AI驅動的汽車電子系統故障自修復與性能優化

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0153-03

Self-repair and Performance Optimization of AI-driven Automotive Electronic System Faults

Wang Jiangtao

（Collgeof Electricaland Control Engineering，NanjingPolytechnic Institute，Nanjing 21O048，China）

【Abstract】With the exponential increase in thecomplexity ofautomotive electronic systems，traditional rule-based controlstrategiesstruggletoaddress dynamicfaultsandperformancedegradationundermulti-domain fusionarchitectures. The surge in thenumberofon-board controllers makes system-level faultlocalization challenging.Thedualrequirements forfunctional safetyand information security impose higherdemandsonreal-timeresponsecapabilities.Thecontradiction between the dynamicscheduling needs of heterogeneous computing resourcesand the fixed management model is becoming increasinglyprominent.Artificialintelligence technologyofersnewsolutionstothesechallenges．Itsdatadrivenlearningcapabilitiesanddynamicdecision-making characteristicsmakeitpossible tobuildautomotiveelectronic systemswithself-healingandadaptiveabilities.Therefore，thispapersystematicallyinvestigatesAI-driven faultselfhealingandperformanceoptimizationinautomotiveelectronicsystems，aiming tofacilitatethetechnological leapfrom passive maintenance to proactive evolution in automotive electronics.

【Keywords】 artificial intelligence；automotive electronic system；self-repair

現代汽車正加速向“軟件定義”方向演進，電子系統承擔著從動力控制到智能駕駛的核心功能。集中式電子電氣架構的普及使得域控制器算力負載激增，多任務并發執行導致資源搶占與性能波動成為常態。復雜工況下的硬件老化、軟件異常、通信沖突等故障呈現跨域傳導特征，傳統診斷方法依賴預設閾值與經驗規則，難以應對新型故障的隨機性與耦合性。與此同時，車輛全生命周期中的性能衰減問題尚未建立有效管控機制，計算資源分配僵化導致能效比持續下降。人工智能技術憑借其強大的模式識別與動態優化能力，為破解這些難題提供了全新思路。本文聚焦AI技術在汽車電子系統的創新應用，致力于為智能汽車的可靠性提升與效能優化提供參考。

1汽車電子系統故障與性能問題概述

1.1汽車電子系統架構與功能分類

現代汽車電子系統正從分布式架構向域集中式架構演進，功能模塊的集成化與網絡化程度顯著提高。不同功能域之間的數據交互與資源協同關系，直接影響系統整體可靠性。理解系統架構特征是分析故障與性能問題的前提，需從硬件拓撲、通信網絡、軟件分層三個維度展開解析，見表1。

域集中式架構通過區域控制器（ZoneControlUnit，ZCU）整合傳統離散功能模塊，例如將車燈控制、雨刮驅動等整合至車身域控制器。動力域與底盤域的深度協同體現于扭矩分配控制，當車輛過彎時，發動機輸出扭矩與電子差速器制動力的協同調節需通過高速以太網實時交互數據。智能駕駛域的多傳感器數據融合依賴高帶寬通信，若CANFD總線負載率超過 70% 將引發數據傳輸延遲，導致感知決策鏈路不同步。信息娛樂域的應用處理器與智能駕駛域的實時處理器存在資源搶占風險，未隔離的虛擬機可能引發系統級性能衰減。

1.2 常見故障類型與成因分析

汽車電子系統故障可分為硬件失效、軟件異常、系統失調三類。硬件層面，焊點疲勞斷裂是電路板的主要失效形式，車輛振動與溫度循環導致焊料合金產生裂紋，進而引發接觸不良。電容老化表現為容值衰減與等效串聯電阻增大，開關電源中的濾波電容失效將導致MCU供電電壓紋波超標。軟件層面，內存泄漏常見于長期運行的LIN總線節點控制器，未釋放的動態內存逐漸耗盡資源，最終觸發看門狗復位2。多任務調度死鎖多發生在實時操作系統（Real TimeOperateSystem，RTOS）中，當自動泊車與緊急制動功能同時申請總線資源時，優先級配置錯誤將導致系統掛起。系統層面，CAN總線仲裁機制失效會引發網絡風暴，錯誤節點持續發送高優先級報文導致總線負載飽和。

1.3性能下降的表現與影響因素

電子系統性能衰減呈現漸進性與隱蔽性特征。動力域控制器的計算延遲增加是典型表現，當發動機工況數據包處理時間從 2ms 延長至 5ms 時，空燃比調節精度將下降 30% 。車身域控制器的響應速度降低體現為車窗防夾功能觸發延遲，雨量傳感器信號處理時間增加導致雨刮動作滯后。影響因素可歸納為三方面：硬件老化導致信號完整性劣化，如PCB線路氧化使阻抗失配；軟件資源分配失衡，多線程任務搶占導致關鍵進程阻塞；電磁兼容性問題加劇，高壓部件（如驅動電機）的開關噪聲通過共模路徑干擾傳感器信號。環境溫度波動加速元器件參數漂移，例如功率MOSFET導通電阻隨溫度升高而增大，引發DC/DC轉換器效率下降。

