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[摘 要]目前，我國经济水平不断提高，汽车行业已经成为经济发展的重要产业，发动机是汽车运行必不可少的一部分，也是汽车运行的动力基础。我国在汽车业的发展起步是比较晚的，在汽车部件、设备上与其他国家有很大的差距，所以，对于汽车发动机故障诊断的研究十分有利于改善我国汽车检测技术，推动我国汽车工业的发展。该文主要对于汽车发动机故障诊断研究的理论与方法进行分析。
[关键词]发动机；故障诊断；诊断方法；诊断体会
中图分类号：S163 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）24-0262-01
引言
随着现代汽车电子使用过程不断地优化，提高了汽车性能的同时也让汽车整体控制系统的结构和功能变得更加复杂，一旦发生故障的时候，诊断跟维修也会变得特别的难，同时也考验维修人员的知识跟经验。随着发展的需要，维修人员不断提升自身的技术和能力，可以利用计算机技术建立一个完善、统一、系统的汽车发动机诊断维修技术方法，提高维修的效率。和世界各国研究机构投入大量的人力物力进行汽车发动体系故障的研究不同，对于我国来说进行发动机故障诊断的理论和方法的研究对改进和提高我国的汽车故障诊断技术是非常重要的，因为汽车工业我国起步的晚，这方面要远远落后于其他国家。
1 发动机故障诊断特点
对于发动机故障的诊断时间进行控制，很多的国家都加大了对于汽车研究的投入资金与人力支持，致力于研究新的对策，促使诊断方法更加先进，诊断的结论更加精确，能够在一定程度上缩短诊断与维修的时间。发动机故障诊断有以下几方面特点：1）能够及时地发现故障。故障诊断系统不仅能够监测到电控系统参数的大的变化，且以故障码的形式存储到ECU中，并点亮故障指示灯提醒驾驶员；还要能够监测到由于参数的微小变化使的各个子系统之间的参数不匹配造成的发动机性能下降，排放升高的问题。2）能够准确快速地定位故障点。对于通过故障码告知故障范围的故障，能够实现指导维修技术人员的诊断；对于没有故障码的故障能够帮助维修技术人员实现汽车数据流的分析。3）能够实现智能化的诊断。在故障诊断过程中，电控发动机的信息量大且逻辑繁杂，诊断知识获取困难，单纯的依靠维修技术人员进行故障分析与诊断，效率极低，所以先进的故障诊断系统应能够实现故障特征信息智能化、诊断过程智能化、诊断结果处理智能化。
2 发动机故障诊断的方法
2.1 小波分析法
这种故障诊断方法是一种时频分析方法，具有多分辨的特点，适合应用在信号不稳定的发动机故障诊断分析中。文章以VolvoB230F型电控发动机为例测试、分析小波分析法。试验数据如表一所示。结合表一发现，在发动机两个缸发生断油的时候，喷油脉宽度会增加到4.2ms，耗油情况和点火提角不会发生变化，发动机的总体转速也不会发生变化，但是整体的稳定性变差。为了提升怠速工况的稳定，需要在电脑指导下将原有的脉宽从2.6ms增加到4.2ms。
2.2 主元分析法
是通过对数据的压缩分析，提取其中的关键信息，根据提取的相关数据进行故障诊断，利用提取的历史数据进行研究和分析，建立一个主元模型，然后开始测量发动机实际运行信号，一旦出现汽车发动机实际运行信号跟主元模型的信号产生排斥，就说明汽车发动机发生故障，然后就可以判断故障的发生。通过分析得到的数据，分离出发动机的故障，然后解决问题。因此主元分析法对分离数据中的大量冗余信息处理非常有效；主元分析法对于数据的处理性很强，可以作为有效的故障监测和管理方式。
2.3 利用δ算子利用kullback信息准则的故障检测
利用δ算子的故障诊断是基于算子构造llilbert空间的最小二乘投影向量集，推导出完整的格形滤波器，用δ算子描述的后向预测误差向量的首位元素作为残差，并采用自适应噪声抵消技术使残差对故障敏感。该方法可以在线实时检测，具有灵敏度高、计算量小、抗噪声能力强的优点。但有时其无限宽数据窗使故障信息难以消除；基于kullback信息准则的故障检测是利用kullback信息准则度量系统的变化，在系统不存在未建模动态特性时将其与阈值比较可以有效检测故障。
3 基于解析模型的故障诊断方法
3.1 系统性故障诊断法
