智能化技術(shù)在新能源汽車故障診斷中的應(yīng)用

摘 要：隨著新能源汽車的廣泛應(yīng)用，故障診斷技術(shù)變得格外重要。在面對復(fù)雜的新能源汽車體系時，傳統(tǒng)的故障診斷方法局限性很大。本文主要對機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在新能源汽車故障診斷中的應(yīng)用進行了探討。通過智能故障診斷系統(tǒng)的建設(shè)，實現(xiàn)了故障數(shù)據(jù)的特征提取和診斷模型的建立與訓(xùn)練。結(jié)合案例分析評估了該系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果，以期為汽車的維修和保養(yǎng)提供更加便捷精準(zhǔn)的支持。

關(guān)鍵詞：智能化技術(shù) 新能源汽車 故障診斷

1 緒論

在新能源汽車技術(shù)日新月異的今天，汽車可靠性和安全性的提高成為業(yè)界矚目的焦點。故障診斷面臨日益增長的數(shù)據(jù)處理需求和復(fù)雜多變的故障類型，是保障新能源汽車正常運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的故障診斷方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代新能源汽車的需求，因此對于故障診斷效率和準(zhǔn)確性的提高，智能技術(shù)的探索和應(yīng)用就成了關(guān)鍵。本文旨在探討如何構(gòu)建高效的新能源汽車故障診斷系統(tǒng)，以提高車輛的整體性能和用戶體驗。

2 新能源汽車故障診斷現(xiàn)狀

2.1 故障診斷的定義與重要性

故障診斷是為了保證車輛安全可靠運行的過程，通過對車輛運行狀態(tài)的監(jiān)測和分析，對潛在或已發(fā)生的故障進行識別。由于電動汽車和插電式混合動力汽車采用的電控系統(tǒng)和動力總成技術(shù)更加復(fù)雜，因此在新能源汽車領(lǐng)域，故障診斷顯得尤為重要。這些技術(shù)的進步也帶來了新的故障類型和更高的診斷難度，盡管提高了車輛的性能和效率。有效的故障診斷，不僅有助于快速定位故障點，減少維修時間和費用，而且可以防止安全隱患的產(chǎn)生，延長車輛的使用壽命。尤其是新能源汽車，核心部件如電池管理系統(tǒng)的健康狀況與車輛的續(xù)航能力、行車安全性有著直接的關(guān)系，比如電機控制器等。

2.2 傳統(tǒng)故障診斷方法

傳統(tǒng)新能源汽車故障診斷方法主要有以規(guī)則為基礎(chǔ)的方法，以信號分析為基礎(chǔ)的方法，以專家系統(tǒng)為基礎(chǔ)的診斷方法?；谝?guī)則的方法依賴于通過監(jiān)測車輛傳感器的數(shù)據(jù)來觸發(fā)預(yù)先設(shè)定的故障狀況，從而識別故障的預(yù)定義故障代碼和故障樹分析。這種方法簡單直觀，實現(xiàn)起來很容易，但對復(fù)雜故障的診斷，適用范圍有限，也比較薄弱。以信號分析為基礎(chǔ)的方法，集中在信號處理技術(shù)上，例如頻譜分析、小波轉(zhuǎn)換等，以辨識信號模式異常，以判斷是否有故障。這種方法可以捕捉到一些隱藏的故障征兆，但需要具備處理信號的專業(yè)知識，對信號噪音更為敏感。以專家系統(tǒng)為基礎(chǔ)的診斷方法，是通過邏輯推理，將高級工程師的經(jīng)驗知識編碼為診斷故障的規(guī)則庫。這種以知識為基礎(chǔ)的方法可以應(yīng)對復(fù)雜的故障狀況，但很難適應(yīng)瞬息萬變的技術(shù)環(huán)境，因為知識更新的周期很長。在面對新能源汽車日益增多的電控系統(tǒng)和復(fù)雜的故障類型時，傳統(tǒng)方法雖然能夠在一定程度上滿足故障診斷的需求，但局限性卻越來越明顯。

2.3 傳統(tǒng)方法的局限性

傳統(tǒng)新能源汽車故障診斷方法在應(yīng)對現(xiàn)代新能源汽車復(fù)雜多變的故障類型時，暴露出了一系列局限性。第一，基于規(guī)則的方法往往依賴于預(yù)定義的故障代碼和故障樹分析，這種方法在處理簡單明了的故障時較為有效，但對于復(fù)雜、模糊或非典型故障的診斷能力較弱。第二，基于信號分析的方法雖然能夠捕捉到一些隱蔽的故障跡象，但這種方法對于信號噪聲較為敏感，容易產(chǎn)生誤報或漏報，并且需要專業(yè)的信號處理知識才能有效應(yīng)用。第三，基于專家系統(tǒng)的診斷方法雖然能夠處理復(fù)雜的故障情況，但由于知識更新周期較長，難以適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境[1]。隨著新能源汽車中電子控制系統(tǒng)的普及和復(fù)雜程度的增加，這些傳統(tǒng)方法在故障診斷的準(zhǔn)確性、實時性和自適應(yīng)性方面逐漸顯得力不從心。因此，尋求更加高效、智能的故障診斷技術(shù)成為當(dāng)前新能源汽車行業(yè)發(fā)展的迫切需求。

