基于CAN總線的車輛數據分析系統

【摘" 要】為了提高車輛數據分析的效率與可靠性，文章設計一種基于CAN總線的車輛數據分析系統。該系統可實現多項功能，包括系統配置、報文解析、數據分析、自動報告和數據上云等。同時，通過試驗對系統的可行性進行充分的驗證，確保系統在實際應用中的有效性和穩定性。

【關鍵詞】CAN總線；數據分析；駕駛行為分析；數據上云

中圖分類號：U463.6" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1003-8639（2025）03-0010-04

Vehicle Data Analysis System Based on CAN Bus

【Abstract】In order to improve the efficiency and reliability of vehicle data analysis，a vehicle data analysis system based on CAN bus is designed in this paper. The system can realize many functions，including system configuration，message parsing，data analysis，automatic reporting and data cloud. At the same time，the feasibility of the system is fully verified by experiments to ensure the effectiveness and stability of the system in practical application.

【Key words】CAN bus；data analysis；driving behavior analysis；data cloud

隨著智能交通和新能源汽車的快速發展，車輛數據分析對提升車輛性能、優化能耗和增強駕駛安全性愈發重要。傳統方法是將實車CAN報文數據轉CSV格式后用Excel分析并人工編報告，步驟繁瑣、管理難、效率低且可靠性差。本文設計基于CAN總線的車輛數據自動化分析系統，實現原始數據解析、加載配置文件、數據分析自動化、自動報告生成和數據上云功能，增強數據分析可靠性，提升用戶體驗，推動車輛性能和駕駛安全性提升。

1" 系統的設計和實現

1.1" 系統的架構和功能

綜合考慮系統功能性和實用性需求，構建了整體結構方案，系統結構如圖1所示。該系統由數據分析軟件和云管理平臺兩大部分組成。數據分析軟件主要實現DBC解析、報文解析、參數配置、數據分析、自動報告及數據上云等功能。軟件依據導入的CAN報文和DBC文件進行匹配解析，按配置好的分析參數開展數據分析，分析完成后生成自動報告。當需將分析報告和原始數據上傳云平臺管理時，可通過數據上云功能實現。云管理平臺主要實現服務器、數據庫、文件存儲和Web前端等功能的開發。當云平臺服務器接收到數據文件后，提取關鍵分析結果存儲到MySQL數據庫中，將原始文件和分析報告存儲到文件存儲庫中，在Web前端中進行關鍵信息顯示和用戶交互。

1.2" 數據解析功能的實現

數據解析功能中，采用DBC文件作為CAN數據解析的基礎文件，該文件包含了詳細的CAN報文及信號描述解析信息，是解析幀數據的關鍵所在。在數據分析軟件中，預先配置了多套適用于不同車型的DBC文件。操作人員導入BLF格式的CAN數據后，軟件將使用Python-can庫讀取所導入的BLF文件，并把讀取到的CAN數據幀存儲在列表之中。隨后，利用Canmatrix庫加載相應車型的DBC文件。對于存儲在列表中的每一個數據幀，會依據其幀ID在DBC文件中進行解析匹配操作。一旦成功匹配，便會對該數據幀進行解碼處理，從中提取信號名稱和信號值，并記錄數據幀的相對時間戳。在提取信號數據之后，會將信號名稱、時間戳以及信號值等信息進行結構化存儲。當數據成功解析后，會對其開展清洗操作。數據清洗操作涵蓋了過濾無效數據、平滑數據波動以及修正明顯錯誤的數據點等方面，經過清洗的數據將更具可靠性，更適合后續的分析和處理。數據分析功能的主要邏輯如圖2所示。這種基于DBC文件的CAN報文解析方法，避免了傳統固定解析方法在處理不同車型數據時頻繁修改代碼的問題。該方法能夠高效且準確地處理不同車型的CAN數據，顯著提高了系統的靈活性和適應性。

