智能化技術在新能源汽車故障診斷中的應用

摘 要：隨著新能源汽車的廣泛應用，故障診斷技術變得格外重要。在面對復雜的新能源汽車體系時，傳統的故障診斷方法局限性很大。本文主要對機器學習、大數據和物聯網等技術在新能源汽車故障診斷中的應用進行了探討。通過智能故障診斷系統的建設，實現了故障數據的特征提取和診斷模型的建立與訓練。結合案例分析評估了該系統的實際應用效果，以期為汽車的維修和保養提供更加便捷精準的支持。

關鍵詞：智能化技術 新能源汽車 故障診斷

1 緒論

在新能源汽車技術日新月異的今天，汽車可靠性和安全性的提高成為業界矚目的焦點。故障診斷面臨日益增長的數據處理需求和復雜多變的故障類型，是保障新能源汽車正常運行的關鍵環節。傳統的故障診斷方式已經不能滿足現代新能源汽車的需求，因此對于故障診斷效率和準確性的提高，智能技術的探索和應用就成了關鍵。本文旨在探討如何構建高效的新能源汽車故障診斷系統，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的監測和分析，對潛在或已發生的故障進行識別。由于電動汽車和插電式混合動力汽車采用的電控系統和動力總成技術更加復雜，因此在新能源汽車領域，故障診斷顯得尤為重要。這些技術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的健康狀況與車輛的續航能力、行車安全性有著直接的關系，比如電機控制器等。

2.2 傳統故障診斷方法

傳統新能源汽車故障診斷方法主要有以規則為基礎的方法，以信號分析為基礎的方法，以專家系統為基礎的診斷方法。基于規則的方法依賴于通過監測車輛傳感器的數據來觸發預先設定的故障狀況，從而識別故障的預定義故障代碼和故障樹分析。這種方法簡單直觀，實現起來很容易，但對復雜故障的診斷，適用范圍有限，也比較薄弱。以信號分析為基礎的方法，集中在信號處理技術上，例如頻譜分析、小波轉換等，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知識，對信號噪音更為敏感。以專家系統為基礎的診斷方法，是通過邏輯推理，將高級工程師的經驗知識編碼為診斷故障的規則庫。這種以知識為基礎的方法可以應對復雜的故障狀況，但很難適應瞬息萬變的技術環境，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和復雜的故障類型時，傳統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 傳統方法的局限性

傳統新能源汽車故障診斷方法在應對現代新能源汽車復雜多變的故障類型時，暴露出了一系列局限性。第一，基于規則的方法往往依賴于預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，容易產生誤報或漏報，并且需要專業的信號處理知識才能有效應用。第三，基于專家系統的診斷方法雖然能夠處理復雜的故障情況，但由于知識更新周期較長，難以適應快速變化的技術環境[1]。隨著新能源汽車中電子控制系統的普及和復雜程度的增加，這些傳統方法在故障診斷的準確性、實時性和自適應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成為當前新能源汽車行業發展的迫切需求。

3 智能化技術在故障診斷中的應用基礎

3.1 智能化技術概述

智能化技術，即指運用包括計算機科學人工智能大數據等在內的現代信息技術，通過模擬人類的智能行為和思維方式，從解決復雜問題的角度出發，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域，機器學習大數據物聯網技術等智能化技術能夠提高診斷的精確性和辦事效率。機器學習能夠識別數據中的模式來預測和診斷故障的；大數據處理技術可以挖掘有價值的信息并為故障診斷提供數據支撐；物聯網技術通過傳感器等設備實時采集車輛運行數據并將其傳輸至云端進行分析處理以進行遠程監控和診斷。

3.2 機器學習在故障診斷中的應用

構建基于數據驅動的故障診斷模型，實現對復雜故障模式的高效識別和預測，機器學習技術在新能源汽車故障診斷中的應用成為研究熱點。通過數據預處理技術，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據，消除噪音和異常值。利用特征提取技術，將故障相關的關鍵特征提取到經過預處理的數據中。例如，降低數據維度，提高模型訓練效率，常用的方法有主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。選擇合適的機器學習算法進行模型訓練，如支持通過學習歷史數據中的規律建立故障診斷模型的向量機（SVM）、隨機森林（RF）、深度學習（DL）等。模型訓練的核心是將分類誤差最小化或將分類準確度最大化等目標函數進行優化[2]。在故障分類階段，輸入新的傳感器數據，預測和識別故障類型，使用經過訓練的模型。 對于分類問題，可以用預測輸出為的邏輯回歸模式，公式為：

其中，為預測結果，σ為Sigmoid函數，w為權重向量，x特征向量，b為偏置項。

3.3 大數據技術在故障診斷中的應用

新能源汽車故障診斷的大數據技術主要用于海量運行數據的收集存儲處理分析。利用物聯網傳感器和車載信息系統可對汽車的各種運行參數進行實時獲取并經過清洗和預處理后，這些參數能夠高效利用大數據處理框架如Hadoop MapReduce進行存儲和處理。大數據技術以MapReduce模式對數據進行并行處理來加快數據處理速度。Map函數負責將原始數據轉換為鍵值對形式，而Reduce函數則對鍵值對進行匯總以生成更高級別的數據摘要或統計信息，從而達到對汽車運行狀況進行準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。這些統計數據對于故障模式的識別和預測至關重要，能夠幫助診斷系統更好地理解車輛的運行狀態，從而及時發現異常情況，提高故障診斷的準確性和時效性。

