汽車電控系統故障自診斷技術研究

郭超+劉丹丹

摘 要 隨著社會經濟的飛速發展，人們生活水平的不斷提高，家用汽車的數量也在不斷地增加，同時，人們對汽車的安全性、可靠性的要求也有所提高，而在汽車行駛的實際調查中發現，汽車電控系統的故障問題屢屢發生，不僅會影響到汽車的正常運行，甚至會出現人身安全事故，后果不堪設想。因此，為了避免這類問題的發展，需要做好汽車電控系統運行的故障檢測工作，一旦發現汽車電控系統出現運行故障的情況，應結合電控系統的實際情況采取針對性的處理措施，及時消除汽車電控系統運行的故障隱患，確保汽車運行的安全性、可靠性。

關鍵詞 汽車；電控系統；故障自診斷技術

中圖分類號 U46 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2016）160-0199-02

近些年來，科學技術的發展極為迅速，尤其是計算機技術、控制技術的發展更是有著很好的成績，而且，計算機技術以及控制技術的應用范圍極為廣泛，尤其是在汽車電控系統中應用也在不斷地深化，如，汽車電控系統故障自診斷技術，能夠實現對汽車電控系統的運行進行檢測，一旦發生故障問題，可以根據實際的情況采取針對性的處理措施，進一步保證汽車運行的安全性、可靠性。

1 汽車電控系統故障自診斷技術的原理

電控系統與汽車行駛的安全性有著直接的聯系，可以實現對汽車系統故障自診斷功能，一旦汽車某個硬件或系統出現故障的情況下，通過故障自診斷技術的運用，可以及時發現汽車的運行故障，并對其展開針對性的維護措施[1]。當然，一些汽車無法及時維修的故障，在故障自診斷系統下，可以將這些故障信息及時發送給駕駛者，以便于駕駛者及時了解汽車的運行故障。汽車電控系統故障自診斷技術主要根據冗余信息來源獲取相關的故障信息，實現對汽車故障的診斷，冗余信息來源又分為對汽車硬件的冗余和非硬件冗余等2種方法，其中硬件冗余主要通過裝設在汽車上的專用傳感器獲取汽車運行故障信息；或者主要是通過分析以及測量各個信息實現對非硬件進行故障診斷。汽車電控系統的故障自診斷技術應用的主要原則：模式識別方法以及信息處理，有時序分析、譜分析、統計分析、非穩態譜分析、模式匹配等，這些都是汽車電控系統故障自診斷技術應用中不可缺少的重要組成部分，對提升汽車電控系統故障自診斷的效率有著極大地作用。另外，汽車電控系統故障自診斷工作，還應建立動力學模型。此外，汽車電控系統能夠實現對汽車系統的故障診斷，其中還應用到了神經網絡的方法，這是建立在專家系統、符號推理、模糊推理等基礎上的，及時發現汽車故障并對其故障進行準確的定位，確保汽車運行的安全性、可靠性。

2 汽車電控系統故障自診斷技術研究

汽車電控系統故障自診斷技術能夠實現對汽車的運行故障進行分析，主要通過多種方法的結合運用來完成的，當然，不同的方法所能夠實現的功能以及實施的步驟也有著很大的差異性，主要從以下幾方面展開分析。

2.1 基于模型的故障診斷技術

通過以上的分析，故障自診斷技術的發展極為迅速，并被廣泛地應用到汽車電控系統中，實現對汽車電控系統的故障診斷，其中基于模型的故障診斷方法，是汽車電控系統故障自診斷技術的重要組成部分，主要利用模型來提供信息的輸出輸入，并對輸出輸入的信息實現在線測量的冗余檢測以及故障診斷等，從而有效地對故障進行準確地定位。基于模型的故障診斷方法主要從以下幾個過程進行[2]。首先，由模型的輸出與測量值之間進行相互地比較，并得出殘差，所產生的殘差為下一個環節做準備；其次，應對數據統計分析，結合前一個操作步驟所得出殘差數據，數據統計分析主要對這些殘差數據展開分析，一般情況下，如果殘差值為零的情況下，則說明汽車電控系統并無故障發生，如果是出現故障時，對殘差的分析是有著一些統計特性的，下一步的故障診斷也是根據這些統計特性來實現對故障的診斷；再次，應做出最后的故障診斷決策，通過對統計分析中所得出的殘差特性，判斷汽車電控系統是否存在故障，如果存在故障需判斷所發生故障的程度、產生故障的主要原因、對故障的定位等，確保汽車運行的安全性、可靠性。

2.2 汽車電控系統故障自診斷系統的魯棒性分析

汽車電控系統故障自診斷技術對傳感器運行的安全性、可靠性等要求極為嚴格，一旦傳感器出現問題的話，不能將汽車電控系統的各項運行信息有效傳輸到系統分析中心，因此，要保證汽車電控系統故障自診斷技術應用的有效性，則必須明確影響汽車工況的因素。例如，氣候因素的影響，主要受到溫度、濕度、氣壓等方面因素的影響，而且，這些因素的可變范圍比較大，也就是說，這些因素對汽車電控系統運行的自診斷也存在很大地影響。電磁環境也是影響因素之一，一旦受到電磁環境的干擾，會直接影響到汽車的電控系統。另外，由于汽車的零部件較為分散，在對汽車電控系統進行故障自診斷過程中也將會存在一定的難度，這些都是影響汽車電控系統運行的主要因素。

在確定影響因素之后，對故障自診斷技術進行改進和完善，以此來滿足汽車電控系統運行的故障自診斷要求，及時有效地排除汽車電控系統運行的不足，為保證汽車的安全運行付出努力。

2.3 其他診斷技術

汽車電控系統故障自診斷技術，還應用到模式識別法、信號處理法、基于知識診斷法等。其中模式識別法主要運用神經網絡模式的識別方法，實現對汽車電控系統的故障診斷，該方法主要利用汽車電控系統運行的狀態參數的分析，確定其故障位置、故障原因等。信號處理方法的使用，主要分析一些測量參數的基本特征，并判別汽車電控系統是否發生故障，以及所發生故障的屬性等，是當前汽車電控系統較為常用的故障診斷方法之一，該方法應用較早，經過多年，該診斷方法也在進行不斷地完善，能夠實現對汽車發動機轉速信號以及振動信息的譜分析，是保證汽車電控系統安全運行的關鍵診斷技術之一。基于知識故障識別法的運用，首先要觀測汽車電控系統的故障征兆，并根據所觀察的結果判定接下來可能發生的故障，及時采取有效的防御措施，當然，在經過長時間的經驗積累下，可以利用系統中所存儲的歷史知識、推理機制、統計知識等來擬定相關的決策，一旦故障發生時，可以將故障帶來的損失降至最低。此外，還應根據知識庫所提供的相關數據信息，進一步推斷所要發生故障的程度、類型、起因等，從而保證汽車電控系統的安全可靠運行。

3 結論

綜上所述，隨著社會科技的飛速發展，汽車電控系統的故障自診斷技術的發展也極為迅速，而且，故障自診斷技術能夠及時有效地發現汽車電控系統的運行故障，并對故障進行精確的定位以及分析產生故障的原因等，并提出相關的改進措施，從而有效避免或降低汽車電控系統故障帶來的損失，確保汽車運行的安全性、可靠性。

參考文獻

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