解析：大數據汽車電子故障遠程在線診斷技術的應用

鄭麗斐 ZHENG Li-fei

（重慶國際投資咨詢集團有限公司，重慶 400023）

（Chongqing International Investment Consultation Group Co.，Ltd.，Chongqing 400023，China）

解析：大數據汽車電子故障遠程在線診斷技術的應用

鄭麗斐 ZHENG Li-fei

（重慶國際投資咨詢集團有限公司，重慶 400023）

（Chongqing International Investment Consultation Group Co.，Ltd.，Chongqing 400023，China）

隨著汽車電子化程度日益提高,通過移動互聯與大數據的運用，對行駛中的汽車電子控制系統(燃油噴射系統、自動變速器、制動防抱死系統、安全氣囊、空調、懸架等)進行遠程在線診斷(On Board Diagnostic),將自動診斷所得到的汽車主要部件的工作狀態與系統故障（故障碼及數據流）利用移動互聯與大數據連接到服務中心，并進行遠程車輛診斷，以便隨時為駕乘人員以及維修人員提供準確的故障位置和原因成為必然。

移動互聯；大數據；遠程在線故障診斷技術；方法

0 引言

隨著移動互聯與大數據應用的深入，對行駛當中的汽車實現全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務：讀取與分析車輛數據流、動作測試及特殊功能，實時分析汽車各部件故障碼、故障碼清除等；同時，融合移動互聯網的應用優勢，集成更多的應用和服務：構建維修資料和案例庫、提供即時維修資訊、建立公共及個人維修圈子等，從而打造一個廣泛的汽車診斷社區，實現在線互享車輛維修知識，在線交流車輛維修經驗，在線提供車輛維修方面的服務支持，實現診斷設備到診斷社區的轉變成為必然。

什么是大數據？大數據是指無法在容許的時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。當然，大數據規模的標準是持續變化的，當前廣泛指單一數據集的大小在幾十TB和數PB之間。大數據將加快推動互聯網的演進。

大數據是實現對行駛當中的車輛全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務的核心資源。大數據是遠程在線故障診斷與技術支援服務各個領域都能夠實現智慧化的關鍵支撐技術，遠程在線故障診斷與技術支援服務的建設離不開大數據。從聯系平臺到瀏覽平臺，到交互平臺，到工作平臺，互聯網始終在不斷發展中前行，而隨著互聯網的不斷發展，逐步進入大數據時代，全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務所形成的各種數據成為我們虛擬與現實生活的重要組成部分。

1 大數據汽車電子故障在線診斷技術的分析

對行駛當中的車輛實現全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務，要通過多種分析來實現，這一過程不可避免地要產生大量數據、圖表、實驗曲線，還須進行多種運算、處理等，這之中所用的不僅僅有傳統的結構化數據，還有很多非結構化的數據。用傳統的數據存儲方式，即運用數據庫（Database）系統所具有數據結構化、最低冗余度、較高的程序與數據獨立性、易于擴充、易于編制應用程序等優點，通過計算機把實驗數據，中間計算結果等事先存儲起來，再有效及時地處理數據庫中的數據，并提供安全性和完整性保證，這種傳統的數據存儲分析處理方式已經不符合要求，而且全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務本身的要求也是有變化的，對于結構化的數據處理方式的要求和現在大數據處理方式的要求不完全一樣。

1.1 汽車故障診斷技術 汽車故障診斷是指在不解體（或僅拆部分、零件）條件下，檢查汽車的技術狀況，確定故障發生的部位（部件）和產生故障原因的一門技術。

現代汽車故障診斷系統有兩種：一種是車外診斷系統，即診斷功能的實現需要從車外進行檢測的車外儀器診斷系統。一種是車載診斷系統，即電子控制汽車的故障自診斷系統，它能自動檢測系統故障，并以故障代碼的形式顯示出來。

現代汽車故障診斷綜合機械、電子、流體、聲學、光學等技術，通過各種參數、曲線、波形的變化，測試汽車的性能和故障，對形成的數據流具有自動分析、判斷、輸出的功能，并不斷向著集成化和智能化方向發展。例如：采用電控汽車故障診斷儀的動態數據流功能，可以讀出汽車燃油噴射系統中各種傳感器和執行器輸入、輸出信號的動態數據。通過對這些數據進行分析，可以更容易地判斷故障的類型和發生部位，有效提高電控汽車的故障診斷準確率。

