汽車電器中基于大數據的實時監控系統設計與優化

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0146-03

gnand Optimization of Real-timeMonitoring System Based on Big Data in Automotive Electri Cheng Zheng，Wang Suhua，Song Bingbing，Liu Yanfang

（Linzhou CollegeofArchitecturalTechnology，AcademyofArtificial Intellgence，Linzhou4565oo，China）

【Abstract】Traditional monitoring methods inautomotiveelectrical systems have significant limitations in termsof dataprocessingefficiency，systemstabilityand intelligencelevel，anditisdifficulttocopewithtechallegeofrealtimeanalysisofheterogeneousdatafrommultiplesources.Therapiddevelopmentofbigdatatechnologyprovidesanew wayfor the innovationof automotiveelectrical monitoring system，and itsadvantages in mass datacollection，efficient storage，real-timeprocessngandintellgentpredictioncanfectivelyimprove theresponsespeed，reliabilityand adaptabilityof themonitoring system.Therefore，thispaperdiscuses thearchitecturedesign，keytechnologiesand optimization methodsof thereal-time monitoringsystembasedonbigdata，inorder tobuildanefficientand stable automotiveelectrical monitoring system，and toprovide theoretical support forthesafe operationand performance improvement of intelligent automotive electronic systems.

【Key words】 automotive electrical；big data；real-time monitoring

汽車電器系統作為現代汽車的關鍵組成部分，其功能復雜度與集成度持續提升，對實時監控的精準性與時效性提出了更高標準。傳統監控系統受限于數據吞吐能力與處理效率，難以滿足多維度、高并發的動態監測需求，導致潛在故障預警延遲與系統穩定性不足。大數據技術的引人可通過分布式數據采集、流式計算框架及機器學習算法，增強監控系統的實時分析與決策能力。因此，本文將針對汽車電器實時監控系統的設計、關鍵技術與優化策略展開研究，以期通過跨層級技術融合與智能化升級，推動汽車電子系統監控領域的創新發展。

1基于大數據的實時監控系統概述

1.1大數據技術基礎

大數據技術關鍵在于對海量、多源和動態數據的捕獲、存儲、分析與應用能力的重構。其區別于傳統數據處理模式的關鍵特征體現在數據規模的可擴展性、計算資源的高效調度性以及分析維度的深度融合性。在汽車電器系統場景中，大數據技術通過構建分布式計算框架，能夠并行處理來自車載傳感器、控制單元以及外部環境的上千個信號通道，如圖1所示。其中流式計算引擎解決毫秒級數據的連續解析需求，非結構化數據存儲方案兼容文本日志、二進制報文等多樣化格式，而計算模型則支持電器網絡拓撲關系的動態建模。技術的核心價值在于突破單機處理極限，通過彈性擴展的計算節點實現數據吞吐量與處理速度的協同優化。如電器系統傳感器 分布式 流處理 時序特 動態資 異常模式 可視化數據流 文件系統 引擎 征提取 源調度 存儲庫 監控界面短路故障的診斷依賴電流、電壓信號的持續關聯分析，而基于內存計算的數據處理框架可將復雜事件檢測的響應時間壓縮至微秒級，顯著優于傳統輪詢掃描機制[1]。

1.2汽車電器系統的實時監控需求

汽車電器系統作為車輛功能執行的主要載體，涵蓋低壓電源分配、車載電子控制、燈光照明等多個功能域，其運行狀態的實時監控直接影響行車安全與用戶體驗?，F代車輛的電器拓撲網絡常包含數十個ECU節點和數百條供電線路，傳統的閾值告警模式難以應對復雜工況下的隱性故障。如組合儀表顯示異常是由CAN總線信號沖突、電源繼電器觸點氧化或軟件版本兼容性等異構因素引發，單一維度的監測無法實現問題溯源。另外，車輛運行環境中的溫度波動、振動沖擊等變量與電器部件的壽命衰減存在強關聯性，需通過高頻采樣捕獲參數漸變規律。從功能安全角度，監控系統需具備瞬時過載保護能力，在熔斷絲熔斷前識別異常電流特征。從維護經濟性角度，則需建立設備健康度預測模型，避免突發性故障導致用戶使用中斷。這些需求共同指向高實時性、高完備性的數據獲取與分析體系2。

