肖淑梅，贾民平
（东南大学，江苏南京210016）
摘
要：汽车故障诊断是汽车技术保障系统中的一个重要环节，故障诊断技术的发展必须跟上突飞猛进
的汽车技术发展。本文探讨了现代汽车故障诊断技术的特征，分析了汽车维修诊断技术的现状和发展趋势。
关键词：汽车；检测；故障诊断；中图分类号：U 472.42
文献标识码：A
文章编号：1008-3693（2005）02-0053-04
On the Technology of State Monitoring and Fault Diagnosis for Modern Automobiles and Its Developing Orientation
XIAO Shumei ，JIA Minping
（Southeast University ，Nanjing 210016，China ）
Abstract ：Automobile fault diagnosis is an important part in automobile technological assurance system.The devel-opment of fault diagnosis technology must keep abreast with the remarkable progress in automobile technology.The characteristics of fault diagnosis technology for modern automobiles are explored in this paper.Meanwhile ，the cur-rent situation of fault diagnosis technology for automobiles ’maintenance and its developing orientation are analyzed here.
Key words ：automobile ；monitoring ；fault diagnosis
汽车故障诊断技术是随着汽车的发展从无到有逐渐发展起来的一门应用技术。国外一些发达国家，在进入20世纪60年代后，检测设备应用技术获得了较大发展，出现了汽车检测站。70年代出现了检测控制自动化、数据采集自动化、数据处理自动化、检测结果自动存储并打印的现代综合
检测技术。并于80年代将此技术推广使用［1］。近二十年来实现了诊断功能的综合化、诊断专家系统和诊断技术软件的集成化和智能化［2］。
1汽车故障诊断的常用方法
现代汽车故障诊断技术具有三个特征：（1）故
障分析手段的多样化。现代汽车结构的复杂使故障状态呈现出多样性、模糊性和不确定性，将小波分析技术、模糊集理论、粗糙集理论、灰关联分析、波形分析、融合技术、神经网络技术等应用于
故障诊断［2］
；（2）故障诊断设备的现代化。车外诊
断系统和车载诊断系统仪器的发展融合了机械、电子、流体、声学、光学等技术，还具有自动分析、判断、打印结果的功能，并不断向着集成化和智能
化方向发展［1］；（3）故障诊断方式的网络化。现代
网络技术的发展可使在汽车故障诊断方面运用现代通信技术，集各种组件如维修企业的管理软件、诊断维修技术信息系统、专家系统为一体，
收稿日期：2005-03-12
作者简介：肖淑梅（1975-），女，扬州职业大学机械工程系助教，东南大学机械工程系硕士研究生；贾民平（1959-），男，东南大学机
械工程系教授，博导。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（50475078），东南大学预研项目。
帅客4s店第9卷第2期2005年6月扬州职业大学学报
Journal of Yangzhou Polytechnic College Vol.9No.2Jun.2005
实现各维修企业的软硬件共享。
1.1人工经验诊断法
诊断人员凭借丰富的实践经验和理论知识，在汽车不解体或局部解体情况下，借助简单工具，用眼看、耳听、手摸、鼻闻等手段，边检查、边试验、边分析，进而对汽车技术状况作出判断。有直接检测法、换件法、条件改变法、顺序检查法、分段排除法等。1.2仪器设备诊断法
可在不解体情况下，用现代仪器检测汽车、总成和机构的诊断参数，为分析、判断汽车技术状况提供定量依据。甚至可以自动分析、判断、存储并打印汽车的技术状况。适用于汽车检测站、大型维修企业和特约维修服务站［1］。
1.2.1发动机故障诊断设备
常用的有万用表、内窥镜、解码器、示波器、发动机综合性能分析仪、测功器、气缸压力表、气缸压力检测仪、曲轴箱漏气检测仪、气缸漏气量检测仪、进气管真空度检测计、汽油机点火示波器、闪光正时检测仪、缸压正时检测仪、汽油泵试验计、机油清净性分析仪、润滑油质量检测仪、光谱分析仪、铁谱分析仪、磁性探测器等。［1］
