試析新能源汽車在線監測智能管理系統

吳立衛

（無錫南洋職業技術學院 214081)

1 新能源汽車數據采集技術

1.1 電池管理系統的關鍵參數

電池管理系統中主要的測量參數有電壓、電流和溫度，需要綜合不同的數學算法和策略，估算掌握動力電池的荷電狀態和壽命狀態參數，從而根據參數情況制定合理的實時控制措施，以保證動力電池組放電以及門限電壓的合理性，提升高壓電安全管理和故障診斷效率。

1.2 電池管理系統的采集內容

電池管理系統采集內容主要包括：基本信息測量、絕緣電阻檢測、高壓互鎖檢測、狀態估算、輔助系統、通信和故障診斷。其中基礎信息測量主要是對動力電池電壓進行測量和監控，檢測溫度以及流體溫度。狀態估算是對荷電狀態和壽命狀態進行估計，對動力電池功率予以合理把控。輔助系統是實現對繼電器和充電的熱控制。通信和故障診斷就是對運行中存在的問題予以分析。

1.3 DTU智能終端關鍵技術

DTU智能終端的研發主要是為了滿足汽車多參數采集以及信息的傳輸，保證汽車在惡劣天氣下仍可安全運行。該系統實現了信息數據的動態采集和傳輸，為安全監控、運營管理、動力電池監控及報警管理等系統的運行提供了數據支持，有效降低了汽車運行中高能耗及充電隱患等問題。DTU一方面適應了電池管理系統和OBD車聯網采集系統的對接標準；另一方面通過定位技術、北斗模塊和三軸陀螺儀芯片感知等技術的應用，實現對汽車行駛情況及位置等動態數據的實時監管，并將其傳輸到4G網絡平臺中，提供云端一體化服務應用[1]。

電池管理系統中的管理功能主要涵蓋了充放電管理功能、動力電池高壓控制功能、電量計算功能、壽命估算、功率估算、絕緣檢測功能、被動均衡功能、箱體熱管理功能、系統軟件更新功能及數據存儲功能等。

1.4 動力電池管理系統關鍵技術

1.4.1 采集單元

采集單元的相關參數包括了電壓、溫度和電流3部分。其中電壓的采集精度控制在0.1%左右，采樣范圍控制在5 V以內，周期為100 ms；溫度的采集精度控制在1℃左右，其范圍不超過100℃，且不低于-40℃，采集周期則為500 ms；電流則控制在200 mA左右。

1.4.2 絕緣檢測單元

結合相關標準規定，其絕緣檢測精度可以控制在10 kΩ左右，總電壓的檢測精度控制在1 V。

1.4.3 預充電單元

對預充電阻和繼電器吸合壓差進行控制。

1.4.4 加熱管理

加熱功率和工作電壓分別控制在2.5 kW和395 V左右，供電的方式則采用自供電和外部電源供電2種。具體控制措施為：當動力電池溫度在-20℃以上時，動力電池可以自主進行加熱；當低于-20℃時，則需要利用外部電源加熱；而當溫度高于-10℃時，動力電池會自供加熱，直到加熱到5℃時停止。

DTU智能終端對接汽車多參數采集數據源，是進行無線傳輸和數據處理的重要部分，為了保證輸入和輸出端口的通用終端，提升4G模塊的標準性是尤為重要的一個環節。

1.5 汽車數據通信終端DTU技術參數

新能源汽車中主要采用內置4G通信單元，具有數據補發的功能，且支持高精度定位傳感器，64G存儲。加上體積小巧、安裝便利、適應性較高和耗能低等優勢，可以滿足汽車的各種功能需求。

1.6 車聯網數據采集技術

現階段使用的車聯網數據采集方式主要有OBD終端汽車數據采集形式、智能手機APP采集形式、基于車機、后視鏡、行車記錄儀和HUD等智能終端采集形式。其中OBD是在線診斷系統，既可以實現對車輛運行故障的自動檢測，找出故障存在的位置和原因，又可通過OBD接口數據采集，實現與CAN總線數據和汽車控制器內部數據的交互，實時獲取整車相關數據，并上傳至云平臺進行大數據分析與處理。

