探索汽車動力系統的故障診斷技術

李冬梅

（渤海船舶職業學院 125100)

探索汽車動力系統的故障診斷技術

李冬梅

（渤海船舶職業學院 125100)

根據我國《汽車和掛車類型的術語和定義》分析，“汽車動力系統”是指將發動機產生的動力通過一系列動力傳遞的方式，最終實現車輪驅動的過程。因此，狹義上的“汽車動力系統”是指汽車發動機及相關部件，它們是現代汽車設計中不可缺少的部分，也是實現汽車運行驅動的動力來源。隨著我國汽車工業的快速發展，汽車保有量不斷上升，針對汽車動力設備的故障診斷研究具有十分重要的意義。

汽車動力系統；發動機；故障診斷；技術發展

1 汽車動力系統故障診斷技術的重要性

最新數據現實，截至2017年3月，我國機動車保有量突破3億輛，其中汽車保有量首次突破2億輛。龐大的汽車消費需求背后，則是汽車售后服務產業鏈的蓬勃發展，特別是對發動機檢測、診斷、維修等專業服務需求旺盛。不可否認的是，現代汽車性能水平不斷提升，為了滿足“人性化”服務需求，發動機結構越來越復雜，電子控制、自動化控制應用越來越普遍，如怠速裝置、點火控制、燃油噴射等。

同時，發動機作為汽車中最主要的裝置，其工作條件惡劣，運行時長期處于高溫與高壓的作用下。雖然相對其他部件發生故障的機率較低，但一旦出現問題，則導致汽車動力徹底失去，且故障原因、故障部位等，則需要由專業人員來確定[1]。

但結合現狀而言，與我國汽車產業相配套的售后市場明顯發展滯后。日本的汽車維修企業中，診斷技術工人的合格率要求在70%以上，美國這一比例超過80%，而我國從改革開放至今，汽車維修領域的具有故障診斷技能的工人不超過30%，并且在整體操作水平上也嚴重偏低。為了應對日漸高速發展的汽車工業技術水平，就必須從故障診斷能力方面入手，其中動力系統在汽車產品中占據最重要的應用地位，更應該加強重視。

2 常見汽車動力系統的故障診斷技術

2.1 故障診斷的步驟

結合汽車發動機部件而言，其故障診斷過程包括4個基本步驟。

(1)確立運行狀態監測主體，并確定監測方式、監測參數、監測流程等內容。其原因在于發動機規格之間的差異，因此要考慮監測對象的故障發生形式、內外部結構、工作環境和監測條件（工具、人員、技術水平等），一定程度上可以認為運行狀態監測決定了整個診斷工作的成敗。

(2)建立測試系統，判斷選擇所需要的設備，如傳感器、信號機等，建立一個故障報告的完整系統。這一過程要考慮信號干擾、靈敏度和精確度的處理問題，記錄相關信息并初步判斷問題所在。

(3)信息整理、分析和測試。對收集的數據重新整理，剔除干擾內容，并結合適當算法進行分析，確定故障出現的原因、位置，并人為地組織針對性測試。

(4)狀態判斷與預報。這一流程中主要是確定各部件的運行狀態，并判斷未來的趨勢。

2.2 故障診斷的方法

在具體操作層面，技術人員可以借助各類工具，運用理論知識來進行故障診斷，遵循“由低到高”的順序，具體的方法如下。

(1)人工經驗診斷法。簡單地說，就是傳統汽車故障診斷中依賴人工觀察、體驗、感覺等“主觀方式”實現的方法。包括汽車表現出來的異常聲響、異常震動等，采用邏輯推斷的方法，不斷排除可能存在的故障，并進一步嘗試診斷故障類型、位置。

“人工經驗診斷法”是最節約資源、資金的診斷方法，但它依賴維修人員長期以來積累的經驗，沒有標準性、系統性，也談不上準確性，絕大多數情況下是“偶然”成功，尤其汽車工業在技術方面飛速發展，電控發動機的類型和技術差異很大，導致“誤診”的情況很多。

(2)模糊故障診斷法。本質上“模糊故障診斷”是在一定條件限定下的排除機制，它率先會對發動機的故障進行“模糊”標記，去除一些明顯不可能的原因，以此來縮小故障的范圍，并進一步去實踐和討論。這種方法在具體的運用中，往往依賴發動機的運行狀態去判斷，在一些診斷條件不足的情況下，模糊故障診斷法能夠發揮一定積極效果，但歸根結底，它仍然不能提供準確的判斷，而只是進行預估[2]。

(3)系統自我診斷法。隨著汽車工業技術水平的不斷提升，發動機在系統自我診斷層面也取得了很大的進步，如電控發動機上設置了自檢系統，在汽車運行過程中可以實時監測各部分的工作狀態，并實現有效地保護和故障警報。在實現機制上，預先將故障信號以代碼形式存儲在RAM中，同時對應不同的故障指示燈（如油耗），車載電腦本身可以監控到發動機的工作情況，并實現故障信號與預存代碼的對比。

在進行故障診斷和維修的過程中，技術人員只需要從電腦中提取故障代碼，就可以對故障原因、位置等一目了然。這一診斷方法目前已經得到了廣泛的應用。當然，系統自我診斷法的應用也是存在限制的，它必須確保硬件的正常工作、信號的準確性和故障代碼的敏感性。換句話說，如果硬件系統發生故障，如電子元件損壞、短路、斷路等，自然就無法做出故障診斷，而傳感器失靈或敏感度降低，同樣也會造成信號失真，從而無法進行合理判斷。

(4)網絡故障診斷法。汽車動力設備在工業領域的生產已經形成了標準化、體系化，包括不同廠家所生產的發動機產品，在進行診斷的過程中，也可以基于同一套模式進行“網絡式”推進。此外，網絡的可移植性也形成了更大范圍內的診斷比例，如利用解碼儀的小型電腦特性，可以將車載電腦（ECU模塊）中的信息提取出來，通過解碼還原的形式，來判斷全部關于汽車動力設備的故障信息[3]。

此外，我國社會已經全面進入信息化時代，云技術、大數據、物聯網等先進技術，已經有條件構建汽車動力設備故障人工智能診斷模式，未來的趨勢將是“智能化”。

3 結束語

現階段，我國不僅是汽車產品消費大國，同時也是汽車工業對外輸出大國，汽車產業儼然成為國民經濟支柱產業之一。從生命周期角度出發，龐大的汽車生產和消費必然催生巨大的“后時代”市場。汽車售后服務中，發動機故障診斷、排除占據著重要的地位[4]。

本文中，筆者列舉了幾種常見的故障診斷方法，但在具體的應用中，綜合使用的效果比單一使用更好。而從未來的發展趨勢判斷，汽車動力設備故障診斷將趨向智能化，從而更加準確、快速、節約，對促進汽車工業的健康發展有著重要的作用。

[1]陳修禹.汽車發動機故障診斷研究的理論與方法[J/OL]科技資訊,2016,14(04):54-55.

[2]張杰,蘇建成.汽車故障診斷分析方法與發展[J].汽車零部件,2012,(10):47-48.

[3]姜乃利,韓顯清.汽車檢測診斷技術應用的探討[J].科技信息,2011,(14):745.

[4]蔣鳴雷.汽車故障診斷技術發展趨勢[J].中國新技術新產品,2010,(09):102.

U464文獻標示碼：A

李冬梅（1971—），女，本科，副教授，研究方向為船舶動力方面。