禹闯 吕园园 武晟锋

摘 要：汽车发动机故障诊断技术和方法，随着汽车制造技术进步不断提升，逐步的建立科学、系统、完善、合理的故障诊断体系，成为现阶段汽车发展新趋势。计算机技术快速发展，技术能力不断进步，在发展中需要根据汽车发展新的特点对发动机故障进行诊断和研究，通过测试和故障诊断理论体系对照，将故障类型进行分析，对汽车发动机故障诊断进行展望[1]。

关键词：汽车发动机；故障诊断；理论方法

中图分类号： TM6 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）16-195-2

0 引言

现代汽车电子程度不断发展，提升了汽车使用感受，也使得汽车整体控制系统结构和功能变得更加复杂，对维修人员自身技术能力也提出了更高要求，技术人员需要根据现阶段情况不断提升维修技术和能力，并借助计算机技术建立统一的故障诊断维修技术方法。世界各国汽车企业和相关研究机构都将研究重点放在提升故障检修手段和方法上，提高汽车诊断技术和方法。我国汽车技术本身起步较晚，技术较为落后，因此需要进一步将汽车故障诊断体系进行提升。

1 信号处理情况下的诊断方法

1.1 小波分析方法

小波分析方法对时频分析较为明显，主要是针对时频进行分析，这样的分析方法在信号不稳定时期使用效果较好。通过这种方法分析，对奇异性效果也较好。[1]如图1所示为小波测试系统示意图，在图中将发动机和波形分析进行连接，并将发动机运行效果和采集波形系统关联，这样能够将发动机运行过程中波形变动进行监测，记录在发动机变动过程中发动机实际运转速度和点火提前角等参数相关变化，通过小波分析将转速信号进行分研究，将转速信息小波分析结果进行对比。

通过小波测试对数据进行管理过程中，可以将如下数据通过对比进行分析。如表1所示，当发动机油缸断油时候，就会出现喷油脉宽增加情况，在油耗和相关点火角保持不变前提下发动机运动状态基本上是保持不变的，但是发动机运行稳定性下降，这和发动机转速问题具有一定联系。[1]发动机在正常转速条件下供油量保持在正常水平上，但是当发动机在断缸后，转速下降，为了维持这种非常态的运转状态，电脑指令喷油脉宽增加，而总的供油量保持不变，造成供油量变化和转速变化不同步现象，发动机运转出现不稳定情况。

1.2 主元分析方法

主元分析方法主要是通过对数据进行压缩和分析，将其中关键数据进行提取，并根据提取数据将故障进行诊断，对发动机问题进行研究。在进行分析过程中需要将一些历史数据进行使用，建立相关分析模型，通过原始模型将现阶段各项数据进行审核，一旦出现实测信号和主元信号冲突的情况，需要对发生冲突原因进行判断，利用数据分析方式将故障分离出来，积极进行解决，因此这种分析方式可以作为一种有效故障监测和管理方式。主元分析方法对数据处理非常有效，可以在大量复杂数据中将出现问题数据分离出来，对于数据处理性较强，这种方式对于发动机故障诊断效果非常好。

1.3 模糊数据分析法

模糊诊断法主要是将数据进行模糊的分析和判断，对发动机故障进行大致的判断。模糊判断法可以作为基础判断进行，通过对汽车发动机故障的识别，将问题大致确定在合理范围内，然后在这个范围内对技术进行详细分析，使得判断范围进一步缩小，提升故障排除效率。

模糊诊断数据分析法主要是通过发动机大致征兆和运行状态初步判断故障产生原因，将出现故障主体位置进行确定，然后再根据后续的数据分析对具体出现故障原因进行分析和判断。例如，在对发动机进行维修过程中如果出现有声无转的情况，在初期判断中不能对故障具体原因进行分析，但是可以通过大致将发动机的轴、转动齿轮等进行分析和检查，进一步将检修范围缩小，节省了全面检修花费的时间，提升了检修效率。

2 知识处理状态下诊断方法

2.1 专家系统故障诊断方法

专家系统故障诊断方法主要采用计算机信息采集和分析系统，将诊断对象的数据参数进行采集，并通过计算机相关逻辑处理原理将数据信息进行处理，对故障进行分析，并和客户原始资料进行结合，对发动机故障进行分析，快速找到可能发生故障，进行维修[2]。

如图2所示，这个系统主要流程包括，系统对诊断对象数据进行收集和调取，并将数据通过知识规则库进行分析，判断可能出现问题原因。同时将用户在使用过程中出现的问题进行分析，在数据库中对数据进行管理，出现问题及时反馈，并将初步分析结果进行存储。然后将主要的分析结果输入到推理机中，对推理数据进行分析，输出结果。同时，在分析过程中对分析结果进行一定检验，在推理机和数据库之间结果进行验证，使得数据结果人为进行验证。整个系统中人和专家系统之间实现相互之间交流与合作，对诊断系统实用性具有较大帮助，可以让车主参与到诊断中去，了解实施步骤，技术沟通更加便利。

2.2 神经网路技术诊断方法

这种技术方法是将故障识别模式进行诊断，这种诊断方式和传统的根据基本状况进行诊断是不同的，是根据发生故障特点和原因对出现故障进行逆向分析。这样可以将一般数据处理中不易发现的问题进行处理和分析。神经网络诊断方式主要工作方式有两种：从模式识别的角度对分类器进行诊断；与其他方式结合进行故障诊断，是一种复合型故障诊断方式。

如图3所示为神经网络故障诊断图，在图中可以清晰的看出工作流程，首先需要将诊断样本进行输入，对样本基本数据进行初步处理，从中提取出需要的特殊数据，通过计算机技术进行分类，对结果进行诊断，从而发现故障的原因，对故障进行分析和排查。技术诊断系统需要进行一定的训练，在训练过程中让系统对数据进行学习，这样才能保证系统正常运营。

神经网络技术是神经生理学和心理学技术结合的产物，主要是将大脑分析处理事物过程进行模仿，建立一种基本的分析结构，对故障进行模拟和分析。这种分析方式在运用中更加简单方便，对于数据的联合具有较好作用，是一种仿真的发动机故障分析系统，节省了算法和规则的设计，减少了软件工作量。

3 结束语

本文主要对汽车发动机故障诊断理论和诊断方法进行分析，在分析中可以发现，引起汽车发动机故障的原因是多方面的，因此诊断方法也需要进一步提升，结合实际情况对诊断结果进行分析，确保诊断结果准确性随着科学不断进步，和计算机技术结合，直接分析出故障原因，节省人工的同时确保诊断结果的准确性，提升技术能力。

参 考 文 献

[1] 戈剑，杨维军.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].轻工科技，2012，04：51-53.

[2] 张开智.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].中国新技术新产品，2014，10：40-41.