新能源汽車故障診斷技術發展現狀及趨勢

摘 要：隨著我國新能源汽車產銷規模、滲透率的持續提升，新能源汽車故障診斷與維修服務的需求呈現顯著增加趨勢。文章首先分析了新能源汽車常見故障，如動力電池故障、驅動電機故障、能量管理系統故障及其他常見故障，然后闡述了新能源汽車故障診斷技術發展現狀，包括基于智能診斷技術的新能源汽車故障診斷方法、基于故障樹的新能源汽車故障診斷方法，之后探討了新能源汽車故障診斷技術未來發展趨勢，旨在促進新能源汽車故障診斷技術的發展，提升新能源汽車后市場服務品質，助力新能源汽車行業的可持續性發展。

關鍵詞：新能源汽車 故障診斷技術 智能診斷技術 故障樹 未來趨勢

1 緒論

在國家戰略的指引下，汽車工業以“含綠量”賦能“含金量”，我國新能源汽車已成為塑造新動能、新優勢的關鍵領域，并引領著全球新能源汽車產業發展走向。根據工信部統計數據顯示，2024年，我國新能源汽車年產銷量高達1288.8萬輛和1286.6萬輛，新能源汽車新車銷量在汽車新車總銷量中的占比達到40.9%[1]，已連續10年位居全球第一。新能源汽車儼然成為推動我國汽車產業綠色低碳轉型發展的重要引擎[2]，給新能源汽車后市場提供了前所未有的廣闊發展空間。

新能源汽車的蓬勃發展給汽車故障診斷技術領域帶來深刻變革。與傳統燃油車相比，新能源汽車的電控系統更復雜[3-4]，涵蓋了電機控制單元、電池控制單元、能量回收系統、車輛高低壓轉換系統等多個復雜子系統。這意味著新能源汽車的故障診斷不再局限于傳統的機械故障，更多地聚焦于電子元件的精準診斷、精密電路的故障定位等。這種轉變不僅提升了維修服務的技術門檻，也對維修技師的專業技能提出了更高要求。新能源汽車后市場發展潛力巨大，傳統汽車企業、造車新勢力都在不斷加大研發投入，致力于創新和優化新能源汽車故障診斷技術，以滿足新能源汽車市場日益增長的服務需求。

2 新能源汽車常見故障分析

2.1 動力電池系統

動力電池故障是新能源汽車上發生頻率較高的故障。傳統汽車的動力依賴于化石燃料，而新能源汽車可以利用電力驅動。驅動方式的改變對新能源汽車動力電池的性能提出了更高的要求，其中，電池容量、電池電壓、電池內阻、電池循環壽命、電池溫度特性等成為衡量動力電池的性能的重要指標[5-6]。當動力電池內部的電芯損壞，會引起電池容量下降，原本能存儲足夠電量支持車輛行駛一定距離，故障后電量減少，導致續航里程縮短。當動力電池過充會導致電池內部壓力變大，可能會導致電池結構的破裂等。在實際使用中，定期檢查動力電池狀況，可以減少故障的發生。

2.2 驅動電機系統

驅動電機作為新能源汽車上重要的部件，確保其工作可靠非常重要。在實際使用中驅動電機的常見故障包括電機超速、運行溫度失常、旋轉變壓器失靈、驅動電機缺相等[7-8]。驅動電機故障不僅會導致車輛動力輸出不穩定，還可能引發整車控制系統報警或車輛無法正常啟動等問題，嚴重時甚至可能危及行車安全。駕駛過程中應避免長時間高負荷運行或頻繁急加速、急減速，以減少對驅動電機的額外負擔，延長其使用壽命。