3 智能化技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用基礎(chǔ)

3.1 智能化技術(shù)概述

智能化技術(shù)，即指運用包括計算機科學(xué)人工智能大數(shù)據(jù)等在內(nèi)的現(xiàn)代信息技術(shù)，通過模擬人類的智能行為和思維方式，從解決復(fù)雜問題的角度出發(fā)，對新能源汽車進行故障診斷，從而在提高診斷精確性的同時，也提高其辦事效率。在新能源汽車故障診斷領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等智能化技術(shù)能夠提高診斷的精確性和辦事效率。機器學(xué)習(xí)能夠識別數(shù)據(jù)中的模式來預(yù)測和診斷故障的；大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以挖掘有價值的信息并為故障診斷提供數(shù)據(jù)支撐；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過傳感器等設(shè)備實時采集車輛運行數(shù)據(jù)并將其傳輸至云端進行分析處理以進行遠程監(jiān)控和診斷。

3.2 機器學(xué)習(xí)在故障診斷中的應(yīng)用

構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷模型，實現(xiàn)對復(fù)雜故障模式的高效識別和預(yù)測，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在新能源汽車故障診斷中的應(yīng)用成為研究熱點。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，收集電池電壓、溫度、電流等多種車輛運行過程中的傳感器數(shù)據(jù)，消除噪音和異常值。利用特征提取技術(shù)，將故障相關(guān)的關(guān)鍵特征提取到經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)中。例如，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型訓(xùn)練效率，常用的方法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法進行模型訓(xùn)練，如支持通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律建立故障診斷模型的向量機（SVM）、隨機森林（RF）、深度學(xué)習(xí)（DL）等。模型訓(xùn)練的核心是將分類誤差最小化或?qū)⒎诸悳?zhǔn)確度最大化等目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化[2]。在故障分類階段，輸入新的傳感器數(shù)據(jù)，預(yù)測和識別故障類型，使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型。 對于分類問題，可以用預(yù)測輸出為的邏輯回歸模式，公式為：

其中，為預(yù)測結(jié)果，σ為Sigmoid函數(shù)，w為權(quán)重向量，x特征向量，b為偏置項。

3.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用

新能源汽車故障診斷的大數(shù)據(jù)技術(shù)主要用于海量運行數(shù)據(jù)的收集存儲處理分析。利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器和車載信息系統(tǒng)可對汽車的各種運行參數(shù)進行實時獲取并經(jīng)過清洗和預(yù)處理后，這些參數(shù)能夠高效利用大數(shù)據(jù)處理框架如Hadoop MapReduce進行存儲和處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)以MapReduce模式對數(shù)據(jù)進行并行處理來加快數(shù)據(jù)處理速度。Map函數(shù)負責(zé)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對形式，而Reduce函數(shù)則對鍵值對進行匯總以生成更高級別的數(shù)據(jù)摘要或統(tǒng)計信息，從而達到對汽車運行狀況進行準(zhǔn)確分析和診斷的目的。例如，可以使用Map Reduce進行計算某個時間段內(nèi)所有車輛的平均能耗，公式如下：

其中，ei表示第i輛車的能耗。這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)對于故障模式的識別和預(yù)測至關(guān)重要，能夠幫助診斷系統(tǒng)更好地理解車輛的運行狀態(tài)，從而及時發(fā)現(xiàn)異常情況，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和時效性。

3.4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)通過實時數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理，實現(xiàn)對車輛運行狀態(tài)的全方位監(jiān)控和故障預(yù)測，具體流程如圖1所示，物聯(lián)網(wǎng)（IOT）技術(shù)在新能源汽車故障診斷中的應(yīng)用。實時采集運行數(shù)據(jù)的傳感器（如電池溫度傳感器、電機狀態(tài)傳感器、車載OBD系統(tǒng)等）部署在車輛各部位。這些數(shù)據(jù)通過無線通信技術(shù)傳輸?shù)皆贫朔?wù)器，例如4G/5G、LoRa等。在云端服務(wù)器上，資料經(jīng)過預(yù)處理（例如去噪、濾波）及儲存，并透過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提煉出關(guān)鍵的特性，以辨識潛在的失效模式。建立基于機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型，利用云計算和邊緣計算技術(shù)，實時分析和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。通過訓(xùn)練和驗證，這款車型能夠預(yù)測和歸類車輛的運行狀況。例如，當(dāng)電池溫度異常升高時，系統(tǒng)會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和模型預(yù)測結(jié)果（例如電池?zé)崾Э兀瑢崟r識別異常，并判斷可能出現(xiàn)的故障類型[3]。診斷結(jié)果通過物聯(lián)網(wǎng)平臺反饋給車輛司機和養(yǎng)護中心，并產(chǎn)生早期預(yù)警和主動保養(yǎng)的詳細故障報告和養(yǎng)護建議，減少故障隱患。