1.2 汽車故障的特性 汽車故障具有如下特性：

①“縱向性”故障，即系統的結構的層次性的故障。任何故障都是與系統的某一層次相聯系的，高層次故障可以由低層次的故障所引起，而低層次故障必定引起高層次故障。②“橫向性”故障，即由系統各元素之間的聯系所決定的故障。某個子系統的故障常是與之相關的子系統或者下一級子系統故障發散所至，從而表現出相關性。故障發散途徑的不唯一，又引起了多故障并存。③“時間性”故障，即系統故障的產生與表現與時間有關，從原發性故障到系統級故障的發生、發展及形成，是一個由量變到質變的過程。這一特性提示人們，故障可以早期預測、診斷，達到“防患于未然”的目的。④“不確定性”故障：即系統性故障具有模糊性和隨機性兩種特征。引起故障不確定性的因素有很多方面，如系統的元素特性和聯系特性的不確定性、狀態描述方法與工作環境的不確定性等等。復雜系統診斷問題的不確定性，是基于知識的診斷推理的一個重要研究內容。

1.3 故障診斷模塊 根據汽車的具體情況將診斷模塊分為三個部分，即發動機系統、底盤系統、電器設備系統。

以發動機系統為例，在建立發動機不能發動診斷子模塊時，針對其故障特點，采用了較形象的樹狀圖示診斷方案。當進行診斷時，系統根據用戶對詢問的回答確定下一步顯示的樹枝，直到診斷進行到樹葉（找出故障原因）為止保存。汽車電噴發動機的電子控制器（ECU）是電控系統的核心部件。它內含輸入/輸出接口電路、A/O變換器、存儲器、CPU等，同時還具有故障自診斷功能。維修人員檢修時，通過車上的故障自診斷插座，便可調出故障代碼，并按故障代碼指定的故障區域進行檢修。

2 大數據汽車電子故障在線診斷技術的檢測信息獲取

檢測信息獲取來源基于兩個部分：一是汽車的行車電腦ECU“電子控制單元”（Electronic Control Unit），能被OBD“車載診斷系統”（On-Board Diagnostic System）聯接以來，OBD就能及時的反映出汽車ECU檢測分析出來的故障，運用移動互聯技術方式傳輸汽車故障碼；二是汽車維修服務中心利用安裝在行駛的汽車的不解體故障診斷專家系統通過移動互聯技術獲取的汽車故障信息。

由行駛的車輛所形成的各種數據流以此來獲得汽車各部件參數等構成的大數據，為在線實時故障診斷提供幫助。

除此之外，還需收集由移動互聯與大數據的分析處理以及對診斷過程及維修過程所反饋過來的信息，與汽車故障專家診斷系統初始判斷做出對比，以此來修正知識庫中所存儲的案例，新的案例也需填充到知識庫中，并將歷史記錄診斷結果與用戶資料做出相應的備份，以方便用戶的查詢。

方法庫中的檢測指導部分是由維修中心負責，指導維修人員對全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務各子系統提供合理有序、方便快捷的檢測方法，包括故障分類形式、儀器的使用、檢測順序及正確的操作方法。維修指導部分與檢測指導部分所包含的內容大體相似，均是為維修人員提供更具指導性和專業性的行業技術而設計，目的是讓汽車故障的檢測與維修有明確的指導案例，將大數據技術人員及領域專家的知識整合起來，做成工作手冊，幫助剛入門的維修人員可以通過相關指引完成一系列的故障檢測維修，同時為用戶提供一種合理有序的故障診斷指導，利于用戶了解并掌握整個故障檢測診斷維修的過程，增加用戶的信賴度。

3 大數據汽車電子故障在線診斷系統各部分的設計

汽車品牌構型的多樣化造就了汽車動力結構及參數的多樣化，面對龐雜的數據，需要一個合理的劃分模式對其進行分類歸納，降低數據檢索的復雜性，也便于整個系統數據的整理維護。汽車整體系統包括驅動系統、傳動系統、制動系統、轉向系統、儲能系統五大部分。其中以驅動系統和儲能系統的差異最大，種類最多，驅動系統包括汽油機系統、柴油機系統、電驅動系統以及混合動力系統等，儲能系統包括儲油系統、儲氣系統、電池組、復合電源等。

4 大數據汽車電子故障在線診斷網絡化專家系統的建立

汽車已成為人們日常生活中代步的普遍交通工具，生產廠商、銷售公司及維修中心之間并無一個合理地進行統籌規劃的部門，維修中心的數據不能及時準確地傳輸給生產廠商，生產廠商發現了技術問題也不能及時地通知銷售公司進行產品的回收，生產、銷售、維修部門的信息脫節是眾多安全隱患的重要因素，建立大數據汽車電子故障在線診斷網絡化的專家系統，可以為這些部門之間搭建交流的平臺，方便信息的反饋，也方便政府部門對整體車輛市場的監控。

