輕型汽油車國六后處理OBD系統研發現狀＊

帥石金 劉洋 張云龍

（清華大學 汽車安全與節能國家重點實驗室，北京 100084）

主題詞：汽油車 三效催化劑 顆粒捕集器 車載在線診斷

汽車是當今社會需求量最高的交通工具，然而伴隨著汽車產業的蓬勃發展，造成的環境問題已經愈發不容小覷。對于汽油機來說，三效催化劑的研制成功使其排放污染問題已經基本得到解決；柴油機由于其排放污染物絕對量更多，成分也更復雜，需要研究多種后處理技術的組合應用。但隨著汽油車尾氣排放法規的進一步加嚴，油耗和二氧化碳的限值進一步降低，以及汽油發動機技術的變化，輕型汽油車尾氣污染物的種類和凈化要求也變得更為復雜，如CH4被列為了新的污染物，后處理部件耐久要求提高，顆粒物的排放控制由質量拓展到數量等。車載在線診斷（On-Board Diagnostics，OBD）系統正是在這種背景下催生出的技術產物，其研發對于控制排放甚至促進車聯網發展都具有極其重大的意義。

本文對OBD系統的工作原理和發展歷程進行了闡述，介紹了輕型汽油車集成后處理OBD系統的核心技術，分析了國六階段的OBD技術重點與難點，并對OBD系統研發工作進行了展望。

1 OBD系統概述

1.1 OBD工作原理

OBD被定義為汽車或發動機的一個在線系統，它擁有以下能力：

（1）檢測影響發動機排放性能的故障；

（2）通過警告系統指示這些故障的存在；

（3）通過電腦中存儲的信息或離線訪問信息來診斷故障發生的可能區域。

OBD系統作為發動機管理系統（Engine Management System，EMS）的重要組成部分，存儲著來自于發動機的各種凍結幀信息，包括發動機的轉速、扭矩、排氣溫度、排氣質量流量等。OBD系統按照一定的監測循環實時地監測與排放相關的各個傳感器和后處理部件的工作情況，當發現排放超過限值后，就對比各種信息對發動機系統中發生的可能影響排放的故障做出診斷，并且保存一個故障代碼。與此同時，故障指示燈（Malfunction Indicator Lamp，MIL）將會激活，提醒駕駛員汽車已經發生排放故障，需要暫停駕駛[1]。在停車后，相關維修人員通過故障診斷儀器與OBD的接口相連接讀取故障代碼，并與統一的信息手冊相對照，就能夠明確知曉故障的原因，并進行維修。

導致排放超標的原因非常多，可能來自于傳感器等電子元器件的電路故障，也可能由三效催化轉化器（Three-Way Catalytic Converter，TWC）、汽油機顆粒捕集器（Gasoline Particulate Filter，GPF）等后處理部件的老化或損壞導致。OBD系統需要準確地判斷出排放惡化的源頭，這就需要建立一套完整、合理的監測和診斷算法；同時，OBD系統也需要對于故障進行迅速響應，甚至能夠在駕駛員長時間未采取行動的情況下，主動地限值汽車發動機的扭矩以達到控制排放和警告的效果，這就需要建立實時性好、魯棒性強的決策算法。可見，OBD系統的開發和設計與發動機本身的排放特性息息相關，它的各種信息又直接從發動機電子控制單元（Electronic Control Unit，ECU）中讀取，這樣的特點導致OBD系統本身擁有非常高的復雜度，在算法編寫完成后，還需要進行大量的試驗，對其中的關鍵參數進行標定，這個周期往往很長，工作量很大。

1.2 OBD發展歷程

OBD的概念最早由通用汽車公司提出，早期的OBD系統僅具備基本的故障診斷和故障響應的功能，對于排放控制的能力有限。

美國加利福尼亞州由于汽車排放而造成大氣惡化，在1985年，加州空氣資源委員會（California Air Resources Board，CARB）采用汽車工程師協會（Society of Automotive Engineers，SAE）標準，規定自1988年起加州所售汽車具備基本OBD功能。1991年，美國環保局要求所有的新車必須滿足OBD相關技術要求，即為OBD I。

