汽车故障诊断技术发展趋势
1.汽车诊断智能化
随着科技的发展，智能化技术越来越普及，人工神经网络就是一种新型智能技术，且得到了广泛应用 。人工神经网络技术有力地弥补了专家系统的诊断缺陷——由于知识的串行而使得假设选择困难，能够对人类的经验和知识进行更为有效地组织和使用 。特别是在汽车领域，因为高科技发展越来越迅速，在汽车结构方面使用的高科技越来越多，使得现代的汽车结构越来越复杂，故障状态越来越多样，其故障诊断难度也越来越大 。在这一情况下，在汽车故障诊断中应用神经网络技术，能够使其诊断精度和速度得到有效提升 。由此可见，在汽车故障诊断技术未来的发展进程中，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，从相关厂子收集各种发动机故障的发生原因，将其作为输入层；其次，对发动机故障的发生原因进行分类，将其作为中间层；最后，根据发动机的维修经验，对引发发动机故障的原因进行推断，将其作为输出层 。通过上述3个层次的构建，形成层次型网络，输入故障，得出故障发生原因，以此构成自动检测系统，从而提升故障诊断效率 。
2.小波分析用于汽车故障诊断
【汽车故障诊断技术的现状与发展趋势】 小波分析是一种信号处理的新方法，它在未来将代替fft分析，在汽车故障诊断中得到广泛应用 。小波分析是一种非稳态信号时间域，无论是在时域上还是在频域上，都具有非常好的局部化特征，能够无限接近任意函数，广泛应用于系统辨识中 。例如：利用小波技术辨识非线性对象，如果非线性对象没有发生突变，那么两者之间的输出差就会比较小；如果非线性对象出现突变，那么两者之间的输出差就比较大，通过这一原理能够快速识别系统故障 。
结论
随着科技的发展，越来越多的新工艺用于汽车生产，导致汽车结构日益复杂，汽车故障类型日益增多，故障诊断的难度也日益提升 。现阶段的汽车故障诊断技术由故障代码自诊断、专家系统诊断，但随着社会和科技的发展，在未来阶段，人工神经网络等智能化技术和小波识别技术将被用于汽车故障诊断，对提升汽车故障诊断的精度和效率具有重要意义 。
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