智能化技术在新能源汽车故障诊断中的应用

摘 要：随着新能源汽车的广泛应用，故障诊断技术变得格外重要。在面对复杂的新能源汽车体系时，传统的故障诊断方法局限性很大。本文主要对机器学习、大数据和物联网等技术在新能源汽车故障诊断中的应用进行了探讨。通过智能故障诊断系统的建设，实现了故障数据的特征提取和诊断模型的建立与训练。结合案例分析评估了该系统的实际应用效果，以期为汽车的维修和保养提供更加便捷精准的支持。

关键词：智能化技术 新能源汽车 故障诊断

1 绪论

在新能源汽车技术日新月异的今天，汽车可靠性和安全性的提高成为业界瞩目的焦点。故障诊断面临日益增长的数据处理需求和复杂多变的故障类型，是保障新能源汽车正常运行的关键环节。传统的故障诊断方式已经不能满足现代新能源汽车的需求，因此对于故障诊断效率和准确性的提高，智能技术的探索和应用就成了关键。本文旨在探讨如何构建高效的新能源汽车故障诊断系统，以提高车辆的整体性能和用户体验。

2 新能源汽车故障诊断现状

2.1 故障诊断的定义与重要性

故障诊断是为了保证车辆安全可靠运行的过程，通过对车辆运行状态的监测和分析，对潜在或已发生的故障进行识别。由于电动汽车和插电式混合动力汽车采用的电控系统和动力总成技术更加复杂，因此在新能源汽车领域，故障诊断显得尤为重要。这些技术的进步也带来了新的故障类型和更高的诊断难度，尽管提高了车辆的性能和效率。有效的故障诊断，不仅有助于快速定位故障点，减少维修时间和费用，而且可以防止安全隐患的产生，延长车辆的使用寿命。尤其是新能源汽车，核心部件如电池管理系统的健康状况与车辆的续航能力、行车安全性有着直接的关系，比如电机控制器等。

2.2 传统故障诊断方法

传统新能源汽车故障诊断方法主要有以规则为基础的方法，以信号分析为基础的方法，以专家系统为基础的诊断方法。基于规则的方法依赖于通过监测车辆传感器的数据来触发预先设定的故障状况，从而识别故障的预定义故障代码和故障树分析。这种方法简单直观，实现起来很容易，但对复杂故障的诊断，适用范围有限，也比较薄弱。以信号分析为基础的方法，集中在信号处理技术上，例如频谱分析、小波转换等，以辨识信号模式异常，以判断是否有故障。这种方法可以捕捉到一些隐藏的故障征兆，但需要具备处理信号的专业知识，对信号噪音更为敏感。以专家系统为基础的诊断方法，是通过逻辑推理，将高级工程师的经验知识编码为诊断故障的规则库。这种以知识为基础的方法可以应对复杂的故障状况，但很难适应瞬息万变的技术环境，因为知识更新的周期很长。在面对新能源汽车日益增多的电控系统和复杂的故障类型时，传统方法虽然能够在一定程度上满足故障诊断的需求，但局限性却越来越明显。

2.3 传统方法的局限性

传统新能源汽车故障诊断方法在应对现代新能源汽车复杂多变的故障类型时，暴露出了一系列局限性。第一，基于规则的方法往往依赖于预定义的故障代码和故障树分析，这种方法在处理简单明了的故障时较为有效，但对于复杂、模糊或非典型故障的诊断能力较弱。第二，基于信号分析的方法虽然能够捕捉到一些隐蔽的故障迹象，但这种方法对于信号噪声较为敏感，容易产生误报或漏报，并且需要专业的信号处理知识才能有效应用。第三，基于专家系统的诊断方法虽然能够处理复杂的故障情况，但由于知识更新周期较长，难以适应快速变化的技术环境[1]。随着新能源汽车中电子控制系统的普及和复杂程度的增加，这些传统方法在故障诊断的准确性、实时性和自适应性方面逐渐显得力不从心。因此，寻求更加高效、智能的故障诊断技术成为当前新能源汽车行业发展的迫切需求。

3 智能化技术在故障诊断中的应用基础

3.1 智能化技术概述

智能化技术，即指运用包括计算机科学人工智能大数据等在内的现代信息技术，通过模拟人类的智能行为和思维方式，从解决复杂问题的角度出发，对新能源汽车进行故障诊断，从而在提高诊断精确性的同时，也提高其办事效率。在新能源汽车故障诊断领域，机器学习大数据物联网技术等智能化技术能够提高诊断的精确性和办事效率。机器学习能够识别数据中的模式来预测和诊断故障的；大数据处理技术可以挖掘有价值的信息并为故障诊断提供数据支撑；物联网技术通过传感器等设备实时采集车辆运行数据并将其传输至云端进行分析处理以进行远程监控和诊断。

