汽車發(fā)動機故障診斷研究的理論與方法

李明文

摘要：隨著汽車制造工藝不斷完善，建立科學(xué)合理的汽車發(fā)動機故障診斷已經(jīng)成為現(xiàn)代汽車維修的必然發(fā)展趨勢。本文對于汽車發(fā)動機故障診斷的理論以及方法進(jìn)行了具體的研究，并且結(jié)合自身工作實踐，從信號處理、模糊診斷、知識綜合等方面進(jìn)行了探討，希望給相關(guān)從業(yè)人員以借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：汽車發(fā)動機；故障診斷；研究理論

一、前言

隨著汽車制造過程中電子化程度不斷加深，因此，在提高汽車性能的同時，也增加了汽車總體控制系統(tǒng)的復(fù)雜程度，因此汽車一旦發(fā)生故障，將會給汽車故障的維修和診斷帶來相應(yīng)的難度，同時也會極大考驗汽車維修人員的經(jīng)驗。隨著汽車維修技術(shù)的不斷進(jìn)步，相關(guān)從業(yè)人員可以根據(jù)自身實踐經(jīng)驗建立科學(xué)合理的汽車維修的診斷方法，以此來提高汽車故障診斷的效率。本文根據(jù)自身經(jīng)驗以及文獻(xiàn)研究資料，對于汽車發(fā)動機故障診斷研究的理論和方法進(jìn)行了梳理，主要有以下幾種方面的內(nèi)容。

二、汽車發(fā)動機故障診斷研究方法

（一）利用信號來診斷汽車發(fā)動機故障

對于汽車發(fā)動機故障進(jìn)行診斷，要對于其模式進(jìn)行準(zhǔn)確識別，并且進(jìn)行精確分類。因此汽車發(fā)動機故障的診斷應(yīng)該要提取必要的特征，從中找到發(fā)動機故障的數(shù)據(jù)。根據(jù)信號處理對于汽車發(fā)動機故障進(jìn)行診斷，主要可以利用主人分析法以及小波模型方法。

1.主元分析法可以建立數(shù)據(jù)壓縮模型，并且從中提取相應(yīng)有用信息，將提取的信息用于故障診斷，建立相應(yīng)的主要模型。建立模型之后，開始對于發(fā)動機的實際運行的信號進(jìn)行測量，如果在測量過程中發(fā)現(xiàn)發(fā)動機實際信號與主元模型信號不相吻合，說明發(fā)動機出現(xiàn)故障，然后就可以進(jìn)一步判斷故障發(fā)生的原因。利用主元分析法能夠有效刪除汽車故障的冗余因素，直接提取其關(guān)鍵因素，主元分析法能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)合理的處理，因此可以作為高效的故障檢測方式；

2.小波模型分析法。這種方法是對汽車發(fā)動機在工作狀態(tài)下的頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并且結(jié)合相應(yīng)的汽車發(fā)動機參數(shù)來判斷故障發(fā)生的原因。小波分析數(shù)據(jù)采集能夠在多元模式下進(jìn)行，以此來推定汽車發(fā)動機是否發(fā)生故障。在小波分析模型中需要將發(fā)動機的波形與實際模型的波形進(jìn)行分析，然后采集關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)對比。比如在實際小波測試系統(tǒng)中，如果發(fā)動機油缸處于斷流的狀態(tài)，那么必然其噴油脈寬會在一定程度上增加，如果保持汽車發(fā)動機的油耗以及點火角度不變，再加上發(fā)動機的轉(zhuǎn)速基本不變，電腦會自動發(fā)出指令增加噴油的脈寬，但是由于總供給不變，因此會導(dǎo)致汽車發(fā)動機供油量與轉(zhuǎn)速之間產(chǎn)生一種不同步的現(xiàn)象，這種不同步現(xiàn)象容易造成發(fā)動機運轉(zhuǎn)不穩(wěn)定。

（二）發(fā)動機故障的模糊診斷方法

模糊診斷方法主要是對于發(fā)動機故障的原因進(jìn)行模糊分析，然后進(jìn)行判斷，對于發(fā)動機故障的大致范圍進(jìn)行有效判斷。因此可以將發(fā)動機的故障范圍確定在一定范圍之內(nèi)，然后在此范圍內(nèi)對于發(fā)動機故障的原因進(jìn)行重點分析，以此來進(jìn)一步縮小發(fā)動機故障的范圍。比如，如果發(fā)動機出現(xiàn)有聲無轉(zhuǎn)的現(xiàn)象，進(jìn)行初次判斷時無法歸結(jié)其具體發(fā)生的原因，因此在實際故障診斷中可以采用模糊診斷的方法，將其大致縮小到發(fā)動機的軸以及發(fā)動機的轉(zhuǎn)動齒輪之間的部位，然后將這些重點部位進(jìn)行分析和排查，可以將故障范圍進(jìn)一步縮小，因此這會有利于提高發(fā)動機運轉(zhuǎn)的效率。模糊診斷方法是利用故障發(fā)生的征兆與汽車發(fā)動機故障之間的一種模糊關(guān)系來判定汽車發(fā)動機的實際狀態(tài)，由于現(xiàn)實條件的復(fù)雜性，發(fā)動機發(fā)生故障的征兆很難用較為精確的數(shù)學(xué)模型來表示，因此汽車發(fā)動機即使出現(xiàn)某些故障狀態(tài)的征兆，也不能夠輸出相應(yīng)的故障結(jié)果。因此在實際模糊診斷判別方法中需要對于發(fā)動機是否存在故障以及故障的位置和故障發(fā)生的可能性進(jìn)行判別，利用模糊綜合邏輯能夠有效的解決這類診斷判別問題，作為典型的方法是利用模糊故障的識別方法，對于故障原因進(jìn)行有效識別。

