(57)【要約】      （修正有）【課題】車両の様々な態様の構成及び制御を最適化するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】車両１０４の所望動作特性を受け付ける入力手段と、テストデータを受け付けるとともに、所望車両動作特性とテストデータとを比較することにより、不所望車両動作データポイントを決定する診断プロセッサ１１０とを含む。診断プロセッサ１１０はまた、所望システム動作特性とテストデータとを比較することにより、不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する不所望システムデータポイントと、所望構成動作特性とテストデータとを比較することにより、不所望システムデータポイントの推定原因に対応する不所望構成データポイントと、を決定する。【選択図】図１
2019095430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両又は車両モデルを診断する診断システムであって、
前記車両の複数の所望車両動作特性、複数の前記車両のシステムの複数の所望システム動作特性、及び、前記複数のシステムの複数の構成に対応する複数の所望構成動作特性、を含むユーザ入力を受け付けるように構成された入力手段と、
データを出力するように構成された出力手段と、
前記入力手段及び前記出力手段に接続された診断プロセッサであって、
前記車両又は前記車両の動作テストのシミュレーションに対応するとともに、検出された車両データ、検出されたシステムデータ及び検出された構成データを含むテストデータを受け付け、
前記複数の所望車両動作特性と前記検出された車両データとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを決定し、
前記複数の所望システム動作特性と前記検出されたシステムデータとを比較することにより、前記複数の不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する複数の不所望システムデータポイントを決定し、
前記複数の所望構成動作特性と前記検出された構成データとを比較することにより、前記複数の不所望システムデータポイントの推定原因に対応する複数の不所望構成データポイントを決定し、
前記複数の不所望車両動作データポイントの推定原因である、前記複数の不所望構成データポイントの複数の選択された構成データポイントを含む前記複数の不所望構成データポイントの分析を生成し、
前記複数の不所望構成データポイントの分析を出力するために前記出力手段を制御する
ように構成された診断プロセッサと、
を備えることを特徴とする診断システム。
【請求項２】
前記診断プロセッサは、更に、操縦者の間違い又は間違った所望構成特性のセットにより生じた、前記複数の不所望構成データポイントの少なくとも一つに対応する複数の見込みない根本原因データポイントを識別するとともに、前記分析において、前記複数の見込みない根本原因データポイントよりも、複数の残余不所望構成データポイントを優先するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
【請求項３】
前記診断プロセッサは、更に、前記複数の見込みない根本原因データポイントを除去するとともに、前記複数の所望構成動作特性から最も離れた前記複数の残余不所望構成データポイントから、第１の不所望構成データポイントを選択することによって、前記複数の不所望車両動作データポイントの一つの最も有力な根本原因に対応する最も有力な不所望構成データポイントを識別するように構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の診断システム。
【請求項４】
前記診断プロセッサは、更に、前記複数の所望構成動作特性の対応値以上である前記複数の不所望構成データポイントの前記少なくとも一つとしての前記複数の見込みない根本原因データポイントを識別するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の診断システム。
【請求項５】
前記複数の不所望構成データポイントの前記分析は、前記検出された車両データに対する前記複数の所望車両動作特性をプロットした少なくとも一つの車両グラフ、前記検出されたシステムデータに対する前記複数の所望システム動作特性をプロットした少なくとも一つのシステムグラフ、及び、前記検出された構成データに対する前記複数の所望構成動作特性をプロットした少なくとも一つの構成グラフを含むことを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
【請求項６】
前記複数の不所望構成データポイントの前記分析は、前記複数の不所望車両動作データポイントに対応する前記少なくとも一つの車両グラフの第１の車両グラフ、前記複数の不所望システムデータポイントに対応する前記少なくとも一つのシステムグラフの第１のシステムグラフ、又は、前記複数の不所望構成データポイントに対応する前記少なくとも一つの構成グラフの第１の構成グラフ、で始まることを特徴とする請求項５に記載の診断システム。
【請求項７】
前記少なくとも一つの車両グラフは、前記複数の所望車両動作特性に対応する３次元メッシュと、前記複数の不所望車両動作データポイントが、前記３次元メッシュより下にある複数のデータポイントとして視覚的に示され得るように、前記３次元メッシュに対してプロットされた前記検出された車両データと、を有する３次元グラフを含むことを特徴とする請求項５に記載の診断システム。
【請求項８】
前記少なくとも一つのシステムグラフは、前記複数の所望システム動作特性各々、理想的な設定における前記システムの複数の理論的な能力、並びに、前記複数の所望システム動作特性及び前記システムの前記複数の理論的な能力に対してプロットされた前記検出されたシステムデータ、を視覚的に表すことを特徴とする請求項５に記載の診断システム。
【請求項９】
前記診断プロセッサは、前記複数の不所望車両動作データポイントのみの前記推定原因に対応する前記複数の不所望システムデータポイントを決定するとともに、前記複数の不所望システムデータポイントのみの前記推定原因に対応する前記複数の構成データポイントを決定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
【請求項１０】
前記診断プロセッサは、更に、前記車両の電子制御ユニット（ＥＣＵ）から、又は、前記車両の前記動作テストを容易にするように構成された動力計から、前記テストデータを受け付けるように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
【請求項１１】
第１の所望構成特性はターゲットとして提供され、第２の所望構成特性は制限として提供され、前記診断プロセッサは、更に、第１の構成データポイントが前記第１の所望構成特性の前記ターゲットより小さい場合に、前記第１の構成データポイントが不所望であると、及び、第２の構成データポイントが前記第２の所望構成特性の前記制限より大きい場合に、前記第２構成データポイントが不所望であると、決定するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
【請求項１２】
車両又は車両モデルを診断する診断システムであって、
前記車両の複数の所望車両動作特性、複数の前記車両のシステムの複数の所望システム動作特性、及び、前記複数のシステムの複数の構成に対応する複数の所望構成動作特性、を含むユーザ入力を受け付けるように構成された入力手段と、
データを出力するように構成された表示装置と、
前記入力手段及び前記表示装置に接続された診断プロセッサであって、
前記車両又は前記車両の動作テストのシミュレーションに対応するとともに、検出された車両データ、検出されたシステムデータ及び検出された構成データを含むテストデータを受け付け、
前記複数の所望車両動作特性と前記検出された車両データとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを決定し、
前記複数の所望システム動作特性と前記検出されたシステムデータとを比較することにより、前記複数の不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する複数の不所望システムデータポイントを決定し、
前記複数の所望構成動作特性と前記検出された構成データとを比較することにより、前記複数の不所望システムデータポイントの推定原因に対応する複数の不所望構成データポイントを決定し、
前記複数の不所望車両動作データポイントの推定原因である、前記複数の不所望構成データポイントの複数の選択された構成データポイントを含む前記複数の不所望構成データポイントの分析を生成し、
前記複数の不所望構成データポイントの分析を出力するために前記表示装置を制御する
ように構成された診断プロセッサと、
を備えることを特徴とする診断システム。
【請求項１３】
前記診断プロセッサは、更に、操縦者の間違い又は間違った所望構成特性のセットにより生じた、前記複数の不所望構成データポイントの少なくとも一つに対応する複数の見込みない根本原因データポイントを識別するとともに、前記分析において、前記複数の見込みない根本原因データポイントよりも、複数の残余不所望構成データポイントを優先するように構成されていることを特徴とする請求項１２に記載の診断システム。
【請求項１４】
前記診断プロセッサは、更に、前記複数の見込みない根本原因データポイントを除去するとともに、前記複数の所望構成動作特性から最も離れた前記複数の残余不所望構成データポイントから、第１の不所望構成データポイントを選択することによって、前記複数の不所望車両動作データポイントの一つの最も有力な根本原因に対応する最も有力な不所望構成データポイントを識別するように構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の診断システム。
【請求項１５】
前記診断プロセッサは、更に、前記複数の所望構成動作特性の対応値以上である前記複数の不所望構成データポイントの前記少なくとも一つとしての前記複数の見込みない根本原因データポイントを識別するように構成されていることを特徴とする請求項１３に記載の診断システム。
【請求項１６】
前記複数の不所望構成データポイントの前記分析は、前記検出された車両データに対する前記複数の所望車両動作特性をプロットした少なくとも一つの車両グラフ、前記検出されたシステムデータに対する前記複数の所望システム動作特性をプロットした少なくとも一つのシステムグラフ、及び、前記検出された構成データに対する前記複数の所望構成動作特性をプロットした少なくとも一つの構成グラフを含み、
前記複数の不所望構成データポイントの前記分析は、前記複数の不所望車両動作データポイントに対応する前記少なくとも一つの車両グラフの第１の車両グラフ、前記複数の不所望システムデータポイントに対応する前記少なくとも一つのシステムグラフの第１のシステムグラフ、又は、前記複数の不所望構成データポイントに対応する前記少なくとも一つの構成グラフの第１の構成グラフ、で始まり、
前記少なくとも一つの車両グラフは、前記複数の所望車両動作特性に対応する３次元メッシュと、前記複数の不所望車両動作データポイントが、前記３次元メッシュより下にある複数のデータポイントとして視覚的に示され得るように、前記３次元メッシュに対してプロットされた前記検出された車両データと、を有する３次元グラフを含む
ことを特徴とする請求項１１に記載の診断システム。
【請求項１７】
車両又は車両モデルを診断する方法であって、
前記車両の複数の所望車両動作特性、複数の前記車両のシステムの複数の所望システム動作特性、及び、前記複数のシステムの複数の構成に対応する複数の所望構成動作特性、を含むユーザ入力を、入力手段を介して、受け付ける工程と、
前記車両又は前記車両の動作テストのシミュレーションに対応するとともに、検出された車両データ、検出されたシステムデータ及び検出された構成データを含むテストデータを、診断プロセッサにより、受け付ける工程と、
前記複数の所望車両動作特性と前記検出された車両データとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを、前記診断プロセッサにより、決定する工程と、
前記複数の所望システム動作特性と前記検出されたシステムデータとを比較することにより、前記複数の不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する複数の不所望システムデータポイントを、前記診断プロセッサにより、決定する工程と、
前記複数の所望構成動作特性と前記検出された構成データとを比較することにより、前記複数の不所望システムデータポイントの推定原因に対応する複数の不所望構成データポイントを、前記診断プロセッサにより、決定する工程と、
前記複数の不所望車両動作データポイントの推定原因である、前記複数の不所望構成データポイントの複数の選択された構成データポイントを含む前記複数の不所望構成データポイントの分析を、前記診断プロセッサにより、生成する工程と、
前記複数の不所望構成データポイントの分析を出力するために出力手段を、前記診断プロセッサにより、制御する工程と、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１８】
操縦者の間違い又は間違った所望構成特性のセットにより生じた前記複数の不所望構成データポイントの少なくとも一つに対応する複数の見込みない根本原因データポイントを、前記診断プロセッサにより、決定するとともに、前記複数の見込みない根本原因データポイントよりも、複数の残余不所望構成データポイントを優先する工程を更に備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の見込みない根本原因データポイントを除去するとともに、前記複数の所望構成動作特性から最も離れた前記複数の残余不所望構成データポイントから、第１の不所望構成データポイントを選択することによって、前記複数の不所望車両動作データポイントの一つの最も有力な根本原因に対応する最も有力な不所望構成データポイントを、前記診断プロセッサにより、識別する工程を更に備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記複数の所望構成動作特性の対応値以上である前記複数の不所望構成データポイントの前記少なくとも一つとしての前記複数の見込みない根本原因データポイントを識別する工程を備えることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、車両又は車両のモデルのテスト走行中に検出されたテストデータに基づく、車両又は車両のモデルにおける不所望挙動を識別するとともに、該不所望挙動の根本原因を識別するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両は、計画、テスト及び使用の様々な段階において、不所望挙動を示すことがある。車両のモデルは、計画試作機の製造前に、不所望挙動を識別するために生成されテストされることがある。同様に、車両の試作機は、車両の初期計画が完成された後に、不所望挙動を識別するために、動力計（又は車道上で）を用いて、研究所において、テストを受けることがある。加えて、市場で入手可能な車両は、消費者の購入後に、不所望挙動を示すことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
不所望挙動が発見される期間における計画、テスト又は使用段階に関して、不所望挙動を引き起こす構成又は制御を最適化することが望ましい。構成又は制御を最適化するために、不所望挙動の根本原因である（又は、最適化の機会を提供する）構成又は制御を、第１に識別すべきである。設計技師は、不所望車両挙動又は最適化機会の根本原因を決定するための相当な時間車両を試験するまで、相当な時間を費やすことがある。不所望車両挙動の根本原因を識別するまで、設計技師は、根本原因構成を置き換える、又は、不所望車両挙動を修正する構成のための新たな計画を開発することがある。これらの機会は、トライアンドエラーにより発見されることがあるが故に、最適化機会を決定することは、非常に難しい又は不可能ですらあり、非常に時間を消費する。
従って、車両の様々な態様の構成及び制御を最適化するためのシステム及び方法について、技術的なニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
ここに、車両又は車両モデルを診断する診断システムを開示する。システムは、車両の複数の所望車両動作特性、車両の複数のシステムの複数の所望システム動作特性、及び、複数のシステムの複数の構成に対応する複数の所望構成動作特性、を含むユーザ入力を受け付けるように設計された入力手段を含む。診断システムは更に、データを出力するように設計された出力手段を含む。診断システムは更に、入力手段及び出力手段に接続された診断プロセッサを含む。診断プロセッサは、車両のシミュレーション又は車両の動作テストに対応するとともに、検出された車両データ、検出されたシステムデータ及び検出された構成データを含む、テストデータを受け付けるように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の所望車両動作特性と検出された車両データとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを決定するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の所望システム動作特性と検出されたシステムデータとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する複数の不所望システムデータポイントを決定するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の所望構成動作特性と検出された構成データとを比較することにより、複数の不所望システムデータポイントの推定原因に対応する複数の不所望構成データポイントを決定するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の不所望車両動作データポイントの推定原因である複数の不所望構成データポイントの複数の選択された構成データポイントを含む、複数の不所望構成データポイントの分析を生成するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の不所望構成データポイントの分析を出力するために、出力手段を制御するように設計されている。
【０００５】
