浅谈厂内车辆常见电路故障的诊断技术

浅谈厂内车辆常见电路故障的诊断技术

杨冰

河南中孚铝业有限公司   河南  巩义  451200

摘要:随着现代车辆电子化程度的不断提升，车辆的各种电路系统成为车辆正常运行的关键组成部分。然而，在日常使用过程中，由于各种原因，车辆电路可能会出现故障，导致车辆无法正常工作。因此，及时准确地诊断和解决电路故障是车辆维修过程中的重要工作。文章将浅谈厂内车辆常见电路故障的诊断技术，介绍传统的电路故障诊断方法以及智能化电路故障诊断方法，旨在为车辆维修人员提供有益的参考和指导，提升车辆维修效率和准确性。

关键词：厂内车辆；常见电路故障；诊断技术

引言

随着现代汽车电子技术的迅猛发展，车辆电路系统变得越来越复杂，也更容易发生故障。电路故障的准确诊断是维修车辆的关键步骤，既能提高维修效率，也可以降低维修成本。

1.常见电路故障及其特点

1.1电路故障的分类

电路故障可以分为两大类：硬件故障和软件故障。硬件故障通常是由于元器件损坏、接线不良、焊接问题等引起的。软件故障则是由于程序错误、系统配置问题、通信故障等引起的。硬件故障一般需要通过物理检查和测量设备进行定位和修复，而软件故障的诊断则需要使用专业的诊断工具和软件进行排查和修复。

1.2厂内车辆常见电路故障的特点

厂内车辆常见的电路故障具有以下特点：多样性、复杂性、高温环境、振动与冲击以及物理损坏。厂内车辆种类繁多，电路系统的设计和组成各不相同，因此出现的电路故障类型也多种多样。现代汽车的电路系统日益复杂，涉及传感器、执行器、控制单元等众多组件，故障排查难度较大。厂内车辆常常处于高温环境下运行，加剧了电子元器件的老化和损坏，增加了电路故障发生的可能性。振动和冲击会导致电路中的接触不良、连接松动等问题，引发电路故障。此外，厂内车辆还可能出现非意外的物理损坏，如电缆断裂、接头破损等，进而导致电路故障。

2.电路故障的诊断技术

2.1传统电路故障诊断方法

2.1.1视觉检查法

视觉检查法是最基本也是最常用的一种电路故障诊断方法。通过观察电路布线、连接状态和元器件的外观，检查是否存在明显的损坏或异常情况。视觉检查法依赖人工经验，对于一些明显的问题可能比较有效，但对于隐蔽的故障或复杂的电路系统则具有局限性。

2.1.2测试仪器法

测试仪器法是利用专业的测试仪器设备对电路进行测量和分析，以确定故障所在。常用的测试仪器包括万用表、示波器、电流钳等，它们能够提供电压、电流、阻抗等参数的测量结果。通过与正常电路进行对比分析，可以定位故障原因。然而，这种方法对于复杂的电路系统来说需要具备专业知识和分析能力，诊断过程相对繁琐。

2.1.3故障模式分析法

故障模式分析法是一种通过分析电路的故障模式，推断故障原因的方法。通过对已知故障模式的积累和归纳总结，建立故障模式库。当出现类似故障时，根据已有模式库进行比对，最终确定故障原因。这种方法适用于经验丰富的维修人员，但对于新型故障或复杂故障可能不适用。

2.2智能化电路故障诊断方法

随着人工智能和数据分析技术的发展，智能化电路故障诊断方法正在被广泛研究和应用。

2.2.1基于故障库的诊断方法

基于故障库的诊断方法是一种建立故障模型的方式，通过收集和整理大量的故障样本数据，建立一个故障库。在故障库中，每个故障样本都包含故障发生时的电路参数、故障现象以及定位等信息。当出现新的故障时，基于故障库的诊断方法会将新的故障现象作为输入，通过匹配和比对已有的故障模型，快速定位故障所在。这种方法具有较高的自动化程度和准确性，可以处理大规模、复杂的故障诊断任务。

