智能诊断在汽车维修技术中的应用

高敏

摘 要：随着科学技术的不断发展，汽车智能诊断技术不断在汽车维修中得到广泛的应用，在提高维修效率的同时也不断完善智能化应用。传统的、复杂的人工工作在智能化基础上变得更加便捷，解决了人工诊断难以满足日益复杂的汽车故障问题，但是智能诊断系统的可靠性提高仍是主要需要解决的问题之一。文章通过智能化诊断技术特点分析，智能化检测与诊断故障、智能化维修数据管理分析、智能化维修技术的选择、智能化成本分析几个方面进行剖析智能化诊断技术在汽车维修技术中的应用，对现阶段的应用策略和未来的发展方向进行解析。

关键词：智能诊断技术 汽车维修技术 故障排查

Application of Intelligent Diagnosis in Automobile Maintenance Technology

Gao Min

Abstract：With the continuous development of science and technology， automobile intelligent diagnosis technology has been widely used in automobile maintenance. While improving maintenance efficiency， it also continuously improves intelligent applications. Traditional and complex manual work has become more convenient on the basis of intelligence， which solves the problem of artificial diagnosis that is difficult to meet the increasingly complex automobile faults. However， the improvement of the reliability of the intelligent diagnosis system is still one of the main problems that need to be solved. The article analyzes the application of intelligent diagnosis technology in automobile maintenance technology through the analysis of the characteristics of intelligent diagnosis technology， intelligent detection and diagnosis of faults， intelligent maintenance data management analysis， intelligent maintenance technology selection， and intelligent cost analysis to explore the current application strategy and future development direction.

Key words：intelligent diagnosis technology， automobile maintenance technology， troubleshooting

汽車故障诊断是排除车辆故障的重要环节之一，传统汽车诊断技术效率低，人工成本较大，精准程度较差。因此智能诊断技术应运而生。智能诊断技术在建模处理和信号处理技术发展的基础上通过数据信息的处理得来的新的汽车故障检测手段，其实现了辩证逻辑和数理逻辑的集成、符号和数值处理的统一、推理过程和算法过程的统一，是知识库和数据库的交互功能。未来发展方向主要为：专家系统与神经网络的结合、数据库与人工智能技术的结合。目前国际上典型的汽车智能诊断技术包括IN.ATE诊断电子设备故障系统，通用汽车的柴油机冷却系统故障，丰田的专家系统-ATERX等虽然我国智能诊断技术发展起步较晚，但是也取得了很多成就，在数字电子设备、机电设备领域较为突出。尤其是在新能源汽车领域，各个企业都在积极开发新技术，不断提升技术水平。

1 传统汽车故障检测的局限性和智能诊断技术的优势

1.1 传统汽车故障检测的局限性

传统汽车主要是依据专业维修人员的专业经验得出故障的源头，诊断方法是采取检测人员的“望”“闻”“问”“切”，看故障现象、闻故障味道、问车主故障信息、逐个查找故障源头，这些方法比较传统且得出的故障源有偏差的几率，延长了维修周期，不能在第一时间找到故障源，这是传统诊断方法的弊病之一，也是智能诊断主要能否解决的问题之一。此外，对维修人员的经验要求极高，需要对品牌、型号、故障表现都非常的熟悉，才能够提高诊断的准确率。例如，有些车辆维修只能够进行部分品牌的车辆进行维修，也是这个原因的局限。随着汽车的不断发展，型号、技术、性能不断的丰富、精进、多样化，这给汽车故障诊断带来了很大的困扰，这种依靠经验的方式局限性逐渐凸显出来，越来越不适用于新的车辆，尤其是车联网技术采用之后。

1.2 电子诊断方法的不足

尽管电子仪器诊断方法应用越来越多，但能否针对仪器、仪表、封闭零件等进行有针对性的故障检测，同时还需要维修人员的经验主导，虽然比传统的诊断方法效率高很多，仍然是没有解决传统方法的弊病。但是，其实现了对车辆故障诊断的定量、精准分析，是走向智能化的基础和铺垫，效率也提高了数倍，但是故障诊断的成本也水涨船高，令消费者十分难以进行选择，只能针对自己的时间需求来决策，可以供选择的空间比较小。即使采用电子诊断方法，在寻找故障时，仍然占70%以上的时间，维修时间仅在30%左右，因此必须要找到快速检测故障的方法。

1.3 智能诊断技术的优势

为了解决传统诊断方法的不足智能化检测诊断故障应运而生，将所有的故障按照品牌、车型进行归类、汇总成数据库、知识库、维修技术库，对故障进行数据分析，为维修技术人员提供智能化诊断和维修的数据基础。例如，宝马品牌车辆型号很多，可以依据其中一个型号的最大速度、加速时间、爬坡度等指标进行智能检测，对问题项进行数据分析诊断故障原因，这样可以节约很多的时间，用智能手段高效的找到故障源，并给予科学的建议。未来新能源汽车产业将会成为主导，车联网技术、电池诊断技术、自动驾驶技术都会颠覆传统汽车维修技术，因此汽车智能化必须要依赖智能诊断技术，能够快速发现故障，并且及时进行排除。比如运用神经网络应用到汽车电控系统的故障诊断中，逐步提高推理能力。运用基于故障树的故障诊断方法对故障发生概率高的部件进行优化、改进。使用基于案例推理的故障诊断方法实现分层检索，提高检测精度。使用基于规则推理的故障诊断方法提升解决复杂结构的能力。

