基于FTA分析车辆的故障诊断方法、终端设备及存储介质与流程

基于fta分析车辆的故障诊断方法、终端设备及存储介质
技术领域
1.本发明属于汽车电子电器故障诊断技术领域，具体涉及基于fta分析车辆的故障诊断方法、终端设备及存储介质。


背景技术：

2.随着汽车的自动化程度增加，整车的辅助驾驶功能也逐渐增加，功能逻辑的复杂性也不断增加，功能失效探测变得相对困难，同时由于失效分析不够全面，导致部分失效无法被诊断，不便于后期问题的排查。
3.中国专利cn101876282a公开了一种火花点火直接喷射系统控制电路的诊断系统，并具体公开了该诊断系统包括驱动器模块和诊断模块。驱动器模块包括高侧驱动器和低侧驱动器，高侧和低侧驱动器选择地启动负载。驱动器模块基于高侧和低侧驱动器的多个故障模式中每一个的检测产生状态信号。当状态信号表明驱动器模块检测到多个故障模式的第一模式时，诊断模块将第一模式的第一错误计数加一。每次驱动器模块分析第一模式时，诊断模块将相应的总计数加一。当第一模式的第一错误计数在总计数达到第二预定阈值之前达到第一预定阈值时，诊断模块设定诊断故障码(dtc)的失败状态。故障发生后，通过查看历史dtc确认问题点。但是由于智驾系统复杂，一个功能涉及的关联系统较多，如果前期失效点分析不全面，会导致dtc无法准确定位问题点；会出现dtc未触发，但是又发生功能失效的情况，由于失效发生后无法查看失效前的原始数据，导致无法分析失效点，无法准确定位问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的就在于提供基于fta分析车辆的故障诊断方法、终端设备及存储介质，该诊断方法有效保证故障分析的全面性和故障排查的准确性，同时实现故障排查的自动化，有利于提高故障诊断效率。
5.本发明的技术方案是这样实现的：基于fta分析车辆的故障诊断方法，具体包括以下步骤：s1：基于fta分析方法进行功能失效模式及影响分析，全面分析出可能引发车辆功能失效的点，将得到的所有点作为预设埋点；s2：在车辆运行过程中，将预设埋点对应的数据实时上传至云端，并由云端进行存储；s3：车辆出现功能失效后，自动调取云端相应预设埋点的历史数据进行分析排查，得到车辆功能失效原因。
6.进一步地，步骤（1）的具体步骤为：基于fta分析方法进行功能失效模式及影响分析建立预设数据库，所述预设数据库包括若干故障树，每项功能失效对应的事件作为一个故障树的顶事件，对应地，可能引发对应顶事件的事件作为子事件，所有子事件作为预设埋点。
7.进一步地，所述子事件包括引发对应顶事件的零部件和前置条件。
8.进一步地，所述零部件包括直接引发所述顶事件的第一零部件和间接引发所述顶事件的第二零部件；其中，所述第一零部件为发生所述顶事件对应的故障零部件所包含的结构部件，所述第二零部件与所述故障零部件具有相同的零件分类编码和相同的功能位置编码。
9.进一步地，所述故障树还包括至少一个底事件，每一个底事件为根据可能引发所述子事件的子零部件。
10.进一步地，还包括步骤s4：云端根据排查结果判断功能失效的严重程度，若需进行报修处理，云端则将故障信息推送给用户，提醒用户对车辆进行及时维修。
11.本发明还提供一种终端设备，该终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前面所述的基于fta分析车辆的故障诊断方法。
12.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如前面所述的基于fta分析车辆的故障诊断方法。
13.与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：1、本发明将fta分析方法得到所有可能引发车辆功能失效的点作为预设埋点，有效保证故障分析的全面性和故障排查的准确性。
14.2、在车辆运行过程中，将预设埋点对应的数据实时上传云端进行存储，在车辆功能失效时，调取历史数据进行分析排查，实现故障排查的自动化，有效提高工作效率，同时能与用户实现实时交互，便于用户实时了解车辆情况。
附图说明
