汽車故障檢測診斷技術研究

姚利彬(1986.09 — )男，河北石家莊人，漢族，機電工程師，碩士研究生，研究方向：汽車電子。

1 引言

隨著各種新技術、新工藝的不斷出現，汽車產業飛速發展，汽車保有量總數在全球持續增長，汽車使用進入大眾家庭已經普及化。面對汽車故障種種復雜不明原因，需要掌握故障檢測診斷技術的專業人員對車輛進行故障檢測，根據故障現象，對汽車故障原因做出分析判斷，故汽車檢測診斷技術在維修中發揮著至關重要的作用。

目前我國發展形式錯綜復雜，國內外市場的逐步融合加大了傳統產業轉型升級的壓力，各類不利因素和有利條件同時存在。利用“互聯網+”與大數據來進行產業轉型和升級，可更為便利的使用技術分析獲得消費者喜好、特征，進而得到更為精準、豐富的消費者數據，如社交數據、網站瀏覽數據及地理追蹤數據等，輔助傳統產業從多個維度細分消費者，展開個性化營銷等。事實上，“互聯網+”大數據思維恰恰最大的優勢與價值在于可以全局性的思維，針對性的細分消費者群體，并將媒體、消費者、營銷等更為個性化、精準化的處理。在明確消費者和市場需求、動態走向等后，傳統產業的轉型與發展自然更為順遂。

2 汽車檢測必要性

汽車檢測技術的正確應用，能夠延長汽車使用壽命，保障用戶汽車在正常狀態下，降低油耗、節約能源，出行減少事故發生，降低用戶養車成本

。汽車內部零件構造十分復雜，傳動機械機構緊湊，件件相連，作用不一。隨著汽車行駛里程和年限增加，零部件磨損、老化日益嚴重，出現故障概率大大增加，檢測維修時最關鍵是要找出車輛中的潛伏故障隱患，為此，檢測診斷技術成了維修工作的首要任務。汽車故障診斷技術就是當汽車存在故障隱患，技術狀況變差，或是已經部分或完全喪失工作能力，在不拆卸解體的條件下，為查明汽車故障部位、原因進行的檢測，以及分析與判斷的手段，主要用于汽車保養前的診斷和汽車維修后的質量檢測。

[25] Bonnie Glaser, Brittany Billingsley, “US-China Relations: Leadership Transition Ends, Bilateral Interaction Picks Up”, Comparative Connections, May 2013.

以汽車運輸效率的決定性因素——汽車動力性能為例，其也是汽車最基本、最重要的使用性能，當動力性能下降，直接導致行駛無力，主要表現在加速不良、轉速上限下降和爬坡能力不足等方面，其故障原因主要涉及汽車發動機和底盤兩大部分。從圖2中可以看出，造成汽車行駛無力的原因很多，即便是經驗豐富的維修技師，僅憑借個人經驗，也難以高效、準確的診斷出故障原因。這種過度依賴維修人員維修汽車故障診斷方式，在如今復雜和高度集成的汽車零部件系統面前，時常會造成診斷有誤，導致維修時間長，返工率高，增加用戶維修成本，嚴重時會甚至診斷錯誤，促成維修失敗。

3 汽車檢測核心內容

汽車檢測診斷內容主要有以下幾點：(1)發動機尾氣檢測。目前市場上大部分汽車都是以汽油、柴油、天然氣等能源為主要動力內燃機型汽車。這些燃料的燃燒會產生大量一氧化碳、氮氧化物、碳氫化合物和固體懸浮顆粒等有害物質；(2)汽車的動力性檢測。發動機輸出功率、變速箱扭矩、汽車運行速度、爬坡能力、油耗指標；(3)汽車四輪定位檢測、車輪動平衡檢測；(4)整車燈光檢測；(5)制動系統性能檢測。包括制動效能的恒定性以及制動的穩定性；(6)汽車電控執行器、溫度傳感器等電氣原件檢測。

4 汽車維修過程中常用的診斷技術

儀器設備能夠對采集的數據進行數據比對，盡快找出汽車存在故障原因。當前，儀器檢測設備診斷技術在工作中得到廣泛應用，設備類型也比較多，比如發動機功率分析診斷儀：汽車發動機不僅結構復雜，而且運行時內部零部件要在高溫、高壓條件下接連運轉，發動機輸出轉速和負荷不斷變化，長時間使用后，輸出的最大功率比出廠時發生了衰減，導致車輛動力性能逐漸下降。因此，采用發動機功率分析診斷儀來測量最大功率的變化程度，成為衡量發動機工作狀況的一個重要指標。再如全自動前照燈檢測儀：通過全自動前照燈檢測儀