1.3" 數據分析功能的實現

數據分析內容分為5大板塊：車速相關分析、工況能耗分析、電機工況分析、駕駛行為分析和策略分析。

1）車速相關分析板塊包括里程、平均車速、車速標準差、運行平均車速等。主要通過基礎數據計算法進行分析，對車速數據進行簡單的數學運算，獲取所需的指標數據。

2）工況能耗分析板塊包括整車各部件的百公里能耗，以及等速條件下的能耗分析，主要通過積分計算法進行分析。等速能耗分析中，使用最近鄰查找法進行相同時刻的數據定位。

3）電機工況分析板塊包括驅動回饋效率、電機工況點分布等。主要通過電機的電耗和機械能耗的比值來計算驅動效率和回饋效率，同時，根據電機效率MAP圖和扭矩轉速數據，繪制電機工況點分布圖。

4）駕駛行為分析板塊包括加減速比例、加速度標準差、相對正加速度、油門制動踏板開發及變化率的分布等，主要通過基礎數據計算法和統計學分析。

5）策略分析板塊包括上升下降扭矩斜率、滑行扭矩等，主要通過扭矩特性反向推演實車策略。

1.3.1" 等速能耗分析邏輯

在等速能耗分析方法中，需要篩選出處于指定速度范圍和加速度范圍之內的車速、電壓以及電流等數據點。然而，由于實車報文的周期并不一致，因此需要對相同時刻的數據進行定位，以便用于能耗計算。在本文中，主要采用的方法是最近鄰查找法。下文將通過實例來詳細介紹最近鄰查找法的主要邏輯，其實例邏輯圖見圖3。

該實例中需要找到車速為40km/h時刻的電流值，主要步驟為：①確定車速40km/h的時間49.9751s和序號10；②查找電流數據中序號為10的時間56.2432s；③判斷56.2432s大于49.9751s，電流數據向前查找，反之向后查找；④確定時間50.23s與49.9751s最接近，定位車速40km/h時刻的電流為-7.8A。當電流電壓數據點定位成功后，計算時間間隔內的電壓和電流乘積并累加以得到總能耗值，最終，通過等速行駛的里程計算百公里能耗。

1.3.2" 電機工況分析邏輯

電機工況分析旨在評估電機在不同工況下的能效表現，主要涵蓋電機驅動回饋效率計算、電機工況點分布圖繪制等功能。在此，著重介紹電機工況點分布圖的繪制方法。

繪制電機工況點分布圖所需的主要數據包括電機效率MAP文件以及從報文中解析出的電機扭矩和轉速數據點。首先，在讀取電機效率MAP文件后，會把其中的電機轉速、扭矩和效率數據轉換為相應的列表。之后，將這些數據繪制成等高線圖，利用不同顏色和標簽來展現效率的變化情況。接著，把從報文中解析出的電機扭矩和轉速數據點繪制成散點圖，清晰標記電機的工作狀態。最后，將散點圖疊加在效率等高線圖之上，能夠直觀地呈現電機的工況點分布情況，為電機性能優化和能耗管理提供了至關重要的參考數據。

1.4" 數據上云功能的實現

在數據分析完成后，數據上云功能將原始數據和分析報告等上傳云平臺，從而實現數據管理與歸檔。數據上云功能主要由客戶端、服務器、數據庫、文件存儲和Web前端組成，各部分的框架圖如圖4所示。

1.4.1" 客戶端實現

當數據分析完成后，點擊客戶端上的數據上云功能按鍵，軟件會首先驗證待上傳文件的路徑是否完整。隨后，會從分析報告文件中提取信息的必需項，例如車型名稱、測試項目、日期等，并對其有效性進行驗證。若這些信息無效，系統將提示用戶重新填寫相應信息。在驗證通過后，客戶端會彈出數據上云操作界面，用戶需在此填寫用戶名和密碼。經過服務器的認證后，方可進行數據上傳操作。當服務器接收到客戶端上傳的數據時，會依據關鍵信息查詢數據庫中是否已存在同名文件。若不存在，將反饋上傳成功；若存在，則反饋文件已存在。當客戶端收到文件已存在的信息時，操作人員可根據自身需求，選擇強制上傳并覆蓋已有數據文件。