3.4 物聯網技術在故障診斷中的應用

物聯網（IoT）技術通過實時數據的采集、傳輸和處理，實現對車輛運行狀態的全方位監控和故障預測，具體流程如圖1所示，物聯網（IOT）技術在新能源汽車故障診斷中的應用。實時采集運行數據的傳感器（如電池溫度傳感器、電機狀態傳感器、車載OBD系統等）部署在車輛各部位。這些數據通過無線通信技術傳輸到云端服務器，例如4G/5G、LoRa等。在云端服務器上，資料經過預處理（例如去噪、濾波）及儲存，并透過大數據分析技術，提煉出關鍵的特性，以辨識潛在的失效模式。建立基于機器學習或深度學習的故障診斷模型，利用云計算和邊緣計算技術，實時分析和處理大規模數據。通過訓練和驗證，這款車型能夠預測和歸類車輛的運行狀況。例如，當電池溫度異常升高時，系統會根據歷史數據和模型預測結果（例如電池熱失控），實時識別異常，并判斷可能出現的故障類型[3]。診斷結果通過物聯網平臺反饋給車輛司機和養護中心，并產生早期預警和主動保養的詳細故障報告和養護建議，減少故障隱患。

4 智能化故障診斷系統的設計與實現

4.1 系統架構設計

智能化故障診斷系統的架構設計旨在整合物聯網技術、大數據技術和機器學習算法，實現新能源汽車故障的實時監測、分析和預測。該系統主要由圖2所示的幾個關鍵組件組成：數據采集層主要負責從車輛上安裝的各種傳感器收集數據。傳感器包括溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器等，它們持續監測車輛各部件的狀態，并將數據通過無線通信技術（如藍牙、Wi-Fi或LoRa）發送給邊緣計算設備或直接上傳至云端。位于數據采集層與云端之間的邊緣計算設備負責對傳感器的數據進行初步處理，包括清洗數據、格式轉換以及初步分析等工作。減輕云服務器的負擔，減少網絡延遲，通過在邊緣側執行輕量級的數據處理任務。數據處理和存儲層涉及進一步處理和存儲邊緣計算層傳輸的數據。在云端伺服器中，利用大型資料處理架構（如ApacheHadoop或Spark），批量處理資料并實時串流，以支援后續資料分析與模型訓練。包括機器學習和深度學習模型在內的系統核心部件——故障診斷引擎。這些模型以歷史故障數據為基礎進行訓練，對潛在故障進行識別和預測。例如，車輛傳感器數據的分類可以使用支持向量機（SVM），也可以使用記憶網絡（LSTM）的時間長度來預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、故障預警信息、保養建議等，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，以便在出現故障時及時采取應對措施。

4.2 特征提取與選擇

特征提取與選擇是構建有效故障診斷模型的關鍵步驟，通過對原始數據進行預處理，提取出與故障相關的特征，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Y之間的相關性，公式為：

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

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的核心環節，需要對經過預處理的數據進行特征提取，以獲得與故障類型密切相關的特征。特征提取通常包括時域分析、頻域分析以及基于深度學習的方法。例如，時域分析可以提取均值、標準差等統計特征；頻域分析則通過傅里葉變換提取頻譜特征。對于復雜數據，可以采用卷積神經網絡（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）是數據集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。選擇合適的機器學習算法來構建故障診斷模型，常用的算法包括支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）和深度神經網絡（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分類面[5]。

4.4 模型訓練與驗證

模型訓練與驗證是確保故障診斷系統性能的關鍵步驟，把提取的特征數據集分成訓練集、校驗集兩個部分。訓練集用于對選定的機器學習模型進行訓練，如支持向量機（SVM）或深度神經網絡（Deep Neuron Network，DNN）。在訓練過程中，模型可以學習到故障和正常狀態之間的差異，通過不斷調整模型參數，將損失函數最小化。驗證集合用于評估模型的泛化能力，確保模型在新數據中不僅能在訓練數據上表現出色，而且還能對故障進行精確診斷。常用的性能指標有準確度、召回率、F1積分等。通過交叉驗證等技術對模型參數進行進一步優化，最終得出高性能的故障診斷模型，不僅可以準確識別故障，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了動力減弱的現象，初步檢查發現電池管理系統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，可能會產生了嚴重的安全問題，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，能夠實時監測電池的電壓電流溫度等關鍵參數，因此維修人員根據車輛的各種傳感器反饋的信息，結合故障診斷系統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的維修和保養。利用收集到的資料，結合機器學習的算法，構建出故障診斷模型，對可能發生的故障類型及其原因進行分析和識別。

5.2 技術應用過程

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、溫度等關鍵參數在內的故障發生前后的一系列數據進行了采集。這些數據實時傳輸到云端服務器，采用物聯網技術。服務器端則是將數據送到之前培訓過的機器學習模型中，進行預處理后的分析。該模型基于歷史故障數據訓練，可以自動識別出與故障相關的特征模式。工作人員通過模型的預判，很快鎖定了電池內部短路的可能性，并對具體發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確診斷，又為有效規避安全隱患提供了及時的維修建議。

5.3 技術應用效果

基于智能化技術的故障診斷系統在新能源汽車故障診斷中取得了良好的應用效果，具體如表1所示。通過對比故障發生前后的數據，可以看出該系統顯著提升了動力輸出、穩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 結語

智能化技術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集成到故障診斷系統中去，提高系統的實時性和自適應能力，從而在新能源汽車行業不斷發展的情況下，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教育智慧云平臺課程實踐研究課題批準號：2023B-288此論文為甘肅省2023年高校教師創新基金項目：“教育信息化視域下校企共建職業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.智能化技術在新能源汽車故障診斷中的應用[J].集成電路應用，2024，41（01）：222-223.

[2]李鈺.新能源汽車動力電池故障診斷關鍵技術研究[J].內燃機與配件，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.電子診斷技術在新能源汽車維修中的應用[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.