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摘 要： 在電子制造和電子商務時代，電子診斷為新一代維護提供了機會。電子診斷將現有的遠程維護原則與網絡服務和現代電子協作原則結合在一起。電子診斷的目的是隔離故障系統的故障，這是一項需要高技能的任務，導致了對自動化診斷工具的需求。本文對電子診斷技術的
在電子制造和電子商務時代，電子診斷為新一代維護提供了機會。電子診斷將現有的遠程維護原則與網絡服務和現代電子協作原則結合在一起。電子診斷的目的是隔離故障系統的故障，這是一項需要高技能的任務，導致了對自動化診斷工具的需求。本文對電子診斷技術的特點進行分析，并探究了該技術在汽車維修中的實際應用。
關鍵詞：電子診斷,汽車維修,自動化技術
電子診斷通過使用測量、測試和其他信息源(例如觀察到的癥狀)來收集和分析系統狀態信息，從而隔離系統故障的來源。它通常由人類診斷專家執行，在產品生命周期的各個階段，尤其是在制造和現場維護期間，這是一個重要的功能。在過去的 30 年中，使用人工智能(AI)技術自動進行故障診斷一直是一個重要的研究課題。雖然取得了很大的進展，但在成本敏感領域，工業界的認可度并不高。此外，隨著新興的可重構系統的使用，在線測試和智能診斷可以協助復雜系統的自我維護。本文的目的是回顧使用電子自動化方式的系統診斷研究，并探究其在汽車維修中的應用。
1 診斷過程
隨著系統復雜性的增加，產品生命周期的縮短，生產成本的降低以及技術的不斷變化，對于產品生命周期所有階段的智能工具的需求變得越來越重要。一個系統被定義為“相關元素的任何集合，它們共同組成一個具有足夠復雜性的實體，在最低級別的細節處理所有元素是不切實際的”。汽車使用超大規模集成(VLSI)組件構建的電子電路板。
電子診斷的目的是及時隔離系統故障的原因(組件或組件)。進行診斷的順序一般可以總結如下。(1)故障信息生成：必須收集有關故障性質的信息。這是通過融合來自各種來源的信息實現的，包括觀察到的癥狀，進行測量以及運行診斷測試。(2)故障假設生成：然后使用收集的信息將故障定位到與可用故障信息一致的部件或子部件的子集。(3)錯誤假設判別：如果提出多于一個錯誤候選，則可能需要進行進一步的測試或使用歷史數據(例如概率)來進一步區分。如果進一步的區分較難實現，可能需要經驗或反復試驗來確定最合適的修理。本質上，診斷過程可以使用從系統觀測和測試收集的信息被定義為故障隔離。
1.1 基于規則的系統
基于規則的診斷系統以規則的形式表示診斷專家的經驗，通常采用“如果癥狀那么故障”的形式。代表特定問題領域的知識可能需要數百甚至數以千計的規則。基于規則的推理涉及獲取有關問題域的信息，并調用匹配這些信息的規則。這會生成添加到問題信息中的新數據。這個過程迭代重復，直到找到問題的解決方案。
在20 世紀 70 年代和 80 年代初實施的大多數智能診斷程序都是這種形式。電子診斷在汽車維修中的應用包括電話網絡、磁盤驅動器、電話交換設備和電子控制系統的診斷應用。最近，基于規則的系統仍在繼續使用。維護專家系統(ESPCRM)描述了一個用于診斷 PC 系統到可更換模塊級別的系統。復雜的專家系統，采用多個專業規則庫來診斷復雜的 PC 板，使用規則庫分析處理器內部存儲器轉儲的服務器計算機板的診斷工具。
該系統也有一定的缺點，首先，獲取知識構建規則庫的困難——被稱為知識獲取的瓶頸。其次，處理新型故障的能力較差。第三，系統依賴性，也就是說，必須為每個新的系統類型生成一個新的規則庫。
1.2 故障(決策)樹
這是記錄故障診斷程序最常用的方法。故障樹使用癥狀或測試結果作為起點，然后是分支決策樹，由操作、決策和最終修理建議組成。
為了簡化復雜系統的故障樹的生成，智能技術已被應用于其自動生成。通過使用電路描述，故障模擬來產生故障引起的電效應，對這些效應進行量化和分類以產生測試矩陣，最后通過遞歸搜索來產生測試樹并評估測試矩陣。使用從基于事例的推理系統提取的案例生成故障樹。應用過程模型、故障模擬和機器學習技術來生成故障樹。
此外，故障樹已被用于各種現實世界的智能應用，包括汽車電子控制系統的診斷系統。故障樹的主要優點是簡單易用。事實上，使用這些診斷輔助工具很少需要培訓。但是，對于更復雜的系統，完整的故障樹可能非常大。另外，故障樹是依賴于系統的，甚至很小的工程變更都可能造成系統整體的更新。
2 電子診斷模型
在過去的 15 年中，模型已經取代了基于規則的技術，作為智能系統診斷的主要研究方向之一。模型是被診斷的實際系統的近似表示。基于模型的診斷涉及使用該模型來使用來自真實設備或系統的觀察和信息來預測故障。模型經常以分層方式使用，即使用高級模型對初級診斷進行到子單元級，然后使用更詳細的子單元模型來診斷到下一級等。已經使用了各種類型的方法，包括故障模型、結構模型、行為模型和診斷推理模型。