1.3基于大數據的監控系統架構設計

面向汽車電器系統的監控架構需構建端邊云協同的計算框架，其核心設計邏輯在于分層解耦功能模塊并優化數據流轉效率，如圖2所示。在數據采集層，車輛端部署輕量級代理程序，通過適配各電器模塊的通信協議（如LIN總線、以太網）完成原始信號的標準化封裝；邊緣計算層嵌入規則引擎，對電流突變、接地電阻異常等特征執行本地化快速判斷，過濾冗余數據以降低網絡傳輸負載；云端管控平臺基于容器化技術構建分析集群，通過數據血緣追蹤實現信號溯源，并采用時序數據庫存儲長期運行狀態記錄。系統架構的關鍵創新點在于引入動態優先級調度機制，對制動燈控制信號、安全氣囊供電回路等關鍵路徑賦予更高的計算資源分配權重，確保核心功能域的監控時延始終低于 10ms 。同時，通過服務化接口將分析結果實時同步至車載人機交互界面與遠程運維平臺，形成從數據獲取到決策反饋的閉環通路。

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2汽車電器實時監控系統的關鍵技術

2.1數據采集與傳輸技術

汽車電器系統的數據采集與傳輸是實時監控的底層根基，主要在于實現多源異構信號的全域捕獲與可靠傳導。針對車載電氣網絡的高動態環境，需在硬件接口層嵌入多協議適配模塊，兼容CAN總線、LIN總線等多種車載通信標準，確保車載控制器、傳感器和執行器的跨域數據無沖突接入。為解決信號干擾與傳輸抖動問題，采用時序強化機制，通過硬件觸發式采樣鎖定信號特征，結合數據幀的冗余校驗規則過濾噪聲數據，并基于動態優先級調度算法優化總線負載，確保關鍵信號（如動力電池電壓、電機溫度）的傳輸時延始終控制在毫秒級內。傳輸層則引入輕量級邊緣網關，對原始數據進行標簽化封裝后，依托分層路由策略完成數據分級上云，其中低時延敏感數據就近接入邊緣節點，非緊急數據則通過批處理模式緩存后批量上傳[3]。

2.2 數據存儲與處理技術

面對高并發、高吞吐的車載數據流，系統的數據存儲與處理環節采用分級治理體系。在邊緣側，內存映射型高速緩存區負責暫存原始數據流，通過環形緩沖區設計實現數據的覆寫保護與快速檢索。部署事件窗口切片功能，將連續信號流按時間或狀態邊界切分為邏輯數據塊，為后續分析提供上下文連續性。云端的核心存儲架構則整合時序數據庫與分布式文件系統，時序數據庫針對傳感器上報的周期性數據優化列式存儲結構，支持毫秒級時間戳索引與快速范圍查詢。分布式文件系統則依托對象存儲范式，以非結構化方式歸檔歷史日志、事件快照等大文件。在處理層面，構建混合計算流水線，流處理引擎對實時數據實施在線特征提?。ㄈ缁瑒泳涤嬎?、頻域變換），并將結果寫入內存數據庫供實時規則引擎調用。批處理模塊則周期性掃描歷史數據完成趨勢建模與數據清洗。

2.3智能分析與預測技術

汽車電器系統的智能分析聚焦于從海量運行數據中提煉可解釋的狀態特征與故障先兆，如圖3所示。其關鍵技術路徑包括基于物理模型的狀態解耦分析，利用電器部件的等效電路模型重構其內部變量（如繼電器接觸電阻、電容老化系數），通過模型參數反演技術實現隱性狀態的顯式表達?；诮y計學習的異常檢測框架，采用滑動窗口統計法提取電流紋波系數、阻抗變化梯度等指標，并構建多維特征空間的動態基線模型，通過馬氏距離度量實時偏離程度。預測機制則融合失效物理（PhysicsofFailure，PoF）理論與數據驅動方法，如依據電解電容的電解質蒸發率模型預測剩余壽命，同時結合同類設備的運行退化數據修正預測誤差。技術的核心價值在于建立物理機理與數據特征的融合映射關系，避免純黑箱模型的可信度風險，并保持對未知故障模式的開環感知能力。

子穩定程序（ElectronicStabilityProgram，ESP）為例，其通過分布式流處理架構實現輪速信號的實時融合，將車輛側滑判斷延遲降低至傳統架構的1/5。

