新能源汽車電控系統故障診斷研究

中圖分類號：U469.72 文獻標識碼：B 文章編號：1003-8639（2025）10-0165-03

【Abstract】As the core control unit for vehicle operation，the electronic control system of new energy vehicles （NEVs）directly impacts vehicle safetyand reliability.The NEV integrates multiple subsystems，including battery management，motor control，and energy management，resulting in a complex structure and diverse fault types.The development offault diagnosis technology iscrucial for ensuring thesafeoperationof NEVs.Byanalyzing the structure and operating principles of the NEV，this paper investigates diagnostic techniques such as fault code diagnosis，data analysis，and pattern recognition.The effectiveness ofthese diagnostic methods is verified through practical case studies，providing technical support for fault diagnosis of NEV NEV electronic control systems.

【Key words】new energy vehicle; electronic control system;fault diagnosis;BMS;MCU

0 引言

在全球環保意識不斷增強以及能源結構持續轉型的背景下，新能源汽車產業得到了迅速發展，已然成為汽車工業轉型升級的一個重要方向。電控系統屬于新能源汽車的核心技術之一，它主要負責協調電池、電機、充電等各個子系統的運行，從而確保車輛能夠實現高效、安全地運行[。然而，由于電控系統的復雜性和集成度在不斷提高，故障診斷面臨著全新的挑戰，傳統的故障診斷方法很難滿足新能源汽車電控系統的診斷需求，所以需要開發出更加精準、高效的故障診斷技術。

1新能源汽車電控系統結構與功能

1.1電控系統總體架構

新能源汽車電控系統采用分層分布式控制架構，通過網絡化通信實現各子系統的協調控制。該架構以整車控制器VCU為核心，統籌管理動力系統、安全系統和舒適系統等多個功能模塊，確保車輛在不同工況下的安全可靠運行。

從新能源汽車電控系統網絡架構圖（圖1）可以看出，新能源汽車電控系統呈現明顯的層次化特征：上層以VCU、MCU、PDU等核心控制器為主，負責整車策略決策和動力分配；中層通過CAN總線實現高速數據交換，保障各控制單元間的實時通信；下層由BMS、ABS、EPS等專用控制器和傳感器網絡組成，執行具體的控制功能。這種分布式架構不僅提高了系統的可靠性和可維護性，同時為故障診斷提供了清晰的系統邊界和信息流向，使得故障定位更加精準高效。LIN總線作為低速網絡，主要負責車身控制和人機交互功能，與CAN總線形成互補的通信體系。

1.2核心子系統組成分析

新能源汽車電控系統的核心子系統主要涵蓋電池管理系統（BatteryManagementSystem，BMS）、電機控制單元（MotorControlUnit，MCU）以及整車控制系統（VehicleControlUnit，VCU），這三者相互協同構成動力控制的核心環路。BMS就像電池安全管家，會實時監測電池組的電壓、電流、溫度等關鍵參數，通過SOC估算和熱管理策略，確保電池在安全區間工作，其故障會直接影響續航里程和充電安全。MCU負責把直流電能轉換為驅動電機所需的三相交流電，通過精準轉矩控制實現車輛的加速、制動和能量回收功能，是決定動力性能的重要因素。VCU作為整車大腦，會基于駕駛員意圖和車輛狀態進行決策，協調BMS和MCU的工作模式，同時管理高壓配電、充電控制等輔助系統。這三個核心系統通過CAN總線進行高頻數據交互，任一系統出現故障都會觸發保護策略，所以建立針對性的故障診斷體系對保障整車安全運行十分重要。

圖1新能源汽車電控系統網絡架構圖

1.3 系統集成與協調控制

新能源汽車電控系統的集成控制依靠多層級通信網絡與分布式控制策略達成，VCU借助CAN總線來接收各子系統的狀態信息，依據整車控制算法生成協調指令以確保電池、電機、充電等系統在最優工況點運行。系統集成的關鍵之處在于實時性和容錯性，當BMS檢測到電池溫度過高時，VCU會馬上限制MCU功率輸出并啟動熱管理系統；當MCU出現過流故障時，系統自動切換至安全模式并且發出故障預警。這種多系統協調控制機制在提升整車性能的同時，也增加了故障傳播的復雜性，單一子系統的故障可能通過控制邏輯影響其他正常系統，從而形成故障鏈式反應。

2電控系統故障特征與診斷需求

2.1 典型故障類型與成因

新能源汽車電控系統故障主要分成硬件故障、軟件故障和通信故障三大類。硬件故障包含傳感器漂移、功率器件老化、連接器接觸不良等情況，多由惡劣工作環境以及長期使用導致[2，例如IGBT模塊因溫度沖擊導致鍵合線斷裂。軟件故障涉及控制算法異常、參數標定錯誤、程序死機等問題，通常源于軟件版本不匹配或者極端工況下的邏輯缺陷。通信故障表現為CAN總線錯誤幀增多、網絡節點失聯等現象，主要由電磁干擾、線束損壞或者控制器異常所引起。這些故障類型往往相互交織，從而形成復合故障模式，例如BMS傳感器故障可能導致SOC估算偏差，進而影響VCU的功率分配策略，最終表現為整車性能異常。因此，故障診斷技術需要具備多層次、多維度的分析能力。

2.2 故障表現形式與影響

電控系統故障在車輛運行當中呈現出多樣化的表現形式，會直接對駕駛安全以及用戶體驗造成影響。動力性故障表現為加速無力、功率受限和能量回收失效等情況，嚴重時會導致車輛無法正常行駛。充電系統故障會出現充電速度異常緩慢、充電中斷和過熱保護頻繁觸發等現象，對車輛的續航能力產生影響。安全系統故障表現為制動距離延長、轉向助力失效和穩定性控制異常等問題，直接對行車安全構成威脅。故障影響具備級聯放大效應，BMS故障所引起的電池保護會限制整車功率輸出，MCU故障導致的扭矩波動會影響駕駛舒適性，VCU通信故障有可能造成多個子系統失控。