2.3 能量管理系統故障

新能源汽車能量管理系統主要用來控制動力電池充放電過程及整車能量利用效率優化[9-10]。能量管理系統影響著新能源汽車的動力性能和續航能力，例如，當車輛進行制動或減速時，能量回收系統將部分動能轉化為電能并儲存起來，以提升能量利用效率。如果能量回收系統出現故障，將影響新能源汽車制動能量回收效率，使得車輛續航里程變小，同時由于電能回收變少，動力電池循環次數增加，頻繁的充電和放電循環加速動力電池老化。再如，當新能源汽車供電系統存在故障，無論高壓供電系統還是低壓供電系統，都可能引發汽車驅動系統或電子設備不能正常工作，從而影響了新能源汽車動力輸出效率和安全性。

2.4 其他常見故障

除動力電池系統、驅動電機系統、能量管理系統故障外，新能源汽車常見故障還包括電子系統故障、傳感器等其他類型故障[3]。例如，當電子系統無法正常工作，如車載電子控制單元、車載通信系統以及信息顯示屏等出現問題，可能會引起新能源汽車功能異常或信息顯示有誤，影響駕駛體驗和車輛性能。此外，新能源汽車配備了多種傳感器用于實時監測車輛運行狀態及外部環境[11]，如遇溫度傳感器、壓力傳感器等發生故障，可能導致車輛信息偏差，甚至影響車輛的正常控制和運行穩定性。

3 新能源汽車故障診斷技術發展現狀

3.1 基于智能診斷技術的新能源汽車故障診斷方法

隨著人工智能技術的飛速發展，新能源汽車故障診斷領域正面臨著一場深刻的變革。傳統的新能源汽車故障診斷主要依賴于技師的經驗和專用設備，耗時且成本高昂。新能源汽車智能診斷技術可以快速識別新能源汽車故障，具體流程主要包含數據采集、預處理、特征提取、模型建立和診斷分析等環節[4，12]。

（1）新能源汽車運行數據采集。采集車輛運行狀態數據是新能源汽車故障智能診斷分析的基礎。通過安裝于新能源汽車關鍵部件/系統上的多種傳感器，實時獲取車輛電流、電壓、溫度、振動等參數。（2）新能源汽車數據預處理。將所采集到的車輛運行數據預處理，如去除異常值、進行標準化處理等，提高數據質量和提升可用性。（3）新能源汽車故障特征提取。降維處理預處理后的數據，去除冗余信息、提取關鍵特征，如動力電池電壓、溫度數據等，使提取的特征能更好地反映新能源汽車故障狀況。（4）新能源汽車故障診斷模型構建。利用神經網絡、貝葉斯分類、決策樹等機器學習算法建立故障診斷模型，基于歷史故障數據訓練模型，使之能識別不同故障類型的特征模式。（5）新能源汽車故障診斷分析。應用步驟（4）建立的故障診斷模型在線實時、精準分析新能源汽車工況數據，判斷當前車輛故障狀況及故障類型，并形成故障診斷報告指導維修人員排故。新能源汽車智能診斷技術依托云計算、大數據分析，可快速分析處理海量數據，及時識別潛在故障并發出預警，極大地提升新能源汽車維修效率和用戶體驗。

3.2 基于故障樹的新能源汽車故障診斷方法

故障樹分析常用于對系統可靠性的分析，具有簡單明了，具體直觀，邏輯性強的特點，它能對復雜故障事件的產生原因做出全面的分析[13]，將其應用于新能源汽車故障診斷，有助于維修人員準確判別故障原因。故障樹分析按照樹狀結構對故障事件（頂事件）進行層層分析，直到所有的原因（基本事件）都不可再分[14]。其中，介于頂事件與基本事件之間的所有事件定義為中間事件。故障樹分析主要步驟包括確定頂事件、建立故障樹、定性分析故障樹、定量分析故障樹四個環節。

