汽车故障诊断方法与应用研究

陈学义

摘 要：汽车作为重要交通工具，其为人们出行提供便利条件，同时也肩负着驾驶者人身安全的重要作用，为此，汽车故障诊断与维修应作为汽车行业的主体发展方向，为人们提供安全保障。文章以汽车故障诊断方法为切入点，通过直观诊断法、仪器诊断法、OBD诊断法、专家系统诊断法、特征识别诊断法来对故障维修模式进行研究。

关键词：汽车;故障诊断;维修方法

1 引言

近年来，在信息化技术、智能化技术的发展下，我国汽车制造行业也正向智能化方向转变。现代化汽车为人们提供丰富的驾驶体验，可有效满足用户的多元化需求，但在电气系统、电子回路的应用下，也将加大汽车故障产生的几率。为此，汽车故障诊断方法也应做出升级与创新，以确保汽车故障问题可及时得到解决，为人们的出行提供安全保障。

2 直观诊断法

在对汽车进行检测时，具备相关经验的维修人员一般会通过直观检测的手段来对汽车的各类故障进行初步诊断。在进行直观诊断时，维修人员需对汽车构造、工作机理等进行深度认知，然后再结合自身工作经验进行检测，其工作流程一般外观查看、环节测试等为主，通过某一个部件展现出的故障特征来进行实际故障的确认。例如，车辆汽车在启动后，发动机响声过大，维修人员便可通过日常维修经验对发动机异响的原因进行初步诊断，如过滤阀堵塞、齿轮传动轴工作异常等，然后再通过关联部件的检测，来进一步缩减维修范围，进而逐步确定故障原因。在进行直观检测时，一般包含试验模式、听觉模式、触感模式、替换模式等，通过逐项排查来确定最终的检测结果。直观诊断法在实际应用过程中，不受专项设备、场所的限制，具有一定的灵活性。但此类检测模式仅适用于具备丰富经验的工作人员，针对当前汽车检测维修行业的发展趋势来讲，直观诊断法方面人才培养体系的建设与实施存在一定的难度。

3 仪器诊断法

仪器诊断法是指通过专业化技术、电子设备、检测仪器等来对汽车故障模式进行立体化检测，进而得出精准的构造参数、工艺参数等，例如，部件尺寸、联动工作方式、压力传输值、功耗等，现阶段，汽车故障诊断中常用的仪器包含示波表、万用表。在当前汽车产业的智能化发展下，汽车结构也与各项智能化技术进行整合，为适应汽车行业的发展，智能化设备检测技术应运而生，其是以汽车電控系统为平台，来对各类故障进行精准的信息检测。在检测过程中，其可对电子信号进行串行通讯的检测，同时检测信号与可依据系统运行路径来进行实时检测，以提升整体检测效率。

仪器诊断法的工作原理是将检测设备与汽车系统运行体系进行连接，可应用于整体化的汽车检测，并在不拆分汽车结构的情况下，依据精准的数据信息来对汽车的各项指标参数进行精准检测，以此来得出汽车部件的疲劳度、使用寿命等，进而对汽车的各项隐性问题进行查验，以此来提升整体检测质量。但仪器诊断法的应用易受到人员专业水平的限制，如工作人员的专业度不高，对部分数据参数的含义与联动性无法进行准确辨识，将严重影响整体检测质量，加大汽车的安全隐患。

4 OBD诊断法

OBD诊断法是一种汽车自检系统，其存在于汽车电控系统中，可对汽车的运行行为进行去全过程监督，并具备实时化信息反馈、故障模式辨别、精准通讯交互等功能。OBD诊断系统的建设与实施最早可追溯到上世纪80年代，在自检系统建设的初期存在功能不全的问题，令其发展模式受到限制，但自检系统概念的提出为后期汽车维修领域提供发展平台，在当前智能化技术、先进设备的支持下，令OBD检测系统逐步趋于完善。

现阶段，OBD诊断系统在实际应用时，诊断内容包括数据读取、联动装置检测、电气网络检测、故障代码识别、通用接口诊断、电子传输路径诊断、排放诊断、数字信号转换模式诊断等。OBD系统在运行过程中，一般通过系统内部通讯协议，来对检测基准进行核定，并将汽车内部的电控系统作为平台，来为数据在系统网络内的传输节点提供相应的传输路径，以确保数据链路层的高效率运行。

OBD系统在具体实现过程中，应遵循相应的通讯规则，例如通讯应答模式、时间请求、信号传输距离等，以保证系统的模块化运行。在汽车启动后，自检系统将与汽车仪表盘上的故障显示灯进行连接，同时自检系统开始对汽车进行立体化检测，当检测出汽车故障时，将在仪表盘设备上对各类故障信息进行显示。例如，发动机、液压系统、安全带检测、指示灯、胎压显示灯，此类故障指示灯信息可参照故障诊断手册来进行一一识别，维修人员也可将其作为参考依据进行故障分析，以此来制定与之相对应的维修策略。