3.2 机器学习在故障诊断中的应用

构建基于数据驱动的故障诊断模型，实现对复杂故障模式的高效识别和预测，机器学习技术在新能源汽车故障诊断中的应用成为研究热点。通过数据预处理技术，收集电池电压、温度、电流等多种车辆运行过程中的传感器数据，消除噪音和异常值。利用特征提取技术，将故障相关的关键特征提取到经过预处理的数据中。例如，降低数据维度，提高模型训练效率，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。选择合适的机器学习算法进行模型训练，如支持通过学习历史数据中的规律建立故障诊断模型的向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度学习（DL）等。模型训练的核心是将分类误差最小化或将分类准确度最大化等目标函数进行优化[2]。在故障分类阶段，输入新的传感器数据，预测和识别故障类型，使用经过训练的模型。 对于分类问题，可以用预测输出为的逻辑回归模式，公式为：

其中，为预测结果，σ为Sigmoid函数，w为权重向量，x特征向量，b为偏置项。

3.3 大数据技术在故障诊断中的应用

新能源汽车故障诊断的大数据技术主要用于海量运行数据的收集存储处理分析。利用物联网传感器和车载信息系统可对汽车的各种运行参数进行实时获取并经过清洗和预处理后，这些参数能够高效利用大数据处理框架如Hadoop MapReduce进行存储和处理。大数据技术以MapReduce模式对数据进行并行处理来加快数据处理速度。Map函数负责将原始数据转换为键值对形式，而Reduce函数则对键值对进行汇总以生成更高级别的数据摘要或统计信息，从而达到对汽车运行状况进行准确分析和诊断的目的。例如，可以使用Map Reduce进行计算某个时间段内所有车辆的平均能耗，公式如下：

其中，ei表示第i辆车的能耗。这些统计数据对于故障模式的识别和预测至关重要，能够帮助诊断系统更好地理解车辆的运行状态，从而及时发现异常情况，提高故障诊断的准确性和时效性。

3.4 物联网技术在故障诊断中的应用

物联网（IoT）技术通过实时数据的采集、传输和处理，实现对车辆运行状态的全方位监控和故障预测，具体流程如图1所示，物联网（IOT）技术在新能源汽车故障诊断中的应用。实时采集运行数据的传感器（如电池温度传感器、电机状态传感器、车载OBD系统等）部署在车辆各部位。这些数据通过无线通信技术传输到云端服务器，例如4G/5G、LoRa等。在云端服务器上，资料经过预处理（例如去噪、滤波）及储存，并透过大数据分析技术，提炼出关键的特性，以辨识潜在的失效模式。建立基于机器学习或深度学习的故障诊断模型，利用云计算和边缘计算技术，实时分析和处理大规模数据。通过训练和验证，这款车型能够预测和归类车辆的运行状况。例如，当电池温度异常升高时，系统会根据历史数据和模型预测结果（例如电池热失控），实时识别异常，并判断可能出现的故障类型[3]。诊断结果通过物联网平台反馈给车辆司机和养护中心，并产生早期预警和主动保养的详细故障报告和养护建议，减少故障隐患。

4 智能化故障诊断系统的设计与实现

4.1 系统架构设计

智能化故障诊断系统的架构设计旨在整合物联网技术、大数据技术和机器学习算法，实现新能源汽车故障的实时监测、分析和预测。该系统主要由图2所示的几个关键组件组成：数据采集层主要负责从车辆上安装的各种传感器收集数据。传感器包括温度传感器、振动传感器、压力传感器等，它们持续监测车辆各部件的状态，并将数据通过无线通信技术（如蓝牙、Wi-Fi或LoRa）发送给边缘计算设备或直接上传至云端。位于数据采集层与云端之间的边缘计算设备负责对传感器的数据进行初步处理，包括清洗数据、格式转换以及初步分析等工作。减轻云服务器的负担，减少网络延迟，通过在边缘侧执行轻量级的数据处理任务。数据处理和存储层涉及进一步处理和存储边缘计算层传输的数据。在云端伺服器中，利用大型资料处理架构（如ApacheHadoop或Spark），批量处理资料并实时串流，以支援后续资料分析与模型训练。包括机器学习和深度学习模型在内的系统核心部件——故障诊断引擎。这些模型以历史故障数据为基础进行训练，对潜在故障进行识别和预测。例如，车辆传感器数据的分类可以使用支持向量机（SVM），也可以使用记忆网络（LSTM）的时间长度来预测车辆部件的剩余寿命。用户界面通过可视化工具展示车辆状态、故障预警信息、保养建议等，为用户提供了一个友好的互动平台[4]。用户可以通过手机APP或Web界面访问这些信息，以便在出现故障时及时采取应对措施。

4.2 特征提取与选择

特征提取与选择是构建有效故障诊断模型的关键步骤，通过对原始数据进行预处理，提取出与故障相关的特征，并利用特征选择算法（如互信息法）挑选出最具判别力的特征。例如，互信息I（X; Y）衡量特征X与目标Y之间的相关性，公式为：

