基于FP?Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺的制作方法
【專利摘要】基于FP?Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，包括對應(yīng)關(guān)系模塊、拓?fù)渌阉髂K和解決方案模塊；所述對應(yīng)關(guān)系模塊，根據(jù)事務(wù)數(shù)據(jù)庫，通過FP?Tree算法創(chuàng)建故障碼和更換備件對應(yīng)關(guān)系的頻繁項集；所述拓?fù)渌阉髂K，利用備件位置和故障所在的ECU位置之間的拓?fù)潢P(guān)系，進(jìn)行拓?fù)渌阉鳎噙x頻繁項集；所述解決方案模塊，由備件與維修工項構(gòu)建的對應(yīng)關(guān)系，獲得故障碼對應(yīng)備件和維修工項的完整解決方案。本發(fā)明的診斷與估價平臺通過頻繁項集算法FP?Tree和序列模式挖掘?qū)ふ覍?yīng)關(guān)系。采用兩算法融合使用，適用于除了單一故障還有多故障并行解決的可能性，遠(yuǎn)程估算車輛的故障碼判斷需要維修的備件和工項，提供完整解決方案，為車輛的維修提供參考和借鑒。
【專利說明】
基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及故障診斷領(lǐng)域，尤其涉及通過FP-Tree序列模式挖掘關(guān)聯(lián)算法，探索故 障碼與備件及工項的關(guān)聯(lián)關(guān)系，更具體說是基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價 的平臺。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有技術(shù)中，汽車維修工人通過讀取車輛診斷儀生成的診斷報告中故障碼來掌握 故障情況，通過服務(wù)手冊或結(jié)合維修經(jīng)驗確認(rèn)導(dǎo)致該故障情況的故障發(fā)生部位，提供維修 方案，即故障碼和更換備件的粗略關(guān)系，再經(jīng)服務(wù)顧問給出工項開單。因此，目前的車輛故 障診斷方法冗雜耗時，汽車維修工人對于設(shè)備故障基本憑借經(jīng)驗判斷，并且給出備件號、備 件名稱及備件價位，主觀性強，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。特別是對于多種車輛故障并行的情況，更增 大了處理難度，費時費力。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診 斷與估價的平臺。該平臺通過將車輛診斷儀生成的診斷報告中ECU故障碼和對應(yīng)車輛的維 修記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法FP-Tree，尋找故障碼和更換備件的粗 略關(guān)系。再進(jìn)一步通過故障碼和更換備件間的建立拓?fù)潢P(guān)系，通過序列模式挖掘，獲知準(zhǔn)確 度高的故障碼和更換備件的對應(yīng)關(guān)系。同理，探索備件與維修工項之間的對應(yīng)關(guān)系，獲得故 障碼對應(yīng)備件和工項的完整解決方案。
[0004]本發(fā)明的技術(shù)方案如下:基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，包 括對應(yīng)關(guān)系模塊、拓?fù)渌阉髂K和解決方案模塊；
[0005] 所述對應(yīng)關(guān)系模塊，根據(jù)事務(wù)數(shù)據(jù)庫，通過FP-Tree算法創(chuàng)建故障碼和更換備件對 應(yīng)關(guān)系的頻繁項集；
[0006] 所述拓?fù)渌阉髂K，利用備件位置和故障所在的ECU位置之間的拓?fù)潢P(guān)系，進(jìn)行拓 撲搜索，遴選頻繁項集；
[0007] 所述解決方案模塊，由備件與維修工項構(gòu)建的對應(yīng)關(guān)系，獲得故障碼對應(yīng)備件和 維修工項的完整解決方案。
