[发明专利]汽车动力系的预测性维护

说明书

本发明提供汽车动力系的预测性维护的系统、方法和设备。举例来说，车辆具有：动力系；传感器，其配置于所述动力系上以测量所述动力系的操作参数；人工神经网络，其被配置成分析所述动力系的随时间变化的所述操作参数以产生结果；和至少一个处理器，其被配置成基于从所述人工神经网络分析所述动力系的所述操作参数产生的所述结果，产生对所述动力系的维护服务的建议。举例来说，所述传感器可测量通过所述动力系传输的力或转矩、由所述力或转矩所导致的变形和/或所述动力系的一部分的加速度或温度等。

技术领域

本文中所公开的至少一些实施例一般来说涉及车辆的维护服务，并且更具体地说，但不限于，涉及汽车动力系的预测性维护服务。

背景技术

常规地，基于预定的运行里程碑来安排汽车维护。举例来说，可每三个或六个月安排一次例行维护服务，或在行驶预定距离(例如，3000英里、6000英里或15000英里)之后安排一次例行维护服务。

当机动车辆的组件在车辆运行期间出现故障或失灵时，这类事故可有安全隐患。在这类事故发生之后，即使在不方便时间也要尽快安排行程以获得车辆服务。

自主驾驶技术领域的最新发展允许计算系统至少在一些条件下操作机动车辆的控制元件而无需车辆的人类操作者的辅助。

举例来说，传感器(例如，相机和雷达)可安装在机动车辆上以检测在车行道上行驶的车辆的周围环境。在具有或不具有来自车辆的人类操作者的任何输入的情况下，安装在车辆上的计算系统分析传感器输入以识别条件并且产生用于车辆的方向和/或速度的自主调整的控制信号或命令。

在一些布置中，当计算系统辨识到其中计算系统可能无法继续以安全方式操作车辆的情境时，计算系统警报车辆的人类操作者并且请求人类操作者接管对车辆的控制并进行手动驾驶来代替允许计算系统自主驾驶车辆。

2017年1月3日公开的标题为“用于电动车辆的电子控制设备(ElectronicControl Apparatus for Electrically-Driven Vehicle)”的第9,533,579号美国专利公开具有自诊断功能的车辆的电子控制设备。

自主驾驶和/或高级驾驶辅助系统(ADAS)通常涉及用于识别在传感器输入中所捕获的事件和/或对象的人工神经网络(ANN)。

一般来说，人工神经网络(ANN)使用神经元网络处理发到所述网络的输入并且产生来自所述网络的输出。

举例来说，网络中的每一神经元接收输入集。发到神经元的输入中的一些可为网络中的某些神经元的输出；且发到神经元的输入中的一些可为提供给神经网络的输入。网络中的神经元当中的输入/输出关系表示网络中的神经元连接性。

举例来说，每一神经元可具有偏向、激活函数，以及分别用于其输入的突触权重集。激活函数可呈阶跃函数、线性函数、对数S型(log-sigmoid)函数等形式。网络中的不同神经元可具有不同激活函数。

举例来说，每一神经元可产生其输入和其偏向的加权总和并且接着产生为加权总和的函数的输出，所述输出是使用神经元的激活函数经计算。

ANN的输入和输出之间的关系一般由ANN模型定义，所述ANN模型包含表示网络中的神经元的连接性的数据，以及每一神经元的偏向、激活函数和突触权重。使用既定ANN模型，计算装置从发到网络既定输入集计算网络的输出。

举例来说，可基于相机输入产生发到ANN网络的输入；且来自ANN网络的输出可为例如事件或对象等项目的识别。