，可自動追蹤到前照燈光軸，最終可測得發光強度。這種儀器檢測、測量結果具有準確性，避免出現人為檢測的差異性。

故障診斷技術在汽車維修過程中發揮著重要作用，如圖1所示，當被檢汽車發生故障進行檢修時，通常首先需要進行故障問診，了解車輛發生故障后的最初狀況，對于偶發故障甚至需要采取措施重現故障，以便進行分析判斷；然后根據掌握的汽車檢修技能，運用診斷技術實施檢測，確定故障點及原因，此過程中經常會出現人工診斷和儀器診斷技術并用，這已是檢修人員的基本技能；最后排除解決故障，完成維修任務。

目前尚無簡便高效的假軸車輛查驗方法，收費系統也尚未對前后通行費用的對比情況進行記錄。根據本文研究的方法，下一步將考慮與高速公路運營管理單位合作，對假軸車輛的甄別和查處進行試點，在實踐中提高算法的準確性和適用范圍。

4.1 人工經驗診斷

人工經驗診斷技術是一種不用儀器的人工檢視法，憑借維修技術人員經驗診斷，他們往往通過視覺觀察，查看汽車部件滴、漏表面痕跡，對汽車零部件磨損產生的溝槽、裂紋、刮傷、折斷、剝落、缺口或破洞、鼓起、凹陷、重大變形；通過嗅覺聞，定位發動機工作運轉升溫后、電氣連接線路燒糊、燒焦具體位置

；通過敲擊，檢驗汽車部分殼體及盤形零件有無裂紋，用鉚釘連接的零部件有無松動，軸承合金與底板結合是否緊密；通過聽覺，來判定汽車內部機件的異響部位；通過觸覺摸，感受汽車震動源的部位，來判斷汽車故障在運行中的原因。

儀器檢測診斷技術是一種科技含量相對較高的汽車故障檢測手段，汽車維修人員在遇到疑難雜癥時，通常會采用儀器設備對汽車故障進行檢測，采取不對車輛進行拆卸、解體，來查明故障原因。

隨著我國汽車事業的發展，汽車檢測診斷在諸多區域越發完善，很多地區建立了汽車檢測站，但是汽車檢測項目不夠全面，有待需進一步拓展加項。正確運用汽車檢測診斷技術，能夠減少在維修過程中對汽車部件的損傷，并且減少拆檢過程中的用工，不僅能達到用檢測診斷技術來延長汽車使用壽命、降低使用者養車成本的目的，還能夠降低大氣流動污染源數據，有利氣候環境保護。

人們常把索緒爾符號定義的所指等同于事物，本文以探究造成這一現象的原因為切入點，對索緒爾語言本體論視域下的符號觀及其缺陷進行了探討。研究表明，索緒爾本人是把所指等同于事物的始作俑者；索緒爾語言學有本體論和符號學兩個層面，本體論是符號學的基礎；本體論視域下的符號觀或任意性原則要求概念從系統內部產生，是系統任意切分出來的，跟外部事物無關，但事物的概念來源于現實中的事物又是一個繞不過的事實。索緒爾的符號定義因此陷入了矛盾之中。這是本維尼斯特批評的要害，也是索緒爾本人及其研究者明知所指不是事物，但一提到所指，又自然而然地把所指等同于事物的根本原因。符號觀的缺陷也表明索緒爾的語言學沒有真正建立起來。

4.2 儀器檢測診斷

人工經驗診斷技術需要維修技術人員憑借自己豐富的經驗和技術理論知識，分析、判斷汽車故障所發出的原因，例如配氣機構：氣門挺桿響聲，是發出一種輕、脆的“嗒、嗒”的響聲，好像小鋼球落在石板上的聲音，響聲是因配氣機構零件的磨損而發生變化。間隙過大，會使氣門升高度減小，引起充氣不足，排氣不暢，而且會帶來不正常的敲擊聲；間隙過小，會使氣門工作時關閉不嚴，造成漏氣，易使氣門與氣門座的工作面燒蝕。觸摸，再如：差速器主動輪與被動論調整的間隙過小引起發燙，車輪軸承因缺少潤滑油造成的軸承磨損、燒毀，并且降低部件強度、縮短零部件使用壽命，通過觸摸溫度掌握部件局限。

