201020122110 机研105 刘宝利。
摘要：汽车故障诊断技术是汽车电子控制技术的重要组成之一，在汽车维修工作中发挥着重要作用。文中分析了我国汽车故障诊断技术的发展现状，并对未来汽车故障诊断技术的发展趋势进行了展望。
关键词：汽车；故障；诊断技术。
随着新材料、新技术、新工艺在汽车生产、制造工艺中的兴起，现代汽车的技术性能日趋完善。汽车机构的日趋复杂化伴随着汽车故障诊断难度的不断增大，这对传统的诊断方法和诊断设备的精度、使用方便性以及汽车发展的适应性提出了新的挑战。为了提高故障诊断技术，需要不断完善诊断的理论和方法，必须广泛引用各学科的最新成果，借助数学工具和计算机辅助设备，发展适用于现代汽车诊断的最新技术。
1 现代汽车故障诊断技术。
汽车故障诊断技术是一门综合技术，他涉及多门学科，如现代控制理论、信号处理、模式识别。计算机工程、人工智能、电子技术、应用数学、数理统计及相应的应用学科。目前应用的主要技术如下：
1.1 利用故障**诊断故障。
现代汽车电控系统的电脑(ecu)具备故障自诊断功能。通过故障**向维修人员提供故障信息，只要不拆蓄电池，电控系统出现的持续性故障将一直记忆在ecu里，维修人员可按特定的方法提取故障**。提取ecu故障**的方法有两种，一种是人工读码，就是将发动机熄火，。
但读取的正确率受人为因素影响，一般在没有专业检测仪情况下运用。现在电控汽车多采用另一种方法，即用专业检测仪读码。先将选好的相关车型的软件测试卡插到检测仪器上，连接各插头，并将装好的检测仪器接到车上专用的故障检测插座上。
根据检测仪器提供的操作程序进行操作，从而读取故障**。各汽车制造厂都为自己生产的各种型号汽车设计了专用的解码仪。但为了方便维修人员操作，目前汽车制造厂广泛采用统一的诊断模式和接口，使用通用的解码仪就可以读码了。
1.2 汽车故障诊断的专家系统。
专家系统ep (exportsystem)是依据具备某一专业领域特长的人类专家的知识与经验，在计算机内建立的基于这些知识的信息系统，它能以人类专家的知识水平完成专门领域的任务。由于汽车故障主要表现在发动机、底盘机械传动、电器电路三大部分，而每一部分的故障又具有多层次结构的特点。因此可建立三个数据库：
1）发动机故障诊断数据库；
2）底盘机械传动故障诊断数据库；
3）电路电气故障三种类型故障诊断数据库，而每个数据库中又包括若干个相互关联的数据表，在数据表中存储每种汽车故障表现症状、故障发生机理、故障发生原因、故障发生的部位、故障排出与维修处理方法等字段，在数据表与数据表之间，数据字段与数据字段之间建立一对一或一对多的层次树结构，使整个维修知识库成为有机整体。采用专家系统技术解决汽车故障诊断问题，国内外都有开发应用的实例如eset系统，这种用于汽车发动机故障诊断的专家系统，按其流程图可得系统的九条功能。该系统为实用型，除作为有效的诊断工具外，还可作为辅助教学系统以培训修理工。
再如，美**方开发的“发动机故障诊断系统”这是一种车辆诊断与维修的知识库专家系统，它利用建立在知识库上的故障树诊断方法，应用于野战军用车辆上，该系统可使维修效率增加92%。采用专家系统是解决汽车故障诊断与车辆维护修理等问题有效的途径。
2 汽车故障诊断技术的发展趋势。
近年来，一些新的科学分支的出现和发展及其在设备故障诊断中的成功应用，为汽车故障诊断技术的发展开拓了新的途径。如基于信号处理的小波分析法；基于人工智能的神经网络法等。虽然这些在我国汽车故障诊断中还没有被广泛应用，但其故障诊断的能力已受到汽车故障诊断行业的密切关注其前景是令人鼓舞的，值得我们去进一步研究。
可以预见，其用于汽车的故障诊断研究必将有很大的发展。这里仅简要介绍以下三种：
2.1 人工神经网络在汽车诊断中的应用。
