基于大數(shù)據(jù)和人工智能的汽車(chē)故障預(yù)測(cè)性維修技術(shù)研究

摘要：現(xiàn)代汽車(chē)技術(shù)越趨復(fù)雜，傳統(tǒng)維修依賴事后與定期保養(yǎng)就越顯局限，因汽車(chē)ECU增多及傳感器廣泛應(yīng)用，運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生海量且涵蓋多方面的數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)維修模式難以利用它們。大數(shù)據(jù)的興起為收集、存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)以挖掘故障特征提供了可能，為汽車(chē)故障預(yù)測(cè)帶來(lái)新契機(jī)。基于此，結(jié)合汽車(chē)故障數(shù)據(jù)采集與處理，基于大數(shù)據(jù)的汽車(chē)故障特征提取展開(kāi)分析，同時(shí)針對(duì)人工智能算法應(yīng)用進(jìn)行研究，并進(jìn)行汽車(chē)故障預(yù)測(cè)性維修模型構(gòu)建與驗(yàn)證，旨在為相關(guān)人員提供參考幫助。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；人工智能；汽車(chē)故障；預(yù)測(cè)性維修技術(shù)

中圖分類號(hào)：U469" 收稿日期：2024-12-28

DOI：1019999/jcnki1004-0226202502028

1 前言

在現(xiàn)代汽車(chē)工程領(lǐng)域，車(chē)輛結(jié)構(gòu)與功能較復(fù)雜，傳統(tǒng)事后維修和定期保養(yǎng)模式的局限性凸顯。隨著汽車(chē)ECU增多以及傳感器的廣泛應(yīng)用，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，并涵蓋多個(gè)方面，但傳統(tǒng)維修模式難以有效利用它們。大數(shù)據(jù)具備收集、存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)、挖掘故障特征等功能，人工智能的發(fā)展也為故障預(yù)測(cè)維修提供了支撐，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)算法各有優(yōu)勢(shì)。這些技術(shù)在安全、可靠、經(jīng)濟(jì)層面的意義重大，但人們對(duì)其研究不足，據(jù)此，本文旨在構(gòu)建故障預(yù)測(cè)性維修體系與系統(tǒng)，提升汽車(chē)維修智能化水平。

2 汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)故障數(shù)據(jù)采集與處理

2.1 數(shù)據(jù)采集

利用標(biāo)準(zhǔn)的OBD-II診斷接口（其通常位于駕駛位儀表盤(pán)下方），借助專業(yè)的OBD診斷儀與之相連，診斷儀與接口間運(yùn)用CAN總線（即ControllerAreaNetwork，也就是控制器局域網(wǎng)）通信協(xié)議來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，該通信速率大概能達(dá)到500 kbps。

通過(guò)此方式，可讀取諸多發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)，如故障碼（遵循統(tǒng)一的OBD故障碼標(biāo)準(zhǔn)，例如P0300代表隨機(jī)/多個(gè)氣缸檢測(cè)到失火）、實(shí)時(shí)的發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度（其參數(shù)范圍與前面提及溫度傳感器的描述類似）、進(jìn)氣溫度（一般測(cè)量范圍處于-40～120 ℃，精度為±2 ℃）、節(jié)氣門(mén)開(kāi)度（用百分比表示，范圍在0%～100%之間，精度是±1%），還有氧傳感器反饋的混合氣濃度相關(guān)電壓信號(hào)（通常在0～1 V之間波動(dòng)）等。依據(jù)不同車(chē)型以及OBD診斷儀具備的功能，還能獲取如燃油修正值（短期燃油修正通常在-10%～10%之間變動(dòng)，長(zhǎng)期燃油修正與之類似，此類數(shù)值能反映發(fā)動(dòng)機(jī)控制單元對(duì)噴油量的實(shí)時(shí)調(diào)整情況）更深入的數(shù)據(jù)信息[1]。

2.2 數(shù)據(jù)處理

以發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度為例，采集車(chē)輛連續(xù)運(yùn)行1 h內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)，假設(shè)總共采集了3 600個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（采樣頻率設(shè)定為1 Hz），將這些數(shù)據(jù)相加后除以數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，就能得到這段時(shí)間內(nèi)的平均溫度。正常情況下，當(dāng)車(chē)輛處于穩(wěn)定行駛狀態(tài)時(shí)，平均溫度應(yīng)當(dāng)接近發(fā)動(dòng)機(jī)正常工作溫度區(qū)間的中間值（大約為90 ℃），要是這個(gè)均值明顯偏離該范圍，很可能預(yù)示著冷卻系統(tǒng)散熱效率發(fā)生了變化。

