试析新能源汽车在线监测智能管理系统

吴立卫

（无锡南洋职业技术学院 214081)

1 新能源汽车数据采集技术

1.1 电池管理系统的关键参数

电池管理系统中主要的测量参数有电压、电流和温度，需要综合不同的数学算法和策略，估算掌握动力电池的荷电状态和寿命状态参数，从而根据参数情况制定合理的实时控制措施，以保证动力电池组放电以及门限电压的合理性，提升高压电安全管理和故障诊断效率。

1.2 电池管理系统的采集内容

电池管理系统采集内容主要包括：基本信息测量、绝缘电阻检测、高压互锁检测、状态估算、辅助系统、通信和故障诊断。其中基础信息测量主要是对动力电池电压进行测量和监控，检测温度以及流体温度。状态估算是对荷电状态和寿命状态进行估计，对动力电池功率予以合理把控。辅助系统是实现对继电器和充电的热控制。通信和故障诊断就是对运行中存在的问题予以分析。

1.3 DTU智能终端关键技术

DTU智能终端的研发主要是为了满足汽车多参数采集以及信息的传输，保证汽车在恶劣天气下仍可安全运行。该系统实现了信息数据的动态采集和传输，为安全监控、运营管理、动力电池监控及报警管理等系统的运行提供了数据支持，有效降低了汽车运行中高能耗及充电隐患等问题。DTU一方面适应了电池管理系统和OBD车联网采集系统的对接标准；另一方面通过定位技术、北斗模块和三轴陀螺仪芯片感知等技术的应用，实现对汽车行驶情况及位置等动态数据的实时监管，并将其传输到4G网络平台中，提供云端一体化服务应用[1]。

电池管理系统中的管理功能主要涵盖了充放电管理功能、动力电池高压控制功能、电量计算功能、寿命估算、功率估算、绝缘检测功能、被动均衡功能、箱体热管理功能、系统软件更新功能及数据存储功能等。

1.4 动力电池管理系统关键技术

1.4.1 采集单元

采集单元的相关参数包括了电压、温度和电流3部分。其中电压的采集精度控制在0.1%左右，采样范围控制在5 V以内，周期为100 ms；温度的采集精度控制在1℃左右，其范围不超过100℃，且不低于-40℃，采集周期则为500 ms；电流则控制在200 mA左右。

1.4.2 绝缘检测单元

结合相关标准规定，其绝缘检测精度可以控制在10 kΩ左右，总电压的检测精度控制在1 V。

1.4.3 预充电单元

对预充电阻和继电器吸合压差进行控制。

1.4.4 加热管理

加热功率和工作电压分别控制在2.5 kW和395 V左右，供电的方式则采用自供电和外部电源供电2种。具体控制措施为：当动力电池温度在-20℃以上时，动力电池可以自主进行加热；当低于-20℃时，则需要利用外部电源加热；而当温度高于-10℃时，动力电池会自供加热，直到加热到5℃时停止。

DTU智能终端对接汽车多参数采集数据源，是进行无线传输和数据处理的重要部分，为了保证输入和输出端口的通用终端，提升4G模块的标准性是尤为重要的一个环节。

1.5 汽车数据通信终端DTU技术参数

新能源汽车中主要采用内置4G通信单元，具有数据补发的功能，且支持高精度定位传感器，64G存储。加上体积小巧、安装便利、适应性较高和耗能低等优势，可以满足汽车的各种功能需求。

1.6 车联网数据采集技术

现阶段使用的车联网数据采集方式主要有OBD终端汽车数据采集形式、智能手机APP采集形式、基于车机、后视镜、行车记录仪和HUD等智能终端采集形式。其中OBD是在线诊断系统，既可以实现对车辆运行故障的自动检测，找出故障存在的位置和原因，又可通过OBD接口数据采集，实现与CAN总线数据和汽车控制器内部数据的交互，实时获取整车相关数据，并上传至云平台进行大数据分析与处理。

