中圖分類號(hào)：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(tǒng)作為現(xiàn)代汽車的關(guān)鍵組成部分，其功能復(fù)雜度與集成度持續(xù)提升，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)控的精準(zhǔn)性與時(shí)效性提出了更高標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)受限于數(shù)據(jù)吞吐能力與處理效率，難以滿足多維度、高并發(fā)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)需求，導(dǎo)致潛在故障預(yù)警延遲與系統(tǒng)穩(wěn)定性不足。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引人可通過(guò)分布式數(shù)據(jù)采集、流式計(jì)算框架及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)分析與決策能力。因此，本文將針對(duì)汽車電器實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)與優(yōu)化策略展開(kāi)研究，以期通過(guò)跨層級(jí)技術(shù)融合與智能化升級(jí)，推動(dòng)汽車電子系統(tǒng)監(jiān)控領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

1基于大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)概述

1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)技術(shù)關(guān)鍵在于對(duì)海量、多源和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的捕獲、存儲(chǔ)、分析與應(yīng)用能力的重構(gòu)。其區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模式的關(guān)鍵特征體現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模的可擴(kuò)展性、計(jì)算資源的高效調(diào)度性以及分析維度的深度融合性。在汽車電器系統(tǒng)場(chǎng)景中，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)構(gòu)建分布式計(jì)算框架，能夠并行處理來(lái)自車載傳感器、控制單元以及外部環(huán)境的上千個(gè)信號(hào)通道，如圖1所示。其中流式計(jì)算引擎解決毫秒級(jí)數(shù)據(jù)的連續(xù)解析需求，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案兼容文本日志、二進(jìn)制報(bào)文等多樣化格式，而計(jì)算模型則支持電器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系的動(dòng)態(tài)建模。技術(shù)的核心價(jià)值在于突破單機(jī)處理極限，通過(guò)彈性擴(kuò)展的計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)吞吐量與處理速度的協(xié)同優(yōu)化。如電器系統(tǒng)傳感器 分布式 流處理 時(shí)序特 動(dòng)態(tài)資 異常模式 可視化數(shù)據(jù)流 文件系統(tǒng) 引擎 征提取 源調(diào)度 存儲(chǔ)庫(kù) 監(jiān)控界面短路故障的診斷依賴電流、電壓信號(hào)的持續(xù)關(guān)聯(lián)分析，而基于內(nèi)存計(jì)算的數(shù)據(jù)處理框架可將復(fù)雜事件檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間壓縮至微秒級(jí)，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)輪詢掃描機(jī)制[1]。

1.2汽車電器系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控需求

汽車電器系統(tǒng)作為車輛功能執(zhí)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(gè)功能域，其運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控直接影響行車安全與用戶體驗(yàn)?，F(xiàn)代車輛的電器拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)常包含數(shù)十個(gè)ECU節(jié)點(diǎn)和數(shù)百條供電線路，傳統(tǒng)的閾值告警模式難以應(yīng)對(duì)復(fù)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(hào)沖突、電源繼電器觸點(diǎn)氧化或軟件版本兼容性等異構(gòu)因素引發(fā)，單一維度的監(jiān)測(cè)無(wú)法實(shí)現(xiàn)問(wèn)題溯源。另外，車輛運(yùn)行環(huán)境中的溫度波動(dòng)、振動(dòng)沖擊等變量與電器部件的壽命衰減存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，需通過(guò)高頻采樣捕獲參數(shù)漸變規(guī)律。從功能安全角度，監(jiān)控系統(tǒng)需具備瞬時(shí)過(guò)載保護(hù)能力，在熔斷絲熔斷前識(shí)別異常電流特征。從維護(hù)經(jīng)濟(jì)性角度，則需建立設(shè)備健康度預(yù)測(cè)模型，避免突發(fā)性故障導(dǎo)致用戶使用中斷。這些需求共同指向高實(shí)時(shí)性、高完備性的數(shù)據(jù)獲取與分析體系2。

