用于诊断自行车的方法与流程

背景技术：

技术实现思路

1、本发明涉及一种用于借助决策树来诊断自行车、尤其是电动自行车的方法，所述方法包括以下步骤：

2、-提供故障信息或症状信息；

3、-基于所述故障信息或所述症状信息来求取用于所述自行车的诊断方法步骤；

4、-基于所求取的诊断方法步骤来操控所述自行车；

5、-基于所操控的自行车来感测诊断信号；

6、-基于所感测的诊断信号来求取另一诊断方法步骤、故障或说明症状原因的故障。

7、有利地，通过根据本发明的方法能够优化对自行车的诊断。

8、在本技术的上下文中，决策树尤其应当理解为具有多个决策选项的多级决策过程。决策树在此用于表示决策规则，其中，决策根据顺序分等级地进行。决策树或者说与决策树相关联的决策顺序在此能够构造成静态或动态的。静态的决策树在此应当理解为，不再改变决策过程和决策过程的顺序。动态的决策树在此应理解为，决策过程和/或决策过程的顺序是能适配的，例如通过更新软件。所述方法优选构造为可计算机实现的方法，其中，至少一个方法步骤或所有方法步骤由计算机执行。优选，决策过程、优选所有决策过程在电动自行车或外部设备、例如智能手机上进行。在此，外部设备构造为用于与电动自行车进行无线通信，例如借助ble(低功耗蓝牙，英文：bluetooth low energy)或移动无线电。

9、在本技术的上下文中，电动自行车尤其应当理解为一种自行车，该自行车具有用于辅助驾驶员的驱动单元。电动自行车优选构造为电动脚踏车(e-bike)、电动助力自行车、载货自行车、折叠自行车等。驱动单元具有马达，该马达例如能够构造为中置马达(mittelmotor)或轮毂马达。该马达优选构造为电动马达。驱动单元与用于给驱动单元供给能量的能量存储器连接。能量供给单元优选构造为蓄电池组并且具有蓄电池壳体，该蓄电池壳体优选能拆卸地与自行车的车架连接。电动自行车包括电子装置，该电子装置具有用于控制或调节电动自行车的控制单元。该电子装置优选包括传感器单元，其中，传感器单元能够具有例如运动传感器、扭矩传感器、速度传感器、gnss接收器、磁传感器等。此外，电子装置包括用于使电动自行车与外部设备、例如智能手机和/或服务器无线连接的通信接口。此外，电动自行车能够包括另外的附加部件或外围设备或者构造成能够与其连接，例如车载计算机、尤其电子变速机构、用于照亮道路的和/或作为尾灯的光单元、防抱死制动系统、锁和/或另外的部件。

10、在本技术的上下文中，故障信息尤其应当理解为通过部件来感测的且能提供给所述方法用以诊断的故障代码、故障显示、故障图像等。例如可设想，电动自行车的蓄电池组感测蓄电池组的过高温度并且将这个信息作为故障信息提供给自行车的电子装置或服务器。故障信息优选由电动自行车或由外部设备来感测和/或提供。

11、与此相反，在本技术的上下文中，症状信息尤其应当理解为与一种故障有关的信息，该故障不能通过故障信息被感测。在此，症状信息例如能够通过检查和评估当前故障行为的人员的基于症状的分析来感测。症状信息优选通过用户输入来感测和/或提供。用户输入能够通过电动自行车、例如车载计算机或借助外部设备来进行。

12、诊断信号能够由电动自行车、外部设备，例如智能手机或用户感测到。

13、另外可设想，故障信息或症状信息由服务器提供。

14、还提出，对自行车的操控涉及机械部件和/或电部件。机械部件能够示例性地是驱动单元、电子变速机构、防抱死制动系统等。电部件能够例如是光单元。有利地，通过操控能够执行功能测试。

15、此外提出，对自行车的操控涉及所述自行车的通信接口。通信接口能够构造为用于短程通信、例如ble和/或用于远程通信、例如移动无线电。有利地，通过操控能够执行功能测试。该操控能够例如作为检查信号发生。

