汽車發動機故障診斷方法研究

遲永軍

（大慶油田鉆探工程公司運輸一公司運輸五分公司，黑龍江 大慶 163413）

1 引言

隨著我國國民經濟的快速發展，汽車消費在我國也得到了迅猛的提高，汽車年銷量和年產量均保持了高幅度的持續增長。2012年全年度，乘用車銷量突破了1500萬輛大關，同比增長6.5%。可以看到汽車需求量越來越多，汽車的普及率也將越來越廣。發動機作為汽車零部件中最重要的部分，一直是汽車生產、銷售乃至于汽車維護保養中最為關注的部件。汽車發動機是汽車的動力來源，大致分為汽油機和柴油機，以及當前熱門的混合動力以及電動機，發動機的結構構成十分復雜，涉及到的關鍵技術和生產制造工藝也是各個汽車生產商最為核心的機密之一。總的來說發動機是一種機電一體化的動力裝置，主要作用是保障汽車在不同路況、不同的氣候地形條件以及不同的功率要求下不失去動力支持。因而，對于發動機的技術要求也是極為嚴苛，它必須在保持功率需求的前提下，盡可能地變小變輕以便于減輕油耗，同時還得適應高溫高壓和高強度持續工作的技術要求。因此，發動機的故障率一直高居不下，具體表現為效率降低或者直接失效。對于發動機進行故障監測和故障診斷是保障發動機工作效率的必要工作。國內外的汽車界在經過數十年的發動機運行監測工作之后，總結了許多適合于不同品系發動機的故障監測和診斷的方法，但是核心技術都是對于運行狀態的汽車發動機，基于先進的傳感器技術和專業的數據采集、數據分析手段，對發動機關鍵技術參數的實況數據進行監測分析，識別甚至是預測出異常工況，對發動機各個部件的工作狀態進行評估，為發動機管理人員提供解決方案。總的來說，發動機故障診斷技術主要是針對于汽車發動機的動力特性、運行可靠性、噪聲排放以及安全性進行展開的。

2 汽車發動機常見故障類型

本文針對大型貨運車輛的發動機進行了針對性分析，對于發動機在不同工況、不同動力特性以及不同運行狀態的故障類型進行了一定的研究，從對現有的技術資料的分析來看，這一類發動機的常見故障有以下幾種。

2.1 發動機啟停故障

大型貨車自重和載重量都很大，因此，在車輛啟動和停止時對于發動機的冷啟動和熱著車都有很高的要求。冷啟動困難時，發動機振顫現象明顯，需要一段時間，發動機部位的振動才趨于平緩，一直到車速穩定在較高速度時振動才明顯消失，停車時，發動機換擋降速效果不明顯，油壓降不下來，導致發動機遲遲無法換擋，這時候一旦出現緊急事故，駕駛員極易出現急剎車舉動，對高速行駛的大型貨車這是一個極大的考驗和風險。

2.2 發動機噪聲異常

發動機正常運行時，噪聲值較小，且穩定性較好，但是有時候發動機會突然發出響度較大的異常聲音，類似于鞭炮爆炸聲。踩踏離合器時出現喀嚓聲，通過路面障礙時，發動機與底座有明顯的碰撞感，換擋時車輛有明顯的停滯感，換擋不順暢；長時間運行之后出現頻率漸進的振動現象，多數時候由于發動機懸置受損或者發動機油路堵塞以及燃燒室燃燒不充分都會導致這樣的噪聲和振動異常。

2.3 發動機過熱或者異常煙霧出現

在發動機耐受范圍之內，出現發動機過熱現象，發動機箱蓋冒出熱氣，或者直接影響駕駛室內溫度，給駕駛員以明顯的燒灼感，車內冷卻液溫度過高；運行過程中，汽車排氣管有突突聲，伴隨著濃度較大的黑色煙霧或者藍色煙霧，煙霧中油味較重；過熱多是由于發動機冷卻系統失效，水箱泄漏或者冷卻液破損，風扇離合器工作狀態不良；異常煙霧多為燃燒不充分，火花塞廢物積壓過多，出現堵塞現象，汽缸與活塞之間間隙增大，導致燃料泄漏。

