汽車檢測診斷技術在汽車維修中的應用解析

龔勝鋒

甘肅省公路交通建設集團有限公司 甘肅 蘭州 730000

引言

當前，隨著國家經濟的發展，國民汽車擁有比率逐年上升，各種型號的汽車奔馳于錯綜復雜的交通網絡之中，而交通安全壓力也隨著增大。汽車維修是保證汽車運行安全可靠的必要條件，但愈加復雜的汽車結構也為維修技術帶來了更大的挑戰，汽車檢測診斷技術應用而生。現如今，汽車故障診斷作為汽車維修的輔助系統扮演了愈加重要的地位，其精準化、高效化、細致化極大的影響著汽車維修的質量，基于此，本文就現代汽車檢測診斷技術的相關內容展開詳細的討論。

1 汽車檢測診斷技術應用的重要性

1.1 為汽車維修質量提供保障

汽車維修是一個比較復雜的過程，而如果沒有先進的診斷技術作為保障，會極大增加額外的檢查工作量，汽車也會可能因檢修錯誤造成不必要的部件損壞，使故障風險增大。汽車檢測診斷技術與傳統診斷模式最大的區別在于，一些基礎問題可以不用通過拆卸汽車零部件就可以得到正確的判斷，進而避免了因誤操作、安裝失誤等引起的汽車運行安全問題。此外，借助智能的汽車檢測診斷可以極大地提高故障診斷準確性，使維修人員可以根據具體問題針對性的進行維修方案的制定，最大可能的避免維修漏洞。

1.2 評估維修力度

檢測診斷技術可以幫助維修技術人員掌握好汽車維修的力度。首先，維修人員根據車輛的型號、里程等情況結合檢測診斷技術能夠實現對故障等級的評估，并以此為參考決定維修可行性、維修周期、零部件更換需求。其次，基于檢測診斷技術削減了維修人員拆卸測試的工作量，降低了人力時間成本，保障了汽車維修的合理性與科學性[1]。

1.3 為汽車行駛安全提供保障

汽車故障是各類交通安全事故的主要因素之一，對人們的生命健康與財產造成了巨大的損失。將檢測診斷技術應用于汽車維修可以在降低成本的同時提高問題檢查的頻率，提升發現故障的效率，能夠及時發現潛在的安全隱患，從而為汽車質量提供長期保障，減少交通事故的發生頻率。

2 汽車檢測診斷指標要求

2.1 經濟性要求

當汽車燃油系統、發動機出現故障時，其耗油情況會發生顯著改變，影響其使用經濟性。此外，對一些零部件，如：剎車片、輪胎在進行更換前需要對其使用壽命進行科學分析，判斷更換可行性，避免不必要的經濟浪費。

2.2 動力性要求

動力性能是汽車最核心的功能評價內容之一，對汽車進行診斷時應當對其動力相關部件進行綜合檢查，如爬坡能力、加速能力、平衡性等等，根據這些參數來評定汽車動力系統是否滿足質量要求，如果超出警示范圍，則說明汽車需要進行維修。

2.3 可靠性要求

對于汽車可靠性的診斷，主要從安全防護、制動能力、電控系統等方面進行，如果出現影響汽車行駛安全、控制系統不穩定等問題就要及時對相關零部件進行更換或維修，如：剎車片、輪胎、電瓶等。

3 汽車檢測診斷技術應用策略

3.1 直觀判斷

直觀診斷借助視覺、嗅覺、觸覺而不使用相關儀器設備，進行感官上的直接判斷，從而得出汽車可能的故障發生原因。不過這種診斷方法往往會受制于個人經驗因素的影響，因此在實際應用中對于一些簡單的故障問題或許能夠較好的預測，但是對于一些連鎖效應形成的復雜問題判斷會造成很大干擾。

3.2 診斷試驗

汽車部件發生故障通常是某個或某幾個組成部件出現了問題，在無法精確判斷時就可以采用順序試驗的方法來進行查找。具體為：逐個將懷疑發生損害的元件進行拆除并更換新的部件，然后對汽車整體進行功能測試，如果汽車運行正常則說明該部位既是導致問題發生的原因，如果汽車相關功能依然沒有正常，則對下一個懷疑對象進行更換，直到查出確切原因[2]。例如發動機故障中，當點火時出現無火花或火花小的問題時，可以對點火線圈與點火器分別進行試驗，從判斷故障元件。這種方法雖然準確性高，但是具有工作量大的缺點，所以在實際運用時可以結合直接診斷法盡可能壓縮疑似故障元件的數量。

3.3 構建專家系統

專家系統是一種基于大量專家經驗知識的智能系統，近年來，在故障診斷領域的應用越來越廣泛。專家系統通過先驗知識對已經發生過的故障情況進行綜合統計，對各種情況下的故障因素進行邏輯判斷，專家模型的學習過程是以故障表現為輸入變量而故障原因為輸出的。當發動機出現故障時，系統就可以根據故障表現對原因進行推理，從而得出相應的結論。這種方法是建立在先進的智能算法之上，因此系統的建立需要技術人員具備深厚的學術功底，系統最終的預測效果受人員因素影響較大。

3.4 智能故障診斷

神經網絡具有自學習能力，能夠對任意非線性關系進行高精度擬合，但是神經網絡參數缺乏具體的物理意義。模糊系統以“if-then”的形式將輸入空間進行模糊劃分，通過合理的模糊規則制定，形成輸入與輸出的判斷準則，在處理不確定性問題是具有很大的優勢，但是模糊系統缺乏自學習能力，其隸屬度函數參數一旦確定后就不能改變。模糊系統與神經網絡結合構成模糊神經網絡能夠實現兩者的優勢互補。在發動機故障診斷應用中使用模糊神經網絡建立診斷系統實質是基于輸入輸出關系建立一個黑箱模型，與專家系統不同，模糊神經網絡不需要大量的先驗知識，模型完全是基于海量數據進行訓練，通常將各種發動機故障時的表現作為輸入，將各種故障原因的可能性因子作為輸出[3]。應用建立好的模糊神經網絡進行故障診斷時，一旦某一發動機運行參數發生波動，模型就會自動給出可能導致的故障情況以及發生故障的原因。例如：當發動機發生故障時，其機械振動量、缸溫必定發生變化，基于模糊神經網絡對這些參數進行實時動態監測，當出現急劇變化時，模型自動輸出故障代碼，并按照故障可能性對各部件的代碼按照從大到小的順序進行排列，進而為后期更加精確的診斷提供依據。

4 結束語

綜上所述，汽車檢測診斷技術的確對汽車維修行業的發展具有重要意義，本文結合當前汽車診斷技術發展現狀從直觀判斷、診斷試驗、構建專家系統、智能故障診斷等多個角度考慮，給出了一些提升故障診斷技術應用策略，希望對行業進步有所幫助。