基于阿里云的车辆故障诊断系统的研究

唐伟萍 赖德鹏

基于阿里云的车辆故障诊断系统的研究

唐伟萍 赖德鹏

（广西电力职业技术学院，广西 南宁 530007）

近来年互联网技术迅猛发展，车辆故障诊断也朝智能化、自动化迈进，远程诊断成为一个重要的发展方向。文章研究基于阿里云，设计和开发一个车辆故障诊断系统，该系统通过终端OBD接口与车辆ECU连接，获得车辆的车况信息和故障情况，使用NB-IoT无线通信技术将封装好的车辆数据传输至云端服务器，不同的用户通过客户端访问云端数据库，按需获得车况信息，故障信息或者监管部门需掌握的信息，从而提高车辆的安全性，减少故障引起的尾气排放。实验测试表明，系统操作界面友好，使用方便，体验感佳，能够实现预期目标，具有一定的应用价值。

阿里云；车辆诊断；故障诊断

引言

车载诊断系统（On Board Diagnostics，OBD）是销售汽车强制配备且可以有效检测汽车尾气排放情况和监测车况的系统，通过点亮相应的故障指示灯进行提醒和预警，有效降低车辆的增多导致空气污染和交通安全问题[1]。对车主而言，平时车辆运行情况是不知情的，只有在车辆年检或者出现故障时才能通过专业维修人员了解。此外，虽然当前市面上便携式手持汽车诊断设备不少，但多为离线式，需要数据线连接电脑，为专业人士设计，对普通用户不友好。随着互联网技术的发展，大量新的通信技术和车辆诊断系统结合，比如短距离的WIFI、蓝牙、ZigBee，长距离的4G技术、GPRS/CDMA、NB-IoT等，成了当前热门研究方向[2-5]。比如王璇喆[6]使用OBD作为远程数据采集终端，引入GPRS进行车辆定位并将故障数据转回服务器进行处理；匡书池[7]设计了基于4G的OBD远程监控系统，利用QBD66车辆协议对ECU接口采集的数据进行转换封装，车辆定位用GPS实现，采用4G模块将封装后数据上传远端服务器，通过手机APP访问服务器查阅相关信息；祁凯[8]建立模型对OBD和蓝牙和NFC等短距离通信技术进行兼容性测试，同时对很多智能手机型号进行适配，虽解决了有线传输和短距离传输不方便问题，但确保远程服务器的稳定性又成了新的难题。

云计算是在信息时代又一次技术革新和飞跃，经过近十年发展，逐渐形成以阿里云为龙头在全球具有影响力的计算厂商，按需提供云服务器ECS（Elastic Compute Service）是一种稳定的、个性化弹性伸缩的IaaS（Infrastructure as a Service）级别商业云计算服务[9]。其中弹性伸缩是一个具有广泛用途的创新服务，为用户和企业能够根据实际动态需求匹配合适的资源，实行资源利用最大化[10]。本文研究基于阿里云，设计和开发一个车辆故障诊断系统，该系统通过终端OBD接口与车辆ECU连接，获得车辆的车况信息和故障情况，使用NB-IoT无线通信技术将封装好的车辆数据传输至云端服务器，不同的用户通过客户端访问云端数据库，按需获得车况信息，故障信息或者监管部门需掌握的信息，从而提高车辆的安全性，减少故障引起的尾气排放。

1 系统的总体设计和关键技术

1.1 需求分析

本文介绍的车辆故障诊断系统能够实时掌握车辆运行状况、知晓车辆故障具体代码及原因，方便车主依次进行维修、保养等业务，让车辆处于健康状态，从而降低故障隐患和风险。经过对车主、汽车维修专业人员进行调研，得出系统需满足以下功能。

1.1.1 车辆ECU数据采集

系统与车辆通讯接口需统一，以完成物理连接，同时，不同的厂商都有自己的专用协议，因此要想采集ECU数据，系统必须支持相应厂商的通讯协议，重点考虑兼容性。此外，汽车中控系统存储车辆数据很多，要按需采集系统需要的数据，比如行车数据、故障码等，因此，系统物理连接、协议匹配和特定数据流按需采集是关键。

