型及所述噪声音源在所述车辆的绝对坐标，确认所述车辆的故障零件。
14.本技术第三方面提供一种车辆，设置有如上所述的故障检测系统。
15.本技术第四方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：
16.存储器，存储至少一个指令；及
17.处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如上所述的故障检测方法。
18.本技术第五方面提供一种存储介质，存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现如上所述的故障检测方法。
19.本技术提供的故障检测方法，通过传声器模块采集车辆的声音信号，以定位噪声音源的相对坐标并生成对应的声纹；通过声音分析模块确认噪声音源的噪声类型；通过将噪声音源的相对目标与车辆的建模图像进行匹配以生成噪声音源的绝对目标，从而根据噪声音源的噪声类型及绝对目标，确认车辆上的故障零件。可以理解，本技术提供的故障检测方法，可有效降低车辆故障检测的人力成本及时间成本，并提高车辆驾驶安全性。
附图说明
20.图1是本技术一实施例提供的故障检测方法的流程图。
21.图2为本技术实施例中的传声器模块安装于车辆上的示意图。
22.图3是本技术一实施例提供的故障检测系统的功能模块图。
23.图4是本技术一实施例中实现故障检测方法的电子设备的结构示意图。
24.主要元件符号说明
25.故障检测系统
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100
26.传声器模块
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10
27.传声器
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11
28.信号处理单元
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12
29.声音分析模块
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20
30.图像处理模块
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30
31.确认模块
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40
32.通信模块
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50
33.电子设备
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200
34.存储器
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201
35.处理器
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202
36.计算机程序
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203
37.车辆
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300
38.如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
39.为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
40.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅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做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.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
42.可以理解，车辆行驶过程中，可能会有各种各样的噪声产生。其中一些噪声是由一些故障零件所引起的，如果不能通过噪声及时发现车辆的故障零件，无疑会增大车辆的安全隐患。然而，现有的基于噪声的故障检测，一般依靠有经验的技师人工通过车用听诊器检测得到，不仅需要耗费较多的时间及人力成本，而且漏检误检的可能性也比较大。
43.请参阅图1，本技术实施例提供一种故障检测方法，可通过检测到的车辆噪声，确认车辆故障，减少检测所需的人力成本及时间成本，提高车辆安全性。
44.如图1所示，为本技术一实施例提供的故障检测方法的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
45.可以理解，本技术提供的故障检测方法可应用于各移动装置上，以检测出移动装置上的故障零件。在本技术实施例中，以故障检测方法应用于车辆300上为例进行描述。其中，本技术实施例提供的故障检测方法通过采集车辆300上的声音信号以检测车辆300的故障。
46.进一步地，在本技术实施例中，故障检测方法包括：
47.步骤s1：通过传声器模块采集车辆300的声音信号，以定位至少一噪声音源的相对坐标并生成对应的至少一声纹。
48.请参阅图2，在本技术实施例中，传声器模块包括若干传声器11(即麦克风)及信号处理单元12。