同樣針對(duì)冷卻液溫度數(shù)據(jù)，還可以計(jì)算其方差，方差能夠反映數(shù)據(jù)的離散程度。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，方差相對(duì)較小，一般處于1～5 ℃2這個(gè)區(qū)間內(nèi)。要是方差突然增大，超過(guò)了10 ℃2，那就說(shuō)明溫度波動(dòng)異常劇烈，可能是冷卻水泵出現(xiàn)故障、節(jié)溫器失靈等原因致使冷卻液循環(huán)不穩(wěn)定，進(jìn)而體現(xiàn)出發(fā)動(dòng)機(jī)散熱工況出現(xiàn)了異常。

3 基于大數(shù)據(jù)的汽車(chē)故障特征提取與分析

3.1 時(shí)域特征分析

信號(hào)均值、方差與標(biāo)準(zhǔn)差頗具診斷價(jià)值，如普通家轎發(fā)動(dòng)機(jī)，怠速轉(zhuǎn)速均值正常在700～900 r/min，若偏離此范圍，如低于700 r/min或高于900 r/min，可能因節(jié)氣門(mén)、進(jìn)氣系統(tǒng)或火花塞問(wèn)題致怠速不穩(wěn)。制動(dòng)系統(tǒng)輪速傳感器數(shù)據(jù)正常制動(dòng)時(shí)，方差和標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)較小，若某車(chē)輪制動(dòng)片磨損致制動(dòng)力不均，輪速數(shù)據(jù)離散度增大，可由方差或標(biāo)準(zhǔn)差變化暴露故障隱患。自相關(guān)函數(shù)可探數(shù)據(jù)不同時(shí)延相關(guān)性，汽車(chē)懸掛系統(tǒng)位移傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)其分析，若減震器失效，位移數(shù)據(jù)有周期性波動(dòng)，自相關(guān)函數(shù)圖像現(xiàn)周期性峰值，正常時(shí)延增加函數(shù)值趨零，故障時(shí)特定時(shí)延現(xiàn)異常高，表示存在故障。

綜合時(shí)域特征能構(gòu)建故障初步判斷法，如設(shè)發(fā)動(dòng)機(jī)溫度數(shù)據(jù)均值正常范圍80～100 ℃，方差05～20。汽車(chē)啟動(dòng)時(shí)，啟動(dòng)電機(jī)電流數(shù)據(jù)均值、方差及與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速相關(guān)性可作判斷依據(jù)，依此多參數(shù)綜合判斷故障成因，助力精準(zhǔn)診斷維修，降低成本時(shí)間，增加汽車(chē)可靠性與安全性[2]。具體線形如圖1所示。

3.2 頻域特征分析

FFT可將時(shí)域轉(zhuǎn)為頻域，呈能量分布，如四缸發(fā)動(dòng)機(jī)，正常時(shí)曲軸旋轉(zhuǎn)頻率為[f]，頻譜包括[f、2f、3f]等成分且能量穩(wěn)定。故障時(shí)，曲軸不平衡致其旋轉(zhuǎn)頻率及諧波處能量大增，頻譜峰值突出；氣缸失火使頻率成分紊亂，有新低頻或高頻成分，與正常頻譜相比差異大。

借此可建立發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型，對(duì)比新舊信號(hào)頻譜來(lái)判斷故障類型。頻譜圖能展示頻域能量分布變化，汽車(chē)輪胎振動(dòng)頻譜含輪胎旋轉(zhuǎn)、路面激勵(lì)及固有頻率成分。磨損不均時(shí)，特定頻率能量局部增大與磨損相關(guān)；氣壓異常改變高低頻比例，氣壓高則高頻增加。時(shí)頻域分析用于非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，STFT分段加窗FFT得到時(shí)頻圖，汽車(chē)過(guò)坑洼路面，懸架振動(dòng)非穩(wěn)態(tài)，減震器故障時(shí)，特定時(shí)間區(qū)間其固有頻率處能量異常增大或持續(xù)長(zhǎng)久。具體頻域特征分析如圖2所示。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在汽車(chē)故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