[0008] 優(yōu)選地，所述對應(yīng)關(guān)系模塊包括事務(wù)數(shù)據(jù)庫模塊及應(yīng)用模塊，所述事務(wù)數(shù)據(jù)庫模 塊輸入事務(wù)數(shù)據(jù)庫和最小支持度閾值min〇，掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫，刪除頻數(shù)小于最小支持度的 項目，得到全部頻繁項集F1;所述應(yīng)用模塊把事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的每一條記錄按照F1中的頻繁 項按其支持度降序排列生成FP-Tree，從FP-Tree中找到所有的頻繁模式。
[0009] 優(yōu)選地，所述拓?fù)渌阉髂K包括分類模塊及標(biāo)識模塊;所述分類模塊根據(jù)備件碼 的構(gòu)造規(guī)則將備件進(jìn)行分類;所述標(biāo)識模塊將備件和故障所在的ECU位置構(gòu)建的拓?fù)潢P(guān)系 進(jìn)行標(biāo)識，得到備件和ECU位置的對應(yīng)關(guān)系。所述的備件分別按照附件、娛樂信息，發(fā)動機， 燃油、排氣、空調(diào)，變速箱，前軸、轉(zhuǎn)向裝置，后軸，車輪、制動器，踏板機構(gòu)，車身，電子設(shè)備進(jìn) 行0~9分類。
[0010]優(yōu)選地，所述的解決方案模塊包括備件一維修工項的數(shù)據(jù)庫模塊及備件一維修工 項FP-Tree模塊;所述備件一維修工項的數(shù)據(jù)庫模塊掃描備件與維修工項的數(shù)據(jù)庫，獲得備 件與維修工項的頻繁項集F2;對F2中的頻繁項按其支持度降序排列得到L'；所述備件一維 修工項FP-Tree模塊通過創(chuàng)建FP-Tree的根節(jié)點，以"nulΓ標(biāo)記，再次數(shù)據(jù)庫，把數(shù)據(jù)庫中的 每一條記錄按照L'中的順序排列，生成FP-Tree;從FP-Tree中找到所有的頻繁模式，構(gòu)建備 件與維修工項的對應(yīng)關(guān)系。
[00?1 ]更優(yōu)選地，所述的FP-Tree的構(gòu)造算法如下：按照F1 (或F2)中的頻繁項按其支持度 降序排列生成頻繁項表為[p|P]，其中P是第一個頻繁項，而P是剩余的頻繁項的列表，調(diào)用 insert_tree( [p | P]，T)，insert_tree( [p | P]，T)過程執(zhí)行情況如下：如果T有子節(jié)點N使 Ν. item_name = p. item_name，則Ν的計數(shù)增加1;否則創(chuàng)建一個新節(jié)點Ν，將其計數(shù)設(shè)置為1， 鏈接到它的父節(jié)點T，并且通過node_link將其鏈接到具有相同名稱item_name的節(jié)點；如果 P非空，遞歸調(diào)用insert_tree(P，N)。
[0012] 進(jìn)一步地，對于FP-Tree是單枝的情況，直接輸出整條路徑上所有節(jié)點的組合+ postModel〇
[0013] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明的診斷與估價的平臺通過頻繁項 集算法FP-Tree和序列模式挖掘?qū)ふ覍?yīng)關(guān)系。采用兩算法融合使用，提供了能基于大數(shù) 據(jù)，獲知準(zhǔn)確度高的故障碼和更換備件的對應(yīng)關(guān)系，適用于除了單一故障還有多故障并行 解決的可能性，遠(yuǎn)程估算車輛的故障碼判斷需要維修的備件和工項，提供完整解決方案，為 車輛的維修提供參考和借鑒。
【附圖說明】
[0014] 圖1為本發(fā)明實施例1插入第一條故障碼和備件對應(yīng)關(guān)系的FP-Tree結(jié)構(gòu)示意圖； [0015]圖2為本發(fā)明實施例1插入第二條故障碼和備件對應(yīng)關(guān)系的FP-Tree結(jié)構(gòu)示意圖； [0016]圖3為本發(fā)明實施例1插入第三條故障碼和備件對應(yīng)關(guān)系的FP-Tree結(jié)構(gòu)示意圖； [00 17]圖4為本發(fā)明實施例1生成的故障碼和備件對應(yīng)關(guān)系的FP-Tree結(jié)構(gòu)示意圖；
[0018] 圖5為本發(fā)明備件位置和車輛故障所在的ECU位置之間的拓?fù)潢P(guān)系圖。
【具體實施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖，通過實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。以下實施例對本發(fā)明只 是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0020] 本實施例中基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺包括對應(yīng)關(guān)系模 塊、拓?fù)渌阉髂K和解決方案模塊；
