System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 分布式故障诊断系统、方法、介质、装置及车辆制造方法及图纸_技高网

分布式故障诊断系统、方法、介质、装置及车辆制造方法及图纸

技术编号:42511710 阅读:10 留言:0更新日期:2024-08-27 19:27
本发明专利技术涉及一种分布式故障诊断系统、方法、介质、装置及车辆,系统包括节点分配模块,用于根据故障类型设置分布式的多个故障诊断节点;节点数据处理模块,用于所述故障诊断节点获取上游节点的故障监控数据,并根据所述故障监控数据进行诊断分析生成故障诊断数据;共享数据处理模块,用于根据所述故障诊断数据进行故障数据分析生成第一故障处理数据。本发明专利技术实施例提供分布式故障诊断系统和方法,通过设置分布式的多个故障诊断节点,进行分布式的故障诊断分析,生成各自独立的故障诊断数据,提高了故障处理速度和故障诊断系统的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶领域,尤其涉及分布式故障诊断系统、方法、介质、装置及车辆


技术介绍

1、目前,自动驾驶领域的故障诊断系统通常采用基于数据的方法,也就是对自动驾驶过程中产生的大量的数据进行分析来实现监控和诊断,主要有两种方法,一种是基于统计分析的方法,对数据进行分析,提取统计特征量,然后判断特征量是否超过设定的阈值进行故障诊断;另一种是基于信号处理的方法,受故障影响的测量信号与正常运行时的测量信号具有不同的特征,如果能够提取与故障相关的特征,即可判断出系统中发生了故障。

2、上述故障监控诊断方法虽然能对车辆发生的异常进行监控,但是存在以下三个问题,第一、安全性较弱,软件框架上依赖于某个独立模块,当此模块节点挂掉的时候,整套监控诊断系统就瘫痪了。第二、实时性较弱,当基于大量数据的统计特征的提取时,等到判断故障发生了,可能已经过去1秒以上的时间,导致了车辆响应的延迟。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷,提供一种分布式故障诊断系统、方法、介质、装置及车辆,以实现故障的分布式监控诊断。

2、为实现上述目的,本专利技术第一方面提供了一种分布式故障诊断系统,所述系统包括:

3、节点分配模块,用于根据故障类型设置分布式的多个故障诊断节点;

4、节点数据处理模块,用于所述故障诊断节点获取上游节点的故障监控数据,并根据所述故障监控数据进行诊断分析生成故障诊断数据;

5、共享数据处理模块,用于根据所述故障诊断数据进行故障数据分析生成第一故障处理数据。

6、进一步,所述节点分配模块,还用于将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,在所述环状分布式结构中的相邻节点之间建立交互检查机制,所述故障监控数据包括相邻节点的状态监控数据。

7、进一步,所述将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,具体为:

8、根据故障诊断节点之间的相关性设置连接顺序,根据所述连接顺序将所述多个故障诊断节点依次连接并将首尾节点连接形成环状分布式结构。

9、进一步,所述节点分配模块,还用于设置监控节点;所述监控节点,用于从所述共享数据处理模块获取所述故障诊断数据,并将所述故障诊断数据进行维度划分和故障等级合并生成第二故障处理数据。

10、进一步,所述多个故障诊断节点包括业务诊断节点、驱动诊断节点、通讯诊断节点、操作系统诊断节点、硬件诊断节点和算法诊断节点。

11、进一步,所述节点分配模块,还用于在所述监控节点与所述硬件诊断节点之间建立交互检查机制;

12、所述监控节点,还用于根据所述故障诊断数据生成故障处理指令;若通过所述监控节点和硬件诊断节点之间的交互检查机制判断所述监控节点不正常,发送所述故障处理指令至下游节点。

13、进一步,所述系统还包括云端服务器;所述云端服务器,用于根据所述故障诊断数据和历史数据采用基于深度学习框架的模型近似的诊断算法生成故障预测数据和故障处理分析数据。

14、本专利技术第二方面提供了一种分布式故障诊断方法,所述方法包括:

15、根据故障类型设置分布式的多个故障诊断节点;

16、所述故障诊断节点获取上游节点的故障监控数据,并根据所述故障监控数据进行诊断分析生成故障诊断数据;

17、根据所述故障诊断数据进行故障数据分析生成第一故障处理数据。

18、进一步,所述根据故障类型设置分布式的多个故障诊断节点之后,所述方法还包括:

19、将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,在所述环状分布式结构中的相邻节点之间建立交互检查机制,所述故障监控数据包括相邻节点的状态监控数据。

20、本专利技术第三方面提供了一种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如上述第二方面任一项所述的分布式故障诊断方法。

21、本专利技术第四方面提供了一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现如上述第二方面任一项所述的分布式故障诊断方法。

22、本专利技术第五方面提供了一种车辆,包括上述第四方面所述的计算机装置。

23、本专利技术提供的一种分布式故障诊断系统、方法、介质、装置及车辆,通过设置分布式的多个故障诊断节点,进行分布式的故障诊断分析,生成各自独立的故障诊断数据,提高了故障处理速度和故障诊断系统的安全性。

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【技术保护点】

1.一种分布式故障诊断系统,其特征在于,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述节点分配模块,还用于将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,在所述环状分布式结构中的相邻节点之间建立交互检查机制,所述故障监控数据包括相邻节点的状态监控数据。

3.根据权利要求2所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,具体为:

4.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述节点分配模块,还用于设置监控节点;

5.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述多个故障诊断节点包括业务诊断节点、驱动诊断节点、通讯诊断节点、操作系统诊断节点、硬件诊断节点和算法诊断节点。

6.根据权利要求4和5所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述系统还包括云端服务器;

8.一种分布式故障诊断方法,其特征在于,所述方法包括:

9.根据权利要求8所述的分布式故障诊断方法,其特征在于,所述根据故障类型设置分布式的多个故障诊断节点之后,所述方法还包括:

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求9-10所述方法的步骤。

11.一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求9-10所述方法的步骤。

12.一种车辆,其特征在于,包括如权利要求11所述的计算机装置。

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【技术特征摘要】

1.一种分布式故障诊断系统,其特征在于,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述节点分配模块,还用于将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,在所述环状分布式结构中的相邻节点之间建立交互检查机制,所述故障监控数据包括相邻节点的状态监控数据。

3.根据权利要求2所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述将所述多个故障诊断节点依次连接形成环状分布式结构,具体为:

4.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述节点分配模块,还用于设置监控节点;

5.根据权利要求1所述的分布式故障诊断系统,其特征在于,所述多个故障诊断节点包括业务诊断节点、驱动诊断节点、通讯诊断节点、操作系统诊断节点、硬件诊断节点和算法诊断节点。

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【专利技术属性】
技术研发人员:周珅珅
申请(专利权)人:合肥智行者科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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