15.图1-本发明的流程示意图。
具体实施方式
16.下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
17.参见图1，基于fta分析车辆的故障诊断方法，具体包括以下步骤：s1：基于fta分析方法进行功能失效模式及影响分析，全面分析出可能引发车辆功能失效的点，将得到的所有点作为预设埋点；s2：在车辆运行过程中，将预设埋点对应的数据实时上传至云端，并由云端进行存储；s3：车辆出现功能失效后，自动调取云端相应预设埋点的历史数据进行分析排查，得到车辆功能失效原因。
18.具体实施时，步骤（1）的具体步骤为：基于fta分析方法进行功能失效模式及影响分析建立预设数据库，所述预设数据库包括若干故障树，每项功能失效对应的事件作为一个故障树的顶事件，对应地，可能引发对应顶事件的事件作为子事件，所有子事件作为预设埋点。
19.具体实施时，所述子事件包括引发对应顶事件的零部件和前置条件。
20.这里的前置条件是引发车辆不能正常运行的条件，在处理时只需修改相应的参数就可以。
21.具体实施时，所述零部件包括直接引发所述顶事件的第一零部件和间接引发所述顶事件的第二零部件；其中，所述第一零部件为发生所述顶事件对应的故障零部件所包含的结构部件，所述第二零部件与所述故障零部件具有相同的零件分类编码和相同的功能位置编码。
22.具体实施时，所述故障树还包括至少一个底事件，每一个底事件为根据可能引发所述子事件的子零部件。
23.具体实施时，还包括步骤s4云端根据排查结果判断功能失效的严重程度，若需进行报修处理，云端则将故障信息推送给用户，提醒用户对车辆进行及时维修。
24.采用本发明所述的故障诊断方法进行诊断前，需预先构建故障树数据库，故障树数据库包括有多个故障树，每个故障树的顶事件都是一个故障事件，每个故障树之间的顶事件是不同的。这样就可以针对不同的顶事件，根据该故障树生成的指引信息确定引发顶事件的子事件，将子事件的数据进行预埋处理，并上传至云端存储，在云端编辑相关算法，一旦车辆出现功能失效，云端就会调取相关的预埋点数据进行分析排查，如果只是前置条件设置有问题，那修改前置条件就可以处理，如果是零部件存在故障，则视故障严重程度推送给用户，提醒用户对车辆进行及时维修。
25.一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前面所述的基于fta分析车辆的故障诊断方法。
26.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如前面所述的基于fta分析车辆的故障诊断方法。
27.下面以l3+车道对中功能为例，车道对中退出作为一个功能失效进行说明：（1）车道对中退出原因fta分析，可得出：1）感知模块的雷达和摄像头故障时会导致功能退出，2）控制模块acc故障时会导致功能退出；3）关联系统通信故障时也会导致功能退出；4）转向和动力执行模块故障会导致功能退出；5）关联系统驾驶员监控系统等故障会导致功能退出；6）另外还有功能定义的四门一盖打开、apa开启、驾驶员接管等操作也可以使功能正常退出。
28.（2）针对上述分析对每一个原因下面对应的问题进行埋点设计，如：感知、控制、执行、关联系统的故障标志位、关联系统通信丢失的dtc故障码，正常功能退出时需要监控的系统状态，将这些数据以埋点的方式发送给云端。
29.（3）当功能出现异常退出时，则可以通过调取云端埋点数据，确认车道对中退出的具体问题点。
30.（4）云端根据具体原因，判定功能异常的严重度及该故障是否需要进行报修处理，并将需要报修的故障推送给用户。
31.最后需要说明的是，本发明的上述实施例仅是为说明本发明所作的举例，而并非是对本发明实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其他不同形式的变化和变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本
发明的技术方案所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。