混合動力汽車故障診斷技術研究

陳明

摘 要：混合動力汽車的出現，在很大程度上降低了環境的污染。文章對混動車輛的故障診斷技術進行了深入的研究，對零部件、總成的故障特點分析，對傳統的損壞檢查手段和現代損壞檢查手段對比研究，對發動機與電動機相結合的汽車故障診斷技術進行系統探究。

關鍵詞：混合動力汽車;故障診斷技術

中圖分類號：U469.79 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）16-179-03

Abstract： The emergence of hybrid electric vehicle， to a great extent， reduces the environmental pollution. In this paper， the fault diagnosis technology of hybrid vehicles is deeply studied， the fault characteristics of parts and assemblies are analyzed， the traditional damage inspection methods and modern damage inspection methods are compared， and the automobile fault diagnosis technology combining engine and motor is systematically explored.

Keywords： Hybrid electric vehicle; Fault diagnosis technology

CLC NO.： U469.79 ?Document Code： A ?Article ID： 1671-7988（2020）16-179-03

前言

中國人民生活水平不斷提高，經濟發展突飛猛進，也帶動我國汽車的制造與銷售的發展，我國汽車銷售量每年都在增加，已經成為全世界第一的汽車制造國家和消費國家。本文從混合動力汽車類別、優缺點，混合動力汽車發動機、電動機、電池的故障出發，選取合適的診斷方法，運用現代化車輛損壞檢查手段與傳統的車輛損壞檢查手段做對比，研究混動汽車損壞檢查手段的新興手段等多個角度進行高效的的考察與分析，讓我們可以更便利、更準確地研究混合動力汽車的損壞檢查手段。

1 混合動力汽車概述

混動車輛是指有兩個或者多個可以為車輪提供動能的設備構建的汽車。油-電聯合驅動汽車通常指“發動機與蓄電池并存的混動車輛”。發動機和電動機都作為車輛的動力裝置。各個國家對于環境的愛護以及保護的措施都變得非常好。混動車輛因為它對能源的利用率高、節省不可再生資源以及尾氣釋放少的特點，已經成為未來車輛研發的目標，并且已經量產出售。據估計，在未來十年左右，世界上大約會有三分之一左右的混動車輛。[1]

混動車輛主要利用發動機和電動機來提供動力，電動機會倒轉產生電能供給蓄電池。運用目前領先的控制技術來操控兩個系統完成工作，把能量的供給實現最大化，并且在郊區車流少的地方用發動機，在市區車流大的地方用電動機，實現能量的合理分配。

2 故障診斷技術概述

2.1 故障診斷技術含義

首先，是指“計算機利用系統的分析冗余來分析工作條件，分析判斷工作是否正常，故障的原因和故障的程度，最后得出結論”;第二種它是指“通過分辨車輛的狀態和工作是否正常，并且明確損壞發生在什么位置，為什么發生，得到損壞發生的原因，并且預判損壞即將發展的方向，最終得到解決這種損壞的手段。

機械設備損壞檢查手段的探索是混合動力汽車損壞檢查手段的核心。根據信號種類的不一樣，混動車輛損壞檢查手段能夠分為聲震檢查、液壓分析、溫度診斷、頻譜分析等。近年來，人工智能突飛猛進，各領域也將工作的中心轉變到這一方面，機械自檢查手段自動化和智能化對故障診斷技術的要求正在變得觸手可及。

根據系統判斷，車輛損壞檢測可以看作是一門檢測與識別汽車零部件和設備運行的科學。信號檢測法和監測診斷法用于根據檢測到的信息特征判斷系統的工作狀態。最終目標是提高汽車的效率、運行可靠性，分析故障原因，提前做出保護。它是保證混合動力汽車正常運行，提高汽車機電控制系統效率和可靠性的關鍵技術之一。

2.2 故障診斷技術的發展

現代混動車輛損壞檢查手段始于二十世紀60年代的歐洲等國家。由于車輛構造的復雜性，對相關車輛損壞檢查手段的要求越來越高。因此，從過去到現在的發展過程可以分為四個階段：