系统性的诊断需要在技术的基础上，要运用计算机对故障发动机进行相关信息的搜集、合了解，然后运用整体的知识理论结合计算机搜集的信息进行故障诊断。法于合机故生原关原行分析；运用计算机的数据监侧和技术人员的理论知识与经验，进行的信息的传递与交流；在了解发动机故障现状之后，结合知识以及相关诊断规则对于故障产生进行合理的推理，完成对于故障的诊断；利用计算机的保存空间，对于各类数据进行保存，便于故障的监侧。
3.2 神经网络故障诊断方法
这种故障诊断方法主要是在人工神经网络的应用下，以模式识别的方式来对发动机故障进行诊断。基于神经网络的故障诊断方法能够将原有监测不完全的故障进一步诊断出来。神经网络故障诊断方法适合应用的范围比较广泛，在发动机领域的诊断往往是通过两种方式实现的，一种是将神经网络故障诊断方法和其他诊断方法结合，另外一种是从模式识别、监督角度进行诊断。
3.3 专家系统故障诊断法
专家系统对汽车发动机的故障诊断法主要是指在通过对被诊断发动机进行计算机信息采集，然后通过计算机相关的逻辑分析系统将数据进行处理，然后通过知识进行推理诊断故障可能发生的原因，然后再由用户去证实。
3.4 糊故障诊断方法
模糊诊断是研究故障与征兆之间的关系来判断设备状态。由于实际因素的复杂性，故障与征兆之间的关系很难用精确的数学模型来表示，随着某些故障状态模糊性的出现，就不能用“是或否有故障”的简易诊断结果来表示，而要求给出故障产生的可能性及故障位置和程度如何，此类问题用模糊逻辑能较好地解决，这就产生了模糊故障诊断方法，其典型方法是模糊故障向量识别法。
结语
综上所述，在多种汽车发动机的发展下，有关汽车发动机的检测方法也逐渐增多，每种发动机故障诊断方法都有其独特的诊断方式。在社会经济和科技的不断发展下，汽车发动机也不再仅仅出现单一的故障，为了能够更好的辨别和处理发动机故障，需要相关人员通过学习综合掌握多种汽车发动机故障诊断方式，进一步彰显出汽车发动机故障诊断的功能性、全面性特点。
参考文献
[1] 张开智.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].中国新技术新产品，2014，（10）：40-41.
[2] 戈剑，杨维军.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].轻工科技，2012，（4）：51-53.
[3] 谢志成.汽车发动机故障诊断方法探讨[J].汽车实用技术，2016，（11）：147-148.
[4] 张开智.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].中国新技术新产品，2014，（10）：40-41.
[关键词]发动机；故障诊断；诊断方法；诊断体会
中图分类号：S163 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）24-0262-01
引言
随着现代汽车电子使用过程不断地优化，提高了汽车性能的同时也让汽车整体控制系统的结构和功能变得更加复杂，一旦发生故障的时候，诊断跟维修也会变得特别的难，同时也考验维修人员的知识跟经验。随着发展的需要，维修人员不断提升自身的技术和能力，可以利用计算机技术建立一个完善、统一、系统的汽车发动机诊断维修技术方法，提高维修的效率。和世界各国研究机构投入大量的人力物力进行汽车发动体系故障的研究不同，对于我国来说进行发动机故障诊断的理论和方法的研究对改进和提高我国的汽车故障诊断技术是非常重要的，因为汽车工业我国起步的晚，这方面要远远落后于其他国家。
1 发动机故障诊断特点
对于发动机故障的诊断时间进行控制，很多的国家都加大了对于汽车研究的投入资金与人力支持，致力于研究新的对策，促使诊断方法更加先进，诊断的结论更加精确，能够在一定程度上缩短诊断与维修的时间。发动机故障诊断有以下几方面特点：1）能够及时地发现故障。故障诊断系统不仅能够监测到电控系统参数的大的变化，且以故障码的形式存储到ECU中，并点亮故障指示灯提醒驾驶员；还要能够监测到由于参数的微小变化使的各个子系统之间的参数不匹配造成的发动机性能下降，排放升高的问题。2）能够准确快速地定位故障点。对于通过故障码告知故障范围的故障，能够实现指导维修技术人员的诊断；对于没有故障码的故障能够帮助维修技术人员实现汽车数据流的分析。3）能够实现智能化的诊断。在故障诊断过程中，电控发动机的信息量大且逻辑繁杂，诊断知识获取困难，单纯的依靠维修技术人员进行故障分析与诊断，效率极低，所以先进的故障诊断系统应能够实现故障特征信息智能化、诊断过程智能化、诊断结果处理智能化。
