機動車電氣系統故障檢測與維修策略分析

王振宇，欒曉萌，徐顯超

（鞍山金和礦業有限公司，遼寧 鞍山 114000）

0 引言

機動車已經成為現代社會的重要交通工具，伴隨著科技的快速進步，這些車輛也逐漸從傳統的機械驅動轉變為高度電氣化的系統。從啟動到照明，再到高級的駕駛輔助系統，電氣組件無處不在，它們確保車輛的高效、安全和舒適駕駛。然而，隨之而來的是這種高度的電氣化也帶來了新的挑戰：電氣故障的可能性增加。為了確保機動車輛的安全和性能，了解其電氣系統的基本工作原理，能夠識別潛在問題，并采取適當的維修措施是至關重要的。

1 文獻綜述

隨著電子技術的飛速發展，現代機動車越來越依賴于復雜的電氣系統，這就要求更加高效和精準的故障檢測技術和維修策略。國內相關研究表明，故障診斷技術正逐漸從傳統的人工診斷轉向基于電子控制單元（ECU，Electronic Control Unit）的自動診斷系統[1]。例如，OBD（On-Board Diagnostics）系統的應用可以實時監控車輛狀態，快速識別故障源。此外，隨著人工智能技術的應用，基于數據挖掘和機器學習的故障預測和診斷方法也在研究中顯示出較好的應用前景。在維修策略方面，由于電氣系統的復雜性，專業的維修人員需要具備更深入的電子知識和技能。目前，一些研究致力于開發更為智能化和模塊化的維修工具，以提高維修效率和精度[2]。

在國外的研究中，特別強調了通過先進技術提高故障檢測的準確性和維修效率。一方面，許多國外研究集中于利用大數據和物聯網（IoT，Internet of Things）技術來優化故障檢測[3]。通過在車輛中集成傳感器和連接技術，實時監測車輛的運行狀態，并通過數據分析預測潛在的故障點，從而提前進行干預。例如，一些研究利用云計算和邊緣計算技術來處理和分析收集的數據，以便更快地識別問題[4]。另一方面，關于維修策略，國外的研究往往關注于將故障檢測系統與維修決策系統相結合，以達到更高效的維修管理[5]。例如，使用人工智能算法來分析故障數據，并推薦最有效的維修方案。

2 機動車電氣系統常見故障

2.1 線路故障

線路故障通常包括斷線、短路和接觸不良等類型，這些問題可能由車輛老化、磨損、環境因素或者人為操作不當引起[6]。斷線通常發生在電纜彎折或經常活動的部位，如車門的折疊區。此類問題會導致電流無法通過，進而使得特定電氣元件停止工作。短路則是指電路中的電流路徑被意外地縮短，這通常是因為絕緣材料的磨損或損壞導致裸露的導線之間產生了接觸，這種情況可能會導致電流突然增加，從而損壞電氣部件或引發火災[7]。接觸不良是另一種常見的線路問題，可能由腐蝕、污染或松動的連接器造成。它會導致電阻增加，使電氣設備的性能變得不穩定，甚至在某些情況下完全失效。

2.2 傳感器與執行器故障

傳感器是現代汽車電氣系統中不可或缺的組成部分，它們負責收集各種操作參數，如溫度、壓力和位置，然后將這些信息反饋給ECU 進行相應的調整。執行器則接受ECU 的命令，對汽車的物理機制如油門、剎車和離合器進行控制。傳感器和執行器的故障可能會導致汽車運行不正常，例如，速度傳感器故障可能導致速度表讀數不準確，氧傳感器故障則可能引起發動機效率下降和油耗增加[8]。故障形式多樣，從信號丟失到輸出異常，都可能是由電氣故障、機械故障或軟件問題引起的。這些問題可能導致汽車ECU 接收到錯誤的信息，從而作出錯誤的操作決策，影響車輛的性能和安全性。

2.3 ECU 故障

發動機控制單元（ECU）作為車輛電氣系統的大腦，對車輛的性能有著直接的影響。它根據來自車輛各種傳感器的信息調節發動機的運行。ECU 故障可能由軟件故障或硬件損壞引起，軟件問題可能包括錯誤的編程、數據損壞或者病毒攻擊。硬件問題則可能是由于電路板上的元件老化、過熱或者物理損傷導致。ECU 的故障可能會導致發動機無法啟動，運行不穩，功率下降或者燃油效率降低。由于ECU 的復雜性，診斷和修復這些問題通常需要專業的技術和設備。

2.4 電源系統故障

電源系統是任何機動車電氣系統的基礎，包括蓄電池、發電機及其管理系統。蓄電池的老化是一個自然且不可避免的過程，老化的電池會喪失其充電保持能力，導致啟動困難或者電氣系統性能下降。發電機作為充電系統的核心，其效率的降低通常是由于軸承磨損、電刷磨損或者電壓調節器故障引起的。除了這些機械性損壞，電源系統的故障也可能是由電子控制單元的問題導致的，比如控制電池充電的軟件可能發生故障。電源系統的任何故障都會嚴重影響車輛的可靠性和功能，例如燈光、無線電以及其他重要的安全特性，如ABS 和氣囊系統。