1.1.2 数据处理

车辆检测终端接收从ECU采集上来数据后，需要正确解析，按照相应的规则分析处理数据流，得到正确的车辆信息，比如车况信息、故障码等。

1.1.3 数据上云

处理后的数据需按照约定格式进行封装，之前就是考虑如何将数据上传到远程云端。鉴定数据量少，实时性要求不高，但稳定性有较高要求，可以考虑使用无线网络技术进行传输。

1.1.4 数据的存储

为了有效降低成本，采用阿里云台，直接购买其云数据库存储数据供用户查看，只赋予查看权限即可。

1.1.5 客户端

设计简洁、简约、简单的用户界面，实现用户友好、可视化访问云平台，获得车辆相关数据信息。

1.2 系统总体设计

车辆故障诊断系统是方便普通用户了解汽车健康状况，获取车辆状态信息和车辆故障数据，及时进行保养、维修，减少安全隐患。根据需求，可以设计为车辆故障诊断终端、阿里云、客户端三部分，如图1所示。

图1 基于阿里云车辆故障诊断系统架构图

车辆检测终端主要由采集模块、主控模式和通讯模块构成，阿里云包括服务器和数据库两部分。从上图可知，系统工作流程如下：系统通过OBD接口接入待检测汽车的ECU接口，连通后终端内STM32主控芯片将周期性发送AT指令与采集模块建立联系，接收ECU的数据流（包括车辆信息、状态信息、故障数据等），接收完成后按照数据标准进行封装，由NB-IoT无线通信模块使用特定通讯协议将信息传输到云端服务器，服务器接受数据后进行解析，处理完成后将结果传送至云端数据库。用户通过客户端可以直接获取车辆故障数据和车况信息。

1.3 关键技术概述

1.3.1 OBD-Ⅱ简介

OBD技术是由汽车故障诊断延伸出的监测系统，除了监测尾气外常在车辆故障诊断中被广泛应用。当车辆出现故障时，车辆ECU采集模块把故障信息、行驶数据进行存储，维修人员通过特定的设备使用ECU接口读取、获得故障码，对照约定故障码定义，马上得知故障原因及位置。OBD-Ⅱ一般支持基于SAEJ1850总线的协议、基于K线的协议、基于CAN线的ISO-15765诊断协议；规定了外部设备与车辆 ECU通讯的接口标准，接口一般位于汽车方向盘下方或者副驾便捷抽屉里，使用16针梯形通讯接口或者USB接口；明确了工作模式及参数标识，定义了10种诊断模式，读取车辆不同部位的诊断数据；统一了故障码标准格式，方便维修人员使用。

1.3.2 NB-IoT无线通信技术

随着通信技术的快速发展，组网的方式越来越多，大抵可以分有线网络和无线网络两种，其中有线网络信号稳定、可靠，但成本高；无线网络组建成本低，不受地域限制，但易受电磁干扰。目前主流通讯技术很多，比如4G/5G移动通信、WiFi、ZigBee、NB-IoT通信。移动通信成本高，WiFi组网功耗大、稳定性低，ZigBee不合适远距离传输。窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）[11]是基于物联网兴起的无线通信技术，也是万物互联网络的一个重要技术分支和重要组成部分，基于蜂窝网络，支持低功耗设备通过特定协议直接连接，具有接入广、覆盖深、功耗和成本低的优点，能够有效穿透地下车库、地下管道等障碍物，安全性高，缺点是传输速率不高，时延高，适合网速要求不高的场景。系统上传终端获取的数据至云端，数据量不大，速度要求不高，综合比较后选择NB-IoT方式。

1.3.3 阿里云简介

阿里云创立于2009年，已经发展成为是全球领先的云计算服务商，为中国联通、中国铁路客户服务中心、中石油等大型企业提供可靠稳定的计算机和数据服务，系统开发完成后，可以根据用户的需要进行配置，快速供应和部署，无需支付抽金可伸缩计费，同时提供阿里云数据库（Relational Database Service，RDS）[12]，支持在线动态实时调整库容量，提供异地容灾、冗余备份、迁移数据等实用功能，具有高可用性和高安全性，节省自建和运维数据库的成本。因此，系统直接选用阿里云存储和处理数据。

2 系统具体设计

2.1 车辆诊断终端设计

主要介绍车辆故障诊断系统硬件组成和软件初始化。我们根据市场调研和横向对比，采集模块选择ELM327，主控模块选择STM32，NB-IoT通信模块选定BC26芯片。

2.1.1 硬件设计

主要由电源转换模块、终端STM32主控核心模块、终端ELM327数据采集模块以及BC26无线通信模块。首先，终端直接从车辆取电，车辆电池额定电压正常为12 V，而STM32和BC26工作电压为3.3 V，ELM327为5 V，因此电源模块主要作用是对外接电源进行降压处理，供三大模块正常使用。其次，STM32主控模块内嵌ARM CORTEX-M3处理器，使用两个USART串口和采集模块、通讯模块连接，ELM327采集模块芯片负责和待检车辆ECU根据OBD-Ⅱ标准协议进行数据交换，采集车辆的识别信息、状况信息和故障情况，外围电路负责与车辆的OBD接口连接。此外，通讯模块使用3GPP Rel.13和3GPP Rel.14通讯协议通过运营商基站与云端服务器建立联系，传输车辆数据。

