基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統研究與實踐

摘要：隨著智能網聯汽車的快速發展，預測性維護系統的重要性日益凸顯，其能夠提高車輛的可靠性和使用壽命，降低維修成本和時間。但目前大多數系統存在數據采集與融合難度大、預測與決策能力不足等問題，為此，提出了一種基于數字孿生技術的智能網聯汽車預測性維護系統，該系統與車載控制系統緊密集成，形成閉環反饋調整，實現車輛運行狀態的智能管理與自適應優化，為智能網聯汽車的健康預測和智能維護提供了全新的解決方案。

關鍵詞：數字教育；智能網聯汽車；預測性維護；數字孿生

中圖分類號：U472.4" 收稿日期：2025-01-15

DOI：1019999/jcnki1004-0226202503029

1 前言

當前，汽車產業向智能化、網聯化、電動化和共享化方向快速發展，汽車的復雜性和運行環境的不確定性不斷增加，如何有效提高汽車的可靠性、減少故障率、降低維修成本和縮短維修時間，成為制約汽車產業發展的重要因素[1]。目前的部分智能網聯汽車預測性維護系統由于難以精準評估汽車實時狀態而效率低下，事后維修模式則存在故障率高、維修成本高的弊端。基于數字孿生的預測性維護作為一種全新的維護模式，能夠基于車載傳感器數據和車輛運行大數據，實時監測汽車健康狀態，提前預測故障發生，主動制定維護計劃，從而最大限度降低故障風險和非計劃停機時間。

數字孿生技術的引入為預測性維護系統的構建提供了新的解決思路，通過復制真實車輛的虛擬副本并進行仿真預測，能夠有效克服數據獲取困難、建模復雜等技術難題，為智能網聯汽車預測性維護系統的研究注入新的動力[3]。

2 當前智能網聯汽車預測性維護系統存在的問題

2.1 數據采集與融合難度大

智能網聯汽車預測性維護系統雖然在提升車輛性能與安全性方面具有顯著優勢，但當前在實踐中面臨的一個主要挑戰是“數據采集與融合難度大”。智能網聯汽車中，必須通過多種傳感器來監控車輛的各個部件狀態，如發動機溫度、輪胎壓力、制動系統的性能等。每種傳感器都有其特定的監測范圍和精確度，而且安裝位置的不同也會直接影響數據的采集效果。例如，發動機內部的高溫和高壓環境對傳感器的物理耐受性提出了極高要求，這些傳感器必須能夠承受極端的環境而不影響其性能和數據的準確性。

車輛在不同的運行條件下（如不同的道路狀況和天氣情況），傳感器所收集的數據可能會受到干擾，如泥水或冰雪可能會遮擋或損壞部分外部傳感器，這些因素都極大地增加了數據采集的難度，影響了數據的質量和完整性，從而對預測性維護系統的準確性和可靠性帶來了挑戰[4]。

2.2 預測與決策能力不足

智能網聯汽車的預測性維護系統在實際應用中盡管取得了一定的進展，但其預測與決策能力仍存在明顯不足。預測性維護系統的核心在于能夠準確預測車輛可能出現的故障，并在故障發生前采取相應措施。然而，當前系統的預測能力受限于多種因素，尤其是數據質量和分析方法的局限。由于智能網聯汽車產生的數據龐大且復雜，從各類傳感器來的實時數據流，這些數據變化快速且含噪聲，使得從中提取準確、可靠的預測信息變得異常困難。車輛的使用環境多變，如不同的道路條件、氣候變化和駕駛行為等都會影響故障發生的模式和時間，這就要求預測模型必須具備高度的適應性和靈活性。而現有的數據分析模型難以充分學習和適應這種環境和行為的多樣性，導致預測結果的準確度和可靠性不足，無法滿足實際應用中對精確預測的需求。

智能網聯汽車的預測性維護不僅需要對未來的故障進行預測，更需要在預測基礎上提供有效的決策支持，以指導維護操作和資源的優化分配。而當前的決策支持系統缺乏足夠的靈活性和自適應能力，難以處理復雜多變的實際情況。

