汽车诊断技术在电喷发动机中的应用

汽车诊断技术在电喷发动机中的应用

彭伟彪

（广西百色祈福高中，广西 百色 533000）

【摘 要】随着电喷发动机技术的不断发展成熟，其越来越智能化，一旦发生故障，对其进行故障排除是一项非常复杂繁琐的过程，传统的“大拆大卸”式的故障排除方法很有可能增添新的故障。本文中笔者针对汽车诊断技术这种科学的这段技术论述其在电喷发动机故障判断中的运用。

【关键词】汽车；诊断技术；电喷发动机

一、汽车诊断技术

“诊断”一词援引自医学名词，汽车诊断即是由医学诊断中透过现象判断本质的方式发展而来，逐步形成了工程技术领域中的有关“故障诊断学”这一学科。汽车诊断技术是凭借仪器设备对汽车进行性能测试和故障检查的方法和手段，它能够测试出汽车各项工作性能指标，并可在汽车或总成不解体的情况下发现故障及其产生的原因。

汽车故障诊断的基础是创建设备状态信息和故障类型之间的关系模型，就是说要通过检测设备状态特征信息来识别机械设备的性能状态。实质上，发动机的故障状态并不是绝对清晰的，具有一定的模糊性，再加上实际操作中的测量误差，每一种故障状态对应的特征值在某一范围内会发生变动，这时，电喷发动机故障诊断变成了基础为特征信息响亮的模式识别问题。

二、电喷发动机故障诊断方法

汽车诊断技术发展至今，已经派生出不少分类方法，大致来讲，一般可以分成三种类型——①利用信号分析处理的故障诊断方法；②利用解析模型的故障诊断方法；③利用人工智能的故障诊断方法。

第一种，利用信号分析处理的故障诊断方法。

利用信号分析处理的故障诊断方法，即运用函数、频谱、小波变换等一些信号分析的处理方法对可测信号进行分析，从而提取出方差、幅值、频率等等特征值，并将这些特征值和正常特征值进行比对，依此检测出电喷发动机的故障。这种诊断方法一般包括小波分析方法、主成分分析方法等。

第二种，利用解析模型的故障诊断方法。

利用解析模型的故障诊断方法，即在确定诊断对象数学模型之后，按照一定的数学方法处理被测信息，包括直接测量输入、输出，估计系统状态，总结参数变化的统计特性等几种诊断方法。

第三种，利用人工智能的故障诊断方法。

利用人工智能的故障诊断方法，是一种具有智能特性的，且不需要对象的精确数学模型的一种发展前景较为广阔的电喷发动机故障诊断方法。包括基于专家系统故障诊断方法、基于模糊数学的故障诊断方法、基于故障树的故障诊断方法、基于神经网络的故障诊断方法和基于信息融合的故障诊断方法。

三、汽车诊断技术在电喷发动机中的应用探析

简而言之，信息融合就是通过智能化合成某一个目标的多源信息，从而形成一个相较于单一信源而言更加精准的估计和判断。促进多传感器的信息融合，能够实现扩充时空覆盖范围并增强置信度，增加检测系统可靠性的目的。如今，机电液相结合的产物——汽车，已经逐步告别了以机械结构为主体的时代，这一改变也催生了汽车故障诊断问题的质的变化。汽车故障诊断实质上是对反映其运行状况的多源信息进行获取、综合并加以利用的过程。就“诊断学”而言，仅对信息采取单一诊断，得到的结果往往是模糊且不精确的。应用汽车诊断技术对电喷发动机进行故障诊断，采取单方面的信息来对某一对象进行综合状态的反应是不够完整的，只有综合多方面获取的信息进行判断，才能得到更加准确的结果。

基于神经网络对电喷发动机进行故障诊断时，首先要确定给定工况下故障征兆的特征参数，合理的网络结构以及规模，之后就要根据原始特征参数提取出新的特征向量，并将该新特征向量归一化，以构成神经网络的输入训练样本集合测试样本集，训练样本集会应用与网络训练，最后用训练好的网络完成对电喷发动机的故障诊断。

一般来说，导致电喷发动机产生故障的原因比较复杂，一种故障模式对应的原因可能是多个，因此需要对不同故障原因的神经网络进行训练来诊断故障。

电喷发动机存在不同的运行工况，即启动、怠速、匀速、加速，等等。控制电喷发动机的工况是通过运用不同传感器检测发动机的状态，运用计算机按照程序控制执行器的动作，来实现不同运行工况的需求。导致电喷发动机产生怠速不稳的因素有点火系故障，喷油器堵塞，怠速控制系统工作异常，等等。

诊断过程中，对特征参数进行处理时时，为避免一些冗余的特征量影响诊断结构，需要进行特征选择和提取。传感器或者执行器的波形信息主要体现于波形的时域结构形态上，进行特征选择时就可抓住这一特点。

进行特征参数提取时，可以应用主成分分析法。首先需要对原始样本进行标准化，样本集中元素xik的变换公式是：

其次，要算出样本矩阵的相关矩阵、特征值还有特征向量，同时利用标准化算法计算变量之间的相关系数，建立k阶相关矩阵：

最后，创建主成分方程，并算出个主成分值，方程是yk=CX，这里C是对应于特征值？姿i的特征向量的分量，X则是各变量的标准化数值。这样就算得各主成分值，就得到了新的测试样本集和测试样本集。接下来就需要对信息融合中心进行设计，确定隐层神经元数，转移函数的选择，最后完成输出层的设计，根据输出向量确定电喷发动机的故障原因。endprint