2 发动机故障诊断的方法
2.1 小波分析法
这种故障诊断方法是一种时频分析方法，具有多分辨的特点，适合应用在信号不稳定的发动机故障诊断分析中。文章以VolvoB230F型电控发动机为例测试、分析小波分析法。试验数据如表一所示。结合表一发现，在发动机两个缸发生断油的时候，喷油脉宽度会增加到4.2ms，耗油情况和点火提角不会发生变化，发动机的总体转速也不会发生变化，但是整体的稳定性变差。为了提升怠速工况的稳定，需要在电脑指导下将原有的脉宽从2.6ms增加到4.2ms。
2.2 主元分析法
是通过对数据的压缩分析，提取其中的关键信息，根据提取的相关数据进行故障诊断，利用提取的历史数据进行研究和分析，建立一个主元模型，然后开始测量发动机实际运行信号，一旦出现汽车发动机实际运行信号跟主元模型的信号产生排斥，就说明汽车发动机发生故障，然后就可以判断故障的发生。通过分析得到的数据，分离出发动机的故障，然后解决问题。因此主元分析法对分离数据中的大量冗余信息处理非常有效；主元分析法对于数据的处理性很强，可以作为有效的故障监测和管理方式。
2.3 利用δ算子利用kullback信息准则的故障检测
利用δ算子的故障诊断是基于算子构造llilbert空间的最小二乘投影向量集，推导出完整的格形滤波器，用δ算子描述的后向预测误差向量的首位元素作为残差，并采用自适应噪声抵消技术使残差对故障敏感。该方法可以在线实时检测，具有灵敏度高、计算量小、抗噪声能力强的优点。但有时其无限宽数据窗使故障信息难以消除；基于kullback信息准则的故障检测是利用kullback信息准则度量系统的变化，在系统不存在未建模动态特性时将其与阈值比较可以有效检测故障。
3 基于解析模型的故障诊断方法
3.1 系统性故障诊断法
系统性的诊断需要在技术的基础上，要运用计算机对故障发动机进行相关信息的搜集、合了解，然后运用整体的知识理论结合计算机搜集的信息进行故障诊断。法于合机故生原关原行分析；运用计算机的数据监侧和技术人员的理论知识与经验，进行的信息的传递与交流；在了解发动机故障现状之后，结合知识以及相关诊断规则对于故障产生进行合理的推理，完成对于故障的诊断；利用计算机的保存空间，对于各类数据进行保存，便于故障的监侧。
3.2 神经网络故障诊断方法
这种故障诊断方法主要是在人工神经网络的应用下，以模式识别的方式来对发动机故障进行诊断。基于神经网络的故障诊断方法能够将原有监测不完全的故障进一步诊断出来。神经网络故障诊断方法适合应用的范围比较广泛，在发动机领域的诊断往往是通过两种方式实现的，一种是将神经网络故障诊断方法和其他诊断方法结合，另外一种是从模式识别、监督角度进行诊断。
3.3 专家系统故障诊断法
专家系统对汽车发动机的故障诊断法主要是指在通过对被诊断发动机进行计算机信息采集，然后通过计算机相关的逻辑分析系统将数据进行处理，然后通过知识进行推理诊断故障可能发生的原因，然后再由用户去证实。
3.4 糊故障诊断方法
模糊诊断是研究故障与征兆之间的关系来判断设备状态。由于实际因素的复杂性，故障与征兆之间的关系很难用精确的数学模型来表示，随着某些故障状态模糊性的出现，就不能用“是或否有故障”的简易诊断结果来表示，而要求给出故障产生的可能性及故障位置和程度如何，此类问题用模糊逻辑能较好地解决，这就产生了模糊故障诊断方法，其典型方法是模糊故障向量识别法。
结语
综上所述，在多种汽车发动机的发展下，有关汽车发动机的检测方法也逐渐增多，每种发动机故障诊断方法都有其独特的诊断方式。在社会经济和科技的不断发展下，汽车发动机也不再仅仅出现单一的故障，为了能够更好的辨别和处理发动机故障，需要相关人员通过学习综合掌握多种汽车发动机故障诊断方式，进一步彰显出汽车发动机故障诊断的功能性、全面性特点。
参考文献
[1] 张开智.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].中国新技术新产品，2014，（10）：40-41.
[2] 戈剑，杨维军.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].轻工科技，2012，（4）：51-53.
[3] 谢志成.汽车发动机故障诊断方法探讨[J].汽车实用技术，2016，（11）：147-148.
[4] 张开智.汽车发动机故障诊断的理论和方法[J].中国新技术新产品，2014，（10）：40-41.