2 新能源汽車智能云平臺

2.1 運行監測數據云存儲

工作原理為，車載智能終端將采集到的信息數據傳輸到平臺中，由平臺對傳感器數據及其他特征數據進行智能處理，將處理結果同預定的實效數據進行對比。如存在不符，系統會自動做出故障報警，并及時找出故障位置和原因，確保車輛行駛安全[2]。

2.2 云平臺數據處理的特征

云平臺數據處理的特征有以下幾點：可根據層級不同實現結構的合理劃分；實現監控數據的實時呈現，通過不同圖表將數據信息直觀地展現在客戶眼前；多樣性監控跟蹤模式，及時對車輛實行定位和監管，降低意外事故給客戶帶來的傷害，提升救援效率；及時檢查車輛存在的異常狀況，實現報警處理；資料數據的備份管理，為基礎數據提供了保障；自動化監控和管理，降低了人工成本消耗，提高了工作效率；良好的擴展性，不僅有助于二次開發，也實現了同第三方信息數據的共享。

2.3 處理內容

該平臺的主要工作內容有實時監控、異常處理、車輛動態、單車跟蹤、基礎數據關系、報警條件及外部系統接口處理等內容。實時監控是對車輛運行中的活躍程度進行檢測、分析和查看，確定車輛的位置以及運行軌跡，并將其生成數據直觀展現出來。異常處理是對存在異常問題的車輛數量、指標數量以及比例情況實行及時的檢測和查看，并予以報警處理。車輛動態是對異常數據進行分析與整合，明確異常占比情況。單車跟蹤可以通過對比，了解單車在固定時間內的運行數據情況。基礎數據關系是對車輛監控的數據信息進行綁定，如車載終端及通訊用戶號碼等。設定監控報警條件指標，達到指標后實現自動報警。外部系統接口可將主機廠同供應商接口實行有效連接，實現信息數據的實時傳輸和共享。

2.4 數據匯聚分析和決策報警

數據匯集分析和決策報警，是將運行和維修歷史數據，與不同狀態下的監控和采集數據進行融合分析，及時了解智能控制單元評估檢測系統的運行狀態，并通過對數據的挖掘分析，預測故障發生的可能性。之后利用多傳感器信息融合技術，實現故障的自動檢測與判斷，并提出合理的維修建議，提高服務質量。

另外，通過對車聯網海量數據的分析和處理，能夠預測和判斷被監控系統后續的運行情況，從而在故障發生前進行提示報警，主動開展維修工作，提高車輛運行的安全性和可靠性。

再者，利用車載終端UI及手機APP等方式，可以對相關系統展開實時的監測工作，并通過信息反饋和分析找出其中存在的問題參數進行報警，以實現人機交互，提升故障的檢測和維修效率。

2.5 數據開放服務

通過互聯網和云計算能力，構建完善的實施方案，打造面向各行業的開放服務體系。一方面實現了品牌、互聯網應用以及維修服務等產業鏈的匯聚；另一方面實現了終端、安全及第三方服務能力等資源的匯聚，提升了系統組合效率和質量，實現了虛擬運營商服務模式的構建。

數據開放服務實現了保險產品的個性化定制，可以結合用戶需求提供針對性的保險服務體驗。并通過對車聯網大數據的分析，對保險者行車安全予以準確評估，以此降低保險公司賠付成本。

此外，利用互聯網構建開放性的監測系統，更好地實現移動互聯網數據的傳輸和共享。在該系統中，人們可以結合車聯網數據的LBS搜索和廣告、地圖、導航及移動O2O等應用，實現線上線下有機結合的商業娛樂服務。隨著移動信息化向智能手機的延伸，融合了會員體系、POI運營、支付和一站式租車等服務，幫助商家實現了移動信息化的轉型[3]。

3 結束語

近年來，新能源汽車的發展成為我國汽車行業的主要風向標。通過投入的增加，技術的不斷拓展，為新能源汽車的發展和擴大提供了更多幫助，最終為汽車行業的良好發展奠定了堅實基礎。