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      汽車檢測診斷技術(shù)在汽車維修中的應(yīng)用解析

      2020-08-06 14:49:20龔勝鋒
      大眾汽車·學術(shù)版 2020年1期
      關(guān)鍵詞:汽車維修應(yīng)用策略

      龔勝鋒

      摘 要 首先從為汽車維修質(zhì)量提供保障、評估維修力度、為汽車行駛安全提供保障等方面簡要分析了汽車檢測診斷技術(shù)對汽車維修的重要作用,然后根據(jù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀提出了幾點診斷方法與智能故障診斷技術(shù)的開放思路,通過論述證明了其有效性。

      關(guān)鍵詞 汽車維修;汽車檢測診斷;應(yīng)用策略

      引言

      當前,隨著國家經(jīng)濟的發(fā)展,國民汽車擁有比率逐年上升,各種型號的汽車奔馳于錯綜復(fù)雜的交通網(wǎng)絡(luò)之中,而交通安全壓力也隨著增大。汽車維修是保證汽車運行安全可靠的必要條件,但愈加復(fù)雜的汽車結(jié)構(gòu)也為維修技術(shù)帶來了更大的挑戰(zhàn),汽車檢測診斷技術(shù)應(yīng)用而生?,F(xiàn)如今,汽車故障診斷作為汽車維修的輔助系統(tǒng)扮演了愈加重要的地位,其精準化、高效化、細致化極大的影響著汽車維修的質(zhì)量,基于此,本文就現(xiàn)代汽車檢測診斷技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容展開詳細的討論。

      1汽車檢測診斷技術(shù)應(yīng)用的重要性

      1.1 為汽車維修質(zhì)量提供保障

      汽車維修是一個比較復(fù)雜的過程,而如果沒有先進的診斷技術(shù)作為保障,會極大增加額外的檢查工作量,汽車也會可能因檢修錯誤造成不必要的部件損壞,使故障風險增大。汽車檢測診斷技術(shù)與傳統(tǒng)診斷模式最大的區(qū)別在于,一些基礎(chǔ)問題可以不用通過拆卸汽車零部件就可以得到正確的判斷,進而避免了因誤操作、安裝失誤等引起的汽車運行安全問題。此外,借助智能的汽車檢測診斷可以極大地提高故障診斷準確性,使維修人員可以根據(jù)具體問題針對性的進行維修方案的制定,最大可能的避免維修漏洞。

      1.2 評估維修力度

      檢測診斷技術(shù)可以幫助維修技術(shù)人員掌握好汽車維修的力度。首先,維修人員根據(jù)車輛的型號、里程等情況結(jié)合檢測診斷技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對故障等級的評估,并以此為參考決定維修可行性、維修周期、零部件更換需求。其次,基于檢測診斷技術(shù)削減了維修人員拆卸測試的工作量,降低了人力時間成本,保障了汽車維修的合理性與科學性[1]。

      1.3 為汽車行駛安全提供保障

      汽車故障是各類交通安全事故的主要因素之一,對人們的生命健康與財產(chǎn)造成了巨大的損失。將檢測診斷技術(shù)應(yīng)用于汽車維修可以在降低成本的同時提高問題檢查的頻率,提升發(fā)現(xiàn)故障的效率,能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患,從而為汽車質(zhì)量提供長期保障,減少交通事故的發(fā)生頻率。

      2汽車檢測診斷指標要求

      2.1 經(jīng)濟性要求

      當汽車燃油系統(tǒng)、發(fā)動機出現(xiàn)故障時,其耗油情況會發(fā)生顯著改變,影響其使用經(jīng)濟性。此外,對一些零部件,如:剎車片、輪胎在進行更換前需要對其使用壽命進行科學分析,判斷更換可行性,避免不必要的經(jīng)濟浪費。

      2.2 動力性要求

      動力性能是汽車最核心的功能評價內(nèi)容之一,對汽車進行診斷時應(yīng)當對其動力相關(guān)部件進行綜合檢查,如爬坡能力、加速能力、平衡性等等,根據(jù)這些參數(shù)來評定汽車動力系統(tǒng)是否滿足質(zhì)量要求,如果超出警示范圍,則說明汽車需要進行維修。

      2.3 可靠性要求

      對于汽車可靠性的診斷,主要從安全防護、制動能力、電控系統(tǒng)等方面進行,如果出現(xiàn)影響汽車行駛安全、控制系統(tǒng)不穩(wěn)定等問題就要及時對相關(guān)零部件進行更換或維修,如:剎車片、輪胎、電瓶等。

