汽车检测诊断技术在汽车维修中的应用解析

龚胜锋

甘肃省公路交通建设集团有限公司 甘肃 兰州 730000

引言

当前，随着国家经济的发展，国民汽车拥有比率逐年上升，各种型号的汽车奔驰于错综复杂的交通网络之中，而交通安全压力也随着增大。汽车维修是保证汽车运行安全可靠的必要条件，但愈加复杂的汽车结构也为维修技术带来了更大的挑战，汽车检测诊断技术应用而生。现如今，汽车故障诊断作为汽车维修的辅助系统扮演了愈加重要的地位，其精准化、高效化、细致化极大的影响着汽车维修的质量，基于此，本文就现代汽车检测诊断技术的相关内容展开详细的讨论。

1 汽车检测诊断技术应用的重要性

1.1 为汽车维修质量提供保障

汽车维修是一个比较复杂的过程，而如果没有先进的诊断技术作为保障，会极大增加额外的检查工作量，汽车也会可能因检修错误造成不必要的部件损坏，使故障风险增大。汽车检测诊断技术与传统诊断模式最大的区别在于，一些基础问题可以不用通过拆卸汽车零部件就可以得到正确的判断，进而避免了因误操作、安装失误等引起的汽车运行安全问题。此外，借助智能的汽车检测诊断可以极大地提高故障诊断准确性，使维修人员可以根据具体问题针对性的进行维修方案的制定，最大可能的避免维修漏洞。

1.2 评估维修力度

检测诊断技术可以帮助维修技术人员掌握好汽车维修的力度。首先，维修人员根据车辆的型号、里程等情况结合检测诊断技术能够实现对故障等级的评估，并以此为参考决定维修可行性、维修周期、零部件更换需求。其次，基于检测诊断技术削减了维修人员拆卸测试的工作量，降低了人力时间成本，保障了汽车维修的合理性与科学性[1]。

1.3 为汽车行驶安全提供保障

汽车故障是各类交通安全事故的主要因素之一，对人们的生命健康与财产造成了巨大的损失。将检测诊断技术应用于汽车维修可以在降低成本的同时提高问题检查的频率，提升发现故障的效率，能够及时发现潜在的安全隐患，从而为汽车质量提供长期保障，减少交通事故的发生频率。

2 汽车检测诊断指标要求

2.1 经济性要求

当汽车燃油系统、发动机出现故障时，其耗油情况会发生显著改变，影响其使用经济性。此外，对一些零部件，如：刹车片、轮胎在进行更换前需要对其使用寿命进行科学分析，判断更换可行性，避免不必要的经济浪费。

2.2 动力性要求

动力性能是汽车最核心的功能评价内容之一，对汽车进行诊断时应当对其动力相关部件进行综合检查，如爬坡能力、加速能力、平衡性等等，根据这些参数来评定汽车动力系统是否满足质量要求，如果超出警示范围，则说明汽车需要进行维修。

2.3 可靠性要求

对于汽车可靠性的诊断，主要从安全防护、制动能力、电控系统等方面进行，如果出现影响汽车行驶安全、控制系统不稳定等问题就要及时对相关零部件进行更换或维修，如：刹车片、轮胎、电瓶等。

3 汽车检测诊断技术应用策略

3.1 直观判断

直观诊断借助视觉、嗅觉、触觉而不使用相关仪器设备，进行感官上的直接判断，从而得出汽车可能的故障发生原因。不过这种诊断方法往往会受制于个人经验因素的影响，因此在实际应用中对于一些简单的故障问题或许能够较好的预测，但是对于一些连锁效应形成的复杂问题判断会造成很大干扰。

3.2 诊断试验

汽车部件发生故障通常是某个或某几个组成部件出现了问题，在无法精确判断时就可以采用顺序试验的方法来进行查找。具体为：逐个将怀疑发生损害的元件进行拆除并更换新的部件，然后对汽车整体进行功能测试，如果汽车运行正常则说明该部位既是导致问题发生的原因，如果汽车相关功能依然没有正常，则对下一个怀疑对象进行更换，直到查出确切原因[2]。例如发动机故障中，当点火时出现无火花或火花小的问题时，可以对点火线圈与点火器分别进行试验，从判断故障元件。这种方法虽然准确性高，但是具有工作量大的缺点，所以在实际运用时可以结合直接诊断法尽可能压缩疑似故障元件的数量。

3.3 构建专家系统

专家系统是一种基于大量专家经验知识的智能系统，近年来，在故障诊断领域的应用越来越广泛。专家系统通过先验知识对已经发生过的故障情况进行综合统计，对各种情况下的故障因素进行逻辑判断，专家模型的学习过程是以故障表现为输入变量而故障原因为输出的。当发动机出现故障时，系统就可以根据故障表现对原因进行推理，从而得出相应的结论。这种方法是建立在先进的智能算法之上，因此系统的建立需要技术人员具备深厚的学术功底，系统最终的预测效果受人员因素影响较大。

3.4 智能故障诊断

神经网络具有自学习能力，能够对任意非线性关系进行高精度拟合，但是神经网络参数缺乏具体的物理意义。模糊系统以“if-then”的形式将输入空间进行模糊划分，通过合理的模糊规则制定，形成输入与输出的判断准则，在处理不确定性问题是具有很大的优势，但是模糊系统缺乏自学习能力，其隶属度函数参数一旦确定后就不能改变。模糊系统与神经网络结合构成模糊神经网络能够实现两者的优势互补。在发动机故障诊断应用中使用模糊神经网络建立诊断系统实质是基于输入输出关系建立一个黑箱模型，与专家系统不同，模糊神经网络不需要大量的先验知识，模型完全是基于海量数据进行训练，通常将各种发动机故障时的表现作为输入，将各种故障原因的可能性因子作为输出[3]。应用建立好的模糊神经网络进行故障诊断时，一旦某一发动机运行参数发生波动，模型就会自动给出可能导致的故障情况以及发生故障的原因。例如：当发动机发生故障时，其机械振动量、缸温必定发生变化，基于模糊神经网络对这些参数进行实时动态监测，当出现急剧变化时，模型自动输出故障代码，并按照故障可能性对各部件的代码按照从大到小的顺序进行排列，进而为后期更加精确的诊断提供依据。

4 结束语

综上所述，汽车检测诊断技术的确对汽车维修行业的发展具有重要意义，本文结合当前汽车诊断技术发展现状从直观判断、诊断试验、构建专家系统、智能故障诊断等多个角度考虑，给出了一些提升故障诊断技术应用策略，希望对行业进步有所帮助。