1.3基于大數(shù)據(jù)的監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

面向汽車電器系統(tǒng)的監(jiān)控架構(gòu)需構(gòu)建端邊云協(xié)同的計(jì)算框架，其核心設(shè)計(jì)邏輯在于分層解耦功能模塊并優(yōu)化數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率，如圖2所示。在數(shù)據(jù)采集層，車輛端部署輕量級(jí)代理程序，通過(guò)適配各電器模塊的通信協(xié)議（如LIN總線、以太網(wǎng)）完成原始信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)化封裝；邊緣計(jì)算層嵌入規(guī)則引擎，對(duì)電流突變、接地電阻異常等特征執(zhí)行本地化快速判斷，過(guò)濾冗余數(shù)據(jù)以降低網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)載；云端管控平臺(tái)基于容器化技術(shù)構(gòu)建分析集群，通過(guò)數(shù)據(jù)血緣追蹤實(shí)現(xiàn)信號(hào)溯源，并采用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)長(zhǎng)期運(yùn)行狀態(tài)記錄。系統(tǒng)架構(gòu)的關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)在于引入動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度機(jī)制，對(duì)制動(dòng)燈控制信號(hào)、安全氣囊供電回路等關(guān)鍵路徑賦予更高的計(jì)算資源分配權(quán)重，確保核心功能域的監(jiān)控時(shí)延始終低于 10ms 。同時(shí)，通過(guò)服務(wù)化接口將分析結(jié)果實(shí)時(shí)同步至車載人機(jī)交互界面與遠(yuǎn)程運(yùn)維平臺(tái)，形成從數(shù)據(jù)獲取到?jīng)Q策反饋的閉環(huán)通路。

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2汽車電器實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

2.1數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)

汽車電器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與傳輸是實(shí)時(shí)監(jiān)控的底層根基，主要在于實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)信號(hào)的全域捕獲與可靠傳導(dǎo)。針對(duì)車載電氣網(wǎng)絡(luò)的高動(dòng)態(tài)環(huán)境，需在硬件接口層嵌入多協(xié)議適配模塊，兼容CAN總線、LIN總線等多種車載通信標(biāo)準(zhǔn)，確保車載控制器、傳感器和執(zhí)行器的跨域數(shù)據(jù)無(wú)沖突接入。為解決信號(hào)干擾與傳輸抖動(dòng)問(wèn)題，采用時(shí)序強(qiáng)化機(jī)制，通過(guò)硬件觸發(fā)式采樣鎖定信號(hào)特征，結(jié)合數(shù)據(jù)幀的冗余校驗(yàn)規(guī)則過(guò)濾噪聲數(shù)據(jù)，并基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法優(yōu)化總線負(fù)載，確保關(guān)鍵信號(hào)（如動(dòng)力電池電壓、電機(jī)溫度）的傳輸時(shí)延始終控制在毫秒級(jí)內(nèi)。傳輸層則引入輕量級(jí)邊緣網(wǎng)關(guān)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化封裝后，依托分層路由策略完成數(shù)據(jù)分級(jí)上云，其中低時(shí)延敏感數(shù)據(jù)就近接入邊緣節(jié)點(diǎn)，非緊急數(shù)據(jù)則通過(guò)批處理模式緩存后批量上傳[3]。

2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)

面對(duì)高并發(fā)、高吞吐的車載數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理環(huán)節(jié)采用分級(jí)治理體系。在邊緣側(cè)，內(nèi)存映射型高速緩存區(qū)負(fù)責(zé)暫存原始數(shù)據(jù)流，通過(guò)環(huán)形緩沖區(qū)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的覆寫(xiě)保護(hù)與快速檢索。部署事件窗口切片功能，將連續(xù)信號(hào)流按時(shí)間或狀態(tài)邊界切分為邏輯數(shù)據(jù)塊，為后續(xù)分析提供上下文連續(xù)性。云端的核心存儲(chǔ)架構(gòu)則整合時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)與分布式文件系統(tǒng)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)針對(duì)傳感器上報(bào)的周期性數(shù)據(jù)優(yōu)化列式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，支持毫秒級(jí)時(shí)間戳索引與快速范圍查詢。分布式文件系統(tǒng)則依托對(duì)象存儲(chǔ)范式，以非結(jié)構(gòu)化方式歸檔歷史日志、事件快照等大文件。在處理層面，構(gòu)建混合計(jì)算流水線，流處理引擎對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)施在線特征提?。ㄈ缁瑒?dòng)均值計(jì)算、頻域變換），并將結(jié)果寫(xiě)入內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)供實(shí)時(shí)規(guī)則引擎調(diào)用。批處理模塊則周期性掃描歷史數(shù)據(jù)完成趨勢(shì)建模與數(shù)據(jù)清洗。

