新能源汽车高压系统故障的电磁兼容性诊断路径优化研究

摘要：随着新能源汽车行业的蓬勃发展，高压系统作为其核心组成部分，其稳定性和可靠性至关重要。电磁兼容性问题引发的高压系统故障逐渐凸显，对车辆的安全性和性能产生严重影响。本文旨在深入研究新能源汽车高压系统故障的电磁兼容性诊断路径优化方法，通过分析现有诊断技术的不足，提出改进策略，以提高故障诊断的准确性和效率，保障新能源汽车的安全稳定运行。

关键词：新能源汽车；高压系统故障；电磁兼容性；诊断路径优化

一、引言

新能源汽车因环保、高效在全球广泛应用，其高压系统为关键组件供电。但高压系统运行产生的电磁干扰，会影响车内设备，还可能致自身故障，引发动力中断、电池过热起火等严重后果，威胁驾乘人员安全。所以，优化高压系统故障的电磁兼容性诊断路径，对保障新能源汽车安全可靠运行意义重大。

二、新能源汽车高压系统电磁兼容性概述

（一）高压系统电磁干扰源

新能源汽车高压系统的电磁干扰源主要来自多个方面。其中，功率电子器件是重要干扰源之一，像逆变器、DC/DC 转换器在工作时，高频开关动作频繁，由此产生大量谐波。这些谐波通过传导和辐射的方式在周围空间传播，干扰其他电子设备的正常运行。此外，电机驱动系统也是干扰源。驱动电机运转时，电流变化和磁场交替会产生电磁噪声，而电机电刷与换向器之间的滑动接触产生的电弧放电，更是加剧了电磁干扰。同时，电池充电过程同样不可忽视，充电时充电设备与车辆高压系统间的能量传输会产生电磁波动，特别是快速充电时，大电流变化引发的强烈电磁干扰，会对车辆电子设备和高压系统本身造成不良影响。

（二）电磁干扰对高压系统的影响

电磁干扰给高压系统带来诸多危害。在通信方面，它可能破坏高压系统组件间的通信信号，造成数据传输错误或中断。比如电池管理系统与电机控制器通信受干扰，电机控制就会出现异常，直接影响车辆动力性能。对于传感器，高压系统中的电流、电压等传感器对电磁干扰很敏感，一旦受到干扰，就可能输出错误信号，使控制系统做出错误决策，进而引发高压系统故障。而且，长期处于强电磁干扰环境下，高压系统的绝缘材料会受到影响，绝缘性能下降，增加电气短路风险，严重时甚至可能引发火灾，威胁车辆和人员安全。

三、现有电磁兼容性诊断技术及存在的问题

（一）现有诊断技术

在新能源汽车高压系统电磁兼容性诊断领域，目前主要存在几种常用的诊断技术。传导发射测试是其中之一，它借助线性阻抗稳定网络（LISN）和频谱分析仪等设备，对高压系统在电源线、信号线等导体上传播的电磁干扰信号展开测量，以此来评估系统的传导发射特性[1]。另一种重要的技术是辐射发射测试，该测试需要在电波暗室中进行，利用接收天线测量高压系统向周围空间辐射的电磁干扰强度，为评估电磁兼容性提供关键依据。此外，故障注入测试也是常用手段，通过人为向高压系统注入特定的电磁干扰信号，模拟实际运行中可能出现的干扰情况，然后观察系统的响应，进而判断系统是否存在潜在的电磁兼容性问题。

（二）存在的问题

然而，现有的这些电磁兼容性诊断技术存在诸多问题。一方面，诊断效率较低。当前的诊断技术通常需要对高压系统的各个组件进行逐个测试，整个测试流程繁琐复杂，耗费大量时间。在实际的汽车生产和维修场景中，这种低效率的诊断方式远远无法满足快速定位故障的需求，严重影响生产和维修进度。另一方面，诊断准确性不足且缺乏实时监测能力。由于新能源汽车高压系统极为复杂，电磁干扰的传播路径和耦合方式多种多样，现有的诊断技术很难全面、精准地捕捉到所有电磁干扰信号及其对系统产生的影响，这就容易在故障诊断过程中出现误判和漏判的情况。并且，大多数现有诊断技术只能在车辆停止运行或特定测试条件下进行，无法对高压系统在实际行驶过程中的电磁兼容性状态进行实时监测，导致一些间歇性的电磁兼容性故障难以被及时发现和解决，给车辆的安全运行埋下隐患。