3 故障檢測方法

3.1 傳統檢測方法

傳統的故障檢測方法在機動車電氣系統維修中有著長久的歷史，這些方法以其直接和基礎的特性，仍然在今日的維修作業中占有一席之地。視覺檢查是最初級也是最直接的診斷方式，它依賴于技術人員對系統組件的外觀進行仔細的觀察，以便尋找損壞、磨損或腐蝕的跡象。多用電表的使用則允許技術人員測量電壓、電流和電阻，從而確定電路是否正常。例如，一個正常工作狀態的蓄電池應該能夠維持大約12.6 V的靜態電壓，而發動機啟動時電壓不應下降到9.6 V以下，具體見表1。

傳統檢測方法雖然有其局限性，但在一些場合，這種方法由于簡便、直接、成本低廉等優勢，仍舊不可或缺。

3.2 現代診斷技術

3.2.1 OBD 系統

隨著技術的發展，現代車輛普遍配備了車載自診斷系統（OBD），這是一個復雜的電腦系統，可以與車輛的各種傳感器和執行器進行通信，實時監控車輛狀態，并在檢測到故障時記錄故障代碼（DTC）Diagnostic Trouble Code。利用專業的診斷工具，技術人員可以快速讀取這些故障代碼，并進行詳細分析。

3.2.2 數據挖掘與機器學習

數據挖掘與機器學習技術的應用，使得車輛故障診斷步入了一個新紀元。通過收集和分析大量的歷史和實時數據，機器學習模型能夠識別出故障模式，并預測未來潛在的故障。例如，通過分析數千輛汽車的電池電壓數據，機器學習算法可能識別出電池性能下降的早期跡象，具體見表2。

4 維修策略

4.1 基于故障代碼的維修

維修策略的第一步通常涉及根據車輛的自診斷系統（OBD），讀取的故障代碼來進行維修。OBD 系統提供的故障代碼（DTCs）允許維修技師快速定位問題的來源。例如，如果一個故障代碼指示了一個特定傳感器的電路故障，技師會首先檢查該傳感器及其相關連線和連接器。這包括使用多用途電表進行電壓、電阻和必要時的電流測試。如果這些測試表明電路完好，那么進一步的診斷可能包括測試傳感器本身或更換它來驗證是否解決了問題。高級的診斷工具，如示波器，也可能用來檢查傳感器輸出的波形，以確認其性能。

4.2 預測性維護

預測性維護是一種更為先進的維修策略，它利用數據分析技術預測潛在故障，從而在故障發生前進行維修。這種方法依賴于大量的歷史數據和復雜的數據分析技術，如機器學習和人工智能算法，來建立故障預測模型。通過對歷史維修記錄、車輛使用情況和實時監控數據的深入分析，可以發現導致故障的模式和條件。如圖1 所示，一個基于機器學習算法的電池性能衰退模型可以通過分析電池啟動電壓和充電后電壓隨時間的變化趨勢來預測電池的健康狀況。在圖1中，可以看到啟動電壓（三角符號）隨著時間的推移有波動，但整體呈下降趨勢；平均靜態電壓（圓形符號）相對穩定；充電后電壓（直線）起伏較大，表明電池性能隨時間有所波動，伴隨有下降跡象。

圖1 電池電壓隨時間變化趨勢圖

4.3 信號分析與故障定位

信號分析在現代車輛故障定位中起著至關重要的作用。利用高級診斷工具，如示波器和專用的電氣測試設備，技師能夠對故障部件的電氣信號進行實時捕捉和分析。這些信號的分析能夠揭示微妙的電氣問題，如短路、開路、電阻增高或電容減少，這些問題可能不會立即產生一個故障代碼。通過精確的波形分析，技師可以不僅定位故障部件，還能理解故障的本質,如圖2 所示。圖2 表明，在正常條件下的尖銳高壓峰值及其快速下降，而異常波形則顯示了高壓峰值持續時間異常延長，這是線圈內部斷裂或絕緣問題的明顯跡象。

圖2 點火圈異常工作狀態波形圖

4.4 標準化維修流程

標準化維修流程是實現高效和高質量維修工作的基石。這一策略涉及創建詳細的維修協議和工作流程，以確保所有的維修工作都按照相同的高標準執行。這些流程通常包括標準操作程序（SOPs）、故障排除流程圖和維修指南。例如，對于更換剎車系統組件的工作，維修指南會提供詳細的步驟，包括安全檢查、拆卸舊部件、安裝新部件、系統充氣和性能測試。通過這種方式，技師可以確保每一步都按照制造商的規定執行，從而減少錯誤和遺漏，提高服務的質量和車輛的安全性。

5 結語

對于現代機動車，電氣系統無疑已成為其最核心的部分。對于機動車電氣系統的維護不僅僅是簡單地檢查和更換部件，它需要深入的診斷、選擇合適的維修策略、使用優質零件以及為維修技術人員提供持續的培訓。機動車的持續創新和技術的快速發展要求我們不斷更新知識和技能。最終，對于車主、維修人員和制造商而言，一個健康、高效和安全的電氣系統將確保車輛的最佳性能，同時也是對消費者的最大承諾。