2.2.1 人工檢測階段

在技術水平不發達的時期，汽車故障診斷依靠經驗豐富、技術熟練的工人，依靠眼看、鼻子嗅、耳聽、手觸等方法進行診斷。這種方法相對簡單和經濟性高，但診斷的準確性很低，主要依靠工人的經驗。

2.2.2 使用簡單儀器和儀表的測量和分析階段

隨著車輛結構變得復雜，開發了簡單的診斷工具和儀表，如萬用表、真空計和其他工具。簡單器具、表具的應用為車輛損壞檢查提供了非主觀的技術支撐，但器具、表具分散，無法進行綜合性的研究和判斷。

2.2.3 帶專業儀器設備的綜合診斷階段

不要拆卸車輛，使用專用儀器設備進行診斷，測試車輛各系統，測量相關數據，然后通過計算機設備進行處理，找出故障原因。

2.2.4 人工智能診斷階段

專家診斷系統、計算機智能和網絡集成的發展將診斷技術推向智能化階段。專家知識存儲在計算機專用診斷系統中，可以智能診斷汽車故障。

3 傳統與現代混合動力汽車故障診斷技術

3.1 傳統故障檢查手段

3.1.1 汽車示波器

它是車輛維修技術工人的好幫手，可以很快的清晰判斷出車輛的電子故障。一般示波器需要設置，波形的形狀需要分析，但是汽車示波器可以簡單的選擇要測試的內容進行操作，并且可以直接觀察波形，不需要任何設置和調整，非常簡單方便。[2]

3.1.2 萬用表診斷

混動車輛損壞可分為長時間損壞和每隔一段時間損壞。萬用表一般是用于檢查長時間的損壞。例如，車輛電路系統的短接和開路以及電子器件的損壞等。萬用表的分類有機械式和數字式。混合動力車輛的損壞檢查一般采用數字萬用表，它對電子零件的妨礙可以忽略不計，可以對短時間內的高壓起到緩沖左右不會損壞。

優點：基于現有數據和經驗數據，無論車輛類型如何，都可以快速準確地診斷故障。

3.1.3 專業綜合診斷

其特點是將分散的檢測設備連接在一起建立基站，并將診斷列為汽車維修中的一項重要任務。診斷工作主要依靠儀器設備，在車輛完整一體的時候，測量得到自己需要的檢查資料與數據，通過對比車輛的數據與限定的準則，最終得到車輛的狀態以及機器裝配單元的狀態。

3.2 現代故障診斷技術

3.2.1 利用故障碼診斷故障

混合動力汽車電控系統具有故障自診斷功能，能夠將混合動力汽車的持續損壞以代碼的狀態保存到電控單元的特殊區域，并在診斷過程中提取代碼，用作分析。

提取代碼的辦法包括：手動讀取代碼，關閉發動機，用特定的工具將損壞檢查線盒內的座孔短接，這時候車輛駕駛室內部會發出警報，告知人員車輛是否有損壞，但是再檢查的時候，會被環境以及操作者干擾，正確性有待加強;專業檢測儀讀碼，利用特定的工具進行獲取，將特殊工具與車輛的專業檢查口聯接，按照檢測儀提供的操作流程進行操作，最終得到故障代碼。

3.2.2 汽車故障診斷專家系統

專家系統依靠在混合動力車輛故障診斷技術領域具有專長的專家將他們的知識和經驗存儲在計算機中。依靠這些知識建立的信息系統可以用專家的知識水平診斷故障，并設計解決損壞的方案。損壞內容存儲庫分為3類：

（1）發動機損壞檢查內容存儲庫;

（2）車輛物理設備損壞檢查內容存儲庫;

（3）車輛電力設備損壞檢查內容存儲庫。

在眾多的損壞檢查內容存儲庫內又有很多交織在一起的內容表，它們各自有各自的作用但是之間也是一個整體，不同的表單有不同的內容，但都是存儲車輛損壞檢查的內容。在兩個有差別的損壞檢查內容存儲單之間和兩個不同的數據域之間也建立了一個內容有一個解決方法或者一個內容有多個解決方法的構造，讓損壞檢查內容存儲庫變成一個綠色整體。