汽車(chē)故障預(yù)測(cè)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型構(gòu)建步驟關(guān)鍵，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)，從發(fā)動(dòng)機(jī)溫度、輪速、壓力等傳感器與運(yùn)行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，含正常與故障狀態(tài)參數(shù)，如發(fā)動(dòng)機(jī)正常轉(zhuǎn)速范圍及故障時(shí)異常數(shù)據(jù)，納入路況、天氣信息。清洗數(shù)據(jù)用濾波除發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速電磁干擾尖峰，依3倍標(biāo)準(zhǔn)差原則修正異常溫度數(shù)據(jù)，再經(jīng)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，如進(jìn)氣壓力均值50 kPa、標(biāo)準(zhǔn)差5 kPa，60 kPa數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化后為（60-50）/5=2。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，輸入層依據(jù)所選發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、溫度、進(jìn)氣壓力、車(chē)輛速度和方向盤(pán)轉(zhuǎn)角5個(gè)參數(shù)設(shè)5個(gè)節(jié)點(diǎn)反映運(yùn)行狀態(tài)。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)靠經(jīng)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)確定，初設(shè)10～20個(gè)挖掘潛在模式。輸出層因預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)、制動(dòng)、電氣系統(tǒng)3種故障設(shè)3個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出概率。激活函數(shù)隱藏層選取ReLU函數(shù)[fx=max0，x]加速訓(xùn)練避梯度消失，輸出層用Sigmoid函數(shù)[fx=11+e-x]估計(jì)故障概率。

對(duì)于分類模型的評(píng)估，通常會(huì)采用準(zhǔn)確率等相關(guān)指標(biāo)，而回歸模型則多運(yùn)用RMSE等指標(biāo)。在模型優(yōu)化階段，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加以調(diào)整，優(yōu)化訓(xùn)練算法的參數(shù)設(shè)置，借助正則化手段預(yù)防過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生，或者通過(guò)增加數(shù)據(jù)量、精細(xì)化數(shù)據(jù)處理流程等方式，有效提升模型的泛化能力與預(yù)測(cè)精度[3]。

5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與驗(yàn)證

5.1 模型構(gòu)建

a.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定。

對(duì)于相對(duì)簡(jiǎn)單的發(fā)動(dòng)機(jī)故障分類任務(wù)，如判斷發(fā)動(dòng)機(jī)是出現(xiàn)冷卻系統(tǒng)故障、點(diǎn)火系統(tǒng)故障，還是燃油供給系統(tǒng)故障這幾種較為明確的類別，又或是針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)某一簡(jiǎn)單性能指標(biāo)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)正常運(yùn)行時(shí)的冷卻液溫度波動(dòng)范圍等情況，采用具有少量隱藏層（如1～2層）與適量神經(jīng)元（如每層10～50個(gè)）的多層感知機(jī)（MLP）或許便能滿足需求。

例如，在發(fā)動(dòng)機(jī)復(fù)雜故障的圖像識(shí)別方面，可通過(guò)分析發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部零部件的磨損圖像來(lái)精準(zhǔn)判斷具體的故障位置和故障類型；或是在發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的異常聲音識(shí)別上，從復(fù)雜的背景聲音中分辨出因故障產(chǎn)生的特殊聲響[4]。

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部零部件圖像數(shù)據(jù)時(shí)，能夠通過(guò)卷積層自動(dòng)提取圖像中關(guān)鍵的特征，對(duì)于識(shí)別因磨損、變形等造成的故障特征十分有效。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、門(mén)控循環(huán)單元GRU）在處理發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行過(guò)程中按時(shí)間序列產(chǎn)生的數(shù)據(jù)時(shí)優(yōu)勢(shì)明顯，如分析發(fā)動(dòng)機(jī)不同時(shí)刻的振動(dòng)信號(hào)、溫度變化曲線等數(shù)據(jù)，挖掘其中蘊(yùn)含的故障模式。

b.神經(jīng)元激活函數(shù)選擇。

常見(jiàn)激活函數(shù)包含Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)以及其變體（像LeakyReLU、ParametricReLU等），它們?cè)谔幚戆l(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷任務(wù)時(shí)各有獨(dú)特之處。

Sigmoid函數(shù)可把輸入值映射到0～1區(qū)間，憑借這一特性，它常應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的二分類問(wèn)題輸出層，如判斷發(fā)動(dòng)機(jī)有無(wú)故障（存在故障設(shè)為1，不存在故障設(shè)為0，這是簡(jiǎn)單的二分類場(chǎng)景）。不過(guò)，若將它用于網(wǎng)絡(luò)隱藏層，容易出現(xiàn)梯度消失情況，會(huì)使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)發(fā)動(dòng)機(jī)故障特征期間訓(xùn)練速度變慢，進(jìn)而影響故障診斷的效率與準(zhǔn)確性。