2.2.2基于人工智能的诊断方法

基于人工智能的诊断方法利用机器学习、神经网络等技术对电路故障进行分析和预测。先将大量的电路数据作为训练集，通过训练建立一个模型。之后，当新的故障出现时，可以将故障现象作为输入，使用已训练好的模型来判断故障类型和位置。这种方法实现了自动化的电路故障诊断，并且可以在大规模、复杂的电路系统中进行准确的故障判断。

2.2.3基于数据挖掘的诊断方法

首先，基于数据挖掘的诊断方法能够处理大量的电路故障数据。随着车辆电子化程度的提高，车辆中的电路系统也变得越来越复杂。传统的诊断方法往往无法应对大规模的数据分析和处理需求，而基于数据挖掘的方法可以有效地处理海量的故障数据，帮助诊断人员从中发现潜在的规律和关联性。其次，基于数据挖掘的诊断方法能够发现隐藏的特征和模式。电路故障通常表现为一系列的故障现象和参数异常，但其中的规律和关系对人类来说并不容易察觉。通过数据挖掘和模式识别技术，可以从大量的故障数据中提取出关键特征和模式，帮助诊断人员更好地理解故障机制和原因。最后，基于数据挖掘的诊断方法具有良好的实时性和适应性。随着车辆的运行时间增长，电路故障可能会呈现出不同的模式和变化，传统的固定模型无法满足变化的需求。而基于数据挖掘的方法可以根据实时数据进行建模和分析，及时调整诊断策略，提供更准确的故障诊断结果。

传统的电路故障诊断方法包括视觉检查法、测试仪器法和故障模式分析法。而智能化电路故障诊断方法则利用人工智能和数据分析技术，包括基于故障库的诊断方法、基于人工智能的诊断方法和基于数据挖掘的诊断方法。这些智能化方法能够提高诊断效率和准确性，适应复杂电路系统的故障诊断需求。

3.电路故障诊断技术的发展方向

3.1异常数据分析与诊断技术

随着智能化和物联网技术的进一步发展，大量的车辆和电路数据被收集和存储。基于这些数据进行异常数据分析和诊断成为未来电路故障诊断的重要方向。通过统计分析、机器学习和数据挖掘等方法，识别出隐藏在海量数据中的异常模式和故障特征，提供更准确的故障诊断与预测。

3.2无线传感器网络在车辆电路故障诊断中的应用

无线传感器网络是一种能够实时监测车辆状态和环境的技术。将无线传感器节点布置在关键部位，收集电路系统的参数和信号数据，可以实时监测电路的运行状态，并及时发现异常和故障。通过对无线传感器网络的数据分析和处理，可以实现更精确和可靠的电路故障诊断。

3.3虚拟仿真技术在电路故障诊断中的应用

虚拟仿真技术可以在计算机环境中模拟和重现真实的物理过程和场景。在电路故障诊断中，通过建立精确的电路仿真模型，并引入故障模式和参数，可以在虚拟环境中进行大规模的故障测试和分析。利用虚拟仿真技术，可以更快速地确定故障原因并评估修复方案，同时减少实际车辆上的试验和维修成本。

电路故障诊断技术的发展方向包括异常数据分析与诊断技术、无线传感器网络在车辆电路故障诊断中的应用以及虚拟仿真技术在电路故障诊断中的应用。这些新技术的引入将进一步提高电路故障诊断的准确性、效率和可靠性，促进电路维修和故障排除的发展。

结束语

厂内车辆常见电路故障的诊断技术在汽车维修领域具有重要意义。随着电子技术的日益发展，我们期待未来智能化和自动化的诊断方法在电路故障诊断中的应用。不仅能够解决故障排查的难题，更有助于提升车辆维修效率、减少成本、增强安全性。为此，需要进一步的研究和技术创新，以推动电路故障诊断技术的发展和应用。

参考文献

[1]郭玉生.基于机器学习和数据同化的轨道电路故障诊断[D].合肥工业大学,2021.

[2]牛行通.基于蝙蝠算法的模糊神经网络25Hz相敏轨道电路故障诊断研究[D].兰州交通大学,2018.

[3]贺帅超.基于模糊神经网络的25Hz相敏轨道电路故障诊断研究[D].兰州交通大学,2016.

[4]王晓林.波形诊断技术在K3发动机故障判断上的应用研究[D].吉林大学,2016.

[5]黄曦鼎.商用车EPB系统故障诊断技术研究[D].南京理工大学,2016.