汽车系统可靠性与技术融合：智能动力总成及机电一体化诊断
摘要
随着智能电子设备、嵌入式传感器和人工智能驱动软件的整合，汽车系统的发展速度不断加快，催生了结构日益复杂的车辆，这些车辆需要先进的诊断和可靠性框架提供支持。本系统综述探讨了支撑智能诊断的各项技术的融合情况，重点关注动力总成系统、机电一体化诊断、人工智能、数字平台以及网络安全领域。研究遵循 PRISMA 2020 方法学，对 112 篇同行评审文章进行了严格分析，旨在明确汽车故障诊断和系统可靠性领域的关键进展、应用趋势及新兴挑战。研究结果表明，在实时传感器监测、机器学习算法和云边计算架构的支持下，汽车维护模式已从传统的被动维护向预测性维护和状态基维护发生范式转变。值得注意的是，卷积神经网络、支持向量机和无监督学习模型等人工智能技术的应用，实现了对动力总成、电池和热管理子系统等关键系统故障的更早发现和更精准分类。综述还强调，数字孪生技术的应用日益广泛，该技术可对车辆部件进行虚拟建模，无需物理测试即可开展预测性维护、系统优化和远程诊断工作。此外，研究发现整合 SAE J3061 和 ISO/SAE 21434 等网络安全框架对于在联网车辆环境中保护诊断系统免受不断演变的数字威胁至关重要。基于云与边缘的诊断平台已成为管理实时故障数据、支持空中下载更新以及确保分布式车辆网络快速决策的可扩展解决方案。文献中反复提及的一项挑战是诊断工程领域日益扩大的技能差距，尤其是在人工智能应用和系统集成方面，这阻碍了相关技术在工业场景中的有效应用。同时，综述强调了标准合规性和系统互操作性的重要性，这是确保多供应商环境下诊断一致性的关键。通过综合分析来自多个学科的 112 项高影响力研究，本综述对智能诊断和汽车可靠性管理领域的当前能力、局限性和未来发展方向进行了全面评估，可为研究人员、工程师和行业领导者通过智能诊断技术优化车辆性能、安全性和可维护性提供重要参考。
1、引言
汽车系统可靠性广义上指车辆部件和系统在特定条件下、规定时间内无失效执行其预定功能的能力。这一概念是现代汽车工程的基石，直接影响车辆安全性、运行效率和全生命周期成本。在技术层面，可靠性包含平均无失效时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）和失效模式及影响分析（FMEA）等衡量指标。与可靠性相辅相成的是机电一体化领域，这是一个融合机械系统、电子技术、控制工程和计算机科学的交叉学科。机电一体化系统在现代车辆中应用广泛，从防抱死制动系统（ABS）到电子稳定控制（ESC），均高度依赖传感器、执行器、微控制器和嵌入式软件。机电一体化诊断是指用于检测、隔离和修复这些复杂集成系统中故障的方法和工具。汽车可靠性原则与机电一体化的融合重塑了诊断的实施方式，强调实时分析和状态基监测。
图 1、机电一体化系统故障在汽车可靠性中的影响占比
智能动力总成系统通过整合自适应变速箱、电子控制燃油喷射、混合能源模块和再生制动装置等智能部件，实现了汽车设计的技术飞跃。这些系统利用嵌入式传感器和执行器提供的实时数据，优化发动机性能、减少排放并提高燃油经济性。正如 Jiang 等人所探讨并经 Taşer 等人在汽车领域拓展的观点，技术融合指的是将以往各自独立的技术（机械工程、电子技术、远程信息处理和人工智能）融合为统一系统，共同提升车辆功能。传统上以机械结构为主的动力总成，如今已包含软件定义功能和预测算法。智能动力总成通过电动马达与智能控制逻辑的集成、机器学习算法引导的热管理子系统等部件，充分体现了这种融合特性。车辆检测异常、适应不断变化的行驶条件并与其他车辆系统（如高级驾驶辅助系统（ADAS）或车对万物（V2X）通信）交互的能力，彰显了汽车诊断和控制技术的日益成熟。
图 2、汽车可靠性及诊断技术的全球应用情况
鉴于汽车行业的规模和经济影响力，汽车系统可靠性和诊断技术具有全球重要性。根据国际汽车制造商组织的数据，2022 年全球汽车产量超过 9200 万辆，这凸显了确保车辆安全、高效和可持续性的巨大压力。德国、日本、韩国和美国等国家在智能汽车系统研发方面投入巨资，认识到可靠、技术密集型车辆在国内和出口市场中的战略价值。欧盟的欧 7 标准和美国环境保护局的 Tier3 排放标准正推动诊断和可靠性技术的进步，以满足合规要求。中国和印度等新兴经济体也因对高效交通和空气质量监管的需求日益增长，加速了智能诊断技术的应用。ISO 26262（功能安全）和 SAE J3061（汽车系统网络安全）等国际监管框架进一步凸显了先进诊断技术在确保系统可靠性方面的必要性。因此，全球产业竞争与监管合规的交织，凸显了智能诊断和可靠性工程的重要性。汽车领域诊断技术的发展与电子和软件工程的进步同步。传统诊断主要依赖车载诊断系统（OBD-I 和 OBD-II），该系统基于排放控制和传感器读数进行故障码检测。然而，现代诊断已超越故障码范畴，整合了传感器融合、模式识别和实时数据分析技术。预测性诊断利用机器学习和统计模型，在故障发生前识别性能退化模式，从而实现主动维护。这些系统通常依赖远程信息处理和云平台远程收集、处理和解读车辆健康数据。控制器局域网（CAN）和 FlexRay 协议的广泛整合，实现了各电子控制单元（ECU）之间的可靠通信，从而支持更全面的诊断。嵌入式软件和空中下载（OTA）固件更新技术的进步进一步增强了诊断工具的适应性，能够进行实时修正和更新。因此，诊断不再是被动响应，而是成为系统优化和运行可靠性的战略工具。