      3汽車檢測診斷技術(shù)應(yīng)用策略

      3.1 直觀判斷

      直觀診斷借助視覺、嗅覺、觸覺而不使用相關(guān)儀器設(shè)備,進行感官上的直接判斷,從而得出汽車可能的故障發(fā)生原因。不過這種診斷方法往往會受制于個人經(jīng)驗因素的影響,因此在實際應(yīng)用中對于一些簡單的故障問題或許能夠較好的預(yù)測,但是對于一些連鎖效應(yīng)形成的復(fù)雜問題判斷會造成很大干擾。

      3.2 診斷試驗

      汽車部件發(fā)生故障通常是某個或某幾個組成部件出現(xiàn)了問題,在無法精確判斷時就可以采用順序試驗的方法來進行查找。具體為:逐個將懷疑發(fā)生損害的元件進行拆除并更換新的部件,然后對汽車整體進行功能測試,如果汽車運行正常則說明該部位既是導(dǎo)致問題發(fā)生的原因,如果汽車相關(guān)功能依然沒有正常,則對下一個懷疑對象進行更換,直到查出確切原因[2]。例如發(fā)動機故障中,當點火時出現(xiàn)無火花或火花小的問題時,可以對點火線圈與點火器分別進行試驗,從判斷故障元件。這種方法雖然準確性高,但是具有工作量大的缺點,所以在實際運用時可以結(jié)合直接診斷法盡可能壓縮疑似故障元件的數(shù)量。

      3.3 構(gòu)建專家系統(tǒng)

      專家系統(tǒng)是一種基于大量專家經(jīng)驗知識的智能系統(tǒng),近年來,在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。專家系統(tǒng)通過先驗知識對已經(jīng)發(fā)生過的故障情況進行綜合統(tǒng)計,對各種情況下的故障因素進行邏輯判斷,專家模型的學習過程是以故障表現(xiàn)為輸入變量而故障原因為輸出的。當發(fā)動機出現(xiàn)故障時,系統(tǒng)就可以根據(jù)故障表現(xiàn)對原因進行推理,從而得出相應(yīng)的結(jié)論。這種方法是建立在先進的智能算法之上,因此系統(tǒng)的建立需要技術(shù)人員具備深厚的學術(shù)功底,系統(tǒng)最終的預(yù)測效果受人員因素影響較大。

      3.4 智能故障診斷

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學習能力,能夠?qū)θ我夥蔷€性關(guān)系進行高精度擬合,但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)缺乏具體的物理意義。模糊系統(tǒng)以“if-then”的形式將輸入空間進行模糊劃分,通過合理的模糊規(guī)則制定,形成輸入與輸出的判斷準則,在處理不確定性問題是具有很大的優(yōu)勢,但是模糊系統(tǒng)缺乏自學習能力,其隸屬度函數(shù)參數(shù)一旦確定后就不能改變。模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合構(gòu)成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補。在發(fā)動機故障診斷應(yīng)用中使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立診斷系統(tǒng)實質(zhì)是基于輸入輸出關(guān)系建立一個黑箱模型,與專家系統(tǒng)不同,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的先驗知識,模型完全是基于海量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,通常將各種發(fā)動機故障時的表現(xiàn)作為輸入,將各種故障原因的可能性因子作為輸出[3]。應(yīng)用建立好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷時,一旦某一發(fā)動機運行參數(shù)發(fā)生波動,模型就會自動給出可能導(dǎo)致的故障情況以及發(fā)生故障的原因。例如:當發(fā)動機發(fā)生故障時,其機械振動量、缸溫必定發(fā)生變化,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這些參數(shù)進行實時動態(tài)監(jiān)測,當出現(xiàn)急劇變化時,模型自動輸出故障代碼,并按照故障可能性對各部件的代碼按照從大到小的順序進行排列,進而為后期更加精確的診斷提供依據(jù)。

      4結(jié)束語

      綜上所述,汽車檢測診斷技術(shù)的確對汽車維修行業(yè)的發(fā)展具有重要意義,本文結(jié)合當前汽車診斷技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀從直觀判斷、診斷試驗、構(gòu)建專家系統(tǒng)、智能故障診斷等多個角度考慮,給出了一些提升故障診斷技術(shù)應(yīng)用策略,希望對行業(yè)進步有所幫助。

      參考文獻

      [1] 劉成林.汽車維修中汽車檢測診斷技術(shù)的應(yīng)用研究[J].時代汽車,2020(5):114-115.

      [2] 余德勇.汽車檢測診斷技術(shù)在汽車維修中的應(yīng)用[J].汽車實用技術(shù),2019(20):176-177.

      [3] 蒲生紅.汽車檢測診斷技術(shù)在汽車維修中的應(yīng)用分析[J].汽車與駕駛維修(維修版),2018(10):113-114.

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