OBD II在OBD I的基礎上發展而來，由SAE指定相關診斷接口和通訊方法標準，技術要求更加完整和標準化。歐共體規定自2000年開始，所有成員國境內所售汽車需滿足相關技術要求，即為EOBD，與OBD II的性質和要求較為相似。

從2004年開始，OBD發展進入第三階段，即為OBD III，也是歐6法規中采用的OBD階段。中國當前施行的OBD法規需要滿足《輕型汽車污染物排放限值及測量方法（中國第六階段）》中的相關要求，其結合了歐6法規和美國LEV III排放法規的特點。國六OBD相比于國五的變化主要體現在排放污染物限值和監測項兩方面。排放限值要求中，國五和國六的CO限值不變，均為1 900 mg/km；國五對于NMHC和NOx的限值要求分別為250 mg/km和300 mg/km，國六則將兩者合并，設置NMHC和NOx的總和限值為260 mg/km；國五對于PM（Particulate Matter，PM）的限值要求為50 mg/km，國六降低為12 mg/km。國六OBD監測項要求中，56%的監測項相比于國5進行了加嚴，主要體現在內容增加和在用監測頻率（In-Use Performance Ratio，IUPR）提高上，如TWC監測、失火監測、綜合零部件監測等；44%為新增監測項，包括了GPF監測、蒸發系統泄漏監測、冷啟動減排策略監測等。排放污染物限值的大幅降低表明國六OBD系統需要更快速和精確地診斷排放部件的相應故障，監測項的增加和加嚴表明國六OBD系統應具備更完善的診斷功能和更高的使用頻率，這一切都為OBD工作提出了新的機遇和挑戰。

2 TWC診斷技術研究

2.1 TWC診斷原理

TWC是汽油發動機后處理系統的核心部件，主要通過在載體上涂敷催化劑促使發動機尾氣中CO、HC和NOx三種成分參與氧化還原反應，轉化為CO2、H2O和N2，起到降低排放的作用，TWC的轉化效率受到排氣溫度和空燃比兩方面的影響。TWC具有一個起燃溫度，一般為300℃，決定了它的工作時刻，故在低溫冷啟動階段，發動機排放污染物含量較高；而當排氣溫度超過400℃時，TWC的轉化效率較高；排氣溫度超過800℃時，TWC可能面臨失效。TWC對各種污染物的轉化效率在排氣達到理論空燃比附近時最高，故需要在TWC前安裝氧傳感器進行空燃比閉環控制。

TWC內部最重要的化學過程是氧的存儲和釋放，用以下化學反應描述[2]：

對于新鮮的TWC，其中的鈰氧化物具有良好的儲氧能力，當發動機的工作狀態偏離理論空燃比時，如偏稀或偏濃，TWC將對這種變化作出響應，進行相應的儲氧和釋氧過程，從而使得TWC后端的排氣始終保持在理論空燃比左右，如圖1所示，此時TWC的轉化效率最高；隨著TWC由于高溫、催化劑中毒等原因逐漸老化，其儲氧能力不斷下降，即最大儲氧量不斷減少，此時TWC后的排氣不再維持在理論空燃比，而是產生一定程度的波動，如圖2所示，此時TWC轉化效率下降；當TWC老化達到臨界狀態時，催化劑基本喪失儲氧能力，TWC前后氧傳感器的電壓信號將趨于一致，如圖3所示。

圖1 新鮮TWC前后氧傳感器信號對比

圖2 老化的TWC前后氧傳感器信號對比

2.2 基于氧傳感器信號分析的診斷算法

安裝在TWC前后的氧傳感器能夠直觀的表現TWC的老化程度，兩者配合使用可以建立基于氧傳感器信號分析的診斷算法。美國福特公司[3]早在九十年代就對相關方法進行了研究，他們設計了一套“氧傳感器指標”參數，定義為TWC后氧傳感器和前氧傳感器波形（空燃比或電壓）振幅的比值，并建立了該參數與HC轉化率之間的物理模型。然而試驗表明，該模型所描述的對應關系只在較小的HC轉化范圍（80%～90%）內成立，模型的表現受到發動機空燃比反饋控制系統標定、TWC體積、TWC涂層配方、燃料含硫量等多種因素的影響，實際使用時的診斷精度受到了很大的制約。在該研究之后，Kurihara等人[4]提出的基于相關函數理論的診斷方法，Kumar等人[5]提出的基于功率譜密度理論的診斷方法等均對TWC氧傳感器信號進行了更深入的解析，一定程度上提高了TWC診斷精度。