现代诊断策略的一个关键推动因素是嵌入式传感器的普及，这些传感器可实时监测车辆状态。这些传感器包括温度、压力、振动、声学和电流传感器，能够持续收集运行数据。嵌入动力总成和机电一体化子系统的智能传感器具备自校准和自适应反馈回路功能，可提高诊断准确性。例如，加速度计和陀螺仪有助于诊断悬架和转向系统故障，而氮氧化物（NOx）传感器和氧传感器则是排放诊断不可或缺的部分。传感器融合技术能够综合多种类型传感器的数据，形成更全面的诊断视角。此外，嵌入电子控制单元（ECU）的诊断算法应用快速傅里叶变换（FFT）和卡尔曼滤波等信号处理技术来检测异常和偏差。基于人工智能的故障检测（如深度学习分类器）的整合，使车辆能够高精度识别复杂的非线性失效模式。这些传感器网络是状态基维护（CBM）的基础，可减少停机时间并优化资源配置。本综述的主要目的是综合并批判性地审视智能技术融合在提升汽车系统可靠性方面的作用，重点关注动力总成系统和机电一体化诊断。随着车辆对集成电子、机械和软件子系统的依赖日益增加，理解这些元素如何相互作用以影响可靠性，对于学术研究和工业实践都至关重要。综述系统地探讨了智能动力总成技术（包括电子控制单元、自适应变速箱、电池管理系统和混合推进模块）在改进故障检测、运行效率和耐久性方面的作用。同时，本文评估了诊断策略从传统的基于故障码的方法向由人工智能和机器学习算法支持的先进实时状态监测的演变过程。本研究还旨在在系统思维框架内描绘可靠性工程与机电一体化之间的多维相互作用，解决信号解读、传感器融合和基于模型的故障预测等挑战。为实现这一目标，综述围绕三个核心维度展开：（1）技术融合在塑造下一代汽车架构中的作用；（2）用于机电一体化诊断和预测性可靠性分析的方法和工具；（3）电子技术、机械设计和计算智能在汽车可靠性保障中的跨学科整合。综述重点关注 2005 年至 2024 年期间发表的同行评审研究，涵盖了汽车诊断和智能系统发展的二十年历程。本综述不包括商业手册，而是侧重于学术和工业研究成果，以提供基于证据的综合分析。通过这种全面分析，本研究有助于深入理解诊断智能和技术整合如何重塑现代汽车工程中的可靠性范式。
2、综述
本文献综述旨在批判性地审视和综合汽车工程领域智能技术融合的现有知识体系，重点关注动力总成系统和机电一体化诊断在汽车系统可靠性框架内的应用。随着汽车系统演变为具有嵌入式智能和多领域集成特征的复杂信息物理平台，可靠性保障已成为设计的必要条件和战略差异化因素。过去二十年的文献越来越多地关注预测性诊断、实时监测、机器学习和传感器融合如何重塑车辆的维护策略和故障检测协议。本节首先概述系统可靠性及其在汽车工程中的相关性，然后讨论智能动力总成系统的演变和现状。接着，探讨机电一体化诊断的理论基础和技术方法，包括传统技术和智能技术。特别关注基于人工智能（AI）的诊断模型、嵌入式传感器框架和系统健康管理协议。此外，综述还识别了影响全球汽车生态系统诊断和可靠性性能的关键标准、监管影响和设计方法。最后，综述指出了研究空白，例如缺乏统一的诊断架构以及在异构平台上实时实施的挑战。所选文献包括学术出版物、标准文件、行业白皮书和基准研究，全面展示了智能汽车系统中的跨学科融合。
汽车系统可靠性与机电一体化
汽车领域的系统可靠性指车辆部件和系统在特定时间内、给定环境条件下按预期功能运行而不发生故障的概率。这一定义源于经典可靠性工程，该工程采用概率模型和确定性模型来评估部件耐久性和系统级稳健性。在汽车行业，可靠性不仅限于机械耐久性，还延伸到电子设备、嵌入式软件和信息物理集成。现代汽车系统通常集成数百个电子控制单元（ECU），其复杂性要求对可靠性进行更广泛的解读，以涵盖功能安全和实时系统交互。Kang 等人强调，向电气化和数字化的日益转变，要求在推进、通信和控制领域采取全面的可靠性策略。
图 3、现代汽车系统中的关键机电一体化和电子控制功能
可靠的车辆系统必须确保动力总成、制动、转向和车载诊断等子系统在其使用寿命内无意外失效运行。根据 Chan的观点，汽车可靠性必须考虑失效后果（而不仅仅是失效可能性），因此必须从开发初期就融入系统设计。这种系统级可靠性评估对于满足 ISO 26262 等道路车辆功能安全国际标准至关重要，该标准要求对每个汽车功能进行危险识别和风险分类。此外，Ehsani 等人和 Chandran 等人的研究表明，在机电一体化系统中，可靠性既包括硬件稳健性，也包括软件完整性。诊断和容错控制逻辑的整合进一步将可靠性的范围从单纯的预测扩展到主动管理。随着高级驾驶辅助系统（ADAS）和电动传动系统等技术的普及，理解和定义可靠性已成为系统认证、客户信任和全生命周期成本优化的基础。汽车系统可靠性的量化需要应用成熟的工程指标和模型，其中平均无失效时间（MTBF）、可靠性框图（RBD）和故障树分析（FTA）最为常用。MTBF 是衡量系统在运行期间固有故障之间平均时间的统计指标，广泛用于电子控制单元（ECU）和传感器等不可修复部件。它是汽车设计中评估产品寿命和服务间隔规划的基础基准。尽管 MTBF 被广泛引用，但对于容错性、冗余性或使用变异性起主要作用的复杂系统而言，它往往不够充分。因此，可靠性工程师越来越多地采用可靠性框图（RBD）来建模大型系统内部件的相互依赖关系。
汽车中的机电一体化系统
机电一体化系统已成为现代汽车工程的基础，实现了机械结构与嵌入式电子设备、执行器、传感器和实时软件控制的无缝集成。“机电一体化” 一词最初由安川电机公司在 20 世纪 70 年代提出，指系统设计中机械与电子的协同结合。在汽车领域，机电一体化体现在防抱死制动系统（ABS）、电子稳定控制（ESC）、自适应悬架和电动助力转向等子系统中。这些系统展示了多领域技术如何融合以提供增强的性能、安全性和用户控制。对智能移动解决方案的需求日益增长，要求车辆能够动态适应驾驶员行为和外部环境，这推动了汽车机电一体化的发展。根据 Alabi 等人的观点，这种实时控制和嵌入式计算的整合构成了汽车领域信息物理系统的基础。
图 4、汽车机电一体化系统及其功能领域分类
汽车机电一体化系统的一个关键特征是其依赖反馈回路和控制器局域网（CAN）、本地互联网络（LIN）和 FlexRay 等数字通信网络进行协调和决策。这些系统依靠准确的传感器数据和稳健的控制逻辑来管理扭矩分配、牵引力控制和主动安全响应等功能。Jafari 等人和 Kamimoto的研究强调了传感器融合在复杂决策过程中的作用，通过结合加速度计、陀螺仪和全球定位系统（GPS）的数据实现精确的车辆状态估计。此外，对执行器和控制器的状态基监测能够早期发现故障，从而提高可靠性并降低维护成本。然而，这些系统的复杂性带来了新的可靠性和诊断挑战，特别是在实现实时故障检测和隔离方面。正如 Sharma 和 Habibullah所观察到的，机电一体化系统中软件算法与机械部件的相互作用，要求采用系统工程方法进行可靠性建模和容错设计。
