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新能源汽车电控系统故障诊断研究综述
文章字数：2565
摘要：如何应对电控系统日益复杂的故障诊断需求，是新能源汽车领域的重要课题。本文综述了驱动电机、电子电气、动力电池三个子系统的故障诊断研究，分析了各技术路线的特点，并对未来趋势进行了判断。
关键词：新能源汽车；电控系统；故障诊断；人工智能
新能源汽车电控系统涵盖驱动电机控制器、动力电池管理系统、整车控制器等多个子系统[1]，相关研究强调其集成度与复杂度在持续攀升[2]。各子系统之间高度耦合，单一部件故障可能引发连锁反应，导致多系统同时报警。现有依靠故障码的故障排查方式，对单一部件问题尚可应对，但一旦出现跨子系统的级联性失效，其逐点检查的模式效率大幅下降，相关研究对此进行了专门分析[3]。电机绕组短路、传感器漂移、电池热失控等多样化故障对诊断技术提出了更高要求。本文从以下三个维度梳理研究进展，对比不同技术路线的优劣，并提出未来发展趋势。
一、驱动电机系统故障诊断：方法对比与技术演进
驱动电机是决定新能源汽车动力表现的核心部件。当前研究主要围绕永磁同步电机的绕组匝间短路、转子偏心、轴承损伤及永磁体退磁等典型故障展开[1]。现有故障诊断方法在学术研究中常被归纳为三类技术路线[2]。
首先是基于信号处理的方法，如频谱分析和小波变换，计算效率高、可解释性强，在稳态工况下表现稳定，但面对非平稳信号和变工况场景时，固定特征库难以覆盖全部故障模式，泛化能力受限；其次是基于模型的方法，包括状态观测器和参数辨识，精度较高，但建模质量高度依赖系统参数的准确性，而电机参数随温度、老化会发生漂移，模型失配时误报率显著上升；然后是基于数据驱动的方法，如神经网络和支持向量机，在复杂模式识别方面优势突出，无需精确数学模型，但需要大量标注数据支撑训练，且模型的可解释性不足，诊断结论难以追溯物理原因。
二、汽车电子电气系统智能故障诊断：从规则驱动到数据驱动
汽车电子电气系统在高温、振动等复杂环境下运行，故障呈现隐蔽性强、瞬态性突出、多故障耦合等特征。传统基于故障码的逐条排查方式在面对多子系统并发异常时效率显著下降[4]。从技术演进看，该领域的诊断方法经历了从规则驱动到数据驱动的转变。
基于规则的诊断，包括专家系统和故障树分析，依赖人工梳理知识库，在面对新型故障时扩展性差，知识获取成本高;基于信号分析的诊断，如电流纹波检测和阻抗谱分析，灵敏度高，但信号与故障之间的映射关系往往是多对多的，单靠信号特征难以实现精确定位。深度学习方法的引入则能够通过多层网络自动提取信号中的隐含特征，实现故障模式的智能识别[5]。
从应用效果看，深度学习方法识别准确率优于传统方法，但依赖大量高质量标注数据。从现有研究看，多传感器融合是弥补单一数据源信息不足的有效路径，但融合策略的设计——数据级、特征级还是决策级——目前尚无统一最优方案，需根据具体诊断任务选择。多故障耦合诊断是该领域最具挑战性的方向，有研究提出了基于AI技术的整车电子电器故障检测方法[5]，但在多故障并发时仍存在耦合信号分离困难的问题，本质在于故障传递路径的建模尚不完善。
三、动力电池系统故障诊断：技术路线的优劣对比与融合趋势
动力电池系统的故障诊断与安全预警是保障整车安全的关键环节。锂离子电池故障会降低电池性能甚至引发热失控，而电池生产缺陷和运行老化使得故障发生的时间和原因存在显著不确定性，当前诊断方法的技术路线呈三类并行格局[6]。
基于模型的方法通过等效电路模型结合滤波算法进行状态估计，其优势在于物理意义明确、计算效率高，适合车载实时部署，但模型精度受老化、温度等因素影响较大，长期运行后误差累积明显；基于数据驱动的方法利用机器学习从运行数据中自动提取故障特征，对非线性系统适应性强，但严重依赖数据质量与数量。混合方法尝试将物理模型嵌入数据驱动框架，在精度上取得了一定提升，但模型复杂度随之增加，车载部署面临算力瓶颈。
从发展趋势判断，三类方法正在从各自独立走向融合互补。纯数据驱动路线受限于实车故障数据的稀缺性和标注成本，纯模型驱动路线受限于参数漂移和建模误差。在热失控预警方面，现有研究已从单一电压监测拓展至多参数联合分析。气体传感器和数字孪生技术是近年来该领域研究被广泛关注的两个前沿方向。
四、研究展望：从单点应用到系统赋能
