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浅谈数据流技术在汽车维修中的应用

2017-09-13周晓东

山东工业技术 2017年17期
关键词:汽车维修应用

周晓东

摘 要:随着汽车在我国的普及,汽车的维修在我国也有着潜在的巨大市场。一般情况下,仅仅依靠故障码的读取就能够有效确定故障的发生点,本身就有相当严重的局限性。因此,只有对相关的系统工作原理进行熟悉,并巧妙地运用相关的数据流分析法,才能够准确又快速地找到整个故障的源头。本文在参考大量文献的基础上,积极探讨数据流技术在汽修中的应用。

关键词:数据流技术;汽车维修;应用

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.17.136

1 数据流技术在汽车维修中的作用

電子控制单元的英文缩写为ECU,它通过传感器与执行器进行相互的交流,然后再进行接口的相互诊断,最后再由专业的仪器来进行数据的读取,整个时间是随着工作状况的变化而变化的。数据传输的过程就像是小学生在排队一样,一步借着一步地由数据线传输向诊断仪。

测量仪器的过程主要包括电脑通信、电路在线测量方式和元器件模拟方法三种方法。汽车电子控制元器件中所记录的数据都是相当真实的,最能够反应整个工作电压和工作状态,这样才能够真正对汽车所产生的故障予以诊断。而汽车数据流能够为整个汽车提供最详尽的数据,以便人们详细了解当时的工作状况,数据流还能够对整体汽车运行的数据进行最详细的设定。

2 对汽车数据流故障中采用的最常用的方法

2.1 数值分析法

对整体的数据的变化规律进行控制的过程被称作数值分析法。像转速、车速、电脑读取的数据和其他类型的数据等等。在对整个系统的运行进行控制的过程中,控制模块一般都会根据时间的安排把各个传感器输送进来的信号进行接收。之后再对执行器精准地发出相关控制的指令,最后还能够对整个工作的状态进行详细的修正。最后在实际操作的过程中,我们可以对相关的数值进行详细地分析[1]。

2.2 因果分析法

对相互联系的数据和其响应的情况进行有效地分析。在整个控制系统中,所有的参数都具有相关的因果联系。如果电脑内部已经被输入了一个数据,那么就需要再进行下一步输入。如果中间恰好有一个过程出现了问题,那么可以把这些问题都联系起来,以便明确问题到底出现在哪里。

2.3 时间分析法

不仅要依靠相关传感器的数值进行参数的分析,而且更加要对其运作的速率和效果进行相对的评析。

2.4 关联分析法

电脑根据相关传感器信号的比较来进行故障的判断,如果它们之间普遍存在不合理的状况的话,那么就会释放出相应的故障码,或者直接就信号的不合理予以分析,以此来判断是不是真的由传感器不良造成的。通过对它们之间相关的关系进行检测,从而得到最终正确的结果。

2.5 比较分析法

很多时候,并没有详尽的资料进行标准数据的比较,这个时候就没有办法精准地判断出究竟是哪个器件出现了相关的问题,这样的时候只有让同类车型和系统的数据相对起来,才能进行更好地比较。

3 数据流技术和传统维修技术之间的对比

3.1 传统汽车维修步骤

第一,对气门体后的基本设置进行清洁,并检查油压。对喷油嘴进行清洗,然后在更换完传感器之后再进行检查,但整体过程证明无效。第二,对火花塞和高压器进行检查,看其是否存在速度不正常或者冒黑烟的情况。第三,通过对以上的故障进行检查之后,再进行从换件到不换件的程序的过渡。再在检查配气正的过程后,再更换火线圈。对整体的空气流量进行计算之后,再把故障有效清除。

3.2 数据流的排除故障的相关方法

对于排气管冒黑烟的数据可以采用几组数据流额方法进行检测。然后再读取混合气体的控制和传感电压的控制。如果真正说明混合气体的控制确实已经含量不够,远远超出了整体的控制能力,那么则说明汽车本身有着多处故障。在用数据流进行故障判定的过程中,由于其本身额气门处于怠速的位置,所以一定要按照相关的怠速来继续宁发动机的调节。[2]一旦速度超过了本身的限制,那么就会出现进气流过大的情况。如果发动机的负荷太大,那么就会让汽油喷射的时间呈现忽高忽低的情况,导致车辆无论在何种情况下都会出现喷油量过大的情况。

4 结束语

随着现代科技的不断进步和现代汽车行业的迅速发展,传统的汽车行业一直都取得了长足的进步。而相信我国的汽修行业在未来会面临更多的挑战和机遇。传统的汽修行业,一半以上依赖维修人员的经验判断,修理的精确性普遍不高。但是随着数据流在汽车维修行业中不断地发展,其处理的速度和质量也会存在质量不高的现象,这已经不符合现代社会汽修行业的相关维修要求。而将来随着数据流技术在汽车维修行业中不断地运用,相信也能够促进整个汽修行业不断地发展,这对整个社会的发展都有着很好的促进作用。

参考文献:

[1]董迎召.数据流技术在汽车维修中的应用[J].民营科技,2016(08).

[2]刘炜鹏.数据流技术在汽车维修中应用的研究[J].城市建设理论研究:电子版,2014(07).

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