2.1 故障模型
這種類型的模型預測可能發生的故障類型，只對這些類型進行建模。將每個選定的故障類型插入到每個組件中，并使用仿真來監視整個系統的行為。每個模擬都會描述當特定部件以特定方式發生故障時整個系統的運行情況。這提供了故障 / 癥狀對的列表，其用于產生故障模型，當存在特定的總體癥狀時，該故障模型可以指示哪個組件是有缺陷的。
該方法主要應用于數字電路的診斷，用于檢測“一”和“零”故障，橋接(短路)故障和延遲(定時)故障。例如，為了測試一個簡單的數字組合電路，使用了一系列的二進制測試向量。使用故障模擬器，每個故障類型都會記錄每個測試模式的行為。缺陷組件是根據每個測試模式的故障字典或模型運行的門。
對于組合數字電路，故障模型可以準確地診斷模型故障，但是它們無法處理意外的(即未模擬的)故障。然而，對于大多數診斷目的而言，該組模擬故障可能是足夠的，因此可以為許多應用提供更充分的解決方案。與順序電路一起使用時故障模型的效果較差。為了診斷這樣的電路，需要測試序列而不是單個矢量，并且如果由于故障在測試期間電路的狀態丟失，則可能無法完成序。已經提出將電路分成更易于管理的塊(稱為封裝)作為可能的解決方案。最后，對于大電路來說，所需的測試向量的數量可能很大，導致不切實際的測試時間。數據壓縮方法已經被應用于解決這個問題。
2.2 因果模型
因果模型是一個有向圖，其中節點代表模型系統的變量，鏈接代表變量之間的關系或關聯。例如在診斷模型中，變量通常代表癥狀和故障，鏈接代表癥狀——故障關聯。每個鏈接的強度通常使用數字權重或概率來定義。因此，使用貝葉斯技術來排列或者消除所形成的故障假設。貝葉斯網絡是這種方法的變體。
貝葉斯網絡應用于集成電路測試儀的診斷。領域專家關于不同測試器故障模式概率的知識被表示為貝葉斯網絡。基于規則的系統比工業中的基于模型的方法更普遍，因為人們認為基于模型的系統更難建立。為了克服這個問題，提出了一個將系統簡單框圖轉換為因果模型的工具。
構建一個因果模型需要應用領域的專家知識，所以“知識獲取瓶頸”是其主要缺點。主要優點是能夠比規則更容易地表示關于物理或抽象概念的復雜結構化知識，從而提高計算效率。另外，因果模型基于概率數學理論。
2.3 基于結構和行為的模型
過去 15 年的主要研究方向之一是使用基于結構和行為的模型。使用結構和行為的雙重表示。結構表示列出了建模系統中的所有組件及其互連。行為表示描述了每個組件的正確行為模式。行為模型可以使用各種抽象層次，包括數學、定性或功能。這兩種表示通常都是使用邏輯公式(如一階謂詞演算)創建的。如果模型的操作與特定操作模式下的實際系統的觀察結果不一致，則發生差異，必須執行診斷以找出有缺陷的部件。未能測量這些值表明模型和實際系統之間存在差異。
與故障模型不同，這種類型的模型是一個正確的模型。也就是說，它模擬了一個工作設備，理論上，它可以診斷任何故障類型，而不僅僅是模擬的故障類型。許多基本技術是在 20 世紀 80 年代提出的，涉及簡單的組合數字電路的診斷。其他設備類型也適用相同的基本原則。該過程一般由三個步驟組成。第一，假設生成：生成可能對觀察到的差異負責的組件(嫌疑人)列表。第二，假設檢驗：測試每個可能故障值，看是否可以解釋所有的觀察結果。已經提出了許多方法來免除和減少在假設生成過程中產生的數值。這些方法包括：約束暫停、基于假設的真值維護和故障模型模擬。第三，假設區分：如果在上一步之后還有一個以上的數值，這一步驟將收集更多的信息來幫助進一步的區分。可以使用以下方法之一收集其他信息進行區分。
假設檢驗(HT)是診斷應用結構 / 行為模型的開創性工作之一。其應用領域是組合數字電路。為了描述結構，它使用了 DECmmp 并行語言(一種 VLSI 設計語言)的一個子集。所使用的表示是分層的，并且使用了物理和功能描述。約束被用來描述行為，模擬和推理規則被用來描述組件輸入和輸出之間的關系。使用候選生成和約束暫停進行診斷。
3 結語
汽車維修成本的增加，產品生命周期的縮短以及技術的快速變化正在推動對自動化診斷的需求。電子診斷技術在汽車維修過程中的應用能極大地提高維修的效率和質量，降低檢修成本，因而具有重要的價值。本文對電子診斷技術的相關要點進行了分析，并探究了該技術在汽車維修中的具體應用，希望能促進汽車維修技術的發展。
參考文獻：
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[2]李烽 . 現代汽車維修技術中電子診斷技術的運用與分析 [J]. 現代制造技術與裝備 ,2016，(09)：138-139.
推薦期刊：《汽車實用技術》(月刊)創刊于2002年，經國家新聞出版總署正式批準，陜西省科學技術協會主管，陜西省汽車工程學會主辦的國內外公開出版發行的應用技術類月刊，是面向汽車行業工程技術人員、管理干部及科研院所廣大師生專門刊登各類學術論文的高端科技期刊。
