科技的发展为汽车科技创造了条件，但目前汽车生产领域出现了许多新技术、新材料，这些新技术和新材料的应用一方面提高了汽车的性能； 另一方面，其结构的复杂性也在增加，故障诊断上增加了困难。 在这种形势下，汽车系统对可靠性、安全性、可维护性的要求越来越高，为了满足这一需求，汽车故障诊断技术需要不断更新。 因此，汽车故障诊断技术的现状和发展已经成为研究热点。 传统汽车故障诊断技术 1 .汽车示波器故障诊断 示波器是维修人员的重要工具，维修人员可以用它快速判断汽车故障。 使用示波器测试电子设备时，如何设置示波器，分析如何产生的波形是最大的困难。 得益于示波器，汽车电子设备的测试越来越简单，只要选择需要测试的内容，就可以直接观察波形，汽车维护简单方便。 2 .万用表故障诊断 一般来说，汽车故障的类型主要有两种，一种是汽车持续故障，一种是汽车间歇性故障。 在汽车持续故障诊断中，最常用的仪器是万用表。 万用表的类型一般有两种。 一个是指针式万用表，另一个是数字式万用表。 汽车故障诊断最常用的是数字式万用表，该仪表功能强大，可输入高阻抗，且使用中对电子元件的影响小，能抵抗瞬间高压，防止设备烧毁，非常便于汽车维修。 3 .专业综合诊断 专业综合诊断结合单项检测设备和分散的检测设备，依靠仪表和设备，不拆卸零部件，不拆卸汽车，获得准确数据，并将其与标准数据进行比较，确定汽车零部件可以继续使用。 随着汽车技术的发展，专业综合诊断技术需要继续深入研究。 汽车故障诊断技术现状 随着科学技术的发展，现阶段出现了许多新的汽车故障诊断技术，具体分析如下。 1 .故障代码自诊断 在现代汽车电控系统中，ECU具有自诊断功能。 ECU以故障代码为途径向服务员提供故障信息，只要服务员不关闭汽车电源，ECU就可以将汽车发生的持续故障存储在系统中，服务员可以在特定方法的辅助下提取故障代码。 这种特定方法有两种。 一种是通过手动读取代码的方法提取故障代码，首先关闭发动机，用导线将两个故障检测插座短路，观察仪表板上的指示灯，记录闪烁次数和频率，获取故障代码。 但是，这种人工读码的方法，存在读取正确率不能有效保证的严重缺点的第二种方法是专业的检测仪读码法，首先以车型为依据选择合适的软件测试卡，将软件测试卡插入检测仪近年来，为了便于故障代码的读取，各汽车制造商制作了专用的解码器，使故障代码的读取非常容易。 另外，汽车制造商普遍使用统一的诊断界面和模式，读码时使用通用解码器即可。 2 .专家系统诊断 专家EPP根据某一领域专家的经验和知识，在计算机内部构建的信息系统中完成特定的任务。 一般来说，汽车系统发生故障的位置主要有三个； 一个是发动机； 第二个是电路。第三个是底盘的机械传动。 每个位置的故障具有分层结构的特点，因此需要在每个位置建立独立的数据库，在数据库中设置数据表，在数据表中存储汽车故障发生、诊断、维修的相关信息。 需要在数据表之间、数据字段之间构建分层树结构，树结构通过相互关联的特性将服务知识库联系到一个有机的整体上。 现在，不仅是国内，国外也有很多典型案例。 例如ESET系统这样的专家系统的主要功能是诊断汽车发动机故障，根据其系统操作流程可以得到9个功能。 该系统是一个实用的系统，不仅可以有效诊断故障，还可以用于维修人员的培训。 例如，美军开发的发动机故障诊断系统，是一个集汽车发动机故障信息于一体的专家系统，在故障树诊断方法的支持下，通过诊断和纠正野战军用车辆故障，使其效率提高92% 因此，目前应用专家系统进行故障诊断是最有效的汽车故障诊断途径。 汽车故障诊断技术的发展趋势 1 .汽车诊断智能化 随着科学技术的发展智能化技术越来越普及人工神经网络是一种新型智能技术得到广泛应用人工神经网络技术有力地弥补了专家系统诊断缺陷——由于知识序列化而难以选择假设，能够更有效地组织和使用人类经验和知识。 特别是在汽车领域，由于高新技术的飞速发展，用于汽车结构的高新技术越来越多，现代汽车结构越来越复杂，故障状态越来越多样化，其故障诊断难度也越来越高。 在这种情况下，神经网络技术应用于汽车故障诊断，可以有效提高诊断精度和速度。 由此可见，在汽车故障诊断技术未来的发展过程中，人工神经网络技术有很大的应用空间。 例如，在诊断汽车发动机故障的过程中，首先从相关工厂收集各种发动机故障产生的原因，并将其作为输入层； 其次，对发动机故障产生的原因进行分类，并以此为中间层。最后，根据发动机的维护经验，推测发动机故障的原因，并将其作为输出层。 通过构建上述三个层次，形成分层网络，输入故障，找出故障发生的原因，从而构成自动检测系统，提高故障诊断的效率。 2 .小波分析用于汽车故障诊断 小波分析是信号处理的一种新方法，将来将广泛应用于汽车故障诊断中，代替FFT分析。 小波分析是非平稳信号的时域，在时域和频域中均具有非常好的局部化特征，无限接近于任意函数，并且广泛用于系统辨识。 例如，如果利用小波技术识别非线性对象，非线性对象没有突变，则两者的输出差比较小； 如果非线性对象发生突变，两者之间的输出差就会变大，根据这个原理可以迅速识别系统的故障。 结论 随着科学技术的发展，越来越多的新技术用于汽车生产，汽车结构越来越复杂，汽车故障类型越来越多，故障诊断难度也越来越大。 目前的汽车故障诊断技术是故障代码自诊断、专家系统诊断，但随着社会和科技的发展，未来阶段，人工神经网络等智能化技术和小波识别技术将用于汽车故障诊断，对提高汽车故障诊断的精度和效率具有重要意义。