圖3 臨界TWC前后氧傳感器信號對比

經過十幾年的發展，基于氧傳感器信號分析的診斷算法已經得到了很大改善并實現產業化，最典型的算法是以Bosch公司為代表的后氧傳感器信號振幅判斷算法和以Delphi公司為代表的延時判斷算法[6]，又稱“濃稀法”。振幅判斷法的模型結構如圖4所示。該方法通過大量試驗建立TWC老化的經驗模型，在實車運行中用實際采集到的后氧傳感器信號與模型預測的后氧信號做對比，結合閾值判斷TWC的老化程度。這種診斷策略的主要問題是在各穩態工況下標定經驗模型相關參數的工作量很大，模型可靠性驗證周期較長。

圖4 TWC振幅判斷法模型結構[6]

延時判斷法的診斷過程如圖5所示，該方法在診斷區間內主動控制發動機空燃比，使其先高于理論空燃比并持續一段時間，使TWC完全儲氧；隨后調節到低于理論空燃比，使TWC釋放氧。這個過程中，后氧傳感器信號表現為電壓由最小值變化到最大值，并且存在時間差。TWC的老化程度越高，這個時間差將越短，通過標定臨界催化器的時間差即可確定診斷閾值。延時診斷法的主要缺點在于需要改變發動機原有的控制策略，使得TWC前空燃比在診斷過程中偏離轉化效率最高的區間，導致排放惡化。

圖5 TWC延時判斷法診斷過程[6]

為了克服上述方法帶來的問題，適應最新OBD法規要求，更為先進的基于氧傳感器信號分析的TWC診斷研究仍在不斷進行中。Sawut等人[7]提出了一種用以診斷TWC老化的指標參數，該診斷指標定義為前后氧傳感器信號標準差的差值比率。實驗對象為計劃在歐洲推廣的輕型天然氣汽車，其中TWC采用“前線性氧傳感器+后階躍氧傳感器”的配置。經過試驗證明，該指標隨著TWC老化程度的加深由1逐漸變化到0，通過設置閾值可以區分新鮮TWC與臨界TWC。該診斷方法在穩態工況和實際駕駛的瞬態工況下均表現良好，并且不會對排放和駕駛產生副作用。Syu等人[8]基于前后均安裝階躍型氧傳感器的TWC配置提出了一種“平均老化指標”，該指標定義為前后氧傳感器電壓信號平均振幅的差值，并通過計算標準差設定TWC臨界老化閾值。在TWC上加裝流通面積可調的旁通管，改變污染物轉化率以模擬不同的TWC老化程度。臺架試驗表明，在怠速工況下，基于“平均老化指標”的診斷算法相比于傳統的振幅比值法降低了誤診的可能性。福特公司的Kumar等人[9]基于支持向量機（Support Vector Machine，SVM）開發了一種TWC診斷算法，該算法以燃料質量流量（通過TWC前后空燃比計算）和TWC載體溫度為輸入，新鮮或臨界TWC的診斷結果為輸出。模型主要訓練過程在線下進行，得到一套最優參數后進行線上應用，占用的ECU計算資源較少。經過試驗驗證，診斷算法在整節TWC系統中能夠取得100%的分類準確率，且最大程度的減小了標定工作量。

2.3 基于儲氧量模型的診斷算法

TWC儲氧量是影響其轉化效率的最本質因素，然而目前不存在能對TWC儲氧量進行直接測量的傳感器，故建立精確的TWC儲氧量模型成為了TWC診斷在邁入21世紀后的研究重點。James C.Peyton Jones等人[10-12]在該領域進行了一系列具有代表性的深入研究，定義氧存儲率θ˙的計算公式如下：

