汽車故障診斷方法與應用研究

陳學義

摘 要：汽車作為重要交通工具，其為人們出行提供便利條件，同時也肩負著駕駛者人身安全的重要作用，為此，汽車故障診斷與維修應作為汽車行業的主體發展方向，為人們提供安全保障。文章以汽車故障診斷方法為切入點，通過直觀診斷法、儀器診斷法、OBD診斷法、專家系統診斷法、特征識別診斷法來對故障維修模式進行研究。

關鍵詞：汽車;故障診斷;維修方法

1 引言

近年來，在信息化技術、智能化技術的發展下，我國汽車制造行業也正向智能化方向轉變。現代化汽車為人們提供豐富的駕駛體驗，可有效滿足用戶的多元化需求，但在電氣系統、電子回路的應用下，也將加大汽車故障產生的幾率。為此，汽車故障診斷方法也應做出升級與創新，以確保汽車故障問題可及時得到解決，為人們的出行提供安全保障。

2 直觀診斷法

在對汽車進行檢測時，具備相關經驗的維修人員一般會通過直觀檢測的手段來對汽車的各類故障進行初步診斷。在進行直觀診斷時，維修人員需對汽車構造、工作機理等進行深度認知，然后再結合自身工作經驗進行檢測，其工作流程一般外觀查看、環節測試等為主，通過某一個部件展現出的故障特征來進行實際故障的確認。例如，車輛汽車在啟動后，發動機響聲過大，維修人員便可通過日常維修經驗對發動機異響的原因進行初步診斷，如過濾閥堵塞、齒輪傳動軸工作異常等，然后再通過關聯部件的檢測，來進一步縮減維修范圍，進而逐步確定故障原因。在進行直觀檢測時，一般包含試驗模式、聽覺模式、觸感模式、替換模式等，通過逐項排查來確定最終的檢測結果。直觀診斷法在實際應用過程中，不受專項設備、場所的限制，具有一定的靈活性。但此類檢測模式僅適用于具備豐富經驗的工作人員，針對當前汽車檢測維修行業的發展趨勢來講，直觀診斷法方面人才培養體系的建設與實施存在一定的難度。

3 儀器診斷法

儀器診斷法是指通過專業化技術、電子設備、檢測儀器等來對汽車故障模式進行立體化檢測，進而得出精準的構造參數、工藝參數等，例如，部件尺寸、聯動工作方式、壓力傳輸值、功耗等，現階段，汽車故障診斷中常用的儀器包含示波表、萬用表。在當前汽車產業的智能化發展下，汽車結構也與各項智能化技術進行整合，為適應汽車行業的發展，智能化設備檢測技術應運而生，其是以汽車電控系統為平臺，來對各類故障進行精準的信息檢測。在檢測過程中，其可對電子信號進行串行通訊的檢測，同時檢測信號與可依據系統運行路徑來進行實時檢測，以提升整體檢測效率。

儀器診斷法的工作原理是將檢測設備與汽車系統運行體系進行連接，可應用于整體化的汽車檢測，并在不拆分汽車結構的情況下，依據精準的數據信息來對汽車的各項指標參數進行精準檢測，以此來得出汽車部件的疲勞度、使用壽命等，進而對汽車的各項隱性問題進行查驗，以此來提升整體檢測質量。但儀器診斷法的應用易受到人員專業水平的限制，如工作人員的專業度不高，對部分數據參數的含義與聯動性無法進行準確辨識，將嚴重影響整體檢測質量，加大汽車的安全隱患。

4 OBD診斷法

OBD診斷法是一種汽車自檢系統，其存在于汽車電控系統中，可對汽車的運行行為進行去全過程監督，并具備實時化信息反饋、故障模式辨別、精準通訊交互等功能。OBD診斷系統的建設與實施最早可追溯到上世紀80年代，在自檢系統建設的初期存在功能不全的問題，令其發展模式受到限制，但自檢系統概念的提出為后期汽車維修領域提供發展平臺，在當前智能化技術、先進設備的支持下，令OBD檢測系統逐步趨于完善。

現階段，OBD診斷系統在實際應用時，診斷內容包括數據讀取、聯動裝置檢測、電氣網絡檢測、故障代碼識別、通用接口診斷、電子傳輸路徑診斷、排放診斷、數字信號轉換模式診斷等。OBD系統在運行過程中，一般通過系統內部通訊協議，來對檢測基準進行核定，并將汽車內部的電控系統作為平臺，來為數據在系統網絡內的傳輸節點提供相應的傳輸路徑，以確保數據鏈路層的高效率運行。

OBD系統在具體實現過程中，應遵循相應的通訊規則，例如通訊應答模式、時間請求、信號傳輸距離等，以保證系統的模塊化運行。在汽車啟動后，自檢系統將與汽車儀表盤上的故障顯示燈進行連接，同時自檢系統開始對汽車進行立體化檢測，當檢測出汽車故障時，將在儀表盤設備上對各類故障信息進行顯示。例如，發動機、液壓系統、安全帶檢測、指示燈、胎壓顯示燈，此類故障指示燈信息可參照故障診斷手冊來進行一一識別，維修人員也可將其作為參考依據進行故障分析，以此來制定與之相對應的維修策略。