人工神经网络作为一门新兴的智能技术已得到广泛应用，它克服了传统专家系统由于知识的串行使用而造成的假设选择困难、冲突等问题，可更有效地组织运用人们的知识、经验。尤其在汽车行业，由于迅速发展的高科技越来越多地应用于汽车结构，现代汽车结构的复杂性决定了其故障状态呈现出多样性，将神经网络技术应用于故障诊断分析，大大提高了诊断速度和诊断精度。因此人工神经网络技术在汽车行业的应用前景无疑是广阔而深远的。
例如对汽车离合器故障诊断把从汽车维修厂家收集来的引起离合器故障的原因，以此作为网络的输入层。对列出的故障原因分类，归并离合器故障的所属部件，以此作为网络的中间层。根据维修经验，推断可能产生的离合器故障现象，以此作为网络的输出层。
由上述的离合器的故障原因、故障所属部件以及故障现象之间的关系，构造层次型网络。训练和解释：训练时，每给网络提供一输入输出模式对时，首先进行前向传播，并计算出各单元的实际输出，在输出层计算出各单元的一般化误差，然后逆向往输入层传播。
求出各单元的参考误差。当各单元的参考误差求出后，进行连接权和各单元阈值的调整，这样便完成一次迭代。接着对下一模式对重复这一过程，如此循环，直至输出层单元的误差满足要求为止。
在实际问题中，可通过传感器以及测量仪表将故障现象输入网络，构成自动检测系统，网络计算的结果直接显示给用户，以便及时排除故障。
2.2 小波分析在汽车诊断中的应用。
作为信号处理技术新方法———小波分析由于具有变时域频域特性而倍受关注，它将代替传统的fft分析广泛地应用于汽车与拖拉机故障诊断中。如在汽车故障特征信号分析中，采用了小波分析技术替代傅立叶分析技术。小波分析技术是非稳态信号时间域，频率域分析的有效数学工具。
与傅立叶分析相比，它在时域和频域上同时具有良好的局部化特征，弥补了傅氏变换仅能进行稳态信号分析的不足之处。小波网络可以逼近任意函数而广泛地应用于系统辨识中。如利用小波网络来辨识非线性对象。
当非线性对象没有突变时，小波网络的输出与辨识非线性对象的输出的差比较小；当非线性对象有突变时，小波网络的输出与辨识非线性对象的输出的差比较大。据此，可以利用方差检测出故障。
2.3 分形几何在汽车故障诊断中的应用。
进入了一个全新的科学领域。分形几何在设备故障诊断中的应用取得了成功。把分形几何引入汽车故障诊断领域，从那些不十分规则的特征信号中提取出它的结构特征———分维数，它将是一种有效的诊断方法。
在汽车故障诊断中，它可以在以下几个方面应用：如汽车运行状态的异常判别；汽车故障的分类或诊断；汽车故障征兆的早期预报；反映汽车运行状态的特征参数个数的选取等。
虽然汽车智能故障诊断技术有了很大发展，但国内外研究现状表明该技术还不完全成熟，值得我们去进一步研究。我认为未来的研究工作应围绕以下问题展开：
1)建立通用的分布式诊断分析，数据测试，共享软件等一系列标准方面的研究。
2)数据仓库技术和数据挖掘技术的深入研究。
3)基于虚拟专用网络的智能故障诊断技术的研究。
4)嵌入式诊断技术的研究。
5)数据的压缩与解压缩技术，保证数据库的设计与实现方面的研究。
6)智能支持与决策系统的研究。
7)基于人工免疫原理的故障诊断与维护的研究。
8)不同车型汽车故障的共性、诊断对象的封装、诊断任务的分解以及智能分配的研究。
3 结语。就目前我国汽车诊断技术水平来说，其诊断手段还不够先进，诊断理论研究也不够深入，但是随着计算机、电子、汽车等高新技术的发展，汽车故障诊断技术发展会非常迅速。今后我们将进一步研究新的理论和方法，使现代汽车故障诊断技术朝着网络化、多功能化、智能化和专家系统化发展的方向迈进，以微机及其网络为平台组织并综合集成各种专用分析仪器，资源共享。
现代汽车故障诊断技术的研究和生产应用，今后必将得到更加深入和迅速的发展，这门新兴的学科必将在我国现代化建设中发挥更大作用。
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