申请/专利权人：通用汽车环球科技运作有限责任公司

申请日：2019-06-11

公开（公告）日：2023-12-22

公开（公告）号：CN111284426B

主分类号：B60R16/023

分类号：B60R16/023;G06F18/2415

优先权：["20181206 US 16/212120"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.22#授权;2020.07.10#实质审查的生效;2020.06.16#公开

摘要：本发明提供一种对来自车辆的故障数据进行根本原因诊断的方法，包含识别第一车辆故障，以及从现场维修数据选择对应于所识别的第一车辆故障的车辆特征。方法还包含从现场维修数据识别所识别的第一车辆故障的有效维修。方法另外包含通过机器学习算法使用第一车辆故障的所识别的有效维修和对应于所识别的第一车辆故障的所选车辆特征训练和测试劳动代码分类器。方法还包含使用经过训练的分类器识别和分类不可区分的劳动代码。此外，方法包含传送所识别和分类的不可区分的劳动代码，用于诊断实时第一车辆故障数据的根本原因。还设想存储用于对车辆故障数据执行根本原因诊断的可执行计算机算法的计算机可读介质。

主权项：1.一种对来自车辆的故障数据进行根本原因诊断的方法，所述方法包括：识别第一车辆故障；通过可执行计算机算法从现场维修数据选择对应于所述所识别的第一车辆故障的车辆特征，包括从预定义的车辆特征组中选择所述车辆特征，包括：识别与所述第一车辆故障无关的第二车辆故障；针对所述第一车辆故障和所述第二车辆故障比较来自所述预定义的车辆特征组的所述车辆特征的概率分布；和针对所述第一车辆故障和所述第二车辆故障从所述预定义的车辆特征组中去除具有统计学上等效的概率分布的车辆特征；通过所述可执行计算机算法从所述现场维修数据识别补救所述所识别的第一车辆故障的有效维修；通过机器学习算法使用所述第一车辆故障的所述所识别的有效维修和对应于所述所识别的第一车辆故障的所述选择的车辆特征作为机器学习算法的输入来训练和测试劳动代码分类器；通过使用所述经过训练的劳动代码分类器的所述可执行计算机算法识别和分类不可区分的劳动代码；和传送所述识别和分类的不可区分的劳动代码用于诊断实时第一车辆故障的根本原因。

全文数据：

权利要求：

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