3 基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統

面對上述挑戰，數字孿生技術的興起為預測性維護系統帶來了全新的解決思路。數字孿生是將實體產品或系統在虛擬空間構建出一個數字化副本的過程，通過各類傳感器和物理模型的融合，可以在虛擬環境中動態模擬實體的運行狀態。借助數字孿生技術，智能網聯汽車的預測性維護系統可以突破數據采集和建模的瓶頸。

3.1 多源異構數據融合

在基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統中，多源異構數據融合是關鍵環節，其目的是整合來自不同傳感器和數據源的信息，以建立高度精確的車輛狀態模型。多源異構數據融合的首要步驟是數據預處理，包括數據清洗、標準化和時間同步，由于數據來源多樣，如發動機傳感器、車載攝像頭、導航系統和外部交通信息等，每種設備產生的數據格式、精度和更新頻率都可能不同。基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統需要對這些數據進行清洗，剔除錯誤和不完整的數據記錄。接著對數據進行標準化處理，確保不同數據源的信息能在同一標準下比較和分析。時間同步也至關重要，因為數據的時間標簽可能因設備差異而不一致，需要通過時間戳對齊或插值方法確保數據在時間序列上的一致性。這一步驟確保了數據在接下來的分析中能夠有效對齊，為融合提供了準備。

在數據預處理完成后，接下來使用高級數據融合技術將這些預處理后的數據整合到一個統一的分析框架中。研究人員可以應用多種數據融合技術，如特征融合、決策層融合和模型級融合等。特征融合是將不同數據源的特征通過某種算法（如主成分分析、卷積神經網絡等）整合到一起，形成一個綜合特征集，這有助于捕獲跨源數據的內在聯系。決策層融合則是在做出最終決策前，將各數據源的處理結果進行合并，采用投票、加權平均等方法確定最終輸出。模型級融合涉及將不同的數據源通過算法直接融入單一的預測模型中，例如混合神經網絡可以同時處理時間序列數據和靜態數據，提高預測的準確性。表1展示了不同數據源及其在預處理和融合技術中的應用示例。通過這些步驟，基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統能夠更準確地模擬和預測車輛的維護需求，提高系統的整體效率和效果。

3.2 基于數字孿生的智能預測與決策

在多源異構數據融合之后，研究人員需建立和維護數字孿生模型，數字孿生模型是一種虛擬模型，它詳細反映了其物理對應物（本例中的汽車）的狀態和行為。收集車輛各部件的詳盡數據后，研究人員需利用這些數據構建車輛的全面數字副本。模型的建立涉及復雜的物理和數據驅動模型，如有限元分析、多體動力學以及基于機器學習的行為預測模型。數字孿生模型需要持續接收來自車輛的實時數據流，以保持模型的更新和準確性。這樣，數字孿生不僅能夠模擬當前車輛狀態，還能通過對比歷史和實時數據預測未來的維護需求和潛在故障。

在數字孿生模型基礎上，系統需采用先進的分析技術如機器學習算法對數據進行深入分析，以識別潛在的故障模式和維護需求。智能預測不僅包括故障發生的時間和類型，還預測故障可能導致的后果和緊急性，這對于制定維護策略至關重要。基于這些預測，決策支持系統將生成具體的維護建議，包括最佳維護時間、所需維護操作以及預計成本等，以幫助維護團隊做出信息充分的決策。系統還能根據車輛使用模式和歷史維護數據進行自我學習，不斷優化預測準確性和決策效率。表2展示了數字孿生模型在智能預測與決策中的應用實例，通過這些方法，基于數字孿生的智能預測與決策能夠顯著提高智能網聯汽車預測性維護系統的效率和準確性，從而降低維護成本，提高車輛的可靠性和安全性。

4 基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統最終方案及驗證

本文提出了一種基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統解決方案，該方案通過構建高精度數字孿生模型，集成多源異構數據融合、智能預測算法、動態維護優化等核心技術，實現對汽車運行狀態的精準監測、故障預測及維護優化。本方案的核心是數字孿生模型的構建與智能預測算法的融合，通過實時數據驅動，實現高精度的車輛健康管理。系統架構采用“物理層-數據層-模型層-應用層”四層結構，以保證數據的高效采集、傳輸、分析和應用。