LeakyReLU和ParametricReLU等ReLU函數(shù)的變體，通過(guò)在輸入小于0時(shí)賦予較小非零斜率，緩解了神經(jīng)元“死亡”問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)發(fā)動(dòng)機(jī)故障數(shù)據(jù)時(shí)能夠更充分利用各個(gè)神經(jīng)元，更全面地捕捉故障特征。

在實(shí)際針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷應(yīng)用時(shí)，可依據(jù)具體任務(wù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嘗試不同激活函數(shù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比它們對(duì)模型性能的影響。通常來(lái)講，對(duì)于隱藏層，ReLU及其變體是常用選擇，因?yàn)樗鼈兊膬?yōu)勢(shì)是能高效處理發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行中各種復(fù)雜參數(shù)數(shù)據(jù)以及挖掘潛在故障；對(duì)于輸出層，則要依照任務(wù)性質(zhì)選定適配函數(shù)，如判斷發(fā)動(dòng)機(jī)是否故障這類二分類問(wèn)題，可用Sigmoid函數(shù)輸出相應(yīng)結(jié)果，要是面對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障類型的多分類問(wèn)題（要區(qū)分是冷卻系統(tǒng)故障、點(diǎn)火系統(tǒng)故障，還是燃油供給系統(tǒng)故障等），用Softmax函數(shù)更合適，它能準(zhǔn)確輸出不同故障類型對(duì)應(yīng)的概率，有助于準(zhǔn)確判斷發(fā)動(dòng)機(jī)具體出現(xiàn)的故障情況。

5.2 模型驗(yàn)證

a.數(shù)據(jù)集劃。

將所收集數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集，此乃模型驗(yàn)證的關(guān)鍵步驟。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型超參數(shù)，如隱藏層數(shù)量、神經(jīng)元數(shù)量、學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等，測(cè)試集用于評(píng)估模型最終性能，以此模擬模型與實(shí)際應(yīng)用之表現(xiàn)。常見(jiàn)劃分比例為，訓(xùn)練集占比60%～80%，驗(yàn)證集占比10%～20%，測(cè)試集占比10%～20%，以含10 000個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集為例，可將6 000個(gè)樣本用作訓(xùn)練集，2 000個(gè)樣本作為驗(yàn)證集，2 000個(gè)樣本當(dāng)作測(cè)試集。劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，需確保數(shù)據(jù)具隨機(jī)性與獨(dú)立性，防止數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題，即避免測(cè)試集或驗(yàn)證集中信息在訓(xùn)練過(guò)程被模型獲取。

b.評(píng)估指標(biāo)選擇。

依模型任務(wù)類型（分類或回歸）選定適配評(píng)估指標(biāo)。于分類任務(wù)而言，常用評(píng)估指標(biāo)涵蓋準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)以及混淆矩陣等。準(zhǔn)確率為模型正確預(yù)測(cè)樣本數(shù)與總樣本數(shù)之比，是較直觀的評(píng)估指標(biāo)，然而樣本不均衡時(shí)易有誤導(dǎo)性。精確率指模型預(yù)測(cè)為正樣本且實(shí)際亦為正樣本之占比。召回率則是實(shí)際為正樣本且被模型正確預(yù)測(cè)之比例。F1分?jǐn)?shù)為精確率與召回率的調(diào)和均值，可綜合反映模型于正樣本預(yù)測(cè)上的效能?；煜仃嚹軌蛟敿?xì)呈現(xiàn)模型在不同類別上的預(yù)測(cè)狀況，包含真正例、假正例、真反例以及假反例的數(shù)量。在回歸任務(wù)方面，常用評(píng)估指標(biāo)有均方誤差、平均絕對(duì)誤差與決定系數(shù)等。

6 結(jié)語(yǔ)

基于大數(shù)據(jù)與人工智能的汽車(chē)故障預(yù)測(cè)性維修技術(shù)漸成焦點(diǎn)，挖掘海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，借助先進(jìn)算法，可提前察覺(jué)故障隱患，轉(zhuǎn)變維修模式。該技術(shù)提升維修精準(zhǔn)及時(shí)，能降低成本耗時(shí)，增強(qiáng)安全性。雖然面臨數(shù)據(jù)、模型及應(yīng)用挑戰(zhàn)，但是科技的發(fā)展將推動(dòng)汽車(chē)業(yè)的智能化、數(shù)字化，為全球交通與人們出行助力。

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作者簡(jiǎn)介，

王志強(qiáng)，男，1988年生，助理實(shí)驗(yàn)師，研究方向?yàn)槠?chē)維修。