车辆中机电一体化系统的演变反映了从特定功能机械装置向具有自适应行为的互联软件驱动模块的范式转变。早期的应用仅限于半自动制动和悬架控制，但最近的进步已实现了线控驱动、线控制动和线控转向等全集成系统。这些系统消除了传统的机械连接，完全依赖电子信号来控制关键车辆操作。这种转变不仅需要高精度传感器和执行器，还需要能够处理实时计算、失效管理和冗余的稳健软件架构。嵌入式微控制器和实时操作系统（RTOS）的普及在这些技术跨车型推广中发挥了关键作用。此外，AUTOSAR 等标准化框架促进了机电一体化功能的模块化设计和集成，使原始设备制造商（OEM）能够在多个平台上重用软件组件，同时保持安全性和合规性。先进的机电一体化系统还为预测性维护和车辆健康监测奠定了基础，通过收集和分析各个部件的性能数据来预测退化或失效。例如，研究表明，配备加速度计和位置传感器的智能悬架系统能够检测路面不平，并实时调整阻尼以提高行驶质量和部件寿命。同时，与远程信息处理平台的整合支持空中下载诊断和固件更新，减少车辆停机时间并提高可维护性。然而，电子和机械子系统之间日益增强的相互依赖性带来了新的失效模式和网络安全漏洞，尤其是在车辆变得更加互联和自主的情况下。因此，汽车机电一体化系统的研究需要一种多维方法，既要考虑软硬件协同设计、故障传播建模，也要重视系统级诊断，以确保功能安全和长期可靠性。
汽车系统中的智能部件
现代车辆中的智能部件是信息物理功能的核心，通过整合传感器、执行器、微控制器和嵌入式软件，实现自适应行为、实时控制和自主决策。这些部件战略性地嵌入动力总成控制、制动、转向和热管理等子系统，以支持基于环境和驾驶员输入的动态运行。例如，智能电子节气门控制系统通过自适应响应机制调节发动机进气量，同时提高燃油经济性和排放控制水平。在混合动力和电动汽车中，配备智能控制算法的电池管理系统（BMS）持续监测电池单体电压、温度梯度和充电行为，以防止热失控并延长电池寿命。这些部件依赖分布式电子控制单元（ECU），通过控制器局域网（CAN）、本地互联网络（LIN）和 FlexRay 等车载网络进行协调，实现子系统之间的高速通信。
图 5、现代汽车系统中的智能部件
嵌入悬架系统和传动系统模块的智能传感器在状态基监测和主动安全方面发挥着至关重要的作用。加速度计、陀螺仪和扭矩传感器通常用于监测动态负载，实现自适应悬架控制、扭矩矢量控制和防侧翻功能。根据 Gumiel的研究，这些传感器为车道保持辅助、自适应巡航控制和紧急制动等高级驾驶辅助系统（ADAS）提供数据支持，这些系统利用实时环境感知和机器学习进行控制优化。此外，智能热管理系统基于实时驾驶舱和发动机温度数据自主调节冷却液流量和暖通空调（HVAC）系统，从而提高能源效率。智能部件的模块化和可扩展性使制造商能够在多个车辆平台上实现功能标准化，优化开发时间同时保持功能完整性。Zhao 等人和 Xie 等人的研究强调，这些智能部件的整合不仅提高了可靠性和性能，还创造了支持实时诊断和预测的富数据环境。
汽车诊断的传统方法与现代方法
汽车诊断已从基本的故障检测系统发展为先进的实时监测平台。早期的基础是 20 世纪 80 年代末推出的第一代车载诊断系统（OBD-I），该系统主要基于与排放相关的部件进行基本故障码记录。然而，OBD-I 缺乏标准化和互操作性，这促使第二代车载诊断系统（OBD-II）在 20 世纪 90 年代中期问世。OBD-II 标准化了诊断接口、通信协议和诊断故障码（DTC），提高了不同汽车制造商之间的排放监测和维修准确性。尽管 OBD-II 改善了故障数据的可访问性，但其主要局限性在于其被动性 —— 仅在故障发生后才能检测到故障，预测能力有限，且对系统退化的上下文理解不足。为了克服这些局限性，制造商开始利用专用电子控制单元（ECU）和控制器局域网（CAN）、本地互联网络（LIN）等通信总线，在车辆子系统中直接整合嵌入式诊断功能。
图 6、汽车诊断的传统方法与现代方法
基于控制器局域网（CAN）的嵌入式诊断通过实时监测系统健康状况、实现电子控制单元（ECU）之间的交叉通信以及支持安全关键应用中的复杂决策，彻底改变了车辆失效管理。这些系统利用传感器反馈和控制算法进行局部故障检测，减少诊断延迟并提高根本原因识别的准确性。此外，汽车诊断现在越来越多地依靠以太网和 FlexRay 在高级驾驶辅助系统（ADAS）和自主平台等数据密集型系统中实现高速通信。这些嵌入式框架得到统一诊断服务（UDS）和 ISO 14229 等诊断协议的补充，这些协议标准化了内存读取、传感器校准和诊断故障码（DTC）清除等功能。随着汽车系统复杂性的增加，嵌入式诊断为管理故障检测和性能监测提供了可扩展的模块化解决方案，超越了传统 OBD 框架的静态、基于代码的局限性。随着联网车辆基础设施的扩展，汽车诊断已迅速向基于云和边缘的平台发展，实现预测分析、远程监测和空中下载（OTA）故障检测。这些现代诊断方法利用从车载传感器和电子控制单元（ECU）收集的数据，这些数据实时传输到云服务器进行集中分析和健康评估。基于云的诊断在车队管理和共享出行环境中特别有效，在这些环境中，可以利用人工智能（AI）算法汇总和处理来自多辆车辆的运行数据，在故障发生前检测异常并预测故障。这些平台支持车对基础设施（V2I）和车对云（V2C）交互，能够基于观察到的故障趋势部署实时软件补丁和诊断规则更新。与在车辆本地架构内运行的嵌入式诊断不同，基于云的诊断将可见性扩展到单个车辆之外，有助于系统级可靠性和全生命周期优化。
基于传感器的系统监测和信号处理技术
基于传感器的系统监测是智能汽车诊断的核心，能够实现实时数据收集、异常检测和预测性维护。现代车辆中嵌入了各种类型的传感器，包括振动传感器、声学传感器、压力传感器、热传感器、加速度计和陀螺仪。振动传感器广泛应用于动力总成和悬架系统，用于监测异常振动或不平衡，而声发射传感器则用于检测发动机轴承和气门机构的早期故障。压力传感器监测燃油喷射系统、轮胎压力和制动液压系统，为安全关键功能提供必要输入。另一方面，热传感器管理电池温度、发动机冷却系统和暖通空调（HVAC）单元，支持最佳性能和安全性。这些传感器不仅提供原始数据，还是状态基维护（CBM）的关键推动因素，在状态基维护中，维护决策基于实时健康数据而非定期检查。然而，要有效利用传感器数据，需要强大的信号调理和预处理技术来过滤噪声、标准化输入并检测有意义的模式。信号调理过程（如放大、滤波和模数转换）对于确保高质量数据传输到诊断算法至关重要。例如，在基于振动的诊断中，高通或带通滤波器用于隔离特定故障频段，而在声学诊断中，包络检测用于提取与故障相关的调制。预处理技术还包括平滑、去趋势和标准化，以处理传感器漂移和不同运行条件下的变异性。这些预处理步骤在电子控制单元（ECU）级和边缘计算平台中均有实施，以确保后续故障检测方法接收清洁且结构化的数据。随着车辆系统变得越来越数据密集和多传感器驱动，整合强大的预处理技术对于避免误报和实现准确的故障隔离至关重要。