（1）確定頂事件是指把某種最不期望發生的故障現象定義為頂事件，以蓄電池電壓低故障為例，將該事件作為頂事件。（2）建立故障樹的過程是從頂事件開始，從上往下層層分析，直到所有的原因都不可再分。在蓄電池電壓低故障中，通過分析把導致蓄電池電壓低的直接因素如蓄電池充電不足、自放電大等作為中間事件，中間事件的下層因素，如蓄電池放電后未充電、充電器不匹配造成電池充電不足、蓄電池內部發生不可逆磷酸鹽化引起蓄電池容量降低等構成蓄電池電壓低的基本事件。（3）根據故障樹定性分析引起某種故障的各種因素，了解引起該故障有哪幾種可能性。從故障樹構建過程可知，任一基本事件發生都可能導致頂事件發生。（4）定量分析故障樹是指針對故障性事件，定量計算定性分析環節得出的各種可能性，用數字語言表達出每個事件發生的概率。故障樹分析法本質上是故障原因窮舉法。針對頂事件層層追蹤，窮舉所有可能導致頂事件的故障，并對每一故障進行參數收集和判斷，最終在可靠的數據收集結果下推算出最有可能的故障。故障樹分析法以一種結構化的方式深入解析復雜系統故障，因果聯系邏輯明確，可以幫助新能源汽車維修人員有條理地排查故障，使排故不再盲目，更具系統性和科學性，被廣泛應用在新能源汽車故障診斷中。

4 新能源汽車故障診斷技術的發展趨勢

4.1 快速精準定位故障位置

智能診斷技術應用于新能源汽車故障診斷領域前景廣闊。近年來，一些新的學科分支為新能源汽車故障診斷技術發展注入了新的活力。例如小波變換具有良好的時頻局部化特性，可以取代傳統的傅里葉變換有效地從信號中提取信息，將其應用于車輛故障特征的信號分析[15]，有助于順利檢測出新能源汽車的故障位置。此外，新理論的不斷探索和融入，人工智能算法的持續演進，通過融合多種算法[16-17]，新能源汽車智能診斷技術必將得到進一步突破，能夠較大程度地提升新能源汽車故障診斷的精度和速度。

4.2 遠程診斷與智能升級

實現車輛遠程診斷與智能升級是新能源汽車領域發展的一個重要方向。遠程診斷技術借助車載傳感器、ECU等實時監測新能源汽車運行狀態，如動力電池、驅動電機和能量管理系統等，維修人員在線獲取車輛運行工況數據并進行診斷，指導本地用戶進行簡單維修，形成線上線下一體化智慧維修。例如，當動力電池電壓異常，遠程診斷系統能夠迅速響應并預警，維修人員通過連接遠程診斷系統，快速定位故障點并指導車主采取相應措施，減輕車輛損傷風險。在遠程升級方面，新能源汽車與云端服務器高效互聯，支持制造商遠程升級軟件。隨著OTA技術的成熟應用，新能源汽車無需到店便可實現系統更新迭代，不僅保障了汽車性能和系統穩定性，同時可實現車輛足不出戶智能“云”升級，減少了用戶的不便，提升了服務效率[18]。此外，遠程技術還支撐著車輛健康管理。通過車-云信息持續交互，制造商能夠準確追蹤到車輛使用狀況、維護記錄和當前狀態等信息[17-18]，進而給每輛新能源汽車建立健康檔案，促進制造商了解車輛運行狀況，有助于維修人員詳細了解車輛情況個性化制定診斷方案。

5 結論

新能源汽車為我國經濟注入新的活力，是當前和未來一段時期推動低碳化的關鍵抓手。當前，新能源汽車后市場正迎來蓬勃發展期，而新能源汽車故障診斷服務作為保障車輛安全運行的關鍵環節，其重要性日益凸顯。隨著人工智能、大數據分析、物聯網等技術的持續突破，新能源汽車故障診斷技術正迎來革命性變革。通過不斷創新和優化新能源汽車故障診斷技術，將進一步實現快速精準定位故障位置、遠程維護與智能升級，為新能源汽車售后服務提供強有力的技術支撐，最大限度地保障車輛安全運行，為新能源汽車行業的可持續發展注入強勁動力。

項目基金：浙江省高等學校國內訪問工程師校企合作項目“共享式自行車實時協同數智調度研究”（項目編號：FG2023007）、校科技基金“數據驅動下兩輪微公交系統再平衡智能動態決策研究”（項目編號：2025KJ06）。

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