2 智能诊断技术特点分析

2.1 智能化维修数据管理分析

建立车辆数据库档案，使得车辆自从出厂到客户使用过程中的一切车辆性能信息都能在数据库中找到，车辆部件的磨损情况、发动机的性能、零部件的使用寿命、车辆检修、保养等都记入该车数据库中，在智能化维修时可以通过智能手段对车辆第一时间进行掌握，并根据车辆的实际情况进行专家级别的维修建议。使得汽车的故障可以对应到最合理的维修技术，消除车辆的潜在安全威胁，并依据零件的情况进行故障预测，做到维修数据的实时管理。实现车辆故障维修的智能化覺得，对数据进行统一收集、即时更新、信息分享等智能化手段，保障车辆维修数据的真实、有效性。减少人工花费大量时间逐一排查、维修作业中产生的维修时间浪费，解决了维修数据难于管理和分析的难题，同时必须确保数据库的数据的实时更新，以保证数据库的完整性。

2.2 智能化维修技术的选择

针对故障的维修技术选择也需要数据库的支持，实现智能化、科学化的提供选择性。智能维修技术的选择在解决故障的前提下，要充分考虑经济性原则，提供多种维修方案供选择，价值较高的维修方法可以维持正常运行的时间，价值中等的可以维持运行正常的时间，以及快速维修的方法能够维持正常运行的时间，从经济性和维持正常运行的时间进行评估给消费者进行决策，并结合维修人员的建议进行综合考虑选择的维修方法。实现可以自主选择的智能化维修技术建议，利用好智能化的工具，保证智能化维修技术的灵活性。

2.3 智能化成本成分析

专家系统与神经网络的结合、数据库与人工智能技术的结合这两项技术都是汇集了当前的顶尖科技，其成本投入非常的巨大，研发尚且需要巨额的资金支持，将智能化系统应用到汽车修理中需要的资金也是非常巨大的，数据库的建立、神经网络的设计、人工智能汇集而成的智能化诊断技术和维修技术，使得汽车维修费用居高不下，虽然提高了作业的时间效率，其经济性仍然是需要解决的难题。所以目前采取的是分段智能化，目前智能诊断技术已经得到应用，得出故障源之后维修人员根据情况来采取适当的维修技术，也提高了工作效率。

3 智能诊断及时的应用

3.1 半智能诊断方法

智能诊断是需要数据库支持的，各个品牌对自己的系列车辆故障进行了数据库汇总，能够提供给汽车维修人员一些数据的支持，这也是半智能化诊断方法的基础。其能够通过数据库对车辆进行数据分析，通过故障现象进行分析故障源头，维修人员可以针对可能的故障源进行精准查找，另外结合维修经验可以准确的确定故障的源头，并针对故障快速的进行维修技术选择。这里需要品牌车辆建立的数据库进行分析，其成本相对维修机构自己建立数据库成本和难度低得多，实现了半智能化诊断。

3.2 全智能诊断方法

全智能真诊断是需要信息化平台的支撑，各个品牌车辆的故障数据库汇集，形成联网的智能诊断和维修平台，这样维修人员可以利用这些数据信息。利用数据库的智能分析能力进行智能化、精准查找故障源头，并数据库针对故障源头会科学的给出若干维修技术方案，用户可以选择适合自己的维修方法。从而高效的诊断故障和维修，并对车辆的信心进行实时采集并储存，以备预判故障和下次故障维修是提供参考智能化分析。全智能诊断方法的成本非常之高，需要电子数据平台的支撑，但却是未来的发展方向，解决成本问题还是研究的主要工作。

3.3 智能诊断系统的应用

诊断系统要采用模块化设计方案，提高操作的简便性，满足当前汽车维修人员学历较低但是经验丰富的特点，采用可视化的友好界面进行操作。同时要提升系统的扩展性，除了故障诊断模块还包括知识管理和案例学习模块。故障诊断模块采用 CBR 的方法，同时通过丰富数据库来提升推理能力，在发生故障后可以通过数据库快速找到故障。为提升系统诊断能力，可采用 C/S 结构，降低系统的复杂性。为提升安全性，采用用户身份验证模块，同时提高共享性。为了提升系统的智能性，可采用规则推理方式，逐步提升学习能力。

4 结语

文章对智能诊断技术在汽车维修中的应用进行深入剖析，对车辆故障诊断技术与维修技术的应用进行了分析，分析了传统的诊断方法、电子仪器工具诊断方法的不足，对于分析了全智能诊断技术的实施、应用的当前难题，并对其经济性影响进行了评估，提出了智能诊断技术的应用方案。

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