2.3智能分析與預(yù)測(cè)技術(shù)

汽車電器系統(tǒng)的智能分析聚焦于從海量運(yùn)行數(shù)據(jù)中提煉可解釋的狀態(tài)特征與故障先兆，如圖3所示。其關(guān)鍵技術(shù)路徑包括基于物理模型的狀態(tài)解耦分析，利用電器部件的等效電路模型重構(gòu)其內(nèi)部變量（如繼電器接觸電阻、電容老化系數(shù)），通過(guò)模型參數(shù)反演技術(shù)實(shí)現(xiàn)隱性狀態(tài)的顯式表達(dá)?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)框架，采用滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)法提取電流紋波系數(shù)、阻抗變化梯度等指標(biāo)，并構(gòu)建多維特征空間的動(dòng)態(tài)基線模型，通過(guò)馬氏距離度量實(shí)時(shí)偏離程度。預(yù)測(cè)機(jī)制則融合失效物理（PhysicsofFailure，PoF）理論與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，如依據(jù)電解電容的電解質(zhì)蒸發(fā)率模型預(yù)測(cè)剩余壽命，同時(shí)結(jié)合同類設(shè)備的運(yùn)行退化數(shù)據(jù)修正預(yù)測(cè)誤差。技術(shù)的核心價(jià)值在于建立物理機(jī)理與數(shù)據(jù)特征的融合映射關(guān)系，避免純黑箱模型的可信度風(fēng)險(xiǎn)，并保持對(duì)未知故障模式的開(kāi)環(huán)感知能力。

子穩(wěn)定程序（ElectronicStabilityProgram，ESP）為例，其通過(guò)分布式流處理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)輪速信號(hào)的實(shí)時(shí)融合，將車輛側(cè)滑判斷延遲降低至傳統(tǒng)架構(gòu)的1/5。

3.2系統(tǒng)可靠性與穩(wěn)定性提升

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為應(yīng)對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境與硬件老化對(duì)車載監(jiān)控系統(tǒng)提出的雙重挑戰(zhàn)，需建立多維容錯(cuò)體系，見(jiàn)表1。硬件冗余層面，對(duì)電源模塊、通信總線等關(guān)鍵部件采用異構(gòu)雙備份設(shè)計(jì)（如CAN-FD與以太網(wǎng)并行架構(gòu)），結(jié)合仲裁器實(shí)現(xiàn)故障鏈路的無(wú)縫切換。軟件層則構(gòu)建狀態(tài)自愈機(jī)制，周期性執(zhí)行內(nèi)存健康度檢測(cè)，通過(guò)內(nèi)存池隔離技術(shù)防止堆棧溢出污染全局?jǐn)?shù)據(jù)，并基于哈希校驗(yàn)的鏡像熱備份實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)服務(wù)恢復(fù)。在信號(hào)完整性保護(hù)領(lǐng)域，優(yōu)化方案涵蓋自適應(yīng)濾波算法與多徑抗干擾協(xié)議，如對(duì)車載攝像頭視頻流實(shí)施動(dòng)態(tài)比特率調(diào)節(jié)，在信道質(zhì)量劣化時(shí)自動(dòng)降維至灰度圖像傳輸模式。豐田提出的“失效可運(yùn)行”理念在該領(lǐng)域具有代表性，其電池管理系統(tǒng)（BatteryManagementSystem，BMS）通過(guò)雙重冗余的電壓采樣電路，即便單路傳感器失效時(shí)仍可基于卡爾曼濾波算法重構(gòu)電池狀態(tài)，確保續(xù)航估算誤差不超過(guò) 3% 。

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3汽車電器實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)化方法

