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        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在汽車傳感器故障檢測與診斷中的應(yīng)用探索

        2025-08-15 00:00:00米未娜米雄剛吳宏岐
        專用汽車 2025年7期
        關(guān)鍵詞:邊緣架構(gòu)聯(lián)網(wǎng)

        中圖分類號:U472.9 收稿日期:2025-04-10 DOI: 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.07.023

        Application of Internet of Things Technology in Fault Detection and Diagnosis of Automotive Sensors

        Mi WeinalMi Xionggang2 Wu Hongqil 1.Xi'an Automobile Vocational University,Xi'an 710600,China 2.Xi'an Qinli Complete Electrical Equipment Co.,Ltd.,Xi'an 710600,China

        Abstract:Aimingattheproblemsoflaggingresponse,highmisjudgmentrateandlowdiagnosticeficiencyinautomotivesensor faultdetection,anintellgentfaultdtectionanddiagnosissystembasedonteInteretofThings(IoT)architectureisproposed.A three-levearchitectureoftheperceptionlayerdgecomputinglayerandcloudanalysislayerwasconstructedtoachievedataacquisitioninteligentpreproessngaturetractiodereodelngndltweigteeagodeladoteto provetheaccuracyoffaultdetectionandresponsespeed.Theoptimizededgecomputingarchitecturereduces theloadofcloudcomputing,improvesthereal-timeperformanceandstabiltyftesystem,ndcanbewidelyappiedtothesensorealthmanagentofintelligent connected vehicles and industrial vehicles.

        Keywords:New energy vehicles;Industrial competitiveness;Porterdiamond model;Development proposal

        1前言

        智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下汽車關(guān)鍵部件感知系統(tǒng)的健康監(jiān)測,主要是針對傳感器節(jié)點數(shù)量多、分布復雜、數(shù)據(jù)時效性要求高等技術(shù)挑戰(zhàn),構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)(InternetofThings,IoT)架構(gòu)的故障檢測與診斷方案。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為車載多源數(shù)據(jù)的實時采集、邊緣計算的快速響應(yīng)及云端智能分析提供了技術(shù)支撐,在傳感器異常識別、診斷結(jié)果回傳及控制反饋中展現(xiàn)出系統(tǒng)化優(yōu)勢。本文在體系架構(gòu)、算法設(shè)計與實驗驗證等方面展開系統(tǒng)研究,旨在服務(wù)于新一代高可靠性車輛裝備的智能診斷需求。

        2汽車傳感器故障檢測的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)部署

        2.1傳感器網(wǎng)絡(luò)層的構(gòu)建與布設(shè)策略

        汽車傳感器系統(tǒng)在動態(tài)運行過程中面臨數(shù)據(jù)采集精度、節(jié)點冗余控制和數(shù)據(jù)鏈路穩(wěn)定性等多重技術(shù)挑戰(zhàn)。物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)為復雜環(huán)境下的傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建提供了可拓展的體系支撐,其網(wǎng)絡(luò)層需解決節(jié)點布局密度、通信協(xié)議適配與傳輸抗干擾性的問題。車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)如圖1所示。在車輛中,傳感器節(jié)點分布于發(fā)動機、變速系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向執(zhí)行機構(gòu)及制動系統(tǒng)等核心模塊,結(jié)構(gòu)空間復雜,線束成本高且干擾因素多。車載傳感器網(wǎng)絡(luò)采用主從式分布結(jié)構(gòu),邊緣計算模塊作為主控節(jié)點接收各傳感器上傳的原始測量數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行初步篩選與緩存處理,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建拓撲結(jié)構(gòu)。