汽車一旦發生故障，維修技術人員首先要利用診斷技術對汽車實施檢測，然后根據診斷結果對汽車故障分析判斷。通常，檢測維修技術人員會先對汽車做一般測試

：比如汽車在行駛過程功率下降、燃料消耗增加、發出不正常響聲、尾氣排放氣味難聞，甚至操縱裝置失靈等。

儀器檢測診斷與人工經驗診斷相比，前者在一般軟件故障診斷中工作效率與準確度優勢明顯，可以準確定位故障原因，這是后者望而不及的目標，當出現硬件故障時則需要人工診斷輔助，單純使用儀器是不易檢測出故障原因的。在汽車電子裝備日趨增多，而且車型及其控制技術也不盡相同背景下，基于人工智能理論與技術和現代化信息技術的智能檢測系統，將有助于此類故障診斷問題的解決。

以電控燃油噴射裝置檢測為例，在相關檢測中需要不斷對于各個元件進行檢查，一般噴油嘴主要核心部件為噴射元件，其常見故障和影響如表1所示。單從發動機抖動、不穩定癥狀來看，由電控燃油噴射系統引起的故障原因就不止一種，僅依靠單一的檢測儀器并不能準確診斷出其故障原因。

4.3 現代智能檢測診斷

隨著汽車數字化、智能化、網聯化趨勢逐漸明朗，基于Soc芯片集成電路的高集成度汽車電子系統在汽車行業中應用越來越廣泛，作為萬億汽車后市場細分領域的診斷檢測市場空間也隨之增大，新需求不斷涌現，人工檢測診斷和先進儀器檢測診斷方式已不能滿足現代故障診斷需求，因此智能化故障診斷就成為了汽車維修中的關鍵技術。

智能檢測診斷系統就是根據各零部件功能原理，基于整車診斷需求，在軟硬件版本管理、故障診斷定義、生產配置定義等基礎上，利用先進信息技術，獨立于車輛之外的一套高科技的故障診斷平臺。傳統車輛診斷模式是當車輛儀表臺上報故障燈，或車主明顯感覺車輛出故障時，需要把車開到修理廠、維修站，汽車維修技師對全車或部分零部件進行診斷，再根據故障原因進行相應維修。而智能檢測診斷系統能夠定位車輛具體哪個零部件發生故障，提供故障原因，可供維修技師選擇更好的維修方案，為消費者提供更加便捷和人性化的用車體驗。

闞夕國說，未來將是“得資源者得天下”。云圖控股經過多年研發，推出了很多新品，可以幫助經銷商快速擴張、大幅度提高利潤。他說，2019年云圖控股將通過爆品拓路搶份額、戰略產品精營銷、核心市場強突破、推廣隊伍做突擊、現代農業增收益5個營銷大動作，來協同經銷商更好地展開市場營銷。他強調，未來云圖控股將做全球領先的高效種植綜合服務商的提供者，提供高效產品、綜合高效服務，提供自身綜合服務中心，培養服務商的服務能力，實現農民種植高效和生態環境高效。“我們將通過完善的產業鏈、先進的生產技術及種植業綜合解決方案三大戰略，提供肥料產品、綜合服務、農民收入、生態友好等方面的高效方案。”闞夕國說。

智能檢測診斷系統是基于人工智能、大數據等技術發展形成的，能夠精準對現代汽車系統進行檢測判斷，圖3為智能檢測診斷系統的基本原理。當智能診斷裝置檢測到用戶車輛接入時,獲取用戶車輛的唯一標識碼；根據唯一標識碼，從車輛數據服務器獲取車輛的基本信息，根據故障信息,參考其對應的專家診斷數據庫，獲取參考故障原因以及參考故障處理方法；當發生實際故障原因以及實際故障處理方法不在專家診斷庫中時，可以申請提交實際故障原因以及實際故障處理方法至專家診斷庫，不斷更新和完善對應的專家診斷庫。由此方法，逐步解決車輛故障診斷結果不夠準確,專家診斷庫不夠完善的技術問題。正因如此，智能檢測診斷在發展過程中也需要投入大量資金對檢測技術進行升級