四、新能源汽车高压系统故障的电磁兼容性诊断路径优化策略

（一）基于多传感器融合的实时监测技术

在优化新能源汽车高压系统故障的电磁兼容性诊断路径时，基于多传感器融合的实时监测技术至关重要。首先是传感器选型与布局环节，需要综合考量高压系统的结构特点以及电磁干扰的分布状况，选用电场传感器、磁场传感器、电流传感器和电压传感器等多种类型的传感器。合理地布局这些传感器的位置，能够确保全面、精准地采集电磁干扰信号和系统运行参数，为后续诊断提供丰富且准确的数据支持[2]。而在数据处理方面，采用先进的数据融合算法必不可少。通过该算法对多个传感器采集到的数据进行融合处理，可有效提升数据的可靠性和可用性。以卡尔曼滤波算法为例，其对传感器数据进行融合和预测的能力，能帮助更准确地判断高压系统的电磁兼容性状态，及时察觉潜在的故障隐患，显著提高故障诊断的准确性和实时性。

（二）智能诊断模型的构建与应用

智能诊断模型的构建与应用是优化诊断路径的关键步骤。第一步是故障特征提取，通过对大量电磁兼容性故障数据的深度分析和挖掘，找出能够精准表征不同故障类型的特征参数，这些参数涵盖电磁干扰信号的频率、幅值、相位，以及高压系统运行参数的变化趋势等。接下来是模型训练与验证，利用提取的故障特征参数，借助机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等构建智能诊断模型。在大量样本数据的训练下，模型可以学习到故障特征与故障类型之间的内在映射关系。之后，使用验证数据集对模型进行严格验证，全面评估模型的性能和准确性。最后是在线诊断应用，将训练好的智能诊断模型应用于新能源汽车高压系统的在线诊断工作中。通过实时采集高压系统的电磁干扰信号和运行参数，并输入到模型中，模型便能迅速判断系统是否存在电磁兼容性故障，同时确定故障的类型和位置，为车辆的安全运行提供有力保障。

（三）诊断流程的优化与协同

优化诊断流程并建立协同诊断机制，能够进一步提升新能源汽车高压系统电磁兼容性故障的诊断效果。在分层诊断策略方面，依据高压系统的结构和功能特点，将诊断过程划分为多个层次。首先开展系统级的整体诊断，快速甄别高压系统是否存在电磁兼容性问题。若发现问题，再深入到组件级和模块级进行细致诊断，逐步缩小故障范围，从而提高诊断效率[3]。在协同诊断机制的建立上，通过将车载诊断系统（OBD）与外部诊断设备联网，实现数据共享和协同作业。当车载诊断系统检测到高压系统出现异常时，能及时把相关数据传输给外部诊断设备。外部诊断设备凭借强大的计算能力和丰富的诊断资源进行深入分析，进而为维修人员提供更精准的故障诊断结果和切实可行的维修建议，有效提升维修工作的质量和效率。

五、结论

本文针对新能源汽车高压系统故障的电磁兼容性诊断问题，深入分析了现有诊断技术的不足，并提出了一系列优化策略。通过基于多传感器融合的实时监测技术、智能诊断模型的构建与应用以及诊断流程的优化与协同，有效地提高了电磁兼容性诊断的准确性和效率，增强了对高压系统实时监测的能力。未来，随着新能源汽车技术的不断发展和电磁兼容性要求的日益提高，还需要进一步深入研究和完善电磁兼容性诊断技术，以应对更加复杂的故障情况和更高的诊断要求，推动新能源汽车行业的健康发展。

参考文献

[1]袁变变.新能源汽车高压系统故障诊断与安全维修[J].汽车维修技师，2024，（18）：69.

[2]邓广才.新能源汽车高压系统故障诊断及维修技术研究[J].时代汽车，2022，（08）：117-118.

[3]塔月月，郑思坤.新能源汽车高压系统故障诊断及维修技术探究[J].华东科技，2022，（04）：87-89.