式中：K為排氣修正因子，主要受到發動機進氣量的影響；Δλpre為TWC前的相對空燃比減去1后的值；N(θ)是氧存儲水平θ的函數，采用5次多項式作為經驗公式，數值上等價于Δλpost，即TWC后的相對空燃比減去1后的值。

式（2）從濃/稀混合氣兩個輸入維度描述了氧存儲的動態規律，實現了氧存儲水平和TWC后空燃比的預測。針對該模型在濃混合氣工況下的不穩定性，引入了氧傳感器信號修正，使得模型仿真結果與實際實驗數據更加吻合。通過對N()θ函數中的自變量引入比例劣化因子，實現了對TWC老化故障的模擬。通過KS-檢驗對新鮮TWC和老化TWC的輸出分布進行了對比，取得了良好的診斷效果。Watanabe等人[13]對Peyton的模型提出了改進意見，認為模型參數應根據TWC輸入的濃稀變化次序進行相應變化。浙江大學的吳鋒等人[14]綜合了上述經典模型的結構和修改觀點，進行了試驗研究，在發動機空燃比“濃稀法”控制下對模型的參數進行了標定，改進模型的結構如圖6所示。

圖6 TWC氧存儲模型[14]

模型輸入為TWC前空燃比和空速修正因子，輸出為TWC后空燃比和氧存儲水平。該模型針對TWC前空燃比“濃到稀狀態”和“稀到濃狀態”設計了兩套不同的標定參數。仿真驗證表明，在相同輸入下，模型的輸出和TWC后氧傳感器實測信號對應良好，證明其具有較高精度；同時，因為結構簡單，該模型也在TWC的OBD診斷上擁有良好的適應性。

近年來，隨著計算流體力學（Computational Fluid Dynamics，CFD）軟件的成熟和硬件計算能力的提升，TWC儲氧量模型的研究由早期的“面向控制”逐漸轉變為“面向機理”[15]。美國克萊姆森大學和FCA公司[16]研究了TWC的老化對于其氧存儲動態特性的影響。該研究對四個具有不同老化程度的TWC進行試驗，將其分為前TWC、中TWC和后TWC三部分來布置空燃比傳感器和氧傳感器。研究基于化學反應動力學機理建立了簡化的TWC氧存儲模型，只考慮一種氧化性氣體O2和一種還原性氣體CO。該模型量化了儲氧量計算參數和老化里程之間的關系，模型標定結果表明了兩者負相關，并且儲氧量參數對駕駛工況的敏感性不高。依據該研究的結果可以建立以儲氧量作為單輸入的TWC老化診斷模型，極大程度上提高了OBD策略設計的準確性和便利性。

3 GPF診斷技術研究

3.1 GPF診斷原理

目前的GPF大多采用壁流式結構，其工作原理如圖7所示[17]。堇青石載體內部有若干平行孔道，相鄰孔道之間分別用堵頭堵住入口和出口。發動機排氣從開口的孔道流入，從相鄰孔道流出，排氣內部的碳煙顆粒物將會在壁面上形成捕集。當碳煙積累到一定量時，需要設計控制策略進行氧化再生。

圖7 GPF工作原理示意圖[17]

GPF可能發生的故障按照影響排放和影響發動機性能分為兩類，其中影響排放的故障有人為移除載體、封裝不當導致載體破損、再生溫度過高導致孔道燒熔泄漏等；影響發動機性能的故障有碳煙沉積過多、潤滑油灰分造成的過濾體堵塞等[18]。

排氣流經GPF時將受到三部分的阻力作用，分別為進出口通道產生的沿程阻力、壁面和覆蓋顆粒物產生的流動阻力，以及排氣流經孔道時由于截面變化引起的壓縮/膨脹阻力，直觀上表現為GPF兩端具有壓力差，且隨排氣流量的增加而增加。當GPF發生各種故障時，其兩端壓差將會產生相應的變化，故可以作為診斷的基本依據。GPF是國六要求的新后處理部件，目前相關的研究數量和深度均有限，由于結構和工作原理的相似性，可以類比已經在柴油車上廣泛應用的柴油機顆粒捕集器（Diesel Particulate Filter，DPF），進行GPF診斷算法的開發。