車両又は車両モデルを診断する診断システムも開示する。システムは、車両の複数の所望車両動作特性、車両の複数のシステムの複数の所望システム動作特性、及び、複数のシステムの複数の構成に対応する複数の所望構成動作特性、を含むユーザ入力を受け付けるように設計された入力手段を含む。診断システムは更に、データを出力するように設計された表示装置を含む。診断システムは更に、入力手段及び出力手段に接続された診断プロセッサを含む。診断プロセッサは、車両のシミュレーション又は車両の動作テストに対応するとともに、検出された車両データ、検出されたシステムデータ及び検出された構成データを含む、テストデータを受け付けるように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の所望車両動作特性と検出された車両データとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを決定するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の所望システム動作特性と検出されたシステムデータとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する複数の不所望システムデータポイントを決定するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の所望構成動作特性と検出された構成データとを比較することにより、複数の不所望システムデータポイントの推定原因に対応する複数の不所望構成データポイントを決定するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の不所望車両動作データポイントの推定原因である複数の不所望構成データポイントの複数の選択された構成データポイントを含む、複数の不所望構成データポイントの分析を生成するように設計されている。診断プロセッサは更に、複数の不所望構成データポイントの分析を出力するために、表示装置を制御するように設計されている。
【０００６】
車両又は車両モデルを診断する方法も開示する。当該方法は、車両の複数の所望車両動作特性、複数の車両のシステムの複数の所望システム動作特性、及び、複数のシステムの複数の構成に対応する複数の所望構成動作特性、を含むユーザ入力を、入力手段を介して、受け付ける工程を含む。当該方法は更に、車両又は車両の動作テストのシミュレーションに対応するとともに、検出された車両データ、検出されたシステムデータ及び検出された構成データを含むテストデータを、診断プロセッサにより、受け付ける工程を含む。当該方法は更に、複数の所望車両動作特性と検出された車両データとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを、診断プロセッサにより、決定する工程を含む。当該方法は更に、複数の所望システム動作特性と検出されたシステムデータとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントの推定原因に対応する複数の不所望システムデータポイントを、診断プロセッサにより、決定する工程を含む。当該方法は更に、複数の所望構成動作特性と検出された構成データとを比較することにより、複数の不所望システムデータポイントの推定原因に対応する複数の不所望構成データポイントを、診断プロセッサにより、決定する工程を含む。当該方法は、複数の不所望車両動作データポイントの推定原因である、複数の不所望構成データポイントの複数の選択された構成データポイントを含む複数の不所望構成データポイントの分析を、診断プロセッサにより、生成する工程を含む。当該方法は、複数の不所望構成データポイントの分析を出力するために出力手段を、診断プロセッサにより、制御する工程を含む。
【０００７】
本発明の他のシステム、方法、特徴及び利益は、以下の図面及び詳細な説明の検査に基づいて、当業者に明らかになるだろう。このような付加的なシステム、方法、特徴及び利益全ては、この明細書に含まれ、本発明の範囲内であり、不随のクレームにより保護される。図面に示された構成部分は、縮尺を必要とせず、本発明の重要な特徴がよく描かれるように誇張されている。図面では、全図をつうじて、同様の部分には同様の参照符号が付されている。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る車両又は車両のモデルにおける不所望挙動を診断する診断システムを描いたブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る不所望車両挙動を診断するために利用可能なテストデータを検出するセンサを含む、車両の様々な構成を描いたブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る図１の診断システムの診断プロセッサの様々な機能を描いたブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る図１の診断システムと同様の診断システムを用いた、車両又は車両のモデルにおける不所望挙動を診断する方法を描いたフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る図４の方法を用いて識別された不所望挙動の分析を生成する方法を描いたフローチャートである。
【図６Ａ】本発明の実施形態に係る、車両の所望車両動作特性を、不所望車両動作の識別に用いられる検出された車両データと共に描いた３次元グラフである。
【図６Ｂ】本発明の実施形態に係る、図６Ａの所望車両動作特性を、不所望車両動作データポイント及び車両の理論的な能力と共に描いた２次元グラフである。
【図６Ｃ】本発明の実施形態に係る、図６Ａの所望車両動作特性を、所望車両動作データポイント及び車両の理論的な能力と共に描いた２次元グラフである。
【図７Ａ】本発明の実施形態に係る、図６Ａの車両のモータシステムの所望システム動作特性を、不所望システム動作の識別に用いられる検出されたシステムデータと共に描いた３次元グラフである。
【図７Ｂ】本発明の実施形態に係る、図７Ａの所望システム動作特性を、不所望システム動作データポイント及びモータシステムの理論的な能力と共に描いた２次元グラフである。
【図７Ｃ】本発明の実施形態に係る、図７Ａの所望システム動作特性を、図７Ｂの不所望システム動作データポイント、及び、モータシステムのコントローラが定めるところによる対象システム動作と共に描いた２次元グラフである。
【図８】本発明の実施形態に係る、不所望システム動作の原因になり得る、図７Ａのモータシステムにおいて用いられる様々な構成を描いたシステム図である。
【図９Ａ】本発明の実施形態に係る、バッテリ充電状態及びバッテリ温度を含む、図７Ａのモータシステムのバッテリの所望構成動作特性を、対応するテストデータと共に描いた２次元グラフである。
【図９Ｂ】本発明の実施形態に係る、バッテリ充電状態及びバッテリ温度を含む、図７Ａのモータシステムのバッテリの所望構成動作特性を、対応するテストデータと共に描いた２次元グラフである。
【図１０Ａ】本発明の実施形態に係る、燃料電池スタックの電圧制限及び電流制限の所望構成動作特性を描いた２次元グラフである。
【図１０Ｂ】本発明の実施形態に係る、燃料電池スタックの電圧制限及び電流制限の所望構成動作特性を描いた２次元グラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書は、車両又は車両のモデルの不所望動作を診断するシステム及び方法を記述する。システムは、複数の所望動作特性及び検出されたテストデータに基づく、車両の自動化された診断を提供するといった、多様な利益及び利点を提供する。翻訳されるべきエラーコードを単純に提供するよりはむしろ、システムは、不所望挙動の根本原因を有利に識別する。システムは、車両だけでなく、車両のモデル、及び、不所望車両挙動の根本原因となり得る様々なシステムの構成についても、その不所望動作を有益に識別する。システムは更に、操縦者の間違い又は制御エラーにより生じた不所望動作に対応する見込みない根本原因を識別して除去してよく、診断の見直し時に分析時間を有益に減じる。システムはまた、不所望車両動作の最も有力な根本原因により不所望結果を有利に並べ、付加的な時間の減少を提供する。システムは更に、グラフ形式の診断を有利に提供し、診断の容易に翻訳された分析を提供する。
【００１０】
実施形態のシステムは、車両の、該車両のシステムの、及び、該システムの構成の、複数の所望動作特性を受け付け可能な入力デバイスを含んでよい。入力デバイスは更に、車両を用いた実験の結果に対応するテストデータを受け付けてよい。システムは更に、複数の所望動作特性及びテストデータを受け付け可能な診断プロセッサを含んでよい。診断プロセッサは、車両、多様なシステム及びその構成について、複数の所望動作特性とテストデータとを比較する。診断プロセッサは、比較に基づいて、不所望車両、システム及び構成動作を識別して、車両、システム及び構成動作の分析を生成する。システムは更に、診断プロセッサにより生成された分析を出力する出力デバイスを含んでよい。
【００１１】
図１に転じて、診断システム１００は、車両１０４又は車両のモデル１０８を診断する（又は、対応するエラーを識別する）様々な構成を含んでいる。診断システム１００は、車両診断ン分析コンピュータ１０２を含んでよい。車両診断分析コンピュータ１０２は、車両１０４又はモデル１０８に関する診断を実施するために具体的に設計されてよい。システム１００は更に、動力計１０６を含んでよい。
【００１２】
車両１０４は、車両１０４の操作に対応するテストデータを検出する様々なセンサを含んでよい。テストデータは、（様々な条件下の車両の加速率等の）車両１０４全体としての動作に対応する車両動作データを含んでよい。テストデータは更に、（車両１０４のモータのパワー出力等の）車両のシステムの動作に対応するシステム動作データを含んでいてよい。テストデータは更に、（車両１０４のバッテリの充電状態（ＳＯＣ）又は温度等の）システムの構成の動作に対応する構成動作データを含んでいてよい。
【００１３】
いくつかの実施形態では、テストデータは、車両１０４が車道又は他の地形のコースに沿って走行しているときに検出されてよい。いくつかの実施形態では、車両は、動力計１０６条で操作されていてよい。従って、動力計１０６は、車両１０４のセンサとしての、同様のテストデータを検出可能なセンサを含んでよい。車両１０４からの又は動力計１０６からのテストデータは、分析のために、車両診断分析コンピュータ１０２へ提供されてよい。車両診断分析コンピュータ１０２は、車両の、システムの、構成の、不所望動作を示すテストデータにおける特定データポイントを識別してよい。データポイントは、単一のテストデータに対応してよい。
【００１４】
いくつかの実施形態では、テストデータは、車両モデル１０８から生成されてよい。いくつかの実施形態では、車両モデル１０８は、車両診断分析コンピュータ１０２上でシミュレートされてよく、いくつかの実施形態では、車両モデル１０８は、分離シミュレーションコンピュータ又はデバイス上でシミュレートされてよい。車両モデル１０８は、車両１０４の操作の結果をシミュレートしてよい。
【００１５】
車両診断分析コンピュータ１０２は、診断プロセッサ１１０、メモリ１１２、入力デバイス１１４及び出力デバイス１１６を含んでよい。
【００１６】
診断プロセッサ１１０は、一以上のプロセッサ又はコントローラを含んでよく、ロジックを実行可能であってよい。診断プロセッサ１１０は、汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）若しくは他のプログラマブルロジックデバイス、独立したゲート若しくはトランジスタロジック、独立したハードウェア構成、又は、それらの組み合わせを含んでよい。
【００１７】
メモリ１１２は、診断プロセッサ１１０により実施される指示を、（診断プロセッサ１１０に要求されるような）他の付加的なデータと共に、格納可能な非一過性のメモリを含んでよい。
【００１８】
入力デバイス１１４は、一以上の入力デバイスを含んでいてよい。例えば、入力デバイス１１４は、キーボード、マウス、マイクロフォン等を含んでいてよい。いくつかの実施形態では、入力デバイス１１４は、（ＵＳＢポート、ディスクドライブ、イーサネット（登録商標）ポート、ブルートゥース（登録商標）ポート、ワイファイ（登録商標）ポート等の）車両１０４、動力計１０６、車両モデル１０８を走らせるモデルコンピュータ等とデータを送受信可能な、ポート又は通信機能を含んでいてよい。
【００１９】
入力デバイス１１４は、車両１０４、動力計１０６及び車両モデル１０８の少なくとも一つからテストデータを含む様々なデータを受信してよい。入力デバイス１１４は更に、車両１０４に対応する複数の所望特性を受信してよい。複数の所望特性は、（所望加速率のような）複数の所望車両動作特性を含んでいてよい。複数の所望車両動作特性は、特定の車両状態において、車両への特定の入力（アクセルペダルポジション、道路勾配、等）に応答した、車両１０４の所望の又は対象の操作に対応してよい。複数の所望特性は更に、（モータによるパワー出力のような）複数の所望システム動作特性を含んでいてよい。複数の所望システム動作特性は、特定の状態において、特定の入力（道路勾配又は車両１０４の速度）に応答した、車両１０４のシステムの所望の又は対象の操作に対応してよい。複数の所望特性は更に、（車両１０４のバッテリの充電状態又は温度のような）複数の所望構成動作特性を含んでいてよい。複数の所望構成動作特性は、特定の状態において、特定の入力（バッテリ充電状態やバッテリ温度）に応答した、システムの構成の所望の又は対象の操作に対応してよい。
【００２０】
いくつかの実施形態では、複数の所望特性は、車両１０４に関する一以上の設計機能を実施する一の技師又は技師グループにより、決定又は提供されてよい。例えば、車両１０４の設計技師は、複数の所望特性を識別してよく、複数の所望特性を（スプレッドシートフォーマット等の）電子フォーマットに変換してよく、複数の所望特性を、入力デバイス１１４を介して、車両診断分析コンピュータ１０２へ提供してよい。いくつかの実施形態では、複数の所望特性は、車両１０４に関する一以上の設計機能を実施する一の技師又は技師グループにより入力された一以上のパラメータに基づいて、診断プロセッサ１１０及び／又はメモリ１１２により決定又は提供されてよい。
【００２１】
診断プロセッサ１１０は、入力デバイス１１４を介して、複数の所望特性及びテストデータを受信してよい。診断プロセッサ１１０は、複数の所望特性の観点からテストデータを分析してよく、不所望車両動作の潜在原因を識別してよい。診断プロセッサ１１０は更に、テストデータの分析を生成してよい。
【００２２】
出力デバイス１１６は、一以上のデータを出力可能なデバイスを含んでいてよい。例えば、出力デバイス１１６は、タッチスクリーン、表示装置、プリンタ等を含んでいてよい。診断プロセッサ１１０は、テストデータの分析を出力デバイス１１６へ送信してよく、該分析を出力するために出力デバイス１１６を制御してよい。
【００２３】
さて図２を参照すると、車両１０４の実施形態が描かれている。車両１０４は、ＥＣＵ２００、メモリ２０２、入力デバイス２０４及び出力デバイス２０６を含んでいてよい。車両１０４は更に、動力源２０８及び複数のセンサ２１７を含んでいてよい。
【００２４】
ＥＣＵ２００は、車両１０４の各構成と接続されていてよく、自動車システムのために具体的に設計された一以上のプロセッサ又はコントローラを含んでいてよい。ＥＣＵ２００の機能は、単一のＥＣＵ又はマルチプルＥＣＵにより実行されてよい。ＥＣＵ２００は、車両１０４の構成からデータを受信してよく、受信されたデータに基づいて決断してよく、決断に基づいて構成の操作を制御してよい。
【００２５】
いくつかの実施形態では、車両１０４は、完全に自律又は半自律であってよい。これについて、ＥＣＵ２００は、車両１０４を開始位置から目的地まで動かすために、車両１０４の様々な態様（操舵、ブレーキ、アクセル等）を制御してよい。
【００２６】
メモリ２０２は、周知の非一過性のメモリを含んでよい。これについて、メモリ２０２は、ＥＣＵ２００により利用可能な機械可読な指示を格納してよく、ＥＣＵ２００に要求される他のデータを格納してよい。
【００２７】
入力デバイス２０４は、タッチスクリーン、マイクロフォン等の一以上の入力デバイスを含んでいてよい。入力デバイス２０４は更に、車両１０４の操作を制御する構成を含んでいてよい。例えば、入力デバイス２０４は、アクセルペダル、ブレーキペダル、ギアシフタ、クルーズコントロールリクエスト、タッチスクリーン等を含んでいてよい。これについて、操縦者は、テストデータを生成するための様々な状況において、車両１０４を制御するために、入力デバイス２０４を利用してよい。
【００２８】
出力デバイス２０６は、車両の操縦者へ又は図１の車両診断分析コンピュータ１０２へデータを出力可能な出力デバイスを含んでよい。例えば、出力デバイス２０６は、タッチスクリーン、表示装置、スピーカ、又は、ワイヤを介して若しくはワイヤレス通信で他のデバイスを通信可能なポートを含んでいてよい。例えば、出力デバイス２０６は、ブルートゥース（登録商標）ポート、ワイファイ（登録商標）ポート、イーサネットポート、ＵＳＢポート等を含んでいてよい。
【００２９】
動力源２０８は、車両１０４を推進するためのパワーを生成可能な一以上のデバイスを含んでいてよい。例えば、動力源２０８は、燃料を機械的エネルギに変換するエンジン２１０を含んでいてよい。動力源２０８は、モータジェネレータ２１２を含んでいてもよい。モータジェネレータ２１２は、電力を受信し、電力を機械的エネルギに変換してよい。動力源２０８は更に、モータジェネレータ２１２により利用可能な電気的エネルギを蓄えるように構成されたバッテリ２１４を含んでいてよい。いくつかの実施形態では、モータジェネレータ２１２は、車両１０４の車輪からの又はエンジン２１０からの機械的パワーを、バッテリ２１４により蓄えられる電気的エネルギに変換してもよい。動力源２０８は、燃料電池スタック２１６を含んでいてよい。燃料電池スタック２１６は、夫々水素又は他の物質を電力に変換する複数の燃料電池を含んでいてよい。燃料電池スタック２１６により生成された電気的エネルギは、モータジェネレータ２１２により利用されてもよいし、バッテリ２１４内に蓄えられてもよい。
【００３０】
動力源２０８は更に、トランスミッション２０９を含んでいてよい。トランスミッション２０９は、エンジン２１０及びモータジェネレータ２１２の少なくとも一方からの機械的パワーを受けてよく、車両１０４の車輪へパワーを伝達してよい。トランスミッション２０９は更に、第１の角速度及びトルクを有する機械的パワーを、第２の角速度及びトルクを有する機械的パワーへ変換するための複数のギアを含んでいてよい。
［００４７］  複数のセンサ２１７は、一以上の車両動作センサ２１８、一以上のシステム動作センサ２２０、一以上の構成動作センサ２２２及び一以上の環境センサ２２４を含んでいてよい。
【００３１】
車両動作センサ２１８は、車両１０４の動作に対応する車両データを検出してよい。例えば、車両動作センサ２１８は、車両１０４の加速率、速度、等を検出してよい。
【００３２】
システム動作センサ２２０は、車両１０４のシステムの動作に対応するシステムデータを検出してよい。例えば、システムは、モータジェネレータ２１２に対応するモータージェネレータシステム、エンジン２１０に対応するエンジンシステム、等を含んでよい。システム動作センサ２２０は、例えば、モータジェネレータ２１２のパワー出力、エンジン２１０によるパワー出力、等を検出してよい。
【００３３】
構成動作センサ２２２は、車両１０４の一以上のシステムの構成の動作に対応する構成データを検出してよい。例えば、構成は、燃料電池スタック２１６の一以上の燃料電池、燃料電池スタック２１６の一以上のポンプ、バッテリ２１４、等を含んでいてよい。構成動作センサ２２２は、例えば、一以上の燃料電池の温度、燃料電池の一以上のポンプによる圧力出力、バッテリ２１４の充電状態、等を検出してよい。
【００３４】
環境センサ２２４は、車両１０４の環境に対応する環境データを検出してよい。例えば、環境センサ２２４は、現在道路の道路勾配、車両１０４の現在標高、車両１０４の現在位置、車両１０４の周囲の現在周囲温度、等を検出してよい。