3.2系統可靠性與穩定性提升

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為應對復雜電磁環境與硬件老化對車載監控系統提出的雙重挑戰，需建立多維容錯體系，見表1。硬件冗余層面，對電源模塊、通信總線等關鍵部件采用異構雙備份設計（如CAN-FD與以太網并行架構），結合仲裁器實現故障鏈路的無縫切換。軟件層則構建狀態自愈機制，周期性執行內存健康度檢測，通過內存池隔離技術防止堆棧溢出污染全局數據，并基于哈希校驗的鏡像熱備份實現微秒級服務恢復。在信號完整性保護領域，優化方案涵蓋自適應濾波算法與多徑抗干擾協議，如對車載攝像頭視頻流實施動態比特率調節，在信道質量劣化時自動降維至灰度圖像傳輸模式。豐田提出的“失效可運行”理念在該領域具有代表性，其電池管理系統（BatteryManagementSystem，BMS）通過雙重冗余的電壓采樣電路，即便單路傳感器失效時仍可基于卡爾曼濾波算法重構電池狀態，確保續航估算誤差不超過 3% 。

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3汽車電器實時監控系統的優化方法

3.1 實時數據處理與響應速度優化

提升實時數據處理效率的核心在于構建全鏈路低時延架構4。針對車載數據流的高并發特性，需重構數據流水線，在邊緣節點部署流式處理引擎，支持事件驅動型計算，通過內存態數據交換規避傳統磁盤IO瓶頸。引入無鎖隊列技術，對傳感器數據的生產與消費鏈路進行線程級優化，確保端到端時延穩定在 10ms 內。計算資源調度方面，基于硬件抽象層（Hardware Abstraction Layer，HAL）的微核管理程序實時監控CPU/GPU負載，采用動態搶占式分配策略，優先保證制動系統電流監測等高危任務的算力供給。為應對網絡波動導致的云端協同延遲，優化策略應下沉至車載網關，利用本地化AI芯片運行輕量化解析模型（如剪枝后的神經網絡），完成數據特征提取與閾值判斷的離線閉環。以博世開發的電

3.3系統集成與智能化優化

面向整車電子架構的集中化趨勢，需突破傳統分布式系統的協作壁壘。硬件集成采用區域控制器概念，將同類功能模塊（如車身照明、車窗控制）整合至同一域控單元，通過硬件虛擬化技術實現資源動態分區，既能減少線束復雜度，又可提升計算密度。軟件框架則構建標準化服務接口，定義統一的中間件通信協議，使應用層功能模塊能夠跨平臺復用。智能化升級路徑聚焦于預測性維護能力，整合車載診斷系統（ 0n? -BoardDiagnostics，OBD）與云端知識庫，運用遷移學習技術將歷史故障模式映射至當前設備狀態圖譜，例如通過驅動電機電流諧波特征識別軸承磨損早期征兆。該優化方向的關鍵在于平衡集中控制與分布式智能，通過層次化協同機制釋放軟硬件融合潛力。

4結論

本文明確了汽車電器實時監控系統優化的技術路徑，數據處理的時效性強化、可靠性防護體系的構建及架構智能化的協同演進，揭示了車載嵌入式系統從孤立功能模組向全域感知決策體系轉型的內在邏輯。低時延流處理框架需與動態資源調度深度耦合，硬件冗余需匹配軟件自愈機制形成多維容錯網絡，而域控集成則依賴標準化接口與預測性維護能力的同步升級。因此，汽車實時監控應通過構建更緊密的“感知-決策-驗證”技術閉環，最終推動實時監控系統從被動響應向主動防御的范式躍遷，為智能電動汽車的功能安全與用戶體驗升級提供底層支撐。

參考文獻：

[1]易明深，李柳杰，黎佗，等.基于智能傳感的汽車工裝監控技術開發與應用[J].大眾汽車，2025（2）：76-78.

[2]付昌星.基于車聯網的汽車電氣系統遠程監控與診斷研究[J].汽車測試報告，2025（2）：88-90.

[3]陳志高，陸潤明，覃紫瑩，等.基于遠程監控的純電動汽車故障分析技術[J].汽車知識，2024，24（12）：137-139.

[4]張小紅.基于物聯網的汽車電氣系統監控與管理研究[J].汽車測試報告，2024（18）：158-160.

[5]劉念.新能源汽車安全監控與預警系統研究[J].汽車測試報告，2024（15）：44-46.

（編輯楊凱麟）