3.2 基于壓差傳感器的診斷算法

基于傳統壓差-排氣流量模型[19]設計的GPF診斷算法的流程如圖8所示。對于使用GPF壓差估算碳載量的應用，需要標定出不同溫度下，壓差和排氣體積流量的變化關系，最終得到壓差-排氣體積流量-溫度的三維MAP圖。但對于GPF診斷來說，無需得到精確的壓差數值，使用臺架標定出的壓差-排氣體積流量曲線配合一定的閾值范圍即可滿足診斷要求。這個閾值范圍由故障標準曲線得到，涵蓋了溫度對于壓差的影響。將壓差的測量值與故障標準值進行對比，判斷其位于哪一種故障的閾值區間，即完成了GPF故障類型的診斷。

圖8 基于壓差傳感器的GPF診斷流程[19]

Van等人[20]在2004對基于壓差傳感器的診斷算法進行了總結，他們認為該方法具有很多缺陷。首先該算法難以診斷出類似載體燒熔等對過濾體總壓差影響較小的故障，故障類型覆蓋不全面；其次，過濾體在使用過程中容易產生細小裂縫，這種故障容易隨著碳煙積累而自愈，故算法必須進行一段時間的持續監測，導致診斷頻率降低；最后，壓差標準值的計算會受到壓差傳感器、溫度傳感器等的誤差影響，最大可達±22%，導致故障和非故障過濾體之間產生診斷重疊區，影響診斷精度。在工程應用中，開發顆粒捕集器診斷算法之前一般會進行控制策略的設計，其中的核心內容就是碳載量理論計算模型的建立，該模型常常在診斷算法中與壓差傳感器搭配使用[21-23]。他們對基于模型的過濾體泄漏診斷進行了跟進研究，試驗結果表明，基于化學反應動力學建立的過濾體模型能夠診斷泄漏面積在45%～55%左右的故障，診斷精度相比壓差法并未提升。模型法的優勢在于診斷工況覆蓋的范圍更大，提升了診斷頻率，但也不可避免的導致了標定工作量的增加[24]。

3.3 基于電阻式PM傳感器的診斷算法

為滿足歐6法規的要求，很多企業正不斷尋求壓差傳感器的替代方案，其中的主流即采用電阻式PM傳感器[25-27]。AVL公司的Hoepfner等人[28]對基于顆粒捕集器效率的OBD診斷進行了研究。該研究采用的PM傳感器原件結構如圖9所示，其測量原理與顆粒捕集器的工作原理類似，廢氣中的碳煙顆粒物沉積在堇青石基底上，從而改變了兩個測量電極之間的電導率。傳感器內部的加熱器會被周期性驅動以氧化碳煙，故PM傳感器的測量值實際上反映了一段時間內的平均碳煙量。

他們使用MATLAB/Simulink作為開發工具，建立了過濾體效率監測的OBD算法。PM傳感器被安裝在DPF的下游，DPF基層上的裂紋和漏洞將會增加碳煙泄漏，PM傳感器就會監測到更高的碳煙濃度值。DPF的轉化效率可以由PM傳感器處實際的和最大的可能的碳煙流量比較得出，為了能夠精確地得到結果，需要考慮氣體的運輸時間和排氣組分的影響。DPF效率的監測需要在發動機和后處理系統處于合適狀態時進行，即在碳煙質量流量模型相對準確的條件下進行。對轉化效率進行低通濾波后與標定的轉化效率限值進行比較，若小于這個值，有關DPF系統的故障信息將會發送給故障管理系統進行處理。此算法面臨的一個重要問題在于診斷的準確度與IUPR之間存在矛盾的關系。IUPR是歐6法規中關于OBD實時性的新要求，規定一個特定故障的監測頻率不能低于0.336。因為DPF效率需要在穩定的發動機環境下進行監測，這就限制了其在整個駕駛時間中的有效監測次數。為解決這個問題，就需要在OBD的標定工作中對監測條件和監測頻率進行大量的測試，找到合適的標定值，尋求兩者之間的平衡。通過發動機臺架試驗，對該OBD算法的性能進行了優化，在最終的實車測試中，基于FTP75循環工況，得到了良好的結果，驗證了所設計OBD算法的準確性和可靠性。

