基于物联网的新能源汽车安全预警系统的设计＊

余永纪，薛秀丽，王鹤钦

（云南机电职业技术学院，云南 昆明 650203）

根据国家统计局数据显示，中国汽车保有量逐年上升，截至2020年底，中国汽车保有量达到2.81亿辆，产销量为136.6万辆和136.7万辆，同比增长7.5%、10.9%[1]。然而新能源汽车的迅速发展，也暴露出了其自身的一些安全问题。根据2020年中国电动汽车百人会论坛数据，中国新能源汽车每年万辆燃烧事故率为0.9～1.2辆。其中，在已查明着火原因的车辆中，58%的车辆起火源于电池问题，19%的车辆起火源于碰撞问题，还有部分车辆的起火源于浸水、零部件故障等原因[2]。当前安全事故是新能源汽车发展的致命隐患之一[3]，因此，新能源汽车的专业数据监控、安全预警成为生产厂家和用户的刚性需求。但是传统简单数据统计的监控系统已经无法满足新能源车辆汽车行业的数据分析需求，数据背后的信息挖掘和规律探索更值得关注。

本文基于NB-IoT窄带物联网技术设计新能源汽车数据采集及远程监测安全预警系统，根据CAN总线协议编写车辆实时状态采集程序，并对车辆电池箱设置多点传感器采集电池组数据，通过物联网实现数据的上传。最后，搭建云端服务器，利用大数据对车辆数据进行分析与挖掘，针对性地建立新能源汽车安全预警模型，以分析新能源汽车运行状况和性能变化。对车辆实时状态进行监控，并安全预警，防患于未然，为新能源汽车的使用提供有力的安全保障。

1 系统总体架构

整个系统的体系架构如图1所示，自下而上由感知层、网络层、数据层和应用层4个层级组成。感知层主要是由传感器和车辆采集终端构成，主要功能是实现新能源车辆状态和电池箱温度的获取；网络层由无线通信模块实现，是利用4G/5G（NB-IoT+4G+5G）的物联网技术实现与监控及安全预警平台之间的数据通信；数据层主要利用先进的大数据技术建立新能源车辆大数据资源中心，实现车辆数据的汇聚、存储、处理、分析和挖掘，对车辆数据进行编目、展现、管理，对应用层提供数据服务和数据展现；在数据服务的支撑下，应用层对车辆数据进行分析与应用，建立安全预警模型，实现新能源汽车安全预警和展现。

图1 系统总体架构

2 系统硬件设计

系统硬件主要是车载数据采集终端，它负责新能源车辆实时数据的采集和上传，是系统中数据的来源。为了实现车载全方位的数据采集和监测，数据终端设计从以下3个方面考虑：①通过CAN总线技术采集车辆运行时的实时工况数据，包括电动机的状态参数（转速、电压、温度、电流、负载等）、动力电池状态参数（电压、电流、温度、剩余电量）、驾驶员输入信号（加速踏板开度制动踏板开度、方向盘转角）等，结合当前车辆定位的信息，就可以实现对车辆的运行状态监控；②对电池箱进行相应的改造，设置多个温湿传感器，实时采集电池箱内的温湿度；③设计移动客户端对车辆及车主信息的采集，包括车辆信息（编号、车牌号、型号等）、车主信息（姓名、性别、联系方式等）。

车载数据采集终端主要由电源管理模块、NB-Iot通讯模块、GPS定位模块、电池箱传感器组和车载工况采集模块组成，车载数据采集终端结构如图2所示。车载工况采集模块由CAN总线设计而成，主要负责采集车辆工况和车辆BMS电池信息。为了实现车辆实时定位跟踪功能，系统选用ATK-NEO-6M作为GPS定位模块，该模块自带高性能无源陶瓷天线，具有灵敏度高、体积小、精度高、功耗低等优点，采用TTL接口方式[4]，可将卫星定位信息以字符串的形式经串口发送至处理器，解析出车辆具体位置。

图2 车载数据采集终端结构框图

车载采集终端主控制器采用意法半导体公司的STM32F103RCT6型芯片作为CPU处理器，该芯片被广泛应用于汽车电子行业，它拥有丰富的片上资源和强大的运算能力，具有32位MCU的强大性能，而且该MCU内置CAN控制器[5]。但CAN控制器不能直接与总线设备通讯，还需要外加CAN收发器，收发器的主要功能是将CAN控制器的逻辑电平转化为CAN总线的差分电平。CAN收发器选择恩智浦公司的TJA1050芯片来设计电路，该芯片完全符合ISO11898标准，高速率、抗干扰（EMI）能力强，可以满足新能源汽车车辆运行时实时数据采集的要求。一个完整的新能源汽车健康评估系统，数据流从车里的各个子系统（电池管理系统、整车控制系统、电源系统等）通过CAN总线发送给车载数据采集终端。另外，车载数据采集终端还具备边缘计算功能，可以初步对数据进行分析。

