基于大數據和人工智能的汽車故障預測性維修技術研究

摘要：現代汽車技術越趨復雜，傳統維修依賴事后與定期保養就越顯局限，因汽車ECU增多及傳感器廣泛應用，運行時產生海量且涵蓋多方面的數據，而傳統維修模式難以利用它們。大數據的興起為收集、存儲、分析數據以挖掘故障特征提供了可能，為汽車故障預測帶來新契機。基于此，結合汽車故障數據采集與處理，基于大數據的汽車故障特征提取展開分析，同時針對人工智能算法應用進行研究，并進行汽車故障預測性維修模型構建與驗證，旨在為相關人員提供參考幫助。

關鍵詞：大數據；人工智能；汽車故障；預測性維修技術

中圖分類號：U469" 收稿日期：2024-12-28

DOI：1019999/jcnki1004-0226202502028

1 前言

在現代汽車工程領域，車輛結構與功能較復雜，傳統事后維修和定期保養模式的局限性凸顯。隨著汽車ECU增多以及傳感器的廣泛應用，所產生的數據越來越多，并涵蓋多個方面，但傳統維修模式難以有效利用它們。大數據具備收集、存儲、分析數據、挖掘故障特征等功能，人工智能的發展也為故障預測維修提供了支撐，如神經網絡、支持向量機、深度學習算法各有優勢。這些技術在安全、可靠、經濟層面的意義重大，但人們對其研究不足，據此，本文旨在構建故障預測性維修體系與系統，提升汽車維修智能化水平。

2 汽車發動機故障數據采集與處理

2.1 數據采集

利用標準的OBD-II診斷接口（其通常位于駕駛位儀表盤下方），借助專業的OBD診斷儀與之相連，診斷儀與接口間運用CAN總線（即ControllerAreaNetwork，也就是控制器局域網）通信協議來進行數據交互，該通信速率大概能達到500 kbps。

通過此方式，可讀取諸多發動機運行參數，如故障碼（遵循統一的OBD故障碼標準，例如P0300代表隨機/多個氣缸檢測到失火）、實時的發動機冷卻液溫度（其參數范圍與前面提及溫度傳感器的描述類似）、進氣溫度（一般測量范圍處于-40～120 ℃，精度為±2 ℃）、節氣門開度（用百分比表示，范圍在0%～100%之間，精度是±1%），還有氧傳感器反饋的混合氣濃度相關電壓信號（通常在0～1 V之間波動）等。依據不同車型以及OBD診斷儀具備的功能，還能獲取如燃油修正值（短期燃油修正通常在-10%～10%之間變動，長期燃油修正與之類似，此類數值能反映發動機控制單元對噴油量的實時調整情況）更深入的數據信息[1]。

2.2 數據處理

以發動機冷卻液溫度為例，采集車輛連續運行1 h內的溫度數據，假設總共采集了3 600個數據點（采樣頻率設定為1 Hz），將這些數據相加后除以數據點數量，就能得到這段時間內的平均溫度。正常情況下，當車輛處于穩定行駛狀態時，平均溫度應當接近發動機正常工作溫度區間的中間值（大約為90 ℃），要是這個均值明顯偏離該范圍，很可能預示著冷卻系統散熱效率發生了變化。

同樣針對冷卻液溫度數據，還可以計算其方差，方差能夠反映數據的離散程度。在正常運行狀態下，方差相對較小，一般處于1～5 ℃2這個區間內。要是方差突然增大，超過了10 ℃2，那就說明溫度波動異常劇烈，可能是冷卻水泵出現故障、節溫器失靈等原因致使冷卻液循環不穩定，進而體現出發動機散熱工況出現了異常。

3 基于大數據的汽車故障特征提取與分析

3.1 時域特征分析

信號均值、方差與標準差頗具診斷價值，如普通家轎發動機，怠速轉速均值正常在700～900 r/min，若偏離此范圍，如低于700 r/min或高于900 r/min，可能因節氣門、進氣系統或火花塞問題致怠速不穩。制動系統輪速傳感器數據正常制動時，方差和標準差應較小，若某車輪制動片磨損致制動力不均，輪速數據離散度增大，可由方差或標準差變化暴露故障隱患。自相關函數可探數據不同時延相關性，汽車懸掛系統位移傳感器數據經其分析，若減震器失效，位移數據有周期性波動，自相關函數圖像現周期性峰值，正常時延增加函數值趨零，故障時特定時延現異常高，表示存在故障。