故障诊断中的人工智能和机器学习
由于人工智能（AI）和机器学习（ML）能够处理高维传感器数据、识别复杂模式并支持预测性维护策略，它们已成为汽车领域故障诊断的核心。最广泛使用的技术包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），每种技术在建模车辆系统内的非线性、多变量关系方面都具有独特优势。人工神经网络（ANN）模型善于从标记的历史数据中学习故障特征，特别是在失效模式通过振动、热或声学信号的细微变化表现出来的系统中。支持向量机（SVM）分类器以其在高维空间中的稳健性而闻名，常被用于检测燃油喷射、变速箱和冷却系统中的故障，通过最佳决策边界将故障状态与正常运行区分开来。卷积神经网络（CNN）特别适合处理基于快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等信号处理技术得出的时间序列信号或频谱图的故障分类任务。包括长短期记忆（LSTM）模型在内的循环神经网络（RNN）用于建模故障发展的时间依赖性，适用于电池热管理和发动机失火检测等系统。
图 7、汽车故障诊断的人工智能和机器学习工作流程
人工智能技术能够实现自动特征提取，减少手动信号分析的需求，并允许系统直接从原始传感器输入中学习诊断模式。在动力总成系统中，这些方法用于基于频域数据和热力学指标识别涡轮增压器、曲轴和凸轮轴的退化模式。主成分分析（PCA）、ReliefF 和互信息等特征选择算法通常与人工智能分类器结合使用，以提高模型性能并减少过拟合。这些模型使用来自实际驾驶条件或测试台的标记数据集进行训练，并通过准确率、灵敏度、特异性和曲线下面积（AUC）等指标进行评估。将人工智能整合到诊断中不仅提高了故障检测准确性，还促进了自适应学习，使模型能够随着更多运行数据的获取而不断演变。
系统级诊断框架和互操作性
随着模型基系统工程（MBSE）的整合，汽车行业的系统级诊断框架取得了显著发展，能够开发预测性、可扩展和互操作的诊断架构。模型基系统工程（MBSE）提供了一种形式化方法，通过 SysML 和 MATLAB/Simulink 等图形建模工具定义、分析和验证复杂车辆系统的相互作用。在诊断方面，模型基系统工程（MBSE）有助于早期设计验证，并允许在系统组件及其相关失效模式之间建立可追溯性。这种建模方法支持基于仿真的诊断，能够在物理实施之前预测和分析故障条件下的系统行为。作为模型基系统工程（MBSE）的补充，以可靠性为中心的维护（RCM）和状态基维护（CBM）框架强调运行安全性和成本效率，通过根据实际状态（而非基于时间的计划）将维护工作重点放在最关键的组件上。这些方法越来越多地应用于汽车可靠性计划，特别是对于动力总成、电子制动系统和电池管理单元等关键任务系统。
图 8、联网汽车环境中的系统级诊断框架
数字孪生技术通过创建物理组件或整个车辆的虚拟副本，进一步增强了系统级诊断能力，能够进行实时性能跟踪和预测。数字孪生在电动汽车（EV）和自主系统中尤其有价值，在这些系统中，必须持续监测系统完整性以确保运行安全和预测性维护。通过将传感器数据与基于物理的模型和人工智能驱动的模型相结合，数字孪生能够模拟磨损模式、检测异常行为并估计部件的剩余使用寿命（RUL）。这些框架中通常采用故障注入和仿真技术，在模拟故障条件下测试诊断稳健性。这些仿真有助于验证诊断覆盖范围、隔离故障点并改进算法对异常事件的响应，同时不影响实际车辆安全。模型基系统工程（MBSE）、以可靠性为中心的维护（RCM）、状态基维护（CBM）和数字孪生共同构成了一个多维框架，能够在日益复杂的车辆系统中实现全面诊断、故障预测和全生命周期优化。
远程信息处理、车对万物（V2X）通信和系统健康管理的整合，将汽车诊断的范围从车辆本身扩展到联网生态系统，重新定义了汽车诊断的内涵。远程信息处理平台将运行数据实时传输到基于云的服务器，实现集中诊断、车队级健康监测和基于使用情况的分析。这些平台支持空中下载更新、远程故障排除以及动力总成、暖通空调（HVAC）和制动组件等车辆子系统的状态跟踪。车对万物（V2X）通信通过实现车辆、基础设施和中央服务器之间的数据交换，进一步增强了这一功能，从而将车辆诊断置于路面、交通密度和天气事件等环境条件中。这种整合方法使诊断能够结合内部传感器数据和外部输入，提高故障预测的准确性，并在动态运行环境中增强车辆安全性。
网络安全与安全诊断（SAE J3061、ISO/SAE 21434）
随着车辆对数字通信、嵌入式软件和联网基础设施的依赖日益增加，网络安全已成为汽车诊断的关键组成部分。安全诊断指保护车载诊断接口、电子控制单元（ECU）和联网平台免受未授权访问、篡改或恶意入侵，这些行为可能损害车辆安全、完整性或性能。远程信息处理、空中下载（OTA）更新和车对万物（V2X）系统等连接功能的快速普及，使汽车电子设备面临各种网络威胁，包括代码注入、欺骗和拒绝服务（DoS）攻击。这些风险延伸到诊断系统，未授权访问可能导致敏感信息泄露、校准数据修改或安全关键功能失效。为了应对这些日益严峻的挑战，SAE J3061 网络安全指南作为基础文件被制定出来，概述了在车辆开发生命周期中实施网络安全的流程框架。它引入了一种设计安全方法，与 ISO 26262 中概述的传统汽车安全流程保持一致，强调在每个系统级别进行威胁分析、风险评估和安全验证。
图 9、符合 ISO/SAE 21434 标准的汽车全生命周期安全诊断框架