但當前OBD自檢系統在實際運行過程中，存在一定的檢測局限性，例如，系統無法對汽車尾氣排放值量進行檢測、系統運行穩定性易受到外界環境影響等。在系統高荷載的運行情況下，其故障檢測精準率僅維持在75%左右，為此，科研人員應針對此類問題進行調研，并在功能參數檢測、基準化制定、模糊控制原理方面進行突破，以此來提升系統運行的穩定性。

5 專家系統診斷法

專家系統診斷法是將專家理論與維修體系進行融合，為故障檢測模式提供多元化發展平臺。我國對于專家系統的研究時間尚短，一般以國外先進技術與經驗作為基準，來逐步完善自身的檢測體系。目前，我國專家檢測系統的主要部位包含發動機總成、電氣系統、轉向系統、制動系統、空調系統、聯動系統、駕駛系統等。在發動機總成診斷方面，以細集理論為主，通過動態化擴展模式來對建構完整的知識框架，以提升實際檢測范圍，在對故障模式進行推理時，則采用是信息信號雙聯動反饋傳輸理論，來對系統運行程序進行反向推論，以此來增加系統的檢測深度。電氣系統檢測是以神經元網絡模型為主，通過對汽車的日常運行中產生的數據信息進行整合，然后再以內部數據信息作為參數基準來實現模糊控制，進而提升檢測精度。轉向系統是以模糊控制理論、神經網絡算法為主，通過線性回歸控制理論來對參數進行匹配。制動系統則是將語義網絡模式作為節點體系，并通過信息資源整合與分類的形式，對制動系統進行模塊化檢測，以此來提升檢測精度。聯動系統、駕駛系統則偏向于語言控制模式，在人工智能網絡優化的條件下，對系統產生的數據信息進行多維度分析。

專家系統在建構過程中，主要以理論原則與方法理論為主，通過技術、理論相結合，令專家系統實現升級。在新技術、傳統診斷方法的融合下，專家系統也正在向案例模式、模糊理論模式、神經網絡模式方向所發展，以此來提升整體檢測精度。在專家系統不斷優化下，為故障診斷行業帶來發展平臺，但由于系統檢測模式過于數據化，在部分檢測環節缺乏一定的柔性，并未能完全替代專家的診斷思維，為此，專家系統在建設過程中，應以智能化、整合化為主。

專家系統在優化過程中，應遵循著知識獲取原則、知識對接原則、推理原則等。首先，知識獲取原則方面，應加強線性回歸、粗集算法、樹架構等方面的優化，以確保專家系統可實現數據信息的整合與識別，并依據故障現象來進行模糊運算，以查驗出故障的產生機理，進而擴大發動機摩擦、異響、功能等方面的檢測精度。其次，在知識對接原則方面，應將各類知識體系映射到專家檢測系統中，并依托于不同信息檢測節點模式來制定相應的基準指標，以此來為知識架構與故障規則建立相應的對接平臺，令專家系統實現模塊化、定向化檢測。最后，在推理原則方面，主要是針對專家系統的采集信息進行整合，通過反向推理、可信度推理、嵌套式推理，令整體知識體系變得更加簡潔化、直觀化，以此來提升專家系統運行的穩定性。

6 特征識別診斷法

特征識別診斷法可應用于機械診斷、電器診斷、內部電控系統等方面。在實際診斷過程中，一般是通過拾振器來對系統內部的電子信號進行獲取，然后再以內部信號識別模塊映射出相應的數據信息，以此來實現預處理模式。在特征識別過程中，一般是將系統運行模塊進行分化，采取時域模型來對信息進行識別，此過程的數據信息識別是以模糊識別、網絡識別等為主，以此來增強系統診斷能力。

特征識別診斷法可分為信號數值檢測與狀態模式檢測兩種。信號數值檢測以系統離散信號為主，其對時間節點進行數據采集并進行分析，具體分析模型可包含AR識別、傅立葉識別、小波識別等，其內部信息檢測模式可應用在傳動系統檢測、信號系統檢測、功能檢測、發動機總成檢測等方面。與此同時，此類檢測技術可對穩態信號、突變信號、非穩態信號進行檢測，以提升系統的檢測精度。

狀態識別檢測模式是對汽車故障進行表面特征的檢測，例如，數值關系、邏輯關系等，其通過擬態化信號辨別令汽車故障檢測手段可實現聯動式檢測，例如，灰色模型分析、模糊識別法等，以確保故障檢測的深度，令各類隱性問題進行更加直觀化、立體化的表達。狀態識別檢測模式在實際應用過程中，其屬于整體化應用模式，只有通過各類檢測模式的整合才可提升實際檢測效果，例如將順位檢測法、神經網絡相結合，可對汽車故障產生的信息進行動態化檢測，以提升數據信息的識別精度，以推動在線動態化故障檢測體系的建設。

7 結語

綜上所述，文章對汽車故障診斷方法與實際應用進行研究，并對故障診斷方法的發展方向進行探析。基于傳統故障診斷方法，通過新技術、新理論的融合，將網絡優化算法、知識總成系統、狀態監測技術作為主要發展方向，可建構立體化故障檢測體系，并為汽車維修人員提供直觀化、立體化的數據信息，進而推動汽車故障檢測維修模式的發展。

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