綜合時域特征能構建故障初步判斷法，如設發動機溫度數據均值正常范圍80～100 ℃，方差05～20。汽車啟動時，啟動電機電流數據均值、方差及與發動機轉速相關性可作判斷依據，依此多參數綜合判斷故障成因，助力精準診斷維修，降低成本時間，增加汽車可靠性與安全性[2]。具體線形如圖1所示。

3.2 頻域特征分析

FFT可將時域轉為頻域，呈能量分布，如四缸發動機，正常時曲軸旋轉頻率為[f]，頻譜包括[f、2f、3f]等成分且能量穩定。故障時，曲軸不平衡致其旋轉頻率及諧波處能量大增，頻譜峰值突出；氣缸失火使頻率成分紊亂，有新低頻或高頻成分，與正常頻譜相比差異大。

借此可建立發動機故障診斷模型，對比新舊信號頻譜來判斷故障類型。頻譜圖能展示頻域能量分布變化，汽車輪胎振動頻譜含輪胎旋轉、路面激勵及固有頻率成分。磨損不均時，特定頻率能量局部增大與磨損相關；氣壓異常改變高低頻比例，氣壓高則高頻增加。時頻域分析用于非穩態信號，STFT分段加窗FFT得到時頻圖，汽車過坑洼路面，懸架振動非穩態，減震器故障時，特定時間區間其固有頻率處能量異常增大或持續長久。具體頻域特征分析如圖2所示。

4 人工神經網絡模型在汽車故障預測中的應用

汽車故障預測中人工神經網絡（ANN）模型構建步驟關鍵，數據準備時，從發動機溫度、輪速、壓力等傳感器與運行數據記錄系統收集數據，含正常與故障狀態參數，如發動機正常轉速范圍及故障時異常數據，納入路況、天氣信息。清洗數據用濾波除發動機轉速電磁干擾尖峰，依3倍標準差原則修正異常溫度數據，再經Z-score標準化，如進氣壓力均值50 kPa、標準差5 kPa，60 kPa數據點標準化后為（60-50）/5=2。

網絡結構上，輸入層依據所選發動機轉速、溫度、進氣壓力、車輛速度和方向盤轉角5個參數設5個節點反映運行狀態。隱藏層節點數靠經驗實驗確定，初設10～20個挖掘潛在模式。輸出層因預測發動機、制動、電氣系統3種故障設3個節點輸出概率。激活函數隱藏層選取ReLU函數[fx=max0，x]加速訓練避梯度消失，輸出層用Sigmoid函數[fx=11+e-x]估計故障概率。

對于分類模型的評估，通常會采用準確率等相關指標，而回歸模型則多運用RMSE等指標。在模型優化階段，能夠對網絡結構加以調整，優化訓練算法的參數設置，借助正則化手段預防過擬合現象的發生，或者通過增加數據量、精細化數據處理流程等方式，有效提升模型的泛化能力與預測精度[3]。

5 人工神經網絡模型構建與驗證

5.1 模型構建

a.網絡結構確定。

對于相對簡單的發動機故障分類任務，如判斷發動機是出現冷卻系統故障、點火系統故障，還是燃油供給系統故障這幾種較為明確的類別，又或是針對發動機某一簡單性能指標進行回歸預測，如預測發動機正常運行時的冷卻液溫度波動范圍等情況，采用具有少量隱藏層（如1～2層）與適量神經元（如每層10～50個）的多層感知機（MLP）或許便能滿足需求。

例如，在發動機復雜故障的圖像識別方面，可通過分析發動機內部零部件的磨損圖像來精準判斷具體的故障位置和故障類型；或是在發動機運行時的異常聲音識別上，從復雜的背景聲音中分辨出因故障產生的特殊聲響[4]。

利用卷積神經網絡（CNN）處理發動機內部零部件圖像數據時，能夠通過卷積層自動提取圖像中關鍵的特征，對于識別因磨損、變形等造成的故障特征十分有效。循環神經網絡（RNN）及其變體（如長短期記憶網絡LSTM、門控循環單元GRU）在處理發動機運行過程中按時間序列產生的數據時優勢明顯，如分析發動機不同時刻的振動信號、溫度變化曲線等數據，挖掘其中蘊含的故障模式。

b.神經元激活函數選擇。

常見激活函數包含Sigmoid函數、Tanh函數、ReLU函數以及其變體（像LeakyReLU、ParametricReLU等），它們在處理發動機故障診斷任務時各有獨特之處。