1.4.2" 服務器端實現

服務器端使用Flask框架進行搭建，其主要職責在于處理客戶端所提交的數據請求，并且會將解析后的數據存儲至數據庫中。在數據上傳階段，客戶端上傳的文件會先被存儲在MinIO文件存儲系統內。之后，服務器會對這些文件進行解析操作，并將解析所得的數據項存儲到MySQL數據庫，以此保障數據的高效管理與持久化存儲。此外，服務器還承擔著處理Web前端的數據請求的任務。當用戶通過Web界面來查詢車輛能耗數據時，可設置車型、分析項目和時間段等查詢條件。服務器會依據這些條件，從數據庫中檢索出相應的數據，并將檢索結果反饋給前端。用戶還可以選擇將查詢結果導出為Excel文件，方便后續的進一步分析和記錄操作。通過對Flask框架的應用，服務器端達成了高效的數據處理和存儲目標，確保了數據的安全性與可訪問性，同時也為用戶提供了便捷的查詢和導出功能，滿足了用戶多樣化的數據處理需求。

1.4.3" Web前端實現

Web前端主要負責數據展示以及用戶交互，其通過使用ECharts庫來實現數據可視化，涵蓋了關鍵信息展示、詳細數據展示、數據查詢、數據導出和權限管理等多項功能。在主界面上，會展示車輛能耗分析的關鍵信息，諸如車型、測試項目以及百公里能耗等，用戶可通過查詢功能，依據車型、測試項目和時間段等條件篩選數據。而在詳情頁，則會展示測試里程、各部件的能耗等信息，并利用能耗占比餅圖和車速-時間路譜圖等可視化圖表，將數據以直觀的形式呈現出來。用戶還具備將查詢結果導出為Excel文件的能力，方便其開展進一步的分析和記錄工作，為用戶提供便捷、高效的數據查看和操作體驗。

2" 試驗驗證

數據分析軟件界面如圖5所示，主要包括界面功能選擇區、配置選擇區、日志顯示區等。

2.1" 數據分析功能驗證

2.1.1" 工況能耗分析

在由駕駛員進行道路等速試驗的過程中，因駕駛員操作或跑道受限等因素，經常會出現車速不達標的情況。在進行等速能耗分析時，需要將這些不達標的數據予以剔除。軟件提供了數據分析參數配置功能，該功能允許用戶對等速車速、車速誤差范圍、加速度誤差范圍等參數進行設置，其參數配置界面如圖6所示。

導入通過實車試驗采集的CAN報文，并在完成參數配置之后，自動分析所得到的結果。

2.1.2" 電機工況分析

在電機工況分析中，最為重要的分析項目是繪制電機工況點分布。通過對電機工況點分布進行分析，能夠評估駕駛員在不同條件下的操作是否能讓車輛運行在電機的高效區域。此分析對于優化電機設計和車輛標定有著至關重要的作用，它為相關工作提供了數據支持和理論依據，有助于提高電機性能和車輛的整體效率。電機工況點分布如圖7所示。

2.2" 數據上云功能驗證

2.2.1" 客戶端上傳驗證

數據分析完成后，操作人員可以將分析源數據和報告上傳至云平臺進行管理，進入數據上傳界面后彈出如圖8所示的界面圖，在輸入用戶名和密碼并登陸成功后，可以點擊數據上傳按鍵，將文件打包上傳，上傳成功后有成功提示。

2.2.2" Web端功能驗證

在接收到客戶端上傳的數據后，經過服務器和數據庫等的存儲處理，Web前端能夠調用相應內容，并將其顯示在網頁上。其顯示主要分為兩級，即匯總頁和詳情頁。匯總頁將篩選條件下的所有試驗項目的關鍵數據進行匯總展示。當點擊電機的某一項后進入詳情頁。詳情頁展示詳細信息，部分關鍵內容會通過餅圖、曲線等形式予以展示。

3" 結束語

當前車輛數據分析領域存在效率低、算法不統一、誤差大以及缺乏平臺管理等問題。本文提出一種綜合性的車輛數據分析解決方案，利用DBC文件解析CAN報文，實現5大分析板塊并自動生成報告，有效克服了傳統分析方法的諸多弊端。同時，通過客戶端、服務器和Web前端協同工作，達成數據上云與文件管理功能。經測試，該系統所有功能均能滿足實際應用需求，為車輛數據分析提供了高效、可靠的新途徑。

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