[0021] 實施例1
[0022] 對應(yīng)關(guān)系模塊包括事務(wù)數(shù)據(jù)庫模塊及應(yīng)用模塊，根據(jù)事務(wù)數(shù)據(jù)庫，利用FP-Tree， 緊縮的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲查找頻繁項集，挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)置信度、支持度等提取出故障和 備件的可能項集，BP:
[0023] 輸入:事務(wù)數(shù)據(jù)庫D(故障碼和更換備件的連接關(guān)系)和最小支持度閾值min〇;
[0024] 輸出：事務(wù)數(shù)據(jù)庫D所對應(yīng)的FP-tree。
[0025] 1、掃描故障碼一備件事務(wù)數(shù)據(jù)庫D，獲得故障碼一備件事務(wù)數(shù)據(jù)庫D中所包含的全 部頻繁項集F1，及它們各自的支持度。對F1中的頻繁項按其支持度降序排序得到L。
[0026] 事務(wù)數(shù)據(jù)庫如下，每一行代表一次故障碼和更換備件的可能關(guān)系：
[0028]目的：找出一種總是相伴出現(xiàn)的組合，比如故障B和備件D總一起出現(xiàn)，則[故障B， 備件D]是一條頻繁模式。通過FP-Tree得到一部分粗略的關(guān)系，然后通過拓?fù)渌阉骷?xì)化，剔 除不滿足拓?fù)潢P(guān)系的組合。
[0029] (1)掃描數(shù)據(jù)庫，每項按頻數(shù)遞減排序，并刪除頻數(shù)小于最小支持度MinSup的項 目。
[0030] 故障A:7
[0031] 故障B:8
[0032] 備件C:7
[0033] 備件D:7
[0037] * 本次掃描{Minsup = 3}
[0038] 則故障B、備件C、備件D、故障A、備件F為頻繁1項集，計為F1。
[0039] (2)對于每一條故障碼和更換備件的可能關(guān)系，按照F1中的順序重新排序。
[0041] 2、應(yīng)用模塊:把事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的每一條記錄按照F1中的頻繁項按其支持度降序排
列生成FP-Tree，從FP-Tree中找到所有的頻繁模式。
[0042]創(chuàng)建FP-tree的根節(jié)點T，以"null"標(biāo)記，再次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫D，對于事務(wù)數(shù)據(jù)庫D 中每個事務(wù)，將其中的頻繁項選出并按L中的次序排序。設(shè)排序后的頻繁項表為[p|P]，其中 P是第一個頻繁項，而P是剩余的頻繁項。調(diào)用insert_tree([p |p]，T) cdnserl^treeap |p]， T)過程執(zhí)行情況如下：如果T有子節(jié)點N使N. item_name = p · item_name，則N的計數(shù)增加1;否 則創(chuàng)建一個新節(jié)點N，將其計數(shù)設(shè)置為1，鏈接到它的父節(jié)點T，并且通過node_link將其鏈接 到具有相同item_name的節(jié)點。如果P非空，遞歸地調(diào)用insert_tree(P，N) TP-tree是一個 高度壓縮的結(jié)構(gòu)，它存儲了用于挖掘頻繁項集的全部信息。對于FP-Tree已經(jīng)是單枝的情 況，就沒有必要再遞歸調(diào)用FPGrowth了，直接輸出整條路徑上所有節(jié)點的各種組合+ postModel 即可。
[0043] (1)把1.(2)步驟中得到的各條記錄插入到FP-Tree中。初始后綴模式為空，最終生 成FP-Tree如圖1~4所示。圖4中最左邊的一側(cè)叫做表頭項，樹中相同名稱的節(jié)點要鏈接起 來，鏈表的第一個元素就是表頭項里的元素。如果FP-Tree為空（只含一個虛的root節(jié)點）， 則FP-Growth函數(shù)返回。此時輸出表頭項的每一項-postModel，支持度為表頭項中對應(yīng)項的 計數(shù)。
