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摘要：在国家“双碳”政策的背景下，如何实现节能减排兼顾经济发展已成为当务之急，新能源重卡是一个重要的发展方向。本文提出“数据采集—在线监测—故障研判”三步技术框架，构建工况自适应的能耗动态基准模型，通过特征偏离度实时判定能耗异常，并建立多特征融合与时空关联推理的故障溯源机制。该方法打通了能耗监测与动力故障分析的链路，为提升车辆运营能效与可靠性提供了可落地的技术路径。

关键词：新能源重卡；能耗在线监测；工况自适应；特征偏离；故障研判

引言

新能源重卡已全面在短途物流运输行业推广运行，特别是在钢铁、港口等行业内部物流短倒业务，均已全部更换新能源重卡，其电耗水平直接影响运营成本与续航能力。然而，当前能耗监测普遍采用固定阈值比对，难以适应重卡载重多变、路况复杂的实际工况，能耗异常发现滞后，且与动力系统故障之间缺乏联动分析，导致能效管理停留在粗放阶段。本文围绕上述问题展开，先建立多源数据采集与特征提取基础，再构建工况自适应的在线监测方法，最后设计异常能耗驱动的故障研判策略，形成一套闭环分析体系。

一、多源数据采集与特征构建

（一）能耗关联数据实时采集体系

数据采集包含车辆动力链路和行驶环境这两个方面。动力链路部分通过CAN总线随时取得驱动电机功率、电池总压以及单体电压、SOC还有充放电电流，其采样频率被设置成1Hz；行驶环境方面则收集车速、载重信号以及GPS经纬度，其中载重信号源自悬架压力传感器或者载荷标定模型，环境温度和电池包内部温度借助分布式热电偶一同获得，采样间隔为5秒。所有这些数据经过车载终端执行边缘预处理之后，按照时间戳对齐并打包发送到云端平台，创建统一的能耗相关数据流，给特征获取提供完善的输入。

（二）动力系统运行特征参数提取

原始采集的数据不能直接支持建模分析，要转化成有物理意义的运行特征。把瞬时电流和电压相乘得出瞬时功率，然后对时间做积分就得到累计能耗，再加上里程数据来推算百公里电耗，这被当作核心能耗指标^[1]。工况特征是从车速序列里面获取平均车速、最高车速以及怠速所占的时间比例，以此来表现行驶节奏对于能耗产生的影响。动力系统特征关注电池放电倍率的分布情况、电机转矩负荷率还有其高效区间所占的比例，这些用来描绘动力链的工作状况。

二、能耗在线监测与异常辨识

（一）工况自适应的能耗动态基准建模

固定基准在重卡场景中失效，其根本原因是工况特征和能耗之间的映射关系属于强非线性类型。文章利用梯度加强树创建工况到能耗的回归模型，把载重、平均车速、坡度、启停频率等工况特征当作输入，把正常行驶时的百公里电耗预期值设为输出，而训练样本则从历史无故障行驶片段当中甄选出来。模型上线之后，会及时获取当前的工况参数，并且动态给出在这种工况下应当具有的能耗基准值及其正常的波动范围^[2]。整个范围依据训练残差分布的分位数来确定。要防止模型出现随着时间推移而漂移的情况，因此系统会定时选取最近时期低偏离度的样本执行增量更新，从而保留住基准针对车辆状态缓慢变化的自适应能力。

（二）基于特征偏离的能耗异常实时判定

异常判定把实际能耗和动态基准之间的偏离度当作核心度量，其中，瞬时偏离率被定义为实测值与基准值之差的绝对百分比。为了防止单个采样点的噪声造成误报，采用滑动窗口机制，不断计算窗口内部偏离率的平均值以及超出阈值的采样点所占的比例。如果窗口内部偏离率的平均值大于15%，并且持续时间到达预先设定的时间限度，认定这是能耗异常事件。异常等级依照偏离幅度划分成轻度、中度和重度三级。轻度过后只会产生提示标记，中度过后会发送到车队管理端，而重度则会按照车辆运行状况给出立即检查的建议。

三、动力系统故障研判与溯源

（一）多特征融合的故障征兆捕获

能耗出现异常情况时，研判模块会马上从异常时间段获取多面的动力学特征：电池单体压差的最大值、电机绕组温度上升速度、绝缘电阻的最小值以及电控系统的故障代码状态位等。把这些不同类别的特征经过标准化之后形成一个故障迹象向量，然后把它和历史故障案例库里那些典型的迹象模板做相似度比较。这个比较用的是加权欧氏距离，各个特征对于辨别故障类型所包含的信息量事先已经算好权重了。如果相似度大于某个设定好的界限值，从里面找出来当作候选对象，做到从能耗异常到故障种类的初步关联。

（二）时空关联的故障因果链推理

动力系统故障常常会按照一定的时序和空间路径来发展，孤立的特征不能体现因果关系。本文创建了时间序列中特征变化的轨迹，去分析异常特征出现的先后顺序——电池单体压差增大一般会比局部温度异常要早。从空间角度看，形成包含电池包、高压配电盒、电机控制器以及驱动电机的动力链路节点有向图，并按照电气连接和热传导路径来确定故障传递的方向^[3]。把时间顺序和空间路径结合起来，推断出当下异常最有可能源自哪个节点，从而降低误判概率。

（三）故障模式分级研判与预警策略

故障判断结果按照严重程度划分成三级：一级故障就是性能稍微变差一些，不过车子还能跑，系统就推给你保养建议然后一直盯着；二级故障是零件那儿已经很不正常了，提示驾驶员在下班收车时回场检修；三级故障包含绝缘破坏、电池发热爆炸这些危险情况，立即指令停车并呼叫应急队伍进行处置。预警策略把车辆当前的位置和运行任务的优先级融合起来，对于靠近充电站或者维修点的车辆会优先给予处理指示，以此缩减由于运营中断而造成的损失。检修完毕之后，通过闭环机制把相关案例反馈到案例库，不断提升故障判断模型的准确性。

四、结语

本文就新能源重卡能耗监测精度不够以及异常溯源脱钩的情况，创建起包含多源数据收集、工况自适应基准塑造、偏离判断以及故障推断在内的完备技术流程。此方法的关键长处就是用动态基准代替固定阈值，让能耗异常判断更加符合实际运行工况。通过多特征融合与时空因果推理将能耗异常与动力故障建立关联，实现了监测与诊断的一体化，为新能源重卡的精细化能效管理与预防性维护提供了可行的解决方案。

参考文献

[1]凌波,朱广岩,王雯,等.不同技术路线重卡的生命周期碳排放、能耗及经济性效益分析[J].洁净煤技术,2024,30(S2):515-523.

[2]周小坤.基于特定循环工况下的新能源重卡车载电机控制器优化[D].上海电机学院,2024.

杨 群 郝瑞吉

河南安钢物流有限公司