综合上述分析，现有研究呈现以下共性特征：三类子系统均从单一方法向混合方法演进；诊断对象多针对单一子系统或单一故障类型，跨系统多故障综合诊断缺乏系统框架[3]。在部署方面，深度学习模型的计算复杂度与车载实时性要求之间存在结构性矛盾，轻量化是必经之路[5]。
在现有研究基础上，本文基于上述分析认为以下几个方向具有较高的研究价值与应用前景。
多源数据深度融合是提升诊断全面性的重要路径。整合车载多传感器、CAN总线、云端大数据等多源信息，构建覆盖全系统的综合诊断体系，有助于突破单一数据源信息不足的局限。
物理－数据融合建模是最具工程落地潜力的方向。将电机动态方程、电池电化学模型等物理先验知识作为约束项嵌入深度学习架构，使模型输出在拟合数据的同时符合物理规律。这一路线可提升模型在数据稀疏工况下的泛化能力和可解释性。
多故障耦合诊断的实现有赖于对故障传递路径的认知突破。当前的分层诊断框架本质上仍是“分而治之”的思路。知识图谱技术在这方面具有天然的结构化优势，可构建科学推理链路，避免多故障并发时误导性故障码的干扰。
车云协同的体系架构是解决车载算力瓶颈的现实路径。将轻量级推理模型部署于车端，承担实时预警和紧急响应；将复杂分析任务如多故障综合研判、模型在线更新等迁移至云端，通过OTA持续优化车端模型。
五、结语
综合全文分析，未来需在物理－数据融合建模、多故障因果推理及车云协同架构等方面持续突破，推动电控系统故障诊断从“事后维修”走向“事前预警”、从“单域独立”走向“跨域协同”。
参考文献：
[1]张鹏博,陈仁祥,邵毅明等.纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展[J].汽车工程,2024,46(1):61-74.
[2]丁瑞敏.新能源汽车电驱动系统故障诊断研究[J].汽车测试报告,2026(8):49-51.
[3]杨龙.汽车电子控制系统故障诊断及维修策略研究[J].汽车维修与保养,2025(22).
[4]马建华.基于人工智能的汽车电路故障分析与优化技术研究[J].汽车电器,2026(2):165-167.
[5]康鹏,潘利辉,孙利峰等.基于AI技术的整车电子电器故障检测方法[J].大众汽车,2025(7):103-105.
[6]丁富江,刘向,任传祥等.锂离子电池故障机理及检测综述[J].山东科技大学学报(自然科学版),2025,44(4):100-111.
作者单位：达方电子股份有限公司
关键词：新能源汽车；电控系统；故障诊断；人工智能
新能源汽车电控系统涵盖驱动电机控制器、动力电池管理系统、整车控制器等多个子系统[1]，相关研究强调其集成度与复杂度在持续攀升[2]。各子系统之间高度耦合，单一部件故障可能引发连锁反应，导致多系统同时报警。现有依靠故障码的故障排查方式，对单一部件问题尚可应对，但一旦出现跨子系统的级联性失效，其逐点检查的模式效率大幅下降，相关研究对此进行了专门分析[3]。电机绕组短路、传感器漂移、电池热失控等多样化故障对诊断技术提出了更高要求。本文从以下三个维度梳理研究进展，对比不同技术路线的优劣，并提出未来发展趋势。
一、驱动电机系统故障诊断：方法对比与技术演进
驱动电机是决定新能源汽车动力表现的核心部件。当前研究主要围绕永磁同步电机的绕组匝间短路、转子偏心、轴承损伤及永磁体退磁等典型故障展开[1]。现有故障诊断方法在学术研究中常被归纳为三类技术路线[2]。
首先是基于信号处理的方法，如频谱分析和小波变换，计算效率高、可解释性强，在稳态工况下表现稳定，但面对非平稳信号和变工况场景时，固定特征库难以覆盖全部故障模式，泛化能力受限；其次是基于模型的方法，包括状态观测器和参数辨识，精度较高，但建模质量高度依赖系统参数的准确性，而电机参数随温度、老化会发生漂移，模型失配时误报率显著上升；然后是基于数据驱动的方法，如神经网络和支持向量机，在复杂模式识别方面优势突出，无需精确数学模型，但需要大量标注数据支撑训练，且模型的可解释性不足，诊断结论难以追溯物理原因。
二、汽车电子电气系统智能故障诊断：从规则驱动到数据驱动
汽车电子电气系统在高温、振动等复杂环境下运行，故障呈现隐蔽性强、瞬态性突出、多故障耦合等特征。传统基于故障码的逐条排查方式在面对多子系统并发异常时效率显著下降[4]。从技术演进看，该领域的诊断方法经历了从规则驱动到数据驱动的转变。
