無人車車載柜作為無人駕駛系統的核心控制單元，其故障自診斷與修復能力直接影響車輛運行安全與效率。當前技術體系通過分層架構與多模態融合實現閉環管理，具體實現路徑如下：

　　一、分層診斷架構

　　車載柜采用“硬件層-數據層-算法層”三級診斷體系。硬件層通過電壓/電流傳感器實時采集電氣系統參數，結合DTC（診斷故障碼）體系對動力、轉向等關鍵模塊進行狀態標記。數據層利用CNN-QRNN深度學習模型對多源異構數據進行特征提取，例如通過VMD-MPE算法分解電機振動信號中的時序波動特征，識別軸承磨損等早期故障。算法層則部署SRU分類器，基于物理特征與深度特征的融合數據實現故障類型精準分類，某無人駕駛列車項目通過該技術將故障識別準確率提升至99.2%。

　　二、動態修復機制

　　針對軟件故障，車載柜內置冗余控制單元實現熱切換。當主ECU檢測到程序異常時，立即激活備用系統并回滾至最近正常狀態，某AGV項目通過該技術將系統恢復時間從分鐘級壓縮至3秒內。對于硬件故障，系統通過知識圖譜匹配故障現象與解決方案庫，例如當激光雷達數據異常時，自動調用校準程序或切換至視覺導航模式。更復雜的場景下，車載柜可觸發遠程協助協議，將故障快照（含車速、環境溫度等12類參數）上傳至云端，由專家團隊制定修復方案。

　　三、非侵入式監測技術

　　采用非侵入式電力負荷分解技術，通過總電壓/電流序列反推各電氣部件運行狀態。某無人駕駛收獲機項目應用該技術后，無需拆解設備即可定位發電機功率異常，維護效率提升40%。同時，系統配備三級存儲策略，關鍵故障數據優先寫入非易失性存儲器，確保斷電后仍可追溯故障鏈，為后續優化提供數據支撐。