2.1.2 软件设计

基于C语言开发，使用Keil5 uVision5环境下编程，完成系统终端的开发，算法如下：

step1：系统终端主控模块STM32进行初始化任务，其中包括中断开启、时钟和USART串口等初始化任务；

step2：系统终端采集模块ELM327初始化，使用AT指令和等检测车辆ECU建立通讯；

step3：无线通讯模块使用3GPP Rel.13和3GPP Rel.14通讯协议初始化，使用AT指令建立与云端服务器连接，使用TCP协议；

step4：使用OBD指令指挥采集模块开展采集工作；

step5：按规范通讯格式封装采集到的信息；

step6：TCPl连接测试，成功则将数据上传云端，否则，重新尝试建立TCP连接。

2.2 阿里云具体配置

2.2.1 服务器设计

应用阿里云，通过注册租用服务器，主要完成以下三个功能。一是数据接收，服务器和车辆故障诊断终端NB-IoT通信模块通过TCP建立连接，定时轮询监听、接收上传的数据；二是数据处理，首先将接收到的数据转化为ASC-Ⅱ编码的16进制车辆数据，并与车辆解析对照表进行比对，得到具体结果；数据存储，将结果存入数据库中，供用户查看。以数据接收为例：

服务器：创建Socket()→绑定Blind()→监听Listen()→等待客户连接Accept()→接收数据Receive()→发送数据Send()→捕捉异常()→关闭车辆Socket连接Close()。

客户端：创建Socket()→连接指定服务器connect()→发送数据Send()→接收数据Receive()→关闭车辆Socket连接Close()。

其中服务器监听Listen()和客户端连接指定服务器connect()对应；服务器和客户端发送数据和接收数据对应。

2.2.2 数据库设计

使用阿里云平台，通过数据库构建和数据表定义两部分实现。按需购买RDS MySQL数据库后，阿里云会下发实例给用户，用户登录云端控制台，即可进行数据库配置和创建工作，通过数据库指令（增加、删除、修改、查询）来操作，管理数据库。数据表有四张，分别为用户信息表、行车记录数据表、故障码信息表、具体故障信息表，这四张表分别定义用户信息、行车数据、故障码表和故障码具体解释，主要进行字段长度和主键等定义。以用户信息表为例：主要作用是对客户端使用系统的用户注册信息、权限分配等进行统一管理和维护，该表主要保存用户注册信息，包括字段有序号、用户名、密码、联系电话、注册时间、车辆型号等，定义序号为主键，通过VIN码与其它数据表联系决定唯一用户。为了提高安全性，需对数据库进行安全配置，具体如下：首先设置IP地址黑、白名单，一般使用的地址放在白名单中，只有白名单上的IP地址可以访问数据库，也就是说只允许阿里云用户访问，除此之外全部放到黑名单里拒绝访问；其次，定义好通讯端口，本文使用3389端口号。

2.3 客户端设计

客户端是用户从云端获取车辆诊断数据信息的入口，使用B/架构，可以通过网址直接访问。根据客户属性、权限分用户和管理人员两类，管理人员针对维修人员和监管部门，可以设置用户权限、查询用户历史行车数据和故障码信息，普通用户较为简单，满足查看个人车辆行车数据、故障码信息以及个人注册信息的完善。

具体设计分3部分开展：注册界面、用户界面以及管理员界面。注册界面实现注册和登录功能，需要填写用户名、密码、电话、车辆VIN码、车牌号、车型等信息，通过格式校验、用户名是否已注册校验后，按权限进行用户或管理员界面。用户界面主要由行车数据、故障信息、历史数据查询、个人信息管理四部分构成。管理员界面主要是权限管理、车辆信息查询和个人信息维护等。

3 实验测试与结果

3.1 实验测试环境

使用学院汽车检测与维修实训室中Emulator8757 OBD模拟器对所设计和开发的系统终端的功能进行测试。Emulator8757 OBD模拟器是一款模拟OBD总线协议和其它常用协议的模拟装置，也是汽车标准OBD-II产品开发、调试专业级工具，可以模拟ISO15765、KWP2000、J1850等几乎基本汽车通用协议，可以有效节省实操调试时间，提高效率。

3.2 测试过程及结果

系统测试包括客户端、车辆故障诊断终端和服务器三部分，其中车辆故障诊断终端包括数据采集模块和无线通信模块，采集模块主要是和车辆ECU通信情况，能否顺利采集、分析和封装数据，无线模块则是和远程云端连接传输情况，准确率和误码率是否达到要求，服务器测试主要是数据能否正常比对和解析，客户端则是查询数据和用户信息管理等功能。