2.4 發動機轉向裝置故障

貨車行駛過程中轉向器難以穩定工作，轉彎吃力，或者表現為不同步轉彎現象，出現過度轉彎或轉彎不足；空載或者滿載時汽車穩定性較差，方向盤出現擺動，尤其表現在高速行駛時，多為轉向操縱桿磨損帶來的轉向靈敏度缺失。

2.5 汽車變速失效和怠速失效

車輛加速效果變差，急加速時加速感不強，極易在超車時發生危險。但是發動機耗油量比往常偏大，多數是由于噴油系統出現故障。怠速不穩定，整體速度偏低，熄火概率增大。

3 汽車發動機故障診斷的研究方法

由于汽車發動機技術中，電子化的程度越來越高，因此發動機控制系統的控制策略也日趨復雜，這極大地增加了發動機故障率，對于發動機的故障診斷不僅僅是過去的機械維修，更要從故障檢測和故障分析入手，建立健全發動機故障診斷體系尤為重要。

3.1 基于數字信號處理的發動機故障診斷方法

故障診斷的核心內容是對故障信息的提取和故障類型的識別，因此采用信號處理的技術手段能夠快速有效地對故障信息進行提取、分析和模式識別。工程實際中采用前端采集技術采集到發動機故障信息，通過小波變化將故障信號進行信號分解，在時域和頻域內對信號進行轉換，利用小波包絡對信號去噪，獲取轉速平穩信號，與正常信號進行相關性分析，快速找出故障點，同時對比典型故障信號的時域和頻域數據，識別出故障類型，該方法數據處理速度快，而且能夠識別出故障類型，但是對于故障信號的完整性要求較高，抗干擾能力不足。

3.2 基于專家系統的發動機故障診斷方法

基于已有的故障信息，利用已經建立的專家系統數據庫，綜合考慮各項技術參數指標，進行數據查詢和數據比對，利用數據索引功能，快速尋找到最匹配的故障類型，再通過實際監測數據來進行復查，最終驗證故障診斷的效果，專家系統中專家數據庫是樣本信息的主要存放點，也是進行數據索引的主要依據，這就需要搜集足夠詳細的故障數據，同時，在線診斷和離線診斷的兩種診斷模式，對于專家系統的診斷可靠性的要求很高。通常與專家系統配套使用模糊故障診斷系統和神經網絡故障診斷系統，加速數據樣本比對和數據索引的速度，增強診斷可靠性，通過對樣本進行針對性的訓練，大幅度提高專家系統的模式識別能力，提高診斷系統的學習能力。

3.3 基于虛擬現實技術的發動機故障診斷方法

傳統的故障診斷方法依賴于硬件系統所監測得到的發動機故障信號，數據采集模塊、數據分析模塊以及后處理模塊的存在，使得故障監測系統規模龐大，而且實時診斷的效果大打折扣。利用虛擬儀器技術，可以大幅度削減硬件系統的使用，將硬件系統集成為測試模塊，實現人機交互操作，通過數據借口，或者是IP/TP技術甚至是GPS技術，實現數據的遠程傳輸，進而實現遠程的故障監測和故障診斷。同時虛擬技術還提供編程語言操作，使用者可以結合圖形化編程語言或者是C、C++、VC語言，快速編寫自己需要的數據分析模塊，加載在已有的虛擬平臺上，快捷方便地實現數據處理功能。對于發動機故障管理單位，可以真正實現人機界面操作管理，簡化人為分析的工作量，簡化診斷過程，提高診斷的效果，降低診斷失誤的可能性。

4 結語

發動機故障診斷是發動機運行管理的重要工作內容，本文以大型貨運車輛為分析基礎，概述了發動機運行時的常見故障類型，并且有針對性地提出了幾類發動機故障診斷的方法，為發動機故障分析人員提供了有價值的技術參考。

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