[发明专利]基于维修决策树/词向量的故障远程诊断系统和方法

摘要

本发明涉及故障远程诊断技术领域，尤其涉及基于维修决策树/词向量的故障远程诊断系统和方法。本发明的一种故障远程诊断方法，包括：创建语言模型，建立细胞词库；在所述细胞词库中切词检索细胞词，并排列所述细胞词；利用决策树模型的决策分类，给出维修解决方案。本发明的有益效果为：可以远程并快速地识别设备的故障，准确的给出有效维修解决方案。检测标准统一，避免由于人工判断带来的误差。并且节省了大量人力物力。

主权项

1.一种故障远程诊断方法，其特征在于，包括：S1.创建语言模型，建立细胞词库；S2.在所述细胞词库中切词检索细胞词，并排列所述细胞词；S3.利用决策树模型的决策分类，给出维修解决方案；所述S1包含步骤：S1.1采集专业故障描述语言；S1.2对所述专业故障描述语言进行词向量分解；所述语言模型的创建基于第n个所述细胞词的出现只与前面n‑1个所述细胞词相关的假设；一故障描述语句T出现权重的计算公式为：P(T)＝P(w₁,w₂,w₃,…,w_n)＝P(w₁)×P(w₂|w₁)×P(w₃|w₁,w₂)×…×P(w_n|w₁,w₂,…,w_n‑1)≈P(w₁)×P(w₂|w₁)×P(w₃|w₂)…P(w_n|w_n‑1)；其中，P(T)为所述故障描述语句T的权重，P(w_n|w₁,w₂,…,w_n‑1)为第n个所述细胞词的权重；故障描述T中每个细胞词计算权重后的序列为S＝(s1,s2,s3,...,sn)；词向量分类匹配最大概率的计算公式为：W＝argmaxP(S|T)；S为故障描述T中每个细胞词计算权重后的序列，W为词向量分类匹配最大概率；所述S2包含步骤：S2.1针对一故障描述语句T在所述细胞词库中进行切词检索；S2.2若检索到所述细胞词，计算所述细胞词的权重；S2.3按照所述细胞词权重的大小排列所述细胞词；所述S3决策树模型包括分类模型1和分类模型2；所述分类模型1为：设有凸轮轴为一级，位置、转换、调节为二级，传感器、促动器、响应、正时、排气为三级；对应的解决方案为：传感器对应凸轮轴位置传感器、发动机线束和发动机控制单元，促动器对应发动机线束、发动机控制单元和凸轮轴调节器，正时对应发动机线束、发动机控制单元、凸轮轴调节器、凸轮轴张紧器和正时链条；通过对故障描述“凸轮轴位置‑正时过度超前”进行词向量分解并在细胞词库中进行检索，得到凸轮轴、位置和正时三个细胞词，经计算细胞词权重并根据句法规则对细胞词进行排列得出凸轮轴位于一级，位置位于二级，正时位于三级；经过决策树模型的决策分类，得出维修解决方案为更换或维修凸轮轴张紧器；所述分类模型2为：对故障描述语句“凸轮轴位置传感器＝>传感器不可信信号”进行词向量分解并在细胞词库中检索，得到凸轮轴、位置、传感器三个细胞词；针对三个细胞词计算细胞词权重并根据句法规则对细胞词进行排列得出凸轮轴位于一级，位置位于二级，传感器位于三级；结合元器件测量值，判断需要更换的配件；首先检查电线插头有无接触不良，针头弯曲；如果是，则更换电线插头；如果否，则进入下一级决策树，检查凸轮轴传感器电压供应是否在4.5‑5.5V之间；如果是则检查发动机控制单元的信号电压，是否在4.5‑5.5V之间；如果否则更换发动机线束。