2.3診斷技術發展需求

傳統依靠故障碼的診斷方法沒辦法滿足新能源汽車電控系統復雜的診斷需求，亟需朝智能化、預測性診斷技術方向發展。現有的診斷技術存在三個方面的局限，一是診斷精度不夠，很難準確定位復合故障以及間歇性故障；二是實時性比較差，沒辦法滿足高速行駛時快速故障響應的需求；三是預測能力缺失，只能在故障發生之后進行被動診斷。因此，新一代故障診斷技術需要集成多源數據融合、機器學習算法和邊緣計算的能力。通過整合CAN數據、傳感器信號、充電記錄等多維信息，建立故障特征庫和預測模型，實現從“故障后診斷”到“故障前預警”的轉變。診斷系統還得具備自學習能力，能依據車輛使用工況和故障歷史不斷優化診斷策略，提高故障識別的準確性和時效性，為新能源汽車安全可靠運行提供技術保障。

3電控系統故障診斷技術與應用

3.1故障碼診斷技術

故障碼診斷技術作為新能源汽車電控系統的基礎診斷手段，通過標準化的故障代碼實現故障的快速定位和識別[3。當系統檢測到異常狀態時，各控制單元會按照ISO14229和ISO15765標準生成對應的診斷故障碼（Diagnostic TroubleCode，DTC），并存儲在故障存儲器中。診斷設備通過車載診斷系統（On-BoardDiagnostics，OBD）接口讀取故障碼，技術人員根據故障碼含義進行初步故障判斷。

然而，新能源汽車電控系統的故障碼診斷面臨新挑戰。首先是故障碼數量激增，僅BMS系統就可能產生上百種故障碼，涵蓋單體電池電壓異常、溫度傳感器故障、絕緣檢測異常等多個維度。其次是故障碼的關聯性復雜，一個根因故障可能觸發多個相關故障碼，如高壓繼電器故障可能同時引發絕緣故障碼和充電故障碼。此外，間歇性故障和環境相關故障的故障碼可能自動清除，增加了診斷難度。因此，現代故障碼診斷技術需要結合故障凍結幀數據、故障發生環境和系統運行狀態等信息，構建更完整的故障診斷邏輯。

3.2 數據分析診斷方法

數據分析診斷方法通過對電控系統運行過程中產生的海量數據進行深度挖掘，識別潛在故障模式和異常趨勢[4]。新能源汽車每秒可產生數千個數據點，包括電池單體電壓、電機轉矩、控制器溫度、CAN總線負載率等關鍵參數。數據分析診斷的核心在于建立正常運行基線，通過統計分析、時間序列分析和相關性分析等方法識別偏離正常模式的異常模式。

實際應用中，數據分析診斷方法在電池健康狀態評估方面表現突出。通過分析電池充放電曲線、內阻變化趨勢和容量衰減規律，可以預測電池剩余壽命和潛在故障風險。在電機控制系統中，通過監測三相電流波形畸變、轉矩波動和效率下降等指標，能夠在早期就發現功率器件老化和傳感器漂移問題。數據分析診斷還可識別系統級異常，如通過分析多個子系統的數據關聯性，發現由環境因素或操作習慣引起的系統性問題。這種方法的優勢在于能夠實現預測性維護，在故障發生前提供預警，顯著提升車輛可靠性。

3.3智能化診斷技術發展

智能化診斷技術是新能源汽車故障診斷的發展方向，它融合人工智能、邊緣計算和數字孿生等前沿技術，可實現更精準且更智能的故障診斷。機器學習算法通過訓練大量故障樣本數據，建立起復雜的故障特征模型，能夠識別傳統方法難以發現的故障模式，深度學習網絡在處理時序數據和多維特征融合方面有獨特優勢，特別適用于電控系統復合故障和間歇性故障診斷[5。邊緣計算技術將智能診斷算法部署于車載控制器中，可實現毫秒級實時故障檢測與預警，數字孿生技術通過建立電控系統的虛擬模型，模擬不同工況下的系統行為，為故障機理分析和診斷策略優化提供支撐。云端診斷平臺整合車隊數據，通過群體智能學習不斷優化診斷模型，并將更新后的診斷策略推送到車端。當前智能化診斷技術在電池熱失控預警、電機軸承故障預測、功率器件壽命評估等關鍵領域已顯現出巨大潛力，未來會向多模態融合、自適應學習和協同診斷方向發展，為新能源汽車的智能運維提供核心技術支撐。

4結束語

新能源汽車電控系統故障診斷技術的發展，對保障新能源汽車的安全性和可靠性具有重要意義。通過深入分析電控系統的結構組成和故障特征，建立完善的故障診斷體系，能夠有效提高故障檢測的準確性和效率。隨著人工智能、大數據等新技術的不斷發展，故障診斷技術將朝著智能化、精準化方向發展，為新能源汽車產業的健康發展提供有力的技術支撐。

參考文獻

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[2]王建東.低溫適應性新能源汽車電控系統故障診斷[J].汽車維護與修理，2025（9）：77-78.

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[4]陳偉，肖姣妮，楊波波，等.新能源汽車電控系統故障診斷技術[J]大眾汽車，2025（1）：112-114.

[5]徐晨.新能源汽車電控系統故障診斷技術分析[J].時代汽車，2024（1）：150-152.

（編輯 楊景）