目前，混動車輛損壞檢查專業系統例子包括五種：第一個是依據特定規矩的檢查專業體系，第二個是依據行為的檢查專業體系，第三個是依據現實發生的例子的檢查專業體系，第四是依據不明確推理的檢查專業體系，最后一種是依據多層大數據云集的檢查專業體系。

4 混合動力汽車故障診斷新技術

4.1 基于網絡的汽車遠程故障診斷

網絡損壞檢查中心根據互聯網取得所需要的檢查數據后，想要更好的找到損壞的位置以及設計消除方法，運用資料收集解決模塊得到其他的可以幫助損壞檢查的數據，例如：進氣系統的數據、噴射燃油系統的數據等。將得到的資料放入損壞檢查手段技術庫中專家系統可以根據特定的推理策略診斷出故障的原因和位置。如果故障特別復雜，可通過診斷中心的實車專家進行咨詢，車主或維修技術人員可通過互聯網現場指導，根據專家的提示進行故障診斷，直至故障排除。

遠程故障診斷中心的故障知識庫是一個基于萬維網的開放系統，包含了大量的混動車輛損壞檢查資料，比如美國、西方國家的損壞代碼，以及損壞檢查手段等，例如混動車輛發動機的損壞檢查手段等。還可以在運用的行為中對資料進行擴充，學習里面的資料從損壞檢查的經典實例中獲得大量的經驗、巨大的信息資源和虛擬現實技術開展遠程教學，培養專業的混合動力汽車故障維修人員。

4.2 基于模糊控制的混合動力汽車故障診斷技術

在模糊數學中，模糊集是指沒有明確邊界的集合。使用“隸屬度”或“模糊性”來表示元素屬于模糊集的程度。隸屬函數是用于計算隸屬度的函數。

在混合動力汽車的故障診斷中，也有一個模糊的概念，沒有明確的界限。采用模糊理論的診斷方法會更有效。模糊診斷是在診斷中引入隸屬函數的概念。模糊邏輯具有很強的結構知識表達能力，更適合處理故障診斷中的不確定信息和不完全信息。

4.3 基于人工神經網絡的混合動力汽車故障診斷技術

隨著人工智能的迅速發展，各種故障診斷專家系統應運而生。故障診斷專家系統是一個基于知識和規劃的推理系統。然而，知識獲取和知識庫維護存在困難等嚴重問題，使得其應用有時達不到預期效果。

人工神經網絡的非線性映射能力、自學習能力、并行計算能力和容錯能力克服了基于邏輯和符號處理的專家系統的一些局限性，為專家系統的研究開辟了一條新的途徑。

4.4 基于小波技術混合動力汽車故障診斷技術

混合動力汽車故障診斷的首要問題是從觀測信號中提取故障特征，即對觀測信號進行處理，得到反映故障信息的特征。由于在故障診斷中遇到的信號大多是非平穩信號，小波分析工具特別適合于非平穩信號的處理，因此小波分析在故障診斷中的應用越來越廣泛。

小波分析是由法國理論物理學家Gross-mann和法國數學家Morlet首先提出的。小波變換類似于傅立葉變換的基本思想。小波分析相對于傅立葉分析的優勢在于它可以在時域和頻域進行局部分析。換句話說，它可以通過縮放和移位操作對函數或信號進行多尺度的詳細分析，以便關注信號的任何細節。所以小波變換被稱為分析信號的顯微鏡?，F在，小波分析技術已經應用于圖像處理、信號處理、模式識別、語音分析、量子物理、計算機視覺、生物醫學工程、故障診斷和許多非線性科學領域。小波分析技術將廣泛應用于混合動力汽車的故障診斷。

5 結束語

我國混合動力汽車故障診斷學科已經起步，正處于發展勢頭的關鍵時刻。只有準確把握混合動力汽車故障診斷技術的發展方向，同時故障診斷設備研發技術人員和混合動力汽車故障維修技術人員的有機結合，才能創造出優秀的混合動力汽車故障診斷技術和優秀的混合動力汽車診斷理念。

參考文獻

[1] 張純，曾慶璽，朱浩.混合動力汽車發展綜述[J].機械工程與自動化， 2016.

[2] 孫立鵬.一汽—大眾汽車有限公司供應鏈管理優化研究[D].吉林大學，2019.