劳庭
摘 要：当前，科学技术水平不断提升，汽车制造工艺得到优化，现代汽车逐渐呈现出使用功能多元化、电子化发展趋势，为驾驶员提供了更为舒适的驾驶体验。但与此同时，由于现代汽车的发动机结构较为复杂，对汽车故障诊断水平提出了更高的要求，传统故障诊断模式难以满足实际工作需求。因此，本文对汽车发动机故障诊断理论及方法进行研究，旨在构建规范、标准的故障诊断体系。
关键词：汽车发动机;故障诊断;理论方法
1 汽车发动机故障诊断理论
现阶段，汽车发动机故障诊断主要是对汽车发动机运行参数、监测数据进行采集分析，在其基础上准确评估发动机运行工况，考虑到发动机结构特征、使用年限、历史检修数据等问题，对汽车发动机情况进行综合性判断，发现各项潜伏故障、或是已经出现的故障问题，综合性判断报告即为汽车发动机故障诊断报告。目前来看，在汽车发动机故障诊断工作中，常用诊断方法分为信号处理故障诊断法、解析模型故障诊断法、知识处理状态故障诊断法三种，不同方法的故障诊断理论存在差异。
其中，信号处理故障诊断法是对汽车在行驶、检修过程中产生的信号进行采集，从中提取出故障特征信号，构建信号模型，运行各项信号处理分析技术开展一系列操作，如剔除异常数据、算法分析等，来完成发动机故障检测工作。解析模型故障诊断法指，导入特定数学公式，在已知汽车发动机运行监测参数、数据信息基础上构建诊断对象数学模型，对汽车发动机数据对象开展诊断处理作业，有效发挥数学模型对未知故障问题的敏感性特征。知识处理状态故障诊断法的基本理论为，构建专家知识库，基于模糊理论将汽车发动机状态监测数据进行分析，确定故障问题大体范围，随后与知识库中其他数据进行对照分析，在不构建诊断对象数学模型的前提下，快速判定汽车发动机故障类型及产生原因。
2 汽车发动机故障诊断方法
2.1 信号处理故障诊断法
2.1.1 小波分析法
这项故障诊断法主要被用于开展视频分析作业，方法具有多辩多分析特点，在信号不稳定状态下可以起到良好诊断效果，发动机故障诊断效率、诊断精度较高。例如，在汽车发动机故障诊断过程中，工作人员可选择运用小波分析法将波形分析、汽车发动机加以连接，保持采集波形系统、发动机运行二者之间的紧密联系。如此，在汽车发动机处于运行状态时，波形系统将持续对转速、喷油脉宽等多项参数进行采集，将其转换为信号，根据波形变动情况来帮助工作人员辨别汽车发动机运行工况、评估故障类型。例如，在故障诊断过程中，如若汽车发动机在常规速度运行状态下出现相关油耗、转速值、点火角等参数保持稳定状态，但喷油脉宽度明显增加的异常现象时，表明发动机有可能出现油缸断油故障。
2.1.2 主元分析法
在故障診断过程中，对所采集相关数据信息开展压缩、分析等处理工作，剔除异常与无用信息、提取关键数据。随后，在关键数据、汽车发动机历史故障数据的基础上构建原始分析模型，持续向模型中导入所采集的实测信号。如原始分析模型中出现实测信号、主元信号二者冲突现象时，则表明汽车发动机存在故障特征，工作人员采取特定方式对故障数据进行提取分离，根据数据处理结果来判定故障类型、分析出现成因。
2.2 解析模型故障诊断法
2.2.1 参数估计法
这项故障诊断方法指，采取机理分析方式，帮助工作人员掌握汽车发动机物理元器件参数、所构建诊断对象数学模型二者内在关系，导入特定方程式来计算实际模型参数、物理元器件参数。随后，对各项标称值进行对比分析，根据分析结果来辨别汽车发动机是否存在故障问题。但根据实际应用情况来看，所导入关系方程式不具备双射特征，很难准确计算物理参数值，存在故障诊断局限性。因此，工作人员可选择同步采取参数估计法与其他解析模型故障诊断法，以此来突破技术屏障，保证汽车发动机故障检测结果真实准确。
2.2.2 状态估计法
在运用这项故障诊断方法时，需要对汽车发动机的实时运行参数进行监测采集，将所采集数据与相对应额定值进行对照分析，在其基础上构建数学模型。如若可测变量与额定值二者差值过大时，则表明汽车发动机处于异常运行状态。工作人员结合实际情况采取适当的统计检验方法，构建残差序列，从序列中提取故障数据进行分析即可。目前来看，常用的统计检验方法包括故障检测滤波器法、一致性空间法、Kalman滤波器阵列法。
2.3 知识处理状态故障诊断法
2.3.1 专家系统故障诊断法
工作人员将所采集汽车发动机运行监测数据、或是所提取故障码导入至专家系统，系统基于知识规则库程序运行准则对各项数据参数进行分析处理，将分析结果输入至推理机中，再将推理机分析结果、数据库分析结果进行对比验证，帮助工作人员准确、快速辨别汽车发动机故障问题。
2.3.2 神经网络故障诊断法
在汽车发动机传统故障诊断模式中，由于部分故障问题的出现成因较为复杂，工作人员很难在短时间内完成故障诊断工作，且诊断结果真实性缺乏保障。而对神经网络故障法的应用，通过模仿人类大脑神经元结构而构建的神经网络，可以替代人工快速处理大量的数据信息，其具有良好的数学模拟分析能力，帮助工作人员掌握超越自身处理极限的数据信息，从庞大数据量中提取关键数据，准确判定故障类型与出现成因。
2.3.3 模糊故障诊断法
在采取解析模型故障诊断法时，如若汽车发动机故障问题较为复杂时，很难通过构建数学模型来准确表达发动机故障、所出现征兆之间的内在关系。这时，可选择运用模糊故障诊断法，基于模糊逻辑建立汽车发动机故障成因、征兆的模糊关系矩阵，在已知数据信息中提取特征参数向量，根据相应判断准则来获取诊断结果，帮助工作人员掌握汽车发动机故障、征兆二者关系，分析各类故障问题的可能性、锁定大体故障范围。
3 结语
综上所述，在汽车制造水平不断提高的同时，汽车发动机故障问题出现率、故障诊断工作难度有所提升，存在一定的安全隐患，对车辆行驶安全的提高，是当前我国汽车行业的一项重要课题。因此，企业必须提高对发动机故障诊断理论、各项具体故障诊断方法的研究力度，持续完善理论体系，根据实际情况科学制定故障诊断方案，全面提高汽车发动机故障诊断质量。
参考文献：
[1]王宁，张清鲁.汽车发动机故障诊断研究的理论与方法[J].时代汽车，2019（03）.
[2]陈修禹.汽车发动机故障诊断研究的理论与方法[J].科技资讯，2016，14（04）.
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