        2.2邊緣網(wǎng)關(guān)與云端協(xié)同的數(shù)據(jù)傳輸機制

        傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集具有高頻率、強時序性和異常突發(fā)性等特點,單一中心化架構(gòu)難以滿足多通道、高維數(shù)據(jù)的實時診斷需求。在物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中引入邊緣計算(EdgeComputing)節(jié)點,能夠在靠近數(shù)據(jù)源頭處進行低延遲的初步處理。邊緣網(wǎng)關(guān)接收傳感器采集數(shù)據(jù),先行完成濾波、閾值預警與狀態(tài)標記等任務(wù),將初步判定結(jié)果或特征參數(shù)向云端傳輸,降低了云平臺的計算負荷。數(shù)據(jù)傳輸機制采用異步分布式策略,在通信協(xié)議層引入輕量化消息隊列(MQTT)傳輸機制,保證不同傳感器子系統(tǒng)診斷事件的高可靠推送1。邊緣節(jié)點運行周期性循環(huán)檢測程序,配置雙緩存結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)采集與上傳的并行處理,確保數(shù)據(jù)時效性不受處理延遲影響。云平臺部署多線程模型解析系統(tǒng),利用基于時間窗口的流式處理邏輯整合診斷序列,為系統(tǒng)預警與控制策略生成提供輸入。表1列出了在邊緣計算架構(gòu)與傳統(tǒng)中心計算架構(gòu)下的處理能力、延遲響應(yīng)與丟包率等關(guān)鍵性能指標的對比數(shù)據(jù)。實驗平臺基于某型號非道路工程車輛構(gòu)建測試系統(tǒng),測試周期為連續(xù)運行 120min ,采樣頻率設(shè)定為 100Hz 。

        圖1車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

        表1對比數(shù)據(jù)表

        數(shù)據(jù)顯示,邊緣計算架構(gòu)在多維性能指標上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方式,尤其在延遲響應(yīng)和丟包控制方面表現(xiàn)出穩(wěn)定性優(yōu)勢,可支撐高動態(tài)工況下傳感器故障的實時診斷需求。車端邊緣節(jié)點的部署不僅減輕了通信帶寬壓力,也提高了整個診斷系統(tǒng)的可擴展性和魯棒性。

        3面向故障檢測的數(shù)據(jù)感知與特征提取技術(shù)

        3.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集與預處理

        物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的汽車傳感器系統(tǒng)廣泛部署于不同工作模塊,傳感器種類多、工作頻率不一致且數(shù)據(jù)類型異構(gòu),導致原始數(shù)據(jù)在傳輸至邊緣節(jié)點前存在同步偏移、幅值畸變與缺失等問題,嚴重影響后續(xù)診斷模型的準確性。系統(tǒng)在感知層設(shè)置統(tǒng)一采樣控制機制,通過主時鐘信號調(diào)度各通道采樣進程,實現(xiàn)多通道數(shù)據(jù)對齊,避免因采樣頻率不一致帶來的時序錯位。在預處理環(huán)節(jié),系統(tǒng)設(shè)計了基于雙重滑動窗口與多尺度濾波的自適應(yīng)處理模塊,對數(shù)據(jù)進行實時噪聲抑制與缺失修復[2]。

        3.2故障特征參數(shù)提取

        傳感器故障狀態(tài)的本質(zhì)表現(xiàn)為信號在時域、頻域或統(tǒng)計維度上的異常偏移,系統(tǒng)需從預處理后的數(shù)據(jù)中提取與故障相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù),構(gòu)建可用于模型訓練與實時推理的特征集。故障演化具有漸變性和動態(tài)擴散特征,孤立靜態(tài)特征難以支撐對異常模式的識別。系統(tǒng)構(gòu)建多維度動態(tài)指標組合,其中核心特征參數(shù)包含均值漂移量 Δμ 、波動幅值變化率 ηf. 瞬時趨勢斜率 αι 與滯后時間系數(shù) τd ,其計算模型如下:

        Δμ=μιb

        式中 ,μb,σb 為正常運行參考區(qū)間的均值與標準差 為當前時間窗口參數(shù), Corr 表示時延相關(guān)函數(shù),其故障信號特征演化過程如圖2所示。

        圖2故障信號特征演化過程

        4故障識別算法的物聯(lián)網(wǎng)集成應(yīng)用

        4.1基于輕量化模型的故障分類與定位機制

        邊緣計算架構(gòu)下模型部署需兼顧實時性與計算資源限制,傳統(tǒng)深度網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量大、推理延遲高,不適用于嵌入式車載平臺。系統(tǒng)構(gòu)建面向傳感器故障檢測的輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,核心結(jié)構(gòu)基于改進型深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)(MobileNet)與門控循環(huán)單元(GatedRecur-rentUnit,GRU)融合結(jié)構(gòu),在保持故障識別精度的同時控制模型規(guī)模在3Mb以內(nèi)。輸入端為滑動時間窗口內(nèi)的多維動態(tài)特征向量,網(wǎng)絡(luò)采用兩層深度可分離卷積實現(xiàn)空間壓縮,隨后經(jīng)雙層GRU提取時序依賴,輸出端連接全連接分類器,預測故障類型標簽[3]。模型訓練階段使用帶標簽的實車傳感器數(shù)據(jù)集,構(gòu)建多類異常狀態(tài)場景;訓練損失函數(shù)為加權(quán)交叉熵損失函數(shù),結(jié)合類別不平衡系數(shù)調(diào)整樣本貢獻權(quán)重,具體公式如下:

        式中, N 為樣本總數(shù); yi 為真實標簽; 為模型輸出的預測概率; wi 為類別權(quán)重系數(shù),根據(jù)樣本比例自適應(yīng)調(diào)整。該損失函數(shù)能有效避免故障樣本在訓練中的稀釋問題,從而提升低頻故障類型的檢測能力[4-5]。系統(tǒng)部署階段,模型轉(zhuǎn)換為TensorRT引擎并嵌入邊緣設(shè)備主控板上,單幀推理延遲低于 35ms 。在檢測到信號異常后,顯示故障類別、置信度與起始時刻,界面信息通過CAN總線實時回傳至駕駛艙顯示屏。

        為驗證模型性能,對比MobileNet-GRU模型與常規(guī)CNN-LSTM及隨機森林算法(RandomForest,RF)在同一數(shù)據(jù)集下的識別效果,結(jié)果見表2。

        表2數(shù)據(jù)對比表

        由表2所示的數(shù)據(jù)可見,MobileNet-GRU模型在識別準確率、模型壓縮率與響應(yīng)時延三方面表現(xiàn)最優(yōu),尤其在處理短周期突發(fā)故障時具有更強的泛化能力與穩(wěn)定性。

        4.2模型部署過程中的優(yōu)化策略分析

        故障識別模型在邊緣平臺部署面臨模型大小、算力匹配與響應(yīng)時效的系統(tǒng)瓶頸,需在算法結(jié)構(gòu)設(shè)計階段引入多層次優(yōu)化策略。系統(tǒng)采用基于參數(shù)剪枝與通道剪裁相結(jié)合的模型壓縮方法,在不影響主干結(jié)構(gòu)識別性能的前提下,移除網(wǎng)絡(luò)中低敏感度連接與冗余通道[]。剪枝后網(wǎng)絡(luò)保持 80% 以上的激活通道,整體參數(shù)量減少38% ,有效壓縮模型體積并提升加載速度。

        網(wǎng)絡(luò)量化為FP16半精度結(jié)構(gòu)以適配邊緣板載GPU的計算特性,量化過程中對關(guān)鍵層激活分布進行映射擬合,誤差控制在 1.3% 以內(nèi)。系統(tǒng)還設(shè)置動態(tài)批處理推理框架,依據(jù)數(shù)據(jù)輸入頻率自適應(yīng)調(diào)整batchsize,避免處理隊列堆積導致的延遲波動。在模型執(zhí)行策略層,引入優(yōu)先級調(diào)度機制,對故障信號突變斜率高于設(shè)定閾值的樣本進行優(yōu)先處理,提升對突發(fā)性嚴重故障的響應(yīng)能力[7]。

        5故障診斷反饋與預警控制策略

        前端故障檢測模型在車載邊緣節(jié)點上完成初步診斷后,需借助物聯(lián)網(wǎng)通信機制將診斷結(jié)果以穩(wěn)定、低時延的方式反饋至遠程控制平臺和本地車載控制器,實現(xiàn)閉環(huán)響應(yīng)與信息可視化[8]。系統(tǒng)設(shè)計在本文所構(gòu)建的傳感器網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,在每個邊緣網(wǎng)關(guān)節(jié)點嵌入反饋任務(wù)調(diào)度模塊,模塊基于MQTT(MessageQueuingTelemetryTransport)協(xié)議構(gòu)建消息通道,通過事件驅(qū)動機制發(fā)送故障信息幀。數(shù)據(jù)格式采用結(jié)構(gòu)化JSON封裝,核心字段被標準化為五元組結(jié)構(gòu) (ID、Type、T0、Pa、R) ,其中 T0 為故障發(fā)生的標準時間戳; Pa 為模型預測置信分數(shù); R 為推薦響應(yīng)策略等級編號。遠程平臺可基于這些數(shù)據(jù)進行聚合分析或人工干預9。對鏈路性能在實車環(huán)境下進行評估,設(shè)置不同工況下車輛在高速、復雜地形和網(wǎng)絡(luò)覆蓋差區(qū)域行駛,采集反饋鏈路的響應(yīng)時延、丟包率和回執(zhí)確認成功率。表3為實際工況下系統(tǒng)反饋鏈路性能數(shù)據(jù),測試周期為 72h 。