1.2.2底盘故障诊断设备
有游动角度检测仪、前轮定位仪、四轮定位仪、转向参数测量仪、车轮平衡机、悬架装置检测台、悬架装置和转向系间隙检测仪等。［1］
1.2.3整车故障诊断设备
有底盘测功试验台、车用油耗计、滑板式车轮侧滑试验台、五轮仪、制动减速度仪、制动试验台、车速表试验台、不分光红外线分析仪、纸式烟度计、前照灯检测仪、声级计、淋雨室、侧倾试验台等。［1］
1.2.4专业综合诊断技术
汽车检测站是综合运用现代检测技术，对汽车实施不解体检测、诊断的机构。国内交通系统建成的检测站大多是综合检测站，一般由一条安全环保检测线和一条综合检测站组成，见图1。
日产前董事长戈恩
图1双线综合检测站平面布置示意图
1-外观检查工位；2-Q滑制动车速表工位；3-灯光尾气工位；4 -外观检查及车轮定位工位；5-制动工位；6底盘测功工位。疝气灯
汽车进入检测站后，在站内、线内只有按照规定的检测工艺路线和检测工艺程序流动，才能完成整个检测过程。［1］
2专家系统在汽车故障诊断中的应用
专家系统是一种基于特定领域内大量知识与经验的智能程序系统，应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程解决汽车故障诊断领域内的各种问题。［2］其核心主要包括以下几个部分：知识库、知识获取部分、推理机、解释部分［3］。
根据故障诊断推理模式的不同，可分为以下几种。
2.1基于规则的专家系统
第一代汽车故障诊断专家系统是将汽车诊断的专家知识与计算机结合在一起，通过人机接口的形式和启发式的方法由诊断者回答系统提出的问题，系统进行推理，并最终给出专家级的诊断结论［4］。
其知识表述直观、形式统一、易理解、解释方便，但症状与诊断之间的复杂联系使得通过归纳专家经验来获取规则有相当的难度，且一致性难以保证。基于规则的汽车故障诊断专家系统由四大部分组成：人机界面、知识库、知识处理模块和诊断推理模块［5］。
由于存在知识获取困难、知识台阶窄以及控制策略不灵活等缺点，对于大型规则库来说，容易产生规则匹配冲突、组合爆炸等问题，缺乏自学习能力，不适用于复杂系统或经验不足系统的故障诊断［6］。搜索空间大，速度慢，难以实现实时在线诊断要求。
2.2基于案例的故障诊断专家系统
基本思想是用过去求解成功或失败的经历来通过计算机推导解决问题，通过对历史案例知识的挖掘，获得蕴涵于过去中的丰富经验和知识，可以解决基于产生式规则的系统在某些方面的缺陷，尤其在某些知识和经验难以用规则描述的情况下［7］，其功能结构模型见图2。
基于CBR技术的车辆故障诊断软件系统是将汽车维修专家有关的故障诊断知识（包括使用测试仪表的经验知识）收集起来，加以分析整理，以案例和案例解决方法的形式存于计算机中，在实际进行故障诊断时，系统检索类似案例的解决方法来解决新的故障，若不存在类似案例，可以尝
45扬州职业大学学报第东风风神7座价格
9卷
试新的解决方法。成功和失败的经验将记录于数据库中，成为新的知识。
图2基于案例推理的故障诊断
专家系统的功能结构模型
奥迪a4性价比基于案例推理的关键是建立一个有效的检索机制与实例组织方式，其关键技术在于案例的表示、检索和学习。［8］
案例的表示主要用一定的数据结构来描述案例的特征—结构特征、功能特征和属性，根据故障的不同和诊断的难易，案例可具有多达10层甚至更多。案例库以特征索引树的方式建立。
案例的检索是计算新案例和系统各索引树根节点的相似度，根据相似度最大的原则定位到相应的故障索引树，再根据新案例中的其他特征信息扩展到该节点的子节点来进行相似度计算，匹配到相似度较大的节点，重复，直至到确切的故障原因或到了故障索引树的叶子节点。
案例的学习是当一个案例在推理时，在故障索引树中的某个节点后不到相应的匹配子节点时，则在该节点后增加一个子节点。新案例产生后，用户可以利用其父节点的可能的故障原因和排除方法对新案例进行诊断，如果成功，则将相应的故障原因和排除方法存入该案例节点的故障可能原因和解决方法中；如果不成功，可尝试其他方法，若到方法，则将其故障原因和解决方法存入该节点、父节点以及祖先节点。
2.3基于行为的专家系统
在缺乏先诊断知识的情况下，即不必给出所有故障类型，通过与诊断对象系统行为进行交互作用，逐步学习进化，最终构成一个完善的诊断系统。常采用NN模块化单元，这是一种相对独立且能够动态构建故障诊断子NN模块单元的变结构单元，该方法同汽车电控单元ECU之间进行数据交互，可实现实时在线监控诊断［9，10］。
3汽车故障诊断的主要研究方向及发展趋势
上海大众新帕萨特3.1新理论新技术的应用