圖1 專家診斷系統網絡化構架

專家系統的網絡化有眾多的好處，分別對應于三個方面：①對應使用監控環節，交通管制部門、車輛用戶及電視廣播等媒體獲取專家系統中的知識，可以為城市整體交通規劃管制提供數據支持，用戶可以通過移動互聯技術或者是收看電視收聽廣播節目獲取車輛故障信息；②對應設計研發環節，專家診斷系統通過和汽車設計研究所的信息交換，可以快捷地獲取最新車型的故障及整體結構，汽車研究所可以通過專家系統中的案例為車輛的設計做出合理的方案，同時將相關信息提供給汽車工程院校可以給在校學生提供學習的材料，增加閱歷；③對應于制造、銷售、維修等汽車前后市場環節，將其信息進行整合，方便其信息的交換流通，通過信息反饋為汽車的大規模安全隱患提出預警，減少不必要的生命財產損失。

5 大數據汽車電子故障在線診斷技術未來發展趨勢

①應用汽車局部網采用汽車網絡（VAN/CAN）對各子系統模塊進行管理的技術將會得到推廣應用。②增強在板診斷系統對汽車運行狀態的監視功能采用大容量的存儲器，實時記錄車輛運行的狀態（各種傳感器及執行器的工作狀態）。③提高在板故障診斷系統對突發性故障的處理能力預測突發性故障的發生。④加強維修點與其維修中心之間故障診斷信息資源的交流與共享。⑤加強遠程在線診斷技術的研究。將移動互聯新技術用于遠程在線汽車故障診斷。

6 大數據汽車電子故障遠程在線診斷技術發展方向

①基于多種模型結合的診斷專家系統。這里所說的模型是指專家系統的知識表示模型與推理模型。現有的各種模型都具有各自優勢和特點,同時它們各自也存在著局限性，各種模型具有各自適用的領域。隨著遠程在線診斷技術發展對故障診斷的要求不斷提高，被診斷對象也將更加復雜，這樣必然造成對象的故障診斷知識的復雜化，因此，融合多種知識表示方法是提高故障診斷知識表示準確度的有效途徑。故障診斷知識表示與推理方法有著密切的聯系，這就要求將多種診斷方法加以融合，克服各診斷方法的局限性，從而提高遠程在線診斷專家系統的智能性和實時診斷可靠性。②分布式診斷專家系統。遠程在線診斷專家系統應是在大數據支持下的利用移動互聯技術構成的面向全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務的，可擴充性、靈活性、通用性、各診斷系統之間相互獨立，即使是不同開發單位研制的針對同類問題的診斷系統之間也能進行有效的信息交流和共享。③實時診斷專家系統。隨著用戶對系統可靠性、穩定性、可靠性的要求不斷提高，故障診斷技術已經由原來簡單的對故障設備進行離線故障檢測、隔離，發展為對系統、設備全壽命周期提供可靠性保障，主要包括基于傳感器網絡的健康狀態在線檢測，故障的早期預報以及故障發生后的在線實時定位與排除。這些都對未來故障診斷專家系統的實時性提出了很高的要求。

7 結語

移動互聯網、大數據、社交網絡、物聯網、云計算是未來10年最重要的、最值得關注的五大IT技術。其中，移動互聯網、物聯網更多的表現為互聯網接入和工作終端的擴展，社交網絡和大數據是基于互聯網的新應用和新方案，云計算則是平臺和基礎。新技術、新模式、新需求是全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務的新課題。從這一課題角度來講，我國大數據的發展處于數據資源的加工、整合和規范階段，國內數據還遠遠沒有達到大數據或者全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務的目標。未來大數據的發展還有諸多瓶頸，大數據對全車型、全系統的遠程在線故障診斷與技術支援服務的驅動，還需要不斷跨越障礙。可以預見，未來的十年將是一個“大數據”引領的智慧科技的時代，因此，無論任何人都應直面大數據，并從中發現屬于自己的機會。

[1]盛祥政.基于智能手機的遠程汽車故障診斷系統的研發與開發[D].武漢理工大學，2012.

[2]陳夏.基于嵌入式的機械遠程故障診斷安全車載終端的研究設計[D].太原科技大學，2012.

[3]賈玉平.機場車輛調度智能終端的研究與實現[D].南京航空航天大學，2012.

Analysis of Application of Big Data Automotive Electronics Remote Online Fault Diagnosis Technology

With the increasing improvement of automotive electronization,it is inevitable to apply the mobile internet and big data to conduct the On Board Diagnostic of the electronic control system(fuel injection system,automatic transmission,anti lock braking system,airbag,air conditioning,suspension)of automobile,then send the working conditions and system failures(DTCs and data stream)of main automobile parts to the service center and conduct remote vehicle diagnostics,so as to provide accurate fault location and cause to passengers and maintenance personnel.

mobile internet；big data；remote online fault diagnosis technology；method

鄭麗斐（1979-），女，江蘇泰州人，項目科員，研究方向為招標采購代理與技術服務。

U472.9

A

1006-4311（2014）11-0212-03