，不斷優化專家檢測診斷數據庫，為諸多區域汽車檢測管理提供故障分析數據。

結合試驗結果對水稻的經濟性狀與產量影響因素進行分析，結果發現對照最高為處理2區，其有效穗數值最高，達到190.8穗/m2，最低為處理5區，即采用常規施肥的對比區；在每穗實粒數方面，處理1區表現最高，可達到313.9粒，而處理3區最低，只有294.8粒。不同施肥處理情況下水稻產量平均值為1.2～1.28kg/m2，其中處理2區最高，采用了脲甲醛緩釋肥對水稻產量影響較大，而采用常規施肥處理后的試驗5區在水稻產量上位居第4位，超過了木質素緩控釋肥處理的處理1區。

5 汽車故障診斷技術的發展趨勢與技術體系建設

隨著新的科學技術不斷涌現，伴隨著汽車產業的不斷升級，汽車故障診斷與維修方式也在不斷拓展，汽車行業也十分重視先進診斷技術的應用

。在信息化高速發的背景下，未來的診斷技術發展過程中，數字技術資料會大規模增長，利用數據壓縮存儲技術，將正確的汽車故障診斷與維修數據及時并入云數據管理平臺，建立起可信的云專家系統，實施更加便捷的網絡化查詢模式，利用數字信號處理本地數據信號，真正實現汽車故障診斷的云診斷，逐漸減少汽車故障診斷過程中的人為差錯，降低檢測過程中所需硬件設施的成本，提高診斷的精確性、解決故障的高效性和維修的科學性，促進汽車行業的可持續發展。

5.1 培養優秀檢測人才

汽車故障檢測診斷技術發展至今，傳幫帶徒，歷經數十年，隨著汽車產業的不斷升級，對診斷技術人員技能門檻要求越來越高，診斷技術的發展與傳承面臨人才不足的嚴峻形式，培養優秀檢測技術人才，構建新型汽車檢測體系隊伍顯得尤為重要。優秀的汽車檢測人才的培養，一是需要院校明確汽車檢測技術所需的專業方向，加強師資團隊建設，增強學生對知識內容“消化吸收”的效率；二是從崗位定位、教學實踐、考核標準等方面進行重新定義，豐富教學形式，培養學生創新思維

，體現技術復合與能力融合，將教學與實踐有機融為一體；三是要提倡工學相結合，理實一體化教學，堅持校企合作是實現工學結合、培養技術技能型人才的必要條件，以市場需求為導向，逐步加深校企合作，建立教學資源、教學場所、教學方法與設計等隨汽車檢測技術市場需求而變化的動態調整機制。

5.2 加強檢測診斷數據管理

隨著檢測診斷技術不斷更新，現代診斷技術的具有了管理模式網絡化、故障分析數字化的特點

，在對汽車故障檢測診斷行業的管理時，不僅要對汽車檢測人員強化管理，定期對檢測人員專業培訓，提供學習交流經驗機會，增強檢測人員診斷技術水平和業務素質，還需要在維修中結合應用現狀加強對汽車檢測技術應用管理，以及檢測診斷數據的管理。智能檢測診斷技術的廣泛應用，必然會產生海量的檢測數據，專家診斷庫也儲存有巨大的數據信息，這些數據從廣義上來看是屬于共享數據，但并不代表它是公開、開放、隨意篡改的數據。行業標準制定部門應制定數據化標準規范

，創新監督方式。實施防范風險隱患的機制措施，建立數據管理平臺，加強對檢測、診斷等相關數據的監管，為社會公共數據資源提供有力保障。

6 結束語

綜上所述，本文以汽車檢測診斷技術為對象，研究分析了汽車故障維修過程中常用的診斷技術，人工經驗檢測、儀器檢測和現代智能檢測技術都屬于故障診斷的手段，并指出現代智能診斷檢測方法的優越性，提出保障汽車檢測診斷技術的持續發展進步的措施。作為汽車維修從業人員，熟練掌握各種基本檢測技能，并且能夠借助現代智能診斷技術，高效、準確的進行汽車檢測，正確運用故障診斷技術，能夠確保汽車整體數據達到行駛安全標準，促進汽車維修行業的健康發展，為車輛使用人和社會人民生命的安全提供有力保障。

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