汽车故障诊断技术的现状与发展趋势

科技的发展为汽车科技创造了条件，如今在汽车生产领域出现了很多新技术、新材料，这些新技术和新材料的应用一方面提升了汽车的性能；另一方面也增加了其结构的复杂度，为其故障诊断增加了困难。

在这样的形势下，汽车系统的可靠性、安全性和可维修性要求越来越高，为了满足这种需求，汽车故障诊断技术需要不断更新。因此，汽车故障诊断技术的现状及发展已成为研究热点。

传统汽车故障诊断技术
1.汽车示波器故障诊断
汽车示波器对于维修人员而言是一种重要工具，维修人员能利用其对汽车故障进行迅速地判断，在使用示波器对电子设备进行测试时，最大的困难就是如何设定示波器，如何对产生的波形进行分析。在示波器的作用下，汽车电子设备测试日益简单化，只要选择好需要测试的内容，就可以对波形进行直接观察，使汽车维修变得简单、便捷。

2.万用表故障诊断
一般来说，汽车故障的类型主要有2种，其一是汽车的持续性故障，其二是汽车的间歇性故障。在汽车持续性故障诊断方面，最常使用的仪器就是万用表。万用表的类型一般有2种：一种是指针式万用表，另一种是数字式万用表。汽车故障诊断最常用的是数字式万用表，这种仪表的功能强大，能够输入较高的阻抗高，且在使用的过程中对电子元件产生的影响较小，还能抵抗瞬间高压，防止设备被烧坏，为汽车维修提供了极大的方便。

3.专业综合诊断

专业综合诊断将单项的和分散的检测设备联结在一起，依靠仪表与设备，在不拆卸零部件、不对汽车进行解体的情况下，得到准确数据，将其与标准数据进行对比，从而确定汽车零部件能够继续使用。随着汽车技术的发展，专业综合诊断技术需要继续深入研究。

汽车故障诊断技术现状
随着科技的发展，现阶段出现了许多新型的汽车故障诊断技术，具体分析如下。
1.故障代码自诊断
在现代汽车的电控系统中，ECU具有自诊断功能。ECU以故障代码为途径，将故障信息提供给维修人员，维修人员只要不切断汽车的电源，ECU就能够将汽车产生的持续性故障存储在系统中，维修人员在特定方法的辅助下能提取故障代码。这种特定的方法有2种：一种是通过人工读码的方法提取故障代码，首先熄灭发动机，将两个故障检测插座使用导线进行短接，对仪表板上的指示灯进行观察，记录闪烁次数和频率，获取故障代码。但是，这种人工读取代码的方法有一个严重的缺陷，就是读取的正确率不能得到有效保证；第二种方法是专业检测仪读码法，首先以车型为依据选择合适的软件测试卡，将软件测试卡插到检测仪器上，连接插头，读取故障代码。近年来，为了方便故障代码的读取，各汽车制造商都制作了专门的解码仪，极大地方便了故障代码的读取。同时，汽车制造商普遍使用了统一的诊断接口和模式，读码时只要使用通用的解码仪即可。

2.专家系统进行诊断

专家系统EP是以某一领域专家的经验和知识为基础，在计算机内部建立的一个信息系统，以完成特定任务。一般来说，汽车系统中发生故障的位置主要有3个；一是发动机；二是电器电路；三是底盘机械传动。每个位置的故障具备多层次结构的特点，因此需要针对每个位置建立一个独立的数据库，在数据库中设置数据表，在数据表中存储汽车故障发生、诊断和维修的相关信息。数据表之间、数据字段之间需要建立层次树结构，通过树状结构相互关联的特性将维修知识库联结成一个有机整体。目前，不仅在国内有很多利用专家系统技术诊断汽车故障的案例，在国外也有很多经典案例。比如ESET系统，这种专家系统的主要功能是诊断汽车的发动机故障，根据其系统操作流程可以获得9种功能。该系统是一种实用性系统，除了能够有效地对故障进行诊断之外，还可以用来对维修人员进行培训。再比如美国军方开发的发动机故障诊断系统，该系统集合了诸多汽车发动机故障的相关信息，是一个集诊断和维修于一体的专家系统，它在故障树诊断方法的支持下，对野战军用车辆故障进行诊断和修改，能够将其效率提升92%。因此，就目前来说，使用专家系统进行故障诊断是最有效的汽车故障诊断途径。

汽车故障诊断技术发展趋势
1.汽车诊断智能化
随着科技的发展，智能化技术越来越普及，人工神经网络就是一种新型智能技术，且得到了广泛应用。人工神经网络技术有力地弥补了专家系统的诊断缺陷——由于知识的串行而使得假设选择困难，能够对人类的经验和知识进行更为有效地组织和使用。特别是在汽车领域，因为高科技发展越来越迅速，在汽车结构方面使用的高科技越来越多，使得现代的汽车结构越来越复杂，故障状态越来越多样，其故障诊断难度也越来越大。在这一情况下，在汽车故障诊断中应用神经网络技术，能够使其诊断精度和速度得到有效提升。由此可见，在汽车故障诊断技术未来的发展进程中，人工神经网络技术有很大的应用空间。例如：在诊断汽车发动机故障的过程中，首先，从相关厂子收集各种发动机故障的发生原因，将其作为输入层；其次，对发动机故障的发生原因进行分类，将其作为中间层；最后，根据发动机的维修经验，对引发发动机故障的原因进行推断，将其作为输出层。通过上述3个层次的构建，形成层次型网络，输入故障，得出故障发生原因，以此构成自动检测系统，从而提升故障诊断效率。

2.小波分析用于汽车故障诊断

小波分析是一种信号处理的新方法，它在未来将代替FFT分析，在汽车故障诊断中得到广泛应用。小波分析是一种非稳态信号时间域，无论是在时域上还是在频域上，都具有非常好的局部化特征，能够无限接近任意函数，广泛应用于系统辨识中。例如：利用小波技术辨识非线性对象，如果非线性对象没有发生突变，那么两者之间的输出差就会比较小；如果非线性对象出现突变，那么两者之间的输出差就比较大，通过这一原理能够快速识别系统故障。

结论
随着科技的发展，越来越多的新工艺用于汽车生产，导致汽车结构日益复杂，汽车故障类型日益增多，故障诊断的难度也日益提升。现阶段的汽车故障诊断技术由故障代码自诊断、专家系统诊断，但随着社会和科技的发展，在未来阶段，人工神经网络等智能化技术和小波识别技术将被用于汽车故障诊断，对提升汽车故障诊断的精度和效率具有重要意义。