作为 SAE J3061 的补充，更正式且国际认可的 ISO/SAE 21434 标准已发布，为管理道路车辆全生命周期（从概念到退役）的网络安全风险提供了全面框架。ISO/SAE 21434 规定了风险管理、持续监测、事件响应和安全软件更新的要求，将网络安全实践整合到系统设计、软件实施和诊断等开发阶段。该标准要求实施安全通信协议、认证机制和入侵检测系统，以保护内部网络（如控制器局域网（CAN）、本地互联网络（LIN））和外部接口（如 OBD-II 端口、蓝牙、远程信息处理单元）。这些标准强制要求诊断工具和服务接口遵循严格的访问控制和加密保护措施，以防止数据篡改或未授权重新编程。随着诊断工具演变为人工智能驱动和云整合平台，遵循 J3061 和 ISO/SAE 21434 标准对于创建可信、安全的汽车生态系统至关重要。
诊断工程和人工智能实施中的技能差距
诊断工程的快速发展，特别是人工智能（AI）和机器学习（ML）在汽车系统中的整合，导致工程师和技术人员之间出现了显著的技能差距。传统诊断工程侧重于机械和电气系统，支持技术包括 OBD-II 故障码和传统故障排除逻辑。然而，现代诊断框架涉及复杂的信息物理系统，需要具备嵌入式系统、信号处理、软件架构、数据分析和人工智能驱动算法等方面的知识。如今，工程师需要解读时频信号、设计和验证机器学习模型并实施状态基维护（CBM）策略，这与之前以机械为中心的模式相比发生了重大转变。根据 Boza 和 Evgeniou的观点，许多组织难以找到既具备汽车系统领域专业知识又精通数据科学或人工智能工具链的专业人员。这种技能差距在卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和无监督异常检测系统等先进诊断方法的应用中尤为明显，这些方法需要了解算法逻辑、Python 编程、数据预处理和验证指标。Chehri 等人的一项研究强调，缺乏在 TensorFlow、MATLAB 或 SciKit-learn 等人工智能开发环境中的实践经验，限制了诊断工程师参与模型开发或评估的能力。此外，传统汽车组织在重新培训现有人员方面面临困难，这些人员通常更熟悉机械检测技术，而不是解读频谱图、模型混淆矩阵或基于概率学习的诊断阈值。行业报告还指出，学术项目与人工智能驱动的汽车诊断所需能力之间存在不匹配，特别是在衔接电气工程、计算机科学和汽车设计的混合技能方面。如果不进行有针对性的技能提升，智能诊断平台和预测性维护系统的全部潜力将无法在实际应用中得到充分发挥。
将人工智能整合到车辆诊断中需要一支能够将系统工程原则与先进数据分析相结合的多学科团队，然而当前的工程课程和人才培养体系在这一交叉领域的支持仍显不足。机械或汽车工程领域的传统教育项目很少将机器学习、嵌入式系统编程或传感器融合分析作为核心能力。因此，行业需求与可用人才库之间存在差距，特别是在从原始传感器数据中提取特征、应用快速傅里叶变换（FFT）和小波变换、实施卡尔曼滤波以及在实时嵌入式环境中部署深度学习模型等方面。Yu 等人和 Zhang 等人的研究表明，许多负责动力总成诊断或电池管理系统的工程师缺乏参与人工智能框架所需的基础技能，因此严重依赖外部人工智能团队或商业黑盒工具，而无法自定义、验证或排除模型故障。此外，支持诊断中人工智能实施的组织基础设施往往较为分散。车辆诊断团队、IT 部门和数据科学家之间的跨职能协作常常因术语、工作文化和技术理解的差异而受到阻碍。例如，虽然人工智能专家可能提出高精度分类模型，但部署团队通常会遇到与电子控制单元（ECU）内存、处理速度或通信带宽相关的限制，这些挑战需要系统级思维和软硬件协同设计。汽车公司越来越多地采用训练营、专业认证和在线微证书等技能提升计划来弥补这些差距。然而，正如 Xie 等人和 Singh 等人所指出的，这些干预措施在各组织之间仍然分散且不一致。此外，可供工程师实验实时故障数据、传感器融合场景或空中下载诊断流程的仿真平台和测试台数量有限，这阻碍了实践技能的发展。如果不战略性地投资于跨学科培训项目，人工智能驱动的诊断工程领域的技能差距将继续延缓汽车制造和服务行业的创新及实际部署。
3、研究方法
本研究遵循 PRISMA 2020（系统综述和荟萃分析优先报告项目）指南，确保对汽车系统可靠性、智能诊断以及动力总成和机电一体化系统技术融合相关文献的回顾过程透明、可重复且方法严谨。该方法包括四个关键阶段：识别、筛选、资格评估和纳入，每个阶段均与 PRISMA 的结构化系统证据综合方法保持一致。
研究识别
识别阶段始于在多个学术数据库中进行全面搜索，包括 Scopus、IEEE Xplore、ScienceDirect、SpringerLink 和 Web of Science。选择这些数据库是因为它们广泛涵盖了工程、汽车技术和计算机科学文献。搜索使用关键词和布尔运算符组合进行，例如：“汽车诊断”、“动力总成可靠性”、“机电一体化系统”、“预测性维护”、“故障检测中的人工智能”、“数字孪生”、“模型基系统工程”、“云诊断” 和 “ISO/SAE 21434”。仅考虑 2002 年 1 月至 2025 年 3 月期间发表的同行评审期刊文章、会议论文和综述文章。初步搜索共检索到 1143 篇文章。所有结果均导出到 EndNote 参考文献管理软件，以便进行去重和文档记录。
PRISMA 2020 汽车系统可靠性和智能诊断系统综述流程图
筛选和去重
在筛选阶段，首先使用 EndNote 去重检测工具自动移除重复条目，然后进行人工验证。这一过程共剔除了 267 条重复记录，将文章库减少到 876 篇独特文献。随后，根据预定义的纳入标准审查标题和摘要，以评估每篇文章的相关性，这些标准包括：关注诊断框架、智能汽车系统、系统可靠性指标、基于传感器的监测以及汽车领域中基于人工智能的故障检测。排除了关注一般制造业、无关行业或不包含实证或方法学见解的文章。经过摘要筛选后，保留了 512 篇文章进行全文评估。
资格评估
在资格评估阶段，对全文文章进行彻底审查，以确认其与综述目标的直接相关性。纳入的主要标准是明确以汽车诊断、预测分析、可靠性工程、系统健康管理或车辆诊断网络安全为方法学或实验重点。如果文章是观点性文章、缺乏方法学细节或专门关注非汽车机械或消费电子，则将其排除。这导致排除了 344 项研究，最终获得 168 篇全文文章进行方法学严谨性和内容质量评估。由两名独立评审员进行交叉验证，以减少选择偏差并确保一致性。
最终纳入