a.物理層：包括智能網聯汽車的各類傳感器（如發動機溫度傳感器、輪胎壓力傳感器、振動傳感器等），用于采集車輛運行數據。

b.數據層：整合CAN總線數據、GPS定位數據、環境數據等多源數據，并通過邊緣計算+云計算架構實現實時數據處理。

c.模型層：基于收集到的數據，構建高保真數字孿生模型，能夠動態模擬車輛的實際運行狀態。

d.應用層：基于機器學習和深度學習算法，對車輛狀態進行預測分析，提供故障預警、維護優化建議，并實現智能決策。

智能預測算法主要采用深度學習+物理建模結合的方法，在預測性維護中發揮關鍵作用。例如，在發動機故障預測測試中，系統結合長短時記憶網絡（LSTM）+物理模型校正的方法，大幅提升了故障預測的準確率。實驗數據顯示，在1 000輛測試車輛的發動機故障預測實驗中，優化后的預測模型準確率從85.3%提高到94.7%，誤報率降低60%，有效提升了預測的可靠性，在制動系統故障預測實驗中，優化后的模型能夠提前2 000 km預測制動盤磨損情況，相比傳統基于里程的維護模式，提前量提升35%，有效降低了突發故障的風險。

在智能預測的基礎上，系統進一步優化維護策略，以提高維護效率、降低維護成本，并通過實際車輛測試驗證系統的有效性。維護優化策略采用基于數字孿生的動態維護計劃，不同于傳統的定期維護模式，該系統能夠根據車輛的實時狀態動態調整維護周期。

在800輛智能網聯汽車的測試中，相比于固定維護周期模式（如每5 000 km進行一次全面檢查），基于智能預測的動態維護模式能夠減少28.5%的不必要維護，同時維修間隔延長15.8%，顯著降低了維護成本。

系統在實際道路環境中進行長周期測試，選取500輛智能網聯汽車，在城市道路、高速公路、山區道路等不同工況下，運行6個月，測試系統的穩定性和可靠性。測試結果有以下表明：

a.優化后的系統能夠在故障發生前至少500 km提供預警，相比傳統OBD（車載診斷系統）提前40.2%。

b.由于預測性維護的精準性提高，平均單車停機時間由12.6 h降低至7.8 h，減少38.1%，提升了車輛的出勤率。

c.由于減少了不必要的零部件更換，維護成本平均降低22.7%，對于共享汽車、網約車等高使用率車輛而言，經濟效益尤為顯著。

5 結語

基于數字孿生技術的智能網聯汽車預測性維護系統為克服傳統系統面臨的數據采集、建模、預測和決策等挑戰提供了全新的解決方案。系統通過融合多源異構數據并構建高保真度的車輛數字副本，能夠動態模擬并精準預測車輛運行狀態，及時發現潛在故障隱患。借助人工智能算法對數據進行深入分析和學習，系統不僅能夠識別故障模式、預測發生時間和后果嚴重性，還可優化維護計劃和資源分配，從而最大限度降低維修成本并延長車輛使用壽命。

隨著相關技術的不斷完善和產業化進程的持續推進，基于數字孿生的智能網聯汽車預測性維護系統必將在提升車輛安全性、經濟性和智能化水平等方面發揮越來越重要的作用，為加速智能網聯汽車產業的創新發展貢獻重要力量。

參考文獻：

[1]王跖，朱波，談東奎，等基于數字孿生的智能駕駛汽車整車在環測試系統研究[J]農業裝備與車輛工程，2024，62（3）：22-27.

[2]郭化超，于曉英，王樹梁，等智能網聯汽車信息融合系統架構及關鍵技術研究[J]汽車工業研究，2024（1）：30-41.

[3]李亞楠智能網聯汽車數字孿生測試理論和技術研究[D]長春：吉林大學，2020.

[4]祖暉，龍洋，韓慶文，等智能網聯汽車數字孿生測試關鍵場景提取和識別[J]重慶理工大學學報（自然科學），2023，37（1）：75-84.

作者簡介：

趙國平，男，1982年生，副教授，研究方向為裝備智能控制。

基金項目：陜西省高等職業教育教學改革研究項目“教育數字化轉型背景下高職院校深化‘三教’改革的研究與實踐”（23GG017）；“一帶一路”汽車類雙語化教育教學資源（2024YZXZGZX18）