圖9 電阻式PM傳感器元件[28]

3.4 基于射頻傳感器的診斷算法

美國橡樹嶺國家實驗室[29-31]在近三年內對新式射頻（Radio Frequency，RF）傳感器在GPF的OBD策略中的應用進行了一系列研究。該研究針對目前最先進的GPF系統，探究新型的RF傳感器用于GPF故障診斷和監測的可行性。RF傳感器在GPF系統中的布置如圖10所示，傳感器將GPF的金屬外殼作為諧振腔，不同頻率的射頻信號反映了過濾體內部的碳煙分布情況。與電阻式PM傳感器相比，RF傳感器可以直接測量GPF的碳煙和灰分加載量，并具有同時監測GPF上游排氣和GPF結構損壞的能力。由于汽油機原始排放的顆粒物相對于柴油機來說較少，RF傳感器需要對極少量的碳煙加載進行良好的響應。該研究評估了RF傳感器對碳煙加載的常規響應，認為可以符合OBD監測的要求。之后，通過在GPF的下游位置分別移除8×8和16×17單元區域的堵頭，模擬出GPF兩種不同泄漏程度的故障，加上一個完好的GPF，來研究此時RF傳感器對這三種GPF的碳煙加載情況的響應特性。結果表明，RF傳感器不僅可以精確地測量碳煙加載，也可以進一步地監測由GPF泄漏而造成的碳煙加載減少量，精度達到了10-2g/L。這無疑為開發GPF系統的OBD策略提供了硬件的基礎，該研究的下一步工作就是基于RF傳感器的輸出特性建立合適的GPF模型，結合該模型的輸出開發對應的OBD診斷算法。

圖10 RF傳感器系統布置[31]

4 OBD研發現狀及趨勢

4.1 OBD研發現狀

OBD的研發從宏觀上來看主要有一條主線和一條支線。主線是根據最新的排放法規適配OBD的最新要求和性能。這個過程的難度在不斷加大，排放法規的加嚴導致了污染物限值的不斷下降，要實時監測這些數值無疑對發動機后處理系統的傳感器精度提出了苛刻的要求，所以開發新型傳感器，如PM傳感器、NH3傳感器等勢在必行。其次，現在的汽車后處理系統趨向集成化，在國六階段，輕型車要求必備TWC+GPF后處理系統，如此高的系統復雜性要求OBD具有非常好的魯棒性，在各種擾動下能保證監測和診斷結果的準確和穩定。此外，更加復雜的系統必然帶來更多的標定參數，一些標定參數需要基于合格劣化部件的試驗得出，測試和認證流程冗長而且復雜。所以基于模型來開發OBD系統是目前的主流手段，很大程度上減小了開發成本和標定周期，當然其可靠性是一個值得關注的問題。

支線就是利用OBD系統收集ECU信息的特點，結合車聯網的核心思路，開發一些附加功能[32]。例如通過手機APP與OBD系統建立通訊關系，車主用手機時刻了解和關注車輛發動機的運行狀態和健康程度；還可以通過OBD系統為ECU的升級提供接口，實現控制系統的軟件更新，類似于通過一個U盤來安裝軟件和操作系統，非常的快捷和便利。