最终纳入阶段最终选择了 112 篇符合所有资格标准的高质量文章。这些文章构成了研究结果和讨论部分中证据综合的基础。纳入的研究涵盖了广泛的汽车系统，例如动力总成故障检测、制动和转向诊断、嵌入式传感器平台、基于云的诊断架构以及人工智能和机器学习在可靠性建模中的应用。所选文献代表了多种方法，包括实验验证、仿真建模、算法开发、案例研究和基于综述的综合分析。所有纳入的研究均根据主题相关性、诊断技术、传感器模式和计算方法进行编码和分类，以便在后续部分中形成结构化的分析叙述。
研究结果
本系统综述最显著的发现之一是预测性维护系统在减少计划外停机时间和提高各行业设备可用性方面的关键作用。在 112 篇综述文章中，有 20 项研究特别强调了预测性维护方法的有效性，共被引用 2913 次。这些文章记录了实时监测系统、基于传感器的诊断和预测模型的实施，使制造商能够从被动维护模式转变为主动维护模式。研究结果一致表明，预测性维护不仅减少了设备故障，还降低了维护成本并提高了生产连续性。由机器学习算法支持的预测性策略能够更早地检测异常并更准确地预测故障，从而最大限度地减少了紧急维修和生产中断的发生。这些系统在航空航天和汽车等高风险行业中被证明特别有益，在这些行业中，运行连续性和安全性至关重要。在这些研究中，各组织在平均无失效时间（MTBF）和整体设备效率（OEE）等指标方面均取得了改善，突显了预测性维护框架的实际效益。许多制造商采用基于状态的维护触发机制，而非固定的维护计划，从而更有效地利用资源并延长设备使用寿命。预测性维护的使用还有助于提高工人安全性，因为在潜在故障升级为危险状况之前就对其进行了识别。在多项汽车案例研究中，预测性诊断有助于优化备件库存规划、减少工时并通过更可靠的车辆性能提高客户满意度。这些研究中所体现的效益的规模和一致性，验证了预测性维护在现代诊断和可靠性工程中的核心地位。
综述中确定的另一个关键进步领域涉及人工智能在车辆诊断故障分类任务中的整合。共有 17 项研究（总被引次数为 2450 次）侧重于利用神经网络、支持向量机和深度学习模型等机器学习技术识别和分类汽车部件故障。研究表明，这些基于人工智能的诊断系统通过从历史失效模式中学习并通过训练不断提高分类准确性，显著优于传统的基于阈值或规则的方法。在大多数情况下，这些系统能够通过识别传感器读数或信号行为的细微变化，区分正常运行噪声和早期故障指标。这些改进在动力总成、悬架和制动系统中尤为明显，在多项实验中，故障分类准确率始终高于 90%。此外，人工智能模型允许进行多类分类，区分单个组件的各种失效模式，例如电动机中的轴承磨损、不平衡、不对中和电气故障。与通常需要手动调整和特定领域规则的传统诊断工具不同，基于人工智能的方法被证明具有适应性和跨平台可扩展性。它们能够处理来自多个传感器的高维数据集，从而实现整体系统分析而非孤立的故障检测。多项研究还整合了可解释人工智能（XAI）技术，为工程师提供模型推理的透明度，从而提高了信任度和监管认可度。这些发现证实了人工智能在汽车诊断中的成熟度和适用性日益提高，并表明数据驱动模型现在已成为数字联网车辆故障检测流程的组成部分。
图 10、汽车系统预测性诊断结果的比较可视化
综述还确定了智能动力总成诊断方面的稳健进展，特别是嵌入式电子设备和智能算法在实时监测性能方面的应用。有 14 项研究（总被引次数为 1834 次）侧重于发动机部件、变速箱系统和混合动力总成的诊断框架。综述的研究一致强调，智能诊断能够对燃烧、扭矩传递、温度稳定性和排放控制进行持续状态监测，从而降低了灾难性故障的可能性。这些系统通常依赖于集成在动力总成部件中的基于微控制器的传感器阵列，收集有关压力、振动、燃油流量和温度的数据，以评估健康状况并预测失效模式。人工智能算法的整合进一步增强了它们跟踪性能退化趋势并建议维护或调整措施的能力。在电动和混合动力总成中，这些诊断系统在管理电池健康、逆变器运行和再生制动功能方面发挥着关键作用。多项研究表明，如何通过实时分析及早发现热负荷波动和换挡异常。该领域的智能诊断实现了自适应控制策略，根据每个子系统的检测健康状态调整运行参数。此外，来自动力总成的诊断数据通常传输到云平台进行长期分析，提供预测性见解并有助于系统优化。综述的文献强调，故障检测速度和诊断精度取得了显著提高，与驾驶性能、燃油经济性和发动机响应性相关的客户投诉也得到了可衡量的减少。总体而言，电子技术、传感器和智能软件的融合已将动力总成诊断从被动服务工具转变为系统性能管理的集成组件。
综述的 12 篇文章（总被引次数为 1725 次）为传感器融合和嵌入式监测在提高汽车诊断准确性和可靠性方面的有效性提供了令人信服的证据。这些研究表明，整合来自加速度计、热电偶、陀螺仪和声学传感器等多种类型传感器的数据，能够更全面地了解系统行为，并对故障指标进行交叉验证。传感器融合技术用于提高故障检测可靠性、最大限度地减少误报并检测单传感器系统可能忽略的细微异常。嵌入式监测系统利用实时信号处理分析振动特征、热梯度、压力变化和声学发射，从而能够及早发现发动机、悬架和传动系统中的故障。研究还强调，嵌入式诊断减少了对外部检测设备的需求，并支持实时车载决策。多项实施使用先进的信号处理算法在分析前减少噪声并隔离与故障相关的特征，从而提高了整体系统的灵敏度和特异性。在具备自主或半自主功能的车辆中，传感器融合还通过确保可靠的环境和内部诊断支持决策系统。这些嵌入式平台能够识别系统负载变化、性能偏离标准以及渐进式退化迹象，无需驾驶员干预即可触发警报或自动调整。大量证据表明，多传感器方法提高了诊断可信度，并直接有助于实现功能安全、延长生命周期和状态基维护的目标。