汽车故障诊断的一个发展研究方向就是新理论新技术的不断运用。汽车在运行中的信息具有多特征性、非线形、模糊性和强的含噪性，出现故障时这些特征表现得尤为突出。现代非线形数学工具在对信号提纯去噪、识别、信息融合等方面有良好的表现。具体应用有以下几个方面。
3.1.1人工神经网络
神经网络理论是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，是一种抽象的数学模型，是由简单的处理单元相互连接成的网络。与传统的人工智能专家系统相比，神经网络具有如下优点：（1）可以实时运行；（2）能直接使用时间序列数据，而专家系统需要将数值数据转化为符号信号。因而神经网络技术具有自学习能力、分布式并行处理数据能力及非线形映射能力。人工神经网络以大规模并行处理为特，具有很强的鲁棒性和容错性，善于联想、概括、类比和推广，非常适合汽车的故障诊断。其中应用最多的是前向多层网络，在学习过程中采用了BP算法。［11］
现在开发的神经网络的汽车故障诊断系统与专家系统融合在了一起，这种基于神经网络的诊断专家系统是一类新的知识表达体系，不同于传统诊断专家系统的高层逻辑模型，其分布联结机制实现了知识表示、存储和推理三者融为一体，在知识获取、并行推理和自适应学习等方面显示出明显的优越性，一定程度上克服了传统诊断专家系统存在的知识获取困难、推理速度慢等问题［6］。
3.1.2小波分析方法
小波分析技术在故障诊断中的应用：小波是一种特殊的长度有限、平均值为0的波形。起源于信号分析、函数的伸缩与平移。是一种信号的时间-尺度（时间—频率）分析方法。具有多分辨分析的特点，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。很适合探测正常信号中夹带的瞬变反常信号并分析其成分。［9］采用小波和小波包对汽车总成各部件如发动机信号进行降噪重构，能提高信噪比，再根据特征向量，进行分类决策，即可以基本确定是否发生故障及故障位置［10］。当取
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第2期肖淑梅等：
现代汽车状态检测和故障诊断技术及其发展
小波母函数为平滑函数的一阶导数时，信号的小波变换的模在信号的突变点取得局部极大值，再考虑多尺度（多分辨）小波分析，随着尺度增大，噪声引起的小波尺度变换模的极大值点逐渐减少，而故障引起的小波变换模的极大值点得以显露，故小波分析不但可以在低信噪比的信号中检测故障信号，而且可以滤去噪声恢复信号。
3.1.3模糊数学方法
基于模糊理论的故障诊断系统：模糊诊断的实质是引入隶属函数概念，模糊逻辑以其较强的结构性知识表达能力，适合处理诊断中的不确定信息和不完整信息。比如汽车故障诊断中的一些语句含糊、界限不分明的概念：冷却水温度偏高、起动不稳、轮胎磨损较多等。有两种基本方法，一种是先建立征兆与故障类型之间的因果关系矩阵R，再建立故障与征兆的模糊关系方程，即F=S・R，这里F为模糊故障矢量，S为模糊征兆矢量，“・”为模糊合成算子。另一种方法是先建立故障与征兆的模糊规则库，再进行模糊逻辑推理的诊断过程［9，10］。
3.2新信息的运用
目前将机械系统振动噪声检测分析方法用于汽车的研究还较少，多数还集中在柴油机缸盖、气缸—活
塞组、汽车变速箱等的振声诊断研究中，且是单项静态检测。这是由于汽车构件的复杂性、激励源的多样性和传递途径的广泛性决定的：汽车振动激励源多，频率分布广，且相互干扰；运动部件数量多而复杂，且包含于机体内部，在正常运行工况下难以窥查。目前造成汽车振动噪声诊断困难的主要原因是振动分析方法的不完善，缺乏对表面振动信号的产生和传播机理的深入研究。通过做大量实验积累数据，企图用建模到表面振动特征参量与内部零部件故障之间的某种对应关系，其诊断的准确性是难以保证的。因此有必要对汽车振动机理进行研究，揭示机构中振动和噪音的产生与传播机理，确定表面振动信号与机
型、转速、负荷、工作状态等因素的内在联系。
另外，若能将基于工程数学的机械振声检测与车载检测设备结合起来，在车辆运行中做到动态即时检测与诊断，那么对于汽车故障的早期识别分类、进而提高汽车使用寿命是大有裨益的。
4结论
现代汽车故障诊断技术集现代诊断理论与先进诊断技术为一体，以多功能、电子化、集成化、智能化的诊断设备为手段，以信息技术为依托，成为现代汽车可靠性实现的技术保障。与此相比，我国目前的汽车故障诊断技术尚有一定差距。本文指出了除了应从硬件、软件努力赶超国外先进技术外，还应该展开新理论方法的研究，增加振动噪声等信息获取及其故障特征等方面的研究。
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65扬州职业大学学报第9卷
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