智能制動力檢測技術在機動車安全性能檢測中的應用分析

中圖分類號：U472.9 收稿日期：2025-03-17 DOI： 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.06.022

Abstract：Withtherapidincreaseinthenumberofmotorvehiclesandtherisingdemandsfortrafficsafetytheimportanceof brakeforetestingisalsoincreasing.Toimproveteaccuracyofakeforcetesting，tispaperfistanalyestheaplicationadantages fintellgentakefortigtelogisustsupretinaditoalicleetyfaneest ingbrakefoeestiFnallysingspificispionlineamplsteamesthectivessofntellntaeott ing technology，achieving a more comprehensive and accurate assessment ofvehicle brake forces.

Key words：Motor vehicles;Safety performance;Intelligent braking force detection technology

1智能制動力檢測技術的應用優勢

機動車安全性能檢測是道路交通安全保障的關鍵組成部分，而制動力檢測技術在此環節中占據核心地位。智能制動力檢測技術將自動化控制技術、傳感器技術、大數據與人工智能技術和機械設計優化技術進行了深度融合。其中，自動化控制技術能實現檢測流程自動化操作；傳感器技術借助自適應智能傳感器，準確采集相關數據；大數據及人工智能技術開展多維度數據深度分析與規律挖掘工作；機械設計優化技術則可以制造通用型設備，與不同車型相適配。

2傳統機動車制動力檢測存在的問題

2.1人工操作流程復雜，檢測效率受限

傳統機動車制動力檢測流程從設備連接到結果輸出的每個環節都需要檢測人員手動完成，工作人員需在檢測開始前將檢測設備與車輛制動系統進行物理連接，確認線路連接無誤后，再啟動檢測設備并設置相關參數，檢測過程中還需時刻關注設備運行狀態，記錄各項數據，這種人工操作模式不僅步驟繁瑣，而且對檢測人員的專業水平和操作熟練度要求較高，一旦檢測人員出現操作失誤，如數據記錄錯誤、參數設置不當等，就需要重新進行檢測，進一步延長檢測時間[1]。

2.2檢測設備抗干擾能力弱，數據準確性不足

傳統機動車制動力檢測設備的傳感器在高溫環境中材料特性會發生變化，導致其靈敏度下降，無法精確捕捉制動力的細微變化，而且潮濕環境下傳感器內部的電子元件容易受潮，引發短路或信號傳輸異常，使采集到的數據出現偏差。同時，傳統檢測設備缺乏有效的自動校準機制，檢測設備無法對老化造成的測量誤差進行修正，導致誤差不斷累積，使得檢測數據失去可靠性[]。

2.3數據采集與處理方式落后，影響分析判斷

傳統機動車制動力檢測的數據采集與處理方式主要依賴人工記錄和簡單的電子表格處理，這種方式不僅效率低下，而且容易出現記錄錯誤，如數字書寫模糊、數據遺漏等，且數據處理過程中檢測人員只是將記錄的數據錄入電子表格，利用簡單的公式進行計算，只能完成基本的統計和匯總工作[3]。當面對多維度的檢測數據時，不能從大量數據中挖掘出車輛制動性能的潛在問題[4]。

2.4檢測設備適配性差，難以覆蓋多樣車型

不同類型機動車的制動系統的結構和性能要求存在一定差異，如小型轎車通常采用盤式制動系統，制動力需求相對較小；大型貨車和客車多使用鼓式制動系統，制動力需求較大，且制動系統的尺寸和安裝位置也各不相同，而傳統機動車制動力檢測設備通用性不強，在面對不同車型時，需要檢測人員根據車型特點手動調整檢測參數和設備布局[5]。

3基于智能制動力檢測技術的機動車安全性能檢測策略

3.1檢車線概況

某檢車線占地面積約 8000m² ，設有4條檢測車道，配備傳統檢測設備8臺，日均檢測量約180輛，檢測高峰時可達250輛，但由于傳統檢測方式效率低、誤差大，車輛平均檢測耗時約 45min ，高峰期排隊等待時間超2h ，而且因設備適配性差，新能源汽車等特殊車型檢測通過率不足 60% ，檢測數據準確率僅為 82% ，難以滿足日益增長的檢測需求與精準檢測要求。

3.2部署自動化檢測系統，實現高效檢測

傳統人工操作流程繁瑣且效率低下，已成為制約檢車線檢測能力的關鍵因素[6]。針對該問題，檢車線采用集成PLC與工業計算機的自動化檢測系統（圖1），這套系統能自動完成從車輛定位、設備連接，再到數據采集與結果輸出的全流程操作。車輛駛入檢測車道后位于車道地面的RFID識別裝置會自動讀取車輛信息，系統根據車輛類型自動調用對應的檢測程序，檢測設備與車輛制動系統的自動連接可在 10s 內完成，在檢測程序運行過程中傳感器可以將實時采集到的制動力數據，并通過網絡自動上傳到管理平臺[7]。

