随着中国对电动汽车的日益重视,电动汽车的保有量正在快速增长,但是在方便交通出行的同时,电动汽车的安全性也在遭受人们的质疑。近几年电动汽车频繁出现锂电池自燃、电机失控和刹车失灵等安全事故,其中绝大多数是因为电动汽车长时间不保养,车主对电动汽车状态不够了解,导致锂电池使用过度等情况造成的。为此本文开发了一整套电动汽车安全系统,该系统运用了电动汽车CAN总线、北斗定位、4G通信、Android手机客户端以及深度学习等技术,可实现数据收集、故障诊断、多个单体锂电池寿命预测等功能。具体内容如下。（1）根据系统的功能需求,提出了电动汽车安全系统的总体设计方案,系统由车载终端、云服务器和Android手机客户端三个部分组成。车载终端通过CAN总线读取电动汽车上电机控制单元、整车控制器和电池管理系统的关键数据,通过4G模块上传到云服务器。云服务器接收来自车载终端的数据,并保存在My SQL数据库中成为可查看的历史数据。通过Android手机客户端查看车辆相关数据和车辆故障信息。系统的拓展功能是通过互联网上的公共数据集提出了零部件剩余寿命预测,利用公共数据集构建合适的预测模型去预测关键零部件的剩余寿命,本文以锂电池作为例子详细描述。（2）车载终端的软硬件开发。车载终端以STM32F105RB为主控制器,集成电源转换模块、CAN总线收集模块、4G通信模块和北斗定位系统模块。软件开发方面,基于嵌入式实时操作系统,使用C语言进行数据采集、4G通信和北斗定位的软件开发。（3）为了建立多个单体锂电池剩余寿命的预测模型,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络与长短期记忆网络结合的预测模型,并使用锂电池循环充放电的公开数据集进行训练、验证。（4）远程监控平台开发。基于阿里云开发了服务器,实现了数据接收、处理、存储和传输的等功能。App开发站在用户的角度上进行思考,设计了清爽的界面和操作简单的功能,实现了实时数据、历史数据和历史故障提醒等功能。（5）试验测试。对电动汽车安全系统进行试验,试验结果表明车载终端各模块硬件开发合理,远程传输可靠,App可以准确读取并显示电动汽车的数据,提示汽车的故障信息。本文设计的系统实现了实时数据收集、历史数据存储、故障诊断和故障信息提醒等功能,可以实时掌握电动汽车的安全状况并及时判断车辆是否出现故障,有助于电动汽车的维护保养,具有一定的工程应用价值。