摘要：发动机作为汽车的动力源头，是汽车中不可或缺的一部分。最近几年，汽车技术不断向前发展，自动化汽车也越来越普及。在几乎每户人家都有私家车的时代，为了在竞争激烈的行业中脱颖而出，必须让汽车更加个性化和人性化。这就象征着汽车的结构将会更加复杂，很多企业在注重汽车结构设计的时候，忽略了对发动机的改进和优化，致使发动机出现故障的频率越来越高。
关键词：汽车；发动机；故障诊断；研究理论；方法
汽车行业的稳定发展能够带动我国经济向前发展，发动机作为汽车的“心脏”，是提供动力的核心，一旦发生故障损坏，将导致汽车无法使用。在汽车工作中，对于发动机的诊断方法很多，汽车所处的环境不一样，发动机产生的故障也大多不一样，这就给发动机故障的诊断带来了一定的难度。为了能减少对发动机故障诊断的时间，需要我们在了解发动机的同时，能够对发动机诊断的方法有更深的研究，利用一定的技巧和手段来让诊断方法更加先进便捷，提高诊断的准确度，缩短诊断和维修的时间。
1.汽车发动机诊断技术
汽车内部零件繁多，结构复杂，发动机作为动力设备，需要在汽车行驶过程中源源不断地将能量转化为动力。在这个过程中，工作所产生的热能让发动机承受着高温，加上长时间工作造成的劳损会让发动机发生故障。为了更好的去了解发动机的情况，就要用到相应的故障诊断系统来对发动机进行诊断。诊断的过程是通过对发动机的工作状况和工作中产生的一系列相关参数，对相关的参数进行分析来获取到发动机的整个运行状态。
为了避免因发动机的故障影响到车体其他零部件发生问题，对于发动机的诊断工作是建立在不对汽车进行拆卸工作的基础上。因此，通过采取感应技术和检测技术来对发动机获取相应的信息，再利用呈现出来的信息来对发动机进行故障真诊断和分析，找到问题所在，并采用相应的维修方法。利用感应技术和检测技术所测出来的信息数据还可以作为未来汽车发动机诊断的依据，为发动机后期的故障诊断工作提供便利。
2.汽车发动机故障诊断的方法
社会经济的不断发展让人们的生活水平也有所提高，为求交通便利，人们对于汽车的需求量会越来越大。汽车在使用过程中总会因为劳损或使用不当出现故障，经过调查发现，发动机出现故障的频次要比其他部位发生故障的频次高出许多。为了能够更好地找准发动机发生故障的根源所在，需要使用恰当的诊断方法。
2.1基于信号处理的故障诊断
故障的诊断本质在于模式的分类与识别，在发生故障后，对发动机进行故障诊断大体分为三部分：对信息进行获取、提取故障特征、识别故障模式。基于信号处理的故障诊断方法在通常情况下都是利用信号模型来进行诊断工作。一般情况下，基于信号处理的故障诊断又分为小波分析法、主元分析法。
①小波分析法
小波分析法是在发动机运行的状态下对发动机的时频进行数据分析，通过对参数变化进行总结分析来确定发动机的故障。其方法的根本在于采集发动机在运行过程中多项参数的变化，以此来判断发动机是否产生故障。
图1 小波测试系统示意图
如图1所示，为小波测试系统的示意图，可以从图中看出，将发动机遇波形分析进行连接，将采集到的波形和发动机当时的运行效果相关联，这样能够清晰地观察到在发动机运行过程中，不同的运行效果所产生的波形。然后将发动机运转中的变化和波形数据进行分析研究，从而判断出发动机故障。
如图2所示，通过发动机运行中产生的波形分析，可以发现在发动机油缸出现断油情况时，喷油脉宽增加，然后在油耗和点火角都保持不变的情况下，发动机的转速也是保持不变的。发生这种情况的原因在于发动机出现断缸情况后，转速会下降，为了维持住不正常的运行状态，电脑就会指令让喷油脉宽增加，总的供油量不变，转速不变，造成转速与供油量的变化不同步，发动机的运转不稳定。
图2 实验数据
②主元分析法
通过对数据进行压缩处理，从中提取出关键信息，对提取出来的信息进行分析研究，然后建立一个主元模型，对发动机测量实际的运行信号。这就是主元分析法，一旦汽车发动机的实际运行信号与主元模型中的信号发生排斥现象，就说明汽车发动机出现了故障。主元分析法有着极强的数据处理能力，可以对发动机进行故障监测和管理工作。
2.2基于知识进行故障诊断
基于知识对发动机进行故障诊断的方法可分为以下几种：
①专家系统故障诊断法
这种方法主要是在计算机技术的支持下，对需要进行诊断的发动机搜集足够的相关信息后再将其充分运用到故障的诊断中，是利用知识的推理来对发动机进行故障诊断。此外，还可以调动应用程序索取到相应的信息，能够以最快的速度诊断出发动机产生故障的原因。
②神经网络故障诊断法
神经网络故障诊断法是以模式的识别方式来对发动机进行故障诊断，利用人工神经网络独有的对信息处理的特点来对故障问题进行诊断。利用这种方式可以诊断出传统的诊断方法所不能识别出来的故障，且能够对相应的故障进行有效解决。
③模糊故障诊断法
顾名思义，模糊故障诊断法就是对发动机故障进行模糊的诊断，以此来确定模糊故障的向量，进而有效识别发动机故障。
生活中用到模糊故障诊断法的时候比较多，比如在汽车发动机出现了有声无转的现象，这个时候没办法利用数字模型来对故障进行精确地表述，但可以通过模糊故障诊断法大致判断出故障发生在转动轴、齿轮等部件上，给故障诊断划定一个范围，通过不断缩小范围的方式来对发动机的故障进行诊断。
这种诊断方法主要是在发动机运行过程中通过发生的征兆来判断发动机产生故障的部位，估测故障产生的原因。
3.发动机故障诊断研究的发展
3.1多种故障诊断方法相结合
在未来的发展中，多种故障诊断方法的结合将成为发动机故障诊断方法的研究重点。每种诊断方法都有着自身的优势和不足，将多种故障诊断方法相结合能够充分发挥诊断优势，弥补故障诊断中的不足，提高故障诊断系统的性能。比如将上述提到的专家系统与神经网络相结合，可以利用专家系统来实现左半脑逻辑思维，神经网络可以实现右半脑形象思维，二者相结合能够起到很强的互补作用。再如将模糊方法与神经网络相结合、模糊理论和专家系统相结合、小波分析与模糊理论相结合等，都能够起到相辅相成的效果。
3.2充分利用虚拟网络技术
计算机的功能很强大，未来对发动机进行故障诊断可以向计算机虚拟网络技术发展。利用计算机强大的计算能力和丰富的软硬件资源，通过数据推理、信号分析等方式来对所收集到的信息进行分析，再运用图形化编程来实现动态波形显示。这样可以弥补专家系统对于知识获取和维护的困难性，拓宽知识台阶，增强推理能力。
结语：
本文通过对发动机故障诊断的理论和方法进行分析研究，可以了解到对发动机进行故障诊断的方法有很多，在面临实际情况，要能够结合实际的情况来选择合适的故障诊断方法。随着科学技术的不断发展，对于发动机的故障诊断也会更加完善，充分结合计算机技术，利用计算机强大的计算功能来对故障进行分析，提高发动机故障诊断的准确性。
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论文作者:张秋琴
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第36期
论文发表时间:2018/6/7
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