2AI技術在汽車電子系統中的應用

2.1智能故障預測與異常檢測技術

AI技術采集和處理汽車系統內的各種行駛狀態數據，實現對車輛行駛數據的動態故障預判模型構建，可以運用到EV車輛BMS中的電池包單元電壓和過去衰減性能的分析研究，建立一種動態容量衰減預估系統。可以通過消息時間、空間特征分析方法區分汽車內網異常干擾信號和持續性異常故障的特征差異，區分正常通信和連續故障幀，識別可能出現內網沖突風險。運用基于傳感器融合信息（如振動信號、紅外圖像等）的機器學習算法，可以識別線路板焊點形變、電容器老化等細節信息，實現故障由被動排查變為主動防護。當電機控制器的散熱性能降低時，自動調節冷卻風扇的轉速以及功率部件工作頻率，避免過溫而燒毀硬件部件。

2.2 故障診斷與自修復決策機制

通過結合AI的診斷算法形成多分支故障樹，把功能異常反映到具體硬件、軟件和系統層面的底層故障，基于知識圖表相結合的歷史故障經驗與當前監控數據，對于常見故障如汽車車窗未開啟現象形成基于LIN總線的錯誤工作、電動機驅動器芯片過熱、軟件命令沖突等多種故障可能的根因推斷路線。通過強化學習的方法在仿真環境中對可能采取的修正方法進行長期效果評估，選擇能夠快速恢復正常且不造成二次危害的方法。對軟件問題，如內存溢出等采取在線加載動態內存清理補丁的方式在線解決；對硬件的瞬態故障轉化為冗余的控制電路，維持主功能運行。當動力系統出現異常時，決策模型首先要保證制動和轉向功能為安全冗余模式，并將輸出扭矩設定為預設的安全限值，即修復過程中不會對行車安全產生任何隱患。

2.3系統自適應控制與資源優化調度

基于深度學習算法的動態資源分配機制可以實時地對各個領域中的需求進行分析，并根據運動情況對計算資源進行動態配置。在運動車運動速度較快情況下，將會優先確保底盤的穩定性和制動器的性能，而在擁堵情況下，為了使跟隨車輛更加安全地跟車則需要優先使用環境感知設備消耗更多的計算資源4。電能消耗管理單元可以預測未來車輛中的用電趨勢，隨后智能地將電源元件的工作頻率和電壓變換方案進行調節，在充電時實現對電池使用壽命的保護以及充電效率的優化。針對自動停車等具有較大數據量的工作任務，采用車云協同結構將部分仿真工作移到邊緣節點位置，利用本地簡單模型與遠程高等準確模型配合的方法，保留快速性的同時保證決策的優良性。自適應優化技術能夠優化系統資源應用的利用效率，確保功能安全的同時控制硬件負荷的最高點，延長重要部件使用壽命，降低硬件性能劣化的可能。

3系統性能優化策略研究

3.1性能評估指標體系構建

汽車電子系統的性能評估需兼顧實時效能與長期可靠性，傳統指標難以全面反映復雜動態場景下的綜合表現，見表2。

指標體系設計注重場景適配性：任務響應延遲指標區分關鍵任務與非關鍵任務，設置差異化閾值以平衡實時性與資源消耗；處理器負載均衡度通過任務遷移頻率與分布均勻性聯合評估，識別算力調度瓶頸；故障恢復成功率覆蓋硬件瞬態故障與軟件邏輯錯誤等多場景，驗證系統容錯能力；能效比指標追蹤長期趨勢，驅動持續優化。

3.2AI輔助的動態資源調度機制

AI技術通過實時感知系統負載與環境需求，動態調整計算資源分配策略。深度強化學習模型構建資源需求預測網絡，解析各功能域的計算任務特征：激烈駕駛場景下優先保障底盤控制域的實時響應能力，擁堵路況中增強環境感知模塊的資源占比。能耗管理模塊建立功耗-性能平衡模型，動態調節處理器工作頻率與總線傳輸速率，在保障功能安全的前提下降低待機能耗。車云協同機制將非實時任務智能調度至邊緣節點處理，緩解本地計算壓力。通過自適應的資源分配策略，系統實現算力供給與功能需求的動態匹配，顯著提升整體能效表現。

3.3性能優化下的智能進化模型

傳統優化方法依賴人工經驗迭代，難以適應復雜多變的車載環境。本文提出基于群體智能的持續進化框架，通過車端學習與云端協同的閉環機制，實現系統性能的自主提升。

基本公式為：

公式：θ——本地模型參數；Li——車輛個體損失函數； D 一云端全局差異度量； η —學習率； λ ——協同權重系數。

公式體現車云協同進化機制：本地模型通過車載數據計算梯度更新方向，云端模型聚合全局梯度并計算參數差異，引導本地模型向全局最優方向迭代。聯邦學習框架保護數據隱私，車輛僅上傳模型參數而非原始數據。進化過程融合多目標優化策略，同步降低任務延遲、能耗與故障率。實際部署中，車輛在充電時段自動下載最新模型，日間運行數據用于增量訓練。測試表明，該模型通過持續學習不同駕駛場景特征（如山區頻繁制動、城市擁堵啟停），逐步提升自動泊車路徑規劃效率并優化通信負載分配，實現系統性能的自主進化。

4結論

本文分析了基于人工智能的汽車電子系統自檢測自修復提高功能技術及實現應用，隨著汽車電子系統的逐漸龐大，傳統的檢測及修復機制時滯長、效率低下，而人工智能技術則使其有了全新的解決方案。提出了通過應用智能化的問題預測及異常檢測技術，可以提前發現潛在的問題并加以防范，減少問題的發生次數；通過人工智能驅動的故障診斷及自修復模式，實現整車電子設備在問題發生時能及時對問題進行反應，自動完成修理動作，進一步提高穩定性及安全性。

參考文獻

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