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基于數據流的發動機故障診斷研究

2017-08-13 06:41:34邵澤增
現代職業教育·中職中專 2017年2期
關鍵詞:故障診斷發動機汽車

邵澤增

[摘 要] 隨著科技的快速發展,汽車發動機的控制技術也越來越復雜,這也為汽車故障診斷帶來了極大挑戰。為了能夠快速、準確地尋找汽車故障位置,利用故障診斷儀,對汽車發動機的數據流進行檢測分析,并與標準參考進行比對,從而判斷故障發生的部位,促進汽車維修技術水平的提升。

[關 鍵 詞] 靜態數據流;動態數據流;發動機;故障診斷;汽車

[中圖分類號] U472 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603(2017)05-0036-01

一、汽車數據流的含義

汽車數據流指的是使用汽車專用故障診斷儀讀取電子控制單元、傳感器與執行器之間進行交流的數據變化。數據流真實地反映了各個傳感器、執行器在工作中的狀態與電壓,從而為汽車的故障診斷分析提供了參考依據。

二、汽車數據流的采集

汽車發動機故障診斷,首先需要采集數據流,對小波變化的理論基礎及性質特征進行分析,這是確保采用數據流對汽車發動機故障診斷的準確性的重要前提。根據數據流的形態不同,可以將其分為動態數據流和靜態數據流。動態數據流是指汽車發動機在工作運行中的數據,靜態數據流是指汽車發動機在未啟動狀態下的數據。汽車數據流的數據主要分為數值參數與狀態參數,其中數值參數是記錄電子控制系統工作時的電壓、溫度、時間和速度等;狀態參數是記錄電子控制系統中元件的高低、開關閉開等狀態。

三、汽車數據流的處理與分析

在對數據流采集后,對其進行處理與分析,常用的數據流分析方法主要有以下幾種:(1)數值分析法,對汽車發動機中傳感器反饋的信號進行變化規律與變化范圍的分析,主要是對采集模塊中所收集的數據進行各種處理,然后根據數值的變化是否存在異常來判斷發動機是否存在故障,并且找出故障的部位與原因;(2)時間分析法,對所采集數據的工作日期、周期變化進行分析,進而判斷出故障問題;(3)因果分析法,汽車控制系統對采集數據模塊進行分析處理后,輸出的數值或參考數據,可以用來分析汽車故障的問題在何處;(4)關聯分析法,當讀取數據流與故障代碼之后,通過對其他幾個相關聯的參數進行分析,當發現與預設的參數值存在偏差時,系統就會輸出相應的故障診斷結果;(5)比較分析法,針對同一型號的汽車發動機系統,在相同的條件下,對其所采集的數據進行比較分析,從而判斷元器件的工作狀態。

四、汽車數據流在發動機故障診斷中的應用

(一)靜態數據流的運用

靜態數據流指的是汽車接通點火開關,但不啟動發動機時,采用故障診斷儀對發動機的數據流進行采集,從而診斷發動機故障。

例如,在某冬季早上,一輛捷達汽車發動機無法正常啟動。經檢查發現,發動機在多次啟動后,火花塞并沒有出現被淹的現象,這表示汽車的故障原因在于冷啟動的加濃不夠。但造成這一故障的原因在什么地方呢?為此,采用故障診斷儀對汽車的起動機ECU進行檢測,沒有故障碼輸出,然后讀取汽車發動機的靜態數據流,發現ECU輸出的冷卻液的溫度已經達到了105℃,但是其發動機的溫度卻在2~3℃之間,顯而易見,發動機ECU收到錯誤的水溫信號,故此可以判斷是冷卻液的溫度傳感器發生故障。為了進一步確認故障的正確性,采用萬用表測量電腦與冷卻液之間的線束,發現沒有出現短路或是斷路的情況,于是更換了冷卻液溫度傳感器,從而故障得以排除。

(二)動態數據流的運用

動態數據流指的是汽車接通點火并啟動發動機,利用故障診斷儀讀取的發動機電控系統中的數據。動態數據流的故障分析,可以分為有故障碼和無故障碼兩種情況。

例如,一輛1.6L排量的桑塔納轎車,其每百公里的耗油量要比汽車標準值多1L。對此,采用故障診斷儀進行檢測,輸出的故障碼為“氧傳感器信號超差”,從而判斷是氧傳感器出現了故障。例如,桑塔納轎車在行駛過程中發動機會不斷地抖動,在加速的時候會感覺發沖,并且不時地會冒出黑煙。采用故障診斷儀進行檢測,無輸出故障碼。然后將其冷卻液的溫度調至85℃后再進行檢測,發現氧傳感器電壓值信號偏低,導致ECU發出了錯誤的信號,從而出現了汽車故障。

綜上所述,基于數據流的發動機故障診斷,能夠為維修人員提供汽車綜合的運行參數,可以對發動機中的輸入、輸出信號、傳感器進行定量的分析,并且將這些分析結果與標準數據相比較,從而確定發動機故障的具體范圍,進而有目的地對相關元件進行檢查或更換,進而達到快速故障診斷的目的,有效地提高汽車維修工作的效率。

參考文獻:

[1]陳越,耿杰.基于數據流分析的發動機電控系統故障診斷方法研究[J].汽車零部件,2016(8):62-64.

[2]張艷山,金慶華.利用數據流進行電控故障診斷的案例分析[J].農機使用與維修,2016(10):36-37.

[3]張明貴.應用數據流分析法診斷排除大眾系發動機故障[J].汽車維修,2016(2):36-38.

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