浅析汽车发动机点火系统的故障诊断方法
浅析汽车发动机点火系统的故障诊断方法
李琳
【摘 要】 汽车电子信息技术的迅猛发展对汽车诊断技术提出了更高的要求， 科技含量不断增加。尤其是发动机的故障
诊断在汽车修理中地位非常重要， 相关信息表明发动故障中， 点火系统故障约为总故障的一般左右， 所以对于点火系统
故障诊断的研究是十分有意义的。
【关键词】 汽车发动机； 点火系统； 故障诊断
中图分类号： U47 文献标识码 A
文章编号 1006-0278(2014)06-151-01
一、 汽车诊断技术概述
汽车诊断技术早在 60 年代的时候在一些发达国家就出
现了。 时代不断发展， 汽车结构日益精细， 为了保证汽车的性
能， 汽车诊断方法也需要随之更新。 在这五十多年中， 汽车诊
断主要经历了以下四个阶段：
（一） 人工检验阶段
人工检验是汽车故障诊断最早的形式， 技术人员首先要
有丰富的经验， 能够通过触觉和听觉对车的基本情况进行判
断， 这种方法虽然简单、 经济但是不够精确。 这种诊断方法的
全部依据来源于诊断技术员的经验， 但对于现在这种高精度
的汽车构造来讲是远远不够的。
（二） 简单仪器、 仪表测量阶段
正时灯、 万用表等是随着汽车点火系统故障诊断方法的
升级而出现的， 这是人工经验到测量工具定量系统故障的重
大变革。其主要缺点在于虽然能对故障进行定量确定， 但由
于缺少相应的分析体系， 汽车故障难以被判别。
（三） 专门设备的综合诊断阶段
所谓专门的检测设备就是发动机的综合性能检测装置，
它能够检测的项目多且复杂， 技术含量相对较高， 能够借助计
算机辅助来对故障进行自动、 快速的诊断， 并输出结果。
（四） 人工智能诊断方法阶段
随着控制理论、 计算机技术以及数据通讯技术的发展， 传
感器技术得到了广泛的应用， 不仅仅使得汽车的结构更为复
杂， 同时使得汽车故障诊断的复杂性有所提高。相关统计数
据显示， 在汽车故障维修过程中， 仅仅分析故障原因一项就占
据了汽车修理过程的三分之二的时间。
汽车发动机系统的故障是连续的、 离散型的、 具有突发性
以及随机性的， 并且由于个零件之间的配合， 发动机故障一般
是多层次的， 即使是同一种故障， 故障原因往往不尽相同。 总
之， 我们要不断的引入新的技术与方法， 从而提高汽车故障诊
断的效率。
二、 发动机点火系统的常见故障
在汽车电子控制中， 点火系统是非常重要的部分， 点火器
越发趋于集成化、 轻型化、 小型化以及低成本化。 其常见故障
如下：
1.火花塞故障： 一般是由于火花塞的间隙过大或者过小
造成， 从而使得点火电压值受到了影响。 例如火花塞积炭、 污
蚀、 型号错误等。
2.高压线故障： 由于长期磨损使得高压线老化、 破裂， 使
得电线的绝缘性能受到影响， 使得点火电压值异常。
3.分电器故障:分电器的外壳破损或者触点间隙不合理。
4.点火线圈故障： 点火线圈的初级绕组、 次级绕组出现断
路、 短路或搭铁或点火线圈的绝缘壳破损漏电。
5.混合气体浓度故障： 严格意义上来讲， 混合气浓度并不
是点火系统的故障， 但是由于混合气体的浓度过高或过低对
于次级点火电压的燃烧时间是有影响的， 次级点火的波形会
对这种情况进行显示。
三、 汽车发动机点火系统故障诊断方法
（一） 数字万用表
本文以神龙富康轿车为例， 该车型的发动机点火系统为
无触点电子点火， 其组成包括： 电器组成、 高压线、 火花塞、 点
火控制器以及火线圈， 这些部件的故障对于点火都是有影响
的。在检查零部件排查故障的过程中， 首先是对故障线路的
甄别， 区分是高压线路问题， 还是点火系统线路问题。
（二） 点火示波器
与万用表相比， 示波器对于点火系统的诊断以及描述更
为精确。 他通过电信号参数来显示故障的特征， 形象且准确。
1.多缸平列波： 这种波形是根据点火顺序首尾相连的， 它
主要是对点火系统的线路以及零部件进行诊断。 2.多缸并列
波： 这种波形是根据点火次序上下排列。这种波形可以对一
次电路闭合区间的长度以及火花线长度进行比较。 3.多缸重
叠波： 顾名思义， 就是将各缸点火过程的曲线在同一图形中重
叠。用来区分断开、 闭合缺件以及各缸点火周期的差异。4.
单缸点火波主要用于对火花线和低频振荡阶段进行分析。
（三） 人工智能诊断法
不断的数学建模是人工智能故障诊断所必需的， 由于人
工神经网络具有自组织性、 自学性、 并行性以及联想记忆功
能， 能够处理早期的故障诊断无法处理的情况， 所以其在故障
诊断中的作用是十分重要的。
现代汽车发动机的结构日趋复杂， 所以对其的诊断应该
有很强的容错能力,由于当前并不能掌握其内部故障的规律，
所以输血建模的难度很大。这也是诊断过程中的主要研究
方向。
神经网络是通过学习建立一种神经记忆， 产生对应的反
射神经， 即将故障特征与故障起因进行线性匹配， 非常有利
于汽车故障诊断， 已经训练好的神经网络能够对样本数据进
行不断的学习， 并按照一定的模式输出故障数据， 从而判别
故障。
四、 结语
数字万用表是故障诊断中最早应用的方法， 通过对各元
器件的电阻值或电压值的测量对故障进行判别。 这种方法随
着汽车构造的繁杂已经不再适用。 现在我们适用较为广泛的
是点火示波器， 这对于操作人员的专业素质要求相对较高。
人工智能是一种新兴的方法， 尤其是人工神经网络的独特优
势， 也是未来故障诊断发展的必然趋势。
参考文献：
[1] 姚德飞,吴盛目.浅谈汽车点火系统故障 [J].商业文化 ( 学术版
),
2009(7):298.
[2] 朱琦.基于GA优化BP遗传神经网络的汽车发动机火火故障
诊断研究 [D].沈阳:东北大学,2009.
[3] 肖永清.国内外汽车检测技术发展状况 [J].中国机电工业,2003
(18):37-38.
