新能源电动汽车维修中电子检测诊断技术的应用

王帮河

(贵阳市乌当区中等职业学校，贵阳 550002)

新能源汽车与内燃机汽车相比，其内部电子结构更为复杂，需要定期维护。利用电子诊断技术可准确确定车辆故障情况，在不拆卸车辆关键部件的情况下检测并分析故障，提高了诊断及车辆维修效率[1]。

1 电子检测诊断技术方法

1.1 神经网络故障诊断

该方法是一种先进的人工智能算法，可在海量数据中找到与输入样本一致的数据类型。利用神经网络技术，分析新能源汽车复杂的数据，可为故障诊断提供重要信息。该方法需要维修人员提供大量的样本进行数据分析，由系统不断改进故障分析算法，再使用机器学习机制描述不同的故障类型，并对比样本信息，得到导致故障最可能的原因。基于神经网络的传感器故障诊断方法的工作原理如图1[2]。

图1 神经网络的传感器故障诊断方法Fig.1 Sensor fault diagnosis method based on neural network

1.2 故障树分析法

该方法经常被用于分析系统的可靠性，是一种设计和评估方法，主要分析系统中硬件、软件、环境、人为等可能引发故障的因素，构建故障树来计算系统发生故障的可能性，确定系统故障原因各种组合的发生概率，采取适当的行动来提高系统的可靠性，如图2所示。基于D-S证据合成的汽车故障诊断方法，有效融合运用于汽车故障树诊断中，提高了分析数据的可靠性与合理性[3]。

图2 汽车冷却风扇故障树Fig.2 Fault tree of vehicle cooling fan

1.3 多源信息融合技术

该方法将多种信息资源进行自动筛选、分析与处理，并进行自动类比，从而获得更加可靠、准确的信息源，所得的汇总信息源增加了分析结果的可靠性。根据融合信息的抽象度，分为融合数据层、融合特征层和融合决策层。新能源电动汽车维修中，将不同传感器数据故障诊断结果以不同方式融合，主要使用融合决策层算法，以获得更准确一致的结论，如图3所示。根据数据处理水平建立了基于多信息融合的发动机故障诊断模型，该模型按照多层次分析理念，以故障源信息、特征分类、设计决策、数据、功能融合等多层次思路实现信息处理，有效提高了诊断的准确性和可靠性[4]。

图3 基于多信息融合的发动机故障诊断模型Fig.3 Engine fault diagnosis model based on multi-information integration

2 电子检测诊断技术在新能源电动汽车维修中的应用

2.1 判断发电机故障

对于混合动力的新能源汽车，发动机依然是车辆的核心系统，当出现发动机冷却系统不良或动力不足时。将造成发动机故障。利用电子检测诊断技术，可准确获取发动机性能信息，并在运行中识别发动机故障。获取相关数据，如车辆负荷、气流和速度，用来确定故障位置。通过读取动力系统中的故障信息，可准确确定故障位置，如图4所示。通过对变速发电机轴承的视觉图像进行噪声分离处理和信息增强，根据相似的跟踪点进行自动检查与视觉特征监测，实现了对变速发电机轴承故障的自动诊断检修[5]。

图4 变速发电机轴承故障视觉检修流程图Fig.4 Visual maintenance flow chart of variable speed generator bearing fault

2.2 检测汽车电路

与传统燃油汽车相比，新能源电动汽车在很大程度上依赖于复杂的内部电路和先进的电子控制技术。随着新能源电动汽车数量的增加，集成控制系统的运行压力将不断增大，电路系统负荷也会增加，而电路系统故障会影响车辆运行状况，导致发生严重的道路事故，危及司机和乘客人身安全。电子检测诊断技术可对汽车电路进行检测，及时发现故障，保障汽车的安全行驶。

2.3 检测汽车控制系统故障

新能源电动汽车控制系统由两条CAN总线组成，即一条高速CAN总线和一条低速CAN总线，如图5所示。高速CAN系统主要连接车辆的驱动、安全和娱乐系统，包含驱动系统的各种子系统及故障检测分析系统的节点，并对驱动电机、电池、转向和刹车等关键系统进行控制。低速CAN线路主要用于与车身系统的连接，连接对象是车辆的各个单元，以高速CAN线路作为网关接入子网络，由多个网络组成一个集成系统。纯电动汽车的CAN通信原理与传统内燃机汽车相似[6]，实现了各种电子控制单元之间的通信和信息交换及对变速器功率、性能和扭矩的监控。电子诊断技术使得测量CAN总线信号波形、确定电阻、确定通信状态、检测节点问题、确定响应和显示系统数据流成为可能，可对电子诊断设备显示结果进行分析判断，明确故障原因。

图5 纯电动汽车的整车控制系统Fig.5 Whole vehicle control system of pure electric vehicle

2.4 检测动力电池

动力电池是新能源电动汽车的主要能源之一，也是维护需求较高的部件之一。目前，燃料电池、铅酸电池、锂离子电池和镍金属氢化物电池是新能源汽车最常用的电池类型，不同的工作条件有着不同的要求。虽然电池有较长的使用寿命，但如果操作不正确，长期使用后出现故障的可能性很大。电子诊断技术的适应性很强，对不同类型的动力电池有很好的诊断效果。新能源汽车基于国标的改进电池系统故障树如图6所示，可以选择专用的电子检测诊断方法，全面、准确地收集故障电池中的有效数据，包括电压、温度、电流等参数，将汇总数据进行下载并对比相关数据，计算故障问题发生的可能性。电子检测诊断技术的应用，不仅提高了动力电池的稳定性和维修效率，还能对电池工作条件进行全面分析，有助于延长电池的使用寿命[7]。

图6 新能源汽车基于国标的改进电池系统故障树Fig.6 Improved battery system fault tree of new energy vehicle based on national standard

3 结语

电子诊断技术可准确诊断故障的发生位置与类型，并制定特定的维修方案。利用计算机系统，记录车辆运行和维修状态，可减少维修操作的复杂性，有效提高车辆的安全性。