49.其中，若干传声器11安装于车辆300上的多个位置，用于采集声音信号。例如，在本技术实施例中，若干传声器11分别设置于车辆300的底盘、轮毂及发动机盖下。若干传声器11分别具有对应的传声器坐标。在本技术实施例中，传声器坐标为若干传声器11之间的相对坐标。可以理解，在一些实施例中，传声器坐标是预先设置好的坐标。在另一些实施例中，传声器模块还包括超宽带(ultra wide band，uwb)通信单元，且每一传声器11均设置有对应的通信标签，如此，通过若干通信标签之间的通信，可以建立若干传声器11之间的相对坐标系，从而得到每一传声器11的传声器坐标。
50.若干传声器电连接至信号处理单元12，以将传声器坐标及声音信号输出至信号处理单元12。信号处理单元12根据采集到的声音信号的频率、声音幅值及声音强度中的至少一种，定位至少一噪声音源并生成对应的至少一所述声纹。
51.可以理解，定位至少一噪声音源是指通过传声器11采集到的声音信号，以判断发出噪音的位置。在一些实施例中，信号处理单元12可通过波束成形方法、高分辨率谱估计方法、到达时间差方法、听觉场景分析(auditory scene analysis，asa)和盲信号分离(blind signal separation，bss)中的至少一种，以定位至少一噪声音源。
52.可以理解，声纹是一种声波频谱。不同的物体发出的声音具有特定性及稳定性，如此，不同的噪声音源对应不同的声纹。也就是说，通过识别声纹，可识别出对应的噪声类型。
53.可以理解，由于车辆300中发出的声音多种多样，且车辆300在行驶过程中还可能受到外部噪声的影响，如此，在根据声音信号进行噪声音源定位之前，信号处理单元12还先对各传声器11输入的声音信号进行滤波处理，以降低干扰。
54.步骤s2：将声纹输入至声音分析模块，以确认与声纹对应的噪声类型。
55.可以理解，声音分析模块储存有若干声纹模型及其对应的噪声类型。声音分析模块分别计算获取接收到的声纹与若干声纹模型的匹配度。且当获取到的若干匹配度中的最
大值大于或等于预设阈值时，声音分析模块确认声纹的噪声类型为与所述最大值对应的声纹模型的噪声类型。
56.可以理解，在一些实施例中，声音分析模块可以结合大数据，通过神经网络，以深度学习的方法对接收到的声纹进行分析。可以理解，在一些实施例中，声音分析模块还可以是云端分析模块，如此，车辆300通过通信模块，以将传声器模块采集到的声音信号输出至声音分析模块进行分析。
57.可以理解，声音分析模块接收采集到的声音信号，并分析噪音类型，还有利于后续的车辆设计。
58.在一些实施例中，噪声类型包括机械噪声、组装噪声、轮胎噪声及道路噪声。
59.其中，机械噪声是指零件老化、零件故障或零件设计不良带来的噪声。组装噪声是指零件组装不当及/或摩擦共振产生的噪声。轮胎噪声是指轮胎发生鼓胎、磨损不均或刺破等故障所带来的噪声。道路噪声是指车辆行驶时，风切噪音、行驶带动底盘震动及/或沙石冲击底盘带来的噪声。也就是说，在上述提及的四种噪声类型中，机械噪声、组装噪声及轮胎噪声为零件故障带来的异常噪声。道路噪声为正常噪声。
60.步骤s3：将噪声音源的相对坐标与车辆300的建模图像进行匹配，以确认噪声音源在车辆的绝对坐标。
61.其中，建模图像为包括车辆300各零件的3d建模图像。
62.在步骤s3中，将步骤s1中得到的若干噪声音源的相对坐标与车辆300的建模图像匹配到同一坐标系下，如此，可确认步骤s1得到的噪声音源在车辆300中的绝对坐标。例如，在一些实施例中，若干传声器11中的至少一个在车辆300上的位置是确定的。如此，可以该传声器11的坐标为原点建立空间坐标系，将若干传声器11与车辆300的建模图像匹配在同一空间坐标系内。
63.步骤s4：根据噪声音源的噪声类型及噪声音源在车辆的绝对坐标，确认车辆的故障零件。
64.在一些实施例中，步骤s4还包括：
65.当噪声音源的噪声类型为道路噪声时，确认对应的绝对坐标所处的位置并未发生故障；
66.当所述噪声音源的噪声类型为机械噪声、组装噪声及轮胎噪声的任一种时，确认对应的绝对坐标所处的位置发生故障，并根据该绝对坐标确认对应的故障零件。
67.步骤s5：根据噪声音源的噪声类型与对应的故障零件，推荐维修方式。
68.例如，在一些实施例中，当噪声音源的噪声类型为组装噪声，且所述噪声音源的绝对坐标对应车辆300的一螺丝时，推荐拧紧螺丝的维修方式。
69.在一些实施例中，当声音分析模块计算获取接收到的声纹与若干声纹模型的匹配度均小于预设阈值时，继续执行步骤s3，并输出噪声音源在车辆上的绝对坐标。如此，可进一步通过技师人工确定该噪声音源所在位置是否发生故障。
70.本技术实施例提供的故障检测方法，通过传声器模块采集车辆300的声音信号，以定位噪声音源的相对坐标并生成对应的声纹；通过声音分析模块确认噪声音源的噪声类型；通过将噪声音源的相对目标与车辆300的建模图像进行匹配以生成噪声音源的绝对目标，从而根据噪声音源的噪声类型及绝对目标，确认车辆300上的故障零件。可以理解，本申
请提供的故障检测方法，可有效降低车辆故障检测的人力成本及时间成本，并提高车辆驾驶安全性。
71.请继续参阅图3，本技术另一实施例还提供一种故障检测系统100，应用于车辆300上，以通过采集车辆300上的声音信号，从而检测出车辆300上的故障零件。故障检测系统100包括传声器模块10、声音分析模块20、图像处理模块30及确认模块40。
72.其中，传声器模块10用于采集声音信号，以定位至少一噪声音源的相对坐标并生成对应的至少一声纹。在一些实施例中，传声器模块10还包括若干传声器11及信号处理单元12。若干传声器11用于采集声音信号，以将声音信号输出至信号处理单元12。信号处理单元12根据采集到的声音信号的频率、声音幅值及声音强度中的至少一种信息，定位至少一噪声音源并生成对应的至少一所述声纹。
