汽车系统的电子化和智能化分析研究 开题报告.docx

开 题 报 告 题目类型 工程设计（项目）□ 论文类 作品设计类□ 其他□ 一、选题简介、意义 目前, 随着汽车技术的飞速发展, 汽车系统的电子化和智能化程度越来越高。特别是汽车的核心部分, 作为整个汽车动力装置的发动机, 其电子控制程度非常深, 各种系统之间的关系很复杂。对从事汽车检测和维修技术的人员提出了更高的要求。我们不仅需要具备一些汽车维修的基本技能, 了解汽车专业知识, 还需要跟上汽车技术发展的步伐, 不断学会胜任。传统的汽车维修技术人员主要基于经验判断、数字万用表测试和检测、电子控制系统故障代码读取等。他们需要看看维修技术人员联系或修理汽车多久。他们修车的时间越长, 对车辆的熟悉程度就越高, 出现麻烦的可能性就越大。深入了解汽车可能出现的故障, 如手掌, 基本上是车主进入修理厂, 维修人员曾经询问过故障现象 (如: 故障时间、环境、频率、以前维护记录等), 根据业主描述的现象, 我们可以确定问题。然而, 今天的汽车维修只依靠传统的方法, 不能满足汽车维修行业的社会要求[1]。以往的经验判断、数字万用表的测试和检查、电子控制系统的读数故障代码等故障诊断方法都有自己的缺点, 包括数据流分析、波形分析也有一些误判。一次性使用的情况下。如果将数据流和波形分析结合起来诊断[2] [3], 维护人员可以准确、快速地确定故障的位置。传统的方法往往既费时又费力。因此, 如何准确、有效地发现和消除汽车发动机电子控制系统的故障, 已成为汽车维修中亟待解决的问题。进一步提高汽车维修企业的维修服务水平。 车辆检测和维修是汽车售后服务的重要组成部分, 也属于服务业。那么对于汽车维修服务业来说, 其竞争力来自于能否为消费者提供更优质、更可靠的服务。具体而言, 汽车维修技术人员的维修企业为广大前来维修车辆的用户提供优质高效的服务。它不仅体现了维修技术人员的专业素养, 而且为维修企业准确、快速地发现和故障客户建立了良好的行业声誉。维修服务提高了效率, 节省了时间, 这不仅节省了车辆维修人员在同一故障车辆上花费的时间, 而且还投入了更多的时间和精力进行车辆维修。此外, 对于车主来说, 也减少了车辆维修造成的损失, 使车辆无法使用。笔者通过汽车维修企业维修人员了解到汽车维修行业存在的一些问题和现状。例如, 汽车维修企业的大多数维修技术人员都能熟练地解决常规故障, 但遇到稍有复杂的故障时, 就无法启动, 只能选择更换相关部件一直到故障排除[2]。有时所有的零件都被一个圆圈所取代, 车辆故障被消除, 但我不知道我更换了哪个部分, 总之, "汽车修好了, 但我不知道它在哪里坏了"。有时, 即使更换了他认为相关的所有部件, 失败仍在继续。此时, 我们的维修人员会有点不知所措。这带来了一些问题。首先, 当维修人员对故障点不确定时, 他们会随意更换零件, 造成其他不相关部件的不必要拆卸, 可能会导致新的故障, 或降低可靠性和性能, 从而导致潜在的故障, 给业主造成不必要的损失。在没有过错的情况下更换一些部件给业主也会给业主造成不必要的消耗。从另一个角度来看, 这也是对社会资源的浪费。因此, 不断学习改进自己的检测和维护手段, 提高故障诊断的效率和准确性, 减少误判, 提高汽车维修服务水平是汽车的发展方向检查和维护从业人员。 二、课题综述（课题研究，主要研究的内容，要解决的问题，预期目标，研究步骤、方法及措施等） 本文通过查阅国内外相关研究现状的相关文献, 进行分析和整理。结合我的汽车检验和维修技术的专业教学, 以及在企业实践中与一线汽车维修技术人员的联系和交流, 通过他们, 我了解了维修习惯和现场维修人员的做法和故障诊断的现状。结合目前的维修车间和4S 车间维修技术人员的汽车故障诊断方法。以大众汽车 Ma腾 1.8 t 发动机和比亚迪 F3 汽车发动机为实验研究对象, 建立了汽车发动机电子控制系统的故障。采用波形分析方法和数据流分析方法对故障诊断和消除进行了研究。结合实验结果, 对车辆的数据流分析方法和波形分析方法进行了深入分析。应用汽车故障诊断, 寻找一种快速的故障诊断方案, 确定发动机故障隐患。