應用自動化檢測系統后單輛車的平均檢測時長從45min 縮短至 12min ，檢測效率提升幅度約為 73% ，按日均檢測180輛車的情況計算，檢測任務原本需耗時13.5h 完成，現在僅用 4.32h 即可完成，有效緩解了車輛的積壓現象，即便是檢測高峰時段，也可保證車輛檢測的有序快速[8]。

3.3應用自適應智能傳感器，保障數據精準

傳統檢測設備的傳感器抗干擾能力較差，缺乏自動校準機制，造成數據準確性缺失，極大影響了檢測結果的可靠性[9]。針對該問題檢車線采用具備自適應功能的MEMS（微機電系統）智能傳感器，傳感器采用溫度補償、濕度防護和振動隔離技術，在復雜環境下可穩定地采集數據，傳感器內置有高精度的溫度傳感器，環境溫度在 -20～60% 這個區間內的變化能根據溫度數值自動調整采集參數，將因溫度影響測量結果而產生的誤差控制在 ±0.5% 以內；外殼采用 IP67 防護等級標準，濕度高達 95% 的環境中仍可正常運行，避免因電子元件受潮引起的信號異常情況[10]。

傳感器每完成100次檢測可以自動進行一次零點與量程校準（自動校準流程見圖2），校準過程所花時間不超過 2min ，通過實際測試，采用此傳感器以后，該檢測數據準確率從初始的 82% 提升至 98.6% ，成功解決了因數據失準引發的車輛誤判問題。

3.4啟用智能數據分析平臺，深度剖析性能

原有的數據采集與處理方式落后，難以對多維度檢測數據進行有效分析，無法找出車輛制動系統潛在問題，所以該檢車線采用基于大數據和人工智能技術的智能數據分析平臺，以實現對檢測數據的深度挖掘及精準分析。

平臺通過API接口與自動化檢測系統實時連接（API接口結構如圖3所示），自動采集每輛車的制動力、制動時間等共12項檢測數據，利用機器學習算法進行數據聚類分析。若某一車型的檢測數據有異常的波動，系統便自動發出預警提示。當平臺監測到某品牌新能源汽車連續10輛車的前后軸制動力差值超 300N 時，立即生成異常報告，而后推送給技術人員的指定終端[11]。

平臺可對歷史數據進行縱向分析，生成反映車輛制動性能隨行駛里程與使用年限變化的趨勢圖。以某公交公司100輛公交車情況舉例，對過去12個月的檢測數據進行分析，從分析中發現，車輛行駛里程到8萬 km 后，因制動片磨損造成的制動力下降幅度，平均每月增加 5% 。基于此，平臺為該公交公司制定了專屬維護計劃，并且還能對不同地區、不同使用場景的車輛制動性能數據進行橫向對比，為管理人員提供數據支持。

3.5采用通用型智能檢測設備，靈活適配車型

傳統檢測設備的適配能力較差，難以滿足多樣車型的檢測需求，造成部分車型檢測時困難，采用集成模塊化設計的通用智能檢測設備，可通過智能識別實現參數自動調整，實現對各類車型的快速匹配。

設備前端安裝高清攝像頭和激光雷達（圖4），若車輛進入檢測的區域，攝像頭1s內識別車輛所屬類型，激光雷達會測量諸如車輛底盤高度、制動系統位置等參數，設備控制系統根據識別所得，自動調用對應的檢測模塊。

設備參數的調整通過電動伺服機構，其可在30s內完成檢測模塊更換及參數設置工作，經實際驗證，該設備適配常見的乘用車、商用車成功率達到 100% ，對特殊車型如新能源汽車、特種作業車輛的適配成功率提升到95% ，檢測人員無需手動調節設備參數及布局，進一步降低了工作量，還把因設備適配不當所產生的檢測誤差率從先前的 18% 降低到 3% 。

3.6效果分析

依靠上述智能制動力檢測技術策略的實施，檢車線檢測效率大幅躍升，數據準確性及車型適配能力顯著改善（技術應用前后對比如表1所示），檢測效率方面即單輛車平均檢測時間由 45min 縮短至 12min 的水平，效率提升幅度達 73% ;數據準確率由 82% 攀升至 98.6% ，車型適配成功率由不足 60% 攀升至 95% 以上。智能檢測技術的運用進一步削減了人工介入，讓人為誤差有所降低，原先12名檢測人員減少至8名，人力成本減少了33個 % ，同時深度挖掘檢測數據，為車輛維護提供科學的參照，增進了道路交通安全的水平。

4結語

本文對智能制動力檢測技術在機動車安全性能檢測中的應用進行了系統的全面分析與探討，實際分析證明智能制動力檢測技術的應用能夠顯著提高制動檢測的準確性。這些措施對未來在相似情境下的增強機動車安全性能提供了參考，相關人員應持續開拓創新途徑，積極探索更智能、更高效的檢測技術路徑，共同推進行業標準的完善與進步，以應對交通環境變化的實際需求，增強道路交通安全整體水平。

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作者簡介：

李文根，男，1984年生，汽車修理工高級技師（一級），研究方向為汽車安全性能檢驗、機動車尾氣排放檢測、道路運輸車輛綜合性能檢驗。