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  • 汽車故障診斷技術的現狀及發展趨勢

    2023-04-14 15:18:00 作者:蔡金盛
    科技的發展為汽車技術創造了條件,但目前汽車生產領域出現了許多新技術和新材料。一方面,這些新技術和新材料的應用提高了汽車的性能;另一方面,其結構的復雜性也在不斷增加,使得故障診斷更加困難。

    在這種形勢下,對汽車系統的可靠性、安全性和可維護性的要求越來越高。為了滿足這種需求,汽車故障診斷技術需要不斷更新。因此,汽車故障診斷技術的現狀和發展已成為研究熱點。

    傳統汽車故障診斷技術

    1.汽車示波器故障診斷

    示波器是維修人員的重要工具,可以用來快速判斷汽車故障。使用示波器測試電子設備時,如何設置示波器,分析如何產生波形是最大的難點。多虧了示波器,汽車電子設備的測試變得越來越容易。只要選擇要測試的內容,就可以直接觀察波形,簡單方便汽車維修。

    2.萬用表故障診斷

    一般來說,汽車故障主要有兩種,一種是連續性汽車故障,一種是間歇性汽車故障。萬用表是汽車連續故障診斷中最常用的儀器。通常有兩種類型的萬用表。一個是指針式萬用表,一個是數字萬用表。數字萬用表是汽車故障診斷最常用的儀器,功能強大,可以輸入高阻抗,對使用中的電子元器件影響小,可以抵抗瞬間高壓,防止設備燒壞,對汽車保養非常方便。

    3.專業綜合診斷

    專業綜合診斷結合單一檢測設備和分散檢測設備,依托儀器設備,不拆零部件和汽車,獲取準確數據,并與標準數據進行比對,保證汽車零部件可以繼續使用。隨著汽車技術的發展,專業綜合診斷技術需要進一步研究。

    汽車故障診斷技術的現狀

    隨著科技的發展,現階段出現了很多新的汽車故障診斷技術,具體分析如下。

    1.故障代碼自診斷

    現代汽車電子控制系統中,ECU具有自診斷功能。ECU通過故障代碼向服務人員提供故障信息。只要服務人員不關閉汽車電源,ECU就可以將汽車的持續性故障存儲在系統中,服務人員可以借助特定的方法提取故障代碼。這種特殊的方法有兩種。一種是通過人工讀碼提取故障碼。首先關閉發動機,用電線將兩個故障檢測插座短路,觀察儀表盤上的指示燈,記錄閃爍次數和頻率,獲取故障代碼。然而,這種人工讀碼方法有一個嚴重的缺點,即不能有效保證正確的閱讀率。第二種方法是檢測器的專業讀碼方法。首先,根據車輛類型選擇合適的軟件測試卡,并將軟件測試卡插入檢測器。近年來,為了方便故障碼的讀取,各汽車廠商都制作了專門的解碼器,使得故障碼的讀取變得非常容易。另外,汽車廠商一般使用統一的診斷接口和模式,讀碼時只使用通用解碼器。

    2.專家系統診斷

    專家EPP根據某一領域專家的經驗和知識,在計算機內部構建的信息系統中完成特定的任務。一般來說,汽車系統失效主要有三個地方;一個是發動機;第二是電路。三是底盤的機械傳動。每個位置的故障都具有層次結構的特點,需要在每個位置建立獨立的數據庫,在數據庫中建立數據表,在數據表中存儲汽車故障發生、診斷和維修的相關信息。需要在數據表和數據字段之間建立一個層次化的樹形結構,樹形結構通過相互關聯的特征將服務知識庫連接成一個有機的整體。現在,不僅國內,國外都有很多典型案例。比如ESET系統等專家系統的主要功能是診斷汽車發動機故障,根據其系統操作流程可以得到9個功能。該系統是一個實用的系統,不僅可以有效地診斷故障,還可以用于維修人員的培訓。比如美軍研發的發動機故障診斷系統,就是一個集成了汽車發動機故障信息的專家系統。在故障樹診斷方法的支持下,通過對野戰軍車故障的診斷和排除,系統效率提高了92%。因此,應用專家系統進行汽車故障診斷是目前最有效的方法。

    汽車故障診斷技術的發展趨勢

    1.智能汽車診斷

    隨著科技的發展,智能技術越來越普及。人工神經網絡是一種新型的智能技術,應用廣泛。人工神經網絡技術有效地彌補了專家系統的診斷缺陷。由于知識系列化,很難選擇假設,可以更有效地組織和利用人類的經驗和知識。特別是在汽車領域,由于高新技術的飛速發展,汽車結構中使用的高新技術越來越多,現代汽車結構越來越復雜,故障狀態越來越多樣化,其故障診斷越來越困難。在這種情況下,將神經網絡技術應用于汽車故障診斷,可以有效提高診斷精度和速度。由此可見,在未來汽車故障診斷技術的發展中,人工神經網絡技術有很大的應用空間。例如,在診斷汽車發動機故障的過程中,首先從相關工廠收集各種發動機故障的原因,作為輸入層;其次,對發動機故障原因進行分類,作為中間層。最后根據發動機的維修經驗,推斷出發動機故障的原因,作為輸出層。通過構建以上三個層次,形成分層網絡,輸入故障,找出故障原因,形成自動檢測系統,提高故障診斷效率。

    2.小波分析用于汽車故障診斷。

    小波分析是一種新的信號處理方法,它將取代FFT分析在汽車故障診斷中得到廣泛應用。小波分析是非平穩信號的時域,在時域和頻域都具有非常好的局部化特性,無限逼近任意函數,廣泛應用于系統辨識。比如用小波技術辨識非線性對象,非線性對象沒有突變,兩者輸出差別比較小;如果非線性對象突然發生變化,它們之間的輸出差異會變大。根據這一原理,可以快速地識別出系統的故障。

    結論

    隨著科學技術的發展,越來越多的新技術應用于汽車生產,汽車結構越來越復雜,汽車故障的種類越來越多,故障診斷的難度也越來越大。目前汽車故障診斷技術是故障代碼自診斷和專家系統診斷,但隨著社會和科技的發展,人工神經網絡、小波識別技術等智能技術將在未來用于汽車故障診斷,這對提高汽車故障診斷的準確性和效率具有重要意義。

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