Sigmoid函數可把輸入值映射到0～1區間，憑借這一特性，它常應用于發動機故障診斷的二分類問題輸出層，如判斷發動機有無故障（存在故障設為1，不存在故障設為0，這是簡單的二分類場景）。不過，若將它用于網絡隱藏層，容易出現梯度消失情況，會使整個網絡在學習發動機故障特征期間訓練速度變慢，進而影響故障診斷的效率與準確性。

LeakyReLU和ParametricReLU等ReLU函數的變體，通過在輸入小于0時賦予較小非零斜率，緩解了神經元“死亡”問題，使網絡在學習發動機故障數據時能夠更充分利用各個神經元，更全面地捕捉故障特征。

在實際針對發動機故障診斷應用時，可依據具體任務及網絡結構嘗試不同激活函數，并通過實驗對比它們對模型性能的影響。通常來講，對于隱藏層，ReLU及其變體是常用選擇，因為它們的優勢是能高效處理發動機運行中各種復雜參數數據以及挖掘潛在故障；對于輸出層，則要依照任務性質選定適配函數，如判斷發動機是否故障這類二分類問題，可用Sigmoid函數輸出相應結果，要是面對發動機故障類型的多分類問題（要區分是冷卻系統故障、點火系統故障，還是燃油供給系統故障等），用Softmax函數更合適，它能準確輸出不同故障類型對應的概率，有助于準確判斷發動機具體出現的故障情況。

5.2 模型驗證

a.數據集劃。

將所收集數據集劃分為訓練集、驗證集與測試集，此乃模型驗證的關鍵步驟。訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型超參數，如隱藏層數量、神經元數量、學習率、正則化系數等，測試集用于評估模型最終性能，以此模擬模型與實際應用之表現。常見劃分比例為，訓練集占比60%～80%，驗證集占比10%～20%，測試集占比10%～20%，以含10 000個樣本的數據集為例，可將6 000個樣本用作訓練集，2 000個樣本作為驗證集，2 000個樣本當作測試集。劃分數據集時，需確保數據具隨機性與獨立性，防止數據泄露問題，即避免測試集或驗證集中信息在訓練過程被模型獲取。

b.評估指標選擇。

依模型任務類型（分類或回歸）選定適配評估指標。于分類任務而言，常用評估指標涵蓋準確率、精確率、召回率、F1分數以及混淆矩陣等。準確率為模型正確預測樣本數與總樣本數之比，是較直觀的評估指標，然而樣本不均衡時易有誤導性。精確率指模型預測為正樣本且實際亦為正樣本之占比。召回率則是實際為正樣本且被模型正確預測之比例。F1分數為精確率與召回率的調和均值，可綜合反映模型于正樣本預測上的效能。混淆矩陣能夠詳細呈現模型在不同類別上的預測狀況，包含真正例、假正例、真反例以及假反例的數量。在回歸任務方面，常用評估指標有均方誤差、平均絕對誤差與決定系數等。

6 結語

基于大數據與人工智能的汽車故障預測性維修技術漸成焦點，挖掘海量運行數據，借助先進算法，可提前察覺故障隱患，轉變維修模式。該技術提升維修精準及時，能降低成本耗時，增強安全性。雖然面臨數據、模型及應用挑戰，但是科技的發展將推動汽車業的智能化、數字化，為全球交通與人們出行助力。

參考文獻：

[1]李根，劉珊珊基于大數據和人工智能的儲能系統故障預測與診斷方法研究[J]儲能科學與技術，2024，13（10）：3653-3655

[2]孟超，劉名，張二國，等基于人工智能技術的雨量校準故障診斷與預警輔助系統研究[J]軟件，2024，45（5）：165-168

[3]陶楓，郭子鴻，吳芯銘，等一種基于大數據和人工智能預測的車位查詢預約系統[J]中國科技信息，2022（4）：94-95

[4]周蘭花，劉筱，雷立黎，等基于人工智能技術的物聯網大數據挖掘算法研究[J]數碼設計（上），2023（21）：33-36

[5]石張楠基于大數據和人工智能技術的信息安全態勢感知系統研究[J]東西南北，2024（10）：2-4

作者簡介，

王志強，男，1988年生，助理實驗師，研究方向為汽車維修。