刘 煜，林梦茹，蔡文兵，曹青青，毛柯然

（1.比亚迪汽车有限公司，陕西 西安 710018；2.比亚迪汽车工业有限公司，广东 深圳 518118）

随着中国对汽车排放污染物的排放要求日趋严格，NOX、颗粒物PM等污染物的排放限制及测量是研究的热点，国Ⅴ国Ⅵ阶段，汽车需满足GB 17691/GB 18285/GB 3847标准中对OBD信息及车辆运行数据流的要求。帅石金等从宏观和微观两个层面对集成后处理的部件三效催化转化器、颗粒捕集器设计故障诊断算法和轻型车国ⅥOBD技术要求进行总结[1]。于津涛等对国Ⅵ法规进行分析解读，对某款发动机的故障分类、MIL灯激活方式、限扭限速激活等方面进行测试[2]。吴向畅等开发了OBD系统，包括故障检测、故障管理以及基于CAN的通信协议栈，并以氧传感器的响应速率监测证明系统运行的有效性[3]。丁蓉蓉等针对国Ⅵ后处理系统的开发，确定了满足法规要求的后处理方案满足OBD诊断的相关要求[4]。丁莉等将国Ⅵ与国Ⅴ排放标准进行对比分析，提出实际行驶污染物的排放试验要求，增加OBD信息的相关监控[5]。

1 OBD测试评价模型拓扑图设计

1.1 OBD诊断系统设计

智能OBD排放诊断系统如图1所示，包括由汽车整车网络、车辆相关控制器、网络间连接器、发动机及其控制器、排放后处理装置和云端服务器组成的输入端，OBD诊断系统作为的控制端，以及完成国Ⅴ国Ⅵ车型、柴油机/气体机车型、地方标准检验的执行端。系统性进行国Ⅴ/国ⅥOBD检测，针对诊断柴油机及气体机车型进行自动化检验，满足不同标准对发动机运行信息的要求，并且可以做到实时更新软件程序，保证检测结果的准确性，实现排放检验自动化、智能化检验。

图1 OBD诊断系统框架图

1）输出端：由OBD插接头和排放终端插接头连接整车网络系统。发动机控制器连接发动机，采集排放后处理装置的信息，诊断网段和排放终端网段通过网络间连接器相连，诊断系统从云端获取最新程序。

2）控制端：诊断系统通过发送诊断报文请求，发动机控制器回复发动机运行信息。

3）执行器端：诊断系统进行故障灯闪烁逻辑判断、诊断支持就绪状态判断、诊断网络和排放终端网段的路由校核、ISO 27145/GB 17691/GB 18285符合性校验、地标符合性校验，并将结果进行综合判断。

1.2 智能OBD诊断评价拓扑图建立

诊断系统向云端服务器请求最新数据版本，用以匹配最新的ISO 15031/ISO 27145/GB 17691/GB 18285标准。当诊断系统接收到输入端发出的诊断回复报文后，启动执行器端进行判断，具体包括国Ⅴ国Ⅵ判断、故障灯闪烁逻辑判断、柴油机气体机判断、诊断支持就绪状态判断、OBD网段路由校验、排放终端网段路由校验、ISO 15031/ISO 27145/GB 17691/GB 18285标准判断、地标符合性判断，并综合给出判断结果，如图2所示。

图2 智能OBD诊断评价拓扑图

2 模型验证

2.1 OBD测试评价权重系数模型

从标准符合性、功能准确度、安全性、舒适性角度分析，建立OBD测试评价权重系数模型，如图3所示。

图3 OBD测试评价权重系数模型

对OBD排放诊断测试建立评价体系，从故障符合性、支持就绪状态符合性、路由校验符合性、标准符合度进行判断，运用层次分析法（AHP）确定其权重系数。构造描述OBD测试系统功能或特征的递阶层次结构，通过两两比较评价因素的相对重要性，给出对应的比例标度。

2.2 构造判断矩阵

运行层次分析法构造合理且保持一致性的判断矩阵，采用1～9比例尺度对OBD测试的重要度进行赋值，具体见表1，重要程度比较结果见表2，得到判断矩阵A。

表1 判断矩阵标度及含义

表2 重要程度比较结果

根据表2的结果，得到比较判断矩阵A，如式（1）所示。

2.3 确定OBD排放诊断评价指标的权重

对图3中OBD测试评价权重模型的指标A1、A2、A3、A4的权重进行计算，并进行一致性检验。对于判断矩阵A，采用和积法求解其矩阵特征根。

1）对于OBD测试判断矩阵A按列规范化，即对每一列正规化，如下：

2）按行相加得和向量如下：

3）对OBD测试判断矩阵A进行平均，将得到的和向量正规化，即得到权重向量，如下：

4）计算最大特征根γmax如下：

5）进行一致性检验C.I.，如下：

2.4 OBD排放测试的定量评价

运用模糊综合评价法依据模糊数学的隶属度理论将OBD排放测试的定性评价转化为定量评价。

1）在指标体系确定的基础上，针对单因素Ui（i=1，2，3，…m，m为等级数）进行单因素评判，得到对应的评价等级Vj（j=1，2，3，…n，n为等级数）的隶属度rij。由此，m个因素的评价结果构成一个评价矩阵R，即确定从U到V的模糊关系R，将R按行或列进行归一化，如式（7）所示。

2）确定权重及单因素评价模型，先通过层次分析法得到权重集A=（a1，a2，…am），然后将其与评价矩阵R进行合成，即得到各因素的模糊综合评价模型，如式（8）所示。

模糊评价模型如表3所示。

表3 模糊评价模型

以故障符合度为例，根据确定的各级权重依次分级计算各元素的评价结果。第2层元素综合评价矩阵C11，C12，C13，C14，由权重系数模型A11，A12，A13，A14和模糊评价模型R11，R12，R13，R14计算得出，如下：

第1层元素故障符合性矩阵C1由权重系数A1和模糊评价矩阵R1得出，如下：

其余支持就绪状态符合性、路由校验符合性、标准符合性计算步骤与故障符合度相同。

3）计算综合评价得分。通过隶属度等级确定对应的分数集μ=[1.0 0.8 0.6 0.4 0.2]。综合得分G由下式计算得出：

3 总结

本文研究了基于国Ⅴ/国Ⅵ阶段排放标准的汽车智能OBD诊断方法，通过设计智能OBD诊断评价拓扑图，建立OBD测试评价权重系数模型，从标准符合度、功能准确度、安全性、舒适性进行综合评价，该测试评价体系目前尚在研究阶段，需要进行进一步的模型仿真和实验验证，用以应用到OBD排放测试评价中。