        表3實際工況下系統(tǒng)反饋鏈路性能數(shù)據(jù)

        數(shù)據(jù)表明,在不同網(wǎng)絡(luò)條件下,系統(tǒng)均可實現(xiàn)診斷信息的可靠回傳與響應(yīng)觸發(fā),且最大丟包率控制在 2% 以內(nèi)。為驗證系統(tǒng)在實際運行條件下的實時性能與預警穩(wěn)定性,在非道路作業(yè)車輛平臺進行故障注人測試。每類實驗設(shè)定故障發(fā)生點為 t0 ,采集從 t0 前5s至 t0 后20s的數(shù)據(jù)窗口,系統(tǒng)采樣頻率為 100Hz ,推理周期為100ms 。系統(tǒng)響應(yīng)時間的構(gòu)成如圖3所示。

        響應(yīng)延遲定義為從異常開始點 t0 至模型輸出故障判定結(jié)果的時間間隔,報警觸發(fā)延遲定義為模型判定至車載控制系統(tǒng)發(fā)出聯(lián)動響應(yīng)的間隔。系統(tǒng)報警策略中引入多級響應(yīng)等級,通過指標函數(shù)將診斷置信度 Pα? 故障特征幅度 δ 、歷史故障記錄權(quán)重 wh 建立報警級別映射函數(shù):

        其中報警級別 La 范圍為1~5,對應(yīng)不同程度的安全

        干預控制與操作建議?,F(xiàn)場驗證中該函數(shù)可根據(jù)車輛運行環(huán)境自適應(yīng)調(diào)節(jié)報警等級,提升預警精度。

        6結(jié)語

        基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)構(gòu)建了面向工程車輛場景的汽車傳感器故障檢測與診斷系統(tǒng),圍繞多源數(shù)據(jù)感知、邊緣智能識別與遠程預警反饋三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)展開系統(tǒng)性設(shè)計與實驗驗證。反饋機制與預警策略實現(xiàn)了診斷結(jié)果的高穩(wěn)定回傳和車端報警等級的精準映射,支撐了復雜工況下的系統(tǒng)閉環(huán)響應(yīng)需求。結(jié)合實車環(huán)境中反饋鏈路的魯棒性表現(xiàn)與多次實驗結(jié)果,本文提出的技術(shù)路徑在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計、算法適配與工程部署等方面均具備可行性,為高可靠性感知系統(tǒng)構(gòu)建提供了針對性技術(shù)方案,在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下拓展了傳感器健康管理的實際應(yīng)用邊界。

        參考文獻:

        [1]張歡.基于數(shù)據(jù)分析的汽車發(fā)動機故障診斷方法研究[J].汽車維修技師,2025(6):61-62.

        [2]李桂中.新能源汽車車載傳感器故障檢測技術(shù)研究[J].內(nèi)燃機與配件,2025(1):85-87.

        [3]宮巖峰.智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)常見故障診斷[J].汽車零部件,2024(8):58-61.

        [4]牛家華.新能源汽車熱管理系統(tǒng)故障診斷與優(yōu)化維修方案[J].專用汽車,2025(3):105-107.

        [5]趙國平,劉月梅,楊雯雯,等.基于數(shù)字孿生的智能網(wǎng)聯(lián)汽車預測性維護系統(tǒng)研究與實踐[J].專用汽車,2025(3):111-113.

        [6]裴柏淞.機器視覺技術(shù)在工業(yè)4.0中的應(yīng)用[J].電子元器件與信息技術(shù),2023,7(9):62-65.

        [7]喻鑫.基于物聯(lián)網(wǎng)的新能源汽車遠程監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)[J].汽車維修技師,2025(2):52-53.

        [8]郝孟軍,陳丹,宮濤.基于物聯(lián)網(wǎng)的新能源汽車故障監(jiān)測診斷裝置研究[J].汽車測試報告,2024(4):38-40

        [9]易健.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在汽車檢測與維修中的應(yīng)用[J].汽車測試報告,2023(14):97-99.

        作者簡介:

        米未娜,女,1984年生,講師,研究方向為電子信息技術(shù)與傳感器技術(shù)。

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