基于规则的诊断，包括专家系统和故障树分析，依赖人工梳理知识库，在面对新型故障时扩展性差，知识获取成本高;基于信号分析的诊断，如电流纹波检测和阻抗谱分析，灵敏度高，但信号与故障之间的映射关系往往是多对多的，单靠信号特征难以实现精确定位。深度学习方法的引入则能够通过多层网络自动提取信号中的隐含特征，实现故障模式的智能识别[5]。
从应用效果看，深度学习方法识别准确率优于传统方法，但依赖大量高质量标注数据。从现有研究看，多传感器融合是弥补单一数据源信息不足的有效路径，但融合策略的设计——数据级、特征级还是决策级——目前尚无统一最优方案，需根据具体诊断任务选择。多故障耦合诊断是该领域最具挑战性的方向，有研究提出了基于AI技术的整车电子电器故障检测方法[5]，但在多故障并发时仍存在耦合信号分离困难的问题，本质在于故障传递路径的建模尚不完善。
三、动力电池系统故障诊断：技术路线的优劣对比与融合趋势
动力电池系统的故障诊断与安全预警是保障整车安全的关键环节。锂离子电池故障会降低电池性能甚至引发热失控，而电池生产缺陷和运行老化使得故障发生的时间和原因存在显著不确定性，当前诊断方法的技术路线呈三类并行格局[6]。
基于模型的方法通过等效电路模型结合滤波算法进行状态估计，其优势在于物理意义明确、计算效率高，适合车载实时部署，但模型精度受老化、温度等因素影响较大，长期运行后误差累积明显；基于数据驱动的方法利用机器学习从运行数据中自动提取故障特征，对非线性系统适应性强，但严重依赖数据质量与数量。混合方法尝试将物理模型嵌入数据驱动框架，在精度上取得了一定提升，但模型复杂度随之增加，车载部署面临算力瓶颈。
从发展趋势判断，三类方法正在从各自独立走向融合互补。纯数据驱动路线受限于实车故障数据的稀缺性和标注成本，纯模型驱动路线受限于参数漂移和建模误差。在热失控预警方面，现有研究已从单一电压监测拓展至多参数联合分析。气体传感器和数字孪生技术是近年来该领域研究被广泛关注的两个前沿方向。
四、研究展望：从单点应用到系统赋能
综合上述分析，现有研究呈现以下共性特征：三类子系统均从单一方法向混合方法演进；诊断对象多针对单一子系统或单一故障类型，跨系统多故障综合诊断缺乏系统框架[3]。在部署方面，深度学习模型的计算复杂度与车载实时性要求之间存在结构性矛盾，轻量化是必经之路[5]。
在现有研究基础上，本文基于上述分析认为以下几个方向具有较高的研究价值与应用前景。
多源数据深度融合是提升诊断全面性的重要路径。整合车载多传感器、CAN总线、云端大数据等多源信息，构建覆盖全系统的综合诊断体系，有助于突破单一数据源信息不足的局限。
物理－数据融合建模是最具工程落地潜力的方向。将电机动态方程、电池电化学模型等物理先验知识作为约束项嵌入深度学习架构，使模型输出在拟合数据的同时符合物理规律。这一路线可提升模型在数据稀疏工况下的泛化能力和可解释性。
多故障耦合诊断的实现有赖于对故障传递路径的认知突破。当前的分层诊断框架本质上仍是“分而治之”的思路。知识图谱技术在这方面具有天然的结构化优势，可构建科学推理链路，避免多故障并发时误导性故障码的干扰。
车云协同的体系架构是解决车载算力瓶颈的现实路径。将轻量级推理模型部署于车端，承担实时预警和紧急响应；将复杂分析任务如多故障综合研判、模型在线更新等迁移至云端，通过OTA持续优化车端模型。
五、结语
综合全文分析，未来需在物理－数据融合建模、多故障因果推理及车云协同架构等方面持续突破，推动电控系统故障诊断从“事后维修”走向“事前预警”、从“单域独立”走向“跨域协同”。
参考文献：
[1]张鹏博,陈仁祥,邵毅明等.纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展[J].汽车工程,2024,46(1):61-74.
[2]丁瑞敏.新能源汽车电驱动系统故障诊断研究[J].汽车测试报告,2026(8):49-51.
[3]杨龙.汽车电子控制系统故障诊断及维修策略研究[J].汽车维修与保养,2025(22).
[4]马建华.基于人工智能的汽车电路故障分析与优化技术研究[J].汽车电器,2026(2):165-167.
[5]康鹏,潘利辉,孙利峰等.基于AI技术的整车电子电器故障检测方法[J].大众汽车,2025(7):103-105.
[6]丁富江,刘向,任传祥等.锂离子电池故障机理及检测综述[J].山东科技大学学报(自然科学版),2025,44(4):100-111.
作者单位：达方电子股份有限公司