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新能源電動汽車維修中電子檢測診斷技術的應用

2022-12-05 14:30:24王幫河
黑龍江科學 2022年22期
關鍵詞:故障診斷新能源汽車

王幫河

(貴陽市烏當區中等職業學校,貴陽 550002)

新能源汽車與內燃機汽車相比,其內部電子結構更為復雜,需要定期維護。利用電子診斷技術可準確確定車輛故障情況,在不拆卸車輛關鍵部件的情況下檢測并分析故障,提高了診斷及車輛維修效率[1]。

1 電子檢測診斷技術方法

1.1 神經網絡故障診斷

該方法是一種先進的人工智能算法,可在海量數據中找到與輸入樣本一致的數據類型。利用神經網絡技術,分析新能源汽車復雜的數據,可為故障診斷提供重要信息。該方法需要維修人員提供大量的樣本進行數據分析,由系統不斷改進故障分析算法,再使用機器學習機制描述不同的故障類型,并對比樣本信息,得到導致故障最可能的原因。基于神經網絡的傳感器故障診斷方法的工作原理如圖1[2]。

圖1 神經網絡的傳感器故障診斷方法Fig.1 Sensor fault diagnosis method based on neural network

1.2 故障樹分析法

該方法經常被用于分析系統的可靠性,是一種設計和評估方法,主要分析系統中硬件、軟件、環境、人為等可能引發故障的因素,構建故障樹來計算系統發生故障的可能性,確定系統故障原因各種組合的發生概率,采取適當的行動來提高系統的可靠性,如圖2所示。基于D-S證據合成的汽車故障診斷方法,有效融合運用于汽車故障樹診斷中,提高了分析數據的可靠性與合理性[3]。

圖2 汽車冷卻風扇故障樹Fig.2 Fault tree of vehicle cooling fan

1.3 多源信息融合技術

該方法將多種信息資源進行自動篩選、分析與處理,并進行自動類比,從而獲得更加可靠、準確的信息源,所得的匯總信息源增加了分析結果的可靠性。根據融合信息的抽象度,分為融合數據層、融合特征層和融合決策層。新能源電動汽車維修中,將不同傳感器數據故障診斷結果以不同方式融合,主要使用融合決策層算法,以獲得更準確一致的結論,如圖3所示。根據數據處理水平建立了基于多信息融合的發動機故障診斷模型,該模型按照多層次分析理念,以故障源信息、特征分類、設計決策、數據、功能融合等多層次思路實現信息處理,有效提高了診斷的準確性和可靠性[4]。

圖3 基于多信息融合的發動機故障診斷模型Fig.3 Engine fault diagnosis model based on multi-information integration

2 電子檢測診斷技術在新能源電動汽車維修中的應用

2.1 判斷發電機故障

對于混合動力的新能源汽車,發動機依然是車輛的核心系統,當出現發動機冷卻系統不良或動力不足時。將造成發動機故障。利用電子檢測診斷技術,可準確獲取發動機性能信息,并在運行中識別發動機故障。獲取相關數據,如車輛負荷、氣流和速度,用來確定故障位置。通過讀取動力系統中的故障信息,可準確確定故障位置,如圖4所示。通過對變速發電機軸承的視覺圖像進行噪聲分離處理和信息增強,根據相似的跟蹤點進行自動檢查與視覺特征監測,實現了對變速發電機軸承故障的自動診斷檢修[5]。

圖4 變速發電機軸承故障視覺檢修流程圖Fig.4 Visual maintenance flow chart of variable speed generator bearing fault

2.2 檢測汽車電路

與傳統燃油汽車相比,新能源電動汽車在很大程度上依賴于復雜的內部電路和先進的電子控制技術。隨著新能源電動汽車數量的增加,集成控制系統的運行壓力將不斷增大,電路系統負荷也會增加,而電路系統故障會影響車輛運行狀況,導致發生嚴重的道路事故,危及司機和乘客人身安全。電子檢測診斷技術可對汽車電路進行檢測,及時發現故障,保障汽車的安全行駛。

2.3 檢測汽車控制系統故障

新能源電動汽車控制系統由兩條CAN總線組成,即一條高速CAN總線和一條低速CAN總線,如圖5所示。高速CAN系統主要連接車輛的驅動、安全和娛樂系統,包含驅動系統的各種子系統及故障檢測分析系統的節點,并對驅動電機、電池、轉向和剎車等關鍵系統進行控制。低速CAN線路主要用于與車身系統的連接,連接對象是車輛的各個單元,以高速CAN線路作為網關接入子網絡,由多個網絡組成一個集成系統。純電動汽車的CAN通信原理與傳統內燃機汽車相似[6],實現了各種電子控制單元之間的通信和信息交換及對變速器功率、性能和扭矩的監控。電子診斷技術使得測量CAN總線信號波形、確定電阻、確定通信狀態、檢測節點問題、確定響應和顯示系統數據流成為可能,可對電子診斷設備顯示結果進行分析判斷,明確故障原因。

圖5 純電動汽車的整車控制系統Fig.5 Whole vehicle control system of pure electric vehicle

2.4 檢測動力電池

動力電池是新能源電動汽車的主要能源之一,也是維護需求較高的部件之一。目前,燃料電池、鉛酸電池、鋰離子電池和鎳金屬氫化物電池是新能源汽車最常用的電池類型,不同的工作條件有著不同的要求。雖然電池有較長的使用壽命,但如果操作不正確,長期使用后出現故障的可能性很大。電子診斷技術的適應性很強,對不同類型的動力電池有很好的診斷效果。新能源汽車基于國標的改進電池系統故障樹如圖6所示,可以選擇專用的電子檢測診斷方法,全面、準確地收集故障電池中的有效數據,包括電壓、溫度、電流等參數,將匯總數據進行下載并對比相關數據,計算故障問題發生的可能性。電子檢測診斷技術的應用,不僅提高了動力電池的穩定性和維修效率,還能對電池工作條件進行全面分析,有助于延長電池的使用壽命[7]。

圖6 新能源汽車基于國標的改進電池系統故障樹Fig.6 Improved battery system fault tree of new energy vehicle based on national standard

3 結語

電子診斷技術可準確診斷故障的發生位置與類型,并制定特定的維修方案。利用計算機系統,記錄車輛運行和維修狀態,可減少維修操作的復雜性,有效提高車輛的安全性。

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