2 新能源汽车智能云平台

2.1 运行监测数据云存储

工作原理为，车载智能终端将采集到的信息数据传输到平台中，由平台对传感器数据及其他特征数据进行智能处理，将处理结果同预定的实效数据进行对比。如存在不符，系统会自动做出故障报警，并及时找出故障位置和原因，确保车辆行驶安全[2]。

2.2 云平台数据处理的特征

云平台数据处理的特征有以下几点：可根据层级不同实现结构的合理划分；实现监控数据的实时呈现，通过不同图表将数据信息直观地展现在客户眼前；多样性监控跟踪模式，及时对车辆实行定位和监管，降低意外事故给客户带来的伤害，提升救援效率；及时检查车辆存在的异常状况，实现报警处理；资料数据的备份管理，为基础数据提供了保障；自动化监控和管理，降低了人工成本消耗，提高了工作效率；良好的扩展性，不仅有助于二次开发，也实现了同第三方信息数据的共享。

2.3 处理内容

该平台的主要工作内容有实时监控、异常处理、车辆动态、单车跟踪、基础数据关系、报警条件及外部系统接口处理等内容。实时监控是对车辆运行中的活跃程度进行检测、分析和查看，确定车辆的位置以及运行轨迹，并将其生成数据直观展现出来。异常处理是对存在异常问题的车辆数量、指标数量以及比例情况实行及时的检测和查看，并予以报警处理。车辆动态是对异常数据进行分析与整合，明确异常占比情况。单车跟踪可以通过对比，了解单车在固定时间内的运行数据情况。基础数据关系是对车辆监控的数据信息进行绑定，如车载终端及通讯用户号码等。设定监控报警条件指标，达到指标后实现自动报警。外部系统接口可将主机厂同供应商接口实行有效连接，实现信息数据的实时传输和共享。

2.4 数据汇聚分析和决策报警

数据汇集分析和决策报警，是将运行和维修历史数据，与不同状态下的监控和采集数据进行融合分析，及时了解智能控制单元评估检测系统的运行状态，并通过对数据的挖掘分析，预测故障发生的可能性。之后利用多传感器信息融合技术，实现故障的自动检测与判断，并提出合理的维修建议，提高服务质量。

另外，通过对车联网海量数据的分析和处理，能够预测和判断被监控系统后续的运行情况，从而在故障发生前进行提示报警，主动开展维修工作，提高车辆运行的安全性和可靠性。

再者，利用车载终端UI及手机APP等方式，可以对相关系统展开实时的监测工作，并通过信息反馈和分析找出其中存在的问题参数进行报警，以实现人机交互，提升故障的检测和维修效率。

2.5 数据开放服务

通过互联网和云计算能力，构建完善的实施方案，打造面向各行业的开放服务体系。一方面实现了品牌、互联网应用以及维修服务等产业链的汇聚；另一方面实现了终端、安全及第三方服务能力等资源的汇聚，提升了系统组合效率和质量，实现了虚拟运营商服务模式的构建。

数据开放服务实现了保险产品的个性化定制，可以结合用户需求提供针对性的保险服务体验。并通过对车联网大数据的分析，对保险者行车安全予以准确评估，以此降低保险公司赔付成本。

此外，利用互联网构建开放性的监测系统，更好地实现移动互联网数据的传输和共享。在该系统中，人们可以结合车联网数据的LBS搜索和广告、地图、导航及移动O2O等应用，实现线上线下有机结合的商业娱乐服务。随着移动信息化向智能手机的延伸，融合了会员体系、POI运营、支付和一站式租车等服务，帮助商家实现了移动信息化的转型[3]。

3 结束语

近年来，新能源汽车的发展成为我国汽车行业的主要风向标。通过投入的增加，技术的不断拓展，为新能源汽车的发展和扩大提供了更多帮助，最终为汽车行业的良好发展奠定了坚实基础。