73.声音分析模块20用于接收所述声纹，以确认与所述声纹对应的噪声类型。
74.图像处理模块30用于将所述噪声音源的相对坐标与所述车辆的建模图像进行匹配，以确认所述噪声音源在所述车辆的绝对坐标。
75.确认模块40用于根据所述噪声音源的噪声类型及所述噪声音源在所述车辆的绝对坐标，确认所述车辆的故障零件。
76.可以理解，故障检测系统100还包括通信模块50。传声器模块10与声音分析模块20、图像处理模块30及确认模块40通过通信模块50互相通信，以实现各种信号的传输。
77.可以理解，所述传声器模块10、声音分析模块20、图像处理模块30及确认模块40用以共同实现上述故障检测方法实施例中的步骤s1至步骤s5，在此不再赘述各所述功能模块的具体实现过程，具体请参阅上述步骤s1至步骤s5。
78.可以理解，请一并参阅图4，本发明另一实施例还提供一种电子设备200。所述电子设备200包括存储器201、处理器202以及存储在所述存储器201中并可在所述处理器202上运行的计算机程序203。
79.所述电子设备200可以是车载系统、远端服务器或移动装置中的服务器等。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是电子设备200的示例，并不构成对电子设备200的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
80.所述处理器202用以执行所述计算机程序203时实现上述故障检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s1-s5。或者，所述处理器202执行所述计算机程序203时实现上述故障检测系统100中各模块/单元的功能，例如传声器模块10、声音分析模块20、图像处理模块30及确认模块40。
81.示例性的，所述计算机程序203可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器201中，并由所述处理器202执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序203在所述电子设备200中的执行过程。例如，所述计算机程序203可以被分割成声音分析模块20、图像处理模块30及确认模块40。
82.所述处理器202可以是中央处理模块(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、
分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器202也可以是任何常规的处理器等，所述处理器202是所述电子设备200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备200的各个部分。
83.所述存储器201可用于存储所述计算机程序203和/或模块/单元.所述处理器202通过运行或执行存储在所述存储器201内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器201内的数据，实现所述电子设备200的各种功能。所述存储器201可主要包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。存储数据区可存储根据电子设备200的使用所创建的数据(比如视频数据、音频数据、电话本等)等。此外，存储器201可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
84.所述电子设备200集成的模块/单元如果以软件功能模块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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，所述计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
85.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
86.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在相同处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在相同模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
87.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他模块或步骤，单数不排除复数。电子设备权利要求中陈述的多个模块或电子设备也可以由同一个模块或电子设备通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
88.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限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的
技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。