综述文献中有 10 篇文章（共被引用 1602 次）专注于整合基于云和边缘的诊断架构，以实现可扩展的车辆健康监测。这些平台能够从车载传感器获取实时数据，然后在车辆本地（边缘计算）或通过云基础设施（远程）进行处理，以检测故障、评估系统健康状况并为预测性维护行动提供信息。基于云的诊断提供了对多辆车辆运行数据的集中访问，使其在车队管理应用中特别有益。这些平台允许存储、处理和可视化大量遥测和诊断数据，支持大数据分析和长期可靠性研究。另一方面，边缘计算解决方案在车辆内部进行实时分析，减少延迟并确保即使在连接受限的环境中诊断响应的及时性。多项研究强调了混合框架，其中初始故障检测在边缘进行，而趋势分析和模型更新则在云端处理。这些平台显著减少了诊断准备时间，并支持远程软件更新，从而提高了车辆正常运行时间并降低了维护开销。重要的是，云诊断支持空中下载（OTA）功能，无需前往服务中心即可部署更新的诊断规则和软件补丁。综述的研究表明，通过采用云 - 边缘框架，诊断操作的响应性、故障解决效率和可扩展性取得了一致的提升。这些进步使云和边缘诊断成为智能联网车辆基础设施的基本要素。综述确定了 11 篇文章（总被引次数为 1681 次），探讨了数字孪生技术作为汽车行业实时诊断和预测性维护变革工具的应用。数字孪生是物理系统在虚拟环境中的复制品，能够对发动机、制动系统和电池等车辆部件进行动态建模。这些虚拟模型通过来自其物理对应物的实时传感器数据不断更新，能够进行性能监测、异常检测和故障仿真。数字孪生框架使工程师和技术人员能够可视化内部流程，并预测不同运行条件下的后果，而不会中断实际车辆功能。多项研究记录了数字孪生如何通过预测退化趋势、识别与预期行为的偏差以及基于仿真结果触发警报，改进维护规划。将人工智能整合到这些框架中，通过学习复杂的系统动态并随时间调整模型，进一步提高了它们的预测准确性。此外，数字孪生有助于固件更新、故障注入和系统重新配置的虚拟测试，从而减少了对物理原型的需求。这些能力在安全关键系统中被证明具有重要价值，在这些系统中，需要最大限度地降低故障风险。综述的文献一致强调了数字孪生在实现以可靠性为中心的设计、减少停机时间以及在车辆全生命周期内增强诊断方面的作用。它们在电动车辆和自主平台中的应用尤为显著，在这些平台中，持续的性能保证至关重要。
网络安全已成为诊断工程中的一个关键主题，有 14 项研究（总被引次数为 1914 次）分析了车载诊断系统的漏洞和保护策略。随着现代车辆通过远程信息处理、车对万物（V2X）接口和云平台实现更多连接，诊断系统面临着包括未授权访问、数据欺骗、固件篡改和命令注入在内的潜在威胁。综述的文献记录了攻击者如何利用不安全的 OBD-II 端口或无线接口获取电子控制单元（ECU）功能的访问权限，从而损害安全性和可靠性。多项研究提出了将加密协议、安全启动序列、硬件安全模块和异常检测框架整合到诊断流程中的方法。SAE J3061 和 ISO/SAE 21434 等标准的使用，为在从概念到退役的整个车辆生命周期中实施安全诊断提供了正式结构。研究还强调了在控制器局域网（CAN）、本地互联网络（LIN）和 FlexRay 网络上进行安全通信的必要性，特别是在诊断数据向外传输时。综述中包含的案例研究展示了入侵检测系统的成功部署，这些系统监测诊断命令模式并标记未授权行为。多篇文章还详细介绍了使用公钥基础设施（PKI）对远程诊断工具和空中下载（OTA）更新服务器进行认证。这些发现共同强调，必须将网络安全机制整合到诊断的各个层面 —— 从车载平台到基于云的系统 —— 以确保数据完整性、隐私和功能安全。
综述的 14 篇文章（共被引用 1807 次）强调了互操作性和诊断标准的遵守。这些研究评估了基于标准的工程在促进跨车型、部件供应商和诊断工具提供商的诊断系统无缝整合方面的作用。综述的文献强调，当车辆包含来自多个制造商的部件时，往往会出现互操作性挑战，每个制造商都使用专有协议、数据格式或诊断程序。ISO 14229（UDS）、ISO 26262（功能安全）、AUTOSAR（软件架构）和 ISO/SAE 21434（网络安全）等标准的实施，实现了诊断通信和失效管理程序的协调统一。这些标准为诊断故障码（DTC）处理、服务会话认证、内存访问和校准协议提供了结构化流程。多项研究强调，遵守这些标准提高了系统透明度，促进了第三方工具整合，并减少了开发和维护期间的工程时间。互操作性也是车队诊断和集中云平台的关键推动因素，允许使用通用接口诊断各种车型。此外，符合国际认可标准的系统展示出更好的全生命周期可追溯性、错误减少和对监管要求的合规性。这些文章中的一致发现是，在全球标准支持下，诊断互操作性对于现代诊断技术的可扩展、模块化和安全实施至关重要。
讨论
综述显示，预测性维护（PdM）作为汽车诊断中的一种变革性方法受到了一致关注，这与早期关于其运行和经济效益的研究一致。包括 Theissler 等人和 Errandonea 等人在内的多项研究长期以来一直强调，预测性维护（PdM）通过早期故障检测和延长部件寿命实现成本节约。本综述通过记录如何通过传感器驱动的诊断实施预测性维护（PdM）系统，有效减少平均无失效时间（MTBF）并提高整体设备效率（OEE），进一步证实并扩展了这一理解。与依赖基于时间的维护服务的早期框架相比，较新的研究利用人工智能和状态监测，仅在检测到退化时才采取干预措施。这与 Anselma的研究一致，该研究表明基于机器学习的预测性维护（PdM）在电动机诊断中优于统计阈值方法。此外，虽然 Wang 和 Jiao主要关注工业机械，但最近针对汽车领域的研究表明，车辆可靠性也取得了类似的提升，特别是在动力总成和底盘系统中。嵌入式传感、算法建模和远程信息处理的融合，标志着与传统预测性维护（PdM）工具相比取得了重大进步，为现代维护工作流程带来了实时适应性和跨平台整合。
本综述的研究结果证实，汽车行业的诊断方法已从基于规则的诊断大幅转向基于人工智能的故障分类系统。正如 Chen 等人所指出的，传统故障检测方法依赖静态规则或手动校准阈值，无法适应车辆系统中观察到的复杂和非线性行为。相比之下，Liu 等人和 Palensky 等人的最新研究表明，神经网络、支持向量机和卷积模型能够准确识别各个子系统中的故障。本综述的研究结果验证了这一转变，表明人工智能模型即使在多类分类问题中也能实现高准确率，这是基于规则的方法很少能实现的。早期框架容易产生误报，需要领域专业知识来调整诊断工具。然而，如 Xie 等人和 Rasheed 等人的研究所示，借助人工智能，诊断系统能够从数据模式中自主学习，并随着接触数据的增加而不断改进。此外，本综述在先前研究的基础上，记录了可解释人工智能（XAI）框架如何被引入以提高可解释性 —— 这是人工智能在安全关键应用中历史上一直存在的问题。这种演变不仅提高了诊断性能，还增加了用户信任并促进了监管合规。