4 智能化故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

智能化故障診斷系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計旨在整合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)新能源汽車故障的實時監(jiān)測、分析和預(yù)測。該系統(tǒng)主要由圖2所示的幾個關(guān)鍵組件組成：數(shù)據(jù)采集層主要負責(zé)從車輛上安裝的各種傳感器收集數(shù)據(jù)。傳感器包括溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器等，它們持續(xù)監(jiān)測車輛各部件的狀態(tài)，并將數(shù)據(jù)通過無線通信技術(shù)（如藍牙、Wi-Fi或LoRa）發(fā)送給邊緣計算設(shè)備或直接上傳至云端。位于數(shù)據(jù)采集層與云端之間的邊緣計算設(shè)備負責(zé)對傳感器的數(shù)據(jù)進行初步處理，包括清洗數(shù)據(jù)、格式轉(zhuǎn)換以及初步分析等工作。減輕云服務(wù)器的負擔(dān)，減少網(wǎng)絡(luò)延遲，通過在邊緣側(cè)執(zhí)行輕量級的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。數(shù)據(jù)處理和存儲層涉及進一步處理和存儲邊緣計算層傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。在云端伺服器中，利用大型資料處理架構(gòu)（如ApacheHadoop或Spark），批量處理資料并實時串流，以支援后續(xù)資料分析與模型訓(xùn)練。包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型在內(nèi)的系統(tǒng)核心部件——故障診斷引擎。這些模型以歷史故障數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行訓(xùn)練，對潛在故障進行識別和預(yù)測。例如，車輛傳感器數(shù)據(jù)的分類可以使用支持向量機（SVM），也可以使用記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的時間長度來預(yù)測車輛部件的剩余壽命。用戶界面通過可視化工具展示車輛狀態(tài)、故障預(yù)警信息、保養(yǎng)建議等，為用戶提供了一個友好的互動平臺[4]。用戶可以通過手機APP或Web界面訪問這些信息，以便在出現(xiàn)故障時及時采取應(yīng)對措施。

4.2 特征提取與選擇

特征提取與選擇是構(gòu)建有效故障診斷模型的關(guān)鍵步驟，通過對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取出與故障相關(guān)的特征，并利用特征選擇算法（如互信息法）挑選出最具判別力的特征。例如，互信息I（X; Y）衡量特征X與目標(biāo)Y之間的相關(guān)性，公式為：

其中，p（x， y）是聯(lián)合概率密度函數(shù)，p（x）和p（y）是邊緣概率密度函數(shù)。通過計算每個特征與故障類型的互信息值，可以選擇出最相關(guān)的特征子集用于模型訓(xùn)練。

4.3 故障診斷模型的建立

建立故障診斷模型是智能化故障診斷系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，需要對經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)進行特征提取，以獲得與故障類型密切相關(guān)的特征。特征提取通常包括時域分析、頻域分析以及基于深度學(xué)習(xí)的方法。例如，時域分析可以提取均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計特征；頻域分析則通過傅里葉變換提取頻譜特征。對于復(fù)雜數(shù)據(jù)，可以采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自動提取深層特征。特征提取完成后，接下來是特征選擇，目的是去除冗余特征并保留對故障診斷最有價值的特征。常用的特征選擇方法包括基于信息增益的方法和遞歸特征消除 （RFE）。信息增益 IG計算公式為：

其中，H（D）是數(shù)據(jù)集D的熵，H（D|A）是在特征A條件下的條件熵。通過計算每個特征的信息增益，可以挑選出對故障分類貢獻最大的特征子集。選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建故障診斷模型，常用的算法包括支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN） 等。例如，支持向量機可以通過最大化決策邊界與最近樣本點之間的距離來尋找最優(yōu)分類面[5]。