其中，p（x， y）是联合概率密度函数，p（x）和p（y）是边缘概率密度函数。通过计算每个特征与故障类型的互信息值，可以选择出最相关的特征子集用于模型训练。

4.3 故障诊断模型的建立

建立故障诊断模型是智能化故障诊断系统的核心环节，需要对经过预处理的数据进行特征提取，以获得与故障类型密切相关的特征。特征提取通常包括时域分析、频域分析以及基于深度学习的方法。例如，时域分析可以提取均值、标准差等统计特征；频域分析则通过傅里叶变换提取频谱特征。对于复杂数据，可以采用卷积神经网络（CNN）自动提取深层特征。特征提取完成后，接下来是特征选择，目的是去除冗余特征并保留对故障诊断最有价值的特征。常用的特征选择方法包括基于信息增益的方法和递归特征消除 （RFE）。信息增益 IG计算公式为：

其中，H（D）是数据集D的熵，H（D|A）是在特征A条件下的条件熵。通过计算每个特征的信息增益，可以挑选出对故障分类贡献最大的特征子集。选择合适的机器学习算法来构建故障诊断模型，常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度神经网络（DNN） 等。例如，支持向量机可以通过最大化决策边界与最近样本点之间的距离来寻找最优分类面[5]。

4.4 模型训练与验证

模型训练与验证是确保故障诊断系统性能的关键步骤，把提取的特征数据集分成训练集、校验集两个部分。训练集用于对选定的机器学习模型进行训练，如支持向量机（SVM）或深度神经网络（Deep Neuron Network，DNN）。在训练过程中，模型可以学习到故障和正常状态之间的差异，通过不断调整模型参数，将损失函数最小化。验证集合用于评估模型的泛化能力，确保模型在新数据中不仅能在训练数据上表现出色，而且还能对故障进行精确诊断。常用的性能指标有准确度、召回率、F1积分等。通过交叉验证等技术对模型参数进行进一步优化，最终得出高性能的故障诊断模型，不仅可以准确识别故障，而且可以避免过度拟合。

5 智能化故障诊断技术的效果评估

5.1 故障事件背景

一辆新能源汽车在行驶过程中出现了动力减弱的现象，初步检查发现电池管理系统显示电池电压有异常下降的情况，但具体故障原因尚不清楚，可能会产生了严重的安全问题，如突然失去动力或电池过热等，必须尽快确定故障根源并采取相应的维护措施。该车型是一辆配备了多种传感器的纯电动车型号，能够实时监测电池的电压电流温度等关键参数，因此维修人员根据车辆的各种传感器反馈的信息，结合故障诊断系统的诊断算法进行分析，从而迅速定位故障原因并对车辆进行相应的维修和保养。利用收集到的资料，结合机器学习的算法，构建出故障诊断模型，对可能发生的故障类型及其原因进行分析和识别。

5.2 技术应用过程

针对上述故障事件，工作人员通过车载传感器对包括电池电压、电流、温度等关键参数在内的故障发生前后的一系列数据进行了采集。这些数据实时传输到云端服务器，采用物联网技术。服务器端则是将数据送到之前培训过的机器学习模型中，进行预处理后的分析。该模型基于历史故障数据训练，可以自动识别出与故障相关的特征模式。工作人员通过模型的预判，很快锁定了电池内部短路的可能性，并对具体发生故障的地点进行了进一步的细致分析和确认。整个过程既对故障原因进行了准确诊断，又为有效规避安全隐患提供了及时的维修建议。

5.3 技术应用效果

基于智能化技术的故障诊断系统在新能源汽车故障诊断中取得了良好的应用效果，具体如表1所示。通过对比故障发生前后的数据，可以看出该系统显著提升了动力输出、稳定了电池电压和电流，并降低了电池温度。同时，故障诊断耗时从15分钟缩短到了5分钟，维修成本大幅下降，从2000元降至800元，而且将安全事故可能性从50%降低到了5%，有效保证了车辆的安全运行。

6 结语

智能化技术可以提高故障诊断的精确性和效率，降低维修费用，减少安全事故的可能性，是今后故障诊断领域的一个重要研究方向。未来，可进一步研究如何将更多的智能化技术集成到故障诊断系统中去，提高系统的实时性和自适应能力，从而在新能源汽车行业不断发展的情况下，满足其不断提高的需求。

基金项目：教育信息化视域下校企共建职业教育智慧云平台课程实践研究课题批准号：2023B-288此论文为甘肃省2023年高校教师创新基金项目：“教育信息化视域下校企共建职业教育智慧云平台课程实践研究”的阶段性成果。

参考文献：

[1]朱英明.智能化技术在新能源汽车故障诊断中的应用[J].集成电路应用，2024，41（01）：222-223.

[2]李钰.新能源汽车动力电池故障诊断关键技术研究[J].内燃机与配件，2024（14）：79-81.

[3]屈凤祯.新能源汽车故障诊断与维修策略[J].汽车画刊，2024（06）：119-121.

[4]袁立嘉.电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用[J].汽车维修技师，2024（12）：20-23.

[5]张小兵，余强，梁文铨，等.新能源汽车电机故障诊断与维修方法[J].汽车画刊，2024（05）：64-66.