【００３５】
ＥＣＵ２００は、車両１０４の操作（即ち、アクセルペダルの踏下量、トランミッション２０９の現在のギア比、等）に対応する車両制御データを、入力デバイス２０４から受信してよい。ＥＣＵ２００は更に、複数のセンサ２１７から、動作センサ２１８、２２０、２２２により検出されたテストデータを含むデータを受信してよい。図１及び図２を簡単に参照して、ＥＣＵ２００は、車両制御データ、テストデータ及び環境データを、出力デバイス２０６を介して、車両診断分析コンピュータ１０２へ送信してよい。
【００３６】
さて図３を参照すると、診断プロセッサ１１０ｈｓ、様々な機能を実施するように設計されている。いくつかの実施形態では、診断プロセッサ１１０は、ハードウェアの専用部品により各機能が実施される等、複数の機能各々が実施されるように設計された特定のハードウェアを有していてよい。特に、診断プロセッサ１１０は、動作特性インタープリタ機能３００、テストデータ分類機能３０２、不所望動作決定機能３０４、見込みない根本原因決定機能３０６、データポイントランキング機能３０８及びグラフ生成機能３１０を含んでいてよい。
【００３７】
図１及び３を参照して、動作特性インタープリタ機能３００は、入力デバイス１１４を介して、車両、システム及び構成に対応する複数の所望動作特性を受信してよい。動作特性インタープリタ機能３００は、複数の所望動作特性を、診断プロセッサ１１０により利用可能なフォーマットに変換してよい。例えば、動作特性インタープリタ機能は、複数の所望動作特性各々を、複数の所望動作特性を視覚的に表す二以上の次元を有する一以上のグラフに変換してよい。
【００３８】
テストデータ分類機能３０２は、入力デバイス１１４を介して、テストデータを受信してよい。テストデータ分類機能３０２は、その後、特定のテストデータが対応する特定の動作パラメータ、特定のシステム又は特定のハードウェアに応じて、テストデータを分類してよい。例えば、テストデータ分類機能３０２は、車両１０４の加速度データが加速動作パラメータに対応するように決定してよい。テストデータ分類機能３０２は更に、モータ出力データが車両１０４のモータシステムに対応するように決定してよい。テストデータ分類機能３０２は更に、バッテリＳＯＣが、バッテリ又はバッテリに含まれる特定の構成に対応するように決定してよい。
【００３９】
不所望動作決定機能３０４は、複数の所望動作特性の外側に属するテストデータの複数の特定データポイントを識別するために、テストデータと複数の所望動作特性とを比較してよい。不所望動作決定機能３０４は、複数の不所望動作データポイントとしての、複数の所望動作特性の外側に属する複数の特定データポイントを識別してよい。
【００４０】
例えば、所望動作特性は、車両１０４が２３％の勾配を有する道路上を、時速１０マイル（１０ｍｐｈ）の速度で走行しているとき、車両１０４は、重力の０．３５倍（０．３５Ｇ）で加速すべきということを含んでいることがある。テストデータは、車両１０４が１０ｍｐｈで、２３％勾配に沿って走行しているときに０．１Ｇで加速したというデータポイントを含んでいることがある。従って、不所望動作決定機能３０４は、その特定データポイントを、不所望データポイントとして識別してよい。
【００４１】
不所望動作決定機能３０４は更に、不所望車両データポイントを引き起こす可能性のある複数の不所望システムデータポイントを識別してよく、不所望システムデータポイントを引き起こす可能性のある複数の不所望構成データポイントを識別してよい。これについて、不所望動作決定機能３０４は、最初に、不所望車両データポイントを識別し、次に、不所望車両データポイントの原因となり得る一以上の不所望システムデータポイントを識別し、次に、不所望システムデータポイントの原因となり得る一以上の不所望構成データポイントを識別してよい。
【００４２】
不所望データポイントは更に、車両、システム若しくは構成又はその制御の最適化のための機会を識別する複数のデータポイントを含むことができる。例えば、車両は、全てのデータポイントが複数の所望動作特性に属するように作動してよい。しかしながら、複数のデータポイントのいくつかは、複数の所望動作特性から、相対的に大きい距離だけ離れていてよく、システム若しくは構成又はその制御が最適化可能であることを示す。
【００４３】
例えば、複数の所望動作特性は、エアコンプレッサ温度は摂氏１００度より低く維持されるべきであるということを含んでいることがある。複数の構成データポイントは、エアコンプレッサ温度が、摂氏７９度には達するが、決して超えることはないということを含んでいることがある。エラーが検出されることはないが、データは、所望動作特性とデータポイントとの間は摂氏２１度離れているので、エアコンプレッサを最適化する機会の存在を示し得る。これについて、エアコンプレッサシステムの設計者は、重量及びコストを抑制するために比較的小さいコンプレッサを組み込むことにより、エアコンプレッサを変更し得るということを決定するために、このようなデータを利用してよい。比較的小さいコンプレッサは（摂氏９５度のような）比較的高い温度に達し得るけれども、比較的小さいコンプレッサの低減された重量及びコストにより、元のコンプレッサに対して最適化され得る。
【００４４】
見込みない根本原因決定機能３０６は、不所望車両動作データポイントの根本原因である可能性が低い、特定不所望データポイントを識別してよい。例えば、見込みない根本原因決定機能３０６は、特定の不所望車両、システム又は構成データポイントが、操縦者の間違い又は（ハードウェアエラーの代わりに制御エラーを示し得る）間違った対象操作のセットにより引き起こされたか否かを決定してよい。見込みない根本原因決定機能３０６は、それから、複数の見込みない根本原因データポイントにタグをつけ、又は、別の方法で識別してよい。
【００４５】
例えば、見込みない根本原因決定機能３０６は、ＳＯＣデータポイントが、目標ＳＯＣデータポイントより小さい、それ故、不所望ＳＯＣデータポイントである、か否かを決定してよい。ＳＯＣはドライバ操作に基づくので、見込みない根本原因決定機能３０６は、不所望ＳＯＣデータポイントが、不所望車両動作データポイントの根本原因である可能性が低いことを決定してよい。
【００４６】
データポイントランキング機能３０８は、不所望車両動作データポイントの根本原因である特定データポイントのセベラティ及び見込みの少なくとも一方に基づいて、複数の不所望データポイントをランク付けしてよい。例えば、データポイントランキング機能３０８は、最もシビアな又は最も有力な不所望データポイントを相対的に高くランク付けしてよく、見込みない根本原因データポイントを相対的に低くランク付けしてよい。セベラティは、不所望データポイントの振幅及び周波数に基づいて決定されてよい。例えば、所望動作特性より２０％大きい不所望データポイントは、所望動作特性より３％だけ大きい不所望データポイントより、セベラティにランク付けされてよい。
【００４７】
グラフ生成機能３１０は、テストデータと複数の所望動作特性とを関連付けた一以上のグラフを生成してよい。例えば、グラフ生成機能３１０は、所望動作特性に関連付けられた、テストデータのセット各々の一以上のグラフを生成してよい。例えば、グラフ生成機能３１０は、様々な環境条件の所望モータパワー出力を含むグラフを生成してよく、同一グラフ上に、検出されたモータパワー出力に対応するテストデータをプロットしてよい。
【００４８】
図４に転じると、車両又は車両モデルを診断する方法４４０が示されている。方法４００は、図１のシステム１００と同様のシステムにより実施されてよい。例えば、方法４００の様々なブロックは、車両診断分析コンピュータの診断プロセッサにより実施されてよい。
【００４９】
ブロック４０２において、診断プロセッサ１１０は、入力デバイスを介して、複数の所望動作特性を受信してよい。複数の所望動作特性は、上述した、複数の所望車両動作特性、複数の所望システム動作特性及び複数の所望構成動作特性を含んでいてよい。
【００５０】
ブロック４０４において、テストデータは、車両、動力計又は車両モデルを用いたシミュレーションから検出又は受信されてよい。テストデータは、上述した、車両動作、システム動作及び構成動作に対応するテストデータを含んでいてよい。
【００５１】
ブロック４０６において、診断プロセッサは、複数の不所望車両動作データポイントを識別してよい。上述の如く、複数の不所望車両動作データは、複数の所望車両動作特性に達しなかった又は超えたテストデータからの複数のデータポイントである。これについて、診断プロセッサは、車両テストデータと複数の所望車両動作特性各々とを比較することにより、複数の所望車両動作特性各々についての複数の不所望車両動作データポイントを識別してよい。
【００５２】
ブロック４０８において、診断プロセッサは、複数の不所望システムデータポイントを識別してよい。上述の如く、複数の不所望システムデータポイントは、複数の所望システム動作特性に達しなかった又は超えたテストデータからの複数のデータポイントである。これについて、診断プロセッサは、車両動作に対応する各システムの複数の所望システム動作特性各々についての複数の不所望システム動作データポイントを識別してよい。例えば、診断プロセッサは、モータのモータパワー出力についての複数の不所望システムデータポイントを識別してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、不所望車両動作データポイントに対する（即ち、潜在的に引き起こし得る）システムの複数の不所望システム動作データポイントの識別だけしてよい。
【００５３】
ブロック４１０において、診断プロセッサは、複数の不所望構成データポイントを識別してよい。上述の如く、複数の不所望構成データポイントは、複数の所望構成動作特性に達しなかった又は超えたテストデータからの複数のデータポイントである。これについて、診断プロセッサは、車両動作に対応する各システムの各構成についての複数の所望構成動作特性各々についての複数の不所望構成動作データポイントを識別してよい。例えば、診断プロセッサは、モータにより用いられるバッテリのバッテリ充電状態又はバッテリ温度についての複数の不所望構成データポイントを識別してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、不所望システム動作データポイントに関する複数の構成についての複数の不所望構成動作データポイントの識別だけしてよい。
【００５４】
ブロック４１２において、診断プロセッサは、複数の見込みない根本原因データポイントを識別してよい。診断プロセッサは、車両の各構成及びシステムについての複数の見込みない根本原因データポイントを識別してよい。上述の如く、診断プロセッサは、操縦者の間違い又は間違った対象のセットによりおそらく引き起こされる複数の不所望データポイントを識別してよい。
【００５５】
ブロック４１４において、診断プロセッサは、見込みない根本原因データポイントとしては識別されなかった複数の車両、システム及び構成データポイント優先してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、不所望データポイントのリストから複数の見込みない根本原因データポイントを除去してよい。
【００５６】
ブロック４１６において、診断プロセッサは、複数の残余不所望データポイントをランク付けしてよい。上述の如く、診断プロセッサは、複数の残余不所望データポイントを、不所望データポイントのセベラティ、及び、不所望車両動作データポイントの根本原因である特定データポイントの見込みの少なくとも一方に基づいて、ランク付けしてよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、各不所望データポイントと対応する動作特性との間の距離に基づいて、不所望車両動作データポイントの根本原因となる特定の不所望データポイントのセベラティ又は見込みを決定してよい。例えば、仮に、第１の不所望システムデータポイントが対応する動作特性からの乖離が５％だけであり、第２の不所望システムデータポイントが対応する動作特性からの乖離が５０％であるとすると、診断プロセッサは、第２の不所望システムデータポイントを、第１の不所望システムデータポイントより高くランク付けしてよい。
【００５７】
ブロック４１８において、診断プロセッサは、不所望車両動作データポイントの根本原因に対応する最も有力な構成データポイントに対応する最も有力な不所望構成データポイントを選択してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、最も有力な不所望構成データポイントとして、最も高くランク付けされた不所望構成データポイントを選択してよい。
【００５８】
ブロック４２０において、診断プロセッサは、車両の診断の分析を生成してよい。分析は、複数の所望車両、システム及び構成動作特性と対応する複数のテストデータポイントとのグラフィカルな表現を含んでいてよい。
【００５９】
ブロック４２２において、診断プロセッサは、診断の分析を出力するように出力デバイスを制御してよい。
【００６０】
さて図５を参照すると、車両の診断の分析を生成する方法５００が示されている。ブロック５０２において、診断プロセッサは、複数のグラフを生成してよい。各グラフは、複数の所望車両、システム及び構成動作特性に関連付けられていてよい。例えば、第１グラフは、車両の所望加速度に対応していてよく、第２グラフは、車両のモータジェネレータの所望出力に対応していてよく、第３グラフは、車両のバッテリの所望ＳＯＣに対応していてよい。
【００６１】
各グラフは更に、テストデータからの対応する複数のデータポイントを含んでいてよい。例えば、第１グラフは更に、車両のテスト走行中（又は車両のモデルのシミュレーション中）の車両の検出された加速度に対応する複数のデータポイントを含んでいてよい。第２グラフは更に、テスト走行中のモータジェネレータの検出されたパワー出力に対応する複数のデータポイントを含んでいてよい。第３グラフは更に、テスト走行中のバッテリの検出されたＳＯＣに対応する複数のデータポイントを含んでいてよい。
【００６２】
ブロック５０４において、診断プロセッサは、ブロック５０２において生成された複数のグラフの少なくとも一つに、対応する車両、システム又は構成の理論的な能力を追加してよい。これについて、少なくとも一つのグラフは、所望動作特性、テストデータ及び理論的な能力を含んでいてよい。このようなグラフは、複数の所望動作特性が理論的に可能か否か、並びに、複数のテストデータポイントが、複数の所望動作特性及び複数の理論的な能力からどの程度離れているか、を描いていてよい。例えば、グラフは、様々な状況についてのモータジェネレータの所望のパワー出力、様々な状況についての理論的な能力であるモータジェネレータのパワー出力、及び、モータジェネレータのパワー出力に対応するテストデータから収集された複数のデータポイントを描いていてよい。
【００６３】
設計者は、車両、システム又は構成の制御を最適化するための、複数のテストデータポイントと理論的な能力との比較を利用してよい。例えば、複数のデータポイントが、特定領域において理論的な能力より、数値で、有意に少ない場合、制御は、複数のデータポイントのその領域における制御対象を増やすことにより、最適化されてよい。
【００６４】
ブロック５０６において、診断プロセッサは、複数の見込みない根本原因データポイントに対応する複数のグラフの生成を除く又は落としてよい。診断プロセッサは、見込みない根本原因データポイントは、不所望車両動作データポイントの根本原因となる可能性が低いので、診断プロセッサはそのようにしてもよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、分析において残される見込みない根本原因データポイントに対応するグラフを与えてよい。
【００６５】
ブロック５０８において、診断プロセッサは、複数の不所望データポイントのランク付けに基づいてグラフを作ってよい。例えば、診断プロセッサは、最初に提供される最も高くランク付けされた不所望データポイントに対応するグラフ、２番目に提供される２番目に高くランク付けされた不所望データポイントに対応するグラフ、等のような複数のグラフを作ってよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、最初に提供される最も高い不所望構成データポイントに対応するグラフ、２番目に提供される最も高い不所望構成データポイントに関連するシステムに対応するグラフ、等のようなグラフを作ってよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、最初に提供される全ての構成グラフ、２番目に提供される全てのシステムグラフ、等のような複数のグラフを作ってよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、最初に提供される全ての車両グラフ、２番目に提供される全てのシステムグラフ、等のような複数のグラフを作ってよい。
【００６６】
図６Ａに転じて、図１の診断プロセッサ１１０のような診断プロセッサにより生成された典型的な分析が示されている。診断プロセッサは、図３の方法３００及び図４の方法４００と類似の方法を実施していてよい。診断プロセッサは、複数の所望車両、システム及び構成動作特性、並びに、車両、動力計又は車両のモデルからのテストデータを既に受信していてよい。
【００６７】
診断プロセッサは、複数の所望動作特性とテストデータとを比較することにより、複数の不所望車両動作データポイントを識別する。３Ｄグラフ６００は、比較結果を描いている。図示するように、グラフ６００は、車両の複数の所望車両動作特性を表すメッシュ６０２を含んでいる。グラフ６００は更に、検出された車両テストデータを表す複数のポイント６０４を含んでいる。このメッシュ６０２及びポイント６０４は、対応する道路勾配、車両速度及び車両の加速度に関してプロットされている。図示するように、複数のポイント６０４は、複数の不所望車両動作データポイント６０６及び複数の所望車両動作データポイント６０８を含んでいる。
【００６８】
グラフ６００は、複数の不所望車両動作データポイント６０６を含む不所望結果領域６１０を描いている。グラフ６００は更に、デザインバッファ６１２を伴う領域（即ち、テストデータが複数の不所望車両動作特性を超える領域）を描いている。
【００６９】
図６Ａ、６Ｂ及び６Ｃを参照すると、第１の２次元グラフ６３０は、不所望結果領域６１０を描いており、第２の２次元グラフ６６０は、デザインバッファ６１２を伴う領域を描いている。第１の２次元グラフ６３０は、車両速度及び車両加速度についての軸を含み、グラフ６３０全ては、１９％勾配に対応している。
【００７０】
第１の２次元グラフ６３０は、複数の所望車両動作特性６０２、複数の不所望車両動作データポイント６０６及び車両の理論的な能力６３２をプロットしている。図示するように、複数の不所望車両動作データポイント６０６は、複数の所望車両動作特性６０２以下であり、それ故、複数のデータポイント６０６が望ましくないことが描かれている。特に、第１データポイント６３４は、複数の所望車両動作特性６０２より距離６３６だけ低い（０．０８Ｇの加速度ギャップに対応）。データポイント６３４について、不所望と解釈されないために、データポイント６３４は、加速度約０．１８Ｇに達するように、０．０８Ｇだけ増やすべきである。
【００７１】
