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科技的發展為汽車科技創造了條件。如今，汽車生產領域出現了許多新技術和新材料。一方面，這些新技術和新材料的應用提高了汽車的性能。另一方面也增加了其結構的復雜性，增加了其故障診斷的難度。

在這種情況下，對汽車系統的可靠性、安全性和可維護性的要求越來越高。為了滿足這一需求，汽車故障診斷技術需要不斷更新。因此，汽車故障診斷技術的現狀和發展成為研究熱點。傳統汽車故障診斷技術

1.汽車示波器的故障診斷

汽車示波器是維修人員的重要工具。維修人員可以用它來快速判斷汽車故障。用示波器測試電子設備時，最大的難點是如何設置示波器，如何分析產生的波形。在示波器的作用下，汽車電子設備的測試變得越來越簡單。只要選擇好要測試的內容，就可以直接觀察波形，讓汽車維修變得簡單方便。

2.萬用表故障診斷

一般來說，汽車故障主要有兩種類型，一種是汽車連續故障，另一種是汽車間歇性故障。萬用表是汽車連續故障診斷中最常用的儀器。萬用表一般有兩種:一種是指針式萬用表，另一種是數字萬用表。數字萬用表是汽車故障診斷最常用的儀器。該儀器功能強大，可輸入高阻抗，使用時對電子元器件影響小。還能抵抗瞬間高壓，防止設備燒毀，為汽車維修提供了極大的便利。

3.專業綜合診斷

綜合診斷將單一的、分散的檢測設備連接在一起，借助儀器設備，在不拆解零部件或不拆解汽車的情況下，即可獲得準確的數據，并與標準數據進行對比，從而確定汽車零部件是否可以繼續使用。隨著汽車技術的發展，專業的綜合診斷技術需要進一步研究。汽車故障診斷技術的現狀

隨著科學技術的發展，現階段出現了許多新型的汽車故障診斷技術，具體分析如下。

1.故障代碼自診斷

在現代汽車的電子控制系統中，電子控制單元具有自診斷功能。電子控制單元通過故障代碼向維護人員提供故障信息。只要維修人員不切斷汽車的電源，ECU就可以將汽車的持續故障存儲在系統中，維修人員可以借助特定的方法提取故障代碼。具體方法有兩種:一種是通過人工讀碼提取故障碼。首先關閉發動機，用導線將兩個故障檢測插座短路，觀察儀表盤上的指示燈，記錄閃爍次數和頻率，獲取故障碼。但是這種手動讀碼方式有一個嚴重的缺陷，那就是無法有效保證讀取的準確性；第二種方法是專業檢測儀的讀碼方法。首先根據車型選擇合適的軟件測試卡，將軟件測試卡插入檢測儀器，連接插頭，讀取故障碼。近年來，為了方便故障碼的讀取，各汽車廠商都做了專門的解碼器，大大方便了故障碼的讀取。同時，汽車制造商一般使用統一的診斷接口和模式，讀取代碼時只使用通用解碼器。

2.診斷專家系統

專家系統EP是建立在某一領域專家的經驗和知識基礎上的信息系統，構建在計算機內部完成特定的任務。一般來說，汽車系統主要有三個故障點。一個是發動機；第二，電路；三是底盤機械驅動。每個位置的故障都具有多層次結構的特點，因此需要為每個位置建立獨立的數據庫，在數據庫中建立數據表，并將汽車故障發生、診斷和維修的相關信息存儲在數據表中。數據表和數據字段之間需要建立層次化的樹形結構，通過樹形結構相互關聯的特點，將維修知識庫連接成一個有機的整體。目前，國內不僅有很多利用專家系統技術診斷汽車故障的案例，國外也有很多經典案例。比如ESET系統，這個專家系統的主要功能是診斷汽車的發動機故障，根據其系統運行過程可以得到9個功能。該系統是一個實用的系統，不僅能有效診斷故障，還能培訓維修人員。比如美軍開發的發動機故障診斷系統，它收集了大量汽車發動機故障的信息，是一個集診斷和維修為一體的專家系統。在故障樹診斷方法的支持下，可以對野戰軍車的故障進行診斷和修正，效率可以提高92%。因此，目前，利用專家系統進行故障診斷是汽車故障診斷最有效的方法。

隨著科學技術的發展，智能技術越來越普及。人工神經網絡是一種新型的智能技術，得到了廣泛的應用。人工神經網絡技術有效地彌補了專家系統的診斷缺陷——由于知識的序列性，難以選擇假設，能夠更有效地組織和利用人類的經驗和知識。特別是在汽車領域，由于高技術的快速發展和高技術在汽車結構中的日益應用，現代汽車結構變得越來越復雜，故障狀態變得越來越多樣，故障診斷變得越來越困難。在這種情況下，將神經網絡技術應用于汽車故障診斷，可以有效提高其診斷的準確性和速度。由此可見，在未來汽車故障診斷技術的發展過程中，人工神經網絡技術有著很大的應用空。例如，在診斷汽車發動機故障的過程中，首先從相關工廠收集各種發動機故障的原因，作為輸入層；其次，將發動機故障原因歸類為中間層；最后根據發動機的維修經驗，推斷出發動機故障的原因，作為輸出層。通過以上三個層次的構建，形成分層網絡，輸入故障，得出故障原因，從而形成自動檢測系統，提高故障診斷的效率。

2.小波分析在汽車故障診斷中的應用小波分析是一種新的信號處理方法，它將取代快速傅立葉變換分析，在未來的汽車故障診斷中得到廣泛應用。小波分析是一種非平穩信號時域分析，它在時域和頻域都具有很好的局部化特性，可以無限逼近任意函數，因此在系統辨識中得到了廣泛的應用。比如用小波技術識別非線性對象，如果非線性對象沒有突變，它們之間的輸出差會比較小；如果非線性對象突然發生變化，它們之間的輸出差會比較大，利用這一原理可以快速識別系統故障。結論

隨著科學技術的發展，越來越多的新技術應用于汽車生產，導致汽車結構日益復雜，汽車故障類型不斷增加，故障診斷難度不斷增加。目前，汽車故障診斷技術包括故障碼自診斷和專家系統診斷。然而，隨著社會和技術的發展，未來人工神經網絡、小波識別技術等智能技術將應用于汽車故障診斷，對提高汽車故障診斷的準確性和效率具有重要意義。