[0044] (2)表頭項中的每一項(我們拿"故障A:7"為例），對于各項都執(zhí)行以下①到⑤的操 作：
[0045]①從FP-Tree中找到所有的"故障A"節(jié)點，向上遍歷它的祖先節(jié)點，得到4條路徑：
[0049]③因為每一項末尾都是故障A，可以把故障A去掉，得到條件模式基(Conditional Pattern Base，CPB)，此時的后綴模式是：（故障A)。
[0051]④把上面的結(jié)果當(dāng)作原始的事務(wù)數(shù)據(jù)庫，返回到第3步，遞歸迭代運行。
[0052]⑤最終得到的頻繁項集為(去除只有備件或者只有故障的關(guān)系集）
[0054] 實施例2
[0055] 拓?fù)渌阉髂K包括分類模塊及標(biāo)識模塊;所述分類模塊根據(jù)備件碼的構(gòu)造規(guī)則將 備件進(jìn)行分類；
[0056] 根據(jù)備件碼的構(gòu)造規(guī)則，進(jìn)行備件分類，具體如下：
[0057] 1(發(fā)動機）：發(fā)動機總成、缸體、缸蓋、活塞、連桿、連接部件、發(fā)動機托架、支架急緊 固件，燃油噴射如進(jìn)氣管、空氣流量計等；
[0058] 2(燃油、排氣、空調(diào)冷卻）:燃油箱、排氣管、空調(diào)制冷系統(tǒng)等；
[0059] 3(變速箱）：變速箱總成及內(nèi)部部件；
[0060] 4(前軸、轉(zhuǎn)向裝置）：前輪驅(qū)動差速器、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(轉(zhuǎn)向機）、前減震器等；
[0061] 5(后軸）：后軸、后輪驅(qū)動差速器，后減震器，如后橋、后輪軸承等；
[0062] 6(車輪、制動器）：車輪、車輪裝飾蓋、剎車系統(tǒng)；
[0063] 7(踏板機構(gòu)）：手腳制動系統(tǒng)；
[0064] 8(車身）：車身及裝飾件，空調(diào)殼體，前后保險杠，如車身總成、空調(diào)通風(fēng)系統(tǒng)等；
[0065] 9(電子設(shè)備）：電器，如發(fā)動機、起動機、控制器、燈具、線束等；
[0066] 0(附件、信息娛樂）：附件(千斤頂，天線，收音機，發(fā)動機底護(hù)板)及油漆材料等。
[0067] 對關(guān)聯(lián)算法得出的故障和備件（項目）的可能項集進(jìn)行進(jìn)一步收縮，利用車輛構(gòu) 造，限制備件位置和車輛故障所在的ECU位置之間的拓?fù)潢P(guān)系，在有限范圍內(nèi)遴選頻繁項 集。所述標(biāo)識模塊將備件和故障所在的ECU位置構(gòu)建的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行標(biāo)識，得到備件和ECU 位置的對應(yīng)關(guān)系。采用FP-Free頻繁項集算法構(gòu)建備件與維修項目（工項)之間的對應(yīng)關(guān)系， 從而獲得故障碼對應(yīng)備件和工項的完整解決方案。
[0068] 2、備件分類號碼對應(yīng)車輛ECU名稱拓?fù)潢P(guān)系
[0078] 實施例3
[0079] 解決方案模塊包括備件一維修工項的數(shù)據(jù)庫模塊及備件一維修工項FP-Tree模 塊；
[0080] 掃描備件一維修工項的數(shù)據(jù)庫模塊獲得備件與維修工項的頻繁項集F2;對F2中的 頻繁項按其支持度降序排列得到L'；所述備件一維修工項FP-Tree模塊通過創(chuàng)建FP-Tree的 根節(jié)點，以"null"標(biāo)記，再次數(shù)據(jù)庫，把數(shù)據(jù)庫中的每一條記錄按照L'中的順序排列，生成 FP-Tree;從FP-Tree中找到所有的頻繁模式，構(gòu)建備件與維修工項的對應(yīng)關(guān)系。
[0081] 通過上述方法結(jié)合找到故障與備件的對應(yīng)關(guān)系，獲得故障碼對應(yīng)備件和工項的完 整解決方案。