更に図示するように、複数の所望車両動作特性６０２は、車両の理論的な能力６３２より低い。これは、複数の所望車両動作特性６０２が妥当な予想であり、それ故、複数の不所望な結果が、車両の妥当性を欠く予想の他の問題により引き起こされることを描いている。
【００７２】
第２の２次元グラフ６６０は、複数の所望車両動作特性６０２、複数の所望車両動作データポイント６０８及び車両の理論的な能力６３２を描いている。図示するように、複数の所望車両動作データポイント６０８は、複数の所望車両動作特性６０２より上に位置している。それ故、複数の所望車両動作データポイント６０８は、複数の所望車両動作特性６０２を超えている。特に、複数の所望車両動作特性６０２に又はより上に位置している間に、対応する加速度が減少しているので、複数の所望車両動作データポイント６０８は、デザインバッファを有すると考えられ得る。
【００７３】
複数の不所望車両動作データポイントを識別した後、診断プロセッサは、不所望システムデータポイントを識別するために、複数の所望システム動作特性に照らして、テストデータを分析してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、車両の各システムについてこの分析を実施してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、不所望車両動作データポイントを潜在的に引き起こすことが可能な車両の複数のシステム（即ち、この例では、加速度に影響を及ぼすことができるシステム）についてのみ、この分析を実施してよい。
【００７４】
例えば図７を参照すると、３次元グラフ７００は、車両のモータシステムについての複数の所望システム動作特性７０２と、対応する検出されたシステムデータ７０４とを描いている。診断プロセッサは、複数の所望システム動作特性７０２と検出されたシステムデータ７０４とを比較することにより、複数の不所望システムデータポイント７０６を識別してよい。特に、診断プロセッサは、複数の所望システム動作特性７０２より下に位置するデータポイントとしての複数の不所望システムデータポイント７０６を識別してよい。図示するように、グラフ７００は、複数の不所望システムデータポイント７０６を含む不所望結果７０８の領域を描いている。
【００７５】
さて図７Ａ、７Ｂ及び７Ｃを参照すると、第１の２次元グラフ７３０は、道路勾配約１８％で、不所望結果７０８の領域についての、モータシステムの複数の所望システム動作特性７０２、複数の不所望システムデータポイント７０６及び理論的な能力７３２を描いている。図示するように、複数の不所望システムデータポイント７０６は、少なくとも距離７３６だけ、複数の所望システム動作特性７０２より下に位置している。これについて、モータシステムは、所定の道路勾配及び速度についての所望パワー出力より小さい、パワー約１２ｋＷを出力している。複数の所望システム動作特性７０２は、理論的な能力７３２より下に位置しており、それ故、複数の所望システム動作特性７０２が妥当な選択であることが示される。
【００７６】
第２の２次元グラフ７６０は、所定の道路勾配（１８％）及び速度についての、複数の所望システム動作特性７０２、複数の不所望システムデータポイント７０６、及び、車両のＥＣＵによる選択としての目標モータパワーに対応する複数の目標７６２を描いている。図示するように、複数の不所望システムデータポイント７０６は、約１２ｋＷに対応する距離７６４だけ、複数の目標７６２より下に位置している。
【００７７】
診断プロセッサは、複数の不所望システムデータポイント７０６が、見込みない根本原因データポイントであるか否かを識別するために、複数の不所望システムデータポイント７０６と複数の目標７６２とを比較してよい。特に、複数の不所望システムデータポイント７０６が複数の目標７６２以上である場合、診断プロセッサは、見込みない根本原因データポイントとしての複数の不所望システムデータポイント７０６を識別してよい。これは、低い目標が、複数の不所望システムデータポイント７０６が、操縦者の間違い又は、ハードウェアエラーに対立するものとしてＥＣＵによる不所望モータ制御により引き起こされたことを示しているだろうからである。
【００７８】
不所望システムデータポイントの識別の後、診断プロセッサは、不所望構成データポイントを識別するために、複数の所望構成動作特性に照らしてテストデータを分析してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、対応するシステムの各構成又は車両の各構成について、この分析を実施してよい。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、不所望システムデータポイントを潜在的に引き起こすだろうシステムの構成（即ち、この例では、モータパワー出力に影響を及ぼすことができる構成）についてのみ、この分析を実施してよい。
【００７９】
特に図８を参照すると、システム線図８００は、診断プロセッサが、モータシステムの構成挙動をどのように分析するかを描いている。特に、診断プロセッサは、モータシステムが、目標モータパワーより小さい約１２ｋＷを出力すること、それ故、１２ｋＷのモータパワーデータが不所望システム動作８０２を示していることを学習する。モータシステムは、多様な構成、又は、モータ制限構成８０６、バッテリパワー構成８０８及び燃料電池スタック構成８１０を含むサブシステム８０４を含んでいてよい。
【００８０】
診断プロセッサは、不所望構成データポイントを識別するために、複数の構成各々又はサブシステム８０４を分析してよい。まず、診断プロセッサは、複数の所望システム動作特性７０２とモータの理論的な能力７３２とを比較することにより、モータ制限構成８０６を分析してよい。分析の結果は、グラフ８１２に描かれている。図示するように、設計マージン８１４は、複数の所望システム動作特性７０２と理論的な能力７３２との間に存在し、それ故、不所望システム動作８０２は、モータ制限構成８０６により引き起こされてないことを示している。
【００８１】
バッテリパワー構成８０８及び燃料電池スタックパワー構成８１０各々は、多様なサブ構成（これらは、構成としても参照される）を含んでいてよい。特に、バッテリパワー構成８０８は、バッテリパワー構成８０８に影響を及ぼし得る、バッテリ充電状態８１８及びバッテリ温度８２０を含んでいる。燃料電池スタックパワー構成８１０は、燃料電池スタックパワー構成８１０に影響を及ぼし得る、電圧制限８２２及び電流制限８２４を含んでいる。
【００８２】
図９Ａ及び９Ｂを参照すると、第１のグラフ９００はバッテリ充電状態８１８を描いており、第２のグラフ９５０はバッテリ温度８２０を描いている。第１のグラフ９００は、バッテリの充電状態及びパワー出力についての複数の所望構成動作特性９０２を描いている。複数の構成動作特性９０２は、動作制限として描かれている。動作制限は、最大値より下に位置するデータポイントにとって望ましいような最大値に対応している。
【００８３】
複数のポイント９０４は、複数の不所望構成データポイントに対応している。なぜなら、複数の所望構成動作特性９０２（これらは、動作制限）以上に位置しているからである。特に、第１のグラフ９００は、バッテリの充電状態が、ハードウェア故障以外の結果により比較的低くなることにより、バッテリ出力が制限されるだろうことを、描いている。例えば、ＳＯＣが所望ＳＯＣレベル（即ち、動作制限）より大きく増えることがないように、先の走行部分期間に、バッテリＳＯＣが徐々に排出されてよい。
【００８４】
第２のグラフ９５０は、バッテリ温度及びバッテリパワーについての、複数の所望構成動作特性９３２をプロットしている。再度、複数の所望構成動作特性９３２は、複数の所望構成動作特性９３２以下に位置する全てのデータポイントにとって望ましいような動作制限に対応してよい。これについて、診断プロセッサは、どの動作特性が動作制限に対応するか学習又は意識してよい。
【００８５】
第２のグラフ９５０は、複数のデータポイント９３４を描いている。複数のデータポイント９３４は、複数の所望構成動作特性９３２より下に位置しているので、複数のデータポイント９３４は、所望構成データポイントとして参照されるだろう。それ故、第２のグラフ９５０は、バッテリ温度が、低モータパワー出力の原因となる可能性が低いことを描いている。
【００８６】
図１０Ａを参照して、診断プロセッサは、車両の燃料電池スタックの電圧制限に対応する電圧制限構成８２２を分析してよい。特に、診断プロセッサは、電圧制限構成８２２の様々な態様を分析してよい。様々な態様は、電圧制限構成８２２に影響を及ぼしてよく、診断プロセッサにより分析されてよい。診断プロセッサは、これらの態様各々について、複数の所望構成動作特性と、複数の対応する構成データポイントとを描いたグラフを出力してよい。
【００８７】
特に、第１のグラフ１００２は、燃料電池スタックのモータ温度及び回転率についての、複数の所望構成動作特性と、複数の対応する構成データポイントとをプロットしている。第２のグラフ１００４は、インタークーラ排気温度及び燃料電池スタックの回転率についての、複数の所望構成動作特性と、複数の対応する構成データポイントとをプロットしている。第３のグラフ１００６は、インバータ温度及び燃料電池スタックの回転率についての、複数の所望構成動作特性と、複数の対応する構成データポイントをプロットしている。第４のグラフ１００８は、燃料電池冷却剤温度及び燃料電池の電圧制限についての、複数の所望構成動作特性と、複数の対応する構成データポイントとをプロットしている。グラフ１００２、１００４、１００６、１００８に描かれた複数の所望構成動作特性各々は、目標に対応しており、制限ではない。複数の構成データポイント各々が、対応する複数の所望構成動作特性以上に位置しているので、電圧制限構成８２２が不所望モータ動作を引き起こす可能性が低いと、推測することができる。
【００８８】
さて図１０Ｂを参照すると、診断プロセッサは、車両の燃料電池スタックの電流制限に対応する電流制限構成８２４を分析してよい。特に、診断プロセッサは、電流制限構成８２４の様々な態様を分析してよい。様々な態様は、電流制限構成８２４に影響を及ぼしてよく、診断プロセッサにより分析されてよい。診断プロセッサは、これらの態様各々について、複数の所望構成動作特性と、対応する複数の構成データポイントとを描いたグラフを出力してよい。
【００８９】
特に、第１のグラフ１０５２は、水素モータポンプ温度及び燃料電池スタックの電流率についての、複数の所望構成動作特性と、対応する複数の構成データポイントとをプロットしている。第２のグラフ１０５４は、水素圧力及び燃料電池スタックの電流率についての、複数の所望構成動作特性と、対応する複数の構成データポイントとをプロットしている。第３のグラフ１０５６は、燃料電池電圧及び燃料電池スタックの電流率についての、複数の所望構成動作特性と、対応する複数の構成データポイントとをプロットしている。第４のグラフ１０５８は、燃料電池温度及び燃料電池スタックの電流制限率についての、複数の所望構成動作特性と、対応する複数の構成データポイントとをプロットしている。
【００９０】
グラフ１０５２、１０５４及び１０５６に描かれた複数の所望構成動作特性各々は、目標というよりは動作制限に対応している。第４のグラフ１０５８が目標に対応している。これについて、水素モータポンプ温度が動作制限に達しており、それ故、不所望構成データポイントであることが、第１のグラフ１０５２からわかる。
【００９１】
従って、診断プロセッサにより生成され、図６Ａから１０Ｂに描かれた複数のグラフを見た技師は、まず、所定の道路勾配及び速度で、車両加速度が望ましくないことを識別するだろう。技師は更に、モータパワー出力が、不所望車両加速度の潜在的な原因であることを識別するだろうし、水素モータポンプ温度が、不所望モータパワー出力の潜在的な原因であることを識別するだろう。それ故、診断プロセッサにより生成された分析は、不所望車両動作の見直し、及び、不所望車両動作の推定原因の識別に利用されるだろう。いくつかの実施形態では、診断プロセッサは、人間の作用なしに、所定の道路勾配及び速度で、車両加速度が望ましいものではないことを識別することができる。
【００９２】
明細書及びクレームをとおして用いられた「Ａ及びＢの少なくとも一方」は、「Ａ」のみ、「Ｂ」のみ、「Ａ及びＢ」を含む。方法／システムの典型的な実施形態が、図形式で開示されている。従って、全体をとおして用いられた用語は、非制限に解釈すべきである。技術に精通した者に対して、この中での教授に対する軽微な変更は生じるだろうが、このことに関して保証された特許の範囲内で制限すべきものとして何が意図されているのか、技術の進歩の範囲に当然に属し、結果として貢献するこのような実施形態の全ては何か、そして、付加的なクレーム及びその同等物に照らす他は、その範囲は制限されるべきではないこと、を理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【外国語明細書】
【発明の名称】VEHICLE ERROR IDENTIFICATION SYSTEM
【技術分野】
The present disclosure relates to systems and methods for identifying undesirable behavior in a vehicle or a model of a vehicle based on detected test data during a test run of the vehicle or the model and for identifying a root cause of the undesirable behavior.
【背景技術】
Vehicles may exhibit undesirable behavior during various phases of design, testing and use. A model of a vehicle may be created and tested to identify undesirable behavior before manufacture of a design prototype. Similarly, a prototype of a vehicle may be subjected to tests in a laboratory using a dynamometer (or on a roadway) to identify undesirable behavior after the initial design of the vehicle is completed. Additionally, a vehicle that is available in the marketplace may exhibit undesirable behavior after purchase by a consumer.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
Regardless of the design, testing or use phase during which the undesirable behavior is discovered, it is desirable to optimize the component or control causing the undesirable behavior. In order to optimize the component or control, the component or control that is the root cause of the undesirable behavior (or that provides an opportunity for optimization) should first be identified. Design engineers may spend hours upon hours examining the vehicle to determine a root cause of the undesirable vehicle behavior or optimization opportunities. Upon identifying a root cause of the undesirable vehicle behavior, the design engineers may then replace the root cause component or develop a new design for the component that corrects the undesirable vehicle behavior. Determining optimization opportunities may be very difficult or even impossible and very time consuming, as these opportunities may be discovered using trial and error.
Accordingly, there is a need in the art for systems and methods for optimizing components and control of various aspects of vehicles.
【課題を解決するための手段】
Described herein is a diagnostic system for diagnosing a vehicle or a vehicle model. The system includes an input device designed to receive user input including desirable vehicle performance characteristics of the vehicle, desirable system performance characteristics of systems of the vehicle, and desirable component performance characteristics corresponding to components of the systems. The diagnostic system further includes an output device designed to output data. The diagnostic system further includes a diagnostic processor coupled to the input device and the output device. The diagnostic processor is designed to receive test data corresponding to a simulation of the vehicle or a performance test of the vehicle and including detected vehicle data, detected system data, and detected component data. The diagnostic processor is further designed to determine undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data. The diagnostic processor is further designed to determine undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the detected system data. The diagnostic processor is further designed to determine undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the detected component data. The diagnostic processor is further designed to generate an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points. The diagnostic processor is further designed to control the output device to output the analysis of the undesirable component data points.