4.4 模型訓(xùn)練與驗證

模型訓(xùn)練與驗證是確保故障診斷系統(tǒng)性能的關(guān)鍵步驟，把提取的特征數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集、校驗集兩個部分。訓(xùn)練集用于對選定的機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，如支持向量機（SVM）或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neuron Network，DNN）。在訓(xùn)練過程中，模型可以學(xué)習(xí)到故障和正常狀態(tài)之間的差異，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，將損失函數(shù)最小化。驗證集合用于評估模型的泛化能力，確保模型在新數(shù)據(jù)中不僅能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，而且還能對故障進行精確診斷。常用的性能指標(biāo)有準(zhǔn)確度、召回率、F1積分等。通過交叉驗證等技術(shù)對模型參數(shù)進行進一步優(yōu)化，最終得出高性能的故障診斷模型，不僅可以準(zhǔn)確識別故障，而且可以避免過度擬合。

5 智能化故障診斷技術(shù)的效果評估

5.1 故障事件背景

一輛新能源汽車在行駛過程中出現(xiàn)了動力減弱的現(xiàn)象，初步檢查發(fā)現(xiàn)電池管理系統(tǒng)顯示電池電壓有異常下降的情況，但具體故障原因尚不清楚，可能會產(chǎn)生了嚴(yán)重的安全問題，如突然失去動力或電池過熱等，必須盡快確定故障根源并采取相應(yīng)的維護措施。該車型是一輛配備了多種傳感器的純電動車型號，能夠?qū)崟r監(jiān)測電池的電壓電流溫度等關(guān)鍵參數(shù)，因此維修人員根據(jù)車輛的各種傳感器反饋的信息，結(jié)合故障診斷系統(tǒng)的診斷算法進行分析，從而迅速定位故障原因并對車輛進行相應(yīng)的維修和保養(yǎng)。利用收集到的資料，結(jié)合機器學(xué)習(xí)的算法，構(gòu)建出故障診斷模型，對可能發(fā)生的故障類型及其原因進行分析和識別。

5.2 技術(shù)應(yīng)用過程

針對上述故障事件，工作人員通過車載傳感器對包括電池電壓、電流、溫度等關(guān)鍵參數(shù)在內(nèi)的故障發(fā)生前后的一系列數(shù)據(jù)進行了采集。這些數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)皆贫朔?wù)器，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。服務(wù)器端則是將數(shù)據(jù)送到之前培訓(xùn)過的機器學(xué)習(xí)模型中，進行預(yù)處理后的分析。該模型基于歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以自動識別出與故障相關(guān)的特征模式。工作人員通過模型的預(yù)判，很快鎖定了電池內(nèi)部短路的可能性，并對具體發(fā)生故障的地點進行了進一步的細致分析和確認。整個過程既對故障原因進行了準(zhǔn)確診斷，又為有效規(guī)避安全隱患提供了及時的維修建議。

5.3 技術(shù)應(yīng)用效果

基于智能化技術(shù)的故障診斷系統(tǒng)在新能源汽車故障診斷中取得了良好的應(yīng)用效果，具體如表1所示。通過對比故障發(fā)生前后的數(shù)據(jù)，可以看出該系統(tǒng)顯著提升了動力輸出、穩(wěn)定了電池電壓和電流，并降低了電池溫度。同時，故障診斷耗時從15分鐘縮短到了5分鐘，維修成本大幅下降，從2000元降至800元，而且將安全事故可能性從50%降低到了5%，有效保證了車輛的安全運行。

6 結(jié)語

智能化技術(shù)可以提高故障診斷的精確性和效率，降低維修費用，減少安全事故的可能性，是今后故障診斷領(lǐng)域的一個重要研究方向。未來，可進一步研究如何將更多的智能化技術(shù)集成到故障診斷系統(tǒng)中去，提高系統(tǒng)的實時性和自適應(yīng)能力，從而在新能源汽車行業(yè)不斷發(fā)展的情況下，滿足其不斷提高的需求。

基金項目：教育信息化視域下校企共建職業(yè)教育智慧云平臺課程實踐研究課題批準(zhǔn)號：2023B-288此論文為甘肅省2023年高校教師創(chuàng)新基金項目：“教育信息化視域下校企共建職業(yè)教育智慧云平臺課程實踐研究”的階段性成果。

參考文獻：

[1]朱英明.智能化技術(shù)在新能源汽車故障診斷中的應(yīng)用[J].集成電路應(yīng)用，2024，41（01）：222-223.

[2]李鈺.新能源汽車動力電池故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[J].內(nèi)燃機與配件，2024（14）：79-81.

[3]屈鳳禎.新能源汽車故障診斷與維修策略[J].汽車畫刊，2024（06）：119-121.

[4]袁立嘉.電子診斷技術(shù)在新能源汽車維修中的應(yīng)用[J].汽車維修技師，2024（12）：20-23.

[5]張小兵，余強，梁文銓，等.新能源汽車電機故障診斷與維修方法[J].汽車畫刊，2024（05）：64-66.