OBD的研發從微觀角度來說主要集中在軟件開發方面。最底層的軟件開發，就是在確定了相關的硬件平臺后，編寫算法來確認ECU、傳感器及發動機的排放是否存在故障，這個過程的難點在于導致排放超標的原因不容易確定，尤其在多個部件故障導致排放惡化的情況下，算法的分辨率要足夠高才能診斷出故障的具體成因，這就要求編寫者對于發動機后處理系統甚至整個發動機系統都有細致和深刻的了解。高一層面的軟件開發就是編寫OBD系統管理的流程軟件，例如博世開發的診斷管理系統，具備故障監測、故障診斷、故障分類和故障響應的功能，總體來看，就是把OBD單個故障的監測診斷邏輯集成化，以嚴重性作為分類依據，做出快速合理的響應。這個過程的難點在于協調各個部件之間的監測順序和監測頻率，以及復雜情況下的任務切換和管理。更高一層面的軟件開發就是診斷軟件的開發，在OBD系統的試驗測試初期，一般通過上位機軟件來讀取OBD系統的各種輸出結果，與自帶的數據庫進行對照，從而實現故障的診斷，這個過程的工作量和難度均不大，可以直接合并到標定軟件的開發中。最后一個層面的軟件開發就是標定軟件的編寫，隨著法規加嚴，OBD的標定周期有明顯延長的趨勢，對于注重研發效率的汽車企業來說，這種情況要盡可能避免。標定軟件最重要的組成部分就是完備的數據庫，通過大量的數據比對，實現標定量選取的最優解。要具有一定的數據處理能力和模型分析能力，以便于隨時對實驗結果進行預期處理。好的標定軟件無疑能對縮短標定周期起到重要作用。

4.2 OBD研發趨勢

OBD的開發工作需要緊跟排放法規的步伐，特別是在環境問題優先級很高的今天，OBD技術的發展無疑是汽車電子控制技術中的重點項目。OBD研發工作主要有以下趨勢：

（1）將先進的控制策略和軟件開發方法引入OBD系統的開發中，一種典型的輕型汽油車國六后處理OBD系統開發技術路線如圖11所示。近年來，基于快速原型的開發模式在汽車控制系統上得到了廣泛應用[33-35]，核心在于將真實的被測對象和虛擬的控制器相結合，應用自動代碼生成技術，將PC環境中建立的模型下載到實時硬件上運行，考察設計的ECU功能模塊在嵌入式環境中的實際表現，完成邏輯驗證、性能評估以及模型優化等工作。相比于傳統的嵌入式開發流程，該方法的主要優勢有：符合V型開發流程，開發者可以在軟件編寫的同時通過純軟件仿真和半實物仿真對邏輯正確性進行驗證，在開發的早期發現一些關鍵性問題和缺陷；軟硬件設計可以同時進行，極大程度縮短開發周期，降低開發成本；核心算法由可視化模型構建，可讀性強，便于修改和移植；開發者可以將設計重點放在實現功能的算法和測試功能的試驗方案上，上位機可以自動完成代碼生成，隨時移植到集成系統中完成驗證工作。

圖11 OBD系統開發技術路線

（2）OBD系統的功能將不斷地拓展，從發動機ECU的輔助系統升級到獨立的整車故障診斷系統。OBD系統提供的信息也將覆蓋整車各個零部件，成為整車管理系統的重要組成模塊。基于這樣的考慮，使用嵌入式實時操作系統（Real Time Operating System，RTOS）進行軟件開發就變得很有必要。在微控制器中移植例如μC/OS-III這樣的操作系統可以在占用很小內存(幾十個千字節)的情況下，實現多任務管理，任務同步，共享資源保護，消息傳遞等上位機操作系統中常見的服務內容[36]。對于復雜的OBD管理系統，應用RTOS能夠在保證良好實時性的基礎上，一定程度上降低編程開發難度。只要將OBD系統編制成軟件包，就可以隨時應用于移植了RTOS系統的任意控制器。

（3）OBD系統的龐大數據流將為智能汽車的發展提供極大的支持。最新的OBD系統為汽車制造廠商提供了實時監控車輛狀態的通道；迎合汽車的智能化趨勢，OBD系統也將作為智能車載終端[37]發揮潛力，例如提供車內設施遠程控制、駕駛行為分析、汽車保養提醒等實用服務。

5 結束語

輕型汽油車OBD是近年興起的發動機與后處理系統關鍵技術，其功能正在不斷被開發和完善。國內對于OBD的研究起步較晚，需要以排放法規作為綱領性文件，加快步伐，趕上國際OBD研發進度。此外，OBD系統與發動機ECU密切關聯，是電控系統重要的組成部分。在OBD系統的研究過程中積累經驗和基礎，進而逐步實現自主ECU的開發，將是今后國內汽車企業和高校在汽車電子領域的工作重點。