汽車發動機故障診斷的理論和方法

張開智

（廣東 深圳 518000 ）

概述

汽車發動機故障診斷的方法有很多種，需要結合汽車實際的情況，采取針對性的故障診斷方法，并且應該利用先進的設備和儀器，提高診斷的效率，進而，確保在最短的時間內使汽車恢復正常使用。

1 基于知識理論的汽車發動機故障診斷法

隨著社會經濟的不斷發展，人們的生活水平也有了明顯的提高，尤其是家用汽車的數量日益增多，然而在汽車的正常使用中故障診斷與維修是在所難免的，其中汽車發動機的故障發生率較多，本文也主要對汽車發動機的故障診斷進行探討。基于知識理論的故障診斷法主要包括專家系統故障診斷法、神經網絡故障診斷法以及模糊故障診斷法等。

1.1 專家系統故障診斷法

主要是指在計算機技術的支持下，通過對診斷對象搜集相關信息之后，再將其綜合運用到故障診斷中，是通過知識的推理來對其進行診斷的，而且，還可以通過調用應用程序來索取相應的信息，并以最快的速度診斷出汽車發動機有可能發生的故障原因，然后再由用戶對其證實。專家系統的診斷故障法主要是由人機接口、知識規則庫、推理機、數據庫等部分組成。人機接口，也就是人與專家系統相互溝通的窗口，也是人機信息傳遞、交流的交接點；知識規則庫，主要是將多種因果關系、發動機故障推理的規則進行統一儲存的環境，也是專家系統故障診斷的核心結構；推理機，主要是通過對發動機故障的現狀分析，然后再從知識規則庫中調去相應的故障推理，從而實現對故障的診斷；數據庫，就是對每次故障監測的數據進行保存的空間。

1.2 神經網絡故障診斷法

主要是對發動機故障以模式的識別方式來對其進行診斷，通過人工神經網絡具有的信息處理的特點來對其故障問題進行診斷，這種方式將會把傳統模式下監測不出來的故障充分的診斷出來，并進行有效的解決，人工神經網絡應用的范圍極廣，而發動機的故障診斷就是其中應用領域之一。通過神經網絡對汽車發動機故障診斷的方法主要以兩種方式進行診斷，一是通過將神經網絡的診斷方法與其他的診斷方法進行有力的結合，更能提高對汽車故障的診斷準確率，這種方式也叫復合故障診斷法；二是主要從模式識別的監督上出發，對汽車發動機進行故障診斷。例如，神經網絡雨CBR模塊的結合診斷，主要考慮到故障發生時間、癥狀、機型等，如，CBR250R MC17、CBR250RR MC22等，結合多項因素的分析確定汽車發動機的最終故障。人工神經網絡具有適應性、并行分布性、非程序性、信息處理等，尤其是網絡故障診斷已存在的計算機視覺、語音識別、圖像處理等因素，能夠極大的反映出相關的信息，是對汽車發動機故障診斷的一種新模式識別技術以及處理方法。

1.3 模糊故障診斷法

主要是將汽車發動機的故障進行模糊診斷，并確定模糊故障的向量，以此來對汽車發動機的故障進行識別。

模糊診斷法主要是通過發動機的運行狀態以及征兆來判斷設備是否存在故障，如果有故障大致又是什么原因，也就是說，模糊故障診斷法是在復雜的條件下即不能用是否來斷定結果，又不能用精確的位置來確定故障，難以用精確的數字模型將故障因素表示出來，但是，可以估測出汽車發動機故障產生的原因以及故障的程度和位置等，這也是一種模糊邏輯的診斷方式。

例如，汽車發動機出現有聲無轉的故障現象，在這種情況下無法用精確的數字模型來描述故障原因，通過模糊故障診斷法大致能診斷可能是轉動軸、齒輪等基本部件出現故障，避免了大規模的診斷，能將故障點縮小有利于下一步的汽車發動機故障診斷。