3.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與響應(yīng)速度優(yōu)化

提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理效率的核心在于構(gòu)建全鏈路低時(shí)延架構(gòu)4。針對(duì)車載數(shù)據(jù)流的高并發(fā)特性，需重構(gòu)數(shù)據(jù)流水線，在邊緣節(jié)點(diǎn)部署流式處理引擎，支持事件驅(qū)動(dòng)型計(jì)算，通過(guò)內(nèi)存態(tài)數(shù)據(jù)交換規(guī)避傳統(tǒng)磁盤IO瓶頸。引入無(wú)鎖隊(duì)列技術(shù)，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的生產(chǎn)與消費(fèi)鏈路進(jìn)行線程級(jí)優(yōu)化，確保端到端時(shí)延穩(wěn)定在 10ms 內(nèi)。計(jì)算資源調(diào)度方面，基于硬件抽象層（Hardware Abstraction Layer，HAL）的微核管理程序?qū)崟r(shí)監(jiān)控CPU/GPU負(fù)載，采用動(dòng)態(tài)搶占式分配策略，優(yōu)先保證制動(dòng)系統(tǒng)電流監(jiān)測(cè)等高危任務(wù)的算力供給。為應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)導(dǎo)致的云端協(xié)同延遲，優(yōu)化策略應(yīng)下沉至車載網(wǎng)關(guān)，利用本地化AI芯片運(yùn)行輕量化解析模型（如剪枝后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），完成數(shù)據(jù)特征提取與閾值判斷的離線閉環(huán)。以博世開(kāi)發(fā)的電

3.3系統(tǒng)集成與智能化優(yōu)化

面向整車電子架構(gòu)的集中化趨勢(shì)，需突破傳統(tǒng)分布式系統(tǒng)的協(xié)作壁壘。硬件集成采用區(qū)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(guò)硬件虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)分區(qū)，既能減少線束復(fù)雜度，又可提升計(jì)算密度。軟件框架則構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)接口，定義統(tǒng)一的中間件通信協(xié)議，使應(yīng)用層功能模塊能夠跨平臺(tái)復(fù)用。智能化升級(jí)路徑聚焦于預(yù)測(cè)性維護(hù)能力，整合車載診斷系統(tǒng)（ 0n? -BoardDiagnostics，OBD）與云端知識(shí)庫(kù)，運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)將歷史故障模式映射至當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)圖譜，例如通過(guò)驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流諧波特征識(shí)別軸承磨損早期征兆。該優(yōu)化方向的關(guān)鍵在于平衡集中控制與分布式智能，通過(guò)層次化協(xié)同機(jī)制釋放軟硬件融合潛力。

4結(jié)論

本文明確了汽車電器實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化的技術(shù)路徑，數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性強(qiáng)化、可靠性防護(hù)體系的構(gòu)建及架構(gòu)智能化的協(xié)同演進(jìn)，揭示了車載嵌入式系統(tǒng)從孤立功能模組向全域感知決策體系轉(zhuǎn)型的內(nèi)在邏輯。低時(shí)延流處理框架需與動(dòng)態(tài)資源調(diào)度深度耦合，硬件冗余需匹配軟件自愈機(jī)制形成多維容錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)，而域控集成則依賴標(biāo)準(zhǔn)化接口與預(yù)測(cè)性維護(hù)能力的同步升級(jí)。因此，汽車實(shí)時(shí)監(jiān)控應(yīng)通過(guò)構(gòu)建更緊密的“感知-決策-驗(yàn)證”技術(shù)閉環(huán)，最終推動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)從被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)防御的范式躍遷，為智能電動(dòng)汽車的功能安全與用戶體驗(yàn)升級(jí)提供底層支撐。

參考文獻(xiàn)：

[1]易明深，李柳杰，黎佗，等.基于智能傳感的汽車工裝監(jiān)控技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用[J].大眾汽車，2025（2）：76-78.

[2]付昌星.基于車聯(lián)網(wǎng)的汽車電氣系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控與診斷研究[J].汽車測(cè)試報(bào)告，2025（2）：88-90.

[3]陳志高，陸潤(rùn)明，覃紫瑩，等.基于遠(yuǎn)程監(jiān)控的純電動(dòng)汽車故障分析技術(shù)[J].汽車知識(shí)，2024，24（12）：137-139.

[4]張小紅.基于物聯(lián)網(wǎng)的汽車電氣系統(tǒng)監(jiān)控與管理研究[J].汽車測(cè)試報(bào)告，2024（18）：158-160.

[5]劉念.新能源汽車安全監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng)研究[J].汽車測(cè)試報(bào)告，2024（15）：44-46.

（編輯楊凱麟）