通信模块采用Quectel BC35-G通信模组，它是一款高性能、低功耗的多频段NB-IoT无线通信模块，通过UART串口与主控制器进行数据交互，实现NB-IOT的连接、NB-IoT的数据通信、远程服务访问等功能。NB-IoT构建于蜂窝网络，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，具有覆盖广泛、功耗极低的特点。但BC35-G模组本身并不具备数据传输和信息处理的能力，因此为了实现物联网感知层中的车辆实时状态和传感器数据采集、硬件设备控制和通过NB-IoT收发数据等功能，需要通过微处理器来驱动BC35-G模组。如此，基于NB-IoT物联网，利用“互联网+”构成了数据采集物联网模块，将数据采集终端采集到的数据可以实时传输到云端服务器。NB-IoT模块电路如图3所示，包括天线部分、复位电路和通信接口等。

图3 NB-IoT模块电路图

3 系统软件设计

系统软件主要包括车载数据采集终端软件和监控安全预警系统软件2部分。

3.1 数据采集终端软件设计

车载数据采集终端软件包括车辆CAN数据的采集与解析、电池箱传感器的数据采集与解析、GPS定位模块的初始化及数据采集与解析，NB-IoT模块的初始化及数据收发程序、数据组包协议定义等，各个模块之间相互配合，完成数据的采集和发送与接收。主程序流程图如图4所示，首先对主控MCU、NB-IoT模块、GPS定位模块、传感器模块等进行初始化，然后连接服务端，连接成功后开始采集车辆相关数据。采集的数据主要由CAN总线数据、GPS数据和电池箱传感器数据3部分组成，然后进行数据的解析与处理，将3组数据按协议打包成一组数据，再由NB-IoT通讯模块发出到服务端。这里数据打包发送与服务端软件数据的接收之间是同一个数据结构协议，服务端才能正确将数据接收并解析。

图4 车载数据采集终端主程序流程图

3.2 安全预警系统软件设计

总体来说，安全预警系统主要有3个主要任务：①车辆实时状态数据和电池箱传感器数据的获取与存储；②数据分析挖掘和预测算法模型的搭建；③车辆监控状态以及预测结果的展示。安全预警系统最主要的部分就是数据的处理，包括数据的存储与处理、大数据的分析与挖掘和预期模型的建立。

3.2.1 数据的存储与处理

新能源汽车日常运行的数据量大，在采集、传递、解码数据等时均有可能产生误差[6]，除提升软硬件水平、加强数据质量监管之外，合理地运用大数据预处理技术也可改善数据质量，有助于提升数据挖掘过程的准确率和效率。系统运用成熟的ETL中间件技术，将采集到的数据进行预处理，主要包括数据集成、数据清洗、数据脱敏等。数据处理主要是构建源数据处理体系和搭建数据资源池基础数据库群2方面的工作。源数据处理系统分析源数据库数据特征，根据源数据特征和目标数据库结构安装配置ETL工具，进行数据抽取/清洗/转换/加载（即ETL过程），从数据采集到平台之后到建成可供分析应用的数据仓库，之间要经历烦琐的ETL过程（数据清洗、转换和整合）。数据经过处理后主要采用HBase和HDFS（非结构性文件）进行存储。

3.2.2 大数据分析与挖掘

简单数据统计不能满足当前新能源汽车安全预警的需求，要紧密结合新能源汽车实际运行情况，利用大数据挖掘方法，针对性地建立相关模型，以分析新能源汽车运行情况和性能变化。Spark是Map/Reduce计算模式的一个全新实现，可以分析存储在HDFS、HBase、分布式内存缓存中的数据，基于Spark技术建设数据挖掘子系统，能够依托大数据平台进行车辆大规模数据挖掘分析，在Spark中实现基本机器学习算法库与统计算法库，支持常用的并行化机器学习算法，并利用Spark在迭代计算和内存计算方面的优势，将并行的机器学习算法与统计算法运行在Spark上。

3.2.3 预警模型的建立

系统服务端收到车载终端上传的数据并处理后，根据数据中的用户身份信息及车辆识别信息，通过数据存储服务取出该车辆和电池的历史运行数据进行分析，由预警分析服务结合新的数据和历史数据进行预警分析和预判，生成预警分析结果。其中预警分析服务根据历史运行数据构建该车辆的运行状态关系模型，并根据当前的车辆数据采用时间序列预测算法对今后一段时间的运行状态进行预测[7]，通过支持向量机预警模型对预测数据进行预警分析，如车辆状况或电池状态较差，接近或低于安全运行的限值，但尚未达到预警限值，系统服务端即对该车辆进行预警。

4 结语

本文在对新能源汽车安全事故特点分析的基础上，研究了新能源车辆监控及安全预警系统，该系统由车载数据采集终端和监控及安全预警系统软件组成。车载数据采集终端根据CAN总线协议编写车辆实时工况采集程序，并对电池箱设置多点传感器采集电池组温湿度，并基于窄带物联网技术实时将车辆数据按照协议打包上传，并且可以通过移动客户端对车辆及车主信息进行采集。监控及安全预警平台在接收到数据后，从动力电池数据、汽车运行数据和充电数据的角度出发，利用大数据技术对数据进行分析处理和挖掘，根据历史运行数据构建出该车辆的运行状态关系模型，并建立相应预警分析服务，通过当前的车辆数据根据时间序列预测算法对今后一段时间的运行状态进行预测，对可能发生的事故和安全隐患进行预警，具有很高实用的价值。