16、另外提出，对自行车的操控和对诊断信号的感测自动地、尤其是通过自行车进行。有利地，由此能够确保稳健的诊断。同样可设想，这个步骤半自动地运行并且用户输入例如用于启动或分析处理结果。

17、还提出，诊断信号借助用户输入来感测。有利地，由此能够改进诊断。

18、此外提出，所述方法完全或部分自动地进行，其中，部分自动的方法仅需要所述症状信息作为用户输入。有利地，由此能够提供简单且高效的诊断方法。

19、另外提出，基于另一诊断方法步骤进行用户输入请求。用户输入请求能够构造为提供下一个诊断方法步骤以供选择的询问。替代地也可设想，例如用户输入请求请求用户在自行车上进行操作，例如操纵开关、按钮等以控制功能，拔出和/或插入部件或电缆，等等。

20、还提出，给诊断方法步骤、尤其是每一个诊断方法步骤配属成本特性参量和/或收益特性参量。有利地，由此能够提供高效的诊断方法。成本特性参量在此尤其相应于与诊断方法步骤的耗费、持续时常和/或成本相应的参量或评价。收益特性参量在此尤其相应于所配属的、用于求取故障或引起症状的故障的诊断方法步骤的贡献。

21、此外提出，基于历史现场数据来改变方法步骤的顺序。改变在此通过计算机实现的方法进行。有利地，由此能够优化所述方法。

22、另外提出，借助反馈回路来优化故障树、尤其是所求取的诊断方法步骤的顺序。有利地，由此能够进一步优化所述方法。

23、还提出，借助机器学习系统来适配所述故障树、尤其是所求取的诊断方法步骤的顺序。在本技术的上下文中，机器学习系统尤其应当理解为算法，所述算法借助训练数据来建立统计模型。通过该统计模型能求取例如超出训练数据的范围的参数和属性。在此，机器学习系统的算法能够是用于监督学习、非监督学习或强化学习的算法。机器学习系统能够例如构造为神经网络。机器学习系统的训练优选在服务器上进行。附加地可设想，机器学习系统的训练也在本地在自行车或外部设备上进行并且随后通过服务器将大量经训练的机器学习系统融合。

24、此外提出，基于反馈回路或机器学习系统来适配成本特性参量和/或收益特性参量。有利地，由此能够优化所述方法。

25、替代地，本发明涉及一种用于诊断自行车、尤其是电动自行车的方法，所述方法包括以下步骤：

26、-启动诊断方法步骤；

27、-感测光学信号特性参量和/或声学信号特性参量；

28、-对所述光学信号特性参量和/或声学信号特性参量进行信号处理；

29、-基于所述光学信号特性参量和/或声学信号特性参量来求取另一诊断方法步骤、故障或症状。

30、有利地，通过所述方法能够提供更多诊断。

31、电动自行车和/或外部设备具有至少一个光学传感器元件，所述至少一个光学传感器元件构造为用于感测光学信号特性参量。光学传感器元件能够例如构造为摄像机。电动自行车和/或外部设备具有至少一个声学传感器元件，所述至少一个声学传感器元件构造为用于感测声学信号特性参量。声学传感器元件能够例如构造为麦克风。外部设备能够在此构造为智能手机、平板电脑或者也能够构造为专门设置为用于诊断的诊断设备。

32、另外提出，信号处理借助模式识别或频率分析来进行。有利地，借助信号处理能够从所感测的信号特性参量中求取伪迹。这些伪迹能够随后被配属给故障图像或症状图像。

33、还提出，机器学习系统、尤其是深度学习算法或神经网络用于求取另一诊断方法步骤、故障或症状。尤其地，求取伪迹和/或将伪迹配属给故障图像或症状图像借助机器学习系统来实现。

34、此外提出，诊断方法步骤借助用户输入来启动。替代地也可设想，诊断方法步骤自动地、尤其是通过自行车来启动。同样可设想，诊断方法步骤借助诊断设备的有线信号来启动。此外可设想，诊断方法步骤借助诊断设备的、服务器的或云的无线信号来启动。