Also described is a diagnostic system for diagnosing a vehicle or a vehicle model. The diagnostic system includes an input device designed to receive user input including desirable vehicle performance characteristics of the vehicle, desirable system performance characteristics of systems of the vehicle, and desirable component performance characteristics corresponding to components of the systems. The diagnostic system further includes a display designed to output data. The diagnostic system further includes a diagnostic processor coupled to the input device and the display. The diagnostic processor is designed to receive test data corresponding to a simulation of the vehicle or a performance test of the vehicle and including detected vehicle data, detected system data, and detected component data. The diagnostic processor is further designed to determine undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data. The diagnostic processor is further designed to determine undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the detected system data. The diagnostic processor is further designed to determine undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the detected component data. The diagnostic processor is further designed to generate an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points. The diagnostic processor is further designed to control the display to output the analysis of the undesirable component data points.
Also described is a method for diagnosing a vehicle or a vehicle model. The method includes receiving, via an input device, user input including desirable vehicle performance characteristics of the vehicle, desirable system performance characteristics of systems of the vehicle, and desirable' component performance characteristics corresponding to components of the systems. The method further includes receiving, by a diagnostic processor, test data corresponding to a simulation of the vehicle or a performance test of the vehicle and including detected vehicle data, detected system data, and detected component data. The method further includes determining, by the diagnostic processor, undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data. The method further includes determining, by the diagnostic processor, undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the detected system data. The method further includes determining, by the diagnostic processor, undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the detected component data. The method further includes generating, by the diagnostic processor, an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points. The method further includes controlling, by the diagnostic processor, an output device to output the analysis of the undesirable component data points.
Other systems, methods, features, and advantages of the present invention will be or will become apparent to one of ordinary skill in the art upon examination of the following figures and detailed description. It is intended that all such additional systems, methods, features, and advantages be included within this description, be within the scope of the present invention, and be protected by the accompanying claims. Component parts shown in the drawings are not necessarily to scale, and may be exaggerated to better illustrate the important features of the present invention. In the drawings, like reference numerals designate like parts throughout the different views, wherein:
FIG. 1 is a block diagram illustrating a diagnostic system for diagnosing undesirable behavior in a vehicle or a model of a vehicle according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a block diagram illustrating various components of a vehicle including sensors for detecting test data usable to diagnose undesirable vehicle behavior according to an embodiment of the present invention;
FIG. 3 is a block diagram illustrating various functions of a diagnostic processor of the diagnostic system of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention;
FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for diagnosing undesirable behavior in a vehicle or a model of a vehicle using a diagnostic system similar to the diagnostic system of FIG. 1 according to an embodiment of the present invention;
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for generating an analysis of the undesirable behavior identified using the method of FIG. 4 according to an embodiment of the present invention;
FIG. 6A is a three-dimensional graph illustrating desirable vehicle performance characteristics of a vehicle along with detected vehicle data used to identify undesirable vehicle performance according to an embodiment of the present invention;
FIG. 6B is a two-dimensional graph illustrating the desirable vehicle performance characteristics of FIG. 6A along with undesirable vehicle performance data points and theoretical capabilities of the vehicle according to an embodiment of the present invention;
FIG. 6C is a two-dimensional graph illustrating the desirable vehicle performance characteristics of FIG, 6A along with desirable vehicle performance data points and theoretical capabilities of the vehicle according to an embodiment of the present invention;
FIG. 7A is a three-dimensional graph illustrating desirable system performance characteristics of a motor system of the vehicle of FIG. 6A along with detected system data used to identify undesirable system performance according to an embodiment of the present invention;     FIG. 7B is a two-dimensional graph illustrating the desirable system performance characteristics of FIG. 7A along with undesirable system performance data points and theoretical capabilities of the motor system according to an embodiment of the present invention;
FIG. 7C is a two-dimensional graph illustrating the desirable system performance characteristics of FIG. 7A along with the undesirable system performance data points of FIG. 7B and target system performance as determined by a controller of the motor system according to an embodiment of the present invention;
FIG, 8 is a system diagram illustrating various components used in the motor system of FIG. 7A that may be the cause of the undesirable system performance according to an embodiment of the present invention;
FIGS. 9A and 9B are two-dimensional graphs illustrating desirable component performance characteristics of a battery of the motor system of FIG. 7A including a battery state of charge and a battery temperature along with corresponding test data according to an embodiment of the present invention; and
FIGS. 10A and 10B include two-dimensional graphs illustrating desirable component performance characteristics of a voltage limitation and a current limitation of a fuel cell stack according to an embodiment of the present invention.
【発明を実施するための形態】
The present disclosure describes systems and methods for diagnosing undesirable performance of a vehicle or a model of a vehicle. The systems provide multiple benefits and advantages such as providing an automated diagnosis of the vehicle based on desirable performance characteristics and detected test data. Rather than simply providing error codes which must be interpreted, the systems advantageously identify a root cause of the undesirable behavior. The systems beneficially identify undesirable performance of not only the vehicle, but also systems of the vehicle and components of the various systems that may be root causes of the undesirable vehicle behavior. The systems may further identify and remove unlikely root causes corresponding to undesirable performance that is caused by operator error or control error, beneficially saving an analyst time when reviewing the diagnosis. The systems also advantageously rank the undesirable results by order of most likely root cause of the undesirable vehicle performance, providing additional time savings. The systems further advantageously provide the diagnosis in graph format, providing an easily-interpreted analysis of the diagnosis. 