动力总成系统中智能诊断的实施取得了显著进展，从基本的传感器监测发展到实时自适应智能。Cioara 等人和 Ibrahim 等人的早期研究强调了基本热传感器、扭矩传感器和振动传感器在内燃机状态监测中的作用。本综述表明，微控制器、嵌入式软件和人工智能算法的深度整合不仅能够捕捉系统行为，还能够预测退化并实现自动故障响应。这与需要事后分析的先前诊断方法有所不同。Bazmohammadi 等人和 Dewangan 等人的研究通过展示用于识别发动机失火、涡轮增压器不平衡和混合动力传动系统异常的实时分析，支持了这些发现。此外，虽然早期研究通常将诊断孤立于单个组件，但最近的方法倾向于系统级视角，利用云连接关联多个子系统的数据。这与 Li 等人的研究结果一致，该研究记录了基于云的动力总成监测平台如何提高电动和混合动力车辆车队的可靠性。诊断与系统控制功能的融合 —— 诊断数据为运行参数提供信息 —— 代表了与过去线性监测框架相比的重大演变。
传感器融合和嵌入式监测技术在早期研究中就被认为是故障检测和容错的关键推动因素。Tsybunov 等人和 Ghosh 等人先前描述了结合振动、声学和热信号进行稳健诊断的效用。本综述通过展示多传感器阵列如何与小波和卡尔曼滤波等信号处理算法协同工作，实现更高的准确性和更早的异常检测，证实并扩展了这一观点。包括 Chen 等人和 Tollner 等人在内的最新文献支持本综述的研究结果，即传感器融合通过冗余和交叉验证提高了诊断可信度并减少了误报。早期系统通常独立运行 —— 例如，振动传感器触发故障警报 —— 但如今的整合系统使用考虑环境背景、运行状态和传感器可靠性的逻辑。值得注意的是，综述的文献表明，传感器已从传统传感器转向能够进行本地预处理的嵌入式系统，减少了通信负载并支持基于边缘的决策。这种演变与 Flores 等人所描述的发展相呼应，其中自主车辆平台需要高保真、冗余的传感器流来维持安全边际。总体而言，研究结果表明，虽然传感器融合并非新事物，但其复杂性及其在汽车架构中的整合在近年来取得了显著进步。
汽车诊断中的云和边缘计算代表了 Jain 等人和 Escobar 等人所描述的早期远程监测系统的明显演变。本综述的研究结果强调，人们越来越依赖混合架构 —— 边缘设备在本地处理数据，而云则支持车队级分析和长期学习。虽然早期文献强调集中式云解决方案用于故障报告，但本综述显示，边缘计算已变得同样重要，特别是对于制动或动力分配诊断等对延迟敏感的应用。Dózsa 等人和 Li 等人的研究支持这种双架构方法，表明将故障分类器直接嵌入电子控制单元（ECU）可减少检测时间并提高安全性。此外，基于云的平台促进历史趋势分析和人工智能模型在车辆车队中的部署。这种能力扩展了 Kumar 和 Viswanathan的工作，他们确定了集中式数据存储库对可靠性优化的价值。值得注意的是，综述的文献强调，云诊断现在支持空中下载（OTA）更新和固件修改，这与 Lan 等人关于云整合车辆健康平台的先前研究一致。这些研究结果共同证实，利用本地计算和云分析的分布式诊断架构，现在已成为联网和自主车辆实时、可扩展失效管理的核心。
本研究综述的数字孪生在汽车诊断中的部署，建立在 Sayghe 等人开发的概念框架以及 Kamimoto指出的工业自动化早期应用的基础上。虽然数字孪生以前主要用于有限的仿真环境，但综述的文章展示了它们在系统可靠性和诊断工作流程中的动态实时整合。这些虚拟副本基于传感器数据不断更新，使预测性维护模型能够模拟各种条件下的磨损和退化。Sharma 和 Habibullah以及 Iyaghigba 等人的研究通过记录混合动力总成和电池系统的数字孪生如何提供有关组件性能和故障风险的可行见解，验证了这一趋势。与早期的静态建模方法相比，如今的数字孪生利用人工智能和机器学习来完善仿真并适应运行差异，Cioara 等人的研究也显示了这一点。此外，本综述的研究结果在先前工作的基础上，展示了数字孪生如何支持虚拟故障注入、固件测试和诊断验证，而无需物理原型。这在电动和自主车辆平台中具有特别重要的影响，在这些平台中，安全关键系统必须在数千个仿真场景中得到验证。因此，数字孪生整合代表了诊断精度、生命周期建模和成本效益测试策略的重大飞跃。
网络安全和诊断互操作性的重要性日益提升，这是综述文献和早期文献中反复出现的主题。Ibrahim 等人和 Bazmohammadi 等人的先前研究警告了 OBD-II 端口、控制器局域网（CAN）网络和无线接口中的漏洞，这些漏洞可能允许恶意重新编程或故障掩盖。本综述的研究结果证实了这些担忧，同时强调了 SAE J3061 和 ISO/SAE 21434 等框架的广泛采用。正如 Dewangan 等人和 Li 等人的研究中所强调的，这些标准为在整个车辆生命周期内保护诊断系统提供了结构化方法。本综述还与 Tsybunov 等人的观点一致，后者讨论了符合标准的诊断如何促进跨平台和供应商的互操作性。在统一诊断服务（UDS）（ISO 14229）和 AUTOSAR 标准的支持下，诊断互操作性在多项研究中被证明可减少多供应商环境中的整合时间并提高可维护性。虽然早期研究通常将网络安全和诊断视为独立领域，但本综述展示了它们通过在诊断工作流程中嵌入加密协议、安全固件交付和实时异常检测而实现的融合。这些发展不仅保护了车辆完整性，还确保了诊断数据能够在原始设备制造商（OEM）、服务中心和车队运营商等利益相关者之间得到可靠解读。证据表明，安全、标准化的诊断架构不再是可选的，而是现代汽车可靠性和合规框架的必要组成部分。
4、结论
本系统综述全面考察了汽车系统可靠性与技术融合的交叉领域，特别关注智能动力总成诊断、机电一体化系统、基于人工智能的故障分类和安全诊断架构。通过综合分析 112 篇高质量文章（被引次数超过 17000 次），综述证实，预测性维护系统、人工智能、数字孪生和传感器融合技术的整合，从根本上改变了现代车辆可靠性的保障和维护方式。研究结果强调，诊断方法已从被动和基于规则的诊断转向主动、数据驱动和自适应的框架，提高了故障检测准确性、延长了组件寿命并实现了实时状态监测。云和边缘计算在支持可扩展诊断平台方面的作用，以及 SAE J3061 和 ISO/SAE 21434 等网络安全标准的制定，表明人们越来越需要安全、互操作和面向全生命周期的诊断策略。此外，综述强调了诊断工程领域的关键技能差距，强调需要进行跨学科培训和跨职能协作，以充分利用这些先进技术。