使用Emulator8757 OBD模拟器和电脑的串口助手对车辆故障诊断系统终端各功能模块及客户端性能进行测试，结果如表1所示。

表1 车辆故障诊断系统测试结果

序号测试模块具体模块测试结果 1车辆诊断终端STM32主控模块通过测试 2车辆诊断终端ELM327采集模块通过测试 3车辆诊断终端NB-IoT通信模块通过测试 4服务器设计OBD和服务器数据一致性通过测试 5客户端登录功能测试通过测试 6客户端用户界面功能的测试通过测试 7客户端和管理员界面功能通过测试

以上七个模块逐一模拟进行测试，结果表明，所开发的系统达到预期目标。

4 结束语

随着经济的发展，汽车已经走进千家万户，实时随地了解车辆健康信息，增加车主的舒适感、安全感成为人民对汽车多样式需求的共同期盼。本文设计一种基于阿里云的车辆故障诊断系统，通过系统终端采集车辆状况数据，使用无线通过技术上传至云端，通过解析计算后生成存储于云数据库，方便用户通过客户端进行车况信息查询；同时操作界面友好、操作方便，基本实现车辆故障诊断的要求。

虽然本文实现了基于阿里云的车辆故障诊断系统，实现了预期设计目标，经测试效果良好，但在后续研究中，基于角色分配相应权限，需进行个性化功能订制，如维修公司、车辆监管部分和车主进行分类；此外，主动提示、短信预警等主动服务也可以进一步完善，从而提升用户体检感和舒适感。

[1] 孙丽娟. 基于云平台的车辆故障诊断系统的研究[D]. 杭州: 浙江科技学院，2020.

[2] 闫旭普. 基于OBD检测数据的车辆尾气排放远程监测系统设计[D]. 北京: 北京工业大学，2016.

[3] 周鹏. 基于Android平台和OBD-Ⅱ的车联网应用系统设计与开发[D]. 重庆: 重庆大学，2016.

[4] 谢江浩，彭忆强，黄志东，等. 基于Android和车载OBD的车辆参数实时采集系统[J]. 西华大学学报(自然科学版)，2016，35(2): 61.

[5] 陈传灿，徐聪. 汽车OBD系统发展综述[J]. 汽车零部件，2016(7): 94-96.

[6] 董晓玲. 基于OBD设备的车辆总线远程诊断及状态监测[D]. 北京: 北京理工大学，2016.

[7] 匡书池. 基于4G的OBD远程监控系统设计[D]. 合肥:合肥工业大学，2019.

[8] 祁凯. 面向车联网的车载故障诊断系统的设计与实现[D]. 杭州: 浙江工业大学，2015.

[9] 王璇喆. 基于OBD的车载远程数据终端的设计与开发[D]. 长春: 吉林大学，2017.

[10] 潘益斌. 基于OBD的汽车数据通信研究与应用[D]. 杭州: 杭州电子科技大学，2015.

[11] 李佩. 面向车联网应用的OBD车载终端的设计与实现[D]. 上海: 上海交通大学，2017.

[12] 张笑忠. 基于云平台的高性能WEB电商平台的优化研究与实现[D]. 吉林: 吉林大学，2020.

Research on Vehicle Fault Diagnosis System Based on Alibaba Cloud

In recent years, with the rapid development of Internet technology, vehicle fault diagnosis is also moving towards intelligence and automation. Remote diagnosis has become an important development direction. This paper studies the design and development of a vehicle fault diagnosis system based on Alibaba cloud. The system connects with the vehicle ECU through the terminal OBD interface to obtain the vehicle condition information and fault condition, and uses NB-IoT wireless communication technology to transmit the encapsulated vehicle data to the cloud server. Different users access the cloud database through the client to obtain the vehicle condition information, fault information or information required by the supervision department needs to be mastered, so as to improve the safety of vehicles and reduce the exhaust emission caused by faults. The experimental test shows that the system has friendly operation interface, convenient use, good experience, can achieve the expected goal, and has certain application value.

Alibaba cloud; vehicle diagnosis; fault diagnosis

U472.9

A

1008-1151(2022)09-0018-04

2022-06-17

2020年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于案例信息检索的汽车故障诊断系统的研究与开发”（2020KY41016）；2022年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“一种交流充电桩检测装置设计与研究”（2022KY1348）。

唐伟萍（1983－），女，广西玉林人，广西电力职业技术学院副教授，研究方向为计算机技术应用。