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申请/专利权人：北京机电工程研究所

摘要：本发明提供了一种基于通专协同决策的车辆故障诊断方法及设备，所述方法包括：构建专用领域知识数据集；构建指令控制数据集；构建故障诊断数据集；构建专业领域知识问答数据集；构建意图识别数据集；获取训练好的生成式人工智能模型的模型准确度；获取训练好的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型和N个电源系统故障诊断模型各自的模型准确度；输出第一悬挂系统故障、第一轴承故障与第一电源系统故障的概率；得到故障敏感特征；输出N个第二悬挂系统故障、N个第二轴承故障、N个第二电源系统故障的概率；得到融合后的悬挂系统故障、轴承故障与电源系统故障的概率。本发明解决了车辆在考虑车辆整体架构下多种故障诊断模型的统筹问题。

主权项：1.一种基于通专协同决策的车辆故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：基于MBSE思想、结构化数据与非结构化数据构建专用领域知识数据集，其中，专用领域知识数据集的输出为结构化数据；构建指令控制数据集，其中，指令控制数据集的输入为指令控制文本，输出为指令控制文本对应的指令码；构建故障诊断数据集，其中，故障诊断数据集包括用于生成式人工智能模型训练的第一故障诊断数据集和用于故障诊断专用模型训练的第二故障诊断数据集，第一故障诊断数据集的形式为X1-Y，第二故障诊断数据集的形式为X2-Y，X1表示故障外在表现，X2表示传感器采集信号，Y表示故障模式概率；构建专业领域知识问答数据集，其中，专业领域知识问答数据集包括文档和A-B形式的问题与答案，A表示用户输入的故障问题，B表示与问题相关的故障排查方案；构建意图识别数据集，其中，意图识别数据集的输入为自然语言文本，输出为自然语言文本对应的意图，自然语言文本对应的意图包括3个，分别对应指令控制模式、故障诊断模式和专业领域知识问答模式；基于专用领域知识数据集对生成式人工智能模型进行预训练，基于指令控制数据集、故障诊断数据集中的第一故障诊断数据集、专业领域知识问答数据集和意图识别数据集对生成式人工智能模型进行再训练，得到训练好的生成式人工智能模型，并获取训练好的生成式人工智能模型的模型准确度；基于故障诊断数据集中的第二故障诊断数据集分别对故障诊断专用模型中的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型和N个电源系统故障诊断模型进行训练，得到故障诊断专用模型中训练好的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型和N个电源系统故障诊断模型，并获取训练好的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型和N个电源系统故障诊断模型各自的模型准确度，其中，N≥1，且为整数；将用户对故障外在表现的描述输入至训练好的生成式人工智能模型进行推理评估，训练好的生成式人工智能模型对用户对故障外在表现的描述进行意图识别，在识别到意图为故障诊断模式的情况下进行诊断，输出第一悬挂系统故障、第一轴承故障与第一电源系统故障的概率；采集车端传感器数据，对车端传感器数据进行预处理、特征提取和筛选，得到故障敏感特征；将故障敏感特征分别输入至训练好的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型和N个电源系统故障诊断模型进行推理评估，输出N个第二悬挂系统故障、N个第二轴承故障、N个第二电源系统故障的概率；通过卡尔曼滤波方法对训练好的生成式人工智能模型的模型准确度、第一悬挂系统故障、第一轴承故障与第一电源系统故障的概率、训练好的N个悬挂系统故障诊断模型、N个轴承故障诊断模型与N个电源系统故障诊断模型各自的模型准确度、N个第二悬挂系统故障、N个第二轴承故障与N个第二电源系统故障的概率进行融合，得到融合后的悬挂系统故障、轴承故障与电源系统故障的概率。

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