但当前OBD自检系统在实际运行过程中，存在一定的检测局限性，例如，系统无法对汽车尾气排放值量进行检测、系统运行稳定性易受到外界环境影响等。在系统高荷载的运行情况下，其故障检测精准率仅维持在75%左右，为此，科研人员应针对此类问题进行调研，并在功能参数检测、基准化制定、模糊控制原理方面进行突破，以此来提升系统运行的稳定性。

5 专家系统诊断法

专家系统诊断法是将专家理论与维修体系进行融合，为故障检测模式提供多元化发展平台。我国对于专家系统的研究时间尚短，一般以国外先进技术与经验作为基准，来逐步完善自身的检测体系。目前，我国专家检测系统的主要部位包含发动机总成、电气系统、转向系统、制动系统、空调系统、联动系统、驾驶系统等。在发动机总成诊断方面，以细集理论为主，通过动态化扩展模式来对建构完整的知识框架，以提升实际检测范围，在对故障模式进行推理时，则采用是信息信号双联动反馈传输理论，来对系统运行程序进行反向推论，以此来增加系统的检测深度。电气系统检测是以神经元网络模型为主，通过对汽车的日常运行中产生的数据信息进行整合，然后再以内部数据信息作为参数基准来实现模糊控制，进而提升检测精度。转向系统是以模糊控制理论、神经网络算法为主，通过线性回归控制理论来对参数进行匹配。制动系统则是将语义网络模式作为节点体系，并通过信息资源整合与分类的形式，对制动系统进行模块化检测，以此来提升检测精度。联动系统、驾驶系统则偏向于语言控制模式，在人工智能网络优化的条件下，对系统产生的数据信息进行多维度分析。

专家系统在建构过程中，主要以理论原则与方法理论为主，通过技术、理论相结合，令专家系统实现升级。在新技术、传统诊断方法的融合下，专家系统也正在向案例模式、模糊理论模式、神经网络模式方向所发展，以此来提升整体检测精度。在专家系统不断优化下，为故障诊断行业带来发展平台，但由于系统检测模式过于数据化，在部分检测环节缺乏一定的柔性，并未能完全替代专家的诊断思维，为此，专家系统在建设过程中，应以智能化、整合化为主。

专家系统在优化过程中，应遵循着知识获取原则、知识对接原则、推理原则等。首先，知识获取原则方面，应加强线性回归、粗集算法、树架构等方面的优化，以确保专家系统可实现数据信息的整合与识别，并依据故障现象来进行模糊运算，以查验出故障的产生机理，进而扩大发动机摩擦、异响、功能等方面的检测精度。其次，在知识对接原则方面，应将各类知识体系映射到专家检测系统中，并依托于不同信息检测节点模式来制定相应的基准指标，以此来为知识架构与故障规则建立相应的对接平台，令专家系统实现模块化、定向化检测。最后，在推理原则方面，主要是针对专家系统的采集信息进行整合，通过反向推理、可信度推理、嵌套式推理，令整体知识体系变得更加简洁化、直观化，以此来提升专家系统运行的稳定性。

6 特征识别诊断法

特征识别诊断法可应用于机械诊断、电器诊断、内部电控系统等方面。在实际诊断过程中，一般是通过拾振器来对系统内部的电子信号进行获取，然后再以内部信号识别模块映射出相应的数据信息，以此来实现预处理模式。在特征识别过程中，一般是将系统运行模块进行分化，采取时域模型来对信息进行识别，此过程的数据信息识别是以模糊识别、网络识别等为主，以此来增强系统诊断能力。

特征识别诊断法可分为信号数值检测与状态模式检测两种。信号数值检测以系统离散信号为主，其对时间节点进行数据采集并进行分析，具体分析模型可包含AR识别、傅立叶识别、小波识别等，其内部信息检测模式可应用在传动系统检测、信号系统检测、功能检测、发动机总成检测等方面。与此同时，此类检测技术可对稳态信号、突变信号、非稳态信号进行检测，以提升系统的检测精度。

状态识别检测模式是对汽车故障进行表面特征的检测，例如，数值关系、逻辑关系等，其通过拟态化信号辨别令汽车故障检测手段可实现联动式检测，例如，灰色模型分析、模糊识别法等，以确保故障检测的深度，令各类隐性问题进行更加直观化、立体化的表达。状态识别检测模式在实际应用过程中，其属于整体化应用模式，只有通过各类检测模式的整合才可提升实际检测效果，例如将顺位检测法、神经网络相结合，可对汽车故障产生的信息进行动态化检测，以提升数据信息的识别精度，以推动在线动态化故障检测体系的建设。

7 结语

综上所述，文章对汽车故障诊断方法与实际应用进行研究，并对故障诊断方法的發展方向进行探析。基于传统故障诊断方法，通过新技术、新理论的融合，将网络优化算法、知识总成系统、状态监测技术作为主要发展方向，可建构立体化故障检测体系，并为汽车维修人员提供直观化、立体化的数据信息，进而推动汽车故障检测维修模式的发展。

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