An exemplary system may include an input device that can receive desirable performance characteristics of a vehicle, of systems of the vehicle, and of components of the systems. The input device may further receive test data corresponding to results of experimentation using the vehicle. The system may further include a diagnostic processor that can receive the desirable performance characteristics and the test data. The diagnostic processor compares the desirable performance characteristics and the test data for the vehicle as well as the multiple systems and components thereof. The diagnostic processor identifies undesirable vehicle, system, and component performance based on the comparison and generates an analysis of the vehicle, system, and component performance. The system may further include an output device that outputs the analysis generated by the diagnostic processor.
Turning to FIG. 1, a diagnostic system 100 includes various components for diagnosing (or identifying errors corresponding to) a vehicle 104 or a model 108 of a vehicle. The diagnostic system 100 may include a vehicle diagnostic analysis computer 102. The vehicle diagnostic analysis computer 102 may be specifically designed to perform diagnostics related to the vehicle 104 or the model 108. The system 100 may further include a dynamometer 106.
The vehicle 104 may include various sensors for detecting test data corresponding to operation of the vehicle 104. The test data may include vehicle performance data corresponding to performance of the vehicle 104 as a whole (such as an acceleration rate of the vehicle under various conditions). The test data may further include system performance data corresponding to performance of a system of the vehicle (such as a power output of a motor of the vehicle 104). The test data may further include component performance data corresponding to performance of a component of the system (such as a state of charge (SOC) or a temperature of a battery of the vehicle 104).
In some embodiments, the test data may be detected while the vehicle 104 is driven along a stretch of roadway or other terrain. In some embodiments, the vehicle may be operating on the dynamometer 106. Accordingly, the dynamometer 106 may include sensors capable of detecting similar test data as the sensors of the vehicle 104. The test data from the vehicle 104 or from the dynamometer 106 may be provided to the vehicle diagnostic analysis computer 102 for analysis. The vehicle diagnostic analysis computer 102 may identify specific data points within the test data that indicate undesirable performance of the vehicle, of the systems, and of the components. A data point may correspond to a single piece of test data.
In some embodiments, test data may be generated from the vehicle model 108. In some embodiments, the vehicle model 108 may be simulated on the vehicle diagnostic analysis computer 102 and, in some embodiments, the vehicle model 108 may be simulated on a separate simulation computer or device. The vehicle model 108 may simulate results of operation of the vehicle 104.
The vehicle diagnostic analysis computer 102 may include a diagnostic processor 110, a memory 112, an input device 114, and an output device 116.
The diagnostic processor 110 may include one or more processors or controllers and be capable of implementing logic. The diagnostic processor 110 may include a general purpose processor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA) or other programmable logic device, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or any combination thereof.
The memory 112 may include any non-transitory memory capable of storing instructions to be performed by the diagnostic processor 110, along with any additional data (such as upon request the diagnostic processor 110).
The input device 114 may include any one or more input devices. For example, the input device 114 may include a keyboard, a mouse, a microphone, or the like. In some embodiments, the input device 114 may include a port or other communication feature (such as a USB port, a disk drive, an Ethernet port, a Bluetooth port, a Wi-Fi port, or the like) capable of transmitting or receiving data from the vehicle 104, the dynamometer 106, a model computer running the vehicle model 108, or the like.
The input device 114 may receive various data including the test data from at least one of the vehicle 104, the dynamometer 106, or the vehicle model 108, The input device 114 may further receive desirable characteristics corresponding to the vehicle 104. The desirable characteristics may include desirable vehicle performance characteristics (such as desirable acceleration rates). The desirable vehicle performance characteristics may correspond to desirable or target operation of the vehicle 104 in certain vehicle states and in response to certain inputs to the vehicle (such as accelerator pedal position, road grad, or the like). The desirable characteristics may further include desirable system performance characteristics (such as a power output by a motor). The desirable system performance characteristics may correspond to desirable or target operation of a system of the vehicle 104 in certain states and in response to certain inputs (such as a road grade or a speed of the vehicle 104). The desirable characteristics may further include desirable component performance characteristics (such as a state of charge or temperature of a battery of the vehicle 104). The desirable component performance characteristics may correspond to desirable or target operation of a component of the system in certain states and in response to certain inputs (such as a battery state of charge or a battery temperature).
In some embodiments, the desirable characteristics may be determined or provided by an individual engineer or group of engineers that performed one or more design function related to the vehicle 104. For example, the design engineers of the vehicle 104 may identify the desirable characteristics, convert the desirable characteristics to an electronic format (such as a spreadsheet format), and provide the desirable characteristics to the vehicle diagnostic analysis computer 102 via the input device 114, In some embodiments, the desirable characteristics may be determined or provided by the diagnostic processor 110 and/or the memory 112 based on one or more parameters input by an individual engineer or group of engineers that performed one or more design function related to the vehicle 104.
The diagnostic processor 110 may receive the desirable characteristics and the test data via the input device 114. The diagnostic processor 110 may analyze the test data in view of the desirable characteristics and identify potential causes of undesirable vehicle performance. The diagnostic processor 110 may further generate an analysis of the test data.
The output device 116 may include any one or more device capable of outputting data. For example, the output device 116 may include a touchscreen, a display, a printer, or the like. The diagnostic processor 110 may transmit the analysis of the test data to the output device 116 and may control the output device 116 to output the analysis.
Referring now to FIG. 2, an embodiment of the vehicle 104 is illustrated. The vehicle 104 may include an ECU 200, a memory 202, an input device 204, and an output device 206. The vehicle 104 may further include a power source 208 and a plurality of sensors 217.
The ECU 200 may be coupled to each of the components of the vehicle 104 and may include one or more processors or controllers, which may be specifically designed for automotive systems. The functions of the ECU 200 may be implemented in a single ECU or in multiple ECUs, The ECU 200 may receive data from components of the vehicle 100, may make determinations based on the received data, and may control the operation of components based on the determinations.
In some embodiments, the vehicle 104 may be fully autonomous or semi-autonomous. In that regard, the ECU 200 may control various aspects of the vehicle 104 (such as steering, braking, accelerating, or the like) to maneuver the vehicle 104 from a starting location to a destination.
The memory 202 may include any non-transitory memory known in the art. In that regard, the memory 202 may store machine-readable instructions usable by the ECU 200 and may store other data as requested by the ECU 200.
The input device 204 may include any one or more input devices such as a touchscreen, a microphone, or the like. The input device 204 may further include components for controlling operation of the vehicle 104. For example, the input device 204 may include an accelerator pedal, a brake pedal, a gear shifter, a cruise control request, a touchscreen, or the like. In that regard, an operator may utilize the input device 204 to control the vehicle 104 in various situations to generate test data.
The output device 206 may include any output device capable of outputting data to an operator of the vehicle or to the vehicle diagnostic analysis computer 102 of FIG. 1. For example, the output device 206 may include a touchscreen, a display, a speaker, or a port capable of communicating with other devices via a wired or wireless connection. For example, the output device 206 may include a Bluetooth port, a Wi-Fi port, an Ethernet port, a USB port, or the like.
The power source 208 may include one or more device capable of generating power to propel the vehicle 104. For example, the power source 208 may include an engine 210 that converts a fuel into mechanical energy. The power source 208 may also include a motor generator 212. The motor generator 212 may receive electricity and may convert the electricity into mechanical energy. The power source 208 may further include a battery 214 configured to store electrical energy usable by the motor generator 212. In some embodiments, the motor generator 212 may also convert mechanical power from the wheels of the vehicle 104 or from the engine 210 into electrical energy to be stored by the battery 214. The power source 208 may further include a fuel cell stack 216. The fuel cell stack 216 may include a plurality of fuel cells that each convert hydrogen or another material into electricity. The electricity generated by the fuel cell stack 216 may be utilized by the motor generator 212 or may be stored in the battery 214.
The power source 208 may further include a transmission 209. The transmission 209 may receive mechanical power from one or both of the engine 210 or the motor generator 212 and may transfer the power to wheels of the vehicle 104. The transmission 209 may further include gears for converting mechanical power having a first angular velocity and torque into mechanical power having a second angular velocity and torque.
The sensors 217 may include one or more vehicle performance sensors 218, one or more system performance sensors 220, one or more component performance sensors 222, and one or more environmental sensors 224.
The vehicle performance sensor 218 may detect vehicle data corresponding to performance of the vehicle 104. For example, the vehicle performance sensor 218 may detect an acceleration rate of the vehicle 104, may detect a speed of the vehicle 104, or the like.
The system performance sensor 220 may detect system data corresponding to performance of a system of the vehicle 104. For example, the systems may include a motor generator system corresponding to the motor generator 212, an engine system corresponding to the engine 210, or the like. The system performance sensor 220 may detect, for example, a power output of the motor generator 212, a power output by the engine 210, or the like.
The component performance sensor 222 may detect component data corresponding to performance of a component of one or more systems of the vehicle 104, For example, the components may include one or more fuel cells of the fuel cell stack 216, one or more pumps of the fuel cell stack 216, the battery 214, or the like. The component performance sensor 222 may detect, for example, a temperature of one or more fuel cells, a pressure output by one or more pumps of the fuel cell, a state of charge of the battery 214, or the like.
The environmental sensor 224 may detect environmental data corresponding to an environment of the vehicle 104. For example, the environmental sensor 224 may detect a road grade of the current road, a current altitude of the vehicle 104, a current location of the vehicle 104, a current ambient temperature around the vehicle 104, or the like.
The ECU 200 may receive data from the input device 204 such as vehicle control data corresponding to operation of the vehicle 104 (i.e., an amount of depression of an accelerator pedal, a current gear ratio of the transmission 209, or the like). The ECU 200 may further receive the data from the plurality of sensors 217 including test data detected by the performance sensors 218, 220, 222. With brief reference to FIGS. 1 and 2, the ECU 200 may transmit the vehicle control data, the test data, and the environmental data to the vehicle diagnostic analysis computer 102 via the output device 206.
Referring now to FIG. 3, the diagnostic processor 110 may be designed to perform various functions. In some embodiments, the diagnostic processor 110 may have specific hardware designated to perform each of the functions such that each function is performed by a dedicated piece of hardware. In particular, the diagnostic processor 110 may include a performance characteristic interpreter function 300, a test data classification function 302, an undesirable performance determinations function 304, an unlikely root cause determination function 306, a data point ranking function 308, and a graph generation function 310.
Referring to FIGS. 1 and 3, the performance characteristic interpreter function 300 may receive the desirable performance characteristics corresponding to the vehicle, the systems, and the components via the input device 114. The performance characteristic interpreter function 300 may convert the desirable performance characteristics into a format usable by the diagnostic processor 110. For example, the performance characteristic interpreter function 300 may convert each of the desirable performance characteristics into one or more graphs having two or more dimensions that visually represent the desirable performance characteristics.
The test data classification function 302 may receive the test data via the input device 114. The test data classification function 302 may then classify the test data according to the specific performance parameter, a specific system, or the specific hardware which the specific test data corresponds to. For example, the test data classification function 302 may determine that acceleration data of the vehicle 104 corresponds to an acceleration performance parameter. The test data classification function 302 may further determine that motor output data corresponds to a motor system of the vehicle 104. The test data classification function 302 may further determine that a battery SOC corresponds to the battery or a specific component within the battery.
The undesirable performance determinations function 304 may compare the test data to the desirable performance characteristics to identify specific data points of the test data that fall outside of the desirable performance characteristics. The undesirable performance determinations function 304 may identify the specific data points that fall outside of the desirable performance characteristics as undesirable performance data points.
For example, a desirable performance characteristic may include that the vehicle 104 should accelerate at 0.35 times the force of gravity (0.35 G) when the vehicle 104 is on a road having a grade of 23 percent (23%) and traveling a speed of 10 miles per hour (10 mph). The tests data may include a data point that the vehicle 104 accelerated at 0.1 G while the vehicle 104 was traveling along a 23% grade at 10 mph. Accordingly, the undesirable performance determinations function 304 may identify that specific data point as an undesirable data point.
The undesirable performance determinations function 304 may further identify undesirable system data points that may have caused an undesirable vehicle data point, and may identify undesirable component data points that may have caused the undesirable system data points. In that regard, the undesirable performance determinations function 304 may first identify an undesirable vehicle data point, may then identify one or more undesirable system data points that may be a cause of the undesirable vehicle data point, and then may identify one or more undesirable component data points that may be a cause of the undesirable system data point.
Undesirable data points can further include data points that identify an opportunity for optimization of the vehicle, system, or component or control thereof. For example, the vehicle may operate such that all data points fall within the desirable performance characteristics. However, some of the data points may be spaced from the desirable performance characteristics by a relatively large distance, indicating that the specific system or component, or control thereof, can be optimized.
For example, desirable performance characteristics may indicate that an air compressor temperature should remain below 100 degrees Celsius (100 degrees C). The component data points may indicate that the air compressor temperature only reaches, and never exceeds, 79 degrees C. Although no error is detected, the data may indicate that an opportunity exists to optimize the air compressor because of the 21 degree C distance between the desirable performance characteristics and the data points. In that regard, a designer of the air compressor system may utilize such data to determine that the air compressor may be modified by incorporating a smaller compressor to save weight and cost. Even though the smaller compressor may reach higher temperatures (such as 95 degrees C), it may be optimal relative to the original compressor due to the reduced weight and cost of the smaller compressor.
The unlikely root cause determination function 306 may identify specific undesirable data points that are unlikely to be the root cause of an undesirable vehicle performance data point. For example, the unlikely root cause determination function 306 may determine whether a specific undesirable vehicle, system, or component data point was caused by operator error or by an incorrectly set target operation (which may indicate a control error instead of a hardware error). The unlikely root cause determination function 306 may then tag or otherwise identify the unlikely root cause data points.