[0082] 以上所述，僅為本發(fā)明較佳的【具體實施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此， 任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其 發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，其特征在于，包括對應(yīng)關(guān)系模 塊、拓?fù)渌阉髂K和解決方案模塊； 所述對應(yīng)關(guān)系模塊，根據(jù)事務(wù)數(shù)據(jù)庫，通過FP-Tree算法創(chuàng)建故障碼和更換備件對應(yīng)關(guān) 系的頻繁項集； 所述拓?fù)渌阉髂K，利用備件位置和故障所在的ECU位置之間的拓?fù)潢P(guān)系，進(jìn)行拓?fù)渌?索，遴選頻繁項集； 所述解決方案模塊，由備件與維修工項構(gòu)建的對應(yīng)關(guān)系，獲得故障碼對應(yīng)備件和維修 工項的完整解決方案。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，其特征 在于，所述對應(yīng)關(guān)系模塊包括事務(wù)數(shù)據(jù)庫模塊及應(yīng)用模塊，所述事務(wù)數(shù)據(jù)庫模塊輸入事務(wù) 數(shù)據(jù)庫和最小支持度閾值mino,掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫，刪除頻數(shù)小于最小支持度的項目，得到全 部頻繁項集F1;所述應(yīng)用模塊把事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的每一條記錄按照F1中的頻繁項按其支持度 降序排列生成FP-Tree，從FP-Tree中找到所有的頻繁模式。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，其特征 在于，所述拓?fù)渌阉髂K包括分類模塊及標(biāo)識模塊;所述分類模塊根據(jù)備件碼的構(gòu)造規(guī)則 將備件進(jìn)行分類;所述標(biāo)識模塊將備件和故障所在的ECU位置構(gòu)建的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行標(biāo)識，得 到備件和ECU位置的對應(yīng)關(guān)系。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，其特征 在于，所述的解決方案模塊包括備件一維修工項的數(shù)據(jù)庫模塊及備件一維修工項FP-Tree 模塊;所述備件一維修工項的數(shù)據(jù)庫模塊掃描備件與維修工項的數(shù)據(jù)庫，獲得備件與維修 工項的頻繁項集F2;對F2中的頻繁項按其支持度降序排列得到L'；所述備件一維修工項FP-Tree模塊通過創(chuàng)建FP-Tree的根節(jié)點，以"nul Γ標(biāo)記，再次數(shù)據(jù)庫，把數(shù)據(jù)庫中的每一條記 錄按照L'中的順序排列，生成FP-Tree;從FP-Tree中找到所有的頻繁模式，構(gòu)建備件與維修 工項的對應(yīng)關(guān)系。5. 根據(jù)權(quán)利要求2或4所述的基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，其 特征在于，所述的FP-Tree的構(gòu)造算法如下： 按照F1(或F2)中的頻繁項按其支持度降序排列生成頻繁項表為[p|P]，其中p是第一個 頻繁項，而P是剩余的頻繁項的列表，調(diào)用insert_tree([p |P]，T)，insert_tree([p |P]，T) 過程執(zhí)行情況如下:如果T有子節(jié)點N使N. item_name = p. item_name，則N的計數(shù)增加1;否則 創(chuàng)建一個新節(jié)點N，將其計數(shù)設(shè)置為1，鏈接到它的父節(jié)點T，并且通過node_link將其鏈接到 具有相同名稱item_name的節(jié)點；如果P非空，遞歸調(diào)用insert_tree(P，N)。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于FP-Tree序列模式挖掘的故障診斷與估價的平臺，其特征 在于，對于FP-Tree是單枝的情況，直接輸出整條路徑上所有節(jié)點的組合+postModel。
【文檔編號】G06Q10/00GK106096736SQ201610364731
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月27日
【發(fā)明人】田雨農(nóng), 宋安琪
【申請人】大連樓蘭科技股份有限公司