重型燃油汽車排放污染物治理物聯網智慧診斷系統原理

隨著智慧社會的加速到來，汽車及多個產業正從數字社會向智能社會演進，以云計算、大數據、5G、物聯網、車聯網等為核心的信息和通信技術成為數字化轉型的必然選擇。智慧檢測與診斷既是檢測平臺也是診斷平臺，是一個綜合的物聯網應用具有集檢測、云技術運算、大數據分析的智慧檢測診斷平臺。

一、SAE J1939總線數據采集部分

汽車90%故障來自汽車電氣系統，ECU控制單元的增多對于信息的共享、交換有了更高的要求，汽車網絡化已經成為汽車電子技術發展的重要趨勢。速銳得針對一臺自主研發高端重型卡車CAN總線采用SAE J1939進行了深入的研究。

結合該車型匹配的電控柴油機性能和CAN網絡上節點的實際要求，發動機發送的信息主要是發動機轉速、車速、水溫、燃油溫度、里程信息、燃油經濟性還有三類信號燈狀態及排放數據信息，對于其他信息由其他信息節點請求時響應發送。發送的報文定義發動機J1939的數據打包原則對報警信息進行更改。目前，速銳得通過SAE J1939將實現動力鎖定、軌跡管理、排放數據監測三個業務核心為出發點打造了核心遠程OBD智能車聯網終端。如下圖發動機參數集群：

表1、發動機發送參數群

制動系統采用的是ABS/ASR，ARS控制采用的是發動機+制動控制。通過SAE J1939 CAN總線ABS控制器與發動機進行通訊。ABS/ASR作用時，把發送扭矩/速度控制消息TSC1實現對發動機的控制，由于涉及對車輛行駛安全的控制優先級定義為2，報文詳細定義如表2所示。

表2、ABS與發動機通訊報文

ABS作用時通知發動機轉矩為零，ASR作用時要求發動機減少轉矩達到控制車輪的效果。ABS和發動機之間的通信與信息類型為信息類和命令類。

表3 ABS與發動機控制時序與數據定義

     CAN總線儀表發揮了電控發動機的最大功能，通過采集發動機轉速、車速、水溫、機油溫度、里程信息、燃油油量等信息節省了傳感器的同時簡化了線束。組合儀表控制器作為網關連接車身低速網絡，支持來自車身BCM控制器的各種顯示信息，例如各種燈光信息如轉向指示燈等，還有車門、車鎖等等。

二、物聯網應用部分

物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是5G、信息化時代的重要發展階段。顧名思義，物聯網就是物物相連的互聯網，我們暫且這么看。這里面包含了兩層意思：一是物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網的基礎上延伸和擴展的網絡；二是其用戶端延伸和擴展到任何物品與物品之間，實現端與端的信息交換和通信，也就是物物相息。

在汽車污染排放治理中，需要使用多次檢測診斷設備和治理設備，對超標車輛進行檢測診斷和維修治理。在這個過程中，生成了多項檢測診斷數據和維修治理數據。這些數據可以直接應用到整個汽車排放污染物治理體系中，為各個方面的大數據挖掘和大數據應用提供最基礎的數據支撐。

只有基于物聯網技術，將汽車排放污染物治理中所使用的各種檢測診斷設備和治理設備，采集的汽車排放數據、汽車傳感器和執行器的數據、波形，通過互聯網技術，GB32960、GB17691標準數據接口協議，將數據在網絡化的信息平臺上進行數據傳輸和共享。

三、云計算分析

在通過物聯網實現檢測數據和治理數據共享的基礎上，實現了大數據的共享。基于汽車排放污染超標診斷技術原理和方法，應用AI智能技術、以云計算分析平臺為依托，基于排氣特征數據庫、排放控制數據庫、排氣超標診斷原理數據庫、排氣超標治理案例數據庫等，運用故障分析、大數據分析、專家會診等智慧診斷分析推理模型，對排放污染超標進行全面故障診斷，在有遷移學習能力的維修治理案例數據庫的支撐下，實現基于故障源的故障指數診斷。

圖1、云計算平臺架構示意圖

云計算分析平臺從排放檢驗數據庫中讀取超標車輛的排放檢驗數據，依據排氣特征數據庫、排氣超標診斷原理數據庫和排放控制數據庫的數據，建立診斷分析模型。結合發動機工況、特征數據庫，特別是國六標準下遠程OBD發動機排放監管系統未報故障碼的情況下，對傳感器和執行器的檢測數據、波形進行分析和診斷。最后匹配維修治理案例庫，進行大數據比對，計算出超標車輛的故障源和故障指數。

診斷人員根據智慧診斷得出的故障源和故障指數，大大簡化了對超標車輛檢測診斷工作，縮小了故障范圍，有針對性的進行故障檢測，快速、精準地確診超標車輛故障，提高診斷效率。

四、專家診斷應用

汽車排放污染物檢測超標維修及治理是一個專業性很強的領域，既包括了常規汽車診斷維修的內容，也包括了排放污染物控制技術、物聯網技術、總線技術、發動機技術等方面的專業領域。為了滿足越來越嚴格的國六排放要求，單一的排放控制技術已經不能滿足需要。各個汽車廠商會采用不同的控制技術的組合來實現排放污染物排放量的控制。而同一控制技術的應用，因為各家生產商車型的設計不同，裝配方式和數據采集方式也不盡相同。

速銳得聯合在線監測診斷平臺，針對不同的車型，不同的品牌，聯合各地車輛診斷維修大師，對排氣超標車輛進行遠程“專家會診”。解決特殊超標車輛疑難雜癥問題，在診斷過程數據中，為國家污染排放治理藍天保衛戰提供特殊的“案例積累”，隨著在線監控有效推進和運行，疑難診斷案例正在不斷的完善和補充，可以有效的提高智慧診斷的精準度。

五、數據檢測和統計

排氣污染超標診斷的過程是一個需要信息化、電子化的過程。車輛排放污染物檢測和維修的全過程的數據、照片、表格、專家指導意見等都將在云技術分析平臺內記錄和保存。對過程中的異常數據進行監測，同時為維修治理的減排效果統計提供第一手的數據支持。

六、遷移學習能力

智慧診斷具備遷移學習能力，相同品牌、型號的車輛，在排氣超標故障源上具有很大的共性，隨著系統運行，數據采集及在線監控，維修治理案例庫的積累，基于案例庫的大數據分析能力將會日趨提高，云計算分析得出的故障源定位將更加準確。

七、信息化閉環

在我國I/M制度實施過程中，M站作為維修治理企業，是最重要的一環，與I站建立信息數據共享，引導排放污染超標車輛到有資質、有實力的M站進行維修治理，對治理合格的車輛，允許到I站復檢至合格，實現數字化信息的閉環。

結語

汽車排氣超標智慧診斷就是為了降低診斷人員負擔，提高診斷的精準度和效率，應用物聯網+人工智能的現代計算機技術，將多種檢測診斷設備對治理車輛的檢測數據共享到云計算平臺，根據汽車排氣超標診斷模型，對發動機排放污染物各項成分結合發動機各個系統互相控制、互相影響的關系進行分析和診斷，綜合維修治理案例庫的大數據分析結果，實現快速、精準的定位排氣超標故障源和故障指數，引導診斷人員對超標車輛進行監測診斷，確診超標故障原因。同時堅持診斷數據與M站信息中心自動對接，與環境生態部門的信息中心有效聯動，引導超標車輛到真正有治理能力的M站進行維修治理。