For example, the unlikely root cause determination function 306 may determine that a SOC data point was less than a target SOC data point and is thus an undesirable SOC data point. Because SOC is based on driver operation, the unlikely root cause determination function 306 may determine that the undesirable SOC data point is unlikely to be a root cause of an undesirable vehicle performance data point.
The data point ranking function 308 may rank the undesirable data points based on at least one of severity or likelihood of a specific data point being a root cause of an undesirable vehicle performance data point. For example, the data point ranking function 308 may rank a most severe or most likely undesirable data point relatively high and may rank unlikely root cause data points relatively low. Severity may be determined based on an amplitude and a frequency of the undesirable data point. For example, an undesirable data point that is 20 percent greater than the desirable performance characteristic may be ranked more severely than an undesirable data point that is only 3 percent greater than the desirable performance characteristic.
The graph generation function 310 may generate one or more graph that associates the test data with the desirable performance characteristics. For example, the graph generation function 310 may generate one or more graph for each set of test data and its associated desirable performance characteristics. For example, the graph generation function 310 may generate a graph that includes desirable motor power output for various environmental conditions and may plot the test data corresponding to the detected motor power output on the same graph.
Turning now to FIG. 4, a method 400 for diagnosing a vehicle or a vehicle model is shown. The method 400 may be performed by a system similar to the system 100 of FIG. 1. For example, various blocks of the method 400 may be performed by a diagnostic processor of a vehicle diagnostic analysis computer.
In block 402, the diagnostic processor 110 may receive desirable performance characteristics via an input device. The desirable performance characteristics may include desirable vehicle performance characteristics, desirable system performance characteristics, and desirable component performance characteristics as described above.
In block 404, the test data may be detected or received from a vehicle, a dynamometer, or a simulation using a vehicle model. The test data may include test data corresponding to vehicle performance, system performance, and component performance as described above.
In block 406, the diagnostic processor may identify undesirable vehicle performance data points, As described above, the undesirable vehicle performance data points are data points from the test data that failed to reach or exceed the desirable vehicle performance characteristics. In that regard, the diagnostic processor may identify undesirable vehicle performance data points for each of the desirable vehicle performance characteristics by comparing the vehicle test data to each of the desirable vehicle performance characteristics.
In block 408, the diagnostic processor may identify undesirable system data points. As described above, the undesirable system data points are data points from the test data that fail to reach or exceed the desirable system performance characteristics. In that regard, the diagnostic processor may identify undesirable system performance data points for each desirable system performance characteristics for each system corresponding to the vehicle performance. For example, the diagnostic processor may identify undesirable system data points for a motor power output of a motor. In some embodiments, the diagnostic processor may only identify undesirable system performance data points for systems related to (i.e., which may potentially cause) an undesirable vehicle performance data point.
In block 410, the diagnostic processor may identify undesirable component data points. As described above, the undesirable component data points are data points from the test data that failed to reach or exceed the desirable component performance characteristics. In that regard, the diagnostic processor may identify undesirable component performance data points for each desirable component performance characteristics for each component of each system corresponding to the vehicle performance. For example, the diagnostic processor may identify undesirable component data points for a battery state of charge or a battery temperature of a battery that is used by the motor. In some embodiments, the diagnostic processor may only identify undesirable component performance data points for components related to an undesirable system performance data point.
In block 412, the diagnostic processor may identify unlikely root cause data points.
The diagnostic processor may identify unlikely root cause data points for each component and system of the vehicle. As described above, the diagnostic processor may identify undesirable data points that are likely caused by operator error or an incorrectly set target.
In block 414, the diagnostic processor may prioritize the undesirable vehicle, system,
and component data points that were not identified as unlikely root cause data points. In some embodiments, the diagnostic processor may eliminate the unlikely root cause data points from a list of undesirable data points.
In block 416, the diagnostic processor may rank the remaining undesirable data points.
As described above, the diagnostic processor may rank the remaining undesirable data points based on at least one of severity of the undesirable data point or a likelihood of a specific data point being a root cause of an undesirable vehicle performance data point. In some embodiments, the diagnostic processor may determine the severity or the likelihood of a specific undesirable data point being a root cause of an undesirable vehicle performance data point based on a distance between each undesirable data point and the corresponding performance characteristic. For example, if a first undesirable system data point is only 5% away from a corresponding performance characteristic and a second undesirable system data point is 50% away from the corresponding performance characteristic, then the diagnostic processor may rank the second undesirable system data point higher than the first undesirable system data point.
In block 418, the diagnostic processor may select a most likely undesirable
component data point that corresponds to a component data point that is most likely to correspond to the root cause of an undesirable vehicle performance data point. In some embodiments, the diagnostic processor may select the highest ranked undesirable components data point as the most likely undesirable component data point.
In block 420, the diagnostic processor may generate an analysis of the diagnosis of the vehicle. The analysis may include a graphical representation of the desirable vehicle, system, and component performance characteristics and the corresponding test data points.
In block 422, the diagnostic processor may control an output device to output the 
analysis of the diagnosis.
Referring now to FIG. 5, a method 500 for generating an analysis of a diagnosis of a vehicle is shown. In block 502, the diagnostic processor may generate a plurality of graphs. Each graph may be associated with a desirable vehicle, system, or component performance characteristic. For example, a first graph may correspond to a desirable acceleration of the vehicle, a second graph may correspond to a desirable output of a motor generator of the vehicle, and a third graph may correspond to a desirable SOC of a battery of the vehicle.
Each graph may further include the corresponding data points from the test data. For example, the first graph may further include data points corresponding to detected acceleration of the vehicle during a test run of the vehicle (or a simulation of a model of the vehicle). The second graph may further include data points corresponding to detected power output of the motor generator during the test run. The third graph may further include data points corresponding to a detected SOC of the battery during the test run.
In block 504, the diagnostic processor may supplement at least one of the graphs generated in block 502 with theoretical capabilities of the corresponding vehicle, system, or component. In that regard, the at least one graph may include the desirable performance characteristics, the test data, and the theoretical capabilities. Such a graph may illustrate whether the desirable performance characteristics are theoretically possible, and how far the test data points are from the desirable performance characteristics and the theoretical capabilities. For example, a graph may illustrate desirable power output of a motor generator for various situations, the power output of the Motor generator that is theoretically capable for the various situations, and the data points collected from the test data that corresponds to the power output of the motor generator.
A designer may utilize the comparison of the test data points to the theoretical capabilities to optimize control of the vehicle, system, or component. For example, if the data points are significantly less in value than the theoretical capabilities in a certain area then control may be optimized by increasing the control target in the area of the data points.
In block 506, the diagnostic processor may remove or fail to generate graphs corresponding to the unlikely root cause data points. The diagnostic processor may do so because the unlikely root cause data points are unlikely to be the root cause of the undesirable vehicle performance data points. In some embodiments, the diagnostic processor may cause the graphs corresponding to the unlikely root cause data points to remain in the analysis.
In block 508, the diagnostic processor may organize the graphs based on the ranking of the undesirable data points. For example, the diagnostic processor may organize the graphs such that a graph corresponding to the highest ranked undesirable data point is provided first, a graph corresponding to the second highest ranked undesirable data point is provided second, and so forth. In some embodiments, the diagnostic processor may organize the graphs such that the graph corresponding to the highest undesirable component data point is provided first, the graph corresponding to the system associated with the highest undesirable component data point is provided second, and so forth. In some embodiments, the diagnostic processor may organize the graphs such that all component graphs are provided first, all system graphs are provided second, and so forth. In some embodiments, the diagnostic processor may organize the graphs such that all vehicle graphs are provided first, all system graphs are provided second, and so forth.
Turning to FIG. 6A, an exemplary analysis generated by a diagnostic processor, such as the diagnostic processor 110 of FIG. I , is shown. The diagnostic processor may be performing methods similar to the method 300 of FIG. 3 and the method 400 of HG. 4. The diagnostic processor may have already received desirable vehicle, system, and component performance characteristics as well as test data from a vehicle, a dynamometer, or a model of the vehicle.
The diagnostic processor has identified undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable performance characteristics and the test data. A 3D graph 600 illustrates results of the comparison. As shown, the graph 600 includes a mesh 602 that represents the desirable vehicle performance characteristics of the vehicle. The graph 600 further includes a plurality of points 604 that represent the detected vehicle test data. This mesh 602 and points 604 are plotted relative to a corresponding road grade, vehicle speed, and acceleration of the vehicle. As shown, the plurality of points 604 include undesirable vehicle performance data points 606 along with desirable vehicle performance data points 608.
The graph 600 illustrates an area of undesirable results 610 that includes the undesirable vehicle performance data points 606. The graph 600 further illustrates an area with a design buffer 612 (i.e., an area in which the test data exceeds the undesirable vehicle performance characteristics).
Referring to FIGS. 6A, 6B, and 6C, a first two-dimensional graph 630 illustrates the area of undesirable results 610 and a second two-dimensional graph 660 illustrates the area with the design buffer 612. The first two-dimensional graph 630 includes axes for the vehicle speed and the vehicle acceleration, and the entire graph 630 corresponds to a 19% grade.
The first two-dimensional graph 630 plots the desirable vehicle performance characteristics 602, the undesirable vehicle performance data points 606, and theoretical capabilities 632 of the vehicle. As shown, the undesirable vehicle performance data points 606 are below the desirable vehicle performance characteristics 602, thus illustrating that the data points 606 are undesirable. In particular, a first data point 634 is a distance 636 below the desired vehicle performance characteristics 602 (corresponding to an acceleration gap of 0.08 G). In order for the data point 634 to no longer be considered undesirable, the data point 634 should increase by' 0.08 G to reach approximately 0.18 G of acceleration.
As further' shown, the desirable vehicle performance characteristics 602 are below the theoretical capabilities 632 of the vehicle. This illustrates that the desirable vehicle performance characteristics 602 are reasonable expectations and thus the undesirable results are caused by issues other than unreasonable expectations of the vehicle.
The second two-dimensional graph 660 illustrates the desirable vehicle performance characteristics 602, the desirable vehicle performance data points 608, and the theoretical capabilities 632 of the vehicle. As shown, the desirable vehicle performance data points 608 are located above the desirable vehicle performance characteristics 602. Thus, the desirable vehicle performance data points 608 exceed the desirable vehicle performance characteristics 602. In particular, the desirable vehicle performance data points 608 may be considered to have a design buffer because the corresponding accelerations may be reduced while still being located at or above the desirable vehicle performance characteristics 602.
After identifying the undesirable vehicle performance data points, the diagnostic processor may analyze the test data in light of the desirable system performance characteristics to identify undesirable system data points. In some embodiments, the diagnostic processor may perform this analysis for each system of the vehicle. In some embodiments, the diagnostic processor may perform this analysis only for systems of the vehicle that can potentially cause the undesirable vehicle performance data points (i.e., in this example systems that can affect acceleration).
For example and referring to FIG. 7A, a three-dimensional graph 700 illustrates desirable system performance characteristics 702 for a motor system of the vehicle, along with corresponding detected system data 704. The diagnostic processor may identify undesirable system data points 706 by comparing the desirable system performance characteristics 702 and the detected system data 704. In particular, the diagnostic processor may identify the undesirable system data points 706 as any data points that are located below the desirable system performance characteristics 702. As shown, the graph 700 illustrates an area of undesirable results 708 that includes the undesirable system data points 706.
Referring now to FIGS. 7A, 7B, and 7C, a first two-dimensional graph 730 illustrates the desirable system performance characteristics 702, the undesirable system data points 706, and theoretical capabilities 732 of the motor system for a road grade of approximately 18% and for the area of undesirable results 708. As shown, the undesirable system data points 706 are located below the desirable system performance characteristics 702 by at least a distance 736. In that regard, the motor system is outputting approximately 12 kW of power below the desired power output for the given road grade and speeds. The desirable system performance characteristics 702 are located below the theoretical capabilities 732, thus indicating that the desirable system performance characteristics 702 are reasonably selected.
A second two-dimensional graph 760 illustrates the desirable system performance characteristics 702, the undesirable system data points 706, and targets 762 corresponding to target motor power as chosen by an ECU of the vehicle for the given road grade (18%) and speeds, As shown, the undesirable system data points 706 are located below the targets 762 by a distance 764 corresponding to approximately 12 kW.
The diagnostic processor may compare the undesirable system data points 706 to the targets 762 to identify whether the undesirable system data points 706 are unlikely root cause data points. In particular, if the undesirable system data points 706 are equal to or greater than the targets 762 then the diagnostic processor may identify the undesirable system data points 706 as unlikely root cause data points. This is because a low target may indicate that the undesirable system data points 706 are caused by either operator error or undesirable motor control by the ECU as opposed to a hardware error.
After identifying the undesirable system data points, the diagnostic processor may analyze the test data in light of the desirable component performance characteristics to identify undesirable component data points. In some embodiments, the diagnostic processor may perform this analysis for each component of the corresponding system or each component of the vehicle. In some embodiments, the diagnostic processor may perform this analysis only for components of the system that may potentially cause the undesirable system data points (i.e., in this example, components that can affect motor power output).
In particular and referring to FIG. 8, a system diagram 800 illustrates how the diagnostic processor may analyze component behavior of the motor system. In particular, the diagnostic processor has learned that the motor system is outputting about 12 kW below the target motor power and, thus, the 12 kW motor power data indicates an undesirable system performance 802. The motor system may include multiple components or subsystems 804 including a motor limitation component 806, a battery power component 808, and a fuel cell stack component 810.
The diagnostic processor may analyze each of the components or subsystems 804 to identify undesirable components data points. First, the diagnostic processor may analyze the motor limitation component 806 by comparing the desirable system performance characteristics 702 with the theoretical capabilities 732 of the motor. Results of the analysis are illustrated in a graph 812. As shown, a design margin 814 exists between the desirable system performance characteristics 702 and the theoretical capabilities 732, thus indicating that the undesirable system performance 802 is not caused by the motor limitation component 806.