2 基于信號處理的汽車發動機故障診斷方法

對汽車發動機的故障診斷方法，實質上就是對模式的識別以及分類的問題，從這一點分析來看，故障診斷方法主要有故障特征的提取、發動機信息的獲取以及模式的識別等三部分，而基于信號處理的汽車發動機故障診斷方法中，主要是利用信號模型來對故障進行診斷，其中診斷方法主要有主元分析法、小波分析法等。

2.1 主元分析法對汽車發動機的故障診斷

該診斷方法主要是以思路的形式來診斷，同時也是提取信息和壓縮數據的有效方法，是通過對歷史數據的提取和分析，并將其按照主元分析法的方式建立一個正常的主元模型，然后再對汽車發動機的實際運行的信號進行測量，如果實際運行的信號與之前建立的主元模型之間發生沖突的話，說明汽車發動機存在故障，再通過數據分析的環節，可以清楚的分離出汽車發動機的故障。

該方法對數據中含有大量的的冗余信息故障的情況下，可以有效的檢測出來，并且可以有效的將故障分離出來，對汽車發動機的故障診斷十分有效。

2.2 小波分析法對汽車發動機的故障診斷

該方法主要是對汽車發動機運行過程中發出的時頻進行分析，并將分析的參數變化進行總結來判斷汽車發動機的故障。小波分析法是通過對汽車發動機上傳感器的正常信號和異常信號的采集，如，點火提前角、發動機轉速、噴油脈寬等，通過對多項參數變化的采集，可以推斷出汽車發動機是否發生故障，以及發生故障的原因等。

3 汽車發動機故障診斷法的展望

3.1 多種診斷方法結合對汽車發動機的故障進行診斷

以上部分所提到的僅是汽車發動機故障診斷方法的一部分，除此之外還有很多診斷方法，如，等價空間法、狀態估計法、參數估計法等，而且每種診斷方法都有著它獨特的診斷方式，都能有效的對汽車發動機故障進行診斷。

然而在社會經濟日漸的發展下，汽車故障也不能僅會出現單方面的問題，問題的復雜性勢必會對故障的診斷方式造成一定的困難。在社會科技不斷的發展下，很多研究人員也將汽車發動機的故障診斷方式進行結合，就是通過多種診斷方式的結合來對汽車發動機進行診斷，這不僅體現出了診斷的功能性，同時還能表現出診斷的全面性。

例如，將神經網絡診斷法與專家系統診斷法結合起來，其中神經網絡主要實現了右半邊腦的形象思維能力，而專家系統可以實現左半邊腦的邏輯思維，通過將兩者的結合可以實現互補作用，更充分的對汽車發動機進行故障診斷。

3.2 增加新的故障診斷工具來完善故障診斷法

可以在汽車發動機故障診斷法中增設新的數學工具，以此來開辟新的故障診斷功能，根據這一方向進行研究。如，運用數學工具遺傳算法與專家系統故障診斷法結合，能有效的克制專家系統在存儲知識的過程中進行自學習的問題，所謂遺傳算法就是利用人工算法將模擬生態自然進化過程體現出來，該算法具有搜索能力強、簡單通用、隱蔽性處理強等特點；運用數學工具粗糙集與神經網絡故障診斷法結合，主要研究方向是將粗糙集吐掉冗余屬性，這樣可以有效的簡化知識空間維數，對汽車發動機故障診斷有著極大的作用；另外，還有很多數學的工具值得研究，如，混沌與分形、灰色理論、支持向量機、經驗模式分解等，如果應用的合理也都能對汽車發動機的故障診斷起到很大的作用。

結語

本文主要針對于汽車發動機故障診斷的理論和方法進行了研究，通過本文的探討，我們了解到，汽車發動機故障診斷的方法種類非常多，應該結合具體的情況，采取針對性的診斷方法，才能夠實現良好的診斷效果。通過實踐的總結，使用較多的為第一部分的三種診斷方法，而且，在診斷的過程中也會借助一些簡單的儀器來進行診斷，科學技術的不斷發展，在未來的汽車發動機故障診斷中，可能要將其連接到計算機中，利用計算機的強大功能直接分析出故障原因，不僅節省了人力，還提高汽車發動機故障診斷的有效性。

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作者身份證號： 510524198211090013