得出了各种故障诊断方法在维修实践中的优缺点。本文给出了一种基于波形和数据流协同诊断的通用流程图, 并对其应用提出了建议。希望能达到降低故障诊断误判、提高故障诊断准确性、提高工作效率的目的。 参考文献 [1] 顾国瑞. 汽车检测诊断技术的应用与发展[J]. 云南交通科技，2000 (1):1-4. [2] 王钰. 基于数据流分析的汽车电控发动机故障诊断方法研究[D].东北林业大学,2014. [3] 孙晟新. 基于波形和数据流的电控发动机故障诊断实验研究[D].辽宁工业大学,2013. [4] 唐黎标. 汽车发动机电控系统故障分析和检修[J]. 轻型汽车技术,2016,03:69-70. [5] 张云龙，袁大宏等. 电控汽车故障诊断技术的现状与发展[J]. 汽车技术，2001: 30. [6] 玛学敏. 基于模糊神经网络的车用发动机故障诊断方法研究[C]. 重庆理工大学硕士论文，2010. [7] Zhou Xing-li-Xian．On Board Self-Diagnostic Strategies Research for Electronic Control Diesel—oi l Injection System．Automatics[J]．SAEPaper，2007，(01)：37-40． [8] Qi Wu，Rob Law．Complex system fault diagnosis based on a fuzzy robust wavelet support vector classifier and an adaptive Gaussian particle swarm optimization[J]．Information Sciences，2010(12)：4525—4545． [9] 牛晓晓，刘强OBD车载诊断系统综述[J]．研究与开发，2010(4): 73-76． [10] Song You，Mark K．Krag， Laci J. Jalics．Overview of Remote Diagnosis and Maintenance for Automotive Systems[J]．SAE，2005，(01)：16-25． [11]白雪峰. 汽车电控发动机喷油系统故障诊断分析[J]. 电子测试,2015,07:80-82. [12] Geoffrey Mc Cullough，Neil Mc Dowell，George Irwin．Fault Diagnostics for Internal Combustion Engines-Current and Future Techniques[J]．SAE，2007，(01)：16-30． [13] George, B.，and others, Detecting Malfunctions in Dynamic System, SAE 2000-01-0363. [14] 蓝莹. 基于数据分析的汽车故障诊断[J]. Equipment Manufactring Technology，2011(5)：80-82. [15] 王丽芳.汽车电控系统的诊断技术.电工电能新技术，1999(1): 19-23. [16] 沈宇辰,唐静娴,张涛. 汽车电控发动机系统故障诊断与维修技术探讨[J]. 科技资讯,2015,(10):43-44. [17] 张俊，张青霞. 电控汽车故障诊断方法研究[J]. 河南交通科技，1998(4): 50-56. [18] 万方彬. 电控发动机故障诊断平台设计及其试验分析[C]. 江苏大学硕士学位论，2005. [19] 吴心平. 基于波形分析的电控发动机故障诊断技术的研究[C]. 河南农业大学硕士学位论，2007. [20] 金爱艳. 典型汽车发动机电控系统故障诊断流程——以丰田卡罗拉为例[J]. 科技创新与应用,2014,(30):47. [21] 韩仕军,李颖,毛淋玉. 汽车电控发动机故障排除实训教学分析[J]. 时代汽车,2016,12:37-38. 指导教师意见： 签字： 2019年 3 月 1 日 分院审批意见： 签章： 2019年 3 月 1 日 －5－