（三）基于知識系統(tǒng)的故障診斷方法

隨著現(xiàn)代知識更新速度不斷加快信息的快速增長以及人工智能的發(fā)展，為汽車發(fā)動機故障診斷提供了新的方法，也帶來了許多新的思路。比如說，我們可以利用計算機對于汽車發(fā)動機故障時的參數(shù)進(jìn)行采集，在實際汽車發(fā)動機發(fā)生故障時，可以利用采集到的數(shù)據(jù)直接對于發(fā)動機故障的規(guī)律進(jìn)行判斷，同時還可以生成相應(yīng)的程序進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)取，然后提取故障發(fā)動機的特征信息，一是能夠快速判斷發(fā)動機故障發(fā)生的原因以及部位。在基于知識對于發(fā)動機故障進(jìn)行診斷過程中，可以采用專家系統(tǒng)的故障診斷方法，這種診斷方法是在充分提取發(fā)動機故障信息的前提之下，綜合各種實際已經(jīng)存在的經(jīng)驗和規(guī)則，對于汽車發(fā)動機故障原因進(jìn)行進(jìn)一步推理。最重要的是建立知識的規(guī)則庫，規(guī)則庫中主要包括系統(tǒng)的工作環(huán)境以及汽車發(fā)動機的故障知識；然后在規(guī)則庫中存放相應(yīng)的規(guī)則，主要的規(guī)則是反應(yīng)前后之間的一種存在關(guān)系，這種關(guān)系主要用來汽車發(fā)動機故障推理。這種知識規(guī)則庫是專家領(lǐng)域的集合。然后建立實時檢測的工作數(shù)據(jù)庫，對于故障的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時保存，同時也需要收集人工檢測的一些特征數(shù)據(jù)。可以利用數(shù)據(jù)庫獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行汽車發(fā)動機的故障診斷，直接輸入相應(yīng)的診斷結(jié)果。

（四）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

對于汽車發(fā)動機故障診斷最為關(guān)鍵的一點是對于汽車發(fā)動機故障。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效解決傳統(tǒng)的汽車發(fā)動機故障模式識別中所存在的問題，汽車故障診斷是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際應(yīng)用中非常重要的方面之一，在這其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮的作用主要有兩點，第一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)τ谄嚢l(fā)動機的故障進(jìn)行模式識別，然后從模式分類的角度對于汽車發(fā)動機的故障進(jìn)行診斷；第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠有效將其他診斷方法進(jìn)行結(jié)合，在實際中采用復(fù)合診斷的方法，提高汽車發(fā)動機故障判斷準(zhǔn)確性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于汽車發(fā)動機故障進(jìn)行診斷需要進(jìn)行模式識別，模式識別主要包括學(xué)習(xí)以及訓(xùn)練進(jìn)行診斷兩個過程。每個過程都包括對于特征信息進(jìn)行處理以及對于特征信息進(jìn)行識別。

三、未來汽車發(fā)動機故障診斷的展望

未來汽車發(fā)動機故障診斷將朝向綜合化的方向進(jìn)行，主要是利用多種故障診斷方法進(jìn)行結(jié)合，然后結(jié)合各種診斷方法的優(yōu)勢，提高對于汽車發(fā)動機故障診斷的準(zhǔn)確性。比如說可以將專家診斷系統(tǒng)與神經(jīng)系統(tǒng)判別技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下引入知識性的模糊判斷系統(tǒng)，并且保持神經(jīng)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)機制，將小波分析以及模糊綜合等等進(jìn)行有效結(jié)合。隨著虛擬技術(shù)的發(fā)展，也可以開發(fā)相應(yīng)的硬件來進(jìn)行汽車故障診斷。編制相應(yīng)的故障診斷的程序軟件，提高診斷推理方法以及數(shù)據(jù)融合的效率，這樣可以克服專家系統(tǒng)中在知識獲取中所面臨的難度，提高其整體的推理能力。到后期可以加數(shù)學(xué)工具引入到汽車發(fā)動機的故障診斷中，比如說可以將粗糙集引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷中，加快算法處理，可以將遺傳算法引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)中，用于提高全局搜索的能力，增強數(shù)據(jù)處理的效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]張開智.汽車發(fā)動機故障診斷的理論和方法[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品，2014，（10）：40-41

[2]王秉仁，姜小麗.基本模糊邏輯推理的汽車故障診斷的研究[J].機電工程，2005，（22）