The battery power component 808 and the fuel cell stack power component 810 may each include multiple subcomponents (which may also be referred to as components). In particular, the battery power component 808 includes a battery state of charge 818 and a battery temperature 820 which may each affect the battery power component 808. The fuel cell stack power component 810 may include a voltage limitation 822 and a current limitation 824 which may each affect the fuel cell stack power component 810.
Referring to FIGS. 9A and 9B, a first graph 900 illustrates the battery state of charge 818, and a second graph 950 illustrates the battery temperature 820. The first graph 900 illustrates desirable component performance characteristics 902 for a state of charge and a power output of the battery. The desirable component performance characteristics 902 are illustrated as performance limitations. A performance limitation corresponds to a maximum value such that it is desirable for data points to be located below the maximum value.
A plurality of data points 904 correspond to undesirable component data points because they are located on or above the desirable component performance characteristics 902 (which are performance limitations). In particular, the first graph 900 illustrates that the battery output may be limited by the state of charge of the battery being relatively low, which may be due to issues other than hardware failure. For example, the battery SOC may have been drained during a previous driving portion such that the SOC has not increased above the desired SOC level (i.e., the performance limitation).
The second graph 950 plots desirable component performance characteristics 932 for a battery temperature and a battery power. Again, the desirable component performance characteristics 932 may correspond to performance limitations such that it is desirable for all data points to be located at or below the design component performance characteristics 932. In that regard, the diagnostic processor may learn or otherwise be aware of which performance characteristics correspond to performance limitations.
The second graph 950 illustrates a plurality of data points 934. Because the data points 934 are located below the desirable component performance characteristics 932, the data points 934 may be referred to as desirable component data points. Thus, the second graph 950 illustrates that battery temperature is unlikely to be a cause of the low motor power output.
Referring to FIG. 10A, the diagnostic processor may analyze the voltage limitation component 822 corresponding to a voltage limitation of a fuel cell stack of the vehicle. In particular, the diagnostic processor may analyze various aspects of the voltage limitation component 822. Various aspects may affect the voltage limitation component 822 and may be analyzed by the diagnostic processor. The diagnostic processor may output graphs illustrating desirable component performance characteristics and corresponding component data points for each of these aspects.
In particular, a first graph 1002 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for a motor temperature of the fuel cell stack and a rotation ratio. A second graph 1004 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for an intercooler outlet temperature and a rotation ratio of the fuel cell stack. A third graph 1006 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for an inverter temperature and a rotation ratio of the fuel cell stack. A fourth graph plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for a fuel cell coolant temperature and a voltage limit of the fuel cell. Each of the desirable component performance characteristics illustrated in the graphs 1002, 1004, 1006, 1008 correspond to targets and not limitations, Thus, because each of the component data points is located at or above the corresponding desirable component performance characteristics, it can be inferred that the voltage limitation component 822 is unlikely to be a cause of the undesirable motor performance.
Referring now to FIG. 108, the diagnostic processor may analyze the current limitation component 824 corresponding to a current limitation of a fuel cell stack of the vehicle. In particular, the diagnostic processor may analyze various aspects of the current limitation component 824. The various aspects may affect the current limitation component 824 and may thus be analyzed by the diagnostic processor. The diagnostic processor may output graphs illustrating desirable component performance characteristics and corresponding component data points for each of these aspects.
In particular, a first graph 1052 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for a hydrogen motor pump temperature and a current ratio of the fuel cell stack. A second graph 1054 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for a hydrogen pressure and a current ratio of the fuel cell stack. A third graph 1056 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for a fuel cell voltage and a current ratio of the fuel cell stack. A fourth graph 1058 plots desirable component performance characteristics and corresponding component data points for a fuel cell temperature and a current limit ratio of the fuel cell stack.
Each of the desirable component performance characteristics illustrated in the graphs 1052, 1054, and 1056 correspond to performance limitations rather than targets. The fourth graph 1058 corresponds to a target. In that regard, it can be seen from the first graph 1052 that the hydrogen motor pump temperature has reached the performance limitation and is thus an undesirable component data point.
Accordingly, an engineer viewing the graphs generated by the diagnostic processor and illustrated in FIGS. 6A through 10B may first identify that the vehicle acceleration is undesirable at a given road grade and speed. The engineer may further identify that the motor power output is a potential cause of the undesirable vehicle acceleration, and may identify that the hydrogen motor pump temperature is a potential cause of the undesirable motor power output. Thus, the analysis generated by the diagnostic processor may be used to review undesirable vehicle performance and identify likely causes of the undesirable vehicle performance. In some embodiments, the diagnostic processor is able to identify, without human interaction, that the vehicle acceleration is undesirable at a given road grade and speed.
Where used throughout the specification and the claims. "at least one of A or B" includes "A" only, "B" only, or "A and B," Exemplary embodiments of the methods/systems have been disclosed in an illustrative style. Accordingly, the terminology employed throughout should be read in a non-limiting manner. Although minor modifications to the teachings herein will occur to those well versed in the art, it shall be understood that what is intended to be circumscribed within the scope of the patent warranted hereon are all such embodiments that reasonably fall within the scope of the advancement to the art hereby contributed, and that that scope shall not be restricted, except in light of the appended claims and their equivalents.
【請求項１】
A diagnostic system for diagnosing a vehicle or a vehicle model, comprising:
an input device configured to receive user input including desirable vehicle performance characteristics of the vehicle, desirable system performance characteristics of systems of the vehicle, and desirable component performance characteristics corresponding to components of the systems;
an output device configured to output data; and
a diagnostic processor coupled to the input device and the output device and configured
to:
receive test data corresponding to a simulation of the vehicle or a performance test of the vehicle and including detected vehicle data, detected system data, and detected component data,
determine undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data,
determine undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the detected system data,
determine undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the detected component data,
generate an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points, and
control the output device to output the analysis of the undesirable component data
points.
【請求項２】
The diagnostic system of claim 1 wherein the diagnostic processor is further configured to identify unlikely root cause data points corresponding to at least one of the undesirable component data points that was caused by operator error or an incorrectly-set desirable component characteristic, and to prioritize remaining undesirable component data points over the unlikely root cause data points in the analysis.
【請求項３】
The diagnostic system of claim 2 wherein the diagnostic processor is further configured to identify a most likely undesirable component data point corresponding to a most likely root cause of one of the undesirable vehicle performance data points by eliminating the unlikely root cause data points and selecting a first undesirable component data point from the remaining undesirable component data points that is farthest from the desirable component performance characteristics.
【請求項４】
The diagnostic system of claim 2 wherein the diagnostic processor is further configured to identify the unlikely root cause data points as the at least one of the undesirable component data points that is equal to or greater than a corresponding value of the desirable component performance characteristics.
【請求項５】
The diagnostic system of claim l wherein the analysis of the undesirable component data points includes at least one vehicle graph plotting the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data, at least one system graph plotting the desirable system performance characteristics to the detected system data, and at least one component graph plotting the desirable component performance characteristics to the detected component data.
【請求項６】
The diagnostic system of claim 5 wherein the analysis of the undesirable component data points begins with a first vehicle graph of the at least one vehicle graph that corresponds to the undesirable vehicle performance data points, a first system graph of the at least one system graph that corresponds to the undesirable system data points, or a first component graph of the at least one component graph that corresponds to the undesirable component data points.
【請求項７】
The diagnostic system of claim 5 wherein the at least one vehicle graph includes a three-dimensional graph having a three-dimensional mesh corresponding to the desirable vehicle performance characteristics and the detected vehicle data plotted relative to the three-dimensional mesh, such that the undesirable vehicle performance data points can be visually identified as data points that lie below the three-dimensional mesh.
【請求項８】
The diagnostic system of claim 5 wherein the at least one system graph visually represents each of the desirable system performance characteristics; theoretical capabilities of the system in an ideal configuration, and the detected system data plotted relative to the desirable system performance characteristics and the theoretical capabilities of the system.
【請求項９】
The diagnostic system of claim 1 wherein the diagnostic processor is configured to determine the undesirable system data points that correspond to the likely causes of only the undesirable vehicle performance data points, and to determine the undesirable component data points that correspond to the likely causes of only the undesirable system data points.
【請求項１０】
The diagnostic system of claim 1 wherein the diagnostic processor is further configured to receive the test data from an electronic control unit (ECU) of the vehicle or from a dynamometer configured to facilitate the performance test of the vehicle.
【請求項１１】
The diagnostic system of claim 1 wherein a first desirable component characteristic is provided as a target and a second desirable component characteristic is provided as a limitation and the diagnostic processor is further configured to determine that a first component data point is undesirable when the first component data point is less than the target of the first desirable component characteristic and that a second component data point is undesirable when the second component data point is greater than the limitation of the second desirable component characteristic.
【請求項１２】
A diagnostic system for diagnosing a vehicle or a vehicle model, comprising:
an input device configured to receive user input including desirable vehicle performance characteristics of the vehicle, desirable system performance characteristics of systems of the vehicle, and desirable component performance characteristics corresponding to components of the systems;
a display configured to output data; and
a diagnostic processor coupled to the input device and the display and configured to:
receive test data corresponding to a simulation of the vehicle or a performance test of the vehicle and including detected vehicle data, detected system data, and detected component data,
determine undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data,
determine undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the detected system data,
determine undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the detected component data,
generate an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points, and
control the display to output the analysis of the undesirable component data points.
【請求項１３】
The diagnostic system of claim 12 wherein the diagnostic processor is further configured to identify unlikely root cause data points corresponding to at least one of the undesirable component data points that was caused by operator error or an incorrectly-set desirable component characteristic, and to prioritize remaining undesirable component data points over the unlikely root cause data points in the analysis.
【請求項１４】
The diagnostic system of claim 13 wherein the diagnostic processor is further configured to identify a most likely undesirable component data point corresponding to a most likely root cause of one of the undesirable vehicle performance data points by eliminating the unlikely root cause data points and selecting a first undesirable component data point from the remaining undesirable component data points that is farthest from the desirable component performance characteristics.
【請求項１５】
The diagnostic system of claim 13 wherein the diagnostic processor is further configured to identify the unlikely root cause data points as the at least one of the undesirable component data points that is equal to or greater than a corresponding value of the desirable component performance characteristics.
【請求項１６】
The diagnostic system of claim 11 wherein:
the analysis of the undesirable component data points includes at least one vehicle graph plotting the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data, at least one system graph plotting the desirable system performance characteristics to the detected system data, and at least one component graph plotting the desirable component performance characteristics to the detected component data;
the analysis of the undesirable component data points begins with a first vehicle graph of the at least one vehicle graph that corresponds to the undesirable vehicle performance data points, a first system graph of the at least one system graph that corresponds to the undesirable system data points, or a first component graph of the at least one component graph that corresponds to the undesirable component data points; and
the at least one vehicle graph includes a three-dimensional graph having a three-dimensional mesh corresponding to the desirable vehicle performance characteristics and the detected vehicle data plotted relative to the three-dimensional mesh, such that the undesirable vehicle performance data points can be visually identified as data points that lie below the three-dimensional mesh.
【請求項１７】
A method for diagnosing a vehicle or a vehicle model comprising:
receiving, via an input device, user input including desirable vehicle performance characteristics of the, vehicle, desirable system performance characteristics of systems of the vehicle, and desirable component performance characteristics corresponding to components of the systems;
receiving, by a diagnostic processor, test data corresponding to a simulation of the vehicle or a performance test of the vehicle and including detected vehicle data, detected system data, and detected component data;
determining, by the diagnostic processor, undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the detected vehicle data;
determining, by the diagnostic processor, undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the detected system data;
determining, by the diagnostic processor, undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the detected component data;
generating, by the diagnostic processor, an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points; and
controlling, by the diagnostic processor, an output device to output the analysis of the undesirable component data points.
【請求項１８】
The method of claim 17 further comprising determining, by the diagnostic processor, unlikely root cause data points corresponding to at least one of the undesirable component data points that was caused by operator error or an incorrectly-set desirable component characteristic, and to prioritize remaining undesirable component data points over the unlikely root cause data points in the analysis.
【請求項１９】
The method of claim 18 further comprising identifying, by the diagnostic processor, a most likely undesirable component data point corresponding to a most likely root cause of one of the undesirable vehicle performance data points by eliminating the unlikely root cause data points and selecting a first undesirable component data point from the remaining undesirable component data points that is farthest from the desirable component performance characteristics.
【請求項２０】
The method of claim 18 wherein identifying the unlikely root cause data points further includes identifying the unlikely root cause data points as the at least one of the undesirable component data points that is equal to or greater than a corresponding value of the desirable component performance characteristics.
ABSTRACT
A system includes an input device that receives desirable performance characteristics of a vehicle a diagnostic processor that receives vehicle test data, and determines undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable vehicle performance characteristics to the test data. The diagnostic processor also determines undesirable system data points that correspond to likely causes of the undesirable vehicle performance data points by comparing the desirable system performance characteristics to the test data, and determines undesirable component data points that correspond to likely causes of the undesirable system data points by comparing the desirable component performance characteristics to the test data. The diagnostic processor also generates an analysis of the undesirable component data points including selected component data points of the undesirable component data points that are likely causes of the undesirable vehicle performance data points, and controls an output device to output the analysis of the undesirable component data points.
Figure 1
2019095430.tif 000019
Figure 2
2019095430.tif 000020
Figure 3
2019095430.tif 000021
Figure 4
2019095430.tif 000022
Figure 5
2019095430.tif 000023
Figure 6A
2019095430.tif 000024
Figure 6B
2019095430.tif 000025
Figure 6C
2019095430.tif 000026
Figure 7A
2019095430.tif 000027
Figure 7B
2019095430.tif 000028
Figure 7C
2019095430.tif 000029
Figure 8
2019095430.tif 000030
Figure 9A
2019095430.tif 000031
Figure 9B
2019095430.tif 000032
Figure 10A
2019095430.tif 000033
Figure 10B
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